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Ideia para algoritmo: o fluxo de trabalho completo por trás do desenvolvimento de uma estratégia de negociação quantitativa
Ideia para algoritmo: o fluxo de trabalho completo por trás do desenvolvimento de uma estratégia de negociação quantitativa
Neste vídeo abrangente, Delaney Mackenzie fornece uma visão geral detalhada do fluxo de trabalho seguido por quant traders ao desenvolver uma estratégia de negociação. O palestrante enfatiza o papel crucial de começar com uma hipótese e alavancar dados históricos para fazer previsões informadas sobre o futuro. O processo envolve refinamento e exploração contínuos de um modelo de negociação para garantir sua correlação histórica com retornos futuros, mantendo a independência de outros modelos.
Um dos principais objetivos é projetar um portfólio que maximize os retornos esperados, respeitando várias restrições de risco. Para conseguir isso, o palestrante destaca a importância de testar o modelo com um pequeno capital antes de implantá-lo ao vivo e dimensioná-lo. Além disso, é altamente recomendável incorporar fontes de dados alternativas e empregar técnicas de gerenciamento de risco.
O vídeo investiga os dois estágios de backtesting no desenvolvimento da estratégia de negociação. Em primeiro lugar, desenhando um portfólio e estabelecendo regras de execução e, em segundo lugar, implementando o próprio processo de backtesting. O palestrante ressalta a importância de construir um portfólio com restrição de risco que preserve a integridade das previsões do modelo e aconselha passar para o próximo estágio somente quando o modelo superar consistentemente as oportunidades alternativas de investimento. Além disso, o palestrante incentiva a exploração de novas possibilidades em vez de confiar em versões reformuladas de modelos existentes.
Delaney Mackenzie explica a fase inicial do desenvolvimento de uma estratégia de negociação, que envolve a formulação de uma hipótese econômica para orientar a seleção e o tempo de ativos. A área de finanças visa transformar ideias em resultados lucrativos, prevendo de forma inteligente o futuro com base em hipóteses. Cada decisão tomada na negociação representa essencialmente uma aposta nas mudanças futuras do mercado, destacando o papel crítico de alavancar informações passadas para fazer previsões inteligentes.
O palestrante fornece informações sobre o fluxo de trabalho do desenvolvimento de uma estratégia de negociação quantitativa. O processo começa com a formulação de uma hipótese e sua exploração usando dados de amostra. A comparação da hipótese com os modelos existentes é essencial para o refinamento e, uma vez que o novo modelo demonstre valor, é aconselhável combiná-lo com outros submodelos para aumentar o poder preditivo. O palestrante enfatiza que hipóteses e modelos não existem isoladamente, e um modelo agregado que incorpore múltiplas fontes de informação tende a render melhor desempenho. Além disso, é importante testar o modelo em novos dados para garantir sua validade.
O palestrante enfatiza a importância de testar um modelo em dados não vistos para evitar overfitting durante a fase de desenvolvimento. Eles observam que, embora o backtest de uma estratégia completa seja comumente empregado, é crucial reconhecer que a maior parte do tempo é gasta no desenvolvimento de modelos e preditores, em vez de na construção de portfólios. Portanto, o palestrante ressalta a importância da construção e execução do portfólio, incluindo fatores como taxas de transação, antes de realizar o backtesting para garantir a viabilidade do portfólio em condições reais de mercado. Além disso, o palestrante destaca que o objetivo do backtesting não é apenas avaliar o desempenho preditivo do modelo, mas também avaliar se o portfólio desenhado com base nas previsões do modelo pode resistir às condições do mundo real. Por fim, o palestrante enfatiza a importância de testar o modelo com um pequeno capital antes de aumentá-lo para garantir a implantação efetiva do capital.
O refinamento e a exploração de um modelo de negociação para estabelecer sua correlação histórica com retornos futuros e independência de outros modelos são discutidos pelo palestrante. Este processo é seguido pela construção de um portfólio dentro das restrições de risco definidas. O palestrante enfatiza a importância de garantir que a execução do modelo não distorça o sinal e diminua sua correlação com retornos futuros. Um exemplo de notebook é fornecido para destacar a adição gradual de restrições, permitindo a avaliação do desempenho do modelo sob diferentes condições de risco. Esta seção ressalta a importância de testes e refinamentos completos para garantir a robustez e a eficácia de um modelo de negociação na geração de retornos.
O processo de criação de um portfólio que maximiza os retornos esperados enquanto satisfaz várias restrições de risco é explicado pelo palestrante. Inicialmente, uma estratégia de otimização ingênua é empregada, com foco na maximização do retorno esperado, investindo todo o capital em uma única ação, seguida da introdução de restrições para limitar os valores de investimento. Posteriormente, são adicionadas restrições de concentração de posição, restringindo o investimento em qualquer coisa a uma determinada porcentagem do portfólio. A estratégia do portfólio é ainda mais refinada pela incorporação de restrições de exposição do setor. O palestrante destaca que otimizar um portfólio considerando as restrições de risco pode introduzir complexidade, pois os pesos na estratégia final podem diferir das previsões futuras do modelo. É crucial entender como as restrições de risco influenciam as previsões de modelagem e seu impacto na construção do portfólio.
O palestrante apresenta o conceito de usar linhas alfa, um software de código aberto desenvolvido pela Quantopian, para avaliar a correlação entre os retornos de um modelo e os retornos futuros. As linhas alfa permitem codificar qualquer modelo, independentemente do tamanho do universo para o qual prevê, em um modelo de fator. Ao calcular a correlação entre as previsões do modelo no dia T e os retornos de todos os ativos previstos no dia T+1, as linhas alfa ajudam a determinar se o modelo exibe uma correlação consistentemente positiva com os retornos futuros. No entanto, o palestrante observa que os dados reais nem sempre exibem padrões de correlação ideais.
Discute-se a importância de comparar um novo modelo com modelos existentes, com foco no exame dos retornos de uma carteira ponderada pelo fator e rebalanceada de acordo com um período especificado. O palestrante sugere executar uma análise de regressão linear, usando os retornos ponderados pelo portfólio do novo modelo como variável dependente e os retornos ponderados pelo portfólio dos modelos existentes como variáveis independentes. Essa análise ajuda a avaliar a dependência entre o novo modelo e os existentes, fornecendo informações sobre a potencial geração alfa. O palestrante enfatiza a importância da gestão e diversificação de risco, que pode ser alcançada restringindo cada componente individualmente ou calculando a média de vários componentes de risco para alcançar a diversificação de risco, dependendo da estratégia de investimento.
O palestrante explica a distinção entre os dois estágios de backtesting no desenvolvimento da estratégia de negociação. A primeira etapa envolve o desenho de um portfólio e a determinação das regras de execução, enquanto a segunda etapa envolve a realização de backtesting para avaliar a correlação entre as previsões do modelo e os preços futuros. Construir um portfólio com restrição de risco que incorpore efetivamente as previsões do modelo sem comprometer sua integridade é crucial. O palestrante aconselha os investidores a prosseguir para o próximo estágio somente quando seus backtests fornecerem consistentemente evidências substanciais da superioridade do modelo sobre oportunidades alternativas de investimento. Além disso, o palestrante adverte contra confiar em versões reformuladas de modelos existentes e incentiva uma exploração rigorosa de novas abordagens.
O fluxo de trabalho completo do desenvolvimento de uma estratégia de negociação quantitativa é discutido pelo palestrante. O processo começa com a geração de uma ideia, que pode resultar da compreensão do mundo, da análise de dados ou da identificação de áreas em que o entendimento predominante difere. Depois que o modelo é desenvolvido, testado e refinado, ele é comparado com os modelos existentes para determinar sua singularidade e potencial para gerar um novo alfa. A próxima etapa envolve a realização de testes fora da amostra, a construção de um portfólio e a execução de simulações de otimização com restrição de risco. Finalmente, a estratégia é negociada em papel ou testada usando uma pequena quantia de capital antes de escalar. O palestrante enfatiza que confiar apenas em dados de precificação raramente fornece informações suficientes para gerar ideias inovadoras, e incorporar fontes de dados alternativas é crucial para obter novos insights.
O palestrante ressalta a importância de utilizar dados alternativos para gerar alfa, em vez de depender apenas de preços e dados fundamentais para velocidade e conveniência. Eles também enfatizam a necessidade de diferenciar entre alfa e beta barato, já que tudo o que é considerado em um modelo de risco é considerado o último. As limitações da validação cruzada k-fold na redução do overfitting são discutidas, com o palestrante recomendando o verdadeiro teste fora da amostra como uma abordagem mais confiável. Por fim, o palestrante destaca a importância de ter insights sobre a escolha do conjunto de dados para prever o futuro e explorar abordagens diferentes dos métodos convencionais.
Em resumo, o vídeo de Delaney Mackenzie fornece uma visão geral abrangente do fluxo de trabalho seguido por quant traders ao desenvolver uma estratégia de negociação. Ele enfatiza a importância de começar com uma hipótese, refinar e explorar o modelo de negociação, testá-lo em novos dados, construir um portfólio com restrição de risco e realizar backtesting completo. O palestrante destaca a importância de utilizar dados alternativos, comparando o modelo com modelos existentes e incorporando técnicas de gerenciamento de risco. Eles enfatizam a necessidade de garantir que as previsões do modelo sejam historicamente correlacionadas com retornos futuros e independentes de outros modelos. O palestrante também enfatiza a importância de testar o modelo com uma pequena quantia de capital antes de expandir para a implantação no mundo real.
Além disso, o palestrante investiga as complexidades do design de portfólio e as regras de execução. Eles discutem o processo de construção de um portfólio com restrição de risco que maximiza os retornos esperados enquanto satisfaz diferentes restrições de risco. O palestrante destaca a adição gradual de restrições como concentração de posições e exposições setoriais para avaliar o desempenho do modelo em vários cenários de risco. Eles enfatizam que a otimização do portfólio envolve fazer trade-offs entre maximizar retornos e gerenciar riscos.
O palestrante apresenta o conceito de linhas alfa e seu papel na avaliação da correlação entre os retornos de um modelo e os retornos futuros. Eles explicam como as linhas alfa permitem a codificação de qualquer modelo em um modelo de fator, permitindo a avaliação das previsões do modelo em relação aos retornos futuros. O palestrante reconhece que os dados do mundo real nem sempre exibem correlações positivas consistentes, ressaltando a importância de entender as limitações da análise de correlação.
A comparação do novo modelo com os modelos existentes é enfatizada como uma etapa crucial na avaliação de sua eficácia. O palestrante sugere o uso da análise de regressão linear para avaliar a dependência entre os retornos ponderados pelo portfólio do novo modelo e os dos modelos existentes. Essa comparação ajuda a determinar a exclusividade do modelo e seu potencial para gerar alfa. O palestrante também destaca a importância da gestão de risco e da diversificação na construção do portfólio, seja por meio da restrição de componentes individuais ou da diversificação do risco em vários ativos.
O palestrante destaca ainda os dois estágios de backtesting no desenvolvimento da estratégia de negociação. A primeira etapa envolve o desenho de um portfólio e regras de execução, enquanto a segunda etapa envolve a realização de backtests para avaliar as previsões do modelo em relação aos preços futuros. É crucial construir um portfólio com restrição de risco que incorpore as previsões do modelo sem comprometer sua integridade. O palestrante aconselha os investidores a passarem para o segundo estágio apenas quando houver evidências consistentes da superioridade do modelo sobre oportunidades alternativas de investimento. Eles alertam contra a dependência de versões reformuladas de modelos existentes e incentivam a exploração de novas abordagens.
Por fim, o palestrante descreve todo o fluxo de trabalho do desenvolvimento de uma estratégia de negociação quantitativa. Começa com a geração de uma ideia e progride por meio de testes, refinamento e comparação do modelo com os existentes. A estratégia é então submetida a testes fora da amostra, construção de portfólio e otimização com restrição de risco. Antes de escalar, a estratégia é negociada em papel ou testada usando uma pequena quantia de capital. O palestrante ressalta a importância de incorporar fontes alternativas de dados para obter novos insights e enfatiza a necessidade de diferenciar entre alfa e beta barato. Eles recomendam testes fora da amostra verdadeiros para mitigar o overfitting e enfatizam a importância de entender a escolha do conjunto de dados para prever o futuro.
Em conclusão, o vídeo de Delaney Mackenzie fornece uma compreensão abrangente do fluxo de trabalho seguido por quants no desenvolvimento de uma estratégia de negociação. Ele enfatiza a importância do desenvolvimento de hipóteses, refinamento do modelo, teste de novos dados, gerenciamento de riscos e backtesting completo. O palestrante incentiva o uso de fontes alternativas de dados, a comparação com modelos existentes e a exploração de novas abordagens. Ao seguir esse fluxo de trabalho, os comerciantes quant podem aumentar a eficácia e a robustez de suas estratégias de negociação.
Análise Quantitativa de Mercado Utilizando Planilhas Excel! Análise S&P 500 e ideias de negociação
Análise Quantitativa de Mercado Utilizando Planilhas Excel! Análise S&P 500 e ideias de negociação
O vídeo aprofunda o uso de planilhas do Excel para análises quantitativas de mercado, com foco no S&P 500 como exemplo ilustrativo. Julie Marchesi demonstra a criação de uma pasta de trabalho de correlação no Excel, utilizando caixas amarelas como entradas para selecionar o índice de correlação de 74 grupos e um período de retrospectiva de 40 dias. O teste de correlação compara os últimos 40 dias com todos os outros períodos do conjunto de dados, identificando a correlação mais alta. Para validar a correlação, um segundo mercado é usado para confirmar as descobertas e eliminar pontos de dados não confiáveis. O gráfico de índice de correlação rastreia visualmente as mudanças na correlação ao longo do tempo.
O palestrante explica o processo de utilização de planilhas do Excel para análise quantitativa de mercado, destacando especificamente a aplicação ao S&P 500. Eles mostram várias linhas em um gráfico representando o período de retrospectiva e o índice de correlação. Ao analisar essas linhas, o palestrante deriva seu viés para o mercado e faz previsões sobre as tendências futuras. Eles também apresentam um gráfico exibindo a variação percentual média em um período de tempo específico e enfatizam a importância de se concentrar em índices de correlação significativos. O palestrante conclui demonstrando como essa análise pode ser aplicada ao estado atual do mercado S&P 500, enfatizando sua utilidade potencial para a tomada de decisões comerciais informadas.
Examinar diferentes mercados em busca de confirmação ou sinais conflitantes em relação à análise do S&P 500 é o foco da seção subsequente. O palestrante destaca que, embora o petróleo confirme uma forte tendência de alta no mercado e sugira o potencial para mais atividades de alta, o euro e o euro iene exibem atividade de baixa ou negativa nos últimos 20 dias. O ouro, no entanto, não fornece confirmação significativa. Com base na ação recente do mercado, o palestrante sugere um viés negativo no futuro, mas adverte contra a venda a descoberto e recomenda aguardar a confirmação antes de fazer movimentos significativos. No geral, o palestrante conclui que há uma vantagem de alta no mercado, mas é aconselhável ter cautela no curto prazo.
O palestrante discute as conclusões tiradas do teste de correlação em diferentes mercados na seção subsequente. Eles observam a possibilidade de alguma instabilidade no mercado S&P 500 nos próximos cinco dias. Embora a análise histórica indique uma vantagem de alta de longo prazo no S&P 500, o palestrante enfatiza a importância de observar uma atividade neutra no mercado antes de executar qualquer negociação. Eles sugerem combinar análise quantitativa com análise sentimental para obter uma melhor compreensão do mercado e destacar a utilidade das planilhas do Excel na visualização de dados de várias maneiras. O vídeo termina incentivando os espectadores a explorar esse tipo de abordagem de negociação e visitar o site do palestrante para obter mais informações sobre seu diário e negociações ao vivo.
Construindo estratégias de capital quantitativo em Python
Construindo estratégias de capital quantitativo em Python
O vídeo fornece uma exploração aprofundada da construção de estratégias quantitativas de ações usando Python e a plataforma de negociação algorítmica Quantopian como um excelente exemplo. O palestrante começa apresentando a si mesmo e sua experiência em análise de dados e finanças quantitativas. Eles explicam que o Quantopian é uma plataforma que permite que investidores de varejo acessem dados e utilizem backtesting para construir suas próprias estratégias quantitativas para negociar ações. Apesar do ceticismo inicial, o palestrante destaca o sucesso da Quantopian em atrair uma comunidade de cientistas quantitativos, hackers e investidores de varejo que colaboram para descobrir ideias de investimento. Eles também mencionam que, embora o Quantopian seja atualmente apoiado por capital de risco e seja pré-receita, há planos para eventualmente oferecer negociação ao vivo como um serviço pago.
O palestrante aprofunda o conceito de construção de estratégias quantitativas por meio de dados e ideias de crowdsourcing na plataforma Quantopian. Eles enfatizam que o Quantopian facilita o envio de mensagens diretas entre os usuários, promovendo conexões e compartilhamento de ideias para o desenvolvimento de algoritmos quantitativos. No entanto, o palestrante reconhece que as limitações de dados podem representar desafios para os usuários que constroem estratégias, pois eles podem não ter acesso a todos os dados de precificação necessários. Além disso, eles observam que o foco da Quantopian é exclusivamente em ações e pode não ser adequado para estratégias de negociação de alta frequência ou sensíveis à latência.
As limitações da plataforma de negociação são discutidas em detalhes. O palestrante enfatiza que o Quantopian não foi projetado para estratégias de baixa latência, como escalpelamento ou criação de mercado. Eles mencionam que a fonte de dados de precificação determina o universo de títulos, que atualmente consiste em apenas alguns milhares de ações domésticas. O palestrante aborda brevemente o modelo básico de derrapagem de código aberto disponível no GitHub. Embora a inclusão de opções e futuros seja uma possibilidade para o futuro, o foco principal continua sendo fornecer estratégias lucrativas e garantir transparência nas estatísticas de lucratividade. O palestrante categoriza cinco estratégias quantitativas básicas implementadas por usuários comuns do Python na plataforma, incluindo reversão à média, momento, intervalo noturno, volatilidade e emparelhamento.
Várias estratégias quant são exploradas, concentrando-se especificamente na interação e ajuste de reversão média e momento. O palestrante destaca estratégias populares, como avaliação e sazonalidade, com dados para essas estratégias acessíveis por meio de fontes como Yahoo Finance ou Google Finance. Eles advertem contra as armadilhas comuns na negociação de pares, como a mineração cega de dados para encontrar títulos não relacionados. Ressalta-se a importância de identificar títulos atrelados ao mesmo valor e observar a distribuição do spread entre os dois ativos. O objetivo é capitalizar com a reversão do spread entre as ações.
As estratégias de negociação de pares e negociação de impulso são discutidas mais adiante, e o palestrante fornece um exemplo de backtesting de uma estratégia de negociação de pares usando Python. A negociação de pares envolve negociar o spread entre duas ações e acarreta riscos, como possíveis reversões. A negociação de impulso, por outro lado, envolve a classificação de ações com base em sua valorização de preço anterior. Embora os dados não possam ser baixados diretamente da plataforma, os usuários podem executar backtests e negociar ao vivo em um universo limitado de aproximadamente 100 ações devido a restrições de largura de banda.
O conceito de avaliação como uma estratégia quantitativa de patrimônio é explorado, exigindo uma análise sistemática do índice fundamental para identificar ações subavaliadas e supervalorizadas. No entanto, a implementação de tais estratégias requer extensa cobertura de dados e uma compreensão da normalização de dados, alinhamento de calendário e manipulação associada. O palestrante sugere implementar essas estratégias usando o método fetcher, que permite aos usuários obter dados CSV da internet. O palestrante também aborda o sentimento como uma estratégia quantitativa de ações, envolvendo a análise do sentimento do mercado e seu impacto nos preços das ações. No entanto, eles alertam que a implementação dessa estratégia requer uma sólida compreensão da análise, normalização e manipulação de dados.
O uso de ações vendidas como um indicador de sentimento em estratégias de ações quantitativas é discutido. A venda a descoberto de ações é reconhecida como difícil e arriscada, apenas com indivíduos experientes dispostos a se envolver nisso. No entanto, dados publicamente disponíveis sobre os níveis de juros curtos, que podem ser obtidos na NASDAQ, podem ser úteis para essa finalidade. O palestrante destaca o risco de restrições de liquidez decorrentes de short squeezes e sugere o uso de um sinal baseado em volatilidade para identificar ações fortemente vendidas, mas menos arriscadas. Eles propõem um algoritmo que classifica as ações com base no sinal "dias para cobrir", representando o número de dias que os vendedores a descoberto levariam para liberar suas posições com base no volume médio diário de negociação. A estratégia envolve comprar as ações menos vendidas e vender as mais vendidas.
O palestrante passa a discutir as etapas intermediárias do processo e o código aberto de algoritmos. Eles reconhecem os desafios de acessar dados valiosos como taxas de empréstimo de corretoras e as limitações de seus modelos de derrapagem. O palestrante aborda questões sobre os tipos de pedidos disponíveis e o sistema de feedback para adicionar mais recursos. Além disso, eles mencionam brevemente o uso da sazonalidade no comércio e sua popularidade online.
É apresentada uma estratégia de equidade quantitativa simples adequada para iniciantes. Usar a sazonalidade para cronometrar o mercado, por exemplo, vender ações em maio e investir em títulos, depois recomprar no mercado de ações em outubro, é destacado como uma regra sistemática direta que permite uma fácil análise de desempenho ao longo do tempo. O palestrante fornece uma análise dos 25 principais algoritmos de patrimônio quantitativo compartilhados na plataforma Quantopian, com base no número de respostas, visualizações e clones. Notavelmente, um artigo sobre o uso de termos de pesquisa do Google para prever os movimentos do mercado, embora considerado superajustado, ganhou atenção significativa nos fóruns. O palestrante também observa que estratégias com siglas longas e complexas envolvendo conceitos matemáticos avançados tendem a atrair mais interesse, apesar da eficácia de estratégias mais simples.
A importância da confiança e segurança na plataforma é enfatizada. O palestrante reconhece a necessidade de construir confiança com os usuários para incentivá-los a fazer upload de seus algoritmos para testes em relação ao mercado. Eles garantem que as medidas de segurança são levadas a sério. Embora os dados de desempenho agregados ao vivo ainda não estejam disponíveis, o palestrante menciona que cerca de mil algoritmos estão sendo executados em simulação. Os benefícios potenciais de uma rede social para quants são discutidos, com o reconhecimento de que pode não impactar diretamente a lucratividade do algoritmo individual. No entanto, existe um desejo dentro da comunidade financeira quantitativa de se conectar, trocar ideias e obter insights de outras pessoas. O valor do Quantopian como um ambiente de aprendizado é destacado, onde as pessoas podem aprender tanto com os sucessos quanto com os erros em um ambiente livre de riscos.
O palestrante explora a popularidade de várias classificações de estratégias de investimento dentro da plataforma. Eles observam que as estratégias de impulso e reversão à média são atualmente as mais populares. Eles expressam entusiasmo com o potencial da plataforma para oferecer conteúdo mais acessível para investidores de varejo. Uma demonstração do backtester da plataforma em Python é fornecida, mostrando o método de inicialização e o método de manipulação de dados, que são executados uma vez por dia ou uma vez por minuto durante a negociação ao vivo. As configurações da interface do usuário permitem especificar datas de backtest, capital inicial e frequência de backtesting. O tópico da comunidade inclui uma função de pesquisa para localizar e utilizar algoritmos criados por outros membros.
Na seção final, o palestrante apresenta seu painel de negociação ao vivo, implantando um algoritmo básico que compra um portfólio ponderado de nove ETFs do setor contra sua conta Interactive Brokers. O painel exibe uma curva de patrimônio de desempenho conectada a um benchmark em vermelho, posições atuais e pedidos e preenchimentos. O palestrante menciona a capacidade de registrar informações para o código-fonte implantado. A referência utilizada são os retornos do SPI, já que atualmente não é oferecido selecionar uma ampla gama de ações de maneira imparcial. Em vez disso, eles fornecem um universo de volume diário em dólares que é atualizado trimestralmente.
O que fazer e o que não fazer no Quant Trading
O que fazer e o que não fazer no Quant Trading
Dr. Ernie Chan, uma figura proeminente no comércio quantitativo, discute os desafios e fornece conselhos valiosos para os comerciantes neste campo. Ele destaca a crescente dificuldade do comércio quantitativo, conforme observado por especialistas do setor, e o baixo desempenho de muitos fundos de aprendizado de máquina. Para ter sucesso, os traders devem aprimorar suas habilidades e aprender lições importantes. Com base em experiências pessoais, o Dr. Chan compartilha o que os traders devem evitar fazer e oferece orientação para o sucesso a longo prazo.
Um dos principais alertas que o Dr. Chan enfatiza é a tentação de alavancar demais, especialmente durante períodos de forte desempenho da estratégia. Embora a fórmula de Kelly seja frequentemente usada para gerenciamento de risco, ele adverte que ela pode levar a expectativas excessivamente otimistas e é sensível a períodos amostrais. Em vez disso, ele sugere o uso da volatilidade como uma medida mais previsível para determinar a alavancagem. Ao visar a volatilidade esperada de uma estratégia, os traders podem determinar os níveis de alavancagem apropriados, concentrando-se no risco em vez de apenas nos retornos previstos.
O Dr. Chan fornece dois conselhos essenciais para o comércio quantitativo. Primeiro, ele enfatiza a importância de considerar o risco negativo de uma estratégia (ou seja, quanto pode ser perdido) em vez de se fixar em ganhos potenciais, que são imprevisíveis. Em segundo lugar, ele adverte contra o uso do desempenho de curto prazo como única base para selecionar gerentes ou determinar alavancagem. Em vez disso, ele aconselha procurar históricos mais longos e utilizar o desempenho de curto prazo para fins de gerenciamento de risco e realocação gradual. Além disso, ele incentiva os comerciantes a adotar uma mentalidade voltada para os negócios, reinvestindo os lucros na infraestrutura de seus negócios comerciais, em vez de se entregar a luxos pessoais.
Investir na infra-estrutura do negócio comercial é um tópico enfatizado pelo Dr. Chan. Ele sugere priorizar investimentos em dados de alta qualidade, máquinas mais rápidas e pessoal qualificado. Dados de qualidade são cruciais para garantir resultados precisos de backtesting, enquanto máquinas mais rápidas aumentam a produtividade da pesquisa. A contratação de pessoal com as habilidades necessárias fortalece ainda mais as capacidades do negócio. O Dr. Chan enfatiza os benefícios de longo prazo desses investimentos, tratando a negociação como um empreendimento comercial sério.
Para melhorar a produtividade da pesquisa, o Dr. Chan destaca a importância de investir em máquinas multi-core e software de computação paralela adequado. Esse investimento pode aumentar significativamente a produtividade em cinco a dez vezes. Ele também recomenda focar na vantagem comparativa de cada um e complementar quaisquer deficiências fazendo parceria com indivíduos que possuam habilidades complementares, como codificação, estratégia, marketing ou operações.
O Dr. Chan defende uma abordagem colaborativa para o comércio quantitativo. Ele destaca que a colaboração pode ocorrer de várias formas, inclusive grupos virtuais de negociação formados por universitários. Compartilhar ideias e ensinar outras pessoas sobre estratégias pode levar a um feedback valioso e melhorar o desempenho geral. Embora seja importante proteger a vantagem competitiva de alguém, compartilhar ideias comerciais básicas pode levar a um influxo líquido de conhecimento e insights.
Além disso, o Dr. Chan aconselha os iniciantes a começar com estratégias de negociação simples baseadas em sólidas justificativas intuitivas. Ele enfatiza o valor de eliminar negociações ruins em vez de buscar apenas as mais lucrativas. Saber quando não negociar e quando não aplicar certas ideias contribui para o sucesso a longo prazo. Ele também incentiva o aprendizado contínuo e a melhoria nas estratégias de negociação.
Durante uma sessão de perguntas e respostas, o Dr. Chan compartilha ideias sobre a construção de derivativos financeiros, recomenda o uso do Python como ponto de partida no campo e discute estratégias eficazes, como negociação de impulso e paridade de risco. Ele enfatiza a necessidade de uma melhor gestão de riscos para sustentar uma estratégia mesmo quando os retornos diminuem.
Em resumo, o Dr. Ernie Chan fornece conselhos valiosos para traders quantitativos. Ele adverte contra a alavancagem excessiva e a confiança no desempenho de curto prazo, enfatizando a importância de considerar o risco de queda e focar em históricos mais longos. Ele enfatiza o investimento em infraestrutura de negócios, incluindo dados, máquinas e pessoal. A colaboração, começando com estratégias simples, e o aprendizado contínuo são essenciais para o sucesso a longo prazo.
Finanças Quantitativas | Classificação de estratégias de negociação quantitativa por Radovan Vojtko
Finanças Quantitativas | Classificação de estratégias de negociação quantitativa por Radovan Vojtko
Radovan Vojtko, CEO da Quantpedia, fornece informações valiosas sobre o processo de seleção de estratégias de negociação quantitativa para seu banco de dados. Ele enfatiza a importância de alavancar a pesquisa acadêmica para descobrir estratégias confiáveis e implementáveis que podem ser usadas pelos traders. Apesar dos equívocos comuns, Vojtko destaca que ainda há muitas ideias comerciais em trabalhos acadêmicos que têm potencial.
Vojtko explica que a classe de ativos mais popular para estratégias de negociação são as ações, seguidas por commodities, moedas, títulos e imóveis. Essas classes de ativos oferecem uma ampla gama de oportunidades para implementar estratégias quantitativas. Ele categoriza estratégias quant em várias classificações, incluindo tempo, arbitragem e impulso, entre outros.
Um aspecto fundamental que Vojtko enfatiza é a existência de pontos cegos na pesquisa acadêmica, particularmente em classes de ativos menos cobertas, como títulos e commodities. Esses pontos cegos apresentam oportunidades para descobrir novas fontes de alfa, e os comerciantes podem capitalizá-los. Para combater problemas como P-hacking e replicação, Vojtko recomenda testes rigorosos e o uso de técnicas anônimas de impulso.
Ao contrário da crença de que as estratégias de negociação publicadas não funcionam mais, Vojtko afirma que algumas estratégias continuam a produzir resultados positivos mesmo depois de serem publicadas, com mais de 40% do alfa remanescente após cinco anos. Para selecionar as estratégias mais promissoras, ele sugere a realização de testes fora da amostra, aumentando o ponto de corte para significância estatística, construindo um banco de dados abrangente de estratégias e escolhendo aquelas com melhor desempenho.
Vojtko discute ainda estratégias de negociação específicas, como abordagens de reversão média em negociação de futuros de commodities e estratégias de risco de anúncio de pré-ganhos. Ele enfatiza a importância do decaimento alfa e os desafios impostos pelo P-hacking e mineração de dados. É crucial testar e validar rigorosamente as estratégias antes da implementação.
Abordando o equívoco de que as estratégias de negociação quantitativa perdem eficácia depois de publicadas, Vojtko cita pesquisas que mostram que as estratégias ainda podem ter um bom desempenho ao longo do tempo. Ele aconselha os comerciantes a evitar a dragagem de dados e ressalta a necessidade de testes e validações completos.
Em termos de replicação em pesquisas acadêmicas, Vojtko sugere aumentar o ponto de corte para significância estatística e empregar testes fora da amostra para comparar portfólios com base em dados publicados. Essa abordagem garante uma replicação mais precisa e permite a identificação de estratégias vencedoras.
Para ampliar o pool de estratégias lucrativas, Vojtko recomenda construir um banco de dados com uma ampla gama de estratégias e selecionar aquelas com melhor desempenho. Ele também fornece recursos para encontrar estratégias de negociação quantitativas, como a Social Science Network e a Quantpedia.
Em relação às linguagens de programação para finanças quantitativas, Vojtko menciona a disponibilidade de várias opções e aconselha a escolha de uma linguagem com a qual se sinta confortável. Python é uma linguagem preferida, mas outras opções como Tradestation, Ninjatrader ou Ami Broker também podem ser eficazes. A Vojtko enfatiza a necessidade de mesclar habilidades financeiras e tecnológicas para negociações algorítmicas bem-sucedidas e oferece programas educacionais para desenvolver expertise em ambas as áreas.
Recorrendo aos dados para uma vantagem comercial · Dave Bergstrom, quant trader
Recorrendo aos dados para uma vantagem comercial · Dave Bergstrom, quant trader
Neste vídeo, Dave Bergstrom, um comerciante quantitativo de sucesso, compartilha sua jornada no mundo do comércio e enfatiza a importância de utilizar técnicas de análise de dados para descobrir as vantagens do mercado. Ele enfatiza a necessidade de evitar ajuste de curva e otimização excessiva, recomenda alavancar vários recursos para aprender negociação e programação e enfatiza a importância do gerenciamento de risco adequado e de ter expectativas realistas. Bergstrom também discute o declínio potencial da negociação de alta frequência e apresenta seu pacote de software, Build Alpha, que auxilia os traders a encontrar e gerar estratégias de negociação lucrativas.
Dave Bergstrom, inicialmente um operador de alta frequência, relata seu caminho desde quase cursar a faculdade de direito até se tornar um operador. Durante seus estudos de graduação, ele se aprofundou na negociação e buscou informações em plataformas como finanças, Twitter e podcasts para aprender sobre padrões de negociação e ações dinâmicas. Embora tenha experimentado sucesso inicial, Bergstrom reconhece que suas estratégias e técnicas iniciais diferem significativamente de seus métodos de negociação atuais. Ele destaca seu uso de técnicas de mineração de dados durante o desenvolvimento da estratégia e apresenta seu pacote de software, Build Alpha, que permite que os traders empreguem várias formas de análise discutidas neste episódio.
Começando com suas origens humildes, Bergstrom revela sua incursão inicial no comércio vendendo camisas e bolsas falsificadas da NFL. Posteriormente, ele financiou uma conta de negociação e se envolveu na negociação de ações com base no momento e na análise técnica, principalmente nos padrões gráficos. No entanto, ele enfrentou inconsistência e lutou para entender por que seu saldo de patrimônio sempre voltava a zero. Com mais experiência, Bergstrom percebeu que a ausência de uma abordagem sistemática prejudicava sua capacidade de obter retornos consistentes. Foi somente depois que ele se mudou para a Flórida e trabalhou como assistente comercial em uma empresa de negociação de alta frequência que ele descobriu o domínio da análise quantitativa, abrindo caminho para a consistência em seus empreendimentos comerciais.
Bergstrom discute ainda sua transição para uma função que exigia análise de dados. Para se destacar nessa posição, ele aprendeu a programar como autodidata e se concentrou na análise técnica objetiva, pois sua empresa acreditava na identificação de anomalias ou padrões nos dados que poderiam levar a negociações lucrativas. Ele explica o processo de testar e testar estratégias antes que elas possam ser empregadas, uma jornada que exigiu vários anos de tentativa e erro para alcançar um sucesso consistente. As visões de Bergstrom sobre a análise técnica evoluíram, favorecendo a análise objetiva que utiliza dados para identificar padrões em vez da análise subjetiva baseada na intuição.
A programação desempenha um papel significativo na jornada comercial de Bergstrom, que ele considera uma superpotência. Reconhecendo que o Excel era insuficiente para lidar com a grande quantidade de dados em negociações de alta frequência, ele aprendeu a programar para passar de uma função de assistente de negociação para uma função de mesa de operações. Bergstrom considera a programação um excelente investimento devido aos seus ganhos assimétricos e risco mínimo. Ele aconselha aspirantes a programadores a explorar diferentes recursos, permanecer diligentes e buscar orientação de pessoas experientes para acelerar o processo de aprendizado.
Bergstrom enfatiza a importância de buscar múltiplos recursos ao aprender a negociar e programar. Ele recomenda a utilização de plataformas como Stack Exchange para programação e incentiva o aprendizado de várias linguagens de programação, como Python, C++ e Java. Ao discutir sua abordagem comercial, Bergstrom se identifica como um minerador de dados e acredita que várias vantagens do mercado podem ser descobertas por meio da análise de dados. Embora alguns percebam a mineração de dados como propensa ao overfitting, ele argumenta que pode ser uma ferramenta valiosa quando são tomadas medidas para evitar o overfitting e a otimização excessiva.
Bergstrom esclarece como ele descobre vantagens comerciais por meio da mineração de dados e emprega uma função de adequação que busca estratégias lucrativas com base em critérios específicos. Ele destaca a importância de evitar o ajuste de curva empregando técnicas como manter um número mínimo de negociações e utilizar a validação cruzada. Ele explica que uma vantagem se refere a algo com uma expectativa positiva, que pode ser identificada por meio da análise de dados. Em última análise, ele busca estratégias lucrativas, mesmo que não sejam baseadas em hipóteses pré-existentes, mas deposita mais confiança em estratégias que se alinham ao raciocínio lógico.
Ter um número significativo de negociações é crucial ao testar uma estratégia, de acordo com Bergstrom. Ele enfatiza os riscos do ajuste de curva e desaconselha a otimização de parâmetros com períodos de retrospectiva. Em vez disso, ele prefere usar métricas não paramétricas, como medidas de contagem. Além disso, Bergstrom ressalta a importância dos regimes de mercado, bem como o volume e a volatilidade, na compreensão do comportamento do mercado. Ele menciona um gráfico poderoso que compartilhou no Twitter que ilustra a importância de definir expectativas realistas e empregar a análise de Monte Carlo para evitar subalocar fundos a um sistema de negociação.
As expectativas realistas na negociação são exploradas ainda mais, pois Bergstrom enfatiza que, mesmo que um backtest mostre uma estratégia lucrativa, é crucial entender que os resultados da vida real podem diferir. Ferramentas como simulações de Monte Carlo e testes de variância auxiliam os traders na criação de uma distribuição de resultados possíveis e no estabelecimento de expectativas realistas para negociações futuras. Bergstrom apresenta suas três leis de negociação, com a primeira lei favorecendo as relações risco-recompensa assimétricas. Isso significa que ele prefere uma porcentagem de vitórias menor, mas um pagamento maior, ao invés do contrário.
O gerenciamento de risco adequado ocupa o centro da filosofia de negociação da Bergstrom, particularmente no que diz respeito ao tamanho da aposta. Ele explica que não é benéfico para um trader ter uma negociação com tamanho significativamente maior do que outras dentro do mesmo padrão ou sistema. Bergstrom adverte contra o investimento excessivo em negociações "emocionantes", pois isso evita que as probabilidades matemáticas sejam executadas em um grande número de negociações, o que é necessário para que a lei dos grandes números entre em vigor. Ele sugere que negociar de maneira mais conservadora e consistente em um número significativo de negociações garante que a vantagem positiva se manifeste. Embora as negociações intradiárias e de alta frequência se alinhem melhor com a lei dos grandes números, Bergstrom acredita que os prazos diários também podem ser eficazes se o teste de variância for satisfatório.
Bergstrom investiga a importância da robustez da estratégia em todos os mercados. Embora reconheça o valor de criar estratégias que funcionem em vários mercados, ele tende a evitar aquelas que geram negociações insuficientes. Em relação aos custos de transação e buscando maiores lucros em cada negociação, Bergstrom acredita que uma abordagem equilibrada é possível. A estratégia não deve ser sobrecarregada com custos de transação excessivos, mas, ao mesmo tempo, não deve ser projetada para gerar um número excessivo de transações. Mudando de marcha, Bergstrom aborda os equívocos comuns em torno do comércio de alta frequência (HFT), afirmando que muitas vezes foi injustamente difamado devido a pessoas que procuram um bode expiatório. Ele acredita firmemente que o HFT é benéfico e não tem intenções predatórias.
Por fim, Bergstrom discute o declínio potencial das negociações de alta frequência, que ele atribui ao aumento da concorrência e à exposição de estratégias. O debate gira em torno de se o declínio se deve a um mercado supersaturado ou às políticas monetárias implementadas pelos bancos centrais, que não suportam o mercado bilateral necessário para negociações de alta frequência. Bergstrom apresenta seu pacote de software, Build Alpha, que capacita os usuários a selecionar sinais e pesquisar diferentes estratégias com base em critérios de saída e uma função de adequação. O software identifica as melhores estratégias e gera código negociável para cada uma delas, possibilitando a criação de portfólios e análises minuciosas. Os interessados podem visitar o site buildalpha.com ou entrar em contato com Dave Bergstrom por e-mail em David@buildalpha.com ou no Twitter @Deeper_DB.
Concluindo, a jornada de Dave Bergstrom para se tornar um trader de sucesso mostra a importância das técnicas de análise de dados para encontrar vantagens no mercado. Sua ênfase na prevenção do ajuste de curvas, utilizando vários recursos para aprender, praticar o gerenciamento de risco adequado e manter expectativas realistas fornece informações valiosas para aspirantes a traders. Além disso, seus pensamentos sobre negociação de alta frequência e a introdução do Build Alpha demonstram seu compromisso com o avanço das estratégias de negociação e a capacitação dos traders por meio de soluções de software inovadoras.
Qual linguagem de programação para negociação quant e HFT
Qual linguagem de programação para negociação quant e HFT
Este vídeo fornece uma visão geral abrangente das linguagens de programação comumente usadas em negociação quantitativa e negociação de alta frequência (HFT). O palestrante categoriza essas linguagens em pesquisa de prototipagem e linguagens de script interpretativas, bem como linguagens compiladas herdadas, como Java, C#, C e C++. Os prós e os contras de linguagens populares para modelar ideias de negociação, incluindo Python, R, MATLAB e Microsoft Visual Studio, são discutidos em detalhes. Além disso, o vídeo destaca considerações importantes ao selecionar uma linguagem de programação, como colocalização, prototipagem econômica e suporte de corretor. Ele enfatiza a importância de usar ferramentas de produtividade e levar em consideração todo o sistema de negociação, incluindo gerenciamento de risco e gerenciamento de portfólio.
O palestrante começa categorizando as linguagens de programação em diferentes grupos com base em sua adequação para pesquisa de prototipagem e script interpretativo. No contexto da negociação quantitativa, ele aborda especificamente Python e MATLAB como escolhas populares para modelar ideias de negociação. No entanto, ele aponta o desafio das versões fragmentadas do Python (2.7 e 3.x) e destaca os problemas com a compatibilidade e o desempenho do R. O Python, por um lado, oferece inúmeras opções, que podem ser esmagadoras para os desenvolvedores e requerem treinamento adicional. Por outro lado, R tem certas limitações em termos de compatibilidade e desempenho.
Seguindo em frente, o palestrante se aprofunda em várias linguagens de programação comumente usadas em negociação quantitativa e HFT. O Python é discutido, enfatizando seus pontos fortes em termos de pacotes de dados, mas também suas desvantagens, como execução mais lenta e recursos limitados de gerenciamento de pedidos. O palestrante também cita o MATLAB 2015 e o Microsoft Visual Studio 2015, que permitem a integração do Python. Linguagens compiladas legadas como Java, C#, C e C++ são destacadas, com Java sendo recomendado como um ponto de partida adequado para iniciantes em programação. C# é elogiado por sua facilidade de compreensão e técnicas avançadas, enquanto o desempenho ideal com C# é limitado a ambientes Windows.
O vídeo explora ainda mais as linguagens de programação adequadas para negociações quantitativas e de alta frequência, incluindo Java, C/C++ e MATLAB. Java e C# são conhecidos por sua fácil integração com bancos de dados, mas podem surgir limitações devido ao impacto da coleta de lixo no desempenho. C e C++ são elogiadas como linguagens que oferecem velocidade ideal e controle de memória, mas podem ser mais complexas de aprender. O MATLAB é reconhecido como uma plataforma poderosa e versátil com várias caixas de ferramentas para aquisição de dados, análise, execução de negociação e gerenciamento de risco. Seu suporte avançado para matemática e aprendizado de máquina, juntamente com a capacidade de gerar código em C/C++ por meio do MATLAB Coder, são destacados. O palestrante também menciona a opção de incorporar MATLAB em um servidor web de alto desempenho usando MATLAB Production.
Considerações para selecionar uma linguagem de programação em negociação quantitativa e HFT são discutidas minuciosamente. O palestrante destaca a vantagem do co-location em trocas comerciais, particularmente no comércio HFT, e menciona a MathWorks como um provedor que facilita o co-location. A acessibilidade do Lab Home Edition, a partir de $ 150, é mencionada como um ambiente de prototipagem econômico. Além disso, a escolha do corretor é enfatizada como um fator crítico que influencia a seleção da linguagem de programação. A Interactive Brokers é destacada como uma corretora que suporta linguagens legadas como Java, C++ e C#. O palestrante aconselha os recém-chegados a utilizar ferramentas de produtividade e enfatiza a necessidade de considerar os aspectos mais amplos do sistema de negociação, incluindo gerenciamento de risco, avaliação e gerenciamento de portfólio.
No geral, o vídeo fornece informações valiosas sobre as diferentes linguagens de programação usadas na negociação quantitativa e HFT, seus pontos fortes e limitações e os principais fatores a serem considerados ao selecionar uma linguagem para fins comerciais. Ele ressalta a importância de entender todo o sistema de negociação e utilizar ferramentas apropriadas para operações de negociação eficientes e eficazes.
"Arbitragem estatística básica: entendendo a matemática por trás da negociação de pares" por Max Margenot
"Arbitragem estatística básica: entendendo a matemática por trás da negociação de pares" por Max Margenot
No vídeo intitulado "Basic Statistical Arbitrage: Understanding the Math Behind Pairs Trading" apresentado por Max Margenot, o conceito de arbitragem estatística é completamente explicado. Margenot descreve como a arbitragem estatística envolve a criação de negócios com base em desequilíbrios identificados por meio de análises estatísticas e um modelo de como o mercado deve se comportar. O vídeo se concentra na negociação de pares, que se baseia em conceitos estatísticos fundamentais, como estacionariedade, ordens de integração e cointegração.
Margenot começa apresentando o Quantopian, a plataforma de sua empresa que oferece estatísticas gratuitas e palestras sobre finanças para auxiliar indivíduos no desenvolvimento de algoritmos de negociação. Em seguida, ele investiga o significado de estacionaridade, ordens de integração e cointegração na negociação de pares. A estacionaridade refere-se a todas as amostras em uma série temporal sendo extraídas da mesma distribuição de probabilidade com os mesmos parâmetros, geralmente considerados como normalmente distribuídos em aplicações financeiras. O teste Dickey-Fuller aumentado é introduzido como um meio de testar a estacionaridade.
O palestrante enfatiza a incerteza associada aos dados do mundo real, destacando o potencial de falsos positivos em testes de hipóteses, principalmente ao lidar com relações sutis ou sorrateiras entre variáveis. Ele demonstra isso gerando uma relação patológica em uma série temporal que pode passar despercebida por um teste de hipótese. Margenot ressalta a importância da interpretação cautelosa dos resultados e lembra ao público que mesmo a inspeção visual de um gráfico pode não revelar as propriedades estatísticas subjacentes.
As limitações da modelagem de séries temporais e a possibilidade de falsos positivos são discutidas. Embora uma série temporal possa exibir comportamento de reversão à média, ela nem sempre indica estacionariedade. A estacionariedade representa um cenário em que uma série temporal é revertida à média e segue uma distribuição estacionária, determinística e aleatória. É introduzido o conceito de ordens de integração, onde integração de ordem zero não implica estacionariedade, mas estacionariedade implica integração de ordem zero. As somas cumulativas também são explicadas, ilustrando como múltiplas integrações de ordem zero resultam em ordens de integração mais altas.
A hipótese de retornos estacionários em finanças e a dificuldade de encontrar séries temporais estacionárias são abordadas. Os retornos são considerados normalmente distribuídos, indicando estacionariedade. A ordem integrada e a notação de diferença são usadas para testar a estacionaridade. O palestrante observa que, teoricamente, as séries de preços devem ser integradas de ordem um devido a sua relação com os retornos, que são integrados de ordem zero. Um exemplo é fornecido usando dados de preços de uma empresa.
Margenot passa a explicar o conceito de cointegração, que envolve a integração de séries temporais em formas definidas específicas para produzir uma combinação linear estacionária. Embora encontrar duas séries temporais integradas estacionárias possa ser um desafio, a cointegração pode ser valiosa ao explorar séries de preços que tenham uma base econômica razoável. O palestrante enfatiza que as apostas podem ser feitas com base no valor atual do spread estacionário, mesmo sem um modelo de tempo específico para reversão à média.
O processo de criação de dados simulados é demonstrado para ilustrar o cálculo e estimativa de spread usando regressão linear. Margenot enfatiza que os dados financeiros raramente são tão simples quanto subtrair uma variável de outra, necessitando de uma regressão linear para estimar a relação entre as variáveis. O objetivo é determinar o valor beta, que indica a composição da carteira em termos de retornos de mercado. Esta informação permite posições longas e curtas na negociação de pares. Um exemplo envolvendo um par de títulos de energia alternativa é fornecido para ilustrar o conceito.
A construção de uma regressão linear entre dois títulos potenciais para arbitragem estatística básica é explicada. Margenot recomenda encontrar dois títulos dentro do mesmo setor que exibam um relacionamento como ponto de partida para identificar possíveis relacionamentos cointegrativos, o que pode indicar oportunidades de arbitragem. Embora a estacionaridade entre dois títulos seja benéfica, o palestrante enfatiza a necessidade de negociar o maior número possível de apostas independentes diferentes, em vez de depender apenas de um par.
O cálculo de pares e negócios dentro da arbitragem estatística é baseado nos retornos logarítmicos dos pares examinados. A regressão linear entre os retornos logarítmicos, conhecida como método de Engle-Granger, é empregada para determinar se a regressão é estacionária. Uma vez estabelecido um modelo razoável do mundo, um trader pode ganhar uma vantagem por ter mais informações do que outros e fazer apostas relativamente informadas. Para negociar e atualizar ativamente o spread contínuo, é necessária uma noção contínua da média e do desvio padrão. Diferentes métodos, como médias móveis e filtros comuns, podem ser utilizados para iterar e aprimorar a estratégia de negociação.
O palestrante enfatiza que a arbitragem estatística pode ser uma estratégia unitária simples ou complexa. Envolve a identificação de estacionaridade, cointegração e relacionamentos entre pares de ações para negociar. Quanto mais informações alguém tiver em comparação com os outros, melhor poderá capitalizar esses relacionamentos. Construir um portfólio diversificado requer apostas independentes que não dependem umas das outras. A frequência do rebalanceamento depende dos pares individuais e da duração da estacionariedade observada nos dados.
O vídeo passa a discutir a simulação de negociação algorítmica com dados em tempo real. As suposições subjacentes às regressões lineares, como a heterocedasticidade, são mencionadas como fatores que podem afetar sua viabilidade. A cointegração é favorecida em relação à correlação ao modelar relacionamentos entre pares de ações, pois representa uma condição mais forte indicando estacionariedade. Os tamanhos das apostas podem ser determinados sistematicamente usando a média e o desvio padrão do spread hipotético, ao contrário das correlações, que podem não se prestar a abordagens sistemáticas.
Em resumo, o vídeo fornece uma explicação abrangente sobre arbitragem estatística e negociação de pares. Abrange conceitos essenciais, como estacionariedade, ordens de integração e cointegração. A importância da interpretação cuidadosa dos resultados estatísticos e a necessidade de apostas independentes são enfatizadas. O palestrante destaca o papel da regressão linear na estimativa de relacionamentos entre pares de ações e a importância da reversão à média na identificação de oportunidades de arbitragem. O vídeo conclui discutindo a simulação de negociação algorítmica e as considerações para a construção de um portfólio diversificado em arbitragem estatística.
Visão geral completa da programação prática em C++ para financeiro quantitativo e HFT
Visão geral completa da programação prática em C++ para financeiro quantitativo e HFT
O vídeo fornece uma visão geral abrangente do uso da programação C++ em finanças e negociação de alta frequência (HFT), oferecendo informações valiosas sobre vários aspectos desse campo. Ele começa discutindo o livro "Practical C++ Financial Programming", destacando sua importância no setor financeiro. O livro aborda tópicos essenciais, como ações de renda fixa e fornece exemplos práticos com seções de código bem estruturadas. Ele assume um nível de conforto com a programação C++ e fornece orientação sobre como aproveitar os modelos C++ de forma eficaz. O palestrante enfatiza a utilização adequada de bibliotecas STL e boost, bem como o uso de bibliotecas de código aberto, como new plot para plotagem e QT para design de interface.
Seguindo em frente, o vídeo explora o uso do QT, uma ferramenta poderosa para desenvolver interfaces de usuário em C++. Embora o QT permita a criação de interfaces gráficas sofisticadas, ele foge da metodologia C++ tradicional, e o vídeo esclarece esse aspecto. A apresentação então se aprofunda em conceitos matemáticos como álgebra linear, interpolação e integração numérica, dividindo-os em algoritmos básicos e equações para facilitar a compreensão. Algoritmos populares e técnicas de modelagem relevantes para finanças também são discutidos, com insights sobre sua implementação em C++. O vídeo enfatiza a importância das simulações de Monte Carlo para aplicações financeiras, dedicando um capítulo a este tópico crítico. Além disso, o uso de Lua e Python para estender bibliotecas financeiras é explorado, juntamente com uma visão geral das linguagens de programação mais populares para cargos de HFT.
À medida que o vídeo avança, ele destaca a integração de Python e Lua com C++ e mostra como Lua pode ser usada de forma eficaz com Redis, aproveitando sua capacidade de incorporação em um aplicativo C++. Várias técnicas C++ também são abordadas, incluindo multi-threading usando Plaza e a utilização de recursos C++ 11 e 14. O vídeo serve como um excelente recurso introdutório para indivíduos que se aventuram na programação C++, abordando alguns dos desafios de gerenciamento de memória associados à linguagem. Ele fornece um roteiro abrangente para aprender programação C++, abrangendo uma ampla gama de opções e técnicas disponíveis para os usuários.
No final, o palestrante compartilha uma crítica positiva de um livro publicado recentemente sobre programação C++ para aplicativos financeiros e de negociação de alta frequência. Este livro aborda especificamente os novos recursos introduzidos no C++ 17 que abordam problemas de hardware de baixo nível, tornando-o um recurso inestimável para os interessados neste campo especializado. Embora o palestrante reconheça não ter nenhuma afiliação com o livro, ele o recomenda enfaticamente como uma valiosa adição aos recursos existentes neste domínio.
Noções básicas de negociação algorítmica: exemplos e tutorial
Noções básicas de negociação algorítmica: exemplos e tutorial
Este vídeo fornece uma visão geral abrangente da negociação algorítmica, abrangendo vários aspectos, como estilos de negociação, mercados e sistemas. O palestrante começa explicando os fundamentos da negociação algorítmica, enfatizando o uso da análise técnica com base na ação do preço, volume e indicadores matemáticos. É destacado que a negociação algorítmica envolve a execução de negociações e back-testing de algoritmos usando computadores, distinguindo-a da análise técnica tradicional.
Diferentes tipos de negociação quantitativa/algorítmica são introduzidos, incluindo negociação de alta frequência, arbitragem estatística e negociação de tendência/reversão à média/momentum. O palestrante se concentra especificamente em swing e day trading no mercado futuro. A arbitragem estatística envolve a capitalização das diferenças de preços ao comprar e vender simultaneamente um ativo, enquanto a negociação de tendência/reversão à média/momentum utiliza computadores para executar negociações direcionais com fins lucrativos. Para ilustrar esses conceitos, um exemplo de programa de negociação algorítmica é demonstrado usando o software TradeStation. O programa é projetado para comprar em um dia de baixa com uma vela vermelha e vender no próximo dia positivo, incorporando uma meta de dólar e stop. O palestrante mostra a integração deste programa algorítmico em um gráfico do S&P 500 E-minis para fins de back-testing.
O próximo segmento explora uma estratégia de negociação na TradeStation. O palestrante usa um gráfico para demonstrar casos em que a estratégia teria sido bem-sucedida ou malsucedida com base nas cores das velas. Eles diminuem o zoom para mostrar os relatórios de desempenho gerados pelo TradeStation, fornecendo métricas como lucro líquido, lucro total, taxa de ganhos, negociações médias e rebaixamento. A otimização da estratégia também é abordada ajustando paradas e alvos para avaliar o desempenho com diferentes entradas. O palestrante enfatiza o aspecto de economia de tempo da negociação algorítmica, pois pode fornecer informações valiosas que, de outra forma, levariam meses para serem descobertas.
As vantagens e desvantagens da negociação algorítmica são discutidas na seção subsequente. As vantagens incluem redução de erros humanos e emocionais, rápido back-testing de ideias de negociação, entrada de pedidos mais rápida e a capacidade de testar várias ideias e construir portfólios. No entanto, desvantagens como excesso de confiança, superotimização e incapacidade de considerar eventos geopolíticos ou técnicas de negociação fundamentais também são reconhecidas. Embora um algoritmo possa ser programado para evitar negociações em dias políticos ou econômicos significativos, ele geralmente opera em todas as condições de mercado.
O vídeo conclui resumindo seu conteúdo. Ele esclarece a distinção entre negociação quantitativa e negociação técnica fundamental ou regular, enfatizando o poder da negociação algorítmica por meio de um exemplo de algoritmo simples. As vantagens e desvantagens da negociação algorítmica são reiteradas para uma compreensão abrangente. O palestrante incentiva os espectadores a entrar em contato com qualquer dúvida e expressa a esperança de que o vídeo tenha sido informativo e útil.