Negociação quantitativa - página 26
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Negociação algorítmica em mercados de commodities
Negociação algorítmica em mercados de commodities
Sunil Lani, vice-presidente adjunto da NCDEX (National Commodity and Derivatives Exchange), aproveita a oportunidade para mergulhar no mundo da negociação algorítmica nos mercados de commodities, com foco específico em commodities agrícolas. A NCDEX, sendo a maior bolsa agrícola da Índia, oferece uma gama diversificada de aproximadamente 20 commodities para negociação.
Lani começa apresentando os três estilos populares de negociação comumente empregados nos mercados de commodities: hedge, arbitragem e negociação direcional. Ele destaca o hedge como uma estratégia de investimento usada para mitigar o risco associado a um investimento primário. No contexto do NCDEX, os agricultores geralmente protegem seus ativos agrícolas subjacentes para minimizar a exposição ao risco.
Seguindo em frente, o palestrante muda a discussão para dois tipos de estratégias de negociação predominantes nos mercados de commodities: hedge e arbitragem. Lani enfatiza a importância de ativos subjacentes altamente correlacionados em estratégias de hedge. Para negociação de arbitragem, ele investiga duas abordagens específicas: spread de calendário e negociação de pares, observando que esta última compartilha semelhanças com estratégias de hedge. Lani enfatiza a importância de selecionar commodities altamente correlacionadas e cointegradas para negociação de pares, sugerindo a aplicação do teste T Fuller para garantir a validade das correlações.
Além disso, Lani fornece uma visão geral dos vários estágios envolvidos na negociação algorítmica. Ele explica que o processo começa com a identificação e filtragem de scripts ou instrumentos apropriados para aplicar o conceito de negociação. Posteriormente, o modelo é visualizado, seguido de rigoroso backtesting e otimização de parâmetros ou do próprio modelo. As próximas etapas envolvem negociação em papel e, eventualmente, a transição para negociação ao vivo, onde o dinheiro real está em jogo.
Continuando sua discussão, Lani se concentra nas etapas iniciais da negociação algorítmica. Ele enfatiza a importância de debater ideias de negociação e finalizar uma lógica de negociação que se alinhe com os objetivos do trader. As principais considerações incluem determinar a frequência das negociações, selecionar o segmento apropriado para negociação e estabelecer os períodos de backtesting. Para ilustrar os desafios de entender os dados para estratégias comerciais, o palestrante apresenta dados sobre a Produção Interna Bruta (PIB) da Índia em vários setores. Ele converte os dados em representações gráficas, facilitando um melhor entendimento e sugere examinar as correlações com movimentos de preços. Além disso, Lani apresenta representações visuais de dados agrícolas históricos, enfatizando a importância de analisar dados de múltiplas perspectivas.
O palestrante passa a discutir os recursos necessários para negociação algorítmica nos mercados de commodities. Ele categoriza as estratégias de negociação em duas áreas principais: arbitragem e impulso. Técnicas como negociação de pares, análise de correlação, médias móveis e distribuição de probabilidade são comumente empregadas. A infraestrutura é um aspecto crucial da negociação algorítmica, incluindo conectividade a um corretor por meio de uma API e hospedagem do algoritmo na nuvem ou no local. Lani também destaca a importância da visualização de dados e indicadores técnicos, que podem ser realizados por meio de ferramentas como Excel, Tableau, Power BI e TradingView.
Lani explora ainda mais várias ferramentas e plataformas adequadas para negociação algorítmica em mercados de commodities. Ele menciona que não programadores ou semiprogramadores geralmente optam por plataformas como Metatrader e Interactive Brokers. Para fins de programação pura, Python surge como a linguagem líder, com plataformas de negociação algorítmica baseadas em Python, como Quantopian, Blueshift, QuanTX e Zerodha ganhando popularidade. Além disso, o palestrante destaca bibliotecas essenciais para processamento de dados e backtesting, incluindo Pandas, Numpy, Beautifulsoup, Backtrader, bem como bibliotecas de análise de sentimento como Stream Python, Feedparser, Peopie e NLP.
No segmento seguinte, Lani explica o processo de geração de uma ideia comercial e desenho de um modelo usando commodities agrícolas como exemplo. Dado que as commodities agrícolas tendem a ser menos voláteis do que as ações ou Forex, ele propõe a aplicação de uma estratégia de reversão à média usando Bollinger Bands como um indicador, especificamente definido em dois desvios padrão da faixa de preço médio. Os critérios de filtragem para selecionar uma commodity líquida envolvem a escolha de uma com volume de pelo menos 1080, e Lani recomenda negociar Jana no NCDX. Para visualizar o modelo, Lani sugere o uso do Investing.com para desenhar as Bandas de Bollinger, com diferentes níveis indicando os pontos de compra e venda.
Mudando o foco para backtesting, Lani enfatiza sua importância na verificação da lógica de um modelo algorítmico de negociação usando dados históricos. Esta etapa é crucial para evitar possíveis perdas quando o modelo é implantado em um ambiente ativo. Lani explica as etapas envolvidas no backtesting, que incluem baixar dados de um portal aberto, importar bibliotecas relevantes, escrever funções de suporte, gerar sinais de compra e venda, visualizar a saída e avaliar o retorno gerado pela estratégia. Ele também sugere considerar parâmetros como retornos, rebaixamento máximo, lucro máximo e stop-loss durante o processo de backtesting. Lani aconselha o uso de funções pessoais de backtesting em vez de depender apenas de bibliotecas obtidas de plataformas como o Github.
O palestrante explica os vários parâmetros que uma função usa para gerar sinais de compra e venda com base em quadros de dados, tipos de estratégia, critérios de entrada e saída e feed posicional. Os traders podem configurar o preço de abertura ou fechamento para seus cálculos, bem como definir stop-loss e porcentagens-alvo. Lani também discute uma função de relatório estatístico e outra função que cria níveis usando desvio padrão para um indicador escolhido. Por fim, a função principal invoca essas outras funções para retornar sinais de compra e venda com base na estratégia escolhida e gerar um resumo.
Avançando, Lani demonstra como gerar relatórios de backtesting de negociação usando a habilidade posicional prática de BV. A saída inclui um quadro de dados contendo todas as negociações, taxas de transação e bordas de deslizamento. A função de backtesting é invocada e os relatórios são gerados. Esses relatórios fornecem estatísticas e representações gráficas da saída, mostrando os retornos percentuais, detalhes da transação e retornos cumulativos durante um período de tempo especificado. Lani analisa o relatório e sugere definir um stop-loss em torno de -1,5 para evitar perdas superiores a -2% ou -3%. O lucro máximo obtido com os resultados do backtesting foi de 8%, indicando que o stop-loss pode ser definido em no máximo 8% ou 9%.
O palestrante então discute o processo de otimização de um algoritmo. Lani explica que uma abordagem de otimização envolve a criação de outro algoritmo que executa o algoritmo original várias vezes usando diferentes conjuntos de parâmetros. Para ilustrar isso, ele fornece um exemplo em que o período de retrospectiva para um período de reversão é otimizado. Ao criar uma lista de vários valores para o período de retrospectiva e utilizar uma função de combinação, uma lista abrangente de todos os conjuntos de parâmetros pode ser gerada. Lani enfatiza a importância de otimizar algoritmos para melhorar seu desempenho nos mercados de commodities.
Continuando a discussão sobre otimização, Lani explica o processo de usar três listas para avaliar cada par por meio do método do cotovelo com diferentes parâmetros para backtesting. Os resultados do backtesting são armazenados em um quadro de dados chamado otimizador DF, permitindo a identificação da combinação que produz o máximo retorno. As variáveis otimizadas são então armazenadas na função otimizada. Lani adverte contra o superajuste dos dados durante o processo de otimização e destaca a importância de executar os mesmos parâmetros no próximo período para garantir sua precisão. Por fim, o palestrante baixa o relatório para examinar os resultados.
Lani passa a apresentar o código utilizado para otimizar os parâmetros de negociação e compartilha as estatísticas resultantes, incluindo retornos, retornos médios, rebaixamento máximo e taxa de perdas e ganhos. Os parâmetros otimizados resultaram em um retorno de 22,8%, uma melhora significativa em relação aos 9% obtidos com a combinação de parâmetros anterior. Lani ressalta a importância da negociação em papel para testar algoritmos sem arriscar dinheiro real e enfatiza a necessidade de diversificação, gerenciamento de portfólio e gerenciamento de risco ao fazer a transição para negociação ao vivo. Ele conclui observando as semelhanças entre o processo de desenvolvimento de negociação algorítmica e o ciclo de vida de desenvolvimento de produtos de software, enfatizando a importância de executar todas as etapas diligentemente para garantir o sucesso do projeto.
Prever tendências nos mercados de ações usando programação de IA e Python
Prever tendências nos mercados de ações usando programação de IA e Python
Esta sessão de webinar oferece um tutorial de aprendizado prático focado na previsão de tendências usando IA no mercado de ações. Os participantes se envolverão ativamente na criação de um modelo de árvore de classificação usando um Jupyter Notebook. O objetivo principal é desenvolver uma árvore de classificação que possa servir como uma ferramenta para estabelecer regras de negociação com base nos retornos futuros positivos ou negativos antecipados.
A utilização de um modelo de árvore de decisão na negociação é uma técnica essencial de aprendizado de máquina que fornece uma experiência de aprendizado imersiva e interativa. Durante a sessão, os participantes terão a oportunidade de trabalhar diretamente em um notebook Python ao lado de um instrutor.
O webinar visa cobrir as seguintes áreas principais:
A sessão gravada investiga como o modelo de árvore de decisão pode ser aproveitado na negociação para extrair regras de negociação valiosas. Essas regras servem como base para a tomada de decisões informadas sobre quando comprar ou vender títulos.
Ao longo do vídeo, os participantes irão adquirir conhecimentos sobre:
Para se beneficiar totalmente deste webinar, os participantes devem possuir:
Em relação às variáveis, as variáveis preditoras neste contexto referem-se aos indicadores técnicos empregados para prever as tendências do mercado. Por outro lado, a variável alvo significa a tendência esperada para o dia seguinte, especificamente se será positiva ou negativa.
Estratégias de gerenciamento de portfólio quantitativo Por Prodipta Ghosh - 23 de julho de 2019
Estratégias de gerenciamento de portfólio quantitativo Por Prodipta Ghosh - 23 de julho de 2019
Prodipta Ghosh, vice-presidente de Quantitative Portfolio Management, enfatiza que não existe uma estratégia única para negociação de ações devido à presença de incertezas nos mercados financeiros, à natureza dinâmica do mercado ao longo do tempo e aos objetivos variados e o apetite de risco dos indivíduos. Ele destaca que mesmo com uma visão ou modelo de mundo perfeito, seria impossível responder às questões dos traders, pois cada pessoa opera dentro de um contexto único. Portanto, não existe estratégia perfeita para ninguém no mundo.
Durante sua apresentação, Prodipta Ghosh investiga quatro estratégias quantitativas de gerenciamento de portfólio. Essas estratégias incluem a utilização de Bandas de Bollinger, empregando uma estratégia simples de cruzamento de média móvel, analisando o padrão de velas doji e incorporando o Índice de Força Relativa (RSI). Embora um alto índice de Sharpe possa teoricamente sugerir a melhor estratégia, o desempenho passado nem sempre garante resultados futuros. Portanto, é crucial construir um portfólio que englobe diversas estratégias e ativos para mitigar riscos e evitar perdas significativas. Ghosh demonstra os benefícios de alocar capital igualmente para todas as quatro estratégias, mostrando como um portfólio diversificado pode resistir à volatilidade do mercado e evitar perdas substanciais.
Prodipta Ghosh fornece uma explicação dos fundamentos da gestão de portfólio e a distingue do investimento em uma única ação. A gestão de portfólio envolve o desenvolvimento de uma estratégia para múltiplas estratégias ou ativos, levando em consideração riscos, incertezas, passagem do tempo e contextos específicos. O valor de uma estratégia é derivado dos retornos subjacentes multiplicados pelas posições, enquanto o valor do portfólio é determinado pelo fluxo ponderado de retornos subjacentes. Para otimizar o gerenciamento de portfólio, um problema matemático é resolvido definindo uma função U que depende do valor P do portfólio e encontrando os pesos W que maximizam U. Diferentes estratégias de otimização, como otimização de média-variância, otimização de Kelly e penalidade de risco otimização, pode ser empregado com base em como U é definido e na abordagem de otimização.
O palestrante passa a discutir estratégias quantitativas de gerenciamento de portfólio e o papel dos problemas de otimização no processo. Ele explora as várias restrições que podem ser especificadas em um problema de otimização, como limitar o alcance de um portfólio e os tipos de portfólios que podem ser construídos, incluindo aqueles baseados em estratégias alfa, portfólios de fatores ou coleções de ações individuais. O objetivo é definir uma condição de maximização que resulte em uma carteira com valor máximo ou função do valor da carteira. Além disso, o palestrante aborda a questão de saber se um portfólio igualmente ponderado é razoável, o que depende de circunstâncias específicas e pode ser visto como um problema de otimização com penalidade no quadrado dos erros.
Prodipta Ghosh investiga o conceito de risco e utilidade na gestão de portfólio, destacando os desafios na estimativa de retornos e riscos esperados. Ele apresenta a teoria moderna do portfólio e a utilidade quadrática como abordagens para maximizar os retornos e minimizar os riscos. O palestrante emprega o exemplo do paradoxo de Saint Pittsburgh para ilustrar como a tomada de decisão humana pode se desviar das médias matemáticas.
A relação entre utilidade e risco é explicada por Prodipta Ghosh, que enfatiza sua importância na construção de um portfólio sólido. Ele demonstra o conceito de prêmio de risco, que quantifica a diferença entre o pagamento ou retorno esperado de um investimento arriscado e o valor que um indivíduo está disposto a aceitar por um determinado pagamento. Além disso, ele explica que uma função de utilidade é uma representação matemática da riqueza que informa quanto vale um dólar a mais, auxiliando na determinação de valores adequados para investir. Compreender a interação entre utilidade e risco permite que os investidores desenvolvam portfólios que encontrem um equilíbrio entre risco e retorno.
O palestrante discute a noção de aversão ao risco no investimento, o que sugere que os investidores preferem certos investimentos em detrimento daqueles com retornos flutuantes. A aversão ao risco serve como uma suposição comum na gestão quantitativa de carteiras, com o prêmio de risco representado pela letra grega Pi. Esse prêmio denota o valor que um investidor está disposto a pagar para aceitar um retorno flutuante de média zero. O palestrante então explica a função de utilidade quadrática e como ela leva à otimização da média e variância de um portfólio. Construir uma carteira com base na Teoria Moderna da Carteira envolve encontrar um equilíbrio entre a média e a variância da carteira.
Prodipta Ghosh passa a explicar o processo de otimização da utilidade esperada do portfólio, encontrando um equilíbrio entre a média e a variância. Ele utiliza o Excel para simular retornos de diferentes ativos e calcula a matriz de covariância, que é então utilizada para determinar retornos, variância e risco do portfólio com base em diferentes ponderações. Variando os pesos e calculando o retorno e a variância do portfólio para todos os cenários possíveis, um problema de otimização pode ser resolvido. O gráfico resultante mostra o índice de Sharpe, que representa a relação entre retorno e risco, para cada conjunto de pesos.
O conceito de fronteiras eficientes na teoria moderna de portfólio é então introduzido por Prodipta Ghosh. Ele descreve a fronteira eficiente como a faixa em que uma carteira deve estar a fim de obter retornos máximos com base em uma determinada tolerância ao risco. Ele explica ainda que a adição de um ativo de baixo risco, como um ativo sem risco, acrescenta uma dimensão interessante ao conceito. O maior índice de Sharpe é identificado a partir da carteira tangente, que é a carteira formada pela combinação do ativo livre de risco com a fronteira eficiente. A linha que liga o zero à carteira tangente é chamada de linha de mercado e apresenta a escolha entre investir na carteira de mercado ou optar por um ativo livre de risco na hora de definir a alocação.
A Prodipta Ghosh investiga o Modelo de Precificação de Ativos de Capital (CAPM), que muda a perspectiva do risco em finanças, medindo-o como uma contribuição para o portfólio de mercado, em vez de um risco autônomo. O CAPM captura a taxa de retorno exigida para um ativo arriscado, calculada como a taxa livre de risco mais uma contribuição para a carteira de mercado em termos de risco multiplicada pela diferença entre o retorno de mercado e o retorno livre de risco. Este conceito fornece uma base teórica para o investimento em valor. Por meio de vários modelos, como fluxo de caixa descontado e modelos de compressão, os investidores podem estimar um preço justo usando o CAPM e capitalizar com uma melhor compreensão do risco idiossincrático.
O palestrante discute várias estratégias de gerenciamento de portfólio, com foco específico no investimento em fatores. O investimento em fatores envolve a consideração de vários fatores de risco, além do risco de mercado, ao construir um portfólio. Cada fator carrega um prêmio associado a ele, levando a diferentes estilos de investimento, incluindo alocação de fator, tempo de fator ou retorno ao investimento em valor e seleção de ações. O investimento em fatores ajuda a explicar o risco idiossincrático e fornece uma nova interpretação de alfa e beta, onde alfa e beta se tornam o alfa total se o delta F na equação for invariante no tempo e positivo.
Prodipta Ghosh destaca as principais diferenças entre investimento em valor e investimento em fator e considera qual abordagem faz mais sentido para os comerciantes de varejo. Ele observa que o investimento em valor requer extensa pesquisa em empresas individuais e muitas vezes envolve concentração em risco idiossincrático, que pode não ser adequado para comerciantes de varejo de pequena escala. Por outro lado, o investimento em fatores envolve pesquisar os fatores de risco do mercado e aproveitá-los sistematicamente para alocar investimentos com base nos retornos esperados. O palestrante aborda brevemente as distinções entre pesquisa discricionária e quantitativa, afirmando que a gestão quantitativa pode oferecer mais oportunidades de desempenho superior se utilizada corretamente.
O palestrante compara investidores em valor e estrategistas quantitativos, observando que, embora os investidores em valor tenham uma menor probabilidade de sucesso, eles têm o potencial de gerar retornos substanciais. Os estrategistas quânticos, por outro lado, têm maior probabilidade de sucesso, mas geram retornos relativamente mais baixos, porém consistentes. A lei fundamental do investimento descreve o índice de informação como o índice de superdesempenho dividido pelo risco da carteira, igualando-o ao coeficiente de informação ou nível de habilidade multiplicado pela raiz quadrada de n, onde n representa o número de apostas independentes que podem ser feitas. Os investidores quantitativos podem ter um número maior de n, permitindo-lhes otimizar uma carteira de fatores. Ghosh também elabora outros métodos de otimização, como otimizações KD ou otimizações de paridade de risco, que visam maximizar a riqueza terminal em vários períodos, acumulando riqueza.
Prodipta Ghosh passa a discutir a estratégia de portfólio da Kelly, enfatizando seu domínio no longo prazo devido ao seu foco na maximização da riqueza final. No entanto, ele adverte que a estratégia de Kelly também é a mais agressiva em termos de risco e pode não ser adequada para aposentados ou indivíduos que não podem arcar com riscos de curto prazo. Ele explica ainda a estratégia de paridade de risco, que visa equalizar as contribuições de risco individuais e garantir que a soma dos riscos de todos os ativos permaneça equilibrada. Embora não haja justificativa teórica para essa abordagem, ela é considerada uma alocação de risco sensata. Ao decidir entre a estratégia de Kelly, paridade de risco e otimização de média-variância, deve-se considerar seu apetite de risco e a precisão de sua modelagem, que pode ser aprimorada por meio da modelagem de fatores. Em última análise, essas estratégias giram em torno do equilíbrio entre risco e retorno, com forte ênfase na medição e gerenciamento de risco de forma eficaz.
Prodipta Ghosh passa a discutir o tema das estratégias alfa e como combiná-las para criar um portfólio completo. Embora as otimizações de média-variância possam ser empregadas para estratégias alfa, elas encontram um problema em que toda a alocação no portfólio vai para uma única e melhor estratégia com base apenas em dados históricos. Para lidar com essa preocupação, Ghosh introduz o conceito de estratégias dentro da amostra, em que todas as estratégias recebem um voto igual. Outra abordagem é o portfólio de mudança de arrependimento, que emprega técnicas de análise de mudança como modelos ocultos de Markov ou análise de ponto de mudança para alocar capital entre diferentes estratégias alfa. Uma técnica notável é a abordagem sem arrependimento, que aborda o problema de exploração versus exploração explorando sistematicamente cada estratégia alfa para identificar aquela com maior potencial antes de investir pesadamente nela.
Prodipta Ghosh destaca que existem vários recursos disponíveis para uma exploração mais aprofundada da otimização de portfólio, incluindo plataformas como Wikipedia e o curso lançado recentemente pela Contra sobre gerenciamento quantitativo de portfólio. Ele menciona várias oportunidades de aprendizado e crescimento no setor por meio dos programas da Contra, como o portal interativo de aprendizado individualizado e o Blue Shift, que oferece backtesting gratuito. Ghosh expressa sua gratidão ao público por sua participação e os encoraja a visitar o site da Contra para obter informações e recursos adicionais.
Negociação Algorítmica | É certo para você e como começar
Negociação Algorítmica | É certo para você e como começar
Senhoras e senhores, gostaria de apresentar Nathan, o cofundador da Elle Foam Advisory, que compartilhará informações valiosas sobre o fascinante mundo da negociação algorítmica. Nathan começa sua apresentação definindo negociação algorítmica e destacando sua importância no setor financeiro. Ele explica que a negociação algorítmica envolve o uso de algoritmos de computador para executar negociações automaticamente e desempenha um papel crucial nos mercados modernos.
Nathan passa a discutir a natureza evolutiva da negociação algorítmica e como sua definição pode variar com base na localização geográfica e nas estruturas regulatórias. Nos Estados Unidos, qualquer forma de negociação sistemática se enquadra na negociação algorítmica. No entanto, em outras regiões, é especificamente considerado negociação algorítmica quando algoritmos de computador determinam autonomamente os parâmetros da ordem. Esta distinção enfatiza as diversas abordagens e perspectivas dentro do campo.
O palestrante então lança luz sobre as tendências atuais da indústria em negociação algorítmica. Ele destaca a prevalência crescente de traders DIY (Do-It-Yourself) que utilizam estratégias algorítmicas. Além disso, Nathan apresenta dados que demonstram o crescimento significativo da participação de mercado da negociação algorítmica na Ásia, nos Estados Unidos e na Índia. Apesar desse crescimento, ele reconhece que a participação do varejo no comércio algorítmico continua relativamente baixa e promete explicar esse fenômeno nos próximos slides.
Seguindo em frente, Nathan explora o impacto da negociação algorítmica no mercado de trabalho. Ele explica como a automação está substituindo os operadores humanos, e as empresas agora procuram codificadores para desenvolver estratégias de negociação sofisticadas e aproveitar o poder das máquinas. O palestrante enfatiza quatro vantagens principais da negociação automática em relação à negociação humana: tempo de atividade, tempo de reação, escalabilidade e capacidade de aprender e melhorar. As máquinas podem monitorar continuamente os riscos, executar negociações prontamente, adaptar-se às mudanças do mercado com eficiência e aprender com suas experiências com mais eficiência do que os operadores humanos.
Abordando a baixa participação do varejo no comércio algorítmico, Nathan descreve vários motivos para essa discrepância. Em primeiro lugar, a negociação algorítmica requer uma combinação de conhecimento técnico, incluindo codificação e estatística, com uma sólida compreensão das finanças e da dinâmica do mercado. Em segundo lugar, o acesso a dados de mercado relevantes é crucial para backtesting e desenvolvimento de estratégias robustas. Por fim, a transição da negociação manual para negociação algorítmica pode ser desafiadora sem a orientação de profissionais experientes do mercado que possuam experiência prática no campo. Apesar desses obstáculos, Nathan destaca os benefícios inegáveis da negociação algorítmica, como escalabilidade, gerenciamento de risco eficaz e eliminação do erro humano, tornando-a uma opção atraente para os traders.
Nathan então apresenta ao público o curso EPAct oferecido pela Point Density. Ele discute a dificuldade de encontrar uma plataforma que forneça suporte abrangente para negociação algorítmica, abrangendo orientação de profissionais do mercado, conhecimento técnico e conteúdo atualizado. O curso EPAct visa preencher essa lacuna, oferecendo conteúdo rico criado por profissionais da indústria que é continuamente atualizado para refletir as últimas tendências. O curso também oferece suporte dedicado do corpo docente e adota uma abordagem orientada para o mercado, tornando-o um recurso ideal tanto para iniciantes que se aventuram na negociação algorítmica quanto para aqueles que desejam avançar em suas carreiras nesse campo.
Elaborando ainda mais o conteúdo do curso, Nathan descreve os módulos abordados no programa de negociação algorítmica. O curso começa com um módulo básico que estabelece uma base com estatística básica, teoria da probabilidade e aplicação de modelos financeiros. Em seguida, ele progride para cobrir os fundamentos do Python e estatísticas avançadas, incluindo modelos Gaussianos usados na compreensão de estratégias complexas. O curso também inclui sessões sobre construção de currículo, criação de uma mesa de negociação pessoal e realização de entrevistas simuladas para colocações em mais de 100 empresas parceiras. Ao longo do curso, o instrutor oferece assistência pessoal aos alunos, garantindo que quaisquer dúvidas ou dificuldades sejam prontamente esclarecidas. Além disso, ingressar no curso EPAct concede benefícios exclusivos, incluindo acesso a eventos e recursos da comunidade, que serão discutidos com mais detalhes nas próximas seções.
Continuando sua apresentação, Nathan mergulha nos detalhes de cada módulo dentro do curso de negociação algorítmica. O curso começa com o módulo de blocos de construção, estabelecendo as bases para a compreensão dos efeitos de equidade e estratégias futuras. Os alunos se envolvem em exercícios práticos para criar várias estratégias de negociação. O programa então se aprofunda na microestrutura e implementações do mercado, explorando as complexidades do backtesting de ideias em dados históricos usando diferentes APIs e corretores. O aprendizado de máquina também é introduzido como um campo emergente na negociação algorítmica. A importância da negociação e das operações frontais é enfatizada, com um módulo dedicado focado na configuração da infraestrutura de negociação algorítmica. O curso também abrange negociação de opções, otimização de portfólio e gerenciamento de risco. Por fim, os alunos realizam um projeto e, ao serem aprovados no exame, recebem um certificado verificado, validando sua experiência em negociação algorítmica.
Nathan então muda a atenção do público para o programa Algorithmic Trading oferecido pela QuantInsti. Ele destaca que, após a conclusão do programa, os participantes recebem um certificado de impacto verificado após concluir um curso abrangente de mais de 300 horas. O corpo docente inclui profissionais renomados do setor que são acessíveis e fornecem experiência prática em diferentes classes e funções de ativos. O curso abrange vários aspectos, desde a preparação do currículo até o acesso a APIs e redes de corretores para uma implementação perfeita. Além disso, a equipe QuantInsti auxilia os participantes com oportunidades de arrecadação de fundos, tornando-a uma escolha ideal para quem busca uma educação abrangente em negociação algorítmica.
Após a discussão de Nathan, Nadine sobe ao palco para esclarecer o público sobre os benefícios de fazer parte da comunidade EPAT. Ela enfatiza a orientação vitalícia disponível para os membros da comunidade, bem como a oportunidade de se conectar com colegas de mais de 165 países. Eventos e sessões exclusivas, acesso gratuito e subsidiado a corretores e acesso a ferramentas de backtesting como o BlueShift estão entre os privilégios da comunidade. Além disso, o EPAT adiciona uma dimensão quantitativa fundamental ao conjunto de habilidades existente de um indivíduo, aprimorando seu perfil profissional. Notavelmente, o programa EPAT é reconhecido pelo esquema de treinamento financeiro, e os profissionais que trabalham em Cingapura podem se beneficiar de um reembolso de 2.000 dólares cingapurianos.
Concluindo a apresentação, Ben Magnano compartilha sua jornada pessoal na negociação algorítmica. Ele relata suas primeiras lutas com o day trading em 2005 até encontrar a QuantInsti, onde recebeu treinamento rigoroso em fundamentos quantitativos e algorítmicos de trading. Ben destaca a importância de aprender Python e ser capaz de escrever seus próprios programas, eventualmente ganhando seu certificado como comerciante quantitativo. Essa conquista abriu portas para ele, levando a uma oportunidade como consultor de pesquisa na WorldQuant, onde ele continua a refinar suas habilidades de codificação e se manter atualizado com as últimas tendências do setor, como inteligência artificial.
Nos momentos finais do vídeo, o palestrante reconhece o tremendo crescimento da negociação algorítmica e como ela é cada vez mais preferida pelos traders que buscam minimizar a necessidade de monitoramento constante. O palestrante expressa gratidão pela análise excepcional fornecida pelos apresentadores, reconhecendo os valiosos insights compartilhados ao longo da apresentação. No final do vídeo, o palestrante resume o programa ePAD, projetado para equipar os participantes com habilidades prontas para o setor no domínio quantitativo e FinTech, garantindo que estejam bem preparados para prosperar no campo da negociação algorítmica.
Modelos de risco para negociação de Quant por Zura Kakushadze - 16 de maio de 2019
Modelos de risco para negociação de Quant por Zura Kakushadze - 16 de maio de 2019
Zura Kakushadze, em sua discussão, enfoca os desafios associados ao cálculo do inverso da matriz de covariância para otimizar portfólios de 2.000 ações dos EUA. Ele destaca que quando o número de observações na série temporal dos retornos é menor que o número de ações da carteira, a matriz de covariância amostral torna-se singular e não pode ser invertida. Mesmo se fosse não singular, os elementos fora da diagonal que representam as correlações seriam altamente instáveis fora da amostra, a menos que houvesse um número significativamente maior de observações em comparação com os estoques, o que normalmente não é o caso em aplicações da vida real.
Kakushadze explica que os modelos de risco para estratégias de negociação quantitativa diferem dos modelos de risco tradicionais devido a períodos de retenção mais curtos e alfas efêmeros. Longos períodos de retrospectiva não são desejáveis para essas estratégias, e métodos alternativos para calcular a matriz de covariância são necessários. Uma abordagem comum é usar um modelo de fator que decompõe o risco em risco de fator e risco específico. A vantagem do modelo de fator é que ele representa a grande matriz de covariância por uma matriz de covariância de fator muito menor, tornando-o computacionalmente eficiente. No entanto, Kakushadze aponta que ainda existem detalhes intrincados que precisam ser abordados no modelo de fator.
O palestrante discute ainda os desafios associados ao cálculo da volatilidade para cada ação e sugere focar na matriz de correlação de amostra em vez da matriz de covariância de amostra. A matriz de correlação de amostra é preferida devido a questões como singularidade, instabilidade e outras questões associadas à matriz de covariância. Kakushadze propõe fatorar variâncias distorcidas e usar um modelo de fator para a matriz de correlação em vez da matriz de covariância. Surge a questão de determinar os fatores de risco, e duas possibilidades são sugeridas: usar componentes principais da matriz de correlação da amostra ou empregar fatores de estilo, como tamanho, momento e volatilidade.
Diferentes tipos de fatores de risco adequados para negociação quantitativa são explorados, incluindo fatores de estilo e classificações da indústria. O palestrante destaca a importância de usar fatores de horizonte curto que são relevantes para a negociação e excluir fatores de horizonte mais longo. O risco de neutralizar inadvertidamente os fatores alfa desejáveis no modelo de risco também é discutido, enfatizando a necessidade de seleção cuidadosa e ponderação dos fatores de risco.
Kakushadze explica que modelos de risco padronizados adquiridos de fornecedores são incapazes de remover fatores de risco indesejáveis ou cobrir todas as direções relevantes do espaço de risco de um trader. Portanto, o palestrante sugere a construção de um modelo de risco personalizado do zero. Uma abordagem é usar modelos estatísticos de risco, que envolvem obter uma série temporal de retornos com um período de retrospectiva limitado e criar carregamentos de fatores com base nos principais componentes da matriz de correlação de amostra.
O conceito de classificação efetiva é introduzido como uma forma de determinar o número de componentes principais a serem usados como fatores de risco. A classificação efetiva mede a dimensionalidade efetiva de uma matriz e pode ser calculada usando a entropia espectral. No entanto, os modelos estatísticos de risco têm limitações quanto ao número de fatores de risco, pois são limitados pelo número de observações, resultando em uma cobertura limitada do espaço de risco. A instabilidade de componentes principais mais altos fora da amostra também é uma preocupação.
A instabilidade de correlações aos pares fora da amostra e elementos fora da diagonal na matriz de correlação é discutida. Kakushadze explica que os componentes principais mais altos calculados a partir de uma matriz de correlação instável são freqüentemente atualizados e instáveis, enquanto o primeiro componente principal tende a ser relativamente estável. O palestrante também se aprofunda na definição de fatores de estilo adequados para estratégias de holding mais curtas e sugere a eliminação de correlações estatisticamente insignificantes, como ações em circulação, de estratégias de negociação intradiárias.
Quatro fatores comuns usados em modelos de negociação quant de horizonte curto são discutidos: direção (momentum), volatilidade, liquidez e preço. Kakushadze explica como cada fator é definido e como os retornos dos fatores podem ser calculados usando regressão transversal. O cálculo do índice de Sharpe anualizado para cada retorno de fator é enfatizado na determinação de sua relevância estatística e adequação para estratégias de negociação.
O palestrante passa a testar e verificar as cargas fatoriais e a eficácia dos fatores de estilo na modelagem de risco. O backtesting em negociações intradiárias ou negociações alfa mais curtas em resíduos após a fatoração de retornos históricos usando as cargas fatoriais é sugerido como uma forma de testar as cargas fatoriais. O valor de grandes setores em comparação com fatores de estilo é destacado, mesmo no nível menos granular. A construção de modelos de risco com base em setores ou subsetores usando classificações fundamentais do setor é recomendada, pois cobrem uma parte maior do espaço de risco. A estabilidade do primeiro componente principal fora da amostra afeta a eficácia desses modelos de risco.
A construção de uma matriz de cargas fatoriais para um grande número de sub-indústrias é discutida, e a classificação hierárquica da indústria é proposta como solução. Essa abordagem envolve modelar subindústrias primeiro e, em seguida, usar o próximo nível granular de indústrias para modelar os fatores de risco, continuando até que o problema seja reduzido a uma matriz menor que possa ser calculada adequadamente.
O processo de redução de problemas passo a passo para calcular modelos de risco para negociação quant é explicado. Calculando inicialmente uma matriz de cargas fatoriais de tamanho menor, como 10 por 10, para a matriz de covariância da amostra, Kakushadze constrói um modelo de um fator para o fator restante, que é o mercado. Isso reduz o problema de uma matriz grande para uma menor. A inclusão de fatores de estilo nesta construção é sugerida, mas sua contribuição pode ser limitada em comparação com um número maior de fatores de risco de vários setores. Fatores de estilo podem não ser proxies ideais para modelar correlações entre ações.
A importância de incluir uma interceptação no processo de normalização dos fatores de estilo é explicada. O palestrante esclarece que o logaritmo do preço, normalmente utilizado como fator de estilo, é na verdade o logaritmo do preço dividido por um fator de normalização. O fator de normalização é empírico e pode ser personalizado com base na preferência do trader. Enquanto os fatores baseados na indústria tendem a ser proxies confiáveis para modelar correlações, as combinações bilineares de fatores de estilo são consideradas proxies ruins. Portanto, os comerciantes são aconselhados a se concentrar em fatores baseados na indústria e personalizar seus modelos de acordo com seu estilo de negociação e alfas comerciais quantitativos.
O palestrante apresenta o conceito de heterose, que combina ideias poderosas, como modelos de fatores, classificações da indústria e componentes principais em uma construção que pode ser altamente eficaz na modelagem de risco. Técnicas de agrupamento também são discutidas como uma forma de construir fatores de risco usando esquemas de agrupamento de vários níveis que podem substituir classificações fundamentais da indústria. No entanto, algoritmos de agrupamento não determinísticos podem produzir agrupamentos diferentes a cada vez que são executados, levando a ruídos no sistema. Para reduzir o ruído, um grande número de agrupamentos pode ser calculado ou outras técnicas como redução de dimensionalidade ou análise de componentes principais podem ser empregadas.
Diferentes abordagens para agrupamento em modelos de risco de negociação quant são exploradas. O palestrante explica que, embora o agrupamento k-means possa ser não determinístico, alternativas determinísticas, como o agrupamento hierárquico, podem ser subjetivas e mais lentas. O palestrante sugere o uso dos próprios modelos de risco para agregação, em vez de depender apenas do agrupamento. No caso do k-means, a natureza não determinística decorre da inicialização dos centros do cluster, mas nem sempre é necessário encontrar o mínimo global. Para melhorar a abordagem ingênua de usar retornos históricos, é proposta a normalização dos retornos contra as volatilidades históricas.
A normalização de cluster e o cluster multinível são discutidos para negociação de quant. Recomenda-se que o clustering seja feito dividindo os retornos por variância em vez de normalizar os retornos com dois desvios padrão para otimizar portfólios e melhorar o desempenho. Duas abordagens para agrupamento multinível são apresentadas: bottom-up, onde o nível mais granular é criado primeiro, seguido por agrupamentos de clusters sucessivamente, e top-down, onde o nível menos granular é criado primeiro, seguido por agrupamento de tickers sucessivamente. Algoritmos não determinísticos, como algoritmos hierárquicos, não são vantajosos em termos de desempenho em comparação com algoritmos determinísticos, e o palestrante sugere o uso de técnicas de agrupamento e agregação.
O palestrante aborda a questão de determinar o número de clusters em modelos de risco baseados em clustering. Métodos tradicionais, como o método do cotovelo ou análise de silhueta, são mencionados, mas nem sempre fornecem resultados confiáveis. Em vez disso, o palestrante sugere o uso da análise de estabilidade, que envolve a criação de várias soluções de agrupamento e a medição da estabilidade dos agrupamentos resultantes. A estabilidade pode ser avaliada usando técnicas como estabilidade de par de clusters ou estabilidade de bootstrap.
Kakushadze enfatiza a importância da estabilidade em modelos de risco baseados em clustering, pois clusters instáveis podem levar a estimativas de risco não confiáveis. Ele sugere que clusters estáveis devem ser usados para modelagem de risco, enquanto clusters instáveis devem ser descartados ou combinados com outros clusters para melhorar a estabilidade. O palestrante também menciona o uso de técnicas de aprendizado de máquina, como agrupamento hierárquico usando algoritmos de aprendizado de máquina, como uma alternativa aos métodos tradicionais de agrupamento.
A discussão passa então para a construção de modelos de risco com base nos clusters selecionados. O palestrante propõe usar a matriz de correlação amostral dentro de cada cluster para estimar as cargas fatoriais. Ao decompor a matriz de correlação amostral de cada cluster em seus autovalores e autovetores, as cargas fatoriais podem ser obtidas. A matriz de cargas fatoriais para todo o portfólio pode então ser construída combinando as cargas fatoriais de cada cluster.
O palestrante destaca a importância de normalizar adequadamente as cargas fatoriais para garantir que elas representem contribuições de risco. Ele sugere usar o inverso dos autovalores como pesos para as cargas fatoriais para alcançar a paridade de risco. Isso garante que cada ação contribua igualmente para o risco geral do portfólio. O modelo de risco pode ser aprimorado ainda mais com a inclusão de fatores adicionais, como fatores de estilo ou fatores baseados na indústria.
Zura Kakushadze discute os desafios e abordagens na construção de modelos de risco para estratégias de negociação quantitativas. Ele enfatiza a importância de abordar questões como singularidade e instabilidade na matriz de covariância, bem como selecionar fatores de risco apropriados e técnicas de agrupamento. Ao combinar modelos de fatores, classificações da indústria e agrupamento, os traders podem criar modelos de risco personalizados que capturam com eficácia as características de risco de seus portfólios.
Forex Trading para Iniciantes | Negociação algorítmica nos mercados de câmbio por Dr. Alexis Stenfors
Forex Trading para Iniciantes | Negociação algorítmica nos mercados de câmbio por Dr. Alexis Stenfors
Dr. Alexis Stenfors investiga uma análise abrangente do mercado de câmbio (FX), com foco particular na liquidez e seu significado. Ele começa enfatizando o imenso tamanho do mercado de câmbio e sua escala comparativa em relação ao mercado de ações global. Apesar de possíveis crises ou desastres naturais, a liquidez no mercado de câmbio tende a permanecer robusta.
Dr. Stenfors lança luz sobre a natureza competitiva do mercado FX profissional, observando seu escopo internacional. A negociação de um único par de moedas neste mercado não é possível sem a negociação simultânea de outro par de moedas. Essa característica distingue o mercado de câmbio do mercado de ações, onde a compra de ações é mais comum e direta. Além disso, os bancos centrais podem intervir no mercado de câmbio influenciando o valor de uma moeda por meio de ações como imprimir dinheiro ou intervenção direta, enquanto tais intervenções são menos comuns no mercado de ações. Além disso, o mercado FX opera sem regulamentações, disjuntores e transparência, dificultando o acesso a dados confiáveis para fins de pesquisa.
O núcleo da liquidez no mercado de câmbio é explicado pelo Dr. Stenfors, que destaca a importância das relações e convenções entre os bancos. Ao contrário dos mercados tradicionais de ações e ações, os formadores de mercado no mercado de câmbio não podem cotar preços ou fornecer liquidez, a menos que saibam que outra parte está pronta para retribuir. No mercado de swap FX, os spreads de compra e venda dos concorrentes tendem a se agrupar em torno de dígitos específicos e, intrigantemente, os concorrentes geralmente citam exatamente os mesmos spreads em vez de oferecer spreads variados.
As convenções de mercado na indústria de negociação forex são discutidas pelo Dr. Stenfors, com foco em convenções baseadas em preço e volume. Essas convenções ditam o comportamento comercial apropriado e facilitam relacionamentos fortes entre bancos e clientes. Pesquisas indicam que apenas uma pequena porcentagem de comerciantes segue as convenções principalmente para fins lucrativos, enquanto a maioria as percebe como um meio de promover relacionamentos e manter uma imagem positiva do mercado. A ascensão da negociação algorítmica trouxe mudanças nessas convenções, com a negociação algorítmica respondendo por mais de 70% das negociações em plataformas como a EBS.
As implicações da negociação algorítmica para o mercado forex são debatidas pelo Dr. Stenfors. Os defensores argumentam que a negociação de alta frequência pode aumentar a eficiência do mercado, reduzir os custos de transação e melhorar a liquidez. No entanto, os céticos afirmam que os algoritmos são inadequados para aderir a convenções que foram originalmente projetadas para relacionamentos humanos. Os comerciantes que usam plataformas eletrônicas podem enfrentar desafios quando o mercado se move rapidamente enquanto tentam executar negociações. A liquidez é agora percebida como complexa e difícil de determinar. Apesar dos diferentes pontos de vista sobre algoritmos, ambos os lados concordam que a liquidez FX está passando por mudanças que requerem um exame mais detalhado. Dr. Stenfors apresenta dados de uma plataforma de negociação indicando uma divisão igual entre negociação humana e algorítmica em 2010.
Examinando o volume e a liquidez do mercado forex, o Dr. Stenfors se concentra no par de moedas euro-dólar como exemplo. Ele revela que, ao longo de três dias de negociação, o valor total de ordens limitadas para o euro-dólar foi de 1,8 trilhão, com um spread estreito de apenas 0,08%. Isso indica um mercado altamente líquido com spreads apertados. No entanto, menos de um por cento de todas as ordens limitadas realmente resultaram em transações, e o tempo de vida médio das ordens limitadas foi de apenas 2,5 segundos. Essas descobertas sugerem que, embora o mercado possa parecer líquido, sua verdadeira liquidez pode ser menos significativa do que parece. O Dr. Stenfors questiona se a liquidez pode ser acessada rapidamente e realiza um teste para determinar se o mercado reage prontamente a tentativas de negociação.
O Dr. Stenfors compartilha sua pesquisa sobre o impacto dos envios de ordens limitadas sobre a liquidez no mercado FX. Analisando 1,4 milhão de envios de pedidos com limite, ele descobre que um novo pedido com limite imediatamente adiciona liquidez ao outro lado do livro de pedidos, beneficiando os operadores de alta frequência. No entanto, a liquidez desaparece em 0,1 segundo, sugerindo que a negociação algorítmica contribui apenas para a liquidez de curto prazo. O Dr. Stenfors destaca uma mudança significativa na disposição de apoiar a liquidez no mercado de câmbio na última década, ressaltando a importância de considerar vários aspectos da liquidez, como liquidez baseada em preço, liquidez baseada em volume, liquidez baseada na comunidade e liquidez baseada em velocidade ao analisar o mercado.
O conceito de diferentes tipos de ordens na negociação forex e suas implicações éticas é explicado pelo Dr. Stenfors. Ele elucida que as ordens divididas são empregadas para dividir grandes ordens em menores para evitar que outros comerciantes cancelem suas ordens e para ocultar ordens ricas em informações. No entanto, as ordens de colher, que criam uma falsa impressão do estado do mercado, são normalmente ilegais na maioria dos mercados. Por outro lado, as ordens de ping, destinadas a extrair informações ocultas do mercado, são menos controversas, mas sujeitas a interpretações. O Dr. Stenfors também apresenta sua definição conservadora de pedidos divididos, revelando que eles representam 15-20% dos pedidos de euro, dólar e dólar, entre os cinco pares de moedas examinados.
O Dr. Stenfors investiga o uso de ordens divididas e sua agressividade no mercado FX. Ao contrário da crença popular, grandes pedidos geralmente exibem alta agressividade, e os pedidos divididos servem não apenas para mascarar quantias maiores, mas também para permitir que os comerciantes algorítmicos enviem pedidos mais agressivos. No entanto, a resposta do mercado às ordens divididas é muito mais pronunciada em comparação com as ordens humanas típicas, e os algoritmos se adaptam rapidamente a essa estratégia, tornando as ordens divididas menos eficazes. A discussão também aborda spoofing e ping, indicando que os principais pares de moedas, como euro dólar e dólar iene, são altamente sensíveis a informações, tornando-os suscetíveis a spoofing, enquanto o ping é usado para extrair informações ocultas, testando o mercado com pedidos e observando quaisquer reações. .
Dr. Stenfors apresenta um proxy que ele desenvolveu para analisar a prevalência de "pinging" em vários mercados FX. Uma ordem de ping é cancelada antes que ocorra qualquer mudança no mercado, tornando-se um indicador potencial de atividade de ping. Usando um banco de dados abrangente, o Dr. Stenfors estima que cerca de 10% dos pedidos nos mercados Euro, Dólar e Amarelo podem ser pedidos de ping em potencial. No entanto, em mercados como Euro Sueco e Dólar Rublo, esse percentual aumenta significativamente, chegando a 50% e 80%, respectivamente. Notavelmente, o ping parece ser mais proeminente em mercados menos negociados na plataforma. O Dr. Stenfors sugere que o estudo da liquidez requer a consideração de diversas estratégias e tempos de vida das ordens, já que a função de criação de mercado, particularmente no mercado FX pop, está sendo cada vez mais realizada por algoritmos.
O Dr. Stenfors discute a natureza evolutiva da liquidez no mercado forex e enfatiza a necessidade de uma gama mais ampla de métricas para avaliá-la. Ele ressalta o impacto das barreiras nas estratégias de ordem, como split-offs, spoofing e ping. Embora essas questões tenham sido extensivamente estudadas nos mercados de ações, seus efeitos na liquidez cambial podem ser significativamente diferentes, apesar do tamanho maior do mercado cambial. O Dr. Stenfors recomenda que os comerciantes permaneçam cientes dessas complexidades, independentemente de seus métodos de envio de pedidos e forneça recursos adicionais para os interessados em uma exploração mais aprofundada.
Dr. Alexis Stenfors oferece uma análise detalhada do mercado forex, focando especificamente na liquidez e suas várias dimensões. Sua pesquisa destaca as características únicas do mercado forex, incluindo seu tamanho, natureza competitiva e escopo internacional. Ele enfatiza a importância das convenções de mercado, as implicações da negociação algorítmica e o impacto de diferentes tipos de ordens na liquidez. Por meio de seus estudos, o Dr. Stenfors revela as complexidades e a natureza evolutiva da liquidez forex, ressaltando a necessidade de avaliação e compreensão abrangentes neste mercado dinâmico.
Desenvolva e teste suas estratégias de negociação | Tutorial Completo
Desenvolva e teste suas estratégias de negociação | Tutorial Completo
O vídeo começa apresentando um quant experiente que fornecerá orientação sobre o desenvolvimento e a execução de estratégias de negociação usando o Blueshift, uma plataforma baseada em nuvem. A Blueshift oferece conjuntos de dados abrangentes, incluindo mercados de ações dos EUA e da Índia, bem como dados Forex detalhados. A sessão abrange estratégias sistemáticas, uma cartilha sobre Python, uma introdução ao Blueshift, criação de modelos reutilizáveis para backtesting, indicadores técnicos, construção de uma estratégia simples usando um único indicador e gerenciamento de estratégias de portfólio. É importante ressaltar que a sessão não oferece recomendações comerciais ou afirma fornecer estratégias infalíveis.
O palestrante destaca as diferentes abordagens para estilos de negociação, como fundamental, técnico e quant, e como eles tratam tendências, reversão média, fugas e carregam de maneiras únicas. Projetar uma estratégia de negociação sistemática envolve a seleção de títulos, geração de sinais de compra e venda, cálculo de carteiras-alvo, execução de negociações e melhoria contínua do processo. O palestrante explica as entradas necessárias para estratégias sistemáticas, incluindo dados de preços e suas transformações, informações fundamentais e não relacionadas ao mercado e regras/lógica de negociação. Essas regras podem ser desenvolvidas com base na hipótese de um trader ou por meio de técnicas baseadas em dados, como aprendizado de máquina e inteligência artificial.
O palestrante enfatiza a importância de testar estratégias de negociação por meio de backtesting e forward testing. O backtesting ajuda os traders a verificar a validade de suas hipóteses, enquanto o teste avançado protege contra vieses e armadilhas, como vieses de mineração de dados, vieses de sobrevivência, modelagem de impacto de mercado e vieses de previsão. Uma plataforma flexível de backtesting é essencial para ajustar e modificar estratégias, e o gerenciamento de risco e a criação de portfólio são cruciais, pois nem todas as estratégias funcionam bem em todos os mercados. O palestrante fornece uma breve introdução ao uso de código baseado em Python na plataforma Blueshift para criação e teste de estratégias.
O vídeo explica as quatro funções essenciais necessárias para testar estratégias de negociação no Blueshift. Essas funções são "initialize", que define os parâmetros iniciais, "before_trading_start", chamada antes de cada sessão de negociação, "handle_data", executada a cada nova chegada de barra de preço e "analyze", usada para análise de estratégia. O palestrante demonstra a ordem em que essas funções são chamadas e como os traders podem posicionar seu código dentro de cada função. A seção termina com uma introdução básica ao uso do Python na plataforma Blueshift.
Para espectadores não familiarizados com o Python, o vídeo oferece uma cartilha sobre os fundamentos do Python. Abrange variáveis, strings, inteiros, floats e estruturas de dados como dicionários e listas. A criação de funções e classes em Python também é apresentada. O vídeo então se aprofunda no fluxo de trabalho do Blueshift, explicando as etapas "inicializar", "before_trading_start", "handle_data" e "analisar". A utilidade das funções agendadas e de pedidos é destacada.
O apresentador discute as três principais funções de ordenação no Blueshift. A primeira função, "order_percent_target", permite que os traders assumam posições em ativos subjacentes com base no peso do portfólio alvo. A segunda função, "get_open_orders", fornece o número de pedidos pendentes, e a terceira função, "cancel_order", permite o cancelamento de pedidos. O apresentador enfatiza a importância de controlar o ambiente de negociação e demonstra funções como "set_commission", "set_slippage" e "set_account_currency". Os objetos "contexto" e "dados" no Blueshift são explicados, mostrando seu papel na captura do estado do algoritmo e no acesso aos dados. Um exemplo ilustra o acesso ao portfólio e aos dados para uma estratégia simples de comprar e manter usando a função "histórico". É introduzido o conceito de agendamento usando a função "schedule", permitindo que os usuários definam quando funções específicas devem ser chamadas.
O tutorial se concentra na criação de um modelo para simplificar o desenvolvimento da estratégia e evitar código repetitivo. Bibliotecas de indicadores técnicos como TLE e bibliotecas padrão como Pandas e Numpy são importadas. O universo de títulos é reduzido aos principais índices, e a variável "contexto" é inicializada como um dicionário para armazenar os parâmetros da estratégia. Esses parâmetros incluem retrospectiva do indicador, limites de compra/venda, períodos de média móvel, RSI, bandas B, ATR e frequência de negociação. Este modelo visa minimizar o código clichê e padronizar os parâmetros para facilitar as modificações.
O palestrante apresenta uma variável para controlar a negociação e criar uma carteira com pesos para cada instrumento do universo. Eles definem comissão e derrapagem para zero para fins de demonstração. A função "handle_data" é definida para executar negociações a cada 15 minutos. A função "run_strategy" se torna a função principal para executar a estratégia. Ele recupera os preços anteriores e calcula os pesos antes do rebalanceamento usando a função "context.universe.prices". A função "rebalancear" itera por todos os títulos no universo e coloca ordens para atingir os pesos-alvo. Uma função anônima é definida para imprimir o portfólio de contexto e os pesos, e uma classe "consultora" é criada para calcular o objeto de peso.
O palestrante explica como definir as entradas para a classe "assessor", incluindo nome e função de sinal, e como passar pelo universo de seleção de ações. Eles cobrem a inicialização e o armazenamento do desempenho do consultor, bem como a definição da função principal que chama a função de sinal para gerar sinais de compra/venda. O palestrante enfatiza a definição da função de sinal com base em indicadores técnicos, muitas vezes expressos como funções ponderadas de preços passados. Eles recomendam consultar artigos teóricos de especialistas como Cliff Asness, da AQR Capital Management.
Os indicadores técnicos e sua correlação com o mercado são discutidos com base na análise estatística usando a análise de componentes principais. Os indicadores técnicos atuam como filtros de preços ou retornos passados, capturando tendências de longo ou curto prazo ao filtrar dados de alta ou baixa frequência. No entanto, os indicadores técnicos podem ser profecias auto-realizáveis e são suscetíveis a certos tipos de algoritmos de negociação que podem levar a busca por impulso ou stop-loss. É importante ter um portfólio de diferentes indicadores ao desenvolver e testar estratégias de negociação.
O instrutor explica como importar a biblioteca de análise técnica e lista os indicadores técnicos disponíveis. Usando o exemplo de Bollinger Bands, o instrutor demonstra a função "Bbands" para recuperar o valor da última linha. Outras funções como RSI, MACD, suporte Fibonacci, resistência, etc., também são exibidas. O instrutor explica a função "get_price" e a função "handle_data", que verifica se é hora de negociar para cada período. A função "run_strategy" procura argumentos adequados usando a função "advisor_compute_signal_price", seguida pela função "rebalance" para fazer pedidos de porcentagens alvo. Finalmente, a função "analisar" é usada para análise de estratégia.
O palestrante se concentra no gerenciamento de portfólios de estratégia para aumentar os lucros comerciais algorítmicos. Em vez de confiar em uma única estratégia, recomenda-se executar várias estratégias simultaneamente ou em períodos diferentes. Quatro métodos para gerenciar portfólios de estratégia são discutidos: criação de um comitê, usando um modelo de mudança de regime, alocação dinâmica e investimento baseado em fatores. A média pode melhorar a estabilidade do sinal. O código da estratégia envolve adicionar um agente responsável pela seleção de consultores e alocação de capital. O agente usa uma função de pesagem para atualizar os pesos do orientador, que afetam a função de rebalanceamento.
O palestrante explica como definir e ponderar portfólios com base no número de conselheiros, com alocação igual para cada um. Eles demonstram a criação de consultores especializados separados e um agente para alocar capital entre eles. Um backtest usando QuickBacktest mostra um desempenho significativamente melhorado em comparação com casos individuais. O palestrante enfatiza a importância do rebaixamento em uma estratégia de negociação e sugere observar o índice Sortino e a estabilidade da curva de lucros e perdas. O portfólio de entrada de média ponderada igual melhora significativamente o desempenho, mas há espaço para melhorias adicionais.
O palestrante apresenta o conceito de "negociação sem arrependimento", que envolve a determinação da estratégia de investimento de melhor desempenho em um mercado difícil de prever. Em vez de depender de um único investimento, a estratégia envolve variar os pesos de cada investimento. O palestrante recomenda a utilização do algoritmo de gradiente exponencial para determinação dos pesos, ajustando-os com base na resposta da carteira aos cenários de mercado. O critério de Kelly também é sugerido para alocação de capital, maximizando retorno versus variância com base no movimento browniano geométrico.
O palestrante explica a saída de pesos e como eles diferem para diferentes orientadores. Eles testam um sinal aleatório que idealmente recebe menos alocação em comparação com outros sinais se for genuinamente aleatório. O palestrante discute a função do agente, que recebe uma lista de conselheiros e um parâmetro de taxa de aprendizado e calcula a função de peso. Ele itera através da lista de conselheiros, calcula o sinal do conselheiro, agrega-os por setor e atualiza os pesos de contexto com base no peso calculado. A seção termina com diretrizes sobre o desenvolvimento de estratégias, incluindo evitar o overfitting, verificar a alavancagem da conta e fornecer uma lista de estratégias de demonstração para os espectadores explorarem.
O palestrante discute diferentes métodos de testes futuros, como negociação em papel ou negociação com uma pequena quantia de capital em mercados ao vivo. Eles mencionam que o BlueShift atualmente não oferece suporte ao PI Torch ou ao Jupiter Notebook, mas planeja oferecer suporte ao Keras e ao TensorFlow. A plataforma não se limita aos mercados indianos e pode acessar dados de ações dos EUA e da Índia, bem como dados de câmbio. O palestrante observa que o BlueShift não possui ferramentas de depuração integradas no momento, mas considera adicioná-las no futuro.
O palestrante fala sobre o backtesting de opções e menciona que a maioria das plataformas que o oferecem não é confiável ou requer extensa limpeza e organização de dados. Eles também observam que os Gravitons indianos suportam apenas futuros líquidos e não permitem feeds de dados de terceiros. O período mínimo de backtesting recomendado depende da frequência de negociação e, embora dados de um minuto para os mercados indianos estejam disponíveis, as execuções de otimização não são eficientes devido a limitações de tecnologia. O BlueShift não possui taxas e não há restrições quanto ao número de backtests simultâneos, desde que o tráfego do site possa lidar com eles. Backtesting para PSA e usando pacotes Python é possível, mas há uma lista restrita de pacotes disponíveis por motivos de segurança.
O palestrante explica que o backtesting é uma etapa crucial no desenvolvimento e avaliação de estratégias de negociação. Ajuda a determinar se uma estratégia é viável e lucrativa antes de implantá-la em mercados ativos. Eles destacam a importância de considerar custos de transação, derrapagem e outros fatores do mundo real ao fazer backtesting para garantir resultados realistas.
O palestrante apresenta a plataforma BlueShift, que fornece um ambiente para backtesting e implantação de estratégias de negociação. O BlueShift suporta backtesting em ações indianas, ações americanas e mercados cambiais. Os usuários podem escrever e testar suas estratégias usando Python e aproveitar várias funções e bibliotecas integradas. A plataforma também permite que os usuários negociem suas estratégias no papel ou negociem com capital real, dependendo de suas preferências.
O palestrante enfatiza a importância dos testes futuros, que envolvem a implantação de uma estratégia com uma pequena quantidade de capital em mercados ativos. Isso ajuda a validar o desempenho e o comportamento da estratégia em condições de tempo real. Eles mencionam que o BlueShift atualmente suporta testes avançados para mercados indianos, e os usuários podem negociar no papel com um capital virtual de até 1 crore (10 milhões) de rúpias indianas.
O backtesting de opções também é discutido, com o palestrante mencionando que muitas plataformas existentes para backtesting de opções não são confiáveis ou exigem extensa limpeza e preparação de dados. Eles observam que o BlueShift atualmente não oferece suporte a backtesting de opções, mas pode considerar adicioná-lo no futuro.
Em relação à disponibilidade de dados, o palestrante menciona que o BlueShift fornece dados históricos para os mercados de ações indiano, americano e cambial. No entanto, eles observam que otimizar estratégias com dados de um minuto para mercados indianos pode não ser eficiente devido a limitações tecnológicas.
O palestrante esclarece que a BlueShift não cobra nenhuma taxa por backtesting ou uso da plataforma. Os usuários podem realizar quantos backtests quiserem, desde que o tráfego do site possa lidar com a carga. Eles também mencionam que o BlueShift tem uma lista restrita de pacotes Python disponíveis por motivos de segurança, mas os usuários ainda podem aproveitar pacotes populares como pandas e numpy.
O palestrante destaca a importância do backtesting completo e do teste avançado no desenvolvimento da estratégia. Eles incentivam os usuários a aproveitar a plataforma BlueShift para backtesting e implantação de suas estratégias de negociação, mantendo em mente as limitações e considerações discutidas durante a apresentação.
Estratégias de Negociação Forex | Desenvolver e testar ideias de negociação | Tutorial FX Completo
Estratégias de Negociação Forex | Desenvolver e testar ideias de negociação | Tutorial FX Completo
Durante este webinar informativo, o palestrante fornece uma visão geral abrangente do Quantiacs BlueShift, uma poderosa plataforma de desenvolvimento de estratégia para pesquisa sistemática de estratégia de negociação e backtesting. A plataforma oferece uma variedade de recursos e funcionalidades que a tornam uma ferramenta ideal para os traders.
BlueShift é uma plataforma baseada em nuvem, o que significa que os usuários podem acessá-la de qualquer lugar, permitindo-lhes desenvolver e analisar estratégias em movimento. Ele fornece aos usuários conjuntos de dados financeiros integrados, facilitando o acesso a dados de mercado relevantes para o desenvolvimento de estratégias.
Embora o webinar se concentre principalmente no mercado de câmbio (FX), a plataforma BlueShift também oferece suporte à negociação de ações e futuros em vários mercados. Ressalta que a propriedade intelectual das estratégias de backtesting desenvolvidas na plataforma é de inteira responsabilidade do usuário, garantindo sigilo e titularidade.
O palestrante se aprofunda na natureza do mercado de câmbio, destacando seu status como o maior mercado descentralizado, com um impressionante volume diário de negociação de aproximadamente 5 trilhões de dólares. Dentro desse volume, cerca de 300 bilhões de dólares podem ser atribuídos ao comércio varejista. O palestrante discute vários fatores que diferenciam o mercado de câmbio do mercado de ações, como maior alavancagem, oportunidades de venda mais fáceis e volatilidade relativamente menor.
Para entender o que impulsiona o mercado cambial, o palestrante destaca a importância de fatores macroeconômicos, como balanço de pagamentos, taxas de juros, inflação, crescimento econômico e políticas fiscais. Eles também mencionam que os fluxos corporativos e de hedge, bem como mudanças políticas e geopolíticas repentinas, podem ter um impacto considerável no mercado. No entanto, é importante observar que não existe uma metodologia padrão ou amplamente aceita para avaliar o mercado cambial. O palestrante menciona brevemente métodos como a paridade do poder de compra e a taxa de câmbio efetiva real, com técnicas mais avançadas preferidas por grandes instituições e pelo Fundo Monetário Internacional (FMI). Além disso, o palestrante enfatiza a importância dos mercados de financiamento de curto prazo na geração de liquidez e na determinação dos custos de rolagem overnight.
Quando se trata de desenvolver e testar estratégias de negociação forex, o palestrante apresenta várias abordagens. Modelos econômicos, como o modelo monetário e o modelo cambial de equilíbrio comportamental, usam métodos econométricos para analisar os dados. Modelos baseados em dados, incluindo previsão de séries temporais, séries temporais não lineares e redes neurais, também são discutidos como opções viáveis para negociação forex de curta duração. A plataforma BlueShift é apresentada como uma interface amigável que facilita o desenvolvimento e teste de estratégias. Os usuários podem inserir conjuntos de dados, capital inicial e descrições de metadados, entre outros detalhes. A plataforma fornece ferramentas para backtesting completo, bem como para executar backtests rápidos. Construído na API Zipline do Python, o BlueShift oferece um modelo de estratégia padrão para os usuários iniciarem seu processo de desenvolvimento.
O palestrante discorre sobre a estrutura básica das estratégias de negociação forex e as principais funções necessárias para o backtesting. Eles explicam a função "inicializar", que configura os parâmetros batistas e os parâmetros contábeis. A função "antes do início da negociação" é chamada uma vez por dia no início da sessão de negociação, seguida pela função "tratar dados", que é chamada a cada minuto para o mini conjunto de dados. Finalmente, a função "estratégia" é agendada usando a API para uma hora e data específicas, e as regras são definidas pelo usuário. Depois de executar um rápido backtest, os usuários podem acessar a guia Baptist para visualizar diferentes conjuntos de dados, incluindo a curva de patrimônio, folhas de teste e outras estatísticas.
A folha de rascunho, explicada pelo palestrante, fornece um conjunto de relatórios para análise de estratégias de negociação. Inclui parâmetros como a proporção Omega máxima, proporção Sortino, assimetria, curtose, estabilidade da série temporal e muito mais. O palestrante demonstra o fluxo de trabalho usando BlueShift, que envolve inicializar, passar por "antes do início da negociação" e "manipular dados" e utilizar várias funções de API, como agendamento, definição de comissões, definição de derrapagem e definição de moeda da conta. O palestrante menciona a disponibilidade de um modelo padrão para estratégias de negociação forex.
O palestrante menciona a disponibilidade de um modelo padrão para estratégias de negociação forex na plataforma BlueShift. Este modelo fornece um ponto de partida para os usuários desenvolverem suas estratégias, definindo suas regras de entrada e saída, parâmetros de gerenciamento de risco e outras opções de personalização.
A plataforma BlueShift também oferece uma ampla gama de indicadores técnicos integrados, incluindo médias móveis, osciladores e indicadores de acompanhamento de tendências, que podem ser usados para criar regras e sinais de negociação. Os usuários podem combinar esses indicadores com sua própria lógica personalizada para criar estratégias únicas e personalizadas.
Para validar e avaliar o desempenho de uma estratégia de negociação, o palestrante enfatiza a importância de realizar backtesting rigoroso. O BlueShift permite que os usuários testem suas estratégias usando dados históricos para simular cenários comerciais do mundo real. A plataforma fornece métricas de desempenho abrangentes, incluindo lucratividade, análise de rebaixamento, retornos ajustados ao risco e vários índices, como índice Sharpe, índice Sortino e índice Calmar.
Depois que uma estratégia é testada e validada, o palestrante sugere que a próxima etapa seja implantá-la em um ambiente de negociação ao vivo. A BlueShift oferece integração com diversas corretoras, permitindo que os usuários executem suas estratégias diretamente da plataforma. Essa integração perfeita garante uma transição suave do desenvolvimento da estratégia para a negociação ao vivo.
O palestrante conclui o webinar destacando os benefícios do uso do BlueShift para desenvolvimento de estratégia forex e backtesting. A plataforma oferece uma interface amigável, acesso a diversos conjuntos de dados financeiros e um conjunto abrangente de ferramentas e indicadores. Ele capacita os traders a desenvolver, testar e implantar suas estratégias de negociação forex com facilidade e eficiência.
O webinar fornece uma visão geral detalhada da plataforma BlueShift, seus recursos e sua aplicação no desenvolvimento de estratégias de negociação forex. Ele oferece informações valiosas sobre o mercado cambial, diferentes abordagens de modelagem e a importância de backtesting robusto. Os comerciantes que procuram aprimorar suas estratégias de negociação forex podem achar o BlueShift uma ferramenta valiosa em seu arsenal.
estratégias são sempre melhores do que uma. O palestrante também menciona diferentes métodos para alocação de capital de risco, como critérios de LE, estratégias ponderadas por igualdade e ponderadas por momento. Além disso, ele fornece um exemplo de estratégia usando o indicador técnico Bollinger Bands e mostra as estatísticas impressionantes dos resultados do backtest. Ele conclui destacando a importância de medir a estabilidade do retorno da estratégia ao longo do tempo para garantir a consistência e evitar o overfitting.
Como a EPAT pode te ajudar! por Nitesh Khandelwal - 28 de junho de 2018
Como a EPAT pode te ajudar! por Nitesh Khandelwal - 28 de junho de 2018
Nitesh Khandelwal, o palestrante, apresenta a si mesmo e sua empresa, a ConTeSt, como fornecedora de educação algorítmica e quantitativa nos últimos oito anos. Ele começa compartilhando sua experiência pessoal, desde seus dias de engenharia até sua experiência no setor bancário. Em seguida, ele destaca o lançamento do Executed Program Algorithmic Trading (EPAT), um programa de seis meses que oferece consultoria, treinamento e uma transição suave para a negociação no domínio de negociação de alta frequência (HFT). Khandelwal cita sua experiência em Cingapura, onde montou testes para bolsas mundiais e expandiu os negócios em escala global.
Seguindo em frente, Khandelwal discute o comércio algorítmico e seu crescimento em comparação com o comércio DIY (faça você mesmo). Ele compartilha estatísticas que indicam o aumento significativo do comércio algorítmico na Ásia, Europa e Estados Unidos, destacando como os comerciantes agora preferem tomar suas próprias decisões comerciais em vez de depender de corretores. No entanto, ele observa que, embora o comércio algorítmico constitua uma parte significativa da atividade de mercado na Índia, a participação do varejo permanece relativamente baixa. Khandelwal faz referência a um artigo da Bloomberg que explora o papel crescente dos robôs na substituição de empregos financeiros.
Khandelwal continua explicando por que os comerciantes de varejo não conseguiram adotar o comércio algorítmico e sugere maneiras de garantir que ele se torne um facilitador em vez de uma ameaça. Ele enfatiza a necessidade de conhecimento estatístico e técnico, acesso a dados de mercado de qualidade e corretores eficientes e orientação de profissionais na transição para a automação. Ele explica como o EPAT foi criado para atender a essas necessidades e fornecer orientação aos indivíduos interessados em negociar algo ou automatizar suas estratégias.
Em seguida, Khandelwal discute os recursos do EPAT. Ele menciona que o programa oferece conteúdo rico criado por profissionais, especialistas de domínio e gestores de fundos líderes. O currículo é continuamente atualizado para se alinhar com os requisitos do mercado, e o acesso vitalício ao conteúdo atualizado é fornecido. O EPAT inclui uma equipe de suporte dedicada para resolver dúvidas, orientação do corpo docente para ex-alunos e uma célula de carreira que auxilia em oportunidades de emprego, criação de mesas de negociação, localização de corretores e fornecedores de dados relevantes e muito mais. Além disso, os participantes do EPAT obtêm acesso a recursos exclusivos disponíveis apenas para eles.
Khandelwal destaca a importância do módulo cartilha no EPAT, que garante que todos os participantes iniciem o curso na mesma página. O módulo básico abrange os fundamentos do Excel, Python, estatísticas e mercados financeiros, que são blocos de construção fundamentais da negociação algorítmica. Ele explica como o módulo primer evolui ao longo do tempo para fornecer a extração máxima de valor do programa. Além disso, Khandelwal discute a relevância do Python como a linguagem de programação mais amplamente utilizada na negociação algorítmica e de peões, levando à sua inclusão no programa EPAT.
O orador então se aprofunda nos diferentes módulos abordados no EPAT e como eles são abordados. O programa abrange análise e modelagem de dados em Python, metodologias estatísticas avançadas, efeitos de ações e estratégias futuras e aprendizado de máquina para negociação. Khandelwal enfatiza a importância de entender a infraestrutura e as operações por trás das estratégias de negociação, bem como estratégias de negociação de opções, otimização de portfólio e risco operacional na negociação algorítmica. Ele também destaca a importância de concluir um projeto sob a orientação de um especialista no domínio e fazer o exame EPAT para obter um certificado verificado.
Khandelwal fornece uma visão geral do programa de certificação EPAT, que dura mais de seis meses e inclui mais de 100 horas de conexão em sala de aula, experiência prática e mais de 300 horas de curso. Ele menciona os ilustres membros do corpo docente que ministram o programa, incluindo profissionais, acadêmicos e traders de sucesso. O programa oferece oportunidades de colocação e auxilia os participantes na preparação de currículos e entrevistas, identificação de lacunas de habilidades e acesso a parceiros de colocação, como corretores e bancos de investimento. Os participantes do EPAT também obtêm acesso a dados privilegiados de corretoras e provedores de API, bem como ferramentas avançadas de backtesting, como o simulador Contra Blue.
Além disso, Khandelwal discute os benefícios do EPAT e como ele agrega valor aos participantes. Ele menciona o acesso a dados minuciosos dos mercados indianos e ações do S&P 500, oportunidades de aprendizado contínuo, assistência profissional e reuniões de ex-alunos. Ele enfatiza que o EPAT vai além de apenas um certificado e fornece uma dimensão quantitativa fundamental para os conjuntos de habilidades existentes. Khandelwal esclarece que o EPAT se concentra em ensinar aos participantes como criar e validar estratégias de negociação, em vez de fornecer estratégias de trabalho prontas. Ele reconhece que a taxa de sucesso das estratégias varia dependendo de fatores como acesso à infraestrutura, gerenciamento de risco e apetite por risco.
Khandelwal aborda uma questão sobre se os analistas técnicos podem automatizar suas negociações usando estratégias como cruzamentos MACD, médias móveis e RSI depois de estudar EPAT. Ele confirma que o programa abrange essas estratégias, garantindo que os participantes tenham o conhecimento e as ferramentas para automatizar suas negociações.
O palestrante passa a discutir os investimentos necessários para iniciar sua própria mesa de negociação algorítmica e explica que o imposto para analistas depende da frequência da mesa. Ele menciona que o EPAT se concentra principalmente em negociações de baixa e média frequência, mas também cobre aspectos de estratégias de alta frequência. O programa combina Python, Excel, R e MATLAB e requer habilidades de programação e clareza conceitual. EPAT fornece orientação para os alunos configurarem suas próprias mesas de negociação. Embora a EPAT não garanta vagas de emprego, ela oferece orientação aos ex-alunos que a procuram.
Khandelwal esclarece que, embora o EPAT não forneça garantias de colocação, eles oferecem aconselhamento para garantir que os candidatos tenham uma compreensão básica da negociação algorítmica antes de se inscreverem no programa. Ele destaca o sucesso de muitos estudantes do EPAT que buscam ativamente conseguir empregos ou fazer mudanças de carreira devido à extensa rede de parceiros de colocação do programa. Refere que o sistema de gestão da aprendizagem da EPAT dá acesso vitalício a todas as sessões e conteúdos atualizados, sendo que o curso exige uma carga horária de cerca de 300 horas, que pode ser repartida ao longo de três meses com a dedicação de uma hora diária. Khandelwal enfatiza que o foco do EPAT na implementação prática o diferencia de cursos mais teóricos.
Khandelwal discute a estrutura de taxas para o curso EPAT, que é de US$ 4.720 para mercados desenvolvidos e INR 189.000 mais GST para a Índia. Ele também menciona a necessidade de corretores e APIs para codificar estratégias e explica que os participantes podem esperar assistência profissional em Hong Kong, embora a equipe EPAT tenha tido mais sucesso na Índia e em Cingapura. Ele aconselha que, embora os módulos EPAT sejam interdependentes e devam ser considerados como um todo, uma a duas horas de esforço diário devem ser suficientes para aqueles com conhecimento comercial limitado. Ele conclui mencionando que o curso EPAT abrange todos os tipos de paradigmas de estratégia de negociação e oferece oportunidades de trabalho remoto para participantes e ex-alunos.
Nas considerações finais, o palestrante destaca que o programa EPAT é abrangente e fornece acesso completo a todos os módulos, tornando-o valioso para indivíduos com experiência em tecnologia que desejam entrar no campo de negociação algorítmica. Eles mencionam as várias oportunidades de trabalho disponíveis no domínio, com muitos casos de participantes do EPAT iniciando seus próprios empreendimentos ou garantindo empregos em empresas de destaque após a conclusão do programa. O palestrante enfatiza a importância de entender estatísticas básicas, correlação e regressão para ter sucesso neste campo. Por fim, eles enfatizam que as estratégias de negociação automatizada geram lucro e respondem por quase 50% dos volumes gerais na Índia, indicando o potencial significativo para os interessados em negociação algorítmica.
AMA sobre negociação algorítmica | Por Nitesh Khandelwal
AMA sobre negociação algorítmica | Por Nitesh Khandelwal
Nesta sessão "pergunte-me qualquer coisa" sobre negociação algorítmica, Nitesh Khandelwal, co-fundador da empresa de negociação de algo Eragy, dá as boas-vindas ao público e compartilha sua experiência no assunto. A sessão visa cobrir vários aspectos da negociação algorítmica, incluindo plataformas e corretoras, estratégias de negociação, dados de mercado, oportunidades de trabalho, criação de uma mesa de negociação algorítmica, regulamentos, o futuro da negociação algorítmica e oportunidades de aprendizado e educação. Khandelwal menciona que a sessão encontrará um equilíbrio entre perguntas pré-preparadas e perguntas ao vivo, e também oferece sessões individuais de acompanhamento para perguntas não respondidas.
O apresentador começa explicando diferentes estratégias de negociação, como negociação de baixa frequência, média frequência e alta frequência. Essas estratégias são definidas com base na latência da infraestrutura de negociação e no tempo de processamento de pedidos. O foco é enfatizar que a latência da estratégia de negociação é mais importante do que o número de negociações executadas por segundo. A seção então investiga onde obter dados de mercado e dados econômicos, discutindo diferentes fornecedores de dados, como Yahoo Finance, Google Finance, Quandl, Alpha Vantage e FXCM. Esses fornecedores oferecem dados para download ou dados que podem ser usados em suas plataformas.
Seguindo em frente, o palestrante discute as fontes de dados para negociação algorítmica, incluindo downloads manuais, busca de API e fornecedores pagos, como Quandl, Global Data Feed, Trading Economics, Thomson Reuters e Active Financial. Eles também abordam a questão de saber se os traders de alta frequência (HFT) geralmente superam os day traders manuais, explicando que isso depende do tipo de day traders sendo analisados. Se os traders estiverem aproveitando as oportunidades de arbitragem ou ineficiências do mercado, as máquinas podem ser mais rápidas do que os traders manuais. No entanto, se os traders estiverem analisando dados e executando ordens manuais após uma pesquisa minuciosa, as máquinas não são necessariamente mais eficientes. O palestrante descarta a ideia de que um mercado excessivamente negociado por algo é contraproducente, esclarecendo que a automação nem sempre requer negociação de alta frequência.
O conceito de usar algoritmos na negociação, conhecido como "cotovelos", é explicado. Envolve negociação com mais eficiência e pode ser automatizado e quantificado usando fórmulas matemáticas. No entanto, encontrar ineficiências de mercado pode ser um desafio, e a concorrência no comércio de alta frequência e na infraestrutura de tecnologia está se tornando mais cara. O palestrante também aborda a questão de como lidar com várias estratégias em uma conta de corretagem para o FBI.
Os pré-requisitos para negociação algorítmica são discutidos, envolvendo conhecimento de estatística e econometria, computação financeira e negociação quant. O apresentador menciona que quem está começando do zero pode conhecer esses pilares por meio de recursos disponíveis gratuitamente no site da Quant. Para traders já familiarizados com estratégias de negociação e que procuram automatizar, eles podem começar usando uma API de corretor e, eventualmente, construir sua própria plataforma. O palestrante também explica os vários provedores de dados para dados de ticks e menciona que, embora a maioria dos fornecedores forneça dados instantâneos, fornecedores de ponta podem fornecer dados de ticks verdadeiros a um custo mais alto. Por fim, observa-se que, para os comerciantes que já são bem-sucedidos com suas estratégias de negociação atuais, aprender a negociar algo pode não ser necessário, a menos que eles queiram continuar atualizando e experimentando.
Os benefícios de automatizar estratégias de negociação são discutidos, incluindo o controle de emoções, escalabilidade e largura de banda para trabalhar em estratégias enquanto as máquinas lidam com a execução. O palestrante enfatiza a importância de ter experiência em programação para o sucesso na negociação algorítmica e destaca que o Python é amplamente utilizado pela maioria das empresas em todo o mundo. No entanto, o palestrante informa que a negociação de alta frequência não é adequada para comerciantes de varejo, e algumas estratégias podem exigir uma quantidade razoável de capital antes de obter sucesso. No entanto, mesmo com conhecimento básico de Python, pode-se começar na negociação algorítmica.
As habilidades necessárias para se tornar um comerciante algorítmico são discutidas, incluindo conhecimento de estatísticas, econometria e estratégias de negociação. O palestrante também explica as várias oportunidades de carreira na negociação algorítmica, desde funções de back-office até funções de negociação de front-office. Eles mencionam que indivíduos com experiência em software e ciência de dados podem se aventurar na negociação de algo, pois sua experiência já fornece uma base sólida e pegar o lado do mercado financeiro deve ser relativamente mais fácil. O palestrante também menciona um blog sobre um ex-aluno de 40 anos da QuantInsti que fez a transição com sucesso para negociação algorítmica sem experiência anterior em negociação. O QuantInsti é destacado como uma instituição que oferece uma célula de carreira dedicada para ajudar os indivíduos a adquirir as habilidades necessárias e se conectar com as pessoas certas para avançar em suas carreiras.
O palestrante passa a discutir linguagens algorítmicas de negociação e sua importância em pesquisa e análise. Embora as empresas de negociação de alta frequência prefiram usar C++ para menor latência, para backtesting e avaliação de estratégia, R e Python são escolhas mais populares. Em resposta à pergunta de um usuário sobre como melhorar a taxa de acertos e gerenciar perdas consecutivas, o palestrante sugere a otimização dos parâmetros no backtesting e a utilização de negociação dentro e fora da amostra para verificar a redução. A saturação do mercado também é abordada, com o palestrante afirmando que o índice HFT serve como um indicador de concorrência e que as estratégias de arbitragem simples podem não ser bem-sucedidas em mercados altamente saturados.
Diferentes estratégias de negociação algorítmica são mais exploradas, destacando a necessidade de uma infraestrutura de tecnologia forte para arbitragem simples e estratégias de criação de mercado. O palestrante aborda várias questões do público, incluindo o significado da quantidade total de bits, o impacto dos HFTs nos comerciantes tradicionais na Índia e o horizonte de tempo usado para analisar dados para negociação de algo. Eles explicam que o horizonte de tempo depende da frequência de negociação. Além disso, o palestrante incentiva os indivíduos com experiência em software e ciência de dados a se aventurarem na negociação de algo, afirmando que sua experiência já fornece uma base sólida e que entrar no mercado financeiro deve ser relativamente mais fácil.
Nitesh Khandelwal aborda várias questões relacionadas à possibilidade de configurar uma plataforma de negociação com sua empresa, aprovação legal para automação, custos e regulamentações do mercado indiano. Eles esclarecem que sua empresa fornece orientação e suporte vitalício aos participantes e ex-alunos, mas não oferece serviços de consultoria. A automação é possível e os custos dependem da infraestrutura necessária. Em países como a Índia, cada estratégia de negociação precisa de aprovação antes da automação, e somente o corretor pode fazer isso em nome do comerciante. O uso de indicadores estocásticos e fundamentais em estratégias é discutido, mencionando que eles podem ser usados manualmente ou por meio de software. O palestrante também menciona a disponibilidade de ferramentas para leitura de notícias legíveis por máquina e dados econômicos para criar algoritmos.
A sessão investiga se as pessoas na Índia podem se envolver em negociações de alta frequência (HFT) para mercados não indianos e se a HFT afasta os comerciantes de varejo dos mercados. Em relação aos mercados não indianos, é explicado que o envio de dinheiro para produtos de margem comercial listados em bolsas estrangeiras não é permitido pelo esquema LRS, a menos que haja aprovação do RBA. No entanto, se uma empresa global terceirizar parte de seu comércio para uma empresa indiana, isso pode ser possível. Em relação ao impacto do HFT nos comerciantes de varejo, é mencionado que a presença de HFTs adiciona liquidez ao mercado e reduz os spreads, o que beneficia os comerciantes de varejo. No entanto, atividades ilegais como front running não devem ser permitidas, independentemente do domínio.
O palestrante enfatiza que o comércio de alta frequência (HFT) não prejudica os comerciantes de varejo individuais, pois eles normalmente usam navegadores baseados na web que inerentemente têm uma latência integrada de algumas centenas de milissegundos. Mesmo que as empresas de HFT usem métodos ilegais para obter acesso mais rápido, isso não afetaria o varejista, mas prejudicaria outras empresas de HFT que seguem as regras. O palestrante enfatiza que os comerciantes de varejo geralmente se beneficiam do mercado eficiente criado pelo HFT, pois elimina oportunidades de arbitragem. O palestrante também aborda uma questão sobre como aprender negociação algorítmica em inglês e discute alguns componentes importantes para uma negociação consistentemente lucrativa.
O vídeo ressalta a importância de estratégias de negociação em constante evolução na indústria de negociação algorítmica, pois os mercados mudam constantemente. Embora poucos corretores na Índia suportem negociação algorítmica, alguns oferecem opções de negociação programática, como semi-algo ou el-go. O palestrante também discute o mercado de trabalho para analistas quantitativos, destacando que não é exclusividade de doutores, mas depende do conhecimento e da capacidade de resolução de problemas de cada um. Os requisitos de hardware e infraestrutura para negociação algorítmica também são abordados. Para negociação de baixa frequência, um laptop decente ou opções de computação em nuvem fornecidas por empresas como Amazon e Google são suficientes. A negociação de média frequência requer uma plataforma de negociação algorítmica e um servidor especializado, que pode custar alguns milhares de dólares. A negociação de alta frequência exige um servidor especializado que varia de US$ 10.000 a US$ 25.000.
O palestrante explica as aprovações necessárias antes de entrar no ar, que dependem da bolsa e da localização. Esclarecem que o programa EPAT abrange um leque abrangente de temas e centra-se na aprendizagem prática, embora não garanta estratégias rentáveis. Os diferentes tipos de algoritmos usados na negociação automatizada são discutidos, incluindo algoritmos de baixa, média e alta frequência. Algoritmos de alta frequência são utilizados para arbitragem, criação de mercado e estratégias direcionais que requerem computação mais rápida. Algoritmos de baixa e média frequência podem automatizar várias estratégias, incluindo investimentos fundamentais. Estratégias populares como impulso, arbitragem estatística e estratégias baseadas em opções também são mencionadas, com algoritmos que fornecem benefícios como escalabilidade, controle emocional e melhor análise de big data.
Para comerciantes de varejo interessados em negociação algorítmica, mas sem experiência em programação, o palestrante sugere começar aprendendo estatísticas básicas e estratégias de negociação. Eles fornecem recursos para aprendizagem individualizada. Nitesh Khandelwal enfatiza a ideia de criar sua própria estratégia de negociação, em vez de confiar em estratégias pré-existentes. Eles também abordam o papel da negociação de algo no mercado de criptomoedas, afirmando que, embora alguns participantes usem ferramentas de automação para negociar criptomoedas, a negociação de algo não é a única razão por trás do boom da criptomoeda. O impacto potencial da inteligência artificial e do aprendizado de máquina na negociação de algoritmos é mencionado, com o palestrante destacando que capacitará comerciantes individuais e de varejo ao lado de grandes instituições devido à acessibilidade do poder de computação necessário para algoritmos de treinamento.
O palestrante discute ainda o aumento esperado na participação do varejo no comércio algorítmico devido às mudanças e automação que estão acontecendo no setor financeiro. Eles abordam questões do público sobre recursos para dados de balanço, transição de uma empresa não financeira para um comerciante algorítmico e os números ideais para CAGR (taxa de crescimento anual composta) e proporção vencedora em negociação algorítmica. O palestrante adverte contra o foco apenas em retornos percentuais e, em vez disso, enfatiza escalabilidade, infraestrutura forte e tecnologia como considerações importantes.
A sessão termina com o palestrante discutindo a importância de considerar o risco ao discutir os retornos e o investimento necessário para iniciar um negócio de negociação de algo, que pode variar de alguns milhares de dólares a centenas de milhares, dependendo da frequência e do tipo de infraestrutura necessária. O palestrante menciona que a automação e o gerenciamento de riscos são fatores-chave a serem considerados ao iniciar um negócio de negociação de algo. Eles também fornecem informações sobre a disponibilidade de dados em tempo real na Índia e o processo de aprovação para estratégias de negociação, enfatizando que as bolsas priorizam o gerenciamento de risco sobre as especificidades da estratégia. Finalmente, o palestrante reconhece a escassez de bons sites para back-testing e escrever estratégias canhotas (alavancadas e intradiárias) nos mercados indianos.
No último segmento, o palestrante discute o desenvolvimento de ferramentas para diferentes mercados na Horn Insights, visando proporcionar melhor exposição e benefícios aos participantes e usuários. Eles abordam uma questão sobre a faixa salarial dos quants na Índia, observando que isso depende de fatores como experiência e histórico. O palestrante enfatiza que colocation não é manipulação e compara isso a pagar uma passagem aérea para chegar a um destino mais rápido do que viajar de trem. Eles também mencionam que a maioria das estratégias baseadas em indicadores técnicos podem ser desenvolvidas usando Python e destacam que, embora os programas avançados no domínio de negociação algorítmica não estejam amplamente disponíveis, a orientação vitalícia é fornecida por meio do programa ANNIE pat.
Nos momentos finais do vídeo, o palestrante incentiva as pessoas a buscarem negociação algorítmica e menciona que o mercado evoluiu significativamente ao longo dos anos, tornando-se mais acessível aos comerciantes de varejo. Eles convidam os espectadores a explorar os recursos disponíveis no QuantInsti e no Horn Insights para aprofundar seu conhecimento e compreensão da negociação algorítmica.