Algo trading: sua essência, estratégias de negociação e riscos

АлготрейдингДругое

Atualmente, a maioria das operações nas bolsas é realizada por meio de robôs especiais, nos quais vários algoritmos são incorporados. Essa tática é chamada de negociação algorítmica. Essa é uma tendência das últimas décadas que mudou o mercado de várias maneiras.

O que é negociação algorítmica?

A principal forma de negociação algorítmica é a negociação HFT. O objetivo é concluir a transação instantaneamente. Em outras palavras, esse tipo tira proveito de sua principal vantagem – a velocidade. A negociação algorítmica tem duas definições principais:

  • Comércio de Algol. Um autossistema que pode negociar sem um negociador em um determinado algoritmo. O sistema é necessário para gerar lucro direto por meio da autoanálise do mercado e da abertura de posições. Esse algoritmo também é chamado de “robô de negociação” ou “conselheiro”.
  • Negociação algorítmica. Execução de grandes encomendas no mercado, quando são automaticamente divididas em partes e abertas gradativamente de acordo com as regras especificadas. O sistema é usado para facilitar o trabalho manual dos comerciantes na realização de transações. Por exemplo, se você tem a tarefa de comprar 100 mil ações e precisa abrir posições simultaneamente para 1-3 ações, sem chamar a atenção no feed de pedidos.

A negociação algorítmica simplificada é a automação das operações do dia-a-dia realizadas pelos traders para reduzir o tempo que leva para analisar informações de estoque, calcular modelos matemáticos e executar transações. O sistema também remove o papel do fator humano no funcionamento do mercado (emoções, especulação, “intuição do trader”), que às vezes anula até mesmo a lucratividade da estratégia mais promissora.

A história do surgimento da negociação algorítmica

1971 é considerado o ponto de partida para a negociação algorítmica (apareceu simultaneamente com o primeiro sistema de negociação automatizado NASDAQ). Em 1998, a US Securities Commission (SEC) autorizou oficialmente o uso de plataformas eletrônicas de negociação. Então começou a verdadeira competição de altas tecnologias. Os seguintes momentos significativos no desenvolvimento da negociação algorítmica que vale a pena mencionar:

  • Início dos anos 2000. As transações automatizadas foram concluídas em apenas alguns segundos. A participação de mercado de robôs era inferior a 10%.
  • ano de 2009. A velocidade de execução dos aplicativos foi reduzida várias vezes, chegando a vários milissegundos. A participação dos assistentes de vendas aumentou acentuadamente para 60%.
  • 2012 e além. A imprevisibilidade dos eventos nas trocas levou a um grande número de erros nos algoritmos rígidos da maioria dos softwares. Isso levou a uma redução no volume de negociação automatizada para 50% do total. A tecnologia de inteligência artificial está sendo desenvolvida e introduzida.

A negociação de alta frequência ainda é relevante hoje. Muitas operações de rotina (por exemplo, escala de mercado) são realizadas automaticamente, o que reduz significativamente a carga sobre os comerciantes. No entanto, a máquina ainda não foi capaz de substituir completamente o intelecto vivo e a intuição humana desenvolvida. Isso é especialmente verdadeiro quando a volatilidade da bolsa de valores aumenta fortemente devido à publicação de notícias econômicas internacionais significativas. Depender de robôs é fortemente desencorajado durante este período.

Vantagens e desvantagens da negociação algorítmica

As vantagens do algoritmo são todas as desvantagens da negociação manual. Uma pessoa é facilmente influenciada por emoções, mas os robôs não. O robô negociará estritamente de acordo com o algoritmo. Se o negócio puder ser lucrativo no futuro, o robô o trará para você. Além disso, uma pessoa está longe de ser sempre capaz de se concentrar totalmente em suas próprias ações e precisa descansar de vez em quando. Os robôs não têm essas desvantagens. Mas eles têm seus próprios e entre eles:

  • devido à aderência estrita aos algoritmos, o robô não consegue se adaptar às mudanças nas condições do mercado;
  • a complexidade do próprio trading algorítmico e os elevados requisitos de preparação;
  • erros dos algoritmos introduzidos, que o próprio robô não é capaz de detectar (isso, claro, já é um fator humano, mas uma pessoa pode detectar e corrigir seus erros, mas os robôs ainda não podem).

Você não deve considerar os robôs de negociação como a única forma possível de ganhar dinheiro negociando, uma vez que a lucratividade da negociação automática e da negociação manual se tornou quase a mesma nos últimos 30 anos.

A essência da negociação algorítmica

Os negociantes de algas (também chamados de negociantes quânticos) usam apenas a teoria da probabilidade de que os preços caiam dentro da faixa exigida. O cálculo é baseado nas séries de preços anteriores ou em diversos instrumentos financeiros. As regras mudarão com as mudanças no comportamento do mercado.
Algo tradingOs traders algorítmicos estão sempre procurando por ineficiências de mercado, padrões de cotação recorrentes no histórico e a capacidade de calcular cotações recorrentes futuras. Portanto, a essência da negociação algorítmica está nas regras para escolher posições abertas e grupos de robôs. A escolha pode ser:

  • manual – a implementação é realizada pelo pesquisador com base em modelos matemáticos e físicos;
  • automático – é necessário para enumeração em massa de regras e testes dentro do programa;
  • genético – aqui as regras são desenvolvidas por um programa que possui elementos de inteligência artificial.

Outras idéias e utopias sobre negociação algorítmica são ficção. Mesmo os robôs não podem “prever” o futuro com uma garantia de 100%. O mercado não pode ser tão ineficiente a ponto de haver um conjunto de regras que se aplicam aos robôs a qualquer hora e em qualquer lugar. Grandes empresas de investimento que usam algoritmos (por exemplo, Renessaince Technology, Citadel, Virtu) têm centenas de grupos (famílias) de robôs comerciais cobrindo milhares de instrumentos. É esse método, que é uma diversificação de algoritmos, que lhes traz lucro diário.

Tipos de algoritmo

Um algoritmo é um conjunto de instruções claras projetadas para realizar uma tarefa específica. No mercado financeiro, os algoritmos dos usuários são executados por computadores. Para criar um conjunto de regras, serão utilizados dados de preço, volume e tempo de execução de transações futuras. A negociação de algas nos mercados de ações e de câmbio é dividida em quatro tipos principais:

  • Estatística. Este método é baseado em análise estatística usando séries históricas de tempo para identificar oportunidades de negociação.
  • Auto. O objetivo dessa estratégia é criar regras que permitam aos participantes do mercado reduzir o risco das transações.
  • Executivo. Este método é projetado para executar tarefas específicas relacionadas à abertura e fechamento de ordens de negociação.
  • Direto. Essa tecnologia visa maximizar a velocidade de acesso ao mercado e reduzir o custo de entrada e conexão de negociadores algorítmicos ao terminal de negociação.

A negociação algorítmica de alta frequência pode ser distinguida como uma área separada para negociação mecanizada. A principal característica desta categoria é a alta frequência de criação de pedidos: as transações são executadas em milissegundos. Essa abordagem pode trazer grandes benefícios, mas também traz certos riscos.

Negociação automatizada: robôs e consultores

Em 1997, o analista Tushar Chand, em seu livro Beyond Technical Analysis (originalmente chamado de Beyond Technical Analysis), descreveu pela primeira vez um sistema de negociação mecânica (MTS). Esse sistema é chamado de robô de negociação ou consultor de moeda. São módulos de software que monitoram o mercado, emitem ordens de negociação e controlam a execução dessas ordens. Existem dois tipos de programas de negociação de robôs:

  • automatizados “de” e “para” – eles são capazes de tomar decisões independentes e independentes sobre negociações;
  • dando sinais ao trader para abrir um negócio manualmente, eles próprios não enviam ordens.

No caso de negociação algorítmica, apenas o 1º tipo de robô ou conselheiro é considerado, e sua “super tarefa” é a implementação daquelas estratégias que não são possíveis na negociação manual.

O Renaissance Institutiona Equlties Fund é o maior fundo privado que usa negociação algorítmica. Foi inaugurada nos Estados Unidos pela Renaissance Technologies LLC, fundada em 1982 por James Harris Simons. O Financial Times mais tarde chamou Simons de “o bilionário mais inteligente”.

Como os robôs comerciais são criados?

Os robôs usados ​​para negociação algorítmica no mercado de ações são programas de computador especializados. Seu desenvolvimento começa, em primeiro lugar, com o surgimento de um plano claro de todas as tarefas que os robôs realizarão, incluindo estratégias. O desafio do programador trader é criar um algoritmo que leve em consideração seu conhecimento e preferências pessoais. Claro, é necessário entender claramente com antecedência todas as nuances do sistema que automatiza as transações. Portanto, não é recomendado que os comerciantes novatos criem um algoritmo de TC por conta própria. Para a implementação técnica de robôs de negociação, você precisa conhecer pelo menos uma linguagem de programação. Para escrever programas, use mql4, Python, C #, C ++, Java, R, MathLab.
Algo tradingA capacidade de programar oferece aos traders muitos benefícios:

  • a capacidade de criar bancos de dados;
  • lançar e testar sistemas;
  • analisar estratégias de alta frequência;
  • corrigir erros rapidamente.

Existem muitas bibliotecas e projetos de código aberto muito úteis para cada idioma. Um dos maiores projetos de negociação algorítmica é QuantLib, criado em C ++. Se você precisa se conectar diretamente a Currenex, LMAX, Integral ou outros provedores de liquidez para usar algoritmos de alta frequência, você deve dominar as habilidades de escrever APIs de conexão Java. Na ausência de habilidades de programação, é possível usar programas especiais de negociação algorítmica para criar sistemas de negociação mecânicos simples. Exemplos dessas plataformas:

  • TSLab;
  • WhelthLab;
  • MetaTrader;
  • S # .Studio;
  • Multicharts;
  • TradeStation.

Negociação algorítmica do mercado de ações

Os mercados de ações e derivativos oferecem amplas oportunidades para sistemas automatizados, mas a negociação algorítmica é mais comum entre grandes fundos do que entre investidores privados. Existem vários tipos de negociação algorítmica no mercado de ações:

  • Um sistema baseado em análises técnicas. Projetado para aproveitar as ineficiências do mercado e vários indicadores para identificar tendências e movimentos do mercado. Freqüentemente, essa estratégia visa lucrar com os métodos da análise técnica clássica.
  • Troca de pares e basquete. O sistema usa a proporção de dois ou mais instrumentos (um deles é um “guia”, ou seja, as primeiras alterações ocorrem nele e, em seguida, o segundo e os instrumentos subsequentes são puxados) com uma porcentagem relativamente alta, mas não igual a 1. Se o instrumento se desviar de determinada rota, ele provavelmente retornará ao seu grupo. Ao rastrear esse desvio, o algoritmo pode negociar e gerar lucros para o proprietário.
  • Criação de mercado. Esta é mais uma estratégia que visa manter a liquidez do mercado. Para que a qualquer momento um trader privado ou fundo de hedge possa comprar ou vender um instrumento de negociação. Os formadores de mercado podem até usar seus lucros para atender à demanda por vários instrumentos e lucrar com a troca. Mas isso não impede o uso de estratégias especiais baseadas em tráfego rápido e dados de mercado.
  • Corrida frontal. Dentro da estrutura de tal sistema, ferramentas são usadas para analisar o volume de transações e identificar grandes pedidos. O algoritmo leva em consideração que as ordens grandes manterão o preço e farão com que as negociações opostas apareçam na direção oposta. Devido à velocidade da análise de dados de mercado em livros de pedidos e feeds, eles enfrentarão volatilidade, tentarão superar o desempenho de outros participantes e aceitarão pouca volatilidade ao atender pedidos muito grandes.
  • Arbitragem. Esta é uma operação com instrumentos financeiros, a correlação entre eles é próxima de um. Via de regra, tais instrumentos apresentam os menores desvios. O sistema monitora as mudanças de preços de instrumentos vinculados e conduz transações de arbitragem que igualam os preços. Exemplo: são considerados 2 tipos diferentes de ações da mesma empresa, que mudam de forma síncrona com 100% de correlação. Ou as mesmas ações são adquiridas, mas em mercados diferentes. Em uma bolsa, ele aumentará / diminuirá um pouco mais cedo do que na outra. Tendo “capturado” esse momento no dia 1º, você poderá abrir negócios no dia 2.
  • Negociação com base na volatilidade. Este é o tipo de negociação mais difícil, baseado na compra de vários tipos de opções e na expectativa de um aumento na volatilidade de um determinado instrumento. Essa negociação algorítmica requer muito poder de computação e uma equipe de especialistas. Aqui, as melhores mentes analisam vários instrumentos, fazendo previsões sobre quais deles podem aumentar a volatilidade. Eles colocam seus mecanismos de análise em robôs e compram opções para esses instrumentos no momento certo.

Riscos de negociação algorítmica

A influência da negociação algorítmica cresceu significativamente nos últimos tempos. Naturalmente, os novos métodos de negociação acarretam certos riscos que não eram esperados anteriormente. As transações de HFT são particularmente repletas de riscos que precisam ser considerados.
Algo tradingO mais perigoso ao trabalhar com algoritmos:

  • Manipulação de preços. Você pode personalizar algoritmos para afetar diretamente instrumentos individuais. As consequências aqui podem ser muito perigosas. Em 2013, no primeiro dia de negociação no mercado global BATS, houve uma queda real do valor dos títulos da empresa. Em apenas 10 segundos, o preço caiu de US $ 15 para apenas alguns centavos. O motivo foi a atividade de um robô deliberadamente programado para reduzir o preço das ações. Esta política pode enganar outros participantes e distorcer muito a situação no intercâmbio.
  • Saída de capital de giro. Se o mercado estiver sob estresse, os participantes que usam robôs suspendem a negociação. Como a maioria dos pedidos vem de consultores automotivos, há um fluxo de saída global que interrompe imediatamente todas as cotações. As consequências de tal “oscilação” da bolsa podem ser muito sérias. Além disso, a saída de liquidez está causando pânico generalizado, o que agravará a difícil situação.
  • A volatilidade aumentou drasticamente. Às vezes, há flutuações desnecessárias nos valores dos ativos em todos os mercados do mundo. Isso pode ser um aumento acentuado nos preços ou uma queda catastrófica. Essa situação é chamada de flash crash. Freqüentemente, o motivo das flutuações é o comportamento dos robôs de alta frequência, porque sua participação no número total de participantes do mercado é muito grande.
  • Custos aumentados. Um grande número de consultores mecânicos precisa melhorar constantemente suas capacidades técnicas. Como resultado, a política tarifária está mudando, o que, obviamente, não é bom para os comerciantes.
  • Risco operacional. Um grande número de pedidos recebidos simultaneamente pode sobrecarregar servidores de enorme capacidade. Portanto, às vezes durante o período de pico de negociação ativa, o sistema para de funcionar, todos os fluxos de capital são suspensos e os participantes incorrem em grandes perdas.
  • O nível de previsibilidade do mercado diminui. Os robôs têm um impacto significativo nos preços de transação. Isso reduz a precisão da previsão e prejudica os fundamentos da análise subjacente. Além disso, os ajudantes automáticos roubam bons preços dos comerciantes tradicionais.

Os robôs estão gradualmente desacreditando os participantes comuns do mercado e isso leva a uma rejeição completa das operações manuais no futuro. A situação fortalecerá a posição do sistema de algoritmos, o que levará a um aumento dos riscos a eles associados.

Negociação Forex Algorítmica

O crescimento do comércio de câmbio algorítmico deve-se em grande parte à automação de processos e à redução do tempo para conduzir transações de câmbio usando algoritmos de software. Isso também reduz os custos operacionais. Forex usa principalmente robôs baseados em métodos de análise técnica. E como o terminal mais comum é a plataforma MetaTrader, a linguagem de programação MQL fornecida pelos desenvolvedores da plataforma se tornou o método mais comum para escrever robôs.

Negociação quantitativa

A negociação quantitativa é a direção da negociação, cujo objetivo é formar um modelo que descreve a dinâmica de vários ativos financeiros e permite que você faça previsões precisas. Os traders quantitativos, também conhecidos como traders quânticos, geralmente são especialistas altamente qualificados em seu campo: economistas, matemáticos, programadores. Para se tornar um operador quântico, você deve pelo menos saber o básico de estatística matemática e econometria.

Negociação algorítmica de alta frequência / negociação HFT

Esta é a forma mais comum de negociação automatizada. Uma característica desse método é que as transações podem ser realizadas em alta velocidade em vários instrumentos, nos quais o ciclo de criação / fechamento de posições é concluído em um segundo.

As transações de HFT tiram proveito da principal vantagem dos computadores sobre os humanos – a mega-alta velocidade.

Acredita-se que o autor da ideia seja Stephen Sonson, que, junto com D. Whitcomb e D. Hawkes, criou a 1ª mesa de negociação automática do mundo em 1989 (Mesa de Negociação Automática). Embora o desenvolvimento formal da tecnologia tenha começado apenas em 1998, quando foi aprovado o uso de plataformas eletrônicas nas bolsas americanas.

Princípios básicos de negociação HFT

Este comércio é baseado nas seguintes baleias:

  • a utilização de sistemas de alta tecnologia mantém o período de execução das posições no patamar de 1-3 milissegundos;
  • lucros de micro-mudanças nos preços e margens;
  • execução de negociações de alta velocidade em grande escala e obtenção de lucro no nível real mais baixo, que às vezes é inferior a um centavo (o potencial de HFT é muitas vezes maior do que as estratégias tradicionais);
  • o uso de todos os tipos de transações de arbitragem;
  • as transações são feitas estritamente durante o dia de negociação, o volume de transações para cada sessão pode chegar a dezenas de milhares.

Negociação HFT

Estratégias de negociação de alta frequência

Qualquer estratégia de negociação algorítmica pode ser usada aqui, mas ao mesmo tempo, negocie em uma velocidade além do alcance dos humanos. Aqui estão algumas estratégias de HFT, por exemplo:

  • Identificação de pools com alta liquidez. Essa tecnologia tem como objetivo detectar pedidos ocultos (“escuros”) ou em massa por meio da abertura de pequenas transações de teste. O objetivo é combater o forte movimento gerado pelas piscinas volumétricas.
  • Criação de um mercado eletrônico. No processo de aumento da liquidez no mercado, o lucro é realizado por meio da negociação dentro do spread. Normalmente, ao negociar em bolsa, o spread aumentará. Se o formador de mercado não tiver clientes que possam manter o equilíbrio, os negociantes de alta frequência devem usar seus próprios fundos para fechar a oferta e a demanda do instrumento. As bolsas e ECNs oferecerão descontos nas despesas operacionais como recompensa.
  • Corrida frontal. O nome se traduz como “avançar”. Essa estratégia se baseia na análise das ordens de compra e venda atuais, da liquidez dos ativos e da média de posições em aberto. A essência desse método é detectar pedidos grandes e colocar os seus próprios pedidos pequenos a um preço um pouco mais alto. Depois que a ordem é executada, o algoritmo usa a alta probabilidade de flutuações nas cotações em torno de outra grande ordem para colocar outra mais alta.
  • Arbitragem diferida. Essa estratégia aproveita o acesso ativo aos dados de estoque por meio da proximidade geográfica com os servidores ou da aquisição de conexões diretas caras aos principais sites. Muitas vezes, é usado por comerciantes que dependem de reguladores de câmbio.
  • Arbitragem estatística. Este método de negociação de alta frequência baseia-se na identificação da correlação de vários instrumentos entre plataformas ou formas correspondentes de ativos (futuros de pares de moedas e suas contrapartes à vista, derivativos e ações). Essas transações são geralmente conduzidas por bancos privados, fundos de investimento e outros distribuidores autorizados.

As operações de alta frequência são realizadas em microvolumes, o que é compensado por um grande número de transações. Nesse caso, os ganhos e perdas são registrados imediatamente.

Revisão de programas para traders algorítmicos

Existe um pequeno software usado para negociação algorítmica e programação de robôs:

  • TSLab. Software C # de fabricação russa. Compatível com a maioria das corretoras de câmbio e da bolsa. Graças a um diagrama de blocos especial, possui uma interface bastante simples e fácil de aprender. Você pode usar o programa gratuitamente para testar e otimizar o sistema, mas para transações reais, você precisará adquirir uma assinatura.
  • WealthLab. Um programa usado para desenvolver algoritmos em C #. Com sua ajuda, você pode usar a biblioteca Wealth Script para escrever software de negociação algorítmica, o que simplifica muito o processo de codificação. Você também pode conectar citações de diferentes fontes ao programa. Além do backtesting, transações reais também podem ocorrer no mercado financeiro.
  • R Studio. Programa mais avançado para quanta (não adequado para iniciantes). O software combina várias linguagens, uma das quais usa uma linguagem R dedicada para processamento de dados e séries temporais. Algoritmos e interfaces são criados aqui, testes são realizados, otimização, estatísticas e outros dados podem ser obtidos. R Studio é gratuito, mas muito sério. O programa usa várias bibliotecas integradas, testadores, modelos, etc.

Estratégias para negociação algorítmica

Algotrading tem as seguintes estratégias:

  • TWAP. Este algoritmo abre regularmente pedidos com o melhor lance ou preço de venda.
  • Estratégia de execução.  O algoritmo exige grandes compras de ativos a preços médios ponderados, geralmente usados ​​por grandes participantes (fundos de hedge e corretoras).
  • VWAP. O algoritmo é utilizado para abrir posições em uma parte igual de um determinado volume por um determinado período de tempo, e o preço não deve ser superior ao preço médio ponderado de lançamento.
  • Mineração de dados. É uma busca por novos padrões para novos algoritmos. Antes do início do teste, mais de 75% das datas de mineração eram para coleta de dados. Os resultados da pesquisa dependem apenas de métodos profissionais e detalhados. A pesquisa em si é configurada manualmente usando vários algoritmos.
  • Iceberg. Usado para fazer pedidos, cuja quantidade total não exceda a quantidade especificada nos parâmetros. Em muitas trocas, esse algoritmo é integrado ao núcleo do sistema e permite que você especifique o volume nos parâmetros do pedido.
  • Estratégia especulativa. Este é o modelo padrão para comerciantes que buscam o melhor preço possível para negociar a fim de gerar lucros subsequentes.

Estratégias para negociação algorítmica

Treinamento e livros sobre negociação algorítmica

Você não obterá esse tipo de conhecimento nos círculos escolares. Esta é uma área muito estreita e específica. É difícil destacar estudos realmente confiáveis ​​aqui, mas, para resumir, o seguinte conhecimento chave é necessário para se engajar na negociação algorítmica:

  • modelos matemáticos e econômicos;
  • linguagens de programação – Python, С ++, MQL4 (para Forex);
  • informações sobre contratos de câmbio e características dos instrumentos (opções, futuros, etc.).

Você terá que dominar essa direção principalmente por conta própria. Para ler literatura educacional sobre este tópico, você pode considerar livros:

  • Quantum Trading e Algorithmic Trading – Ernest Chen;
  • Negociação Algorítmica e Acesso Direto a Troca – Barry Johnsen;
  • “Métodos e algoritmos da matemática financeira” – Luu Yu-Dau;
  • “Dentro da Caixa Preta” – Rishi K. Narang;
  • Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners – Larry Harris.

O processo de aprendizagem mais produtivo é começar aprendendo os conceitos básicos de negociação de ações e análise técnica e, em seguida, comprar livros sobre negociação algorítmica. Deve-se notar também que a maioria das publicações profissionais só podem ser encontradas em inglês.

Além de livros com preconceitos, também será útil ler qualquer literatura de estoque.

Mitos famosos sobre negociação algorítmica

Muitas pessoas acreditam que o uso de robôs de negociação só pode ser lucrativo e os comerciantes não precisam fazer nada. Claro que não. É sempre necessário monitorar o robô, otimizá-lo e controlá-lo para que não ocorram erros e falhas. Algumas pessoas pensam que os robôs não podem ganhar dinheiro. Essas são pessoas que, provavelmente, já encontraram robôs de baixa qualidade vendidos por golpistas para transações de moeda. Existem robôs de qualidade no comércio de moedas que podem ganhar dinheiro. Mas ninguém vai vendê-los, porque já trazem um bom dinheiro. Negociar na bolsa de valores tem um enorme potencial de ganhos. A negociação algorítmica é um verdadeiro avanço no campo do investimento. Os robôs realizam quase todas as tarefas do dia-a-dia que costumavam levar muito tempo.

opexflow
Rate author
Add a comment