Commercio quantitativo - pagina 26
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Trading algoritmico nei mercati delle materie prime
Trading algoritmico nei mercati delle materie prime
Sunil Lani, Assistant Vice President presso NCDEX (National Commodity and Derivatives Exchange), coglie l'occasione per approfondire il mondo del trading algoritmico nei mercati delle materie prime, concentrandosi in particolare sulle materie prime agricole. NCDEX, essendo la più grande borsa agricola in India, offre una vasta gamma di circa 20 materie prime per il commercio.
Lani inizia introducendo i tre popolari stili di trading comunemente impiegati nei mercati delle materie prime: copertura, arbitraggio e trading direzionale. Sottolinea la copertura come una strategia di investimento utilizzata per mitigare il rischio associato a un investimento primario. Nel contesto di NCDEX, gli agricoltori spesso coprono le proprie attività agricole sottostanti per ridurre al minimo l'esposizione al rischio.
Andando avanti, il relatore sposta la discussione verso due tipi di strategie di trading prevalenti nei mercati delle materie prime: copertura e arbitraggio. Lani sottolinea l'importanza di attività sottostanti altamente correlate nelle strategie di copertura. Per il trading di arbitraggio, approfondisce due approcci specifici: lo spread del calendario e il pair trading, osservando che quest'ultimo condivide somiglianze con le strategie di copertura. Lani sottolinea l'importanza di selezionare materie prime altamente correlate e cointegrate per il pair trading, suggerendo l'applicazione del test T Fuller per garantire la validità delle correlazioni.
Inoltre, Lani fornisce una panoramica delle varie fasi coinvolte nel trading algoritmico. Spiega che il processo inizia con l'identificazione e il filtraggio di script o strumenti appropriati per applicare il concetto di trading. Successivamente, viene visualizzato il modello, seguito da un rigoroso backtesting e ottimizzazione dei parametri o del modello stesso. I passaggi successivi riguardano il trading cartaceo e infine il passaggio al trading dal vivo, dove è in gioco denaro reale.
Continuando la sua discussione, Lani si concentra sulle fasi iniziali del trading algoritmico. Sottolinea l'importanza del brainstorming delle idee di trading e della finalizzazione di una logica di trading che si allinei con gli obiettivi del trader. Le considerazioni chiave includono la determinazione della frequenza delle negoziazioni, la selezione del segmento appropriato per la negoziazione e la definizione dei periodi di backtesting. Per illustrare le sfide della comprensione dei dati per le strategie di trading, il relatore presenta i dati sulla produzione interna lorda (PIL) dell'India in vari settori. Converte i dati in rappresentazioni grafiche, facilitando una migliore comprensione e suggerisce di esaminare le correlazioni con i movimenti dei prezzi. Inoltre, Lani mette in mostra rappresentazioni visive di dati agricoli storici, sottolineando l'importanza di analizzare i dati da più prospettive.
L'oratore procede a discutere le risorse necessarie per il trading algoritmico nei mercati delle materie prime. Classifica le strategie di trading in due aree principali: arbitraggio e momentum. Vengono comunemente impiegate tecniche come il pair trading, l'analisi di correlazione, le medie mobili e la distribuzione di probabilità. L'infrastruttura è un aspetto cruciale del trading algoritmico, inclusa la connettività a un broker tramite un'API e l'hosting dell'algoritmo nel cloud o on-premise. Lani sottolinea inoltre l'importanza della visualizzazione dei dati e degli indicatori tecnici, che possono essere realizzati utilizzando strumenti come Excel, Tableau, Power BI e TradingView.
Lani esplora ulteriormente vari strumenti e piattaforme adatti al trading algoritmico nei mercati delle materie prime. Dice che i non programmatori o semi-programmatori spesso optano per piattaforme come Metatrader e Interactive Brokers. Per scopi di pura programmazione, Python emerge come il linguaggio principale, con piattaforme di trading algoritmico basate su Python come Quantopian, Blueshift, QuanTX e Zerodha che stanno guadagnando popolarità. Inoltre, il relatore mette in evidenza le librerie essenziali per l'elaborazione dei dati e il backtesting, tra cui Pandas, Numpy, Beautifulsoup, Backtrader, nonché librerie di analisi del sentiment come Stream Python, Feedparser, Peopie e NLP.
Nel segmento successivo, Lani spiega il processo di generazione di un'idea commerciale e di progettazione di un modello utilizzando come esempio i prodotti agricoli. Dato che le materie prime agricole tendono ad essere meno volatili delle azioni o del Forex, propone di applicare una strategia di mean reversion utilizzando le bande di Bollinger come indicatore, specificatamente fissate a due deviazioni standard dalla fascia di prezzo media. I criteri di filtraggio per la selezione di una merce liquida implicano la scelta di una con un volume di almeno 1080 e Lani consiglia di scambiare Jana nell'NCDX. Per visualizzare il modello, Lani suggerisce di utilizzare investing.com per disegnare le bande di Bollinger, con diversi livelli che indicano i punti di acquisto e vendita.
Spostando l'attenzione sul backtesting, Lani ne sottolinea l'importanza nel verificare la logica di un modello di trading algoritmico utilizzando dati storici. Questo passaggio è fondamentale per evitare potenziali perdite quando il modello viene distribuito in un ambiente live. Lani spiega i passaggi coinvolti nel backtesting, che includono il download di dati da un portale aperto, l'importazione di librerie pertinenti, la scrittura di funzioni di supporto, la generazione di segnali di acquisto e vendita, la visualizzazione dell'output e la valutazione del rendimento generato dalla strategia. Suggerisce inoltre di considerare parametri come rendimenti, prelievo massimo, profitto massimo e stop-loss durante il processo di backtesting. Lani consiglia di utilizzare funzioni di backtest personali invece di fare affidamento esclusivamente su librerie ottenute da piattaforme come Github.
L'oratore procede spiegando i vari parametri che una funzione utilizza per generare segnali di acquisto e vendita basati su frame di dati, tipi di strategia, criteri di entrata e uscita e feed posizionale. I trader possono configurare il prezzo di apertura o di chiusura per i loro calcoli, nonché impostare percentuali di stop-loss e target. Lani discute anche una funzione di reporting statistico e un'altra funzione che crea livelli utilizzando la deviazione standard per un indicatore scelto. Infine, la funzione principale richiama queste altre funzioni per restituire segnali di acquisto e vendita basati sulla strategia scelta e generare un riepilogo.
Andando avanti, Lani dimostra come generare rapporti di backtesting di trading utilizzando l'abilità posizionale della pratica BV. L'output include un frame di dati contenente tutte le negoziazioni, le spese di transazione e gli slip edge. Viene richiamata la funzione di backtesting e vengono generati i report. Questi report forniscono statistiche e rappresentazioni grafiche dell'output, mostrando i rendimenti percentuali, i dettagli delle transazioni e i rendimenti cumulativi in un periodo di tempo specificato. Lani analizza il rapporto e suggerisce di impostare uno stop loss intorno a -1,5 per evitare perdite superiori al -2% o al -3%. Il profitto massimo ottenuto dai risultati del backtesting è stato dell'8%, indicando che lo stop-loss può essere fissato ad un massimo dell'8% o del 9%.
L'oratore discute quindi il processo di ottimizzazione di un algoritmo. Lani spiega che un approccio all'ottimizzazione comporta la creazione di un altro algoritmo che esegue l'algoritmo originale più volte utilizzando diversi set di parametri. Per illustrare ciò, fornisce un esempio in cui il periodo di ricerca per un periodo di rollback è ottimizzato. Creando un elenco di vari valori per il periodo di ricerca e utilizzando una funzione di combinazione, è possibile generare un elenco completo di tutti i set di parametri. Lani sottolinea l'importanza di ottimizzare gli algoritmi per migliorare le loro prestazioni nei mercati delle materie prime.
Continuando la discussione sull'ottimizzazione, Lani spiega il processo di utilizzo di tre liste per valutare ciascuna coppia attraverso il metodo del gomito con diversi parametri per il backtesting. I risultati del backtesting vengono memorizzati in un frame di dati chiamato DF optimizer, che consente di identificare la combinazione che produce i massimi rendimenti. Le variabili ottimizzate vengono quindi archiviate nel ruolo ottimizzato. Lani mette in guardia contro l'overfitting dei dati durante il processo di ottimizzazione e sottolinea l'importanza di eseguire gli stessi parametri nel periodo successivo per garantirne l'accuratezza. Infine, il relatore scarica il rapporto per esaminare i risultati.
Lani procede a presentare il codice utilizzato per ottimizzare i parametri di trading e condivide le statistiche risultanti, inclusi rendimenti, rendimenti medi, prelievo massimo e rapporto vincite-perdite. I parametri ottimizzati hanno determinato un rendimento del 22,8%, un miglioramento significativo rispetto al 9% ottenuto con la precedente combinazione di parametri. Lani sottolinea l'importanza del trading cartaceo per testare gli algoritmi senza rischiare denaro reale e sottolinea la necessità di diversificazione, gestione del portafoglio e gestione del rischio durante la transizione al trading dal vivo. Conclude rilevando le somiglianze tra il processo di sviluppo del trading algoritmico e il ciclo di vita dello sviluppo del prodotto software, sottolineando l'importanza di eseguire diligentemente tutte le fasi per garantire il successo del progetto.
Prevedi le tendenze nei mercati azionari utilizzando l'intelligenza artificiale e la programmazione Python
Prevedi le tendenze nei mercati azionari utilizzando l'intelligenza artificiale e la programmazione Python
Questa sessione di webinar offre un tutorial di apprendimento pratico incentrato sulla previsione delle tendenze utilizzando l'intelligenza artificiale nel mercato azionario. I partecipanti si impegneranno attivamente nella creazione di un modello di albero di classificazione utilizzando un Jupyter Notebook. L'obiettivo principale è sviluppare un albero di classificazione che possa servire come strumento per stabilire regole di trading basate sui rendimenti futuri positivi o negativi previsti.
L'utilizzo di un modello di albero decisionale nel trading è una tecnica di apprendimento automatico essenziale che fornisce un'esperienza di apprendimento coinvolgente e interattiva. Durante la sessione, i partecipanti avranno l'opportunità di lavorare direttamente su un notebook Python insieme a un istruttore.
Il webinar mira a coprire le seguenti aree chiave:
La sessione registrata approfondisce il modo in cui il modello dell'albero decisionale può essere sfruttato nel trading per estrarre preziose regole di trading. Queste regole servono come base per prendere decisioni informate su quando acquistare o vendere titoli.
Durante il video, i partecipanti acquisiranno conoscenze su:
Per beneficiare appieno di questo webinar, i partecipanti devono possedere:
Per quanto riguarda le variabili, le variabili predittive in questo contesto si riferiscono agli indicatori tecnici utilizzati per prevedere le tendenze del mercato. La variabile target indica invece l'andamento atteso per il giorno successivo, in particolare se sarà positivo o negativo.
Strategie di gestione quantitativa del portafoglio di Prodipta Ghosh - 23 luglio 2019
Strategie di gestione quantitativa del portafoglio di Prodipta Ghosh - 23 luglio 2019
Prodipta Ghosh, Vicepresidente di Quantitative Portfolio Management, sottolinea che non esiste una strategia valida per tutti per il trading azionario a causa della presenza di incertezze nei mercati finanziari, della natura dinamica del mercato nel tempo e dei diversi obiettivi e la propensione al rischio degli individui. Sottolinea che anche con una visione o un modello perfetto del mondo, sarebbe impossibile fornire risposte alle domande dei trader poiché ogni persona opera in un contesto unico. Pertanto, non esiste una strategia perfetta per nessuno al mondo.
Durante la sua presentazione, Prodipta Ghosh approfondisce quattro strategie di gestione quantitativa del portafoglio. Queste strategie includono l'utilizzo delle bande di Bollinger, l'impiego di una semplice strategia di crossover della media mobile, l'analisi del modello di candele doji e l'incorporazione del Relative Strength Index (RSI). Sebbene un indice di Sharpe elevato possa teoricamente suggerire la migliore strategia, le performance passate non possono sempre garantire risultati futuri. Pertanto, è fondamentale costruire un portafoglio che comprenda diverse strategie e attività per mitigare il rischio ed evitare ribassi significativi. Ghosh dimostra i vantaggi di un'equa allocazione del capitale a tutte e quattro le strategie, mostrando come un portafoglio diversificato può resistere alla volatilità del mercato e prevenire perdite sostanziali.
Prodipta Ghosh fornisce una spiegazione dei fondamenti della gestione del portafoglio e la distingue dall'investimento in un singolo titolo. La gestione del portafoglio comporta lo sviluppo di una strategia per più strategie o attività, tenendo conto dei rischi, delle incertezze, del passare del tempo e dei contesti specifici. Il valore di una strategia deriva dai rendimenti sottostanti moltiplicati per le posizioni, mentre il valore del portafoglio è determinato dal flusso ponderato dei rendimenti sottostanti. Per ottimizzare la gestione del portafoglio, un problema matematico viene risolto definendo una funzione U che dipende dal valore del portafoglio P e trovando i pesi W che massimizzano U. Diverse strategie di ottimizzazione, come l'ottimizzazione media-varianza, l'ottimizzazione di Kelly e la penalizzazione del rischio ottimizzazione, può essere impiegato in base a come U è definito e all'approccio di ottimizzazione.
Il relatore procede a discutere le strategie di gestione quantitativa del portafoglio e il ruolo dei problemi di ottimizzazione nel processo. Esplora i vari vincoli che possono essere specificati in un problema di ottimizzazione, come limitare l'intervallo di un portafoglio e i tipi di portafogli che possono essere costruiti, inclusi quelli basati su strategie alfa, portafogli di fattori o raccolte di singoli titoli. L'obiettivo è definire una condizione di massimizzazione che risulti in un portafoglio con valore massimo o funzione del valore del portafoglio. Inoltre, il relatore affronta la questione se un portafoglio ugualmente ponderato sia ragionevole, che dipende da circostanze specifiche e può essere visto come un problema di ottimizzazione con una penalità al quadrato degli errori.
Prodipta Ghosh approfondisce il concetto di rischio e utilità nella gestione del portafoglio, evidenziando le sfide nella stima dei rendimenti attesi e dei rischi. Introduce la moderna teoria del portafoglio e l'utilità quadratica come approcci per massimizzare i rendimenti riducendo al minimo il rischio. L'oratore utilizza l'esempio del paradosso di Saint Pittsburgh per illustrare come il processo decisionale umano possa deviare dalle medie matematiche.
La relazione tra utilità e rischio è spiegata da Prodipta Ghosh, che ne sottolinea l'importanza nella costruzione di un solido portafoglio. Dimostra il concetto di premio per il rischio, che quantifica la differenza tra la vincita attesa o il rendimento di un investimento rischioso e l'importo che un individuo è disposto ad accettare per un certo pagamento. Inoltre, spiega che una funzione di utilità è una rappresentazione matematica della ricchezza che informa quanto viene valutato un dollaro in più, aiutando a determinare gli importi appropriati da investire. Comprendere l'interazione tra utilità e rischio consente agli investitori di sviluppare portafogli che raggiungano un equilibrio tra rischio e rendimento.
L'oratore discute la nozione di avversione al rischio negli investimenti, il che suggerisce che gli investitori preferiscono determinati investimenti rispetto a quelli con rendimenti fluttuanti. L'avversione al rischio funge da presupposto comune nella gestione quantitativa del portafoglio, con il premio per il rischio rappresentato dalla lettera greca Pi. Questo premio indica l'importo che un investitore è disposto a pagare per accettare un rendimento fluttuante a media zero. Il relatore spiega quindi la funzione di utilità quadratica e come porta all'ottimizzazione della media e della varianza di un portafoglio. Costruire un portafoglio basato sulla Modern Portfolio Theory implica trovare un equilibrio tra la media e la varianza del portafoglio.
Prodipta Ghosh procede spiegando il processo di ottimizzazione dell'utilità attesa del portafoglio trovando un equilibrio tra la media e la varianza. Utilizza Excel per simulare i rendimenti di diverse attività e calcola la matrice di covarianza, che viene quindi utilizzata per determinare i rendimenti, la varianza e il rischio del portafoglio in base a diverse ponderazioni. Variando i pesi e calcolando il rendimento e la varianza del portafoglio per tutti i possibili scenari, è possibile risolvere un problema di ottimizzazione. Il grafico risultante mostra l'indice di Sharpe, che rappresenta il rapporto tra rendimento e rischio, per ogni serie di pesi.
Il concetto di frontiere efficienti nella moderna teoria del portafoglio viene poi introdotto da Prodipta Ghosh. Descrive la frontiera efficiente come l'intervallo in cui dovrebbe trovarsi un portafoglio per ottenere i massimi rendimenti sulla base di una data tolleranza al rischio. Spiega inoltre che l'aggiunta di un asset a basso rischio, come un asset privo di rischio, aggiunge una dimensione interessante al concetto. Il più alto indice di Sharpe è individuato dal portafoglio tangente, che è il portafoglio formato combinando l'asset privo di rischio con la frontiera efficiente. La linea che collega lo zero al portafoglio tangente è indicata come linea di mercato e presenta una scelta tra investire nel portafoglio di mercato o optare per un asset privo di rischio durante la definizione dell'allocazione.
Prodipta Ghosh approfondisce il Capital Asset Pricing Model (CAPM), che cambia la prospettiva del rischio nella finanza misurandolo come contributo al portafoglio di mercato piuttosto che come rischio autonomo. Il CAPM cattura il tasso di rendimento richiesto per un'attività rischiosa, calcolato come tasso privo di rischio più un contributo al portafoglio di mercato in termini di rischio moltiplicato per la differenza tra il rendimento di mercato e il rendimento privo di rischio. Questo concetto fornisce una base teorica per l'investimento di valore. Attraverso vari modelli, come il flusso di cassa scontato e i modelli di compressione, gli investitori possono stimare un prezzo equo utilizzando il CAPM e sfruttare una migliore comprensione del rischio idiosincratico.
Il relatore discute varie strategie di gestione del portafoglio, con un focus specifico sul factor investing. Il factor investing implica la considerazione di molteplici fattori di rischio, oltre al solo rischio di mercato, quando si costruisce un portafoglio. Ogni fattore comporta un premio ad esso associato, che porta a diversi stili di investimento, tra cui l'allocazione dei fattori, la tempistica dei fattori o un ritorno all'investimento di valore e alla selezione dei titoli. Il factor investing aiuta a spiegare il rischio idiosincratico e fornisce una nuova interpretazione di alfa e beta, dove alfa e beta diventano l'alfa totale se il delta F nell'equazione è invariante nel tempo e positivo.
Prodipta Ghosh evidenzia le principali differenze tra value investing e factor investing e considera quale approccio abbia più senso per i trader al dettaglio. Osserva che l'investimento di valore richiede ricerche approfondite sulle singole società e spesso comporta la concentrazione del rischio idiosincratico, che potrebbe non essere adatto per i commercianti al dettaglio su piccola scala. D'altra parte, il factor investing implica la ricerca dei fattori di rischio del mercato e il loro sfruttamento sistematico per allocare gli investimenti in base ai rendimenti attesi. Il relatore accenna brevemente alle distinzioni tra ricerca discrezionale e quantitativa, affermando che la gestione quantitativa può offrire maggiori opportunità di sovraperformance se utilizzata correttamente.
Il relatore confronta gli investitori di valore e gli strateghi quantitativi, osservando che mentre gli investitori di valore hanno una minore probabilità di successo, hanno il potenziale per generare rendimenti sostanziali. Gli strateghi quantistici, d'altra parte, hanno una maggiore probabilità di successo ma generano rendimenti relativamente inferiori ma coerenti. La legge fondamentale dell'investimento descrive il rapporto informativo come il rapporto tra sovraperformance diviso per il rischio del portafoglio, equiparandolo al coefficiente informativo o livello di abilità moltiplicato per la radice quadrata di n, dove n rappresenta il numero di scommesse indipendenti che possono essere fatte. Gli investitori quantitativi possono avere un numero maggiore di n, consentendo loro di ottimizzare un portafoglio di fattori. Ghosh elabora anche altri metodi di ottimizzazione come le ottimizzazioni KD o le ottimizzazioni della parità di rischio, che mirano a massimizzare la ricchezza terminale in più periodi accumulando ricchezza.
Prodipta Ghosh passa a discutere la strategia di portafoglio Kelly, sottolineando il suo predominio nel lungo periodo grazie alla sua attenzione alla massimizzazione della ricchezza finale. Tuttavia, avverte che la strategia Kelly è anche la più aggressiva in termini di rischio e potrebbe non essere adatta a pensionati o individui che non possono permettersi rischi a breve termine. Spiega inoltre la strategia di parità di rischio, che mira a pareggiare i contributi di rischio individuali e garantisce che la somma dei rischi di tutte le attività rimanga equilibrata. Sebbene non vi sia alcuna giustificazione teorica per questo approccio, è considerato una ragionevole allocazione del rischio. Quando si decide tra la strategia Kelly, la parità di rischio e l'ottimizzazione media-varianza, è necessario considerare la loro propensione al rischio e l'accuratezza della loro modellazione, che può essere migliorata attraverso la modellazione fattoriale. In definitiva, queste strategie ruotano attorno al bilanciamento del rischio e del rendimento, con una forte enfasi sulla misurazione e la gestione del rischio in modo efficace.
Prodipta Ghosh procede a discutere l'argomento delle strategie alfa e come combinarle per creare un portafoglio a tutto tondo. Sebbene le ottimizzazioni media-varianza possano essere utilizzate per le strategie alfa, incontrano un problema in cui tutta l'allocazione nel portafoglio va a un'unica strategia migliore basata esclusivamente su dati storici. Per rispondere a questa preoccupazione, Ghosh introduce il concetto di strategie in-sample, in cui a tutte le strategie viene assegnato un voto uguale. Un altro approccio è il rammarico di cambiare portafoglio, che utilizza tecniche di analisi del cambiamento come modelli di Markov nascosti o analisi del punto di cambiamento per allocare il capitale tra diverse strategie alfa. Una tecnica degna di nota è l'approccio senza rimpianti, che affronta il problema dell'esplorazione rispetto allo sfruttamento esplorando sistematicamente ogni strategia alfa per identificare quella con il maggior potenziale prima di investire pesantemente in essa.
Prodipta Ghosh sottolinea che ci sono numerose risorse disponibili per un'ulteriore esplorazione dell'ottimizzazione del portafoglio, comprese piattaforme come Wikipedia e il corso lanciato di recente da Contra sulla gestione quantitativa del portafoglio. Cita diverse opportunità di apprendimento e crescita nel settore attraverso i programmi di Contra, come il loro portale di apprendimento interattivo di autoapprendimento e Blue Shift, che offre test retrospettivi gratuiti. Ghosh esprime la sua gratitudine al pubblico per la loro partecipazione e li incoraggia a visitare il sito Web di Contra per ulteriori informazioni e risorse.
Trading algoritmico | È giusto per te e come iniziare
Trading algoritmico | È giusto per te e come iniziare
Signore e signori, vorrei presentare Nathan, il co-fondatore di Elle Foam Advisory, che condividerà preziose informazioni sull'affascinante mondo del trading algoritmico. Nathan inizia la sua presentazione definendo il trading algoritmico e sottolineandone l'importanza nel settore finanziario. Spiega che il trading algoritmico comporta l'uso di algoritmi informatici per eseguire operazioni automaticamente e svolge un ruolo cruciale nei mercati moderni.
Nathan prosegue discutendo della natura in evoluzione del trading algoritmico e di come la sua definizione possa variare in base alla posizione geografica e ai quadri normativi. Negli Stati Uniti, qualsiasi forma di trading sistematico rientra nell'ambito del trading algoritmico. Tuttavia, in altre regioni, è specificamente considerato trading algoritmico quando gli algoritmi informatici determinano autonomamente i parametri dell'ordine. Questa distinzione sottolinea i diversi approcci e prospettive all'interno del campo.
Il relatore procede quindi a far luce sulle attuali tendenze del settore nel trading algoritmico. Sottolinea la crescente prevalenza di trader fai-da-te (fai da te) che utilizzano strategie algoritmiche. Inoltre, Nathan presenta dati che dimostrano la significativa crescita della quota di mercato del trading algoritmico in Asia, Stati Uniti e India. Nonostante questa crescita, riconosce che la partecipazione al dettaglio al trading algoritmico rimane relativamente bassa e promette di spiegare questo fenomeno nelle prossime diapositive.
Andando avanti, Nathan esplora l'impatto del trading algoritmico sul mercato del lavoro. Spiega come l'automazione stia sostituendo i trader umani e le aziende stanno ora cercando programmatori per sviluppare sofisticate strategie di trading e sfruttare la potenza delle macchine. Il relatore sottolinea quattro vantaggi chiave del trading automatico rispetto al trading umano: tempo di attività, tempo di reazione, scalabilità e capacità di apprendere e migliorare. Le macchine possono monitorare continuamente i rischi, eseguire operazioni prontamente, adattarsi ai cambiamenti del mercato in modo efficiente e imparare dalle loro esperienze in modo più efficace rispetto ai trader umani.
Affrontando la scarsa partecipazione al dettaglio nel trading algoritmico, Nathan delinea diverse ragioni per questa discrepanza. In primo luogo, il trading algoritmico richiede una combinazione di conoscenze tecniche, tra cui codifica e statistica, con una solida comprensione della finanza e delle dinamiche di mercato. In secondo luogo, l'accesso ai dati di mercato rilevanti è fondamentale per il backtesting e lo sviluppo di solide strategie. Infine, il passaggio dal trading manuale al trading algoritmico può essere impegnativo senza la guida di operatori di mercato esperti che possiedono competenze pratiche nel settore. Nonostante questi ostacoli, Nathan sottolinea gli innegabili vantaggi del trading algoritmico, come la scalabilità, un'efficace gestione del rischio e l'eliminazione dell'errore umano, rendendolo un'opzione interessante per i trader.
Nathan introduce quindi il pubblico al corso EPAct offerto da Point Density. Discute la difficoltà di trovare una piattaforma che fornisca un supporto completo per il trading algoritmico, che comprenda la guida degli operatori di mercato, le conoscenze tecniche e i contenuti aggiornati. Il corso EPAct mira a colmare questa lacuna offrendo ricchi contenuti creati da professionisti del settore che vengono continuamente aggiornati per riflettere le ultime tendenze. Il corso fornisce anche un supporto dedicato da parte della facoltà e adotta un approccio orientato al mercato, rendendolo una risorsa ideale sia per i principianti che si avventurano nel trading algoritmico sia per coloro che desiderano avanzare nella propria carriera in questo campo.
Elaborando ulteriormente il contenuto del corso, Nathan delinea i moduli coperti nel programma di trading algoritmico. Il corso inizia con un modulo introduttivo che stabilisce una base con la statistica di base, la teoria della probabilità e l'applicazione di modelli finanziari. Procede quindi per coprire le basi di Python e le statistiche avanzate, inclusi i modelli gaussiani utilizzati per comprendere strategie complesse. Il corso include anche sessioni sulla creazione di curriculum, la creazione di un trading desk personale e lo svolgimento di colloqui fittizi per tirocini con oltre 100 aziende partner. Durante tutto il corso, l'istruttore fornisce assistenza personale agli studenti, assicurandosi che qualsiasi domanda o difficoltà venga prontamente affrontata. Inoltre, l'adesione al corso EPAct garantisce vantaggi esclusivi, incluso l'accesso agli eventi e alle funzionalità della community, che saranno ulteriormente discussi nelle prossime sezioni.
Continuando la sua presentazione, Nathan si tuffa nei dettagli di ciascun modulo all'interno del corso di trading algoritmico. Il corso inizia con il modulo degli elementi costitutivi, ponendo le basi per comprendere gli effetti azionari e le strategie future. Gli studenti si impegnano in esercizi pratici per creare varie strategie di trading. Il programma approfondisce quindi la microstruttura e le implementazioni del mercato, esplorando la complessità delle idee di backtest sui dati storici utilizzando diverse API e broker. L'apprendimento automatico viene anche introdotto come campo emergente all'interno del trading algoritmico. Viene sottolineata l'importanza del trading e delle operazioni di facciata, con un modulo dedicato incentrato sulla creazione di un'infrastruttura di trading algoritmico. Il corso copre anche il trading di opzioni, l'ottimizzazione del portafoglio e la gestione del rischio. Infine, gli studenti intraprendono un progetto e, dopo aver superato con successo l'esame, ricevono un certificato verificato, che convalida la loro esperienza nel trading algoritmico.
Nathan quindi sposta l'attenzione del pubblico sul programma di trading algoritmico offerto da QuantInsti. Sottolinea che al termine del programma, i partecipanti ricevono un certificato di impatto verificato dopo aver completato un corso completo di oltre 300 ore. La facoltà comprende rinomati professionisti del settore che sono disponibili e forniscono esperienza pratica in diverse classi di attività e ruoli. Il corso copre vari aspetti che vanno dalla preparazione del CV alla fornitura dell'accesso alle API e alle reti di broker per un'implementazione senza problemi. Inoltre, il team QuantInsti assiste i partecipanti con opportunità di raccolta fondi, rendendolo una scelta ideale per coloro che cercano una formazione completa nel trading algoritmico.
Dopo la discussione di Nathan, Nadine sale sul palco per illuminare il pubblico sui vantaggi di far parte della comunità EPAT. Sottolinea l'orientamento permanente disponibile per i membri della comunità, nonché l'opportunità di entrare in contatto con altri studenti provenienti da oltre 165 paesi. Eventi e sessioni esclusive, accesso gratuito e agevolato ai broker e accesso a strumenti di backtesting come BlueShift sono tra i privilegi della community. Inoltre, EPAT aggiunge una dimensione quantitativa fondamentale al set di competenze esistenti di un individuo, migliorandone il profilo professionale. In particolare, il programma EPAT è riconosciuto nell'ambito del programma di formazione finanziaria e i professionisti che lavorano a Singapore possono beneficiare di un rimborso di 2.000 dollari di Singapore.
Concludendo la presentazione, Ben Magnano condivide il suo viaggio personale nel trading algoritmico. Racconta le sue prime lotte con il day trading nel 2005 fino a quando ha trovato QuantInsti, dove ha ricevuto una formazione rigorosa sui fondamenti del trading quantitativo e algoritmico. Ben sottolinea l'importanza di imparare Python e di essere in grado di scrivere i propri programmi, ottenendo infine il certificato di trader quantitativo. Questo risultato gli ha aperto le porte, portando a un'opportunità come consulente di ricerca presso WorldQuant, dove continua ad affinare le sue capacità di programmazione e rimanere aggiornato con le ultime tendenze del settore, come l'intelligenza artificiale.
Nei momenti finali del video, il relatore riconosce l'enorme crescita del trading algoritmico e come sia sempre più preferito dai trader che cercano di ridurre al minimo la necessità di un monitoraggio costante. Il relatore esprime gratitudine per l'eccezionale analisi fornita dai relatori, riconoscendo le preziose intuizioni condivise durante la presentazione. Alla conclusione del video, il relatore riassume il programma ePAD, progettato per fornire ai partecipanti competenze pronte per l'industria nel dominio quantitativo e FinTech, assicurando che siano ben preparati a prosperare nel campo del trading algoritmico.
Modelli di rischio per il Quant Trading di Zura Kakushadze - 16 maggio 2019
Modelli di rischio per il Quant Trading di Zura Kakushadze - 16 maggio 2019
Zura Kakushadze, nella sua discussione, si concentra sulle sfide associate al calcolo dell'inverso della matrice di covarianza per ottimizzare i portafogli di 2.000 azioni statunitensi. Sottolinea che quando il numero di osservazioni nella serie temporale dei rendimenti è inferiore al numero di titoli in portafoglio, la matrice di covarianza campionaria diventa singolare e non può essere invertita. Anche se non fosse singolare, gli elementi fuori diagonale che rappresentano le correlazioni sarebbero altamente instabili fuori campione a meno che non ci fosse un numero significativamente maggiore di osservazioni rispetto agli stock, cosa che in genere non accade nelle applicazioni della vita reale.
Kakushadze spiega che i modelli di rischio per le strategie di trading quantitativo differiscono dai modelli di rischio tradizionali a causa di periodi di detenzione più brevi e alfa effimeri. Per queste strategie non sono auspicabili lunghi periodi di ricerca e sono richiesti metodi alternativi per il calcolo della matrice di covarianza. Un approccio comune consiste nell'utilizzare un modello fattoriale che scompone il rischio in rischio fattoriale e rischio specifico. Il vantaggio del modello fattoriale è che rappresenta la grande matrice di covarianza mediante una matrice di covarianza fattoriale molto più piccola, rendendola efficiente dal punto di vista computazionale. Tuttavia, Kakushadze sottolinea che ci sono ancora dettagli intricati che devono essere affrontati nel modello fattoriale.
Il relatore discute ulteriormente le sfide associate al calcolo della volatilità per ciascun titolo e suggerisce di concentrarsi sulla matrice di correlazione del campione piuttosto che sulla matrice di covarianza del campione. La matrice di correlazione del campione è preferita a causa di problemi come singolarità, instabilità e altri problemi associati alla matrice di covarianza. Kakushadze propone di fattorizzare le varianze distorte e di utilizzare un modello fattoriale per la matrice di correlazione invece della matrice di covarianza. Si pone la questione della determinazione dei fattori di rischio e vengono suggerite due possibilità: utilizzare i componenti principali della matrice di correlazione campionaria o impiegare fattori di stile come dimensione, momentum e volatilità.
Vengono esplorati diversi tipi di fattori di rischio adatti al trading quantitativo, inclusi fattori di stile e classificazioni di settore. Il relatore sottolinea l'importanza di utilizzare fattori di orizzonte breve che sono rilevanti per il trading ed escludere fattori di orizzonte più lungo. Viene inoltre discusso il rischio di neutralizzare inavvertitamente fattori alfa desiderabili nel modello di rischio, sottolineando la necessità di un'attenta selezione e ponderazione dei fattori di rischio.
Kakushadze spiega che i modelli di rischio standardizzati acquistati dai fornitori non sono in grado di rimuovere i fattori di rischio indesiderati o di coprire tutte le direzioni rilevanti dello spazio di rischio di un trader. Pertanto, il relatore suggerisce di creare da zero un modello di rischio personalizzato. Un approccio consiste nell'utilizzare modelli di rischio statistici, che implicano l'assunzione di una serie temporale di rendimenti con un periodo di ricerca limitato e la creazione di caricamenti fattoriali basati sui componenti principali della matrice di correlazione campionaria.
Il concetto di rango effettivo viene introdotto come un modo per determinare il numero di componenti principali da utilizzare come fattori di rischio. Il rango effettivo misura la dimensionalità effettiva di una matrice e può essere calcolato utilizzando l'entropia spettrale. Tuttavia, i modelli statistici di rischio hanno limitazioni in termini di numero di fattori di rischio, poiché è vincolato dal numero di osservazioni, con conseguente copertura limitata dello spazio di rischio. Anche l'instabilità delle componenti principali superiori al di fuori del campione è motivo di preoccupazione.
Viene discussa l'instabilità delle correlazioni a coppie fuori campione e degli elementi fuori diagonale nella matrice di correlazione. Kakushadze spiega che le componenti principali superiori calcolate da una matrice di correlazione instabile sono frequentemente aggiornate e instabili, mentre la prima componente principale tende ad essere relativamente stabile. Il relatore approfondisce anche la definizione di fattori di stile adatti a strategie di holding più brevi e suggerisce di eliminare le correlazioni statisticamente insignificanti, come le azioni in circolazione, dalle strategie di trading intraday.
Vengono discussi quattro fattori comuni utilizzati nei modelli di trading quantitativo a breve orizzonte: direzione (momentum), volatilità, liquidità e prezzo. Kakushadze spiega come viene definito ciascun fattore e come è possibile calcolare i rendimenti dei fattori utilizzando la regressione trasversale. Il calcolo dell'indice di Sharpe annualizzato per ciascun fattore di rendimento è enfatizzato nel determinare la loro rilevanza statistica e l'idoneità per le strategie di trading.
Il relatore passa a testare e verificare i fattori di caricamento e l'efficacia dei fattori di stile nella modellazione del rischio. Come un modo per testare i fattori di caricamento si suggerisce il backtesting sulle negoziazioni infragiornaliere o sulle negoziazioni alfa più brevi sui residui dopo aver scomposto i rendimenti storici utilizzando i fattori di caricamento. Si evidenzia, anche a livello meno granulare, il valore dei grandi settori rispetto ai fattori di stile. Si consiglia di costruire modelli di rischio basati su settori o sottosettori utilizzando classificazioni di settore fondamentali in quanto coprono una porzione più ampia dello spazio di rischio. La stabilità della prima componente principale fuori campione influisce sull'efficacia di questi modelli di rischio.
Viene discussa la costruzione di una matrice dei fattori di carico per un gran numero di sottosettori e come soluzione vengono proposte classificazioni settoriali gerarchiche. Questo approccio prevede prima la modellazione dei sottosettori e quindi l'utilizzo del successivo livello granulare di settori per modellare i fattori di rischio, continuando fino a quando il problema non viene ridotto a una matrice più piccola che può essere calcolata correttamente.
Viene spiegato il processo di riduzione dei problemi passo dopo passo per calcolare i modelli di rischio per il quant trading. Calcolando inizialmente una matrice di caricamento dei fattori di dimensioni inferiori, come 10 per 10, alla matrice di covarianza del campione, Kakushadze costruisce un modello a un fattore per il fattore rimanente, che è il mercato. Questo riduce il problema da una matrice grande a una più piccola. Si suggerisce di includere fattori di stile in questa costruzione, ma il loro contributo può essere limitato rispetto a un numero maggiore di fattori di rischio di vari settori. I fattori di stile potrebbero non essere proxy ideali per modellare le correlazioni tra titoli.
Viene spiegata l'importanza di includere un'intercettazione nel processo di normalizzazione dei fattori di stile. Il relatore chiarisce che il logaritmo del prezzo, tipicamente utilizzato come fattore di stile, è in realtà il logaritmo del prezzo diviso per un fattore di normalizzazione. Il fattore di normalizzazione è empirico e può essere personalizzato in base alle preferenze del trader. Mentre i fattori basati sul settore tendono ad essere proxy affidabili per la modellazione delle correlazioni, le combinazioni bilineari di fattori di stile sono considerate proxy scadenti. Pertanto, si consiglia ai trader di concentrarsi su fattori basati sul settore e personalizzare i propri modelli in base al proprio stile di trading e alfa di trading quantitativo.
Il relatore introduce il concetto di eterosi, che combina idee potenti come modelli fattoriali, classificazioni di settore e componenti principali in una costruzione che può essere altamente efficace nella modellazione del rischio. Vengono discusse anche le tecniche di clustering come un modo per costruire fattori di rischio utilizzando schemi di clustering multilivello che possono sostituire le classificazioni fondamentali del settore. Tuttavia, gli algoritmi di clustering non deterministici possono produrre clustering diversi ogni volta che vengono eseguiti, causando disturbi nel sistema. Per ridurre il rumore, è possibile calcolare la media di un gran numero di cluster o utilizzare altre tecniche come la riduzione della dimensionalità o l'analisi delle componenti principali.
Vengono esplorati diversi approcci per il clustering nei modelli di rischio di trading quantitativo. L'oratore spiega che mentre il clustering k-means può essere non deterministico, le alternative deterministiche come il clustering gerarchico possono essere soggettive e più lente. L'oratore suggerisce di utilizzare i modelli di rischio stessi per l'aggregazione invece di fare affidamento esclusivamente sul clustering. Nel caso delle k-medie, la natura non deterministica deriva dall'inizializzazione dei centri dei cluster, ma non sempre è necessario trovare il minimo globale. Per migliorare l'approccio ingenuo dell'utilizzo dei rendimenti storici, viene proposta la normalizzazione dei rendimenti rispetto alle volatilità storiche.
La normalizzazione dei cluster e il clustering multilivello sono discussi per il quant trading. Si consiglia di eseguire il clustering dividendo i rendimenti per la varianza invece di normalizzare i rendimenti con due deviazioni standard per ottimizzare i portafogli e migliorare le prestazioni. Vengono presentati due approcci per il clustering multilivello: dal basso verso l'alto, dove viene creato per primo il livello più granulare, seguito successivamente dai cluster di clustering, e dall'alto verso il basso, dove viene creato per primo il livello meno granulare, seguito successivamente dai ticker di clustering. Gli algoritmi non deterministici come gli algoritmi gerarchici non sono vantaggiosi in termini di prestazioni rispetto agli algoritmi deterministici e il relatore suggerisce di utilizzare tecniche di clustering e aggregazione.
Il relatore affronta la questione della determinazione del numero di cluster nei modelli di rischio basati sul clustering. Vengono menzionati metodi tradizionali come il metodo del gomito o l'analisi della silhouette, ma potrebbero non fornire sempre risultati affidabili. Invece, il relatore suggerisce di utilizzare l'analisi di stabilità, che comporta la creazione di più soluzioni di clustering e la misurazione della stabilità dei cluster risultanti. La stabilità può essere valutata utilizzando tecniche come la stabilità della coppia di cluster o la stabilità del bootstrap.
Kakushadze sottolinea l'importanza della stabilità nei modelli di rischio basati sul clustering, poiché i cluster instabili possono portare a stime di rischio inaffidabili. Suggerisce che i cluster stabili dovrebbero essere utilizzati per la modellazione del rischio, mentre i cluster instabili dovrebbero essere scartati o combinati con altri cluster per migliorare la stabilità. Il relatore menziona anche l'uso di tecniche di apprendimento automatico, come il clustering gerarchico che utilizza algoritmi di apprendimento automatico, come alternativa ai tradizionali metodi di clustering.
La discussione passa poi alla costruzione di modelli di rischio basati sui cluster selezionati. Il relatore propone di utilizzare la matrice di correlazione campionaria all'interno di ciascun cluster per stimare i fattori di caricamento. Scomponendo la matrice di correlazione campionaria di ciascun cluster nei suoi autovalori e autovettori, è possibile ottenere i caricamenti fattoriali. La matrice dei fattori di caricamento per l'intero portafoglio può quindi essere costruita combinando i fattori di caricamento di ciascun cluster.
Il relatore sottolinea l'importanza di normalizzare correttamente i fattori di caricamento per garantire che rappresentino contributi al rischio. Suggerisce di utilizzare l'inverso degli autovalori come pesi per i fattori di caricamento per raggiungere la parità di rischio. Ciò garantisce che ciascun titolo contribuisca equamente al rischio complessivo del portafoglio. Il modello di rischio può essere ulteriormente migliorato includendo fattori aggiuntivi come fattori di stile o fattori basati sul settore.
Zura Kakushadze discute le sfide e gli approcci nella costruzione di modelli di rischio per strategie di trading quantitative. Sottolinea l'importanza di affrontare questioni come la singolarità e l'instabilità nella matrice di covarianza, nonché la selezione di fattori di rischio e tecniche di clustering appropriati. Combinando modelli fattoriali, classificazioni di settore e clustering, i trader possono creare modelli di rischio personalizzati che catturano efficacemente le caratteristiche di rischio dei loro portafogli.
Trading Forex per principianti | Trading algoritmico nei mercati FX del Dr. Alexis Stenfors
Trading Forex per principianti | Trading algoritmico nei mercati FX del Dr. Alexis Stenfors
Il Dr. Alexis Stenfors approfondisce un'analisi completa del mercato dei cambi (FX), con particolare attenzione alla liquidità e al suo significato. Inizia sottolineando l'immensa dimensione del mercato FX e la sua scala comparativa rispetto al mercato azionario globale. Nonostante potenziali crisi o disastri naturali, la liquidità nel mercato FX tende a rimanere robusta.
Il Dr. Stenfors fa luce sulla natura competitiva del mercato FX professionale, rilevandone la portata internazionale. Il trading di una singola coppia di valute in questo mercato non è possibile senza il trading simultaneo di un'altra coppia di valute. Questa caratteristica distingue il mercato FX dal mercato azionario, dove l'acquisto di azioni è più comune e semplice. Inoltre, le banche centrali possono intervenire nel mercato FX influenzando il valore di una valuta attraverso azioni come la stampa di moneta o l'intervento diretto, mentre tali interventi sono meno comuni nel mercato azionario. Inoltre, il mercato FX opera senza regolamenti, interruttori automatici e trasparenza, rendendo difficile l'accesso a dati affidabili per scopi di ricerca.
Il nucleo della liquidità nel mercato FX è spiegato dal Dr. Stenfors, che sottolinea l'importanza delle relazioni e delle convenzioni tra le banche. A differenza dei tradizionali mercati azionari e azionari, i market maker nel mercato FX non possono quotare i prezzi o fornire liquidità a meno che non sappiano che un'altra parte è pronta a ricambiare. Nel mercato degli swap FX, gli spread bid-ask dei concorrenti tendono a raggrupparsi attorno a cifre specifiche e, curiosamente, i concorrenti spesso quotano esattamente gli stessi spread piuttosto che offrire spread diversi.
Le convenzioni di mercato nel settore del forex trading sono discusse dal Dr. Stenfors, concentrandosi sulle convenzioni basate su prezzo e volume. Queste convenzioni dettano un comportamento commerciale appropriato e facilitano solide relazioni tra banche e clienti. I sondaggi indicano che solo una piccola percentuale di trader segue le convenzioni principalmente a scopo di lucro, mentre la maggioranza le percepisce come un mezzo per favorire le relazioni e mantenere un'immagine positiva del mercato. L'ascesa del trading algoritmico ha portato a cambiamenti in queste convenzioni, con il trading algoritmico che rappresenta oltre il 70% del trading su piattaforme come EBS.
Le implicazioni del trading algoritmico per il mercato forex sono discusse dal Dr. Stenfors. I fautori sostengono che il trading ad alta frequenza può migliorare l'efficienza del mercato, ridurre i costi di transazione e migliorare la liquidità. Tuttavia, gli scettici sostengono che gli algoritmi non sono adatti per aderire a convenzioni originariamente progettate per le relazioni umane. I trader che utilizzano piattaforme elettroniche possono affrontare sfide quando il mercato si muove rapidamente mentre tentano di eseguire operazioni. La liquidità è oggi percepita come complessa e difficile da accertare. Nonostante i diversi punti di vista sugli algoritmi, entrambe le parti concordano sul fatto che la liquidità FX sta subendo cambiamenti che richiedono un esame più attento. Il Dr. Stenfors presenta i dati di una piattaforma di trading che indicano una divisione equa tra trading umano e algoritmico nel 2010.
Esaminando il volume e la liquidità del mercato forex, il Dr. Stenfors si concentra sulla coppia di valute euro dollaro come esempio. Rivela che in tre giorni di negoziazione, l'importo totale degli ordini limite per euro dollaro è stato di 1,8 trilioni, con uno spread ristretto di solo lo 0,08%. Ciò indica un mercato altamente liquido con spread ridotti. Tuttavia, meno dell'uno percento di tutti gli ordini limite ha effettivamente portato a transazioni e la durata media degli ordini limite è stata di soli 2,5 secondi. Questi risultati suggeriscono che mentre il mercato può apparire liquido, la sua vera liquidità potrebbe essere meno significativa di quanto sembri. Il dottor Stenfors pone la questione se sia possibile accedere rapidamente alla liquidità e conduce un test per determinare se il mercato reagisce prontamente ai tentativi di negoziazione.
Il Dr. Stenfors condivide la sua ricerca sull'impatto dell'invio di ordini limite sulla liquidità nel mercato FX. Analizzando 1,4 milioni di ordini limite inviati, scopre che un nuovo ordine limite aggiunge immediatamente liquidità all'altro lato del portafoglio ordini, a vantaggio dei trader ad alta frequenza. Tuttavia, la liquidità scompare entro 0,1 secondi, suggerendo che il trading algoritmico contribuisce solo alla liquidità a breve termine. Il Dr. Stenfors evidenzia un cambiamento significativo nella volontà di sostenere la liquidità nel mercato FX nell'ultimo decennio, sottolineando l'importanza di considerare vari aspetti della liquidità, come la liquidità basata sul prezzo, la liquidità basata sul volume, la liquidità basata sulla comunità e liquidità basata sulla velocità durante l'analisi del mercato.
Il concetto di diversi tipi di ordine nel forex trading e le loro implicazioni etiche è spiegato dal Dr. Stenfors. Spiega che gli ordini divisi vengono utilizzati per dividere ordini di grandi dimensioni in ordini più piccoli per impedire ad altri trader di annullare i loro ordini e per nascondere ordini ricchi di informazioni. Tuttavia, gli ordini cucchiaio, che creano una falsa impressione dello stato del mercato, sono generalmente illegali nella maggior parte dei mercati. Meno controversi, ma soggetti a interpretazione, sono invece gli ordini ping, finalizzati all'estrazione di informazioni di mercato nascoste. Il dottor Stenfors introduce anche la sua definizione conservativa di ordini frazionati, rivelando che essi rappresentavano il 15-20% degli ordini in euro dollaro e dollaro yen tra le cinque coppie di valute esaminate.
Il Dr. Stenfors approfondisce l'uso degli ordini frazionati e la loro aggressività nel mercato FX. Contrariamente alla credenza popolare, gli ordini di grandi dimensioni spesso mostrano un'elevata aggressività e gli ordini divisi servono non solo a mascherare importi maggiori, ma anche a consentire ai trader algoritmici di inviare ordini più aggressivi. Tuttavia, la risposta del mercato agli ordini divisi è molto più pronunciata rispetto ai tipici ordini umani e gli algoritmi si adattano rapidamente a questa strategia, rendendo gli ordini divisi meno efficaci. La discussione tocca anche spoofing e pinging, indicando che le principali coppie di valute come euro dollaro e dollaro yen sono altamente sensibili alle informazioni, rendendole suscettibili allo spoofing, mentre il ping viene utilizzato per estrarre informazioni nascoste testando il mercato con ordini e osservando eventuali reazioni .
Il Dr. Stenfors presenta un proxy che ha sviluppato per analizzare la prevalenza del "pinging" in vari mercati FX. Un ordine di ping viene annullato prima che si verifichi qualsiasi cambiamento di mercato, rendendolo un potenziale indicatore di attività di ping. Utilizzando un database completo, il Dr. Stenfors stima che circa il 10% degli ordini nell'euro dollaro e nei mercati gialli potrebbero essere potenziali ordini di ping. Tuttavia, in mercati come Euro Swedish e Dollar Ruble, questa percentuale aumenta in modo significativo, raggiungendo rispettivamente il 50% e l'80%. In particolare, il ping sembra essere più importante nei mercati meno scambiati sulla piattaforma. Il dottor Stenfors suggerisce che lo studio della liquidità richiede la considerazione di diverse strategie e durate degli ordini, poiché la funzione di market-making, in particolare nel mercato FX pop, viene sempre più svolta da algoritmi.
Il Dr. Stenfors discute la natura in evoluzione della liquidità nel mercato forex e sottolinea la necessità di una gamma più ampia di metriche per valutarla. Sottolinea l'impatto delle barriere nelle strategie di ordine, come scissioni, spoofing e ping. Sebbene questi problemi siano stati ampiamente studiati nei mercati azionari, i loro effetti sulla liquidità del forex possono essere significativamente diversi, nonostante le maggiori dimensioni del mercato del forex. Il Dr. Stenfors raccomanda ai trader di rimanere consapevoli di queste complessità indipendentemente dai loro metodi di invio degli ordini e fornisce risorse aggiuntive per coloro che sono interessati a ulteriori esplorazioni.
Dr. Alexis Stenfors offre un'analisi dettagliata del mercato forex, concentrandosi in particolare sulla liquidità e le sue varie dimensioni. La sua ricerca evidenzia le caratteristiche uniche del mercato forex, comprese le sue dimensioni, la natura competitiva e la portata internazionale. Sottolinea l'importanza delle convenzioni di mercato, le implicazioni del trading algoritmico e l'impatto dei diversi tipi di ordine sulla liquidità. Attraverso i suoi studi, il Dr. Stenfors rivela le complessità e la natura in evoluzione della liquidità forex, sottolineando la necessità di una valutazione e comprensione completa in questo mercato dinamico.
Sviluppa e verifica le tue strategie di trading | Tutorial completo
Sviluppa e verifica le tue strategie di trading | Tutorial completo
Il video inizia introducendo un quant esperto che fornirà indicazioni sullo sviluppo e l'esecuzione di strategie di trading utilizzando Blueshift, una piattaforma basata su cloud. Blueshift offre set di dati completi, compresi i mercati azionari statunitensi e indiani, nonché dati Forex dettagliati. La sessione copre strategie sistematiche, un primer su Python, un'introduzione a Blueshift, la creazione di modelli riutilizzabili per backtesting, indicatori tecnici, la costruzione di una strategia semplice utilizzando un singolo indicatore e la gestione delle strategie di portafoglio. È importante sottolineare che la sessione non offre raccomandazioni commerciali né afferma di fornire strategie infallibili.
Il relatore evidenzia i diversi approcci agli stili di trading, come fondamentale, tecnico e quantitativo, e il modo in cui trattano le tendenze, l'inversione della media, i breakout e il carry in modi unici. La progettazione di una strategia di trading sistematica comporta la selezione di titoli, la generazione di segnali di acquisto e vendita, il calcolo dei portafogli target, l'esecuzione di operazioni e il miglioramento continuo del processo. Il relatore spiega gli input richiesti per le strategie sistematiche, inclusi i dati sui prezzi e le loro trasformazioni, le informazioni fondamentali e non di mercato e le regole/logiche di trading. Queste regole possono essere sviluppate sulla base dell'ipotesi di un trader o attraverso tecniche basate sui dati come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.
Il relatore sottolinea l'importanza di testare le strategie di trading attraverso il backtesting e il forward testing. Il backtesting aiuta i trader a verificare la validità delle loro ipotesi, mentre il forward testing protegge da pregiudizi e insidie come pregiudizi di data mining, pregiudizi di sopravvivenza, modellazione dell'impatto del mercato e pregiudizi di previsione. Una piattaforma di backtesting flessibile è essenziale per adattare e modificare le strategie, e la gestione del rischio e la creazione di portafogli sono cruciali poiché non tutte le strategie funzionano bene in ogni mercato. Il relatore fornisce una breve introduzione all'utilizzo del codice basato su Python nella piattaforma Blueshift per la creazione e il test della strategia.
Il video spiega le quattro funzioni essenziali richieste per il backtest delle strategie di trading su Blueshift. Queste funzioni sono "initialize", che imposta i parametri iniziali, "before_trading_start", chiamato prima di ogni sessione di trading, "handle_data", eseguito all'arrivo di ogni nuova barra di prezzo, e "analyze", utilizzato per l'analisi della strategia. L'oratore dimostra l'ordine in cui vengono chiamate queste funzioni e come gli operatori possono posizionare il proprio codice all'interno di ciascuna funzione. La sezione si conclude con un'introduzione di base all'utilizzo di Python nella piattaforma Blueshift.
Per gli spettatori che non hanno familiarità con Python, il video offre un'introduzione alle basi di Python. Copre variabili, stringhe, numeri interi, float e strutture di dati come dizionari ed elenchi. Viene inoltre introdotta la creazione di funzioni e classi in Python. Il video approfondisce quindi il flusso di lavoro Blueshift, spiegando i passaggi di "inizializzazione", "prima_trading_start", "gestione_dati" e "analisi". Viene evidenziata l'utilità delle funzioni programmate e di ordinazione.
Il relatore discute le tre principali funzioni di ordinamento in Blueshift. La prima funzione, "order_percent_target", consente ai trader di assumere posizioni nelle attività sottostanti in base al peso del portafoglio target. La seconda funzione, "get_open_orders", fornisce il numero di ordini in sospeso e la terza funzione, "cancel_order", consente l'annullamento degli ordini. Il presentatore sottolinea l'importanza di controllare l'ambiente di trading e dimostra funzioni come "set_commission", "set_slippage" e "set_account_currency". Vengono spiegati gli oggetti "contesto" e "dati" in Blueshift, mostrando il loro ruolo nell'acquisizione dello stato dell'algoritmo e nell'accesso ai dati. Un esempio illustra l'accesso al portafoglio e ai dati per una semplice strategia buy-and-hold utilizzando la funzione "storia". Viene introdotto il concetto di schedulazione utilizzando la funzione "schedule", che consente agli utenti di definire quando devono essere richiamate funzioni specifiche.
L'esercitazione si concentra sulla creazione di un modello per semplificare lo sviluppo della strategia ed evitare codice ripetitivo. Vengono importate librerie di indicatori tecnici come TLE e librerie standard come Pandas e Numpy. L'universo dei titoli viene ristretto ai principali indici e la variabile "contesto" viene inizializzata come un dizionario per memorizzare i parametri della strategia. Questi parametri includono lo sguardo indietro dell'indicatore, le soglie di acquisto/vendita, i periodi della media mobile, l'RSI, le bande B, l'ATR e la frequenza degli scambi. Questo modello mira a ridurre al minimo il codice boilerplate e standardizzare i parametri per modifiche facili.
Il relatore introduce una variabile per controllare il trading e creare un portafoglio con pesi per ogni strumento nell'universo. Impostano la commissione e lo slittamento a zero a scopo dimostrativo. La funzione "handle_data" è definita per eseguire trading ogni 15 minuti. La funzione "run_strategy" diventa la funzione principale per l'esecuzione della strategia. Recupera i prezzi passati e calcola i pesi prima del ribilanciamento utilizzando la funzione "context.universe.prices". La funzione di "ribilanciamento" itera attraverso tutti i titoli nell'universo e inserisce gli ordini per raggiungere i pesi target. Viene definita una funzione anonima per stampare il portfolio di contesto ei pesi e viene creata una classe "advisor" per calcolare l'oggetto peso.
Il relatore spiega come definire gli input per la classe "advisor", incluso il nome e la funzione di segnalazione, e come passare l'universo di selezione dei titoli. Riguardano l'inizializzazione e la memorizzazione delle prestazioni del consulente, nonché la definizione della funzione principale che chiama la funzione di segnale per generare segnali di acquisto/vendita. Il relatore sottolinea la definizione della funzione del segnale basata su indicatori tecnici, spesso espressi come funzioni ponderate dei prezzi passati. Raccomandano di fare riferimento a documenti teorici di esperti come Cliff Asness di AQR Capital Management.
Gli indicatori tecnici e la loro correlazione con il mercato sono discussi sulla base di analisi statistiche utilizzando l'analisi delle componenti principali. Gli indicatori tecnici fungono da filtri sui prezzi o sui rendimenti passati, catturando le tendenze a lungo o breve termine filtrando i dati ad alta o bassa frequenza. Tuttavia, gli indicatori tecnici possono essere profezie che si autoavverano e sono suscettibili a determinati tipi di algoritmi di trading che possono portare allo slancio o alla caccia allo stop loss. È importante disporre di un portafoglio di indicatori diversi durante lo sviluppo e il backtest delle strategie di trading.
L'istruttore spiega l'importazione della libreria di analisi tecnica ed elenca gli indicatori tecnici disponibili. Utilizzando l'esempio delle bande di Bollinger, l'istruttore mostra la funzione "Bbande" per recuperare il valore dell'ultima riga. Vengono presentate anche altre funzioni come RSI, MACD, supporto di Fibonacci, resistenza, ecc. L'istruttore spiega la funzione "get_price" e la funzione "handle_data", che controlla se è il momento di fare trading per ogni periodo. La funzione "run_strategy" cerca argomenti adatti utilizzando la funzione "advisor_compute_signal_price", seguita dalla funzione "rebalance" per effettuare ordini per percentuali target. Infine, la funzione "analyze" viene utilizzata per l'analisi della strategia.
Il relatore si concentra sulla gestione dei portafogli strategici per migliorare i profitti del trading algoritmico. Invece di fare affidamento su un'unica strategia, si consiglia di eseguire più strategie contemporaneamente o in periodi diversi. Vengono discussi quattro metodi per la gestione dei portafogli strategici: creazione di un comitato, utilizzo di un modello di cambio di regime, allocazione dinamica e investimento basato su fattori. La media può migliorare la stabilità del segnale. Il codice della strategia prevede l'aggiunta di un agente responsabile della selezione dei consulenti e dell'allocazione del capitale. L'agente utilizza una funzione di pesatura per aggiornare i pesi dell'advisor, che influiscono sulla funzione di ribilanciamento.
Il relatore spiega come definire e pesare i portafogli in base al numero di consulenti, con allocazione uguale per ciascuno. Dimostrano la creazione di consulenti esperti separati e un agente per allocare il capitale tra di loro. Un backtest che utilizza QuickBacktest mostra prestazioni notevolmente migliorate rispetto ai singoli casi. Il relatore sottolinea l'importanza del drawdown in una strategia di trading e suggerisce di guardare al rapporto di Sortino e alla stabilità della curva dei profitti e delle perdite. Il portafoglio di input medio ponderato uguale migliora significativamente le prestazioni, ma c'è spazio per ulteriori miglioramenti.
Il relatore introduce il concetto di "trading senza rimpianti", che implica la determinazione della strategia di investimento più performante in un mercato difficile da prevedere. Piuttosto che fare affidamento su un singolo investimento, la strategia prevede di variare i pesi di ciascun investimento. Il relatore consiglia di utilizzare l'algoritmo del gradiente esponenziale per determinare i pesi, regolandoli in base alla risposta del portafoglio agli scenari di mercato. Il criterio di Kelly è suggerito anche per l'allocazione del capitale, massimizzando il rendimento rispetto alla varianza basata sul moto browniano geometrico.
L'oratore spiega l'output dei pesi e come differiscono per i diversi consulenti. Testano un segnale casuale che idealmente riceve meno allocazione rispetto ad altri segnali se è veramente casuale. L'oratore discute la funzione dell'agente, che prende un elenco di consiglieri e un parametro del tasso di apprendimento e calcola la funzione del peso. Scorre l'elenco degli advisor, calcola il segnale dell'advisor, li aggrega per settore e aggiorna i pesi del contesto in base al peso calcolato. La sezione si conclude con le linee guida sullo sviluppo della strategia, incluso evitare l'overfitting, controllare la leva dell'account e fornire un elenco di strategie demo che gli spettatori possono esplorare.
Il relatore discute diversi metodi di forward testing, come il paper trading o il trading con una piccola quantità di capitale nei mercati live. Dicono che BlueShift attualmente non supporta la torcia PI o il notebook Jupiter, ma prevede di supportare Keras e TensorFlow. La piattaforma non è limitata ai mercati indiani e può accedere ai dati azionari statunitensi e indiani, nonché ai dati FX. Il relatore osserva che BlueShift non dispone al momento di strumenti di debug integrati, ma considera di aggiungerli in futuro.
L'oratore parla del backtesting delle opzioni e afferma che la maggior parte delle piattaforme che lo offrono sono inaffidabili o richiedono un'estesa pulizia e disposizione dei dati. Notano inoltre che i gravitoni indiani supportano solo futures liquidi e non consentono feed di dati di terze parti. Il periodo di tempo minimo consigliato per il backtesting dipende dalla frequenza di negoziazione e, sebbene siano disponibili dati di un minuto per i mercati indiani, le esecuzioni di ottimizzazione non sono efficienti a causa dei limiti tecnologici. BlueShift non ha commissioni e non ci sono restrizioni sul numero di backtest simultanei, purché il traffico del sito web sia in grado di gestirli. È possibile eseguire il backtest per PSA e utilizzare i pacchetti Python, ma esiste un elenco limitato di pacchetti disponibili per motivi di sicurezza.
Il relatore spiega che il backtesting è un passaggio cruciale nello sviluppo e nella valutazione delle strategie di trading. Aiuta a determinare se una strategia è praticabile e redditizia prima di implementarla nei mercati live. Sottolineano l'importanza di considerare i costi di transazione, lo slippage e altri fattori del mondo reale durante il backtest per garantire risultati realistici.
Il relatore introduce la piattaforma BlueShift, che fornisce un ambiente per il backtesting e l'implementazione di strategie di trading. BlueShift supporta il backtesting sui mercati azionari indiani, azionari statunitensi e forex. Gli utenti possono scrivere e testare le proprie strategie utilizzando Python e sfruttare varie funzioni e librerie integrate. La piattaforma consente inoltre agli utenti di scambiare su carta le proprie strategie o di negoziare con capitale reale, a seconda delle loro preferenze.
L'oratore sottolinea l'importanza dei test in avanti, che comporta l'implementazione di una strategia con una piccola quantità di capitale nei mercati live. Questo aiuta a convalidare le prestazioni e il comportamento della strategia in condizioni in tempo reale. Dicono che BlueShift attualmente supporta i test in avanti per i mercati indiani e gli utenti possono scambiare carta con un capitale virtuale fino a 1 crore (10 milioni) di rupie indiane.
Viene discusso anche il backtesting delle opzioni, con il relatore che menziona che molte piattaforme esistenti per il backtesting delle opzioni sono inaffidabili o richiedono un'estesa pulizia e preparazione dei dati. Notano che BlueShift attualmente non supporta il backtest delle opzioni, ma potrebbe considerare di aggiungerlo in futuro.
Per quanto riguarda la disponibilità dei dati, il relatore afferma che BlueShift fornisce dati storici per l'azionario indiano, l'azionario statunitense e i mercati forex. Tuttavia, notano che l'ottimizzazione delle strategie con dati di un minuto per i mercati indiani potrebbe non essere efficiente a causa di limitazioni tecnologiche.
Il relatore chiarisce che BlueShift non ha alcun costo per il backtesting o l'utilizzo della piattaforma. Gli utenti possono eseguire tutti i backtest che desiderano, purché il traffico del sito Web sia in grado di gestire il carico. Menzionano anche che BlueShift ha un elenco limitato di pacchetti Python disponibili per motivi di sicurezza, ma gli utenti possono comunque sfruttare pacchetti popolari come panda e numpy.
Il relatore sottolinea l'importanza di un approfondito backtesting e forward testing nello sviluppo della strategia. Incoraggiano gli utenti a sfruttare la piattaforma BlueShift per il backtest e l'implementazione delle loro strategie di trading, tenendo presente i limiti e le considerazioni discusse durante la presentazione.
Strategie di trading sul Forex | Sviluppare e backtest idee di trading | Tutorial FX completo
Strategie di trading sul Forex | Sviluppare e backtest idee di trading | Tutorial FX completo
Durante questo webinar informativo, il relatore fornisce una panoramica completa di Quantiacs BlueShift, una potente piattaforma di sviluppo della strategia per la ricerca sistematica della strategia di trading e il backtesting. La piattaforma offre una gamma di caratteristiche e funzionalità che la rendono uno strumento ideale per i trader.
BlueShift è una piattaforma basata su cloud, il che significa che gli utenti possono accedervi da qualsiasi luogo, consentendo loro di sviluppare e analizzare strategie in movimento. Fornisce agli utenti set di dati finanziari integrati, rendendo conveniente l'accesso ai dati di mercato rilevanti per lo sviluppo della strategia.
Mentre il webinar si concentra principalmente sul mercato dei cambi (FX), la piattaforma BlueShift supporta anche il trading di azioni e futures su vari mercati. Sottolinea che la proprietà intellettuale delle strategie di backtesting sviluppate sulla piattaforma appartiene interamente all'utente, garantendo riservatezza e proprietà.
L'oratore approfondisce la natura del mercato dei cambi, evidenziando il suo status di più grande mercato decentralizzato con un incredibile volume di scambi giornalieri di circa 5 trilioni di dollari. All'interno di questo volume, circa 300 miliardi di dollari possono essere attribuiti al commercio al dettaglio. Il relatore discute diversi fattori che differenziano il mercato FX dal mercato azionario, come una maggiore leva finanziaria, opportunità di shorting più facili e una volatilità relativamente inferiore.
Per capire cosa spinge il mercato forex, il relatore sottolinea l'importanza di fattori macroeconomici come bilancia dei pagamenti, tassi di interesse, inflazione, crescita economica e politiche fiscali. Menzionano inoltre che i flussi societari e di copertura, nonché improvvisi cambiamenti politici e geopolitici, possono avere un impatto considerevole sul mercato. Tuttavia, è importante notare che non esiste una metodologia standard o ampiamente accettata per valutare il mercato forex. Il relatore accenna brevemente a metodi come la parità del potere d'acquisto e il tasso di cambio effettivo reale, con tecniche più avanzate preferite dalle grandi istituzioni e dal Fondo Monetario Internazionale (FMI). Inoltre, il relatore sottolinea l'importanza dei mercati dei finanziamenti a breve termine nel guidare la liquidità e determinare i costi di rollover overnight.
Quando si tratta di sviluppare e testare strategie di trading forex, l'oratore introduce vari approcci. I modelli economici, come il modello monetario e il modello del tasso di cambio di equilibrio comportamentale, utilizzano metodi econometrici per analizzare i dati. Anche i modelli basati sui dati, comprese le previsioni di serie temporali, le serie temporali non lineari e le reti neurali, sono discusse come opzioni praticabili per il trading forex di breve durata. La piattaforma BlueShift si presenta come un'interfaccia user-friendly che facilita lo sviluppo e il test della strategia. Gli utenti possono inserire set di dati, capitale iniziale e descrizioni dei metadati, tra gli altri dettagli. La piattaforma fornisce strumenti per il backtest completo e per l'esecuzione di backtest rapidi. Costruito sull'API Zipline di Python, BlueShift offre un modello di strategia standard per consentire agli utenti di iniziare il processo di sviluppo.
Il relatore approfondisce la struttura di base delle strategie di forex trading e le funzioni chiave richieste per il backtesting. Spiegano la funzione "inizializza", che imposta i parametri Baptist e i parametri contabili. La funzione "prima dell'inizio del trading" viene richiamata una volta al giorno all'inizio della sessione di trading, seguita dalla funzione "handle data", che viene richiamata ogni minuto per il mini set di dati. Infine, la funzione "strategia" viene pianificata utilizzando l'API per un'ora e una data specifiche e le regole sono definite dall'utente. Dopo aver eseguito un rapido backtest, gli utenti possono accedere alla scheda Baptist per visualizzare diversi set di dati, tra cui la curva azionaria, i fogli di riscontro e altre statistiche.
Il foglio di strappo, spiegato dal relatore, fornisce una serie di report per l'analisi delle strategie di trading. Include parametri come il rapporto Omega massimo, il rapporto Sortino, l'asimmetria, la curtosi, la stabilità delle serie temporali e altro ancora. L'oratore dimostra il flusso di lavoro utilizzando BlueShift, che prevede l'inizializzazione, l'esecuzione di "prima dell'inizio del trading" e "gestione dei dati" e l'utilizzo di varie funzioni API come la pianificazione, l'impostazione delle commissioni, l'impostazione dello slippage e l'impostazione della valuta del conto. Il relatore cita la disponibilità di un modello standard per le strategie di forex trading.
Il relatore menziona la disponibilità di un modello standard per le strategie di forex trading nella piattaforma BlueShift. Questo modello fornisce agli utenti un punto di partenza per sviluppare le proprie strategie definendo le regole di entrata e uscita, i parametri di gestione del rischio e altre opzioni di personalizzazione.
La piattaforma BlueShift offre anche una vasta gamma di indicatori tecnici integrati, tra cui medie mobili, oscillatori e indicatori che seguono il trend, che possono essere utilizzati per creare regole e segnali di trading. Gli utenti possono combinare questi indicatori con la propria logica personalizzata per creare strategie uniche e personalizzate.
Per convalidare e valutare le prestazioni di una strategia di trading, il relatore sottolinea l'importanza di condurre rigorosi test retrospettivi. BlueShift consente agli utenti di eseguire il backtest delle proprie strategie utilizzando dati storici per simulare scenari di trading reali. La piattaforma fornisce metriche complete sulle prestazioni, tra cui redditività, analisi dei drawdown, rendimenti adeguati al rischio e vari rapporti come l'indice Sharpe, l'indice Sortino e l'indice Calmar.
Una volta che una strategia è stata testata e convalidata, il relatore suggerisce che il passo successivo è implementarla in un ambiente di trading dal vivo. BlueShift fornisce l'integrazione con più broker, consentendo agli utenti di eseguire le proprie strategie direttamente dalla piattaforma. Questa perfetta integrazione garantisce una transizione graduale dallo sviluppo della strategia al trading dal vivo.
Il relatore conclude il webinar evidenziando i vantaggi dell'utilizzo di BlueShift per lo sviluppo della strategia forex e il backtesting. La piattaforma offre un'interfaccia intuitiva, l'accesso a diversi set di dati finanziari e una serie completa di strumenti e indicatori. Consente ai trader di sviluppare, testare e implementare le loro strategie di trading forex con facilità ed efficienza.
Il webinar fornisce una panoramica dettagliata della piattaforma BlueShift, delle sue capacità e della sua applicazione nello sviluppo della strategia di trading forex. Offre preziose informazioni sul mercato forex, diversi approcci di modellazione e l'importanza di un solido backtesting. I trader che cercano di migliorare le proprie strategie di trading sul forex possono trovare in BlueShift uno strumento prezioso nel loro arsenale.
le strategie sono sempre meglio di una. Il relatore menziona anche diversi metodi per l'allocazione del capitale di rischio come i criteri LE, le strategie ponderate in modo uguale e ponderate per il momentum. Inoltre, fornisce una strategia di esempio utilizzando l'indicatore tecnico delle bande di Bollinger e mostra le statistiche impressionanti dei risultati del backtest. Conclude sottolineando l'importanza di misurare la stabilità del rendimento della strategia nel tempo per garantire la coerenza ed evitare l'overfitting.
In che modo EPAT può aiutarti! di Nitesh Khandelwal - 28 giugno 2018
In che modo EPAT può aiutarti! di Nitesh Khandelwal - 28 giugno 2018
Nitesh Khandelwal, l'oratore, presenta se stesso e la sua azienda, ConTeSt, come fornitore di formazione sul trading algoritmico e quantitativo negli ultimi otto anni. Inizia condividendo il suo background personale, a partire dai suoi giorni di ingegnere fino alla sua esperienza nel settore bancario. Sottolinea quindi il lancio dell'Executed Program Algorithmic Trading (EPAT), un programma di sei mesi che offre consulenza, formazione e una transizione graduale verso il trading nel dominio del trading ad alta frequenza (HFT). Khandelwal menziona la sua esperienza a Singapore, dove ha organizzato test per scambi in tutto il mondo e ha ampliato l'attività su scala globale.
Andando avanti, Khandelwal discute il trading algoritmico e la sua crescita rispetto al trading DIY (fai da te). Condivide le statistiche che indicano il significativo aumento del trading algoritmico in Asia, Europa e Stati Uniti, evidenziando come i trader ora preferiscano prendere le proprie decisioni di trading piuttosto che affidarsi ai broker. Tuttavia, osserva che mentre il trading algoritmico costituisce una parte significativa dell'attività di mercato in India, la partecipazione al dettaglio rimane relativamente bassa. Khandelwal fa riferimento a un articolo di Bloomberg che esplora il ruolo crescente dei robot nel sostituire i lavori finanziari.
Khandelwal prosegue spiegando perché i trader al dettaglio non sono stati in grado di adottare il trading algoritmico e suggerisce modi per garantire che diventi un fattore abilitante piuttosto che una minaccia. Sottolinea la necessità di conoscenze statistiche e tecniche, l'accesso a dati di mercato di qualità e broker efficienti e la guida dei professionisti durante la transizione all'automazione. Spiega come EPAT è stato creato per soddisfare queste esigenze e fornire una guida alle persone interessate al trading di algoritmi o all'automazione delle proprie strategie.
Successivamente, Khandelwal discute le caratteristiche dell'EPAT. Afferma che il programma offre contenuti ricchi creati da professionisti, esperti di dominio e principali gestori di fondi. Il curriculum viene continuamente aggiornato per allinearsi alle esigenze del mercato e viene fornito l'accesso permanente a contenuti aggiornati. EPAT include un team di supporto dedicato per risolvere le domande, orientamento della facoltà per gli ex studenti e una cellula di carriera che assiste nelle opportunità di lavoro, nella creazione di banchi di negoziazione, nella ricerca di broker e fornitori di dati pertinenti e altro ancora. Inoltre, i partecipanti EPAT ottengono l'accesso a funzionalità esclusive disponibili solo per loro.
Khandelwal sottolinea l'importanza del modulo di base in EPAT, che garantisce che tutti i partecipanti inizino il corso sulla stessa pagina. Il modulo di base copre le basi di Excel, Python, statistiche e mercati finanziari, che sono elementi costitutivi fondamentali del trading algoritmico. Spiega come il modulo primer si evolve nel tempo per fornire la massima estrazione del valore dal programma. Inoltre, Khandelwal discute la rilevanza di Python come linguaggio di programmazione più utilizzato nel commercio algoritmico e di pegno, portando alla sua inclusione nel programma EPAT.
Il relatore approfondisce quindi i diversi moduli trattati in EPAT e il modo in cui vengono affrontati. Il programma copre l'analisi e la modellazione dei dati in Python, metodologie statistiche avanzate, effetti azionari e strategie future e apprendimento automatico per il trading. Khandelwal sottolinea l'importanza di comprendere l'infrastruttura e le operazioni alla base delle strategie di trading, nonché le strategie di trading di opzioni, l'ottimizzazione del portafoglio e il rischio operativo nel trading algoritmico. Sottolinea inoltre l'importanza di completare un progetto sotto la guida di un esperto di dominio e sostenere l'esame EPAT per ottenere un certificato verificato.
Khandelwal fornisce una panoramica del programma di certificazione EPAT, che dura oltre sei mesi e include oltre 100 ore di collegamento in classe, esperienza pratica e oltre 300 ore di corsi. Menziona gli illustri membri della facoltà che insegnano il programma, inclusi professionisti, accademici e trader di successo. Il programma offre opportunità di collocamento e assiste i partecipanti nella preparazione di CV e colloqui, identificazione delle lacune di competenze e accesso a partner di collocamento come broker e banche di investimento. I partecipanti EPAT ottengono anche l'accesso a dati di intermediazione privilegiati e fornitori di API, nonché a strumenti avanzati di backtesting come il simulatore Contra Blue.
Inoltre, Khandelwal discute i vantaggi dell'EPAT e come aggiunge valore ai partecipanti. Cita l'accesso a dati a livello di minuto per i mercati indiani e le azioni S&P 500, opportunità di apprendimento continuo, assistenza professionale e riunioni di ex studenti. Sottolinea che EPAT va oltre un semplice certificato e fornisce una dimensione quantitativa fondamentale alle competenze esistenti. Khandelwal chiarisce che EPAT si concentra sull'insegnare ai partecipanti come creare e convalidare strategie di trading piuttosto che fornire strategie di lavoro già pronte. Riconosce che il tasso di successo delle strategie varia a seconda di fattori quali l'accesso all'infrastruttura, la gestione del rischio e la propensione al rischio.
Khandelwal si chiede se gli analisti tecnici possano automatizzare il loro trading utilizzando strategie come crossover MACD, medie mobili e RSI dopo aver studiato l'EPAT. Conferma che il programma copre queste strategie, garantendo ai partecipanti le conoscenze e gli strumenti per automatizzare il loro trading.
Il relatore passa poi a discutere gli investimenti necessari per avviare il proprio trading desk algoritmico e spiega che la tassa per gli analisti dipende dalla frequenza del desk. Afferma che EPAT si concentra principalmente sul trading a bassa e media frequenza, ma copre anche aspetti delle strategie ad alta frequenza. Il programma combina Python, Excel, R e MATLAB e richiede capacità di programmazione e chiarezza concettuale. EPAT fornisce una guida agli studenti per creare i propri banchi di negoziazione. Sebbene EPAT non garantisca l'inserimento lavorativo, offre una guida agli ex studenti che lo cercano.
Khandelwal chiarisce che mentre EPAT non fornisce garanzie di collocamento, offre consulenza per garantire che i candidati abbiano una conoscenza di base del trading algoritmico prima di iscriversi al programma. Sottolinea il successo di molti studenti EPAT che cercano attivamente di ottenere posti di lavoro o di apportare cambiamenti di carriera grazie all'ampia rete di partner di collocamento del programma. Afferma che il sistema di gestione dell'apprendimento dell'EPAT fornisce accesso illimitato a tutte le sessioni e ai contenuti aggiornati e che il corso richiede un impegno di tempo di circa 300 ore, che possono essere distribuite su tre mesi dedicando un'ora al giorno. Khandelwal sottolinea che l'attenzione dell'EPAT all'implementazione pratica lo distingue dai corsi più teorici.
Khandelwal discute la struttura tariffaria per il corso EPAT, che è di $ 4.720 per i mercati sviluppati e INR 189.000 più GST per l'India. Menziona anche la necessità di broker e API per codificare le strategie e spiega che i partecipanti possono aspettarsi assistenza professionale a Hong Kong, sebbene il team EPAT abbia avuto più successo in India e Singapore. Egli consiglia che mentre i moduli EPAT sono interdipendenti e dovrebbero essere considerati nel loro insieme, una o due ore di impegno quotidiano dovrebbero essere sufficienti per coloro che hanno una conoscenza limitata del trading. Conclude menzionando che il corso EPAT copre tutti i tipi di paradigmi di strategia di trading e offre opportunità di lavoro a distanza per partecipanti ed ex studenti.
Nelle osservazioni conclusive, il relatore sottolinea che il programma EPAT è completo e fornisce un accesso completo a tutti i moduli, rendendolo prezioso per le persone con un background tecnologico che desiderano entrare nel campo del trading algoritmico. Menzionano le varie opportunità di lavoro disponibili nel settore, con molti casi di partecipanti EPAT che avviano le proprie iniziative o si assicurano posti di lavoro presso aziende importanti dopo aver completato il programma. Il relatore sottolinea l'importanza di comprendere le statistiche di base, la correlazione e la regressione per avere successo in questo campo. Infine, sottolineano che le strategie di trading automatizzato generano profitti e rappresentano quasi il 50% dei volumi complessivi in India, indicando il potenziale significativo per coloro che sono interessati al trading algoritmico.
AMA sul trading algoritmico | Di Nitesh Khandelwal
AMA sul trading algoritmico | Di Nitesh Khandelwal
In questa sessione "Chiedimi qualsiasi cosa" sul trading algoritmico, Nitesh Khandelwal, co-fondatore della società di trading di algoritmi Eragy, dà il benvenuto al pubblico e condivide la sua esperienza sull'argomento. La sessione mira a coprire vari aspetti del trading algoritmico, tra cui piattaforme e broker, strategie di trading, dati di mercato, opportunità di lavoro, creazione di un trading desk algoritmico, regolamenti, futuro del trading algoritmico e opportunità di apprendimento e istruzione. Khandelwal afferma che la sessione troverà un equilibrio tra domande pre-preparate e domande dal vivo, e offrirà anche sessioni di follow-up individuali per domande senza risposta.
Il presentatore inizia spiegando diverse strategie di trading come il trading a bassa frequenza, media frequenza e alta frequenza. Queste strategie sono definite in base alla latenza dell'infrastruttura di trading e al tempo di elaborazione degli ordini. L'obiettivo è sottolineare che la latenza della strategia di trading è più importante del numero di operazioni eseguite al secondo. La sezione approfondisce quindi dove ottenere dati di mercato e dati economici, discutendo diversi fornitori di dati come Yahoo Finance, Google Finance, Quandl, Alpha Vantage e FXCM. Questi fornitori offrono dati scaricabili o dati che possono essere utilizzati sulle loro piattaforme.
Andando avanti, il relatore discute le fonti di dati per il trading algoritmico, inclusi download manuali, recupero API e fornitori a pagamento come Quandl, Global Data Feed, Trading Economics, Thomson Reuters e Active Financial. Affrontano anche la questione se i trader ad alta frequenza (HFT) generalmente superino i day trader manuali, spiegando che dipende dal tipo di day trader analizzati. Se i trader sfruttano le opportunità di arbitraggio o le inefficienze del mercato, le macchine potrebbero essere più veloci dei trader manuali. Tuttavia, se i trader analizzano i dati ed eseguono ordini manuali dopo un'approfondita ricerca, le macchine non sono necessariamente più efficienti. Il relatore respinge l'idea che un mercato eccessivamente negoziato algo sia controproducente, chiarendo che l'automazione non richiede sempre trading ad alta frequenza.
Viene spiegato il concetto di utilizzo di algoritmi nel trading, noti come "gomiti". Implica il trading con maggiore efficienza e può essere automatizzato e quantificato utilizzando formule matematiche. Tuttavia, trovare le inefficienze del mercato può essere difficile e la concorrenza nel trading ad alta frequenza e nell'infrastruttura tecnologica sta diventando più costosa. L'oratore affronta anche la questione di come gestire più strategie in un conto di intermediazione per un FBI.
Vengono discussi i prerequisiti per il trading algoritmico, che implicano la conoscenza di statistica ed econometria, calcolo finanziario e trading quantitativo. Il presentatore afferma che coloro che iniziano da zero possono conoscere questi pilastri attraverso risorse disponibili gratuitamente sul sito Web di Quant. Per i trader che hanno già familiarità con le strategie di trading e desiderano automatizzare, possono iniziare utilizzando un'API broker e infine creare la propria piattaforma. L'oratore spiega anche i vari fornitori di dati per i dati tick e menziona che mentre la maggior parte dei fornitori fornisce dati istantanei, i fornitori di fascia alta possono fornire veri dati tick a un costo più elevato. Infine, si noti che per i trader che hanno già successo con le loro attuali strategie di trading, l'apprendimento dell'algo trading potrebbe non essere necessario a meno che non vogliano continuare ad aggiornarsi e sperimentare.
Vengono discussi i vantaggi dell'automazione delle strategie di trading, incluso il controllo delle emozioni, la scalabilità e la larghezza di banda per lavorare sulle strategie mentre le macchine gestiscono l'esecuzione. Il relatore sottolinea l'importanza di avere un background di programmazione per il successo nel trading algoritmico e sottolinea che Python è ampiamente utilizzato dalla maggior parte delle aziende a livello globale. Tuttavia, il relatore avverte che il trading ad alta frequenza non è adatto ai trader al dettaglio e che alcune strategie potrebbero richiedere una quantità ragionevole di capitale prima di vedere il successo. Tuttavia, anche con una conoscenza di base di Python, si può iniziare a fare trading algoritmico.
Vengono discusse le competenze necessarie per diventare un trader algoritmico, inclusa la conoscenza di statistica, econometria e strategie di trading. Il relatore spiega anche le varie opportunità di carriera nel trading algoritmico, che vanno dai ruoli di back-office ai ruoli di trading di front-office. Dicono che le persone con un background di software e scienza dei dati possono avventurarsi nel trading di algoritmi, poiché il loro background fornisce già una solida base e raccogliere il lato del mercato finanziario dovrebbe essere relativamente più facile. L'oratore menziona anche un blog su un alunno di QuantInsti di 40 anni che è passato con successo al trading algoritmico senza una precedente esperienza di trading. QuantInsti è evidenziato come un'istituzione che offre una cellula di carriera dedicata per aiutare le persone ad acquisire le competenze necessarie e connettersi con le persone giuste per avanzare nella loro carriera.
Il relatore procede a discutere i linguaggi di trading algoritmico e il loro significato nella ricerca e nell'analisi. Mentre le società di trading ad alta frequenza preferiscono utilizzare C++ per una latenza inferiore, per il backtesting e la valutazione della strategia, R e Python sono scelte più popolari. In risposta alla domanda di un utente sul miglioramento dell'hit ratio e sulla gestione delle perdite back-to-back, l'oratore suggerisce di ottimizzare i parametri nei test retrospettivi e di utilizzare il trading in-sample e out-of-sample per verificare il drawdown. Viene affrontata anche la saturazione del mercato, con l'oratore che afferma che il rapporto HFT funge da indicatore della concorrenza e che le semplici strategie di arbitraggio vaniglia potrebbero non avere successo in mercati altamente saturi.
Diverse strategie di trading algoritmico vengono ulteriormente esplorate, evidenziando la necessità di una solida infrastruttura tecnologica per l'arbitraggio semplice e le strategie di market making. L'oratore affronta varie domande del pubblico, tra cui il significato della quantità totale di bit, l'impatto degli HFT sui trader tradizionali in India e l'orizzonte temporale utilizzato per analizzare i dati per il trading algoritmico. Spiegano che l'orizzonte temporale dipende dalla frequenza di trading. Inoltre, il relatore incoraggia le persone con un background di software e scienza dei dati ad avventurarsi nel trading di algoritmi, affermando che il loro background fornisce già una solida base e che raccogliere dal lato del mercato finanziario dovrebbe essere relativamente più facile.
Nitesh Khandelwal affronta diverse domande relative alla possibilità di creare una piattaforma di trading con la propria azienda, l'approvazione legale per l'automazione, i costi e le normative del mercato indiano. Chiariscono che la loro azienda fornisce orientamento e supporto permanente ai partecipanti e agli ex studenti, ma non offre servizi di consulenza. L'automazione è possibile ei costi dipendono dall'infrastruttura richiesta. In paesi come l'India, ogni strategia di trading necessita di approvazione prima dell'automazione e solo il broker può farlo per conto del trader. Viene discusso l'utilizzo di indicatori stocastici e fondamentali nelle strategie, menzionando che possono essere utilizzati manualmente o tramite software. Il relatore accenna anche alla disponibilità di strumenti per la lettura di notizie e dati economici a lettura ottica per creare algoritmi.
La sessione approfondisce se le persone in India possono impegnarsi nel trading ad alta frequenza (HFT) per i mercati non indiani e se HFT allontana i commercianti al dettaglio dai mercati. Per quanto riguarda i mercati non indiani, viene spiegato che l'invio di denaro per la negoziazione di prodotti a margine quotati su borse estere non è consentito dal regime LRS a meno che non si disponga dell'approvazione RBA. Tuttavia, se una società globale esternalizza parte del suo commercio a una società indiana, allora potrebbe essere possibile. Per quanto riguarda l'impatto dell'HFT sui trader al dettaglio, si afferma che la presenza di HFT aggiunge liquidità al mercato e restringe gli spread, a vantaggio dei trader al dettaglio. Tuttavia, attività illegali come il front running non dovrebbero essere consentite, indipendentemente dal dominio.
L'oratore sottolinea che il trading ad alta frequenza (HFT) non danneggia i singoli trader al dettaglio, poiché in genere utilizzano browser basati sul Web che hanno intrinsecamente una latenza incorporata di poche centinaia di millisecondi. Anche se le aziende HFT utilizzano metodi illegali per ottenere un accesso più rapido, non avrebbe alcun impatto sul commerciante al dettaglio, ma danneggerebbe altre aziende HFT che seguono le regole. Il relatore sottolinea che i trader al dettaglio generalmente beneficiano del mercato efficiente creato da HFT, in quanto elimina le opportunità di arbitraggio. Il relatore affronta anche una domanda sull'apprendimento del trading algoritmico in inglese e discute alcuni componenti importanti per un trading costantemente redditizio.
Il video sottolinea l'importanza delle strategie di trading in continua evoluzione nel settore del trading algoritmico, poiché i mercati cambiano costantemente. Sebbene non molti broker in India supportino il trading algoritmico, alcuni offrono opzioni di trading programmatico come semi-algo o el-go. Il relatore discute anche del mercato del lavoro per gli analisti quantitativi, sottolineando che non è esclusivo dei dottorati di ricerca ma dipende piuttosto dalle conoscenze e dalle capacità di risoluzione dei problemi degli individui. Vengono affrontati anche i requisiti hardware e infrastrutturali per il trading algoritmico. Per il trading a bassa frequenza, sono sufficienti un laptop decente o opzioni di cloud computing fornite da aziende come Amazon e Google. Il trading a media frequenza richiede una piattaforma di trading algoritmica e un server specializzato, che può costare qualche migliaio di dollari. Il trading ad alta frequenza richiede un server specializzato che va da $ 10.000 a $ 25.000.
L'oratore spiega le approvazioni richieste prima di andare in diretta, che dipendono dallo scambio e dalla posizione. Chiariscono che il programma EPAT copre una vasta gamma di argomenti e si concentra sull'apprendimento pratico, sebbene non garantisca strategie redditizie. Vengono discussi i diversi tipi di algoritmi utilizzati nel trading automatico, inclusi gli algoritmi a bassa, media e alta frequenza. Gli algoritmi ad alta frequenza vengono utilizzati per l'arbitraggio, il market making e le strategie direzionali che richiedono un calcolo più veloce. Gli algoritmi a bassa e media frequenza possono automatizzare varie strategie, inclusi gli investimenti fondamentali. Vengono anche menzionate strategie popolari come lo slancio, l'arbitraggio statistico e le strategie basate su opzioni, con algoritmi che offrono vantaggi come scalabilità, controllo emotivo e una migliore analisi dei big data.
Per i trader al dettaglio interessati al trading algoritmico ma privi di esperienza di programmazione, il relatore suggerisce di iniziare con l'apprendimento delle statistiche di base e delle strategie di trading. Forniscono risorse per l'apprendimento autonomo. Nitesh Khandelwal sottolinea l'idea di creare la propria strategia di trading piuttosto che fare affidamento su quelle preesistenti. Toccano anche il ruolo dell'algo trading nel mercato delle criptovalute, affermando che mentre alcuni partecipanti utilizzano strumenti di automazione per il trading di criptovalute, l'algo trading non è l'unica ragione dietro il boom delle criptovalute. Viene menzionato il potenziale impatto dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico sul trading di algoritmi, con il relatore che sottolinea che rafforzerà i trader individuali e al dettaglio insieme alle grandi istituzioni grazie all'accessibilità della potenza di calcolo richiesta per gli algoritmi di addestramento.
Il relatore discute inoltre del previsto aumento della partecipazione al dettaglio nel trading algoritmico a causa dei cambiamenti e dell'automazione in atto nel settore finanziario. Rispondono alle domande del pubblico sulle risorse per i dati di bilancio, sulla transizione da un'azienda non finanziaria a un trader algoritmico e sui numeri ideali per CAGR (tasso di crescita annuale composto) e rapporto vincente nel trading algoritmico. L'oratore mette in guardia dal concentrarsi esclusivamente sui rendimenti percentuali e sottolinea invece la scalabilità, la solida infrastruttura e la tecnologia come considerazioni importanti.
La sessione si conclude con il relatore che discute l'importanza di considerare il rischio quando si discute dei rendimenti e dell'investimento richiesto per avviare un'attività di trading algoritmico, che può variare da poche migliaia di dollari a centinaia di migliaia a seconda della frequenza e del tipo di infrastruttura necessaria. Il relatore afferma che l'automazione e la gestione del rischio sono fattori chiave da considerare quando si avvia un'attività di trading algoritmico. Forniscono inoltre approfondimenti sulla disponibilità dei dati in tempo reale in India e sul processo di approvazione delle strategie di trading, sottolineando che gli scambi danno priorità alla gestione del rischio rispetto alle specifiche della strategia. Infine, l'oratore riconosce la scarsità di buoni siti Web per il back-test e la scrittura di strategie mancine (con leva e intraday) nei mercati indiani.
Nell'ultimo segmento, il relatore discute lo sviluppo di strumenti per diversi mercati a Horn Insights, con l'obiettivo di fornire una migliore visibilità e vantaggi a partecipanti e utenti. Rivolgono una domanda sulla fascia salariale per i quanti in India, osservando che dipende da fattori come l'esperienza e il background. L'oratore sottolinea che la colocation non è manipolazione e la paragona al pagamento di un viaggio aereo per raggiungere una destinazione più velocemente rispetto al viaggio in treno. Menzionano anche che la maggior parte delle strategie tecniche basate su indicatori possono essere sviluppate utilizzando Python e sottolineano che mentre i programmi avanzati nel dominio del trading algoritmico non sono ampiamente disponibili, una guida permanente viene fornita attraverso il programma ANNIE pat.
Negli ultimi momenti del video, l'oratore incoraggia le persone a perseguire il trading algoritmico e menziona che il mercato si è evoluto in modo significativo nel corso degli anni, diventando più accessibile ai trader al dettaglio. Invitano gli spettatori a esplorare le risorse disponibili su QuantInsti e Horn Insights per approfondire la loro conoscenza e comprensione del trading algoritmico.