Estratégias ganhadoras de negociação algorítmica e suas razões

Chan E. P. Negociação Algorítmica. Estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Como as estratégias ocupam um lugar central neste livro, iremos cobrir uma ampla gama deles, amplamente divididos nos campos de retorno e impulso, e vamos estabelecer técnicas padrão para negociar cada categoria de estratégias e igualmente importante, o fundamental razões pelas quais uma estratégia deveria funcionar. A ênfase é em estratégias simples e lineares, como um antídoto contra os vícios de superposição e dados que espancam que muitas vezes atacam estratégias complexas.
No acampamento de reversão média, discutiremos as técnicas estatísticas múltiplas (teste Dickey-Fuller aumentado [ADF], expoente de Hurst, Teste de Ratio de Variância, meia-vida) para detectar reversão ou estacionança de séries temporais e para detectar cointegração de um carteira de instrumentos (teste reforçado coordeiro Dickey Fuller [teste CADF], teste de Johansen). Além da aplicação mecânica desses testes estatísticos às séries temporais, nos esforçamos para transmitir uma compreensão intuitiva do que realmente estão testando e as equações matemáticas simples por trás delas.
Explicaremos as técnicas e estratégias mais simples para a comercialização de carteiras de reversão (linear, banda de Bollinger, filtro de Kalman) e se o uso de preços brutos, preços de log ou ratios faz o mais sentido como insumos para esses testes e estratégias. Em particular, mostramos que o filtro Kalman é útil para os comerciantes de várias formas e em múltiplas estratégias. Serão feitas distinções entre séries temporais versus reversão média transversal. Debatiremos os prós e contras da ampliação e destacamos o perigo de erros de dados nas estratégias de reversão média, especialmente aquelas que lidam com spreads.
Exemplos de estratégias de reversão média serão extraídos de modelos de ações interjacentes e intradias, pares e trigêmeos de fundos trocados (ETF), ETFs versus ações de componentes, pares de moedas e calendário de futuros e spreads de mercado. Vamos explicar o que torna a negociação de algumas dessas estratégias bastante desafiadoras nos últimos anos, devido ao aumento de piscinas escuras e operações de alta freqüência. Também vamos ilustrar como certas considerações fundamentais podem explicar a destruição temporária de um par ETF até agora muito profi table e como as mesmas considerações podem levar a construir uma versão melhorada da estratégia. Ao discutir trading de moeda, nós nos esforçamos para explicar por que mesmo o cálculo dos retornos pode parecer estrangeiro para um comerciante de capital próprio e onde, por vezes, tais conceitos como interesse de rolagem podem ser importantes. Muita ênfase será dedicada ao estudo dos retornos no local em relação aos retornos do rolo em futuros, e várias estratégias de negociação de futuros podem ser derivadas ou compreendidas a partir de um simples modelo matemático de preços de futuros. Os conceitos de retrocesso e contango serão ilustrados graficamente e matematicamente. O capítulo sobre a reversão média de moedas e futuros acumulado no estudo de um futuro muito especial: o futuro da volatilidade (VX) e como pode ser a base de algumas estratégias bastante lucrativas.
No campo de impulso, começamos por explicar alguns testes estatísticos para o impulso da série de tempos. O tema principal, no entanto, é explorar os quatro principais impulsionadores do impulso em ações e futuros e propor estratégias que possam extrair séries temporais e momentum transversal. Roll retorna nos futuros é um desses drivers, mas verifica-se que as vendas e compras forçadas de ativos são o principal motor de estoque e o impulso do ETF em muitas circunstâncias diversas. Algumas das novas estratégias de impulso baseadas em eventos de notícias, sentimentos de notícias, ETF alavancados, fluxo de pedidos e negociação de alta freqüência serão cobertas. Finalmente, analisaremos os prós e contras das estratégias de impulso versus reversão média e descobriremos suas características diametralmente diferentes de risco-retorno sob diferentes regimes de mercado na história financeira recente.
Eu sempre afirmei que é fácil encontrar estratégias publicadas, supostamente profi, em muitos livros, revistas ou blogs por aí, mas muito mais difíceis de ver por que eles podem ser defeituosos e talvez finalmente condenados. Assim, apesar da ênfase em sugerir estratégias de protótipo, também discutiremos muitas armadilhas comuns de estratégias de negociação algorítmicas, que podem ser quase tão valiosas para o leitor como a descrição das próprias estratégias. Essas armadilhas podem causar resultados de negociação ao vivo para divergir significativamente de seus backtests. Como veteranos da negociação algorítmica também concordarão, a mesma estratégia teórica pode resultar em lucros espectaculares e perdas abismais, dependendo dos detalhes da implementação. Por isso, neste livro, mostrei a atenção sobre as habilidades de backtesting e às vezes a implementação ao vivo dessas estratégias, com discussões de conceitos como viés de divulgação de dados, viés de sobrevivência, cotações primárias versus cotações consolidadas, dependência do local das citações de moeda, os maus das restrições de venda a descoberto, a construção de futuros contratos contínuos e o uso do fechamento de futuros versus preços de liquidação em backtests. Também destacamos algumas instâncias de mudança de regime historicamente quando mesmo o backtest mais correto não conseguirá prever os retornos futuros de uma estratégia.
Também prestei atenção na escolha da plataforma de software correta para backtesting e execução automática, dado que MATLAB & copy ;, meu idioma favorito, não é mais o único contendor neste departamento. Eu pesquisarei 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 o TradeLink. Como explicaremos, a facilidade de mudar de backtest para modo de negociação ao vivo é a virtude mais importante de tais plataformas. O conceito elegante de processamento de eventos complexos também será introduzido neste contexto.
Cobri o gerenciamento de risco e dinheiro em meu livro anterior, que foi construído na fórmula Kelly & mdash, uma fórmula que determina a alavancagem ideal e a alocação de capital enquanto equilibra os retornos versus os riscos. Mais uma vez, cubro o gerenciamento de riscos e dinheiro, ainda com base na fórmula de Kelly, mas temperado com minha experiência prática em gerenciamento de risco envolvendo cisnes negros, proporção constante de seguro de carteira e perdas. (O juiz da Suprema Corte dos Estados Unidos, Robert H. Jackson, poderia estar falando sobre a aplicação da fórmula de Kelly quando ele disse que devemos temperar sua lógica doutrinária com um pouco de sabedoria prática). Especialmente nos concentramos em encontrar a alavanca ideal em situações realistas quando podemos já não supõe distribuição Gaussiana de 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 ignorei anteriormente é o uso de simulações de Monte Carlo. Aqui, demonstramos o uso de dados simulados, em oposição a históricos, para testar a significância estatística de um backtest, bem como avaliar o risco de cauda de uma estratégia.
Este livro é feito como um seguimento ao meu livro anterior, Quantitative Trading. Lá, eu me concentrei em técnicas básicas para um comerciante algorítmico, como como encontrar idéias para novas estratégias, como testar uma estratégia, considerações básicas na automação de suas execuções e, finalmente, gerenciamento de riscos através da fórmula Kelly. Sim, algumas estratégias de exemplo úteis foram polvilhadas, mas essas não foram a ênfase. Se você é completamente novo na negociação algorítmica, esse é um bom livro para ler. O comércio algorítmico, no entanto, trata de estratégias.
Todos os exemplos deste livro são construídos em torno de códigos MATLAB, e todos estão disponíveis para download de wiley / go / algotrading ou meu site em "epchan / book2". Os leitores encontrarão a senha embutida no primeiro exemplo. Os leitores que não estão familiarizados com o MATLAB podem querer estudar o tutorial em Negociação Quantitativa, ou assistir os webinars gratuitos em Mathworks. Além disso, o MATLAB Statistics Toolbox foi ocasionalmente usado. (Todos os produtos MATLAB estão disponíveis como testes gratuitos do MathWorks.)
O software e a matemática são linguagens gêmeas de negociação algorítmica. Os leitores encontrarão este livro envolvendo um pouco mais de matemática que a minha anterior. Isso é por causa de 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 ou regras de negociação técnica em uma série de preços para ver qual indicador ou regra é rentável, uma prática que convida o viés e a análise de dados, tentamos destilar a propriedade fundamental dessa série de preços usando uma modelo matemático simples. Podemos então explorar esse modelo para nosso benefício financeiro. No entanto, o nível de matemática necessário na negociação de ações, futuros e moedas é muito inferior ao necessário para negociação de derivativos, e qualquer pessoa familiarizada com cálculos de primeiro ano, álgebra linear e estatística deve poder acompanhar minhas discussões sem problemas. Se você achar que as equações são muito confusas, basta ir direto aos exemplos e ver suas implementações concretas como códigos de software.

Wiley Trading.
Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Descrição.
Elogios para negociação algorítmica.
"Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa 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 fornecem ao leitor informações sobre como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como foi implementada e até como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para quem procura criar suas próprias estratégias de negociação sistemáticas e envolvidas na seleção do gerente, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e matizada com os gerentes ".
& # 151; DAREN SMITH, CFA, CAIA, FSA, Diretor Gerente, Gerente Seleção & amp; Portfolio Construction, University of Toronto Asset Management.
"Usando uma excelente seleção de estratégias de reversão e momentum, Ernie explica o raciocínio de cada um, mostra como testá-lo, como o melhorar e discute problemas de implementação. Seu livro é uma exposição cuidadosa e detalhada do método científico aplicado a desenvolvimento de estratégias. Para comerciantes de varejo sérios, não conheço nenhum outro livro que forneça essa variedade de exemplos e nível de detalhe. Suas discussões sobre como as mudanças de regime afetam estratégias e de gerenciamento de riscos são bônus inestimáveis ​​".
Roger Hunter, Matemático e comerciante algorítmico.
Índice.
CAPÍTULO 1 Backtesting e Execução Automatizada 1.
CAPÍTULO 2 O básico da reversão média 39.
CAPÍTULO 3 Implementando estratégias de reversão média 63.
CAPÍTULO 4 Reversão média de ações e ETFs 87.
CAPÍTULO 5 Reversão média de moedas e futuros 107.
CAPÍTULO 6 Estratégias Interday Momentum 133.
CAPÍTULO 7 Estratégias de Momento Intraday 155.
CAPÍTULO 8 Gestão de Riscos 169.
Sobre o Autor 197.
Sobre o site 199.
Informação sobre o autor.
ERNEST P. CHAN é Membro Administrador da QTS Capital Management, LLC. Ele trabalhou para vários bancos de investimento (Morgan Stanley, Credit Suisse, Maple) e fundos de hedge (Mapleridge, Millennium Partners, MANE) desde 1997. Chan recebeu seu doutorado em física pela Universidade Cornell e foi membro do grupo IBM Human Language Technologies antes juntando-se ao setor financeiro. Ele foi um co-fundador e diretor da EXP Capital Management, LLC, uma empresa de investimentos com sede em Chicago. Chan também é o autor da negociação quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica (Wiley) e um blogueiro financeiro popular no epchan. blogspot. Saiba mais sobre ele no epchan.
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Em seu primeiro livro quantitativo bem recebido, o Dr. Ernest Chan abordou as técnicas essenciais que um comerciante algorítmico precisa ter sucesso nesse empreendimento exigente. Enquanto algumas estratégias de exemplo úteis foram apresentadas ao longo, elas não eram o foco principal do livro.
Com isso em mente, o Dr. Chan criou um guia prático para estratégias de negociação algorítmicas que podem ser facilmente implementadas tanto por comerciantes de varejo como por comerciantes institucionais. Mais do que um tratado acadêmico sobre a teoria financeira, o Algorithmic Trading é um recurso acessível que combina algumas das pesquisas financeiras mais úteis feitas nas últimas décadas com informações valiosas que o Dr. Chan ganhou com a exploração de algumas dessas teorias na negociação ao vivo.
Envolvendo e informativo, o Algorithmic Trading abrange habilmente uma ampla gama de estratégias. Em geral dividido em campos de retorno e impulso, ele estabelece técnicas padrão para negociar cada categoria de estratégias e, igualmente importantes, os motivos fundamentais pelos quais uma estratégia deve funcionar. A ênfase é em estratégias simples e lineares, como um antídoto contra os viés sobrepostos e os ânsias de dados que muitas vezes atacam estratégias complexas. Ao longo do caminho, fornece cobertura abrangente de:
Escolhendo a plataforma de execução automática correta, bem como uma plataforma de backtesting que permitirá que você reduza ou elimine armadilhas comuns associadas a estratégias de negociação algorítmicas Múltiplas técnicas estatísticas para detectar "séries temporais" significam reversão ou estacionança e para detectar cointegração de um portfólio de instrumentos Problemas envolvendo gerenciamento de risco e dinheiro com base na fórmula de Kelly, mas temperados com a experiência prática do autor em gerenciamento de risco envolvendo cisnes negros, Seguro de Carteira de Proporção Constante e perdas de parada.
Matemática e software são linguagens gêmeas de negociação algorítmica. Este livro permanece fiel a essa visão usando um nível de matemática que permite uma discussão mais precisa sobre os conceitos envolvidos nos mercados financeiros. E inclui exemplos ilustrativos que são construídos em torno de MATLAB e cópia; códigos, que estão disponíveis para download.
Enquanto o Algorithmic Trading contém uma abundância de estratégias que serão atraentes para os comerciantes independentes e institucionais, não é um guia passo a passo para implementá-los. Oferece uma avaliação realista de técnicas de negociação algorítmicas comuns e pode ajudar comerciantes sérios a aperfeiçoar suas habilidades neste campo.
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Estratégias ganhadoras de negociação algorítmica e sua lógica
Eu estive olhando em torno dos fóruns e eu encontrei alguns livros para aprender tanto quanto eu posso. Os que eu encontrei até agora são.
Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Que outras pessoas devo obter?
Eu tenho um fundo de matemática (menor na faculdade, cheguei aos processos estocásticos) e faz o software como um comércio.
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Obrigado, Dan! Eu percebo em "Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale", há muita conversa sobre os algoritmos de momentum. Existem outras estratégias?
Grinold & amp; Kahn - Active Portfolio Management - é amplamente considerado no mesmo nível que, digamos a Bíblia. É & gt; 10 anos, mas se você estiver procurando por coisas fundamentais.
Também QEPM - Chincarini & amp; Kim.
Qualquer coisa de James Montier (por exemplo, investimento de valor, investimento comportamental, pequeno livro de investimento comportamental, etc.)
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O grande recurso Simon - Fawce também listou o QuantStart em sua postagem no blog sobre a educação há algumas semanas, é uma ótima postagem se alguém ainda não encontrou isso:
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Acordado - A academia de Khan foi inestimável para eu apanhar alguns pré-requisitos de equações diferenciais.
@MJK - as duas escolas de pensamento sobre o comércio algorítmico são impulso e reversão para a média. Este último geralmente é considerado como um prazo mais longo.
@Daniel, aprendo algo novo todos os dias. :)
Todos, muito obrigado por essas ótimas respostas, é exatamente o que eu esperava! : D.
Aqui está um resumo útil de algumas estratégias de algo:
Isso é útil, @Michael D.
Eu não quero dizer que o campo quase infinito de negociação algorítmica pode ser comprimido em livros / páginas da web. Eu só quero aprender. :) Obrigado novamente!
Olá a todos - recursos maravilhosos. Se alguém precisar ajuda na construção do mecanismo FIX com regras dinâmicas, avise-me.
Eu sou um aluno principal do CS e estou interessado em negociação de algoritmos. Eu tenho alguma experiência de pesquisa em aprendizagem de máquinas, durante o qual eu me familiarizei com habilidades matemáticas numéricas básicas. Falta conhecimento em princípios básicos da negociação.
Qual livro você acha que eu deveria começar a ler?
Muito obrigado!
Eu sou um fã dos livros de Ernie Chan e seu blog como vários outros aqui.
O livro de Andreas Clenow, seguindo a Tendência, realmente atingiu um acorde com minha alma comercial financeira. Ele também está escrevendo uma série de artigos no Active Trader, que refletem partes-chave de seu livro (e, na verdade, o que levou seu livro a fazer uma bolha no topo da minha lista de leitura).
"Avaliação e Otimização de Estratégias de Negociação" por Robert Pardo - agora em 2ª edição - é bem respeitado e fácil de ler. Pardo foi um dos primeiros promotores da análise de avançar, por exemplo.
Como eu postei isso, adotei algumas habilidades com vários softwares e ferramentas de ciência dos dados.
Então, eu comprei mais a matemática e outros dados, construindo modelos. Eu já recebi 1 dos livros mencionados até agora (aprender ciência de dados era uma diversão.: P)
Então, quais habilidades eu tenho agora, eu deveria enfatizar para fazer melhor troca de algo?
Eu encontrei um conjunto de tutoriais de ciência do dados python no outro dia. Parece muito legal, há um repositório Github de cadernos ipython que você pode trabalhar. Saiba Ciência de Dados.
Bem-vindo a Quantopian! A ciência dos dados é uma ótima área para estudar no desenvolvimento de uma base para investimento algorítmico, especialmente porque as pessoas procuram fontes de alfa não convencionais baseadas em dados (análise de sentimentos, raspagem na web, etc.). Os modelos estatísticos e de otimização que os cientistas de dados usam são muito semelhantes aos que são aplicáveis ​​em finanças quantitativas. Os Elementos de Aprendizagem Estatística são um recurso excelente e abrangente sobre aprendizagem estatística. Eu consideraria que as bases de matemática e CS eram mais importantes do que recursos especificamente orientados para sistemas de negociação. Renaissance Technologies, sem dúvida o fundo de hedge quantitativo mais bem sucedido do mundo, não contratará pessoas com fundos financeiros, pois quer pessoas que possam produzir pesquisa criativa sem prioritários sobre abordagens convencionais, etc.
Eu estou arrumando esta postagem para que eu possa adicionar o cavalo de Quantopian à raça. Acabamos de terminar o primeiro conjunto de Leptias de Perseguição, e os adicionaremos regularmente. Eles são baseados no currículo de nossas interações com professores usando nossa plataforma para ensinar. Sinta-se à vontade para fornecer comentários e sugerir futuros tópicos. Também estamos fazendo encontros ao vivo em Boston e NYC apresentando esse material. Verifique as nossas páginas de reunião para obter mais informações:
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Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Escrito para alunos de graduação e pós-graduação, o Algorithmic Trading fornece um guia prático para estratégias de negociação algorítmicas que podem ser facilmente implementadas pelos comerciantes de varejo e institucionais. Os tópicos incluem backtesting, negociação de reversão média, negociação de impulso, gerenciamento de riscos e negociação algorítmica.
MATLAB, Caixa de Ferramentas de Econometria e Estatística e Ferramenta de Aprendizado de Máquinas são usadas para resolver inúmeros exemplos no livro. Além disso, um conjunto suplementar de arquivos de código MATLAB está disponível para download no site do editor (é necessário efetuar o login).
Sobre este livro.
Ernest P. Chan, QTS Capital Management, LLC.
MATLAB Courseware.
Materiais didáticos baseados em MATLAB e Simulink.
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Livros.
O terceiro e mais recente livro da Ernie & # 8217; o Comércio de Máquinas: a implantação de Algoritmos de Computadores para Conquistar os Mercados abrange uma variedade de técnicas de negociação e investimento quantitativas avançadas de modelos de espaço de estado para aprendizado de máquinas, aplicáveis ​​a uma variedade de instrumentos da ETF & # 8217; s para opções. Os leitores encontrarão a maioria dos materiais bastante acessíveis para qualquer pessoa que tenha alguma experiência em um campo quantitativo.
Este livro pode ser tratado como uma continuação dos meus dois primeiros livros, com cobertura em tópicos que não discuti.
antes, mas também pode ser lido de forma independente. Os códigos de software para todas as estratégias descritas podem ser encontrados em epchan / book3. O nome do usuário e a senha podem ser encontrados na caixa 1.1 do livro.
Elogios para a comercialização de máquinas:
& # 8220; É fácil fazer ideias simples complexas. É muito mais difícil fazer ideias complexas parecem simples. Neste livro, Ernie fez exatamente isso. Não consigo pensar em nenhum comerciante que não se beneficiaria com a leitura de Machine Trading & # 8221; & # 8211; Euan Sinclair, sócio da Talton Capital Management e autor da "Volatility Trading & # 8221 ;.
Disponível para encomendar agora na Amazon.
O primeiro livro de Ernie & # 8217; Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale é um estudo aprofundado de dois tipos de estratégias: reversão e impulso significativos. Inclui as razões pelas quais certos mercados exibem reversão ou impulso médio e descreve as técnicas comuns que podem explorar essas oportunidades de lucro. Numerosos exemplos de estratégia são extraídos de ações, ETFs, futuros e moedas.
Elogios para negociação algorítmica:
A Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa 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 a teoria. Os conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com as estratégias de negociação reais, que dão ao leitor informações sobre como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como ela foi implementada e até como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para quem procura criar suas próprias estratégias de negociação sistemáticas e aqueles envolvidos na seleção de gerentes, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e matizada com os gerentes. # 8221; & # 8211; Daren Smith, presidente e diretor de investimentos da University of Toronto Asset Management.
Os leitores do comércio algorítmico: Estratégias vencedoras e sua fundamentação podem encontrar a senha para os códigos Matlab para este livro na página 199.
O primeiro livro do Dr. Chan, Quantitative Trading, é dirigido a comerciantes que são novos no campo. Ele abrange os conceitos básicos, como a forma de encontrar e avaliar as estratégias de negociação, a prática e as armadilhas comuns do backtesting, estratégias de exemplo, como a reversão média de pares de ETF e negociação de futuros sazonais, alavancagem ótima e alocação de ativos através da fórmula de Kelly & # 8217; s.
Elogios para negociação quantitativa:
& # 8220; À medida que a tecnologia evoluiu, a facilidade no desenvolvimento de estratégias comerciais. Ernest Chan faz todos os comerciantes, atuais e potenciais, um serviço real, descrevendo sucintamente os enormes benefícios, mas também algumas das armadilhas, ao utilizar muitas das técnicas de negociação quantitativa recentemente implementadas. & # 8221; & # 8211; Peter Borish, presidente e CEO da Computer Trading Corporation, sócio fundador da Tudor Investment Corporation.
Os leitores de Quantitative Trading podem encontrar a senha para os códigos Matlab associados a este livro e outros conteúdos premium no último parágrafo da página 34.