Estratégia de negociação de crédito quantitativo

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Estratégia de negociação de crédito quantitativo.

Estratégia de negociação de crédito quantitativo.

Experiências únicas e performances passadas não garantem resultados futuros. Junte-se à comunidade de milhares de seguidores no YouTube e comece a estudar o conteúdo gratuito que publicamos diariamente. Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas rapidamente deprimirão o preço e podem não obter uma execução ideal. Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam no back-office, mas à medida que os modelos quânticos se tornavam mais comuns, o back office estava se mudando para o front office. É talvez a área mais sutil do comércio quantitativo, uma vez que implica inúmeros vieses, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível. De acordo com a lei federal, você tem o direito de receber um Relatório de Crédito de cada uma das três agências nacionais de informação ao consumidor uma vez a cada 12 meses.

A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas que dependem de cálculos matemáticos e processamento de números para identificar oportunidades de negociação. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são grandes em tamanho e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros credores. No entanto, o comércio quantitativo é Quantitatige mais comumente usado por investidores individuais. BREAKING DOWN 'Quantitative Trading'.

O preço e o volume são dois dos dados mais comuns utilizados na análise quantitativa da análise como principais entradas para os modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativa incluem a estratégia de negociação de crédito quantitativo e a arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e normalmente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitas estratégias quantitativas estão mais familiarizadas com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.

Comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bancos de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais. Comerciantes quantitativos usam uma técnica de negociação e criam um modelo usando vredit, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo ao metatrader de instalação do mercado histórico em vps direct. O modelo é então backtested e otimizado.

Se resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. O meteorologista deriva essa conclusão contraintuitiva, coletando e analisando a estratégia de negociação de crédito quantitativo climático de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados.

Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais. O objetivo da negociação é calcular a probabilidade ótima de executar uma negociação lucrativa. Um trader típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação sobre um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos sobrecarregue o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas quantitativas de negociação ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.

Superar a emoção é uma das estratégias de negociação de crédito quantitativo problemas mais comuns com a negociação. Seja medo ou ganância, quando se negocia, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não controlam as emoções, portanto, a negociação quantitativa elimina esse problema. A negociação quantitativa faz estrategia de seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem.

Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para as condições de mercado para as quais foram desenvolvidos, mas acabam fracassando quando as condições do mercado mudam. Termo do dia Um regulamento implementado em janeiro Tour do lendário investidor Jack Bogle do Office. Louise Yamada na Evolução da Análise Técnica. Consultores financeiros Conteúdo sofisticado para consultores financeiros em torno de estratégias de investimento, tendências do setor e educação de consultores.

O que é 'Negociação Quantitativa'. Compreendendo a negociação quantitativa Os comerciantes quantitativos tiram proveito da tecnologia moderna, da matemática e da disponibilidade de bancos de dados para a tomada de decisões comerciais racionais. Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa O objetivo da negociação é calcular a probabilidade ótima de executar uma negociação lucrativa.

Como construir uma estratégia de negociação baseada no momentum.

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S T R E E T E D E L A L S.

Tipos de estratégias de negociação Quantitative Hedge Fund.

Os Quant Hedge Funds vêm em todas as formas e tamanhos - desde pequenas empresas com empregados na adolescência, até fundos internacionais com presença em três continentes. Uma base de ativos maior não se correlaciona necessariamente com um número maior de funcionários; em vez disso, a equipe do Hedge Fund provavelmente é uma função do número de estratégias que emprega. Os Hedge Funds Quant podem se concentrar em ações, renda fixa ou outras classes de ativos, embora raramente um Quant Hedge Fund estivesse envolvido em uma estratégia de longo prazo de picking individual de ações sem proteção. Muitos CTAs ou “Consultores de Negociação de Commodities” também seriam considerados Quant Hedge Funds, dado seu papel na compra ou venda de contratos futuros, opções sobre futuros ou contratos de forex fora da bolsa de varejo (ou aconselhamento a outros para negociar nessas commodities).

A tabela a seguir fornece mais detalhes sobre os diferentes tipos de estratégias de investimento no Hedge Funds; É importante notar que versões quantitativas e não quantitativas de quase todos esses estilos de investimento do Hedge Fund podem ser construídas:

Negociação Relativa de Valor vs. Negociação Direcional.

A maioria das abordagens de investimento / investimento do Quantitative Hedge Fund se enquadra em uma de duas categorias: aquelas que usam estratégias de Relative Value e aquelas cujas estratégias seriam caracterizadas como Direcionais. Ambas as estratégias utilizam fortemente modelos de computador e software estatístico.

As estratégias de Relative Value tentam capitalizar sobre relacionamentos de preços previsíveis (geralmente relacionamentos de "reversão") entre vários ativos (por exemplo, a relação entre rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo versus títulos de títulos do Tesouro dos EUA de longo prazo ou o relacionamento volatilidade em dois contratos de opções diferentes). Enquanto isso, as estratégias direcionais geralmente baseiam-se em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo para um título ou conjunto de valores mobiliários (por exemplo, apostar que os rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA aumentam ou que implicavam volatilidade declínio).

Estratégias Relativas de Valor.

Exemplos comuns de estratégias de Relative Value incluem colocar apostas relativas (ou seja, comprar um ativo e vender outro) em ativos cujos preços estão intimamente ligados:

Títulos públicos de dois países diferentes Títulos do governo de dois tamanhos diferentes até o vencimento Títulos corporativos versus títulos hipotecários O diferencial de volatilidade implícita entre dois derivativos Índices acionários versus preços de títulos de um emissor de títulos corporativos ) se espalha.

A lista de potenciais estratégias de Valor Relativo é muito longa; acima são apenas alguns exemplos. Existem três estratégias de Valor Relativo muito importantes e comumente usadas para estar ciente, no entanto:

Arbitragem Estatística: negociação de uma tendência de reversão à média dos valores de cestas de ativos similares com base em relações comerciais históricas. Uma forma comum de Arbitragem Estatística, ou "Stat Arb," trading, é conhecida como negociação de Equity Market Neutral. Nesta estratégia, duas cestas de ações são escolhidas (uma cesta "longa" e uma cesta "curta"), com o objetivo de que os pesos relativos das duas cestas saiam do fundo com exposição líquida zero a vários fatores de risco (indústria, geografia, setor, etc. .) Stat Arb também pode envolver a negociação de um índice contra um ETF similar, ou um índice versus ações de uma única empresa. Arbitragem conversível: compra de emissões de obrigações convertíveis por uma empresa e, simultaneamente, venda das mesmas ações ordinárias da empresa, com a ideia de que, caso as ações de uma determinada empresa caiam, o lucro da posição vendida mais que compense qualquer perda no posição de obrigações convertíveis, dado o valor das obrigações convertíveis como instrumento de rendimento fixo. Da mesma forma, em qualquer movimento de subida das acções ordinárias, o fundo pode lucrar com a conversão das suas obrigações convertíveis em acções, vendendo essas acções no mercado. valor por uma quantia que exceda quaisquer perdas em sua posição vendida. Arbitragem de Renda Fixa: negociar títulos de renda fixa em mercados de títulos desenvolvidos para explorar anomalias percebidas de taxa de juros relativa. As posições de Arbitragem de Renda Fixa podem usar títulos do governo, swaps de taxa de juros e futuros de taxa de juros. Um exemplo popular desse estilo de negociação em arbitragem de renda fixa é o comércio de base, em que se vende (compra) títulos do Tesouro e compra ( vende) uma quantia correspondente da obrigação potencial de entrega. Aqui, está-se tendo uma visão sobre a diferença entre o preço à vista de uma obrigação e o preço do contrato ajustado futuro (preço futuro - fator de conversão) e negociando os pares de ativos em conformidade.

Estratégias direcionais.

As estratégias de negociação direcional, por sua vez, baseiam-se tipicamente em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo por um preço de segurança. O comércio direcional muitas vezes incorpora algum aspecto da Análise Técnica ou do gráfico. de preços através do estudo de dados de mercado anteriores de preço e volume. O “direcionamento” negociado pode ser aquele de um ativo em si (momentum nos preços das ações, por exemplo, ou a taxa de câmbio euro / dólar) ou um fator que afeta diretamente o mercado. próprio preço do ativo (por exemplo, volatilidade implícita para opções ou taxas de juros para títulos do governo).

A negociação técnica também pode incluir o uso de médias móveis, bandas em torno do desvio padrão histórico dos preços, níveis de suporte e resistência e taxas de variação. Tipicamente, os indicadores técnicos não constituiriam a base única para o investimento de um Fundo Quantitativo de Hedge. estratégia; Os Quante Hedge Funds empregam muitos fatores adicionais além das informações históricas sobre preço e volume. Em outras palavras, os Fundos Quantitativos de Hedge que empregam estratégias de negociação direcional geralmente têm estratégias quantitativas gerais que são muito mais sofisticadas do que a Análise Técnica geral.

Isto não é sugerir que os comerciantes do dia podem não ser capazes de lucrar com a Análise Técnica - ao contrário, muitas estratégias de negociação baseadas no momento podem ser lucrativas. Assim, para os propósitos deste módulo de treinamento, as referências às estratégias de negociação do Quant Hedge Fund não incluirão apenas as estratégias baseadas na Análise Técnica.

Outras estratégias quantitativas.

Outras abordagens quantitativas de negociação que não são facilmente categorizadas como estratégias de valor relativo ou estratégias direcionais incluem:

High-Frequency Trading, onde os investidores tentam tirar proveito das discrepâncias de preços entre múltiplas plataformas com muitos negócios ao longo do dia. As estratégias de volatilidade gerenciada usam futuros e contratos futuros para focar em gerar retornos absolutos baixos, mas estáveis, LIBOR-plus, aumentando ou diminuindo o número de contratos dinamicamente à medida que as volatilidades subjacentes das bolsas de valores, títulos e outros mercados mudam. As Estratégias de Volatilidade Gerenciada ganharam popularidade nos últimos anos devido à recente instabilidade dos mercados de ações e de títulos. O que é um fundo de hedge quantitativo? Top Quantitative Hedge Funds & rarr;

O Credit Suisse recebe um segundo trader da Instinet em sete dias.

John Comerford está se juntando ao banco suíço em fevereiro como chefe global da estratégia de negociação quantitativa.

15 de novembro de 2017 Atualização: 1:02 da tarde GMT.

O Credit Suisse fez sua terceira grande contratação em ações americanas em duas semanas - e o segundo, da corretora Instinet em sete dias.

John Comerford está se juntando ao banco suíço em fevereiro como chefe global da estratégia de negociação quantitativa, de acordo com um memorando interno visto pela Financial News. Ele ficará baseado em São Francisco e se reportará ao chefe global de produtos eletrônicos, Anthony Abenante, que se juntou em agosto.

Negociação Quantitativa.

O que é 'negociação quantitativa'

A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e processamento de números para identificar oportunidades de negociação. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são grandes em tamanho e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais.

QUEBRANDO "Negociação Quantitativa"

As técnicas de negociação quantitativa incluem negociação de alta frequência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e normalmente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.

Compreender Negociação Quantitativa.

Comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bancos de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.

Comerciantes quantitativos adotam uma técnica de negociação e criam um modelo usando a matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo a dados históricos do mercado. O modelo é então backtested e otimizado. Se resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.

A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um boletim meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol estiver brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva ao coletar e analisar dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados com os mesmos padrões revelados em dados históricos do clima (backtesting), e 90 de 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90%. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais.

Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.

O objetivo da negociação é calcular a probabilidade ótima de executar uma negociação lucrativa. Um trader típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação sobre um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos sobrecarregue o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas quantitativas de negociação ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.

Superar a emoção é um dos problemas mais difusos da negociação. Seja medo ou ganância, quando se negocia, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então a negociação quantitativa elimina esse problema.

A negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para as condições de mercado para as quais foram desenvolvidos, mas acabam fracassando quando as condições do mercado mudam.

Guia para iniciantes em negociação quantitativa.

Guia para iniciantes em negociação quantitativa.

Neste artigo, vou apresentar alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativo de ponta a ponta. Espera-se que este post atenda a dois públicos-alvo. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. A segunda será pessoas que desejam tentar montar seu próprio negócio de comércio algorítmico "de varejo".

A negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de finanças quânticas. Pode levar uma quantidade significativa de tempo para obter o conhecimento necessário para passar uma entrevista ou construir suas próprias estratégias de negociação. Não só isso, mas requer extensa experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência de negociação da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, estar familiarizado com o C / C ++ será de suma importância.

Um sistema de negociação quantitativo consiste em quatro componentes principais:

Identificação Estratégica - Encontrando uma estratégia, explorando uma vantagem e decidindo sobre a frequência de negociação Backtesting da estratégia - Obtendo dados, analisando o desempenho da estratégia e removendo vieses Sistema de Execução - Vinculando a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando custos de transação tamanho da aposta "/ critério de Kelly e psicologia de negociação.

Começaremos dando uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação.

Identificação de estratégia.

Todos os processos de negociação quantitativos começam com um período inicial de pesquisa. Este processo de pesquisa engloba encontrar uma estratégia, verificando se a estratégia se encaixa em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo quaisquer dados necessários para testar a estratégia e tentando otimizar a estratégia para retornos mais altos e / ou menor risco. Você precisará levar em conta suas próprias necessidades de capital se administrar a estratégia como um operador de "varejo" e como os custos de transação afetarão a estratégia.

Ao contrário da crença popular, é bastante simples encontrar estratégias lucrativas por meio de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam regularmente resultados teóricos de negociação (embora, em sua maioria, sejam brutos dos custos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão as estratégias em detalhes. Os jornais de comércio delinearão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.

Você pode questionar por que os indivíduos e as empresas estão interessados ​​em discutir suas estratégias lucrativas, especialmente quando sabem que outras pessoas "que estão ocupando o mercado" podem impedir que a estratégia funcione a longo prazo. A razão está no fato de que eles não costumam discutir os parâmetros exatos e os métodos de ajuste que eles realizaram. Essas otimizações são a chave para transformar uma estratégia relativamente medíocre em uma altamente lucrativa. Na verdade, uma das melhores maneiras de criar suas próprias estratégias únicas é encontrar métodos semelhantes e, em seguida, realizar seu próprio procedimento de otimização.

Aqui está uma pequena lista de lugares para começar a procurar ideias estratégicas:

Muitas das estratégias que você irá analisar se encaixarão nas categorias de reversão à média e tendência / momento. Uma estratégia de reversão à média é aquela que tenta explorar o fato de que existe uma média de longo prazo em uma "série de preços" (como o spread entre dois ativos correlatos) e que desvios de curto prazo dessa média acabarão sendo revertidos. Uma estratégia de momentum tenta explorar tanto a psicologia do investidor quanto a grande estrutura de fundos, "pegando carona" em uma tendência de mercado, que pode ganhar impulso em uma direção e seguir a tendência até que ela se reverta.

Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a frequência da estratégia de negociação. A negociação de baixa frequência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais de um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta frequência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Negociação de frequência ultra-alta (UHFT) refere-se a estratégias que mantêm ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como profissionais de varejo, HFT e UHFT certamente são possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" e da dinâmica do livro de pedidos. Não vamos discutir esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.

Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, tenha sido identificada, ela agora precisa ser testada quanto à lucratividade nos dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.

Backtesting de estratégia.

O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada por meio do processo acima é lucrativa quando aplicada a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia funcionará no "mundo real". No entanto, backtesting não é garantia de sucesso, por várias razões. É talvez a área mais sutil do comércio quantitativo, uma vez que implica inúmeros vieses, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível. Discutiremos os tipos comuns de polarização, incluindo viés de antecipação, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de "espionagem de dados"). Outras áreas de importância dentro do backtesting incluem a disponibilidade e a limpeza de dados históricos, levando em consideração custos de transação realistas e decidindo sobre uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação na seção Sistemas de Execução abaixo.

Uma vez que uma estratégia tenha sido identificada, é necessário obter os dados históricos através dos quais realizar testes e, talvez, refinamento. Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos. Seus custos geralmente variam de acordo com a qualidade, profundidade e pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes de quantia iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuito do Yahoo Finance. Não vou me debruçar muito sobre fornecedores aqui, em vez disso, gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.

As principais preocupações com dados históricos incluem exatidão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e desdobramentos:

Precisão pertence à qualidade geral dos dados - se contém algum erro. Às vezes, os erros podem ser fáceis de identificar, como com um filtro de pico, que detecta "picos" incorretos nos dados de séries temporais e os corrige. Em outras ocasiões, podem ser muito difíceis de detectar. Muitas vezes é necessário ter dois ou mais provedores e, em seguida, verificar todos os seus dados uns contra os outros. O viés de sobrevivência é muitas vezes uma "característica" de conjuntos de dados gratuitos ou baratos. Um conjunto de dados com viés de sobrevivência significa que ele não contém ativos que não estão mais sendo negociados. No caso de ações, isso significa ações excluídas / falidas. Esse viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto de dados provavelmente terá um desempenho melhor do que no "mundo real", já que os "vencedores" históricos já foram pré-selecionados. As ações corporativas incluem atividades "logísticas" realizadas pela empresa, que geralmente causam uma mudança na função de etapa do preço bruto, que não deve ser incluída no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e desdobramentos são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de costas é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir uma divisão de ações com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos traders foram pegos por uma ação corporativa!

Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a escolha entre softwares backtest dedicados, como o Tradestation, uma plataforma numérica como o Excel ou o MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação como Python ou C ++. Eu não vou me demorar muito em Tradestation (ou similar), Excel ou MATLAB, como eu acredito em criar uma pilha de tecnologia interna completa (por razões descritas abaixo). Um dos benefícios disso é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser totalmente integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias de HFT, em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.

Ao fazer o backtest de um sistema, é preciso ser capaz de quantificar o desempenho do mesmo. As métricas "padrão da indústria" para estratégias quantitativas são o rebaixamento máximo e o Índice de Sharpe. O rebaixamento máximo caracteriza a maior queda de ponta a ponta na curva de patrimônio da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso é mais frequentemente citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tenderão a ter rebaixamentos maiores do que as estratégias de HFT, devido a vários fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará o último drawdown máximo, que é um bom guia para o futuro desempenho de drawdown da estratégia. A segunda medida é o Índice de Sharpe, que é definido heuristicamente como a média dos retornos excedentes dividida pelo desvio padrão desses retornos excedentes. Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um benchmark pré-determinado, como o S & P500 ou um Tesouro de 3 meses. Note-se que o retorno anualizado não é uma medida normalmente utilizada, pois não leva em conta a volatilidade da estratégia (ao contrário do Índice de Sharpe).

Uma vez que uma estratégia tenha sido testada novamente e seja considerada livre de vieses (na medida em que isso seja possível!), Com um bom Sharpe e rebaixamentos minimizados, é hora de construir um sistema de execução.

Sistemas de Execução.

Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negociações geradas pela estratégia é enviada e executada pelo intermediário. Apesar do fato de que a geração de comércio pode ser semi ou totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, "um clique") ou totalmente automatizado. Para estratégias de LFT, técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias de HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será fortemente acoplado ao gerador de comércio (devido à interdependência entre estratégia e tecnologia).

As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface com a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo comissão, derrapagem e spread) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo do desempenho do backtested.

Há muitas maneiras de interagir com uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor por telefone até uma Application Programming Interface (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você queira automatizar a execução de seus negócios o máximo possível. Isso libera você para se concentrar em mais pesquisas, bem como permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior frequência (na verdade, HFT é essencialmente impossível sem execução automatizada). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation, é bom para estratégias mais simples e de menor frequência. No entanto, será necessário construir um sistema de execução interno escrito em uma linguagem de alto desempenho, como C ++, para fazer qualquer HFT real. Como uma anedota, no fundo em que eu costumava trabalhar, tínhamos um "ciclo de negociação" de 10 minutos, onde baixávamos novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executávamos negociações com base nessas informações no mesmo período de tempo. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de frequência de minutos ou segundos, acredito que C / C ++ seria mais ideal.

Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante de quantificação para otimizar a execução. No entanto, em pequenas lojas ou empresas de HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é geralmente desejável. Tenha isso em mente se você deseja ser empregado por um fundo. Suas habilidades de programação serão tão importantes, se não mais, do que suas estatísticas e talentos econométricos!

Outra questão importante que cai sob a bandeira da execução é a minimização dos custos de transação. Geralmente, há três componentes nos custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, pela bolsa e pela SEC (ou órgão regulador governamental similar); escorregamento, que é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido versus o que foi realmente preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de compra / venda do título negociado. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (ou seja, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.

Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente lucrativa com um bom índice de Sharpe e uma estratégia extremamente não lucrativa com um índice de Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará acessar os dados históricos do câmbio, que incluirão dados de ticks para preços de compra / venda. Equipes inteiras de quantos são dedicadas à otimização da execução nos fundos maiores, por esses motivos. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negociações (das quais as razões para isso são muitas e variadas!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas rapidamente deprimirão o preço e podem não obter uma execução ideal. Daí algoritmos que "gotejam feed" ordens para o mercado existem, embora o fundo corre o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "atacam" essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.

A última grande questão para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia do desempenho do backtested. Isso pode acontecer por vários motivos. Já analisamos o viés de look-ahead e o viés de otimização em profundidade, ao considerar os backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam o teste desses vieses antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver bugs no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparece em um backtest, mas aparece no live trading. O mercado pode ter sido sujeito a uma mudança de regime após a implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento do investidor e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências na forma como o mercado se comporta e, consequentemente, na rentabilidade de sua estratégia.

Gerenciamento de riscos.

A peça final do quebra-cabeça de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de risco. "Risco" inclui todos os vieses anteriores que discutimos. Isso inclui risco de tecnologia, como servidores co-localizados na central de repente desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui risco de corretagem, como o corretor estar falido (não tão louco quanto parece, dado o recente susto com a MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação comercial, dos quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados à gestão de risco para estratégias quantitativas, então eu não tentarei elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.

A gestão de risco também abrange o que é conhecido como alocação de capital ideal, que é um ramo da teoria de portfólio. Esse é o meio pelo qual o capital é alocado a um conjunto de estratégias diferentes e aos negócios dentro dessas estratégias. É uma área complexa e depende de algumas matemáticas não triviais. O padrão da indústria pelo qual a alocação ótima de capital e a alavancagem das estratégias estão relacionadas é chamado de critério de Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me alongar em seu cálculo. O critério de Kelly faz algumas suposições sobre a natureza estatística dos retornos, que muitas vezes não são verdadeiros nos mercados financeiros, de modo que os operadores geralmente são conservadores quando se trata da implementação.

Outro componente fundamental do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos vieses cognitivos que podem surgir na negociação. Embora isso seja reconhecidamente menos problemático com negociação algorítmica se a estratégia for deixada em paz! Um viés comum é o da aversão à perda, em que uma posição perdedora não será fechada devido à dor de ter que perceber uma perda. Da mesma forma, os lucros podem ser tomados muito cedo porque o medo de perder um lucro já ganho pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os operadores enfatizam demais os eventos recentes e não a longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de preconceitos emocionais - medo e ganância. Estes podem muitas vezes levar a sub ou sobre-alavancagem, o que pode causar blow-up (ou seja, o título da conta indo para zero ou pior!) Ou lucros reduzidos.

Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área extremamente complexa, embora muito interessante, de financiamento quantitativo. Eu literalmente arranhei a superfície do tópico neste artigo e já está ficando bastante longo! Livros e documentos inteiros foram escritos sobre questões para as quais eu só dei uma ou duas sentenças. Por esse motivo, antes de se candidatar a cargos quantitativos de negociação de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de um extenso conhecimento em estatística e econometria, com muita experiência em implementação, por meio de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de frequência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável para incluir a modificação do kernel do Linux, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência de rede.

Se você estiver interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria se programar bem. Minha preferência é construir o máximo possível de dados capturados, backtester de estratégia e sistema de execução. Se o seu próprio capital está em jogo, não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente o seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economiza tempo a curto prazo, pode ser extremamente caro a longo prazo.

A Quantcademy.

Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.

Negociação Algorítmica Bem Sucedida.

Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.

Comércio Algorítmico Avançado.

Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.

Quantas estratégias - são para você?

As estratégias de investimento quantitativo evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento dos computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam a mais de 70 anos. Eles normalmente são administrados por equipes altamente instruídas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Existem até programas prontos para uso que são plug-and-play para aqueles que buscam simplicidade. Os modelos Quant sempre funcionam bem quando testados novamente, mas suas aplicações reais e sua taxa de sucesso são discutíveis. Embora pareçam funcionar bem em mercados altistas, quando os mercados se descontrolam, as estratégias quantitativas estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia.

Estratégias de investimento quantitativo tornaram-se extremamente populares entre os comerciantes de dia, mas eles não são as únicas estratégias que os comerciantes usam para consistentemente lucrar. O curso Torne-se um Day Trader da Investopedia descreve uma estratégia comprovada que inclui seis tipos de negociações, além de estratégias para gerenciar riscos. Com mais de cinco horas de vídeo sob demanda, exercícios e conteúdo interativo, você obterá as habilidades necessárias para negociar qualquer segurança em qualquer mercado.]

Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicado ao financiamento foi Robert Merton. Você pode imaginar o quão difícil e demorado foi o processo antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de portfólio baseada na moderna teoria do portfólio. O uso tanto do cálculo quantitativo quanto do cálculo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de precificação de opções Black-Scholes, que não apenas ajuda as opções de preço dos investidores e desenvolve estratégias, mas ajuda a manter os mercados em cheque com liquidez.

Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio, o objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento: agregar valor, retorno alfa ou excesso. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos por aí quanto quantos os desenvolvem e todos afirmam ser os melhores. Um dos pontos mais vendidos de uma estratégia de investimento quant é que o modelo e, em última análise, o computador, toma a decisão de compra / venda real, não um ser humano. Isso tende a eliminar qualquer resposta emocional que uma pessoa possa ter ao comprar ou vender investimentos.

Quantas estratégias são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, fundos de hedge e investidores institucionais. Eles normalmente usam o nome de geradores alfa ou alfa gens.

Assim como em "O Mágico de Oz", alguém está por trás da cortina que conduz o processo. Como em qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não haja um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quantificados combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia.

Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam nos back-offices, mas à medida que os modelos quânticos se tornaram mais comuns, o back office está se mudando para o front office.

Benefícios das Estratégias Quant.

Embora a taxa de sucesso global seja discutível, a razão pela qual algumas estratégias de quant funcionam é que elas são baseadas na disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores de velocidade relâmpago para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os modelos em si podem se basear em apenas alguns índices, como P / L, dívida em relação ao capital e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo.

Estratégias bem-sucedidas podem captar as tendências em seus estágios iniciais, à medida que os computadores executam constantemente cenários para localizar ineficiências antes que outras o façam. Os modelos são capazes de analisar um grupo muito grande de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de notas como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo em investimentos altamente cotados e vendendo os de baixa classificação.

Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como long, short e long / short. Os fundos quant bem-sucedidos estão atentos ao controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa pesos setoriais e setoriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o modelo em si. Os fundos Quant geralmente são executados com base em custos menores porque não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los.

Desvantagens das estratégias Quant.

Existem razões pelas quais tantos investidores não abraçam totalmente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos quant bem sucedidos lá fora, assim como muitos parecem ser mal sucedidos. Infelizmente para a reputação dos quants, quando eles falham, eles falham em grande momento.

O Long-Term Capital Management foi um dos fundos de hedge mais famosos, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas ganhadores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante a década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não apenas explorar ineficiências, mas também por usar o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado.

A natureza disciplinada de sua estratégia criou a fraqueza que levou ao seu colapso. O Long-Term Capital Management foi liquidado e dissolvido no início de 2000. Seus modelos não incluíam a possibilidade de que o governo russo pudesse inadimplir parte de sua própria dívida. Esse evento único desencadeou eventos e uma reação em cadeia aumentada pela destruição gerada pela alavancagem. A LTCM estava tão fortemente envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. No longo prazo, o Federal Reserve entrou em cena para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Essa é uma das razões pelas quais os fundos de quantia podem falhar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros.

Embora uma equipe de quanteamento forte esteja constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro a cada vez. Os fundos Quant podem também ficar sobrecarregados quando a economia e os mercados estão experimentando uma volatilidade acima da média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que a alta rotatividade pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Os fundos Quant podem também representar um perigo quando são comercializados como prova de impacto ou se baseiam em estratégias curtas. A previsão de desacelerações, o uso de derivativos e a combinação de alavancagem podem ser perigosos. Um turno errado pode levar a implosões, que muitas vezes são notícia.

Estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas pretas de back office para ferramentas de investimento tradicionais. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes dos negócios e os computadores mais rápidos para explorar ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ter muito sucesso se os modelos incluírem todas as entradas corretas e forem ágeis o suficiente para prever eventos anormais de mercado. Por outro lado, embora os fundos quant sejam rigorosamente testados até que funcionem, sua fraqueza é que eles confiam em dados históricos para seu sucesso. Embora o investimento no estilo quant tenha seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação, é uma boa ideia tratar as estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-las com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada.