Negociação quantitativa.
O que é 'Negociação Quantitativa'
Negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e crunching de números para identificar oportunidades comerciais. Como a negociação quantitativa é geralmente utilizada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, a negociação quantitativa está sendo mais usada pelos investidores individuais.
BREAKING 'Quantitative Trading'
As técnicas quantitativas de negociação incluem comércio de alta freqüência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e tipicamente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.
Compreender a negociação quantitativa.
Os comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bases de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.
Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo dele usando a matemática, e então eles desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se os resultados favoráveis forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.
A maneira como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol está brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando 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 climáticos históricos (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 esse mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais.
Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.
O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio lucrativo. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões comerciais em uma quantidade limitada de títulos antes que a quantidade de dados recebidos superem o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.
A superação da emoção é um dos problemas mais comuns na negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então o comércio quantitativo elimina esse problema.
Negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativa devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente rentáveis para a condição de mercado para o qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições do mercado mudam.
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Por Michael Halls-Moore em 26 de março de 2013.
Neste artigo, vou apresentá-lo a alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativa de ponta a ponta. Esta postagem esperará servir dois públicos. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. O segundo será indivíduos que desejam tentar configurar seu próprio negócio de negociação algorítmica "de varejo".
Negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de financiamento quantitativo. 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 exige uma ampla experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência comercial da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, ser familiar com C / C ++ será de suma importância.
Um sistema de comércio quantitativo consiste em quatro componentes principais:
Estratégia Identificação - Encontrar uma estratégia, explorar uma vantagem e decidir sobre a freqüência comercial Estratégia Backtesting - Obter dados, analisar o desempenho da estratégia e remover os viés Sistema de Execução - Vinculação a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando os custos de transação Gerenciamento de Riscos - Alocação de capital ideal " tamanho da aposta "/ critério Kelly e psicologia comercial.
Começaremos por dar 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 abrange a busca de uma estratégia, considerando se a estratégia se encaixa em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo todos os dados necessários para testar a estratégia e tentar otimizar a estratégia para maiores retornos e / ou menor risco. Você precisará avaliar seus próprios requisitos de capital se estiver executando a estratégia como um comerciante "varejista" e como qualquer custo de transação afetará a estratégia.
Contrariamente à crença popular, é realmente bastante direto encontrar estratégias lucrativas através de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam periodicamente resultados teóricos de negociação (embora na maioria dos custos brutos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão estratégias em detalhes. As revistas comerciais descreverão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.
Você pode questionar por que indivíduos e empresas estão interessados em discutir suas estratégias rentáveis, especialmente quando sabem que outros "aglomerando o comércio" podem impedir a estratégia de trabalhar no longo prazo. A razão está no fato de que eles geralmente não discutem 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 rentável. 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 idéias de estratégia:
Muitas das estratégias que você olhará cairão nas categorias de reversão média e tendência / impulso. Uma estratégia de reversão média é aquela que tenta explorar o fato de que existe um termo de longo prazo em uma "série de preços" (como a disseminação entre dois ativos correlacionados) e que os desvios de curto prazo desse significado eventualmente reverterão. Uma estratégia de impulso tenta explorar a psicologia dos investidores e a grande estrutura de fundos ao "engatar" uma tendência de mercado, que pode aumentar o impulso em uma direção e seguir a tendência até reverter.
Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a freqüência da estratégia de negociação. A negociação de baixa freqüência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais tempo do que um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta freqüência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Ultra-high frequency trading (UHFT) refere-se a estratégias que possuem ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como um profissional de varejo HFT e UHFT são certamente possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" de negociação e da dinâmica do livro de pedidos. Não discutiremos esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.
Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, foi identificado, agora precisa ser testado quanto à lucratividade em dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.
Teste de estratégia.
O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada através do processo acima é rentável quando aplicado a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia será realizada no "mundo real". No entanto, o backtesting NÃO é uma garantia de sucesso, por vários motivos. É talvez a área mais sutil de negociação quantitativa, uma vez que implica numerosos preconceitos, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados o máximo possível. Discutiremos os tipos comuns de viés, incluindo viés avançado, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de dados). Outras áreas de importância no backtesting incluem disponibilidade e limpeza de dados históricos, contribuindo com custos de transação realistas e decidindo uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação ainda mais na seção Sistemas de Execução abaixo.
Uma vez que uma estratégia foi 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. Os seus custos geralmente variam com a qualidade, a profundidade e a pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes quantos iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuitos da Yahoo Finance. Eu não vou me aprofundar em prestadores muito aqui, e eu gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.
As principais preocupações com dados históricos incluem precisão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e divisões de ações:
A precisão pertence à qualidade geral dos dados - quer contenha quaisquer erros. Os erros às vezes podem ser fáceis de identificar, como, por exemplo, com um filtro de espiga, que irá escolher "picos" incorretos em dados da série temporal e corrigi-los. Em outras ocasiões, eles 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 geralmente é 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 negociados. No caso de ações, isso significa ações de saída / falência. Este viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto de dados provavelmente funcionará 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 de função gradual no preço bruto, que não deve ser incluído no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e divisões de estoque são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de volta é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir um estoque de divisão com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos comerciantes foram pegos por uma ação corporativa!
Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a opção entre o software de back-test dedicado, como o Tradestation, uma plataforma numérica como Excel ou MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação, como Python ou C ++. Não vou demorar muito na Tradestation (ou similar), no Excel ou no MATLAB, pois acredito na criação de uma pilha de tecnologia interna completa (por razões descritas abaixo). Um dos benefícios de o fazer é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser bem integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias HFT em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.
Quando testar um sistema, é preciso quantificar o desempenho. As métricas "padrão da indústria" para estratégias quantitativas são a redução máxima e a Ratia Sharpe. A retirada máxima caracteriza a maior queda de pico a calha na curva de equidade da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso geralmente é citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tendem a ter maiores disparidades do que as estratégias de HFT, devido a uma série de fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará a retirada máxima do passado, que é um bom guia para o futuro desempenho de redução da estratégia. A segunda medida é a Ratia de Sharpe, que é definida heuristicamente como a média dos retornos em excesso divididos pelo desvio padrão desses retornos em excesso. 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. Observe que o retorno anualizado não é uma medida usualmente utilizada, pois não leva em consideração a volatilidade da estratégia (ao contrário do Ratio Sharpe).
Uma vez que uma estratégia foi testada de novo e é considerado livre de preconceitos (na medida em que é possível!), Com um bom Sharpe e reduções minimizadas, é hora de criar um sistema de execução.
Sistemas de Execução.
Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negócios gerados pela estratégia é enviada e executada pelo corretor. Apesar do fato de que a geração de comércio pode ser semi - ou mesmo totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, "um clique") ou totalmente automatizado. Para estratégias LFT, as técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será estreitamente acoplado ao gerador comercial (devido à interdependência da estratégia e da tecnologia).
As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface para a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo a comissão, o deslizamento e a propagação) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo com o desempenho testado.
Existem muitas maneiras de se conectar a uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor no telefone diretamente para uma interface de programação de aplicativos (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você automatize a execução de seus negócios o máximo possível. Isso liberta você para se concentrar em pesquisas futuras, além de permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior freqüência (na verdade, o HFT é essencialmente impossível sem execução automática). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation são bons para estratégias mais baixas e mais simples. 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 costumava trabalhar, tivemos um "loop de negociação" de 10 minutos, onde iremos baixar novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executar trades com base nessas informações no mesmo período. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de minuto ou de segunda frequência, acredito que o C / C ++ seria mais ideal.
Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante quant para otimizar a execução. No entanto, em lojas menores ou empresas HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é muitas vezes desejável. Tenha 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 de econometria!
Outra questão importante que se enquadra na bandeira de execução é a redução de custos de transações. Geralmente, existem três componentes para os custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, a troca e a SEC (ou órgão regulador governamental similar); deslizamento, qual é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido em relação ao que estava preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de oferta / oferta da garantia negociada. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (isto é, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.
Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente rentável com uma boa relação Sharpe e uma estratégia extremamente rentável com uma relação Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará de acesso a dados de troca histórica, que incluirão dados de marca para preços de lances / pedidos. Equipes completas de quants dedicam-se a otimizar a execução nos fundos maiores, por estas razões. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negócios (dos quais os motivos para isso são muitos e variados!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas comprimirão rapidamente o preço e não poderão obter uma execução ótima. Daí, os algoritmos que os pedidos de "gotejamento de alimentação" no mercado existem, embora o fundo corra o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "presas" sobre essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.
A questão principal final para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia com o desempenho testado. Isso pode acontecer por vários motivos. Nós já discutimos o viés avançado e o viés de otimização em profundidade, ao considerar backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam a verificação desses preconceitos antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver erros no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparecem em um backtest, mas DO show up live trading. O mercado pode estar sujeito a uma mudança de regime posterior à implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento dos investidores e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências quanto ao comportamento do mercado e, assim, a rentabilidade da sua estratégia.
Gerenciamento de riscos.
A peça final para o enigma de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de riscos. "Risco" inclui todos os vies anteriores que discutimos. Inclui o risco de tecnologia, como servidores co-localizados na troca de repente, desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui o risco de corretagem, como o corretor se quebrando (não tão louco quanto parece, dado o susto recente com o MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação da negociação, das quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados ao gerenciamento de riscos para estratégias quantitativas, então não tento elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.
O gerenciamento de riscos também abrange o que é conhecido como alocação ótima de capital, que é um ramo da teoria do portfólio. Este é o meio pelo qual o capital é alocado para um conjunto de estratégias diferentes e para os 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 Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me deter no seu cálculo. O critério de Kelly faz alguns pressupostos sobre a natureza estatística dos retornos, que geralmente não são válidos nos mercados financeiros, então os comerciantes são geralmente conservadores quando se trata da implementação.
Outro componente chave do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos viés cognitivos que podem se aproximar da negociação. Embora isso seja certamente menos problemático com o comércio algorítmico se a estratégia for deixada sozinha! Um viés comum é o da aversão à perda em que uma posição perdedora não será encerrada 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 obtido pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os comerciantes colocam muita ênfase nos eventos recentes e não no longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de viés emocional - medo e ganância. Estes podem, muitas vezes, levar a alavancagem insuficiente ou excessiva, o que pode causar explosão (ou seja, o patrimônio da conta em 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 papéis inteiros foram escritos sobre questões que eu apenas dediquei uma ou duas sentenças. Por essa razão, antes de se candidatar a empregos quantitativos em bolsa de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de uma ampla experiência em estatística e econometria, com muita experiência em implementação, através de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de freqüência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável para incluir modificação do kernel do Linux, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência da rede.
Se você está interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria melhorar a programação. A minha preferência é criar o máximo de captura de dados, backtester de estratégia e sistema de execução por si mesmo possível. Se o seu próprio capital estiver na linha, você não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economizando tempo no curto prazo, poderia ser extremamente caro a longo prazo.
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Negociação quantitativa.
Investimentos quantitativos e idéias comerciais, pesquisas e análises.
Sexta-feira, 11 de março de 2011.
Estratégias de Momentum em futuros e Forex.
70 comentários:
Em geral, confio nas recomendações do seu livro, mas uma rápida pesquisa no google sobre este parece duvidosa. Reclamações de rendimentos anualizados de 1000%, etc. Você tem certeza disso?
Prefiro separar as decisões da classe de ativos do impulso no nível da sub-classe de ativos. Por exemplo, uma indústria cíclica pode reunir-se fortemente simplesmente devido ao seu alto beta se o mercado se manda. Pegue os retornos idiossincráticos, calcule o retorno de 2-12 meses (o primeiro mês tende a ter alguma reversão média), escala que pela volatilidade idiossincrática. Uma vez por semana / mês (eles não mudaram tão freqüentemente quanto seus sinais tradicionais), converta estes para um Z-score que pode ser usado em alguma outra parte do processo de construção da vista ou formar um portfólio dos 25% , inferior a 25%, e meio 50% e rastreie o desempenho. Você poderia fazer isso dentro de cada classe de ativos ou em todas as classes de ativos.
No SensoBeat (sensobeat), assumimos que existe um "momento" para itens de notícias, e nós tentamos rastrear esse ímpeto (estoque & buzz & quot;). Nós fazemos isso apenas para estoques, mas também podemos ser adaptados a outros campos, desde que possam ter um "buzz". Pensamos em usá-lo para algo-trading, o que é mais relevante para você, mas torná-lo totalmente automático foi um grande problema. Por exemplo. O sentimento de uma notícia é positivo, mas se perde as expectativas, o efeito é negativo. Nós decidimos buscar uma ferramenta de ajuda à decisão, que o comerciante faça a decisão final. Seria interessante ouvir o que os comerciantes profissionais pensam da idéia.
Como mencionei no meu livro, raramente acho uma estratégia publicada rentável como está. Muitas vezes, ele não conseguiu suportar backtesting, para não falar de negociação ao vivo. Então, não ganhei muito peso na reivindicação de 1000%. A importante retirada do livro é algumas técnicas que não conheci antes das quais eu posso modificar e melhorar.
Obrigado pela sua ideia. Na verdade, isso me lembra toda uma série de estratégias de impulso sobre as quais lido: basicamente, mantendo um portfólio longo e curto com base em alguns critérios de classificação simples, como os retornos atrasados como você sugeriu. Aparentemente, isso funciona não apenas em ações, mas também em futuros de commodities. (Google, o artigo de Joelle Miffre e Georgios Rallis, chamado "Momentum in Commodity Futures Markets").
Obrigado por compartilhar seu produto conosco. Neste contexto, devo mencionar que a empresa Ravenpack tem um indicador de sentimento de notícias similar, que acredito que pode ser usado para negociação algorítmica, e os indicadores da Ravenpack podem ser integrados na plataforma Alphacet Discovery.
Obrigado por me apontar para Ravenpack. Eles fazem análise de sentimento que algumas outras empresas também fazem (thestocksonar, sentigo). Todos tentam decidir se uma notícia é positiva ou não. SensoBeat tenta responder a uma pergunta diferente: quanto caiu a notícia (em tempo real)? Tanto quanto sabemos, esta informação não está disponível para os comerciantes. 2 itens similares de 2 empresas diferentes podem ter uma propagação muito diferente e, portanto, um impacto diferente no estoque. Quando o comerciante lê uma notícia de seu feed favorito, ele não sabe se esta notícia agora está começando a se espalhar, já é "all-over" a internet, e assim por diante.
Essa é certamente uma característica interessante. É bom saber que este produto existe!
A coisa com impulso é que ela pode continuar indo e indo ou pode ser um fracasso. A melhor regra que eu acho para negociar estratégias de impulso é apenas gerenciar suas saídas e nunca definir um alvo. O ditado "limita suas perdas e deixa seu lucro correr" pode ser simplista, mas é tão verdadeiro.
1) identificar uma tendência; e.
2) entrar em uma contra-tendência.
Efetivamente, comprando em mínimos locais em um mercado de touro, por exemplo.
Este é um artigo oportuno! Eu estava re-lendo seu livro novamente e você sugeriu que, se alguém tiver um baixo nível de capital, as estratégias com alavancagem (como futuros e divisas) provavelmente são as melhores para começar. No entanto, sem ter experiência em negociação de futuros ou de divisas, o que recomendaria ser o melhor livro / site para começar?
Sim, com estratégias de impulso, eu gosto de parar a perda, mas sem objetivo de lucro. Por outro lado, com estratégias de reversão, eu gosto de ter metas de lucro, mas sem perda de parada.
Em termos de futuros de negociação, você pode começar com o livro de Joe Duffy como eu recomendava.
Obrigado Ernie. Apenas pedi o livro hoje, então, espero que o obtenha no horário da semana ou assim.
Ernie, você acha que essa reversão equivocada não é uma boa estratégia no Forex? Provei amostras dos dados EUR / USD, bastante difíceis, em busca de reversão média em vários prazos, usando misturas de osciladores e não achou nada útil. Talvez seja porque os mercados de moeda são tão grandes que só são realmente emocionados pelas notícias reais, e não por padrões de negociação estocásticos.
Existem estratégias de reversão média que funcionam no FX, mas o EURUSD não é um bom candidato. É preciso procurar países cujos indicadores econômicos estejam mais fortemente cointegrados.
Para obter mais impulso em sua negociação Forex, visite ultimatesignals / members / go. php? R = 38 & amp; i = l0.
você já examinou as funções gaussianas?
Muitos de nós têm usado Gaussians em muitas formas, mas talvez você possa ser mais específico quanto ao seu uso no contexto momentum? Talvez apontar para uma referência online?
Oi, Ernie, sou um grande fã do seu livro e deste blog, mas não consegui encontrar nenhuma maneira de acompanhar o desempenho do seu fundo. Onde posso ver isso por favor?
Por favor, eu em particular.
Ei, Ernie, você acabou de me tornar famoso: D!
1) Não insira ações que sejam para reportar ganhos antes que você espere sair.
2) Insira posições menores ainda esperando a reversão média.
3) Entre, independentemente do que se baseia na ação do preço, ignorando qualquer notícia.
Eu evitaria entrar em posições de ações que anunciaram ou esperam anunciar ganhos para estratégias de reversão média.
& gt; & gt; "Eu evitaria entrar em posições de ações que anunciaram ou esperam anunciar ganhos para estratégias de reversão média".
Livre! Troque as chances. Centro estatístico completo para padrões sazonais e estatísticos para Dow, SP, Nasdaq, Dax. Procure seus melhores padrões de negociação, escolhendo o mês, o dia do mês, as semanas de vencimento, a fase da lua, o ciclo presidencial, a política etc. Ferramentas extra: 1) E se. (Retorna n dias depois se a mudança for.) 2) Estatísticas intradias surpreendentes e lucrativas. 3) Previsão do dia para Dax e Nasdaq. Experimente e obtenha lucros.
Comentários e sugestões são bem-vindos.
Você já ouviu falar de PEAD: Anúncio de adiantamento do anúncio? A pesquisa indica que o preço não significará - reverter após o anúncio de ganhos.
Obrigado por suas respostas, Ernie.
Quando se trata de PEAD e teste de reversão médio com dados de scrape dos ganhos, o que foi.
a) o tempo de espera médio para sua estratégia.
b) e quantos dias antes ou depois dos ganhos a entrada seria excluída?
Não consigo divulgar o período de retenção exato da minha estratégia, mas posso dizer que a escala de tempo é bastante semelhante às suas estratégias de reversão média.
Ernie, acho que estratégias de negociação lucrativas para "carteiras * de futuros" não são impossivelmente difíceis de encontrar. Normalmente, eles têm um tempo de espera de negociação médio de 25 a 100 dias e um tempo de espera de perda de tempo médio de 5-25 dias. (Porque eles cortaram perdedores e deixam os vencedores correrem.)
Muito obrigado por suas referências. Eles parecem muito interessantes.
É possível ganhar dinheiro com $ 100-150K de capital, mas, obviamente, não se o retorno alavancado é de 5%. Seria um cálculo simples para encontrar os retornos necessários para a sobrevivência, uma vez que você define o lucro que você precisa.
Obrigado por discutir o livro de Duffy. Eu encontrei algumas rugas interessantes lá.
Muitas tendências altamente direcionais / baixas tendem a ocorrer na sessão de negociação durante a noite de futuros de índices, por exemplo, de 9:15 pm a 7 am BST para futuros do Índice S & P 500, geralmente como reversão após movimentos muito grandes, então vá longe se a tendência / O movimento está em grande parte baixo, e fica curto se a tendência / movimento for amplamente aumentada.
Desculpe, eu quis dizer GMT! A estratégia é correta.
Obrigado pela sugestão do futuro: será backtest isso em algum momento!
da minha experiência, o momento é muito mais fácil de encontrar do que estratégias de reversão médias para commodities (futuros)
Sim, eu concordo com você. A reversão média funciona principalmente para ações individuais, enquanto o impulso principalmente funciona para futuros e moedas.
Muito obrigado por compartilhar o seu método melhorado de treinamento de rede neural com a gente!
No Financial Times de hoje.
Oi, Ernie, você pode compartilhar algumas das técnicas para trocar os intervalos overnight da FX?
Spritrig: Ah, sim, não todos nós odiamos os mercados becalmed?
Um exemplo do momento da abertura durante a noite é a estratégia de Londres Breakout discutida no comentário de Bernd referenciado em minha postagem no blog.
Ok então, deixe-me colocar-me no chão de um novo comerciante com não tanto capital e não muita experiência, digamos 10 ou 20k, apenas tentando obter um bom retorno de suas economias, não ganhando a vida off trading.
Eu tenho desenvolvido estratégias de negociação em dados perto de fechar por cerca de um ano e eu estou olhando para começar a negociar intradía (barras de 1 hora).
Você sabia de qualquer livro se eu pudesse encontrar os conceitos básicos das técnicas envolvidas. Por exemplo, quais são os pressupostos de deslizamento? Que tipo de execução de ordem devo usar para backtest (comércio no próximo preço de abertura do bar, VWAP)? etc.
Na verdade, você pode apenas confirmar o tipo de ordem que produzirão os melhores resultados de backtest.
Qualquer leitura recomendada? (Não estou procurando estratégias, mas para métodos)
Eu aprendo a maioria desses problemas relacionados à execução da negociação real. Poucos livros irão descer a esses detalhes. No entanto, você pode verificar o livro de Trocas e Trocas na minha Lista Recomendada na barra lateral direita do meu blog - faz um bom trabalho para explicar a microestrutura do mercado.
Você acha que é possível encontrar boas estratégias de reversão média nos futuros, que é uma boa pergunta.
Sim, existem boas estratégias de reversão média nos futuros do índice de ações.
Você pode ver como o impulso funciona na fx a partir deste programa:
Claro, você também pode encontrar pares FX de cointegração.
Se NZD. USD = 0.75, então.
US $ 10.000 é equivalente a 13.333 unidades de NZD. JPY.
Quando o multiplicador é uma constante (como é o caso de um futuro ou ETF negociado em uma bolsa dos EUA), a relação hedge cuidará automaticamente.
A diferença nos futuros refere-se ao fechamento e abertura do comércio de poços.
Você acha que é uma boa idéia aplicar estratégia momentânea durante eventos como, por exemplo, anúncio de folha de pagamento não agrícola? Eu sei que muitos comerciantes usam essa técnica para negociar manualmente. Do outro lado, existem muitos comerciantes de alta freqüência que fazem o mesmo e usam tecnologia de baixa latência. Qual é o ponto de competir com eles se esses caras forem sempre mais rápidos?
Na verdade, não achei muito alfa nesta escala de tempo curto. Mas isso é porque nunca pretendemos ser HFT!
Obrigado pela dica, Harry!
Eu vou verificar isso.
O único modelo que se aproxima dos mercados financeiros é o movimento geométrico browniano (GBM). A distância percorrida sob GBM é proporcional à raiz quadrada do intervalo de tempo. Positivo & amp; os choques negativos se cancelam ao longo do tempo em um portfólio diversificado de ações. Em uma base líquida, raramente pode-se superar os mercados. De acordo com a fórmula de opção para A dado estoque S, se uma opção de um mês custa 1 dólar, então a opção de 4 meses no mesmo estoque custa apenas 2 dólares porque a raiz quadrada de 4 é dois. A maneira indireta de afirmar isso é que, para um período de tempo, as chances de que essa viagem percorra uma distância de 1d é 4 vezes em comparação com a distância de viagem de 2d. As fórmulas de aprovação podem não ser perfeitas 100%, mas são muito boas porque trilhões de dólares de derivativos são negociados todos os dias com base em fórmulas de opção e amp; os fabricantes de mercado não vão à falência, se eles fazem mercado em puts ou calls & amp; Fique fora da especulação.
Eu acredito que sua estratégia é uma estratégia de reversão média bastante clássica. Como tal, só funcionará se o mercado em questão NÃO estiver executando um GBM, mas um processo Ornstein Unlenbeck (OU).
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