Estratégias de negociação de média freqüência
estratégias de comércio de frequência média
Esta categorização é baseada na duração média do comércio. Não há necessidade de categorizar explicitamente com base na velocidade de reação, porque a duração média do comércio geralmente rege o requisito de velocidade de reação. Como regra geral, quanto menor for a duração do comércio, mais precisa será o tempo para superar os custos de transação. Assim, por exemplo, não é possível (a menos que você queira perder muito dinheiro) para ter um algoritmo com uma duração média de comércio de 1 segundo que reage aos dados do mercado com uma latência de 1 minuto. (Note que esta é apenas uma possível categorização - para o meu conhecimento, não existe uma versão oficial disso).
Os custos necessários para a infra-estrutura aumentam dramaticamente à medida que você desce as linhas desta tabela. Um indivíduo sem experiência prévia tentando começar como comerciante algorítmico geralmente não pode ir além da categoria de freqüência média nesta tabela. Os algoritmos de alta freqüência ou de alta frequência requerem investimentos significativos em infra-estrutura (servidores co-localizados, software de negociação caro e pelo menos um ou dois bons programadores que podem lidar com sistemas de alta velocidade em tempo real, sem mencionar o tempo necessário para Obtenha tudo isso configurado).
estratégias de comércio de frequência média
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O que é uma estratégia de negociação de média a baixa frequência e por que é menos divulgado?
O termo de negociação de alta freqüência tem sido usado com bastante frequência recentemente para se referir à negociação usando dados de ticks em tempo real (ou dados agregados a alguns segundos) e ter um período de espera intra-dia.
Como definidas as estratégias de negociação de média e baixa frequência? Eles usam dados em tempo real ou usam dados de fim de dia (OHLC, volume)?
Finalmente, por que há muito mais hype em relação ao comércio de alta freqüência? Eu entendo que estratégias como a arbitragem estatística exigem dados de alta freqüência. Não há estratégias de frequência média / baixa que tenham interesse semelhante para os investidores (em termos de número de artigos, papéis brancos e blogs) ou é "fazer dinheiro rápido" parte do motivo?
Esta resposta resume alguns dos meus comentários.
O HFT é certamente um tema muito quente nos dias de hoje, mas é difícil apontar para qualquer motivo. Uma grande parte disso é o mistério e os lucros, mas também parte disso é a relativa novidade. Observe que não há falta de documentos sobre estratégias de baixa e média freqüência, é apenas que eles não são rotulados como tal. As estratégias de média e baixa frequência tiveram o seu dia no centro das atenções no início até meados dos anos 2000.
As estratégias de média / baixa freqüência, para citar apenas alguns, incluem impulso, reversão, qualidade dos ganhos (acréscimos), deriva do anúncio pós-lucro, efeito de baixa volatilidade, bem como estratégias de opções, como dispersão, risco de volatilidade e futuros / Estratégias de FX, como carry trade, momentum (novamente). Então, você vê, não há um tipo de estratégia de média / baixa freqüência, mas a maioria das estratégias de HFT são relativamente semelhantes.
Quanto a como a freqüência "alta" deve ser considerada alta freqüência, as opiniões tendem a diferir neste ponto (ver pergunta anterior), mas duvido que a maioria dos participantes rotularia uma estratégia de negociação que deve ser executada dentro de um segundo e detém por um dia para seja "baixa freqüência". Na verdade, pode não ser muito alto ou ultra alto, mas a maioria dos gestores de investimentos consideraria amplamente a frequência "média a alta". Algumas pesquisas mostram (veja a resposta de Shane) uma minoria significativa de gerentes (cerca de 15%) consideram que mesmo um período de espera de semana é de alta freqüência. Nos primeiros dias da pesquisa acadêmica, a alta freqüência era qualquer coisa usando dados fechados diários (ao invés de mensalmente).
Quanto à entrada de dados, a maioria das estratégias de baixa frequência usam dados diários ou menos frequentes. Embora seja difícil de definir, a frequência média da IMO requer dados intra-dia para execução, mas apenas no ponto em que a microestrutura do mercado pode ser ignorada (geralmente 5 a 15 minutos, dependendo da liquidez). Qualquer coisa que requer dados com uma frequência inferior a 5 minutos deve ter necessariamente a microstrução em conta, e isso a qualifica como alta freqüência. Como um lado, eu acredito que a miríade de problemas adicionais que surgem ao lidar com dados de triagem tornam totalmente não vale a pena o problema para qualquer coisa, mas verdadeiramente estratégias de alta freqüência.
Alta freqüência: Segundos, milissegundos, nanosegundos.
Frequência Média: Minutos.
Freqüência baixa: horas, dias, meses, anos.
Uma estratégia de negociação de média a baixa freqüência seria uma com baixa latência (14,8 milissegundos), mas um número menor de negócios intra-dia (300 vs. milhares).
Introdução à Market Making & amp; Estratégias de negociação de alta freqüência.
A Global Financial Markets testemunhou uma mudança sísmica nas últimas duas a três décadas. O rápido avanço na tecnologia, o aumento do número de locais de negociação, o aumento da participação no mercado e os altos volumes de negociação tornaram os mercados pouco mais complexos do que antes.
Edward Leshik e Jane Cralle, os autores do livro "Uma introdução ao comércio algorítmico" colocaram essa complexidade nas seguintes palavras: "Em ordem de complexidade, os Mercados classificam um bom 4º após o Cosmos, o Cérebro Humano e o Imunológico Humano Sistema."
Os participantes do mercado desempenham um papel importante nos mercados em constante mudança de hoje. Um participante do mercado chave na estrutura de negociação de uma troca é o Market Maker. Este artigo cobre o Who, o que e a forma de fazer o mercado e uma introdução às estratégias de negociação de alta freqüência.
Introdução aos Market Makers - Quem são eles?
Os fabricantes de mercado são agentes que estão prontos para comprar e vender títulos nos mercados financeiros. O restante dos participantes do mercado é, portanto, sempre garantido contraparte para suas transações.
Os fabricantes de mercado são conhecidos por nomes diferentes. Na London Stock Exchange, os fabricantes de mercado são chamados de "jobbers", enquanto na Bolsa de Valores de Nova York são conhecidos como Designated Market Makers (anteriormente conhecidos como "especialistas"). Encontre abaixo os nomes dos DMMs na NYSE.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
QuantInsti®
QuantInsti é um instituto de treinamento de comércio algorítmico focado em preparar profissionais e estudantes para HFT & amp; Negociação Algorítmica.
Negociação de alta freqüência na troca de moeda.
Comecei recentemente a negociar bitcoins algorítmicamente na nova troca de Coinbase. Depois de ler sobre High-Frequency-Trading no livro Flash Boys de Michael Lewis, eu decidi que eu iria dar uma chance, embora de uma forma mais desajeitada e mais amadora. A experiência tem sido fascinante, tanto a nível técnico quanto em sentido estratégico. A lógica de escrita que controla o dinheiro em si é algo estranho. Soltando-o pela primeira vez, sabendo que qualquer erro poderia, literalmente, jogar fora o dinheiro, era terrível.
Bitcoin é um sistema incrivelmente aberto que é particularmente amigável para desenvolvedores sem nome. As trocas têm API abertas que permitem a qualquer um, literalmente, qualquer um negociar. Não há acesso premium, sem credenciais comerciais caras. Está totalmente aberto. Eu amo isso.
Como eu projetei meu bot comercial, percebi o quanto de profundidade estratégica existe para esse tipo de jogos. As trocas já estão repletas de bots comerciais; Estas são águas infestadas de tubarões. Bots dançam um ao outro em um redemoinho caótico. Eles empregam tantas estratégias diversas. É como tantos micróbios que competem no exuberante primordial. Entrando nesse ambiente, eu tive que estar imediatamente ciente de outros bots.
Os comerciantes algorítmicos precisam ocupar um nicho específico. Eles se beneficiam das ineficiências do mercado. Em um mercado perfeito, o que eles fazem não seria lucrativo. É precisamente porque os mercados, em seu estado natural, não são idealmente suaves, contínuos e funcionando bem, que os comerciantes algorítmicos podem extrair qualquer valor. Ao corrigir os pequenos erros, os pequenos casos de deslizamento que ocorrem nos mercados, pode-se obter pequenos lucros. Se um grande tubarão é a força incomparável do próprio mercado, o pequeno peixinho que o segue, limpando os restos, mantendo as coisas arrumadas, são os comerciantes algorítmicos. Eles também têm seu lugar.
Outro paradoxo é que não posso revelar minha estratégia comercial sem também comprometer isso. Em pequena medida, explicar minha estratégia seria um convite aos concorrentes, para quem o custo marginal da instalação do software é muito baixo. Muito mais ameaçadoramente, no entanto, se a estratégia exata do meu objetivo fosse conhecida, poderia ser depredada. Se você sempre pudesse prever a cada passo, você poderia enganá-lo em desistir de dinheiro, novamente, e novamente, e novamente. Isso é outra coisa que mantém minha paranóia viva, o medo de que alguém lá fora observe meu bot e, de cada lado, ordene sua estratégia. Eu imagino que eu voltei para o meu bot, vendo seu equilíbrio vazio, porque algum engenheiro o jogou algorítmicamente, drenando centavos a cada ciclo.
Por outro lado, a estratégia do meu bot é extremamente conservadora e seria difícil de jogar. É basicamente um fabricante de mercado sofisticado. Fornece liquidez para a troca de moeda. Isso significa que ele analisa o caderno de pedidos e observa onde os pedidos são finos. Talvez haja muito pouca profundidade de ordem no lado da compra. Pode colocar ordens limitadas, como pequenas armadilhas, em diferentes profundidades nos lados de compra e venda. Isso varia com a maneira exata de fazer isso com base em condições de mercado recentes. Se um grande comércio é então executado de repente, pode sobrecarregar a disponibilidade de ofertas ao melhor preço. Uma oferta tão grande pode então desencadear uma das minhas ofertas, aguardando, a um preço mais vantajoso. Esta é a criação de mercado 101. É praticamente a estratégia menos opinativa por aí, embora tenha moderado minha própria implementação com alguma lógica de predição de preço adicional. No geral, é uma estratégia extremamente aborrecida.
A fabricação de mercado também oferece uma utilidade social real. Quanto mais profunda a liquidez fornecida pelos fabricantes de mercado, mais difícil é causar picos erráticos no preço. Os fabricantes de mercado também reduzem o spread bid-ask, um conceito que a maioria das pessoas nem sequer conhece: um testemunho de profissionais bem-sucedidos em Wall Street.
Outros bots empregam estratégias muito variadas. Alguns corrigem o spread entre trocas separadas. Esta estratégia é completamente dependente da velocidade. Se alguém derruba 1000 BTC no BitfineX, o preço na Coinbase mergulha na sincronia porque alguém correu para executar uma ordem de mercado. Outras estratégias giram em torno de enganar outros bots, para os quais há táticas infinitas. Eles muitas vezes envolvem posturas elaboradas, enganando as lógicas dos outros em erros fatais fatais. Outros também são projetados para intimidar os seres humanos com compras maciças ou ordens de compra. Tenho certeza de que outros ainda abundam dos quais eu não tenho ideia.
Em um nível prático, meu bot deve ser muito rápido. Se for atrasado mesmo por alguns segundos entre o cancelamento e a colocação de pedidos, as condições do mercado podem fazer com que os novos pedidos se tornem inadequados. As ordens que eu coloco seguem uma lógica de som assumindo que o bot possui uma compreensão correta do estado do livro de pedidos. Essa suposição não é válida por muito tempo. Dentro de um segundo, uma enxurrada de ordens significativas poderia ter desviado o livro de pedidos real, de modo que as novas encomendas que eu criei agora são simples.
Eu também devo estar atento a bots hostis, que podem colocar e remover rapidamente grandes pedidos com a intenção de enganar outros bots. Quanto mais rápido o meu bot pode manter a consciência do livro de pedidos, menos suscetível será para táticas. O meu bot ainda tem lógica adicional para impedir que ele seja enganado por paredes de volume falso de outros bots.
Na busca da velocidade, tive que pensar em detalhes técnicos com os quais não conhecia muito. Eu tive que paralelizar muitas funções mundanas e chatas. Não consigo cancelar encomendas obsoletas em série, levaria muito tempo para os meus pedidos JSON ir e voltar pela Internet. Como a Coinbase não oferece um único ponto final da API para cancelar todos os pedidos simultaneamente, algo que eu pedi, eu os cancelo com vários pedidos separados em paralelo. Da mesma forma, a Coinbase não possui um ponto final para criar múltiplos pedidos de uma só vez. Então eu devo emitir múltiplos pedidos simultaneamente. Uma solução síncrona levaria vários segundos, o que é muito longo.
É divertido como o sentido humano do tempo é totalmente inapropriado para os bots. Mesmo uma fração de segundo pode ser irremediavelmente longa. Tentando metade da dificuldade, ou movendo a metade tão rápido, não garante metade dos lucros; eles produzem zero (ou pior). Atravessando o comércio algorítmico, é preciso habitar o ciclo de vida de um bot, esticando o próprio conceito de tempo em milissegundos. É nesta escala que ainda vejo meu bot tão burro e lento.
Pelo menos a consciência do bot da agenda é muito rápida. Ele transmite um feed de novas ordens no websocket. Cada item é uma permutação do livro de encomendas, então eu devo manter o estado do livro e fazer pequenas mudanças à medida que chegam. Esse processo também está paralelizado. Na verdade, é incrível como é rápido, existem cerca de 20 permutações de ordem por segundo.
Então, meu bot fornece principalmente liquidez. Ele ganha uma quantidade pequena mas estável disso. Possui quantidades aproximadamente iguais de bitcoins e dólares, então as mudanças de preços abruptas podem deixá-lo com perdas em uma determinada denominação. Mas, no geral, está fazendo lucros decentes em comparação com uma cesta de bitcoins / USD de 50/50.
Meu bot funciona melhor quando o volume é alto, mas os balanços dos preços são baixos. Como fornecedor de liquidez, suaviza as ondulações erráticas que de outra forma ocorreriam sem os fabricantes de mercado. Nisto, está fornecendo uma função útil, portanto, os períodos de alto volume são os mais lucrativos. Em alguns casos, os movimentos bruscos, para trás e para frente, podem fazer com que meu bot persista em manter o ativo errado. Assim, é possível perder dinheiro. Descobri que os regimes de baixo volume são os mais perigosos. Meu bot procura estimar a taxa de negociação e moderar a profundidade de suas ordens de acordo. Isso limita o risco de ser capturado em grandes balanços, ao custo de executar suas ordens com menos freqüência.
Eu também descobriu que há uma quantidade significativa de ruído em torno do meu saldo. À medida que o preço oscila, meu bot perde periodicamente dinheiro. Pode estar perdendo dinheiro 45% do tempo. Mas se ganhará nos outros 55%, ganhará massivamente no longo prazo. Dadas essas probabilidades, medir o bot em uma base frequente levaria a observar mais instâncias de perda versus observações infreqüentes. É como verificar o seu portfólio de ações. Se você tivesse uma estratégia garantida que retornasse 10% ao ano, mas com uma quantidade normal de ruído, você observaria perdas quase 50% do tempo se você observasse seu saldo com bastante freqüência, mesmo que você empregasse uma estratégia bem-sucedida. A lei dos grandes números só funciona ... em prazos mais longos.
Enquanto no começo este bot era apenas uma distração, percebi que o que faz, embora simplista, é realmente necessário. Um dos maiores problemas com Bitcoin é a forma como é negociado. A falta de liquidez das trocas é um grande problema. Compare o comércio da Bitcoin com o de qualquer bem financeiro real, e você observará um mundo de diferenças. As pessoas financeiras extraem um enorme valor na manutenção de mercados eficientes em outros ativos. Isso não acontece apenas magicamente. O Bitcoin precisa de melhores mercados se for atrair jogadores sérios. É também uma oportunidade de lucro. Mesmo nos volumes de negociação atuais, muitos valores podem ser capturados ao suavizar as flutuações do mercado. Se Bitcoin crescesse, a necessidade de liquidez também aumentaria. Aprendi que a infraestrutura não é apenas servidores e reposição de github. Também são intermediários financeiros que fazem funcionar os mercados. O simples fato de que eu poderia falar nisso, como ninguém, ilustra a maravilhosa abertura de Bitcoin.
Siga-me no @abarisser 1GgwA7c2ovgWDBoVYsHT5VYXw2QBey1EdF.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Arbitragem estatística: negociação de carteira de frequência média.
27 páginas postadas: 25 de junho de 2018 Última revisão: 9 de julho de 2018.
Igor Skachkov.
Data escrita: 9 de julho de 2018.
As estratégias de negociação de médio prazo incluem todas as atividades de negociação, que não exigem análise de microestrutura do mercado de um lado e dependem significativamente do impacto no mercado do outro lado. A diferença mais importante do comércio de alta freqüência é a capacidade de analisar grande quantidade de dados usando algoritmos complexos. O gerenciamento de portfólio neste caso é o processo dinâmico, combinação de descoberta de sinal (alfa) e execução ideal no nível de agendamento de negociação. Utilizamos o fechamento do preço e as séries temporais de volume comercial para a lista das empresas S & P 500 que existem em um índice desde o início de 2008, pelo menos. Neste artigo, apresentamos abordagens de geração de sinal, bem como otimização de transações de portfólio. Formalmente, os desempenhos de estratégias de arbitragem estatística de média freqüência são muito melhores que o desempenho de seus benchmarks, mas são muito sensíveis à qualidade do mecanismo de negociação e do software de otimização. Nesta pequena revisão, adicionamos os resultados de testes fora da amostra e explicações de termos e metodologia.
Palavras-chave: arbitragem estatística, impacto no mercado, estratégia de negociação, otimização.
Classificação JEL: C22, C44, C52, C61, G11.
Igor Skachkov (Autor do contato)
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O que é uma estratégia de negociação de média a baixa frequência e por que é menos divulgado?
O termo de negociação de alta freqüência tem sido usado com bastante frequência recentemente para se referir à negociação usando dados de ticks em tempo real (ou dados agregados a alguns segundos) e ter um período de espera intra-dia.
Como definidas as estratégias de negociação de média e baixa frequência? Eles usam dados em tempo real ou usam dados de fim de dia (OHLC, volume)?
Finalmente, por que há muito mais hype em relação ao comércio de alta freqüência? Eu entendo que estratégias como a arbitragem estatística exigem dados de alta freqüência. Não há estratégias de frequência média / baixa que tenham interesse semelhante para os investidores (em termos de número de artigos, papéis brancos e blogs) ou é "fazer dinheiro rápido" parte do motivo?
Esta resposta resume alguns dos meus comentários.
O HFT é certamente um tema muito quente nos dias de hoje, mas é difícil apontar para qualquer motivo. Uma grande parte disso é o mistério e os lucros, mas também parte disso é a relativa novidade. Observe que não há falta de documentos sobre estratégias de baixa e média freqüência, é apenas que eles não são rotulados como tal. As estratégias de média e baixa frequência tiveram o seu dia no centro das atenções no início até meados dos anos 2000.
As estratégias de média / baixa freqüência, para citar apenas alguns, incluem impulso, reversão, qualidade dos ganhos (acréscimos), deriva do anúncio pós-lucro, efeito de baixa volatilidade, bem como estratégias de opções, como dispersão, risco de volatilidade e futuros / Estratégias de FX, como carry trade, momentum (novamente). Então, você vê, não há um tipo de estratégia de média / baixa freqüência, mas a maioria das estratégias de HFT são relativamente semelhantes.
Quanto a como a freqüência "alta" deve ser considerada alta freqüência, as opiniões tendem a diferir neste ponto (ver pergunta anterior), mas duvido que a maioria dos participantes rotularia uma estratégia de negociação que deve ser executada dentro de um segundo e detém por um dia para seja "baixa freqüência". Na verdade, pode não ser muito alto ou ultra alto, mas a maioria dos gestores de investimentos consideraria amplamente a frequência "média a alta". Algumas pesquisas mostram (veja a resposta de Shane) uma minoria significativa de gerentes (cerca de 15%) consideram que mesmo um período de espera de semana é de alta freqüência. Nos primeiros dias da pesquisa acadêmica, a alta freqüência era qualquer coisa usando dados fechados diários (ao invés de mensalmente).
Quanto à entrada de dados, a maioria das estratégias de baixa frequência usam dados diários ou menos frequentes. Embora seja difícil de definir, a frequência média da IMO requer dados intra-dia para execução, mas apenas no ponto em que a microestrutura do mercado pode ser ignorada (geralmente 5 a 15 minutos, dependendo da liquidez). Qualquer coisa que requer dados com uma frequência inferior a 5 minutos deve ter necessariamente a microstrução em conta, e isso a qualifica como alta freqüência. Como um lado, eu acredito que a miríade de problemas adicionais que surgem ao lidar com dados de triagem tornam totalmente não vale a pena o problema para qualquer coisa, mas verdadeiramente estratégias de alta freqüência.
Alta freqüência: Segundos, milissegundos, nanosegundos.
Frequência Média: Minutos.
Freqüência baixa: horas, dias, meses, anos.
Uma estratégia de negociação de média a baixa freqüência seria uma com baixa latência (14,8 milissegundos), mas um número menor de negócios intra-dia (300 vs. milhares).
Introdução à Market Making & amp; Estratégias de negociação de alta freqüência.
A Global Financial Markets testemunhou uma mudança sísmica nas últimas duas a três décadas. O rápido avanço na tecnologia, o aumento do número de locais de negociação, o aumento da participação no mercado e os altos volumes de negociação tornaram os mercados pouco mais complexos do que antes.
Edward Leshik e Jane Cralle, os autores do livro "Uma introdução ao comércio algorítmico" colocaram essa complexidade nas seguintes palavras: "Em ordem de complexidade, os Mercados classificam um bom 4º após o Cosmos, o Cérebro Humano e o Imunológico Humano Sistema."
Os participantes do mercado desempenham um papel importante nos mercados em constante mudança de hoje. Um participante do mercado chave na estrutura de negociação de uma troca é o Market Maker. Este artigo cobre o Who, o que e a forma de fazer o mercado e uma introdução às estratégias de negociação de alta freqüência.
Introdução aos Market Makers - Quem são eles?
Os fabricantes de mercado são agentes que estão prontos para comprar e vender títulos nos mercados financeiros. O restante dos participantes do mercado é, portanto, sempre garantido contraparte para suas transações.
Os fabricantes de mercado são conhecidos por nomes diferentes. Na London Stock Exchange, os fabricantes de mercado são chamados de "jobbers", enquanto na Bolsa de Valores de Nova York são conhecidos como Designated Market Makers (anteriormente conhecidos como "especialistas"). Encontre abaixo os nomes dos DMMs na NYSE.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
QuantInsti®
QuantInsti é um instituto de treinamento de comércio algorítmico focado em preparar profissionais e estudantes para HFT & amp; Negociação Algorítmica.
Negociação de alta freqüência na troca de moeda.
Comecei recentemente a negociar bitcoins algorítmicamente na nova troca de Coinbase. Depois de ler sobre High-Frequency-Trading no livro Flash Boys de Michael Lewis, eu decidi que eu iria dar uma chance, embora de uma forma mais desajeitada e mais amadora. A experiência tem sido fascinante, tanto a nível técnico quanto em sentido estratégico. A lógica de escrita que controla o dinheiro em si é algo estranho. Soltando-o pela primeira vez, sabendo que qualquer erro poderia, literalmente, jogar fora o dinheiro, era terrível.
Bitcoin é um sistema incrivelmente aberto que é particularmente amigável para desenvolvedores sem nome. As trocas têm API abertas que permitem a qualquer um, literalmente, qualquer um negociar. Não há acesso premium, sem credenciais comerciais caras. Está totalmente aberto. Eu amo isso.
Como eu projetei meu bot comercial, percebi o quanto de profundidade estratégica existe para esse tipo de jogos. As trocas já estão repletas de bots comerciais; Estas são águas infestadas de tubarões. Bots dançam um ao outro em um redemoinho caótico. Eles empregam tantas estratégias diversas. É como tantos micróbios que competem no exuberante primordial. Entrando nesse ambiente, eu tive que estar imediatamente ciente de outros bots.
Os comerciantes algorítmicos precisam ocupar um nicho específico. Eles se beneficiam das ineficiências do mercado. Em um mercado perfeito, o que eles fazem não seria lucrativo. É precisamente porque os mercados, em seu estado natural, não são idealmente suaves, contínuos e funcionando bem, que os comerciantes algorítmicos podem extrair qualquer valor. Ao corrigir os pequenos erros, os pequenos casos de deslizamento que ocorrem nos mercados, pode-se obter pequenos lucros. Se um grande tubarão é a força incomparável do próprio mercado, o pequeno peixinho que o segue, limpando os restos, mantendo as coisas arrumadas, são os comerciantes algorítmicos. Eles também têm seu lugar.
Outro paradoxo é que não posso revelar minha estratégia comercial sem também comprometer isso. Em pequena medida, explicar minha estratégia seria um convite aos concorrentes, para quem o custo marginal da instalação do software é muito baixo. Muito mais ameaçadoramente, no entanto, se a estratégia exata do meu objetivo fosse conhecida, poderia ser depredada. Se você sempre pudesse prever a cada passo, você poderia enganá-lo em desistir de dinheiro, novamente, e novamente, e novamente. Isso é outra coisa que mantém minha paranóia viva, o medo de que alguém lá fora observe meu bot e, de cada lado, ordene sua estratégia. Eu imagino que eu voltei para o meu bot, vendo seu equilíbrio vazio, porque algum engenheiro o jogou algorítmicamente, drenando centavos a cada ciclo.
Por outro lado, a estratégia do meu bot é extremamente conservadora e seria difícil de jogar. É basicamente um fabricante de mercado sofisticado. Fornece liquidez para a troca de moeda. Isso significa que ele analisa o caderno de pedidos e observa onde os pedidos são finos. Talvez haja muito pouca profundidade de ordem no lado da compra. Pode colocar ordens limitadas, como pequenas armadilhas, em diferentes profundidades nos lados de compra e venda. Isso varia com a maneira exata de fazer isso com base em condições de mercado recentes. Se um grande comércio é então executado de repente, pode sobrecarregar a disponibilidade de ofertas ao melhor preço. Uma oferta tão grande pode então desencadear uma das minhas ofertas, aguardando, a um preço mais vantajoso. Esta é a criação de mercado 101. É praticamente a estratégia menos opinativa por aí, embora tenha moderado minha própria implementação com alguma lógica de predição de preço adicional. No geral, é uma estratégia extremamente aborrecida.
A fabricação de mercado também oferece uma utilidade social real. Quanto mais profunda a liquidez fornecida pelos fabricantes de mercado, mais difícil é causar picos erráticos no preço. Os fabricantes de mercado também reduzem o spread bid-ask, um conceito que a maioria das pessoas nem sequer conhece: um testemunho de profissionais bem-sucedidos em Wall Street.
Outros bots empregam estratégias muito variadas. Alguns corrigem o spread entre trocas separadas. Esta estratégia é completamente dependente da velocidade. Se alguém derruba 1000 BTC no BitfineX, o preço na Coinbase mergulha na sincronia porque alguém correu para executar uma ordem de mercado. Outras estratégias giram em torno de enganar outros bots, para os quais há táticas infinitas. Eles muitas vezes envolvem posturas elaboradas, enganando as lógicas dos outros em erros fatais fatais. Outros também são projetados para intimidar os seres humanos com compras maciças ou ordens de compra. Tenho certeza de que outros ainda abundam dos quais eu não tenho ideia.
Em um nível prático, meu bot deve ser muito rápido. Se for atrasado mesmo por alguns segundos entre o cancelamento e a colocação de pedidos, as condições do mercado podem fazer com que os novos pedidos se tornem inadequados. As ordens que eu coloco seguem uma lógica de som assumindo que o bot possui uma compreensão correta do estado do livro de pedidos. Essa suposição não é válida por muito tempo. Dentro de um segundo, uma enxurrada de ordens significativas poderia ter desviado o livro de pedidos real, de modo que as novas encomendas que eu criei agora são simples.
Eu também devo estar atento a bots hostis, que podem colocar e remover rapidamente grandes pedidos com a intenção de enganar outros bots. Quanto mais rápido o meu bot pode manter a consciência do livro de pedidos, menos suscetível será para táticas. O meu bot ainda tem lógica adicional para impedir que ele seja enganado por paredes de volume falso de outros bots.
Na busca da velocidade, tive que pensar em detalhes técnicos com os quais não conhecia muito. Eu tive que paralelizar muitas funções mundanas e chatas. Não consigo cancelar encomendas obsoletas em série, levaria muito tempo para os meus pedidos JSON ir e voltar pela Internet. Como a Coinbase não oferece um único ponto final da API para cancelar todos os pedidos simultaneamente, algo que eu pedi, eu os cancelo com vários pedidos separados em paralelo. Da mesma forma, a Coinbase não possui um ponto final para criar múltiplos pedidos de uma só vez. Então eu devo emitir múltiplos pedidos simultaneamente. Uma solução síncrona levaria vários segundos, o que é muito longo.
É divertido como o sentido humano do tempo é totalmente inapropriado para os bots. Mesmo uma fração de segundo pode ser irremediavelmente longa. Tentando metade da dificuldade, ou movendo a metade tão rápido, não garante metade dos lucros; eles produzem zero (ou pior). Atravessando o comércio algorítmico, é preciso habitar o ciclo de vida de um bot, esticando o próprio conceito de tempo em milissegundos. É nesta escala que ainda vejo meu bot tão burro e lento.
Pelo menos a consciência do bot da agenda é muito rápida. Ele transmite um feed de novas ordens no websocket. Cada item é uma permutação do livro de encomendas, então eu devo manter o estado do livro e fazer pequenas mudanças à medida que chegam. Esse processo também está paralelizado. Na verdade, é incrível como é rápido, existem cerca de 20 permutações de ordem por segundo.
Então, meu bot fornece principalmente liquidez. Ele ganha uma quantidade pequena mas estável disso. Possui quantidades aproximadamente iguais de bitcoins e dólares, então as mudanças de preços abruptas podem deixá-lo com perdas em uma determinada denominação. Mas, no geral, está fazendo lucros decentes em comparação com uma cesta de bitcoins / USD de 50/50.
Meu bot funciona melhor quando o volume é alto, mas os balanços dos preços são baixos. Como fornecedor de liquidez, suaviza as ondulações erráticas que de outra forma ocorreriam sem os fabricantes de mercado. Nisto, está fornecendo uma função útil, portanto, os períodos de alto volume são os mais lucrativos. Em alguns casos, os movimentos bruscos, para trás e para frente, podem fazer com que meu bot persista em manter o ativo errado. Assim, é possível perder dinheiro. Descobri que os regimes de baixo volume são os mais perigosos. Meu bot procura estimar a taxa de negociação e moderar a profundidade de suas ordens de acordo. Isso limita o risco de ser capturado em grandes balanços, ao custo de executar suas ordens com menos freqüência.
Eu também descobriu que há uma quantidade significativa de ruído em torno do meu saldo. À medida que o preço oscila, meu bot perde periodicamente dinheiro. Pode estar perdendo dinheiro 45% do tempo. Mas se ganhará nos outros 55%, ganhará massivamente no longo prazo. Dadas essas probabilidades, medir o bot em uma base frequente levaria a observar mais instâncias de perda versus observações infreqüentes. É como verificar o seu portfólio de ações. Se você tivesse uma estratégia garantida que retornasse 10% ao ano, mas com uma quantidade normal de ruído, você observaria perdas quase 50% do tempo se você observasse seu saldo com bastante freqüência, mesmo que você empregasse uma estratégia bem-sucedida. A lei dos grandes números só funciona ... em prazos mais longos.
Enquanto no começo este bot era apenas uma distração, percebi que o que faz, embora simplista, é realmente necessário. Um dos maiores problemas com Bitcoin é a forma como é negociado. A falta de liquidez das trocas é um grande problema. Compare o comércio da Bitcoin com o de qualquer bem financeiro real, e você observará um mundo de diferenças. As pessoas financeiras extraem um enorme valor na manutenção de mercados eficientes em outros ativos. Isso não acontece apenas magicamente. O Bitcoin precisa de melhores mercados se for atrair jogadores sérios. É também uma oportunidade de lucro. Mesmo nos volumes de negociação atuais, muitos valores podem ser capturados ao suavizar as flutuações do mercado. Se Bitcoin crescesse, a necessidade de liquidez também aumentaria. Aprendi que a infraestrutura não é apenas servidores e reposição de github. Também são intermediários financeiros que fazem funcionar os mercados. O simples fato de que eu poderia falar nisso, como ninguém, ilustra a maravilhosa abertura de Bitcoin.
Siga-me no @abarisser 1GgwA7c2ovgWDBoVYsHT5VYXw2QBey1EdF.
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Arbitragem estatística: negociação de carteira de frequência média.
27 páginas postadas: 25 de junho de 2018 Última revisão: 9 de julho de 2018.
Igor Skachkov.
Data escrita: 9 de julho de 2018.
As estratégias de negociação de médio prazo incluem todas as atividades de negociação, que não exigem análise de microestrutura do mercado de um lado e dependem significativamente do impacto no mercado do outro lado. A diferença mais importante do comércio de alta freqüência é a capacidade de analisar grande quantidade de dados usando algoritmos complexos. O gerenciamento de portfólio neste caso é o processo dinâmico, combinação de descoberta de sinal (alfa) e execução ideal no nível de agendamento de negociação. Utilizamos o fechamento do preço e as séries temporais de volume comercial para a lista das empresas S & P 500 que existem em um índice desde o início de 2008, pelo menos. Neste artigo, apresentamos abordagens de geração de sinal, bem como otimização de transações de portfólio. Formalmente, os desempenhos de estratégias de arbitragem estatística de média freqüência são muito melhores que o desempenho de seus benchmarks, mas são muito sensíveis à qualidade do mecanismo de negociação e do software de otimização. Nesta pequena revisão, adicionamos os resultados de testes fora da amostra e explicações de termos e metodologia.
Palavras-chave: arbitragem estatística, impacto no mercado, estratégia de negociação, otimização.
Classificação JEL: C22, C44, C52, C61, G11.
Igor Skachkov (Autor do contato)
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