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Novo artigo Arbitragem estatística com ações cointegradas (Parte 3): Configuração do banco de dados foi publicado:
Nosso Expert Advisor (EA) deve ser capaz de identificar, em tempo real, se os pesos da carteira utilizados pelo EA continuam atualizados ou se já sofreram alterações. Caso tenham mudado, o EA precisa receber os novos pesos o mais rápido possível. Além disso, deve verificar se o próprio modelo continua válido. Se não estiver mais válido, o EA precisa receber informações sobre quais ativos devem ser substituídos e realizar imediatamente a rotação dos ativos na carteira atual.
Utilizamos a integração do MetaTrader 5 com Python e as funções estatísticas especializadas da biblioteca statsmodels, mas, até agora, trabalhamos apenas com dados em tempo real, obtendo as cotações (dados de preços) conforme a necessidade. Essa abordagem é conveniente durante a fase de pesquisa devido à sua simplicidade. Entretanto, se pretendemos realizar a rotação dos ativos da carteira, atualizar os modelos ou os pesos da carteira, precisamos considerar o armazenamento dos dados. Em outras palavras, devemos começar a armazená-los em um banco de dados, pois baixar novamente as cotações sempre que precisamos delas se torna pouco prático. Além disso, talvez precisemos investigar relações entre diferentes classes de ativos e entre instrumentos que não participaram dos nossos testes iniciais de cointegração.
Um banco de dados de alta qualidade, escalável e rico em metadados é a base de qualquer projeto sério de arbitragem estatística. Como a modelagem de um banco de dados depende, em grande parte, das necessidades específicas de cada projeto (um bom banco de dados é aquele que atende aos requisitos do negócio), neste artigo vamos explorar uma das possíveis abordagens para criar um banco de dados voltado à arbitragem estatística.
Autor: Jocimar Lopes