Negociação Algorítmica: Estratégias Vencedoras e Seu Fundamentação Negociação Algorítmica: Estratégias Vencedoras e Seu Fundamentação Em seu primeiro livro bem recebido, Quantitative Trading, o Dr. Ernest Chan abordou as técnicas essenciais que um trader algorítmico precisa para ter sucesso nesse esforço exigente. Enquanto algumas estratégias de exemplo útil foram apresentadas ao longo, eles não foram o foco principal do livro. Com isso em mente, o Dr. Chan criou um guia prático para estratégias de negociação algorítmica que pode ser prontamente implementado tanto por varejo e comerciantes institucionais iguais. Mais do que um tratado acadêmico sobre teoria financeira, Algorithmic Trading é um recurso acessível que combina algumas das pesquisas financeiras mais úteis feitas nas últimas décadas com insights valiosos Dr. Chan ganhou de realmente explorar algumas dessas teorias em negociação ao vivo. Envolvendo e informativo, Algorithmic Trading habilmente abrange uma ampla gama de estratégias. Amplamente dividido nos campos de reverter e de impulso, ele estabelece técnicas padrão para o comércio de cada categoria de estratégias e, igualmente importante, as razões fundamentais por que uma estratégia deve funcionar. A ênfase em todo é sobre estratégias simples e lineares, como um antídoto para o excesso de ajuste e bisbilhotices de dados que muitas vezes flagelam estratégias complexas. Ao longo do caminho, ele fornece uma cobertura abrangente de: Escolhendo a plataforma de execução automatizada direita, bem como uma plataforma de backtesting que permitirá reduzir ou eliminar armadilhas comuns associadas com estratégias de negociação algorítmica Múltiplas técnicas estatísticas para detectar séries de tempo reversão ou estacionaridade e Para detecção de cointegração de um portfólio de instrumentos Questões envolvendo risco e gestão de dinheiro com base na fórmula Kelly, mas temperado com os autores experiência prática em gestão de risco envolvendo cisnes negros, Constant Proportion Portfolio Seguros, e parar as perdas Matemática e software são as línguas gêmeas de Negociação algorítmica. Este livro permanece fiel a essa visão usando um nível de matemática que permite uma discussão mais precisa dos conceitos envolvidos nos mercados financeiros. E inclui exemplos ilustrativos que são construídos em torno de códigos MATLABcopy, que estão disponíveis para download. Enquanto Algorithmic Trading contém uma abundância de estratégias que serão atraentes tanto para os comerciantes independentes e institucionais, não é um guia passo a passo para implementá-los. Ele oferece uma avaliação realista de técnicas comuns de negociação algorítmica e pode ajudar os comerciantes sérios refinar ainda mais suas habilidades neste campo. Negociação Algorithmic: Estratégias ganhadoras e sua fundamentação Sobre este livro Elogios para Algorithmic Trading quotAlgorithmic Trading é um livro perspicaz sobre o comércio quantitativo escrito por um Praticante experiente. O que diferencia este livro de muitos outros no espaço é a ênfase em exemplos reais em oposição a apenas teoria. Os conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com estratégias de negociação reais, que dão ao leitor uma visão sobre como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como ela foi implementada e até mesmo como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para quem procura criar suas próprias estratégias de negociação sistemática e aqueles envolvidos na seleção de gerente, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e nuanced com managers. quot x97DAREN SMITH, CFA, CAIA, Ernie explica o raciocínio por trás de cada um, mostra como testá-lo, como melhorá-lo e discute os problemas de implementação . Seu livro é uma exposição cuidadosa e detalhada do método científico aplicado ao desenvolvimento da estratégia. Para comerciantes de varejo sérios, eu não conheço nenhum outro livro que forneça este intervalo de exemplos e nível de detalhe. As suas discussões sobre como as mudanças de regime afetam as estratégias e a gestão de riscos são bônus inestimáveis. quot x97Roger Hunter, matemático e tradutor algorítmico Conteúdo Copyright copy 1999-2017 John Wiley ampères Sons, Inc. Todos os direitos reservados. Sobre Wiley Wiley Wiley Trabalho NetworkWiley Trading Algorithmic Trading: Winning Estratégias e sua fundamentação Pedido de permissão para reutilizar conteúdo a partir deste título Para solicitar permissão, por favor envie seu pedido de permissionswiley com detalhes específicos de suas necessidades. Isso deve incluir o (s) título (s) Wiley ea parte específica do conteúdo que você deseja reutilizar (por exemplo, figura, tabela, extrato de texto, capítulo, números de página, etc.), a forma como você deseja reutilizar Ele, o número de circulação de pessoas que terão acesso ao conteúdo e se este é para fins comerciais ou acadêmicos. Se este for um pedido de republicação, por favor inclua detalhes do novo trabalho no qual o conteúdo do Wiley aparecerá. Por John Wiley amp Sons, Inc. ou empresas relacionadas. Todos os direitos reservados. Por favor, leia nossa Política de Privacidade. Chan E. P. Negociação Algorítmica. Este artigo é um guia prático para estratégias de negociação algorítmicas que podem ser facilmente implementadas por comerciantes de varejo e institucionais. Não é um tratado acadêmico sobre teoria financeira. Pelo contrário, espero tornar acessível ao leitor algumas das pesquisas financeiras mais úteis feitas nas últimas décadas, misturando-as com idéias que eu ganhei de realmente explorar algumas dessas teorias em negociação ao vivo. Dado que as estratégias ocupam um lugar central neste livro, cobriremos uma grande variedade delas, amplamente divididas em campos de reverter e de impulso, e iremos definir técnicas padrão para negociar cada categoria de estratégias, e igualmente importantes, os fundamentos Razões pelas quais uma estratégia deve funcionar. A ênfase em toda é em estratégias simples e lineares, como um antídoto para o overfitting e bisbilhotices de dados que muitas vezes flagelam estratégias complexas. No campo de media reverting, discutiremos as técnicas estatísticas múltiplas (teste de ADF Dickey-Fuller aumentado, expoente de Hurst, teste de variância, meia-vida) para detectar a reversão ou estacionaridade de séries temporais e para detectar a cointegração de uma carteira de Instrumentos (teste cointegrado aumentado de Dickey Fuller CADF, teste de Johansen). Além da aplicação mecânica desses testes estatísticos a séries temporais, nos esforçamos para transmitir uma compreensão intuitiva do que eles estão realmente testando e as equações matemáticas simples por trás deles. Explicaremos as técnicas e estratégias mais simples para a negociação de carteiras de média reversão (linear, banda de Bollinger, filtro de Kalman), e se o uso de preços brutos, preços de log ou rácios faz mais sentido como insumos para esses testes e estratégias. Em particular, mostramos que o filtro de Kalman é útil para os comerciantes de várias maneiras e em estratégias múltiplas. Será feita distinção entre as séries temporais e a reversão média da secção transversal. Vamos debater os prós e os contras da escala-in e destacar o perigo de erros de dados em estratégias de reverter, especialmente aqueles que lidam com spreads. Exemplos de estratégias de reversão de média serão extraídas de modelos de ações interdias e intradiários, pares e tripletos de fundos negociados em bolsa (ETF), ETFs versus seus estoques de componentes, pares de moedas e spreads de calendário de futuros e intermercados. Vamos explicar o que torna a negociação de algumas dessas estratégias bastante desafiador nos últimos anos devido à ascensão de piscinas escuras e de alta freqüência de negociação. Vamos também ilustrar como certas considerações fundamentais podem explicar a desestabilização temporária de um par de ETF até então muito profi table e como as mesmas considerações podem levar a construir uma versão melhorada da estratégia. Ao discutir a troca de moeda, tomamos o cuidado de explicar por que mesmo o cálculo dos retornos pode parecer estranho a um comerciante de ações e onde conceitos como juros de rolagem podem às vezes ser importantes. Muita ênfase será dedicada ao estudo de retornos mantidos versus retornos de rolos em futuros e várias estratégias de negociação de futuros podem ser derivadas ou entendidas a partir de um modelo matemático simples de preços de futuros. Os conceitos de backwardation e contango serão ilustrados graficamente, bem como matematicamente. O capítulo sobre a reversão média de moedas e futuros se cumula no estudo de um futuro muito especial: o futuro da volatilidade (VX) e como ele pode formar a base de algumas estratégias bastante lucrativas. No campo de impulso, começamos explicando alguns testes estatísticos para o momento da série de tempos. O principal tema, porém, é explorar os quatro principais impulsionadores do momentum em ações e futuros e propor estratégias que possam extrair séries de tempo e momentum transversal. Roll retorna em futuros é um desses drivers, mas verifica-se que forçado venda de ativos e compras é o principal motor de estoque e ETF momentum em muitas circunstâncias diversas. Algumas das estratégias de momentum mais recentes baseadas em eventos de notícias, sentimento de notícias, ETFs alavancados, fluxo de pedidos e negociação de alta freqüência serão cobertas. Finalmente, analisaremos os prós e contras das estratégias de impulso versus estratégias de reversão de média e descobriremos suas características de risco-retorno diametralmente diferentes sob diferentes regimes de mercado na história financeira recente. Sempre afirmei que é fácil encontrar estratégias publicadas, supostamente profi tabela, em muitos livros, revistas ou blogs por aí, mas muito mais difícil de ver por que eles podem ser falho e, talvez, finalmente condenado. Assim, apesar da ênfase na sugestão de estratégias protótipo, vamos também discutir muitas armadilhas comuns de estratégias de negociação algorítmica, que pode ser quase tão valioso para o leitor como a descrição das próprias estratégias. Essas armadilhas podem causar resultados de negociação ao vivo divergir significativamente de seus backtests. Como veteranos de negociação algorítmica também concorda, a mesma estratégia teórica pode resultar em lucros espetaculares e perdas abismais, dependendo dos detalhes da implementação. Por isso, neste livro eu dei a atenção sobre os aspectos básicos do backtesting e, às vezes, vivemos a implementação dessas estratégias, com discussões de conceitos como viés de snooping de dados, viés de sobrevivência, citações primárias versus consolidadas, dependência local de cotações de moedas, As nuances das restrições de venda a descoberto, a construção de futuros contratos contínuos eo uso de futuros de fechamento versus preços de liquidação em backtests. Também destacamos alguns casos de mudança de regime historicamente quando até mesmo o backtest mais correto não conseguirá prever os retornos futuros de uma estratégia. Eu também prestei atenção na escolha da plataforma de software certa para backtesting e execução automatizada, uma vez que MATLABcopy, o meu idioma favorito, não é mais o único candidato neste departamento. Vou examinar o estado da arte em tecnologia, para cada nível de habilidades de programação e para muitos orçamentos diferentes. Em particular, chamamos a atenção para o ambiente de desenvolvimento integrado para os comerciantes, que vão desde as plataformas de força industrial, como Deltix para a miríade de versões de código aberto, como TradeLink. Como iremos explicar, a facilidade de mudar de backtesting para o modo de negociação ao vivo é a virtude mais importante dessas plataformas. O conceito moderno de processamento de eventos complexos também será introduzido neste contexto. Eu cobri risco e gestão de dinheiro no meu livro anterior, que foi construído sobre a formulamdasha fórmula Kelly que determina a alavancagem ideal e alocação de capital, equilibrando os retornos versus riscos. Volto a cobrir o risco ea gestão do dinheiro aqui, ainda com base na fórmula da Kelly, mas temperado com a minha experiência prática na gestão de riscos envolvendo cisnes negros, seguro de carteira de proporção constante e paragem de perdas. (O juiz Robert H. Jackson da Suprema Corte dos Estados Unidos poderia ter falado sobre a aplicação da fórmula de Kelly quando disse que devemos temperar sua lógica doutrinária com um pouco de sabedoria prática). Nós nos concentramos especialmente em encontrar a alavancagem ideal em situações realistas quando pudermos Não mais assumem a distribuição gaussiana dos retornos. Além disso, consideramos se os indicadores de risco podem ser um componente útil de um esquema abrangente de gerenciamento de riscos. Uma técnica geral que eu tenho esquecido anteriormente é o uso de simulações de Monte Carlo. Aqui, demonstramos usando dados simulados, ao contrário de históricos, para testar a significância estatística de um backtest, bem como para avaliar o risco de cauda de uma estratégia. Este livro é significado como um seguimento a meu livro precedente, negociação quantitativa. Lá, eu me concentrei em técnicas básicas para um comerciante algorítmico, como como encontrar idéias para novas estratégias, como backtest uma estratégia, considerações básicas na automatização de suas execuções e, finalmente, gestão de risco através da fórmula Kelly. Sim, algumas estratégias de exemplo útil foram espalhadas por toda parte, mas essas não foram a ênfase. Se você é completamente novo para negociação algoritmicamente, que é um bom livro para ler. Algorithmic Trading, no entanto, é tudo sobre estratégias. Todos os exemplos neste livro são construídos em torno de códigos MATLAB, e todos eles estão disponíveis para download de wileygoalgotrading ou meu site no epchanbook2. Os leitores encontrarão a senha incorporada no primeiro exemplo. Leitores não familiarizados com MATLAB podem querer estudar o tutorial em Quantitative Trading, ou assistir os webinars gratuitos em mathworks. Além disso, o MATLAB Statistics Toolbox foi usado ocasionalmente. (Todos os produtos MATLAB estão disponíveis como testes gratuitos da MathWorks.) Software e matemática são as linguagens gêmeas de negociação algorítmica. Os leitores acharão que este livro envolve um pouco mais de matemática do que o meu anterior. Isto é devido ao meu desejo de injetar mais precisão na discussão dos conceitos envolvidos nos mercados financeiros e também porque acredito que usar modelos matemáticos simples para negociação pode ser mais vantajoso do que usar a abordagem usual de mineração de dados. Ou seja, em vez de lançar tantos indicadores técnicos de negociação ou regras em uma série de preços para ver qual indicador ou regra é profitablemdasha prática que convida biasmdashwe dados-snooping tentar destilar a propriedade fundamental dessa série de preços usando um modelo matemático simples. Podemos então explorar esse modelo para o nosso benefício financeiro. No entanto, o nível de matemática necessário na negociação de ações, futuros e moedas é muito menor do que o necessário em negociação de derivados, e qualquer pessoa familiarizada com cálculo de calouro, álgebra linear e estatística deve ser capaz de acompanhar as minhas discussões sem problemas. Se você achar as equações muito confusas, você pode simplesmente ir direto para os exemplos e ver suas implementações concretas como códigos de software. Backtesting e Execução Automatizada As Noções Básicas de Reversão Média Implementação de Estratégias de Reversão Média Reversão Média de Ações e ETFs Reversão Média de Moedas e Futuros Estratégias Momentum Interday Estratégias Momentum Intraday Gerenciamento de Risco. Wiley 2009, 339 páginas ISBN: 0470563761, 9780470563762 Um guia prático para o mundo rápido e em constante mudança de alta freqüência, negociação algorítmica Os mercados financeiros estão passando por uma rápida inovação devido à proliferação contínua de poder do computador e algoritmos. Esses desenvolvimentos criaram uma nova disciplina de investimento chamada negociação de alta freqüência. Este livro cobre. 2,79 101 10.11.2017 14:48 10.11.2017 15:23 14 Hoboken, John Wiley Sons, 2009. - 204 p. . . ,. (). . 3,54 71 06.09.2017 19:11 06.09.2017 21:51 14 N.-Y. Wiley, 2017. - 284p. O premiado comerciante Kevin Davey explica como ele evoluiu de um sistema discricionário para um operador de sistemas e começou a gerar retornos anuais de três dígitos. Um desenvolvedor inveterado de sistemas, Davey explica o processo de gerar uma idéia de negociação, validando a idéia através de análise estatística, definindo pontos de entrada e saída, testes e implementação em 6,02 89 03.08.2017 13:46 07.08.2017 12:53 Profissional Automated Trading, Teoria e Prática: vem de vários anos de pesquisa e prática de implementação bem-sucedida de estratégias de negociação sistemática automatizada no contexto de negociação proprietária em algumas grandes instituições financeiras e minha própria empresa. Por um lado, o comércio é uma ciência que se baseia em uma variedade de técnicas que vêm. 2,31 59 02.03.2017 17:33 28.06.2017 00:01 14 Palgrave Macmillan, 2017. 368 p. ISBN: 1137354070, 9781137354075 Quantitative Trading com R oferece aos leitores uma estratégia vencedora para a elaboração de modelos de negociação habilmente trabalhada e trabalhada usando a linguagem de programação open source. Com base na experiência dos próprios autores como professor e comerciante de alta freqüência, este livro fornece uma abordagem passo a passo para a compreensão. 17,90 131 09.03.2017 15:36 10.03.2017 11:04 14 592 páginas, publicado por 4Myeloma Press, Londres (17 de fevereiro de 2010) Este livro começa a partir do zero para fornecer explicações detalhadas de ambas as técnicas: Introdução aos diferentes tipos de execução é seguida por uma revisão da teoria da microestrutura do mercado. Ao longo do livro exemplos de estudos empíricos ponte a diferença entre a teoria ea prática de. 18,91 107 23.10.2017 18:01 25.10.2017 17:58 14
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