Uma introdução à negociação algorítmica: estratégias básicas para estratégias avançadas.
Edward Leshik, Jane Cralle.
Descrição.
O livro começa com um guia passo-a-passo para negociação algorítmica, desmistificando esse assunto complexo e fornecendo aos leitores um conhecimento comercial algorítmico específico e utilizável. Ele fornece informações de fundo que levam a um trabalho mais avançado, descrevendo os algoritmos de negociação atuais, os conceitos básicos de seu design, o que eles são, como eles funcionam, como eles são usados, seus pontos fortes, suas fraquezas, onde estamos agora e para onde estamos indo .
O livro continua a demonstrar uma seleção de algoritmos detalhados, incluindo sua implementação nos mercados. O uso de algoritmos reais que foram usados em leitores comerciais ao vivo tem acesso à funcionalidade de negociação em tempo real e pode usar os algoritmos nunca antes vistos para negociar suas próprias contas.
Os mercados são sistemas adaptativos complexos que apresentam comportamento imprevisível. À medida que os mercados evoluem, os designers algorítmicos precisam estar constantemente conscientes de quaisquer mudanças que possam afetar seu trabalho, então, para o leitor mais aventuroso, há também uma seção sobre como projetar algoritmos de negociação.
Todos os exemplos e algoritmos são demonstrados no Excel no CD ROM que acompanha, incluindo exemplos algorítmicos reais que foram usados na negociação ao vivo.
Sobre o autor.
Jane Cralle iniciou sua carreira em corretagem de ações na PaineWebber e passou mais de 22 anos na Linker Capital Management Inc., gerenciando as contas de pessoas de alto patrimônio líquido. Ela tem um amplo conhecimento dos mercados e é um comerciante especialista e investidor - sua vasta experiência é inestimável, medindo a "evolução longa do mercado". Atualmente, ela está pesquisando e desenvolvendo um sistema de negociação algorítmica automatizado com Edward e sua especialidade de análise de cluster dos componentes do índice S & amp; P é um plano de trabalho em progresso para um livro proposto intitulado Stocks e suas personalidades. Jane vive em Louisville com seu marido, Rick Kremer e três filhos, Sarah, Morgan e Jack.
Permissões.
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Declaração de Missão viii.
PARTE I INTRODUÇÃO AOS ALGORITMOS DE NEGOCIAÇÃO.
Prefácio à Parte I 3.
2 Tudo sobre algoritmos de negociação que você já quis saber. . . 9.
3 Algos Definido e Explicado 11.
4 Quem usa e fornece Algos 13.
5 Por que eles se tornaram comuns tão rapidamente? 17.
6 Atualmente Popular Algos 19.
7 Uma visão de perspectiva de uma empresa de nível 1 25.
8 Como usar Algos para comerciantes individuais 29.
9 Como otimizar o comerciante individual Algos 33.
10 The Future & ndash; Para onde vamos daqui? 37.
PARTE II OS MÉTODOS DE NEGOCIAÇÃO DE LESHIK-CRALLE.
Prefácio à Parte II 41.
11 Nossa Nomenclatura 49.
12 Math Toolkit 53.
13 Statistics Toolbox 61.
14 Data & ndash; Símbolo, Data, Timestamp, Volume, Preço 67.
15 Seminário Excel Mini 69.
16 gráficos do Excel: como lê-los e como construí-los 75.
17 Nossa Metrics & ndash; Algométricos 81.
18 Clusters de Personalidade de Stock 85.
19 Selecionando uma coorte de ações de negociação 89.
20 Perfil de estoque 91.
21 Propriedades estilísticas dos mercados de ações 93.
22 Volatilidade 97.
23 Devoluções & ndash; Teoria 101.
24 Pontos de referência e medidas de desempenho 103.
25 Nossos Algoritmos de Negociação Descrito & ndash; As Estratégias ALPHA ALGO 107.
1. ALPHA-1 (DIFF) 107.
1a. ALPHA-1 Algo Expresso no Excel Function Language 109.
2. ALPHA-2 (EMA PLUS) V1 e V2 110.
3. ALPHA-3 (The Leshik-Cralle Oscillator) 112.
4. ALPHA-4 (Matriz em tempo real de alta freqüência) 112.
5. ALPHA-5 (Firedawn) 113.
6. ALPHA-6 (General Pewn) 113.
7. O Parada de Proteção de Capital Adaptativo LC 114.
26 Parâmetros e como configurá-los 115.
27 Análise Técnica (TA) 117.
28 Heurísticas, AI, Redes Neurais Artificiais e Outras Avenas a serem Exploradas 125.
29 Como desenhamos uma negociação Alfa Algo 127.
30 Da Hipótese do Mercado Eficiente à Teoria da Prostituição 133.
31 The Road to Chaos (ou Ciência não-linear) 139.
32 Economia da complexidade 143.
33 corretoras 147.
34 Plataformas de gerenciamento de pedidos e sistemas de execução de pedidos 149.
35 Fornecedores de feed de dados, em tempo real, históricos 151.
36 Conectividade 153.
37 Exemplos de Especificações de Hardware 155.
38 Breve Digressão Filosófica 157.
39 Fontes de informação 159.
Apêndice A & lsquo; The List & rsquo; dos usuários e provedores da Algo 165.
Apêndice B Nossa Classificação de Indústrias Definições Setoriais 179.
Uma introdução à negociação algorítmica: estratégias básicas para estratégias avançadas.
Direitos autorais e cópia; 2018 John Wiley & amp; Sons Ltd.
Editor (es): Edward A Leshik, Jane Cralle.
Publicado on-line: 16 OCT 2018 11:02 PM EST.
Imprimir ISBN: 9780470689547.
ISBN: 9781119206033 na internet.
Sobre este livro.
O interesse em negociação algorítmica está crescendo massivamente - é mais barato, mais rápido e melhor para controlar do que o comércio padrão, permite que você "pre-pense" o mercado, executando matemática complexa em tempo real e tomar as decisões necessárias com base na estratégia definida. Nós não estamos mais limitados pela "largura de banda" humana. O custo sozinho (estimado em 6 centavos por ação manual, 1 centavo por ação algorítmico) é um driver suficiente para impulsionar o crescimento da indústria. De acordo com a empresa de consultoria, a Aite Group LLC, as empresas comerciais de alta freqüência representam apenas 73% de todo o volume de negociação de ações dos EUA, apesar de apenas representar aproximadamente 2% do total de empresas que operam nos mercados dos EUA. O comércio algorítmico está se tornando o sangue da indústria. Mas é uma indústria secreta com poucos dispostos a compartilhar os segredos de seu sucesso.
O livro começa com um guia passo-a-passo para negociação algorítmica, desmistificando esse assunto complexo e fornecendo aos leitores um conhecimento comercial algorítmico específico e utilizável. Ele fornece informações de fundo levando a um trabalho mais avançado, delineando os algoritmos de negociação atuais, os conceitos básicos de seu design, o que eles são, como eles funcionam, como eles são usados, seus pontos fortes, suas fraquezas, onde estamos agora e para onde estamos indo .
O livro continua a demonstrar uma seleção de algoritmos detalhados, incluindo sua implementação nos mercados. O uso de algoritmos reais que foram usados em leitores comerciais ao vivo tem acesso à funcionalidade de negociação em tempo real e pode usar os algoritmos nunca antes vistos para negociar suas próprias contas.
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QuantStart.
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Por Michael Halls-Moore em 7 de junho de 2018.
O comércio algorítmico geralmente é percebido como uma área complexa para iniciantes para enfrentar. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de maturidade matemática e estatística. Consequentemente, pode ser extremamente desprezível para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são simples de entender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de maneira iterativa e contínua.
A beleza do comércio algorítmico é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras fornecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam algumas advertências associadas a tais sistemas, eles fornecem um ambiente para promover um nível profundo de compreensão, sem absolutamente nenhum risco de capital.
Uma pergunta comum que recebo dos leitores do QuantStart é "Como faço para começar a negociação quantitativa?". Já escrevi um guia de iniciantes para negociação quantitativa, mas um artigo não pode esperar para cobrir a diversidade do assunto. Assim, eu decidi recomendar meus livros de comércio de quantum de nível de entrada favoritos neste artigo.
A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Descobriu que seria muito mais fácil evitar discussões matemáticas pesadas até que os conceitos básicos sejam cobertos e compreendidos. Os melhores livros que encontrei para este fim são os seguintes:
1) Negociação Quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros de finanças favoritos. O Dr. Chan fornece uma ótima visão geral do processo de criação de um sistema de comércio quantitativo "varejista", usando o MatLab ou o Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que "qualquer um pode fazê-lo". Embora existam muitos detalhes que são ignorados (principalmente por brevidade), o livro é uma ótima introdução sobre como funciona a negociação algorítmica. Ele discute a geração alfa ("o modelo de negociação"), gerenciamento de riscos, sistemas de execução automatizada e certas estratégias (particularmente o impulso e reversão média). Este livro é o lugar para começar. 2) Dentro da Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, o Dr. Narang explica detalhadamente como funciona um fundo de hedge quantitativo profissional. É lançado em um investidor experiente que está considerando investir em uma "caixa preta". Apesar da aparente irrelevância para um comerciante varejista, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um sistema comercial "adequado" deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de riscos é delineada, com idéias sobre onde procurar informações adicionais. Muitos comerciantes de videojogos de varejo poderiam fazer bem para escolher isso e ver como os "profissionais" realizam suas negociações. 3) Algorithmic Trading & amp; DMA de Barry Johnson - A frase "negociação algorítmica", no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução utilizados pelos bancos e corretores para executar negócios eficientes. Estou usando o termo para cobrir não só os aspectos da negociação, mas também o comércio quantitativo ou sistemático. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isso significa que é inútil para o quantum de varejo? De modo nenhum. Possuir uma compreensão mais profunda de como os intercâmbios funcionam e a "microestrutura do mercado" pode ajudar imensamente a rentabilidade das estratégias de varejo. Apesar de ser um grande volume, vale a pena pegar.
Uma vez que os conceitos básicos são apreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia comercial. Isso geralmente é conhecido como o componente do modelo alfa de um sistema comercial. As estratégias são diretas para encontrar esses dias, no entanto, o valor verdadeiro vem na determinação de seus próprios parâmetros de negociação através de pesquisa extensiva e backtesting. Os seguintes livros abordam certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los:
4) Negociação algorítmica por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele evitou o impulso, a reversão média e certas estratégias de alta freqüência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes de implementação significativos, embora com mais complexidade matemática do que no primeiro (por exemplo, Filtros Kalman, Stationarity / Cointegration, CADF etc.). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C ++, Python / pandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o mais recente comportamento do mercado, já que o primeiro livro foi escrito alguns anos atrás. 5) Negociação e Intercâmbios de Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura do mercado, que eu pessoalmente sinto é uma área essencial para aprender, mesmo nos estágios iniciais da negociação quantitativa. A microestrutura do mercado é a "ciência" de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem no livro de encomendas. Está intimamente relacionado com a forma como os intercâmbios funcionam e o que realmente acontece quando um comércio é colocado. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas sobre coisas a serem conscientes ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais no espaço financeiro de quant consideram isso como um excelente livro e eu também recomendo isso.
Nesta etapa, como comerciante de varejo, você estará em um bom lugar para começar a pesquisar os outros componentes de um sistema de negociação, como o mecanismo de execução (e sua relação profunda com os custos de transação), bem como o gerenciamento de riscos e portfólio. Vou discutir livros para esses tópicos em artigos posteriores.
Apenas iniciando o comércio quantitativo?
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Plano de auto-estudo para tornar-se um comerciante quantitativo e # 8211; Parte I.
Os papéis quantitativos dos comerciantes dentro de grandes fundos quantitativos são muitas vezes percebidos como sendo um dos postos mais prestigiosos e lucrativos no cenário quantitativo do emprego em finanças. Negociação de carreiras em um & # 8220; pai & # 8221; O fundo é muitas vezes visto como um trampolim para finalmente permitir que um forme seu próprio fundo, com uma alocação inicial de capital do empregador principal e uma lista de investidores iniciais para embarcar.
A concorrência para posições comerciais quantitativas é intensa e, portanto, um investimento significativo de tempo e esforço é necessário para obter uma carreira na negociação quantitativa. Neste artigo, descreverei os caminhos de carreira comuns, as rotas para o campo, os antecedentes necessários e um plano de auto-estudo para ajudar os comerciantes de varejo e futuros profissionais a adquirir habilidades em negociação quantitativa.
Definir expectativas.
Antes de aprofundar as listas de livros didáticos e outros recursos, tentarei estabelecer algumas expectativas sobre o que o papel envolve. A pesquisa comercial quantitativa está muito mais alinhada com o teste de hipóteses científicas e o rigor acadêmico do que o & # 8220; usual & # 8221; percepção dos comerciantes dos bancos de investimento e da bravata associada. Há poucas (ou inexistentes) insumos discricionários na realização de negociação quantitativa, pois os processos são quase universalmente automatizados.
O método científico e o teste de hipóteses são processos altamente valorizados dentro da comunidade de finanças e, como tal, qualquer pessoa que deseje entrar no campo precisará ter sido treinada em metodologia científica. Isso muitas vezes, mas não exclusivamente, significa treinamento para um nível de pesquisa de doutorado & # 8211; geralmente através da obtenção de um mestrado em mestrado em um campo quantitativo. Embora seja possível entrar em negociação quantitativa a nível profissional por meio de alternativas, não é comum.
As habilidades exigidas por um sofisticado investigador de negociação quantitativa são diversas. Um amplo conhecimento em matemática, probabilidade e testes estatísticos fornece a base quantitativa sobre a qual construir. A compreensão dos componentes da negociação quantitativa é essencial, incluindo previsão, geração de sinal, backtesting, limpeza de dados, gerenciamento de portfólio e métodos de execução. É necessário um conhecimento mais avançado para análise de séries temporais, estatistica / aprendizagem mecânica (incluindo métodos não-lineares), otimização e intercâmbio / microestrutura do mercado. Juntamente com isso, é um bom conhecimento da programação, incluindo como levar modelos acadêmicos e implementá-los rapidamente.
Este é um aprendizado significativo e não deve ser introduzido de forma leve. Muitas vezes, é dito que leva 5-10 anos para aprender material suficiente para ser consistentemente rentável no comércio quantitativo em uma empresa profissional. No entanto, as recompensas são significativas. É um ambiente altamente intelectual com um grupo de pares muito inteligente. Isso proporcionará desafios contínuos a um ritmo acelerado. É extremamente bem remunerado e oferece muitas opções de carreira, incluindo a capacidade de se tornar empresário, iniciando seu próprio fundo depois de demonstrar um histórico de longo prazo.
Fundo necessário.
É comum considerar uma carreira em finanças quantitativas (e, finalmente, pesquisas quantitativas), enquanto estuda em uma licenciatura em numeração ou em um doutorado técnico especializado. No entanto, o seguinte conselho é aplicável aos que desejam transição para uma carreira de comércio de quantos, embora com a ressalva de que levará um pouco mais e envolverão redes extensas e muito auto-estudo.
No nível mais básico, a pesquisa profissional de negociação quantitativa requer uma compreensão sólida dos testes de matemática e hipóteses estatísticas. Os suspeitos habituais de cálculos multivariados, álgebra linear e teoria de probabilidade são todos necessários. Uma boa nota de classe em um curso de graduação de matemática ou física de uma escola bem considerada geralmente irá fornecer-lhe os antecedentes necessários.
Se você não tem antecedentes em matemática ou física, então eu sugiro que você deve seguir um curso de graduação de uma escola superior em um desses campos. Você estará competindo com indivíduos que possuem tal conhecimento e, portanto, será altamente desafiador ganhar posição em um fundo sem credenciais académicas definitivas.
Além de ter uma sólida compreensão matemática, é necessário ser adepto da implementação de modelos, através da programação de computadores. As escolhas comuns de linguagens de modelagem atualmente incluem R, o idioma estatístico de código aberto; Python, com suas extensas bibliotecas de análise de dados; ou MatLab. Ganhar familiaridade extensa com um desses pacotes é um pré-requisito necessário para se tornar um comerciante quantitativo. Se você tem uma ampla experiência em programação de computadores, você pode querer considerar entrar em um fundo através da rota do Desenvolvedor Quantitativo.
A principal habilidade final necessária para os pesquisadores de negociação quantitativa é a de poder interpretar objetivamente novas pesquisas e depois implementá-la rapidamente. Esta é uma habilidade aprendida através do treinamento de doutorado e uma das razões pelas quais os candidatos de doutorado das melhores escolas são frequentemente os primeiros a serem escolhidos para posições de negociação quantitativas. Ganhar um doutorado em uma das seguintes áreas (particularmente aprendizado de máquina ou otimização) é uma boa maneira de um fundo de quantos sofisticado.
Negociação quantitativa introdutória.
A negociação quantitativa explodiu em popularidade tanto no espaço de fundo profissional quanto no nível de varejo. É, é claro, o tema principal deste site! Eu escrevi alguns artigos sobre como começar o intercâmbio quantitativo / algorítmico introdutório. O seguinte irá fornecer uma breve visão geral do campo:
Para uma introdução mais profunda, você deve pegar os seguintes textos pelo gerente de fundos de hedge Ernie Chan, que inclui detalhes de implementação significativos nas estratégias comerciais de quant. Eles são lançados no sofisticado investidor de varejo, mas as metodologias de negociação e as técnicas de gerenciamento de riscos são sólidas e são transferidas para o espaço de fundo profissional:
Se você deseja obter mais informações sobre os detalhes de implementação das estratégias de negociação de quant (particularmente no nível de varejo), veja os artigos de troca de quantias neste site.
Econometria / Análise de séries temporais.
Fundamentalmente, a maioria das negociações quantitativas é a análise de séries temporais. Isso inclui predominantemente a série de preços dos ativos em função do tempo, mas pode incluir séries derivadas de alguma forma. Assim, a análise de séries temporais é um tópico essencial para o pesquisador de pesquisa quantitativo. Eu escrevi sobre como começar no artigo sobre os 10 principais recursos essenciais para a Econometria Financeira de Aprendizagem. Esse artigo inclui guias básicos de probabilidade e programação inicial em R, que discutiremos mais detalhadamente na segunda parte desta série de artigos.
Os três textos fundamentais que eu recomendo iniciar na econometria e análise de séries temporais são:
Se você deseja ler mais sobre cada livro e como ele pode ajudá-lo, sugiro examinar o artigo sobre os recursos da econometria.
Recentemente, encontrei um recurso fantástico chamado OTexts, que fornece livros didáticos de acesso aberto. O seguinte livro é especialmente útil para a previsão:
Previsão: Princípios e Prática por Hyndman e Athanasopoulos & # 8211; Este livro gratuito é uma excelente maneira de começar a aprender sobre a previsão estatística através do ambiente de programação R. Abrange técnicas de regressão simples, multivariada, suavização exponencial e ARIMA, bem como modelos de previsão mais avançados. O livro é originalmente lançado em graus de negócios / comércio, mas é suficientemente técnico para ser de interesse para quants de início.
Com o básico das séries temporais abaixo do seu cinto, o próximo passo é começar a estudar técnicas de aprendizagem estatística / máquina, que são o estado atual da arte & # 8221; dentro das finanças quantitativas.
Aprendizado estadístico / automático intermedio.
A pesquisa comercial quantitativa moderna baseia-se em extensas técnicas de aprendizagem estatística. Até recentemente, o único lugar para aprender as técnicas aplicadas às finanças quantitativas foi na literatura. Felizmente são estabelecidos livros didáticos bem estabelecidos que colmam a lacuna entre a teoria ea prática. É o próximo seguimento lógico da econometria e das técnicas de previsão de séries temporais, embora haja uma sobreposição significativa nas duas áreas.
A maneira recomendada de começar a compreender a aprendizagem estatística / máquina é estudar os dois livros seguintes (com autores sobrepostos):
Uma Introdução à Aprendizagem Estatística: com Aplicações em R por James, et al & # 8211; Este texto fornece uma excelente introdução às modernas técnicas de aprendizagem estatística. Destina-se ao praticante, ao invés do estatístico acadêmico, por isso será de utilidade para aqueles que vêm de um plano financeiro com uma experiência mínima de aprendizado de máquina. Faz uso de R para todos os seus exemplos e, como tal, é fácil de implementar. Recomenda-se ler isso antes de ler o livro seguinte abaixo. Os Elementos da Aprendizagem Estatística: Mineração de Dados, Inferência e Previsão por Hastie, et al & # 8211; Conhecida carinhosamente como & # 8220; ESL & # 8221; Dentro da comunidade estatística, este livro é um seguimento fantástico para o ISL & # 8221 lançado recentemente acima. Ele vai muito mais fundo na teoria e proporcionará uma base sólida na aprendizagem estatística. Você também pode baixar uma cópia gratuita para o livro do site do autor (statweb. stanford. edu/
As principais técnicas de interesse incluem a Regressão Linear Multivariada, Regressão Logística, Técnicas de Ressampling, Métodos Baseados em Árvores (incluindo Florestas Aleatórias), Máquinas de Vector de Suporte (SVM), Análise de Componentes Principais (PCA), Clustering (K-Means, Hierarchical), Kernal Métodos e Redes Naturais. Cada um desses tópicos é um exercício de aprendizagem significativo em si mesmo, embora os dois textos acima cubram o material introdutório necessário, fornecendo referências adicionais para um estudo mais profundo.
Um conjunto particularmente útil (e grátis!) De cursos de web em Aprendizado de Máquinas / AI são fornecidos pela Coursera:
Aprendizagem de máquinas por Andrew Ng & # 8211; Este curso aborda os fundamentos dos métodos que eu mencionei brevemente acima. Recebeu grandes elogios de indivíduos que participaram. Provavelmente, é melhor ver como um companheiro para ler ISL ou ESL dado acima. Redes Neurais para Aprendizado de Máquinas por Geoffrey Hinton & # 8211; Este curso centra-se principalmente nas redes neurais, que têm uma longa história de associação com financiamento quantitativo. Se você deseja se concentrar especificamente nesta área, então vale a pena examinar esse curso, em conjunto com um livro de texto sólido sobre a área.
Próximos passos.
No próximo artigo da série, estaremos considerando os tópicos de aprendizado automático não-linear, otimização matemática, intercâmbio / microestrutura de mercado, teoria de portfólio e programação de computadores # 8211; todas as áreas de estudo necessárias para um potencial pesquisador de negociação quantitativa.
Sobre o autor Mike Halls-Moore.
Michael graduou-se com um MMath em Matemática da Universidade de Warwick, obteve um doutorado do Imperial College London em Fluid Dynamics e estava trabalhando em um fundo de hedge como um desenvolvedor de negociação quantitativa nos últimos anos em Mayfair, Londres. Ele agora gasta tempo em pesquisa, desenvolvimento, backtesting e implementação de estratégias intraday de negociação algorítmica.
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