Comercio Cuantitativo - página 22
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Trading Alpha: desarrollo de un sistema de generación de micro-alfa | Conferencia de comercio de Algo
Trading Alpha: desarrollo de un sistema de generación de micro-alfa | Conferencia de comercio de Algo
En este seminario web, los anfitriones presentan al Dr. Thomas Stark, un estimado experto en inteligencia artificial y computación cuántica de Sydney, Australia. El Dr. Stark tiene un doctorado en física y actualmente se desempeña como director ejecutivo de Triple A Trading, una reconocida empresa de comercio de cultivos en Australia. Con antecedentes que incluyen trabajos previos en firmas comerciales propietarias, Rolls-Royce, y cofundador de una empresa de diseño de microchips, el Dr. Stark aporta una riqueza de conocimientos y experiencia a la discusión.
Los anfitriones comienzan aclarando el concepto de Alpha, que se refiere a rendimientos independientes en el comercio que no están influenciados por los movimientos del mercado. Destacan el término "microalfa", que se centra en pequeñas estrategias comerciales que contribuyen gradualmente al éxito comercial en lugar de producir rendimientos extraordinarios. Si bien ambos conceptos comparten la idea de rendimientos independientes, microalpha enfatiza específicamente la importancia de las pequeñas estrategias para lograr el éxito comercial.
El Dr. Stark profundiza en la evolución de la minería de oro como una analogía para el comercio de Alpha. Explica cómo los métodos de extracción de oro han evolucionado desde el lavado de pepitas tradicional hasta las operaciones mineras a gran escala que extraen pequeñas cantidades de oro de las rocas. De manera similar, el comercio de Alpha también ha evolucionado, con muchas estrategias tradicionales que se usan en exceso y se vuelven menos efectivas debido a las oportunidades de arbitraje. Dr. Stark presenta el concepto de desarrollo micro alfa, que implica identificar anomalías sistemáticas en el mercado que pueden explotarse para el éxito comercial. Si bien el aprendizaje automático juega un papel limitado en este proceso, se requiere trabajo manual para identificar las inconsistencias explotables. El Dr. Stark cree que la automatización y el backtesting pueden acelerar y mejorar este proceso.
El orador enfatiza la utilización de las ineficiencias del mercado para desarrollar sistemas de generación de micro-alfa. Estas ineficiencias abarcan varias estrategias comerciales, como estrategias de pares, tendencias, reversión a la media, correlación cruzada, patrones de gráficos e incluso técnicas de aprendizaje automático. El objetivo es explotar estas ineficiencias o estrategias para generar resultados sistemáticos y fiables. Sin embargo, es crucial optimizar estas estrategias sin sobreajustarlas y combinarlas en una estrategia comercial integral para crear un sistema complejo pero efectivo. El Dr. Stark enfatiza la importancia de comprender estos diferentes aspectos para construir un sistema de alto rendimiento.
El Dr. Stark analiza el concepto de explotar anomalías comerciales y la importancia de combinar múltiples estrategias comerciales. Si bien algunos comerciantes pueden adoptar métodos no convencionales como la astrología, el Dr. Stark enfatiza la necesidad de creatividad en la construcción de sistemas comerciales exitosos. Sin embargo, la combinación de estrategias requiere una atención meticulosa a los detalles, incluidas marcas de tiempo precisas y una programación eficiente. Los comerciantes también deben considerar las correlaciones y los comportamientos de las estrategias individuales para garantizar que se complementen entre sí y determinen la ponderación óptima de estos sistemas.
El orador destaca la importancia de las métricas cuando se realiza una prueba retrospectiva de una estrategia comercial. Explican que estudiar una hoja de lágrimas con varias métricas es crucial para comprender las características únicas de cada estrategia individual. No existe una única métrica más importante o ideal, ya que se aplican diferentes métricas a diferentes casos de uso. Por ejemplo, la relación de Sharpe puede no ser adecuada para una estrategia que opere con poca frecuencia pero que tenga una gran confianza en cada operación. Las métricas como el factor de beneficio o el índice de Sortino pueden ser más apropiadas en tales casos. Además, el orador enfatiza la importancia de evaluar alfa y beta al evaluar un sistema, asegurando que la beta del sistema sea relativamente baja.
Se analizan diferentes métricas para medir el éxito de una estrategia comercial, incluido el rendimiento del crecimiento anual compuesto y la reducción. El Dr. Stark enfatiza la importancia de comprender todas estas métricas y desarrollar la intuición a través de la experiencia. Si bien la intuición juega un papel, debe estar respaldada por hechos concretos y análisis matemático. El orador también señala que la elección de alfa depende de la clase de activo y su perfil de rendimiento, ya que las acciones tienden a exhibir tendencias y movimientos alcistas debido al valor agregado de las empresas. Sin embargo, no existe un alfa específico que se aplique universalmente a todos los escenarios, y es esencial comprender la huella digital única de cada estrategia a través de un análisis integral.
El orador aborda cómo las diferentes clases de activos afectan el desarrollo de estrategias comerciales. Señalan que las acciones son de suma distinta de cero, mientras que el tipo de cambio tiende a ser más simétrico. Es crucial hacer estas distinciones y seleccionar las estrategias apropiadas basadas en la clase de activos. La liquidez de los activos negociados también plantea restricciones que influyen en el enfoque, especialmente para opciones, futuros o acciones pequeñas. El nivel de experiencia requerido para desarrollar un sistema de negociación varía según el tipo de sistema y si es totalmente sistemático o automatizado. El Dr. Stark sugiere que el conocimiento de lenguajes de programación como Python, Java y C++ es necesario para sistemas totalmente automatizados.
El Dr. Stark habla sobre la experiencia y el tiempo necesarios para desarrollar un sistema de comercio, enfatizando la importancia de comprender las estadísticas y los fundamentos de la programación. Si bien puede parecer complejo, no es necesario ser un experto en finanzas o programación para aprender y progresar en este campo. El desarrollo de un sistema comercial puede llevar desde unas pocas horas hasta varios meses, según la experiencia de cada uno, y finalmente se condensa en unas pocas líneas de código. El proceso se compara con la resolución de problemas matemáticos, destacando la naturaleza analítica y de resolución de problemas de la construcción de sistemas comerciales.
El orador enfatiza la importancia de estudiar y practicar para desarrollar un sistema comercial exitoso. Si bien la inspiración y la orientación de fuentes externas pueden ser valiosas, también es esencial leer y aprender de trabajos acreditados en matemáticas y programación. El orador recomienda "Gestión activa de carteras" de Grinold y Kahn como requisito previo para los interesados en el curso, ya que cubre ideas alfa y conceptos de gestión de carteras. Sin embargo, el curso va más allá de la teoría y las matemáticas, proporcionando estudios de casos prácticos y ejemplos que enseñan a los estudiantes cómo traducir su conocimiento en código informático. El Dr. Stark afirma que incluso las estrategias complejas a menudo se pueden expresar en solo una o dos líneas de código Python, y comprender la programación puede conducir a una exploración y una prueba retrospectiva más eficientes.
El orador aconseja a los asistentes que no solo lean libros sobre análisis cuantitativo y sistemas de programación para el comercio, sino que también profundicen en la mentalidad comercial explorando libros como "Trading Wizards" y "Following the Trend". Enfatizan que el comercio no es simplemente una ciencia estricta, sino un proceso creativo que requiere una mentalidad particular e inteligencia emocional, que se puede aprender de las experiencias de los comerciantes exitosos. El orador promociona su curso sobre el comercio de alfas y ofrece descuentos especiales para los asistentes al seminario web. El video concluye invitando a la audiencia a hacer preguntas a través de una encuesta y brindar comentarios para futuros seminarios web.
Durante la sesión de preguntas y respuestas, los oradores abordan varias preguntas de la audiencia. Discuten la diferencia entre el intercambio de Alpha y los cursos de aprendizaje de refuerzo profundo, destacando que el curso de aprendizaje de refuerzo profundo se enfoca en el aprendizaje por computadora, mientras que el curso de micro-Alfa se centra en el proceso práctico de minería. También se aborda la falta de un código generalizado para la conectividad del mercado en el curso micro-Alpha, atribuido a los diversos intermediarios y protocolos utilizados en todo el mundo. Sin embargo, el curso de micro-Alfa cubre los costos de transacción y la combinación de Alfas para la optimización de la cartera.
El orador enfatiza la importancia de tener en cuenta los costos de transacción en las estrategias comerciales. Señalan que si bien el impacto de los costos de transacción puede variar según los casos individuales, comprender cómo incorporarlos es crucial para garantizar que el sistema siga siendo viable. Sin embargo, un análisis integral de los costos de transacción requeriría un curso separado dedicado al análisis o modelado de costos de transacción. El orador también desaconseja cambiar de lenguajes como C++ a Python únicamente por la popularidad de Python, especialmente si el sistema existente ya es rentable. La decisión de cambiar debe basarse en el deseo de explorar nuevos enfoques de modelado o aprender nuevos lenguajes de programación. El orador menciona una descripción general del curso adverso comercial que brinda respuestas integrales a varias preguntas planteadas durante la sesión.
En los comentarios finales, el anfitrión expresa su gratitud al Dr. Stark por sus valiosos conocimientos y experiencia. Se alienta a la audiencia a proporcionar comentarios a través de una encuesta, enviar preguntas y compartir sus pensamientos para futuros seminarios web. El presentador concluye agradeciendo a los espectadores por su participación y al Dr. Stark por dedicar su tiempo y experiencia al seminario web.
Introducción al comercio de acción del precio
Introducción al comercio de acción del precio
El seminario web presenta el concepto de negociación de la acción del precio, donde los comerciantes estudian el comportamiento fundamental del precio de un activo a lo largo del tiempo para tomar decisiones comerciales sin depender de indicadores técnicos. El orador explica la oferta y la demanda en el comercio, lo que crea el comportamiento del precio y las herramientas utilizadas en el comercio de la acción del precio, como los niveles de soporte y resistencia, los patrones de gráficos y los puntos de pivote. Se explican los diferentes tipos de patrones de gráficos, como los patrones de inversión y de continuación, junto con su significado y cómo operar con ellos. El seminario web también cubre el uso de la serie de Fibonacci y sus proporciones en el comercio de acción del precio para comprender el comportamiento del precio y participar en la tendencia. El curso cubre diferentes estrategias comerciales y proporciona códigos y condiciones necesarias para analizar operaciones y estrategias comprobadas.
En este seminario web, Varun Kumar Portula, analista cuantitativo de QuantInsti, ofrece una sesión informativa sobre el comercio de acción del precio. Comienza presentando el concepto de negociación de la acción del precio, que implica analizar el comportamiento fundamental del precio de un activo a lo largo del tiempo para tomar decisiones comerciales. A diferencia de depender de indicadores técnicos como RSI o MSCD, el comercio de acción de precios se enfoca en estudiar las fuerzas de oferta y demanda en el mercado. La simplicidad y la tasa de éxito de las estrategias comerciales de acción del precio lo han hecho popular entre los comerciantes.
Portula destaca que el comercio de acción del precio se utiliza principalmente para el comercio a corto y mediano plazo en lugar de la inversión a largo plazo. Utiliza el ejemplo del comportamiento del precio de una acción para demostrar cómo los comerciantes pueden analizar la oferta y la demanda para predecir futuros movimientos de precios. El desequilibrio entre la oferta y la demanda crea varios comportamientos de precios, que pueden analizarse examinando el número de órdenes de venta frente a las órdenes de compra en niveles de precios específicos. Además, los comerciantes utilizan herramientas como niveles de soporte y resistencia, patrones de gráficos y puntos de pivote en el comercio de acciones de precios.
El orador explica el concepto de oferta y demanda en el comercio, donde la oferta representa vender en el mercado y la demanda representa comprar. Cuando la oferta supera a la demanda, los precios bajan, mientras que cuando la demanda supera a la oferta, los precios suben. Este desequilibrio entre la oferta y la demanda crea zonas, como zonas de oferta y zonas de demanda, donde los precios tienden a fluctuar. Portula también profundiza en la importancia de los niveles de soporte y resistencia, que indican zonas donde los vendedores o compradores tienen el control del mercado. Los comerciantes pueden utilizar estos conceptos para desarrollar estrategias comerciales y tomar decisiones informadas sobre la entrada o salida de posiciones en función del análisis de oferta y demanda.
Luego, el seminario web explora dos tipos de patrones de gráficos en el comercio de acciones de precios: patrones de reversión y patrones de continuación. Los patrones de inversión indican un cambio de tendencia, ya sea de una tendencia alcista a una tendencia bajista o viceversa. Los patrones de inversión bajistas indican zonas de oferta y sugieren un sentimiento de mercado bajista, mientras que los patrones de inversión alcistas representan zonas de demanda e implican una posible inversión hacia una tendencia alcista. El orador proporciona ejemplos de patrones comúnmente utilizados para reversiones bajistas y alcistas, como cabeza y hombros, doble techo, cabeza y hombros inversos y doble suelo.
Los patrones de continuación se analizan como patrones que ocurren dentro de una tendencia existente e indican la posible continuación de esa tendencia. En una tendencia alcista, la consolidación crea patrones como patrones de bandera, patrones colgantes y triángulos ascendentes. En una tendencia bajista, se pueden observar patrones como Bear Flag y triángulos descendentes, lo que indica una probable continuación de la tendencia bajista. El video enfatiza la importancia de estudiar el comportamiento de los precios e identificar estos patrones para predecir con precisión los movimientos futuros de los precios.
El instructor también enfatiza la importancia del escote en el patrón de cabeza y hombros, ya que indica debilidad en la tendencia alcista. Operar con este patrón implica esperar a que el precio se negocie por debajo del escote y luego tomar una posición corta con un límite de pérdidas por encima del hombro derecho y un objetivo de ganancias en la longitud de la cabeza. Sin embargo, el comercio manual de este patrón puede ser un desafío, por lo que el curso utiliza la programación de Python para buscar el patrón de manera eficiente, incluso con grandes cantidades de datos históricos.
El video procede a discutir el uso de Jupyter Notebook para buscar patrones de cabeza y hombros en el comercio. El código proporcionado permite a los comerciantes detectar el patrón y buscarlo, y también los guía para determinar los puntos de entrada y salida de los patrones de cabeza y hombros. El curso cubre el backtesting de esta estrategia para determinar los parámetros de riesgo de manera efectiva. Además, la sección cubre los puntos de pivote, que son indicadores principales que se utilizan para calcular los niveles potenciales de soporte y resistencia. Se explican diferentes tipos de puntos de pivote, como los pivotes tradicionales, los pivotes de Camarilla y los pivotes de Fibonacci, cada uno con su propia fórmula para calcular los niveles de soporte y resistencia. Los puntos de pivote sirven como herramientas útiles para los comerciantes de swing y los comerciantes intradía, ayudándolos a planificar salidas, detener pérdidas y tomar ganancias.
También se analiza el concepto de serie de Fibonacci y sus proporciones en el comercio de acciones de precios. Los comerciantes emplean índices de Fibonacci, como 23,6 %, 38,2 %, 50 %, 61,8 % y 100 %, para comprender el comportamiento de los precios y participar en las tendencias. Durante una tendencia alcista, los operadores utilizan niveles de retroceso del 38,2 %, 50 % y 61,8 % para ingresar operaciones durante los retrocesos, evitando comprar a precios más altos y minimizando las pérdidas. El video incluye ejemplos que ilustran cómo se calculan y utilizan estas proporciones para tomar posiciones largas de manera efectiva.
El orador enfatiza que el curso cubre varias estrategias comerciales, incluido el uso de retrocesos de Fibonacci y análisis de niveles comerciales para analizar operaciones y estudiar factores como el porcentaje de ganadores, perdedores y el factor de ganancias. Se proporcionan explicaciones detalladas y ejemplos de código para las estrategias probadas. Además, se aborda una pregunta sobre la idoneidad de Camarilla o los niveles de tecnología para el comercio intradía.
En conclusión, el seminario web concluye con un agradecimiento a la audiencia y al presentador por su participación y atención durante toda la sesión. Varun Kumar Portula presenta con éxito el tema de la negociación de la acción del precio, cubre sus conceptos básicos, explica su filosofía subyacente y proporciona información sobre las herramientas, los patrones de gráficos, los puntos de pivote y los niveles utilizados en este enfoque de negociación.
Cómo perder dinero en las opciones comerciales | Conferencia de comercio de Algo
Cómo perder dinero en las opciones comerciales | Conferencia de comercio de Algo
Durante la Conferencia de comercio de Algo, el Dr. Euan Sinclair brindó una charla exhaustiva sobre los errores comunes que cometen los operadores de opciones y compartió información valiosa sobre estrategias exitosas de comercio de opciones. Hizo hincapié en la necesidad de que los comerciantes tengan una ventaja en el mercado para obtener ganancias de manera constante. Sinclair destacó la importancia de comprar activos a precios más bajos y venderlos a precios más altos, pero señaló que muchos comerciantes de opciones luchan con este concepto y, a menudo, pagan de más por las opciones.
Sinclair admitió con franqueza que él también ha cometido errores en su carrera comercial, pero instó a sus compañeros comerciantes a trabajar activamente para corregir esos errores. Si bien algunos de sus consejos se adaptaron a los comerciantes con experiencia en opciones, enfatizó que muchos de los errores que discutió son relevantes para los comerciantes en todos los niveles de experiencia.
El orador puso un énfasis significativo en la importancia de tener una ventaja en el comercio de opciones, independientemente de la estructura del comercio. Advirtió contra el diseño de estructuras de opciones que crean una ilusión de ausencia de riesgo, ya que esto a menudo ciega a los comerciantes a los riesgos subyacentes. Sinclair afirmó que tener una ventaja es el aspecto más crucial del comercio y no se puede lograr simplemente a través de la disciplina, el control de riesgos, el trabajo duro o la inteligencia. Los comerciantes deben ofrecer un servicio valioso al mercado y proporcionar activamente algo que satisfaga una necesidad.
Sinclair profundizó en la complejidad del comercio de opciones, específicamente en la necesidad de predecir y contabilizar con precisión la volatilidad. Hizo hincapié en que los comerciantes no pueden confiar únicamente en la predicción de la dirección del mercado; también deben considerar el precio de la opción y los posibles cambios en la volatilidad. Incluso si la predicción de mercado de un comerciante es correcta, aún puede perder dinero si paga el precio incorrecto por la opción o no tiene en cuenta adecuadamente los cambios de volatilidad. Por lo tanto, los operadores de opciones deben ser principalmente operadores de volatilidad y modelar y analizar continuamente la volatilidad a lo largo de sus operaciones.
El orador abordó el concepto erróneo sobre la compra de opciones de compra y venta. Si bien comprar una opción de venta puede beneficiarse de una mayor volatilidad cuando el mercado cae, el precio de la opción generalmente ya está ajustado para reflejar esto. Por otro lado, las opciones de compra tienden a tener un precio excesivo durante las transacciones. Sinclair también discutió la noción de los eventos del Cisne Negro, que son sucesos altamente impredecibles. Si bien puede parecer lógico protegerse contra los Cisnes Negros comprando opciones fuera del dinero, esta estrategia a menudo resulta ser un error costoso. Sinclair destacó el ejemplo de los fondos de baja volatilidad que han perdido cantidades sustanciales de dinero y advirtió contra confiar únicamente en las redes sociales para obtener información comercial, ya que a menudo presenta una visión sesgada de los ganadores.
El ponente también abordó el tema de los fondos de larga volatilidad que pierden dinero con frecuencia debido a apuestas sistemáticas incorrectas. Si bien estos fondos pueden llamar la atención durante las turbulencias del mercado, a menudo terminan con pérdidas a largo plazo. Sinclair enfatizó además que las opciones suelen estar sobrevaluadas, lo que sugiere que vender opciones puede ayudar a compensar los riesgos asimétricos. Sin embargo, es crucial evaluar si la volatilidad está mal valorada en el contexto comercial específico para determinar si existe una ventaja viable en la venta de opciones.
Sinclair discutió varios errores comunes que cometen los comerciantes de opciones, como la creencia de que negociar Theta (el decaimiento del valor de la opción con el tiempo) proporciona una ventaja y la idea errónea de que vender opciones fuera del dinero siempre es rentable. Advirtió que si bien los comerciantes pueden cobrar primas la mayor parte del tiempo al vender estas opciones, los riesgos potenciales superan las recompensas. Recomendó un análisis exhaustivo de las operaciones para comprender los resultados exitosos y fallidos, destacando el valor de examinar activamente los resultados en lugar de confiar únicamente en scripts automatizados. Además, sugirió vender straddles en lugar de estrangulados para obtener mejores comentarios y mejores decisiones comerciales.
El orador destacó la importancia de reevaluar continuamente la posición y considerar toda la información disponible para determinar la posición deseada. Si bien se deben tener en cuenta los costos comerciales, Sinclair aconsejó a los comerciantes que se centren más en reducir los costos en lugar de luchar por la perfección en cada operación. Minimizar los costos puede mejorar la relación de Sharpe, que matemáticamente no tiene variación. Si bien es esencial evitar cruzar el margen de oferta y demanda, el orador enfatizó la necesidad de evitar restringirse a vender solo en la oferta o comprar solo en la oferta. En cambio, uno debe asumir el papel de vender en la oferta y comprar en la oferta, ideando una estrategia que abarque todos los costos asociados. El orador abogó por realizar más operaciones con un valor esperado más bajo, reconociendo que muchos pequeños resultados favorables pueden ser más beneficiosos que confiar en una sola gran ganancia.
El concepto de selección adversa fue otro tema abordado por el ponente. Advirtió que incluso si un intercambio parece prometedor, alguien con más conocimiento y perspicacia puede aparecer y aprovechar la oferta del comerciante, lo que resulta en resultados desfavorables. Las expectativas realistas, evitar el comercio excesivo o las posiciones grandes y centrarse en márgenes sostenibles más pequeños se destacaron como enfoques prudentes para mitigar el riesgo de perder dinero con el tiempo. El orador enfatizó el valor de acumular múltiples ventajas pequeñas que se pueden combinar en una cartera diversificada de intereses en lugar de depender de una sola gran ganancia que puede desaparecer rápidamente.
El Dr. Sinclair compartió su conclusión de que comenzar como comerciante de algo o de opciones no es el enfoque ideal para lograr una rentabilidad constante. Hizo hincapié en la importancia de identificar un problema o nicho que involucre opciones comerciales, en lugar de comenzar con las herramientas en sí. Si el objetivo es negociar en función de la dirección del mercado, el comercio de opciones por sí solo no es suficiente, ya que también requiere una precisión constante en la predicción de la volatilidad. Advirtió contra la noción de que comprar opciones puede garantizar ganancias constantes, y enfatizó que predecir con precisión la volatilidad es la clave del éxito en cualquier estrategia de comercio de opciones. En conclusión, desaconsejó a los operadores que se obsesionaran con las herramientas y, en cambio, los alentó a centrarse en comprender y predecir la volatilidad mientras identificaban un nicho comercial exitoso.
El orador proporcionó información sobre la curva implícita de opciones y su relación con la volatilidad. Explicó que el sesgo en la curva implícita se debe principalmente a la correlación entre la volatilidad y el movimiento del activo subyacente en lugar de la volatilidad en sí. En consecuencia, el orador sugirió que el sesgo puede ignorarse en gran medida al considerar el precio de la opción. Además, el orador señaló que los creadores de mercado a menudo se desempeñan bien durante los períodos de turbulencia del mercado, como la crisis experimentada en 2020, ya que les permite ejecutar más operaciones en el mismo período de tiempo. Además, la tasa de préstamo a corto plazo, que funciona como una tasa de interés negativa, se tiene en cuenta en la fijación de precios de las opciones por parte de los creadores de mercado, ya que se considera análoga a un dividendo.
El orador también discutió las opciones que exhiben características similares a una tasa de interés negativa y proporcionó un ejemplo de una operación que anteriormente era rentable pero que ya no es válida. Recomendó buscar situaciones inciertas con eventos cronometrados para vender opciones. Además, el orador destacó que la prima de variación clásica en índices y acciones suele estar sobrevaluada. Cuando se le preguntó acerca de la posibilidad de que los comerciantes individuales encuentren ventajas, el orador afirmó que las primas de riesgo siempre están presentes y disponibles para ser negociadas, estableciendo un paralelismo con la compra de acciones. El orador expresó su escepticismo con respecto a la volatilidad comercial en torno a los eventos de ganancias, afirmando que, si bien solía ser una estrategia rentable, ya no tiene el mismo nivel de rentabilidad.
Sinclair abordó el panorama en evolución del comercio de opciones en los últimos años y reconoció que el mercado no es tan favorable para esta estrategia como lo era antes. Respondió a una pregunta sobre el uso de herramientas algorítmicas para la optimización de la cartera, afirmando que dichas herramientas pueden no ser necesarias para quienes solo comercian una vez a la semana. En cuanto a encontrar una ventaja, aconsejó comenzar con una observación clara y construir ideas basadas en esa observación. Por ejemplo, vender opciones cuando la volatilidad está sobrevaluada o comprar acciones cuando hay una tendencia alcista. Finalmente, el orador abordó la cuestión de construir una cartera con estrategias de volumen corto sesgadas negativamente y de volumen largo sesgadas positivamente. Sugirió comenzar con un modelo mental de arriba hacia abajo como el enfoque más efectivo.
Para cerrar, el orador reveló que se retiró hace varios años, pero continúa dedicando su tiempo activamente al comercio diario de opciones. Expresó su intención de persistir en el comercio de opciones y ocasionalmente escribir artículos sobre el tema, considerándolo tanto un trabajo como un pasatiempo. Cuando la Conferencia de negociación de Algo llegó a su fin, el orador expresó su agradecimiento al Dr. Sinclair por compartir valiosas lecciones y experiencias en el comercio de opciones. Expresó su anticipación por futuras sesiones sobre el comercio de opciones y agradeció a los organizadores de la conferencia por la invaluable oportunidad de intercambiar conocimientos y puntos de vista.
La audiencia aplaudió, reconociendo la gran cantidad de información y experiencia que habían obtenido de la presentación del Dr. Sinclair. Los participantes abandonaron la conferencia con una nueva apreciación de las complejidades y los matices del comercio de opciones, así como una mayor comprensión de la importancia de tener una ventaja en el mercado. Inspirados por las ideas del Dr. Sinclair, estaban decididos a refinar sus estrategias comerciales, evitar errores comunes y esforzarse continuamente por mejorar.
Fuera de la sala de conferencias, las conversaciones bullían de entusiasmo mientras los asistentes participaban en animados debates sobre los puntos clave de la presentación. Los comerciantes compartieron sus reflexiones, prometiendo implementar las lecciones que habían aprendido y adaptar sus enfoques en consecuencia. Algunos contemplaron explorar nuevos nichos dentro del comercio de opciones, mientras que otros se comprometieron a profundizar su comprensión de la volatilidad y su impacto en las decisiones comerciales.
En los días y semanas posteriores a la conferencia, los comerciantes aplicaron con entusiasmo los consejos y recomendaciones del Dr. Sinclair a sus propios esfuerzos comerciales. Evaluaron cuidadosamente sus posiciones, considerando la información disponible y tomando decisiones informadas en lugar de apegarse a posiciones anteriores. Los comerciantes se concentraron en reducir costos, al darse cuenta de que minimizar los gastos podría mejorar significativamente su desempeño comercial. Se tomaron muy en serio las palabras del Dr. Sinclair, analizaron activamente sus operaciones y buscaron oportunidades para refinar sus estrategias y mejorar los resultados.
Las ideas del Dr. Sinclair resonaron mucho más allá de los asistentes a la conferencia. Comerciantes de todo el mundo, tanto novatos como experimentados, buscaron con entusiasmo grabaciones y transcripciones de su presentación. Sus valiosas lecciones se difundieron a través de foros en línea, comunidades comerciales y plataformas de redes sociales, lo que generó discusiones y debates sobre las complejidades del comercio de opciones. A medida que los operadores absorbieron su sabiduría, obtuvieron una perspectiva renovada sobre sus enfoques comerciales, armados con una comprensión más profunda de la volatilidad, la gestión de riesgos y la búsqueda de una ventaja.
La contribución del Dr. Sinclair al mundo del comercio de opciones continuó teniendo impacto mucho después de la conferencia. Sus escritos y trabajos de investigación se convirtieron en referencias esenciales tanto para los aspirantes a comerciantes como para los profesionales experimentados. A través de su dedicación para compartir conocimientos y experiencias, inspiró a una nueva generación de operadores de opciones a abordar el mercado con disciplina, una mentalidad crítica y un compromiso inquebrantable de perfeccionar sus habilidades.
Con el paso del tiempo, el legado del Dr. Sinclair creció, consolidando su posición como una figura destacada en la comunidad de comercio de opciones. Los comerciantes recordaron sus sabias palabras y reconocieron la profunda influencia que tuvo en sus viajes comerciales. Las lecciones impartidas por el Dr. Sinclair sirvieron como principios rectores, alejando a los operadores de los errores comunes y encaminándolos hacia el camino de la rentabilidad constante.
En los anales de la historia del comercio de opciones, el nombre del Dr. Euan Sinclair se mantuvo como testimonio de experiencia, sabiduría y una búsqueda incesante de la excelencia. Sus contribuciones al campo y su inquebrantable dedicación para ayudar a otros a tener éxito se convirtieron en un legado duradero que continuaría dando forma al futuro del comercio de opciones para las generaciones venideras.
Qué es la IA correctiva y cómo puede mejorar sus decisiones de inversión
Qué es la IA correctiva y cómo puede mejorar sus decisiones de inversión
El Dr. Ernest Chan presenta el concepto de IA correctiva, que corrige y mejora la toma de decisiones humanas o cuantitativas y se puede aplicar a la gestión y el comercio de activos. La IA correctiva supera problemas como el sobreajuste, la reflexividad y los cambios de régimen y utiliza big data para optimizar las asignaciones maximizando la asignación a los componentes de la cartera. Esta técnica, llamada Optimización de cartera condicional (CPO), emplea el uso avanzado de la fórmula de Kelly y ha mostrado una mejora significativa en el índice de Sharpe. La IA correctiva también puede cambiar a una posición defensiva durante los mercados bajistas y optimizar para otras métricas. El orador enfatiza la importancia de la gestión de riesgos y de evitar perder operaciones y desaconseja el uso de IA para generar señales comerciales. El Dr. Chan sugiere acercarse a los fondos de cobertura con una plataforma de lanzamiento para recaudar fondos para nuevas empresas de tecnología financiera y aconseja a los aspirantes a comerciantes cuantitativos que lean, tomen cursos, realicen pruebas retrospectivas y negocien en vivo para ganar intuición sobre el mercado.
El Dr. Ernest Chan, un renombrado experto en comercio cuantitativo, realizó una presentación cautivadora sobre el concepto de IA correctiva y su aplicación para mejorar la toma de decisiones humanas y cuantitativas. Hizo hincapié en que la IA es más eficaz para corregir decisiones en lugar de tomarlas desde cero, lo que la convierte en una herramienta valiosa en la gestión y el comercio de activos. El Dr. Chan advirtió contra el uso directo de IA para decisiones comerciales o de inversión, y en su lugar abogó por su uso para corregir decisiones tomadas por otros sistemas o algoritmos.
Durante su charla, el Dr. Chan profundizó en el invierno financiero de la IA, un período que va desde 2000 hasta 2018 caracterizado por avances limitados en las aplicaciones de IA y aprendizaje automático (ML) en el comercio. Discutió las razones detrás del fracaso de muchos fondos de cobertura basados en el aprendizaje automático, como el sobreajuste, la reflexividad y los cambios de régimen. Sin embargo, introdujo una técnica revolucionaria llamada IA correctiva que superó estos desafíos. Al aprender de las estrategias comerciales privadas o los rendimientos de la cartera, la IA correctiva predijo sus rendimientos futuros, lo que la convirtió en una herramienta práctica e invaluable para los comerciantes y administradores de activos. En particular, la resistencia de la IA correctiva al arbitraje la hizo más confiable que los enfoques tradicionales de la IA en el dominio comercial.
El orador destacó la importancia de los grandes datos en la predicción de estrategias comerciales utilizando IA. Se analizaron varios predictores, incluidos los filtros de aceite, la volatilidad del mercado de bonos, los indicadores macroeconómicos y el sentimiento sobre las acciones fuertemente negociadas, para hacer predicciones precisas. Sin embargo, el orador reconoció la dificultad de las personas para acumular cantidades tan grandes de datos, ya que implicaba miles de entradas. Para hacer frente a este desafío, la empresa del orador había creado cientos de predictores específicamente para que los utilizaran los comerciantes individuales. Además, introdujo el concepto de usar la probabilidad de ganancias para dimensionar las apuestas y asignar capital, una desviación de la gestión de riesgos tradicional basada únicamente en los rendimientos. El sistema de inteligencia artificial definió implícitamente el régimen comercial en función de las características que supervisó, lo que permitió una evaluación de riesgos adaptativa de las estrategias de inversión.
El ponente profundizó en la noción de regímenes, diferenciando entre regímenes explícitos y ocultos. Si bien los regímenes explícitos, como los mercados alcistas y bajistas, fueron fáciles de identificar en retrospectiva pero difíciles de predecir con precisión, los regímenes ocultos, como el comportamiento de los comerciantes de Robinhood que compran opciones de compra, fueron difíciles de identificar pero predecibles a través del análisis de signos reveladores. La dimensionalidad ampliada de entrada del aprendizaje automático mejoró en gran medida la predicción de regímenes ocultos.
El Dr. Chan introdujo una técnica avanzada llamada optimización de cartera condicional, que superó los métodos tradicionales de optimización de cartera como la paridad de riesgo, la varianza mínima y la varianza media de Markowitz. Al maximizar la asignación a los componentes de la cartera a través de la inyección de big data, la IA correctiva logró resultados impresionantes. Esta técnica aprovechó los grandes datos para identificar el contexto, dar cuenta de los cambios de régimen y analizar el impacto de factores como la inflación, las tasas de interés y los precios de las materias primas.
El orador enfatizó que la IA tenía la capacidad de capturar información que las técnicas tradicionales de optimización de carteras no podían. Al considerar los grandes datos y los factores externos, no solo los rendimientos pasados, la técnica llamada Optimización de cartera condicional (CPO) demostró mejoras significativas en el índice de Sharpe en varias carteras. Incluso exhibió una mejora de hasta tres veces en el caso de una cartera S&P 500. CPO permitió aún más el posicionamiento defensivo durante los mercados bajistas y podría optimizarse para otras métricas, incluidas las calificaciones de ESG. La técnica se sometió al escrutinio de investigadores de aprendizaje automático de renombre y actualmente estaba siendo probada por las principales empresas de servicios financieros de todo el mundo. El orador reconoció los esfuerzos de colaboración de sus equipos de investigación, ciencia de datos, análisis cuantitativo e ingeniería para lograr este éxito.
El Dr. Chan desaconsejó el uso de la IA únicamente para generar señales comerciales y, en cambio, recomendó su aplicación como "IA correctiva" para calcular la probabilidad de obtener ganancias en la estrategia comercial actual. Hizo hincapié en el papel crucial de la gestión de riesgos y la importancia de evitar operaciones perdedoras. Cuando se le preguntó sobre el uso del aprendizaje automático para comprender el entorno macroeconómico, afirmó que el tipo específico de aprendizaje automático utilizado no era crítico y que el factor principal radicaba en su capacidad para mejorar las decisiones de inversión.
En la discusión, el orador enfatizó la importancia de acumular una gran cantidad de entradas para big data para predecir de manera efectiva el rendimiento de varias asignaciones de capital de cartera. Al predecir los rendimientos a nivel de cartera utilizando big data y la composición de la cartera, Corrective AI tenía la capacidad de identificar la mejor cartera en cada régimen. En respuesta a una consulta sobre el análisis de sentimientos como parte de las entradas de ML, el orador confirmó que se podría agregar cualquier flujo de datos para proporcionar funciones adicionales, que luego podrían fusionarse con las funciones de entrada. Además, la elección del algoritmo de aprendizaje automático se consideró menos importante en comparación con la calidad y la relevancia de las propias entradas. Además, el orador afirmó que Corrective AI tenía la capacidad de predecir eventos de cisne negro, y sus indicadores se habían utilizado con éxito para pronosticar caídas del mercado.
Se discutieron los beneficios de utilizar IA para la predicción de eventos de cola en las decisiones de inversión y se proporcionaron recomendaciones para los proveedores de datos en función de la frecuencia de las estrategias comerciales. El orador también abordó cuestiones relacionadas con los datos, las técnicas de aprendizaje automático para datos financieros y el uso potencial del aprendizaje por refuerzo para el comercio. Si bien enfatizó que la gestión de riesgos y la optimización de la cartera eran los casos de uso más valiosos para la IA y el aprendizaje automático en el comercio, el orador admitió no ser un experto en aprendizaje reforzado y carecer de experiencia de primera mano en su eficacia.
El orador explicó el concepto de AutoML, que involucraba la automatización de la optimización de parámetros en IA para mejorar la eficiencia. Además, el orador discutió cómo los regímenes ocultos en las finanzas no pueden identificarse explícitamente, pero pueden predecirse implícitamente utilizando IA para ayudar en la predicción de rendimiento. Con respecto a agregar características a un modelo, el orador aconsejó recopilar la mayor cantidad de datos posible de varias fuentes. Por último, el ponente describió su enfoque como parte de un contexto de aprendizaje supervisado, en el que la variable objetivo suele ser la rentabilidad futura o el índice de Sharpe futuro de una estrategia.
El Dr. Ernest Chan brindó valiosos consejos a una persona que había estado probando modelos comerciales algorítmicos durante los últimos seis meses, pero que no estaba seguro de cómo recaudar fondos y atraer capitalistas de riesgo para su nueva empresa de tecnología financiera. Sugirió acercarse a varios fondos de cobertura con una plataforma de lanzamiento que incluía un historial que demostraba el éxito. Sin embargo, advirtió que los capitalistas de riesgo generalmente mostraban un interés limitado en los modelos comerciales algorítmicos. Además, el Dr. Chan aconsejó a los aspirantes a comerciantes cuantitativos que se sumerjan en lecturas exhaustivas, tomen cursos en el campo cuantitativo y participen en backtesting y operaciones en vivo para ganar intuición sobre el mercado. Hizo hincapié en que la transición de ser un comerciante de sillón a un comerciante real se logró mejor a través de la experiencia comercial en vivo.
La presentación del Dr. Ernest Chan exploró el concepto de IA correctiva, sus ventajas para mejorar la toma de decisiones y su aplicación en la gestión y el comercio de activos. Destacó las limitaciones de los enfoques tradicionales, como el sobreajuste y los cambios de régimen, y enfatizó la efectividad de la IA correctiva para superar estos desafíos. El orador también discutió la importancia de los grandes datos, la optimización de la cartera, la gestión de riesgos y la capacidad de la IA para predecir regímenes ocultos y mejorar las estrategias de inversión. En general, el Dr. Chan brindó información valiosa y orientación para las personas interesadas en aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la industria financiera.
Education in financial markets: Structured approach & emerging trends - Algo Trading Conference 2022
Education in financial markets: Structured approach & emerging trends - Algo Trading Conference 2022
Nitesh Khandelwal, the co-founder and CEO of Quan Institute, took the stage at the Algo Trading Conference 2022 to introduce a panel discussion focused on education in financial markets and the emerging trends within the industry. The panel consisted of experts from India, Singapore, and Switzerland who held significant roles in educational initiatives at various institutions, brokerages, global exchanges, and the asset management industry. Khandelwal stressed the importance of structured learning avenues for individuals venturing into the financial markets, as the industry continues to experience substantial growth and attracts participants from diverse backgrounds. The objective of the panel was to delve into the fundamental elements of investment and trading theses and shed light on how to acquire knowledge in these areas. The discussion encompassed topics such as asset allocation, data-driven research, the rise of retail investors, and the impact of technology on financial education.
As the panelists took turns introducing themselves, they shared their backgrounds in the finance industry and their involvement in educational initiatives, along with their best-selling finance books. They emphasized the significance of education in financial markets and the potential consequences of investing without proper knowledge. They highlighted the prevalence of scams and Ponzi schemes that exploit individuals with limited financial literacy. The panelists stressed the need for ongoing education, as markets continue to evolve and expand.
The speakers engaged in a conversation about the importance of acquiring adequate knowledge before entering the financial markets. They cautioned against blindly jumping into trading or investing without a solid foundation, as many are enticed by the ease of entry and the allure of quick profits. They warned about the risks of falling prey to unscrupulous individuals who take advantage of those lacking financial knowledge. The speakers also addressed the unrealistic expectations held by many newcomers, particularly during the pandemic, and discussed the essential skills that individuals often overlook, such as technical analysis and trading strategies.
The panelists further explored the educational modules that generate the most queries and interest from users. They observed a consistent stream of queries for the module on personal finance, specifically covering mutual funds, while the section on ETFs received fewer inquiries. The speakers also shared their personal journeys in the field of algorithmic trading and how the need for financial education in India inspired them to focus on educating the masses. They recognized the growing internet penetration in India as an opportunity to reach a wider audience and enhance financial literacy. The popularity of video-based education was also highlighted during the discussion.
The panelists delved into the distinction between investing and trading, shedding light on the common misconceptions surrounding these activities. While investing is often perceived as straightforward, trading is considered complex and challenging to profit from. The panel emphasized the need for education on both trading and investing and the importance of setting realistic expectations. They then transitioned into a discussion on emerging trends in the financial markets, with a particular focus on automation and screening tools, as well as the increasing demand for live trading demonstrations. The panel noted a growing interest in trading skills and automation, especially among younger individuals, and highlighted the rising use of screening tools for short-term trading.
The speakers addressed the misconception about the returns generated by automated trading and stressed the importance of educating the public about the inherent risks associated with such investments. They also provided insights into the various roles within the financial industry, noting that traders often have job descriptions that differ from common assumptions. Andreas, one of the speakers, discussed the changing skill requirements in asset management over the years, citing the development of more complex models driven by larger players in the market and an increased presence of PhDs and quants.
The impact of machine learning and technology on financial markets education was another key topic of discussion. While machine learning is often limited to price prediction, the panelists highlighted its potential for significantly influencing portfolio management and risk assessment. They emphasized that while technology plays a crucial role in trading, it is crucial to start with a foundation of basic knowledge and common sense before delving into more advanced strategies. The panelists noted that technology has evolved over time, and even rudimentary forms of technology can provide traders with an edge in the market.
The panelists went on to discuss how technology and social media have transformed the financial markets in recent years, creating new opportunities for traders. While advancements in technology have brought significant benefits to the industry, the speakers stressed that human input and analysis are still essential for success. They warned against overreliance on technology without fully understanding how to use it effectively, reinforcing the importance of education.
Furthermore, the speakers emphasized the importance of education in financial markets and highlighted the significance of critical thinking when applying technical analysis tools. They cautioned against blindly following outdated advice from financial gurus and encouraged traders to take an experiential and interactive approach to learning. While having an expert by one's side for guidance is ideal, they acknowledged that it may not always be feasible. Therefore, traders need to be diligent in testing and questioning technical analysis tools that were developed for a different era.
Andreas Clenow and Vivek Vadoliya discussed the value of interactive online teaching and online learning in financial education. Clenow emphasized the importance of learning by doing and advised traders to avoid blindly implementing rules from trading books. He stated that there is no universally best trading system and emphasized the personal nature of each trading model, which depends on an individual's goals. On the other hand, Vadoliya suggested paper trading and simulated environments as valuable bridges between theory and practice. He acknowledged that paper trading can have its drawbacks but explained that it is an excellent way for traders with limited capital to gain confidence and prepare for real-world trading.
The limitations of paper trading were also addressed, and alternative methods to gain experience in real market environments were discussed. The speakers suggested purchasing one or two shares of a company to experience the intricacies of placing orders, managing margins, and navigating the trading platform. They also emphasized that paper trading serves as a useful introduction to the trading system, providing traders with a feel for the dynamics of the market. The complexity of simulation was acknowledged, and the need to create simulators that accurately mimic market performance, especially for strategies that make markets, was emphasized.
Looking toward the future of financial markets, the panelists shared their views on potential changes in the next five to seven years. One speaker predicted that the retail market would become even more significant due to the increasing accessibility of trading platforms and the abundance of information flowing through social media channels. Another speaker highlighted that younger generations are less familiar with traditional financial players and predicted that the average age of traders would decrease to 13 years old. The uncertainty surrounding the future of financial markets centered on how the younger generation would shape the industry.
The panelists also discussed the impact of retail traders with unrealistic expectations and the resulting tightening of regulations in India. They anticipated a future market environment with stricter regulations, which would ultimately benefit retail traders in the long run. While operating as a broker might become more challenging, regulatory tightening was viewed as a positive development for market participants. Additionally, they recommended resources for those interested in learning how markets have evolved over the past 20 years and understanding the impact of these changes on investment strategies. Suggestions included reviewing circulars from regulators and studying books on market microstructure. The session concluded with a question about Andreas's plans for a new book, to which he responded that he had already written a programming book and a novel, but he had no immediate plans for new trading books.
In closing, the speaker expressed gratitude to the panelists and attendees of the Algo Trading Conference 2022. They hoped that the session had provided a structured approach and valuable insights into emerging trends in financial markets. They offered further assistance to anyone in need of additional support. The speaker concluded by expressing gratitude to everyone involved and passed the conference over to their colleague, Afrin, signaling the end of the session.
The panel discussion at the Algo Trading Conference 2022 provided a comprehensive exploration of the importance of education in financial markets and the evolving trends within the industry. The speakers emphasized the need for structured learning and ongoing education to navigate the complexities of trading and investing successfully. They highlighted the risks associated with entering the market without sufficient knowledge, including falling victim to scams and unrealistic expectations. The panelists also emphasized the role of technology, machine learning, and social media in shaping the financial markets, while underscoring the importance of human analysis and critical thinking.
The session shed light on various topics, including the distinction between investing and trading, the significance of practical learning experiences, and the impact of automation and screening tools. The speakers also discussed the future of financial markets, with a focus on the influence of retail traders, regulatory tightening, and the need for continuous adaptation to market changes. They emphasized the importance of education in empowering individuals to make informed financial decisions and cautioned against blindly following outdated strategies or relying solely on technology.
The panel discussion provided valuable insights and guidance to the audience, equipping them with the necessary knowledge to navigate the dynamic landscape of financial markets effectively.
Definición de régimen: triaje entre toros y osos, por qué simplifica el trabajo
Definición de régimen: triaje entre toros y osos, por qué simplifica el trabajo
Lauren Burnett, una de las oradoras en la Algo Trading Conference 2022, realizó una presentación detallada sobre el concepto de análisis de régimen y su importancia para simplificar el flujo de trabajo comercial. El enfoque principal del análisis del régimen es determinar el estado del mercado, ya sea alcista, bajista o no concluyente, y basar las decisiones comerciales en esa evaluación. Burnett trazó un paralelismo entre el análisis del régimen y el proceso de clasificación utilizado en los hospitales de campaña durante la guerra, ya que ambos implican tomar decisiones rápidas con recursos limitados y limitaciones de tiempo.
La esencia del análisis de régimen radica en categorizar el mercado en dos o tres segmentos distintos, lo que facilita un enfoque simplificado de negociación. Al analizar los regímenes de mercado, los comerciantes pueden identificar fácilmente cuándo actuar y cuándo quedarse. Además, Burnett presentó una herramienta patentada para la selección global de clases de activos, lo que simplifica aún más el proceso de análisis.
Durante la presentación, el orador explicó el concepto de análisis de régimen en términos absolutos, donde el mercado se mueve hacia arriba, hacia abajo o permanece estancado, lo que resulta en condiciones de mercado alcistas, bajistas o inconclusas, respectivamente. Si bien solo unas pocas clases de activos pueden negociarse en términos absolutos, la mayoría se negocia en función de sus series relativas. La serie relativa se refiere al rendimiento de los valores en comparación con un punto de referencia, ajustado por las fluctuaciones de la moneda. Para ilustrar esto, Burnett proporcionó un ejemplo utilizando el índice S&P 500, destacando cómo la cantidad de valores con un rendimiento superior osciló alrededor de 50 en términos relativos mientras mostraba un patrón diferente en términos absolutos. Comprender el régimen y sus diferentes series puede simplificar el trabajo de los analistas del sector y proporcionar información valiosa sobre el comportamiento del mercado.
También se discutió el impacto del análisis de régimen en las carteras de acciones largas y cortas. El disertante enfatizó que una cartera de acciones long-short es la suma del resultado neto de las posiciones largas y cortas, y su desempeño está determinado por el delta entre ambos. Centrarse en el rendimiento relativo y la rotación del sector, en lugar de los movimientos absolutos de acciones individuales, proporciona un enfoque más fluido y manejable para trabajar con el mercado. El orador explicó que durante un mercado alcista, las acciones con beta alto están en el lado largo, mientras que las acciones con beta bajo están en el lado corto. Por el contrario, durante un mercado bajista, las acciones defensivas con beta baja están en el lado largo, mientras que las acciones volátiles con beta alto que pierden rendimiento rápidamente están en el lado corto.
Se hizo mucho hincapié en la importancia de incorporar el análisis del régimen en el análisis del mercado y las decisiones de inversión. Si bien generar un exceso de rendimiento es crucial para la supervivencia en el campo financiero, no es suficiente confiar únicamente en análisis fundamentales o cuantitativos. Descuidar el análisis del régimen, que considera las condiciones prevalecientes del mercado que pueden dictar el rendimiento de una acción, puede conducir a malas decisiones de inversión basadas únicamente en valoraciones y tendencias sin considerar el contexto más amplio del mercado. El orador advirtió contra la venta corta de acciones sin considerar el impulso y la inversión en trampas de valor que carecen de narrativas convincentes para atraer inversores. Al pasar por alto el análisis del régimen, uno se expone a un riesgo comercial significativo y a una posible pérdida de confianza de los inversores a largo plazo.
El orador proporcionó información sobre cómo se puede utilizar el análisis de régimen para determinar por qué una acción ha subido o bajado. Explicaron que hay tres tipos de respuestas: consolidación, rotación de sectores y razones específicas de acciones. Al categorizar estas razones, los inversores pueden simplificar su flujo de trabajo y adoptar un enfoque más objetivo del mercado. La presentación también se refirió a varias estrategias de análisis técnico, incluidos los desgloses, y reconoció que, si bien son conceptualmente simples, pueden sufrir un retraso inherente, lo que requiere paciencia. Se enfatizó la simplificación como la clave para lograr la perfección, y se aconsejó a los inversionistas que sirvieran al mercado.
Durante la presentación se discutieron dos metodologías para el comercio, a saber, las entradas asimétricas y los promedios móviles. Los promedios móviles se destacaron por su capacidad para proporcionar contexto de mercado, aunque existe un debate en curso sobre la duración ideal. Se señaló que los promedios móviles no son adecuados para mercados agitados. Curiosamente, las medias móviles también se pueden utilizar como estrategia de salida. Cuando los promedios móviles se aplanan, indica que el mercado está en transición y, durante este período, muchos operadores experimentan deslizamientos y costos de transacción que pueden conducir a una pérdida significativa de rendimiento. El orador explicó además el concepto de máximos y mínimos más altos, lo que sugiere una tendencia alcista cuando un mercado alcanza máximos y mínimos más altos sucesivos. Además, el orador compartió su metodología favorita llamada "piso y techo", que consiste en identificar el hombro derecho de un patrón de cabeza y hombros para determinar los puntos óptimos de entrada y salida para las operaciones.
El ponente profundizó en el concepto de definición de régimen utilizando como ejemplo las marcas de suelo y techo. Explicaron que estas marcas representan un mínimo más alto (piso) y un máximo más bajo (techo), respectivamente. Cualquier movimiento de precios entre estas marcas se considera alcista. El orador enfatizó que este concepto se aplica a diferentes clases de activos y períodos de tiempo. Sin embargo, reconocieron que definir regímenes computacionalmente es una tarea que requiere mucho tiempo. El orador introdujo el concepto de "puntuación", que representa el promedio de todos los métodos de definición divergentes. El puntaje ayuda a determinar si varias metodologías concuerdan o divergen, tanto en términos de precios relativos como absolutos. Una puntuación que indica acuerdo sugiere un sentimiento alcista, mientras que una puntuación de cero indica divergencia.
Se discutió el poder de usar un método de puntuación para evaluar si las señales alcistas y bajistas se alinean en el mercado. Una puntuación de cero indica desacuerdo entre los métodos, mientras que una puntuación superior a cero indica acuerdo entre los indicadores absolutos y relativos. El orador presentó el concepto de expectativa de ganancia, que consiste en calcular la tasa de ganancia multiplicada por la ganancia promedio menos la tasa de pérdida multiplicada por la pérdida promedio. Este análisis de expectativa de ganancia ayuda a segregar el mercado en dos categorías, alcistas y bajistas, lo que permite un análisis centrado en los sectores que están funcionando bien. Sin embargo, se enfatizó que este análisis sirve como un paso preliminar para identificar valores de rendimiento superior que deberían considerarse para inversión.
Se planteó la cuestión de si el análisis del régimen se puede aplicar a acciones individuales o se limita a sectores. El orador aclaró que el análisis del régimen puede puntuarse para cada acción individual y aplicarse a nivel de mercado. Advirtieron contra el error común de vender en corto acciones sobrecompradas y destacaron la tendencia de las acciones sobrevendidas a deprimirse, lo que a menudo conduce a un rápido repunte. Además, el orador explicó que las condiciones de sobrecompra y sobreventa son contextuales y se promedian en función de si una acción se encuentra en territorio bajista o alcista, observado empíricamente a lo largo del tiempo.
La presentación también discutió cómo el análisis de régimen puede ayudar a los comerciantes a evitar falsos positivos en el análisis técnico. Al aplicar el análisis de régimen para diferenciar entre escenarios alcistas y bajistas, los operadores pueden simplificar su flujo de trabajo y tomar decisiones comerciales más objetivas. El orador advirtió contra el riesgo compuesto que puede surgir de practicar exclusivamente el seguimiento de tendencias en el lado largo y la reversión a la media en el lado corto. Aconsejaron tratar a ambas partes de manera similar para mitigar los riesgos mal gestionados. Cuando se le preguntó acerca de cubrir las colas derecha e izquierda con opciones, el orador desaconsejó y sugirió disfrutar del viaje en su lugar. También se explicaron los indicadores relativos, como los promedios móviles, y se demostró su uso en un gráfico.
Durante la presentación, el orador introdujo puntos de diferentes colores en un gráfico para representar patrones e indicaciones específicos. Los puntos rojos y verdes representan Swing High y swing lows, respectivamente. El gráfico también presentaba triángulos azules y rosados que representaban las marcas del piso y el techo, donde el azul indicaba un régimen alcista. Además, los triángulos de color salmón claro y verde claro representaron un rango comercial. El orador aclaró que su metodología de análisis de régimen no estaba influenciada por ningún libro específico, pero expresó su agradecimiento por el trabajo de Robert Carver sobre el comercio sistemático. Con respecto al impacto de la política monetaria en el análisis del régimen, el orador enfatizó el papel crítico de las políticas de la Reserva Federal de EE. UU., ya que el dólar estadounidense influye directa o indirectamente en el sentimiento global y las tendencias del mercado.
Hacia el final de la presentación, el disertante abordó diferentes escenarios que pueden impactar el mercado, enfocándose particularmente en el concepto de “régimen”. Discutieron tres escenarios específicos que pueden afectar el régimen de mercado. El primer escenario se refería a que el mercado estaba demasiado "helado", lo que indica un entorno de mercado cauteloso e incierto. El segundo escenario implicó la llegada de vigilantes de bonos, que desempeñan un papel en la regulación de las tasas de interés e influyen en el comportamiento del mercado. Por último, el expositor mencionó el impacto de la inflación, que puede obligar a la Reserva Federal a ajustar la política monetaria. Estos escenarios se presentaron como factores externos que influyen en el régimen de mercado en lugar de ser controlados por él.
Para navegar estos escenarios de manera efectiva, el orador presentó una herramienta que brinda información sobre el régimen actual del mercado. Esta herramienta ayuda a los comerciantes a posicionarse adecuadamente y adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado. Al tener una comprensión clara del régimen, los comerciantes pueden tomar decisiones más informadas y ajustar sus estrategias en consecuencia.
La presentación enfatizó la importancia del análisis de régimen para simplificar el flujo de trabajo comercial. Al clasificar el mercado en distintos regímenes y comprender sus implicaciones, los comerciantes pueden tomar decisiones comerciales mejor informadas. El concepto de análisis de régimen se aplicó no solo a sectores sino también a acciones individuales, lo que permitió una evaluación integral de la dinámica del mercado. La presentación también destacó la importancia de considerar indicadores tanto absolutos como relativos, como los promedios móviles, para obtener una visión integral del mercado.
Los puntos de vista del orador sobre el análisis del régimen, las metodologías para el comercio y la aplicación de los sistemas de puntuación brindaron una valiosa guía a los comerciantes que buscan optimizar su enfoque comercial y mejorar la toma de decisiones. La presentación concluyó subrayando el impacto de las políticas monetarias, el sentimiento global y las tendencias del mercado en la configuración de los regímenes de mercado, y la importancia de mantenerse adaptable y receptivo a estas dinámicas.
Micro-Alfas: Geología financiera | Conferencia de comercio de Algo
Micro-Alfas: Geología financiera | Conferencia de comercio de Algo
Durante su presentación, el Dr. Thomas Starke profundizó en el concepto de "micro alfas", a las que se refirió como geología financiera. Comenzó discutiendo cómo el panorama comercial ha evolucionado desde los mercados financieros tradicionales de protesta abierta hasta el comercio basado en pantalla y, más recientemente, a los algoritmos. Para ilustrar esta transformación, trazó una analogía con los días de la fiebre del oro, cuando las personas buscaban pepitas de oro en los ríos en su búsqueda de fortuna.
El Dr. Stark enfatizó que el comercio se ha vuelto cada vez más complejo con la llegada de herramientas avanzadas como el análisis de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Explicó que los indicadores técnicos simples como los promedios móviles ya no son tan efectivos, y el comercio profesional se ha desplazado hacia la utilización de estrategias cuantitativas. Se presentó la definición convencional de alfa, que representa rendimientos que no están correlacionados con el mercado, con evaluación comparativa frente al S&P 500 o Spy ETF.
El orador destacó los desafíos que enfrentan las estrategias alfa en los mercados actuales. Señalaron que la proliferación de jugadores, incluidos los comerciantes de alta frecuencia, ha aumentado la eficiencia y la aleatoriedad del mercado, lo que dificulta la extracción de ganancias y reduce la efectividad de los indicadores predictivos.
A continuación, se presentó el concepto de microalfas y el orador demostró cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para generar estas pequeñas estrategias especializadas de generación de alfa. Mediante la combinación de varios predictores débiles mediante métodos de conjunto como embolsado o agregación bootstrap, se pueden crear predictores más fuertes con varianza reducida y un menor riesgo de sobreajuste. El orador ilustró este concepto utilizando la señal comercial de cruce de media móvil como un predictor débil dentro de una estrategia microalfa. A través de pruebas retrospectivas y la división de resultados en conjuntos de pruebas y trenes, se pueden desarrollar estrategias comerciales más rentables.
El Dr. Stark enfatizó la importancia de probar y optimizar las estrategias comerciales para evitar el sobreajuste. En lugar de simplemente seleccionar el mejor conjunto de parámetros, el orador sugirió graficar los parámetros disponibles y encontrar correlaciones entre la prueba y la métrica elegidas. Se discutió la robustez al sobreajuste en las estrategias de microalfa, y se destacó el uso de la agregación a través del embolsado como método para combinar alfas débiles. El orador presentó la estrategia de un cliente como ejemplo de cómo la combinación de alfas puede mejorar los resultados.
Además, el orador presentó el concepto de "geología financiera" o "minería alfa", donde los microalfas no tienen nada de especial pero pueden combinarse para crear una estrategia comercial más sólida y efectiva. Hicieron hincapié en la importancia de la amplitud, que se refiere a la cantidad de activos o estrategias comerciales utilizadas y su correlación. Si bien aumentar la habilidad es un desafío, aumentar la amplitud puede conducir a una mayor proporción de información y un mejor rendimiento.
Luego, la discusión se centró en la importancia de la ponderación y la jerarquía de la cartera para optimizar el rendimiento. Se explicaron diferentes esquemas de ponderación, como ponderaciones iguales, carteras de tangencia para administradores de activos con activos de clientes significativos y f óptima para comerciantes minoristas tolerantes al riesgo.
Se discutió la producción de señales y su normalización para crear cambios de posición en el tiempo, junto con la necesidad de comprender y minimizar los costos de transacción. El orador destacó cómo una estrategia de solo largo puede transformarse en una estrategia cuasi-corta a través de la escala. También mencionaron la existencia de un efecto de día de la semana en las estrategias, donde los tamaños de las posiciones varían entre los días de la semana, lo que podría conducir al diseño de nuevas estrategias. Los algoritmos comerciales se enfatizaron como un medio para minimizar los costos de transacción, con el algoritmo del precio de llegada como ejemplo.
El orador presentó el modelo Alumgram I'm going Chris, un modelo de curva de ejecución que ayuda a identificar la ejecución cercana a la mejor para las transacciones. Al lograr una ejecución mejor que el precio medio, los comerciantes pueden reducir los costos de transacción y capitalizar los bordes más pequeños, agregando más microalfas a sus modelos. Se presentó una estrategia ESG como ejemplo, demostrando su resiliencia en condiciones de mercado volátiles.
El Dr. Starke abordó una pregunta sobre el sobreajuste y explicó que es un desafío medir y eliminar por completo el sobreajuste. Sugirió agregar más alfas y ejecutar pruebas para cada adición, observando si la relación de compra mejora o no. Sin embargo, advirtió contra la posibilidad de una selección selectiva y enfatizó la importancia de minimizar el sobreajuste tanto como sea posible, aunque no se puede evitar por completo. Animó a la audiencia a hacer más preguntas que pudieran tener en la encuesta que recibirían después de la sesión.
Hacia el final de la sesión, el orador anunció un descanso de 15 minutos antes de la próxima sesión sobre el juicio de definición de régimen entre alcistas y bajistas, que tenía como objetivo simplificar el trabajo. También mencionaron que Lauren Burner de Tokio, Japón, se uniría a la sesión. El orador expresó su agradecimiento a Thomas Paul por su participación en la primera sesión y expresó la esperanza de volver a verlo pronto.
El Dr. Thomas Starke proporcionó información valiosa sobre el concepto de "microalfas" y la geología financiera. Discutió la evolución del comercio de los mercados tradicionales a las estrategias basadas en algoritmos, los desafíos que enfrentan las estrategias alfa en el entorno de mercado actual y el potencial del aprendizaje automático para generar microalfas. Se enfatizó la importancia de probar, optimizar estrategias y evitar el sobreajuste, junto con la importancia de la ponderación de la cartera, la gestión de costos de transacción y el uso de algoritmos comerciales. El orador también presentó el modelo Alumgram I'm going Chris para una mejor ejecución y anunció el lanzamiento de un curso quantra sobre micro alfas. La sesión terminó con una llamada para más preguntas y un receso antes de la próxima sesión.
Introducción al comercio de opciones sistemáticas | Seminario web gratuito
Introducción al comercio de opciones sistemáticas | Seminario web gratuito
Akshay Chaudhary, analista cuantitativo de Continuum, realizó una presentación perspicaz sobre la importancia del comercio sistemático de opciones. Comenzó ilustrando las trampas del comercio basado en la intuición y la emoción, contando la desafortunada experiencia de un comerciante de incurrir en pérdidas significativas. Akshay enfatizó la necesidad de un plan comercial bien definido, un marco lógico estricto y la implementación de medidas de stop-loss para mitigar el riesgo.
El orador profundizó en el enfoque sistemático del comercio de opciones, explicando su proceso de varios pasos. Comienza con la adquisición de datos de opciones, que se pueden obtener de proveedores o fuentes gratuitas como Yahoo Finance o Google Finance. Luego, los datos se organizan y almacenan en archivos CSV o bases de datos según su tamaño. El siguiente paso consiste en filtrar los datos en función de parámetros específicos, creando un subconjunto del conjunto de datos completo. A continuación, se define una estrategia de opciones y se establecen reglas de entrada y salida. La estrategia se somete a pruebas retrospectivas, evaluando su rendimiento en función de métricas como la reducción máxima, la relación de Sharpe y la varianza. Finalmente, la estrategia se optimiza ajustando los parámetros para maximizar las ganancias o minimizar el riesgo, y se prueba a futuro o se negocia en papel para validar su efectividad en un entorno de mercado real.
Se explicó con más detalle el proceso sistemático de negociación de opciones, destacando la importancia de recuperar y limpiar datos, crear filtros para identificar opciones adecuadas, definir reglas claras de negociación para la entrada y salida, realizar pruebas retrospectivas para evaluar el rendimiento, optimizar estrategias si es necesario y probarlas en adelante. condiciones de mercado en tiempo real. El orador presentó una estrategia de mariposa trasera corta como ejemplo, utilizando indicadores técnicos para entradas y salidas comerciales. Demostraron el código para importar datos, calcular indicadores, generar señales y probar la estrategia.
La presentación en video mostró los resultados del backtesting de una estrategia simple. La estrategia se basó en condiciones específicas de entrada y salida, y los resultados del backtesting ilustraron el beneficio neto y las pérdidas y ganancias acumuladas. El orador mencionó estrategias más complejas como los cóndores de hierro y enfatizó la importancia de probar las estrategias a través de escenarios de negociación en papel antes de implementarlas en el mercado en vivo. También se discutieron los pros y los contras del comercio sistemático de opciones, incluida la obtención de datos de fuentes confiables, la consideración de los costos de transacción y los deslizamientos, el mantenimiento de reservas de capital y la implementación de medidas de límite de pérdida para administrar el riesgo de manera efectiva.
Se destacó la gestión de riesgos en el comercio de opciones, con énfasis en estrategias como órdenes de limitación de pérdidas y cobertura. Se describieron los cuatro puntos clave del comercio de opciones: pruebas retrospectivas y optimización de estrategias, utilización de técnicas adecuadas de tamaño de posición y gestión de riesgos, mantenimiento de la simplicidad en el sistema de comercio y cumplimiento del plan establecido. Por el contrario, se aconsejó a los comerciantes que evitaran complicar el sistema, interferir con la estrategia, sobreexponerse a una sola estrategia y operar con opciones ilíquidas. El orador también promovió un curso integral llamado "Negociación sistemática de opciones", que cubre varios aspectos de la negociación sistemática y las estrategias comerciales.
En el contexto de la adquisición de datos históricos de la cadena de opciones, se exploraron alternativas a Yahoo Finance. Se recomendaron plataformas de corredores como TD Ameritrade o E-Trade, ya que brindan acceso a datos históricos de la cadena de opciones. Los proveedores de datos de terceros como OptionMetrics o IvyDB también se mencionaron como fuentes de datos de opciones históricas, aunque por una tarifa. Se enfatizó que se debe realizar una investigación exhaustiva para seleccionar un proveedor de datos confiable que se adapte a las necesidades individuales.
El orador enfatizó la importancia de los proveedores de datos para datos en tiempo real en el comercio de opciones, enfatizando la necesidad de fuentes de datos creíbles. Abordaron una pregunta sobre el contenido del curso y aseguraron a los espectadores que se proporcionarían archivos para las opciones mariposa de backtesting. El curso abarcó estrategias como la estrategia de la mariposa, la estrategia del cóndor de hierro y los diferenciales. Se aclaró que el curso abarcó desde niveles básicos a avanzados, atendiendo a personas con una comprensión fundamental de las opciones. El análisis técnico se mencionó como una herramienta de salida, útil para tener conocimiento pero no un requisito previo.
El orador abordó varias preguntas de la audiencia sobre la superposición entre el programa ejecutivo en el comercio algorítmico y el comercio de opciones, la disponibilidad de datos para el backtesting en Python y los criterios para considerar las opciones como ilíquidas. Se recomendó Python como el lenguaje de codificación preferido para las pruebas retrospectivas, con el uso de bibliotecas para indicadores técnicos y aprendizaje automático. Sin embargo, se señaló que también podrían usarse otros lenguajes como Java. El orador mencionó BlueShift como otra opción para realizar pruebas retrospectivas, ya que proporciona una interfaz de Python.
Se enfatizó la importancia de las estrategias de prueba de avance antes de la ampliación. Se aconsejó realizar pruebas prospectivas durante algunos meses a un año para garantizar que la estrategia funcione bien en el mercado real antes de aumentar el capital o realizar ajustes. La confianza en la eficacia del sistema es crucial antes de implementarlo a mayor escala. La duración de las pruebas a plazo puede variar según la frecuencia de negociación y la estrategia específica empleada. El orador enfatizó la necesidad de realizar pruebas retrospectivas exhaustivas y transacciones en papel antes de las pruebas futuras, aumentando gradualmente el capital mientras se monitorea el desempeño del sistema.
El orador recomendó probar estrategias sistemáticas de negociación de opciones durante un mínimo de tres a cuatro meses para capturar diferentes escenarios de mercado y evaluar el rendimiento en diversas condiciones. Se abordaron varias preguntas de la audiencia, incluidas consultas sobre la automatización de la estrategia de oferta y demanda y si el curso cubría estrategias basadas en la superficie IV (volatilidad implícita). El orador también brindó una breve explicación de los diferenciales del calendario y aconsejó a los estudiantes interesados que se conectaran con los asesores del curso para determinar el curso más adecuado para sus objetivos, como convertirse en un comerciante cuantitativo.
Se discutió la posibilidad de utilizar un algoritmo para identificar velas oscilantes o de inversión. El orador explicó que la viabilidad depende del desarrollo de reglas lógicas basadas en parámetros o propiedades específicas de las velas, como patrones de velas como el patrón de martillo. Con respecto a la elección entre C++ y Python para el comercio, se sugirió que Python es suficiente para períodos de tiempo más largos, mientras que C++ es más adecuado para el comercio de baja latencia y alta frecuencia. Para los recién llegados interesados en el comercio de opciones algorítmicas, el orador recomendó explorar los enfoques cuantitativos en la vía del comercio de opciones y futuros. También enfatizaron la relevancia del comercio automatizado utilizando Python e Interactive Brokers.
El orador concluyó el seminario web alentando a los asistentes a completar una encuesta para proporcionar comentarios y asegurarse de que se respondieran todas sus preguntas. Recordaron a los espectadores un descuento exclusivo disponible solo para los asistentes al seminario web y sugirieron revisar la página del curso y aprovechar la vista previa gratuita antes de inscribirse. Se invitó a los espectadores a conectarse con los consejeros del curso para obtener más información y una ruta de aprendizaje personalizada. El orador expresó su agradecimiento por el apoyo de la audiencia y los alentó a brindar comentarios para futuros seminarios web.
Ventajas competitivas en el comercio algorítmico | Curso de Trading Algorítmico
Ventajas competitivas en el comercio algorítmico | Curso de Trading Algorítmico
Durante el seminario web, Nitesh Khandelwal, cofundador y director ejecutivo de Quantum City, profundizó en la importancia de las ventajas competitivas en el comercio algorítmico. Comenzó definiendo qué es una ventaja y proporcionó ejemplos de diferentes estrategias comerciales. Khandelwal enfatizó que las ventajas competitivas son cruciales para que las empresas comerciales prosperen a medida que se vuelven más exitosas. A lo largo de la sesión, los espectadores obtuvieron una comprensión integral de las ventajas generales que pueden adquirir las empresas comerciales y las ventajas específicas relevantes para los diferentes tipos de estrategias.
Khandelwal presentó a QuantInsti, su organización con la misión de crear un ecosistema que permita y potencie el comercio y la inversión sistemáticos en todo el mundo. Destacó varias iniciativas, incluido su programa de certificación líder llamado Quantra, la plataforma de investigación y comercio Blue Shift y asociaciones corporativas que abarcan 20 países. Al compartir estas iniciativas, el orador mostró el compromiso de QuantInsti con su misión.
A continuación, el disertante discutió la ventaja competitiva desde una perspectiva comercial, definiéndola como una ventaja que una empresa tiene sobre sus competidores. Para ilustrar este concepto, mencionó empresas de renombre como Apple, Google, Tesla, JP Morgan y Goldman Sachs, invitando a la audiencia a contemplar cuál podría ser su ventaja competitiva.
A continuación, Khandelwal profundizó en las ventajas competitivas específicamente en el comercio algorítmico. Describió varias fuentes de ventajas competitivas, incluida la tecnología patentada, los derechos de propiedad intelectual, productos o servicios únicos, tecnología de punta, cultura empresarial sólida y acceso a recursos o ecosistemas específicos. En el contexto del trading algorítmico, explicó que se trata de realizar órdenes en base a cierta lógica o condiciones, las cuales pueden ser automatizadas o manejadas manualmente. El uso de algoritmos en el comercio proporciona una ventaja competitiva al permitir un procesamiento de datos más rápido, capacidades de búsqueda eficientes e interfaces o flujos de usuario mejorados. El orador citó a RenTech como un ejemplo de una empresa que ha adquirido ventajas significativas a través de su propiedad intelectual y sus sistemas en el dominio del comercio algorítmico.
Luego, la discusión pasó a la clasificación de las estrategias comerciales. Khandelwal clasificó ampliamente los estilos de inversión o negociación como cuantitativos, técnicos o fundamentales. Además, clasificó la vista o el factor comercial subyacente como tendencia, reversión a la media o basada en eventos. Continuó explicando 15 segregaciones clave y ventajas competitivas en el mundo del comercio, que abarcan estrategias como el comercio de impulso, el arbitraje estadístico, la inversión de valor, el comercio de ruptura, el comercio de acarreo y los sistemas basados en eventos. El ponente destacó que algunos de estos sistemas están altamente automatizados, mientras que otros implican una toma de decisiones más discrecional.
Al abordar la importancia de la velocidad como una ventaja competitiva en el comercio algorítmico, Khandelwal enfatizó la necesidad de reducir la latencia en todos los aspectos del comercio, incluida la transmisión o la latencia de la red. Explicó que lograr una latencia más baja implica ubicar o colocar sistemas cerca del intercambio en centros de datos de proximidad para minimizar el tiempo que tardan los datos en viajar. Después de optimizar la latencia de transmisión, se pueden realizar mejoras adicionales en la infraestructura de hardware y software del sistema de comercio algorítmico para reducir el tiempo que tardan los datos en llegar al intercambio. El orador enfatizó que cuanto más rápido es el sistema comercial, más significativo es el alfa, lo cual es crucial para las empresas comerciales de alta frecuencia.
La discusión se amplió a otras ventajas competitivas en el comercio algorítmico, como la calidad de los datos y el acceso a fuentes de datos alternativas como imágenes satelitales para la evaluación de la demanda. Khandelwal destacó la importancia de una infraestructura estratégica que convierta de manera eficiente las ideas en acciones ejecutables. También mencionó las ventajas de las amplias capacidades de investigación, los modelos de precios avanzados y el acceso a varios mercados a través de corredores o corredores principales. A lo largo de la presentación, el orador enfatizó la importancia de tener una ventaja competitiva única para tener éxito en el comercio algorítmico.
Uno de los temas abordados fue el concepto de "último vistazo" en el comercio de divisas, donde el creador de mercado tiene la última palabra sobre la aceptación de un comercio después de que un comprador y un vendedor acuerden un precio. Este acceso preferencial sirve como una ventaja significativa en el comercio. Además, Khandelwal destacó la importancia de un back office fluido y una gestión de riesgos adecuada como ventajas informáticas, ya que ayudan a los comerciantes a evitar pérdidas sustanciales. También enfatizó la ventaja de tener acceso a fondos sin pago inmediato, lo que brinda flexibilidad en la negociación.
Además, el orador discutió las ventajas competitivas que las instituciones financieras y los comerciantes pueden tener en el comercio algorítmico. Identificó el bajo costo de la financiación y el acceso directo a las mesas de negociación como una ventaja importante que disfrutan los bancos. Otra ventaja es tener una estructura impositiva que efectivamente reduce el impuesto a las ganancias de capital a cero. El acceso a información, noticias y cambios regulatorios también sirve como una ventaja significativa. Por último, la propiedad intelectual, incluidas las estrategias únicas, las mejoras de hardware y software y los procesos patentados, proporciona a los comerciantes una ventaja sustancial sobre la competencia.
Continuando con la discusión, Khandelwal destacó nueve ventajas competitivas que pueden contribuir al éxito y al rápido crecimiento de los comerciantes. Estas ventajas incluyen el conocimiento del proceso, las patentes, las habilidades, los equipos dedicados y la continuidad. Poseer una o más de estas ventajas puede ser una base sólida para que los comerciantes prosperen en el mercado. Luego, el orador describió los aspectos relevantes para estrategias específicas, como el comercio de pares y la creación de mercados de alta frecuencia, incluidos factores como la velocidad, los datos del mercado, la infraestructura de la estrategia, la gestión de riesgos de back-office, el costo de financiamiento y la propiedad intelectual.
El orador subrayó la importancia de identificar y adquirir ventajas específicas que sean relevantes para la propia estrategia comercial. Comprender los tipos de ventajas que se alinean con la estrategia elegida es crucial, ya que permite a los operadores concentrarse en adquirir y aprovechar las ventajas adecuadas. Khandelwal también hizo hincapié en la importancia de una gestión de riesgos eficaz y mencionó la utilización de sus herramientas de gestión de riesgos patentadas.
Para navegar los desafíos regulatorios, el orador sugirió comenzar con los recursos del regulador, como sus preguntas frecuentes o la sección de preguntas frecuentes, que pueden proporcionar información valiosa. Por último, Khandelwal alentó a los espectadores a considerar el programa EPAT para aquellos interesados en establecer su propia mesa de operaciones algorítmicas o seguir una carrera en operaciones cuantitativas.
Durante la sesión de preguntas y respuestas, el orador abordó varias preguntas de la audiencia sobre temas que van desde regulaciones hasta estrategias comerciales específicas, como la estrategia gamma corta. Destacó la importancia de la microestructura del mercado y presentó al Dr. Robert Kissel, un nuevo miembro de la facultad con amplia experiencia en el campo. Khandelwal también respondió a una pregunta sobre la aplicación de la ciencia de datos en el comercio, enfatizando que la ciencia de datos tiene múltiples aplicaciones más allá del aprendizaje automático o el análisis de datos. Recomendó tener una comprensión básica de las estadísticas y los mercados financieros para aprovechar al máximo el potencial de la ciencia de datos en el comercio.
Además, el orador discutió los casos de uso del aprendizaje automático en el comercio algorítmico, incluida la predicción de tendencias de mercado, la gestión de riesgos y la detección de regímenes para determinar estrategias adecuadas. Reconoció que la automatización puede ayudar a superar los aspectos psicológicos del comercio hasta cierto punto, pero en última instancia, un enfoque sistemático, con o sin automatización, es lo que conduce al éxito. Khandelwal aconsejó a aquellos que no dominan la programación que comiencen con recursos gratuitos para aprender a programar y medir su nivel de interés antes de comprometerse por completo con el comercio algorítmico.
En el segmento final, Khandelwal se centró en las herramientas de programación utilizadas en el comercio algorítmico. Destacó que la creación de software para conectarse al intercambio y decodificar datos generalmente se realiza en C++ o incluso directamente en el hardware. Sin embargo, para el desarrollo de estrategias, Python se usa a menudo a menos que el enfoque sea el comercio de alta frecuencia, que requiere el procesamiento de pedidos en microsegundos. El orador alentó a los participantes a enviar por correo electrónico sus preguntas sin respuesta debido a limitaciones de tiempo.
Nitesh Khandelwal realizó una presentación detallada sobre el concepto de ventajas competitivas en el comercio algorítmico. Proporcionó una comprensión integral de los diferentes tipos de ventajas, estrategias comerciales y la importancia de adquirir ventajas relevantes para tener éxito en el dinámico mercado comercial.
comerciantes a prosperar y crecer a una velocidad vertiginosa. Luego describe las ventajas relevantes para una estrategia específica, como el comercio de pares y la creación de mercados de alta frecuencia, incluida la velocidad, los datos de mercado, la infraestructura de la estrategia, el riesgo administrativo, el costo de financiamiento y la propiedad intelectual.
Ask Me Anything: análisis de sentimiento y datos alternativos en el comercio
Ask Me Anything: análisis de sentimiento y datos alternativos en el comercio
El seminario web comenzó con la presentación del anfitrión de tres panelistas que forman parte de la facultad del Certificado en Análisis de Sentimiento y Datos Alternativos para Finanzas (CSAF). El CSAF es un curso integral diseñado para profesionales de la industria financiera, que cubre varios aspectos del comercio, la toma de decisiones de inversión y el análisis de noticias. Los panelistas incluyeron a la profesora Christina Alvanoudi-Schorn, el profesor Gautam Mitra y el Dr. Pete Black, cada uno con antecedentes y experiencia notables en finanzas. La sesión también proporcionó información sobre CSAF y sus beneficios, junto con breves introducciones a Unicom, Opturisk Systems y Contingency.
Después de las presentaciones, los presentadores explicaron el formato de la sesión "pregúntame cualquier cosa" (AMA). Mencionaron que las preguntas recibidas de varios países se combinaron y clasificaron en cuatro categorías: análisis de sentimientos, datos alternativos, oportunidades profesionales y otras preguntas. Aunque su objetivo era responder a todas las preguntas, reconocieron que las limitaciones de tiempo podrían impedir abordar todo.
El primer conjunto de preguntas se centró en el análisis de sentimientos y el comercio. Los presentadores se refirieron a un documento de 2007 del profesor Peter Tetlock que inició el campo. Discutieron el concepto de análisis de sentimientos en el comercio, explicando cómo se pueden asignar valores positivos o negativos a los sentimientos antes de afectar los precios de los activos en el mercado. Se refirieron a manuales sobre análisis de noticias y finanzas, así como análisis de sentimientos en finanzas, como recursos valiosos para aquellos interesados en el tema. También se enfatizó la importancia de analizar no solo las palabras sino también la semántica de la presentación de la información, como destacó el profesor Stephen Pullman de Oxford. La profesora Christina Alvanoudi-Schorn se hizo cargo de responder preguntas específicas relacionadas con la implementación del análisis de sentimientos y sus amplias aplicaciones dentro de la industria financiera, como la asignación de activos, la optimización de carteras y el análisis de riesgo crediticio.
Luego, los presentadores discutieron el uso de Python y técnicas de aprendizaje automático para el análisis de sentimientos y la predicción de movimientos del mercado. Mencionaron que Python se usa comúnmente debido a su disponibilidad de paquetes conocidos para análisis de sentimientos y aplicaciones de mercados financieros. También se refirieron a la derivación del sentimiento a partir de datos de interés fijo y abierto y cómo el sentimiento del mercado afecta el precio de las opciones. Señalaron que el tiempo de demora entre los anuncios del mercado y el procesamiento de datos brinda a los comerciantes una ventaja para informar sus estrategias comerciales.
Pasando al tema de los datos alternativos, los oradores explicaron cómo se pueden utilizar para predecir los ingresos de la empresa en un marco de tiempo mucho más corto en comparación con las fuentes de datos tradicionales. Los datos alternativos abarcan varias fuentes, incluidos correos electrónicos y datos de tarjetas de crédito, así como imágenes satelitales y de drones y datos de ubicación geográfica de teléfonos celulares. Destacaron que el análisis de sentimientos también se puede aplicar a datos alternativos de las redes sociales, proporcionando información sobre las opiniones positivas o negativas entre los comerciantes sobre acciones individuales. El objetivo es utilizar datos alternativos para predecir ganancias o ingresos futuros para tomar decisiones de inversión rentables.
Los oradores mencionaron un próximo estudio de caso de uso sobre el uso de recibos de comercio electrónico para predecir los ingresos de los productos y productores vendidos en Amazon en la conferencia Fundamentos de datos alternativos. Hicieron referencia a un estudio interesante realizado por un colega, que usó recibos de Walmart y una empresa de pizzas para predecir cambios en sus ventas. También discutieron otros estudios de casos, como el que involucra un terabyte de datos de noticias de código abierto de Google llamado GDELT. Se enumeraron varias fuentes de datos alternativos, destacando el rápido crecimiento de la intermediación de datos.
En el futuro, los presentadores discutieron temas de cumplimiento y ética de datos relacionados con la adquisición y el uso de datos alternativos en el comercio. Hicieron hincapié en la importancia de tener en cuenta la privacidad de los datos y garantizar que la información de identificación personal (PII) no esté presente en los datos adquiridos. También se enfatizaron las consideraciones éticas de las estrategias de recopilación de datos. Con respecto al análisis de sentimientos, lo compararon con la alquimia, donde el objetivo es encontrar estrategias ganadoras utilizando datos alternativos, al tiempo que advirtieron la necesidad de evaluar el valor de la búsqueda.
Luego se exploraron oportunidades de carrera en el mercado financiero, particularmente para personas con conocimientos avanzados de programación y tecnología de software. El orador mencionó los desafíos de transformar modelos cuantitativos y de aprendizaje automático de IA en aplicaciones con una implementación gratificante. Sugirieron que los profesionales que ya están en la industria financiera con calificaciones tradicionales como CFA o FRM deberían explorar nuevas áreas en el mercado financiero en evolución, donde los grandes actores, como los proveedores de información, ofrecen nuevas oportunidades. El orador también desaconsejó establecer objetivos de investigación demasiado ambiciosos para evitar terminar sin resultados tangibles.
Se discutió la correlación entre la IA y el talento de aprendizaje automático en los fondos de cobertura y sus rendimientos. En referencia a un artículo de investigación de la Universidad Estatal de Georgia, se observó que los fondos de cobertura con inteligencia artificial de nivel superior o inferior y habilidades de aprendizaje automático pueden ganar aproximadamente un 2,8 % de alfa anual, lo que lo convierte en una gran oportunidad profesional para las personas capaces de generar rendimientos adicionales. Los oradores destacaron las diversas oportunidades profesionales disponibles en inversiones alternativas que utilizan IA, como la selección de acciones o ayudar a los bancos a suscribir tarjetas de crédito e hipotecas. Mencionaron programas como CAIA Charter y Financial Data Professional, que brindan capacitación en inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático, así como ética de datos para los mercados financieros, y alentaron a los estudiantes a buscar puestos de ciencia de datos que se abren en la industria.
La profesora Christina Alvanoudi-Schorn enfatizó la importancia de comprender el conjunto de datos y los datos de sentimiento, así como también cómo interpretar los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático al seguir carreras financieras. Señaló que la ciencia de datos no se limita a las finanzas, sino que se puede encontrar en casi todas las empresas. Sin embargo, destacó la abundancia de posiciones abiertas en finanzas, especialmente en lo que respecta al análisis de sentimientos y datos alternativos. Para aquellos interesados en el comercio algorítmico con conocimiento de Python y habilidades de pronóstico, mencionó la disponibilidad de libros para ayudarlos a comenzar. El curso que discutió incluyó nueve conferencias básicas, tres de las cuales cubrieron datos alternativos y 12 conferencias de casos de uso presentadas por profesionales de la industria.
Los oradores abordaron la cuestión de si AFL o Python es mejor para el comercio. AFL, que significa Amy Broker Formula Language, fue desarrollado por un ex periodista y ofrece un lenguaje para implementar rápidamente el análisis técnico. Si bien reconocieron la utilidad de AFL, recomendaron Python para un nivel más profundo de análisis e implementación de estrategias. También destacaron la importancia de utilizar una variedad de herramientas y técnicas para realizar operaciones informadas y gestionar el riesgo. Si bien ninguna bala de plata garantiza el éxito comercial, incluso las mejoras leves en la probabilidad pueden generar ganancias significativas.
El profesor y sus colegas discutieron la importancia de usar tanto datos de mercado como datos de sentimiento en la construcción de modelos comerciales. Los datos de mercado reflejan la realidad de las carteras comerciales o de inversión, mientras que los datos de sentimiento recopilados de fuentes como microblogs y búsquedas de Google brindan información adicional para predecir los movimientos del mercado. Sugirieron usar modelos cuantitativos o modelos de aprendizaje automático de IA para hacer predicciones, pero enfatizaron la importancia de los conjuntos o sistemas de votación para llegar a un consenso. Los oradores expresaron su entusiasmo por trabajar en proyectos de análisis de sentimientos y brindar educación sobre el tema a través de seminarios web. Alentaron a los asistentes a enviar preguntas por correo electrónico para futuras respuestas.
Cuando concluyó el seminario web, los participantes obtuvieron información valiosa sobre el análisis de sentimientos, datos alternativos, oportunidades profesionales y la interacción entre la IA, el aprendizaje automático y las finanzas. La experiencia y los conocimientos de los panelistas brindaron una visión general integral del campo, lo que permitió a la audiencia comprender mejor cómo el análisis de sentimientos y los datos alternativos pueden dar forma a la toma de decisiones en la industria financiera.