Quantitative trading systems

Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base na análise quantitativa. Que se baseiam em cálculos matemáticos e número crunching para identificar oportunidades comerciais. Como o comércio quantitativo é geralmente usado por instituições financeiras e fundos de hedge. As transações são normalmente de grande porte 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. BREAKING Down Quantitative Trading Preço e volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizados na análise quantitativa como os principais inputs para modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta frequência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Estas técnicas são rápido-fogo e têm tipicamente horizontes de investimento a curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreender a negociação quantitativa Comerciantes quantitativos tirar proveito da tecnologia moderna, matemática ea disponibilidade de bases de dados completas para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo usando matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se forem obtidos resultados favoráveis, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como funcionam os modelos quantitativos de negociação pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê uma chance de 90 de chuva, enquanto o sol está brilhando. O meteorologista obtém 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 aos mesmos padrões revelados nos dados climáticos históricos (backtesting), e 90 em cada 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 ótima probabilidade de executar um comércio rentável. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação em um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos oprima 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. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos com a negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, portanto, o comércio quantitativo elimina esse problema. O comércio quantitativo 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 rentáveis ​​para a condição de mercado para a qual foram desenvolvidos, mas falham em última instância quando as condições de mercado mudam. SISTEMAS DE TRADING Rethink Strategy, Think RQ. Na RQ, concentramo-nos no desenvolvimento, implementação e monitoramento de sistemas de negociação quantitativos e algorítmicos. Nos mercados financeiros eletrônicos, o quant e algo trading é definido como a aplicação sistemática de estratégias de negociação através do uso de programas de computador. Nossos modelos são desenvolvidos por nossa equipe de profissionais de mercado composta de comerciantes, estrategistas e programadores utilizando investigação abrangente e rigorosa. A abordagem RQs é eliminar ou mitigar as decisões comerciais impulsionadas pela emoção, indisciplina, paixão, ganância e / ou medo, além de outros fatores que contribuem para o erro humano. Para avaliar um sistema de negociação, deve-se entender a estratégia ea gestão de riscos que está sendo implementada. Você também deve aprender o máximo que puder sobre o desenvolvedor. No RQ nós damos boas-vindas e incentivamo-lo a conhecer-nos em uma base um-em-um. Estratégias de Negociação de Alto Desempenho em Várias Classes de Activos O RQ Einstein é um modelo quantitativo concebido para atribuições específicas, tais como explorar oportunidades de negociação de curta duração. No centro da estratégia está um código proprietário RQ com algoritmos voltados para o futuro, projetados para prever e pesquisar níveis de preços potencialmente importantes nos mercados. O foco é ser oportunista às atividades associadas à volatilidade nesses níveis críticos. É um modelo alfa, portanto, mais eficaz quando aplicado em várias classes de ativos. INDICADORES DE NEGOCIAÇÃO Um modelo quantitativo focado na ciência da negociação A função múltipla RQ-Techs é projetada para ajudar comerciantes ativos a ganhar clareza quando os mercados parecem estar no caos. O DMS, nosso indicador de sentimento de mercado dinâmico proprietário, fornece uma identificação quantitativa das correlações de risco e de risco em tempo real. O indicador de velocidade do Nextreme ajuda os comerciantes a identificar onde o ímpeto está se desenvolvendo nos mercados e os algoritmos prospectivos do Navigator são fundamentais para a ação preditiva dos preços. Uma Abordagem Sistemática Construída para Ajudar Comerciantes Discrecionais Como um pacote abrangente de indicadores, o GnosTICK é projetado para fornecer aos comerciantes acesso a métodos inovadores para tirar lucros dos mercados enquanto controla o risco. O conceito, métodos e ferramentas são delineados em um formato fácil de entender passo a passo. A metodologia de GnosTICKs para negociar os mercados é baseada nas probabilidades eo objetivo é manter as probabilidades em seu favor. A lógica exata é revelada com todas as regras necessárias necessárias para a compreensão do conhecimento e procedimento que impulsiona o algoritmo GnosTICK. Um método dinâmico da previsão para mercados múltiplos O canal de RQ é um indicador projetado para tarefas múltiplas, tais como prever níveis chaves nos mercados poised para oportunidades negociando. O indicador foi desenvolvido para estilos diferentes de participants do mercado including o posição, o balanço e os comerciantes do dia. A abordagem principal é estar atento e ciente dos níveis vitais de preços com o potencial de ação volátil de preços associada às atividades de comerciantes ativos e participantes do mercado. EXECUÇÃO DE COMÉRCIO AUTOMÁTICA Automatize a sua execução comercial A plataforma Advanz Auto4X toma seus sinais de estratégia TradeStation e automatiza sua execução para várias empresas de compensação. Ele é projetado para ser poderoso, flexível e preciso para atender às necessidades dos complexos departamentos comerciais institucionais. Ele também é projetado para ser simples e eficiente para um comerciante individual. Advanz Auto4X suporta a execução de qualquer número de estratégias trabalhando em qualquer número de prazos para qualquer ou todos os cruzamentos de Forex disponíveis para negociação. Conectividade está disponível para: Currenex (CMS, PFG, Marex, Capital de Londres, GFT, FCStone, ADM, Baxter FX, FXDD, Man Financial, ODL, NewEdge, BGC / Cantor, etc.) Oanda, Lava, Hotspot, FXAll, CAX , FIXI, DBFX, FXInside (Integral), Trading MB, Interactive Brokers, GAIN, Forex e FXCM. ADVANZ AUTO ROUTE Melhorar a qualidade de suas execuções no mercado de hoje, execuções de qualidade pode ser a borda necessária para o desempenho de sistemas de topo. O Advantor Auto4X com roteamento inteligente de pedidos pode oferecer estratégias personalizadas para suas necessidades específicas, incluindo alta freqüência, hedging, eventos orientados e negociação oportunista. Você pode configurar várias estratégias em várias empresas de compensação. Os sinais de negociação podem ser encaminhados para melhores preços de oferta / oferta de várias empresas de compensação para obter execuções ótimas. FUTUROS, OPÇÕES E NEGOCIAÇÃO DE FORNECIMENTO DE MERCADORIAS ENVOLVEM RISCO SUBSTANCIAL E NÃO É ADEQUADO PARA TODOS OS INVESTIDORES. CLIQUE AQUI PARA UMA DIVULGAÇÃO DE RISCO COMPLETOBem vindo a Sistemas Quantitativos. Sistemas quantitativos é uma empresa de pesquisa de tecnologia executiva que se concentra em encontrar o melhor talento técnico. Concentramos nossos recursos em encontrar os engenheiros de software mais talentosos do mundo em várias indústrias. Somos especialistas em identificar os melhores desenvolvedores de software do mundo. Estamos sempre à procura de programadores talentosos em qualquer uma das principais linguagens orientadas a objectos: como Java, C, C ou Ruby on Rails. Quantitative Systems tem uma prática que é dedicada ao comércio quantitativo. Esta parte específica de Sistemas Quantitativos se concentra em encontrar profissionais de desenvolvimento de software que têm um grande interesse e compreensão dos mercados financeiros e de negociação sistemática. A negociação quantitativa tem sido definida como a implementação sistemática de estratégias de negociação que os seres humanos criam através de uma pesquisa rigorosa onde, como sistemática, é definida como uma abordagem disciplinada, metodológica e / ou automatizada. Apoiamos muitos softwares e infra-estrutura relacionados posições em todo o campo de finanças. Sistemas Quantitativos também tem uma prática de busca dedicada para cada Media, Start-ups e empresas de tecnologia. Uma vez que as linhas entre mídia, start-up e tecnologia pode borrar, às vezes, apenas nos certificamos de encontrar os melhores desenvolvedores de software do planeta para nossos clientes. O QUE AS PESSOAS DIZEM A maioria dos recrutadores Ive trabalhou com simplesmente encaminhar os primeiros 2-3 candidatos que vêm através de sua mesa e você nunca ouvi-los novamente. Os recrutadores na QS são completamente diferentes, eles são uma extensão da minha própria equipe. Diretor de Recursos Humanos, New York, NY. Sistemas quantitativos me ajudaram na busca de emprego. Eu então se refere um amigo e eles me deram um iPad para fazê-lo. CMU Graduado, Pittsburgh, PA. Fiquei surpreso com a rapidez com que foram capazes de configurar uma entrevista por telefone, e em não tanto tempo eu estava indo para fora para um dia de longa entrevista no local. Alguns dias depois eu recebi uma grande oferta para uma posição de desenvolvimento de software de front office. Engenheiro de Software, Jersey City, NJ. Quando conversei com os Sistemas Quantitativos, sabia que eles eram sérios - eu estava sendo conectado com entrevistas com grandes empresas como JPM, Goldman, Morgan Stanley e vários hedge funds. Agora eu tenho um ótimo trabalho em um banco de investimento com esforço mínimo Software Engineer, Nova York. Trabalhar com QS foi um prazer e muito simplificado minha vida, já que eu estava trabalhando em terminar a minha tese. Meu recrutador lidou com o cliente, revisou meu currículo e sugeriu melhorias, e tratou todos os aspectos do processo de candidatura. Candidato a PHD, Seattle, WA. POSIÇÕES EM DESTAQUE Latest NewsFINC 621 Matemática Financeira e Modelagem II (FINC 621) é uma classe de pós-graduação que atualmente é oferecida na Universidade Loyola em Chicago durante o trimestre de inverno. FINC 621 explora tópicos em finanças quantitativas, matemática e programação. A classe é de natureza prática e é composta por uma palestra e um componente de laboratório. Os laboratórios utilizam a linguagem de programação R e os alunos são obrigados a submeter suas atribuições individuais no final de cada aula. O objetivo final do FINC 621 é fornecer aos alunos ferramentas práticas que possam usar para criar, modelar e analisar estratégias de negociação simples. Alguns links R úteis Sobre o Instrutor Harry G. é um comerciante quantitativo sênior para uma empresa comercial HFT em Chicago. Ele possui um grau de mestre em Engenharia Elétrica e um mestrado em Matemática Financeira pela Universidade de Chicago. Em seu tempo livre, Harry ensina um curso de pós-graduação em Finanças Quantitativas na Universidade Loyola, em Chicago. Ele é também o autor de Quantitative Trading com R. Beginner39s Guia de Negociação Quantitativa Por Michael Halls-Moore em 26 de março de 2017 Neste artigo Im vai apresentá-lo a alguns dos conceitos básicos que acompanham um fim-a-fim de negociação quantitativa Sistema. Este post esperamos servir duas audiências. O primeiro será indivíduos que tentam obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. O segundo serão os indivíduos que desejam tentar criar seu próprio negócio de negociação algorítmica de varejo. A negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de finanças quantitativas. 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 uma extensa experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. Contudo, à medida que a frequência de negociação da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, estar familiarizado com C / C será de suma importância. Um sistema de comércio quantitativo consiste em quatro componentes principais: Identificação da estratégia - Encontrar uma estratégia, explorando uma borda e decidindo na freqüência negociando Backtesting da estratégia - obtendo dados, analisando o desempenho da estratégia e removendo preconceitos Execution System - ligando a uma corretora, automatizando a troca e minimizando Custos de transação Gerenciamento de Risco - alocação de capital otimizada, tamanho da aposta / critério Kelly e psicologia comercial Bem, comece por dar uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação. Identificação da estratégia Todos os processos de negociação quantitativa começam com um período inicial de pesquisa. Este processo de pesquisa envolve encontrar uma estratégia, ver 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 considerar seus próprios requisitos de capital se estiver executando a estratégia como um comerciante varejista e como quaisquer custos de transação afetarão a estratégia. Contrariamente à crença popular é realmente bastante simples de encontrar estratégias rentáveis ​​através de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam regularmente resultados de negociação teóricos (embora na maior parte brutos dos custos de transação). Os blogs quantitativos das finanças discutirão estratégias detalhadamente. Os diários de comércio descreverão algumas das estratégias empregadas pelos fundos. Você pôde questionar porque os indivíduos e as empresas são afiados discutir suas estratégias rentáveis, especial quando sabem que outros que aglomeram o comércio podem parar a estratégia do trabalho no prazo. A razão reside no fato de que eles não costumam discutir os parâmetros exatos e métodos de ajuste que eles têm realizado. Estas 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 o seu próprio procedimento de otimização. Aqui está uma pequena lista de lugares para começar a procurar idéias de estratégia: Muitas das estratégias que você vai olhar para cair nas categorias de média reversão e tendência de acompanhamento / momento. Uma estratégia de reversão de 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 os desvios a curto prazo dessa média reverterão. Uma estratégia de dinamismo tenta explorar tanto a psicologia dos investidores como a estrutura de grandes fundos ao encurralar uma tendência de mercado, que pode ganhar impulso em uma direção e seguir a tendência até que ela reverta. Outro aspecto extremamente importante do comércio quantitativo é a freqüência da estratégia de negociação. Negociação de baixa freqüência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detém ativos mais do que um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta freqüência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que detém ativos intraday. A negociação de freqüência ultra-alta (UHFT) refere-se a estratégias que mantêm ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como um praticante de varejo HFT e UHFT são certamente possível, mas apenas com conhecimento detalhado da pilha de tecnologia de negociação e dinâmica do livro de pedidos. Nós não vamos discutir esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório. Uma vez que uma estratégia, ou um conjunto de estratégias, foi identificado, agora precisa ser testado quanto à lucratividade em dados históricos. Esse é o domínio do backtesting. Backtesting da estratégia O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada através do processo acima é rentável quando aplicada a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia irá realizar no mundo real. No entanto, backtesting não é uma garantia de sucesso, por várias razões. É talvez a área mais sutil de negociação quantitativa, uma vez que implica vieses numerosos, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível. Discutiremos os tipos comuns de viés, incluindo o viés prospectivo. Viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de snooping de dados). Outras áreas de importância dentro de backtesting incluem disponibilidade e limpeza de dados históricos, factoring em custos de transação realistas e decidir sobre uma robusta plataforma de backtesting. Bem, discuta os custos de transação na seção Sistemas de Execução abaixo. Uma vez que uma estratégia foi identificada, é necessário obter os dados históricos através dos quais para realizar testes e, talvez, refinamento. Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos. Os seus custos geralmente variam em função da qualidade, profundidade e actualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para começar comerciantes quant (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados livre do Yahoo Finance. Eu não vou me debruçar demais sobre os provedores, mas 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, tais como dividendos e divisão de ações: A exatidão pertence à qualidade geral dos dados - se contém algum erro. Erros às vezes podem ser fáceis de identificar, como com um filtro de pico. Que selecionará pontos incorretos em dados de séries de tempo e corrigirá para eles. Em outros momentos, 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 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 são mais comerciais. No caso das acções, isto significa stocks de acções deletadas / falidas. Esse viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em um desses conjuntos de dados provavelmente funcionará melhor do que no mundo real, já que os vencedores históricos já foram pré-selecionados. Ações corporativas incluem atividades logísticas realizadas pela empresa que geralmente causam uma mudança de função de etapa no preço bruto, que não deve ser incluído no cálculo de retornos do preço. Os ajustes para dividendos e divisões de ações são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste posterior é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. Deve-se ter muito cuidado para não confundir um grupamento de ações com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos comerciantes foram pegos por uma ação corporativa Para realizar um backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a escolha entre o software dedicado do backtest, tal como Tradestation, uma plataforma numérica tal como Excel ou MATLAB ou uma aplicação feita sob encomenda cheia em uma linguagem de programação tal como Python ou C. Eu não estarei demasiado sobre Tradestation (ou similar), Excel ou MATLAB, como eu acredito em criar uma pilha inteira da tecnologia interna (pelas razões esboçadas abaixo). Um dos benefícios de fazer isso é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser bem integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para estratégias HFT, em particular, é essencial usar uma implementação personalizada. Quando backtesting um sistema um deve ser capaz de quantificar o quão bem ele está realizando. As métricas padrão da indústria para estratégias quantitativas são a redução máxima ea Taxa de Sharpe. A redução máxima caracteriza a maior queda pico-a-minucioso na curva de equidade da conta durante um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso é mais freqüentemente citado como uma porcentagem. As estratégias LFT tendem a ter maiores abaixamentos do que as estratégias HFT, devido a uma série de fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará o drawdown passado máximo, que é um bom guia para o futuro desempenho drawdown da estratégia. A segunda medição é o Índice de Sharpe, que é definido heuristicamente como a média dos retornos excedentes divididos pelo desvio padrão desses retornos excedentes. Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um ponto de referência pré-determinado. Como o SP500 ou um Tesouro de 3 meses. Observe 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 foi testada e é considerada livre de preconceitos (na medida em que isso é possível), com um bom Sharpe e reduções minimizadas, é hora de construir um sistema de execução. Sistemas de Execução Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negócios gerados pela estratégia são enviados e executados pelo corretor. Apesar do fato de que a geração comercial 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, 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 associado com o gerador de comércio (devido à interdependência de estratégia e tecnologia). As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface para a corretora. Minimização dos custos de transação (incluindo comissão, deslizamento e spread) e divergência de desempenho do sistema ao vivo de desempenho backtestado. Há muitas maneiras de interagir com uma corretora. Eles variam de chamar o seu corretor no telefone através de um totalmente automatizado de alto desempenho Application Programming Interface (API). Idealmente, você deseja automatizar a execução de seus negócios, tanto quanto possível. Isso libera você para se concentrar em mais pesquisas, bem como permitem que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior freqüência (na verdade, HFT é essencialmente impossível sem a execução automatizada). O software de backtesting comum descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation são bons para a freqüência mais baixa, estratégias mais simples. No entanto, será necessário construir um sistema de execução interno escrito em uma linguagem de alto desempenho, como C, a fim de fazer qualquer HFT real. Como uma anedota, no fundo que eu costumava ser empregado em, tivemos um loop de negociação de 10 minutos, onde iria baixar novos dados de mercado a cada 10 minutos e, em seguida, executar comércios com base nessa informação no mesmo período de tempo. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxima de minutos ou de dados de segunda freqüência, eu acredito que 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 pequenas lojas ou empresas HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é muitas vezes 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 grande questão que cai sob a bandeira de execução é a de minimização de custos de transação. Geralmente, há três componentes para os custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, pela bolsa e pela derrogação da SEC (ou órgão regulador governamental semelhante), que é a diferença entre o que você pretendia que sua ordem fosse Preenchido em relação ao que foi realmente preenchido no 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 uma boa relação de Sharpe e uma estratégia extremamente desprotegida com uma proporção de Sharpe terrível. Pode ser um desafio para prever corretamente os custos de transação a partir de um backtest. Dependendo da freqüência da estratégia, você precisará acessar dados históricos de troca, que incluirão dados de carrapatos para preços de oferta / solicitação. Equipes inteiras de quants são dedicadas à otimização da execução nos fundos maiores, por estas razões. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negócios (dos quais as razões para fazê-lo são muitas e variadas). Ao lançar tantas ações para o mercado, elas rapidamente diminuirão o preço e poderão não obter uma execução ótima. Daí os algoritmos que gotejam ordens de alimentação para o mercado existem, embora então 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 de estrutura de fundo. A grande questão final para os sistemas de execução diz respeito à divergência do desempenho da estratégia com o desempenho testado. Isso pode acontecer por várias razões. Nós já discutimos o viés prospectivo e o viés de otimização em profundidade, ao considerar backtests. No entanto, algumas estratégias não tornam mais fácil testar esses 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 aparecem em um backtest, mas mostrar-se na negociação ao vivo. O mercado pode ter sido sujeito a uma mudança de regime subseqüente à implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, a mudança do sentimento dos investidores e os fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências na forma como o mercado se comporta e, portanto, a rentabilidade de sua estratégia. Gestão de Risco A peça final para o quebra-cabeça negociação quantitativa é o processo de gestão de risco. Risco inclui todos os preconceitos anteriores que discutimos. Ele inclui o risco de tecnologia, tais como servidores co-localizado na troca de repente desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Ele inclui risco de corretagem, como o corretor se tornando falido (não tão louco quanto parece, dado o susto recente com MF Global). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a execução de negociação, de que há muitas fontes. Livros inteiros são dedicados à gestão de risco para estratégias quantitativas assim que eu wontt tentativa de elucidate em todas as fontes possíveis do risco aqui. A gestão de riscos também engloba o que é conhecido como alocação de capital ótima. Que é um ramo da teoria da carteira. Este é o meio pelo qual o capital é alocado para um conjunto de diferentes estratégias e para os negócios dentro dessas estratégias. É uma área complexa e depende de algumas matemáticas não-triviais. O padrão da indústria, através do qual a otimização da alocação de capital e alavancagem das estratégias estão relacionadas, é chamado de critério de Kelly. Uma vez que este é um artigo introdutório, eu não vou pensar em seu cálculo. O critério de Kelly faz algumas suposições sobre a natureza estatística dos retornos, que muitas vezes não são verdadeiras nos mercados financeiros, de modo que os comerciantes são frequentemente conservadores quando se trata da implementação. Outro componente chave da gestão de risco é lidar com o perfil psicológico próprio. Existem muitos preconceitos cognitivos que podem fluir para a negociação. Embora isso seja reconhecidamente menos problemático com negociação algorítmica se a estratégia é deixada sozinho Um preconceito comum é que a aversão perda, onde uma posição perdedora não será encerrado devido à dor de ter que perceber uma perda. Similarmente, os lucros podem ser tomados demasiado cedo porque o medo de perder um lucro já ganhado pode ser demasiado grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os comerciantes enfatizam demais os acontecimentos recentes e não a longo prazo. Então, 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 de equidade para zero ou pior) ou lucros reduzidos. Resumo Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área de finanças quantitativas extremamente complexa, embora muito interessante. Eu literalmente arranhado a superfície do tópico neste artigo e já está ficando bastante longa livros inteiros e artigos foram escritos sobre questões que eu só deu uma frase ou duas para. Por essa razão, antes de aplicar para empregos quantitativos de negociação 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 na 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 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 ficar bom em programação. Minha preferência é construir o máximo de dados grabber, backtester estratégia e sistema de execução por si mesmo como possível. Se seu próprio capital está na linha, wouldnt você dorme melhor à noite sabendo que você testou inteiramente seu sistema e está ciente de suas armadilhas e de edições particulares Terceirizar isto a um vendedor, ao potencial conservar o tempo no curto prazo, poderia ser extremamente A longo prazo. Michael Halls-Moore Mike é o fundador da QuantStart e tem estado envolvido na indústria de finanças quantitativas nos últimos cinco anos, principalmente como desenvolvedor quantitativo e, mais tarde, como consultor de comerciante de quant para hedge funds.