Negociação quantitativa - página 24
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Inteligência artificial na negociação pelo Dr. Thomas Starke | Algo Trading Week Dia 6
Inteligência artificial na negociação pelo Dr. Thomas Starke | Algo Trading Week Dia 6
O Dr. Thomas Starke, um palestrante proeminente, discute por que a IA é considerada a próxima grande novidade no comércio durante sua apresentação. Ele reconhece que a IA e o aprendizado de máquina existem há muito tempo, mas devido ao poder de computação limitado, sua aplicação efetiva era desafiadora. No entanto, avanços recentes na tecnologia melhoraram drasticamente os recursos computacionais, permitindo que algoritmos substanciais sejam executados com eficiência em laptops e em centros de servidores por meio da computação em nuvem. O Dr. Starke destaca os sucessos da IA em vários campos, como reconhecimento facial, reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural, que contribuíram para a crença de que a IA também pode revolucionar as finanças.
O Dr. Starke enfatiza que a IA e o aprendizado de máquina não são balas mágicas, mas ferramentas científicas e matemáticas que exigem compreensão e aplicação completas no domínio financeiro. Embora as finanças tenham aspectos científicos, elas são predominantemente consideradas uma forma de arte. Portanto, para aproveitar o potencial da IA em finanças, é preciso entender as ferramentas e a arte do campo.
Durante sua palestra, o Dr. Starke aborda o papel do desenvolvimento de software e das habilidades de programação juntamente com o aprendizado de máquina e o conhecimento estatístico na aplicação da IA à negociação. Ele destaca a importância de fortes habilidades de software, incluindo a criação de APIs e a garantia de falhas de sistema, como essenciais para o emprego eficaz de ferramentas de aprendizado de máquina no mercado. Ele argumenta que, embora as ferramentas de aprendizado de máquina sejam fáceis de usar, as habilidades de programação e o conhecimento estatístico são essenciais para os profissionais desse campo. Além disso, ele aborda a questão de saber se um PhD é necessário para utilizar algoritmos de aprendizado de máquina e afirma que não é essencial, desde que os indivíduos tenham objetivos específicos, conduzam pesquisas completas e estejam dispostos a fazer o trabalho necessário.
A importância da orientação no aprendizado de IA para negociação é outro tópico discutido pelo Dr. Starke. Ele enfatiza que encontrar um bom mentor pode ajudar os iniciantes a evitar erros comuns e desenvolver conhecimento prático, em vez de confiar apenas no conhecimento teórico adquirido em instituições acadêmicas. O Dr. Starke enfatiza que qualquer pessoa pode aprender IA, mas ter um mentor que possa fornecer orientação adequada é inestimável. Ele também enfatiza que entender os mercados e a economia subjacentes é mais crucial do que habilidades de programação, pois a programação pode ser aprendida com orientação adequada.
Durante sua apresentação, o Dr. Starke também enfatiza a importância de aprender programação e métodos quantitativos na indústria comercial atual. Ele destaca que os traders bem-sucedidos geralmente possuem um forte entendimento de matemática e programação, e os interessados em negociar podem aprender essas habilidades com relativa rapidez. Ele aponta que os traders que investem tempo aprendendo métodos quantitativos e aprendizado de máquina têm uma chance melhor de sobrevivência quando ocorre a transição da negociação de tela para a negociação algorítmica. No entanto, ele enfatiza que ter uma vantagem econômica e de mercado é crucial e supera a vantagem obtida apenas com habilidades matemáticas e de programação. Ele também menciona que o aprendizado profundo exige que empresas e indivíduos expliquem seus retornos, e enfrentar um ano de retornos negativos pode representar desafios significativos.
A explicação de algoritmos de IA e práticas de gerenciamento de risco também são discutidas pelo Dr. Starke. Ele enfatiza a importância de ser capaz de explicar os algoritmos de IA, pois a falha em fazê-lo pode levar a problemas ou até mesmo à retirada de fundos. Ele menciona que, apesar do uso de IA e aprendizado de máquina, as práticas de gerenciamento de risco permanecem praticamente inalteradas, mas é necessário explorar novas formas de gerenciar riscos, principalmente com o fim da alta nas ações e títulos. O Dr. Starke enfatiza que o aprendizado de máquina é onipresente na negociação, com várias aplicações, como gerar sinais de entrada e gerenciar o risco de modelos de aprendizado de máquina.
Dr. Starke mergulha nos diferentes modelos e tecnologias usadas na negociação, como análise de componentes principais (PCA), árvores de decisão, xgboost, aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço. Ele discute suas aplicações na análise de dados de sinal, gerenciamento de risco de portfólio e execução de negociações. Ele também destaca a importância dos sistemas de gestão de riscos para aumentar os retornos geométricos e replicar estratégias bem-sucedidas em outros mercados. O Dr. Starke sugere que bons sistemas de gerenciamento de risco podem até gerar alfa e serem considerados como estratégias de volatilidade longa.
Além disso, o Dr. Starke explora como a IA pode ser usada para proteger e gerenciar o risco de estratégias de volatilidade curta na negociação, aumentando potencialmente o alfa gerado por tais estratégias. Ele enfatiza a importância da curiosidade e uma apreciação saudável do risco no aprendizado contínuo e no desenvolvimento de novas estratégias de negociação. Ele desaconselha confiar em plataformas de negociação prontas para uso e, em vez disso, incentiva estratégias de codificação do zero para obter uma vantagem de aprendizado profundo.
O Dr. Starke se envolve em uma discussão sobre movimentos de preços baseados no tempo versus movimentos de mercado baseados em preços. Ele explica que os movimentos de preços baseados no tempo podem ser resolvidos matematicamente calculando indicadores, enquanto os movimentos de mercado baseados em preços são determinados pela economia subjacente do mercado. Dr. Starke enfatiza a importância de considerar o raciocínio econômico subjacente para uma estratégia de negociação, em vez de confiar apenas em técnicas matemáticas para superar os mercados. Ele recomenda os livros de Marcus Lopez, Grinnell e Kahn para os interessados em combinar IA com modelos quantitativos nos mercados financeiros.
Durante a apresentação, o Dr. Starke enfatiza a importância de entender os princípios de modelagem de fatores, que ele acredita serem semelhantes aos princípios de aprendizado de máquina. Ele sugere que entender esses princípios pode equipar melhor os traders para aplicar o aprendizado de máquina de maneira eficaz em seus sistemas. O Dr. Starke também destaca a importância de definir o que constitui uma boa estratégia de negociação, pois nem sempre é a mais lucrativa. Ele faz referência aos livros de Ralph Vince, Andreas Klenow e Mr. Trendful, que fornecem informações valiosas sobre estratégias de negociação e a psicologia por trás da negociação.
O Dr. Starke discute como a IA e o aprendizado de máquina podem capturar não linearidades em finanças comportamentais, como o concurso de beleza keynesiano. Ele explica que essas dinâmicas não lineares podem ser efetivamente capturadas pelo aprendizado de máquina, ao contrário dos modelos de regressão linear. No entanto, ele enfatiza que ainda é importante ter um raciocínio econômico por trás das estratégias de negociação, mesmo que os dados fundamentais não sejam explicitamente usados.
Além disso, o Dr. Starke explora a exploração de certas ineficiências de mercado que não são necessariamente fundamentais. Ele menciona fatores como restrições a posições curtas durante a noite e datas específicas como alcance triplo ou bruxaria quádrupla, que podem criar efeitos econômicos no mercado que podem ser capitalizados. Ele também menciona as ineficiências do mercado decorrentes da atividade econômica cotidiana ou da manipulação ilegal do mercado. Dr. Starke expressa seu interesse em possíveis colaborações futuras, mas atualmente não tem planos concretos.
Em resposta à pergunta de um espectador sobre por que os sonhos geralmente não se materializam, o Dr. Starke fornece sua visão pessoal. Ele explica que os sonhos inicialmente começam como conceitos e que sua vida de sonho não gira em torno de simplesmente deitar na praia, mas envolve exploração, administrar seu próprio negócio e ser autodirigido. Ele enfatiza que alinhar as verdadeiras aspirações e objetivos com resultados práticos é crucial. A apresentação termina com o apresentador informando os espectadores sobre o desconto por tempo limitado nos cursos Contra e mencionando a sessão final sobre a aplicação do aprendizado de máquina na negociação agendada para o dia seguinte.
Tendências atuais em finanças quantitativas [Discussão em painel] | Algo Trading Week Dia 5
Tendências atuais em finanças quantitativas [Discussão em painel] | Algo Trading Week Dia 5
Senhoras e senhores, bem-vindos ao painel de discussão de hoje sobre as tendências atuais em finanças quantitativas. Temos três especialistas de domínio distintos se juntando a nós hoje para compartilhar suas ideias e conhecimentos. Vamos apresentar nossos palestrantes:
Primeiro, temos David Jessup, chefe de risco de investimento para EMEA na Columbia Thread Needle Investments. Com vasta experiência em pesquisa quantitativa, análise de risco e construção de portfólio, David é especialista em investimento de fatores de ativos cruzados e aprendizado de máquina em gestão de investimentos. Seu profundo conhecimento de estratégias quantitativas e gerenciamento de riscos fornecerá informações valiosas sobre as tendências que moldam o setor.
Em seguida, temos o Dr. Devashes Guava, diretor de aprendizado de máquina e presidente do Centro de Pesquisa em Negócios de Tecnologia da SP Gen School of Global Management. A especialidade do Dr. Guava reside na aplicação de inteligência artificial em economia e finanças. Sua pesquisa e conhecimento neste campo lançarão luz sobre a interseção de IA e finanças e as implicações para finanças quantitativas.
Por fim, temos Richard Rothenberg, diretor executivo da Global AI Corporation. Richard traz uma vasta experiência de seu trabalho em fundos de hedge multibilionários e bancos de investimento globais. Com sua extensa experiência em gerenciamento e pesquisa de portfólio quantitativo, ele fornecerá informações valiosas sobre a implementação prática de estratégias quantitativas no setor financeiro.
Agora, vamos mergulhar na discussão sobre as tendências recentes que moldaram o financiamento quantitativo. Nossos painelistas concordam unanimemente que a disponibilidade e a qualidade dos dados têm desempenhado um papel significativo no avanço do setor. Além disso, os avanços no poder de computação permitiram a construção e análise de modelos complexos que não eram viáveis uma década atrás.
Os palestrantes destacam a expansão do financiamento quantitativo além das ações para outras classes de ativos, incluindo crédito, moedas e negociação de criptomoedas. Eles também chamam a atenção para a tendência emergente de investimento responsável, que está ganhando força no setor financeiro. No entanto, eles observam que a qualidade dos dados nessa área ainda precisa ser melhorada. Os palestrantes preveem que o investimento responsável continuará a ser um fator significativo nas finanças nos próximos anos.
Seguindo em frente, o painel discute duas grandes tendências em finanças quantitativas. Em primeiro lugar, a negociação algorítmica se expandiu para todas as classes de ativos, não apenas para ações. Ativos exóticos agora estão sendo negociados usando abordagens algorítmicas. Em segundo lugar, houve um aumento substancial em fontes de dados alternativas, como dados de sentimento de notícias em vários idiomas e transações de cartão de crédito. A capacidade de processar e analisar esses dados com análises avançadas e poder computacional levou à incorporação de fatores de risco não financeiros, como tendências de governança ambiental e social, nas avaliações das empresas.
No entanto, o painel também aborda os desafios da utilização do aprendizado de máquina em finanças. Dada a baixa relação sinal-ruído e a natureza do jogo de soma zero dos mercados financeiros, o aprendizado de máquina nem sempre é a ferramenta ideal para resolver todos os problemas. Os palestrantes enfatizam a importância de combinar o aprendizado de máquina com outras metodologias e entender suas limitações. Eles também esclarecem a distinção entre aprendizado de máquina e dados alternativos, pois esses dois conceitos costumam ser confundidos.
Além disso, os palestrantes discutem os desafios únicos do machine learning financeiro no contexto da dinâmica do mercado como um jogo diferencial. Eles destacam a importância de considerar as escolhas estratégicas feitas por outros participantes do mercado ao desenvolver estratégias de negociação.
A discussão então muda para o significado de dados de alta qualidade em modelos de aprendizado de máquina para negociação algorítmica. Os palestrantes reconhecem o desafio de limpar dados não estruturados e enfatizam a importância de começar com modelos lineares para entender os parâmetros e garantir a qualidade dos dados. Eles abordam a questão de ruído e escassez em dados alternativos, tornando mais difícil limpá-los e filtrá-los. Além disso, os membros do painel enfatizam a necessidade de comparar e utilizar fontes secundárias de dados para garantir a precisão dos dados.
Os palestrantes enfatizam ainda que as soluções de negociação devem ser abordadas como parte da definição de uma estratégia em um jogo final com jogadores adversários que têm interesses conflitantes. Os métodos tradicionais de modelagem nem sempre se aplicam a esse contexto, e os palestrantes enfatizam a importância de testar diferentes estratégias para encontrar as soluções mais eficazes. Eles também discutem os desafios únicos impostos por conjuntos de dados alternativos, como dados de desenvolvimento sustentável, que exigem diferentes métodos de análise e podem exigir a agregação de dados em frequências mais baixas para lidar com a dispersão. Embora trabalhar com conjuntos de dados esparsos possa ser desafiador, os palestrantes acreditam que ainda há oportunidades para descobrir sinais valiosos.
Outro tópico importante de discussão é a importância de entender a estrutura do jogo do mercado ao projetar sistemas de negociação. Os palestrantes destacam que, embora os players menores possam ter mais margem de manobra para assumir riscos, os players maiores em commodities e negociação de criptomoedas precisam abordar a negociação com cautela devido à extrema volatilidade desses mercados. Eles também enfatizam a importância da diversificação para mitigar perdas, que são significativamente altas em criptoativos.
O painel dá um passo adiante e desafia as suposições embutidas na teoria de finanças tradicional. Eles argumentam que os ativos não seguem necessariamente processos de difusão fixos com pressupostos de média e variância definidos. Em vez disso, enfatizam a natureza estocástica da volatilidade e a flutuação dos valores médios ao longo do tempo. Eles propõem considerar processos ocultos de Markov para mudar taticamente a média e o desvio padrão, levando a melhores abordagens no investimento em fatores e no investimento em cripto. Essa perspectiva oferece perfis de risco-retorno atraentes com potencial para diversificação simples.
A discussão então explora várias aplicações de aprendizado de máquina no setor financeiro. Os palestrantes mencionam o uso de aprendizado de máquina para classificação de sexo, previsão de emissão de carbono e fixação de volumes em mercados de renda fixa. Eles também destacam a evolução do foco em fatores ASG e a expansão das metas de desenvolvimento sustentável, que consideram o impacto na sociedade como um todo e o risco sistêmico. Eles consideram essa taxonomia expandida de riscos como um fator significativo na tomada de decisões financeiras, com potencial para ser integrado a um modelo de fator ASG.
Outra tendência discutida é a utilização de comitês e forças-tarefa para agrupar dados com base em múltiplos fatores. Os palestrantes enfatizam a crescente importância do processamento de linguagem natural para entender o sentimento das partes interessadas locais para quantificar riscos não financeiros. Esses riscos, cada vez mais relevantes para os aspectos intangíveis do balanço de uma empresa, são vitais para serem considerados na análise dos mercados financeiros.
Além disso, os palestrantes enfatizam a importância de ter fortes habilidades de programação e conhecimento estatístico na área de finanças quantitativas. Eles também alertam contra as armadilhas de analisar repetidamente o mesmo conjunto de dados, enfatizando a necessidade de se adaptar e se preparar para o futuro do comércio quantitativo.
Olhando para o futuro, os palestrantes discutem a importância de acompanhar as classes de ativos emergentes, como carbono e criptomoedas. Eles mencionam o potencial impacto de mudança de jogo da computação quântica, que poderia revolucionar os algoritmos de criptografia por trás das criptomoedas, embora as aplicações práticas ainda não tenham sido realizadas. Eles também abordam o desenvolvimento de grandes redes neurais e tecnologias como GPT3, que são apresentadas como caminhos para a inteligência artificial geral. O crescimento exponencial da capacidade de hardware e software não mostra sinais de desaceleração, e os palestrantes antecipam uma futura convergência de computação de alto desempenho, computação quântica e IA no campo de finanças quant.
Em conclusão, os palestrantes preveem um futuro caracterizado pela expansão da capacidade de hardware e software, levando ao desenvolvimento de robôs de negociação de uso geral. Esses robôs terão a capacidade de extrair e interpretar dados de diversas fontes, incluindo mídias sociais, utilizando compreensão de imagem, compreensão de linguagem e compreensão semântica, entre outros. Eles destacam a importância de adotar novas tecnologias e metodologias para se manter à frente e se adaptar ao cenário em evolução do financiamento quantitativo.
O painel de discussão termina com os palestrantes expressando sua gratidão ao público e incentivando o compartilhamento de quaisquer perguntas não respondidas. Eles também anunciam que a sessão de amanhã se concentrará especificamente em aprendizado de máquina e negociação, convidando os participantes a participar e continuar explorando esse campo fascinante.
Obrigado a todos por fazerem parte do perspicaz painel de discussão de hoje sobre as tendências atuais em finanças quantitativas.
Usando sentimentos e dados alternativos na negociação [Discussão em painel] | Algo Trading Week Dia 4
Usando sentimentos e dados alternativos na negociação [Discussão em painel] | Algo Trading Week Dia 4
Senhoras e senhores, obrigado por se juntarem a nós hoje para este empolgante painel de discussão sobre o uso de sentimento e dados alternativos na negociação. Antes de começarmos, tenho um anúncio importante a fazer.
Tenho o prazer de anunciar o lançamento de um novo programa de certificação, o Certification in Sentiment Analysis and Alternative Data in Finance (CSAF). Este programa foi projetado especificamente para profissionais financeiros que desejam avançar em suas carreiras em negociação e tomada de decisões de investimento usando métodos modernos, como análise de sentimento de notícias e dados alternativos.
O programa CSAF cobrirá vários aspectos da análise de notícias, análise de sentimentos e dados alternativos necessários em finanças. Ele será ministrado pelos principais especialistas nas áreas de negociação algorítmica, análise de sentimento, modelagem quantitativa e negociação de alta frequência. Esses especialistas trazem uma riqueza de conhecimento e experiência para o programa, garantindo que os participantes recebam educação e treinamento de alto nível.
O programa se aprofundará em tópicos como entender a análise de sentimento, alavancar fontes de dados alternativas, incorporar dados de sentimento em modelos de previsão e utilizar técnicas de IA e aprendizado de máquina para análise de mercado. Os participantes obterão informações valiosas sobre o papel do sentimento e dos dados alternativos na negociação e aprenderão como liberar o potencial desses recursos para melhorar os resultados financeiros.
Além do programa de certificação, tenho o prazer de anunciar que um manual abrangente sobre dados alternativos será lançado na primavera de 2022. Este manual servirá como um recurso valioso para profissionais da área, fornecendo informações detalhadas sobre os vários tipos de dados alternativos e suas aplicações em finanças.
Agora, vamos voltar nossa atenção para o painel de discussão de hoje. Nossos estimados palestrantes, incluindo Dr. Cristiano Arbex Valle, Professor Gautam Mitra, Dr. Matteo Campolmi e Dr. Ravi Kashyap, compartilharão suas percepções sobre o uso de sentimento e dados alternativos na negociação. Eles discutirão o que são dados alternativos, por que são importantes e como podem ser utilizados de forma eficaz para tomar decisões comerciais informadas.
Como todos sabemos, os eventos de notícias geralmente têm um impacto significativo nos preços dos ativos, e os dados de sentimento podem desempenhar um papel crucial na previsão de resultados futuros. Os palestrantes esclarecerão como os dados de sentimento podem ser processados rapidamente e convertidos em dados numéricos para uso em modelos matemáticos, fornecendo informações valiosas que normalmente não são capturadas pelos dados de mercado tradicionais.
Além disso, nossos palestrantes explorarão os desafios e oportunidades associados a dados alternativos. Eles discutirão o surgimento de fontes alternativas de dados, a necessidade de técnicas rigorosas de processamento de dados e a importância de evitar o overfitting ao identificar sinais em grandes quantidades de informações.
Durante o painel de discussão, incentivamos você a participar ativamente, fazendo perguntas e interagindo com nossos palestrantes. Suas informações e insights são altamente valorizados e esperamos criar uma sessão enriquecedora e interativa.
Antes de começarmos, gostaria de expressar minha gratidão a todos vocês por se juntarem a nós hoje. A vossa presença e entusiasmo contribuem para o sucesso de eventos como estes. Também gostaria de lembrá-lo de nos seguir nas redes sociais e desejar aos organizadores um feliz 11º aniversário.
Agora, sem mais delongas, vamos começar nosso painel de discussão sobre sentimento e dados alternativos na negociação. Obrigado.
À medida que o painel de discussão começa, nossos palestrantes mergulham no tópico de sentimento e dados alternativos na negociação, compartilhando suas percepções e experiências valiosas. Eles destacam o impacto da incorporação de análise de notícias e sentimento como recursos adicionais de entrada em modelos de previsão, enfatizando os resultados aprimorados obtidos, principalmente na previsão da volatilidade dos ativos.
Um ponto-chave da discussão gira em torno do surgimento de dados alternativos e sua importância em informar as decisões de negociação. Os palestrantes enfatizam que dados alternativos introduzem novas informações, como hábitos de consumo, que podem fornecer insights valiosos para estratégias de investimento. Eles enfatizam a importância de combinar dados com modelos, utilizando técnicas de IA e aprendizado de máquina para prever as direções do mercado e melhorar os resultados financeiros.
O painel reserva um momento para reconhecer a moderação do professor Gautam Mitra, fundador e MD da OptiRisk Systems. Com sua experiência, ele garante uma exploração abrangente do tema. Eles se aprofundam nas aplicações práticas de sentimento e dados alternativos na negociação, abordando questões relacionadas à sua definição, importância e utilização.
Reconhecendo que os dados alternativos são um campo em constante evolução, os palestrantes destacam a natureza dinâmica desse domínio. Eles discutem como o que é considerado dados alternativos hoje pode se tornar popular no futuro, mostrando o progresso contínuo e a inovação dentro do setor. Seu foco permanece em alavancar dados alternativos para obter vantagem em finanças, com o objetivo final de maximizar os retornos.
Em meio à discussão, o painel reconhece o possível viés presente nos dados de sentimento derivados de fontes de notícias. Eles oferecem soluções potenciais para mitigar esse viés, como utilizar várias fontes e empregar várias técnicas para analisar os dados. Ao fazer isso, eles enfatizam a importância da análise de dados abrangente e robusta para garantir insights precisos e confiáveis.
Seguindo em frente, os palestrantes enfatizam a importância de entender o contexto e os cenários sob os quais os dados são coletados. Eles discutem a necessidade de informações contextuais para fornecer uma visão diferenciada e construir algoritmos eficazes. Os palestrantes também abordam a ideia de que os vieses nem sempre podem ser negativos e às vezes podem beneficiar as estratégias de negociação. Sua mensagem abrangente enfatiza a importância de entender e trabalhar com os dados disponíveis, mesmo que a própria fonte de dados não possa ser controlada.
O painel explora ainda mais os parâmetros a serem considerados ao analisar dados de sentimento para fins de negociação. Eles lançam luz sobre a classificação do sentimento em categorias positivas, neutras ou negativas por provedores de notícias ou sentimento. Além disso, discutem a relevância de considerar o volume de notícias ou tweets como fator na análise de sentimento. A normalização do sentimento com base no volume médio de notícias em um período de tempo específico também é destacada.
A conversa se aprofunda à medida que os membros do painel discutem a natureza específica do idioma da análise de sentimento. Eles enfatizam o uso de IA e outras técnicas para analisar e analisar o texto, permitindo uma compreensão mais profunda do sentimento. A relevância e a novidade dos eventos de notícias são identificadas como fatores cruciais, com as empresas recebendo dados de notícias por meio de assinaturas com provedores de conteúdo, permitindo um processamento rápido.
Encerrando a discussão do painel, os palestrantes abordam os prazos usados para indicadores de sentimento. Eles esclarecem que os indicadores de sentimento não visam superar a velocidade das notícias que chegam ao mercado. Em vez disso, eles servem como indicadores descritivos de como o fluxo de notícias afeta as ações ao longo do tempo. A importância de converter texto em dados numéricos também é destacada, reconhecendo a camada adicional de processamento necessária para informações baseadas em texto.
Os palestrantes também discutem a relevância dos dados de sentimento e fontes alternativas de dados na negociação. Eles abordam a questão de quantos dias de dados de sentimento são relevantes, enfatizando que a resposta depende da finalidade do modelo e do tipo de negociação que está sendo realizada. A discussão se estende ainda às métricas de desempenho para fontes de dados alternativas, onde a lucratividade é identificada como uma métrica chave. Os palestrantes explicam a demanda por dados históricos e seu potencial impacto na precificação, alertando que, à medida que as fontes alternativas de dados se tornam mais populares, seu valor pode mudar com o tempo.
Para concluir o painel de discussão, os palestrantes compartilham suas ideias sobre os desafios e a importância do backtesting. Eles reconhecem a escassez de informações históricas para certas fontes alternativas de dados, tornando a análise e o backtesting desafiadores. No entanto, eles destacam a disponibilidade de modelos e técnicas estatísticas que podem ajudar a extrapolar dados para fins de backtesting. Eles enfatizam a importância de comparar o desempenho de uma determinada fonte de dados com a ausência dela, permitindo que os traders adaptem suas estratégias de acordo. O painel conclui ressaltando que o valor dos dados alternativos depende, em última análise, de sua utilização dentro de um modelo específico.
Passamos agora para a sessão de perguntas e respostas do público, onde os palestrantes abordam duas questões intrigantes. A primeira questão gira em torno do uso de dados históricos para obter uma melhor compreensão de diferentes períodos históricos. O painel sugere utilizar pelo menos sete vezes o intervalo de tempo para obter uma compreensão abrangente de vários resultados. A segunda questão refere-se a encontrar fontes confiáveis de dados alternativos. O painel recomenda ter um olheiro de dados para explorar várias fontes e identificar os melhores dados disponíveis para as equipes quantitativas. Eles destacam o desafio de encontrar dados confiáveis e enfatizam que ideias inovadoras muitas vezes surgem de pequenas novas empresas.
Expandindo a discussão, os palestrantes investigam o potencial de pequenas empresas que identificam conjuntos de dados exclusivos desde o início para serem adquiridos por empresas maiores. Eles enfatizam a importância dos intermediários na agregação de dados e o valor dos conjuntos de dados derivados usando modelagem proprietária. A conversa aborda ainda mais o impacto dos conjuntos de dados específicos do país, a identificação de riscos regionais e a interconexão do mercado global. Entender esses fatores torna-se essencial para tomar decisões comerciais informadas.
À medida que o painel chega ao fim, os palestrantes mudam seu foco para as habilidades e pré-requisitos necessários para uma carreira em finanças. Eles enfatizam o valor das linguagens de programação e uma sólida compreensão dos conceitos matemáticos, pois essas habilidades são cada vez mais cruciais no campo. O networking e a construção de vínculos com os profissionais também são destacados, assim como a importância de se manter aberto a diversas oportunidades e ampliar continuamente o conhecimento.
Para encerrar, o palestrante reitera a importância de se manter informado sobre as tendências do mercado e manter a objetividade nas decisões financeiras. Ela enfatiza o papel fundamental da gestão financeira e incentiva os participantes a se envolverem ativamente no setor financeiro.
Com sincera gratidão, o palestrante agradece aos palestrantes e ao público por suas valiosas contribuições e conclui a sessão.
Venda a descoberto no mercado altista - A Masterclass por Laurent Bernut | Algo Trading Week Dia 3
Venda a descoberto no mercado altista - A Masterclass por Laurent Bernut | Algo Trading Week Dia 3
Laurent Bernut é apresentado como o fundador e CEO da Alpha Secure Capital, bem como um vendedor a descoberto dedicado na Fidelity Investments. O vídeo destaca que ele conduzirá uma masterclass sobre o tema venda a descoberto, com duração de duas horas. É mencionado que não haverá sessão de perguntas e respostas no final da masterclass, mas os espectadores são incentivados a fazer perguntas relevantes durante a própria sessão. Além disso, o palestrante informa o público sobre um curso de venda a descoberto com Python, bem como um livro complementar que explica o como e o porquê da venda a descoberto. O livro está programado para ser publicado em 11 de outubro de 2021 e estará disponível na Amazon.com.
A masterclass começa com Laurent Bernut explicando as principais conclusões que os participantes podem esperar obter da sessão. Ele afirma que a escolha de topo está falida e enfatiza que a venda a descoberto é o conjunto de habilidades mais valioso para levantar um fundo de sucesso. Bernut também desmascara dez mitos clássicos sobre venda a descoberto, lançando luz sobre a natureza pouco pesquisada dessa disciplina. Ele discorre sobre a dinâmica da venda a descoberto e aborda por que mesmo os participantes bem-sucedidos do mercado lutam com o lado vendido. Compartilhando percepções pessoais, Bernut enfatiza o papel crucial da gestão do dinheiro no curso.
Seguindo em frente, Bernut fornece uma visão geral de como funciona a venda a descoberto e enfatiza a importância de localizar o empréstimo. Ele discute a natureza falida da seleção de ações e defende que os traders mudem seu foco para outras práticas, como a venda a descoberto. Bernut aponta que a indústria geralmente está fixada em selecionadores de ações, mas evidências empíricas mostram que a maioria dos gerentes ativos apresenta um desempenho abaixo de seus benchmarks de forma consistente. Isso levou muitos a abandonar a escolha de ações em favor do investimento passivo e da indexação de armário. No entanto, Bernut destaca a relevância da venda a descoberto durante os mercados de baixa e o valor que ela traz em termos de proteção contra perdas.
Bernut aborda equívocos sobre vendedores a descoberto, dissipando a noção de que eles destroem pensões e empresas. Ele explica que os investidores buscam veículos long-short para baixa volatilidade, retornos de baixa correlação e proteção contra perdas, algo que os gerentes ativos lutam para oferecer de forma consistente. Portanto, escolhas longas de gestores de fundos mútuos não são tão relevantes para investidores que podem obter resultados semelhantes passivamente por meio de fundos negociados em bolsa. Bernut enfatiza que vender ações a descoberto oferece proteção contra o risco de queda, tornando a habilidade de vender a descoberto muito procurada, principalmente em um mercado em baixa.
O palestrante aprofunda o papel dos short sellers dentro do capitalismo e a responsabilidade da gestão da empresa. Ele argumenta que os short sellers, que não participam da gestão das empresas, muitas vezes são culpados por seus fracassos quando, na verdade, é a má gestão que causa a queda. Bernut destaca a distinção entre valor de mercado e valor intrínseco, explicando que o valor de mercado é determinado por julgamentos subjetivos, semelhantes a um concurso de beleza. Ele esclarece ainda que os vendedores a descoberto não são especuladores inerentemente maus, mas muitas vezes revelam paradoxos no mercado. Ele reconhece que os reguladores desaprovam os vendedores a descoberto que se envolvem na manipulação do mercado, mas sua principal tarefa é expor as ineficiências do mercado.
O vídeo continua com Laurent Bernut discutindo o continuum espaço-tempo corporativo, o que representa um paradoxo para os vendedores a descoberto. Ele chama a atenção para situações em que as empresas recompensam os funcionários por participarem de fraudes, enquanto a alta administração nega conhecimento de tais práticas. Bernut aconselha os vendedores a descoberto a adotarem uma abordagem não adversarial em relação à administração da empresa, mesmo quando estão certos, pois existem maneiras alternativas de vender uma ação a descoberto. Ele enfatiza o aspecto de gerenciamento de risco da venda a descoberto e adverte que isso deve ser feito com cautela.
Em sua masterclass da Algo Trading Week, Bernut enfatiza a importância de aprender a vender a descoberto e os riscos associados a não ter essa habilidade, especialmente em antecipação a um mercado em baixa. Ele também aborda como a venda a descoberto pode contribuir para o aumento da volatilidade do mercado e o potencial de colapso do preço das ações.
O vídeo continua com Laurent Bernut agradecendo aos espectadores por sua participação e engajamento durante a masterclass sobre venda a descoberto. Manifesta o seu apreço pelas questões e comentários recebidos durante a sessão, destacando a importância da participação ativa e da curiosidade no processo de aprendizagem.
Laurent Bernut apresenta um próximo curso sobre venda a descoberto com Python, destinado a fornecer habilidades práticas para implementar estratégias de venda a descoberto usando programação. O curso abordará vários tópicos, incluindo análise de dados, negociação algorítmica, gerenciamento de risco e backtesting. Ele enfatiza o valor de combinar análise quantitativa com técnicas de venda a descoberto e como o Python pode ser uma ferramenta poderosa para esse fim.
Além do curso, Laurent Bernut anuncia o lançamento de um livro complementar intitulado "Short Selling Unveiled: A Comprehensive Guide to Profiting in Bear Markets". O livro se aprofundará no como e no porquê da venda a descoberto, fornecendo insights, estratégias e exemplos do mundo real. O objetivo é desmistificar a disciplina e equipar os leitores com o conhecimento e as habilidades necessárias para navegar com sucesso pelas complexidades da venda a descoberto. O livro está programado para ser publicado em 11 de outubro de 2021 e estará disponível na Amazon.com.
No final do vídeo, Laurent Bernut reitera a importância da aprendizagem e melhoria contínuas no campo das vendas a descoberto. Ele incentiva os espectadores a explorar o curso e o livro para aprofundar sua compreensão e aprimorar suas habilidades. Ele expressa seu compromisso em ajudar as pessoas a se tornarem proficientes em vendas a descoberto e enfatiza o valor de se manter informado e adaptável nos mercados financeiros em constante mudança.
Com uma nota final de gratidão e encorajamento, Laurent Bernut se despede dos telespectadores, deixando-os com o convite para se conectar, fazer perguntas e continuar sua jornada no mundo das vendas a descoberto. O vídeo termina e os espectadores ficam inspirados e motivados a explorar ainda mais as oportunidades e os desafios apresentados pela venda a descoberto.
Como escolher as melhores ações e negociar ao vivo pelo Dr. Hui Liu | Algo Trading Week Dia 2
Como escolher as melhores ações e negociar ao vivo pelo Dr. Hui Liu | Algo Trading Week Dia 2
Durante a introdução do Dia 2 da Algo Trading Week, o palestrante reconhece as sessões anteriores com especialistas em negociação quant e algo. Eles mencionam brevemente os valiosos insights compartilhados por esses especialistas, preparando o cenário para a apresentação do dia. O foco do Dia 2 é selecionar as melhores ações e se envolver em negociações ao vivo, com o Dr. Hui Liu assumindo a liderança como apresentador.
O palestrante também destaca a Algo Trading Competition em andamento, que abrange três testes distintos que cobrem os fundamentos da negociação quantitativa e algorítmica. Os vencedores da competição serão anunciados em setembro, acrescentando um elemento de antecipação e emoção ao evento. Adicionalmente, o orador revela que a sessão do dia seguinte será uma masterclass de duas horas sobre venda a descoberto, liderada por Aloha Bendu. O horário desta aula será ajustado para acomodar participantes de diferentes fusos horários.
Dr. Hui Liu começa sua apresentação discutindo o processo de geração de uma ideia de negociação, validando-a e construindo um modelo de aprendizado de máquina para testar seu desempenho histórico. Ele sugere que os traders possam obter ideias lendo relatórios financeiros ou monitorando plataformas de mídia social para avaliar o desempenho de uma empresa. O Dr. Liu também apresenta o SPY ETF, que acompanha o índice S&P 500 e serve como uma valiosa fonte de dados históricos. Ele enfatiza a importância de empregar modelos estatísticos e realizar backtesting para validar ideias de negociação antes de criar um robô de negociação usando o iBridgePi.
Os fundamentos da negociação de tendências e o significado de comprar na baixa e vender na alta são explicados pelo Dr. Liu. Ele discorre sobre a coleta de dados históricos e a utilização do Python no Jupyter Notebook para desenvolver um modelo de aprendizado de máquina. O Dr. Liu demonstra como o modelo pode ser empregado para criar um rastreador de ações, auxiliando na identificação das ações mais promissoras para fins comerciais. Ele ressalta a importância de verificar as ideias de negociação por meio de backtesting e negociação ao vivo.
Em seu próximo segmento, o Dr. Liu fornece uma demonstração prática da utilização do Python para recuperar dados históricos da API do Yahoo Finance e manipulá-los para criar um modelo de aprendizado de máquina. Especificamente, ele recupera os dados diários da barra para o SPY e emprega a função "solicitar dados históricos". O Dr. Liu adiciona colunas adicionais aos dados que calculam a variação percentual no preço de fechamento do dia anterior ao dia atual, bem como do dia atual ao dia seguinte. Ele explica que uma mudança de preço de fechamento negativa de ontem para hoje, combinada com uma mudança positiva de hoje para amanhã, significa uma oportunidade de comprar ações quando o preço cair, já que sua previsão sugere um aumento de preço iminente.
O processo de construção de um modelo de aprendizado de máquina para prever os preços das ações é detalhado pelo Dr. Liu. Ele obtém dados sobre o preço de fechamento, a variação de preço de ontem e a variação de preço de hoje para amanhã. Utilizando um modelo de regressão linear, ele ajusta os dados e analisa os resultados. O Dr. Liu exibe um gráfico em que a linha preta representa as previsões do modelo de aprendizado de máquina, enquanto os pontos de dados dispersos representam os preços diários das ações do Yahoo Finance para o S&P 500. Ele explica que um coeficiente negativo significa uma correlação negativa, indicando que quando o o preço cai, é provável que suba e vice-versa. Dr. Liu contempla a viabilidade de usar este modelo para negociação automatizada para potencialmente gerar lucros.
O Dr. Liu passa a discutir o processo de seleção das melhores ações e a negociação ao vivo. Ele recomenda que os traders examinem o preço no final do dia de negociação para determinar seu movimento ascendente ou descendente antes de fazer pedidos perto do fechamento do mercado. Ele demonstra a construção de um rastreador de ações para obter informações sobre o desempenho do modelo com várias ações e identifica as ações favoráveis a seguir. O Dr. Liu reconhece que seu modelo é relativamente simplista, contando com o preço de ontem para prever o de amanhã e, portanto, considera a incorporação de indicadores avançados, como a Divergência de Convergência da Média Móvel (MACD) para aumentar a precisão da previsão e filtrar negociações.
A utilização do MACD para prever e filtrar ações é explorada pelo Dr. Liu, juntamente com uma comparação com o modelo comprar na baixa e vender na alta. Ele apresenta os resultados obtidos ao empregar MACD 10 e 30 no SPY, revelando uma tendência relativamente fraca. Conseqüentemente, o Dr. Liu conclui que o uso do MACD para previsões futuras pode não produzir resultados tão favoráveis quanto antes. Ele passa a discutir a construção de um modelo estatístico de aprendizado de máquina e considera o modelo comprar na baixa e vender na alta como um meio potencial de gerar lucros. O Dr. Liu destaca o Average Pi, uma plataforma Python que facilita backtesting e negociação ao vivo, destacando seu recurso de 100% de privacidade, compatibilidade com várias contas e flexibilidade em termos de provedores de dados. Ele ilustra a simplicidade e a eficiência de construir um modelo de comprar na baixa e vender na alta no Pi médio usando apenas algumas linhas de código.
Dr. Liu explica o processo de definição de uma configuração para negociação usando Algo Trading Week Day 2. Ele enfatiza a execução da função de inicialização no início para definir variáveis e estabelecer a configuração. Como exemplo, ele programa a função "comprar na baixa, vender na alta" para executar todos os pregões, um minuto antes do fechamento do mercado, instruindo-o a investir 100% da carteira no SPY se o preço de ontem for menor que o de hoje. O Dr. Liu aprofunda o tópico de backtesting, ilustrando como os dados históricos de corretores ou provedores terceirizados podem ser utilizados em vários períodos de tempo, incluindo minuto a minuto, hora a hora ou diariamente.
Em seguida, o Dr. Liu demonstra o processo de backtesting de uma estratégia escolhida usando diferentes provedores de dados e pacotes. Ele aconselha selecionar um horário de início e um horário de término para o período de backtesting, juntamente com a confirmação do provedor de dados escolhido para execução. Fazendo a transição para o modo de demonstração, o Dr. Liu mostra o processo, indicando que provedores de dados como Interactive Brokers (IB) ou dados históricos locais podem ser usados para estratégias de backtesting. Ele fornece orientação sobre como configurar a configuração de backtesting, utilizando dados históricos disponíveis armazenados em arquivos locais.
Dr. Liu passa a demonstrar o uso de backtesting para testar a eficácia de uma estratégia de negociação usando dados históricos. Ele reconhece o desafio de obter dados de barra diários significativos para extensos prazos de backtesting. Para superar esse obstáculo, ele introduz o conceito de dados de barra de minutos simulados, onde o preço de fechamento da barra diária pode ser utilizado para simular os dados. Isso simplifica o processo para os comerciantes que lutam para acessar os dados precisos necessários para fins de backtesting.
O Dr. Liu apresenta os resultados do backtesting de um modelo "comprar na baixa, vender na alta" em comparação com uma estratégia de comprar e manter para o S&P 500 de 2000 a 2020. O modelo supera a estratégia de comprar e manter, resultando em um portfólio valor de $ 800.000 em comparação com $ 200.000. Ele reconhece que, apesar da pequena correlação observada por meio da regressão linear simples, o modelo ainda oferece resultados positivos. O Dr. Liu então faz a transição para o tópico de negociação ao vivo, indicando que pode ser tão simples quanto modificar duas linhas de código para selecionar a estratégia desejada e inserir o código da conta para Interactive Brokers antes de executar o programa. Ele conclui a apresentação convidando os participantes a entrar em contato com ele por e-mail para obter ajuda na codificação ou marcar uma reunião pessoal em San Jose, Califórnia.
Durante a sessão de perguntas e respostas, é feita uma pergunta sobre a certeza de uma estratégia comprovada fornecer resultados idênticos em negociações ao vivo. O Dr. Liu explica que, embora os dados históricos representem o passado e o modelo possa exibir estabilidade estatística, o preço em si é volátil, principalmente próximo ao fechamento do mercado. Portanto, variações na previsão do futuro são inevitáveis. No entanto, durante um período prolongado, o modelo geral deve ser verdadeiro. Ele observa que utiliza o modelo de regressão linear devido à sua simplicidade e facilidade de compreensão, mas reconhece que modelos de aprendizado de máquina mais sofisticados poderiam produzir melhores resultados. O Dr. Liu também aborda a questão dos custos de transação e derrapagem, afirmando que eles devem ser considerados ao implementar estratégias de negociação ao vivo e podem ter um impacto no desempenho geral da estratégia.
Outra questão é levantada em relação ao uso de outros indicadores técnicos em conjunto com o modelo buy low sell high. O Dr. Liu responde destacando a flexibilidade da plataforma Average Pi, que permite que os traders incorporem indicadores adicionais em suas estratégias. Ele menciona que o indicador Moving Average Convergence Divergence (MACD) pode ser uma adição valiosa para filtrar negociações e aumentar a precisão da previsão.
Um participante pergunta sobre o significado do intervalo de tempo entre o sinal de negociação e o fechamento do mercado. Dr. Liu explica que o intervalo de tempo escolhido depende das preferências individuais e estratégias de negociação. Pode levar alguns minutos ou até horas antes do fechamento do mercado, dependendo do tempo de execução da negociação desejado. Ele aconselha os traders a experimentar diferentes intervalos de tempo para descobrir o que funciona melhor para suas estratégias específicas.
Em resposta a uma pergunta sobre o impacto da volatilidade do mercado no modelo comprar na baixa e vender na alta, o Dr. Liu reconhece que o aumento da volatilidade pode potencialmente gerar mais oportunidades de negociação. No entanto, ele adverte que maior volatilidade também acarreta maior risco, e os traders devem considerar cuidadosamente sua tolerância ao risco e ajustar suas estratégias de acordo.
Um participante pergunta sobre as possíveis limitações do modelo comprar na baixa e vender na alta. Dr. Liu reconhece que a simplicidade do modelo é tanto uma força quanto uma limitação. Embora possa gerar resultados positivos, pode não capturar dinâmicas de mercado mais complexas e pode potencialmente perder certas oportunidades comerciais. Ele sugere que os traders que desejam explorar estratégias e modelos mais avançados devem considerar mergulhar mais fundo nas finanças quantitativas e explorar outros algoritmos de aprendizado de máquina.
A sessão de perguntas e respostas termina com o Dr. Liu expressando sua disposição em ajudar os participantes com quaisquer dúvidas ou assistência de codificação, incentivando-os a entrar em contato com ele por e-mail.
Como se tornar um quant de sucesso | Dr. Ernest Chan | Algo Trading Week Dia 1
Como se tornar um quant de sucesso | Dr. Ernest Chan | Algo Trading Week Dia 1
A sessão de perguntas e respostas com o Dr. Ernest Chan começa com o palestrante apresentando uma competição de negociação algorítmica projetada para fornecer aos iniciantes uma oportunidade de aprender os fundamentos da negociação algorítmica, permitindo que os especialistas atualizem seus conhecimentos. A competição oferece prêmios como bolsas de estudos e certificados de aproveitamento para os três primeiros colocados. Dr. Chan, fundador e CEO da PredictNow.ai e QTS Capital Management, bem como autor de três livros sobre negociação quantitativa, compartilha sua experiência com o público.
O Dr. Chan começa destacando o domínio do comércio quantitativo na última década, com estimativas sugerindo que até 90% do volume de negócios nas bolsas dos EUA é atribuído ao comércio algorítmico. Embora ele não afirme que a negociação quantitativa é superior à negociação discricionária, ele enfatiza a importância de não perder a oportunidade de automatizar ou sistematizar as estratégias de negociação. Em termos de traders individuais competindo contra instituições, o Dr. Chan sugere que estratégias de nicho com capacidade limitada oferecem a melhor oportunidade. Essas estratégias costumam ser pouco atraentes para grandes instituições e envolvem negociação pouco frequente, tornando-as opções viáveis para traders independentes.
A discussão continua com o Dr. Chan abordando a importância de encontrar um nicho na negociação algorítmica onde grandes instituições não estão competindo. Ele desaconselha a competição direta com grandes jogadores e recomenda procurar áreas onde haja pouca ou nenhuma competição. Dr. Chan responde a perguntas sobre a importância de ter um Ph.D. em negociação quantitativa e algorítmica. Ele enfatiza que ter "pele no jogo", ou seja, colocar o próprio dinheiro em risco, é crucial para se tornar um quant de sucesso. Ele sugere que os traders se concentrem no desenvolvimento de uma compreensão intuitiva do mercado por meio do backtesting das próprias estratégias de negociação e da leitura de blogs e livros sobre negociação, em vez de confiar apenas no conhecimento teórico.
Dr. Chan aconselha que um comerciante quantitativo bem-sucedido deve priorizar a experiência prática e a compreensão do mercado sobre um Ph.D. Ele observa que leva tempo para se tornar um quant bem-sucedido e sugere distinguir-se ao tentar ingressar em um fundo quantitativo importante escrevendo uma pesquisa original na forma de um white paper, com foco em uma estratégia de negociação ou fenômeno de mercado específico. Ele adverte que um histórico curto, como uma única negociação bem-sucedida, não é suficiente para provar consistência e conhecimento. Em resposta a uma pergunta sobre a incorporação de dados de fluxo de pedidos em estratégias de negociação, o Dr. Chan reconhece seu valor como um indicador, mas enfatiza que deve ser usado em conjunto com outros indicadores, pois nenhum indicador é abrangente por conta própria.
As limitações de usar indicadores individuais para construir uma estratégia de negociação são discutidas pelo Dr. Chan. Ele aponta que muitas pessoas usam esses indicadores, reduzindo sua eficácia. Ele sugere incorporá-los como um dos muitos recursos em um programa de aprendizado de máquina. Quando questionado sobre o preconceito de idade na indústria quantitativa, o Dr. Chan destaca que, se alguém opera como um único proprietário, o preconceito de idade não é um problema. Ele também compartilha sua opinião sobre o uso de aprendizado de máquina na geração de alfa, alertando sobre o risco de overfitting e recomendando-o como uma ferramenta para gerenciamento de riscos. Em relação à negociação de baixa latência, o Dr. Chan argumenta que a negociação quantitativa é uma necessidade neste domínio. Por fim, ele informa que, além de um histórico de sucesso, as habilidades de gerenciamento são essenciais para quem deseja iniciar um fundo de hedge baseado em quant.
O Dr. Chan enfatiza que o gerenciamento bem-sucedido de fundos envolve não apenas habilidades comerciais, mas também habilidades de gerenciamento e desenvolvimento de negócios. Ter qualidades de liderança e experiência em gestão de negócios é crucial. Questionado sobre o entendimento quantitativo do mercado indiano, ele admite não ter conhecimento principalmente por conta das regulamentações. Sobre a questão de quanto tempo se deve gastar em negociação de papel antes de iniciar uma estratégia, o Dr. Chan explica que isso depende da eficiência da negociação. Para estratégias de negociação de alta frequência que executam negociações a cada segundo, duas semanas de negociação em papel podem ser suficientes para entrar em operação. Por outro lado, para estratégias de holding, a negociação de papel por três meses pode ser necessária para obter significância estatística com base no número de negociações realizadas.
O Dr. Chan discute ainda se a abordagem de séries temporais ainda deve ser o núcleo do portfólio alfa de uma pessoa, apesar de estudos recentes mostrarem que os alfas lucrativos são em sua maioria não baseados em preços. Ele sugere participar de conferências do setor, fazer networking com profissionais por meio de plataformas como o LinkedIn e construir um histórico sólido em negociação para atrair a atenção de quants experientes. Ele incentiva as pessoas a procurar mentores e tomar medidas proativas para alcançar colaboradores em potencial.
Seguindo em frente, o Dr. Chan compartilha ideias sobre como contratar e treinar uma equipe de negociação quantitativa bem-sucedida. Ele aconselha que os indivíduos contratados tenham experiência comprovada na função específica em que a equipe está focada, seja gerenciamento de risco, precificação de derivativos ou ciência de dados. Se o objetivo da equipe é desenvolver estratégias de negociação lucrativas, é melhor contratar alguém que já tenha experiência nessa área. Além disso, o Dr. Chan destaca que não existe um mercado universalmente ideal para negociação, e as equipes devem se concentrar no que sabem melhor. Ele também explica como os operadores de alta frequência têm uma vantagem em prever a direção do mercado de curto prazo em comparação com os operadores de média e baixa frequência.
A discussão continua com o Dr. Chan investigando o desafio de prever com precisão os movimentos do mercado além de prazos curtos e as complexidades envolvidas na utilização de previsões de negociação de alta frequência. Ele compartilha sua abordagem pessoal para negociação, que envolve a contratação de comerciantes qualificados em vez de negociar ele mesmo. O Dr. Chan enfatiza a importância de contratar traders com histórico sólido, independentemente de empregarem estratégias discricionárias ou quantitativas. Quando questionado sobre sua taxa de crescimento anual cumulativa, ele esclarece que não pode divulgar essas informações devido aos regulamentos da SEC. Por fim, ele observa que os traders quantitativos normalmente não usam a mesma estratégia em todas as classes de ativos, dificultando a comparação de linguagens de programação como Python e MATLAB para fins de negociação algorítmica.
O Dr. Chan discute o uso do MATLAB e do Python na negociação, reconhecendo que, embora ele pessoalmente prefira o MATLAB, diferentes operadores têm suas próprias preferências e a escolha do idioma não é o fator mais crítico. Ele acredita que otimizar os custos de transação é difícil até mesmo para especialistas na área, portanto, não deve ser uma prioridade para os traders. Em relação à revisão ou retreinamento das estratégias de aprendizado de máquina, ele sugere fazê-lo apenas quando o regime de mercado sofre mudanças significativas. Ele também recomenda expandir as oportunidades aprendendo novas linguagens, como Python ou MATLAB, para aprimorar as habilidades de negociação.
O Dr. Chan conclui a sessão oferecendo conselhos de carreira para indivíduos interessados em se tornar comerciantes quantitativos. Ele sugere explorar diferentes áreas, como negociação de opções, para obter uma melhor compreensão dos pontos fortes e fracos pessoais. Ele menciona que seu foco atual gira em torno de tornar seu sistema de gerenciamento de risco baseado em aprendizado de máquina mais amplamente disponível e esclarece que não tem planos de lançar uma segunda edição de seu livro de negociação de máquina em um futuro próximo. Ao contratar traders, ele procura um histórico longo e consistente e recomenda o uso de técnicas de séries temporais e modelos econométricos para negociar em prazos curtos. As estratégias de saída devem estar alinhadas com a estratégia de negociação específica, com saídas de parada ou meta de lucro implementadas de acordo.
No final do vídeo, o apresentador expressa gratidão ao Dr. Ernest Chan por seus valiosos insights e tempo gasto respondendo a uma variedade de perguntas relacionadas a se tornar um quant de sucesso. Os espectadores são incentivados a enviar por e-mail quaisquer perguntas não respondidas para garantir que sejam abordadas. O anfitrião anuncia sessões adicionais na próxima semana com outros convidados estimados no campo da negociação algorítmica, expressando gratidão pelo apoio do público e incentivando-os a continuar sintonizando.
Antes de entrar no comércio quant e algorítmico... [Discussão do painel] | Algo Trading Week Dia 0
Antes de entrar no comércio quant e algorítmico... [Discussão do painel] | Algo Trading Week Dia 0
A Algo Trading Week começa com um painel de discussão envolvente liderado pelo anfitrião e apresentando especialistas do setor. O anfitrião começa convidando o chefe de marketing e iniciativas de divulgação para fornecer algumas informações sobre o evento e sua finalidade. O chefe de marketing explica que o principal objetivo da Algo Trading Week é tornar a negociação algorítmica mais acessível e trazê-la para o mainstream. O evento visa alcançar isso por meio de várias iniciativas educacionais, como webinars, workshops e recursos gratuitos. Além disso, a Algo Trading Week é uma celebração do 11º aniversário da empresa e terá duração de 7 a 8 dias, oferecendo uma ampla variedade de sessões e competições.
O palestrante apresenta seus cursos Quantra, destacando que uma parte significativa, cerca de 20-25 por cento ou mais, dos cursos está disponível gratuitamente. Isso é possível graças ao apoio e às contribuições da comunidade. O orador expressa o desejo de fazer mais e explica como isso os levou a organizar um festival de aprendizagem de uma semana. O festival reúne alguns dos maiores especialistas do setor que compartilharão seus conhecimentos e ideias. O orador expressa gratidão pelas respostas positivas recebidas.
A seguir, o palestrante apresenta os membros do painel que farão parte da discussão. O painel inclui Ishaan, que lidera a equipe de conteúdo da Contra, Nitish, cofundador e CEO da QuantInsti, Pradipta, vice-presidente da Blue Shift e Rajiv, cofundador e CEO da iRage. Esses estimados membros do painel trazem diversas perspectivas e conhecimentos para a mesa.
A discussão então transita para o tópico das habilidades necessárias e formações educacionais exigidas para uma carreira em comércio quantitativo e algorítmico. O painel enfatiza a importância de alinhar interesses e paixões antes de se aprofundar neste campo. Eles aconselham os indivíduos a estarem preparados para dedicar uma quantidade significativa de tempo e esforço e enfatizam a necessidade de uma compreensão clara dos mercados financeiros, métodos de programação, estatísticas e econometria. O painel enfatiza que a especialização em uma ou duas dessas áreas é necessária, mas um nível mínimo de critérios de qualificação deve ser atendido em todas as três. O painel também discute como os cursos de curta duração podem ajudar os indivíduos a desenvolver as habilidades necessárias para se tornarem jogadores competitivos no campo.
Os palestrantes então se aprofundam nos benefícios de fazer cursos de negociação quantitativa e algorítmica. Eles destacam a importância de seguir um processo de negociação adequado e utilizar matemática e estatística para explorar anomalias no mercado. Os cursos ensinam a habilidade do Python, que é essencial para backtesting e verificação de hipóteses. Além disso, os participantes ganham a capacidade de escrever ou negociar ao vivo suas estratégias em plataformas como BlueShift. Os palestrantes também discutem as diferentes fontes de alfa nos mercados e como os usuários de varejo podem se beneficiar do uso de plataformas de pesquisa e negociação ao vivo, em vez de depender apenas de estratégias prontas. Eles enfatizam que avaliar o risco de uma estratégia de negociação não deve considerar apenas a estratégia isoladamente, mas também seu impacto na posição e no portfólio geral.
A importância de testar estratégias e ter acesso ao alfa é discutida posteriormente pelo painel. Eles enfatizam a importância de utilizar plataformas como o BlueShift para pesquisa sistemática, em vez de construir sua própria plataforma, o que requer um conjunto diferente de habilidades e processos. Os palestrantes observam que as negociações podem ser categorizadas em diferentes estilos, e o impacto dos desenvolvimentos do mercado varia de acordo. Eles usam a analogia de programas de xadrez de aprendizado de máquina para ilustrar como o setor de comércio quantitativo pode se beneficiar dos avanços em tecnologia e análise de dados. Eles também destacam o volume substancial de informações disponíveis para estratégias de negociação de média e alta frequência devido ao aumento do volume de mercado e disponibilidade de dados.
Os palestrantes mudam seu foco para o impacto da tecnologia no comércio quantitativo e algorítmico. Eles enfatizam a crescente importância do big data e da automação e reconhecem que os traders de alta frequência enfrentam uma concorrência cada vez maior. Os palestrantes abordam as preocupações dos investidores de varejo que consideram entrar no campo, alertando contra a implementação de estratégias muito rapidamente.
Os palestrantes enfatizam a importância de testar e compreender minuciosamente uma estratégia antes de investir nela. Eles destacam a necessidade de evitar os perigos de uma implementação apressada sem uma avaliação adequada. Eles enfatizam que é crucial compreender por que se espera que uma determinada estratégia seja bem-sucedida antes de usá-la.
Os palestrantes enfatizam a importância de se concentrar em insumos como ideias alfa, testes e gerenciamento de risco para aumentar a probabilidade de sucesso na negociação. Eles reconhecem que esse processo pode parecer lento e tedioso, mas é preciso cumpri-lo e evitar decisões precipitadas. Para aqueles que desejam fazer a transição da negociação discricionária para a sistemática, os palestrantes recomendam adquirir uma compreensão básica da negociação no mercado, habilidades elementares de matemática e estratégia e programação, particularmente Python. Eles também aconselham as pessoas a ler sobre traders bem-sucedidos e aprender com suas experiências para evitar perdas por tentativa e erro.
As possíveis armadilhas da negociação algorítmica e como evitá-las são discutidas pelos palestrantes. Eles enfatizam a importância de identificar vieses nas estratégias e garantir que funcionem em várias condições de mercado por meio de backtesting e análise completos. Os palestrantes advertem contra subestimar a modelagem da atividade de câmbio, pois a falta de compreensão pode levar a oportunidades perdidas ou atrasos significativos na execução de negociações para estratégias de negociação de alta frequência. Eles recomendam adotar uma abordagem sistemática para o desenvolvimento da estratégia e testá-la extensivamente com fatores simples e complexos. Os palestrantes sugerem adquirir as habilidades necessárias por meio de cursos, webinars e prática para se tornarem traders quantitativos proficientes e bem-sucedidos.
Os palestrantes fornecem conselhos valiosos para indivíduos interessados em negociação algorítmica. Eles advertem contra o viés antecipado, o excesso de confiança em backtests e a confiança excessiva em altos retornos sem considerar os riscos associados. Os palestrantes também enfatizam a importância de evitar a alavancagem excessiva e lembram os traders de considerar os riscos envolvidos ao avaliar os retornos. Eles destacam a presença de vieses que podem distorcer os resultados do backtest e enfatizam a necessidade de entender e lidar com esses vieses de forma adequada.
Os palestrantes enfatizam a importância de usar as ferramentas e métodos corretos ao fazer backtesting para melhorar as chances de sucesso na negociação. Eles destacam as oportunidades disponíveis com o surgimento de sistemas de código aberto e bibliotecas de ciência de dados que são acessíveis gratuitamente aos comerciantes que possuem a capacidade de interpretar os dados corretamente. Além disso, eles mencionam a possibilidade de usar a infraestrutura de nuvem para alugar servidores de forma flexível, o que pode ajudar a reduzir custos. Os palestrantes reconhecem os desafios de alcançar o sucesso na negociação e enfatizam a importância de ser objetivo e sistemático em sua abordagem para evitar influências emocionais, como medo e ganância nas decisões comerciais. Eles recomendam fazer cursos como os oferecidos pela Quantra para aprimorar as habilidades em negociação quantitativa e algorítmica.
O palestrante discute a importância de aprender todos os blocos de construção da negociação objetivamente e estar ciente das várias estratégias existentes. Eles destacam o valor de investir na educação de alguém, seja em negociações quantitativas e algorítmicas ou em qualquer outro campo. O palestrante anuncia uma competição para pessoas interessadas em aprender os fundamentos da negociação, aberta a traders, programadores e qualquer pessoa que queira aprimorar seus conhecimentos. A competição consistirá em três questionários sobre mercados financeiros, matemática e estatística, programação e aprendizado de máquina. O palestrante fornece recursos para a preparação para o teste.
O palestrante fornece informações detalhadas sobre o próximo quiz da Algo Trading Week, especificando as datas e os tópicos a serem abordados. Os participantes são incentivados a se preparar usando os recursos indicados ou qualquer outro meio que preferirem, pois as pontuações determinarão a classificação final. O palestrante sugere fazer os três questionários para aumentar as chances de classificação entre os três ou dez primeiros participantes. Além disso, o palestrante discute os requisitos de hardware necessários para uma configuração quant, explicando que o hardware de execução pode ser tão simples quanto um laptop ou uma configuração mínima na nuvem. No entanto, recursos de pesquisa mais avançados podem exigir um computador melhor com pelo menos 4 GB de RAM.
O painel então investiga os requisitos de hardware para negociação de alta frequência (HFT) e fundos computacionalmente pesados. Eles enfatizam que o HFT requer atualizações e aprimoramentos frequentes de hardware para obter conectividade de troca mais rápida, o que é um fator crucial em sua geração alfa. As estratégias de negociação que exigem velocidade e extensa pesquisa e análise de dados exigem infraestrutura de nível de servidor. O painel também adverte contra tratar a negociação algorítmica como um mecanismo de "dispare e esqueça", enfatizando a necessidade de monitorar regularmente o desempenho da estratégia e tomar ações corretivas, se necessário, mesmo ao utilizar um sistema de negociação baseado em nuvem.
À medida que o painel de discussão chega ao fim, os palestrantes expressam sua gratidão ao público por sintonizar e participar ativamente da sessão. Eles agradecem a paciência demonstrada ao longo de uma hora de discussão e se despedem até a próxima sessão, que acontecerá no dia seguinte. O painel termina com uma rodada final de agradecimento e votos de felicidades a todos os participantes do evento.
Como automatizar uma estratégia de negociação | Curso Algo Trading
Como automatizar uma estratégia de negociação | Curso Algo Trading
Rishabh Mittal é Analista Quantitativo que trabalha na equipe de conteúdo da Quantra. Sua experiência reside na aplicação de técnicas de aprendizagem não supervisionadas, particularmente K-Means, para gerar sinais negociáveis. Ele está ativamente envolvido no desenvolvimento de algoritmos inovadores para dimensionamento de posições nos mercados financeiros, utilizando metodologias como Constant Proportion Portfolio Insurance (CPPI), entre outras. Antes de ingressar na Quantra, Rishabh ganhou experiência na criação de estratégias de negociação sistemática usando o TradingView para vários clientes.
Neste webinar intitulado "Como automatizar uma estratégia de negociação", Rishabh se aprofundará no processo de automatização de estratégias de negociação e orientará os participantes sobre como levar suas estratégias de negociação sistemática ao vivo. O webinar começará abordando os pré-requisitos necessários para automatizar uma estratégia.
Rishabh então se concentrará na abordagem orientada a eventos essencial para negociação automatizada. Ele explorará tópicos como conectar-se a um corretor, buscar dados em tempo real, gerar sinais com base nos dados adquiridos e, por fim, fazer um pedido ao corretor.
Para encerrar a sessão, Rishabh fornecerá uma demonstração passo a passo da configuração de uma estratégia de demonstração para negociação de papel nos mercados usando o Blueshift. Os participantes obterão insights práticos sobre como implementar e testar suas estratégias em um ambiente de negociação simulado.
Junte-se a Rishabh Mittal neste webinar informativo, pois ele compartilha sua experiência em automatizar estratégias de negociação e oferece orientações valiosas sobre como levar sua abordagem sistemática de negociação da teoria à prática.
Como criar um algoritmo de negociação do zero [Algo Trading Webinar] - 22 de julho de 2021
Como criar um algoritmo de negociação do zero [Algo Trading Webinar] - 22 de julho de 2021
Durante o webinar, Ashutosh compartilhou sua vasta experiência na área de negociação de derivativos financeiros, abrangendo mais de uma década. Ele destacou sua experiência na aplicação de técnicas avançadas de ciência de dados e aprendizado de máquina para analisar dados financeiros. Ashutosh possui um mestrado de prestígio e é um analista financeiro certificado (FF). Atualmente, ele é um membro valioso da equipe Quantum City, responsável pelo desenvolvimento e instrução do curso EPAT, a primeira certificação verificada de negociação algorítmica do mundo.
O webinar se concentrou principalmente em orientar os participantes através do processo de criação de um algoritmo de negociação a partir do zero. Ashutosh enfatizou a importância de entender os algoritmos de negociação, suas várias aplicações no mercado e a conversão de ideias em estratégias e, eventualmente, em algoritmos de negociação. Essencialmente, um algoritmo serve como um programa de computador que auxilia os comerciantes na tomada de decisões lucrativas, analisando dados e gerando ordens de compra e venda com base em regras predeterminadas. Também facilita as interações com o ambiente externo para enviar e receber ordens de forma eficaz.
Antes de mergulhar nos aspectos práticos da negociação, Ashutosh destacou a importância de definir o universo de negociação e determinar o alfa desejado. Alpha representa a força motriz por trás dos lucros, que podem se originar de diversas fontes, como perspectivas únicas de mercado, ganhar vantagem sobre a concorrência ou implementar estratégias específicas adaptadas a metas individuais.
O conteúdo do vídeo cobriu as três fases fundamentais da negociação: pesquisa, negociação e pós-negociação. Ashutosh elucidou essas fases e forneceu exemplos de diferentes estratégias de negociação, com foco no processo de transformação de ideias em algoritmos de negociação concretos. Ele demonstrou como até regras simples, como comprar uma ação quando sua taxa de variação (roc) ultrapassa 2 nos últimos 63 dias, podem formar a base de um algoritmo de negociação.
Ao longo do webinar, vários traders apresentaram suas abordagens para construir algoritmos de negociação a partir do zero. Um trader utilizou codificação visual, aproveitando dados do mercado indiano e incorporou limites de pedidos e comissão por ação. Outro trader demonstrou o processo passo a passo, começando com a definição de seu universo de negociação, seguido pela criação de uma função alfa para calcular o roc, estabelecendo regras de negociação e, finalmente, implementando a estratégia usando blocos lógicos.
O vídeo forneceu informações abrangentes sobre os componentes essenciais de um algoritmo de negociação, ou seja, as condições, envio e recebimento de pedidos. Além disso, mostrou como agendar algoritmos para execução automática. Estratégias baseadas em beta e momentum foram apresentadas como um meio de explorar as tendências do mercado, juntamente com a inclusão de uma estratégia de desvio de média.
Ashutosh explicou o processo de criação de um algoritmo de negociação a partir do zero, abrangendo aspectos-chave, como a definição de um universo de ações, o cálculo de hedges relevantes e a execução de regras de negociação. Ele também enfatizou a importância de executar backtests no algoritmo e otimizá-lo para melhorar o desempenho.
Métodos quantitativos e seu papel na melhoria das habilidades de negociação foram discutidos, com ênfase na utilização de beta e correlação com o mercado para tomar decisões informadas. Ashutosh também ofereceu aos participantes a oportunidade de uma chamada gratuita de aconselhamento para apoiar ainda mais sua jornada comercial.
Além disso, o webinar explorou os diferentes tipos de dados que podem ser utilizados dentro de um algoritmo e abordou o processo de avaliação de custos para o curso EPAT. Os participantes também receberam uma lista de conselheiros do curso para orientação e apoio.
O webinar de Ashutosh forneceu um guia abrangente para criar algoritmos de negociação do zero. Os participantes foram incentivados a enviar quaisquer perguntas não respondidas que possam ter tido durante a apresentação, garantindo uma compreensão completa do tópico.
Machine Learning e Análise de Sentimentos [Algo Trading Project Webinar]
Machine Learning e Análise de Sentimentos [Algo Trading Project Webinar]
Senhoras e senhores,
Espero que todos vocês possam me ouvir claramente.
Bem-vindo ao canal do YouTube da Quantum City. Para aqueles de vocês que frequentam regularmente nossos webinars, devem se lembrar de um de nossos recentes webinars do Algo Trading Project, que se concentrou no aprendizado de máquina na análise de sentimento e na alocação de portfólio. Tivemos o prazer de convidar dois conceituados ex-alunos da EPAT, Carlos Peral e Vivian Thomas, para apresentarem o seu trabalho de projeto. Infelizmente, a pós-apresentação foi interrompida por uma falha de hardware e não pudemos abordá-la com muitos detalhes na época. No entanto, tivemos a sorte de Carlos ter levado algumas horas extras para gravar sua apresentação separadamente e compartilhá-la conosco.
Então, sem mais delongas, vamos prosseguir e assistir a apresentação do Carlos. Obrigado.
"Olá a todos. Para a apresentação de hoje, vou mostrar meu projeto final do programa EPAT (Programa Executivo em Negociação Algorítmica), que foi concluído em março passado. Primeiro, deixe-me apresentar-me. Meu nome é Carlos Martin, e Sou bacharel em engenharia da computação.Trabalho há mais de 10 anos para vários clientes, localizados principalmente na Espanha e na Bélgica.Minha principal habilidade é o desenvolvimento de software, e tenho trabalhado para instituições europeias nos últimos cinco anos.
A motivação por trás deste projeto vem do meu interesse em aprendizado de máquina, particularmente em análise de sentimentos. Acredito que essas técnicas tiveram avanços impressionantes nos últimos anos, com modelos de aprendizado de máquina sendo aplicados em vários domínios, como análise de texto, reconhecimento de fala, tradução de idiomas e análise de sentimentos, que é o foco deste projeto. O objetivo principal é encontrar uma correlação entre o sentimento das notícias e a sensibilidade ao preço e alavancar as pontuações do sentimento para gerar sinais de negociação.
Ao contrário das abordagens tradicionais que dependem de análises técnicas ou quantitativas, este projeto utiliza dados qualitativos como uma nova fonte de informação. O objetivo é traduzir esses dados qualitativos em sinais de negociação. O projeto é dividido em duas partes principais: análise de texto e implementação da estratégia de negociação.
A parte de análise de texto envolve o download de notícias, o pré-processamento e a implementação de um modelo de aprendizado de máquina para gerar pontuações de sentimento. Para este projeto, escolhi um modelo de memória de longo prazo (LSTM) para gerar pontuações de sentimento. A parte de negociação envolve a implementação da estratégia de negociação, análise dos preços das ações e avaliação do desempenho da estratégia.
Vamos nos aprofundar na estrutura do projeto em detalhes. A parte de análise de texto consiste no gerenciador de notícias, que lida com a recuperação inicial e o pré-processamento dos dados de notícias. Usei uma classe para me conectar a um serviço da Web externo e recuperar as notícias no formato JSON. Esses dados de notícias são armazenados em um arquivo CSV. A parte de análise de sentimento inclui o pré-processamento de texto e o manipulador NLP (Natural Language Processing), que gera pontuações de polaridade usando uma biblioteca chamada Analytic Evaluator. Essa biblioteca atribui pontuações binárias às notícias, rotulando-as como negativas (-1) ou positivas (1). Esta etapa é crucial para o treinamento do modelo.
O modelo pega as notícias pré-processadas e é treinado usando uma função sigmoide para classificação binária. As pontuações de sentimento de saída são classificadas como positivas ou negativas. A estratégia de negociação é então implementada e as pontuações de sentimento geradas são traduzidas em sinais de negociação. Um valor de -1 representa um sinal de venda, enquanto um valor de 1 representa um sinal de compra.
O projeto foi testado usando quatro ações: Apple, Amazon, Twitter e Facebook. A estratégia de pontuação de sentimento foi comparada a uma estratégia de comprar e manter. O desempenho foi avaliado por meio dos retornos, do índice de Sharpe e dos retornos da estratégia. Os resultados variaram entre as ações, com algumas ações mostrando melhor desempenho usando a estratégia de pontuação de sentimento em comparação com a estratégia de comprar e manter. No entanto, houve casos em que a estratégia de pontuação de sentimento não teve um bom desempenho, especialmente durante determinados períodos.
Em conclusão, este projeto destaca uma correlação entre tendências negativas, más notícias e potenciais oportunidades de negociação. Ao incorporar a análise de sentimento na estratégia de negociação, torna-se possível alavancar dados qualitativos e capturar o sentimento do mercado de maneira sistemática. Essa abordagem pode fornecer uma camada adicional de informações que complementa a análise técnica e quantitativa tradicional.
No entanto, é importante observar que a análise de sentimento não é um método infalível e sua eficácia pode variar dependendo de vários fatores. As condições do mercado, a qualidade e a confiabilidade das fontes de notícias e a precisão do modelo de análise de sentimento desempenham um papel importante na determinação do sucesso da estratégia.
Além disso, é crucial avaliar e refinar continuamente o modelo de análise de sentimento para se adaptar às mudanças na dinâmica do mercado e nos padrões de notícias em evolução. O monitoramento regular do desempenho da estratégia e os ajustes necessários são necessários para garantir sua eficácia ao longo do tempo.
No geral, este projeto demonstra o potencial da análise de sentimento na negociação algorítmica. Ele abre novos caminhos para a incorporação de dados qualitativos em estratégias de negociação e fornece uma estrutura para mais pesquisas e desenvolvimento nesta área.
Gostaria de estender minha gratidão ao programa EPAT e à equipe da Quantum City por fornecer a plataforma e os recursos para que eu pudesse realizar este projeto. Tem sido uma experiência enriquecedora e acredito que a análise de sentimento pode oferecer informações valiosas no campo da negociação algorítmica.
Obrigado por assistir e espero que você tenha achado esta apresentação informativa. Se você tiver alguma dúvida ou quiser discutir mais, sinta-se à vontade para entrar em contato comigo. Tenha um ótimo dia!