Estratégias algorítmicas de negociação

Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.

A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação de caixa preta ou simplesmente negociação de algoritmos) é o processo de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções (um algoritmo) para colocar uma negociação para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossível para um comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Para além das oportunidades de lucro para o comerciante, a negociação de algoritmos torna os mercados mais nítidos e torna a negociação mais sistemática ao excluir o impacto das emoções humanas nas atividades de negociação.

Suponha que um comerciante siga estes critérios comerciais simples:

Compre 50 ações de uma ação quando a média móvel de 50 dias ultrapassar a média móvel de 200 dias. (Uma média móvel é uma média de pontos de dados passados ​​que suaviza as flutuações diárias de preço e, portanto, identifica as tendências.) Venda ações do estoque quando sua média móvel de 50 dias ficar abaixo da média móvel de 200 dias.

Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitore automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e coloque as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais ficar de olho nos preços e gráficos ativos, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica faz isso automaticamente, identificando corretamente a oportunidade de negociação.

Benefícios do comércio algorítmico.

Algo-trading fornece os seguintes benefícios:

operações realizadas com os melhores preços possíveis e imediatas (com altas chances de execução nos níveis desejados) operações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças significativas nos preços reduzindo os custos de transação (veja o exemplo de déficit de implementação abaixo) verificações automatizadas simultâneas em múltiplos as condições de mercado reduziram o risco de erros manuais ao colocar os negócios em teste, em dados históricos e em tempo real disponíveis, para ver se é uma estratégia comercial viável, possibilidade reduzida de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte da negociação de algoritmos de hoje é a negociação de alta frequência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em vários mercados e vários parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas.

O comércio de algo é usado em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras - fundos de pensão, fundos mútuos, seguradoras - usam-no para comprar ações em grandes quantidades quando não desejam influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande volume. Comerciantes de curto prazo e participantes de sell-side - formadores de mercado (como corretoras), especuladores e arbitradores - se beneficiam da execução automatizada do comércio; Além disso, o comércio de algo ajuda a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Comerciantes sistemáticos - seguidores de tendências, hedge funds ou pares de traders (uma estratégia de negociação neutra de mercado que corresponde a uma posição comprada com uma posição vendida em um par de instrumentos altamente correlacionados, como duas ações, fundos negociados em bolsa (ETFs) ou moedas) etc. - Acha muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa troque automaticamente.

O comércio algorítmico fornece uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados na intuição ou instinto de um operador humano.

Estratégias de Negociação Algorítmica.

Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja lucrativa em termos de ganhos aprimorados ou redução de custos. A seguir estão as estratégias de negociação comuns usadas no comércio de algo:

As estratégias de negociação algorítmica mais comuns seguem as tendências de médias móveis, desvios de canal, movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Essas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar por meio do comércio algorítmico, porque essas estratégias não envolvem previsões nem previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e diretas de implementar por meio de algoritmos, sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo mencionado acima, de usar as médias móveis de 50 e 200 dias, é uma estratégia popular de acompanhamento de tendências.

Comprar uma ação com cotação dupla a um preço menor em um mercado e vendê-la simultaneamente a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem isenta de risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos futuros, já que os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de maneira eficiente.

Os fundos de índices definiram períodos de reequilíbrio para aproximar seus investimentos aos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os traders algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem 20 a 80 pontos-base de lucros, dependendo do número de ações no fundo de índice, pouco antes do rebalanceamento do fundo de índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta-neutral, permitem negociar com uma combinação de opções e sua segurança subjacente. (A Delta neutra é uma estratégia de carteira que consiste em múltiplas posições com deltas positivos e negativos compensatórios - uma relação que compara a mudança no preço de um ativo, geralmente um título negociável, com a mudança correspondente no preço de seu derivativo - de forma que a delta dos ativos em questão totaliza zero.)

A estratégia de reversão à média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio (valor médio) periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar um algoritmo baseado nele permite que as negociações sejam feitas automaticamente quando o preço do ativo entra e sai de sua faixa definida.

A estratégia de preço médio ponderado por volume divide uma ordem grande e libera pedaços menores da ordem determinada dinamicamente para o mercado, usando perfis de volume histórico específicos do estoque. O objetivo é executar o pedido próximo ao preço médio ponderado por volume (VWAP).

A estratégia de preço médio ponderada pelo tempo quebra uma ordem grande e libera dinamicamente pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo divididos uniformemente entre uma hora inicial e final. O objetivo é executar o pedido próximo ao preço médio entre os horários inicial e final, minimizando o impacto no mercado.

Até que a ordem de negociação esteja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a taxa de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A “estratégia de etapas” relacionada envia pedidos em uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário.

A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de um pedido negociando o mercado em tempo real, economizando assim no custo do pedido e se beneficiando do custo de oportunidade de execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação visada quando o preço das ações se mover favoravelmente e diminuirá quando o preço das ações se mover negativamente.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar “acontecimentos” do outro lado. Esses "algoritmos de farejamento", usados, por exemplo, por um criador de mercado de vendas, têm a inteligência incorporada para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e permitir que eles se beneficiem do preenchimento dos pedidos a um preço mais alto. Às vezes, isso é identificado como front-running de alta tecnologia.

Requisitos técnicos para negociação algorítmica.

A implementação do algoritmo usando um programa de computador é a última parte, acompanhada de backtesting (experimentando o algoritmo em períodos históricos do desempenho passado do mercado de ações para ver se usá-lo seria lucrativo). O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. Os seguintes são necessários:

conhecimento de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou conectividade de rede de software de negociação pré-fabricada e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos em acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de fazer pedidos. infra-estrutura para backtest o sistema, uma vez que é construído - antes de ir viver em mercados reais dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo de como funciona a negociação algorítmica: a Royal Dutch Shell (RDS) está listada na Bolsa de Valores de Amsterdã (AEX) e na Bolsa de Valores de Londres (LSE). Começamos construindo um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas britânicas Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguida pelas duas bolsas negociadas simultaneamente pelas próximas horas e depois negociadas apenas na LSE durante a última hora como AEX fecha.

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

um programa de computador capaz de ler os preços atuais dos preços de mercado da LSE e AEX, uma taxa forex (taxa de câmbio) para a capacidade de colocação de pedidos de GBP-EUR que pode encaminhar a ordem para a capacidade correta de backtesting de câmbio em preços históricos.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o feed de preço de entrada do estoque RDS de ambas as trocas. Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço grande o suficiente (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, então coloque a ordem de compra na troca de preço mais baixo e na ordem de venda na troca de preço mais alto. Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro da arbitragem se seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você puder colocar uma negociação gerada por algoritmos, os outros participantes do mercado também poderão. Consequentemente, os preços flutuam em milissegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se a transação de compra for executada, mas a negociação de venda não ocorre porque os preços de venda mudam quando o seu pedido chega ao mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem seja inútil.

Há riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação.

The Bottom Line.

É emocionante usar a automação auxiliada por computadores com o objetivo de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso garantir que o sistema seja completamente testado e que os limites necessários sejam definidos. Comerciantes analíticos devem considerar o aprendizado de programação e construção de sistemas por conta própria, para ter confiança em implementar as estratégias corretas de uma maneira infalível. Uso cauteloso e testes completos de negociação de algoritmos podem criar oportunidades lucrativas.

Como identificar estratégias de negociação algorítmicas.

Como identificar estratégias de negociação algorítmicas.

Neste artigo, quero apresentar os métodos pelos quais eu mesmo identifico estratégias lucrativas de negociação algorítmica. Nosso objetivo hoje é entender detalhadamente como encontrar, avaliar e selecionar tais sistemas. Explicarei como as estratégias de identificação envolvem tanto a preferência pessoal quanto o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para testes, como avaliar imparcialmente uma estratégia de negociação e, finalmente, como proceder para a fase de backtesting e implementação estratégica.

Identificando suas próprias preferências pessoais para negociação.

Para ser um profissional bem-sucedido - seja de forma discreta ou algorítmica - é necessário fazer algumas perguntas honestas. Negociação fornece-lhe a capacidade de perder dinheiro a um ritmo alarmante, por isso é necessário "conhecer-se", tanto quanto é necessário compreender a sua estratégia escolhida.

Eu diria que a consideração mais importante no comércio é estar ciente de sua própria personalidade. O comércio e o comércio algorítmico, em particular, exigem um grau significativo de disciplina, paciência e distanciamento emocional. Como você está permitindo que um algoritmo realize sua negociação para você, é necessário que ele seja resolvido para não interferir na estratégia quando ela estiver sendo executada. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de redução prolongada. No entanto, muitas estratégias que se mostraram altamente lucrativas em um backtest podem ser arruinadas pela simples interferência. Entenda que, se você deseja entrar no mundo do comércio algorítmico, será testado emocionalmente e, para ter sucesso, é necessário superar essas dificuldades!

A próxima consideração é uma das vezes. Você tem um emprego a tempo inteiro? Você trabalha meio período? Você trabalha em casa ou tem um longo trajeto todos os dias? Essas perguntas ajudarão a determinar a frequência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles que trabalham em tempo integral, uma estratégia de futuros intradiários pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas limitações de tempo também ditarão a metodologia da estratégia. Se a sua estratégia é freqüentemente negociada e depende de feeds de notícias caros (como um terminal da Bloomberg), você terá claramente que ser realista em relação à sua capacidade de executar isso com sucesso no escritório! Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar sua estratégia, você pode querer olhar para uma estratégia de negociação de alta frequência (HFT) mais técnica.

Acredito que é necessário realizar pesquisas contínuas em suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente lucrativo. Poucas estratégias permanecem "sob o radar" para sempre. Portanto, uma parte significativa do tempo destinado 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 rentabilidade forte ou um declínio lento em direção a perdas.

Você também precisa considerar seu capital comercial. 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, começaria com uma quantia maior, provavelmente perto de 100.000 USD (aproximadamente £ 70.000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para as estratégias de média a alta frequência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em tempos de rebaixamento. Se você está pensando em começar com menos de 10.000 dólares, então você precisará restringir-se a estratégias de baixa frequência, negociando em um ou dois ativos, já que os custos de transação irão rapidamente engolir seus retornos. A Interactive Brokers, que é uma das corretoras mais amigáveis ​​para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo de no mínimo 10.000 USD.

A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia automatizada de negociação algorítmica. Ter conhecimento em uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o armazenamento de dados de ponta a ponta, mecanismo de backtest e sistema de execução por conta própria. Isso tem uma série de vantagens, das quais a principal é a capacidade de estar completamente ciente de todos os aspectos da infraestrutura de negociação. Ele também permite que você explore as estratégias de frequência mais alta, pois você estará no controle total da sua "pilha de tecnologia". Embora isso signifique testar seu próprio software e eliminar bugs, também significa mais tempo gasto na codificação de infraestrutura e menos na implementação de estratégias, pelo menos na primeira parte de sua carreira de negociação de algoritmos. Você pode achar que está confortável negociando no Excel ou no MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes. Eu não recomendaria isso, no entanto, especialmente para aqueles que operam em alta freqüência.

Você precisa se perguntar o que você espera alcançar por negociação algorítmica. Você está interessado em uma renda regular, em que você espera obter ganhos de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se dar ao luxo de negociar sem a necessidade de levantar fundos? Dependência de renda irá ditar a frequência da sua estratégia. Retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de frequência mais alta com menos volatilidade (ou seja, um índice de Sharpe mais alto). Comerciantes de longo prazo podem ter uma frequência de negociação mais tranqüila.

Finalmente, não se iluda com a noção de se tornar extremamente rico em um curto espaço de tempo! Algo negociação não é um esquema de enriquecimento rápido - se alguma coisa pode ser um esquema de tornar-se pobre rápido. É preciso muita disciplina, pesquisa, diligência e paciência para ter sucesso no comércio algorítmico. Pode levar meses, se não anos, para gerar lucratividade consistente.

Idéias de Negociação Algorítmica de Sourcing.

Apesar das percepções comuns em contrário, é bastante simples localizar estratégias de negociação lucrativas no domínio público. Nunca as ideias de negociação foram mais prontamente disponíveis do que são hoje. Revistas de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs de negociação, fóruns de negociação, revistas semanais de negociação e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias.

Nosso objetivo como pesquisadores de comércio quantitativo é estabelecer um pipeline de estratégia que nos fornecerá um fluxo de ideias de negociação em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para a terceirização, avaliação e implementação de estratégias com as quais nos deparamos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e nos fornecer uma estrutura para rejeitar a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional.

Devemos ser extremamente cuidadosos para não deixar que vieses cognitivos influenciem nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples quanto ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outra (ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque eles são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo deve ser sempre encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativa positiva. A escolha da classe de ativos deve ser baseada em outras considerações, como restrições de capital comercial, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.

Se você não está familiarizado com o conceito de uma estratégia de negociação, então o primeiro lugar a olhar é com livros de texto estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de ideias mais simples e diretas, com as quais você pode se familiarizar com a negociação quantitativa. Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos no comércio quantitativo, que gradualmente se tornam mais sofisticados conforme você trabalha na lista:

Para uma lista mais longa de livros de negociações quantitativas, visite a lista de leitura QuantStart.

O próximo lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs de negociação. No entanto, uma nota de cautela: Muitos blogs de negociação contam com o 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 tanto ineficaz na comunidade financeira quantitativa. Alguns sugeriram que não é melhor do que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos bem sucedidos fazendo uso de análise técnica. No entanto, como pessoas 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 as nossas em considerações emocionais ou preconceitos.

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

Depois de ter alguma experiência em avaliar estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem altas assinaturas ou custos únicos. Se você é um membro ou ex-aluno de uma universidade, você deve ser capaz de obter acesso a alguns desses periódicos financeiros. Caso contrário, você pode ver os servidores de pré-impressão, que são repositórios da Internet de rascunhos atrasados ​​de trabalhos acadêmicos que estão sendo revisados ​​por especialistas. Como estamos interessados ​​apenas em estratégias que podemos replicar com sucesso, fazer backtest e obter lucratividade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.

A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes elas podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e caros, negociar em classes de ativos ilíquidos ou não levar em consideração taxas, escorregões ou spread. Também pode não estar claro se a estratégia de negociação deve ser executada com ordens de mercado, ordens de limite ou se ela contém perdas de parada, etc. Assim, é absolutamente essencial replicar a estratégia você mesmo, fazer o backtest e adicionar transações realistas. 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 que você pode obter idéias de:

Que tal 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 maior frequência, em particular, pode-se fazer uso da microestrutura de mercado, ou seja, o entendimento da dinâmica da carteira de pedidos para gerar rentabilidade. Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentações, participantes do mercado e restrições que serão abertas à exploração por meio 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 - Fundos de investimento agregados, tais como fundos de pensão, parcerias de investimento privado (hedge funds), consultores de negociação de commodities e fundos mútuos são limitados tanto pela regulamentação pesada quanto por 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 precisarem rapidamente descarregar (vender) uma quantidade de títulos, terão que escalonar para evitar "movimentar o mercado". Algoritmos sofisticados podem tirar proveito disso e de outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem da estrutura do fundo. Aprendizado de máquina / inteligência artificial - Os algoritmos de aprendizado de máquina se tornaram mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros. Classificadores (como Naive-Bayes, et al.) Correspondentes de função não-linear (redes neurais) e rotinas de otimização (algoritmos genéticos) têm sido usados ​​para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação. Se você tiver experiência nessa área, poderá ter algumas dicas sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a determinados mercados.

Existem, é claro, muitas outras áreas para os quantos investigarem. Discutiremos como detalhar as estratégias personalizadas em um artigo posterior.

Ao continuar a monitorar essas fontes semanalmente ou diariamente, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de diversas fontes. O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar o desperdício de tempo e recursos de backtesting em estratégias que provavelmente não serão lucrativas.

Avaliação de estratégias de negociação.

A primeira e indiscutivelmente mais óbvia consideração é se você realmente entende a estratégia. Você seria capaz de explicar a estratégia de forma concisa ou requer uma série de advertências e listas de parâmetros sem fim? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar para algum raciocínio comportamental ou restrição de estrutura de fundos que possa estar causando o (s) padrão (ões) que você está tentando explorar? Essa restrição seria uma mudança de regime, como uma dramática interrupção no ambiente regulatório? A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas? Aplica-se a qualquer série temporal financeira ou é específico para a classe de ativos na qual se afirma ser rentável? Você deve estar constantemente pensando sobre esses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode perder uma quantidade significativa de tempo tentando fazer backtest e otimizar estratégias não lucrativas.

Depois de determinar que você entende os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ela se encaixa no perfil de personalidade mencionado anteriormente. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! Estratégias diferem substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de levantamento, ou estão dispostos a aceitar um risco maior de retorno maior. Apesar do fato de que nós, como muitos, tentamos eliminar o máximo de viés cognitivo possível e devemos ser capazes de avaliar uma estratégia imparcialmente, os vieses sempre se infiltrarão. Assim, precisamos de meios consistentes e sem emoção para avaliar o desempenho das estratégias. . Aqui está a lista de critérios que julgo uma nova estratégia em potencial:

Metodologia - A estratégia é baseada no momento, na reversão da média, no neutro do mercado, no direcional? A estratégia depende de técnicas sofisticadas (ou complexas!) Ou técnicas de aprendizado de máquina que são difíceis de entender e requerem um PhD em estatística para entender? Essas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização? É provável que a estratégia resista a uma mudança de regime (ou seja, nova regulação potencial dos mercados financeiros)? Índice de Sharpe - O índice de Sharpe caracteriza heuristicamente a relação recompensa / risco da estratégia. Quantifica quanto retorno você pode obter para o nível de volatilidade suportado pela curva de capital. Naturalmente, precisamos determinar o período e a frequência com que esses retornos e a volatilidade (ou seja, o desvio padrão) são medidos. Uma estratégia de frequência mais alta exigirá uma taxa de amostragem maior do desvio padrão, mas um período de tempo global mais curto de medição, por exemplo. Alavancagem - A estratégia requer alavancagem significativa para ser rentável? A estratégia requer o uso de contratos de derivativos alavancados (futuros, opções, swaps) para fazer um retorno? Esses contratos alavancados podem ter características pesadas de volatilidade e, portanto, podem facilmente levar a chamadas de margem. Você tem o capital comercial e o temperamento para tal volatilidade? Freqüência - A frequência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia (e, portanto, ao conhecimento tecnológico), ao índice de Sharpe e ao nível geral de custos de transação. Todas as outras questões consideradas, estratégias de maior frequência exigem mais capital, são mais sofisticadas e mais difíceis de implementar. No entanto, supondo que seu mecanismo de backtesting seja sofisticado e livre de erros, eles geralmente terão taxas de Sharpe muito mais altas. Volatilidade - A volatilidade está fortemente relacionada ao "risco" da estratégia. A proporção de Sharpe caracteriza isso. A maior volatilidade das classes de ativos subjacentes, se não protegidas, muitas vezes leva a uma maior volatilidade na curva de capital e, portanto, menores índices de Sharpe. É claro que estou assumindo que a volatilidade positiva é aproximadamente igual à volatilidade negativa. Algumas estratégias podem ter maior volatilidade negativa. Você precisa estar ciente desses atributos. Ganho / Perda, Lucro Médio / Perda - As estratégias diferem em suas características de ganhos / perdas e lucro / prejuízo médio. Pode-se ter uma estratégia muito lucrativa, mesmo se o número de negociações perdedoras exceder 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 à média tendem a ter perfis opostos nos quais mais dos negócios são "vencedores", mas os negócios perdedores podem ser bastante severos. Drawdown Máximo - O rebaixamento máximo é a maior queda percentual de ponta a ponta na curva de capital da estratégia. As estratégias de dinâmica são bem conhecidas por sofrer de períodos de rebaixamentos prolongados (devido a uma série de muitos comércios de perda incremental). Muitos traders desistirão em períodos de rebaixamento prolongado, mesmo que testes históricos tenham sugerido que isso é "business as usual" para a estratégia. Você precisará determinar qual porcentagem de rebaixamento (e em qual período de tempo) você pode aceitar antes de interromper sua estratégia. Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser considerada com cuidado. Capacidade / Luidez - No nível de varejo, a menos que você esteja negociando com um instrumento altamente ilíquido (como ações de pequena capitalização), você não terá que se preocupar muito com a capacidade da estratégia. A capacidade determina a escalabilidade da estratégia para mais capital. Muitos dos maiores fundos de hedge sofrem com problemas de capacidade significativos à medida que suas estratégias aumentam na alocação de capital. Parâmetros - Certas estratégias (especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizado de máquina) exigem uma grande quantidade de parâmetros. Cada parâmetro extra que uma estratégia requer deixa mais vulnerável ao viés de otimização (também conhecido como "ajuste de curva"). Você deve tentar direcionar as estratégias com o menor número de parâmetros possível ou ter quantidades suficientes de dados para testar suas estratégias. Benchmark - Quase todas as estratégias (a menos que caracterizadas como "retorno absoluto") são medidas em relação a alguns benchmarks de desempenho. O benchmark é geralmente um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacente na qual a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações de grande capitalização dos EUA, o S & P500 seria uma referência natural para medir sua estratégia. Você ouvirá os termos "alpha" e "beta", aplicados a estratégias desse tipo. Discutiremos esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores.

Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que é isso? Isoladamente, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não dão uma visão sobre alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são julgadas apenas por seus retornos. Sempre considere os atributos de risco de uma estratégia antes de examinar os retornos.

Neste estágio, muitas das estratégias encontradas em seu pipeline serão rejeitadas, pois elas não atenderão às suas necessidades de capital, limitações de alavancagem, tolerância máxima de redução ou preferências de volatilidade. As estratégias que permanecem podem agora ser consideradas para backtesting. No entanto, antes que isso seja possível, é necessário considerar um critério final de rejeição - o dos dados históricos disponíveis sobre os quais testar essas estratégias.

Obtendo dados históricos.

Atualmente, a amplitude dos requisitos técnicos em classes de ativos para armazenamento de dados históricos é substancial. Para manter a competitividade, tanto o lado comprador (fundos) quanto o lado vendedor (bancos de investimento) investem pesadamente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados ​​em pontualidade, precisão e requisitos de armazenamento. Agora descreverei os conceitos básicos da obtenção de dados históricos e como armazená-los. Infelizmente este é um tópico muito profundo e técnico, então não poderei dizer tudo neste artigo. No entanto, escreverei muito mais sobre isso no futuro, já que minha experiência anterior no setor financeiro estava principalmente relacionada à aquisição, armazenamento e acesso de dados financeiros.

Na seção anterior, criamos um pipeline de estratégia que nos permitia rejeitar determinadas estratégias com base em nossos critérios pessoais de rejeição. Nesta seção, filtraremos mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional de varejo) são os custos dos dados, os requisitos de armazenamento e seu nível de conhecimento técnico. 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 as principais questões que precisaremos pensar:

Dados Fundamentais - Incluem dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, inflação, ações corporativas (dividendos, desdobramentos), arquivamentos na SEC, contas corporativas, dados de lucros, relatórios de safra, dados meteorológicos etc. Esses dados costumam ser usados ​​para valorizam 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 em sites do governo. Outros dados históricos históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. Os requisitos de armazenamento muitas vezes 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 frequentemente de natureza qualitativa. É composto por artigos, posts, postagens de microblog ("tweets") e editorial. Técnicas de aprendizado de máquina, como classificadores, são freqüentemente usadas para interpretar sentimentos. Esses dados também costumam estar disponíveis gratuitamente ou são baratos, por meio da assinatura de meios de comunicação. Os bancos de dados de armazenamento de documentos "NoSQL" mais recentes são projetados para armazenar esse tipo de dados qualitativos não estruturados. Dados de Preço do Ativo - Este é o domínio de dados tradicional do quant. Consiste em séries temporais de preços de ativos. Ações (ações), produtos de renda fixa (títulos), commodities e preços de câmbio estão dentro dessa classe. Dados históricos diários geralmente são fáceis de obter para classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, depois que a precisão e a limpeza forem incluídas e os desvios estatísticos forem removidos, os dados poderão se tornar caros. Além disso, os dados de série temporal geralmente possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando os dados intraday são considerados. Instrumentos Financeiros - Ações, obrigações, futuros e as opções de derivativos mais exóticas têm características e parâmetros muito diferentes. Assim, não existe uma estrutura de banco de dados "tamanho único" que possa acomodá-los. Deve-se dar um cuidado significativo ao projeto e implementação de estruturas de banco de dados para vários instrumentos financeiros. Discutiremos a situação detalhadamente quando chegarmos a construir um banco de dados mestre de títulos em artigos futuros. Freqüência - Quanto maior a frequência dos dados, maiores são os custos e os requisitos de armazenamento. Para estratégias de baixa frequência, os dados diários costumam ser suficientes. Para estratégias de alta frequência, pode ser necessário obter dados em nível de escala e até cópias históricas de dados específicos do livro de ordens da bolsa de valores. A implementação de um mecanismo de armazenamento para esse tipo de dados é muito intensiva em tecnologia e adequada apenas para aqueles com forte histórico técnico / de programação. Benchmarks - As estratégias descritas acima serão frequentemente comparadas a um benchmark. Isso geralmente se manifesta como uma série temporal financeira adicional. Para ações, este é frequentemente um benchmark de ações nacionais, como o índice S & P500 (EUA) ou FTSE100 (Reino Unido). Para um fundo de renda fixa, é útil comparar com uma cesta de títulos ou produtos de renda fixa. A "taxa livre de risco" (isto é, taxa de juros apropriada) é também outro ponto de referência amplamente aceito. Todas as categorias de classe de ativos possuem uma referência favorecida, portanto, será necessário pesquisar isso com base em sua estratégia específica, se você deseja obter interesse em sua estratégia externamente. Tecnologia - As pilhas de tecnologia por trás de um centro de armazenamento de dados financeiros são complexas. Este artigo pode apenas arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele gira em torno de um mecanismo de banco de dados, como um RDBMS (Relational Database Management System), como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine (por exemplo, "NoSQL"). Isso é acessado por meio do código de aplicativo "lógica de negócios" que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel. Muitas vezes, essa lógica de negócios é escrita em C ++, C #, Java ou Python. Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, seja em seu próprio computador pessoal ou remotamente por meio de servidores da Internet. Produtos como o Amazon Web Services tornaram isso mais simples e mais barato nos últimos anos, mas ainda exigirão um conhecimento técnico significativo para alcançar de maneira robusta.

Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada por meio 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 necessário rejeitar uma estratégia baseada somente em considerações de dados históricos. Esta é uma grande área e as equipes de PhDs trabalham em grandes fundos, garantindo que os preços sejam precisos e oportunos. Não subestime as dificuldades de criar um data center robusto para seus fins de backtesting!

Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados automaticamente para você - a um custo. Assim, você tirará muito da dor da implementação e poderá se concentrar apenas na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização de partes da pilha para os fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de frequência mais altas devido às suas taxas de Sharpe mais atraentes, mas elas são freqüentemente acopladas à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.

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

Algorithmic Trading System Design & amp; Implementação.

AlgorithmicTrading é um desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros especializado em sistemas automatizados de negociação, estratégias de negociação algorítmica e análise de negociação quantitativa. Oferecemos dois algoritmos de negociação distintos para comerciantes de varejo e investidores profissionais.

Assista ao nosso blog de vídeo algorítmico em que nosso principal desenvolvedor analisa o desempenho de 6/10/17 & ndash; 8/8/17 usando nosso sistema de negociação automatizado. Visite nosso Blog Algorithmic Trading para ver todos os vídeos de desempenho de 2016-2018 no acumulado do ano. Os futuros e opções de negociação envolvem risco substancial de perda e não são adequados para todos os investidores.

Comece hoje mesmo na negociação algorítmica.

Os Destaques do Swing Trader.

Nossa Swing Trading Strategy negocia o S & P 500 Emini Futures (ES) e o Ten Year Note (TY). Este é um sistema de negociação 100% automatizado que pode ser executado automaticamente com os melhores esforços por vários Corretores Registrados da NFA. Também pode ser instalado e carregado na plataforma Tradestation. Os dados seguintes abrangem o período de avanço (fora da amostra) que abrange 10/1 / 15-3 / 14/18. A negociação de futuros envolve risco substancial de perda e não é apropriada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Esses dados presumem que 1 unidade (US $ 15.000) foi negociada durante todo o período em análise (non-compounded).

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

O Swing Trader Mensal P / L.

Os negócios iniciados em outubro de 2015 são considerados Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados back-tested. Os lucros / perdas fornecidos são baseados em uma conta de US $ 15.000 que troca 1 unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação insuficiente ou insuficiente pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Não está sendo feita nenhuma representação de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas similares a essas demonstrações.

Noções básicas de negociação algorítmica.

O Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading, é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar transações potenciais. Existem várias subcategorias de negociação quantitativa para incluir High Frequency Trading (HFT), Arbitragem Estatística e Análise de Predição de Mercado. Na AlgorithmicTrading, nós nos concentramos no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados que fazem negócios de swing, dia e opções para aproveitar as ineficiências do mercado.

Atualmente, estamos oferecendo dois sistemas de negociação de futuros que negociam o ES & amp; Futuros de TY. Continue lendo para ver por si mesmo como implementar um sistema de negociação de algo projetado profissionalmente pode ser benéfico para suas metas de investimento. Nós não somos registrados Consultores de Negociação de Commodities e, portanto, não controlamos diretamente as contas de clientes & ndash; no entanto, negociamos ambos os sistemas de negociação com nosso próprio capital, utilizando um dos corretores de execução de negociação automatizada.

Exemplo de negociação algorítmica.

Estratégia de negociação de futuros: o pacote Swing Trader.

Este pacote utiliza nossos algoritmos de melhor desempenho desde o início. Visite a página do comerciante do swing para ver os preços, estatísticas completas do comércio, lista completa de comércio e muito mais. Este pacote é ideal para o cético que deseja negociar um sistema robusto que tenha se saído bem em negociações cegas para fora e para fora da amostra. Cansado de modelos otimistas com back-testing que nunca parecem funcionar quando negociados ao vivo? Se assim for, considere este sistema de negociação de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.

Detalhes no Swing Trader System.

Futuros & amp; Estratégia de negociação de opções: o pacote S & amp; P Crusher v2.

Este pacote utiliza sete estratégias de negociação em uma tentativa de diversificar melhor sua conta. Este pacote utiliza comércios de swing, day trades, condutores de ferro e chamadas cobertas para tirar proveito de várias condições de mercado. Este pacote é negociado em unidades de tamanho de US $ 30.000 e foi lançado ao público em outubro de 2016. Visite a página de produtos do S & amp; P Crusher para ver os resultados do back-test com base nos relatórios de comercialização.

Detalhes no triturador S & P.

Cobrindo os fundamentos do design do sistema de negociação automatizado.

Múltiplos Sistemas de Negociação Algorítmica Disponíveis.

Escolha de um dos nossos sistemas de negociação & ndash; O Swing Trader ou o S & amp; P Crusher. Cada página mostra a lista de negociação completa, incluindo resultados de otimização de post-forward, walk-forward. Esses sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa ao tentar minimizar o risco.

Algoritmos de negociação múltiplos trabalhando juntos.

Nossa metodologia de negociação quântica nos emprega várias estratégias de negociação de algoritmos para diversificar melhor sua conta de negociação automática. Saiba mais visitando nossa página de metodologia de design de estratégias de negociação.

Trades During Bear & amp; Mercados de touro.

Em nossa opinião, a chave para o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica que realmente funciona é contabilizar múltiplas condições de mercado. A qualquer momento, o mercado poderia passar de um touro para um mercado em baixa. Ao tomar uma posição agnóstica de direção de mercado, estamos tentando superar o desempenho em Bull & amp; Condições de mercado do urso.

Sistemas de negociação totalmente automatizados.

Você pode negociar automaticamente nosso software algorítmico usando um corretor de execução automática (com os melhores esforços). Temos vários corretores para você escolher. Remova as decisões baseadas em emoções de sua negociação usando nosso sistema de negociação automatizado.

O comércio algorítmico funciona?

Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativa com o aplicativo do corretor OEC. Você também receberá declarações diárias da empresa de compensação da NFA Registered. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Exemplos completos de negociação algorítmica são postados para todos verem. A lista completa de transações pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica do sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de instruções.

Múltiplas Estratégias de Negociação Quant.

Nossos sistemas de negociação quantitativos têm diferentes expectativas com base nos algoritmos preditivos empregados. Nossos Sistemas de Negociação Automatizada colocarão operações de swing, day trade, condutores de ferro & amp; chamadas cobertas. Estas Estratégias 100% Quant baseiam-se puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.

Nosso software de negociação automatizada ajuda a remover suas emoções da negociação.

Algoritmos de negociação múltiplos são negociados como parte de um maior sistema de negociação algorítmica.

Cada estratégia de negociação algorítmica oferecida tem vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Abaixo mercados em movimento. A estratégia de negociação de condores de ferro supera os mercados em movimento lateral e ascendente, enquanto o algoritmo da nota de tesouro se destaca nos mercados em baixa. Com base no backtesting, espera-se que o algoritmo de momentum tenha um bom desempenho durante os mercados em ascensão. Confira a seguinte coleção de vídeos, onde cada algoritmo de negociação oferecido é revisado por nosso desenvolvedor líder. Os pontos fortes de cada algoritmo de negociação são analisados ​​juntamente com as suas fraquezas.

Vários tipos de estratégias de negociação são usados ​​em nosso software de negociação automatizada.

Comissões do dia são inseridas & amp; saiu no mesmo dia, enquanto as negociações de giro terão um longo prazo de negociação com base nas expectativas para o S & amp; P 500 a tendência de maior ou menor no prazo intermédio. Os negócios de opções são colocados nas opções semanais do S & amp; P 500 sobre futuros, normalmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração da sexta-feira.

Swing Trading Strategies.

As seguintes Swing Trading Strategies colocam operações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e na Nota de Dez Anos (TY). Eles são usados ​​em ambos os sistemas de negociação automatizados que oferecemos para aproveitar as tendências de longo prazo que nossos algoritmos de predição de mercado estão esperando.

Futures Swing Trading Strategy # 1: Momentum Swing Trading Algorithm.

A Momentum Swing Trading Strategy coloca os negócios do swing no Emini S & amp; P Futures, aproveitando as condições de mercado que sugerem um movimento de prazo intermediário mais alto. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégia de Negociação de Futuros Swing # 2: Algoritmo de Notas do Tesouro de Dez Anos.

A Tesouraria Note (TY) Trading Strategy coloca swing trades na nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY tipicamente se move inversamente para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um trade swing semelhante ao shorting do S & P 500. Este algoritmo T-Note tem expectativas positivas para condições de mercado em baixa. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégias de Negociação Diária.

As estratégias de negociação do dia seguinte colocam o day trade no S & amp; P 500 Emini Futures (ES). Eles quase sempre entram em negociações durante os primeiros 20 minutos após a abertura dos mercados de ações e saem antes do fechamento dos mercados. Paradas apertadas são utilizadas em todos os momentos.

Estratégia de Negociação do Dia de Futuros # 1: Algoritmo de Negociação de Dia.

A Estratégia de Negociação de Dia Curta coloca negociações diárias no Emini S & P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença para baixo). Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuro # 2: Algoritmo de Negociação de Dia de Breakout.

A Breakout Day Trading Strategy coloca o day trade no Emini-S & P Futures quando o mercado mostra força pela manhã. Esta estratégia de negociação de futuros é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuros # 3: Algoritmo de Negociação de Dia de Intervalo da Manhã.

O Morning Gap Day Trading Strategy coloca negócios de dia curto no Emini S & amp; P Futures quando o mercado tem uma grande lacuna, seguido por um curto período de fraqueza. Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégias de Negociação de Opções.

As seguintes estratégias de negociação de opções cobram prêmio no S & amp; P 500 Emini Weekly Options (ES). Eles são usados ​​em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; condições de mercado em movimento. Um benefício para as opções de negociação com nossas estratégias de negociação algorítmica é que elas são suportadas em um ambiente de negociação automatizado usando um dos corretores de execução automática.

Opções Trading Strategy # 1: Algoritmo de Condor Iron Condor.

A Estratégia de Negociação de Opções de Condor da Iron é perfeita para quem quer uma taxa de ganhos por negociação mais alta, ou que simplesmente quer cobrar prêmios no S & amp; P 500 Emini Futures com a venda da Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de negociação de opções # 2: Algoritmo de opções de chamadas cobertas.

A Estratégia de Negociação das Opções de Compra Coberta vende de chamadas cobertas por dinheiro contra os algoritmos de momento Long swing swing, para arrecadar premium e ajudar a minimizar as perdas caso o mercado se mova contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Algoritmo de Troca de Momentum Swing - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; ES / TY Futures Trading Systems, isso cria uma posição de compra coberta. Quando negociados no Sistema de Negociação Bearish Trader, as chamadas são vendidas sem cobertura e, portanto, estão a descoberto. Em ambos os casos, & ndash; como um suporte ao longo do algoritmo & ndash; Ele funciona bem em condições de mercado em movimento lateral e para baixo. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.

Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada sozinha, elas são negociadas melhor em uma coleção mais ampla de algoritmos de negociação & ndash; como visto em um dos nossos sistemas automatizados de negociação, como o The Swing Trader.

Algoritmos de negociação que realmente funcionam?

Essa série de vídeos de negociação algorítmica é feita para que nossos clientes possam ver os detalhes de cada negociação semanalmente. Assista a cada um dos seguintes vídeos de negociação algorítmica para ver em tempo real o desempenho de nossos algoritmos de negociação. Sinta-se à vontade para visitar nossos Críticas de AlgorithmicTrading & amp; Página Press Releases para ver o que os outros estão dizendo sobre nós.

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O que separa o comércio algorítmico de outras técnicas técnicas de negociação?

Nos dias de hoje, parece que todo mundo tem uma opinião sobre técnicas de negociação técnica. Head & amp; Padrões de ombros, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences, a lista continua. Nesses vídeos, nosso engenheiro líder de projeto analisa alguns exemplos de estratégias de negociação encontradas on-line. Ele pega suas Tips Trading, faz um código e executa um back-test simples para ver o quão efetivas elas realmente são. Depois de analisar seus resultados iniciais, ele otimiza o código para ver se uma abordagem quantitativa à negociação pode melhorar as descobertas iniciais. Se você é novo em negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estado finito para codificar essas dicas básicas de negociação. Como a negociação algorítmica difere da negociação técnica tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.

Procurando por Algorithmic Trading Tutorial & amp; Como para vídeos?

Assista a várias apresentações de vídeo educativo feitas por nosso designer líder em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quantificação Comercial e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia de negociação fornecem exemplos de codificação de comércio algorítmico e o introduzem à nossa abordagem de negociar os mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automatizada está decolando para incluir a ajuda para remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de vídeos de negociação educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.

Comece a usar um dos nossos sistemas de negociação automatizados hoje.

Não perca. Junte-se aos que já estão negociando com AlgorithmicTrading. Comece hoje mesmo com um dos nossos pacotes de negociação algorítmica.

Várias opções de execução automática de comércio estão disponíveis.

Nossos algoritmos de negociação podem ser executados automaticamente usando um dos corretores de execução automática registrados pela NFA (com os melhores esforços) ou podem ser negociados em seu próprio PC usando MultiCharts ou Tradestation.

O FOX Group é uma corretora de introdução independente localizada no icônico prédio da Chicago Board of Trade, no coração do distrito financeiro da cidade. Eles são registrados no NFA e são capazes de executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços.

Os corretores interativos são corretores registrados pela NFA que podem executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços. Além disso, eles suportam clientes canadenses.

Se você preferir executar os algoritmos em seu próprio PC, o MultiCharts é a plataforma preferida de software de negociação para execução automática. Ele oferece benefícios consideráveis ​​para os traders e oferece vantagens significativas sobre as plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte para mais de 20 feeds de dados e mais de 10 corretores, backtesting dinâmico de estratégia em nível de portfólio, suporte a EasyLanguage, relatórios interativos de desempenho, otimização genética, scanner de mercado e replay de dados.

A TradeStation é mais conhecida pelo software de análise e pela plataforma de negociação eletrônica que fornece ao operador ativo e a determinados mercados de traders institucionais que permitem que os clientes projetem, testem, otimizem, monitorem e automatizem suas próprias ações, opções e opções personalizadas. estratégias de negociação de futuros. Tradestation é outra opção para pessoas que desejam negociar automaticamente nossos algoritmos em seu próprio PC.

Não deixe de visitar nossa página Perguntas frequentes para ver uma lista de perguntas e respostas comuns. Você também pode clicar aqui para saber mais sobre a AlgorithmicTrading e seu Lead Developer.

Negociação Algorítmica.

O que é 'Algorithmic Trading'

O comércio algorítmico, também conhecido como negociação de algoritmos e negociação de caixa preta, é um sistema de negociação que utiliza modelos matemáticos avançados e complexos e fórmulas para tomar decisões e transações de alta velocidade nos mercados financeiros. O comércio algorítmico envolve o uso de programas de computador rápidos e algoritmos complexos para criar e determinar estratégias de negociação para retornos ideais.

Arbitragem de Moeda.

Arbitragem de renda fixa.

Arbitragem Forex.

QUEBRANDO 'Algorithmic Trading'

Algumas estratégias de investimento e estratégias de negociação, como arbitragem, disseminação entre mercados, criação de mercado e especulação, podem ser aprimoradas por meio de negociações algorítmicas. As plataformas eletrônicas podem operar completamente estratégias de investimento e negociação por meio de negociação algorítmica. Como tal, os algoritmos são capazes de executar instruções de negociação sob condições particulares de preço, volume e tempo. O uso de negociação algorítmica é mais comumente usado por grandes investidores institucionais devido à grande quantidade de ações que eles compram todos os dias. Algoritmos complexos permitem que esses investidores obtenham o melhor preço possível sem afetar significativamente o preço da ação e aumentar os custos de compra.

As estratégias populares incluem arbitragem, negociação antes do rebalanceamento do fundo de índice, reversão à média e escalpelamento.

Arbitragem é a diferença de preços de mercado entre duas entidades diferentes. Arbitragem é comumente praticada em negócios globais. Por exemplo, as empresas podem tirar proveito de suprimentos mais baratos ou mão-de-obra de outros países. Essas empresas são capazes de cortar custos e aumentar os lucros. A arbitragem também pode ser utilizada na negociação de futuros de S & P e ações da S & amp; P 500. É típico que as ações de futuros de S & P e S & P 500 desenvolvam diferenças de preços. Quando isso ocorre, as ações negociadas nos mercados da NASDAQ e da NYSE atrasam ou superam os futuros de S & P, proporcionando uma oportunidade para a arbitragem. A negociação algorítmica de alta velocidade pode rastrear esses movimentos e lucrar com as diferenças de preço.

Negociação antes do rebalanceamento do fundo do índice.

As poupanças de aposentadoria, como os fundos de pensão, são principalmente investidas em fundos mútuos. Os fundos de índices de fundos mútuos são regularmente ajustados para se igualarem aos novos preços dos ativos subjacentes do fundo. Antes que isso aconteça, as instruções de negociação pré-programadas são acionadas por estratégias de suporte a negociação algorítmica, que podem transferir lucros de investidores para traders algorítmicos.

Reversão Média.

A reversão à média é um método matemático que calcula a média dos preços altos e baixos temporários de um título. O comércio algorítmico calcula essa média e o lucro potencial do movimento do preço do título à medida que ele se afasta ou vai em direção ao preço médio.

Os scalpers lucram com a negociação do spread bid-ask o mais rápido possível várias vezes ao dia. Os movimentos de preço devem ser menores que o spread da segurança. Esses movimentos acontecem em minutos ou menos, daí a necessidade de decisões rápidas, que podem ser otimizadas por fórmulas de negociação algorítmica.

Outras estratégias otimizadas por negociação algorítmica incluem redução de custos de transação e outras estratégias relativas a dark pools.

Uma estratégia robusta de negociação algorítmica.

Nossa abordagem para negociação algorítmica é relativamente simples. Reconhecemos que ninguém pode prever a direção do mercado com 100% de precisão. O que sabemos é que o mercado em uma base de mês a mês, fechará fortemente para cima, fortemente para baixo ou em algum lugar no meio (mercado lateral). Em nossa opinião, a estratégia de negociação algorítmica mais robusta é aquela que negocia múltiplos algoritmos não correlacionados, cada um dos quais tem como alvo uma condição específica de mercado. Este tipo de metodologia só é viável, se no contrário as condições de mercado & ndash; os algoritmos têm pequenos ganhos ou pequenas perdas. Portanto, o principal objetivo de nossos esforços de P & D é minimizar as perdas durante as condições de mercado contrárias. Ao revisar nossa estratégia de negociação algorítmica, considere os riscos envolvidos antes de utilizar nossas estratégias de negociação algorítmica. Negociação de futuros e amp; opções tem risco significativo de perda e não é apropriado para todos os investidores.

Este vídeo, apresentado pelo nosso desenvolvedor líder & ndash; abrange detalhadamente a metodologia de design usada na AlgorithmicTrading.

Definindo Estados de Mercado.

O primeiro passo na criação da nossa estratégia de negociação algorítmica foi definir o que significa ser "fortemente para cima", "baixo" e "baixo". ou & ldquo; lateral & rdquo; Enquanto esta análise pode ser feita diariamente, semanalmente ou mensalmente. Decidimos executar a análise inicial usando dados mensais. Nosso objetivo era separar o desempenho mensal do S & P 500 em três categorias, com base em uma distribuição igual de desempenho mensal. A tabela a seguir demonstra como definimos cada categoria ou estado de mercado. Estes dados foram retirados de um relatório mensal de desempenho do S & P 500, que foi comprado no primeiro dia do mês e vendido no último dia do mês & ndash; para cada mês a partir de outubro de 2003 até outubro de 2016.

Como nossas estratégias de negociação algorítmica fazem em cada condição de mercado?

A tabela a seguir compara cada estratégia de negociação algorítmica oferecida pela AlgorithmicTrading com cada uma das três condições de mercado, conforme definido na seção anterior. A intenção desta tabela é demonstrar como cada estratégia de negociação algorítmica funciona com base no que o mercado fez naquele mês. O P / L Mensal Mostrado representa o ganho médio mensal com base em uma conta de US $ 30.000 negociando 1 unidade em cada estratégia. Inclui slippage, commission & amp; proteção para os nossos negócios da Iron Condor.

CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação insuficiente ou insuficiente pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou prejuízos como esses sendo mostrados.

As estratégias de negociação algorítmica de chamada coberta e condor de ferro negociam opções de futuros. O backtesting de um algoritmo de opções apresenta muitos desafios devido às estimativas desconhecidas do prêmio coletado. Dependendo da volatilidade do mercado (entre outras coisas), o prêmio coletado ao vender uma opção pode variar muito. Em geral, quanto maior a volatilidade, mais prêmio poderíamos esperar coletar. Além disso, as opções semanais de ES não estavam disponíveis para negociação durante todo o período de backtested. Para fornecer a nossos clientes dados mais precisos, criamos estimativas de prêmio divididas por Dia (seg-qui) e usamos uma tabela de consulta para várias faixas do VIX (consulte a página de produtos da Iron Condor para obter detalhes ). Observe que essas estimativas têm limitações significativas e os relatórios correspondentes que usam essas estimativas devem ser considerados muito menos do que perfeitos. Todos os back-tests têm limitações, no entanto, os algoritmos de opções testadas novamente têm ainda mais em nossa opinião, devido às possíveis imprecisões usadas na determinação das estimativas coletadas do prêmio.

Como interpretar esses dados?

Esses dados testados novamente capturam como cada algoritmo faz, com base no que o S & P 500 fez naquele mês.

Por exemplo, em todos os testes realizados de outubro de 2003 a outubro de 2016, se o S & P 500 fechou no mês (abaixo), a Treasury Note Strategy realmente teve um desempenho excelente, em US $ 990 / mês em média (por unidade Traded). Isso nos sugere que a Estratégia de Negociação Algorítmica da Treasury Note deve continuar bem durante os meses em que o S & amp; P 500 fechar para esse mês. O algoritmo Covered Call e o algoritmo Breakdown Short Day Trade também fazem bem & ndash; com ganhos de $ 323 & amp; US $ 280 por mês, respectivamente.

Durante os meses em que o S & P 500 fecha em pelo menos US $ 1.500 (Strong Up), o Iron Condor & amp; Algoritmos de impulso funcionam bem com ganhos de $ 1.442 & amp; US $ 1.600 por mês em média (por 1 unidade negociada).

Durante os mercados em que o S & P 500 se elevou ou foi negociado lateralmente (lateralmente), o algoritmo Condor de Ferro, Chamadas Cobertas e Nota de Tesouraria teve um bom desempenho.

Como o AlgorithmicTrading usa esses dados? Qual é o ponto?

Esses dados são usados ​​para criar portfólios (coleções de estratégias de negociação) que possuem certas expectativas, divididas por condições de mercado. Seria ótimo se soubéssemos com antecedência, com 100% de certeza de que o mercado fecharia mais alto para qualquer mês. Se esses dados fossem conhecidos, simplesmente deixaríamos que a estratégia de negociação do Momentum fosse executada e desativássemos todas as outras estratégias. Ou & ndash; basta comprar o S & amp; P 500 no início do mês & amp; vender no final do mês. Infelizmente, ninguém tem uma bola de cristal e, em vez disso, combinamos várias estratégias de negociação, que quando negociadas em conjunto & ndash; Esperamos ter um bom desempenho em TODAS as condições de mercado. Esta metodologia não fornece garantias, mas, em nossa opinião, melhora as probabilidades a nosso favor. Porque temos confiança na capacidade completa de portfólios para lidar com o Strong Up, Sideways & amp; Mercados descendente, somos capazes de deixar o portfólio completo funcionar sem intervenção, não importa o que "pensamos"; o mercado pode fazer.

Estudo de Caso da Estratégia de Negociação Algorítmica Real: S & P Crusher v2.

Este é o nosso principal portfólio, projetado para se sair bem em todas as condições do mercado. Ele comercializa todas as nossas sete estratégias de negociação & ndash; na tentativa de diversificar melhor sua conta. Como este gráfico demonstra, quando você coloca cada estratégia de negociação em um portfólio de negociação completo, você tem o que parece ser um sistema robusto de negociação algorítmica projetado para fazer bem se o mercado sobe, desce ou em algum lugar no meio.

Veja mais informações sobre o S & amp; P Crusher v2.

CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação insuficiente ou insuficiente pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou prejuízos como esses sendo mostrados.

As estratégias de call coberta e condor de ferro negociam opções de futuros. O backtesting de um algoritmo de opções apresenta muitos desafios devido às estimativas desconhecidas do prêmio coletado. Dependendo da volatilidade do mercado (entre outras coisas), o prêmio coletado ao vender uma opção pode variar muito. Em geral, quanto maior a volatilidade, mais prêmio poderíamos esperar coletar. Além disso, as opções semanais de ES não estavam disponíveis para negociação durante todo o período de backtested. Para fornecer a nossos clientes dados mais precisos, criamos estimativas de prêmio divididas por Dia (seg-qui) e usamos uma tabela de consulta para várias faixas do VIX (consulte a página de produtos da Iron Condor para obter detalhes ). Observe que essas estimativas têm limitações significativas e os relatórios correspondentes que usam essas estimativas devem ser considerados muito menos do que perfeitos. Todos os back-tests têm limitações, no entanto, os algoritmos de opções testadas novamente têm ainda mais em nossa opinião, devido às possíveis imprecisões usadas na determinação das estimativas coletadas do prêmio.

Esta estratégia de negociação é perfeita?

É a opinião da AlgorithmicTrading, que não existe santo graal de negociação e que não existe uma estratégia de negociação perfeita. Todas as estratégias têm falhas e até alguém desenha uma bola de cristal & ndash; haverá stress & amp; emoções envolvidas com a negociação. Com isso dito, é nossa experiência que este tipo de metodologia de negociação & ndash; fundamentada na análise quantitativa real (não falando cabeças ou salas de negociação altas), proporciona uma sensação de alívio emocional quando se trata de negociação ativa.

Como todos os comerciantes sabem, a negociação é muito difícil e as emoções podem nos levar a fazer coisas irracionais. Nossa experiência é que alguns dos negócios mais estressantes são aqueles que vão bem. Sua natureza humana para querer bloquear lucros & ndash; mas os comerciantes estão todos familiarizados com sair cedo demais e ver o mercado continuar em alta. Eles voltam, querendo capturar mais ganhos apenas para reverter o mercado. Eles seguram o perdedor por muito tempo e acabam tendo uma perda maior do que o esperado depois de passarem por suas paradas. Este processo se repete e é uma das razões pelas quais muitos comerciantes de dia falham.

Enquanto a nossa metodologia não é perfeita & ndash; nós tomamos comércios perdedores, perdemos meses e até perdemos trimestres às vezes, o comércio de estratégias múltiplas ajuda com um aspecto da troca de emoções, ou seja, o medo de "pegar a direção do mercado". errado. Os dados nos mostram que, mesmo com nossa metodologia de negociação, o mercado pode ser mais alto e o mercado de melhor desempenho “bull market & rdquo; estratégia de negociação que temos (Momentum Trading Strategy) ainda pode ter perdas. No entanto, isso não deve ser a norma e, assim, somos capazes de descansar um pouco mais, sabendo que temos um conjunto equilibrado de estratégias, prontas para (esperançosamente) executá-las, independentemente da direção que o mercado decidir seguir.

Como mencionado repetidamente, futuros e opções de negociação não são para todos. Você deve negociar apenas com o Capital de Risco. Se você estiver em dúvida, discuta nossas estratégias de negociação algorítmica com um CTA registrado ou um Consultor de Investimentos. Como desenvolvedor de sistemas de negociação de terceiros, não somos registrados na NFA como Consultores de Negociação de Mercadorias (reivindicamos a isenção de auto-execução de registro) e não podemos fornecer consultoria de investimento devido à sua situação pessoal.

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Technical Traders Ltd. ajuda você a identificar e lucrar mais com sua negociação. Como? Fornecendo configurações de comércio confirmadas e notificações em tempo real.

Não parece possível. Mas é com nossas estratégias de negociação algorítmica!

Não parece possível. Um sistema de negociação algorítmica com tanta - identificação de tendências, análise de ciclos, fluxos de volume do lado de compra / venda, múltiplas estratégias de negociação, entrada dinâmica, preços alvo e de parada e tecnologia de sinal ultrarrápida. Mas isso é. Na verdade, a plataforma de sistema algorítmico de negociação AlgoTrades é a única do seu tipo.

Não há mais procura de estoques, setores, commodities, índices ou leitura de opiniões do mercado. Algotrades faz toda a pesquisa, tempo e negociação para você usando nosso sistema de negociação algorítmica.

As estratégias comprovadas da AlgoTrades podem ser seguidas manualmente através do recebimento de alertas de texto por e-mail e SMS, ou podem ser 100% de troca de mãos-livres, é até você! Você pode ativar / desativar negociações automatizadas a qualquer momento, para que você esteja sempre no controle de seu destino.

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É quase impossível ter sistemas de negociação algorítmica tão ágeis e conservadores sem sacrificar benefícios ou desempenho. A AlgoTrades atinge esse objetivo. É uma realização de engenharia, tanto quanto de design.

Cada ponto de dados do sistema e regra de gerenciamento de comércio foram meticulosamente considerados e refinados. E é construído para um nível de precisão que uma grande instituição ou fundo de hedge teria. Como resultado, a AlgoTrades oferece negociações de baixo risco e alta probabilidade a cada mês. **

AlgoTrades pode ser um sistema de negociação 100% automático que negocia ao vivo dentro de sua conta de corretagem e é compatível com várias empresas de corretagem, ou você pode seguir manualmente cada negociação via e-mail e alertas de comércio de texto SMS.

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Traders e investidores adoram a AlgoTrades, não apenas porque ela identifica tendências de mercado e ciclos ativos enquanto gerencia cada negócio para você; mas também porque o AlgoTrades é tão simples de usar. *

Nosso sistema de negociação algorítmica é construído para indivíduos que procuram ganhar mais renda. É um serviço de negociação All-In-One que aumentará seu desempenho e reduzirá a volatilidade do seu portfólio, além de permitir que você lucre com um mercado de ações em ascensão e queda. **

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Conhecimento é poder. Controle e diversidade são essenciais na construção da riqueza para a aposentadoria. IRAs autodirecionados oferecem controle completo na escolha de seus investimentos e lhe dão a liberdade de selecionar investimentos alternativos para gerar renda em IRAs tradicionais, IRAs de Roth e outros planos de poupança.

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Por meio de tecnologias recém-desenvolvidas, como nosso identificador de tendência, analisador de espectro de ciclo, fluxo de caixa de varejo e reversão de momentum de preço, podemos medir a pulsação do mercado de ações como nunca antes usando nossas estratégias de negociação algorítmicas proprietárias.

Durante a incerteza do mercado, o batimento cardíaco ou o pulso do mercado mudam dramaticamente. Nosso sistema de negociação algorítmica ajusta automaticamente suas estratégias de negociação algorítmica e técnicas de gerenciamento de posição para imitar a mudança nas condições de mercado.

A AlgoTrades identifica condições indevidas de mercado das quais pode lucrar. * Aplica então uma das suas muitas estratégias de negociação algorítmica, específicas para essa condição de mercado, e negocia e gere posições automaticamente. Pense nisso como uma equipe de profissionais especializados e especialistas em gerenciamento de risco trabalhando para você na velocidade da luz.

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Este serviço de negociação de algoritmos tudo-em-um permite-lhe lucrar durante todas as condições do mercado (para cima, para baixo, para os lados). *

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O AlgoTrades é um serviço de negociação algorítmica 100% automatizado que negocia ao vivo na sua conta de corretagem. Ou você pode seguir manualmente cada negociação, de qualquer forma, deixe que as estratégias de negociação algorítmica da AlgoTrades façam o trabalho para você.

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Ações, ETFs, & # 038; Estratégias de Negociação Algorítmica de Futuros.

Em um mundo dirigido pela manchete, com computadores de negociação algorítmica super rápida cuspindo ordens mais rápido do que qualquer um poderia responder a um boato, fato ou notícias de última hora, o que um comerciante ou investidor deve fazer?

Invista em uma estratégia sistemática e disciplinada, como as nossas Estratégias Algorítmicas de Negociação da AlgoTrades. Com base em um intervalo de seis meses, nossos sistemas de negociação algorítmica demonstraram uma forte correlação negativa com o mercado de ações durante os pullbacks e até mesmo com os mercados de bear de vários anos. *** Em outras palavras, ao longo de um período de seis meses, sistemas tendem a crescer sua conta de negociação, quando o mercado de ações tem vindo a diminuir. Criamos nossos algoritmos para capturar tendências em vários mercados, como o índice S & # 0; P500, o índice Dax, ações individuais e o índice de volatilidade do evento. Usando futuros, fundos negociados em bolsa (ETFs), ou ações, podemos aproveitar ao máximo as oscilações mensais do mercado de ações. Use nosso sistema de negociação algorítmica e tenha a certeza de que você tem alguns dos melhores sistemas de negociação automatizados trabalhando para você. *

Estratégias de Negociação Algorítmica, Paradigmas e Idéias de Modelagem.

"As aparências enganam", disse uma pessoa sábia. A frase vale para as estratégias de negociação algorítmica. O termo estratégias de negociação algorítmica pode soar muito chique ou muito complicado. No entanto, o conceito é muito simples de entender, uma vez que o básico é claro. Neste artigo, vou falar sobre estratégias de negociação algorítmica com alguns exemplos interessantes.

Se você olhar de fora, um algoritmo é apenas um conjunto de instruções ou regras. Esse conjunto de regras é usado em uma bolsa de valores para automatizar a execução de ordens sem intervenção humana. Este conceito é chamado Algorithmic Trading.

Deixe-me começar com uma estratégia de negociação muito simples. Aqueles que já estão negociando saberão sobre S. M.A e para aqueles que não o fazem; S. M.A é média móvel simples. O S. M.A pode ser calculado usando qualquer número predefinido e fixo de dias. Uma estratégia de negociação algorítmica baseada em S. M.A pode ser simplificada nestes quatro passos simples:

Calcular 5 dias SMA Calcular 20 dias SMA Tomar uma posição longa quando o SMA de 5 dias for maior ou igual a 20 dias SMA Tomar uma posição curta quando o SMA de 5 dias for menor que SMA de 20 dias.

Referimo-nos a esta estratégia de negociação algorítmica como Moving Average Crossover Strategy. Este foi apenas um exemplo simples. Agora, não pense que tudo vai ser uma cama de rosas. Mesmo que fosse, então esteja preparado para os espinhos. Na negociação cotidiana, algoritmos de negociação muito mais complexos são usados ​​para gerar estratégias de negociação algorítmica.

Todas as estratégias de negociação algorítmica que estão sendo usadas hoje podem ser classificadas amplamente nas seguintes categorias:

Momento / Tendência Após Arbitragem Tomada de Mercado de Arbitragem Estatística.

Deixe-me entrar em alguns detalhes.

Estratégias baseadas no momento.

Supondo que haja uma tendência específica no mercado. Como um comerciante de algo, você está seguindo essa tendência. Além de nossa suposição, os mercados caem dentro da semana. Agora, você pode usar estatísticas para determinar se essa tendência continuará. Ou se vai mudar nas próximas semanas. Assim, você fará o seu próximo passo. Você baseou sua estratégia de negociação algorítmica nas tendências de mercado que você determinou usando estatísticas.

Este método de seguir as tendências é chamado de estratégia baseada em dinâmica.

Existem inúmeras maneiras de implementar essa estratégia de negociação algorítmica e discuti isso em detalhes em um de nossos artigos anteriores, chamado “Metodologia de Quantificação de Notícias para o Comércio Automático”.

Se assumirmos que um pharma-corp deve ser comprado por outra empresa, então o preço das ações do nosso corp pode subir. Isso é acionado pela aquisição, que é um evento corporativo. Se você está planejando investir com base nas ineficiências de preços que podem acontecer durante um evento corporativo (antes ou depois), então você está usando uma estratégia orientada a eventos. Falência, aquisição, fusão, spin-offs, etc. podem ser o evento que conduz esse tipo de estratégia de investimento.

Essas estratégias podem ser neutras em termos de mercado e usadas amplamente por corretores de hedge funds e proprietários.

Arbitragem Estatística.

Quando surge uma oportunidade de arbitragem por causa de citação incorreta nos preços, pode ser muito vantajoso para a estratégia de negociação de algo. Embora tais oportunidades existam por um período muito curto, os preços no mercado são ajustados rapidamente. E é por isso que esse é o melhor uso de estratégias de negociação algorítmica, já que uma máquina automatizada pode acompanhar essas alterações instantaneamente.

Por exemplo, se o preço da Apple cair para menos de US $ 1, a Microsoft cairá US $ 0,5, mas a Microsoft não caiu, então você vai vender a Microsoft para obter lucro. Você pode ler sobre os equívocos comuns que as pessoas têm sobre Arbitragem Estatística aqui.

Fabricação de mercado.

Para entender o mercado, deixe-me falar primeiro sobre os criadores de mercado.

Segundo a Wikipedia:

Um criador de mercado ou provedor de luidez é uma empresa, ou um indivíduo, que cita tanto um preço de compra quanto de venda em um instrumento financeiro ou mercadoria mantida em estoque, esperando lucrar com o spread de oferta ou oferta.

A criação de mercado fornece liquidez para títulos que não são negociados com frequência na bolsa de valores. O formador de mercado pode melhorar a equação demanda-oferta de títulos. Deixe-me lhe dar um exemplo:

Vamos supor que você tenha Martin, um criador de mercado, que compra por Rs. 500 do mercado e vendê-lo em 505. Ele lhe dará uma cotação bid-ask de Rs. 505-500. O lucro de Rs. 5 não pode ser vendido ou trocado por dinheiro sem perda substancial de valor. Quando Martin assume um risco maior, o lucro também é maior.

Eu achei o livro de Michael Lewis "Flash Boys" no Indian Bull Market bastante interessante e ele fala sobre luidez, criação de mercado e HFT em grande detalhe. Confira depois de terminar de ler este artigo.

Desde que você precisará ser analítico & amp; Embora seja quantitativo ao entrar ou atualizar para a negociação algorítmica, é imperativo aprender programação (alguns, se não todos) e construir sistemas infalíveis e executar a estratégia de negociação algorítmica correta. Lendo este artigo sobre negociação automatizada com Interactive Brokers usando Python será muito benéfico para você. Você pode ler o artigo aqui.

Paradigmas & amp; Idéias de Modelagem.

Agora que eu apresentei estratégias de negociação algorítmica, estarei lançando alguma luz sobre os paradigmas de estratégia e as idéias de modelagem pertencentes a cada estratégia.

Tomada De Mercado Estatística Arbitragem Momentum Machine Learning Based.

Fabricação de mercado.

Como mencionei anteriormente, o principal objetivo da criação de mercado é infundir liquidez em títulos que não são negociados em bolsas de valores. Para medir a liquidez, levamos em consideração o spread de compra e venda e os volumes de negociação.

Os algoritmos de negociação tendem a lucrar com o spread bid-ask. Vou me referir ao nosso amigo, Martin, novamente nesta seção. Martin sendo um criador de mercado é um provedor de liquidez que pode cotar tanto no lado de compra quanto de venda em um instrumento financeiro que espera lucrar com o spread de oferta de oferta. Martin aceitará o risco de manter os títulos para os quais citou o preço e, uma vez recebido o pedido, muitas vezes ele venderá imediatamente de seu próprio inventário. Ele pode procurar uma oferta de compensação em segundos e vice-versa.

Quando se trata de valores mobiliários, os spreads são geralmente mais altos e os lucros também. Martin assumirá um risco maior nesse caso. Vários segmentos do mercado não têm interesse dos investidores devido à falta de liquidez, já que não conseguem sair de várias ações de pequena e média capitalização em um dado momento.

Fabricantes de mercado como Martin são úteis, pois estão sempre prontos para comprar e vender ao preço cotado por eles. De fato, grande parte da negociação de alta frequência (HFT) é uma atividade de mercado passiva. As estratégias estão presentes em ambos os lados do mercado (muitas vezes simultaneamente) competindo entre si para fornecer luidez àqueles que precisam.

Então, quando essa estratégia é mais lucrativa?

Essa estratégia é lucrativa desde que o modelo preveja com precisão as variações futuras de preço.

Modelando idéias baseadas neste paradigma.

O spread bid-ask e o volume de negociação podem ser modelados em conjunto para obter a curva de custo de liquidez que é a taxa paga pelo tomador de risco. Se o tomador de acusação somente executar os pedidos com a melhor oferta e pedir, a taxa será igual à oferta de compra, o spread será multiplicado pelo volume. Quando os comerciantes vão além da melhor oferta e pedem mais volume, a taxa também se torna uma função do volume.

O volume de comércio é difícil de modelar, pois depende da estratégia de execução dos compradores. O objetivo deve ser encontrar um modelo para volumes de comércio que seja consistente com a dinâmica de preços. Modelos de criação de mercado são geralmente baseados em um dos dois:

O primeiro se concentra no risco de estoque. O modelo é baseado na posição de estoque preferencial e nos preços com base no apetite de risco. O segundo é baseado na seleção adversa que distingue entre negociações informadas e de ruído. Negociações de ruído não possuem qualquer visão sobre o mercado, enquanto que as transações informadas fazem. Quando a visão do tomador de liquidez é de curto prazo, seu objetivo é obter lucro de curto prazo utilizando a margem estatística. No caso de visão de longo prazo, o objetivo é minimizar o custo da transação. As estratégias e limitações de longo prazo podem ser modeladas como ruído em torno das estratégias de execução de curto prazo.

Para saber mais sobre o Market Makers, você pode conferir este interessante artigo no blog da QuantInsti.

Arbitragem Estatística.

Se a criação de mercado for a estratégia que faz uso do spread bid-ask, a Arbitragem Estatística busca lucrar com a precificação estatística de um ou mais ativos com base no valor esperado desses ativos.

Uma maneira mais acadêmica de explicar a arbitragem estatística é espalhar o risco entre mil a milhões de negociações em um período de detenção muito curto, esperando lucrar com a lei dos grandes números. Algoritmos de Arbitragem Estatística são baseados na hipótese de reversão da média, principalmente como um par.

O comércio de pares é uma das várias estratégias coletivamente referidas como Estratégias de Arbitragem Estatística. Em pares estratégia comercial, as ações que exibem co-movimento histórico nos preços são emparelhadas usando semelhanças fundamentais ou baseadas no mercado. A estratégia baseia-se na noção de que os preços relativos em um mercado estão em equilíbrio e que os desvios desse equilíbrio serão eventualmente corrigidos.

Quando um estoque supera o outro, o outperformer é vendido a descoberto e o outro é comprado com a expectativa de que o desvio de curto prazo termine em convergência. Isto frequentemente protege o risco de mercado de movimentos adversos do mercado, isto é, torna a estratégia beta neutra. No entanto, o risco total de mercado de uma posição depende do montante de capital investido em cada ação e da sensibilidade das ações a esse risco.

A Momentum Strategies busca lucrar com a continuidade da tendência existente, aproveitando as oscilações do mercado.

“Em palavras simples, compre alto e venda mais alto e vice-versa.”

E como conseguimos isso?

Nesta estratégia de negociação de algoritmos em particular, teremos posições de curto prazo em ações que estão subindo ou descendo até que apresentem sinais de reversão. É contra-intuitivo para quase todas as outras estratégias bem conhecidas. O investimento em valor é geralmente baseado em reversão de longo prazo para significar, enquanto o investimento em momentum é baseado na lacuna no tempo antes da reversão da média ocorrer.

O momentum está perseguindo o desempenho, mas de uma maneira sistemática, tirando vantagem de outros caçadores de desempenho que estão tomando decisões emocionais. Normalmente, há duas explicações dadas para qualquer estratégia que tenha funcionado historicamente, ou a estratégia é compensada pelo risco extra que ela assume ou por fatores comportamentais, devido a qual prêmio existe.

Há uma longa lista de preconceitos comportamentais e erros emocionais que os investidores exibem devido a que o momento funciona. No entanto, é mais fácil falar do que fazer, pois as tendências não duram para sempre e podem exibir reversões rápidas quando atingem o pico e chegam ao fim. O momento de negociação carrega um grau mais alto de volatilidade do que a maioria das outras estratégias e tenta capitalizar a volatilidade do mercado. É importante ter tempo para comprar e vender corretamente para evitar perdas, usando técnicas adequadas de gerenciamento de risco e interrompendo as perdas. O investimento em momento requer monitoramento adequado e diversificação apropriada para salvaguardar contra esses acidentes graves.

Em primeiro lugar, você deve saber como detectar o momentum do preço ou as tendências. Como você já está negociando, sabe que as tendências podem ser detectadas seguindo estoques e ETFs que estão continuamente subindo por dias, semanas ou até vários meses seguidos. Por exemplo, identifique as ações negociadas dentro de 10% de suas 52 semanas de alta ou olhe para a variação do preço percentual nas últimas 12 ou 24 semanas. Da mesma forma para detectar uma tendência mais curta, inclua uma mudança de preço a curto prazo.

Se você se lembra, em 2008, o setor de petróleo e energia foi continuamente classificado como um dos principais setores, mesmo quando estava em colapso. Também podemos analisar os ganhos para entender os movimentos nos preços das ações. Estratégias baseadas em retornos passados ​​(“estratégias de momentum de preço”) ou em surpresa de ganhos (conhecidas como “estratégias de momentum de ganhos”) exploram a reação do mercado a diferentes informações. Uma estratégia de ganho de lucros pode lucrar com a reação negativa a informações relacionadas a ganhos de curto prazo. Da mesma forma, uma estratégia de momentum de preço pode lucrar com a resposta lenta do mercado a um conjunto mais amplo de informações, incluindo a lucratividade de longo prazo.

Aprendizado de Máquina baseado.

Na negociação baseada em Aprendizado de Máquina, os algoritmos são usados ​​para prever o intervalo para movimentos de preço de curtíssimo prazo em um determinado intervalo de confiança. A vantagem de usar a Inteligência Artificial (IA) é que os humanos desenvolvem o software inicial e a própria IA desenvolve o modelo e o aprimora com o tempo. Um grande número de fundos depende de modelos computacionais construídos por cientistas de dados e quants, mas eles geralmente são estáticos, ou seja, não mudam com o mercado. Modelos baseados em ML, por outro lado, podem analisar grandes quantidades de dados em alta velocidade e melhorar-se através de tais análises.

Uma forma de inclinação da máquina chamada “redes Bayesianas” pode ser usada para prever tendências de mercado enquanto utiliza algumas máquinas. Uma IA que inclua técnicas como a computação evolucionária (que é inspirada pela genética) e o aprendizado profundo pode ser executada em centenas ou mesmo milhares de máquinas. Ele pode criar uma coleção grande e aleatória de operadores de ações digitais e testar seu desempenho em dados históricos. Em seguida, ele escolhe os melhores artistas e usa seu estilo / padrões para criar um novo tipo de trader evoluído. Esse processo é repetido várias vezes e um comerciante digital que pode operar totalmente é criado.

Esse processo é repetido várias vezes e um comerciante digital que pode operar totalmente é criado.

Estes foram alguns importantes paradigmas de estratégia e idéias de modelagem. Em seguida, vamos passar pelo procedimento passo a passo para construir uma estratégia de negociação.

Você pode aprender esses paradigmas em grande detalhe no Executive Program da QuantInsti em Algorithmic Trading (EPAT), um dos mais extensivos cursos de negociação algorítmica disponíveis on-line com gravações de palestras e acesso e suporte vitalícios.

Construindo uma estratégia de negociação algorítmica.

De estratégias de negociação de algoritmos a paradigmas e ideias de modelagem, chego a essa seção do artigo onde vou lhe dizer como construir uma estratégia de negociação algorítmica básica.

Como você começa com a implementação de estratégias de negociação de algoritmo?

Essa é a primeira pergunta que deve ter vindo à sua mente, eu presumo. A questão é que você já começou conhecendo os fundamentos e os paradigmas das estratégias de negociação algorítmica ao ler este artigo. Agora, que o nosso vagão tem o motor ligado, é hora de pressionar o acelerador.

E como exatamente isso é feito?

Vou explicar como uma estratégia de negociação algorítmica é construída, passo a passo. A descrição concisa lhe dará uma idéia sobre todo o processo.

O primeiro passo é decidir o paradigma da estratégia. Pode ser Market Making, Arbitrage based, Alpha, Hedging ou Execution based strategy. Para este caso em particular, escolherei negociação em pares, que é uma estratégia de arbitragem estatística que é neutra em termos de mercado (beta neutro) e gera alfa, ou seja, gera dinheiro independentemente do movimento do mercado.

Você pode decidir sobre os títulos reais que deseja negociar com base na visão de mercado ou através de correlação visual (no caso de estratégia de negociação de pares). Estabelecer se a estratégia é estatisticamente significativa para os títulos selecionados. Por exemplo, no caso de troca de pares, verifique a cointegração dos pares selecionados.

Agora, codifique a lógica com base na qual você deseja gerar sinais de compra / venda na sua estratégia. Para a troca de pares, verifique a “reversão à média”; calcule o escore z para o spread do par e gere os sinais de compra / venda quando você espera que ele reverta para o significado. Decida sobre as condições de “Stop Loss” e “Profit Taking”.

Stop Loss & # 8211; Uma ordem de stop-loss limita a perda de um investidor em uma posição em um título. Ele dispara uma ordem para eliminar a posição longa ou curta existente para evitar mais perdas e ajuda a tirar a emoção das decisões de negociação. Take Profit & # 8211; ordens take-profit são usadas para fechar automaticamente as posições existentes, a fim de garantir lucros quando há um movimento em uma direção favorável. Citando ou batendo estratégia.

É muito importante decidir se a estratégia será “citando” ou “batendo”. A estratégia de execução, em grande medida, decide o quão agressiva ou passiva sua estratégia será.

Citando & # 8211; Na negociação em pares, você cita uma garantia e, dependendo se essa posição é preenchida ou não, você envia a ordem para a outra. Nesse caso, a probabilidade de obter um preenchimento é menor, mas você salva bid-ask em um lado. Batendo - Neste caso, você envia ordens de mercado simultâneas para ambos os títulos. A probabilidade de obter um preenchimento é maior, mas, ao mesmo tempo, a derrapagem é maior e você paga bid-ask em ambos os lados.

A escolha entre a probabilidade de preenchimento e execução otimizada em termos de derrapagem e executivo cronometrado é o que é isso se eu tiver que colocar dessa maneira. Se você optar por citar, então você precisa decidir para o que está citando, é assim que funciona o par de operações. Se você decidir fazer uma cotação para a segurança menos nítida, o escorregamento será menor, mas os volumes de negociação cairão por sua vez, aumentando o risco de derrapagem, mas os volumes de negociação serão altos.

A utilização de estatísticas para verificar a causalidade é outra maneira de chegar a uma decisão, ou seja, alterar a segurança que causa a mudança na outra e qual a causa. O teste de causalidade determinará o par de "lead-lag"; citar para o líder e cobrir a segurança de atraso.

Como você decide se a estratégia escolhida foi boa ou ruim?

Como você julga sua hipótese?

É aí que o back-testing da estratégia surge como uma ferramenta essencial para a estimativa do desempenho da hipótese projetada com base em dados históricos. Uma estratégia pode ser considerada boa se os resultados do backtest e as estatísticas de desempenho apoiarem a hipótese.

Por isso, é importante escolher dados históricos com um número suficiente de pontos de dados. Isso é para criar um número suficiente de negociações de amostra (pelo menos 100 negociações) cobrindo vários cenários de mercado (alta, baixa, etc.). Certifique-se de fazer provisão para custos de corretagem e derrapagem também. Isso vai te dar resultados mais realistas, mas você ainda pode ter que fazer algumas aproximações durante o backtesting. Por exemplo, enquanto backtesting citando estratégias é difícil descobrir quando você obtém um preenchimento. Assim, a prática comum é assumir que as posições são preenchidas com o último preço negociado.

Para que tipo de ferramentas você deve ir, enquanto faz o backtesting?

Desde backtesting para estratégias de negociação algorítmica envolve uma enorme quantidade de dados, especialmente se você for usar dados tick by tick. Então, você deve ir para ferramentas que podem lidar com essa enorme quantidade de dados.

R ou MATLAB?

R é excelente para lidar com grandes quantidades de dados e também possui um alto poder de computação. Assim, tornando-se uma das melhores ferramentas para backtesting. Além disso, R é open source e livre de custos. Também podemos usar o MATLAB, mas ele vem com um custo de licenciamento.

Tudo bem, eu acabei de tirar a famosa citação de Ben Parker do filme Homem-Aranha (não do Incrível). Mas confie em mim, é 100% verdade. Não importa o quão confiante você pareça com a sua estratégia ou quão bem sucedido ela possa ser, você deve ir e avaliar cada um e tudo em detalhes. Existem vários parâmetros que você precisa monitorar ao analisar o desempenho e o risco de uma estratégia. Algumas métricas / proporções importantes são mencionadas abaixo:

Retorno Total (CAGR) - Taxa de Crescimento Anual Composta (CAGR). É a taxa de crescimento média anual de um investimento durante um período de tempo especificado superior a um ano. Taxa de acerto - ordem de negociação. Lucro Médio por Lucro Total do Comércio dividido pelo número total de negócios Perda Média por Comércio - Perda Total dividida pelo número total de negócios Retirada Máxima & # 8211; Perda máxima em qualquer negociação Volatilidade de devoluções - Desvio padrão dos “retornos” Sharpe Ratio - Retornos ajustados pelo risco, ou seja, retornos excedentes (sobre a taxa livre de risco) por unidade de volatilidade ou risco total.

Todo o processo de estratégias de negociação algorítmica não termina aqui. O que eu forneci neste artigo é apenas o pé de um Everest sem fim. Para conquistar isso, você deve estar equipado com o conhecimento correto e orientado pelo guia certo. É aí que entra o QuantInsti, para guiá-lo nessa jornada. QuantInsti irá ajudá-lo a conquistar o Everest no final. Se você quiser saber mais sobre estratégias de negociação algorítmica, clique aqui.

ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO ALGORITÍMICA COMPROVADA.

Estratégias Quantitativas de Negociação para Lucrar Durante o Levantamento & # 038; Mercados de queda.

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ALCANÇAR DIVERSIFICAÇÃO EM SEU PORTFÓLIO.

COMO VOCÊ NUNCA PENSOU POSSÍVEL.

Nossas estratégias de negociação algorítmica proporcionam diversificação ao seu portfólio através da negociação de múltiplas opções, como o índice S & # 0; P 500, o índice DAX e o índice de volatilidade, através do uso de negociação de futuros, ou fundos negociados em bolsa. Aplicando estratégias baseadas em tendência, negociação de tendências e estratégias baseadas em ciclo de limite de alcance, procuramos fornecer um processo de decisão de negociação altamente automatizado e sistemático capaz de fornecer retornos consistentes para nossos clientes. *

Oferecemos múltiplas estratégias de negociação algorítmica onde todas as estratégias algorítmicas podem ser seguidas manualmente através do recebimento de alertas de texto por e-mail ou SMS, ou podem ser 100% automaticamente negociadas em sua conta de corretagem. Cabe a você, e você pode até mesmo ligar / desligar a negociação automática a qualquer momento para que você esteja sempre no controle de seu destino.

Nossas estratégias de negociação algorítmica:

1. Mudanças de momentum de curto prazo entre as condições de mercado de sobrecompra e sobrevenda, que são negociadas usando posições longas e curtas permitindo, lucros potenciais em qualquer direção do mercado.

2. Tendência seguinte leva vantagem de movimentos de preços de vários meses estendidos em qualquer direção para cima ou para baixo.

3. Negociação cíclica permite lucros potenciais durante um mercado paralelo de alcance. Alguns dos maiores ganhos são encontrados durante as condições agitadas do mercado com essa estratégia.

Nossos Produtos - O AlgoTrades é um serviço completo de sistema de negociação que combina os tipos de análise mais eficazes e importantes listados acima em sistemas de negociação algorítmica indevidos para a criação de sistemas dinâmicos e robustos.

As estratégias de negociação quantitativa da AlgoTrades diversificam seu portfólio de duas maneiras; (1) negocia os maiores índices de ações para a diversificação total com todos os setores de mercado; (2) emprega três estratégias de negociação algorítmica de análise indevida. As três estratégias de negociação indevidas proporcionam estabilidade adicional como resultado de múltiplas abordagens, e as posições dos fatos variam em tamanho e tamanho.

Valor Agregado Com Estratégias De Negociação Algorítmicas.

A AlgoTrades procura agregar valor maximizando a eficiência do retorno, uma medida estatística do desempenho. Agregamos valor por meio de um desempenho consistente, independentemente da condição ou tendência atual do mercado. ** Nossas regras intrincadas de gerenciamento de risco e o sistema podem oferecer baixa volatilidade do portfólio e baixa correlação com os retornos do mercado de ações.

Montar a montanha-russa do mercado de ações e ver sua carteira cair no mercado financeiro agora pode ser evitado com o uso de nossas estratégias de negociação algorítmica.

O valor que fornecemos à pesquisa de ponta do nosso investidor, posições adequadamente gerenciadas e altos níveis de transparência, todos projetados para ajudar os investidores a alcançar suas metas financeiras mais cedo. ***

O que nossas estratégias de negociação algorítmicas não são.

Nossas estratégias de negociação algorítmica não são neutras em relação ao mercado, o que significa que não protegemos nossa posição porque buscamos lucrar com as flutuações do mercado de ações. Em vez disso, nossos negócios são direcionais e tipicamente direcionados para a tendência principal, seja o preço subindo, descendo ou lateralmente.

Investir com a AlgoTrades acarreta o risco de perda, assim como todos os investimentos.

No entanto, estamos muito conscientes e conscientes da importância do controle de risco, e acreditamos que a negociação usando nossas estratégias de negociação algorítmica e abordagem automatizada gerenciará com sucesso o risco enquanto busca retornos atraentes. ***

Gerar crescimento de longo prazo consistente.

Nossas Estratégias de Negociação Algorítmica - Descrição & # 038; Filosofia.

Acreditamos que o sistema algorítmico de negociação da AlgoTrades é tudo o que um negociante e investidor precisa para gerar um crescimento consistente de longo prazo. *

Nossas ferramentas exclusivas e algoritmos de negociação nos permitem aproveitar os mercados financeiros, independentemente da direção do mercado. AlgoTrades & # 8217; Os filtros avançados monitoram o mercado a cada teste, avaliando cada entrada, lucro / perda ou interrompendo o nível de veiculação em tempo real, para que você não precise fazer isso.

O que é negociado:

Os sistemas que negociam o contrato de futuros do ES mini, futuros de DAX, com posições longas e curtas. Alguns sistemas negociam utilizando fundos negociados em bolsa com foco na negociação de índices, setores e índice de volatilidade. Também temos sistemas de negociação de ações para aqueles que preferem negociação de ações ativas. As negociações variam em tamanho, dependendo da estratégia. A gama de sistemas forma dias de negociação para negociação de tendência longa multi-semana.

AlgoTrades & # 8217; A prioridade número um após a execução de uma posição é maximizar os lucros e reduzir os riscos.

Gerenciamento de posição usado.

Cada um dos nossos sistemas negocia ou um contrato de futuros ou um valor de tamanho de posição fixo se negociar ações ou ETFs. Além disso, alguns sistemas como a negociação de futuros ou sistemas de estoque longos / curtos exigirão uma conta de margem, enquanto um sistema ETF de longo prazo (fundos regulares e inversos) qualquer conta de negociação de ações normal pode ser usada.

Nossos sistemas são dimensionáveis, ou seja, se um sistema exigir um tamanho de conta de US $ 10.000 e você tiver uma conta de US $ 20.000, basta definir a Escala do sistema para 200%. Isso garantirá que você está negociando os tamanhos de posição corretos para sua conta.

Tamanho da conta necessária.

A conta mínima de negociação necessária para que as negociações sejam executadas com nosso menor sistema é uma conta de US $ 10.000. Nossos sistemas são escalonáveis, o que significa que, se um sistema declarar que requer um tamanho de conta de US $ 10.000 e você tiver uma conta de US $ 20.000, basta definir a Escala do sistema para 200%.

Por outro lado, se um sistema disser que requer US $ 25.000 e você tiver apenas US $ 12.500, você definiria a escala do sistema para negociar 50% do tamanho da posição do sistema. Isso garantirá que você está negociando os tamanhos de posição corretos para sua conta.

APRENDA SOBRE AS ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO ALGORITÍMICA.

USADO PARA COMERCIALIZAR SUA CONTA.

IMPORTANTE & # 8211; ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO ALGORITÍMICA:

A cada ano, o mercado de ações tem um ponto ideal onde uma grande parte dos ganhos será gerada dentro de alguns meses, portanto, o comprometimento com o sistema de negociação algorítmica é importante para o sucesso a longo prazo.

ESTRATÉGIA DE NEGOCIAÇÃO ALGORITÍMICA NOTA.

Nosso sistema AlgoTrades foi desenvolvido e comercializado por profissionais que desejam compartilhar seu sistema, a paixão dos mercados e o estilo de vida com nosso seleto grupo de traders e investidores.

A equipe da AlgoTrades tem um nível de experiência combinado de 77 anos nos mercados. Nossos recursos correm longe cobrindo dia negociação, swing trading, 24 horas de negociação de futuros, ações, ETF e desenvolvimento de estratégias de negociação algorítmica. Nosso pequeno grupo de elite viu e fez tudo!

Estamos orgulhosos de disponibilizar a AlgoTrades para investidores individuais para ajudar a nivelar o campo de jogo com os profissionais, fundos de hedge e firmas de private equity em Wall Street.

Nossas estratégias de negociação algorítmica usam vários pontos de dados para impulsionar suas tomadas de decisão e negociações. O uso de ciclos, proporções de volume, tendências, volatilidade, sentimento de mercado e reconhecimento de padrões coloca a probabilidade a nosso favor de ganhar dinheiro.

CARACTERÍSTICAS IMPORTANTES DAS ESTRATÉGIAS DE NEGOCIAÇÃO ALGORITMICA & # 038; BENEFÍCIO PARA COMERCIANTES FUTUROS: Quando um contrato de futuros está próximo da expiração, o nosso sistema fechará automaticamente o contrato da frente ou próximo e restabelecerá a posição na nova frente ou próximo mês do contrato. Nenhuma ação é necessária de sua parte. É uma verdadeira estratégia de negociação automatizada de mãos livres.