Guia para o desenvolvimento e operação de sistemas automatizados de negociação

Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.
Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.
O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação de caixa preta ou simplesmente negociação de algoritmos) é o processo de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para fazer uma negociação, a fim de gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para uma negociação. comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Para além das oportunidades de lucro para o comerciante, a negociação de algoritmos torna os mercados mais líquidos e torna o comércio mais sistemático ao excluir os impactos humanos emocionais nas atividades de negociação. (Para mais, confira Escolhendo o Software de Negociação Algorítmica Certo.)
Suponha que um comerciante siga estes critérios comerciais simples:
Compre 50 ações de uma ação quando a média móvel de 50 dias ultrapassar a média móvel de 200 dias Venda ações da ação quando a média móvel de 50 dias ficar abaixo da média móvel de 200 dias.
Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitore automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e coloque as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais ficar de olho nos preços e gráficos ao vivo, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica faz isso automaticamente, identificando corretamente a oportunidade de negociação. (Para mais informações sobre médias móveis, consulte Médias móveis simples Faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser aprender mais sobre as estratégias comprovadas e no ponto que podem, eventualmente, ser trabalhadas em um sistema de negociação alorítimo, confira o curso Torne-se um Day Trader da Investopedia Academy. ]
Benefícios do comércio algorítmico.
Algo-trading fornece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Possibilidade de colocação imediata e imediata de ordens (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas correta e instantaneamente, para evitar mudanças significativas nos preços Redução dos custos de transação (veja o exemplo de déficit de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Risco reduzido de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte da negociação de algoritmos atuais é a negociação de alta frequência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em vários mercados e vários parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte Estratégias e segredos de empresas de negociação de alta frequência (HFT).)
O comércio de algo é usado em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras (fundos de pensão, fundos mútuos, seguradoras) que compram em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande volume. Comerciantes de curto prazo e participantes do lado da venda (formadores de mercado, especuladores e arbitradores) se beneficiam da execução automatizada do comércio; Além disso, o comércio de algo ajuda a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, pares de traders, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa troque automaticamente.
O comércio algorítmico fornece uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados na intuição ou instinto de um comerciante humano.
Estratégias de Negociação Algorítmica.
Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja lucrativa em termos de ganhos aprimorados ou redução de custos. A seguir estão as estratégias de negociação comuns usadas no comércio de algo:
As estratégias de negociação algorítmica mais comuns seguem as tendências de médias móveis, desvios de canal, movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Essas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar por meio do comércio algorítmico, porque essas estratégias não envolvem previsões nem previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e diretas de implementar por meio de algoritmos, sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar tendências.)
Comprar uma ação com cotação dupla a um preço menor em um mercado e, simultaneamente, vendê-la a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem isenta de risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos futuros, já que os diferenciais de preço existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preço e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de maneira eficiente.
Os fundos de índices definiram períodos de reequilíbrio para aproximar seus investimentos aos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os operadores algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos básicos, dependendo do número de ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo de índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.
Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta-neutral, que permitem negociar com combinação de opções e seu título subjacente, onde são feitas negociações para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o delta do portfólio seja mantido em zero.
A estratégia de reversão à média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para o seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar um algoritmo com base nisso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entra e sai de seu intervalo definido.
A estratégia de preço médio ponderado por volume divide uma ordem grande e libera pedaços menores da ordem para o mercado, determinados dinamicamente, usando perfis de volume histórico específicos do estoque. O objetivo é executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando, assim, no preço médio.
A estratégia de preço médio ponderada pelo tempo quebra uma ordem grande e libera dinamicamente pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo divididos uniformemente entre um horário de início e de término. O objetivo é executar o pedido próximo ao preço médio entre os horários inicial e final, minimizando o impacto no mercado.
Até que a ordem de negociação esteja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a taxa de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia pedidos em uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário.
A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de um pedido negociando o mercado em tempo real, economizando assim no custo do pedido e se beneficiando do custo de oportunidade de execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação visada quando o preço das ações se mover favoravelmente e diminuirá quando o preço das ações se mover negativamente.
Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar “acontecimentos” do outro lado. Esses "algoritmos de farejamento", usados, por exemplo, por um criador de mercado do lado da venda, têm a inteligência incorporada para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma ordem grande. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e possibilitará que ele se beneficie com o preenchimento dos pedidos a um preço mais alto. Às vezes, isso é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para mais informações sobre comércio de alta frequência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)
Requisitos técnicos para negociação algorítmica.
Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. Os seguintes são necessários:
Conhecimentos de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricados. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocação de pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de fazer pedidos. para backtest o sistema, uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.
Aqui está um exemplo abrangente: A Royal Dutch Shell (RDS) está listada na Bolsa de Valores de Amsterdã (AEX) e na Bolsa de Valores de Londres (LSE). Vamos criar um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:
AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em Libras Esterlinas Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguida pelas duas bolsas sendo negociadas simultaneamente pelas próximas horas e negociando apenas na LSE durante a última hora conforme a AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?
Um programa de computador que pode ler os preços de mercado atuais Feeds de preços de LSE e AEX Um feed de taxa de câmbio para taxa de câmbio de GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode encaminhar o pedido para a capacidade correta de troca.
O programa de computador deve executar o seguinte:
Leia o feed de preço recebido do estoque RDS de ambas as trocas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficiente (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, coloque a compra ordem em troca de preço mais baixo e ordem de venda em troca de preço mais alto Se as ordens forem executadas como desejado, o lucro da arbitragem seguirá.
Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você puder colocar uma negociação gerada por algoritmos, os outros participantes do mercado também poderão. Consequentemente, os preços flutuam em milissegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se a transação de compra for executada, mas o comércio de venda não é feito, pois os preços de venda mudam no momento em que seu pedido chega ao mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem seja inútil.
Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É emocionante usar a automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso garantir que o sistema seja completamente testado e que os limites necessários sejam definidos. Comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e construir sistemas por conta própria, para ter confiança em implementar as estratégias corretas de maneira infalível. Uso cauteloso e testes completos de negociação de algoritmos podem criar oportunidades lucrativas. (Para mais, veja Como codificar seu próprio robô de negociação da Algo.)

Guia de questões da FIA sobre o desenvolvimento e operação de sistemas de negociação automatizados.
Publicado pela primeira vez em 24 de março de 2015.
O Guia da FIA para o Desenvolvimento e Operação de Sistemas Automatizados de Negociação apresenta uma visão abrangente das abordagens que devem ser consideradas ao construir, gerenciar e revisar sistemas de negociação automatizados.
Walt Lukken, FIA.
"Este guia é o culminar de anos de trabalho da FIA em gestão de risco e salvaguardas do sistema."
Washington, DC - O Guia para o Desenvolvimento e Operação de Sistemas Automatizados de Negociação foi desenvolvido ao longo de um ano por um comitê da Divisão de Tecnologia de Mercado da FIA, junto com o FIA Principal Traders Group (FIA PTG) e a Associação de Traders da FIA. (FIA EPTA).
O Comitê de Negociação Automatizada da FIA Market Technology é co-presidido por Greg Wood, presidente da divisão, e Leslie Sutphen, presidente da Financial Markets Consulting.
O Comitê representou uma ampla gama de participantes do setor, incluindo bolsas, corretores e principais traders. Além disso, os autores consultaram o trabalho realizado por reguladores, órgãos de padronização e intercâmbios para determinar o escopo do guia e para desenvolver uma descrição consensual das práticas atuais.
O Guia aborda uma ampla gama de categorias relevantes para sistemas de negociação automatizados e apresenta abordagens atuais nas seguintes áreas:
& middot; Controles de risco pré-negociação.
& middot; Recuperação de Desastres / Continuidade de Negócios.
& middot; Desenvolvimento e Suporte de Sistemas de Negociação Automatizada.
& middot; Operações do Sistema de Negociação.
& middot; Documentação de Políticas, Procedimentos e Sistemas.
"Gostaria de agradecer a todos os membros da indústria que contribuíram para este documento", disse Walt Lukken, presidente e CEO da FIA. "Este guia é o culminar de anos de trabalho da FIA em gestão de risco e salvaguardas do sistema. O resultado é uma estrutura sofisticada que servirá como um recurso para todos os tipos de participantes do mercado, em classes de ativos, em qualquer mercado onde haja negociações automatizadas." A FIA, a FIA PTG e a FIA EPTA continuarão a trabalhar para produzir liderança de pensamento em gerenciamento de risco baseado em princípios e salvaguardas de sistema. Esperamos ansiosos para discutir as práticas estabelecidas neste guia e continuar nosso trabalho para melhorar a segurança e integridade de nossos mercados ".
Adicione sua empresa ao AlgoWorld.
A FIA anunciou o lançamento do FIA Training, um programa de ferramentas de aprendizagem que cobre tópicos como conduta de mercado e conformidade. contínuo.
FIA, CME Group, NFA, Instituto de Mercados Financeiros (IFM) e Fundação do Grupo CME para apoiar a formação de um recurso on-line para a educação de derivativos. contínuo.
A FIA responde ao apelo da CFTC para sugestões de simplificação e modernização das regras da CFTC através do Project KISS. contínuo.

Guia para o desenvolvimento e operação de sistemas de negociação automatizados
Hoje, a FIA divulgou um guia abrangente para o desenvolvimento e operação de sistemas de negociação automatizados.
O Guia para o Desenvolvimento e Operação de Sistemas Automatizados de Negociação apresenta uma visão abrangente das abordagens que devem ser consideradas ao criar, gerenciar e revisar sistemas de negociação automatizados.
O Guia foi desenvolvido ao longo de um ano por um comitê da Divisão de Tecnologia do Mercado da FIA, juntamente com o FIA Principal Traders Group (FIA PTG) e a FIA European Traders Association (FIA EPTA). O Comitê de Negociação Automatizada da FIA Market Technology é co-presidido por Greg Wood, presidente da divisão, e Leslie Sutphen, presidente da Financial Markets Consulting. O Comitê representou uma ampla gama de participantes do setor, incluindo bolsas, corretores e principais traders. Além disso, os autores consultaram o trabalho realizado por reguladores, órgãos de padronização e intercâmbios para determinar o escopo do guia e para desenvolver uma descrição consensual das práticas atuais.
O Guia aborda uma ampla gama de categorias relevantes para sistemas de negociação automatizados e apresenta abordagens atuais nas seguintes áreas:
Controles de risco pré-negociação Co-análise pós-negociação Recuperação de desastre / Continuidade de negócios Automated Trading System Desenvolvimento e suporte Segurança Operações do sistema de negociação Documentação de políticas, procedimentos e sistemas.
& ldquo; Gostaria de agradecer a todos os membros da indústria que contribuíram para este documento, & rdquo; disse Walt Lukken, presidente e diretor executivo da FIA. & ldquo; Este guia é o culminar de anos de trabalho da FIA em gestão de risco e salvaguardas do sistema. O resultado é uma estrutura sofisticada que servirá como um recurso para todos os tipos de participantes do mercado, em todas as classes de ativos, em qualquer mercado em que haja negociação automatizada. A FIA, a FIA PTG e a FIA EPTA continuarão a trabalhar para produzir liderança de pensamento sobre gerenciamento de risco baseado em princípios e salvaguardas do sistema. Estamos ansiosos para discutir as práticas estabelecidas neste guia e continuar nosso trabalho para melhorar a segurança e a integridade de nossos mercados ”.

Guia para o desenvolvimento do sistema de negociação.
A evolução contínua do software de análise técnica simplificou a criação de sistemas de negociação automatizados por computador. Alguns sistemas apenas geram os sinais para o comerciante seguir, enquanto outros colocam os negócios no mercado em nome do trader. No entanto, ser capaz de programar sua plataforma de negociação favorita é apenas o começo. Você deve ter uma estrutura para testar suas teorias de negociação para ter certeza de que os backtests lucrativos não são meramente por sorte, mas são os resultados da modelagem robusta do comportamento de um mercado.
Esta série de artigos apresentará uma abordagem simplificada para o desenvolvimento de um sistema de negociação para o mercado forex de varejo. A ferramenta de desenvolvimento de sistema que usaremos será o MetaTrader 4 (MT4), embora as idéias e o processo apresentados se apliquem a uma ampla gama de plataformas de software. A metodologia abrangerá conceitos gerais direcionados ao operador de sistema iniciante. Quando tomamos atalhos por conveniência, encaminhamos o leitor a recursos adicionais para informações mais detalhadas.
Existem cinco fases distintas no desenvolvimento do sistema de negociação:
Fase 1: Desenvolvimento do modelo de mercado e do sistema automatizado básico & mdash; o sistema automatizado básico implementa esse modelo, mas não incorpora perdas de parada ou metas de lucro. O sistema básico é para o único propósito de coletar dados para análise estatística usada nas fases posteriores de desenvolvimento.
Fase 2: gestão de riscos & mdash; o stop loss inicial (ISL). Usando os dados coletados na Fase 1 e com base na análise estatística desses dados, adicionamos um ISL à estratégia de negociação. Usamos a otimização para encontrar um parâmetro de perda que atenda às nossas necessidades. Usaremos análise de avanço para testar essa versão do sistema.
Fase 3: gerenciamento de lucros & mdash; a meta de lucro (PT). Como na Fase 2, usaremos a análise estatística de nossos dados para incorporar uma meta de lucro ao sistema. Novamente, usaremos a otimização para encontrar uma meta de lucro apropriada e, em seguida, usaremos a análise de avanço para testar essa versão do sistema.
Fase 4: gerenciamento de dinheiro & mdash; o algoritmo de tamanho de negociação (TSA). Essa fase não depende dos dados coletados na Fase 1. Em vez disso, incorporaremos o método popular de tamanho de negociação de fração fixa para determinar quantos lotes são alocados para cada transação. A literatura de comércio popular está repleta de conselhos para restringir o risco por comércio dentro de um intervalo de 1% a 3% do patrimônio da conta. Nós executaremos nossa otimização usando essas porcentagens e, novamente, usaremos a análise de avanço para testar essa versão do sistema.
Em conjunto, as fases 2 a 4 abrangem a gestão comercial, mas há mais um passo crítico:
Fase 5: análise de Monte Carlo & mdash; muitos traders param após a Fase 4. No entanto, nossos testes não estão completos nessa conjuntura e o sistema não está pronto para implementação (supondo que seja lucrativo). Apesar de nossa análise de caminhada, não podemos ter certeza de que nossos resultados não são por sorte. Em outras palavras, nosso modelo pode não descrever o comportamento do mercado com precisão; resultados favoráveis ​​podem ter se beneficiado de um ambiente de mercado cuja ação de preço acabou de coincidir com nossa lógica. A análise de Monte Carlo ajudará a determinar se nosso modelo foi bem-sucedido por causa da sorte (aleatoriedade) ou sua capacidade de identificar e explorar um padrão real de mercado.
Este artigo cobrirá a Fase 1; artigos subseqüentes abrangerão as fases de 2 a 5.

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