Exemplo de sistema de negociação algorítmica

Arquitetura do sistema de comércio algorítmico.

Anteriormente, neste blog, escrevi sobre a arquitetura conceitual de um sistema de negociação algorítmico inteligente, bem como os requisitos funcionais e não funcionais de um sistema de negociação algorítmica de produção. Desde então, projetei uma arquitetura de sistema que, acredito, poderia satisfazer esses requisitos arquitetônicos. Nesta publicação, descreverei a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição da arquitetura de engenharia de software. De acordo com este padrão, uma descrição de arquitetura deve:

Contém várias visualizações arquitetônicas padronizadas (por exemplo, em UML) e Mantenha a rastreabilidade entre decisões de design e requisitos arquitetônicos.

Definição de arquitetura de software.

Ainda não há consenso quanto ao que é uma arquitetura do sistema. No contexto deste artigo, é definido como a infra-estrutura dentro da qual os componentes do aplicativo que satisfazem os requisitos funcionais podem ser especificados, implantados e executados. Os requisitos funcionais são as funções esperadas do sistema e seus componentes. Os requisitos não funcionais são medidas através das quais a qualidade do sistema pode ser medida.

Um sistema que satisfaça plenamente seus requisitos funcionais ainda pode não atender às expectativas se os requisitos não funcionais forem deixados insatisfeitos. Para ilustrar este conceito, considere o seguinte cenário: um sistema de negociação algorítmico que você acabou de comprar / construir faz excelentes decisões de negociação, mas é completamente inoperacional com os sistemas de gestão e contabilidade de risco das organizações. Esse sistema atenderia às suas expectativas?

Arquitetura conceitual.

Uma visão conceitual descreve conceitos e mecanismos de alto nível que existem no sistema no mais alto nível de granularidade. Nesse nível, o sistema de negociação algorítmica segue uma arquitetura orientada a eventos (EDA) dividida em quatro camadas e dois aspectos arquitetônicos. Para cada camada e referência de aspecto arquiteturas e padrões são usados. Padrões arquitetônicos são estruturas comprovadas e genéricas para alcançar requisitos específicos. Os aspectos arquitetônicos são preocupações transversais que abrangem múltiplos componentes.

Arquitetura orientada a eventos - uma arquitetura que produz, detecta, consome e reage a eventos. Os eventos incluem movimentos do mercado em tempo real, eventos ou tendências complexas e eventos comerciais, e. enviando um pedido.

Este diagrama ilustra a arquitetura conceitual do sistema de negociação algorítmica.

Arquiteturas de referência.

Para usar uma analogia, uma arquitetura de referência é semelhante aos planos para uma parede de suporte de carga. Esta impressão azul pode ser reutilizada para projetos de construção múltipla independentemente do edifício que está sendo construído, pois satisfaz um conjunto de requisitos comuns. Da mesma forma, uma arquitetura de referência define um modelo contendo estruturas genéricas e mecanismos que podem ser usados ​​para construir uma arquitetura de software concreta que satisfaça requisitos específicos. A arquitetura para o sistema de negociação algorítmica usa uma arquitetura baseada em espaço (SBA) e um controlador de exibição de modelo (MVC) como referências. São também utilizadas boas práticas, como o armazenamento de dados operacionais (ODS), o padrão de transformação e carregamento de extratos (ETL) e um data warehouse (DW).

Controle de exibição de modelo - um padrão que separa a representação de informações da interação do usuário com ela. Arquitetura baseada em espaço - especifica uma infra-estrutura onde as unidades de processamento acopladas vagamente interagem entre si através de uma memória associativa compartilhada chamada espaço (mostrado abaixo).

Visão estrutural.

A visão estrutural de uma arquitetura mostra os componentes e subcomponentes do sistema de negociação algorítmica. Ele também mostra como esses componentes são implantados em infra-estrutura física. Os diagramas UML utilizados nesta visão incluem diagramas de componentes e diagramas de implantação. Abaixo está a galeria dos diagramas de implantação do sistema de negociação algorítmico geral e as unidades de processamento na arquitetura de referência SBA, bem como diagramas de componentes relacionados para cada uma das camadas.

Diagrama de componentes de processamento de comerciantes / eventos automatizados Fonte de dados e diagrama de componente de camada de pré-processamento Diagrama de componente de interface de usuário baseado em MVC.

Táticas arquitetônicas.

De acordo com o instituto de engenharia de software, uma tática arquitetônica é um meio de satisfazer um requisito de qualidade, manipulando algum aspecto de um modelo de atributo de qualidade através de decisões de design arquitetônico. Um exemplo simples usado na arquitetura do sistema de negociação algorítmica é 'manipular' um armazenamento de dados operacional (ODS) com um componente de consulta contínua. Este componente analisaria continuamente o ODS para identificar e extrair eventos complexos. As seguintes táticas são usadas na arquitetura:

O padrão do disruptor nas filas de eventos e pedidos Memória compartilhada para as filas de eventos e pedidos Linguagem de consulta contínua (CQL) na filtragem de dados ODS com o padrão de design do filtro em dados recebidos Algoritmos de evitação de congestionamentos em todas as conexões de entrada e saída Gerenciamento de filas ativas (AQM ) e notificação de congestionamento explícito Recursos de computação de mercadorias com capacidade de atualização (escalável) Redundância ativa para todos os pontos de falha únicos Indicação e estruturas de persistência otimizadas no ODS Programe backup de dados regulares e scripts de limpeza para ODS Histórico de transações em todos os bancos de dados Súmrios para todos Ordens para detectar falhas Anotar eventos com timestamps para ignorar eventos "obsoletos". Regras de validação de pedidos, por exemplo, quantidades de comércio máximo Componentes de comerciante automatizado usam um banco de dados em memória para análise Autenticação em dois estágios para interfaces de usuário conectando-se à ATs Criptografia em interfaces de usuário e conexões ao padrão de design ATs Observer para que o MVC gerencie visualizações.

A lista acima é apenas algumas decisões de design que identifiquei durante o projeto da arquitetura. Não é uma lista completa de táticas. À medida que o sistema está sendo desenvolvido, táticas adicionais devem ser empregadas em múltiplos níveis de granularidade para atender aos requisitos funcionais e não funcionais. Abaixo estão três diagramas que descrevem o padrão de design do disruptor, o padrão de design do filtro e o componente de consulta contínua.

Visão comportamental.

Essa visão de uma arquitetura mostra como os componentes e camadas devem interagir um com o outro. Isso é útil ao criar cenários para testar projetos de arquitetura e para entender o sistema de ponta a ponta. Essa visão consiste em diagramas de seqüência e diagramas de atividades. Diagramas de atividades que mostram o processo interno do sistema de negociação algorítmica e como os comerciantes devem interagir com o sistema de negociação algorítmica são mostrados abaixo.

Tecnologias e estruturas.

O passo final na concepção de uma arquitetura de software é identificar potenciais tecnologias e estruturas que poderiam ser utilizadas para realizar a arquitetura. Como princípio geral, é melhor aproveitar as tecnologias existentes, desde que satisfaçam adequadamente os requisitos funcionais e não funcionais. Uma estrutura é uma arquitetura de referência realizada, e. JBoss é uma estrutura que realiza a arquitetura de referência JEE. As seguintes tecnologias e frameworks são interessantes e devem ser consideradas na implementação de um sistema de negociação algorítmico:

CUDA - NVidia tem uma série de produtos que suportam modelagem de finanças computacionais de alto desempenho. Pode-se conseguir até 50x melhorias no desempenho ao executar simulações Monte Carlo na GPU em vez da CPU. Rio Apache - Rio é um kit de ferramentas usado para desenvolver sistemas distribuídos. Ele foi usado como uma estrutura para a construção de aplicativos com base no padrão SBA Apache Hadoop - no caso de registro invasivo ser um requisito, então o uso do Hadoop oferece uma solução interessante para o problema dos grandes dados. O Hadoop pode ser implantado em um ambiente em cluster que suporta tecnologias CUDA. AlgoTrader - uma plataforma de negociação algorítmica de código aberto. O AlgoTrader poderia ser implantado no lugar dos componentes do comerciante automatizado. FIX Engine - um aplicativo autônomo que aceita os protocolos do Financial Information Exchange (FIX), incluindo FIX, FAST e FIXatdl.

Embora não seja uma tecnologia ou uma estrutura, os componentes devem ser criados com uma interface de programação de aplicativos (API) para melhorar a interoperabilidade do sistema e seus componentes.

Conclusão.

A arquitetura proposta foi projetada para satisfazer requisitos muito genéricos identificados para sistemas de negociação algorítmica. Geralmente, os sistemas de negociação algorítmica são complicados por três fatores que variam de acordo com cada implementação:

Dependências em sistemas empresariais e de intercâmbio externos Requisitos não funcionais desafiadores e restrições arquitetônicas em evolução.

Por conseguinte, a arquitetura de software proposta deve ser adaptada caso a caso para satisfazer requisitos organizacionais e regulatórios específicos, bem como para superar restrições regionais. A arquitetura do sistema de negociação algorítmica deve ser vista como apenas um ponto de referência para indivíduos e organizações que desejam projetar seus próprios sistemas de negociação algorítmica.

Para uma cópia completa e fontes usadas, baixe uma cópia do meu relatório. Obrigado.

História anterior.

Requisitos do sistema de negociação algorítmica.

Próxima História.

Otimização de portfólio usando otimização de enxertia de partículas.

Excelente visão geral, e um bom começo na arquitetura. Sua conclusão foi adequada, e apontou por que os sistemas de software de negociação algorítmica requerem back-testing e ajustes constantes para mantê-los relevantes. Boa leitura!

1 de fevereiro de 2016.

Quando os dados de commodities ou renda fixa são imprecisos ou lentos em receber, os modelos podem ter dificuldade em calcular especialmente no espaço de um evento Black Swann.

Muito obrigado por este artigo. Estive pensando em AI em finanças desde o final da década de 90 e, finalmente, as tecnologias e as APIs estão comumente disponíveis. Seu artigo e blog são uma ótima ajuda para fazer esses primeiros passos para tornar realidade os sonhos dos anos anteriores. Muito obrigado e boa sorte em seus novos empreendimentos!

Mantenha-me atualizado no seu progresso. Estou muito interessado. Obrigado.

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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 a partir 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.

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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 seguintes dados cobrem o período de avanço (fora da amostra) que abrange 10/1 / 15-1 / 4/18. 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 um ponto para o outro, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

O Swing Trader Monthly P / L.

As negociações que começam em outubro de 2015 são consideradas Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados testados novamente. O lucro / perda dado é baseado em uma conta de US $ 15.000 que vende uma unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de um ponto para o outro, 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 apresentados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação maior ou menor pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de 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.

Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar negociações 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 consultores de negociação de commodities registrados e, portanto, não controlamos diretamente contas de clientes e 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 negociante de swing para ver os preços, as estatísticas de comércio, a lista de comércio completo 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 back-testados que nunca parecem funcionar quando comercializados ao vivo? Em caso afirmativo, considere este sistema comercial de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.

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

Este pacote utiliza sete estratégias de negociação na 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 do produto S & P Crusher para ver os resultados do back-test com base nos relatórios de comercialização.

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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 comércio completo, incluindo otimização de postagem, resultados avançados. Esses sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa ao tentar minimizar o risco.

Algoritmos de negociação múltipla 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; Bull Markets.

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 assumir uma posição agnóstica de direção do mercado, estamos tentando superar em Bull e amp; Condições do mercado de urso.

Sistemas de negociação totalmente automatizados.

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

O Algorithmic Trading funciona?

Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativos com o aplicativo intermediário OEC. Você também receberá declarações diárias da firma de compensação registrada da NFA. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Os exemplos completos de negociação algorítmica são publicados para todos verem. A lista de comércio completo pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica para o sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de declarações.

Múltiplas Estratégias de Negociação Quant.

Nossos sistemas de negociação quantitativos têm diferentes expectativas com base nos algoritmos preditivos empregados. Nossos Sistemas Automatizados de Negociação colocam negociações swing, day trade, condors de ferro e amp; chamadas cobertas. Essas estratégias 100% Quant são baseadas puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.

Nosso software de negociação automatizado 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 possui vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Down movendo mercados. A estratégia de negociação de condores de ferro supera os mercados em movimento lateral e ascendente, enquanto o algoritmo das notas de tesouro se sobressai 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 troco comercial são revisados ​​juntamente com os fracos daqueles.

Diversos tipos de estratégias de negociação são usados ​​em nosso software de negociação automatizado.

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. As negociações de opções são colocadas nas opções S & P 500 Weekly em futuros, geralmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração de sexta-feira.

Estratégias de negociação Swing.

As seguintes Estratégias de Negociação Swing colocam negociações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e no Ten Year Note (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.

Futures Swing Trading Strategy # 2: Algoritmo de dez anos de Tesouro.

A Estratégia de Negociação do Tesouro (TY) coloca negociações de swing na Nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY normalmente se move inverso para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um comércio de swing que é semelhante ao curto-circuito do S & amp; P 500. Este T-Note algo 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 Curto Prazo coloca negociações diárias no Emini S & amp; P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença). 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.

Futures Day Trading Strategy # 3: Morning Gap Day Trading Algorithm.

A Estratégia de Negociação do Morning Gap Day coloca transações de dia curtas nos 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 coletam premium nas opções semanais S & amp; P 500 Emini (ES). Eles são usados ​​em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; up moving market conditions. 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 de Ferro é perfeita para o indivíduo que quer uma taxa de vitoria comercial mais vendida por devolução ou que simplesmente quer receber prémio no S & amp; P 500 Emini Futures vendendo Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Esta estratégia é usada em um dos nossos Sistemas Automatizados de Negociação: The S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Opções # 2: Algoritmo de Opções de Chamadas Cobertas.

A Estratégia de Negociação de Opções de Chamada Coberta se vende de chamadas cobertas de dinheiro contra os algoritmos de momentum Long ES swing trades, para coletar premium e ajudar a minimizar as perdas se o mercado se mover contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Momentum Swing Trading Algorithm - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; 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 de lado e para baixo. Esta estratégia é usada em um dos nossos Sistemas Automatizados de Negociação: The S & amp; P Crusher v2.

Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada isoladamente, 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 de imprensa para ver o que os outros estão falando 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 as 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 toma suas Dicas de negociação, codifica e executa um teste de back-back simples para ver o quão eficaz eles 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 na negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estado finito para codificar essas dicas básicas de negociação. Como o Algorithmic Trading é diferente do comércio técnico tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.

Procurando por Tutorial de Negociação Algorítmica Gratuita e amp; Como fazer vídeos?

Assista múltiplas apresentações de vídeo educacional por nosso designer principal em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quant Trading e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia comercial fornecem exemplos de codificação de algoritmos de negociação e apresentamos a nossa abordagem de negociação de mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automática está decolando para incluir ajudar a remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de Vídeos de Comércio Educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.

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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 empresa de corretagem independente que se encontra no icônico edifício da Câmara de Comércio de Chicago, 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. Oferece benefícios consideráveis ​​aos comerciantes e oferece vantagens significativas em relação às plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte a 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 oferece 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.

Negociação Algorítmica.

Desenvolva sistemas de negociação com MATLAB.

A negociação algorítmica é uma estratégia comercial que usa algoritmos computacionais para gerar decisões comerciais, geralmente nos mercados financeiros eletrônicos. Aplicado em instituições de compra e venda, a negociação algorítmica é a base da negociação de alta freqüência, da negociação FOREX e da análise de riscos e execução associada.

Construtores e usuários de aplicativos de negociação algorítmica precisam desenvolver, testar e implementar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:

Desenvolvimento de estratégias de negociação, utilizando métodos temporais técnicos, métodos de aprendizagem mecânica e métodos de séries temporais não-lineares Aplicação de computação paralela e de GPU para teste de tempo eficiente e identificação de parâmetros Cálculo de lucro e perda e realização de análise de risco Execução de análise de execução, como modelagem de impacto de mercado, análise de custos de transações e detecção de iceberg Incorporando estratégias e análises em ambientes de negociação de produção.

Exemplos e como fazer.

Análise Walk-Forward: Usando MATLAB para Backtest Sua Estratégia de Negociação (35:15) - Webinar Começando com o Trading Toolbox, Parte 1: Conecte-se a Interactive Brokers (7:22) - Cointegration de Vídeo e Pairs Trading with Econometrics Toolbox (1:01 : 27) - Webinar Backtesting Estratégias de Negociação em Apenas 8 Linhas de Código (4:13) - Video CalPERS Analisa Dinâmicas de Mercado de Moedas para Identificar Oportunidades de Negociação Intraday - História do Usuário Negociação Quantitativa: Como Construir Seu Próprio Negócio de Negociação Algorímetro, por Ernest Chan - Book Algorithmic Trading Code e outros recursos - Arquivo de troca.

Referência de Software.

Funções da Caixa de Ferramentas de Negociação - Aplicação de Aprendizagem de Classificação de Documentação: Estatística e Ferramenta de Aprendizagem de Máquina Aplicação de movimentos: Gráfico de médias móveis e de atraso avançado - Caixa de ferramentas financeiras Função sharpe: Calcular taxa de Sharpe - Caixa de ferramentas financeiras Função gaoptimset: Criar estrutura de opções de algoritmo genético - Otimização global Toolbox Function Cointegration Testing - Econometria Toolbox Functions Neural Network Time Series Tool - Neural Network Toolbox Documentação.

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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.

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 operadores 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.

Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.

Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.

O comércio algorítmico (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 para fazer uma negociação, a fim de gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para uma negociação. 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 líquidos e torna o comércio mais sistemático ao excluir os impactos humanos emocionais nas atividades de negociação. (Para mais, confira Escolhendo o Software de Negociação Algorítmica Certo.)

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. Venda ações da ação quando a 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 ao vivo, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica faz isso automaticamente, identificando corretamente a oportunidade de negociação. (Para obter mais informações sobre médias móveis, consulte Médias móveis simples Faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser aprender mais sobre as estratégias comprovadas e que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de negociação alorítimo, confira o curso Torne-se um Day Trader da Investopedia Academy. ]

Benefícios do comércio algorítmico.

Algo-trading fornece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Possibilidade de colocação imediata e imediata de ordens (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas correta e instantaneamente, para evitar mudanças significativas nos preços Redução dos custos de transação (veja o exemplo de déficit de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Risco reduzido de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte da negociação de algoritmos atuais 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. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte Estratégias e segredos de empresas de negociação de alta frequência (HFT).)

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) que compram em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, o comércio de algo ajuda a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Comerciantes sistemáticos (seguidores de tendência, pares de traders, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa troque automaticamente.

O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante 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 algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível 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 acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar tendências.)

Comprar uma ação com cotação dupla a um preço menor em um mercado e, simultaneamente, vendê-la 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 preço 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 operadores algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos básicos, dependendo do número de ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo de índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta-neutral, que permitem negociar com combinação de opções e seu título subjacente, onde são feitas negociações para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o delta do portfólio seja mantido em 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 periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar um algoritmo com base nisso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entra e sai de seu intervalo definido.

A estratégia de preço médio ponderado por volume divide uma ordem grande e libera partes menores da ordem para o mercado, determinadas dinamicamente, usando perfis históricos específicos de estoque. O objetivo é executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando, assim, no preço médio.

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 ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os 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 no lado da venda, 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 possibilitará que ele se beneficie com o preenchimento dos pedidos a um preço mais alto. Às vezes, isso é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para mais informações sobre comércio de alta frequência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)

Requisitos técnicos para negociação algorítmica.

Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. 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:

Conhecimentos de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricados. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocação de pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de fazer pedidos. para backtest o sistema, uma vez 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 abrangente: A Royal Dutch Shell (RDS) está listada na Bolsa de Valores de Amsterdã (AEX) e na Bolsa de Valores de Londres (LSE). Vamos criar um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em Libras Esterlinas 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 negociando apenas na LSE durante a última hora conforme a 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 que pode ler os preços de mercado atuais Feeds de preço de LSE e AEX Um feed de taxa forex para taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode encaminhar o pedido para a capacidade correta de troca de teste de retorno em feeds de preços históricos.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem 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 o comércio de venda não é feito, pois os preços de venda mudam no momento em que seu pedido chega ao mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem seja inútil.

Existem 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.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção 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 aprender programação e construir sistemas por conta própria, para ter confiança em implementar as estratégias corretas de maneira infalível. Uso cauteloso e testes completos de negociação de algoritmos podem criar oportunidades lucrativas. (Para mais, veja Como codificar seu próprio robô de negociação da Algo.)

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