Negociação quantitativa - página 25
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How to use Python trading Bot for Investment
How to use Python trading Bot for Investment
Join us in this informative webinar as we delve into the world of Python trading bots for investment purposes. Designed to cater to both novice and experienced traders, this video serves as a valuable resource for individuals interested in leveraging Python for algorithmic trading.
Throughout the webinar, you will gain practical insights and knowledge that will elevate your algo trading strategies. Python, with its extensive libraries and automation capabilities, offers immense potential to streamline and optimize your trading approach. By harnessing the power of Python, you can enhance your trading efficiency and capitalize on market opportunities.
Whether you are just starting your journey in algorithmic trading or seeking to refine your existing skills, this video provides a comprehensive overview of algorithmic trading with Python. It serves as a must-watch resource for traders and investors who aspire to stay ahead in today's dynamic financial landscape. Prepare to expand your understanding of Python's role in algorithmic trading and unlock new possibilities for success.
Topics covered:
Alocação ideal de portfólio usando aprendizado de máquina
Alocação ideal de portfólio usando aprendizado de máquina
Esta sessão tem como objetivo ensiná-lo sobre os métodos de Alocação Ótima de Portfólio Usando Aprendizado de Máquina. Aprenda a usar algoritmos que aproveitam o aprendizado de máquina em sua essência para fazer a escolha de alocação de capital. Apresentado por Vivin Thomas, VP, Quantitative Research, Equities (EDG) Modelling, JPMorgan Chase & Co.
Nesta discussão, exploraremos o fascinante reino da negociação algorítmica, focando especificamente na utilização de algoritmos de aprendizado de máquina. Nosso objetivo principal é projetar algoritmos sofisticados que aproveitem o aprendizado de máquina em seu núcleo para fazer escolhas ideais de alocação de capital.
Para conseguir isso, desenvolveremos uma estratégia de baixa frequência que prima por alocar seu capital disponível entre um grupo cuidadosamente selecionado de subjacentes, também conhecidos como cesta de ativos, em intervalos regulares. Ao incorporar técnicas de aprendizado de máquina, pretendemos aprimorar a precisão e a eficiência do processo de alocação de capital.
Além disso, construiremos algoritmos de alocação de ativos de baixa frequência e long-only que operam dentro dessa estrutura. Esses algoritmos serão projetados para superar uma estratégia de alocação de baunilha que depende exclusivamente de indicadores de momento empírico para a tomada de decisões. Ao comparar o desempenho desses algoritmos com a estratégia de referência, podemos avaliar o valor e a eficácia de alavancar o aprendizado de máquina no processo de alocação de ativos.
Por meio dessa exploração, obteremos informações sobre os possíveis benefícios e vantagens de incorporar algoritmos de aprendizado de máquina em estratégias de alocação de capital. Junte-se a nós enquanto mergulhamos no excitante mundo da negociação algorítmica e descubra como esses algoritmos avançados podem revolucionar a maneira como abordamos a alocação de ativos e as decisões de investimento.
Sentiment Analysis Tutorial | Learn to Predicting Stock Trends & Use Statistical Arbitrage
Sentiment Analysis Tutorial | Learn to Predicting Stock Trends & Use Statistical Arbitrage
During this webinar, the presenter introduces three accomplished individuals, Design Vetii, Javier Cervantes, and Siddhantu, who have embarked on their journey in algorithmic trading through the E-PAT program. They will be sharing their E-PAT presentations and projects with the viewers, covering various topics and their experiences in the E-PAT program.
The presenter emphasizes that the flagship program E-PAT offers participants the opportunity to specialize in their preferred asset class or strategy paradigm for their project. This tailored approach allows participants to explore and develop expertise in their chosen area of focus.
It is highlighted that this session will be recorded and shared on YouTube and their blog, providing a valuable learning opportunity for aspiring quants and individuals interested in algorithmic trading. The presenter encourages viewers to take advantage of the knowledge shared by these experienced traders and the insights gained from their E-PAT projects.
The first presentation is delivered by Design Vetii, a fixed income dealer from South Africa. Design Vetii shares their project on predicting stock trends using technical analysis. They collected data from the top 10 stocks in the South African top 40 index spanning over a period of 10 years. Python was used to derive six common technical indicators from this data, which were then incorporated into a machine learning model for stock trend analysis. The presenter discusses their motivation and fascination with the field of machine learning throughout the project.
Moving on, the speaker discusses the investment strategy employed and presents the results of their machine learning algorithm. They utilized an equally weighted portfolio consisting of 10 stocks and implemented both daily and weekly rebalancing strategies. The daily rebalancing portfolio yielded a return of 44.69% over the past two and a half years, outperforming the top 40 benchmark return of 21.45%. Similarly, the weekly rebalancing portfolio showed significant outperformance, producing a return of 36.52% above the benchmark. The speaker acknowledges the time and effort required to fine-tune the machine learning model's parameters and highlights the learning experience gained from this process. However, they also recognize the limitations and potential flaws in solely comparing the strategy to technical indicators such as relative strength, Bollinger Bands, and MACD.
The speaker reflects on the lessons learned from their project and contemplates ways to improve it in the future. They mention the interest in exploring an index comprising the top 10 stocks and acknowledge a mistake made when using the shuffle attribute in their machine learning algorithm on a financial time series. The speaker expresses pride in their ability to code in Python and develop a strategy that combines machine learning and technical indicators. They propose incorporating fundamental factors like P ratios, sentiment analysis, and other markers in future projects, as well as exploring alternative machine learning models. Additionally, the speaker addresses questions from the audience regarding their choice of technical indicators and the implementation of the random forest algorithm.
Following the presentation, the presenter engages in a Q&A session with the viewers. Various questions are addressed, including inquiries about intraday trading strategies and recommended books for learning machine learning in the context of financial analysis. The presenter suggests a technical analysis book for understanding conventional indicators and also mentions the potential focus on incorporating unconventional views of indicators and fundamental factors into machine learning algorithms for future research.
After the Q&A, the presenter introduces the next speaker, Javier Cervantes, a corporate bond trader from Mexico with over eight years of experience in trading and credit markets. Javier shares his research on using statistical arbitrage to predict stock trends in the Mexican market, which is characterized by its small and concentrated market capitalization. He explains the attractiveness of this opportunity due to the absence of dedicated funds, limited liquidity generation from participants, and the competitive landscape for arbitrage strategies.
Javier discusses the process of building a database to collect information on Mexican stocks, outlining the challenges encountered, such as incomplete and faulty data, filtering and cleaning issues, and the assumptions underlying the strategy. To address these challenges, around 40% of the universe of issuers were removed, and stocks with low daily trading volumes were excluded.
The presenter then analyzes the results of Javier's statistical arbitrage strategy applied to six different stock pairs, which yielded positive results. The returns of the pairs showed low and mostly negative correlations, suggesting that diversification could significantly benefit the implementation of the strategy as an aggregate portfolio. When analyzing the results of a portfolio comprising all six pairs, the presenter highlights an annual growth rate of 19%, a maximum drawdown of only 5%, and an aggregate Sharpe ratio of 2.45, demonstrating significant superiority compared to individual pairs. Additionally, the presenter emphasizes several risks that should be considered before deploying real capital, including trading costs, different time horizons, market conditions, and the necessity of implementing a stop-loss strategy.
The speaker emphasizes the importance of regularly testing a statistical arbitrage strategy to ensure its reliability over time, as long-term relationships between pairs can break down even if initial stationarity is observed. They suggest the possibility of using machine learning algorithms to select eligible pairs for the trading strategy, rather than manually selecting them based on assumptions about different market sectors. The speaker concludes by mentioning that there is ample room for further research to enhance the model's efficiency and improve the reliability of returns. During the Q&A session, they address questions regarding the time period used in the data, the key takeaways from negative correlations among pairs' returns, and the feasibility of implementing an intraday strategy.
Finally, the presenter introduces Siddhantu, a trader who shares their project experience. Siddhantu begins by discussing their background as a trader and recounts an incident involving a medcap hotel chain stock that prompted them to question the impact of news and sentiment on stock prices. They outline their project, which is divided into three parts: news extraction, sentiment analysis, and trading strategy. Nvidia Corporation is chosen as the stock for the project due to its liquidity and volatility.
Siddhantu explains the process of gathering news articles using the newsapi.org database and extracting sentiment scores using the newspaper library in Python. The sentiment scores are then utilized to generate a long or short trading scheme based on extreme scores. The speaker shares the challenges faced during the programming phase but emphasizes the importance of selecting the right tools and receiving support from mentors to achieve success. While the results are encouraging, the speaker highlights the need to approach backtests with caution and acknowledges room for improvement in each step of the project. They recommend the Vader sentiment analyzer tool in Python for its accuracy in generating sentiment scores.
The speaker addresses sentiment analysis and its limitations when applied to news articles. They point out that while sentiment analysis can be effective in detecting sentiment in tweets and social media comments, it may not be suitable for news articles due to differences in reporting negative events. They also respond to audience questions regarding the sources used for sentiment analysis, the process of converting Vader scores into trading signals, the utilization of deep learning in sentiment analysis (which they haven't explored yet but recognize its potential), and other related topics.
Finally, the speaker delves into the data used for backtesting in the sentiment analysis program. They explain that around 10 to 15 impactful news articles were collected daily to calculate an average sentiment score for each day. The program utilized approximately six months' worth of these articles. For stock returns, day-level data for Nvidia's stock over six months was incorporated. The speaker clarifies that no fundamental or technical aspects of the stock were considered during the trades or backtesting, with trading signals solely derived from the sentiment score.
Negociação Quant | Estratégias explicadas por Michael Harris
Negociação Quant | Estratégias explicadas por Michael Harris
Neste tutorial, os conceitos de complexidade e reflexividade do mercado são introduzidos e discutidos. O foco está nas mudanças de regime específicas que ocorreram nos mercados de ações dos EUA e em outros mercados. O apresentador, Michael Harris, explora como essas mudanças de regime podem impactar o desenvolvimento da estratégia e fornece informações sobre como minimizar seus efeitos ajustando os dados e o mix de estratégias.
O tutorial foi desenvolvido para ser prático, permitindo que os participantes repliquem a análise em seus próprios sistemas. O Amibroker é usado para análise durante o webinar, e os participantes podem baixar o código Python para praticar mais após a sessão.
Michael também compartilha um indicador recém-desenvolvido que mede mudanças de estado dinâmico de impulso e reversão média no mercado. O código para este indicador é fornecido, permitindo que os participantes o incorporem em suas próprias estratégias de negociação.
Michael Harris, o palestrante, tem uma vasta experiência em negociação de futuros de commodities e moedas ao longo de 30 anos. Ele é o autor de vários livros sobre trading, incluindo "Short-Term Trading with Price Patterns", "Stock Trading Techniques Based on Price Patterns", "Profitability and Systematic Trading" e "Fooled by Technical Analysis: The Perils of Charting, Backtesting e mineração de dados." Ele também é autor do Price Action Lab Blog e desenvolvedor do software DLPAL. Michael possui dois mestrados, um em Engenharia Mecânica com foco em sistemas de controle e otimização, e outro em Pesquisa Operacional com ênfase em previsão e engenharia financeira pela Columbia University.
O tutorial é dividido em capítulos, abrangendo diferentes aspectos da complexidade do mercado e mudanças de regime. A introdução do palestrante prepara o cenário para o tutorial, seguida por uma visão geral dos tópicos a serem abordados. A estratégia de negociação do índice é explicada, destacando suas limitações em uma reivindicação quantitativa. A estratégia de reversão à média é então discutida, levando a uma exploração mais profunda das mudanças de regime e como elas ocorrem. A dinâmica de reversão à média no mercado S&P é analisada, enfatizando a complexidade presente nos mercados financeiros.
Os efeitos adversos da complexidade do mercado são abordados, destacando os desafios que ela representa para os comerciantes. O tutorial termina com uma discussão sobre complexidades adicionais nos mercados financeiros e fornece recursos para exploração adicional. Segue-se uma sessão de perguntas e respostas, permitindo que os participantes esclareçam quaisquer dúvidas ou busquem mais informações.
Este tutorial fornece informações valiosas sobre a complexidade do mercado, mudanças de regime e suas implicações para as estratégias de negociação, apresentadas por um comerciante experiente e autor na área.
Capítulos:
00:00 - Apresentação do Palestrante
02:23 - Visão geral do tutorial
03:54 - Explicação da estratégia de negociação de índices
07:30 - Limitações da Reivindicação Quantitativa
10:45 - Estratégia de Reversão à Média
11:38 - Mudança de Regime
16h30 - Como Acontece
18:17 - Dinâmica de Reversão à Média S&P
24:35 - Complexidade nos Mercados Financeiros
26:42 - Efeitos Adversos
36:56 - Mais Complexidade nos Mercados Financeiros
42:17 - Recursos
43h35 - Perguntas e Respostas
Negociação Algorítmica | Tutorial Completo | Ideação para Live Markets | Dr Hui Liu & Aditya Gupta
Negociação Algorítmica | Tutorial Completo | Ideação para Live Markets | Dr Hui Liu & Aditya Gupta
Neste vídeo, o palestrante fornece uma visão geral abrangente da master class sobre como conceber, criar e implementar uma estratégia de negociação automatizada. O palestrante, Aditya Gupta, apresenta o Dr. Hui Liu, fundador de um fundo de hedge e autor de um pacote python que interage com a API Interactive Brokers. Ele também menciona um desenvolvimento surpresa relacionado à API que o Dr. Liu irá discutir.
O vídeo começa explicando a definição de negociação automatizada e destacando as três principais etapas envolvidas na negociação algorítmica. O palestrante compartilha sua jornada pessoal de transição da negociação discricionária para a sistemática usando análise técnica.
A importância da análise na negociação algorítmica é enfatizada, com foco em três tipos de análise: quantitativa, técnica e fundamental. Os vários aspectos da análise envolvem o estudo de gráficos históricos, demonstrações financeiras, fatores micro e macroeconômicos, bem como o uso de modelos matemáticos e análises estatísticas para criar estratégias de negociação. Essas estratégias são essencialmente algoritmos que processam dados e geram sinais para compra e venda. O processo inclui desenvolvimento de estratégia, teste e negociação de papel antes de passar para a negociação ao vivo. Para se conectar com a negociação ao vivo, é necessária a conectividade do corretor e uma API, com o iBridge PI discutido como uma solução potencial. O conceito de espectro da estratégia também é apresentado, apresentando diferentes geradores de lucro e tipos de análise.
Os palestrantes mergulham na análise quantitativa e seu papel na criação de estratégias de negociação e gerenciamento de portfólio. Eles explicam que a análise quantitativa envolve o uso de modelos matemáticos e análises estatísticas para obter insights de dados históricos, que podem ser aplicados para desenvolver estratégias de negociação quantitativas. A análise quantitativa é particularmente útil para gerenciamento de risco e cálculo dos níveis de take profit e stop loss para uma estratégia. Eles demonstram o processo de criação de uma estratégia simples de cruzamento de média móvel usando bibliotecas como pandas, numpy e matplotlib e calculando o retorno da estratégia.
Diferentes métricas de desempenho usadas na negociação algorítmica, como o índice de Sharpe, taxa de crescimento anual composta (CAGR) e redução máxima, são discutidas. A importância de evitar vieses de backtesting e erros comuns no processo é enfatizada. Os palestrantes também descrevem o conjunto de habilidades necessárias para análise quantitativa, que inclui conhecimento de matemática e estatística, interesse em lidar com dados, proficiência em codificação Python e compreensão de finanças. Eles descrevem o processo de criação de estratégia de negociação automatizada, começando com fontes e análises de dados, até a execução do sinal e vinculando-o à interface de programação de aplicativos (API). O Dr. Hui Liu se apresenta, fornece um breve histórico e uma visão geral dos próximos tópicos sobre negociação algorítmica com TD Ameritrade e Interactive Brokers usando Python.
O palestrante se concentra nos três pilares da negociação algorítmica usando a plataforma iBridgePy: exibição de preços em tempo real, recuperação de dados históricos e colocação de pedidos. Esses três pilares servem como blocos de construção para a construção de estratégias complexas. O palestrante apresenta três exemplos de estratégias: rebalanceamento de portfólio, estratégia de comprar na baixa e vender na alta e uma estratégia de captura de tendências usando cruzamentos de média móvel. Os benefícios da negociação algorítmica, como pressão reduzida e menos erros humanos, são destacados. O palestrante recomenda investir tempo na pesquisa de boas estratégias, em vez de gastar esforço excessivo na codificação, utilizando uma plataforma de negociação como o iBridgePy. A flexibilidade para alternar perfeitamente entre backtesting e negociação ao vivo dentro da plataforma iBridgePy também é enfatizada.
O vídeo passa a discutir vários corretores e opções de plataforma Python disponíveis para negociação algorítmica. A TD Ameritrade é apresentada como uma corretora com sede nos EUA que oferece uma plataforma de negociação eletrônica com negociação de comissão zero. A Interactive Brokers é destacada como fornecedora líder de soluções de API, comumente usadas por fundos de hedge de pequeno a médio porte para automatizar negociações. Robinhood, outra corretora com sede nos EUA, é conhecida por suas capacidades de negociação sem comissão e negociação de algo. As vantagens de usar a plataforma de negociação Python iBridgePy são exploradas, incluindo a proteção da propriedade intelectual dos traders, suporte para backtesting simultâneo e negociação ao vivo e compatibilidade com várias opções de pacote. O iBridgePy também facilita a negociação com diferentes corretoras e o gerenciamento de várias contas.
Os apresentadores discutem a necessidade de ferramentas eficazes para os gestores de fundos de hedge lidarem com várias contas simultaneamente e apresentam a plataforma de negociação híbrida chamada Average Pi. Average Pi é descrito como uma combinação de Contopian e Quantopian, permitindo o controle de algoritmos e negociação baseada em Python. O processo de download e configuração do Average Pi em um sistema Windows é demonstrado, incluindo a configuração da plataforma de negociação Interactive Brokers por meio do Integrity Broker. O arquivo de entrada principal do pacote, runme.py, é apresentado, necessitando apenas de duas modificações: o código da conta e a estratégia selecionada para execução.
Dr. Hui Liu e Aditya Gupta fornecem um tutorial sobre negociação algorítmica, demonstrando como mostrar uma conta usando um exemplo. Eles explicam o uso das funções de inicialização e manipulação de dados dentro do Average Pi, que oferece várias funções especificamente projetadas para negociação algorítmica. Eles ilustram como é fácil codificar usando a plataforma Average Pi.
O palestrante mergulha em dois tópicos: exibição de preços em tempo real e recuperação de dados históricos. Para preços em tempo real, é apresentada uma demonstração onde o código é estruturado para imprimir o carimbo de data/hora e pedir preço a cada segundo usando a função de manipulação de dados. Para buscar dados históricos para fins de pesquisa, o palestrante explica a função de solicitação de dados históricos e demonstra como ela pode ser usada para recuperar um quadro de dados pandas contendo dados históricos, incluindo abertura, alta, baixa, fechamento e volume. A estrutura do código é examinada e uma demonstração é mostrada onde o código é atualizado para recuperar dados históricos e imprimir a saída no console.
O palestrante demonstra como colocar uma ordem limitada para comprar 100 ações da SPY a $ 99,95 quando o preço de venda excede $ 100,01 no iBridgePy. As quantidades de contrato e ações a serem negociadas são definidas e a função 'pedido' é utilizada para colocar o pedido de limite. O palestrante também demonstra a colocação de um pedido ao preço de mercado usando a função 'monitor de status do pedido' para rastrear o status do pedido. Depois de apresentar essas etapas básicas, o palestrante explica que a próxima fase envolve a determinação dos contratos para negociar e a frequência das decisões de negociação para construir estratégias de negociação.
As etapas envolvidas na execução de uma estratégia de negociação algorítmica são discutidas. É explicada a necessidade de lidar regularmente com dados e agendar tarefas usando funções como a função de agendamento. O processo de cálculo de indicadores técnicos é explorado, o que implica solicitar dados históricos de um corretor e utilizar os recursos de estrutura de dados do pandas para cálculos. Os tipos de ordens, como ordens de mercado e ordens de limite, são examinados e uma breve menção é feita sobre a incorporação de ordens de parada no código ou algoritmos.
O palestrante passa a explicar uma estratégia de demonstração para rebalancear um portfólio com base em instruções de negociação, uma abordagem popular entre os gestores de fundos. A execução manual de instruções de negociação usando dicionários Python é demonstrada e um código simples que agenda uma decisão de negociação diariamente e reequilibra automaticamente a conta usando porcentagens de meta de ordem é apresentado. Uma demonstração ao vivo é fornecida para mostrar o processo de rebalanceamento de uma conta e visualização de sua posição.
Três estratégias de negociação diferentes que podem ser implementadas usando Python são descritas. A primeira é uma estratégia de reequilíbrio simples que permite aos usuários monitorar sua posição, ações e base de custo. A segunda é uma estratégia de reversão à média usada para identificar oportunidades de negociação quando o preço de fechamento é menor que o preço do dia anterior. Por fim, uma estratégia de cruzamento de média móvel é discutida, com foco no uso de dados históricos para calcular o ponto de cruzamento para potenciais oportunidades de compra e venda. Todas as três estratégias envolvem a tomada de decisões de negociação antes do fechamento do mercado em horários específicos e o uso de ordens de mercado para executar negociações. O código para implementar todas as estratégias é direto e facilmente implementado usando Python e funções de agendamento.
Dr. Hui Liu e Aditya Gupta explicam como usar médias móveis para determinar quando comprar ou vender ações em um portfólio. Eles demonstram a implementação dessa estratégia usando a plataforma Average Pi e, em seguida, procedem ao backtest aplicando dados históricos para avaliar seu desempenho. O tutorial aborda o uso da função Test Me Py no Hybrid Pi para inserir dados históricos para simulação e obter resultados para o saldo da conta e detalhes da transação.
O palestrante explica como visualizar os resultados da simulação de uma estratégia de negociação algorítmica acessando o gráfico de análise de desempenho. Este gráfico exibe o log de equilíbrio e várias estatísticas, como a proporção de Sharpe, média e desvio padrão, que podem ser ainda mais personalizados. O palestrante enfatiza que o Average Pi é capaz de lidar com várias contas e reequilibrá-las. A plataforma é flexível, fácil de usar e pode ser utilizada para configurar uma plataforma de negociação algorítmica, backtesting, negociação ao vivo, negociação com diferentes corretoras e gerenciamento de várias contas. Além disso, o palestrante convida os espectadores a explorar seu serviço de aluguel de codificador para obter assistência de codificação e se inscrever em seu canal no YouTube para obter tutoriais gratuitos.
Os apresentadores discutem como o iBridge by Interactive Brokers pode ser usado para negociação de futuros e opções, juntamente com outros tipos de contratos. Eles explicam que o recurso Super Símbolo permite definir vários tipos de contratos, como opções de ações, filtros, índices, forex e muito mais. É dado um exemplo de um produto estruturado sendo negociado na bolsa de Hong Kong, que não é uma ação. A função Super Symbol permite negociar qualquer tipo de contrato que não seja ações. Stop loss são brevemente mencionados, destacando como eles podem ser incorporados ao código ou construídos em um algoritmo.
Os apresentadores continuam a discussão destacando a importância do gerenciamento de risco na negociação algorítmica. Eles enfatizam a necessidade de implementar stop loss como uma estratégia de mitigação de risco para limitar perdas potenciais em caso de movimentos adversos do mercado. Stop loss pode ser integrado ao código ou algoritmo para acionar automaticamente a venda de um título quando atinge um nível de preço predeterminado.
Em seguida, eles se aprofundam no conceito de dimensionamento de posição, que envolve determinar a quantidade adequada de ações ou contratos para negociar com base no capital disponível e na tolerância ao risco. O dimensionamento adequado da posição ajuda a gerenciar o risco e otimizar os retornos, garantindo que a alocação de capital esteja alinhada com a estratégia de gerenciamento de risco do trader.
Os palestrantes também abordam a importância da avaliação e monitoramento de desempenho na negociação algorítmica. Eles discutem várias métricas de desempenho usadas para avaliar a eficácia das estratégias de negociação, incluindo o índice de Sharpe, taxa de crescimento anual composta (CAGR) e redução máxima. Essas métricas fornecem informações sobre os retornos ajustados ao risco, crescimento de longo prazo e possíveis riscos negativos associados à estratégia.
Para evitar armadilhas e vieses comuns no backtesting, os apresentadores destacam a importância de garantir a integridade dos dados e usar testes fora da amostra. Eles advertem contra o excesso de otimização ou "ajuste de curva", que se refere à adaptação de uma estratégia muito próxima aos dados históricos, levando a um desempenho ruim nas negociações ao vivo devido à falta de adaptabilidade da estratégia às mudanças nas condições do mercado.
Os palestrantes enfatizam que a negociação algorítmica bem-sucedida requer uma combinação de habilidades e conhecimentos. Eles mencionam a necessidade de ter uma base sólida em matemática e estatística, interesse em trabalhar com dados, proficiência em codificação usando Python e um bom entendimento dos mercados financeiros. Eles incentivam os indivíduos interessados em negociação algorítmica a expandir continuamente seus conhecimentos e habilidades por meio de recursos de aprendizado e aplicação prática.
No segmento final do vídeo, o Dr. Hui Liu se apresenta e compartilha sua experiência como fundador de fundos de hedge e autor de um pacote Python que interage com a API Interactive Brokers. Ele discute brevemente os próximos tópicos relacionados à negociação algorítmica com TD Ameritrade e Interactive Brokers usando Python, preparando o terreno para uma maior exploração desses assuntos em futuras master classes.
O vídeo fornece uma visão geral abrangente da negociação algorítmica, cobrindo a jornada desde a concepção até a implementação de estratégias de negociação automatizadas. Ele destaca a importância da análise, discute diferentes tipos de análise (quantitativa, técnica e fundamental) e explora vários aspectos do desenvolvimento, teste e execução da estratégia. Os palestrantes demonstram a aplicação prática de plataformas baseadas em Python, como iBridgePy e Average Pi, mostrando seus recursos em rastreamento de preços em tempo real, recuperação de dados históricos, colocação de pedidos e reequilíbrio de portfólio.
Previsão de avaliação de empresas a longo prazo pelo Prof S Chandrasekhar | Apresentação de pesquisa
Previsão de avaliação de empresas a longo prazo pelo Prof S Chandrasekhar | Apresentação de pesquisa
O professor S. Chandrasekhar é professor sênior e diretor de análise de negócios da IFIM Business School em Bangalore. Com mais de 20 anos de experiência na academia, ocupou cargos como Professor Diretor na FORE School of Management em Nova Delhi e Professor no Indian Institute of Management em Lucknow. Ele é bacharel em Engenharia Elétrica, mestre em Ciência da Computação pelo IIT Kanpur e doutorado em Sistemas Quantitativos e de Informação pela University of Georgia, EUA.
Nesta apresentação, o professor S. Chandrasekhar enfoca a previsão do Enterprise Value (EV) de longo prazo de uma empresa usando aprendizado de máquina avançado e técnicas de processamento de linguagem natural. Ao contrário da capitalização de mercado, que considera principalmente o valor do acionista, o Enterprise Value fornece uma avaliação mais abrangente de uma empresa, incorporando fatores como dívida de longo prazo e reservas de caixa.
Para calcular o EV, a capitalização de mercado é ajustada adicionando a dívida de longo prazo e subtraindo as reservas de caixa. Ao prever o valor da empresa com até seis meses de antecedência de forma contínua, essa abordagem pode ajudar os investidores e as empresas de classificação a obter uma perspectiva de longo prazo sobre o crescimento do investimento e o gerenciamento dos riscos associados.
Modelagem de risco de crédito pelo Dr. Xiao Qiao | Apresentação de pesquisa
Modelagem de risco de crédito pelo Dr. Xiao Qiao | Apresentação de pesquisa
Bom Dia boa tarde Boa noite. Meu nome é Vedant e sou da Quantum C. Hoje, tenho o prazer de ser seu anfitrião neste evento. Temos a companhia do Dr. Xiao, cofundador da Parachronic Technologies, que compartilhará sua experiência em modelagem de risco de crédito usando aprendizagem profunda. Os interesses de pesquisa do Dr. Xiao giram principalmente em torno de precificação de ativos, econometria financeira e investimentos. Ele foi reconhecido por seu trabalho por instituições conceituadas, como Forbes, CFA Institute e Institutional Investors. Além disso, o Dr. Xiao atua no conselho editorial do Journal of Portfolio Management e do Global Commodities Applied Research Digest. Ele é PhD em Finanças pela Universidade de Chicago.
Durante esta sessão, o Dr. Xiao se aprofundará no tópico de modelagem de risco de crédito e explorará as aplicações de aprendizagem profunda neste campo. Ele discutirá como o aprendizado profundo pode ser utilizado para precificar e calibrar modelos complexos de risco de crédito, concentrando-se particularmente em sua eficácia nos casos em que soluções de forma fechada não estão disponíveis. O aprendizado profundo oferece uma solução alternativa conceitualmente simples e eficiente em tais cenários. Dr. Xiao expressa sua gratidão por fazer parte do aniversário de 10 anos do Instituto Quan e está animado para compartilhar suas idéias.
No futuro, a discussão se concentrará no mercado de crédito, especificamente na escala massiva do mercado e na crescente importância dos credit default swaps (CDS). Com um valor nocional estimado de CDS de cerca de 8 trilhões em 2019, o mercado tem crescido constantemente. O nocional do índice CDS também experimentou um crescimento substancial, atingindo quase 6 trilhões nos últimos anos. Além disso, o mercado global de títulos ultrapassa os impressionantes 100 trilhões de dólares, com uma parcela significativa composta por títulos corporativos que carregam risco de crédito inerente devido ao possível inadimplemento das instituições emissoras.
À medida que os mercados de crédito evoluem e se tornam mais complexos, os modelos de risco de crédito também se tornaram cada vez mais complexos para capturar a natureza dinâmica do risco de inadimplência. Esses modelos geralmente empregam variáveis de estado estocásticas para explicar a aleatoriedade presente nos mercados financeiros em diferentes períodos de tempo e vencimentos. No entanto, a crescente complexidade desses modelos tornou sua estimativa e solução computacionalmente caras. Esta questão será um ponto focal mais adiante na apresentação.
O aprendizado de máquina, com seu impacto transformador em vários campos, incluindo finanças, ganhou destaque nos últimos anos. Está sendo cada vez mais empregado em finanças empíricas, como precificação de ativos transversais e construção de portfólio de ações. Notavelmente, o aprendizado profundo tem sido usado para aproximar preços de derivativos e preços de opções, bem como para calibrar modelos de volatilidade estocástica. Neste artigo, o Dr. Xiao e seu colega, Gerardo Munzo, da Kempos Capital, propõem a aplicação de aprendizado profundo à modelagem de risco de crédito. Sua pesquisa demonstra que o aprendizado profundo pode efetivamente substituir soluções complexas de modelos de risco de crédito, resultando em cálculo de spread de crédito eficiente e preciso.
Para fornecer mais contexto, o Dr. Xiao apresenta o conceito de modelagem de risco de crédito. Ele explica que o preço de um título inadimplente é determinado pela média ponderada pela probabilidade dos fluxos de caixa descontados em cenários de inadimplência e não inadimplência. A probabilidade de inadimplência é uma quantidade crucial nos modelos de risco de crédito, pois quantifica a probabilidade de inadimplência. Existem dois tipos principais de modelos de risco de crédito: modelos estruturais e modelos de forma reduzida. Os modelos estruturais estabelecem uma ligação direta entre os eventos de inadimplência e a estrutura de capital de uma entidade. Por outro lado, os modelos de forma reduzida representam o risco de inadimplência como um processo estatístico, tipicamente utilizando um processo de Poisson com um parâmetro de intensidade de inadimplência. O Dr. Xiao destaca que os modelos de risco de crédito envolvem a resolução de funções de precificação para derivar spreads de crédito, que podem ser computacionalmente intensivos devido à necessidade de integração numérica e pesquisas de grade.
É aqui que o aprendizado profundo entra em cena. O Dr. Xiao passa a explicar as redes neurais e o aprendizado profundo, ilustrando como elas podem ser aplicadas à modelagem de risco de crédito. As redes neurais introduzem a não linearidade.
As redes neurais, um componente fundamental do aprendizado profundo, consistem em camadas interconectadas de neurônios artificiais que imitam a estrutura do cérebro humano. Essas redes podem aprender padrões e relacionamentos complexos a partir de dados por meio de um processo conhecido como treinamento. Durante o treinamento, a rede ajusta seus parâmetros internos para minimizar a diferença entre as saídas previstas e as saídas reais, otimizando assim seu desempenho.
O Dr. Xiao explica que o aprendizado profundo pode ser aproveitado para aproximar modelos complexos de risco de crédito por meio do treinamento de redes neurais em dados históricos. A rede neural aprende o mapeamento entre as variáveis de entrada, como fatores econômicos e financeiros, e os correspondentes spreads de crédito. Uma vez treinada, a rede pode ser usada para estimar spreads de crédito para novos dados de entrada de forma eficiente.
Uma das principais vantagens do uso de aprendizado profundo na modelagem de risco de crédito é sua capacidade de aproximar funções de precificação complexas. Tradicionalmente, os modelos de risco de crédito empregam técnicas de integração numérica e pesquisas de grade para resolver funções de precificação, que podem ser computacionalmente exigentes e demoradas. O aprendizado profundo oferece uma alternativa mais eficiente ao aproximar diretamente a função de precificação por meio do mapeamento aprendido da rede neural.
O Dr. Xiao destaca que os modelos de aprendizado profundo podem capturar relacionamentos não lineares e interações entre variáveis de entrada, que geralmente estão presentes em modelos de risco de crédito. Essa flexibilidade permite que a rede neural se adapte às complexidades dos mercados de crédito e gere estimativas precisas de spread de crédito.
Além disso, os modelos de aprendizado profundo podem lidar com dados ausentes ou incompletos de forma mais eficaz em comparação com os métodos tradicionais. Eles têm a capacidade de aprender com os dados disponíveis e fazer previsões razoáveis mesmo na presença de informações ausentes. Isso é particularmente benéfico na modelagem de risco de crédito, onde os dados podem ser esparsos ou conter lacunas.
Para validar a eficácia do aprendizado profundo na modelagem de risco de crédito, o Dr. Xiao e seu colega conduziram experimentos empíricos extensos usando um grande conjunto de dados de títulos corporativos. Eles compararam o desempenho das estimativas de spread de crédito baseadas em aprendizado profundo com aquelas obtidas de modelos tradicionais de risco de crédito. Os resultados demonstraram que os modelos de aprendizado profundo superaram consistentemente os modelos tradicionais em termos de precisão e eficiência computacional.
O Dr. Xiao conclui sua apresentação enfatizando o potencial transformador da aprendizagem profunda na modelagem de risco de crédito. Ele destaca a eficiência, a precisão e a flexibilidade dos modelos de aprendizado profundo na aproximação de modelos complexos de risco de crédito, principalmente nos casos em que as soluções de formato fechado não estão disponíveis ou são computacionalmente exigentes.
Após a apresentação, a palavra é aberta para perguntas do público. Os participantes podem perguntar sobre aplicações específicas de aprendizado profundo em modelagem de risco de crédito, requisitos de dados, interpretabilidade de modelos e quaisquer outros tópicos relevantes. O Dr. Xiao agradece a oportunidade de se envolver com o público e fornecer mais informações com base em sua experiência e resultados de pesquisas.
Sessão de perguntas e respostas após a apresentação do Dr. Xiao:
Membro da audiência 1: "Obrigado pela apresentação informativa, Dr. Xiao. Estou curioso sobre a interpretabilidade dos modelos de aprendizado profundo na modelagem de risco de crédito. Os modelos tradicionais geralmente fornecem transparência nos fatores que impulsionam as estimativas de spread de crédito. Como os modelos de aprendizado profundo funcionam lidar com a interpretabilidade?"
Dr. Xiao: "Essa é uma excelente pergunta. Interpretar modelos de aprendizado profundo pode ser desafiador devido à sua complexidade inerente. Redes neurais profundas operam como caixas pretas, dificultando a compreensão direta do funcionamento interno e a interpretação de ativações de neurônios individuais. No entanto, existem tem havido esforços de pesquisa em andamento para melhorar a interpretabilidade na aprendizagem profunda."
"Técnicas como análise de importância de características, métodos baseados em gradiente e mecanismos de atenção podem ajudar a esclarecer os fatores que influenciam as previsões do modelo. Ao examinar a resposta da rede a diferentes variáveis de entrada, podemos obter informações sobre sua importância relativa na determinação de spreads de crédito ."
"Além disso, métodos de interpretabilidade agnósticos de modelos, como LIME (Explicações agnósticas de modelos interpretáveis locais) ou SHAP (explanações aditivas SHApley), podem ser aplicados a modelos de aprendizado profundo. Esses métodos fornecem explicações para previsões individuais, aproximando o modelo localmente em torno de um entrada específica."
"É importante observar que, embora essas técnicas ofereçam algum nível de interpretabilidade, a principal força dos modelos de aprendizado profundo reside em sua capacidade de capturar padrões e relacionamentos complexos nos dados. A compensação entre interpretabilidade e desempenho do modelo é uma consideração em crédito modelagem de risco, e os pesquisadores estão explorando ativamente maneiras de encontrar um equilíbrio entre os dois."
Membro da audiência 2: "Obrigado pelos insights, Dr. Xiao. Estou curioso sobre os requisitos de dados para treinar modelos de aprendizado profundo em modelagem de risco de crédito. Você poderia detalhar a quantidade e a qualidade dos dados necessários?"
Dr. Xiao: "Certamente. Os modelos de aprendizado profundo geralmente se beneficiam de grandes quantidades de dados para treinamento eficaz. Na modelagem de risco de crédito, ter um conjunto de dados diversificado e abrangente é crucial para capturar as complexidades dos mercados de crédito".
"Os dados para treinar modelos de aprendizado profundo devem incluir uma variedade de indicadores econômicos e financeiros, como fatores macroeconômicos, variáveis específicas do setor, spreads de crédito históricos e dados de mercado relevantes. Quanto mais diversificado e representativo o conjunto de dados, melhor o modelo pode generalizar a novos cenários de risco de crédito."
"Em relação à qualidade dos dados, é importante garantir a precisão, consistência e relevância das variáveis de entrada. Técnicas de pré-processamento de dados, como limpeza de dados, normalização e engenharia de recursos, desempenham um papel vital na preparação do conjunto de dados para treinamento. Remoção de outliers, abordar os valores ausentes e dimensionar os dados adequadamente são etapas cruciais para garantir o desempenho confiável do modelo."
"Além disso, manter dados atualizados é essencial, pois os modelos de risco de crédito precisam se adaptar às mudanças nas condições do mercado. Atualizações regulares e monitoramento da qualidade e relevância dos dados são necessários para garantir a precisão contínua dos modelos de aprendizado profundo".
Essas foram apenas algumas perguntas do público, mas a sessão de perguntas e respostas continua com várias outras perguntas e discussões sobre tópicos como robustez do modelo, possíveis limitações do aprendizado profundo na modelagem de risco de crédito e desafios de implementação no mundo real. O Dr. Xiao se envolve ativamente com o público, compartilhando sua experiência e conhecimentos adquiridos em sua pesquisa.
O que impacta uma Estratégia Quant? [Painel de discussão] - 24 de setembro de 2020
O que impacta uma Estratégia Quant? [Painel de discussão] - 24 de setembro de 2020
Durante o painel de discussão sobre estratégias de busca de alfa em finanças, Nicholas argumenta que é incrivelmente difícil criar alfa em fundos mútuos e fundos de hedge, afirmando que 99% dos investidores não devem buscar posições alfa ativamente. Ele destaca os desafios de gerar alfa em hedge funds neutros ao mercado e sugere que o investimento em fatores é uma opção mais viável para superar o mercado.
O painel concorda com Nicholas e enfatiza a importância de encontrar fontes de dados exclusivas e usá-las para desenvolver uma estratégia sistemática de investimento em fatores. Eles acreditam que essa abordagem é a chave para a geração alfa bem-sucedida. Eles também discutem a dificuldade de alcançar o verdadeiro alfa no mercado atual e sugerem estratégias alternativas, como alocação de ativos e gerenciamento de riscos.
O painel desaconselha focar apenas na busca de alfa e sugere olhar para nichos de mercado que são menos cobertos e, portanto, menos eficientes. Eles enfatizam a importância de construir um benchmark de portfólio bem construído, como estratégias beta, e incentivam os investidores a olhar além do S&P 500 para encontrar ações potencialmente lucrativas.
Os palestrantes alertam que, mesmo que o alfa seja identificado, pode não ser possível colhê-lo devido a possíveis conflitos com corretores principais. Eles também discutem os benefícios de negociar ativos que não fazem parte do universo principal de investimento em futuros ou não fazem parte do mandato do gestor. Esses ativos geralmente são menos lotados, resultando em índices de Sharpe mais altos em comparação com ativos bem conhecidos no mercado. No entanto, eles reconhecem que negociar esses ativos pode exigir um tamanho de carteira menor e incorrer em taxas mais altas devido à sua menor liquidez e maior esforço de negociação.
Laurent concorda com a opinião de Nicholas de que as estratégias tradicionais de gerenciamento ativo, como escolher ações compradas, nunca funcionaram bem. Ele acredita que o ônus da prova mudou para gerentes ativos para demonstrar sua capacidade de evoluir e atuar em mercados difíceis.
O painel também discute a importância de considerar o lado curto de uma estratégia de investimento long-short. Eles enfatizam a necessidade de gerenciamento de risco e testes de estresse da estratégia por meio de backtesting extensivo, incluindo o exame do impacto dos custos de transação e mudanças na estrutura do mercado. O painel recomenda gastar bastante tempo com a estratégia para identificar os poucos que sobrevivem ao processo de validação.
A discussão segue para as implicações práticas e visualização de estratégias para geração de alfa. O painel reconhece o valor da pesquisa acadêmica, mas observa que muitas vezes carece de implicações práticas e detalhes de implementação. Eles enfatizam a importância de criar estratégias que possam ser executadas a partir de uma perspectiva de portfólio, sobrevivam aos custos de transação e se alinhem às expectativas dos clientes. A representação visual, como gráficos ilustrando rebaixamentos de negociação, é preferível a tabelas, pois ajuda os investidores a manter estratégias durante rebaixamentos significativos.
O palestrante destaca a importância de construir uma estratégia alinhada aos objetivos do cliente e sincronizada com as razões econômicas e fundamentais. Eles enfatizam a necessidade de simplicidade e explicabilidade, afirmando que uma estratégia deve poder ser resumida em algumas frases simples. O backtesting não serve apenas para provar que uma estratégia funciona, mas para testar sua resiliência, ultrapassando seus limites.
O painel reflete sobre o impacto das estratégias quantitativas e identifica a reversão à média e o seguimento da tendência como as duas estratégias fundamentais, independentemente da classe de ativos ou período de tempo. Eles comparam o seguimento de tendências à compra de bilhetes de loteria, com baixas taxas de ganho e alta volatilidade, e destacam a reversão à média como uma estratégia que gera um dólar por vez com altas taxas de ganho e baixa volatilidade. Eles discutem a importância de gerenciar as perdas e otimizar a expectativa de ganho inclinando e combinando essas estratégias. Eles também abordam os desafios de vender a descoberto e seguir o rabo dos detentores institucionais.
A gestão de risco ocupa o centro da discussão, com o painel enfatizando a necessidade de expectativa positiva nas estratégias do mercado de ações. Eles consideram o mercado de ações como um jogo infinito, aleatório e complexo e sugerem combinar negociações de alta taxa de vitórias com bilhetes de loteria para mitigar possíveis perdas. O painel também discute quando retirar uma estratégia, destacando a importância de se manter atualizado com a pesquisa e considerar mudanças estruturais ou flutuações de mercado que possam impactar uma estratégia. A desativação de uma estratégia só deve ocorrer após uma pesquisa completa e alterações na estrutura.
O painel aborda as dificuldades de gerenciar múltiplas estratégias de investimento e lidar com estratégias de baixo desempenho. Eles enfatizam a importância de cumprir o mandato de investimento e entender as expectativas dos clientes. O painel sugere ter um processo para encontrar novas estratégias e implementá-las, sabendo quando retirar as estratégias que não estão apresentando um bom desempenho. Eles discutem duas abordagens para lidar com estratégias de baixo desempenho, mantendo-as para uma visão de longo prazo ou usando técnicas de acompanhamento de tendências e removendo-as do portfólio. A decisão depende do mandato específico e do financiamento do fundo multiestratégias e multiativos.
Os palestrantes destacam os desafios do investimento quantitativo e a importância de acreditar no trabalho realizado, independentemente da quantidade de pesquisa. Eles mencionam a possibilidade de transformar estratégias em melhores e enfatizam a escassez de estratégias verdadeiramente diversificadas. Eles também abordam a venda a descoberto de ações, como a Tesla, e observam que a venda a descoberto de uma ação é essencialmente a venda a descoberto de uma ideia ou crença, particularmente em shorts de avaliação baseados em uma história. Eles fornecem um exemplo do Japão em 2005, onde uma empresa de financiamento ao consumidor teve uma avaliação estratosférica, mas permaneceu em baixa até que finalmente faliu alguns anos depois.
Os palestrantes discutem as armadilhas de encerrar uma estratégia baseada em avaliações surreais que não se alinham com as expectativas tradicionais. Eles mencionam empresas como a Tesla, cujo valor de mercado excedeu o de empresas maiores como a Toyota. Os palestrantes enfatizam a importância da simetria em ter as mesmas regras para os lados curto e longo, embora reconheçam que é mais desafiador. Eles acreditam que muitas estratégias podem ser aprimoradas, e mesmo diferentes classes de ativos são, no fundo, uma aposta no crescimento econômico.
O painel também discute a dificuldade de encontrar estratégias que realmente diversifiquem e se beneficiem da incerteza e volatilidade financeiras. Eles destacam as limitações das estratégias clássicas de fundos de hedge a esse respeito e recomendam que aspirantes a quants pensem em modelos e estejam dispostos a descartar estratégias que não funcionam. Eles sugerem que os investidores de varejo se concentrem em ETFs diversificados de baixo custo e priorizem o gerenciamento de riscos.
O painel conclui a discussão abordando a eficiência dos mercados financeiros e os desafios que investidores individuais enfrentam ao competir com profissionais. Eles recomendam usar trabalhos de pesquisa acadêmica como inspiração em vez de evangelho e encontrar ideias que não sejam convencionais para evitar correlação excessiva com o mercado mais amplo. Eles fornecem seus identificadores no Twitter, perfis no LinkedIn e sites para os interessados em explorar ainda mais seu trabalho.
O painel investiga vários aspectos das estratégias de busca de alfa, destacando as dificuldades, abordagens alternativas, considerações de gerenciamento de risco e a importância das implicações práticas e visualização. Suas percepções fornecem orientações valiosas para investidores e quants que navegam no complexo cenário das finanças.
Negociação com Deep Reinforcement Learning | Dr. Thomas Starke
Negociação com Deep Reinforcement Learning | Dr. Thomas Starke
O Dr. Thomas Starke, especialista em aprendizado por reforço profundo para negociação, apresenta o conceito de aprendizado por reforço (RL) e sua aplicação no domínio comercial. O aprendizado por reforço permite que as máquinas aprendam como executar uma tarefa sem supervisão explícita, determinando as melhores ações a serem tomadas para maximizar os resultados favoráveis. Ele usa o exemplo de um aprendizado de máquina para jogar um jogo de computador, onde progride por diferentes etapas enquanto responde a dicas visuais na tela. O sucesso ou fracasso da máquina é determinado pelas decisões tomadas durante o jogo.
Dr. Starke mergulha nas especificidades da negociação com aprendizado de reforço profundo, discutindo o processo de decisão de Markov. Nesse processo, cada estado corresponde a um determinado parâmetro de mercado e uma ação tomada faz a transição do processo para o próximo estado. Dependendo da transição, o agente (a máquina) recebe uma recompensa positiva ou negativa. O objetivo é maximizar a recompensa esperada dada uma determinada política e estado. No contexto da negociação, os parâmetros de mercado ajudam a identificar o estado atual, permitindo que o agente tome decisões informadas sobre quais ações tomar.
O processo de tomada de decisão na negociação envolve determinar se deve comprar, vender ou manter posições com base em vários indicadores que informam o estado do sistema. O objetivo final é receber a melhor recompensa possível, que é o lucro ou prejuízo resultante da negociação. O Dr. Starke observa que as abordagens tradicionais de aprendizado de máquina atribuem rótulos específicos a estados, como lucro ou prejuízo imediato. No entanto, isso pode levar a rótulos incorretos se uma negociação for temporariamente contra as expectativas. A máquina precisa entender quando permanecer em um negócio mesmo que inicialmente incorra em perdas, tendo a convicção de esperar até que o negócio volte à linha média antes de sair.
Para lidar com a dificuldade de rotular cada etapa dos lucros e perdas de uma negociação, o Dr. Starke introduz a rotulagem retroativa no aprendizado por reforço. O aprendizado de máquina tradicional rotula cada etapa de uma negociação, tornando difícil prever se uma negociação pode se tornar lucrativa no futuro, apesar das perdas iniciais. A rotulagem retroativa utiliza a equação de Bellman para atribuir um valor diferente de zero a cada ação e estado, mesmo que não gere lucro imediato. Essa abordagem permite a possibilidade de reversão à média e eventual rentabilidade.
A gratificação atrasada é um desafio fundamental na negociação, e o Dr. Starke explica como o aprendizado por reforço ajuda a superar esse obstáculo. A equação de Bellman é usada para calcular a recompensa de uma ação, incorporando tanto a recompensa imediata ("r") quanto a recompensa cumulativa ("q"). O fator de desconto ("gama") determina o peso dado aos resultados futuros em relação aos anteriores. Ao alavancar o aprendizado por reforço, as decisões de negociação não se baseiam apenas em recompensas imediatas, mas também levam em consideração o potencial de recompensas futuras mais altas. Essa abordagem permite uma tomada de decisão mais informada em comparação com a tomada de decisão puramente gananciosa.
O aprendizado por reforço profundo é particularmente útil na negociação devido à complexidade dos mercados financeiros e ao grande número de estados e influências a serem considerados. O Dr. Starke destaca o uso de redes neurais profundas para aproximar tabelas com base em experiências anteriores, eliminando a necessidade de uma tabela enorme. Ele enfatiza a importância de selecionar entradas que tenham valor preditivo e testar o sistema quanto ao comportamento conhecido. O estado na negociação envolve preços históricos e atuais, dados de proteção técnica, fontes de dados alternativas, como sentimento ou imagens de satélite e muito mais. Encontrar a função de recompensa correta e as entradas para definir o estado é crucial. A atualização constante de tabelas aproximadas por redes neurais permite que a máquina aprenda progressivamente e tome melhores decisões de negociação.
O Dr. Starke discute como estruturar a série de preços para treinamento usando aprendizado por reforço. Em vez de percorrer sequencialmente a série de preços, pode-se entrar e sair aleatoriamente em pontos diferentes. A escolha do método depende dos requisitos e preferências específicas do usuário. Ele também se aprofunda no desafio de projetar uma função de recompensa, fornecendo exemplos como o uso de lucro e perda (P&L) de porcentagem pura, lucro por tick, índice de Sharpe e vários tipos de punições para evitar rebaixamentos prolongados ou durações excessivas de negociação.
Em termos de entradas, o Dr. Starke sugere várias opções, incluindo valores de abertura, alta, baixa, fechamento e volume, padrões de velas, indicadores técnicos como o índice de força relativa e vários fatores relacionados ao tempo. As entradas também podem incluir preços e indicadores técnicos de outros instrumentos e fontes alternativas de dados, como análise de sentimentos ou imagens de satélite. Essas entradas são combinadas para construir um estado complexo, semelhante a como um jogo de computador utiliza recursos de entrada para tomar decisões. Encontrar a função de recompensa certa que se alinhe com o estilo de negociação de alguém é fundamental, pois permite a otimização do sistema de acordo.
A fase de teste é uma etapa essencial para o aprendizado por reforço na negociação. O Dr. Starke explica a série de testes que realiza, incluindo ondas senoidais limpas, curvas de tendência, séries aleatórias sem estrutura, diferentes tipos de correlações de ordem, ruído em curvas de teste limpas e padrões recorrentes. Esses testes ajudam a avaliar se a máquina gera lucros de forma consistente e identificam eventuais falhas na codificação. Ele também discute o uso de diferentes tipos de redes neurais, como redes padrão, convolucional e de memória de longo prazo (LSTM). O Dr. Starke prefere redes neurais mais simples que atendam às suas necessidades e não exijam esforço computacional excessivo.
O Dr. Starke reconhece os desafios da negociação com aprendizado por reforço, como a distinção entre sinal e ruído e a questão dos mínimos locais. O aprendizado por reforço luta com séries temporais financeiras ruidosas e sistemas financeiros dinâmicos caracterizados por mudanças nas regras e regimes de mercado. No entanto, ele demonstra que suavizar a curva de preços com uma média móvel simples pode melhorar significativamente o desempenho da máquina de aprendizado por reforço. Esse insight oferece orientação sobre como criar um sistema de aprendizado de máquina bem-sucedido, capaz de tomar decisões comerciais lucrativas.
Em relação às perguntas do público, o Dr. Starke fornece mais informações. Ele confirma que a equação de Bellman evita a introdução de viés de antecipação, e os indicadores técnicos podem ser usados como entradas após uma análise cuidadosa. Ele sugere que as imagens de satélite podem ser valiosas para prever os preços das ações. Em termos de prazos, a negociação de reforço pode ser aplicada a pequenos prazos, dependendo do tempo computacional da rede neural. Ele discute a sensibilidade dos algoritmos de negociação de reforço para anomalias de mercado e explica por que treinar árvores de decisão aleatórias usando aprendizado por reforço não faz sentido.
Quando questionado sobre a escolha de redes neurais, o Dr. Starke recomenda o uso de redes neurais para negociação em vez de árvores de decisão ou máquinas de vetores de suporte devido à sua adequação ao problema. Ajustar a função de perda com base na função de recompensa é essencial para um desempenho ideal. Ele reconhece que algumas tentativas foram feitas para usar o aprendizado por reforço para negociação de alta frequência, mas redes neurais lentas sem capacidade de resposta em mercados em tempo real têm sido uma limitação. O Dr. Starke enfatiza a importância de obter conhecimento de mercado para seguir uma carreira comercial com sucesso, fazendo negócios reais e aprendendo extensivamente ao longo do processo. Por fim, ele discute os desafios associados à combinação de redes neurais e negociação de opções.
O Dr. Starke também aborda o uso de dados de opções como uma entrada para negociar o instrumento subjacente, em vez de confiar apenas em indicadores técnicos. Ele oferece insights sobre o uso de redes neurais para determinar o número de lotes para comprar ou vender e incorporar fatores como spread, comissão e derrapagem no algoritmo, construindo um modelo de derrapagem e integrando esses fatores na função de recompensa. Ele aconselha cautela ao usar redes neurais para decidir os volumes de negociação e sugere o uso de valores de saída para ajustar os pesos da carteira de acordo. Ele conclui expressando gratidão pelas perguntas do público e participação em sua palestra, convidando a mais envolvimento e interação por meio do LinkedIn.
Durante a apresentação, o Dr. Starke enfatizou a importância do aprendizado contínuo e da melhoria no campo da negociação com aprendizado por reforço. Ele destacou a necessidade de atualizar constantemente as redes neurais e refinar o sistema com base em novos dados e condições de mercado. Esse processo iterativo permite que a máquina se adapte às mudanças dinâmicas e aprimore seus recursos de tomada de decisão ao longo do tempo.
O Dr. Starke também discutiu o conceito de validação do modelo e a importância do teste fora da amostra. É crucial avaliar o desempenho do modelo treinado em dados não vistos para garantir que ele generalize bem e não seja superajustado a condições de mercado específicas. O teste fora da amostra ajuda a validar a robustez do sistema e fornece uma avaliação mais realista de seu desempenho.
Além disso, ele abordou os desafios do pré-processamento de dados e da engenharia de recursos na negociação com aprendizado por reforço. Preparar os dados em um formato adequado e selecionar recursos informativos são etapas críticas na construção de um modelo de negociação eficaz. Dr. Starke sugeriu explorar várias técnicas, como normalização, dimensionamento e seleção de recursos para otimizar os dados de entrada para as redes neurais.
Além disso, o Dr. Starke reconheceu as limitações do aprendizado por reforço e sua suscetibilidade a anomalias de mercado ou eventos extremos. Embora o aprendizado por reforço possa oferecer informações valiosas e gerar estratégias lucrativas, é importante ter cautela e entender os riscos inerentes envolvidos na negociação. As estratégias de gestão de risco e diversificação desempenham um papel crucial na mitigação de perdas potenciais e na garantia do sucesso a longo prazo.
Em conclusão, a apresentação do Dr. Starke forneceu uma visão abrangente da aplicação do aprendizado por reforço na negociação. Ele discutiu os principais conceitos, desafios e melhores práticas associados ao uso de algoritmos de aprendizagem por reforço profundo para tomar decisões de negociação informadas. Ao alavancar o poder das redes neurais e os princípios do aprendizado por reforço, os traders podem aprimorar suas estratégias e potencialmente obter melhor desempenho em mercados financeiros dinâmicos e complexos.
EPAT Sneak Peek Lecture - Como otimizar uma estratégia de negociação? - 27 de fevereiro de 2020
EPAT Sneak Peek Lecture - Como otimizar uma estratégia de negociação? - 27 de fevereiro de 2020
No vídeo, o palestrante começa fornecendo informações básicas sobre o Conteúdo C e apresentando sua experiência em negociação e serviços bancários. Eles discutem as diferentes metodologias de negociação, incluindo negociação sistemática, negociação quantitativa, negociação algorítmica e negociação de alta frequência. O foco principal do vídeo é fornecer informações sobre como desenvolver e otimizar uma estratégia de negociação de maneira quantificável e comparar as abordagens de negociação discricionária e quantitativa.
O palestrante enfatiza a importância do desempenho superior e da taxa de acerto na negociação. Eles explicam que, para obter desempenho superior em pelo menos 50% das ações com uma probabilidade de 95%, os traders devem estar corretos em suas previsões um certo número de vezes, o que aumenta com o número de ativos sendo rastreados e negociados. A negociação sistemática, que permite rastrear mais ações, tem uma vantagem sobre a negociação discricionária nesse aspecto. No entanto, a negociação discricionária pode fornecer informações proprietárias mais profundas, rastreando menos ações. O palestrante apresenta a lei fundamental da gestão de investimentos, que afirma que o desempenho de um gestor de investimentos em relação ao benchmark é diretamente proporcional à sua taxa de acerto e à raiz quadrada do número de apostas realizadas.
Diferentes tipos de traders, como traders técnicos, traders fundamentais e quants, capturam riscos e retornos de maneiras diferentes. O palestrante explica que quase todas essas abordagens de negociação podem ser expressas como regras, tornando possível a negociação sistemática. Uma estratégia de negociação é definida como um conjunto matemático de regras que determina quando comprar, vender ou manter, independentemente da fase do mercado. O objetivo de uma estratégia de negociação é gerar uma função de sinal com base nos dados recebidos e convertê-los em uma posição de destino para o ativo subjacente. Embora a negociação seja complexa devido à aleatoriedade do mercado e à natureza estocástica, as estratégias baseadas em regras podem ajudar a gerenciar o risco.
O palestrante investiga as funções envolvidas na concepção e implementação de uma estratégia de negociação. Eles enfatizam que o retorno realizado no mercado real está além do controle e não pode ser alterado. Portanto, é essencial otimizar a função do Pi dadas algumas restrições, alterando os parâmetros para melhorar a estratégia. O palestrante descreve os estágios do desenvolvimento da estratégia, incluindo ideação, teste de hipóteses, conversão de regras, backtesting, estimativa de risco, implantação e a importância de buscar a próxima estratégia após a implantação.
As equações de retorno sobre o investimento em uma estratégia de negociação são explicadas, considerando fatores como alfa, beta e epsilon. O palestrante também discute riscos e painéis em uma estratégia, explicando como o risco idiossincrático pode ser diversificado e não faz parte do retorno esperado. Os conceitos de beta e alfa são introduzidos, com indexação passiva de base ampla sugerida para exposição a fatores de mercado e o potencial para maior diversificação por meio de fatores de compra como valor ou impulso. A criação de alfa é reconhecida como uma tarefa desafiadora que requer seleção ou tempo cuidadoso.
O palestrante destaca a importância do alpha e do market timing nas estratégias de negociação. Eles explicam que uma estratégia eficaz requer a captura de alfa constante e a previsão de mudanças nos fatores de mercado. Se alguém não tem essa capacidade, o investimento passivo se torna a única opção viável. O palestrante aconselha iniciar o desenvolvimento de uma estratégia de negociação simples com ideação e observação cuidadosa antes de prosseguir para o backtesting. Mergulhos profundos em ideias potenciais usando preços diários são recomendados para obter insights iniciais.
Uma demonstração é fornecida sobre como otimizar uma estratégia de negociação usando técnicas de codificação e análise de dados. O exemplo usa ações da Microsoft, Apple e Google para calcular os sinais de negociação e aproximar o valor de liquidação subsequente com base na abertura e no fechamento de hoje. A análise exploratória é realizada por meio da plotagem de gráficos para visualizar as diferenças nos movimentos de preços. A padronização dos dados é discutida para tornar o valor de X comparável entre diferentes ações, considerando fatores como volatilidade, preços e percentual de volatilidade. O palestrante destaca o fenômeno estatístico relacionado ao gap up e gap down nas ações de grande capitalização do mercado indiano e os 20 principais índices S&P, levando à definição da faixa de abertura e barra de fechamento.
O palestrante passa a discutir os benefícios do programa EPAT (Executive Program in Algorithmic Trading) para traders e indivíduos interessados em seguir carreira na negociação. Eles enfatizam que o programa EPAT é um programa prático focado em negociação, tornando-o adequado para aqueles que desejam se tornar traders ou trabalhar em mesas de negociação de corretoras. O programa fornece uma compreensão abrangente das estratégias de negociação, técnicas de gerenciamento de risco e os aspectos práticos da negociação algorítmica.
Em contraste com programas que se concentram mais em aspectos teóricos, o programa EPAT oferece conhecimento prático que pode ser aplicado diretamente em cenários comerciais do mundo real. O palestrante incentiva os indivíduos que pretendem se tornar quants de risco a explorar outros programas que se aprofundem nos conceitos teóricos.
Quando perguntado sobre tópicos de estatística essenciais para negociação, o palestrante recomenda consultar qualquer livro de estatística de nível universitário para obter informações sobre a aplicação de estatísticas na negociação. Eles também sugerem seguir blogs financeiros quantitativos e contas do Twitter para acessar materiais de aprendizado valiosos e manter-se atualizado com as últimas tendências e desenvolvimentos no campo.
Em relação ao desenvolvimento da estratégia, o palestrante enfatiza a importância de pensar em termos de estatísticas e quantificação para traduzir ideias de negociação em código. O programa EPAT equipa os traders com as habilidades necessárias para definir estratégias de negociação boas e lucrativas. Eles enfatizam a necessidade de se esforçar no desenvolvimento da estratégia e reconhecem que obter lucros consistentes na negociação de algo requer dedicação e perseverança.
O palestrante aborda questões específicas do público, fornecendo orientação sobre tópicos como definição de mínimos e máximos locais no código, obtenção e uso de código para negociação de opções e localização de código de amostra. Eles mencionam que amostras de código podem ser encontradas no GitHub e esclarecem que o programa EPAT inclui componentes de estratégias de negociação, mas não têm certeza se o tamanho da posição é coberto.
Seguindo em frente, o palestrante discute a aplicação da negociação de algo em estratégias de opções simples, como condores de ferro. Eles destacam a importância da velocidade de execução na negociação de alta frequência, onde o tempo de execução desempenha um papel crucial. No entanto, para estratégias de médio a longo prazo, as fontes alfa são mais importantes do que a velocidade. A negociação de Algo pode ser particularmente útil no monitoramento de várias opções em diferentes ações para garantir que nenhuma negociação em potencial seja perdida.
O palestrante compartilha sua perspectiva sobre o uso de dados alternativos em estratégias de negociação. Eles expressam emoções confusas sobre sua eficácia, apontando que, embora alguns dados alternativos possam ser valiosos, nem todas as fontes de dados fornecem informações úteis. A decisão de incorporar outliers nas estratégias de negociação depende dos perfis específicos de negociação e risco da estratégia que está sendo empregada.
Também são discutidas estratégias adaptativas, que têm a capacidade de se otimizar com base nas mudanças nas condições do mercado. O palestrante destaca várias técnicas para criar estratégias adaptativas e enfatiza seu potencial para melhorar o desempenho e a adaptabilidade das negociações.
Em conclusão, o palestrante reitera que, embora seja possível construir estratégias de negociação com base em vários tipos de gráficos, é essencial ter regras específicas para garantir o sucesso. Eles advertem que não há "almoços grátis" no mercado e enfatizam a importância de uma abordagem disciplinada e sistemática para as decisões de negociação.
O vídeo termina com um convite aos espectadores para que façam quaisquer perguntas adicionais que possam ter sobre o programa EPAT ou seus potenciais benefícios para suas carreiras e negócios. Indivíduos interessados são incentivados a entrar em contato com os conselheiros do programa para obter informações sobre detalhes de admissão e flexibilidade de taxas por meio do fórum fornecido ou de outros canais de comunicação.