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Negociação de Volatilidade: Negociando o Índice de Medo VIX
Negociação de Volatilidade: Negociando o Índice de Medo VIX
A sessão começou com o anfitrião e o palestrante convidado apresentando uma agenda para o webinar, que visava melhorar a compreensão dos participantes sobre a volatilidade nos mercados financeiros. Eles começaram definindo a volatilidade e sua associação com o VIX, também conhecido como "índice de medo". O palestrante mergulhou nos diferentes tipos de derivativos baseados em VIX e VIX, esclarecendo sua importância na negociação. A sessão também incluiu uma abordagem prática para negociar o VIX e terminou com uma sessão de perguntas e respostas para responder a quaisquer perguntas do público.
Para ilustrar o conceito de volatilidade, o apresentador usou a Tesla como exemplo de uma ação altamente volátil, explicando como seus retornos diários oscilam entre -20% a +20%. Esse nível de volatilidade o torna um ativo arriscado de se lidar. O anfitrião enfatizou que apenas olhar para o gráfico de preço de um ativo não dá uma ideia clara de sua volatilidade. Em vez disso, são os retornos diários que oferecem uma melhor indicação da volatilidade de um ativo.
O vídeo explorou ainda mais a aplicação da volatilidade além da negociação de opções e sua utilidade na tomada de decisões sobre a compra de ativos como um todo. O palestrante categorizou a volatilidade com base na magnitude das flutuações de um ativo, variando de alta a baixa volatilidade. Foi feita uma comparação entre a Tesla e o S&P 500, com o S&P 500 sendo consideravelmente menor em volatilidade. Vários métodos de medição de volatilidade foram discutidos, incluindo desvio padrão e beta, que fornecem valores históricos de volatilidade. Foi introduzido o conceito de volatilidade implícita, representando a expectativa do mercado sobre os movimentos futuros de um ativo sem especificar a direção desses movimentos.
O webinar se concentrou em explicar o cálculo do VIX, ou índice de volatilidade, e sua utilização da volatilidade implícita de diferentes tipos de opções de índice para avaliar o potencial de mudanças bruscas. O VIX é comumente referido como o "índice de medo" e é representado graficamente em relação ao S&P 500. Embora o VIX normalmente pretenda permanecer baixo, eventos inesperados podem fazer com que ele suba, levando ao aumento do medo no mercado. O cálculo real do VIX é conduzido pelo CBOE, fornecendo aos traders os números necessários para acompanhar a jornada do VIX e sua relação com o índice subjacente. No geral, o VIX serve como uma ferramenta essencial para traders que buscam mitigar riscos no mercado.
O palestrante discutiu ainda a relação entre o VIX e o S&P 500, enfatizando que o VIX reflete a expectativa de volatilidade do mercado no futuro do índice e como ele reage em momentos de incerteza quando o S&P 500 experimenta quedas. O palestrante citou exemplos como a guerra comercial EUA-China e a pandemia de COVID-19 para ilustrar a correlação entre o VIX e o S&P 500. Embora o VIX se esforce para permanecer baixo, eventos inesperados podem levar a um aumento acentuado da volatilidade. No entanto, à medida que os traders processam novas informações e a incerteza diminui, a volatilidade também diminui.
O conceito de índice de medo ou VIX foi introduzido como uma medida do medo dos traders em relação às notícias negativas que impactam o mercado. Foi destacado que o VIX não se limita ao S&P 500, mas pode ser aplicado a outras áreas geográficas, como a Bolsa de Valores da Austrália, ações da zona do euro e o índice Hang Seng, além de outras classes de ativos, como commodities e moedas. A necessidade do VIX surge porque os comerciantes podem ter expectativas de volatilidade do mercado, mas não é o único fator na determinação das decisões de negociação, uma vez que as opções gregas também desempenham um papel importante. Portanto, o VIX serve como uma ferramenta para os traders negociarem opções com base na volatilidade do mercado. Embora o próprio VIX não possua um instrumento de negociação, derivativos como futuros e opções permitem estimar a volatilidade futura, facilitando as estratégias de negociação.
Os diferentes tipos de futuros VIX disponíveis para negociação foram discutidos, incluindo padrão, mês próximo, próximo mês, vencimentos de mês distante e vencimentos semanais. O vídeo destacou que, embora os futuros do VIX possam ser caros, existem minifuturos disponíveis por um décimo do valor, oferecendo uma opção mais acessível para os traders. Além disso, os VIX ETFs (Exchange-Traded Funds) foram introduzidos como uma alternativa à negociação de futuros VIX. Esses ETFs derivam seu valor dos futuros do VIX e oferecem diferentes opções com base nas preferências dos traders. Os ETFs VIX de curto prazo, como o VIXY, acompanham os futuros do próximo mês e do próximo mês, enquanto os ETFs VIX de médio prazo, como o VIXM, acompanham os futuros de médio prazo. Os ETFs VIX inversos, como SVXY, também foram mencionados, pois se movem na direção oposta dos futuros VIX, aumentando de valor quando os futuros caem. Os traders podem escolher entre esses vários tipos de futuros e ETFs VIX com base em suas perspectivas de mercado e estratégias de negociação.
Seguindo em frente, o vídeo explorou outros derivativos baseados em VIX, incluindo VIX ETFs e VIX ETNs (Exchange-Traded Notes). Os ETFs VIX foram explicados como tendo futuros VIX subjacentes, fornecendo exposição à volatilidade no mercado. Por outro lado, os ETNs VIX foram destacados por não terem um ativo subjacente. O palestrante mencionou o popular VXX como um exemplo de VIX ETN. Foi enfatizado que a negociação de derivativos baseados em VIX apresenta riscos, e é crucial que os traders entendam esses riscos antes de se envolver em tais atividades de negociação. Estratégias de teste e backtesting em um ambiente de negociação de papel foram recomendadas antes de negociar com capital real. As ETNs, em particular, carregam o risco do emissor, o que significa que, se a empresa que emite as ETNs não cumprir suas obrigações, o capital dos investidores pode estar em risco. Além disso, observou-se que os futuros do VIX têm um efeito contango que introduz certos riscos e considerações para os traders.
O palestrante aprofundou-se no tópico da convergência de futuros do VIX conforme eles se aproximam de sua data de vencimento. Eles explicaram que, à medida que a data de vencimento se aproxima, os preços futuros do VIX tendem a convergir. Foi enfatizado que estar do lado certo da negociação antes dessa convergência é crucial para os traders envolvidos na negociação de futuros do VIX. Em seguida, o vídeo apresentou uma estratégia simples baseada no VIX que envolve o uso do VIX para proteger um portfólio durante os períodos de declínio, comprando os futuros do VIX. Esta estratégia foi testada e resultou em retornos três vezes maiores entre 2011 e 2021 quando combinada com uma carteira do S&P 500. A importância de testar ideias e praticá-las em um ambiente de negociação de papel foi enfatizada como um meio de ganhar confiança antes de implementá-las. em cenários comerciais reais.
Os anfitriões do webinar compartilharam informações sobre um curso que desenvolveram chamado "Estratégias de negociação de volatilidade para iniciantes". O curso se concentra em ensinar aos traders vários métodos de medição de volatilidade, incluindo ATR (Average True Range), desvio padrão, VIX e beta. Eles enfatizaram a importância de se equipar com as ferramentas e conhecimentos certos para negociar sem medo da volatilidade. Os anfitriões mencionaram que o curso está disponível com 67% de desconto por tempo limitado. Além disso, os participantes do webinar receberam um desconto adicional de 10% no curso usando o código de cupom VTS10. Os anfitriões também aproveitaram a oportunidade para responder a algumas perguntas do público, incluindo perguntas sobre o foco no mercado dos EUA ao analisar o VIX e se o VIX atua como um indicador avançado ou atrasado dos movimentos de preços.
O palestrante explicou ainda a reação quase instantânea do VIX ao S&P 500. Embora o intervalo específico do VIX não tenha sido discutido, observou-se que a volatilidade de 30 dias é anualizada e cai dentro de um intervalo de 0 a 100. O palestrante destacou diferentes fases do VIX, como a fase baixa a média variando de 10 a 20 e a fase média de 20 a 25. O palestrante reconheceu que o manada, ou a tendência dos participantes do mercado de agir coletivamente, pode impactar o VIX. O vídeo também mencionou a disponibilidade de opções de futuros para o India VIX, embora a liquidez nessas opções seja limitada devido aos altos requisitos de capital.
Durante a sessão de perguntas e respostas, o vídeo abordou várias questões relacionadas à volatilidade do trading e ao VIX. Uma pergunta indagava sobre a possibilidade de negociar derivativos baseados em VIX estando na Índia. A resposta indicou que, embora seja uma prática emergente, algumas plataformas de negociação permitem a negociação de derivativos baseados em VIX na Índia. Outra questão levantou a ideia de incluir o sentimento das notícias como parâmetro adicional nos modelos de precificação de opções. O palestrante explicou que o VIX pertence a uma classe de ativos diferente e não usa os mesmos modelos das outras opções. No entanto, o vídeo reconheceu que a análise de sentimentos pode desempenhar um papel importante na compreensão da dinâmica do mercado. Além disso, o vídeo mencionou brevemente UVIX e SVIX como ativos subjacentes que podem ser tratados de forma semelhante a outros ativos ao considerar estratégias de negociação.
A discussão então se voltou para as regras de uma estratégia de portfólio combinada, mencionada anteriormente no vídeo. O palestrante explicou os critérios de regras de entrada e saída dessa estratégia. A regra de entrada se concentra no comportamento do S&P 500, onde, se estiver em queda, os traders podem reservar capital para operar comprados no VIX. Observou-se que o VIX geralmente sobe quando o S&P 500 cai. Por outro lado, a regra de saída considera o comportamento do S&P 500 para determinar se ele saiu de um mercado em baixa e se a economia geral está tendo um bom desempenho, indicando um mercado em alta. Os comerciantes foram aconselhados a avaliar as condições do mercado antes de tomar decisões sobre entrar ou sair de negócios.
O webinar forneceu informações detalhadas sobre negociação de volatilidade, com ênfase particular no VIX como um indicador-chave. Ele cobriu tópicos como entender a volatilidade, medir e categorizar a volatilidade, o cálculo do VIX, diferentes tipos de derivativos baseados no VIX e estratégias para negociar a volatilidade. Os anfitriões também ofereceram um curso sobre estratégias de negociação de volatilidade para iniciantes, incentivando os traders a se equiparem com o conhecimento e as ferramentas necessárias para navegar no mercado com confiança. O webinar foi concluído com uma sessão interativa de perguntas e respostas, abordando várias perguntas do público e fornecendo mais clareza sobre os tópicos discutidos.
Big Data e o futuro dos investimentos no varejo
Big Data e o futuro dos investimentos no varejo
Os mercados financeiros geram enormes quantidades de dados todos os dias. Neste webinar, o palestrante discutirá a importância de trabalhar com ele no contexto de investimentos e negociações. Ele também explicará como podemos aproveitá-lo para atender a diferentes estilos de investimento. No processo, ele abordará como você pode cultivar o conhecimento e as habilidades necessárias para prosperar neste campo.
00:00 - Introdução
04:00 - Isenção de responsabilidade
05:44 - Agenda
11:04 - Dados
14:31 - Big Data
20:01 - O alvorecer da análise de dados
23:29 - Cenário atual de negociação e investimento
23:36 - Abordagem clássica de análise de dados
27:43 - Análise de dados moderna
31:29 - Por que e como a análise é usada nos mercados financeiros
37:00 - Tipos de dados
43:58 - Desafios para os investidores de varejo
52:38 - Perguntas e Respostas
Negociação de Pares no Brasil e Short Straddle nos Mercados dos Estados Unidos [Algo Trading Projects]
Negociação de Pares no Brasil e Short Straddle nos Mercados dos Estados Unidos [Algo Trading Projects]
O webinar começa com o anfitrião apresentando o Dr. Luis Guidas, ex-aluno da EPAT, que apresenta seu projeto sobre negociação de pares nas bolsas de valores brasileiras. O Dr. Guidas é um desenvolvedor de software experiente na indústria de cartões de pagamento e membro do corpo docente que ensina compiladores e linguagens de programação na Universidade Federal Fluminense. Ele trabalhou extensivamente em algoritmos criptográficos, protocolos de comunicação de segurança e transações eletrônicas seguras. Depois de concluir o programa EPAT em julho de 2021, ele é atualmente o chefe de análise quantitativa da oCam Brazil.
O Dr. Guidas começa apresentando o conceito de arbitragem estatística, que envolve o uso de modelos estatísticos para encontrar pares de ativos que neutralizam o risco um do outro. Ele explica como pares co-integrados podem ser usados para criar uma série temporal estacionária com média e variância constantes. Para ilustrar isso, ele usa o exemplo de dois ETFs que acompanham o mesmo índice, que são quase perfeitamente cointegrados e criam um spread horizontal com média e variância constantes. Ele menciona que esse processo envolve um período de treinamento e um período de teste para testar a estratégia.
Em seguida, o Dr. Guidas investiga o processo de negociação de pares e como eles utilizam uma estratégia de negociação de banda de Bollinger. Eles selecionam tickers e setores, encontram pares quantitativos e calculam a taxa de hedge para criar seu spread. Para cada par, eles calculam o spread e empregam uma estratégia de negociação de reversão à média, comprando quando o spread está abaixo da média e vendendo quando está acima da média. Ele também discute o uso de stop-loss em algoritmos de reversão à média e destaca que, à medida que o preço se desvia ainda mais da média, a probabilidade de retornar à média aumenta.
O palestrante apresenta uma estratégia chamada stop time, que consiste em sair de uma negociação de spread após um determinado número de dias se ela não fechar, ajudando a evitar perdas. Eles fornecem um exemplo de estratégia de Banda de Bollinger para negociação de pares no Brasil, mostrando sua lucratividade no período de um ano. No entanto, devido aos dados limitados, eles mencionam o viés que pode surgir ao usar apenas empresas existentes no período atual. Para resolver isso, eles incorporaram outro período de treinamento de 2018 a 2020, o que resultou em um número maior de pares devido ao surgimento de novas empresas e setores.
O Dr. Guidas compartilha ideias sobre sua experiência com negociação de pares no Brasil e discute sua metodologia. Eles simplificam a análise do spread e determinam a duração do período médio móvel simples ideal examinando a meia-vida do spread. Eles também destacam os desafios enfrentados ao negociar no mercado de ações brasileiro, principalmente sua liquidez, que limita o número de pares viáveis após a análise das 100 maiores empresas. O palestrante fornece métricas de desempenho, mas reconhece a necessidade de melhorias e sugere abordagens como ajuste de hiperparâmetros, verificações de estacionaridade e fusão de pequenos setores. Eles recomendam a leitura de literatura sobre o assunto, mencionando especificamente os livros do Dr. Chang e do Dr. Hippish.
Durante a sessão de perguntas e respostas, Dra. Grace responde a perguntas do público sobre as estratégias apresentadas no vídeo. Ela explica que o período das bandas de Bollinger é um hiperparâmetro que pode ser definido dinamicamente com base em um teste de grade dos períodos de meia-vida do spread. Quando questionada sobre o uso de Bollinger Bands para straddles e strangules, ela sugere buscar insights de especialistas em derivativos, pois são operações estruturadas. O Dr. Grace também aborda a questão das negociações sem reversão à média e sugere tornar as séries sem reversão com reversão à média calculando seu primeiro momento. Outra questão diz respeito à correlação entre o Índice Futuro VINFUT e o BOVA11, para o qual ela recomenda estudar a relação entre os dois para decisões de negociação.
Em seguida, o Dr. Lewis Elton compartilha sua experiência com o programa Quantum Trading EPAD e como ele atendeu às suas expectativas ao entender por que a análise técnica nem sempre funciona na negociação. Ele enfatiza a importância de estudar e fazer cursos para obter conhecimento e desaconselha tentar recriar sozinho o conhecimento da humanidade. O webinar também anuncia o lançamento de seu primeiro contracurso em português sobre momentum trading.
Siddharth Bhatia toma a palavra para discutir short straddles nos mercados dos EUA. Ele explica que um short straddle envolve vender uma opção de compra e colocar quantias iguais no dinheiro e obter lucro se o ativo subjacente se mover menos do que o nível de exercício vendido. Embora a estratégia seja apresentada como uma estratégia de negociação de renda, Bhatia adverte que as perdas potenciais podem ser muito maiores do que os lucros, especialmente em tempos de volatilidade do mercado. Ele cita casos de empresas que foram eliminadas durante períodos como a pandemia de COVID devido a negociações curtas.
O palestrante compartilha sua própria experiência com o backtesting de uma estratégia de negociação short straddle usando uma abordagem mecânica. Eles venderam 100 unidades de straddle no dinheiro no início de cada período DTE (Days to Expiry) e mantiveram as posições até o vencimento sem implementar stop loss ou pontos de entrada e saída diferenciados. Eles conduziram o backtesting usando dois conjuntos de dados, sendo um delta coberto e o outro não coberto, e utilizaram duas versões diferentes com 7 DTE e 60 DTE para cobrir diferentes períodos de tempo. Eles recuperaram os dados necessários para backtesting por meio da API RATS e os processaram usando pandas Python para obter preços de compra e venda. No entanto, o palestrante destaca o desafio de criar o quadro de dados, pois cada linha exigia atenção individual para garantir a precisão.
O palestrante passa a discutir os resultados do backtesting das estratégias de negociação de short straddle nos mercados brasileiro e americano. Eles revelam que a estratégia teve um desempenho ruim em ambos os mercados, resultando em reduções significativas e um baixo índice de Sharpe. Embora o hedge delta tenha ajudado a reduzir o desvio padrão do P&L (Lucro e Perda), ele não transformou as negociações perdedoras em lucrativas. O palestrante destaca que as ordens de stop loss são cruciais nesse tipo de negociação e cita trabalhos acadêmicos que sugerem o uso de filtros de entrada baseados no índice VIX e na estrutura a termo dos futuros do VIX. A estratégia de short straddle é considerada lucrativa, mas arriscada, exigindo gerenciamento eficaz de perdas por meio de vários métodos.
Durante a sessão de perguntas e respostas, o palestrante aborda várias questões do telespectador. Uma questão diz respeito ao motivo pelo qual as posições para a estratégia não são cobertas no final do dia. O palestrante explica que a prática comum é fazer hedge uma vez ao dia no fechamento do mercado, pois isso ajuda a reduzir o desvio padrão do P&L e minimizar a volatilidade de longo prazo. No entanto, eles enfatizam que as técnicas de hedge estão sujeitas a testes e pesquisas. O palestrante também aborda tópicos como o cálculo da CAGR (Taxa Composta de Crescimento Anual), custos de transação e as vantagens de manter posições por sete a dez dias em vez de vender diariamente na estratégia de curto prazo. Além disso, eles enfatizam a importância da experiência anterior em negociação manual e não algorítmica, pois prepara os traders para a volatilidade do mercado e a aceitação de perdas de curto prazo.
Os palestrantes continuam respondendo às perguntas do público, abordando questões relacionadas à negociação de pares no Brasil e short straddles nos mercados dos EUA. Um ouvinte pergunta se eles devem fazer um longo straddle se o VIX estiver em torno de 20, ao que o palestrante desaconselha, observando que isso geralmente resultaria em perda e sugere vender o índice se o VIX estiver acima de 20. Outra questão diz respeito a conciliar estratégias de entrada opostas quando o VIX estiver acima de 30. A recomendação é sempre ser curto e desconsiderar a sugestão de retrocesso. Os palestrantes também recebem perguntas sobre recomendações de livros, com um dos palestrantes recomendando os três livros de Eun Sinclair.
O palestrante então compartilha sua experiência com o programa ePAD da Quantum City, destacando como ele ajudou a preencher as lacunas em seu conhecimento sobre codificação e conceitos de negociação algorítmica. Eles enfatizam a importância de estudar e se tornar um estudante dos mercados. O palestrante incentiva os novatos a abrirem contas demo e ganharem experiência de assumir prejuízos no mercado, enfatizando que dominar uma habilidade exige se aprofundar e fazer mais cursos. Eles enfatizam que o programa ePAD da Quantum City é um excelente ponto de partida para quem procura aprimorar sua compreensão dos mercados. O palestrante faz eco do conselho do Dr. Luis Guidas sobre a importância de estudar e aprender continuamente com o mercado.
À medida que o webinar chega ao fim, os anfitriões expressam sua gratidão ao Dr. Luiz por compartilhar seus valiosos insights sobre negociação de pares no Brasil. Eles também agradecem ao público por participar ativamente do webinar e fornecer sugestões para tópicos futuros. Os anfitriões reconhecem os desafios envolvidos no lançamento de um curso em português, mas expressam sua empolgação com os inúmeros desenvolvimentos que estão acontecendo em sua comunidade. Eles incentivam o público a compartilhar seus comentários por meio de uma pesquisa, permitindo que eles reúnam informações e ideias valiosas para sessões futuras.
Com apreço caloroso, os anfitriões se despedem do Dr. Luiz e do público, expressando seu entusiasmo pelos próximos webinars e seu compromisso em fornecer conhecimentos e insights valiosos para a comunidade comercial. Eles estão ansiosos para explorar novos tópicos, compartilhar conhecimentos e promover um ambiente de aprendizado próspero para todos os participantes.
O webinar ofereceu uma visão abrangente da negociação de pares nos mercados de ações brasileiros e os desafios associados às estratégias de negociação de curto prazo nos mercados dos EUA. Os palestrantes compartilharam suas experiências, estratégias e percepções, incentivando o aprendizado e a pesquisa contínuos para navegar com eficácia no cenário dinâmico da negociação.
estudando a relação entre os dois e usando essa informação para decisões comerciais.
Certificado em Análise de Sentimentos e Dados Alternativos para Finanças - CSAF™ [SESSÃO DE INFORMAÇÕES GRATUITA]
Certificado em Análise de Sentimentos e Dados Alternativos para Finanças - CSAF™ [SESSÃO DE INFORMAÇÕES GRATUITA]
Os anfitriões do webinar começam apresentando o programa Certificate in Sentiment Analysis and Alternative Data for Finance (CSAF). Eles destacam que o programa é liderado por dois professores experientes, o professor Gautam Mitra e a professora Christina Alvin Sayer. O programa se estende por cinco meses e inclui uma série de palestras destinadas a fornecer teoria fundamental e casos de uso prático apresentados por palestrantes convidados que são profissionais do setor financeiro.
Os hosts fornecem uma visão geral dos módulos do programa, começando com os dois primeiros módulos que se concentram nos fundamentos do sentimento e dos dados de sentimento. Os módulos 3 e 4 investigam fontes de dados alternativas e sua relevância para previsão e modelagem financeira, incluindo dados de satélite e e-mail, bem como análise de texto. O curso também abrange fundamentos de modelagem, vários modelos financeiros e a aplicação de dados de sentimento a áreas como gerenciamento de risco, otimização de portfólio e negociação automatizada. Além disso, há um módulo dedicado especificamente a dados alternativos, enfatizando o papel da IA, aprendizado de máquina e modelos quantitativos na análise de sentimento.
Para enriquecer ainda mais o webinar, dois convidados especiais, Amit Arora e Abhijit Desai, ex-alunos da CSAF, são apresentados. Eles compartilham suas experiências de fazer a versão anterior do curso chamado EPAT NSA. Amit explica como a orientação prática do curso o ajudou a desenvolver suas próprias ideias de negociação, levando-o a dedicar mais tempo à negociação real, que rendeu resultados melhores do que o esperado. Abhijit enfatiza a importância do comprometimento, dedicação e curiosidade para tirar o máximo proveito do curso.
O webinar também inclui discussões com vários indivíduos que experimentaram o programa CSAF. Eles compartilham seus desafios e sucessos na compreensão e aplicação da análise de sentimentos e dados alternativos em suas estratégias de negociação. Os palestrantes abordam questões do público, abordando temas como combinação de sentimentos e negociação de volatilidade, o significado de dados alternativos, a importância da certificação em investimentos e negociações, a inclusão da análise de sentimento em estratégias de negociação e notificação em tempo real de notícias em negociação.
Ao longo do webinar, os palestrantes enfatizam a importância do aprendizado estruturado por meio de cursos de certificação como o CSAF para desenvolver uma perspectiva e uma abordagem abrangentes. Eles destacam a importância de entender os mercados e modelos financeiros na aplicação efetiva da análise de sentimentos e dados alternativos. Os palestrantes também enfatizam a aplicação prática do conhecimento, o uso de estruturas quantitativas e o valor dos estudos de caso para mostrar o uso de dados de sentimento.
Os anfitriões expressam sua gratidão ao público por participar do webinar e se envolver ativamente com as informações sobre o programa CSAF. Eles incentivam os espectadores a fornecer seus comentários e perguntas por meio de uma pesquisa e agradecem aos palestrantes e uns aos outros por suas contribuições para o sucesso do webinar. Os anfitriões expressam seu prazer em compartilhar conhecimento e seu compromisso em promover um ambiente de aprendizado para todos os participantes.
Como configurar a negociação automatizada
Como configurar a negociação automatizada
Durante a apresentação, o palestrante aprofunda as vantagens da negociação automatizada e as razões pelas quais a automação é necessária. Eles destacam que a negociação automatizada permite que os traders manipulem um número maior de ativos simultaneamente e executem negociações com base em regras predefinidas. Essa abordagem ajuda a reduzir o risco de erros e elimina negociações baseadas em emoções. O palestrante enfatiza que a automação simplifica o processo ao colocar os pedidos automaticamente assim que as regras especificadas são atendidas, eliminando qualquer atraso. Além disso, eles explicam que a automação libera tempo e recursos dos traders, permitindo que eles se concentrem no desenvolvimento de melhores estratégias de negociação.
O palestrante aborda um equívoco comum sobre a automação substituindo completamente a intervenção humana. Eles enfatizam a importância de analisar regularmente o desempenho de sofisticados sistemas automatizados de negociação para fazer ajustes na estratégia de negociação quando necessário. Eles enfatizam que a automação capacita os traders a explorar outras tarefas ou ativos que talvez não tenham tentado manualmente. A apresentação passa a discutir as três etapas essenciais da negociação: aquisição de dados, análise (que pode ser baseada em regras ou discricionária) e execução da negociação.
Para automatizar uma parte do processo de negociação, o palestrante recomenda o uso de dados e codificação para recuperar dados históricos de ativos preferenciais. Eles mencionam que o Google Finance integrou sua API ao Planilhas Google, permitindo que os usuários recuperem dados facilmente especificando parâmetros como o símbolo do ticker, datas de início e término e tipo de dados. Esses dados coletados podem ser utilizados para criar gráficos de preços, realizar cálculos (por exemplo, gerar indicadores personalizados ou calcular alterações percentuais) e automatizar o processo de coleta de dados, simplificando as estratégias de negociação.
Uma demonstração no vídeo mostra o processo de backtesting de uma estratégia de negociação usando o indicador Relative Strength Index (RSI) em dados anteriores. O valor do RSI, variando de 0 a 100, determina a ação tomada. Se o valor do RSI for menor que 30, indicando que o ativo está sobrevendido, torna-se atraente para os compradores, levando-os a comprar o ativo. Um valor entre 30 e 70 sugere nenhuma ação, enquanto um valor acima de 70 indica que o ativo está sobrecomprado, levando a uma liquidação. O palestrante valida a eficácia dessas regras automatizando o backtesting de dados anteriores, utilizando programação visual em um conjunto de dados de ações dos EUA.
O palestrante apresenta a plataforma Blue Shift para negociação automatizada, que oferece recursos como backtesting, negociação em papel e negociação ao vivo. Eles destacam que a plataforma oferece opções de programação visual que não exigem conhecimento de codificação. O palestrante demonstra a configuração de uma estratégia de negociação usando o indicador RSI e explica as condições para assumir posições longas e curtas. Finalmente, eles apresentam os resultados do backtest, que exibem um retorno de 14%, um índice de Sharpe de 1,22 e um rebaixamento máximo de menos 13%. No geral, o Blue Shift é elogiado como uma plataforma amigável para criar e testar estratégias de negociação automatizadas.
O palestrante passa a discutir o processo de implementação de uma estratégia de negociação automatizada na negociação ao vivo. Eles recomendam começar com negociação em papel, que utiliza dados em tempo real, mas não dinheiro real, para observar o desempenho da estratégia no atual ambiente de mercado. O palestrante orienta o público nas etapas de configuração da negociação em papel e na transição para a negociação ao vivo, incluindo a seleção de um corretor, a determinação da alocação de capital e a confirmação de ordens. Eles enfatizam a importância de monitorar regularmente o desempenho da estratégia e fazer os ajustes necessários. O palestrante também menciona que sessões anteriores cobrindo negociação ao vivo usando outras plataformas estão disponíveis em seu canal no YouTube.
Embora nem todas as corretoras ofereçam APIs para negociação automatizada, o palestrante destaca a Interactive Brokers como uma plataforma disponível na maioria das regiões, fornecendo suporte a APIs. Eles mencionam que o uso de uma ponte IBridge Py com corretores interativos permite a automação comercial de qualquer lugar do mundo, incluindo Cingapura. O palestrante observa que, embora seja possível obter dados para ações da NSE, é essencial encontrar o símbolo apropriado e usar o Yahoo Finance para acessar os dados históricos necessários.
O palestrante explica que os dados em nível de minuto não estão amplamente disponíveis gratuitamente e aponta que os requisitos de dados se tornam mais exigentes nesse nível. Para obter dados em nível de minuto, o palestrante sugere abrir uma conta em uma corretora como a Interactive Brokers. No entanto, eles mencionam que, dependendo da geografia e da corretora escolhida, pode ser cobrada uma taxa. O palestrante menciona brevemente a função de frequência de negociação e orienta o público a consultar a documentação do Blue Shift para obter mais informações sobre como criar uma estratégia de negociação. Eles também enfatizam a importância de definir níveis de stop loss ao desenvolver uma estratégia de negociação.
Seguindo em frente, o palestrante discute a importância de definir níveis apropriados de stop loss para diferentes tipos de ativos. Eles recomendam o uso de diferentes valores de stop loss com base na volatilidade dos ativos, com stop loss mais alto para ativos que sofrem flutuações de preço significativas, como a Tesla. O palestrante também observa que determinar os valores ideais para alfa e beta depende dos objetivos do trader e do prazo desejado para atingir uma porcentagem específica de lucro. Além disso, eles respondem a perguntas relacionadas à automação de negociações nos mercados indianos, monitoramento de estratégias e criação de estratégias de opções usando a plataforma. Por fim, o palestrante ressalta a importância de permanecer vigilante durante eventos inesperados do mercado e determinar se deve interromper a negociação ou continuar com base na capacidade da estratégia de resistir à volatilidade.
O palestrante expande ainda mais a automação na negociação e como ela opera. Eles explicam que a automação está disponível para os mercados indianos por meio da plataforma Blueshift, que facilita estratégias de backtesting e negociação ao vivo por meio de parcerias com vários corretores. Enfatizando a importância de ter regras predefinidas na negociação, o palestrante destaca o valor de testar essas regras por meio de backtesting e negociação de papel, que usa dinheiro virtual para avaliar o desempenho da estratégia nas condições atuais do mercado. O palestrante também menciona que o aprendizado de máquina pode ser aplicado na negociação e é suportado pela Blueshift para desenvolver estratégias de negociação.
Abordando a possibilidade de negociação automatizada em dispositivos móveis, o palestrante reconhece que, embora as plataformas baseadas em dispositivos móveis possam não ser tão ricas em recursos quanto as plataformas baseadas na web, a negociação automatizada em telefones celulares pode se tornar mais prevalente à medida que o setor avança em direção a soluções baseadas em nuvem . Eles sugerem que os iniciantes comecem pequenos e gradualmente expandam seus conhecimentos aprendendo mais e estabelecendo uma regra ou estratégia de negociação. O palestrante destaca que o Blue Shift, uma plataforma de aprendizado, backtesting e negociação, é totalmente gratuito e pode ser utilizado para experimentar estratégias de negociação. Eles também respondem a perguntas sobre os recursos da plataforma e mencionam planos para adicionar mais corretores no futuro. Por fim, o palestrante responde a uma pergunta sobre negociação automática de Bitcoin em qualquer plataforma.
Em relação ao suporte da corretora para negociação automatizada, o palestrante esclarece que nem todas as corretoras oferecem essa funcionalidade, e os usuários devem verificar se a plataforma escolhida oferece suporte a ela. Eles explicam que a indústria está cada vez mais mudando para negociação automatizada, com a maioria dos pedidos sendo executados com a ajuda de sistemas de negociação automatizados. Em termos de combinação de aprendizado de máquina, redes neurais e IA para negociação algorítmica, o palestrante descreve o processo de treinamento e teste de dados em um modelo de aprendizado de máquina e alavancando a saída prevista para negociação algorítmica. Por fim, eles abordam uma questão de um profissional que trabalha, observando que a negociação automatizada pode ajudar os profissionais a gerenciar as atividades de negociação, minimizando o tempo de tela, permitindo que eles se concentrem nas demandas de seu trabalho.
O palestrante reitera que automatizar uma estratégia de negociação é viável para profissionais que trabalham, mas é crucial revisar periodicamente o desempenho do sistema automatizado, pois as condições do mercado podem mudar. Eles sugerem que, embora seja possível criar uma estratégia de negociação sem aprender Python ou qualquer linguagem de codificação usando várias plataformas, estratégias avançadas podem exigir proficiência em Python ou outras linguagens de programação. O palestrante garante ao público que aprender Python não é tão desafiador quanto parece e pode fornecer uma vantagem adicional. Eles enfatizam a importância de avaliar regularmente o desempenho para modificar a estratégia de acordo.
Por fim, o palestrante convida a plateia a preencher um questionário para eventuais dúvidas e incentiva a aproveitar uma oferta por tempo limitado, com desconto de 70% e desconto adicional de 25% na inscrição em todos os cursos. Eles expressam gratidão pelo apoio recebido e garantem ao público seu compromisso de organizar mais webinars no futuro. O palestrante pede sugestões sobre possíveis temas para planejar melhores sessões que atendam aos interesses e necessidades do público. Concluindo a apresentação, o palestrante deseja um feliz Holi e agradece a todos os participantes por sua participação na sessão.
Análise de dados quantitativos de criptomoedas
Análise de dados quantitativos de criptomoedas
Nesta sessão informativa sobre análise quantitativa de dados para criptomoedas, a palestrante, Udisha Alook, se apresenta como pesquisadora quant no Quant Institute, especializada em blockchain, Bitcoin, Ethereum e Ripple. Ela destaca a importância de realizar a devida diligência antes de investir em criptomoedas e descreve a agenda da sessão.
O palestrante começa fornecendo uma visão geral das criptomoedas, enfatizando que são moedas digitais ou virtuais protegidas por criptografia e não possuem uma forma física. Ela explica que as criptomoedas garantem a segurança por meio da criptografia, operam de maneira descentralizada usando a tecnologia blockchain e eliminam o risco de gastos duplos.
Em seguida, o palestrante aprofunda os principais temas a serem abordados na sessão. Ela menciona que a sessão explorará as principais criptomoedas, discutirá onde obter dados sobre criptomoedas e fornecerá informações sobre como negociar no mercado de criptomoedas. O palestrante enfatiza que o foco central será a análise de dados das principais criptomoedas.
Seguindo em frente, o palestrante apresenta a Quantinsti, uma empresa comercial quantitativa, e suas ofertas. Ela destaca o programa de certificação profissional em Algorithmic Trading (EPAT), o certificado em Sentiment Analysis and Alternative Data for Finance (CSAF) e os cursos individualizados disponíveis no Quantra. Além disso, o palestrante apresenta o BlueShift, uma plataforma baseada em nuvem para desenvolvimento de estratégia, pesquisa, backtesting, negociação de papel e negociação ao vivo.
Voltando ao tópico principal das criptomoedas, o palestrante discute as seis principais criptomoedas com base em sua capitalização de mercado e fornece uma breve visão geral de suas funcionalidades. Bitcoin, a primeira e mais conhecida criptomoeda, é mencionada como a única atualmente adotada como moeda legal por El Salvador. O Ethereum, classificado em segundo lugar em termos de capitalização de mercado, é destaque por introduzir a funcionalidade de contrato inteligente. O Ripple, concebido como um mecanismo intermediário de troca, é mencionado como a sexta criptomoeda da lista. O palestrante também apresenta a Binance Coin, que fez a transição para seu próprio blockchain, e Tether e USD Coin, moedas estáveis atreladas ao dólar americano que oferecem funcionalidade de criptomoeda com a estabilidade das moedas fiduciárias.
Em relação às fontes de dados para criptomoedas, o palestrante menciona CryptoWatch e CoinAPI como fontes confiáveis de dados históricos de criptomoedas. Ela também fornece uma lista das principais plataformas globais de negociação de criptomoedas, incluindo Binance, Coinbase, Etoro, Gemini e Kraken.
Continuando a sessão, o palestrante compara os preços de várias criptomoedas e ilustra seu desempenho em escala logarítmica. Bitcoin surge como a criptomoeda dominante em termos de preço, seguido por Ethereum e Binance Coin. Nota-se que a Ripple experimentou um declínio no desempenho, enquanto as moedas estáveis permanecem estáveis devido à sua natureza. O palestrante calcula ainda mais os retornos cumulativos, destacando que a Binance Coin exibiu os maiores retornos, seguida por Ethereum e Bitcoin. A volatilidade nas quatro principais criptomoedas é descrita como flutuando significativamente, com picos ocorrendo durante determinados períodos, enquanto as moedas estáveis mantêm consistentemente a estabilidade.
O vídeo se concentra na análise da volatilidade e dos riscos associados ao investimento em criptomoedas. O palestrante observa que os retornos das criptomoedas apresentam alta curtose, indicando a probabilidade de retornos extremos, tanto positivos quanto negativos. Isso é atribuído à negociação baseada em impulso, em que os investidores tendem a comprar quando os preços estão subindo e vendem em pânico quando os preços caem. Gráficos de caixa de retornos diários são apresentados para demonstrar a presença de vários outliers, apoiando ainda mais a noção de que as criptomoedas envolvem um nível significativo de risco. Moedas estáveis, no entanto, apresentam menor volatilidade.
No segmento subsequente, o palestrante examina o impacto da remoção de outliers nos valores médios de criptomoedas populares, como Bitcoin, Ethereum, Binance Coin, Ripple, USD Coin e USDC. Moedas estáveis são destacadas como projetadas para manter um valor próximo a um dólar americano, tornando-as particularmente atraentes para muitos usuários. A Ripple, por outro lado, se distingue de outras criptomoedas devido à sua blockchain de permissão exclusiva projetada para instituições financeiras. O processo da SEC em andamento contra os fundadores da Ripple é mencionado como um fator que causou flutuações e incertezas para os investidores.
Seguindo em frente, o palestrante agrupa os fatores que influenciam as criptomoedas em cinco categorias principais. Isso inclui a lei da oferta e da demanda, que afeta a escassez e o valor das criptomoedas. A percepção de valor, impulsionada pelo sentimento do mercado e do sentimento do investidor, também desempenha um papel significativo. Avanços tecnológicos, como atualizações de protocolos blockchain e melhorias na escalabilidade, podem afetar o desempenho das criptomoedas. Regulamentações e políticas governamentais, incluindo estruturas legais e ações regulatórias, têm um impacto considerável no mercado de criptomoedas. Por fim, o sentimento do mercado, moldado pela cobertura da mídia, eventos políticos e tendências gerais do mercado, pode influenciar bastante os preços das criptomoedas.
O palestrante explora a influência da mídia, eventos políticos, mudanças regulatórias e modificações de blockchain nos preços das criptomoedas. A cobertura de notícias positiva ou negativa é destacada como tendo um impacto significativo nos preços das criptomoedas, pois pode encorajar ou impedir as pessoas de investir. Endossos de criptomoedas por empresas ou indivíduos respeitáveis também são observados para aumentar sua confiabilidade e confiabilidade. Eventos políticos e mudanças regulatórias, como crises econômicas ou intervenções governamentais, podem influenciar a confiança dos investidores na moeda tradicional e direcioná-los para as criptomoedas. O palestrante menciona a alta correlação entre várias criptomoedas, especialmente com o Bitcoin como criptomoeda dominante. No entanto, observa-se que as moedas estáveis não têm correlação com as criptomoedas tradicionais, tornando-as uma classe de ativos única.
O vídeo discute ainda o processo de troca de criptomoedas por moeda fiduciária. É explicado que a maioria das trocas suporta a negociação das principais criptomoedas, como Bitcoin e Ethereum. Portanto, muitas vezes é necessário trocar altcoins por uma dessas principais criptomoedas antes de convertê-las em moeda fiduciária. O vídeo também explora estratégias de negociação adequadas para criptomoedas, incluindo estratégias baseadas em indicadores de impulso e arbitragem, aproveitando a alta volatilidade do mercado. Exemplos de codificação usando indicadores como o Índice de Força Relativa, Divergência de Convergência de Média Móvel e o Oscilador Incrível são apresentados para ilustrar estratégias baseadas em impulso.
No final da sessão, o apresentador recapitula os principais pontos abordados e enfatiza o potencial das moedas estáveis para diversificação de portfólio devido à sua baixa volatilidade e falta de correlação com outras criptomoedas. São fornecidos recursos adicionais para aprender sobre negociação algorítmica e criptomoeda, incluindo livros e cursos gratuitos, bem como a plataforma de pesquisa e negociação Blue Shift. O palestrante menciona o Programa Executivo em Negociação Algorítmica, adaptado para indivíduos interessados em iniciar sua própria mesa de negociação algorítmica ou seguir uma carreira em negociação algorítmica com orientação de profissionais do setor. A disponibilidade de descontos antecipados para o programa também é destacada.
Na parte final, o palestrante aborda várias questões do público relacionadas a criptomoeda e blockchain. A viabilidade de longo prazo das criptomoedas sem respaldo regulatório é discutida, com o palestrante destacando que alguns países já aprovaram leis que as regulamentam, tratando-as como investimentos de longo prazo. A crescente aceitação e desenvolvimento da tecnologia blockchain também contribuem para o conforto das pessoas com as criptomoedas. O futuro das finanças descentralizadas (DeFi) é reconhecido como um espaço em evolução com vários conceitos e tipos de arbitragem ainda a serem explorados. O palestrante enfatiza que a negociação de criptomoedas vai além da mineração de dados e indicadores técnicos, ressaltando a importância de entender a tecnologia blockchain e suas aplicações.
Além disso, o impacto potencial dos próximos regulamentos dos EUA no mercado de criptomoedas é discutido. O palestrante reconhece que o governo poderia regular o blockchain nos EUA, mas destaca o desafio de controlar a natureza descentralizada da tecnologia. Portanto, embora as decisões regulatórias possam afetar os preços das criptomoedas, o controle completo sobre o mercado pode ser difícil de alcançar. O capital mínimo necessário para negociação de criptomoedas e o uso potencial de criptomoedas em transações do mundo real também são abordados. Finalmente, o aumento das moedas digitais do banco central (CBDCs) e seu impacto potencial na natureza descentralizada das criptomoedas são brevemente mencionados.
Nas considerações finais, os palestrantes enfatizam a crescente exploração da tecnologia blockchain para resolver problemas como emissão de identidade e gerenciamento da cadeia de suprimentos. Eles antecipam uma alta demanda por desenvolvedores de blockchain no futuro devido ao desenvolvimento contínuo no campo. A vantagem das criptomoedas, como a capacidade de serem negociadas 24 horas por dia, é destacada. O público é encorajado a fornecer feedback e colocar quaisquer perguntas não respondidas para discussões futuras.
No final da sessão, o palestrante resume as principais conclusões, enfatizando a necessidade de análise de dados adequada e técnicas quantitativas para navegar na alta volatilidade das criptomoedas. Análises técnicas e quantitativas, juntamente com backtesting, são destacadas como ferramentas essenciais para mitigar riscos. O palestrante também aborda uma questão sobre o impacto das intervenções geopolíticas nos mercados de criptomoedas, observando que as decisões do governo têm impacto, mas a natureza descentralizada das criptomoedas pode levar as pessoas a recorrer a elas em situações em que a confiança na moeda tradicional ou no governo é baixa. Por fim, são enfatizados os benefícios das moedas estáveis, pois oferecem um valor mais estável e previsível em comparação com outras criptomoedas, tornando-as mais adequadas para transações cotidianas.
Em resposta a uma pergunta sobre o impacto potencial das próximas regulamentações dos EUA no mercado de criptomoedas, o palestrante reconhece a possibilidade de regulamentação governamental, mas enfatiza os desafios de controlar totalmente a natureza descentralizada das criptomoedas. Embora os regulamentos possam afetar os preços das criptomoedas, o palestrante sugere que o controle total sobre o mercado pode ser difícil de alcançar. A ascensão das moedas digitais do banco central (CBDCs) também é mencionada, e seu impacto potencial na natureza descentralizada das criptomoedas é brevemente discutido.
Na parte final, os palestrantes discutem a crescente exploração da tecnologia blockchain para resolver problemas do mundo real, como emissão de identidade e gerenciamento da cadeia de suprimentos. Eles expressam otimismo sobre a demanda futura por desenvolvedores de blockchain e o crescimento contínuo da indústria de blockchain. As vantagens das criptomoedas, como a capacidade de serem negociadas 24 horas por dia, 7 dias por semana, são destacadas. O público é incentivado a fornecer feedback e compartilhar quaisquer perguntas restantes para sessões futuras.
A sessão conduzida por Udisha Alook fornece informações valiosas sobre análise de dados quantitativos para criptomoedas. Ele enfatiza a importância da devida diligência antes de investir, fornece uma visão geral das criptomoedas e suas funcionalidades, explora fontes de dados e plataformas de negociação, analisa movimentos e volatilidade de preços, discute fatores que influenciam os preços das criptomoedas e aborda questões do público relacionadas a regulamentações, estratégias de negociação e o futuro das criptomoedas. A sessão serve como uma introdução abrangente à análise quantitativa no mercado de criptomoedas, equipando os participantes com o conhecimento necessário para tomar decisões de investimento informadas.
Introdução Prática à Negociação Quantitativa | Escola de Administração de Yale
Introdução Prática à Negociação Quantitativa | Escola de Administração de Yale
No seminário sobre negociação quantitativa introdutória, o palestrante se aprofunda na criação, avaliação e implantação de algoritmos de negociação usando exemplos de código. A sessão começa apresentando o conceito de negociação quantitativa, que envolve o uso de modelos matemáticos e estatísticos para identificar oportunidades de negociação e executar negócios. Vários tipos de estratégias de negociação quantitativa são explicados, incluindo negociação de impulso, sistemas de negociação de desvio médio, modelos matemáticos, negociação de alta frequência e sistemas de negociação baseados em notícias. O palestrante enfatiza que os algoritmos não são usados apenas para negociação, mas também para criação de mercado e aproveitamento de ineficiências de preço para gerar lucro.
A estrutura básica de um sistema de comércio quantitativo é então explicada. Inclui a coleta de dados, a criação de uma estratégia de negociação, backtesting, execução e gerenciamento de risco. Preços, dados fundamentais, econômicos e de notícias são comumente usados para algoritmos de negociação. Análises técnicas, estatísticas e matemáticas podem ser empregadas para projetar regras de negociação para a estratégia. O backtesting envolve testar as regras em dados históricos para avaliar seu desempenho. A execução pode ser manual ou automática, e o gerenciamento de risco é crucial para a alocação de capital e definição de parâmetros de risco, como stop loss. O palestrante fornece exemplos ao vivo de estratégias de negociação quantitativas para ilustrar esses conceitos.
A estratégia baseada em tendência é destacada e indicadores técnicos como média móvel exponencial (EMA), SM parabólico e oscilador estocástico são usados para projetar o algoritmo. É apresentada a plataforma Contra, que oferece tutoriais em vídeo, exercícios interativos e exposição prática sem a necessidade de instalação de software. Os módulos Python são importados para ajudar na criação do algoritmo, e os dados são importados de um arquivo CSV para definir regras de negociação e monitorar o desempenho da estratégia. O módulo TLA Python é utilizado para definir os parâmetros dos indicadores técnicos, simplificando o processo de design.
O instrutor explica como definir regras de negociação e gerar sinais de negociação usando indicadores técnicos, como EMA, osciladores estocásticos rápidos e lentos estocásticos. Cinco condições de negociação são descritas para gerar sinais de compra, e regras de negociação para posições vendidas também são projetadas. A próxima etapa é testar a estratégia usando um notebook Python para avaliar seu desempenho prático. O gráfico dos retornos da estratégia demonstra que o algoritmo inicialmente sofreu perdas, mas ganhou força a partir de 2018, gerando lucro no final do período de teste. É apresentado o BlueShift, uma plataforma que permite pesquisa, construção e backtesting de algoritmos com facilidade.
Segue uma demonstração de backtesting de ações do Bank of America usando a plataforma BlueShift. A plataforma fornece manutenção de dados e uma linha de código simples para importar dados para o Python. Indicadores e regras de negociação são definidos e as negociações são executadas automaticamente com base no cumprimento de condições longas e curtas. O backtest é realizado de janeiro de 2020 a outubro de 2021 com um capital de $ 10.000, e o desempenho é comparado ao benchmark S&P 500. Os resultados revelam um retorno sobre o investimento de 113%. Resultados detalhados de backtest podem ser obtidos para analisar retornos mensais, negociações executadas e margem utilizada, facilitando melhores decisões de negociação.
O palestrante demonstra como acessar resultados de backtest abrangentes na plataforma BlueShift, incluindo representações visuais de métricas de desempenho, como retornos de algoritmos e mapas de calor de retornos mensais. As posições assumidas pelo algoritmo são analisadas e as principais métricas, como lucro total de lados longos e curtos, são examinadas. Parâmetros de risco e limites de ordens podem ser configurados antes da implantação da estratégia em tempo real, seja por meio de negociação em papel ou com capital real.
É explicado o processo de seleção de um corretor e especificação de parâmetros de capital e algoritmo para negociação em papel usando a plataforma de negociação BlueShift. Os usuários podem escolher entre várias opções, como Alpaca para ações dos EUA, OANDA para forex e Master Trust para negociação nos mercados indianos. O palestrante demonstra como o BlueShift é usado para especificar a matriz de risco com um limite de rebaixamento de 30% e limites de ordem e tamanho de 1.000 e 10.000, respectivamente. Os usuários têm a flexibilidade de optar pela execução automática ou pelo método de confirmação com um clique com base em sua preferência. Uma vez que o usuário clica em confirmar, o algoritmo começa a rodar e o BlueShift estabelece uma conexão com a fração de negociação de papel Alpaca. O painel atualiza continuamente o capital comercial, negociações, posições e outras informações relevantes em tempo real.
O palestrante destaca dois produtos essenciais para negociação quantitativa: Conda e BlueShift. O Conda é utilizado para obter dados de várias fontes, incluindo preços de ações, criptomoedas, notícias e mídias sociais. O curso explica como acessar relatórios fundamentais ou extrair dados de mídia social em sistemas de negociação usando APIs. BlueShift, o segundo produto, é usado para projetar e testar estratégias, empregando modelos econométricos e análises de séries temporais. O curso fornece exemplos e códigos para várias estratégias de negociação, como estratégias de negociação de desvio médio, estratégias de negociação de impulso e estratégias de negociação diária. Além disso, o curso aborda "Gerenciamento de portfólio usando disparidade hierárquica de aprendizado de máquina" para facilitar o gerenciamento de portfólio e o controle de risco usando métodos de aprendizado de máquina. BlueShift permite backtesting de estratégias de negociação em uma ampla gama de conjuntos de dados.
A disponibilidade de diferentes conjuntos de dados para a prática de negociação quantitativa é discutida, abrangendo ações dos EUA, criptomoedas, forex, ações indianas e dados de propriedade. As implantações baseadas em nuvem e em desktop são explicadas, com a execução baseada em nuvem sendo tratada pelo corretor. A integração baseada em desktop pode ser obtida usando o software IBridgePy, que se conecta a corretoras como Interactive Brokers ou eTrade. Aos alunos participantes da sessão é oferecido um código de 60% de desconto em todos os cursos disponíveis no site da ContraQuant. O site oferece cursos adequados para iniciantes, intermediários e avançados, cobrindo uma ampla gama de conceitos, como redes neurais, processamento de linguagem natural (PNL), estratégias de impulso, opções, futuros e negociação de pares.
Preveja os preços diários das ações e automatize uma estratégia de negociação diária
Preveja os preços diários das ações e automatize uma estratégia de negociação diária
No webinar introdutório, o apresentador apresenta o tópico principal da sessão, que é prever os preços diários das ações e automatizar uma estratégia de negociação diária. A sessão inclui duas apresentações de projetos. A primeira apresentação é de Renato Otto, do Reino Unido, que discute a previsão diária de preços de ações usando um classificador florestal aleatório, indicadores técnicos e dados de sentimento. Renato Otto é apresentado como um indivíduo experiente envolvido no desenvolvimento de software e ferramentas para análise quantitativa e identificação sistemática de manipulação de mercado no mercado de energia do Reino Unido.
Renato Otto compartilha a motivação por trás da conclusão do projeto, explicando que foi uma oportunidade de consolidar seus conhecimentos em programação Python, engenharia de dados e aprendizado de máquina em um projeto de ponta a ponta. O projeto visava melhorar suas habilidades e explorar o poder do aprendizado de máquina e do processamento de linguagem natural na negociação. Além disso, o objetivo era criar algo reutilizável para outros usarem em suas próprias análises ou implementações de estratégias. O projeto envolve nove etapas, começando com a definição dos detalhes da análise em um dicionário e inicializando um pipeline. O programa então é executado para obter o conjunto de dados necessário para os cálculos de backtesting. O apresentador destaca a importância de testar a usabilidade do programa e garantir a confiabilidade dos números finais.
O palestrante explica os métodos envolvidos no backtesting de uma estratégia de day trading. Eles discutem a classe de estratégia de back-test, que consiste em vários métodos para pré-processamento de dados, treinamento e teste de modelo e análise de desempenho de estratégia. A saída do processo de backtesting inclui tabelas e gráficos que mostram retorno sobre o investimento, taxa acentuada, rebaixamento máximo e outros parâmetros relevantes. Embora o backtesting ajude a determinar a lucratividade potencial da estratégia, o palestrante adverte que simplifica certos aspectos que podem não ser verdadeiros na negociação ao vivo. O palestrante menciona a última melhoria do programa, que envolve a atualização dos parâmetros para refletir as condições reais de negociação, incluindo taxas de transação e tamanho da conta.
Durante a apresentação, o palestrante também fala sobre os desafios enfrentados durante o desenvolvimento do programa. Um desafio foi implementar um menu interativo que solicitasse aos usuários inserir dados, o que exigia pensamento extra e esforço de desenvolvimento. No entanto, o palestrante afirma que valeu a pena, pois tornou o programa mais amigável. Outros desafios incluíam encontrar soluções para computação de métricas de desempenho e manter um equilíbrio entre vida pessoal e profissional. Para superar esses desafios, o apresentador recomenda estratégias como desenhar diagramas, escrever comentários como trampolim para o código, fazer pausas, realizar pesquisas online e consolidar o conhecimento. O apresentador também destaca as conquistas do projeto, como consolidar conhecimentos em finanças quantitativas e habilidades de programação, ganhar confiança no gerenciamento de um projeto do início ao fim e demonstrar o poder do aprendizado de máquina na previsão de preços de ações.
O palestrante discute seus planos para projetos futuros após a conclusão do atual. Eles mencionam sua intenção de estudar novas estratégias com diferentes ativos, expandir seus conhecimentos por meio de seu blog e interações com outros entusiastas, pesquisar novas estratégias e modelos de aprendizado de máquina e, eventualmente, implementar estratégias lucrativas em negociação ao vivo. O palestrante compartilha suas informações de contato para mais perguntas ou dúvidas sobre o projeto. O público faz várias perguntas, incluindo o número de noites passadas no projeto e se o programa pode ser usado para negociação de criptomoedas.
Sobre os dados utilizados para o projeto, o criador explica que treinou o modelo com preços diários da Tesla desde o início da empresa em 2009. O processo de treinamento durou cinco meses e o modelo foi testado por alguns anos. Em termos de redução de risco, o criador menciona que não há muito o que fazer em um modelo de aprendizado de máquina para reduzir o risco, mas eles avaliaram uma quantidade razoável de negociações para garantir que a maioria delas fosse lucrativa. O criador também responde a perguntas sobre o prazo de previsão de preços e a necessidade de um PC de alta potência para treinar o modelo.
O palestrante explica o processo de treinamento de um modelo e discute as vantagens da negociação algorítmica em relação aos sistemas discricionários. Eles mencionam que é possível treinar um modelo usando um computador sem GPU, embora possa levar várias horas para chegar a um modelo funcional. No entanto, eles desaconselham a confiança nessa abordagem regularmente. Ao discutir os benefícios da negociação algorítmica, o palestrante enfatiza a confiança estatística na maioria das negociações lucrativas, tornando-a mais lucrativa em comparação com a negociação discricionária. Por fim, o palestrante expressa suas expectativas em relação ao programa EPAC, afirmando que ele forneceu os fundamentos para entender a negociação algorítmica e as ferramentas necessárias para escolher sua especialização.
Em seguida, o segundo palestrante, Usual Agrawal, da Índia, é apresentado como um comerciante quantitativo e proprietário de uma empresa. Agrawal compartilha sua experiência de negociação nos mercados indianos nos últimos quatro anos e os desafios que enfrentaram ao administrar seus negócios em tempo integral. Para superar esses desafios, Agrawal decidiu automatizar suas configurações de negociação com a ajuda do curso EPAT e o apoio incondicional da equipe Quantum City. Em sua apresentação, a Agrawal mostra sua configuração de negociação totalmente automatizada chamada "Intraday Straddles", que combina configurações não correlacionadas para gerar retornos decentes com rebaixamentos mínimos. Eles discutem sua abordagem para coleta de dados, backtesting, front testing, implantação e avaliação de desempenho de sua estratégia de negociação.
Durante a apresentação, o palestrante mergulha nos detalhes dos dados, sistemas e parâmetros usados para testar sua estratégia de day trading. Sua estratégia envolve a criação de straddles e estrangulamentos para os futuros Nifty e Bank Nifty e dados de opções usando um período de um minuto. O palestrante usou dados de dois anos, de março de 2019 a março de 2021, que abrangeram um período de baixa volatilidade e a pandemia de COVID-19. Eles explicam as diferentes classes utilizadas para backtesting e os parâmetros testados, incluindo variações nos níveis de stop loss. Por fim, o palestrante apresenta os resultados do processo de backtesting.
O apresentador passa a discutir os resultados de seu backtesting e front testing da estratégia de day trading. Durante a fase de backtesting, eles obtiveram um retorno líquido de 3,15 lakhs, equivalente a um retorno anual de 52,9%. A taxa de acerto foi calculada normalmente e normalizada, com a última fornecendo uma imagem mais realista. O índice acentuado foi determinado em 3,78, e a curva de ações recebeu bom suporte de uma média móvel simples de três meses. Porém, durante a fase de front-testing, a estratégia não teve o desempenho esperado, ganhando apenas 70.000 rúpias em 11 meses, o que corresponde a um retorno anual de 25%. A curva de patrimônio permaneceu plana, indicando que a estratégia pode não estar funcionando bem no momento e requer uma análise mais aprofundada. O apresentador também compartilha os principais desafios enfrentados e as lições aprendidas ao longo do projeto, com as principais dificuldades surgidas durante a coleta de dados.
O palestrante discute alguns dos desafios encontrados ao desenvolver a estratégia de day trading. Um grande obstáculo era obter dados confiáveis de opções intradiárias, o que exigia comprá-los de fornecedores terceirizados. Outro desafio foi o possível viés de amostragem devido ao foco apenas nos últimos dois anos de dados, que podem não representar com precisão o desempenho geral da estratégia. Além disso, o palestrante observa um efeito de superlotação no mercado, com muitos traders empregando estratégias semelhantes. O palestrante explica sua decisão de desenvolver a estratégia de forma independente, permitindo ajustes personalizados. Finalmente, são destacadas as avaliações contínuas da estratégia e os esforços para diversificá-la para melhorar a eficiência.
O palestrante aborda questões do público, incluindo se o programa é executado manualmente ou automatizado usando plataformas de nuvem, e como eles selecionaram as ações para vender straddles e a distância típica de stop loss em relação ao prêmio. A estratégia se aplica apenas ao índice Nifty e ao índice Bank Nifty devido a problemas de liquidez, e o palestrante limpa os dados por tentativa e erro, retificando alterações de formato e removendo dias com erros de dados.
O palestrante responde a duas perguntas adicionais relacionadas à sua estratégia de day trading. Eles discutem a porcentagem de stop loss usada para testes e os desafios que enfrentaram na programação sem experiência em engenharia da computação. Eles explicam como superaram esses desafios com a ajuda do programa EPAT e a orientação da Quadency. Além disso, o palestrante oferece conselhos para aspirantes a quants e comerciantes algorítmicos, enfatizando a importância de ter cautela e implementar o gerenciamento de risco adequado ao aplicar qualquer estratégia de negociação na prática.
O palestrante destaca a importância de diversificar as estratégias de negociação e como isso pode ajudar a navegar nas fases de rebaixamento em uma estratégia, enquanto outras continuam a ter um bom desempenho. Eles enfatizam a necessidade de testes minuciosos e de gastar tempo com cada estratégia para aprender suas nuances e combiná-las efetivamente. É importante observar que as informações compartilhadas durante a sessão não pretendem ser conselhos de negociação.
O anfitrião conclui o webinar expressando gratidão ao palestrante, Visual, por compartilhar seu projeto e experiências. Eles informam ao público que a gravação da sessão estará disponível em seu canal no YouTube e que os participantes receberão um e-mail contendo os códigos necessários e links do GitHub relacionados às estratégias discutidas. O anfitrião espera realizar sessões mais interessantes nos próximos meses, enriquecendo ainda mais o conhecimento e a compreensão do público.
O webinar forneceu informações valiosas sobre como prever preços diários de ações e automatizar estratégias de day trading. A primeira apresentação de Renato Otto focou na previsão de preços de ações usando um classificador florestal aleatório, indicadores técnicos e dados de sentimento. A segunda apresentação da Usual Agrawal apresentou sua configuração de negociação totalmente automatizada, "Intraday Straddles", que combinou configurações não correlacionadas para gerar retornos com perdas mínimas. Ambos os apresentadores compartilharam seus desafios, conquistas e aprendizados, trazendo lições valiosas para o público. O webinar serviu como uma plataforma para explorar o poder do aprendizado de máquina e do processamento de linguagem natural na negociação e forneceu um vislumbre do excitante mundo da negociação algorítmica.
Preveja os preços diários das ações e automatize uma estratégia de negociação diária
Preveja os preços diários das ações e automatize uma estratégia de negociação diária
No webinar introdutório, o apresentador apresenta o tópico principal da sessão, que é prever os preços diários das ações e automatizar uma estratégia de negociação diária. A sessão inclui duas apresentações de projetos. A primeira apresentação é de Renato Otto, do Reino Unido, que discute a previsão diária de preços de ações usando um classificador florestal aleatório, indicadores técnicos e dados de sentimento. Renato Otto é apresentado como um indivíduo experiente envolvido no desenvolvimento de software e ferramentas para análise quantitativa e identificação sistemática de manipulação de mercado no mercado de energia do Reino Unido.
Renato Otto compartilha a motivação por trás da conclusão do projeto, explicando que foi uma oportunidade de consolidar seus conhecimentos em programação Python, engenharia de dados e aprendizado de máquina em um projeto de ponta a ponta. O projeto visava melhorar suas habilidades e explorar o poder do aprendizado de máquina e do processamento de linguagem natural na negociação. Além disso, o objetivo era criar algo reutilizável para outros usarem em suas próprias análises ou implementações de estratégias. O projeto envolve nove etapas, começando com a definição dos detalhes da análise em um dicionário e inicializando um pipeline. O programa então é executado para obter o conjunto de dados necessário para os cálculos de backtesting. O apresentador destaca a importância de testar a usabilidade do programa e garantir a confiabilidade dos números finais.
O palestrante explica os métodos envolvidos no backtesting de uma estratégia de day trading. Eles discutem a classe de estratégia de back-test, que consiste em vários métodos para pré-processamento de dados, treinamento e teste de modelo e análise de desempenho de estratégia. A saída do processo de backtesting inclui tabelas e gráficos que mostram retorno sobre o investimento, taxa acentuada, rebaixamento máximo e outros parâmetros relevantes. Embora o backtesting ajude a determinar a lucratividade potencial da estratégia, o palestrante adverte que simplifica certos aspectos que podem não ser verdadeiros na negociação ao vivo. O palestrante menciona a última melhoria do programa, que envolve a atualização dos parâmetros para refletir as condições reais de negociação, incluindo taxas de transação e tamanho da conta.
Durante a apresentação, o palestrante também fala sobre os desafios enfrentados durante o desenvolvimento do programa. Um desafio foi implementar um menu interativo que solicitasse aos usuários inserir dados, o que exigia pensamento extra e esforço de desenvolvimento. No entanto, o palestrante afirma que valeu a pena, pois tornou o programa mais amigável. Outros desafios incluíam encontrar soluções para computação de métricas de desempenho e manter um equilíbrio entre vida pessoal e profissional. Para superar esses desafios, o apresentador recomenda estratégias como desenhar diagramas, escrever comentários como trampolim para o código, fazer pausas, realizar pesquisas online e consolidar o conhecimento. O apresentador também destaca as conquistas do projeto, como consolidar conhecimentos em finanças quantitativas e habilidades de programação, ganhar confiança no gerenciamento de um projeto do início ao fim e demonstrar o poder do aprendizado de máquina na previsão de preços de ações.
O palestrante discute seus planos para projetos futuros após a conclusão do atual. Eles mencionam sua intenção de estudar novas estratégias com diferentes ativos, expandir seus conhecimentos por meio de seu blog e interações com outros entusiastas, pesquisar novas estratégias e modelos de aprendizado de máquina e, eventualmente, implementar estratégias lucrativas em negociação ao vivo. O palestrante compartilha suas informações de contato para mais perguntas ou dúvidas sobre o projeto. O público faz várias perguntas, incluindo o número de noites passadas no projeto e se o programa pode ser usado para negociação de criptomoedas.
Sobre os dados utilizados para o projeto, o criador explica que treinou o modelo com preços diários da Tesla desde o início da empresa em 2009. O processo de treinamento durou cinco meses e o modelo foi testado por alguns anos. Em termos de redução de risco, o criador menciona que não há muito o que fazer em um modelo de aprendizado de máquina para reduzir o risco, mas eles avaliaram uma quantidade razoável de negociações para garantir que a maioria delas fosse lucrativa. O criador também responde a perguntas sobre o prazo de previsão de preços e a necessidade de um PC de alta potência para treinar o modelo.
O palestrante explica o processo de treinamento de um modelo e discute as vantagens da negociação algorítmica em relação aos sistemas discricionários. Eles mencionam que é possível treinar um modelo usando um computador sem GPU, embora possa levar várias horas para chegar a um modelo funcional. No entanto, eles desaconselham a confiança nessa abordagem regularmente. Ao discutir os benefícios da negociação algorítmica, o palestrante enfatiza a confiança estatística na maioria das negociações lucrativas, tornando-a mais lucrativa em comparação com a negociação discricionária. Por fim, o palestrante expressa suas expectativas em relação ao programa EPAC, afirmando que ele forneceu os fundamentos para entender a negociação algorítmica e as ferramentas necessárias para escolher sua especialização.
Em seguida, o segundo palestrante, Usual Agrawal, da Índia, é apresentado como um comerciante quantitativo e proprietário de uma empresa. Agrawal compartilha sua experiência de negociação nos mercados indianos nos últimos quatro anos e os desafios que enfrentaram ao administrar seus negócios em tempo integral. Para superar esses desafios, Agrawal decidiu automatizar suas configurações de negociação com a ajuda do curso EPAT e o apoio incondicional da equipe Quantum City. Em sua apresentação, a Agrawal mostra sua configuração de negociação totalmente automatizada chamada "Intraday Straddles", que combina configurações não correlacionadas para gerar retornos decentes com rebaixamentos mínimos. Eles discutem sua abordagem para coleta de dados, backtesting, front testing, implantação e avaliação de desempenho de sua estratégia de negociação.
Durante a apresentação, o palestrante mergulha nos detalhes dos dados, sistemas e parâmetros usados para testar sua estratégia de day trading. Sua estratégia envolve a criação de straddles e estrangulamentos para os futuros Nifty e Bank Nifty e dados de opções usando um período de um minuto. O palestrante usou dados de dois anos, de março de 2019 a março de 2021, que abrangeram um período de baixa volatilidade e a pandemia de COVID-19. Eles explicam as diferentes classes utilizadas para backtesting e os parâmetros testados, incluindo variações nos níveis de stop loss. Por fim, o palestrante apresenta os resultados do processo de backtesting.
O apresentador passa a discutir os resultados de seu backtesting e front testing da estratégia de day trading. Durante a fase de backtesting, eles obtiveram um retorno líquido de 3,15 lakhs, equivalente a um retorno anual de 52,9%. A taxa de acerto foi calculada normalmente e normalizada, com a última fornecendo uma imagem mais realista. O índice acentuado foi determinado em 3,78, e a curva de ações recebeu bom suporte de uma média móvel simples de três meses. Porém, durante a fase de front-testing, a estratégia não teve o desempenho esperado, ganhando apenas 70.000 rúpias em 11 meses, o que corresponde a um retorno anual de 25%. A curva de patrimônio permaneceu plana, indicando que a estratégia pode não estar funcionando bem no momento e requer uma análise mais aprofundada. O apresentador também compartilha os principais desafios enfrentados e as lições aprendidas ao longo do projeto, com as principais dificuldades surgidas durante a coleta de dados.
O palestrante discute alguns dos desafios encontrados ao desenvolver a estratégia de day trading. Um grande obstáculo era obter dados confiáveis de opções intradiárias, o que exigia comprá-los de fornecedores terceirizados. Outro desafio foi o possível viés de amostragem devido ao foco apenas nos últimos dois anos de dados, que podem não representar com precisão o desempenho geral da estratégia. Além disso, o palestrante observa um efeito de superlotação no mercado, com muitos traders empregando estratégias semelhantes. O palestrante explica sua decisão de desenvolver a estratégia de forma independente, permitindo ajustes personalizados. Finalmente, são destacadas as avaliações contínuas da estratégia e os esforços para diversificá-la para melhorar a eficiência.
O palestrante aborda questões do público, incluindo se o programa é executado manualmente ou automatizado usando plataformas de nuvem, e como eles selecionaram as ações para vender straddles e a distância típica de stop loss em relação ao prêmio. A estratégia se aplica apenas ao índice Nifty e ao índice Bank Nifty devido a problemas de liquidez, e o palestrante limpa os dados por tentativa e erro, retificando alterações de formato e removendo dias com erros de dados.
O palestrante responde a duas perguntas adicionais relacionadas à sua estratégia de day trading. Eles discutem a porcentagem de stop loss usada para testes e os desafios que enfrentaram na programação sem experiência em engenharia da computação. Eles explicam como superaram esses desafios com a ajuda do programa EPAT e a orientação da Quadency. Além disso, o palestrante oferece conselhos para aspirantes a quants e comerciantes algorítmicos, enfatizando a importância de ter cautela e implementar o gerenciamento de risco adequado ao aplicar qualquer estratégia de negociação na prática.
O palestrante destaca a importância de diversificar as estratégias de negociação e como isso pode ajudar a navegar nas fases de rebaixamento em uma estratégia, enquanto outras continuam a ter um bom desempenho. Eles enfatizam a necessidade de testes minuciosos e de gastar tempo com cada estratégia para aprender suas nuances e combiná-las efetivamente. É importante observar que as informações compartilhadas durante a sessão não pretendem ser conselhos de negociação.
O anfitrião conclui o webinar expressando gratidão ao palestrante, Visual, por compartilhar seu projeto e experiências. Eles informam ao público que a gravação da sessão estará disponível em seu canal no YouTube e que os participantes receberão um e-mail contendo os códigos necessários e links do GitHub relacionados às estratégias discutidas. O anfitrião espera realizar sessões mais interessantes nos próximos meses, enriquecendo ainda mais o conhecimento e a compreensão do público.
O webinar forneceu informações valiosas sobre como prever preços diários de ações e automatizar estratégias de day trading. A primeira apresentação de Renato Otto focou na previsão de preços de ações usando um classificador florestal aleatório, indicadores técnicos e dados de sentimento. A segunda apresentação da Usual Agrawal apresentou sua configuração de negociação totalmente automatizada, "Intraday Straddles", que combinou configurações não correlacionadas para gerar retornos com perdas mínimas. Ambos os apresentadores compartilharam seus desafios, conquistas e aprendizados, trazendo lições valiosas para o público. O webinar serviu como uma plataforma para explorar o poder do aprendizado de máquina e do processamento de linguagem natural na negociação e forneceu um vislumbre do excitante mundo da negociação algorítmica.
Aplicando aprendizado de máquina na negociação por Ishan Shah e Rekhit Pachanekar | Algo Trading Week Dia 7
Aplicando aprendizado de máquina na negociação por Ishan Shah e Rekhit Pachanekar | Algo Trading Week Dia 7
Ishan Shah e Rekhit Pachanekar, os apresentadores do webinar, começam se apresentando e expressando sua empolgação pelo último dia da semana de negociação de algo. Eles anunciam os vencedores da competição de negociação de algo e elogiam suas conquistas. Eles mencionam que o foco da apresentação do dia será o aprendizado de máquina e suas aplicações na negociação. Eles também informam ao público que haverá uma sessão de perguntas e respostas ao final da apresentação.
Rekhit Pachanekar lidera o início do webinar e mergulha nos fundamentos do aprendizado de máquina. Ele usa o reconhecimento de imagem como exemplo para explicar como o aprendizado de máquina permite que os algoritmos aprendam com os dados e tomem decisões sem programação extensiva. Em seguida, ele discute o papel do aprendizado de máquina na negociação e no investimento, principalmente na criação de portfólios de investimento personalizados com base em vários pontos de dados, como salário, profissão e região. O aprendizado de máquina também ajuda a atribuir pesos aos ativos em um portfólio e auxilia no desenvolvimento de estratégias de negociação. Pachanekar destaca a velocidade e os recursos de análise de dados do aprendizado de máquina, que são utilizados por fundos de hedge, fundos de pensão e fundos mútuos para decisões de investimento e negociação.
Seguindo em frente, Ishan Shah e Rekhit Pachanekar se aprofundam nas sete etapas envolvidas na construção de um modelo de aprendizado de máquina para negociação. Eles enfatizam que mesmo os comerciantes de varejo individuais podem aproveitar a tecnologia de aprendizado de máquina para criar suas próprias estratégias de negociação. A primeira etapa que eles discutem é definir a declaração do problema, que pode variar de um desejo geral de retornos positivos a objetivos mais específicos, como determinar o momento certo para investir em uma determinada ação, como JP Morgan. A segunda etapa envolve a aquisição de dados de boa qualidade, garantindo que não haja valores ausentes ou duplicados e valores discrepantes. Os apresentadores enfatizam a importância da qualidade dos dados na construção de um modelo preciso de aprendizado de máquina.
Shah e Pachanekar explicam o processo de seleção de variáveis de entrada e saída para um modelo de aprendizado de máquina na negociação. Eles destacam a variável de saída, ou a variável de destino, que representa o retorno futuro de uma ação. Eles mencionam que uma variável de sinal recebe um valor de 1 quando se prevê que os retornos futuros sejam positivos e 0 quando se prevê que sejam negativos. As variáveis de entrada, ou recursos, devem possuir poder preditivo e atender ao requisito de estacionaridade, o que significa que exibem uma variância média e constante. Eles enfatizam que variáveis como abertura, baixa, alta e fechamento não são estacionárias e não podem ser usadas como recursos de entrada.
Em seguida, os apresentadores discutem a seleção de recursos de entrada para seu modelo de aprendizado de máquina na negociação. Eles explicam a necessidade de recursos de entrada estacionários e conseguem isso usando valores de variação percentual para diferentes períodos de tempo. Eles também enfatizam a importância de evitar a correlação entre as variáveis de entrada e demonstram o uso de um mapa de calor de correlação para identificar e eliminar recursos altamente correlacionados. A seleção final dos recursos de entrada inclui valores de variação percentual para diferentes períodos de tempo, RSI (Índice de Força Relativa) e correlação. Antes de usar o modelo para negociação ao vivo, eles dividem o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste para avaliar seu desempenho.
A importância de garantir a qualidade e relevância dos conjuntos de dados usados em modelos de aprendizado de máquina é enfatizada pelos palestrantes. Eles introduzem o conceito de árvores de decisão e indagam sobre os processos de tomada de decisão pessoal dos participantes quando se trata de comprar ações ou ativos, mencionando respostas que vão desde indicadores técnicos até recomendações de amigos. Eles afirmam a necessidade de estabelecer um modelo mental para a tomada de decisão com base em experiências pessoais ao usar tais recursos. Eles introduzem florestas aleatórias como uma forma de superar problemas de overfitting e explicam o uso de árvores bayesianas como base para árvores de decisão.
Shah e Pachanekar explicam como algoritmos de aprendizado de máquina, especificamente árvores de decisão, podem ser utilizados para criar regras para negociação. Essas regras, incorporando indicadores técnicos como ADX (Average Directional Index) e RSI, permitem que os traders tomem decisões com base em condições predefinidas. Para garantir que essas regras não sejam baseadas apenas na sorte, os apresentadores introduzem o conceito de floresta aleatória. Eles explicam que uma floresta aleatória combina várias árvores de decisão para criar uma estratégia de negociação mais generalizada e confiável. Ao selecionar aleatoriamente um subconjunto de recursos para cada árvore, a floresta aleatória reduz as chances de overfitting e fornece previsões mais precisas. Os apresentadores discutem vários parâmetros necessários para o algoritmo de floresta aleatória, incluindo o número de estimadores, recursos máximos e profundidade máxima da árvore.
Seguindo em frente, os apresentadores se aprofundam na implementação de um classificador de floresta aleatória para aplicar o aprendizado de máquina na negociação. Eles enfatizam a importância de controlar a profundidade da árvore de decisão e selecionar aleatoriamente os recursos para evitar o overfitting e garantir saídas consistentes. O classificador de floresta aleatória aprende regras de recursos de entrada e saídas esperadas, que são usadas para fazer previsões sobre dados não vistos. Eles também mencionam que o desempenho do modelo pode ser medido usando várias métricas.
Os apresentadores discutem a importância de avaliar a eficácia de um modelo de aprendizado de máquina antes de fazer investimentos em dinheiro real com base em suas recomendações. Eles introduzem o conceito de precisão, que envolve verificar se as previsões do modelo se alinham com os resultados reais do mercado. Eles destacam que a precisão de um modelo normalmente varia de 50% a 60% e alertam que uma alta taxa de precisão não garante bons resultados. Eles sugerem o uso de uma matriz de confusão para comparar rótulos reais versus previstos e calcular métricas de desempenho, como precisão, recall e pontuação F1 para avaliar o desempenho do modelo.
Em detalhes, a precisão do modelo é amplamente discutida e uma pesquisa é realizada para estabelecer sua taxa de precisão, que é calculada em 60%. No entanto, quando verificado no rótulo, a precisão do sinal longo cai para 33%. Isso levanta a questão de saber se um aumento na precisão geral resultará em um modelo de negociação lucrativo. Os apresentadores enfatizam que a precisão é um fator crucial para determinar a eficácia de um modelo na previsão do mercado. Eles apontam que uma alta precisão geral não leva necessariamente à lucratividade e que outros fatores precisam ser considerados.
Shah e Pachanekar então mudam seu foco para discutir diferentes métricas usadas para avaliar o desempenho de um modelo de negociação, incluindo precisão, recall e pontuação F1. Eles observam que, embora o recall possa ajudar a superar problemas com dados desequilibrados, pode ser uma métrica não confiável quando usada isoladamente. Em vez disso, eles recomendam o uso de uma combinação de precisão e recall para calcular a pontuação F1, que fornece uma avaliação mais abrangente do desempenho do modelo. Eles destacam a importância do backtesting do modelo para garantir sua eficácia em cenários comerciais do mundo real e cautela contra o overfitting do modelo.
Os apresentadores abordam as preocupações de overfitting em configurações do mundo real e sugerem estratégias para lidar com isso com base no modelo específico de aprendizado de máquina usado. Eles enfatizam a importância de entender os parâmetros do modelo, limitar o número de recursos e trabalhar em diferentes hiperparâmetros para cada tipo de modelo de aprendizado de máquina. Eles enfatizam a importância de usar dados do mundo real sem manipulação. Além disso, eles discutem as aplicações do aprendizado de máquina na negociação além da geração de sinais, como seu potencial no gerenciamento de riscos. Eles também abordam o uso de algoritmos de agrupamento para identificar oportunidades lucrativas no mercado.
Ishan Shah e Rekhit Pachanekar concluem o webinar discutindo as vantagens de usar o aprendizado de máquina na negociação, particularmente na decifração de padrões complexos que podem ser difíceis de serem identificados pelos humanos. Eles sugerem o uso de aprendizado de máquina como ferramenta complementar no processo de identificação alfa. A sessão termina com os apresentadores expressando sua gratidão aos palestrantes e participantes da Algo Trading Week e convidando quaisquer perguntas não respondidas a serem enviadas por meio da pesquisa.