Negociação quantitativa - página 27
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Crie seus próprios algoritmos com ADL® da Trading Technologies
Crie seus próprios algoritmos com ADL® da Trading Technologies
Andrew Reynolds, gerente de produto para ferramentas de negociação automatizadas da Trading Technologies, apresenta o ADL (Algo Design Lab) como uma solução inovadora para simplificar o processo de desenvolvimento de algoritmos de negociação. Antes da ADL, os traders interessados em criar seus próprios algoritmos tinham que aprender a codificar, o que consumia muito tempo e tinha um longo ciclo de desenvolvimento. No entanto, o ADL revoluciona o processo ao fornecer uma ferramenta gráfica intuitiva que permite aos traders projetar e implantar algoritmos sem escrever uma única linha de código. Isso reduz significativamente a barreira de entrada em termos de habilidade técnica e permite que os comerciantes capitalizem rapidamente as oportunidades de mercado. O ADL garante desempenho ideal convertendo os algoritmos projetados em código bem testado que é executado em servidores de alto desempenho co-localizados.
Reynolds passa a explicar os principais recursos e funcionalidades do ADL. A tela ADL serve como espaço de trabalho, consistindo em uma ampla variedade de blocos que representam diferentes conceitos e operações de negociação. Os comerciantes podem facilmente arrastar e soltar esses blocos para criar algoritmos, e cada bloco tem propriedades específicas e pode ser conectado a outros blocos para definir a lógica desejada. Blocos de grupo permitem encapsular lógica específica e salvá-los como blocos de biblioteca para reutilização futura. Para melhorar a organização, podem ser adicionados marcadores e um mecanismo de pesquisa está disponível para navegação rápida por blocos e seções. O ADL incorpora técnicas preditivas para detectar possíveis conexões de bloco, acelerando ainda mais o processo de desenvolvimento.
À medida que a apresentação continua, o instrutor demonstra a criação passo a passo de algoritmos usando ADL. A plataforma oferece feedback em tempo real e recursos fáceis de usar para auxiliar no desenvolvimento eficiente. O instrutor mostra a adição da lógica do lado da entrada a um algoritmo, seguida pela incorporação da lógica do lado da saída e, finalmente, a criação de um algoritmo com a lógica do lado da entrada e da saída. Vários blocos, como blocos de pedidos, extratores de informações de mensagem, blocos de campo e blocos de alerta, são utilizados para definir a funcionalidade desejada dos algoritmos. Ao longo da demonstração, o instrutor destaca as opções de legibilidade e personalização fornecidas pelos blocos de salto, permitindo que os traders adaptem seus algoritmos de acordo com suas preferências.
O instrutor então apresenta o Order Management Algo (OMA), que permite aplicar lógica algorítmica a pedidos existentes, fornecendo flexibilidade para manipular preço, quantidade, preço de parada e quantidade divulgada conforme necessário. Eles explicam como a estratégia de bid drifter pode ser implementada, aumentando gradualmente o preço em intervalos até que o pedido seja preenchido. O instrutor enfatiza que o ADL é projetado para evitar ações não intencionais e loops infinitos, garantindo a segurança do usuário e o comportamento esperado. Além disso, o ADL incorpora um recurso de bloqueio de risco P&L que permite aos traders definir limites de perda predefinidos, interrompendo automaticamente o algoritmo se as perdas excederem o valor especificado.
Os apresentadores discutem o lançamento e monitoramento de algoritmos usando ADL. O lançamento do Algol pode ser iniciado a partir de vários widgets no painel de front-end do Auto Trader, livro de pedidos ou MD Trader. A capacidade de lançamento de um clique diretamente da escada MD Trader é destacada, permitindo que os comerciantes escolham instrumentos e modifiquem parâmetros de algo sem esforço. ADL também oferece a capacidade de selecionar instalações de colocation com base no instrumento, e os comerciantes podem monitorar o progresso de seus algoritmos diretamente do front-end. Além disso, a plataforma suporta a especificação de contas diferentes para cada instrumento ao lançar algoritmos, aumentando a flexibilidade e as opções de gerenciamento de contas.
Os apresentadores enfatizam a disponibilidade de recursos para aprender mais sobre ADL no site da Trading Technologies, incluindo um fórum de suporte para discussão de tópicos relacionados a ADL. Eles informam o público sobre a próxima adição de um bloco analítico, permitindo a extração de dados históricos e a realização de estudos integrados no ADL. Os usuários terão a capacidade de criar estudos personalizados usando dados históricos diretamente no algoritmo. Os apresentadores destacam que a Trading Technologies é neutra em relação a corretoras, permitindo a conexão com qualquer corretora que suporte a plataforma. Os detalhes de preços também são mencionados e o tipo de algoritmo de saída do empilhador é identificado como um caso de uso comum.
Os palestrantes mergulham na versatilidade de escrever algoritmos usando ADL, enfatizando que cada trader pode trazer seu "molho secreto" exclusivo para negociação algorítmica. Eles recomendam o fórum da comunidade Trading Technologies como um excelente recurso para obter informações adicionais e insights sobre estratégias algorítmicas populares. As vantagens do lançamento com um único clique com autotraders são explicadas, permitindo que os traders modelem várias negociações simultaneamente. Eles também mencionam a disponibilidade do painel ADL em aplicativos móveis, permitindo que os traders pausem e reiniciem os algoritmos remotamente.
A apresentação prossegue com uma discussão sobre o acesso à plataforma ADL por meio de uma conta de demonstração gratuita no site TradeTT, proporcionando acesso imediato e uma oportunidade de explorar os recursos da plataforma. É destacado que a ADL está co-localizada com as principais exchanges, oferecendo um pool de servidores localizados em instalações em vários locais, incluindo um servidor gen-pop para os usuários experimentarem diferentes negociações. Os palestrantes também abordam serviços da web e APIs, mencionando o lançamento da API TT REST e a utilidade da plataforma ADL para negociação forex.
Em relação às opções de negociação de câmbio, os palestrantes esclarecem que, embora não haja planos imediatos para se conectar diretamente com as bolsas de câmbio, os recursos de câmbio estão disponíveis no CME e a NYSE oferece um contrato de câmbio à vista. Eles incentivam os membros do público a se envolverem nos fóruns, que rastreiam e abordam os aprimoramentos do produto. A conclusão inclui uma prévia do programa de volta e uma solicitação para que os participantes preencham um formulário de pesquisa antes de concluir a sessão do webinar.
Finanças Quantitativas | Introdução ao aprendizado de máquina | Quantiacs | Por Eric Hamer
Finanças Quantitativas | Introdução ao aprendizado de máquina | Quantiacs | Por Eric Hamer
Eric Hamer, CTO da Quantiacs, apresenta a parceria entre a Quantiacs e a Quantinsti, com o objetivo de democratizar a indústria de hedge funds. Essa colaboração fornece sessões de treinamento que equipam os alunos com habilidades práticas usando ferramentas e dados de código aberto da Quantiacs. A Quantiacs funciona como um fundo de hedge de crowdsourcing, conectando analistas quantitativos que desenvolvem algoritmos com capital, enquanto a Quantinsti oferece cursos de negociação algorítmica. Hamer destaca que os quants participantes podem competir nas competições Quantiacs, onde têm a oportunidade de ganhar capital de investimento e uma parte dos lucros.
Hamer investiga como a Quantiacs conecta os algoritmos dos codificadores aos mercados de capitais, beneficiando tanto a quant quanto a Quantiacs se as estratégias forem bem-sucedidas. A Quantiacs se esforça para promover o comércio quantitativo oferecendo kits de ferramentas de desktop para download para MATLAB e Python, amostras de estratégias de negociação e dados futuros gratuitos de fim de dia desde 1990. Eles também incorporaram indicadores macroeconômicos para ajudar os clientes a melhorar seus algoritmos. Além disso, a Quantiacs fornece uma plataforma online onde os usuários podem enviar e avaliar seus algoritmos sem nenhum custo. Atualmente focada em futuros, a Quantiacs visa potencialmente fornecer dados comparáveis para mercados de ações no futuro.
O palestrante explica as duas principais funções das estratégias de negociação na plataforma Quantiacs: a função de custo e o sistema de negociação. A função de custo contabiliza custos de transação e comissões utilizando 5% da diferença entre os preços máximo e mínimo de um determinado dia. Por outro lado, o sistema de negociação permite que os usuários solicitem informações de preços e forneçam um vetor ou matriz de pesos que determina a alocação da carteira. A Quantiacs desencoraja o uso de variáveis globais e oferece um parâmetro de configuração para manter as informações de estado necessárias. Hamer fornece um exemplo de uma estratégia de negociação simples que rendeu um retorno anual de 2,5%. O resultado da estratégia inclui uma curva de ações, desempenho de posições longas e curtas e desempenho futuro individual. A Quantiacs avalia estratégias com base em desempenho positivo, baixa volatilidade e índice de Sharpe, que mede retornos ajustados ao risco.
O conceito de aprendizado de máquina e suas aplicações em finanças quantitativas são introduzidos por Hamer. Ele destaca que uma parcela significativa dos negócios nas bolsas americanas, cerca de 85% a 90%, é gerada por computador. Técnicas de aprendizado de máquina, como regressão, classificação e agrupamento, estão se tornando cada vez mais prevalentes no campo. Hamer discute algumas armadilhas associadas ao aprendizado de máquina, enfatizando a importância de maximizar retornos ajustados ao risco sem negociação excessiva. Embora as redes neurais possam produzir excelentes resultados, seus tempos de execução podem ser longos e a arquitetura tradicional da CPU pode não ser ideal. No entanto, GPUs de alto desempenho estão disponíveis, reduzindo significativamente o tempo de execução. Embora existam bibliotecas de código aberto como Python e MATLAB, configurar e treinar um algoritmo de aprendizado de máquina pode ser um processo complexo que exige esforço e dedicação.
Hamer investiga o processo de aprendizado de máquina, começando com a especificação da declaração do problema e identificando o tipo de problema de aprendizado de máquina. Ele explica o requisito de dados numéricos no aprendizado de máquina e discute a divisão de dados em conjuntos de treinamento e teste para treinamento e avaliação de modelo, respectivamente. Hamer fornece um exemplo demonstrando como a API Quantiacs Python pode ser utilizada para fazer previsões sobre o mini contrato futuro S&P 500, exibindo os resultados usando a API de rede neural Keras.
As limitações do modelo de aprendizado de máquina criado para prever os preços futuros das ações são discutidas por Hamer. Embora inicialmente o modelo possa parecer prever preços com precisão, uma inspeção mais detalhada revela que ele está apenas usando os dados de hoje como um proxy para os dados de amanhã. Ao aplicar o mesmo algoritmo aos retornos de dados brutos, as previsões do modelo seguem uma forma semelhante, mas não a mesma magnitude dos valores verdadeiros. Hamer demonstra o baixo desempenho do modelo quando aplicado a dados de negociação e explora possíveis caminhos para melhorias. Ele também fornece uma breve visão geral do código-fonte usado em sua função de sistema de negociação.
Hamer passa a demonstrar a criação de um modelo Keras sequencial para prever os retornos futuros do S&P 500. O modelo começa com uma estrutura básica e incorpora camadas específicas. Hamer treina o modelo usando dados de treinamento, que compreendem dados de preços reais, enquanto os valores y representam os dados de retorno a serem previstos. Depois de treinado, Hamer pode extrair o modelo das configurações e usá-lo para prever retornos com base nos dados mais recentes. Embora seu minimodelo S&P 500 simples não tenha um bom desempenho, Hamer explica que técnicas e otimizações adequadas, como descida de gradiente e aumento, podem resolver o problema.
Técnicas para aumentar a validade de um algoritmo de aprendizado de máquina em finanças quantitativas são discutidas por Hamer. Ele sugere o uso da técnica de agregação bootstrap, que envolve a execução do algoritmo em vários subconjuntos de dados para obter insights. Manter as estratégias simples, utilizar várias previsões para chegar a um consenso e ser cauteloso com o overfitting, a limpeza de dados e o tratamento de dados ausentes e variáveis aleatórias também são recomendados. Hamer acredita que o aprendizado de máquina e a inteligência artificial continuarão sendo ferramentas cruciais para a previsão dos mercados financeiros.
O palestrante apresenta os cursos EpAT e ConTA, ambos oferecendo sessões dedicadas ao aprendizado de máquina. O EpAT atende a profissionais que buscam crescimento no campo de algo ou trading quantitativo, enquanto o ConTA oferece um curso individualizado sobre a implementação de técnicas de regressão usando aprendizado de máquina com Python. Hamer responde a perguntas sobre a escolha entre R e Python para aprendizado de máquina e oferece conselhos sobre como evitar o overfitting ao testar conjuntos de dados alternativos. Ele sugere treinar o modelo em dados de treinamento e teste e examinar a diferença de erro entre os dois conjuntos para evitar o overfitting.
Hamer destaca os perigos do overfitting no aprendizado de máquina para negociação de algo e sugere o emprego da técnica de agregação bootstrap ou bagging para dividir um conjunto de dados em subconjuntos menores para testes de precisão. Devido ao ruído e flutuações nos dados financeiros, qualquer coisa acima de 50% de precisão pode ser considerada boa.
Finalmente, Hamer enfatiza a importância de entender a tecnologia para automatizar as estratégias de negociação. Ele enfatiza a necessidade de programas de educação que forneçam treinamento nas diversas habilidades necessárias para ter sucesso como trader algorítmico.
com base no desempenho positivo, baixa volatilidade e índice de Sharpe, que mede retornos ajustados ao risco.
Podemos usar modelos de mistura para prever os fundos do mercado? por Brian Christopher - 25 de abril de 2017
Podemos usar modelos de mistura para prever os fundos do mercado? por Brian Christopher - 25 de abril de 2017
Brian Christopher, um pesquisador quantitativo e desenvolvedor Python, oferece uma apresentação abrangente sobre as limitações da análise tradicional de séries temporais e apresenta modelos de mistura, especificamente modelos ocultos de Markov (HMMs), como uma alternativa promissora para prever retornos e identificar regimes de mercado. Ele enfatiza a necessidade de modelos que possam lidar com dados não estacionários e distribuições não lineares aproximadas, essenciais na previsão financeira.
Christopher explora como modelos de mistura, particularmente HMMs, podem ser usados para estimar o regime mais provável de um ativo, junto com as médias e variações associadas para cada regime. Ele explica o processo computacional, que envolve a alternância entre a computação de parâmetros de classe e a avaliação de dados de verossimilhança. O modelo de mistura gaussiana (GMM), um modelo de mistura bem conhecido, assume que cada regime segue uma distribuição gaussiana. Christopher demonstra como o algoritmo de maximização de expectativa é empregado para calcular probabilidades e parâmetros de regime até a convergência. Para ilustrar isso, ele mostra um exemplo de classificação dos regimes de baixa volatilidade, neutro e alta volatilidade de um ETF espião.
Em seguida, Christopher investiga como os GMMs podem lidar com conjuntos de dados não estacionários e não lineares, superando as limitações da análise tradicional de séries temporais. Ele apresenta uma estratégia de brinquedo que utiliza quatro fatores, incluindo retornos de ativos e o spread do tesouro dos EUA de dez anos a três meses, para estimar retornos e parâmetros de sequência. Os GMMs são usados para ajustar e prever, extraindo a estimativa do rótulo do último regime para determinar a média e a variância do regime específico. Em vez de assumir uma distribuição normal, a distribuição Johnson su é utilizada como parte da estratégia para explicar a natureza não linear dos dados.
O palestrante discute uma estratégia para prever fundos de mercado com base na suposição de que os retornos fora dos intervalos de confiança são discrepantes. Ao construir intervalos de confiança de 99% por meio de mil amostras, os retornos abaixo do intervalo de confiança inferior são considerados outliers. Christopher analisa os retornos após o evento outlier, assumindo uma posição long-only ou de compra no ETF por um número especificado de dias. O modelo se adapta à volatilidade variável e, embora a precisão geral seja de cerca de 73%, a curva de patrimônio não funciona tão bem quanto uma estratégia de comprar e manter. Christopher incentiva o público a explorar os dados por conta própria, pois os conjuntos de dados usados na apresentação estão disponíveis no GitHub.
Christopher compartilha sua análise do uso de modelos de mistura para prever fundos de mercado para vários ETFs. Ele examina a distribuição dos retornos médios para cada ETF em diferentes períodos de retrospectiva e retenção. SPY, Triple Q e TLT consistentemente superam em diferentes dimensões, enquanto GLD, EFA e EEM exibem distribuições mais simétricas. Ele também avalia a razão da soma, que mede os retornos totais de eventos maiores que 0 divididos por retornos menores que 0, considerando valores maiores que 1 como sucesso. SPY, Triple Q e TLT mostram forte desempenho em várias dimensões e períodos de retrospectiva. No entanto, Christopher adverte que períodos de retenção mais longos podem ser mais influenciados pela tendência geral do mercado.
O apresentador discute o desempenho de diferentes ativos no mercado usando modelos de mistura para prever os fundos do mercado. O estudo revela que recursos como SPY, Triple Q, TLT e GLD têm bom desempenho, dependendo de variáveis como o número de etapas ou o período de retrospectiva. No entanto, o desempenho de certos ativos se deteriora com períodos de detenção mais longos. O estudo avalia retornos médios em diferentes componentes e identifica resultados promissores para ativos como EEM e Aoife. A importância da distribuição amostral adequada é enfatizada, e o uso da distribuição su de Johnson mostra-se eficaz. No geral, a estratégia que utiliza modelos de mistura para prever os fundos do mercado se mostra atraente.
Christopher explica que, embora o GMM tenha consistentemente mostrado sucesso com ativos como SPY, Triple Q e TLT, existem estratégias alternativas com desempenho igual ou melhor. Ele discute brevemente o código para a classe model runner e a função de conveniência run model, que implementa os componentes GMM. Ele enfatiza que o modelo foi implementado de maneira walk-forward para evitar o viés de antecipação. Além disso, Christopher fornece os dados que usou no formato HDF5 no GitHub.
O palestrante explica como organizar e analisar os dados produzidos para avaliar a eficácia da estratégia do modelo de mistura. Várias técnicas de divisão e agrupamento podem ser empregadas para avaliar métricas e meios. A distribuição su de Johnson é usada para se adaptar à mudança de volatilidade na série de retorno e é comparada com a distribuição normal. Christopher sugere que a precisão da distribuição normal é ruim e que pode ser mais benéfico simplesmente manter o mercado. No entanto, ele incentiva as pessoas a explorar os dados no GitHub e se oferece para responder a quaisquer perguntas ou participar de um webinar.
Durante a sessão de perguntas e respostas, Christopher responde a perguntas do público sobre seu webinar sobre o uso de modelos de mistura para prever fundos de mercado. Ele esclarece que determinou os parâmetros de forma para a distribuição de Johnson por meio de uma pesquisa grosseira de parâmetros e não pesquisou extensivamente os resultados. Ele também discute como selecionou fatores úteis para seu modelo, destacando a inclusão de juros baseados nos EUA ou métricas de renda fixa para aumentar o sucesso do modelo na previsão de retornos de ativos baseados nos EUA.
Christopher aborda questões adicionais do público sobre a aplicação do GMM a retornos em vez de preço, a questão de escala ao usar o preço, o problema de variação de viés com vários fatores e a semelhança entre look-back e back-testing. Ele sugere mais exploração e pesquisa sobre combinações de fatores que são mais preditivos em uma gama mais ampla de ativos. Ele também enfatiza a importância de definir um limite natural para o número de componentes do GMM para evitar o overfitting. Christopher convida o público a entrar em contato com ele para mais perguntas e detalhes.
Volatilidade implícita da teoria à prática por Arnav Sheth - 7 de março de 2017
Volatilidade implícita da teoria à prática por Arnav Sheth - 7 de março de 2017
Arnav Sheth, um professor estimado com amplo conhecimento de volatilidade, sobe ao palco como orador de um webinar intitulado "Volatilidade implícita da teoria à prática". O anfitrião apresenta Sheth, destacando sua experiência na área, incluindo a publicação de seu livro e a fundação de uma consultoria e plataforma analítica. O webinar visa fornecer aos participantes uma compreensão abrangente da volatilidade implícita, diferentes tipos de volatilidade, estratégias de negociação que exploram a volatilidade implícita e recursos on-line disponíveis e índices da Chicago Board Options Exchange (CBOE) para exploração adicional.
Sheth começa oferecendo uma visão geral concisa das opções, cobrindo várias volatilidades, como volatilidade histórica e implícita. Ele mergulha em uma estratégia de negociação em detalhes e discute alguns índices CBOE, fornecendo informações práticas sobre sua aplicação. Para fornecer um contexto histórico, Sheth compartilha as origens das opções, remontando ao primeiro contrato de opções registrado por volta de 500 aC. Ele conta a história de Thales, um matemático e filósofo, que garantiu os direitos exclusivos de todas as prensas de azeitona durante uma colheita abundante. Este conto ilustra a manifestação inicial da negociação de opções.
Passando para a definição moderna de opções, Sheth esclarece o conceito de opções de compra, descrevendo-as como contratos que permitem a especulação ou cobertura do futuro de um ativo subjacente. Ele enfatiza que as opções de compra fornecem ao beneficiário o direito, mas não a obrigação, de rescindir o contrato. Sheth passa a explicar os fundamentos da negociação de opções de compra e venda, destacando que uma opção de compra concede ao comprador o direito de comprar um ativo subjacente a um preço especificado, enquanto uma opção de venda dá ao comprador o direito de vender o ativo subjacente a um preço predeterminado. preço. Ele ressalta que a negociação de opções é um jogo de soma zero, o que significa que para cada vencedor há um perdedor, resultando em lucros e perdas totais iguais a zero. Sheth adverte sobre os riscos de vender uma opção de compra sem possuir o estoque subjacente, mas observa que, se alguém possuir o estoque, vender uma opção de compra pode ajudar a mitigar o risco.
Sheth se aprofunda nos contratos de opções, abrangendo opções de compra, compra e venda, compra e venda. Ele explica seus possíveis resultados de lucros e perdas, alertando contra o envolvimento em negociações de "opções nuas" para iniciantes. Além disso, ele enfatiza a importância de contabilizar o valor do dinheiro no tempo ao calcular lucro versus retorno. Sheth faz distinção entre opções europeias e americanas, esclarecendo que as opções europeias só podem ser exercidas no vencimento, enquanto as opções americanas podem ser exercidas a qualquer momento. Ele conclui esta seção apresentando o modelo de precificação Black-Scholes-Merton, que ele compara a uma "compra de ações alavancada".
O foco então muda para o modelo Black-Scholes-Merton (BSM) e suas suposições subjacentes. Sheth destaca uma dessas premissas, afirmando que a volatilidade dos retornos é conhecida e permanece constante ao longo da vida útil da opção. Ele passa a discutir a volatilidade histórica, que representa o desvio padrão dos retornos históricos dos ativos. Sheth explica sua importância na previsão da rentabilidade potencial de uma opção, destacando que uma maior volatilidade aumenta o preço da opção devido a uma maior probabilidade de o ativo acabar "dentro do dinheiro".
Em seguida, Sheth explora a volatilidade implícita e seu papel na volatilidade de engenharia reversa do modelo Black-Scholes usando opções de mercado. A volatilidade implícita é interpretada como a volatilidade esperada do mercado e é calculada com base nos preços das opções de mercado. Sheth apresenta o VIX, que utiliza opções S&P 500 com vencimento em dinheiro de 30 dias para estimar a volatilidade implícita. O VIX mede a volatilidade que o mercado antecipa durante o período de vencimento da opção. Ele observa que os traders costumam usar a volatilidade implícita, derivada dos preços das opções, para precificar as opções, e não o contrário. Sheth enfatiza que, se diferentes strikes estiverem associados ao mesmo ativo subjacente, sua volatilidade implícita deve permanecer constante.
Sheth passa a explicar o conceito de desvio de volatilidade na precificação de opções. Ele demonstra como a volatilidade implícita se desvia da volatilidade histórica à medida que o preço de exercício diverge, resultando na distorção da volatilidade. Sheth destaca que o viés surgiu após 1987 e representa uma oportunidade para os traders, pois se reflete nos preços das opções. Ele introduz o termo "prêmio de risco de volatilidade", que representa a diferença entre volatilidade implícita e realizada. Este prêmio pode ser explorado em estratégias de negociação. Sheth esclarece que, embora o modelo Black-Scholes seja usado principalmente para precificar opções, ele é mais comumente utilizado para obter a volatilidade implícita.
O cálculo da volatilidade implícita no mercado de opções torna-se o próximo tópico de discussão. Sheth explica como os traders utilizam valores de mercado de opções específicas em ativos subjacentes e inserem esses valores no modelo Black-Scholes para reverter a volatilidade da engenharia. A volatilidade implícita é então interpretada como a volatilidade esperada pelos mercados de opções para um período especificado, geralmente 30 dias. Sheth apresenta o conceito de prêmio de risco de volatilidade, mostrando como os mercados de opções tendem a superestimar a volatilidade real. Ele conclui esta seção apresentando uma distribuição de frequência do prêmio de volatilidade.
O palestrante se aprofunda nas estratégias de negociação baseadas na volatilidade implícita, com foco no conceito de venda de straddles. Sheth destaca que a volatilidade implícita é normalmente maior do que a volatilidade realizada, resultando em opções superfaturadas. Como resultado, a estratégia envolve a venda de straddles e a venda de volatilidade. Para avaliar os riscos associados a essas estratégias, Sheth apresenta as medidas gregas, que fornecem uma estrutura para avaliar o risco. Ele oferece um cenário de exemplo envolvendo a compra de um straddle no dinheiro e discute os resultados de lucros e perdas com base no preço da ação subjacente. Sheth conclui alertando que, se o preço das ações flutuar significativamente, o preço das opções pode não ser mais sensível à volatilidade.
O vídeo passa a discutir o uso de opções como proteção contra mudanças nos preços das ações. Sheth explica que comprando simultaneamente uma opção de compra e venda, ou vendendo ambas, mais próximo do valor do preço da ação, a neutralidade delta pode ser alcançada, mas vega não pode ser totalmente coberto. Sheth então apresenta os índices CBOE como uma maneira conveniente de capitalizar o prêmio de volatilidade, mencionando especificamente o índice BXM (BuyWrite Monthly), que envolve uma estratégia de chamada coberta, e a opção borboleta de ferro BFLY. Ele explica que lançar opções de compra cobertas sobre as ações próprias pode reduzir o risco associado a manter apenas as ações subjacentes, mas também acarreta a possibilidade de perder as ações se for resgatado. Por fim, Sheth explica a estratégia da borboleta de ferro, que consiste em comprar e vender quatro opções com três strikes contra o S&P 500.
No final do webinar, Sheth apresenta uma estratégia envolvendo a compra de uma opção de venda fora do dinheiro e uma opção de compra fora do dinheiro. Essa estratégia resulta em uma posição curta de volatilidade semelhante a um straddle reverso, mas com retorno ligeiramente exagerado para aumentar o potencial de lucro.
Como usar dados do mercado financeiro para análise fundamental e quantitativa - 21 de fevereiro de 2017
Como usar dados do mercado financeiro para análise fundamental e quantitativa - 21 de fevereiro de 2017
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Sessão informativa sobre negociação algorítmica
Sessão informativa sobre negociação algorítmica
Na abertura da sessão informativa sobre negociação algorítmica, o orador agradece o crescente interesse neste domínio e reconhece o impacto significativo que tem tido ao longo dos anos. Eles apresentam Nitesh, o cofundador do IH e do Quant Institute, como o palestrante da sessão. Nitesh é descrito como tendo uma vasta experiência nos mercados financeiros e fornecerá uma visão geral da negociação algorítmica, tendências e oportunidades, especialmente para iniciantes. O palestrante destaca artigos de notícias recentes que demonstram a crescente popularidade da negociação algorítmica e sua taxa de crescimento projetada de mais de 10% CAGR globalmente nos próximos cinco anos.
O palestrante mergulha no crescimento e nas oportunidades da negociação algorítmica, enfatizando sua rápida expansão com números percentuais de dois dígitos em todo o mundo. Eles apresentam dados de diferentes bolsas, mostrando os volumes crescentes de negociação algorítmica nos mercados de ações e commodities. Para definir negociação algorítmica, eles a explicam como o processo de usar computadores programados com um conjunto definido de instruções para colocar ordens de negociação em alta velocidade e frequência, com o objetivo de gerar lucros. O papel crítico da tecnologia na negociação algorítmica é enfatizado, especialmente na negociação de alta frequência, onde representa uma parcela significativa (até 60-70%) da lucratividade de uma estratégia de negociação.
Passando para os principais aspectos da negociação algorítmica, o palestrante discute tecnologia, infraestrutura e estratégia. Eles destacam o papel proeminente da tecnologia no mundo do comércio algorítmico de hoje, com tecnocratas e comerciantes orientados para a tecnologia liderando o caminho. A infraestrutura é identificada como um fator crucial que define a probabilidade de sucesso de um trader, enfatizando a importância do tipo de infraestrutura utilizada. Por fim, o palestrante explica que a própria estratégia de negociação é o que determina a lucratividade e o sucesso, respondendo por 30-70% da probabilidade geral de sucesso de um trader. Eles descrevem as diferentes fases do desenvolvimento da estratégia, incluindo ideação, modelagem, otimização e execução.
As etapas da negociação algorítmica, como otimização, teste e execução, são descritas pelo palestrante. Eles enfatizam a importância de otimizar as variáveis de entrada de um modelo de negociação para garantir uma saída consistente antes de prosseguir com a execução. Além disso, ao automatizar a execução, o palestrante alerta sobre os riscos potenciais e destaca a necessidade de um sistema robusto de gestão de riscos para garantir a segurança e prevenir riscos operacionais. Eles mencionam que as cotações na perna levam estatisticamente a grandes ganhos e retornos mais altos por negociações.
Os riscos envolvidos na negociação algorítmica são discutidos, incluindo o potencial de perdas significativas, e a importância da gestão do risco operacional é enfatizada. O palestrante também destaca a infraestrutura necessária para negociação algorítmica, como linhas de alta velocidade e colocações, que permitem uma execução mais rápida. As etapas práticas de criação de uma mesa de negociação algorítmica são explicadas, começando com o acesso ao mercado por meio da obtenção de uma associação ou abertura de uma conta com um corretor. O palestrante menciona que os requisitos de licenciamento podem variar dependendo do regulador. Escolher a plataforma de negociação algorítmica certa é crucial e depende da estratégia específica a ser executada.
As plataformas de negociação algorítmica e sua seleção com base no tipo de estratégia são discutidas pelo palestrante. Para estratégias de negociação de baixa frequência, os corretores geralmente fornecem plataformas gratuitas baseadas na web que permitem negociação automatizada usando código API em várias linguagens de programação. Para maior sensibilidade à latência, plataformas implantáveis podem ser usadas a um custo de algumas centenas de dólares por mês. O palestrante destaca ainda que o tipo de infraestrutura utilizada depende da estratégia, com dados e análises de alta frequência exigindo servidores de alto desempenho.
O palestrante discorre sobre diferentes tipos de acesso e infraestrutura necessários para negociação algorítmica, considerando vários regulamentos e tecnologias. Eles explicam o conceito de co-location e hospedagem de proximidade, destacando fatores como latência, linhas de roteamento de pedidos e dados de mercado. A importância de ter um banco de dados robusto e analítico para otimização da estratégia é enfatizada, especialmente ao lidar com grandes quantidades de dados tick-by-tick. O custo de acesso a essas ferramentas e o nível de uso de dados necessário para diferentes estratégias de negociação são explorados.
O palestrante explica que a negociação algorítmica exige ferramentas mais sofisticadas do que o Excel, como R ou Matlab, para processamento de dados e construção de modelos. Eles também mencionam o aumento dos requisitos de conformidade e auditoria que acompanham a automação, que é uma tendência global. Os comerciantes são aconselhados a garantir que suas transações sejam auditáveis, seus códigos e estratégias tenham proteção adequada contra casos extremos ou casos descontrolados e tenham proteção de etiqueta em vigor. Também é recomendável ter uma equipe com conhecimentos básicos de análise, tecnologia e mercados financeiros, com pelo menos um membro da equipe especializado nas três áreas. Isso é comparado à receita comercial de sucesso convencional, que exigia habilidades como processamento de números, reconhecimento de padrões, velocidade de digitação, compreensão do mercado financeiro e disciplina.
O palestrante discute a receita de sucesso para negociação quantitativa usando negociação algorítmica. Eles enfatizam a necessidade de uma forte compreensão matemática e estatística, bem como proficiência em computação financeira. Compreender a tecnologia e a estrutura do mercado é crucial, juntamente com uma compreensão geral de como o hardware funciona e as redes desempenham um papel no sucesso comercial. A compreensão do mercado financeiro também é essencial, e saber como codificar e modelar uma estratégia é uma vantagem adicional. Para aqueles que estão montando lojas de alta frequência, todos esses elementos são vitais. O palestrante destaca a importância do EPAT para os indivíduos que estão entrando no mundo do comércio, especialmente porque muitos indivíduos em finanças carecem da compreensão tecnológica necessária para o sucesso.
O palestrante fala sobre abordar a falta de compreensão em tecnologia entre as ferramentas de análise quantitativa necessárias para negociação. Eles mencionam a criação do ePACT (Programa Executivo em Negociação Algorítmica) para profissionais que desejam obter experiência em negociação algorítmica. O programa ePACT é um programa on-line integrado de seis meses que inclui aulas de fim de semana por quatro a quatro meses e meio, seguidos por um mês e meio a dois meses adicionais de trabalho de projeto. O trabalho do projeto permite que os participantes se especializem em seu domínio escolhido. O programa consiste em nove módulos diferentes ministrados por profissionais do setor para garantir que o material abordado esteja alinhado às necessidades e tendências do setor.
Os vários módulos do programa ePACT são discutidos, começando com uma introdução ao mercado financeiro, estatísticas básicas, derivativos e risco, estatísticas avançadas e estratégia de negociação quantitativa. O módulo de estratégia de negociação quantitativa abrange várias estratégias de negociação e também inclui tópicos relacionados à configuração de uma mesa de negociação algorítmica e considerando os aspectos de negócios envolvidos. O programa também abrange a implementação de plataformas de negociação algorítmica usando Python, fornecendo instruções sobre os fundamentos do Python e como implementar estratégias de negociação em diferentes plataformas. Os participantes recebem um mentor para supervisionar o trabalho do projeto, que atua como uma especialização dentro do domínio escolhido.
O palestrante discute os serviços de suporte fornecidos pela equipe de serviços de carreira aos participantes e ex-alunos do programa de negociação algorítmica. Eles destacam a importância de aprender fazendo, palestras ao vivo e acesso a palestras gravadas. O palestrante apresenta um gráfico que mostra os requisitos do setor e os perfis que as empresas buscam nos candidatos, garantindo que o programa aborde temas relevantes. Eles mencionam que o programa tem líderes da indústria como instrutores de diferentes países e que seus ex-alunos estão em mais de 30 países em todo o mundo. Os vários eventos e programas organizados pelo instituto para aumentar a conscientização sobre negociação algorítmica também são destacados.
O palestrante passa a responder a várias perguntas dos espectadores relacionadas à negociação algorítmica. Eles confirmam que os cidadãos dos EUA podem abrir contas de negociação na Índia, mas precisam passar por um custodiante e seguir um processo específico para abrir uma conta com um corretor de compensação. O palestrante recomenda os livros do Dr. Ap Chan e Larry Harris para os interessados em montar uma mesa de negociação algorítmica ou começar com algo trading. Eles também mencionam várias plataformas disponíveis na Índia para negociação algorítmica, como Symphony Fintech, Automated Trading e YouTrade, entre outras. Dados técnicos reais podem ser obtidos diretamente da bolsa ou por meio de um corretor. Além disso, eles confirmam que os alunos podem usar a mesma estratégia desenvolvida no curso e aplicá-la à negociação ao vivo.
O palestrante continua respondendo a várias perguntas dos espectadores sobre negociação algorítmica. Eles explicam que codificar e testar uma estratégia usando diferentes ferramentas é possível e não é difícil de portar para negociação ao vivo. Também são abordadas questões relativas a regulamentos, conformidade e licenciamento para negociação no mercado indiano. O palestrante explica que é necessária permissão da bolsa para estratégias de negociação automatizadas elegíveis e que uma demonstração é necessária. Eles também discutem estratégias de negociação populares, como estratégias baseadas em impulso, arbitragem estatística e aprendizado de máquina.
O palestrante discute os tipos de estratégias de negociação abordadas no curso e enfatiza a importância de aprender como desenvolver novas estratégias, testá-las e executá-las. Eles respondem a perguntas sobre perspectivas de emprego para graduados do curso, salários médios oferecidos e as habilidades de programação necessárias para analisar padrões de velas. Também são abordadas as preocupações sobre o nível de conhecimento e o comprometimento de tempo para os profissionais que fazem o curso, bem como os custos associados à criação de uma mesa de negociação algorítmica na Índia. O palestrante enfatiza a importância de ter uma compreensão básica dos principais conceitos antes de iniciar o programa para maximizar seu valor.
O palestrante responde a várias perguntas relacionadas à negociação algorítmica, sugerindo que indivíduos com conhecimento limitado dos mercados de ações possam entrar em contato com um especialista em vendas para obter orientação para obter uma compreensão básica desses domínios antes de prosseguir com o curso. Eles explicam que a negociação algorítmica é útil para traders individuais que desejam garantir a disciplina em suas negociações e ampliar suas estratégias para incluir vários instrumentos. O palestrante também aborda questões relacionadas à transição de um curso para outro e corretores na Índia que oferecem serviços de negociação de algo. Finalmente, eles explicam que a colocação do servidor em uma bolsa não fornece vantagem indevida para os comerciantes algorítmicos, mas beneficia os comerciantes de varejo, fornecendo spreads de compra e venda mais apertados.
O palestrante discute os benefícios da negociação algorítmica para os comerciantes de varejo e como a tecnologia pode ajudar a minimizar as perdas. Eles abordam questões sobre não-programadores aprendendo Python para negociação algorítmica e se os residentes indianos podem negociar em mercados globais. Eles esclarecem que sua empresa se concentra principalmente na educação, em vez de fornecer corretoras ou plataformas de negociação algorítmica. O palestrante enfatiza que seu programa ajudou centenas de participantes de mais de 30 países e incentiva os interessados a entrar em contato com suas equipes de vendas e desenvolvimento de negócios para obter mais informações.
O palestrante aborda várias questões dos telespectadores, incluindo se todas as estratégias precisam ser aprovadas pela bolsa e como proteger uma estratégia. Eles explicam que os provedores de algo não podem ver a estratégia de um trader, e as trocas estão principalmente preocupadas em garantir que as estratégias não causem estragos no mercado. Eles mencionam um desconto de estudante para o programa e discutem a disponibilidade de negociação de algo nos mercados de commodities na Índia. Além disso, eles destacam a importância da álgebra linear e da distribuição de probabilidade nos perfis HFT, dependendo da função, e enfatizam que o algo trading pode ser aplicado mundialmente a qualquer instrumento de negociação, incluindo opções e forex.
Os palestrantes discutem estratégias de codificação, fornecendo código reutilizável e a necessidade de aprender Python e R. Eles também respondem a perguntas sobre a validação de estratégias, potencial ROI e a infraestrutura necessária para um número moderado de traders. Os palestrantes advertem contra o compartilhamento de estratégias com outras pessoas e sugerem o foco no aprendizado das melhores práticas e no desenvolvimento de ideias únicas de estratégias de negociação.
Os palestrantes respondem a várias perguntas sobre negociação algorítmica, incluindo o período de tempo ideal para testar uma estratégia, a largura de banda mínima da Internet necessária para negociação de volume moderado e como contornar a obtenção de corretagem. Eles também discutem os melhores fornecedores para negociação algorítmica na Índia e se estratégias de negociação discricionária, como a teoria das ondas de Elliot, podem ser programadas. Os palestrantes sugerem que qualquer estratégia pode ser codificada se a pessoa estiver confortável com a programação e tiver regras claras em mente. Eles aconselham os comerciantes a escolher fornecedores com base em seus requisitos individuais e nos prós e contras de cada fornecedor.
Em conclusão, o palestrante agradece aos participantes e oferece mais assistência. Embora não tenham conseguido responder a todas as perguntas devido a limitações de tempo, o palestrante incentiva o público a enviar suas perguntas e fornece informações de contato para a equipe do Quant Institute. Eles expressam seu apreço pelo interesse na negociação algorítmica e enfatizam a importância do aprendizado e prática contínuos neste campo.
Impacto do Brexit e eventos recentes do mercado na negociação algorítmica - 19 de julho de 2016
Impacto do Brexit e eventos recentes do mercado na negociação algorítmica - 19 de julho de 2016
Nitesh Khandelwal traz uma vasta experiência nos mercados financeiros, tendo trabalhado em várias classes de ativos em diferentes funções. Ele é o co-fundador da iRageCapital Advisory Private Limited, uma empresa respeitável especializada no fornecimento de tecnologia Algorithmic Trading e serviços de estratégia na Índia. Nitesh desempenhou um papel fundamental na condução dos aspectos comerciais da iRageCapital e da QuantInsti. Na QuantInsti, ele também atuou como chefe do departamento de treinamento de derivativos e estudos intermercados. Atualmente, ele ocupa o cargo de Diretor da iRage Global Advisory Services Pte Ltd em Cingapura. Nitesh tem experiência em tesouraria bancária, com experiência nos domínios de câmbio e taxa de juros, bem como experiência em mesas de negociação proprietárias. Ele é bacharel em Engenharia Elétrica pelo IIT Kanpur e pós-graduado em Administração pelo IIM Lucknow.
Eventos globais recentes, como o Brexit e a volatilidade resultante no mercado de câmbio, causaram grande preocupação entre os investidores. É natural que a aversão ao risco aumente após tais eventos, pois os participantes do mercado exercem cautela em suas atividades de negociação. No entanto, mesmo durante esses tempos turbulentos, os traders automatizados estão prosperando. Os relatórios da mídia indicam que os fundos de hedge que empregam negociação algorítmica superam consistentemente os operadores manuais, principalmente em condições de mercado estressantes.
Conteúdo da Sessão Informativa:
Análise dos maiores eventos de negociação da temporada
Requisitos para se tornar um Quant/Algo Trader
Negociação Quantitativa usando Análise de Sentimento | Por Rajib Ranjan Borah
Negociação Quantitativa usando Análise de Sentimento | Por Rajib Ranjan Borah
Análise de sentimentos. também conhecido como mineração de opinião, é o processo de identificar e categorizar computacionalmente as opiniões expressas em um texto, especialmente para determinar se a atitude do escritor em relação a um determinado tópico, produto etc. é positiva, negativa ou neutra.
Sessão informativa sobre negociação algorítmica por Nitesh Khandelwal - 24 de maio de 2016
Sessão informativa sobre negociação algorítmica por Nitesh Khandelwal - 24 de maio de 2016
Conteúdo da Sessão:
Aproveitando a inteligência artificial para construir estratégias de negociação algorítmica
Aproveitando a inteligência artificial para construir estratégias de negociação algorítmica
O CEO e cofundador de uma empresa de desenvolvimento de estratégia de negociação explica o potencial empolgante da IA e do aprendizado de máquina na negociação de algo. Essas ferramentas foram comprovadas como bem-sucedidas por grandes fundos de hedge quantitativos e sua acessibilidade aumentou significativamente graças a bibliotecas de código aberto e ferramentas fáceis de usar que não exigem sólidos conhecimentos de matemática ou ciência da computação. O palestrante também apresenta os principais termos relacionados à IA e ao aprendizado de máquina no contexto da negociação algorítmica. A inteligência artificial é definida como o estudo de agentes inteligentes que percebem seu ambiente e agem para maximizar o sucesso. O aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, concentra-se em algoritmos que podem aprender e fazer previsões sem programação explícita. O reconhecimento de padrões, um ramo do aprendizado de máquina, envolve a descoberta de padrões nos dados, enquanto o aprendizado de regras de associação envolve a formação de declarações if-then com base nesses padrões. O palestrante menciona brevemente o conceito de Big Data, que é caracterizado por seus quatro V's: volume, velocidade, variedade e veracidade.
O apresentador descreve os termos e conceitos a serem discutidos, incluindo big data, veracidade, inteligência artificial, aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões e mineração de dados. Em seguida, eles se aprofundam nas melhores práticas e armadilhas comuns ao criar estratégias de negociação algorítmica. Isso inclui definir objetivos tangíveis para o sucesso, priorizar a simplicidade em detrimento da complexidade, focar na criação de um processo e fluxo de trabalho robustos em vez de depender de um único modelo e manter um ceticismo saudável durante todo o processo para evitar resultados tendenciosos.
O palestrante discute como o aprendizado de máquina pode enfrentar o desafio de selecionar indicadores e conjuntos de dados para criar estratégias de negociação. Árvores de decisão e florestas aleatórias são introduzidas como técnicas para identificar indicadores importantes, buscando as melhores divisões de dados. As florestas aleatórias são consideradas mais robustas e poderosas do que as árvores de decisão, embora mais complexas. O palestrante também explora como a combinação de conjuntos de indicadores usando uma técnica chamada "wrapper" pode criar uma combinação mais poderosa.
Em seguida, o palestrante discute o uso de indicadores técnicos em estratégias de negociação algorítmica e seus benefícios na identificação de padrões e tendências subjacentes. A questão de otimizar os parâmetros do indicador com base no aprendizado de máquina é levantada e o conceito de aprendizado conjunto é introduzido, que combina vários classificadores para analisar dados e descobrir diferentes padrões e informações. A distinção entre seleção de recursos e extração de recursos no aprendizado de máquina também é mencionada, com um lembrete para estar atento ao ajuste da curva ao utilizar vários classificadores.
Os apresentadores demonstram a combinação de reconhecimento de padrões e aprendizado de regras de associação como uma forma de alavancar algoritmos de aprendizado de máquina, mantendo a interpretabilidade para estratégias de negociação. Eles fornecem um exemplo usando uma máquina de vetores de suporte para analisar a relação entre um RSI de três períodos e a diferença de preço entre o preço de abertura e um SMA de 50 períodos no Aussie USD. Padrões claros são traduzidos em regras de negociação. No entanto, eles reconhecem as limitações desse método, como análise de dados de alta dimensão, desafios de automação e interpretação da saída. O palestrante apresenta o Trade como uma possível solução para lidar com essas preocupações e permitir que os traders alavanquem algoritmos com quaisquer indicadores que desejarem.
O apresentador passa a demonstrar como criar estratégias de negociação usando uma plataforma de negociação baseada em nuvem. Eles usam o exemplo de construir uma estratégia para negociar o dólar australiano em um gráfico diário usando cinco anos de dados. Para evitar o ajuste da curva, o algoritmo é treinado apenas até 1º de janeiro de 2015, deixando um ano de dados fora da amostra para teste. A importância de não desperdiçar esses dados fora da amostra para evitar backtesting tendencioso é enfatizada. O uso de algoritmos de aprendizado de máquina para análise de indicadores e identificação de padrões é apresentado como uma abordagem flexível e poderosa para otimizar estratégias de negociação.
O apresentador continua demonstrando o processo de construção de uma estratégia de negociação usando a plataforma Trade-Ideas e a biblioteca de indicadores de código aberto TA Lib. Eles analisam o movimento de preços do Aussie USD ao longo de um período de cinco anos, identificam faixas com sinais fortes e refinam as regras para posições longas, selecionando faixas de indicadores e observando suas relações. Ao adicionar uma regra de preço em relação a um SMA de 50 períodos, eles identificam dois intervalos diferentes com sinais fortes. A vantagem de usar Trade-Ideas é destacada, pois permite a análise dos resultados do algoritmo de aprendizado de máquina e a construção de regras diretamente dos histogramas para uma interpretação mais clara.
O apresentador discute o procedimento para a construção de regras curtas para uma estratégia de negociação, incluindo a seleção dos indicadores corretos e regras de refinamento para encontrar sinais curtos fortes. Testar e explorar diferentes padrões com os indicadores são enfatizados para encontrar a estratégia ideal. A geração de código e o teste da estratégia fora da amostra no MetaTrader4, com a inclusão dos custos de transação, também são demonstrados. O apresentador confirma que a abordagem está relacionada à negociação algorítmica.
O palestrante explica como testar a estratégia construída com os dados mais recentes fora da amostra, que não foram usados durante o processo de construção da estratégia. A simulação é realizada usando o MetaTrader, uma plataforma de negociação popular para moedas e ações. A comunidade ativa de desenvolvedores da plataforma cria estratégias automatizadas, indicadores personalizados e oferece uma excelente oportunidade para testar e negociar com os mesmos dados. O foco da simulação é avaliar o desempenho da estratégia em dados fora da amostra. O palestrante menciona que a ferramenta é desenvolvida por uma startup que planeja disponibilizá-la gratuitamente, marcando-a diretamente para as corretoras.
O palestrante aborda a incorporação de técnicas de gerenciamento de risco e dinheiro em uma estratégia após o backtesting. Medidas simples de take profit e stop loss são discutidas como formas de diminuir os rebaixamentos e proteger contra riscos negativos. Para se proteger contra o ajuste da curva, o palestrante enfatiza o uso de seleções amplas, testes fora da amostra e contas de demonstração antes de entrar no ar. A preferência pela simplicidade e transparência em relação às redes neurais de caixa preta nas estratégias de negociação também é mencionada.
Durante a apresentação, o orador aborda questões relativas à comparação da sua plataforma com outras, como a Quanto Pian ou a Quanto Connect, destacando que a sua plataforma foca mais na descoberta e análise de estratégias do que na automatização das estratégias existentes. A importância dos dados técnicos em estratégias automatizadas é reconhecida, além de observar que sua plataforma inclui outros conjuntos de dados, como indicadores de sentimento. O MetaTrader 4 é demonstrado como uma ferramenta útil e é discutida a importância das estratégias de gerenciamento de risco e dinheiro na negociação. O palestrante também cobre as melhores práticas e armadilhas comuns em estratégias de negociação automatizadas.
O palestrante discute o uso de indicadores em estratégias de negociação, enfatizando o trade-off entre complexidade e overfitting. Eles recomendam o uso de três a cinco indicadores por estratégia para encontrar um equilíbrio entre conter informações suficientes e evitar o overfitting. A importância dos dados ou recursos inseridos no algoritmo e como a saída é implementada é destacada. O algoritmo subjacente é considerado menos crucial do que os indicadores usados e sua implementação. Dúvidas sobre o uso do otimizador genético no MetaTrader 4 e a importância de alinhar os indicadores com a plataforma também são abordadas.
O palestrante explora a aplicação do aprendizado de máquina no investimento em valor. O mesmo processo discutido anteriormente para negociação algorítmica pode ser aplicado ao investimento em valor, mas, em vez de indicadores técnicos, são usados conjuntos de dados que quantificam o valor inerente de uma empresa. A capitalização de mercado ou a relação preço-lucro, por exemplo, podem revelar a relação entre esses dados e o movimento do preço do ativo. A otimização do retorno por negociação e a identificação de quando um algoritmo está fora de sincronia com o mercado também são discutidas. Python e R são recomendados como linguagens de programação adequadas, dependendo da experiência e histórico de codificação de cada um.
Por fim, o palestrante destaca as habilidades e conhecimentos essenciais necessários para negociação algorítmica, que envolvem a fusão de finanças e tecnologia. Compreender os mercados, estatísticas de big data e tecnologia para automatizar estratégias são cruciais. Programas de educação quantitativa são sugeridos como um meio de adquirir o treinamento necessário em várias operações e habilidades para se tornar um trader algorítmico de sucesso. Python é recomendado como uma ótima opção para construir algoritmos.