Negociação quantitativa - página 22
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Trading Alpha: Desenvolvendo um Sistema Gerador de Micro-Alpha | Conferência de Negociação Algo
Trading Alpha: Desenvolvendo um Sistema Gerador de Micro-Alpha | Conferência de Negociação Algo
Neste webinar, os anfitriões apresentam o Dr. Thomas Stark, um respeitado especialista em inteligência artificial e computação quântica de Sydney, Austrália. O Dr. Stark é PhD em física e atualmente atua como CEO da Triple A Trading, uma renomada empresa de comércio de safras na Austrália. Com um histórico que inclui trabalhos anteriores em firmas comerciais proprietárias, a Rolls-Royce, e co-fundador de uma empresa de design de microchips, o Dr. Stark traz uma riqueza de conhecimento e experiência para a discussão.
Os apresentadores começam esclarecendo o conceito de Alpha, que se refere a retornos independentes nas negociações que não são influenciados pelos movimentos do mercado. Eles destacam o termo "microalfa", que se concentra em pequenas estratégias de negociação que contribuem de forma incremental para o sucesso comercial, em vez de produzir retornos extraordinários. Embora ambos os conceitos compartilhem a ideia de retornos independentes, o microalpha enfatiza especificamente a importância de pequenas estratégias para alcançar o sucesso comercial.
O Dr. Stark investiga a evolução da mineração de ouro como uma analogia para negociar Alpha. Ele explica como os métodos de mineração de ouro evoluíram da extração tradicional de pepitas para operações de mineração em grande escala que extraem pequenas quantidades de ouro das rochas. Da mesma forma, a negociação para Alpha também evoluiu, com muitas estratégias tradicionais sendo usadas em excesso e menos eficazes devido a oportunidades de arbitragem. O Dr. Stark apresenta o conceito de desenvolvimento micro Alpha, que envolve a identificação de anomalias sistemáticas no mercado que podem ser exploradas para o sucesso comercial. Embora o aprendizado de máquina desempenhe um papel limitado nesse processo, é necessário trabalho manual para identificar inconsistências exploráveis. O Dr. Stark acredita que a automação e o backtesting podem acelerar e aprimorar esse processo.
O palestrante enfatiza a utilização das ineficiências do mercado para desenvolver sistemas geradores de micro-alfa. Essas ineficiências abrangem várias estratégias de negociação, como estratégias de pares, tendências, reversão à média, correlação cruzada, padrões de gráficos e até técnicas de aprendizado de máquina. O objetivo é explorar essas ineficiências ou estratégias para gerar resultados sistemáticos e confiáveis. No entanto, é crucial otimizar essas estratégias sem overfitting e combiná-las em uma estratégia de negociação abrangente para criar um sistema complexo, mas eficaz. Dr. Stark enfatiza a importância de entender esses diferentes aspectos para construir um sistema de alto desempenho.
Dr. Stark discute o conceito de exploração de anomalias comerciais e a importância de combinar várias estratégias de negociação. Enquanto alguns comerciantes podem adotar métodos não convencionais como a astrologia, o Dr. Stark enfatiza a necessidade de criatividade na construção de sistemas de negociação bem-sucedidos. No entanto, combinar estratégias requer atenção meticulosa aos detalhes, incluindo carimbos de data/hora precisos e programação eficiente. Os traders também devem considerar as correlações e comportamentos de estratégias individuais para garantir que elas se complementem e determinar a ponderação ideal desses sistemas.
O palestrante destaca a importância das métricas ao testar uma estratégia de negociação. Eles explicam que estudar uma folha de rascunho com várias métricas é crucial para entender as características únicas de cada estratégia individual. Não existe uma métrica mais importante ou ideal, pois diferentes métricas se aplicam a diferentes casos de uso. Por exemplo, o índice de Sharpe pode não ser adequado para uma estratégia que negocia com pouca frequência, mas tem alta confiança em cada negociação. Métricas como fator de lucro ou índice Sortino podem ser mais apropriadas nesses casos. Além disso, o palestrante enfatiza a importância de avaliar alfa e beta ao avaliar um sistema, garantindo que o beta do sistema seja relativamente baixo.
Diferentes métricas para medir o sucesso de uma estratégia de negociação são discutidas, incluindo retorno de crescimento anual composto e rebaixamento. O Dr. Stark enfatiza a importância de entender todas essas métricas e desenvolver a intuição por meio da experiência. Embora a intuição desempenhe um papel, ela deve ser apoiada por fatos concretos e análises matemáticas. O palestrante também destaca que a escolha do alfa depende da classe de ativos e seu perfil de retorno, sendo que as ações tendem a apresentar tendências e movimento de alta devido ao valor agregado das empresas. No entanto, não existe um alfa específico que se aplique universalmente a todos os cenários e é essencial entender a impressão digital exclusiva de cada estratégia por meio de uma análise abrangente.
O palestrante aborda como diferentes classes de ativos afetam o desenvolvimento de estratégias de negociação. Eles observam que as ações são de soma diferente de zero, enquanto o câmbio tende a ser mais simétrico. Fazer essas distinções e selecionar as estratégias apropriadas com base na classe de ativos é crucial. A liquidez dos ativos negociados também apresenta restrições que influenciam a abordagem, especialmente para opções, futuros ou pequenas ações. O nível de conhecimento necessário para desenvolver um sistema de negociação varia de acordo com o tipo de sistema e se é totalmente sistemático ou automatizado. O Dr. Stark sugere que o conhecimento de linguagens de programação como Python, Java e C++ é necessário para sistemas totalmente automatizados.
O Dr. Stark discute a experiência e o tempo necessários para desenvolver um sistema de negociação, enfatizando a importância de entender as estatísticas e os fundamentos da programação. Embora possa parecer complexo, não é preciso ser um especialista em finanças ou programação para aprender e progredir nessa área. O desenvolvimento de um sistema de negociação pode levar de algumas horas a vários meses, dependendo da experiência de cada um e, finalmente, se condensa em algumas linhas de código. O processo é comparado à resolução de problemas matemáticos, destacando a natureza analítica e de resolução de problemas da construção de sistemas de negociação.
O palestrante enfatiza a importância de estudar e praticar para desenvolver um sistema de negociação bem-sucedido. Embora a inspiração e a orientação de fontes externas possam ser valiosas, também é essencial ler e aprender com trabalhos respeitáveis em matemática e programação. O palestrante recomenda "Active Portfolio Management" de Grinold e Kahn como pré-requisito para os interessados no curso, pois aborda ideias alfa e conceitos de gestão de portfólio. No entanto, o curso vai além da teoria e da matemática, fornecendo estudos de casos práticos e exemplos que ensinam os alunos a traduzir seus conhecimentos em código de computador. O Dr. Stark afirma que mesmo estratégias complexas podem ser expressas em apenas uma ou duas linhas de código Python, e entender a programação pode levar a backtesting e exploração mais eficientes.
O palestrante aconselha os participantes a não apenas ler livros sobre análise quantitativa e sistemas de programação para negociação, mas também mergulhar na mentalidade de negociação, explorando livros como "Trading Wizards" e "Following the Trend". Eles enfatizam que a negociação não é apenas uma ciência estrita, mas sim um processo criativo que requer uma mentalidade e uma inteligência emocional específicas, que podem ser aprendidas com as experiências de traders bem-sucedidos. O palestrante promove seu curso sobre alfas comerciais e oferece descontos especiais para os participantes do webinar. O vídeo termina convidando o público a fazer perguntas por meio de uma pesquisa e fornecer feedback para futuros webinars.
Durante a sessão de perguntas e respostas, os palestrantes abordam várias questões do público. Eles discutem a diferença entre trading Alpha e cursos de aprendizado de reforço profundo, destacando que o curso de aprendizado de reforço profundo se concentra no aprendizado de computador, enquanto o curso de micro-Alpha se concentra no processo prático de mineração. A falta de um código generalizado para conectividade de mercado no curso micro-Alpha também é abordada, atribuída aos diversos corretores e protocolos utilizados em todo o mundo. No entanto, o curso micro-Alpha cobre custos de transação e a combinação de Alphas para otimização de portfólio.
O palestrante enfatiza a importância de considerar os custos de transação nas estratégias de negociação. Eles observam que, embora o impacto dos custos de transação possa variar dependendo de casos individuais, entender como incorporá-los é crucial para garantir que o sistema permaneça viável. No entanto, uma análise abrangente dos custos de transação exigiria um curso separado dedicado à análise ou modelagem de custos de transação. O palestrante também desaconselha a mudança de linguagens como C++ para Python apenas por causa da popularidade do Python, especialmente se o sistema existente já for lucrativo. A decisão de mudar deve ser baseada no desejo de explorar novas abordagens de modelagem ou aprender novas linguagens de programação. O palestrante menciona uma visão geral do curso adverso da negociação que fornece respostas abrangentes para várias questões levantadas durante a sessão.
Nas considerações finais, o anfitrião expressa gratidão ao Dr. Stark por seus valiosos insights e conhecimentos. O público é incentivado a fornecer feedback por meio de uma pesquisa, enviar perguntas e compartilhar suas ideias para futuros webinars. O apresentador conclui agradecendo aos telespectadores por sua participação e ao Dr. Stark por dedicar seu tempo e experiência ao webinar.
Introdução ao Price Action Trading
Introdução ao Price Action Trading
O webinar apresenta o conceito de negociação de ação de preço, onde os traders estudam o comportamento fundamental do preço de um ativo ao longo do tempo para tomar decisões de negociação sem depender de indicadores técnicos. O palestrante explica a oferta e a demanda na negociação, o que cria o comportamento do preço e as ferramentas usadas na negociação de ação de preço, como níveis de suporte e resistência, padrões de gráfico e pontos de pivô. Os diferentes tipos de padrões gráficos, como padrões de reversão e continuação, são explicados, juntamente com seu significado e como negociá-los. O webinar também aborda o uso da série Fibonacci e seus índices na negociação de ação de preço para entender o comportamento do preço e participar da tendência. O curso abrange diferentes estratégias de negociação e fornece códigos e condições necessárias para analisar negociações e estratégias testadas.
Neste webinar, Varun Kumar Portula, analista quantitativo da QuantInsti, oferece uma sessão informativa sobre negociação de ação de preço. Ele começa apresentando o conceito de negociação de ação de preço, que envolve a análise do comportamento fundamental do preço de um ativo ao longo do tempo para tomar decisões de negociação. Ao contrário de depender de indicadores técnicos como RSI ou MSCD, a negociação de ação de preço se concentra no estudo das forças de oferta e demanda no mercado. A simplicidade e a taxa de sucesso das estratégias de negociação de ação de preço tornaram-na popular entre os traders.
Portula destaca que a negociação de ação de preço é usada principalmente para negociação de curto e médio prazo, em vez de investimento de longo prazo. Ele usa o exemplo do comportamento do preço de uma ação para demonstrar como os traders podem analisar a oferta e a demanda para prever movimentos futuros de preços. O desequilíbrio entre oferta e demanda cria vários comportamentos de preço, que podem ser analisados examinando o número de ordens de venda versus ordens de compra em níveis de preço específicos. Além disso, os traders utilizam ferramentas como níveis de suporte e resistência, padrões de gráfico e pontos de pivô na negociação de ação de preço.
O palestrante explica o conceito de oferta e demanda no comércio, onde a oferta representa a venda no mercado e a demanda representa a compra. Quando a oferta supera a demanda, isso leva a uma queda nos preços, enquanto quando a demanda supera a oferta, os preços sobem. Esse desequilíbrio entre oferta e demanda cria zonas, como zonas de oferta e zonas de demanda, onde os preços tendem a flutuar. Portula também investiga a importância dos níveis de suporte e resistência, que indicam zonas onde os vendedores ou compradores estão no controle do mercado. Os comerciantes podem usar esses conceitos para desenvolver estratégias de negociação e tomar decisões informadas sobre entrar ou sair de posições com base na análise de oferta e demanda.
O webinar explora dois tipos de padrões de gráfico na negociação de ação de preço: padrões de reversão e padrões de continuação. Os padrões de reversão sinalizam uma mudança na tendência, seja de uma tendência de alta para uma tendência de baixa ou vice-versa. Os padrões de reversão de baixa indicam zonas de oferta e sugerem um sentimento de baixa no mercado, enquanto os padrões de reversão de alta representam zonas de demanda e implicam uma possível reversão em direção a uma tendência de alta. O palestrante fornece exemplos de padrões comumente usados para reversões de baixa e alta, como cabeça e ombros, topos duplos, cabeça e ombros invertidos e fundos duplos.
Padrões de continuação são discutidos como padrões que ocorrem dentro de uma tendência existente e indicam a possível continuação dessa tendência. Em uma tendência de alta, a consolidação cria padrões como padrões de bandeira, padrões pendentes e triângulos ascendentes. Em uma tendência de baixa, padrões como Bear Flag e triângulos descendentes podem ser observados, indicando uma provável continuação da tendência de baixa. O vídeo enfatiza a importância de estudar o comportamento dos preços e identificar esses padrões para prever com precisão os movimentos futuros dos preços.
O instrutor também enfatiza a importância do decote no padrão Cabeça e Ombros, pois indica fraqueza na tendência de alta. Negociar esse padrão envolve esperar que o preço seja negociado abaixo da linha de pescoço e, em seguida, assumir uma posição vendida com um stop loss acima do ombro direito e uma meta de lucro no comprimento da cabeça. No entanto, a negociação manual desse padrão pode ser desafiadora, e é por isso que o curso utiliza a programação Python para procurar o padrão com eficiência, mesmo com grandes quantidades de dados históricos.
O vídeo passa a discutir o uso do Jupyter Notebook para escanear padrões de cabeça e ombro na negociação. O código fornecido permite que os traders detectem o padrão e o procurem, e também os orienta na determinação dos pontos de entrada e saída para os padrões de cabeça e ombro. O curso cobre o backtesting para esta estratégia para determinar os parâmetros de risco de forma eficaz. Além disso, a seção aborda os pontos de pivô, que são os principais indicadores usados para calcular os possíveis níveis de suporte e resistência. Diferentes tipos de pontos de pivô, como pivôs tradicionais, pivôs de Camarilla e pivôs de Fibonacci, são explicados, cada um com sua própria fórmula para calcular os níveis de suporte e resistência. Os pontos de pivô servem como ferramentas úteis para swing traders e intraday traders, auxiliando-os no planejamento de saídas, stop loss e take profit.
O conceito de série de Fibonacci e seus índices na negociação de ação de preço também é discutido. Os comerciantes empregam índices de Fibonacci, como 23,6%, 38,2%, 50%, 61,8% e 100%, para entender o comportamento dos preços e participar das tendências. Durante uma tendência de alta, os traders utilizam níveis de retração de 38,2%, 50% e 61,8% para entrar em negociações durante retrações, evitando comprar a preços mais altos e minimizando perdas. O vídeo inclui exemplos que ilustram como esses índices são calculados e usados para assumir posições longas de forma eficaz.
O palestrante enfatiza que o curso abrange várias estratégias de negociação, incluindo o uso de retração de Fibonacci e análise de nível de negociação para analisar negociações e estudar fatores como a porcentagem de vencedores, perdedores e fator de lucro. Explicações detalhadas e exemplos de código são fornecidos para estratégias de backtested. Além disso, é abordada uma questão sobre a adequação da Camarilla ou níveis de tecnologia para negociação intradiária.
Em conclusão, o webinar termina com uma gratidão ao público e ao apresentador por sua participação e atenção durante a sessão. Varun Kumar Portula introduz com sucesso o tópico de negociação de ação de preço, cobre seus fundamentos, explica sua filosofia subjacente e fornece insights sobre as ferramentas, padrões de gráfico, pontos de pivô e níveis usados nesta abordagem de negociação.
Como perder dinheiro em opções de negociação | Conferência de Negociação Algo
Como perder dinheiro em opções de negociação | Conferência de Negociação Algo
Durante a Algo Trading Conference, o Dr. Euan Sinclair fez uma palestra abrangente sobre erros comuns cometidos por traders de opções e compartilhou informações valiosas sobre estratégias de negociação de opções bem-sucedidas. Ele enfatizou a necessidade de os traders terem uma vantagem no mercado para obter lucros de forma consistente. Sinclair destacou a importância de comprar ativos a preços mais baixos e vendê-los a preços mais altos, mas apontou que muitos traders de opções lutam com esse conceito e muitas vezes pagam demais pelas opções.
Sinclair admitiu francamente que também cometeu erros em sua carreira de trading, mas pediu aos colegas traders que trabalhem ativamente para corrigir esses erros. Embora alguns de seus conselhos tenham sido direcionados a traders com experiência em opções, ele enfatizou que muitos dos erros que discutiu são relevantes para traders em todos os níveis de especialização.
O palestrante enfatizou significativamente a importância de ter uma vantagem na negociação de opções, independentemente da estrutura da negociação. Ele alertou contra a criação de estruturas de opções que criam uma ilusão de ausência de risco, pois isso muitas vezes cega os operadores para os riscos subjacentes. Sinclair afirmou que ter uma vantagem é o aspecto mais crucial da negociação e não pode ser alcançado apenas por meio de disciplina, controle de risco, trabalho árduo ou inteligência. Os comerciantes precisam oferecer um serviço valioso ao mercado e fornecer ativamente algo que atenda a uma necessidade.
Sinclair investigou a complexidade da negociação de opções, especificamente a necessidade de prever e contabilizar com precisão a volatilidade. Ele enfatizou que os traders não podem confiar apenas na previsão da direção do mercado; eles também devem considerar o preço da opção e possíveis mudanças na volatilidade. Mesmo que a previsão de mercado de um trader esteja correta, eles ainda podem perder dinheiro se pagarem o preço errado pela opção ou não contabilizarem adequadamente as mudanças de volatilidade. Portanto, os operadores de opções devem ser principalmente operadores de volatilidade e modelar e analisar continuamente a volatilidade ao longo de suas negociações.
O palestrante abordou o equívoco sobre a compra de opções de compra e venda. Embora a compra de uma opção de venda possa se beneficiar do aumento da volatilidade quando o mercado cai, o preço da opção normalmente já está ajustado para refletir isso. Por outro lado, as opções de compra tendem a ser superfaturadas durante as negociações. Sinclair também discutiu a noção de eventos do Cisne Negro, que são ocorrências altamente imprevisíveis. Embora possa parecer lógico se proteger contra os Cisnes Negros comprando opções fora do dinheiro, essa estratégia muitas vezes se mostra um erro caro. Sinclair destacou o exemplo de fundos de baixa volatilidade que perderam quantias substanciais de dinheiro e alertou contra confiar apenas nas mídias sociais para obter informações comerciais, pois muitas vezes apresenta uma visão distorcida dos vencedores.
O palestrante também abordou a questão dos fundos de longa volatilidade que frequentemente perdem dinheiro devido a apostas sistemáticas incorretas. Embora esses fundos possam chamar a atenção durante a turbulência do mercado, eles geralmente acabam com perdas no longo prazo. Sinclair enfatizou ainda que as opções geralmente são superfaturadas, sugerindo que a venda de opções pode ajudar a compensar os riscos assimétricos. No entanto, é crucial avaliar se a volatilidade é precificada incorretamente no contexto comercial específico para determinar se há uma vantagem viável na venda de opções.
Sinclair discutiu vários erros comuns cometidos por operadores de opções, como a crença de que negociar Theta (a queda do valor da opção ao longo do tempo) oferece uma vantagem e o equívoco de que vender opções muito fora do dinheiro é sempre lucrativo. Ele alertou que, embora os comerciantes possam coletar prêmios na maioria das vezes vendendo essas opções, os riscos potenciais superam as recompensas. Ele recomendou uma análise completa das negociações para entender os resultados bem-sucedidos e malsucedidos, destacando o valor de examinar ativamente os resultados, em vez de confiar apenas em scripts automatizados. Além disso, ele sugeriu vender straddles em vez de estrangular para melhor feedback e melhores decisões comerciais.
O palestrante enfatizou a importância de reavaliar continuamente a própria posição e considerar todas as informações disponíveis para determinar a posição desejada. Embora os custos de negociação devam ser levados em consideração, Sinclair aconselhou os traders a se concentrarem mais na redução de custos do que na busca pela perfeição em cada negociação. Minimizar custos pode melhorar o índice de Sharpe, que matematicamente não tem variação. Embora seja fundamental evitar cruzar o bid-ask spread, o palestrante enfatizou a necessidade de não se limitar a vender apenas na oferta ou comprar apenas na oferta. Em vez disso, deve-se assumir o papel de vender na oferta e comprar na oferta, traçando uma estratégia que englobe todos os custos associados. O palestrante defendeu a realização de mais negociações com um valor esperado menor, reconhecendo que muitos pequenos resultados favoráveis podem ser mais benéficos do que depender de uma única grande vitória.
O conceito de seleção adversa foi outro tema abordado pelo palestrante. Ele alertou que, mesmo que uma negociação pareça promissora, alguém com mais conhecimento e visão pode aparecer e tirar proveito da oferta do trader, resultando em resultados desfavoráveis. Expectativas realistas, evitando negociação excessiva ou grandes posições e focando em margens sustentáveis menores foram destacadas como abordagens prudentes para mitigar o risco de perder dinheiro ao longo do tempo. O palestrante enfatizou o valor de acumular várias pequenas vantagens que podem ser combinadas em um portfólio diversificado de interesses, em vez de depender de uma única grande vitória que pode desaparecer rapidamente.
O Dr. Sinclair compartilhou sua conclusão de que começar como um comerciante de algo ou comerciante de opções não é a abordagem ideal para alcançar lucratividade consistente. Ele enfatizou a importância de identificar um problema ou nicho que envolva opções de negociação, em vez de começar pelas próprias ferramentas. Se o objetivo é negociar com base na direção do mercado, a negociação de opções por si só não é suficiente, pois também requer precisão consistente na previsão da volatilidade. Ele alertou contra a noção de que comprar opções pode garantir lucros consistentes, enfatizando que prever com precisão a volatilidade é a chave para o sucesso em qualquer estratégia de negociação de opções. Em conclusão, ele desencorajou os traders de se fixarem nas ferramentas e, em vez disso, os encorajou a se concentrar em entender e prever a volatilidade enquanto identificava um nicho de negociação bem-sucedido.
O palestrante forneceu insights sobre a curva implícita de opções e sua relação com a volatilidade. Ele explicou que a inclinação na curva implícita é impulsionada principalmente pela correlação entre a volatilidade e o movimento do ativo subjacente, e não pela própria volatilidade. Consequentemente, o palestrante sugeriu que a distorção pode ser amplamente desconsiderada ao considerar o preço da opção. Além disso, o palestrante observou que os formadores de mercado costumam ter um bom desempenho em períodos de turbulência do mercado, como a crise vivida em 2020, pois permite que eles executem mais negócios no mesmo período. Além disso, a taxa de empréstimo curta, que funciona como uma taxa de juros negativa, é considerada na precificação das opções pelos formadores de mercado, pois é considerada análoga a um dividendo.
O palestrante também discutiu opções que exibem características semelhantes a uma taxa de juros negativa e forneceu um exemplo de uma negociação que antes era lucrativa, mas não é mais válida. Ele recomendou buscar situações incertas com eventos cronometrados para vender opções. Além disso, o palestrante destacou que o clássico prêmio de variância em índices e ações costuma ser superfaturado. Questionado sobre a possibilidade de os operadores individuais encontrarem vantagens, o palestrante afirmou que os prêmios de risco estão sempre presentes e disponíveis para serem negociados, traçando um paralelo com a compra de ações. O palestrante expressou ceticismo em relação à volatilidade da negociação em torno de eventos lucrativos, afirmando que, embora costumava ser uma estratégia lucrativa, ela não mantém mais o mesmo nível de lucratividade.
Sinclair abordou o cenário em evolução da negociação de opções nos últimos anos e reconheceu que o mercado não é tão favorável para essa estratégia quanto antes. Ele respondeu a uma pergunta sobre o uso de ferramentas algorítmicas para otimização de portfólio, afirmando que tais ferramentas podem não ser necessárias para quem negocia apenas uma vez por semana. Em relação a encontrar uma vantagem, ele aconselhou começar com uma observação clara e construir ideias com base nessa observação. Por exemplo, vender opções quando a volatilidade está supervalorizada ou comprar ações quando há tendência de alta. Por fim, o palestrante abordou a questão da construção de um portfólio com estratégias de volume curto com inclinação negativa e volume longo com inclinação positiva. Ele sugeriu começar com um modelo mental de cima para baixo como a abordagem mais eficaz.
Para encerrar, o palestrante revelou que se aposentou há vários anos, mas continua gastando seu tempo ativamente negociando opções. Ele expressou sua intenção de continuar negociando opções e ocasionalmente escrever artigos sobre o assunto, encarando-o como um trabalho e um hobby. Quando a Algo Trading Conference chegou ao fim, o palestrante expressou gratidão ao Dr. Sinclair por compartilhar valiosas lições e experiências em negociação de opções. Ele transmitiu expectativa para futuras sessões sobre negociação de opções e agradeceu aos organizadores da conferência pela oportunidade inestimável de trocar conhecimentos e insights.
A platéia aplaudiu, reconhecendo a riqueza de informações e conhecimentos adquiridos com a apresentação do Dr. Sinclair. Os participantes deixaram a conferência com uma nova apreciação das complexidades e nuances da negociação de opções, bem como uma maior compreensão da importância de ter uma vantagem no mercado. Inspirados pelos insights do Dr. Sinclair, eles estavam determinados a refinar suas estratégias de negociação, evitar armadilhas comuns e se esforçar continuamente para melhorar.
Fora da sala de conferências, as conversas fervilhavam de emoção enquanto os participantes se envolviam em discussões animadas sobre as principais conclusões da apresentação. Os comerciantes compartilharam suas reflexões, prometendo implementar as lições que aprenderam e adaptar suas abordagens de acordo. Alguns contemplaram a exploração de novos nichos na negociação de opções, enquanto outros se comprometeram a aprofundar sua compreensão da volatilidade e seu impacto nas decisões de negociação.
Nos dias e semanas que se seguiram à conferência, os traders aplicaram avidamente os conselhos e recomendações do Dr. Sinclair em seus próprios empreendimentos comerciais. Eles avaliaram cuidadosamente seus cargos, considerando as informações disponíveis e tomando decisões informadas, em vez de se prenderem a cargos anteriores. Os traders focaram na redução de custos, percebendo que minimizar as despesas poderia melhorar significativamente seu desempenho comercial. Eles levaram a sério as palavras do Dr. Sinclair, analisando ativamente seus negócios e buscando oportunidades para refinar suas estratégias e melhorar os resultados.
Os insights do Dr. Sinclair ressoaram muito além dos participantes da conferência. Traders de todo o mundo, novatos e experientes, procuraram ansiosamente as gravações e transcrições de sua apresentação. Suas valiosas lições se espalharam por fóruns on-line, comunidades de negociação e plataformas de mídia social, gerando discussões e debates sobre as complexidades da negociação de opções. À medida que os traders absorveram sua sabedoria, eles ganharam uma perspectiva renovada sobre suas abordagens de negociação, munidos de uma compreensão mais profunda da volatilidade, gerenciamento de risco e busca de uma vantagem.
A contribuição do Dr. Sinclair para o mundo da negociação de opções continuou a causar impacto muito depois da conferência. Seus escritos e trabalhos de pesquisa tornaram-se referências essenciais para aspirantes a comerciantes e profissionais experientes. Por meio de sua dedicação em compartilhar conhecimentos e experiências, ele inspirou uma nova geração de operadores de opções a abordar o mercado com disciplina, mentalidade crítica e um compromisso inabalável de aprimorar suas habilidades.
Com o passar do tempo, o legado do Dr. Sinclair cresceu, consolidando sua posição como uma figura proeminente na comunidade de negociação de opções. Os comerciantes relembraram suas palavras de sabedoria, reconhecendo a profunda influência que ele teve em suas jornadas comerciais. As lições transmitidas pelo Dr. Sinclair serviram como princípios orientadores, orientando os traders para longe dos erros comuns e para o caminho da lucratividade consistente.
Nos anais da história da negociação de opções, o nome do Dr. Euan Sinclair permaneceu como um testemunho de experiência, sabedoria e uma busca incansável pela excelência. Suas contribuições para o campo e sua dedicação inabalável para ajudar os outros a ter sucesso tornaram-se um legado duradouro que continuaria a moldar o futuro da negociação de opções para as gerações vindouras.
O que é IA corretiva e como ela pode melhorar suas decisões de investimento
O que é IA corretiva e como ela pode melhorar suas decisões de investimento
O Dr. Ernest Chan apresenta o conceito de AI corretiva, que corrige e melhora a tomada de decisão humana ou quantitativa e pode ser aplicada ao gerenciamento e negociação de ativos. A IA corretiva supera problemas como overfitting, reflexividade e mudanças de regime e usa big data para otimizar as alocações, maximizando a alocação aos componentes do portfólio. Essa técnica, chamada de Otimização Condicional de Portfólio (CPO), emprega o uso avançado da fórmula de Kelly e tem mostrado melhora significativa no índice de Sharpe. A IA corretiva também pode mudar para uma posição defensiva durante mercados de baixa e otimizar para outras métricas. O palestrante enfatiza a importância do gerenciamento de riscos e de evitar a perda de negociações e desaconselha o uso de IA para gerar sinais de negociação. Dr. Chan sugere abordar os fundos de hedge com um pitch deck para arrecadar fundos para novas startups fintech e aconselha aspirantes a traders quantitativos a ler, fazer cursos, backtest e negociar ao vivo para obter intuição sobre o mercado.
Dr. Ernest Chan, um renomado especialista em negociação quantitativa, fez uma apresentação cativante sobre o conceito de IA corretiva e sua aplicação na melhoria da tomada de decisão humana e quantitativa. Ele enfatizou que a IA é mais eficaz na correção de decisões do que em tomá-las do zero, tornando-a uma ferramenta valiosa na gestão e negociação de ativos. O Dr. Chan alertou contra o uso de IA diretamente para negociações ou decisões de investimento, defendendo seu uso na correção de decisões tomadas por outros sistemas ou algoritmos.
Durante sua palestra, o Dr. Chan mergulhou no inverno financeiro da IA, um período que vai de 2000 a 2018 caracterizado por avanços limitados em aplicações de IA e aprendizado de máquina (ML) na negociação. Ele discutiu as razões por trás do fracasso de muitos fundos de hedge baseados em aprendizado de máquina, como overfitting, reflexividade e mudanças de regime. No entanto, ele introduziu uma técnica revolucionária chamada IA corretiva que superou esses desafios. Ao aprender com estratégias de negociação privadas ou retornos de portfólio, a IA corretiva previu seus retornos futuros, tornando-se uma ferramenta inestimável e prática para traders e gestores de ativos. Notavelmente, a resiliência da IA corretiva à arbitragem tornou-a mais confiável do que as abordagens tradicionais de IA no domínio comercial.
O palestrante destacou a importância do big data na previsão de estratégias de negociação usando IA. Vários preditores, incluindo filtros de petróleo, volatilidade do mercado de títulos, indicadores macroeconômicos e sentimento sobre ações altamente negociadas, foram analisados para fazer previsões precisas. No entanto, o palestrante reconheceu a dificuldade dos indivíduos em acumular uma quantidade tão grande de dados, já que envolve milhares de entradas. Para enfrentar esse desafio, a empresa do palestrante criou centenas de preditores especificamente para os comerciantes individuais utilizarem. Além disso, ele introduziu o conceito de usar a probabilidade de lucro para dimensionar apostas e alocar capital, um afastamento da gestão de risco tradicional baseada apenas em retornos. O sistema de IA definiu implicitamente o regime de negociação com base nos recursos monitorados, permitindo a avaliação de risco adaptável das estratégias de investimento.
O palestrante aprofundou a noção de regimes, diferenciando entre regimes explícitos e ocultos. Embora regimes explícitos, como mercados de alta e baixa, fossem fáceis de identificar em retrospectiva, mas difíceis de prever com precisão, regimes ocultos, como o comportamento de traders de Robinhood comprando opções de compra, eram difíceis de identificar, mas previsíveis por meio da análise de sinais reveladores. A dimensionalidade expandida da entrada do aprendizado de máquina melhorou muito a previsão de regimes ocultos.
O Dr. Chan introduziu uma técnica avançada chamada otimização condicional de portfólio, que superou os métodos tradicionais de otimização de portfólio, como paridade de risco, variação mínima e variação média de Markowitz. Ao maximizar a alocação aos componentes do portfólio por meio da injeção de big data, a IA corretiva alcançou resultados impressionantes. Essa técnica alavancou o big data para identificar o contexto, explicar as mudanças de regime e analisar o impacto de fatores como inflação, taxas de juros e preços de commodities.
O palestrante enfatizou que a IA tinha a capacidade de capturar informações que as técnicas tradicionais de otimização de portfólio não conseguiam. Ao considerar big data e fatores externos, não apenas retornos passados, a técnica chamada Conditional Portfolio Optimization (CPO) demonstrou melhorias significativas no índice de Sharpe em vários portfólios. Ele até exibiu uma melhoria de até três vezes no caso de um portfólio S&P 500. O CPO permitiu ainda mais o posicionamento defensivo durante os mercados de baixa e pode otimizar outras métricas, incluindo classificações ESG. A técnica passou pelo escrutínio de pesquisadores respeitáveis de aprendizado de máquina e atualmente está sendo testada por grandes empresas de serviços financeiros em todo o mundo. O palestrante reconheceu os esforços colaborativos de suas equipes de pesquisa, ciência de dados, análise quantitativa e engenharia para alcançar esse sucesso.
O Dr. Chan desaconselhou o uso de IA apenas para gerar sinais de negociação, em vez disso, recomendou sua aplicação como "IA corretiva" para calcular a probabilidade de lucro na estratégia de negociação atual. Ele enfatizou o papel crucial do gerenciamento de risco e a importância de evitar negociações perdidas. Quando questionado sobre o emprego de aprendizado de máquina para entender o ambiente macroeconômico, ele afirmou que o tipo específico de aprendizado de máquina usado não era crítico e o fator principal residia em sua capacidade de melhorar as decisões de investimento.
Na discussão, o palestrante enfatizou a importância de acumular um grande número de entradas para big data para prever efetivamente o retorno de várias alocações de capital de portfólio. Ao prever retornos no nível do portfólio usando big data e composição do portfólio, a IA corretiva conseguiu identificar o melhor portfólio em cada regime. Em resposta a uma consulta sobre a análise de sentimento como parte das entradas de ML, o palestrante confirmou que qualquer fluxo de dados pode ser adicionado para fornecer recursos adicionais, que podem ser mesclados nos recursos de entrada. Além disso, a escolha do algoritmo de aprendizado de máquina foi considerada menos importante em comparação com a qualidade e relevância das próprias entradas. Além disso, o palestrante afirmou que a IA corretiva tinha a capacidade de prever eventos de cisnes negros e seus indicadores foram utilizados com sucesso para prever falhas de mercado.
Os benefícios da utilização de IA para previsão de eventos de cauda nas decisões de investimento foram discutidos e recomendações para provedores de dados foram fornecidas com base na frequência das estratégias de negociação. O palestrante também abordou questões relacionadas a dados, técnicas de aprendizado de máquina para dados financeiros e o uso potencial de aprendizado por reforço para negociação. Ao enfatizar que o gerenciamento de risco e a otimização de portfólio eram os casos de uso mais valiosos para IA e aprendizado de máquina na negociação, o palestrante admitiu não ser um especialista em aprendizado por reforço e não ter experiência em primeira mão em sua eficácia.
O palestrante explicou o conceito de AutoML, que envolvia a automação da otimização de parâmetros em IA para aumentar a eficiência. Além disso, o palestrante discutiu como os regimes ocultos nas finanças não podem ser explicitamente identificados, mas podem ser previstos implicitamente usando IA para auxiliar na previsão de retorno. Com relação à adição de recursos a um modelo, o palestrante aconselhou coletar o máximo de dados possível de várias fontes. Por fim, o palestrante descreveu sua abordagem como estando dentro de um contexto de aprendizado supervisionado, com a variável-alvo tipicamente sendo retornos futuros ou o índice de Sharpe futuro de uma estratégia.
O Dr. Ernest Chan forneceu conselhos valiosos a um indivíduo que vinha testando modelos algorítmicos de negociação nos últimos seis meses, mas não tinha certeza sobre como levantar fundos e atrair capitalistas de risco para sua nova startup fintech. Ele sugeriu abordar vários fundos de hedge com um pitch deck que incluía um histórico demonstrando sucesso. No entanto, ele alertou que os capitalistas de risco geralmente mostram interesse limitado em modelos algorítmicos de negociação. Além disso, o Dr. Chan aconselhou aspirantes a traders quantitativos a mergulhar em leitura extensa, fazer cursos no campo quantitativo e se envolver em backtesting e negociação ao vivo para obter intuição sobre o mercado. Ele enfatizou que a transição de um trader de poltrona para um trader real foi melhor alcançada por meio da experiência de negociação ao vivo.
A apresentação do Dr. Ernest Chan explorou o conceito de IA corretiva, suas vantagens na melhoria da tomada de decisões e sua aplicação na gestão e negociação de ativos. Ele destacou as limitações das abordagens tradicionais, como overfitting e mudanças de regime, e enfatizou a eficácia da IA corretiva na superação desses desafios. O palestrante também discutiu a importância de big data, otimização de portfólio, gerenciamento de riscos e a capacidade da IA de prever regimes ocultos e aprimorar estratégias de investimento. No geral, o Dr. Chan forneceu informações e orientações valiosas para indivíduos interessados em alavancar a IA e o aprendizado de máquina no setor financeiro.
Educação em mercados financeiros: abordagem estruturada e tendências emergentes - Algo Trading Conference 2022
Educação em mercados financeiros: abordagem estruturada e tendências emergentes - Algo Trading Conference 2022
Nitesh Khandelwal, cofundador e CEO do Quan Institute, subiu ao palco na Algo Trading Conference 2022 para apresentar um painel de discussão focado na educação nos mercados financeiros e nas tendências emergentes do setor. O painel consistia de especialistas da Índia, Cingapura e Suíça, que desempenharam papéis importantes em iniciativas educacionais em várias instituições, corretoras, bolsas globais e no setor de gestão de ativos. Khandelwal enfatizou a importância de vias de aprendizagem estruturadas para indivíduos que se aventuram nos mercados financeiros, já que a indústria continua a experimentar um crescimento substancial e atrai participantes de diversas origens. O objetivo do painel foi aprofundar os elementos fundamentais das teses de investimento e negociação e esclarecer como adquirir conhecimento nessas áreas. A discussão abrangeu temas como alocação de ativos, pesquisa orientada por dados, ascensão de investidores de varejo e o impacto da tecnologia na educação financeira.
À medida que os membros do painel se revezavam para se apresentar, eles compartilharam suas experiências no setor financeiro e seu envolvimento em iniciativas educacionais, juntamente com seus livros de finanças mais vendidos. Eles enfatizaram a importância da educação nos mercados financeiros e as possíveis consequências de investir sem o conhecimento adequado. Eles destacaram a prevalência de golpes e esquemas Ponzi que exploram indivíduos com conhecimento financeiro limitado. Os palestrantes enfatizaram a necessidade de educação contínua, pois os mercados continuam a evoluir e se expandir.
Os palestrantes conversaram sobre a importância de adquirir conhecimentos adequados antes de ingressar no mercado financeiro. Eles alertaram contra pular cegamente para negociar ou investir sem uma base sólida, já que muitos são atraídos pela facilidade de entrada e pelo fascínio de lucros rápidos. Eles alertaram sobre os riscos de cair nas mãos de indivíduos sem escrúpulos que se aproveitam de quem não tem conhecimento financeiro. Os palestrantes também abordaram as expectativas irrealistas de muitos recém-chegados, principalmente durante a pandemia, e discutiram as habilidades essenciais que os indivíduos costumam ignorar, como análise técnica e estratégias de negociação.
Os palestrantes exploraram ainda mais os módulos educacionais que geram mais dúvidas e interesse dos usuários. Eles observaram um fluxo consistente de consultas para o módulo sobre finanças pessoais, cobrindo especificamente fundos mútuos, enquanto a seção sobre ETFs recebeu menos consultas. Os palestrantes também compartilharam suas jornadas pessoais no campo da negociação algorítmica e como a necessidade de educação financeira na Índia os inspirou a se concentrar em educar as massas. Eles reconheceram a crescente penetração da Internet na Índia como uma oportunidade para atingir um público mais amplo e aprimorar a educação financeira. A popularidade da educação baseada em vídeo também foi destacada durante a discussão.
Os participantes do painel aprofundaram a distinção entre investimento e negociação, esclarecendo os equívocos comuns em torno dessas atividades. Embora o investimento seja frequentemente percebido como simples, a negociação é considerada complexa e desafiadora para lucrar. O painel enfatizou a necessidade de educação sobre negociação e investimento e a importância de estabelecer expectativas realistas. Eles então passaram para uma discussão sobre tendências emergentes nos mercados financeiros, com foco particular em ferramentas de automação e triagem, bem como a crescente demanda por demonstrações de negociação ao vivo. O painel observou um interesse crescente em habilidades de negociação e automação, especialmente entre indivíduos mais jovens, e destacou o uso crescente de ferramentas de triagem para negociações de curto prazo.
Os palestrantes abordaram o equívoco sobre os retornos gerados pela negociação automatizada e enfatizaram a importância de educar o público sobre os riscos inerentes associados a tais investimentos. Eles também forneceram informações sobre as várias funções dentro do setor financeiro, observando que os comerciantes geralmente têm descrições de trabalho que diferem das suposições comuns. Andreas, um dos palestrantes, discutiu as mudanças nos requisitos de habilidades na gestão de ativos ao longo dos anos, citando o desenvolvimento de modelos mais complexos impulsionados por grandes players do mercado e uma maior presença de PhDs e quants.
O impacto do aprendizado de máquina e da tecnologia na educação dos mercados financeiros foi outro tópico importante da discussão. Embora o aprendizado de máquina seja frequentemente limitado à previsão de preços, os palestrantes destacaram seu potencial para influenciar significativamente o gerenciamento de portfólio e a avaliação de risco. Eles enfatizaram que, embora a tecnologia desempenhe um papel crucial na negociação, é crucial começar com uma base de conhecimento básico e bom senso antes de mergulhar em estratégias mais avançadas. Os participantes do painel observaram que a tecnologia evoluiu com o tempo, e mesmo formas rudimentares de tecnologia podem fornecer aos traders uma vantagem no mercado.
Os palestrantes discutiram como a tecnologia e as mídias sociais transformaram os mercados financeiros nos últimos anos, criando novas oportunidades para os traders. Embora os avanços na tecnologia tenham trazido benefícios significativos para a indústria, os palestrantes enfatizaram que a contribuição e a análise humanas ainda são essenciais para o sucesso. Eles alertaram contra o excesso de confiança na tecnologia sem entender completamente como usá-la de forma eficaz, reforçando a importância da educação.
Além disso, os palestrantes enfatizaram a importância da educação nos mercados financeiros e destacaram a importância do pensamento crítico ao aplicar ferramentas de análise técnica. Eles alertaram contra seguir cegamente conselhos desatualizados de gurus financeiros e encorajaram os traders a adotar uma abordagem experimental e interativa para o aprendizado. Embora ter um especialista ao seu lado para orientação seja ideal, eles reconheceram que nem sempre é viável. Portanto, os traders precisam ser diligentes em testar e questionar as ferramentas de análise técnica que foram desenvolvidas para uma era diferente.
Andreas Clenow e Vivek Vadolyya discutiram o valor do ensino on-line interativo e do aprendizado on-line na educação financeira. Clenow enfatizou a importância de aprender fazendo e aconselhou os traders a evitar a implementação cega de regras dos livros de negociação. Ele afirmou que não existe um sistema de negociação universalmente melhor e enfatizou a natureza pessoal de cada modelo de negociação, que depende dos objetivos de cada um. Por outro lado, Vadoliya sugeriu negociação de papel e ambientes simulados como pontes valiosas entre teoria e prática. Ele reconheceu que o comércio de papel pode ter suas desvantagens, mas explicou que é uma excelente maneira para os comerciantes com capital limitado ganharem confiança e se prepararem para o comércio no mundo real.
As limitações do comércio de papéis também foram abordadas e métodos alternativos para ganhar experiência em ambientes de mercado reais foram discutidos. Os palestrantes sugeriram a compra de uma ou duas ações de uma empresa para experimentar as complexidades de fazer pedidos, gerenciar margens e navegar na plataforma de negociação. Eles também enfatizaram que a negociação de papel serve como uma introdução útil ao sistema de negociação, fornecendo aos traders uma ideia da dinâmica do mercado. A complexidade da simulação foi reconhecida e a necessidade de criar simuladores que imitem com precisão o desempenho do mercado, especialmente para estratégias que fazem mercados, foi enfatizada.
Olhando para o futuro dos mercados financeiros, os palestrantes compartilharam suas opiniões sobre possíveis mudanças nos próximos cinco a sete anos. Um palestrante previu que o mercado de varejo se tornaria ainda mais significativo devido à crescente acessibilidade das plataformas de negociação e à abundância de informações que fluem pelos canais de mídia social. Outro palestrante destacou que as gerações mais jovens estão menos familiarizadas com os players financeiros tradicionais e previu que a idade média dos traders cairia para 13 anos. A incerteza em torno do futuro dos mercados financeiros centrava-se em como a geração mais jovem moldaria o setor.
Os palestrantes também discutiram o impacto dos varejistas com expectativas irrealistas e o consequente endurecimento das regulamentações na Índia. Eles anteciparam um ambiente de mercado futuro com regulamentações mais rígidas, o que acabaria por beneficiar os comerciantes de varejo no longo prazo. Embora operar como corretor possa se tornar mais desafiador, o aperto regulatório foi visto como um desenvolvimento positivo para os participantes do mercado. Além disso, eles recomendaram recursos para os interessados em aprender como os mercados evoluíram nos últimos 20 anos e entender o impacto dessas mudanças nas estratégias de investimento. As sugestões incluíam revisar circulares de reguladores e estudar livros sobre microestrutura de mercado. A sessão foi encerrada com uma pergunta sobre os planos de Andreas para um novo livro, ao qual ele respondeu que já havia escrito um livro de programação e um romance, mas não tinha planos imediatos para novos livros de negociação.
Para encerrar, o palestrante expressou gratidão aos palestrantes e participantes da Algo Trading Conference 2022. Eles esperavam que a sessão tivesse fornecido uma abordagem estruturada e informações valiosas sobre as tendências emergentes nos mercados financeiros. Eles ofereceram assistência adicional a qualquer pessoa que precisasse de apoio adicional. O palestrante concluiu agradecendo a todos os envolvidos e passou a conferência para o colega Afrin, sinalizando o fim da sessão.
O painel de discussão na Algo Trading Conference 2022 forneceu uma exploração abrangente da importância da educação nos mercados financeiros e as tendências em evolução no setor. Os palestrantes enfatizaram a necessidade de aprendizado estruturado e educação contínua para navegar pelas complexidades da negociação e do investimento com sucesso. Eles destacaram os riscos associados à entrada no mercado sem conhecimento suficiente, incluindo ser vítima de golpes e expectativas irrealistas. Os palestrantes também enfatizaram o papel da tecnologia, aprendizado de máquina e mídia social na formação dos mercados financeiros, ressaltando a importância da análise humana e do pensamento crítico.
A sessão esclareceu vários tópicos, incluindo a distinção entre investimento e negociação, a importância das experiências práticas de aprendizado e o impacto da automação e das ferramentas de triagem. Os palestrantes também discutiram o futuro dos mercados financeiros, com foco na influência dos comerciantes de varejo, no aperto regulatório e na necessidade de adaptação contínua às mudanças do mercado. Eles enfatizaram a importância da educação para capacitar os indivíduos a tomar decisões financeiras informadas e alertaram contra seguir cegamente estratégias desatualizadas ou confiar apenas na tecnologia.
O painel de discussão forneceu informações valiosas e orientações para o público, equipando-os com o conhecimento necessário para navegar no cenário dinâmico dos mercados financeiros de forma eficaz.
Definição de regime: Triagem entre touros e ursos, porque simplifica o trabalho
Definição de regime: Triagem entre touros e ursos, porque simplifica o trabalho
Lauren Burnett, uma das palestrantes da Algo Trading Conference 2022, fez uma apresentação perspicaz sobre o conceito de análise de regime e sua importância na simplificação do fluxo de trabalho comercial. O foco principal da análise do regime é determinar o estado do mercado, seja ele otimista, pessimista ou inconclusivo, e basear as decisões comerciais nessa avaliação. Burnett traçou um paralelo entre a análise do regime e o processo de triagem usado em hospitais de campanha durante a guerra, pois ambos envolvem a tomada de decisões rápidas com recursos limitados e restrições de tempo.
A essência da análise do regime está em categorizar o mercado em dois ou três baldes distintos, o que facilita uma abordagem simplificada à negociação. Ao analisar os regimes de mercado, os comerciantes podem identificar facilmente quando agir e quando permanecer. Além disso, Burnett introduziu uma ferramenta proprietária para triagem global de classes de ativos, o que simplifica ainda mais o processo de análise.
Durante a apresentação, o palestrante explicou o conceito de análise de regime em termos absolutos, onde o mercado sobe, desce ou permanece estagnado, resultando em condições de mercado otimistas, pessimistas ou inconclusivas, respectivamente. Embora apenas algumas classes de ativos possam ser negociadas em termos absolutos, a maioria é negociada com base em suas séries relativas. As séries relativas referem-se ao desempenho dos títulos em relação a um benchmark, ajustado pelas flutuações cambiais. Para ilustrar isso, Burnett forneceu um exemplo usando o índice S&P 500, destacando como o número de títulos de alto desempenho oscilou em torno de 50 em termos relativos, enquanto mostrava um padrão diferente em termos absolutos. Compreender o regime e suas diferentes séries pode simplificar o trabalho dos analistas do setor e fornecer informações valiosas sobre o comportamento do mercado.
O impacto da análise do regime nas carteiras de ações long-short também foi discutido. O palestrante enfatizou que uma carteira de ações long-short é a soma do resultado líquido das posições compradas e vendidas, e seu desempenho é determinado pelo delta entre as duas. Concentrar-se no desempenho relativo e na rotação do setor, em vez de movimentos absolutos de ações individuais, fornece uma abordagem mais suave e gerenciável para trabalhar com o mercado. O palestrante explicou que, durante um mercado em alta, as ações com beta alto estão no lado comprado, enquanto as ações com beta baixo estão no lado vendido. Por outro lado, durante um mercado em baixa, as ações defensivas com beta baixo estão do lado comprado, enquanto as ações voláteis com beta alto que rapidamente desistem do desempenho estão no lado vendido.
A importância de incorporar a análise de regime na análise de mercado e nas decisões de investimento foi fortemente enfatizada. Embora gerar retornos excedentes seja crucial para a sobrevivência no campo financeiro, não basta confiar apenas em análises fundamentalistas ou quantitativas. Negligenciar a análise do regime, que considera as condições predominantes do mercado que podem ditar o desempenho de uma ação, pode levar a más decisões de investimento baseadas apenas em avaliações e tendências sem considerar o contexto mais amplo do mercado. O palestrante alertou contra vender ações a descoberto sem considerar o momento e investir em armadilhas de valor que carecem de narrativas convincentes para atrair investidores. Ao negligenciar a análise do regime, a pessoa se expõe a um risco comercial significativo e a uma possível perda de confiança do investidor no longo prazo.
O palestrante forneceu informações sobre como a análise de regime pode ser usada para determinar por que uma ação subiu ou caiu. Eles explicaram que existem três tipos de respostas: consolidação, rotação de setores e razões específicas de estoque. Ao categorizar esses motivos, os investidores podem simplificar seu fluxo de trabalho e adotar uma abordagem mais objetiva do mercado. A apresentação também abordou várias estratégias de análise técnica, incluindo breakouts, e reconheceu que, embora conceitualmente simples, elas podem sofrer de atraso inerente, exigindo paciência. A simplificação foi enfatizada como a chave para alcançar a perfeição, e os investidores foram aconselhados a serem servidores do mercado.
Duas metodologias para negociação, ou seja, entradas assimétricas e médias móveis, foram discutidas durante a apresentação. As médias móveis foram destacadas por sua capacidade de fornecer contexto de mercado, embora haja um debate em andamento sobre a duração ideal. Observou-se que as médias móveis não são adequadas para mercados instáveis. Curiosamente, as médias móveis também podem ser usadas como uma estratégia de saída. Quando as médias móveis se nivelam, isso indica que o mercado está em transição e, durante esse período, muitos traders experimentam derrapagens e custos de transação que podem levar a uma perda significativa de desempenho. O palestrante explicou ainda o conceito de máximas e mínimas mais altas, o que sugere uma tendência ascendente quando um mercado atinge sucessivas máximas e mínimas mais altas. Além disso, o palestrante compartilhou sua metodologia favorita chamada "piso e teto", que envolve a identificação do ombro direito de um padrão de cabeça e ombros para determinar os pontos ideais de entrada e saída para negociações.
O palestrante aprofundou o conceito de definição de regime usando marcas de piso e teto como exemplo. Eles explicaram que essas marcas representam uma mínima mais alta (piso) e uma máxima mais baixa (teto), respectivamente. Qualquer movimento de preço entre essas marcas é considerado de alta. O palestrante enfatizou que esse conceito se aplica a diferentes classes de ativos e prazos. No entanto, eles reconheceram que definir regimes computacionalmente é uma tarefa demorada. O palestrante introduziu o conceito de "pontuação", que representa a média de todos os métodos de definição divergentes. A pontuação ajuda a determinar se várias metodologias concordam ou divergem, tanto em termos de preços relativos quanto absolutos. Uma pontuação que indica concordância sugere um sentimento de alta, enquanto uma pontuação de zero indica divergência.
Foi discutido o poder de usar um método de pontuação para avaliar se os sinais de alta e baixa se alinham no mercado. A pontuação zero indica discordância entre os métodos, enquanto a pontuação acima de zero indica concordância entre indicadores absolutos e relativos. O palestrante introduziu o conceito de expectativa de ganho, que envolve o cálculo da taxa de ganho multiplicada pelo ganho médio menos a taxa de perda multiplicada pela perda média. Essa análise de expectativa de ganho ajuda a separar o mercado em duas categorias, touros e ursos, permitindo uma análise focada em setores com bom desempenho. No entanto, foi enfatizado que essa análise serve como uma etapa preliminar para identificar títulos de alto desempenho que devem ser considerados para investimento.
Foi levantada a questão de saber se a análise do regime pode ser aplicada a ações individuais ou limitada a setores. O palestrante esclareceu que a análise do regime pode ser pontuada para cada ação individual e aplicada no nível do mercado. Eles alertaram contra o erro comum de vender ações de sobrecompra e destacaram a tendência de as ações de sobrevenda ficarem deprimidas, muitas vezes levando a uma recuperação rápida. Além disso, o palestrante explicou que as condições de sobrecompra e sobrevenda são contextuais e são calculadas com base no fato de uma ação estar em território de baixa ou alta, observadas empiricamente ao longo do tempo.
A apresentação também discutiu como a análise de regime pode ajudar os traders a evitar falsos positivos na análise técnica. Ao aplicar a análise de regime para diferenciar entre cenários de alta e baixa, os traders podem simplificar seu fluxo de trabalho e tomar decisões de negociação mais objetivas. O palestrante alertou contra o risco de composição que pode surgir da prática exclusiva de seguir tendências no lado longo e reversão à média no lado curto. Eles aconselharam tratar ambos os lados da mesma forma para mitigar riscos mal administrados. Quando questionado sobre como proteger as caudas direita e esquerda com opções, o palestrante desaconselhou e sugeriu aproveitar o passeio. Indicadores relativos, como médias móveis, também foram explicados e seu uso em um gráfico demonstrado.
Durante a apresentação, o palestrante introduziu diferentes pontos coloridos em um gráfico para representar padrões e indicações específicas. Pontos vermelhos e verdes representavam Swing High e Swing Lows, respectivamente. O gráfico também apresentava triângulos azuis e rosa representando as marcas do piso e do teto, com o azul indicando um regime de alta. Além disso, os triângulos salmão claro e verde claro representavam uma faixa de negociação. O palestrante esclareceu que sua metodologia de análise de regime não foi influenciada por nenhum livro específico, mas expressou seu apreço pelo trabalho de Robert Carver sobre negociação sistemática. Com relação ao impacto da política monetária na análise do regime, o palestrante enfatizou o papel crítico das políticas do Federal Reserve dos EUA, já que o dólar dos EUA influencia direta ou indiretamente o sentimento global e as tendências do mercado.
Ao final da apresentação, o palestrante abordou diferentes cenários que podem impactar o mercado, com destaque para o conceito de “regime”. Eles discutiram três cenários específicos que podem afetar o regime de mercado. O primeiro cenário referia-se ao mercado muito "gelado", indicando um ambiente de mercado cauteloso e incerto. O segundo cenário envolveu a chegada de vigilantes de títulos, que desempenham um papel na regulação das taxas de juros e influenciam o comportamento do mercado. Por fim, o palestrante mencionou o impacto da inflação, que pode forçar o Federal Reserve a ajustar a política monetária. Esses cenários foram apresentados como fatores externos que influenciam o regime de mercado ao invés de serem controlados por ele.
Para navegar nesses cenários de forma eficaz, o palestrante apresentou uma ferramenta que fornece informações sobre o atual regime de mercado. Esta ferramenta ajuda os traders a se posicionarem adequadamente e se adaptarem às mudanças nas condições do mercado. Ao ter uma compreensão clara do regime, os comerciantes podem tomar decisões mais informadas e ajustar suas estratégias de acordo.
A apresentação enfatizou a importância da análise do regime na simplificação do fluxo de trabalho comercial. Ao categorizar o mercado em regimes distintos e entender suas implicações, os traders podem tomar decisões comerciais mais bem informadas. O conceito de análise de regime foi aplicado não apenas a setores, mas também a ações individuais, permitindo uma avaliação abrangente da dinâmica do mercado. A apresentação também destacou a importância de considerar indicadores absolutos e relativos, como médias móveis, para obter uma visão abrangente do mercado.
Os insights do palestrante sobre análise de regime, metodologias de negociação e aplicação de sistemas de pontuação forneceram orientações valiosas para traders que buscam simplificar sua abordagem de negociação e melhorar a tomada de decisões. A apresentação concluiu destacando o impacto das políticas monetárias, sentimento global e tendências de mercado na formação dos regimes de mercado e a importância de se manter adaptável e responsivo a essas dinâmicas.
Micro-Alfas: Geologia Financeira | Conferência de Negociação Algo
Micro-Alfas: Geologia Financeira | Conferência de Negociação Algo
Durante sua apresentação, o Dr. Thomas Starke mergulhou no conceito de "micro alfas", que ele chamou de geologia financeira. Ele começou discutindo como o cenário comercial evoluiu dos tradicionais mercados financeiros de viva-voz para o comércio baseado em tela e, mais recentemente, para algoritmos. Para ilustrar essa transformação, ele fez uma analogia com os dias da corrida do ouro, quando os indivíduos garimpavam pepitas de ouro nos rios em busca de fortuna.
Dr. Stark enfatizou que a negociação tornou-se cada vez mais complexa com o advento de ferramentas avançadas, como análise de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Ele explicou que indicadores técnicos simples, como médias móveis, não são mais tão eficazes, e a negociação profissional mudou para a utilização de estratégias quantitativas. Foi apresentada a definição convencional de alfa, que representa retornos não correlacionados com o mercado, com benchmarking contra o S&P 500 ou Spy ETF.
O palestrante destacou os desafios enfrentados pelas estratégias alfa nos mercados atuais. Eles observaram que a proliferação de jogadores, incluindo operadores de alta frequência, aumentou a eficiência e a aleatoriedade do mercado, dificultando a extração de lucros e reduzindo a eficácia dos indicadores preditivos.
Em seguida, o conceito de microalfas foi apresentado e o palestrante demonstrou como o aprendizado de máquina pode ser usado para gerar essas pequenas estratégias especializadas de geração de alfa. Ao combinar vários preditores fracos usando métodos de conjunto, como bagging ou agregação bootstrap, podem ser criados preditores mais fortes com variância reduzida e menor risco de overfitting. O palestrante ilustrou esse conceito usando o sinal de negociação cruzada de média móvel como um preditor fraco dentro de uma estratégia microalfa. Por meio de backtesting e divisão dos resultados em conjuntos de treinamento e teste, estratégias de negociação mais lucrativas podem ser desenvolvidas.
O Dr. Stark enfatizou a importância de testar e otimizar as estratégias de negociação para evitar o overfitting. Em vez de simplesmente selecionar o melhor conjunto de parâmetros, o palestrante sugeriu plotar os parâmetros disponíveis e encontrar correlações entre o teste e a métrica escolhidos. A robustez ao overfitting em estratégias microalpha foi discutida, e o uso de agregação por bagging foi destacado como um método para combinar alfas fracos. O palestrante apresentou a estratégia de um cliente como um exemplo de como a combinação de alfas pode melhorar os resultados.
Além disso, o palestrante introduziu o conceito de "geologia financeira" ou "mineração alfa", onde os microalfas não são dignos de nota individualmente, mas podem ser combinados para criar uma estratégia comercial mais sólida e eficaz. Eles enfatizaram a importância da amplitude, que se refere ao número de ativos ou estratégias de negociação utilizadas e sua correlação. Embora aumentar a habilidade seja desafiador, aumentar a amplitude pode levar a uma taxa de informações mais alta e a um desempenho aprimorado.
A discussão então mudou para a importância da ponderação e hierarquia do portfólio na otimização do desempenho. Diferentes esquemas de ponderação, como pesos iguais, carteiras de tangência para gestores de ativos com ativos de clientes significativos e f ótimo para comerciantes de varejo tolerantes ao risco, foram explicados.
A produção de sinais e sua normalização para criar mudanças de posição ao longo do tempo foram discutidas, juntamente com a necessidade de entender e minimizar os custos de transação. O palestrante destacou como uma estratégia somente longa pode ser transformada em uma estratégia quase curta por meio do dimensionamento. Eles também mencionaram a existência de um efeito de dia da semana nas estratégias, onde os tamanhos das posições variam ao longo dos dias da semana, levando potencialmente ao desenho de novas estratégias. Os algoritmos de negociação foram enfatizados como um meio de minimizar os custos de transação, com o algoritmo Arrival Price apresentado como exemplo.
O palestrante apresentou o modelo alumgram I'm going Chris, um modelo de curva de execução que ajuda a identificar a melhor execução para transações. Ao obter uma execução melhor do que o preço médio, os traders podem reduzir os custos de transação e capitalizar em bordas menores, adicionando mais microalfas a seus modelos. Uma estratégia ESG foi apresentada como exemplo, demonstrando sua resiliência em condições de mercado voláteis.
O Dr. Starke abordou uma questão sobre overfitting e explicou que é um desafio medir e eliminar totalmente o overfitting. Ele sugeriu adicionar mais alfas e executar testes para cada adição, observando se a taxa de compras melhora ou não. No entanto, ele alertou contra a possibilidade de escolher a dedo e enfatizou a importância de minimizar o overfitting tanto quanto possível, mesmo que não possa ser completamente evitado. Ele encorajou o público a fazer quaisquer perguntas adicionais que possam ter na pesquisa que receberão após a sessão.
Perto do final da sessão, o orador anunciou uma pausa de 15 minutos antes da próxima sessão de julgamento de definição de regime entre touros e ursos, que visa simplificar o trabalho. Eles também mencionaram que Lauren Burner, de Tóquio, Japão, participaria da sessão. O orador agradeceu a Thomas Paul por sua participação na primeira sessão e expressou a esperança de vê-lo novamente em breve.
Dr. Thomas Starke forneceu informações valiosas sobre o conceito de "micro alfas" e geologia financeira. Ele discutiu a evolução da negociação de mercados tradicionais para estratégias baseadas em algoritmos, os desafios enfrentados pelas estratégias alfa no ambiente de mercado atual e o potencial do aprendizado de máquina para gerar microalfas. A importância de testar, otimizar estratégias e evitar overfitting foi enfatizada, juntamente com a importância da ponderação do portfólio, gerenciamento de custos de transação e uso de algoritmos de negociação. O palestrante também apresentou o modelo alumgram I'm going Chris para melhor execução e anunciou o lançamento de um curso quantra sobre micro alfas. A sessão terminou com uma chamada para mais perguntas e uma pausa antes da próxima sessão.
Introdução à negociação sistemática de opções | Webinário Gratuito
Introdução à negociação sistemática de opções | Webinário Gratuito
Akshay Chaudhary, analista quantitativo da Continuum, fez uma apresentação perspicaz sobre a importância da negociação sistemática de opções. Ele começou ilustrando as armadilhas da negociação com base na intuição e na emoção, relatando a infeliz experiência de um operador de incorrer em perdas significativas. Akshay enfatizou a necessidade de um plano de negociação bem definido, uma estrutura lógica rigorosa e a implementação de medidas de stop loss para mitigar o risco.
O palestrante mergulhou na abordagem sistemática da negociação de opções, explicando seu processo de várias etapas. Começa com a aquisição de dados de opções, que podem ser obtidos de fornecedores ou fontes gratuitas, como Yahoo Finance ou Google Finance. Os dados são então organizados e armazenados em arquivos CSV ou bancos de dados, dependendo de seu tamanho. A próxima etapa envolve a triagem dos dados com base em parâmetros específicos, criando um subconjunto de todo o conjunto de dados. Em seguida, define-se uma estratégia de opções e estabelecem-se regras de entrada e saída. A estratégia passa por backtesting, avaliando seu desempenho com base em métricas como rebaixamento máximo, índice de Sharpe e variância. Finalmente, a estratégia é otimizada ajustando os parâmetros para maximizar os lucros ou minimizar o risco, e é testada antecipadamente ou negociada no papel para validar sua eficácia em um ambiente de mercado ao vivo.
O processo sistemático de negociação de opções foi explicado com mais detalhes, destacando a importância de recuperar e limpar dados, criar rastreadores para identificar opções adequadas, definir regras claras de negociação para entrada e saída, realizar backtesting para avaliar o desempenho, otimizar estratégias, se necessário, e testá-las posteriormente em condições de mercado em tempo real. O palestrante apresentou uma estratégia back short butterfly como exemplo, utilizando indicadores técnicos para entradas e saídas de negociações. Eles demonstraram o código para importar dados, calcular indicadores, gerar sinais e testar a estratégia.
A apresentação em vídeo mostrou os resultados do backtesting de uma estratégia simples. A estratégia baseou-se em condições específicas de entrada e saída, com os resultados de backtesting ilustrando o lucro líquido e o P&L acumulado. O palestrante mencionou estratégias mais complexas como condores de ferro e enfatizou a importância de testar estratégias avançadas por meio de cenários de negociação de papel antes de implantá-las no mercado real. O que fazer e o que não fazer na negociação sistemática de opções também foram discutidos, incluindo a obtenção de dados de fontes confiáveis, considerando custos de transação e derrapagens, mantendo buffers de capital e implementando medidas de stop-loss para gerenciar o risco de forma eficaz.
A gestão de risco na negociação de opções foi destacada, com ênfase em estratégias como stop loss e hedging. As quatro funções principais da negociação de opções foram delineadas: estratégias de backtesting e otimização, utilizando dimensionamento de posição apropriado e técnicas de gerenciamento de risco, mantendo a simplicidade no sistema de negociação e aderindo ao plano estabelecido. Por outro lado, os traders foram aconselhados a evitar complicar o sistema, interferir na estratégia, se expor demais a uma única estratégia e negociar opções ilíquidas. O palestrante também promoveu um curso abrangente chamado "Negociação de Opções Sistemáticas", abordando vários aspectos da negociação sistemática e estratégias de negociação.
No contexto da aquisição de dados históricos da cadeia de opções, foram exploradas alternativas ao Yahoo Finance. Plataformas de corretoras como TD Ameritrade ou E-Trade foram recomendadas, pois fornecem acesso a dados históricos da cadeia de opções. Provedores de dados de terceiros, como OptionMetrics ou IvyDB, também foram mencionados como fontes de dados de opções históricas, embora mediante o pagamento de uma taxa. Enfatizou-se que uma pesquisa completa deve ser realizada para selecionar um provedor de dados confiável que atenda às necessidades individuais.
O palestrante enfatizou a importância dos fornecedores de dados para dados em tempo real na negociação de opções, enfatizando a necessidade de fontes de dados confiáveis. Eles responderam a uma pergunta sobre o conteúdo do curso, garantindo aos espectadores que seriam fornecidos arquivos para testar as opções borboleta. O curso cobriu estratégias como a estratégia da borboleta, estratégia do condor de ferro e spreads. Foi esclarecido que o curso abrangia do nível básico ao avançado, atendendo a indivíduos com uma compreensão fundamental das opções. A análise técnica foi mencionada como uma ferramenta de saída, útil para se ter conhecimento, mas não um pré-requisito.
Diversas questões do público sobre a sobreposição entre o programa executivo em negociação algorítmica e negociação de opções, a disponibilidade de dados para backtesting em Python e critérios para considerar opções como ilíquidas foram abordadas pelo palestrante. O Python foi recomendado como a linguagem de codificação preferida para backtesting, com o uso de bibliotecas para indicadores técnicos e aprendizado de máquina. No entanto, observou-se que outras linguagens como Java também poderiam ser usadas. O palestrante mencionou o BlueShift como outra opção para backtesting, pois fornece uma interface Python.
Foi enfatizada a importância de estratégias de testes avançados antes da expansão. Foi aconselhado realizar testes futuros por alguns meses a um ano para garantir que a estratégia tenha um bom desempenho no mercado real antes de aumentar o capital ou fazer quaisquer ajustes. A confiança na eficácia do sistema é crucial antes de implantá-lo em uma escala maior. A duração do teste futuro pode variar de acordo com a frequência de negociação e a estratégia específica empregada. O palestrante enfatizou a necessidade de backtesting completo e negociação de papel antes do teste futuro, aumentando gradualmente o capital enquanto monitora o desempenho do sistema.
O palestrante recomendou testar estratégias sistemáticas de negociação de opções por um período mínimo de três a quatro meses para capturar diferentes cenários de mercado e avaliar o desempenho sob várias condições. Várias perguntas do público foram abordadas, incluindo perguntas sobre como automatizar a estratégia de oferta e demanda e se o curso abordou estratégias baseadas na superfície IV (Volatilidade implícita). O palestrante também forneceu uma breve explicação sobre os spreads do calendário e aconselhou os alunos interessados a se conectarem com os conselheiros do curso para determinar o curso mais adequado para seus objetivos, como se tornar um comerciante quant.
Foi discutida a possibilidade de usar um algoritmo para identificar velas de swing ou reversão. O palestrante explicou que a viabilidade depende do desenvolvimento de regras lógicas baseadas em parâmetros ou propriedades específicas da vela, como padrões de velas como o padrão de martelo. Em relação à escolha entre C++ e Python para negociação, foi sugerido que Python é suficiente para prazos mais longos, enquanto C++ é mais adequado para negociação de baixa latência e alta frequência. Para os recém-chegados interessados em negociação de opções algorítmicas, o palestrante recomendou explorar as abordagens quantitativas na faixa de negociação de opções e futuros. Eles também enfatizaram a relevância da negociação automatizada usando Python e corretores interativos.
O palestrante encerrou o webinar incentivando os participantes a preencher uma pesquisa para fornecer feedback e garantir que todas as suas perguntas fossem respondidas. Eles lembraram aos espectadores um desconto exclusivo disponível apenas para os participantes do webinar e sugeriram revisar a página do curso e aproveitar a visualização gratuita antes de se inscrever. Os espectadores foram convidados a se conectar com os orientadores do curso para obter mais informações e um caminho de aprendizado personalizado. O palestrante agradeceu o apoio do público e os incentivou a fornecer feedback para futuros webinars.
Vantagens competitivas em negociação algorítmica | Curso de negociação algorítmica
Vantagens competitivas em negociação algorítmica | Curso de negociação algorítmica
Durante o webinar, Nitesh Khandelwal, cofundador e CEO da Quantum City, aprofundou-se na importância das vantagens competitivas na negociação algorítmica. Ele começou definindo o que é uma vantagem e forneceu exemplos de diferentes estratégias de negociação. Khandelwal enfatizou que as vantagens competitivas são cruciais para que as empresas comerciais prosperem à medida que se tornam mais bem-sucedidas. Ao longo da sessão, os espectadores obtiveram uma compreensão abrangente das vantagens gerais que as empresas comerciais podem adquirir e as vantagens específicas relevantes para diferentes tipos de estratégias.
Khandelwal apresentou o QuantInsti, sua organização com a missão de criar um ecossistema que permita e capacite o comércio sistemático e o investimento em todo o mundo. Ele destacou várias iniciativas, incluindo seu principal programa de certificação chamado Quantra, a plataforma de pesquisa e negociação Blue Shift e parcerias corporativas em 20 países. Ao compartilhar essas iniciativas, o palestrante mostrou o compromisso da QuantInsti com sua missão.
Na sequência, o palestrante abordou a vantagem competitiva sob a ótica dos negócios, definindo-a como uma vantagem que uma empresa detém sobre seus concorrentes. Para ilustrar esse conceito, ele citou empresas renomadas como Apple, Google, Tesla, JP Morgan e Goldman Sachs, convidando o público a refletir sobre qual seria seu diferencial competitivo.
Em seguida, Khandelwal mergulhou nas vantagens competitivas especificamente na negociação algorítmica. Ele destacou várias fontes de vantagens competitivas, incluindo tecnologia proprietária, direitos de propriedade intelectual, produtos ou serviços exclusivos, tecnologia de ponta, forte cultura empresarial e acesso a recursos ou ecossistemas específicos. No contexto da negociação algorítmica, ele explicou que envolve a colocação de ordens com base em certas lógicas ou condições, que podem ser automatizadas ou gerenciadas manualmente. O uso de algoritmos na negociação fornece uma vantagem competitiva, permitindo processamento de dados mais rápido, recursos de pesquisa eficientes e interfaces ou fluxos de usuário aprimorados. O palestrante citou a RenTech como um exemplo de empresa que adquiriu vantagens significativas por meio de sua propriedade intelectual e sistemas no domínio de negociação algorítmica.
A discussão então mudou para a classificação das estratégias de negociação. Khandelwal classificou amplamente os estilos de investimento ou negociação como quantitativos, técnicos ou fundamentais. Ele ainda categorizou a visão ou fator de negociação subjacente como tendência, reversão média ou baseada em eventos. Ele passou a explicar 15 principais segregações e vantagens competitivas no mundo da negociação, abrangendo estratégias como negociação de impulso, arbitragem estatística, investimento em valor, negociação de breakout, negociação de carry e sistemas baseados em eventos. O palestrante destacou que alguns desses sistemas são altamente automatizados, enquanto outros envolvem tomadas de decisão mais discricionárias.
Abordando a importância da velocidade como uma vantagem competitiva na negociação algorítmica, Khandelwal enfatizou a necessidade de reduzir a latência em todos os aspectos da negociação, incluindo transmissão ou latência de rede. Ele explicou que alcançar uma latência mais baixa envolve colocalizar ou colocar sistemas perto da central em centros de dados de proximidade para minimizar o tempo que leva para os dados trafegarem. Depois de otimizar a latência de transmissão, outras melhorias podem ser feitas na infraestrutura de hardware e software do sistema de negociação algorítmica para reduzir o tempo que leva para os dados chegarem à bolsa. O palestrante enfatizou que quanto mais rápido o sistema de negociação, mais significativo é o alfa, que é crucial para empresas de negociação de alta frequência.
A discussão se expandiu para outras vantagens competitivas no comércio algorítmico, como a qualidade dos dados e o acesso a fontes alternativas de dados, como imagens de satélite para avaliação de demanda. Khandelwal destacou a importância de uma infraestrutura de estratégia que converte ideias em ações executáveis com eficiência. Ele também mencionou as vantagens de extensas capacidades de pesquisa, modelos avançados de precificação e acesso a vários mercados por meio de corretores ou corretores principais. Ao longo da apresentação, o palestrante enfatizou a importância de ter uma vantagem competitiva única para ter sucesso na negociação algorítmica.
Um tópico abordado foi o conceito de "última olhada" na negociação forex, onde o formador de mercado tem a palavra final sobre a aceitação de uma negociação depois que um comprador e um vendedor concordam com um preço. Esse acesso preferencial serve como uma vantagem significativa na negociação. Além disso, Khandelwal destacou a importância de um back office tranquilo e gerenciamento de risco adequado como vantagens computacionais, pois ajudam os traders a evitar perdas substanciais. Ele também enfatizou a vantagem de ter acesso a recursos sem pagamento imediato, o que proporciona agilidade na negociação.
Além disso, o palestrante discutiu as vantagens competitivas que as instituições financeiras e os comerciantes podem ter na negociação algorítmica. Ele identificou o baixo custo do financiamento e o acesso imediato às mesas de negociação como uma vantagem importante para os bancos. Outra vantagem é ter uma estrutura tributária que efetivamente reduza a zero o imposto sobre ganhos de capital. O acesso a informações, notícias e mudanças regulatórias também serve como uma vantagem significativa. Por fim, a propriedade intelectual, incluindo estratégias exclusivas, aprimoramentos de hardware e software e processos proprietários, oferece aos traders uma vantagem substancial sobre a concorrência.
Continuando a discussão, Khandelwal destacou nove vantagens competitivas que podem contribuir para o sucesso e o rápido crescimento dos traders. Essas vantagens incluem know-how de processo, patentes, habilidades, equipes dedicadas e continuidade. Possuir uma ou mais dessas vantagens pode ser uma base sólida para os traders prosperarem no mercado. O palestrante então delineou as vantagens relevantes para estratégias específicas, como negociação de pares e criação de mercado de alta frequência, incluindo fatores como velocidade, dados de mercado, infraestrutura de estratégia, gerenciamento de risco de back-office, custo de financiamento e propriedade intelectual.
O palestrante destacou a importância de identificar e adquirir vantagens específicas que sejam relevantes para a própria estratégia de negociação. Compreender os tipos de vantagens que se alinham com a estratégia escolhida é crucial, pois permite que os traders se concentrem em adquirir e alavancar as vantagens certas. A Khandelwal também enfatizou a importância de uma gestão de risco eficaz e mencionou a utilização de suas próprias ferramentas de gestão de risco.
Para enfrentar os desafios regulatórios, o palestrante sugeriu começar com os recursos do regulador, como as perguntas frequentes ou a seção de perguntas frequentes, que podem fornecer informações valiosas. Por fim, Khandelwal incentivou os espectadores a considerar o programa EPAT para aqueles interessados em estabelecer sua própria mesa de negociação algorítmica ou seguir uma carreira em negociação quantitativa.
Durante a sessão de perguntas e respostas, o palestrante abordou várias perguntas do público sobre tópicos que vão desde regulamentos até estratégias de negociação específicas, como estratégia de gama curta. Ele destacou a importância da microestrutura do mercado e apresentou o Dr. Robert Kissel, um novo docente com ampla experiência na área. Khandelwal também respondeu a uma pergunta sobre a aplicação da ciência de dados na negociação, enfatizando que a ciência de dados tem várias aplicações além de apenas aprendizado de máquina ou análise de dados. Ele recomendou ter uma compreensão básica de estatísticas e mercados financeiros para aproveitar totalmente o potencial da ciência de dados na negociação.
Além disso, o palestrante discutiu os casos de uso de aprendizado de máquina na negociação algorítmica, incluindo previsão de tendências de mercado, gerenciamento de riscos e detecção de regimes para determinar estratégias adequadas. Ele reconheceu que a automação pode ajudar a superar os aspectos psicológicos da negociação até certo ponto, mas, em última análise, uma abordagem sistemática, com ou sem automação, é o que leva ao sucesso. Khandelwal aconselhou aqueles que não são proficientes em programação a começar com recursos gratuitos para aprender a programar e avaliar seu nível de interesse antes de se comprometer totalmente com a negociação algorítmica.
No segmento final, Khandelwal concentrou-se em ferramentas de programação usadas na negociação algorítmica. Ele destacou que a criação de software para se conectar à troca e decodificar dados geralmente é feita em C++ ou mesmo diretamente no hardware. No entanto, para o desenvolvimento de estratégias, o Python é frequentemente usado, a menos que a negociação de alta frequência, que requer processamento de pedidos em microssegundos, seja o foco. O palestrante incentivou os participantes a enviarem por e-mail suas perguntas não respondidas devido a limitações de tempo.
Nitesh Khandelwal fez uma apresentação perspicaz sobre o conceito de vantagens competitivas na negociação algorítmica. Ele forneceu uma compreensão abrangente dos diferentes tipos de vantagens, estratégias de negociação e a importância de adquirir vantagens relevantes para ter sucesso no mercado dinâmico de negociação.
comerciantes a prosperar e crescer a uma velocidade vertiginosa. Em seguida, ele descreve as vantagens relevantes para uma estratégia específica, como negociação de pares e criação de mercado de alta frequência, incluindo velocidade, dados de mercado, infraestrutura de estratégia, risco de back-office, custo de financiamento e propriedade intelectual.
Pergunte-me qualquer coisa: análise de sentimento e dados alternativos na negociação
Pergunte-me qualquer coisa: análise de sentimento e dados alternativos na negociação
O webinar começou com o anfitrião apresentando três palestrantes que fazem parte do corpo docente do Certificate in Sentiment Analysis and Alternative Data for Finance (CSAF). O CSAF é um curso abrangente desenvolvido para profissionais do setor financeiro, abrangendo vários aspectos de negociação, tomada de decisões de investimento e análise de notícias. Os palestrantes incluíram a Professora Christina Alvanoudi-Schorn, o Professor Gautam Mitra e o Dr. Pete Black, cada um trazendo experiências notáveis e experiência em finanças. A sessão também forneceu informações sobre CSAF e seus benefícios, juntamente com breves introduções a Unicom, Opturisk Systems e Contingency.
Após as apresentações, os apresentadores explicaram o formato da sessão "me pergunte qualquer coisa" (AMA). Eles mencionaram que as perguntas recebidas de vários países foram combinadas e classificadas em quatro categorias: análise de sentimentos, dados alternativos, oportunidades de carreira e outras perguntas. Embora pretendessem responder a todas as perguntas, eles reconheceram que as limitações de tempo podem impedir a abordagem de tudo.
O primeiro conjunto de perguntas se concentrou na análise de sentimento e negociação. Os apresentadores se referiram a um artigo de 2007 do professor Peter Tetlock que iniciou o campo. Eles discutiram o conceito de análise de sentimento na negociação, explicando como sentimentos podem ser atribuídos a valores positivos ou negativos antes de afetar os preços dos ativos no mercado. Eles se referiram a manuais sobre análise de notícias e finanças, bem como análise de sentimento em finanças, como recursos valiosos para os interessados no assunto. A importância de analisar não apenas as palavras, mas também a semântica da apresentação da informação, conforme destacado pelo professor Stephen Pullman, de Oxford, também foi enfatizada. A professora Christina Alvanoudi-Schorn assumiu para responder a perguntas específicas relacionadas à implementação da análise de sentimentos e suas amplas aplicações no setor financeiro, como alocação de ativos, otimização de portfólio e análise de risco de crédito.
Os apresentadores discutiram o uso de Python e técnicas de aprendizado de máquina para análise de sentimento e previsão de movimentos de mercado. Eles mencionaram que o Python é comumente usado devido à disponibilidade de pacotes conhecidos para análise de sentimentos e aplicativos do mercado financeiro. Eles também abordaram como derivar o sentimento de dados de juros fixos e abertos e como o sentimento do mercado afeta o preço das opções. Eles observaram que o atraso entre os anúncios de mercado e o processamento de dados oferece aos traders uma vantagem para informar suas estratégias de negociação.
Passando para o tópico de dados alternativos, os palestrantes explicaram como eles podem ser usados para prever as receitas da empresa em um período de tempo muito mais curto em comparação com as fontes de dados tradicionais. Dados alternativos abrangem várias fontes, incluindo e-mail e dados de cartão de crédito, bem como imagens de satélite e drones e dados de geolocalização de telefones celulares. Eles destacaram que a análise de sentimento também pode ser aplicada a dados alternativos das mídias sociais, fornecendo informações sobre opiniões positivas ou negativas entre os traders sobre ações individuais. O objetivo é usar dados alternativos para prever ganhos ou receitas futuras para tomar decisões de investimento lucrativas.
Os palestrantes mencionaram um estudo de caso de uso futuro sobre o uso de recibos de comércio eletrônico para prever a receita de produtos e produtores vendidos na Amazon na palestra Foundations of Alternative Data. Eles fizeram referência a um estudo interessante conduzido por um colega, que usou recibos do Walmart e de uma pizzaria para prever mudanças em suas vendas. Eles também discutiram outros estudos de caso, como o que envolve um terabyte de dados de notícias de código aberto do Google chamado GDELT. Várias fontes alternativas de dados foram listadas, destacando o rápido crescimento da intermediação de dados.
Seguindo em frente, os apresentadores discutiram questões de conformidade e ética de dados relacionadas à aquisição e uso de dados alternativos na negociação. Eles enfatizaram a importância de estar atento à privacidade dos dados e garantir que informações de identificação pessoal (PII) não estejam presentes nos dados adquiridos. As considerações éticas das estratégias de coleta de dados também foram enfatizadas. Em relação à análise de sentimentos, eles a compararam à alquimia, onde o objetivo é encontrar estratégias vencedoras usando dados alternativos, alertando para a necessidade de avaliar o valor da busca.
Oportunidades de carreira no mercado financeiro foram então exploradas, principalmente para indivíduos com habilidades avançadas de programação e tecnologia de software. O palestrante mencionou os desafios de transformar modelos quantitativos e de aprendizado de máquina de IA em aplicativos com implementação recompensadora. Eles sugeriram que os profissionais que já estão no setor financeiro com qualificações tradicionais como CFA ou FRM devem explorar novas áreas no mercado financeiro em evolução, onde grandes players, como fornecedores de informações, oferecem novas oportunidades. O palestrante também desaconselhou o estabelecimento de metas de pesquisa excessivamente ambiciosas para evitar resultados tangíveis.
A correlação entre IA e talento de aprendizado de máquina em fundos de hedge e seus retornos foi discutida. Referindo-se a um trabalho de pesquisa da Georgia State University, observou-se que os fundos de hedge com IA de nível sênior ou júnior e habilidades de aprendizado de máquina podem ganhar aproximadamente 2,8% de alfa anual, tornando-se uma grande oportunidade de carreira para indivíduos capazes de gerar retornos extras. Os palestrantes destacaram as várias oportunidades de carreira disponíveis em investimentos alternativos que utilizam IA, como seleção de ações ou assistência a bancos na subscrição de cartões de crédito e hipotecas. Eles mencionaram programas como o CAIA Charter e o Financial Data Professional, que fornecem treinamento em IA e técnicas de aprendizado de máquina, bem como ética de dados para mercados financeiros, e incentivaram os alunos a buscar cargos de ciência de dados que se abrem no setor.
A professora Christina Alvanoudi-Schorn enfatizou a importância de entender o conjunto de dados e os dados de sentimento, bem como interpretar os resultados dos algoritmos de aprendizado de máquina ao seguir carreiras financeiras. Ela observou que a ciência de dados não se limita a finanças, mas pode ser encontrada em quase todas as empresas. No entanto, ela destacou a abundância de vagas abertas em finanças, especialmente no que diz respeito à análise de sentimentos e dados alternativos. Para os interessados em negociação algorítmica com conhecimento de Python e habilidades de previsão, ela mencionou a disponibilidade de livros para ajudá-los a começar. O curso que ela discutiu incluiu nove palestras básicas, três das quais cobriram dados alternativos e 12 palestras de casos de uso apresentadas por profissionais do setor.
Os palestrantes abordaram a questão de saber se AFL ou Python é melhor para negociação. AFL, que significa Amy Broker Formula Language, foi desenvolvido por um ex-jornalista e oferece uma linguagem para implementação rápida de análises técnicas. Embora reconhecendo a utilidade do AFL, eles recomendaram o Python para um nível mais profundo de análise e implementação de estratégia. Eles também enfatizaram a importância de usar uma variedade de ferramentas e técnicas para fazer negócios informados e gerenciar riscos. Embora nenhuma bala de prata garanta o sucesso comercial, mesmo pequenas melhorias na probabilidade podem levar a lucros significativos.
O professor e seus colegas discutiram a importância de usar dados de mercado e dados de sentimento na construção de modelos de negociação. Os dados de mercado refletem a realidade das carteiras de comércio ou investimento, enquanto os dados de sentimento coletados de fontes como microblogs e pesquisas do Google fornecem informações adicionais para prever os movimentos do mercado. Eles sugeriram o uso de modelos quantitativos ou modelos de aprendizado de máquina de IA para fazer previsões, mas enfatizaram a importância de conjuntos ou sistemas de votação para chegar a um consenso. Os palestrantes expressaram entusiasmo em trabalhar em projetos de análise de sentimentos e fornecer educação sobre o assunto por meio de webinars. Eles incentivaram os participantes a enviar perguntas por e-mail para respostas futuras.
No final do webinar, os participantes obtiveram informações valiosas sobre análise de sentimentos, dados alternativos, oportunidades de carreira e a interação entre IA, aprendizado de máquina e finanças. O conhecimento e as experiências dos palestrantes forneceram uma visão abrangente do campo, deixando o público com uma compreensão mais profunda de como a análise de sentimentos e dados alternativos podem moldar a tomada de decisões no setor financeiro.