Jesse Spaulding.
Como fiz $ 500k com aprendizado de máquina e HFT (negociação de alta freqüência)
Esta publicação detalhará o que fiz para fazer aprox. 500k de negociação de alta freqüência de 2009 a 2010. Desde que eu estava negociando completamente de forma independente e não estou mais executando meu programa, eu estou feliz em contar tudo. Minha negociação foi principalmente em contratos de futuros Russel 2000 e DAX.
A chave para o meu sucesso, eu acredito, não estava em uma equação financeira sofisticada, mas sim no projeto de algoritmo geral que uniu muitos componentes simples e a aprendizagem de máquinas usadas para otimizar a máxima rentabilidade. Você ganhou não precisa conhecer qualquer terminologia sofisticada aqui porque, quando eu configurei meu programa, tudo foi baseado na intuição. (O curso de aprendizado de máquina incrível da Andrew Ng não estava ainda disponível - por favor, se você clicar nesse link, você será levado ao meu projeto atual: CourseTalk, um site de revisão para MOOCs)
Primeiro, eu só quero demonstrar que o meu sucesso não foi simplesmente o resultado da sorte. Meu programa fez 1000-4000 negociações por dia (meio e meio, curto) e nunca entrou em posições de mais de alguns contratos por vez. Isso significava que a sorte aleatória de qualquer comércio em particular era muito rápida. O resultado foi que nunca perdi mais de US $ 2000 em um dia e nunca tive um mês perdedor:
(EDITAR: estes números são depois de pagar comissões)
E aqui é um gráfico para dar uma sensação de variação diária. Observe que isso exclui os últimos 7 meses porque - à medida que os números pararam de subir - eu perdi minha motivação para inseri-los.
Antes de configurar meu programa de negociação automatizado I & rsquo; d tinha 2 anos de experiência como um & ldquo; manual & rdquo; comerciante do dia. Isso foi de volta em 2001 - foram os primeiros dias do comércio eletrônico e houve oportunidades para & ldquo; scalpers & rdquo; para ganhar dinheiro. Eu só posso descrever o que eu estava fazendo como semelhante a jogar um jogo de vídeo / jogo com uma suposta vantagem. Ser bem-sucedido significou ser rápido, ser disciplinado e possuir boas habilidades de reconhecimento de padrões intuitivas. Eu consegui fazer cerca de US $ 250 mil, pagar meus empréstimos estudantis e ter dinheiro restante. Ganhar!
Nos próximos cinco anos, eu lançaria duas startups, pegando algumas habilidades de programação ao longo do caminho. Não seria até o final de 2008 que eu voltaria a negociar. Com o dinheiro escorrendo da venda da minha primeira inicialização, a negociação ofereceu esperanças de algum dinheiro rápido enquanto eu descobri minha próxima jogada.
Em 2008 eu estava & ldquo; manualmente & rdquo; dia comercializando futuros usando o software chamado T4. Eu estava desejando algumas teclas de atalho de entrada de pedidos personalizadas, então, depois de descobrir que a T4 tinha uma API, assumi o desafio de aprender C # (a linguagem de programação necessária para usar a API) e segui adiante e me criei algumas teclas rápidas.
Depois de ficar com os pés molhados com a API, logo tive aspirações maiores: queria ensinar o computador a trocar por mim. A API forneceu um fluxo de dados de mercado e uma maneira fácil de enviar ordens para a troca - tudo o que eu tinha que fazer era criar a lógica no meio.
Abaixo está uma captura de tela de uma janela de negociação T4. O que foi legal é que, quando trabalhei, consegui assistir o comércio de computadores nesta mesma interface. Ver as ordens reais que aparecem dentro e fora (por si com meu dinheiro real) foram emocionantes e assustadoras.
O design do meu algoritmo.
Desde o início, meu objetivo era configurar um sistema de forma que eu pudesse estar razoavelmente confiante. Eu ganharei dinheiro antes de fazer qualquer transação ao vivo. Para realizar isso, eu precisava construir uma estrutura de simulação de negociação que, com a maior precisão possível, simulasse a negociação ao vivo.
Embora a negociação no modo ao vivo exigisse o processamento de atualizações de mercado transmitidas através da API, o modo de simulação exigia a leitura de atualizações de mercado a partir de um arquivo de dados. Para coletar esses dados, configurei a primeira versão do meu programa para simplesmente conectar-se à API e registrar as atualizações do mercado com timestamps. Acabei usando 4 semanas de dados de mercado recentes para treinar e testar meu sistema.
Com um quadro básico no local, eu ainda tinha a tarefa de descobrir como criar um sistema comercial lucrativo. Como se verifica, meu algoritmo seria dividido em dois componentes distintos, que eu explorarei por sua vez:
Previsão de movimentos de preços; e fazer negócios lucrativos.
Previsão de movimentos de preços.
Talvez um componente óbvio de qualquer sistema comercial seja capaz de prever onde os preços se moverão. E o meu não foi exceção. Eu definei o preço atual como a média da oferta interna e oferta interna e eu estabeleci o objetivo de prever onde o preço seria nos próximos 10 segundos. Meu algoritmo precisaria apresentar esta previsão momento a momento ao longo do dia de negociação.
Criando & amp; indicadores de otimização.
Eu criei um punhado de indicadores que provaram ter uma habilidade significativa para prever movimentos de preços de curto prazo. Cada indicador produziu um número que era positivo ou negativo. Um indicador era útil se, com maior frequência, um número positivo correspondesse com o mercado subindo e um número negativo correspondia ao mercado descer.
Meu sistema me permitiu determinar rapidamente a capacidade preditiva de qualquer indicador, então eu consegui experimentar muitos indicadores diferentes para ver o que funcionou. Muitos dos indicadores tinham variáveis nas fórmulas que os produziam e consegui encontrar os valores ótimos para essas variáveis, fazendo comparações lado a lado dos resultados obtidos com valores variáveis.
Os indicadores que foram mais úteis foram todos relativamente simples e foram baseados em eventos recentes no mercado que negociei, bem como os mercados de títulos correlacionados.
Fazendo previsões de movimento de preço exato.
Ter indicadores que simplesmente previam um movimento de preços para cima ou para baixo não era suficiente. Eu precisava saber exatamente quanto o movimento do preço era previsto por cada valor possível de cada indicador. Eu precisava de uma fórmula que convertesse um valor indicador para uma previsão de preços.
Para realizar isso, rastreei os movimentos de preços previstos em 50 baldes que dependiam do alcance em que o valor do indicador caiu. Isso produziu previsões únicas para cada balde que eu então consegui representar no Excel. Como você pode ver, a variação esperada do preço aumenta à medida que o valor do indicador aumenta.
Com base em um gráfico como esse, consegui fazer uma fórmula para ajustar a curva. No começo eu fiz isso & ldquo; curve fitting & rdquo; manualmente, mas logo escrevi algum código para automatizar esse processo.
Observe que nem todas as curvas indicadoras tiveram a mesma forma. Observe também que os baldes foram distribuídos logaritticamente de modo a espalhar os dados de forma uniforme. Finalmente, note que os valores de indicadores negativos (e as respectivas previsões de preços descendentes correspondentes) foram invertidos e combinados com os valores positivos. (Meu algoritmo tratado de forma ascendente e exata exatamente o mesmo.)
Combinando indicadores para uma única previsão.
Uma coisa importante a considerar era que cada indicador não era totalmente independente. Eu não poderia simplesmente resumir todas as previsões que cada indicador faz individualmente. A chave era descobrir o valor preditivo adicional que cada indicador tinha além do que já estava previsto. Isso não era muito difícil de implementar, mas isso significava que se eu fosse & ldquo; curve fitting & rdquo; vários indicadores ao mesmo tempo eu tive que ter cuidado; mudar um afetaria as previsões de outro.
A fim de & ldquo; curve fit & rdquo; Todos os indicadores ao mesmo tempo eu configurei o otimizador para passar apenas 30% do caminho para as novas curvas de previsão com cada passagem. Com este salto de 30%, descobri que as curvas de previsão se estabilizariam dentro de algumas passagens.
Com cada indicador agora nos dando a previsão de preço adicional de ñsquo; eu poderia simplesmente adicioná-los para produzir uma previsão única de onde o mercado seria em 10 segundos.
Por que a previsão de preços não é suficiente.
Você pode pensar que com essa vantagem no mercado eu estava dourado. Mas você precisa ter em mente que o mercado é composto por lances e ofertas - não é apenas um preço de mercado. O sucesso na negociação de alta freqüência se resume a obter bons preços e não é tão fácil.
Os seguintes fatores tornam difícil a criação de um sistema lucrativo:
Com cada troca eu tinha que pagar comissões para o meu corretor e a troca. O spread (diferença entre oferta mais alta e oferta mais baixa) significava que, se eu fosse simplesmente comprar e vender aleatoriamente, eu estaria perdendo uma tonelada de dinheiro. A maior parte do volume do mercado eram outros bots que só executariam um comércio comigo se achassem que tinham alguma vantagem estatística. Ver uma oferta não garantiu que eu pudesse comprá-la. No momento em que minha ordem de compra chegou ao intercâmbio, era muito possível que essa oferta tivesse sido cancelada. Como um pequeno jogador do mercado, não havia nenhuma maneira de eu competir sozinho na velocidade.
Construindo uma simulação de negociação completa.
Então eu tive uma estrutura que me permitiu backtest e otimizar indicadores. Mas eu tinha que ir além disso - eu precisava de uma estrutura que me permitisse fazer backtest e otimizar um sistema comercial completo; um onde eu estava mandando ordens e entrando em posições. Neste caso, I & rsquo; d seja otimizado para P & amp; L total e, em certa medida, P & amp; L médio por comércio.
Isso seria mais complicado e, de certa forma, impossível modelar exatamente, mas eu fiz o melhor que pude. Aqui estão algumas das questões que eu tive que lidar com:
Quando um pedido foi enviado ao mercado em simulação, tive que modelar o tempo de atraso. O fato de meu sistema ter visto uma oferta não significava que pudesse comprá-lo imediatamente. O sistema enviaria o pedido, espere aproximadamente 20 milissegundos e, em seguida, apenas se a oferta ainda fosse considerada como um comércio executado. Isso foi inexato porque o tempo de atraso real foi inconsistente e não relatado. Quando eu coloquei lances ou ofertas, tive que olhar para o fluxo de execução comercial (fornecido pela API) e usá-los para avaliar quando minha ordem teria sido executada contra. Para fazer isso, tive que rastrear a posição do meu pedido na fila. (É um sistema de primeira saída em primeiro lugar). Mais uma vez, não consegui fazer isso perfeitamente, mas fiz uma melhor aproximação.
Para refinar a simulação de execução do meu pedido, fiz os meus arquivos de log da negociação ao vivo através da API e comparei-os aos arquivos de log produzidos por negociação simulada do mesmo período. Eu consegui minha simulação até o ponto de ser bastante preciso e, para as partes que eram impossíveis de modelar exatamente, me assegurei pelo menos de produzir resultados estatisticamente similares (nas métricas que achava importantes).
Faz negócios lucrativos.
Com um modelo de simulação de ordem no local, agora eu poderia enviar ordens no modo de simulação e ver uma P & amp; L simulada. Mas como saberia o meu sistema quando e onde comprar e vender?
As previsões de movimento de preços foram um ponto de partida, mas não toda a história. O que eu fiz foi criar um sistema de pontuação para cada um dos 5 níveis de preço na oferta e oferta. Estes incluíram um nível acima da oferta interna (para um pedido de compra) e um nível abaixo da oferta interna (para uma ordem de venda).
Se a pontuação em qualquer nível de preço fosse superior a um certo limite que significaria que meu sistema deveria ter uma oferta / oferta ativa - abaixo do limite, então todas as ordens ativas deveriam ser canceladas. Com base nisso, não era incomum que meu sistema iria mostrar uma oferta no mercado e, em seguida, cancelá-lo imediatamente. (Embora eu tentei minimizar isso, como é irritante, como diabos para quem olha a tela com olhos humanos - inclusive eu.)
Os escores do nível de preços foram calculados com base nos seguintes fatores:
A previsão do movimento do preço (que discutimos anteriormente). O nível de preços em questão. (Os níveis internos significaram que foram necessárias maiores previsões de movimento de preços). O número de contratos na frente do meu pedido na fila. (Menos foi melhor.) O número de contratos por trás do meu pedido na fila. (Mais foi melhor.)
Essencialmente, esses fatores serviram para identificar & ldquo; safe & rdquo; lugares para oferecer / oferecer. A previsão de movimento de preço por si só não era adequada porque não explicava o fato de que ao colocar uma oferta eu não estava preenchido automaticamente - eu só cheguei se alguém me vendesse lá. A realidade era que o simples fato de alguém me vender a um certo preço alterou as probabilidades estatísticas do comércio.
As variáveis utilizadas nesta etapa estavam todas sujeitas a otimização. Isso foi feito exatamente da mesma maneira que otimizei variáveis nos indicadores de movimento de preços, exceto neste caso eu estava otimizando a linha de fundo P & amp; L.
Ao negociar como seres humanos, muitas vezes temos poderosas emoções e desvios que podem levar a decisões menos do que ótimas. Claramente, não queria codificar esses preconceitos. Aqui estão alguns fatores que meu sistema ignorou:
O preço que uma posição foi inserida - Em um escritório de negociação, é muito comum ouvir a conversa sobre o preço no qual alguém é longo ou curto, como se isso pudesse afetar a futura tomada de decisões. Embora isso tenha alguma validade como parte de uma estratégia de redução de risco, ele realmente não tem influência no futuro dos eventos no mercado. Portanto, meu programa ignorou completamente essa informação. É o mesmo conceito que ignorar custos irrecuperáveis. Ir a curto vs. sair de uma posição longa - Normalmente, um comerciante teria critérios diferentes que determinam onde vender uma posição longa versus onde ficar curto. No entanto, da minha perspectiva de algoritmos não havia motivo para fazer uma distinção. Se o meu algoritmo esperava que uma venda de movimento descendente fosse uma boa idéia, independentemente de ser atualmente longa, curta ou plana. A & ldquo; dobrando para cima & rdquo; estratégia - Esta é uma estratégia comum em que os comerciantes comprarão mais ações no caso de o comércio original ir contra elas. Isso resulta em um preço de compra médio menor e significa que quando (ou se) o estoque se virar, você estará configurado para fazer o seu dinheiro de volta em nenhum momento. Na minha opinião, esta é realmente uma estratégia horrível, a menos que você seja o Warren Buffet. Você está enganado para pensar que você está indo bem porque a maioria de seus negócios serão vencedores. O problema é quando você perde você perder grande. O outro efeito é que dificilmente julgar se você realmente tem uma vantagem no mercado ou está apenas tendo sorte. Ser capaz de monitorar e confirmar que o meu programa de fato teve uma vantagem foi um objetivo importante.
Uma vez que meu algoritmo tomou decisões do mesmo modo, independentemente de onde ele entrou em um comércio ou se fosse atualmente longo ou curto, ocasionalmente sentava-se (e aceitou) alguns grandes negócios perdidos (além de alguns grandes negócios vencedores). Mas, você não deveria pensar que não havia nenhum gerenciamento de riscos.
Para gerenciar o risco, apliquei um tamanho máximo de posição de 2 contratos por vez, ocasionalmente acumulado em dias de alto volume. Eu também tive um limite máximo de perda diária para proteger contra quaisquer condições de mercado inesperadas ou um erro no meu software. Esses limites foram aplicados no meu código, mas também no backend através do meu corretor. Como aconteceu, nunca encontrei problemas significativos.
Desde o momento em que comecei a trabalhar no meu programa, demorei cerca de 6 meses antes de chegar ao ponto de rentabilidade e começar a executá-lo ao vivo. Embora seja justo, uma quantidade significativa de tempo foi aprender uma nova linguagem de programação. Enquanto trabalhava para melhorar o programa, vi maiores lucros para cada um dos próximos quatro meses.
Todas as semanas, eu treinaria o sistema com base nas 4 semanas anteriores de dados. Eu achei que isso atingiu o equilíbrio certo entre a captura de tendências comportamentais recentes do mercado e garantir que meu algoritmo tivesse dados suficientes para estabelecer padrões significativos. À medida que o treinamento começou a tomar mais e mais tempo, eu o separei para que ele possa ser executado por 8 máquinas virtuais usando o Amazon EC2. Os resultados foram então agrupados na minha máquina local.
O ponto alto da minha negociação foi outubro de 2009, quando eu fiz quase 100k. Depois disso, continuei a gastar os próximos quatro meses tentando melhorar meu programa, apesar da diminuição do lucro a cada mês. Infelizmente, neste ponto, acho que eu implementei todas as minhas melhores idéias, porque nada que tentei pareceu ajudar muito.
Com a frustração de não poder fazer melhorias e não ter um senso de crescimento, comecei a pensar em uma nova direção. Eu enviei 6 empresas de comércio de alta freqüência diferentes para ver se eles estavam interessados em comprar meu software e me contratar para trabalhar para eles. Ninguém respondeu. Eu tive algumas idéias de inicialização novas que queria trabalhar, então eu nunca segui.
UPDATE - Posteci isso no Hacker News e tem tido muita atenção. Eu só quero dizer que não defendo ninguém tentando fazer algo assim agora. Você precisaria de uma equipe de pessoas realmente inteligentes com uma variedade de experiências para ter alguma esperança de competir. Mesmo quando eu estava fazendo isso, eu acreditava que era muito raro que os indivíduos conseguissem sucesso (embora eu tivesse ouvido falar de outros).
Há um comentário no topo da página que menciona "estatísticas manipuladas" e se refere a mim como um investidor de varejo & ldquo; rdquo; que os quants gostariam de escolher com entusiasmo & rdquo ;. Este é um comentário bastante infeliz que simplesmente não é baseado na realidade. Configurando isso de lado há alguns comentários interessantes: news. ycombinator / item? Id = 4748624.
UPDATE # 2 - I & rsquo; postou um FAQ de seguimento que responde algumas perguntas comuns que eu recebi dos comerciantes sobre esta publicação.
Delhideviant gostou disto.
Oi, sou Jesse, fundador da Thinklab. Eu vivo e toco em São Francisco. Você encontrou minha casa na web ... Bem-vindo!
Como construir um sistema de negociação HFT para FX ($ EURUSD $ EURGBP)
Para construir um sólido ambiente comercial de alta freqüência FX é um exercício extremamente desafiador. Um motor HFT geralmente contém os seguintes componentes: agregação de liquidez, gerente de estratégias de negociação, gerente de estratégias de execução e análise de risco. A agregação de liquidez envolve a utilização das tecnologias avançadas de rede e informática de hoje para ampliar as conexões a tantos participantes do mercado e locais de liquidez quanto possível. Agregando liquidez de diferentes fontes, um motor HFT terá uma ótima visão dos movimentos do mercado FX em uma latência muito baixa. Informações sobre mudanças de preço, volume e volatilidade, etc., estão chegando em uma base de microssegundo. E, como resultado, melhores decisões de negociação e resultados de execução podem ser alcançados com melhor agregação de liquidez. Assim, o acesso ao pool de liquidez é muito crucial no comércio FX.
O gerente de estratégias de negociação é o cérebro central de um mecanismo de negociação de alta freqüência, que contém as estratégias desenvolvidas por comerciantes e modeladores quantitativos. Essas estratégias geralmente são construídas com base em análise de dados estatísticos, experiências comerciais anteriores e pesquisa alfa, etc. São as estratégias de negociação que conduzem todos os 14 a análise de dados de mercado em tempo real e tomam decisões comerciais para comprar ou vender determinados montantes de pares de moedas a certos preços. O gerenciador de estratégias de execução foi projetado para administrar diferentes tipos de pedidos (por exemplo, COI e GTC, etc.) e fazer pedidos no mercado de forma inteligente e eficiente para alcançar uma alta taxa de sucesso em sua execução. É muito importante que um motor HFT seja capaz de obter o melhor momento para sua execução nesta competição de microssegundos. O analítico de risco calcula as exposições de risco em tempo real e as medidas das atividades de negociação de alta freqüência. É a ferramenta para os comerciantes monitorarem os processos de negociação automática iniciados pelas estratégias de hedge. Os comerciantes contam com análise de risco em termos de realização de intervenção humana para o mecanismo de negociação de alta freqüência.
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Stickin 'It to the Nerds: Construindo um Sistema de Negociação de Alta Frequência.
Quando criança, você já sonhou em se tornar um nerd? Não pensei nisso. Mas nos últimos dois anos, quantas pessoas sorrindo você viu nas notícias financeiras que pareciam, bem, nerds? Escolhidos na teoria do computador, matemática, física, o que quer que fosse, esses nerds estavam nas manchetes por ganhar muito dinheiro com negociação computadorizada: compras e vendas de alto volume, dividir-segundo e orientadas por máquina, que compensaram talvez US $ 0,05 por 100 ações. Isso não parece muito dinheiro, mas multiplique isso por centenas de milhares de ações em milhares de negócios por dia, e isso começa a somar. Na verdade, é responsável pela maioria do volume de negociação de ações de hoje. E, quando você liga o laptop, você pode se perguntar, é o que eu tenho que fazer para fazer o comércio de dinheiro?
Resposta curta: Não.
Resposta mais longa: Absolutamente não.
Repelente de nerd.
O que essas histórias não lhe disseram é que as recentes mudanças bruscas na volatilidade forçaram muitos que desenvolvem operações informatizadas a repensar suas estratégias. Os movimentos de preços de curto prazo e de ida e volta que a transação informatizada deve capturar foram mais unidirecionais e deixaram alguns comerciantes com grandes posições perdedoras.
Ok então, você pergunta, se não de alta freqüência, negociação computadorizada, então, o que? Você precisa de uma abordagem baseada na estratégia de negociação, de modo que, independentemente do estoque ou índice, independentemente do ambiente de mercado, você tenha uma abordagem para encontrar e executar trades que faça sentido. Em outras palavras, um sistema. Isso significa que você precisa criar um conjunto de regras que você segue para entrar e sair dos negócios sempre, em vez de simplesmente disparar no quadril. Seu sistema pode nem sempre virar como você esperava, ou sempre ganhar dinheiro, mas você terá um plano para fazer negócios. Você pode não ter sua foto nas notícias financeiras, mas talvez você pague suas contas e ainda tenha tempo para ser uma pessoa normal.
Crie um sistema 1-2-3.
Então como você faz isso? Bem, para começar, se você já possui a plataforma thinkorswim® carregada em seu laptop, você possui ferramentas à sua disposição que são projetadas para oferecer mais do que a maioria dos nerds de Wall Street. A sério. E você vai usar essas ferramentas para encontrar negócios que atendam aos três critérios a seguir:
2. Decadência do tempo positivo.
Vamos quebrar cada um.
Isso significa que não importa o que o estoque ou o índice faça, seja ele grande, grande ou nenhum lugar, sua perda potencial máxima é conhecida antes mesmo de fazer o comércio. Por exemplo, uma chamada curta vertical tem risco definido. Uma chamada curta e nua não. Com a baixa vertical, a perda máxima é a diferença entre os preços de exercício menos o crédito recebido. É isso aí. Com uma chamada curta e nua, você realmente não sabe qual será sua perda máxima. Mesmo se você acha que você usará uma ordem de parada para comprar a chamada curta, se a perda ficar muito grande, e se o estoque desistir durante a noite quando você não pode trocar? Fique em negociações com risco definido.
Além da morte e dos impostos, a única coisa com a qual você pode contar é o passar do tempo. E se não, todos nós temos maiores problemas. Por causa dessa inevitabilidade, você quer que o tempo passe do seu lado. Isso significa que você quer que suas posições tenham uma decadência positiva para que todas as outras coisas sejam iguais, um dia de passagem significa que sua posição vale um pouco mais. A decadência do tempo positivo geralmente vem de ter uma opção curta em algum lugar da posição. Não precisa ser um curto nu (veja o critério # 1), mas como parte de um spread como um curto calendário vertical, longo ou condor de ferro, uma opção curta colocará o tempo ao seu lado.
Não importa quanto pesquisa você faz, a probabilidade de um estoque ou índice subir ou descer é de 50%. Mas você não quer que sua negociação dependa da virada de uma moeda. A maneira de derrubar as chances em seu favor é com uma seleção de estratégia mais inteligente. Isso começa por pesquisar a cadeia de opções para uma expiração de curto prazo e uma alta probabilidade de expirar sem valor. Isso permitirá que você crie spreads que dependem menos de ser direto na direção e mais sobre decadência premium.
Ok, agora o que?
Não é nerdy, não é? Vamos transformar o teórico em prático com um par de exemplos da vida real para o comerciante de ações e opções.
Você é comerciante de ações. Talvez você não esteja pronto para todas as coisas espalhadas por opções. Então, como os três critérios funcionam para você? Se você é um estoque longo, você já conhece sua perda potencial máxima se o estoque for zero. Mesmo que esse risco possa ser um número muito grande, argumentarei que está definido a sua maneira. Esse é o critério # 1.
Para o n. ° 2, você procura criar uma pequena chamada coberta contra esse estoque longo para dar-lhe cáries positivas. Quando você é uma chamada curta contra o seu estoque longo, para cada dia que o preço das ações não se mude, essa chamada curta vai ficar mais barata e mais barata e fazer você um pouco de dinheiro.
Para # 3, obter as chances do seu lado significa vender uma chamada fora do dinheiro que tem uma probabilidade de expirar sem valor de cerca de 60%, o que você pode fazer da plataforma de negociação thinkerswim® da TD Ameritrade (Figura 1, abaixo) . O estoque pode aumentar até o preço de exercício da chamada curta por vencimento, e a chamada ainda expirará sem valor. Isso reduz a base de custo do seu estoque longo, o que também reduz seu ponto de equilíbrio. Isso significa que o estoque pode fazer um movimento maior para baixo, e você ainda pode não perder dinheiro.
Em thinkorswim, veja a probabilidade de uma opção expirar em dinheiro (ITM). Aqui, uma chamada com uma probabilidade de 34%.
O ITM que expira é o mesmo que dizer que tem uma probabilidade de 66% de expirar sem valor. Apenas para fins ilustrativos.
Você está ansioso para ir com as opções, mas você não tem certeza se você deve ser otimista ou bajista em uma determinada ação ou índice. Não suar a direção do estoque. Usando os três critérios, você pode encontrar uma estratégia que ainda pode ganhar dinheiro mesmo se você estiver errado em sua aposta direcional. Vamos ver como.
Primeiro, comece com algum viés direcional para estoque ou índice. Talvez seja baseado em análises técnicas ou fundamentais, ou talvez sua cabeça de conversa favorita na TV sugeriu isso. Nós vamos criar uma curta expansão vertical (critério # 1 e # 2) - uma chamada curta vertical se você tiver uma tendência de baixa, ou uma curta posição vertical se você tiver uma tendência de alta. Comece por encontrar o prazo de validade de 25 a 45 dias.
Para o critério # 3, se você é descendente, encontre a chamada curta fora do dinheiro que tenha uma probabilidade de 60% a 70% de expirar sem valor. Se você é otimista, considere encontrar o short-of-the-money short put que tenha uma probabilidade de expirar sem valor entre 60% e 70%. Para criar uma chamada curta vertical, considere comprar a opção de chamada que é uma greve mais fora do dinheiro do que sua chamada curta. Para criar uma vertical curta, considere comprar a opção de venda que é uma greve mais fora do dinheiro do que a sua curta colocação.
Agora, aqui está o que pode acontecer. Com a chamada curta fora do dinheiro vertical, se o estoque se mover para baixo por vencimento, você ganha dinheiro. Se o estoque permanecer o mesmo por vencimento, você ganha dinheiro. Se o estoque se move para além do curto ataque da chamada curta, você provavelmente perderá dinheiro. Mas se isso sobe um pouco, não tão alto quanto o curto ataque da chamada curta vertical, você ainda pode ganhar dinheiro. A opção de venda curta funciona da mesma maneira, mas perde dinheiro se o estoque se desloca para além do curto ataque da vertical curta.
Esta não é uma maneira cheia de checagem e garantida de fazer negociação de dinheiro. Mas é melhor que sentar-se à margem, frustrado e confuso por não poder trocar o jeito que você acha que os profissionais de Wall Street fazem isso. Cada troca que você fizer com base nesses critérios terá raciocínio por trás disso. E mesmo que o comércio perca dinheiro, você saberá exatamente o quanto e por quê. Isso é um comerciante educado. Em vez de um nerd.
Tem pensadores?
Se você não tem thinkorswim para analisar probabilidades, o que você está esperando? Confira o que é tudo sobre & amp; Participe da diversão.
Dentro deste problema:
Como negociar o governo: os cinco principais indicadores econômicos.
Canto do treinador: às vezes é bom para Fibonacci.
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As estratégias de opções de várias pernas, como as discutidas neste artigo, terão custos adicionais devido às greves adicionais negociadas. Certifique-se de compreender todos os riscos envolvidos com cada estratégia, incluindo os custos de transação, antes de tentar colocar qualquer comércio. Esteja ciente de que a atribuição de estratégias de opções curtas discutidas neste artigo pode levar a posições longas ou curtas indesejadas na segurança subjacente.
A volatilidade do mercado, o volume e a disponibilidade do sistema podem atrasar o acesso à conta e as execuções comerciais.
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Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.
Nos últimos 6 meses, fiquei focado no processo de construção da pilha de tecnologia completa de um sistema de negociação automatizado. Eu encontrei muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorizado e Evento conduzido). Na minha jornada de construção de um backtester dirigido por um evento, surpreendi que o que você acabasse fosse perto da pilha de tecnologia completa necessária para construir uma estratégia, testá-la e executar a execução ao vivo.
O meu maior problema ao abordar o problema foi a falta de conhecimento. Olhei em muitos lugares para uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me guiaria. Encontrei alguns recursos que vou compartilhar com você hoje.
Para iniciantes:
Para os leitores novos para negociação quantitativa, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que eu li em negociação quantitativa e, mesmo assim, achei muito básico, mas há algumas notas que você deveria tomar.
Da página 81-84 Ernie escreve sobre como no nível de varejo uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automáticas e totalmente automatizadas.
Um sistema semi-automatizado é adequado se você deseja fazer alguns negócios por semana. Ernie recomenda o uso de Matlab, R ou mesmo do Excel. Utilizei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:
Saltei Matlab, custou muito dinheiro e eu só consegui acesso aos laboratórios universitários. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que irão ensinar-lhe como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode usar para aprender a construir uma estratégia. Meu blog favorito abordando o tópico é: QuantStratTradeR executado por Ilya Kipnis. O Microsoft Excel é provavelmente o local onde você iniciará se você não tiver experiência de programação. Você pode usar o Excel para negociação semi-automatizada, mas não vai fazer o truque quando se trata de construir a pilha de tecnologia completa.
Quadro semi-automático pg 81.
Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar negócios automaticamente com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, QuantConnect também usa C #, QuantStart anda pelo leitor através da construção dele em Python, Quantopian usa Python, HFT provavelmente usará C ++. Java também é popular.
Estrutura de negociação totalmente automatizada pg 84.
Passo 1: Obter uma vantagem.
Faça o Programa Executivo em Negociação Algorítmica oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Isso me salvaria cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam por cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de uma das suas lâminas utilizadas na apresentação:
Você também pode usar esse quadro geral ao avaliar outros sistemas de negociação automática.
No momento da escrita, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um profissional poderá construir uma estratégia de negociação totalmente automatizada que, com um pouco de polonês, possa ser transformada em um hedge fund quantitativo .
Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.
Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.
O blog de Michael Hallsmore e o quantstart & amp; livro "Negociação Algorítmica de Sucesso"
Este livro possui seções dedicadas à construção de um backtester dirigido por eventos robustos. Ele dirige o leitor através de uma série de capítulos que irão explicar sua escolha de linguagem, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting dirigido a eventos e como codificar o backtester.
Michael apresenta o leitor às diferentes classes necessárias em um design orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.
Nota: Você precisará comprar seu livro: "Successful Algorithmic Trading", seu blog deixa para fora muita informação.
Passo 3: Vire a TuringFinance.
O programa EPAT Leitura "Successful Algorithmic Trading" & amp; codificando um backtester em um idioma diferente da sua escolha.
Você deve se mudar para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em sua publicação, ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.
Eu achei esta publicação muito técnica e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar na sua própria arquitetura.
Uma captura de tela de sua postagem.
Passo 4: Estudar sistemas de comércio aberto.
4.1) Quantopian.
Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e estou com vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de linguagem). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que melhoram para mim são as seguintes:
Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu adoro como eles hospedam QuantCon!
Quantopian é líder de mercado neste campo e é amado por quants por toda parte! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:
"Zipline é o nosso motor de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de códigos no Github e contribuir com solicitações de envio para o projeto. Existe um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões ".
Aqui está um link para sua documentação:
4.2) QuantConnect.
Para aqueles que não estão familiarizados com a QuantConnect, eles fornecem um mecanismo de troca algorítmica de código aberto completo. Aqui está um link.
Você deve dar uma olhada em seu código, estudá-lo, & amp; dar-lhes elogios. Eles são competição de Quantopians.
Gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe da QuantConnect por me deixar escolher seu cérebro e pelo brilhante serviço que eles fornecem.
Aqui está um link para sua documentação:
Observações finais:
Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu queria ter essa visão 6 meses atrás, quando comecei a codificar nosso sistema.
Gostaria de chegar à comunidade e perguntar: "Quais bons cursos de negociação algorítmica você conhece?" Eu gostaria de escrever uma publicação que analisa o tópico e fornece uma classificação. Existem recomendações para a construção de um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a esta publicação?
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Bom artigo. Eu gostaria de ter tido cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque sou um programador C #. Achei muito conveniente poder fazer o download do teste Lean e back test localmente. Rummaging através do seu código também é valioso. Além disso, eles cortaram um acordo com a Trader por negócios de US $ 1. Isso ajuda muito. Não sou tão saliente sobre spreads e execução da Trader. O IB pode ser melhor para isso.
Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.
Você não mencionou a Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.
O que você usa para traçar resultados de testes de volta? Eu logro os valores do OHLC e do indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar os resultados. Gostaria de apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e simplesmente ir.
Você ainda possui um fornecedor de caixas de seleção?
Tenho um pensamento sobre os sistemas dirigidos a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis assim que você obtém uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema de streaming mais seguindo os princípios da programação funcional.
& # 8211; Injeste um fluxo de tiquetaque ou barra.
& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML, e assim por diante.
& # 8211; Retornar um sinal.
& # 8211; Envie-o para o corretor para executar.
Em seguida, em um fluxo separado.
& # 8211; Receba uma resposta do corretor.
O problema, é claro, é o estado. Tenho margem suficiente para fazer o comércio? O que está no meu portfólio? Como está funcionando? Normalmente, o corretor api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando extensões Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir às mudanças no sistema através do padrão observável.
Os eventos são ótimos para cliques no mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.
Esta é exatamente a abordagem que tomei com minhas próprias coisas. Essencialmente, eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é conduzida a eventos para falar com o corretor (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter o estado do corretor, ou armazená-lo internamente, atualizando-o quando você receber um preenchimento. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados ruins ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você troca. A menos que você esteja negociando com muita rapidez, então, pausando se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto de estado, é melhor do que prosseguir sem saber o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.
Quanto a quase tudo o que você pediu, você está perto da resposta em Reactive Extension (Rx).
Com Rx indo de tiques para velas é trivial.
Passar de Velas para Indicadores é trivial.
Indicadores de composição de outros indicadores é trivial.
Escrever Posições de Indicadores é trivial.
Composição de Portfolios (como realizada ao longo do tempo) das Posições é trivial.
Simular o modelo de risco é trivial.
Back testing ou trading live é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.
Executar é trivial.
A implementação é possível em tudo, desde C # até F # para JavaScript para C ++ em código quase idêntico.
A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é massivamente paralisável ao GPU.
É certo que a otimização e a alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao teste de back-back não é trivial, mas dado que não é trivial de qualquer maneira, eu irei deixar esse slide 😉
Puramente funcional (ou perto dela) A Rx é, na minha opinião, a única maneira de abordar a infraestrutura desse problema.
Conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para levar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Por automatizar isso, quero dizer, eu não quero olhar para ele. Eu vou olhar os resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2016, tanto esforço precisa seguir um conjunto de regras e ter essas regras executadas no meu corretor.
Eu sugeriria inscrever-se com o Quantopian e depois encontrar alguém dentro da comunidade lá para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma IB Brokers e ser totalmente automatizado.
Deixe-me dizer, porém, que acho que você deve monitorá-lo de perto, e não apenas "esqueça-o para" # 8221 ;.
SISTEMAS DE NEGOCIAÇÃO.
Peter Van Kleef.
CEO da Lakeview Arbitrage.
Peter Van Kleef, CEO da Lakeview Arbitrage, lidera atualmente uma série de Workshops de especialistas em comércio de alta freqüência em Londres, Nova York, Dubai e Hong Kong. O Sr. Van Kleef geriu importantes carteiras de investimentos de fundos de hedge funds e departamentos de negociação quantitativa para, entre outros, Cooper Neff, Salomon Brothers, HypoVereinsbank e Credit Lyonnais. Possui mais de 15 anos de experiência no desenvolvimento e no funcionamento de sofisticadas operações de negociação automatizada. Ele é um orador freqüente em estratégias complexas de arbitragem com foco na arbitragem de volatilidade e negociação algorítmica de alta freqüência. Ele também é um consultor bem conhecido para a comunidade de investimentos em relação à negociação, gerenciamento de riscos, questões operacionais e estratégicas.
Peter fala com o FX Trader Magazine sobre sua experiência como comerciante e explica os principais benefícios e riscos envolvidos no comércio de alta freqüência.
Como você entrou no High Frequency Trading? Você pode nos contar um pouco sobre seus antecedentes e experiência como comerciante?
Durante meus estudos, eu estava fazendo um período em Salomon Brothers na equipe de derivativos patrimoniais em Frankfurt, Alemanha. Estávamos arbitrando o futuro do índice contra seus componentes nos antigos sistemas de negociação IBIS e DTB, que foram algumas das primeiras plataformas para negociação eletrônica. Eu também estava fazendo o mercado com as opções DAX. Isso foi no início dos anos 90. Depois de terminar meus estudos nos EUA, comecei a trabalhar para o Cooper Neff, que na época era um dos principais jogadores nos primeiros dias da negociação de alta freqüência. Depois disso, tive temporadas no DRW e no Transoptions. Todas essas empresas foram adotantes anteriormente de comércio eletrônico de alta freqüência e, nesse momento, líderes em seu campo. Era imediatamente evidente que, ao ter uma tecnologia superior, você poderia ganhar uma vantagem significativa sobre seus concorrentes e que poderia gerar lucros desproporcionais sem risco excessivo. Depois disso, comecei a trabalhar para alguns bancos maiores como o Credit Lyonnais e o HVB e os ajudei a desenvolver suas capacidades comerciais eletrônicas com o conhecimento adquirido nos primeiros líderes no campo. Então, praticamente entrei no ponto de partida do comércio eletrônico de alta freqüência e nunca mais olhei para trás.
A corrida de velocidade que você está vendo agora é apenas uma repetição do que aconteceu no final dos anos 80 / início dos anos 90, quando os mercados primeiro ficaram eletrônicos e estou certo de que terminará de forma semelhante. Parece haver ciclos no mercado.
Você pode explicar o que os comerciantes de alta freqüência fazem e como eles trocam?
Geralmente, os comerciantes neste segmento tentam analisar os mercados mais rapidamente do que seus concorrentes e também explorar oportunidades mais rapidamente do que qualquer outra pessoa. Existem basicamente dois segmentos distintos. O primeiro é onde as pessoas dependem principalmente da velocidade para obter negócios que, por exemplo, corrigem o mispricing em diferentes mercados. Esses negócios são quase livres de risco para o mais rápido e, portanto, a concorrência é feroz. O segundo segmento se baseia mais em uma vantagem estratégica ao analisar os mesmos dados de forma diferente ou em outros dados, como notícias em combinação com dados do mercado. Aqui a velocidade ainda é muito importante, mas o know-how e a estratégia são pelo menos igualmente importantes. Como ambas as abordagens exigem a análise de centenas, senão milhares de títulos e seus livros de pedidos em tempo real, além de outros tipos de informações, esse tipo de negociação pode ser feito por humanos. Os computadores fazem toda a análise e também executam os negócios. O trabalho do comerciante é criar as estratégias que os computadores devem executar e ajudar a equipe de TI a implementá-los. Depois disso, os comerciantes estão monitorando o comércio e definindo os parâmetros das estratégias. O comerciante, portanto, tem que ser mais o tipo responsável e cuidadoso do que o tipo agressivo de estilingue de armas do passado. Alguns recursos de TI também não causam dano. A máquina sempre se dedica apenas ao comerciante que projetou as estratégias e a pessoa de TI que as implementou.
Quais são os benefícios da HFT para os mercados?
A HFT certamente garante que os preços em todos os locais permaneçam na linha. Qualquer desvio significativo é arbitrado em segundos divididos. Isto é, obviamente, muito valioso, pois garante que o preço diferencial seja eliminado rapidamente e as pessoas recebam preços justos em todos os locais. A segunda grande vantagem é que facilita a disponibilização de liquidez ao mercado. Se alguém pode adaptar preços mais rapidamente a mercados em mudança, é menos provável que seja aproveitado, por exemplo, por notícias. Qualquer mercado depende da liquidez. Isso é principalmente fornecido pelos fabricantes de mercado. Eles também são os primeiros líderes e adotantes da HFT, uma vez que os ajuda a melhorar seu trabalho. Finalmente, iguala a oportunidade. Os níveis de negociação eletrônica do campo de jogo como conexões e relacionamentos são muito menos importantes do que nos mercados negociados por voz. A tecnologia é mais acessível do que nunca e as pequenas empresas podem vencer grandes estabelecidas.
Quais são os principais riscos envolvidos no HFT hoje? E o que deve ser feito para evitá-los?
Os principais riscos são, basicamente, um design fraco das estratégias e infra-estrutura. As firmas rotineiras que ignoram a segurança e não fazem as coisas adequadamente levadas a cabo do mercado. A experiência tem um valor significativo e as pessoas envolvidas que possuem as habilidades e a experiência necessárias certamente valem a pena. Certificar-se de que não há um único ponto de falha e começar pequeno e em um ambiente controlado também é importante.
Por que existe uma controvérsia em torno da HFT nos mercados de hoje?
Porque é sempre bom ter alguém culpado de criar o perfil de um deles, especialmente quando a maioria das pessoas não entende o assunto. É muito fácil apontar o dedo quando alguém não tem um grande grupo de lobby. Ele sempre esteve na moda para culpar pessoas com conhecimento e tecnologia superiores para os males do mundo. As pessoas sempre têm medo de coisas novas e de que não entendem. HFT tem vigência por cerca de 20 anos. Então, se fosse realmente tão ruim, deveria ter feito as mesmas manchetes antes.
O que é necessário para entrar no espaço de negociação de alta freqüência?
Não muito, estes dias você pode obter uma conta de corretagem que lhe dá uma API com a qual você pode se conectar com um depósito mínimo de cerca de 2K USD e você pode baixar um mecanismo de código aberto, como o Marketcetera, para que você possa começar. Claro que existem serias limitações ao que você pode fazer com uma configuração de baixo custo, mas pode fazer você começar em uma plataforma que pode crescer com suas habilidades e necessidades. Indo para a frente, você verá estudantes universitários e até pessoas do ensino médio começando em algo trading de casa. Mesmo se você quiser um estado da arte de configuração, não precisa de quebrar o banco. O comércio HFT tornou-se acessível para quase todos.
Quais são as estratégias HFT usadas mais lucrativas?
Qualquer coisa em que as pessoas vejam os dados que a concorrência não examina e que analisa os dados de forma diferente do que outras pessoas. Além disso, estratégias simples. As ideias mais complexas raramente voam.
É verdade que o vencedor, em outras palavras, o mais rápido, leva tudo?
Na competição de velocidade pura sim, a menos que o mais rápido seja no banheiro ou em férias. Então, o número 2 tem chance. Mas a maioria das principais empresas HFT não ganham seu dinheiro porque são as mais rápidas. Suas estratégias são mais inteligentes que as de seus concorrentes ou ligeiramente mais agressivas quando conta.
Qual é o fator mais importante para alcançar a velocidade: software - o que significa codificação dos algoritmos -,
hardware ou proximidade ao fluxo de pedidos?
Se você deseja ser um concorrente sério para o slot mais rápido nestes dias, você precisa implementar coisas em hardware e conectá-lo diretamente na troca com níveis de resposta pré-calculados para que seu sistema apenas execute comparações binárias.
O HFT é um negócio extremamente lucrativo. Isto vem principalmente do fato de que os computadores HFT podem ver tanto o fluxo de pedidos quanto os pedidos flash institucionais?
Não, na verdade não. Se você trocar através de um computador rápido você exclui qualquer humano da competição. Então, essas são muitas pessoas. Se você procura uma pequena e quase certa vantagem e dimensiona essa estratégia em muitos subjacentes e mercados, você ganha muito dinheiro com pouco risco. Isso é o que o suco é. A análise da microestrutura do mercado e das finanças comportamentais são áreas com muitas oportunidades. As ordens instantâneas são apenas um pequeno pedaço do quebra-cabeça.
Como HFT está fazendo no espaço Forex?
Forex tem a desvantagem de muito poucos pares de líquidos para negociar. Os pares de líquidos são, claro, lotados por muitos jogadores. Forex é um mercado interessante através da fragmentação e diferentes fusos horários. O entendimento das idiossincrasias do mercado e da estrutura do mercado são importantes.
Existem estratégias HFT lucrativas ou jogadores no mercado Forex OTC?
OTC e HFT são um pouco contraditórias. Se um comércio é OTC real, então negociado por telefone, em vez de um sistema de negociação ou plataforma, você pode realmente chamá-lo de HFT.
Como você consegue a velocidade em um mercado OTC sem uma troca central?
Se a sua definição de OTC é a plataforma bancária proprietária diferente, é claro que existe uma vantagem, pois existe sempre um fornecedor que está fora dos outros. Explorar isso não é uma estratégia muito bem recebida, é claro, pelos provedores de preços. Se você quiser aproveitar ao máximo, você precisa se conectar a tantas plataformas e provedores de preços quanto possível para criar seu próprio mercado central sintético.
Os comerciantes de varejo sofisticados poderão desenvolver estratégias e modelos de FOREX HTF?
Isso já está acontecendo. Em nenhum outro mercado, os varejistas ganham 400 a 1 alavancagem. Então, isso é muito atraente se você tiver capital limitado, especialmente porque as moedas foram muito voláteis recentemente.
Para um desenvolvedor de sistema de negociação, quais são as diferenças entre a construção de um sistema de negociação de alta freqüência e um sistema de negociação de baixa freqüência?
Se as coisas derem errado, provavelmente irão mal rápido e em tamanho. Portanto, a segurança é primordial. Esse não é tanto o caso com a negociação de baixa freqüência como um ser humano sempre pode intervir após o primeiro ou dois negócios ruins ou mesmo antes do primeiro, dependendo da freqüência. Na HFT, muitas vezes não é possível.
Durante o mês de outubro você estará realizando várias oficinas em Londres, Nova York, Dubai e Hong Kong. Qual é o objetivo dessas oficinas?
Principalmente para educar as pessoas sobre o assunto e dissipar alguns dos mitos que cercam o assunto. Também um objetivo principal é dar às pessoas as informações necessárias para construir uma operação de última geração da arte a partir do zero e como evitar as principais dificuldades. Para mostrar opções de pessoas em relação a estratégias e sistemas.
Quais serão os principais benefícios para quem vai participar?
Para obter uma compreensão completa do assunto e como dominar os desafios ao entrar no jogo. Para as pessoas que já estão ativas no campo, os cursos também devem dar algum alimento para pensar sobre como melhorar a configuração de um.
Como você vê o HFT evoluir no futuro? Você acredita que a maioria dos hedge funds e gerentes de dinheiro incorporará estratégias HFT em suas próprias negociações?
Não é a maior parte. Depende da sua definição de HFT. O que é uma negociação de média freqüência agora foi uma negociação de ultra alta freqüência há 15 anos. Muitos investidores institucionais têm um horizonte de longo prazo e levará muito tempo a entender que algumas técnicas de alta freqüência podem beneficiá-los muito. No momento, muitos consideram uma moda passageira que vai passar e, portanto, não se engaja no tópico. Esse é um erro, mas, novamente, os mercados geralmente são um meio para a transferência de riqueza de muitos para poucos e não o contrário.
Gostaria de dar qualquer conselho específico a quem considere entrar na HFT?
Passe tempo suficiente aprendendo sobre o assunto. Aprender as lições de maneira difícil por tentativa e erro pode ser caro.
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