Estratégia de negociação ssrn

QuantStart.

Junte-se ao portal de membros privados da Quantcademy que atende à comunidade de comerciantes de varejo de varejo em rápido crescimento. Você encontrará um grupo de comerciantes quânticos bem informados e com a mesma mentalidade, prontos para responder às suas perguntas mais prementes sobre negociação de quant.

Confira meu ebook sobre o comércio de quant, onde eu ensino você como criar estratégias de negociação sistemáticas lucrativas com ferramentas Python, desde o início.

Dê uma olhada no meu novo ebook sobre estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas bayesianas, com Python e R.

Por Michael Halls-Moore em 19 de abril de 2013.

Neste artigo, quero apresentar-lhe os métodos pelos quais eu próprio identifico estratégias de negociação algorítmicas rentáveis. Nosso objetivo hoje é entender em detalhes como encontrar, avaliar e selecionar esses sistemas. Vou explicar como as estratégias de identificação são tanto sobre preferências pessoais quanto sobre o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para o teste, como avaliar de forma imparcial uma estratégia de negociação e, finalmente, como avançar para a fase de backtesting e implementação estratégica.

Identificando suas próprias preferências pessoais para negociação.

Para ser um comerciante bem sucedido - de forma discricionária ou algorítmica - é necessário fazer-se algumas perguntas honestas. O Trading oferece a você a capacidade de perder dinheiro em uma taxa alarmante, por isso é necessário "conhecer você mesmo" tanto quanto é necessário entender a estratégia escolhida.

Eu diria que a consideração mais importante na negociação é estar ciente de sua própria personalidade. O comércio e o comércio algorítmico em particular, requer um grau significativo de disciplina, paciência e desapego emocional. Como você está deixando um algoritmo executar sua negociação para você, é necessário ser resolvido para não interferir com a estratégia quando está sendo executado. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de redução prolongada. No entanto, muitas estratégias que mostraram ser altamente rentáveis ​​em um backtest podem ser arruinadas por uma simples interferência. Compreenda que se você deseja entrar no mundo da negociação algorítmica, você será testado emocionalmente e, para ser bem-sucedido, é necessário trabalhar com essas dificuldades!

A próxima consideração é uma das vezes. Você tem um emprego a tempo inteiro? Você trabalha a tempo parcial? Você trabalha em casa ou tem uma longa viagem diária? Essas perguntas ajudarão a determinar a freqüência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles de você no emprego a tempo inteiro, uma estratégia de futuros intradiária pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas restrições de tempo também ditarão a metodologia da estratégia. Se sua estratégia é freqüentemente negociada e dependente de feeds de notícias caras (como um terminal da Bloomberg), você terá claramente que ser realista sobre sua capacidade de executar com sucesso durante o escritório! Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar sua estratégia, você pode querer examinar uma estratégia mais técnica de negociação de alta freqüência (HFT).

Minha opinião é que é necessário realizar pesquisas contínuas sobre suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente lucrativo. Poucas estratégias permanecem "sob o radar" para sempre. Assim, uma parte importante do tempo atribuído à negociação será na realização de pesquisas em andamento. Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, pois pode ser a diferença entre uma forte rentabilidade ou um declínio lento em relação a perdas.

Você também precisa considerar seu capital de negociação. O valor mínimo ideal geralmente aceito para uma estratégia quantitativa é de 50,000 USD (aproximadamente £ 35,000 para nós no Reino Unido). Se eu estivesse começando de novo, eu começaria com uma quantidade maior, provavelmente mais perto de 100,000 USD (aproximadamente £ 70,000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para estratégias de média a alta freqüência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em tempos de redução. Se você está considerando começar com menos de 10.000 USD, então você precisará se restringir a estratégias de baixa freqüência, negociando em um ou dois ativos, já que os custos de transação irão comer rapidamente em seus retornos. Interactive Brokers, que é um dos corretores mais amigáveis ​​para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo mínima de 10.000 USD.

A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia de negociação algorítmica automatizada. Estar bem informado em uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o sistema de armazenamento de dados, o sistema de backtest e o sistema de execução de ponta a ponta. Isso tem uma série de vantagens, cujo chefe é a capacidade de estar completamente atento a todos os aspectos da infra-estrutura comercial. Também permite que você explore as estratégias de freqüência mais alta, pois você terá o controle total da sua "pilha de tecnologia". Embora isso signifique que você possa testar seu próprio software e eliminar erros, também significa mais tempo gasto na codificação de infra-estrutura e menos na implementação de estratégias, pelo menos na parte anterior da sua carreira de trading. Você pode achar que você está confortável negociando no Excel ou MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes. Eu não recomendaria isso no entanto, especialmente para aqueles que negociavam em alta freqüência.

Você precisa se perguntar o que você espera alcançar por meio de negociação algorítmica. Você está interessado em um rendimento regular, pelo qual você espera obter lucros de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se negociar sem a necessidade de retirar fundos? A dependência de renda determinará a freqüência de sua estratégia. As retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de maior freqüência com menor volatilidade (ou seja, uma proporção Sharpe mais alta). Os comerciantes de longo prazo podem pagar uma frequência comercial mais tranquila.

Finalmente, não se ilude com a noção de tornar-se extremamente rico num curto espaço de tempo! O comércio de Algo não é um esquema rápido e rápido - se alguma coisa pode ser um esquema rápido e rápido. É preciso disciplina, pesquisa, diligência e paciência importantes para serem bem-sucedidos no comércio algorítmico. Pode levar meses, senão anos, gerar rentabilidade consistente.

Sourcing Algorithmic Trading Ideas.

Apesar das percepções comuns em contrário, é realmente bastante direto localizar estratégias de negociação rentáveis ​​no domínio público. Nunca as idéias comerciais estão mais disponíveis do que hoje. Revistas de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs comerciais, fóruns de negociação, revistas comerciais semanais e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias.

Nosso objetivo como pesquisadores quantitativos de negócios é estabelecer um pipeline estratégico que nos forneça um fluxo de idéias comerciais em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para sourcing, avaliação e implementação de estratégias que encontramos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e fornecer-nos uma estrutura para rejeitar a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional.

Devemos ser extremamente cuidadosos para não permitir influências cognitivas na nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples como ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outra (o ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo sempre deve ser encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativas positivas. A escolha da classe de ativos deve basear-se em outras considerações, como restrições de capital de negociação, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.

Se você não está completamente familiarizado com o conceito de estratégia comercial, então o primeiro lugar a procurar é com os livros didáticos estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de idéias mais simples e diretas, para se familiarizarem com a negociação quantitativa. Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos para negociação quantitativa, que gradualmente se tornam mais sofisticados enquanto você trabalha através da lista:

Para uma lista mais longa de livros de negociação quantitativos, visite a lista de leitura QuantStart.

O próximo lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs comerciais. No entanto, uma nota de cautela: muitos blogs comerciais dependem do conceito de análise técnica. A análise técnica envolve a utilização de indicadores básicos e psicologia comportamental para determinar tendências ou padrões de reversão nos preços dos ativos.

Apesar de ser extremamente popular no espaço comercial geral, a análise técnica é considerada um pouco ineficaz na comunidade de finanças quantitativas. Alguns sugeriram que não é melhor que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de seu poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos bem-sucedidos que utilizam análises técnicas. No entanto, como quants com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias "baseadas em TA" e tomar decisões baseadas em dados, em vez de basear nossas em considerações ou preconceitos emocionais.

Aqui está uma lista de bem-respeitados blogs e fóruns de negociação algorítmica:

Depois de ter tido alguma experiência na avaliação de estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem inscrições elevadas ou custos pontuais. Se você é um membro ou ex-aluno de uma universidade, você poderá obter acesso a algumas dessas revistas financeiras. Caso contrário, você pode olhar para os servidores de pré-impressão, que são repositórios de internet de rascunhos finais de documentos acadêmicos que estão sendo submetidos a revisão pelos pares. Uma vez que estamos apenas interessados ​​em estratégias que possamos replicar com sucesso, fazer backtest e obter rentabilidade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.

A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e dispendiosos, negociar classes de ativos ilíquidas ou não influenciar taxas, derrapagens ou propagação. Também não está claro se a estratégia de negociação deve ser realizada com ordens de mercado, ordens limitadas ou se contém perdas de parada, etc. Portanto, é absolutamente essencial replicar a estratégia o melhor que puder, fazer o backtest e adicionar uma transação realista custos que incluem tantos aspectos das classes de ativos que você deseja negociar.

Aqui está uma lista dos servidores de pré-impressão mais populares e revistas financeiras das quais você pode criar ideias:

E sobre como formar suas próprias estratégias quantitativas? Isso geralmente requer (mas não está limitado a) conhecimento em uma ou mais das seguintes categorias:

Microestrutura de mercado - Para estratégias de freqüência mais altas em particular, pode-se usar a microestrutura do mercado, ou seja, a compreensão da dinâmica do livro de pedidos, a fim de gerar rentabilidade. Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentos, participantes do mercado e restrições que estão abertas à exploração através de estratégias específicas. Esta é uma área muito sofisticada e os profissionais de varejo terão dificuldade em ser competitivos neste espaço, particularmente porque a competição inclui fundos de hedge quantitativos grandes e bem capitalizados com fortes capacidades tecnológicas. Estrutura do fundo - Os fundos de investimento em conjunto, como fundos de pensão, parcerias de investimento privado (hedge funds), consultores de negociação de commodities e fundos de investimento, são limitados por uma forte regulamentação e suas grandes reservas de capital. Assim, certos comportamentos consistentes podem ser explorados com aqueles que são mais ágeis. Por exemplo, grandes fundos estão sujeitos a restrições de capacidade devido ao seu tamanho. Assim, se eles precisam rapidamente descarregar (vender) uma quantidade de valores mobiliários, eles terão que diminuí-lo para evitar "mover o mercado". Algoritmos sofisticados podem tirar proveito disso, e outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem de estrutura de fundos. Aprendizado de máquinas / inteligência artificial - Os algoritmos de aprendizagem de máquinas tornaram-se mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros. Os classificadores (como Naive-Bayes, et al.) Correspondentes de função não-linear (redes neurais) e rotinas de otimização (algoritmos genéticos) foram todos usados ​​para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação. Se você tem um histórico nesta área, você pode ter alguma visão sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a certos mercados.

Há, é claro, muitas outras áreas para investigar quants. Vamos discutir como apresentar estratégias personalizadas em detalhes em um artigo posterior.

Ao continuar monitorando essas fontes em uma base semanal, ou mesmo diária, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de uma variedade diversificada de fontes. O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar o desperdício de seu tempo e os recursos de backtesting em estratégias que provavelmente não serão lucrativas.

Avaliando Estratégias de Negociação.

A primeira consideração, e indiscutivelmente mais óbvia, é se você realmente entende a estratégia. Você poderia explicar a estratégia de forma concisa ou exigir uma série de advertências e listas de parâmetros infinitas? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar alguma lógica comportamental ou restrição da estrutura do fundo que possa estar causando o (s) padrão (s) que você está tentando explorar? Esta restrição suportaria uma mudança de regime, como uma dramática perturbação do ambiente regulatório? A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas? Aplica-se a qualquer série de tempo financeiro ou é específico para a classe de ativos em que se afirma ser lucrativo? Você deve constantemente pensar nesses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode desperdiçar uma quantidade significativa de tempo tentando fazer backtest e otimizar estratégias não lucrativas.

Uma vez que você tenha determinado que você entende os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ele se encaixa com o seu perfil de personalidade acima mencionado. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! As estratégias diferirão substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de redução ou estão dispostos a aceitar um maior risco de retorno maior. Apesar do fato de que nós, como quants, tentamos eliminar todo o viés cognitivo quanto possível e devemos avaliar uma estratégia de forma imparcial, os preconceitos sempre se infiltrarão. Assim, precisamos de um meio consistente e sem emoção através do qual avaliar o desempenho das estratégias . Aqui está a lista de critérios que eu julgo uma nova estratégia potencial por:

Metodologia - O impulso da estratégia está baseado, o retorno médio, o mercado neutro, direcional? A estratégia baseia-se em técnicas de aprendizado estatístico ou de máquinas complexas (ou complexas) que são difíceis de entender e exigem um doutorado em estatísticas para entender? Essas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização? A estratégia é susceptível de suportar uma mudança de regime (ou seja, uma nova regulamentação potencial dos mercados financeiros)? Sharpe Ratio - O índice de Sharpe caracteriza heuristicamente o índice de recompensa / risco da estratégia. Quantifica quanto retorno você consegue para o nível de volatilidade sofrido pela curva patrimonial. Naturalmente, precisamos determinar o período e a frequência em que esses retornos e volatilidade (ou seja, o desvio padrão) são medidos. Uma estratégia de freqüência mais alta exigirá maior taxa de amostragem do desvio padrão, mas um período de tempo geral mais curto, por exemplo. Alavancagem - A estratégia exige alavancagem significativa para ser lucrativa? A estratégia exige o uso de contratos de derivativos alavancados (futuros, opções, swaps) para fazer um retorno? Estes contratos alavancados podem ter uma forte volatilidade e, portanto, podem facilmente levar a chamadas de margem. Você tem o capital comercial e o temperamento para essa volatilidade? Frequência - A frequência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia (e, portanto, à experiência tecnológica), ao índice Sharpe e ao nível geral dos custos de transação. Todas as outras questões consideradas, as estratégias de maior freqüência requerem mais capital, são mais sofisticadas e difíceis de implementar. No entanto, assumindo que seu mecanismo de teste de backtest é sofisticado e livre de erros, eles geralmente terão taxas Sharpe muito maiores. Volatilidade - A volatilidade está fortemente relacionada ao "risco" da estratégia. A relação Sharpe caracteriza isso. A maior volatilidade das classes de ativos subjacentes, se não coberta, muitas vezes leva a uma maior volatilidade na curva patrimonial e, portanto, menores índices de Sharpe. Naturalmente, suponho que a volatilidade positiva seja aproximadamente igual à volatilidade negativa. Algumas estratégias podem ter maior volatilidade negativa. Você precisa estar ciente desses atributos. Ganhe / Perda, Lucro / Perda Médio - As estratégias serão diferentes nas suas ganhos / perdas e características médias de lucro / perda. Pode-se ter uma estratégia muito lucrativa, mesmo que o número de negócios perdidos exceda o número de negociações vencedoras. As estratégias de impulso tendem a ter esse padrão, pois dependem de um pequeno número de "grandes sucessos" para serem lucrativos. As estratégias de reversão média tendem a ter perfis opostos onde mais dos negócios são "vencedores", mas os negócios perdidos podem ser bastante graves. Drawdown máximo - A redução máxima é a maior queda percentual global na curva de equidade da estratégia. As estratégias de Momentum são bem conhecidas por sofrerem períodos de redução prolongada (devido a uma série de muitos negócios perdidos incrementais). Muitos comerciantes vão desistir em períodos de redução prolongada, mesmo que os testes históricos sugeriram que este é "business as usual" para a estratégia. Você precisará determinar qual porcentagem de redução (e em que período de tempo) você pode aceitar antes de deixar de negociar sua estratégia. Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser considerada com cuidado. Capacidade / liquidez - No nível de varejo, a menos que você esteja negociando em um instrumento altamente ilíquido (como um estoque de pequena capital), você não terá que se preocupar muito com a capacidade da estratégia. A capacidade determina a escalabilidade da estratégia para aumentar o capital. Muitos dos maiores hedge funds sofrem de importantes problemas de capacidade à medida que suas estratégias aumentam em alocação de capital. Parâmetros - Certas estratégias (especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizagem de máquinas) requerem uma grande quantidade de parâmetros. Todo parâmetro adicional que uma estratégia exige deixa-o mais vulnerável ao viés de otimização (também conhecido como "ajuste de curva"). Você deve tentar segmentar estratégias com o menor número possível de parâmetros ou garantir que você tenha quantidades suficientes de dados para testar suas estratégias. Benchmark - Quase todas as estratégias (a menos que sejam caracterizadas como "retorno absoluto") são medidas em relação a um benchmark de desempenho. O benchmark geralmente é um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacentes em que a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações americanas de grande capitalização, o S & P500 seria uma referência natural para medir sua estratégia. Você ouvirá os termos "alfa" e "beta", aplicado a estratégias deste tipo. Vamos discutir esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores.

Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que é isso? De forma isolada, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não lhe dão uma visão de alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são avaliadas apenas em seus retornos. Considere sempre os atributos de risco de uma estratégia antes de analisar os retornos.

Nesta fase, muitas das estratégias encontradas em seu pipeline serão rejeitadas, uma vez que não atenderão aos requisitos de capital, alavancar restrições, tolerar a tolerância máxima ou preferências de volatilidade. As estratégias que permanecem podem agora ser consideradas para testes anteriores. No entanto, antes disso é possível, é necessário considerar um critério de rejeição final - o dos dados históricos disponíveis para testar essas estratégias.

Obtenção de dados históricos.

Hoje em dia, a amplitude dos requisitos técnicos em todas as classes de ativos para o armazenamento histórico de dados é substancial. Para se manter competitivo, tanto o lado da compra (fundos) como os de venda (bancos de investimento) investem fortemente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados ​​em requisitos de tempo, precisão e armazenamento. Agora vou descrever os conceitos básicos de obtenção de dados históricos e como armazená-lo. Infelizmente, este é um tópico muito profundo e técnico, então não poderei dizer tudo neste artigo. No entanto, vou escrever muito mais sobre isso no futuro, já que minha experiência na indústria anterior no setor financeiro estava principalmente preocupada com aquisição, armazenamento e acesso de dados financeiros.

Na seção anterior, estabelecemos um pipeline de estratégia que nos permitiu rejeitar certas estratégias com base em nossos próprios critérios de rejeição pessoal. Nesta seção, vamos filtrar mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional varejista) são os custos dos dados, dos requisitos de armazenamento e do seu nível de experiência técnica. Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados nos impõe.

Vamos começar discutindo os tipos de dados disponíveis e os principais problemas sobre os quais devemos pensar:

Dados fundamentais - Isso inclui dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, índices de inflação, ações corporativas (dividendos, estoque-divisões), registros da SEC, contas corporativas, números de ganhos, relatórios de culturas, dados meteorológicos etc. Esses dados são freqüentemente usados ​​para valorizar as empresas ou outros ativos em uma base fundamental, ou seja, por meio de alguns fluxos de caixa futuros esperados. Não inclui séries de preços de ações. Alguns dados fundamentais estão disponíveis gratuitamente nos sites do governo. Outros dados fundamentais históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. Os requisitos de armazenamento geralmente não são particularmente grandes, a menos que milhares de empresas estejam sendo estudadas de uma só vez. Dados de notícias - Os dados de notícias são geralmente de natureza qualitativa. Consiste em artigos, postagens de blog, postagens de microblog ("tweets") e editoriais. As técnicas de aprendizagem de máquinas, como os classificadores, costumam ser usadas para interpretar o sentimento. Esses dados também são freqüentemente disponíveis gratuitamente ou baratos, por meio da assinatura de meios de comunicação. Os bancos de dados de armazenamento de documentos "NoSQL" mais novos foram projetados para armazenar esse tipo de dados qualitativos não estruturados. Dados do preço do recurso - Este é o domínio de dados tradicional do quant. Consiste em séries temporais de preços dos ativos. As ações (ações), produtos de renda fixa (títulos), commodities e preços de câmbio se enquadram nesta classe. Os dados históricos diários são geralmente simples de obter para as classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, uma vez que a precisão e a limpeza estão incluídas e os preconceitos estatísticos removidos, os dados podem se tornar caros. Além disso, os dados das séries temporais geralmente possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando os dados intradiários são considerados. Instrumentos Financeiros - Ações, títulos, futuros e opções derivadas mais exóticas possuem características e parâmetros muito diferentes. Assim, não existe uma estrutura de banco de dados "tamanho único" que possa acomodá-los. Deve ser dado um cuidado significativo à concepção e implementação de estruturas de banco de dados para vários instrumentos financeiros. Vamos discutir a situação ao longo de quando chegamos a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários em futuros artigos. Frequência - Quanto maior a frequência dos dados, maiores são os custos e os requisitos de armazenamento. Para estratégias de baixa frequência, os dados diários são frequentemente suficientes. Para estratégias de alta freqüência, pode ser necessário obter dados de nível de tiquetaque e até mesmo cópias históricas de determinados dados de cadastro de trocas comerciais. A implementação de um mecanismo de armazenamento para esse tipo de dados é muito tecnicamente intensiva e só é adequada para aqueles que possuem uma sólida base de programação / técnica. Pontos de referência - As estratégias descritas acima serão muitas vezes comparadas a uma referência. Isso geralmente se manifesta como uma série de tempo financeiro adicional. Para as ações, isso geralmente é um benchmark de estoque nacional, como o índice S & P500 (US) ou FTSE100 (Reino Unido). Para um fundo de renda fixa, é útil comparar-se com uma cesta de títulos ou produtos de renda fixa. A "taxa livre de risco" (ou seja, a taxa de juros apropriada) também é outra referência amplamente aceita. Todas as categorias de classe de ativos possuem um benchmark favorecido, por isso será necessário pesquisar isso com base em sua estratégia específica, se desejar ganhar interesse em sua estratégia externamente. Tecnologia - As pilhas de tecnologia por trás de um centro de armazenamento de dados financeiros são complexas. Este artigo apenas pode arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele se centra em torno de um mecanismo de banco de dados, como um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (RDBMS), como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine (ou seja, "NoSQL"). Isso é acessado através do código de aplicativo "lógica comercial" que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel. Muitas vezes, esta lógica de negócios está escrita em C ++, C #, Java ou Python. Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, seja em seu próprio computador pessoal, seja remotamente através de servidores de internet. Produtos como o Amazon Web Services tornaram isso mais simples e barato nos últimos anos, mas ainda exigirá conhecimentos técnicos significativos para alcançar de forma robusta.

Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada através do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade, os custos, a complexidade e os detalhes de implementação de um determinado conjunto de dados históricos. Você pode achar que é necessário rejeitar uma estratégia baseada unicamente em considerações de dados históricos. Esta é uma grande área e equipes de doutorados trabalham em grandes fundos garantindo que os preços sejam precisos e oportunos. Não subestime as dificuldades de criar um centro de dados robusto para os seus efeitos de backtesting!

Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados para você automaticamente - a um custo. Assim, demorará muito da dor de implementação para você, e você pode se concentrar exclusivamente na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como a TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização de partes da pilha para fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de freqüência mais altas devido aos seus índices de Sharpe mais atraentes, mas muitas vezes estão fortemente acoplados à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.

Agora que discutimos os problemas relacionados aos dados históricos, é hora de começar a implementar nossas estratégias em um mecanismo de teste. Este será o assunto de outros artigos, pois é uma área de discussão igualmente grande!

Apenas iniciando o comércio quantitativo?

3 razões para se inscrever para a lista de e-mails QuantStart:

1. Quant Trading Lessons.

Você terá acesso instantâneo a um curso de e-mail gratuito de 10 partes, repleto de sugestões e dicas para ajudá-lo a começar a negociação quantitativa!

2. Todo o conteúdo mais recente.

Todas as semanas, vou enviar-lhe um envoltório de todas as atividades no QuantStart para que você nunca mais perca uma postagem novamente.

Real, dicas de negociação viáveis, sem tonturas.

Estratégias rentáveis ​​de negociação de Momentum para investidores individuais.

Foltice, B. & Langer, T. (2015) Estratégias de negociação de impulso rentável para investidores individuais. Mercado Financeiro e Gestão de Carteira, 29 (2), 85-113.

32 páginas postadas: 8 de abril de 2014 Última revisão: 30 de abril de 2015.

Bryan Foltice.

Thomas Langer.

Universidade de Muenster - Centro Financeiro.

Estratégias rentáveis ​​de negociação de Momentum para investidores individuais.

Estratégias rentáveis ​​de negociação de Momentum para investidores individuais.

Data escrita: 24 de janeiro de 2015.

Por quase três décadas, estudos científicos exploraram estratégias de investimento dinâmicas e observaram rendimentos excessivos estáveis ​​em diversos mercados financeiros. No entanto, as estratégias de negociação normalmente analisadas em tais pesquisas não são acessíveis a investidores individuais devido a restrições de vendas curtas, nem são rentáveis ​​devido a altos custos de negociação. Incorporando essas restrições, exploramos uma estratégia de negociação de impulso simplificada que só explora os retornos excessivos do impulso inicial para um pequeno número de ações individuais. Com base nos dados dos EUA da Bolsa de Valores de Nova York de julho de 1991 a dezembro de 2010, analisamos se essa estratégia de impulso simplificada supera o benchmark após ter avaliado custos e riscos realistas de transações. Achamos que a estratégia pode realmente funcionar para investidores individuais com montantes de investimento inicial de pelo menos US $ 5.000. Em novas tentativas de melhorar essa estratégia de negociação prática, analisamos uma estratégia de negociação de impulso sobreposta consistindo em uma negociação mais freqüente de um número menor de ações "vencedoras". Descobrimos que aumentar a frequência de negociação aumenta inicialmente os retornos ajustados ao risco dessas carteiras até um ponto ideal, após o qual os custos de transação excessivos começam a dominar a cena. Em um estudo de calibração, descobrimos que, dependendo do valor inicial do investimento da carteira, a freqüência de negociação de impulso ideal varia de dois a três a cada mês.

Palavras-chave: Momentum Investing, Finanças Pessoais, Gestão de Carteira.

Classificação JEL: G11, G12, G14.

Bryan Foltice (Autor do Contato)

Universidade Butler (email)

Indianapolis, IN 46208.

Thomas Langer.

Universidade de Muenster - Centro de Finanças (e-mail)

+49 251 83 22033 (Telefone)

Estatísticas de papel.

Jornais relacionados.

Mercado de capitais: eJournal de preços e avaliação de ativos.

Assine este boletim de taxas para mais artigos com curadoria sobre este tópico.

EJournal de Finanças Domésticas.

Assine este boletim de taxas para mais artigos com curadoria sobre este tópico.

Papéis recomendados.

Links rápidos SSRN.

Rankings SSRN.

Sobre SSRN.

Os cookies são usados ​​por este site. Para recusar ou aprender mais, visite nossa página Cookies. Esta página foi processada por apollo2 em 0.218 segundos.

ANANTA: uma Estratégia de Negociação Quantitativa Sistemática FX.

20 páginas postadas: 2 de abril de 2014 Última revisão: 29 de maio de 2014.

Nicolas Georges.

Data escrita: 1 de abril de 2014.

Este artigo é o primeiro de uma série que visa estudar detalhadamente a estratégia da ANANTA, um modelo FX sistemático de curto prazo que usa sinais de renda fixa. Concentraremos nesta parte em delinear o contexto e uma implementação básica inicial da metodologia, desde hipóteses de negociação até construção de sinal e resultados.

Palavras-chave: taxas de juros, diferencial, momentum, sistemático, quantitativo, FX, estratégia, moeda, premium, tático, Alocação, GTAA, negociação, propriedade, Hedge, Volatilidade, Alpha, Beta, Efficient Markets, G10, G4, euro, dólar.

Classificação JEL: C00, C10, C50, G00, G11.

Nicolas Georges (Autor do Contato)

Independente (email)

Estatísticas de papel.

Jornais relacionados.

Econometria: Métodos econométricos e estatísticos - Special Topics eJournal.

Assine este boletim de taxas para mais artigos com curadoria sobre este tópico.

Papéis recomendados.

Links rápidos SSRN.

Rankings SSRN.

Sobre SSRN.

Os cookies são usados ​​por este site. Para recusar ou aprender mais, visite nossa página Cookies. Esta página foi processada por apollo8 em 0.219 segundos.

Avaliando Estratégias de Negociação.

16 páginas postadas: 3 de agosto de 2014 Última revisão: 26 de agosto de 2014.

Campbell R. Harvey.

Duke University - Fuqua School of Business; National Bureau of Economic Research (NBER); Duke Innovation & Entrepreneurship Initiative.

Texas A & M University, Departamento de Finanças.

Data escrita: 25 de agosto de 2014.

Nós fornecemos algumas ferramentas novas para avaliar estratégias de negociação. Quando se sabe que muitas estratégias e combinações de estratégias foram testadas, precisamos ajustar nosso método de avaliação para esses testes múltiplos. Sharpe Ratios e outras estatísticas serão exagerados. Nossos métodos são simples de implementar e permitem a avaliação em tempo real das estratégias de negociação de candidatos.

Palavras-chave: taxa de Sharpe, testes múltiplos, Holm, BHY, Bonferroni, seleção de estratégia, Backtest, corte de cabelo, Ratio de corte de cabelo, mineração de dados, aprendizado de máquina, Higgs Boson, estratégias de negociação, testes fora de amostra, testes em teste, FDR FWER, Capital IQ, PBO.

Classificação JEL: G12, G14, G30, G00, C12, C20, B41.

Campbell R. Harvey (Autor do Contato)

Duke University - Fuqua School of Business (e-mail)

Durham, NC 27708-0120.

National Bureau of Economic Research (NBER)

1050 Massachusetts Avenue.

Cambridge, MA 02138.

Iniciativa Duke Innovation & Entrepreneurship (email)

215 Morris St., Suite 300.

Durham, NC 27701.

Texas A & M University, Departamento de Finanças (email)

Wehner 401Q, MS 4353.

College Station, TX 77843-4218.

Estatísticas de papel.

Jornais relacionados.

EJournal de gerenciamento de riscos.

Assine este boletim de taxas para mais artigos com curadoria sobre este tópico.

EJournal Behavioral & Experimental Finance.

Inscreva-se neste diário gratuito para artigos mais curados sobre este assunto.

Mercado de capitais: EJournal de eficiência de mercado.

Assine este boletim de taxas para mais artigos com curadoria sobre este tópico.

Fundos Mútuos, Hedge Funds e Indústria de Investimento eJournal.

Assine este boletim de taxas para mais artigos com curadoria sobre este tópico.

Econometria: Métodos econométricos e estatísticos - EJournal geral.

Assine este boletim de taxas para mais artigos com curadoria sobre este tópico.

Econometria: edição econométrica, estimativa e seleção eJournal.

Assine este boletim de taxas para mais artigos com curadoria sobre este tópico.

Links rápidos SSRN.

Rankings SSRN.

Sobre SSRN.

Os cookies são usados ​​por este site. Para recusar ou aprender mais, visite nossa página Cookies. Esta página foi processada por apollo3 em 0,203 segundos.

25 lugares para encontrar estratégias de negociação quantitativas.

Compartilhe esta publicação:

A negociação quantitativa envolve o uso de cálculos matemáticos, análise de dados e crunching de números para buscar oportunidades comerciais lucrativas nos mercados financeiros.

Preço, volume e dados fundamentais podem ser usados ​​para formular estratégias de negociação quantitativas de acordo com o que você espera alcançar. No resto deste artigo, identificarei 25 lugares online, onde você poderá encontrar algumas estratégias e idéias de negociação rentáveis:

A SSRN, a Rede de Pesquisa em Ciências Sociais, contém uma grande quantidade de informações acadêmicas de alta qualidade e há inúmeras revistas e documentos interessantes relacionados a finanças e negociação.

Se você acessar o site principal e começar a procurar palavras-chave, como # 8216; trading & # 8217 ;, & # 8216; stocks & # 8217 ;, & # 8216; forex & # 8217; etc., você encontrará alguns papéis excelentes e muitas idéias interessantes. Pode ser uma boa idéia classificar seus resultados para que você esteja olhando as adições mais recentes, já que alguns dos documentos mais antigos não são tão relevantes ou efetivos.

Quantpedia é chamada de enciclopédia on-line de estratégias comerciais de quant e este é um dos meus lugares favoritos para encontrar idéias sólidas do sistema. Existe uma grande combinação de sistemas aqui, alguns complexos e alguns simples, e em vários intervalos de tempo e mercados diferentes.

Enquanto a SSRN contém muitos documentos de pesquisa diferentes sobre vários tópicos, a Quantpedia se destaca organizando apenas as melhores estratégias em um só lugar. Ele divide várias idéias de estratégia acadêmica e as apresenta em um formato fácil de entender, o que é crucial.

Eu tive muito sucesso com algumas das estratégias lá e consegui transferi-las para Amibroker para testá-las. Não é particularmente barato, mas vale a pena o dinheiro na minha opinião.

Quantocracy é um agregado com curadoria de links comerciais de quant desde a web e é um excelente recurso para se manter atento. Sempre há muitos artigos inspiradores e perspicazes que podem ser encontrados no site, desde idéias de negociação simples até argumentos muito mais complexos.

Elite Trader é chamada de rede social número um para os comerciantes, mas essencialmente é um fórum que contém muitas discussões interessantes e tópicos relacionados à negociação. Há uma quantidade razoável de discussão sobre negociação quantitativa, com seções sobre negociação automatizada, NinjaTrader, Collective2 etc.

O sucesso do Trader do sistema foi durante um bom tempo e contém inúmeras idéias e estratégias do sistema comercial de vários contribuintes e profissionais comerciais. O site está sempre aberto a novos envios, o que significa que sempre há conteúdo novo e interessante que vem de uma ampla gama de fontes. O objetivo da STS é educar e capacitar o comerciante de varejo com todos os conhecimentos e ferramentas para ter sucesso no mundo das negociações quantitativas e # 8217 ;.

Quantopian oferece uma plataforma que oferece aos usuários a oportunidade de trabalhar em algoritmos de negociação ao vivo. Ele reúne os melhores talentos do mundo de algoritmo e finanças e dá-lhes a chance de se tornarem quants. As ferramentas oferecidas por Quantopian facilitam a resolução de problemas de infra-estrutura e qualidade de dados, permitindo que os usuários se concentrem no desenvolvimento de suas idéias de investimento.

O fórum Trade2Win tem um grande acompanhamento de comerciantes do Reino Unido e contém muitas discussões comerciais em todos os tipos de áreas. Se você navegar para a seção sobre sistemas de negociação, você provavelmente encontrará alguns tópicos interessantes sobre as estratégias comerciais de quant.

Como o Trade2Win Forum, o Aussie Stock Forum também tem uma seção relacionada a estratégias e sistemas de negociação e também há uma grande quantidade de informações úteis para os usuários da Amibroker.

Blue Owl Press é a página inicial para todos os livros do Dr. Howard Bandy. O Dr. Bandy é um programador Amibroker experiente e tem uma série de livros contendo todo tipo de estratégias comerciais.

Price Action Lab é um software para analisar a ação de preços construída pelo comerciante experiente Michael Harris. Harris & # 8217; PAL blog é uma mina de ouro para idéias de negociação quantitativa e pesquisa e é uma leitura obrigatória para quem pensa que o comércio de quant é fácil. Como Harris mostra uma e outra vez, há muito mais para negociação quantitativa do que a maioria das pessoas percebe.

Better System Trader é um blog relativamente novo que apresenta entrevistas de podcast quinzenais com alguns dos melhores comerciantes de sistema da indústria e muitos dos autores desta página foram exibidos no site nos últimos meses. Fundada por Andrew Swanscott, isso é uma obrigação para qualquer pessoa interessada em idéias comerciais de quant.

Ernie Chan é um comerciante quantitativo bem respeitado e autor de uma série de livros de negociação de vendas mais vendidos, incluindo "Comércio Quantitativo": como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica e # 8216 ;.

Ernie esteve na indústria desde o final dos anos 90 e seu blog contém muitas informações interessantes sobre o mundo das negociações quantitativas.

Trading Markets foi fundado por Larry Connors (criador do indicador Connors RSI), Kevin Haggerty e alguns outros profissionais comerciais. O site do Trading Markets tem uma enorme quantidade de conteúdo relacionado à negociação de ações, bem como outros ativos e sempre vale a pena arrasto para novas idéias comerciais. O site também contém uma série de sistemas de negociação pagos e cursos úteis para aprender Amibroker.

Cesar Alvarez é um engenheiro de software, comerciante de quant e programador de Amibroker que passou nove anos trabalhando para Trading Markets e Connors Research (acima). Seu blog é atualizado regularmente com novas idéias e pesquisas do sistema comercial e sempre vale a pena observar.

O ASX Market Watch é um excelente recurso para idéias do sistema de negociação e os tutoriais da Amibroker dirigidos por Dave McLachlan. O site está focado principalmente no mercado de ações australiano (ASX), mas também contém muitos vídeos úteis e material gratuito.

Pesquisa quantitativa e negociação de Jonathan Kinlay é um ótimo recurso para os mais recentes modelos, teorias e estratégias de investimento usando pesquisa e negociação quantitativas. O site contém inúmeras estratégias de negociação desenvolvidas a partir de algoritmos baseados em notícias criadas pela Quantitative Trading no Systematic Strategies, LLC. A pesquisa de investimentos do Dr. Kinlay criou as estratégias de arbitragem de volatilidade atualmente utilizadas pelo fundo de hedge Caissa Capital.

Alpha Architect visa capacitar os investidores através da educação. As quatro principais ideias do Alpha Architect reforçam a sua missão de reduzir a diferença de retorno comportamental entre os investidores. Ele fornece uma série de estratégias sobre a equidade ativa, alocação de ativos e alternativas. O site é um excelente recurso para investidores independentes, sensíveis a impostos e de longo prazo que visam obter um bom valor para o seu dinheiro.

Turing Finance foi desenvolvido a partir de StuartReid. co. za, um blog pessoal que mostra as ideias pessoais do autor sobre a aplicação da informática moderna nos mercados financeiros. A Turing Finance concentra-se em conteúdo e não no autor e visa solicitar contribuições de pesquisadores que compartilhem a paixão de Stuart Reid. Promove o conceito de que a ciência da computação e a aprendizagem de máquinas podem transformar todo o cenário do mercado financeiro.

Dual Momentum Investing fornece uma visão do método de investimento dinâmico utilizado por Gary Antonacci. O método visa aumentar os níveis de lucro, reduzindo o risco. Oferece aos investidores uma maneira de obter retornos de longo prazo em seus investimentos, reduzindo as perdas de mercado e baseando-se nos 35 anos de experiência de Gary Antonacci. Dual Momentum visa utilizar variações significativas na força relativa e tendências no mercado.

Quants Portal é um projeto de hedge funds de código aberto que oferece estratégias quantitativas baseadas no impulso de investimento. Com um crescente interesse pela Quantocracy, o site oferece inúmeros recursos para discutir o investimento de impulso, o teste de back-end e outras estratégias de financiamento quantitativo. A equipe por trás do Quants Portal é composta por estudantes de estatística e matemática de gestão financeira, gerenciamento de investimentos e estatística matemática pesquisando e revisando métodos de investimento de impulso.

Primeiro ouvi falar de Quantifiable Edges de Rob Hanna através de um podcast Better System Trader e é um excelente site para pesquisas quantificáveis ​​e ver os resultados de idéias comerciais interessantes. Rob utiliza conceitos de análise técnica para quantificar bordas rentáveis ​​no mercado. Essas idéias comerciais geralmente incorporam indicadores, amplitude, volume, sentimento, volatilidade, sazonalidade e ação de preços. Seu trabalho nas bordas durante a noite também é muito interessante.

A KJ Trading Systems oferece métodos para melhorar o desempenho comercial entre os investidores. Ele oferece as técnicas usadas por Kevin Davey em seus 25 anos de experiência na negociação. Além dos artigos de negociação gratuita, a KJ Trading Systems também oferece inúmeros vídeos, webinars gratuitos e a estratégia de negociação de futuros utilizada por Kevin Davey em seus próprios investimentos.

QuantStart é um recurso de negociação algorítmica que oferece aos potenciais investidores uma excelente maneira de começar uma carreira em finanças quantitativas e negociação algorítmica. Ele também oferece inúmeros artigos e vídeos intuitivos. O QuantStart também explica como as ferramentas Python podem ser usadas na criação de estratégias comerciais lucrativas.

O Chartist vem do comerciante experiente e seguidor da tendência Nick Radge, que é autor de uma série de livros e artigos populares. Nick Radge tem sede na Austrália e é outro programador competente da Amibroker. O site oferece uma série de modelos de investimento de subscrição que permitem aos comerciantes copiar os negócios da Nick e também fornecer uma série de artigos informativos e vídeos.

O Sistema Automatizado de Negociação da Jez Liberty é focado principalmente na estratégia de seguimento das tendências e o blog contém uma série de artigos interessantes que são úteis para qualquer tendência que segue o comerciante do sistema. O site também contém retornos mensais de uma série de seguidores de tendência seguindo sempre leitura interessante.

Portanto, existem 25 lugares online para começar a buscar estratégias e idéias de negociação quantitativas. Tenho certeza de que eu perdi alguns desses fora da lista, então, deixe-me saber nos comentários quais são seus favoritos e # 8230;

Obrigado por ler! Você pode gostar:

Veja Mais Posts Like This One.

Compartilhe esta publicação:

Deixe uma resposta Cancelar resposta.

Recursos educacionais recomendados:

Lembre-se: o comércio financeiro é arriscado e você pode perder dinheiro. Nada neste site deve ser considerado como um conselho personalizado de investimento. O desempenho passado não é indicativo de resultados futuros. Veja o aviso completo.

Pesquisa.

JB Marwood.

Tradutor independente, analista e escritor.

JB Marwood é um comerciante independente e escritor especializado em sistemas mecânicos de negociação. Ele começou sua carreira comercializando o FTSE 100 e German Bund para uma casa comercial em Londres e agora trabalha com sua própria empresa. Ele também escreve para Seeking Alpha e outras publicações financeiras. Google+

Lembre-se de que o comércio financeiro é arriscado e você pode sofrer uma perda significativa de capital. Nada neste site deve ser interpretado como um conselho de investimento personalizado. Veja o aviso completo.

SSRN - Pairs Trading.

Interesses relacionados.

Classificação e Estatísticas.

Opções de compartilhamento.

Ações de documentos.

As páginas 5 a 47 não são mostradas nesta pré-visualização.

Documentos recomendados.

Documentos similares a SSRN - Pairs Trading.

Documentos sobre Arbitragem.

Mais de Brian.

Menu de Rodapé.

Legal.

Mídia social.

Direitos autorais e cópia; 2018 Scribd Inc. Procure livros. Site móvel. Diretório do site. Idioma do site:

Você tem certeza?

Esta ação pode não ser possível desfazer. Você tem certeza que quer continuar?

Tem certeza de que deseja excluir esta lista?

Tudo o que você selecionou também será removido de suas listas.

Este livro também será removido de todas as suas listas.

Nós temos títulos com curadoria que achamos que você adorará.