Risco sistêmico comercial algorítmico

Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.
Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.
O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)
Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:
Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.
Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]
Benefícios da negociação algorítmica.
A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)
O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.
O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.
Estratégias de negociação algorítmica.
Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:
As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)
Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.
Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.
Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.
A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.
A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.
A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.
Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.
A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.
Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)
Requisitos técnicos para negociação algorítmica.
Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:
Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.
Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:
AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar somente na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?
Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.
O programa de computador deve executar o seguinte:
Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.
Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.
Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

Indicador de mudança de indicador médio.
Um algoritmo está negociando um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. O comércio automatizado de negociação algorítmica, o comércio de caixa preta ou simplesmente o algo-trading é o risco de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano . Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. Para mais informações, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software. Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações e os indicadores de média móvel e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um risco de preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica o faz sistematicamente, identificando corretamente a oportunidade comercial. Para obter mais informações sobre as médias móveis, veja Médias móveis simples. Faça as tendências se destacarem. A maior parte do dia-dia é a negociação de alta freqüência HFT que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos parâmetros de decisão sistêmica e múltipla, com base em instruções pré-programadas. Algorítmica mais na negociação de alta freqüência, veja Estratégias e segredos das empresas HFT de alta freqüência. O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano. Qualquer estratégia para negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja sistêmica rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading :. As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências nos movimentos do nível de preços das movimentações médias médias e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias algorítmicas e mais simples para implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência algorítmica de tendências desejáveis ​​que são fáceis e diretas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e dia é uma estratégia algorítmica de tendência popular. Para mais informações sobre estratégias de negociação de tendências, veja: Risco de Estratégias Simples Capitalizando Tendências. Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementando um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocando as ordens negociando oportunidades lucrativas de forma eficiente. Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de pontos base dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Esse risco é iniciado através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação na combinação de opções e sua segurança subjacente onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma negociação baseada em algoritmos de execução de risco de faixa de preço que permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso interrompe a negociação fora de seu alcance definido. A estratégia de preços médios ponderados pelo risco quebra uma grande ordem e libera algoritmos menores de ordem dinâmica determinados no mercado usando perfis de volume históricos específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao VWAP do preço médio ponderado por volume, beneficiando o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, esse algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado na negociação. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes sistêmicos e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário. A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia irá algorítmica a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa. Os "algoritmos de sniffing" de negociação, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de venda têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades algorítmicas e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais elevado. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar estoques on-line, você está envolvido em HFTs. Implementar a negociação usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso à conta de negociação de risco para fazer pedidos. São necessários os seguintes :. Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell RDS é um risco para a Amsterdam Stock Exchange AEX e London Stock Exchange LSE. Aqui estão algumas observações interessantes :. Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes? No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. Você acabará sentando-se com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem não valesse nada. Existem riscos e desafios adicionais: quanto mais complexo seja um algoritmo, é necessário o teste mais rigoroso antes de ser posto em ação. Mas é preciso que a negociação do sistema seja completamente sistêmica e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. Para mais informações, veja como codificar seu próprio robô Algo Trading. Dicionário Term of the Systemic. Um período de tempo em que todos os fatores de produção e custos são variáveis. Últimos vídeos PeerStreet oferece nova maneira de apostar no comércio novo para comprar Bitcoin? Este erro pode custar-lhe guias Bases do estoque Econômico Basics Opções Basics Exame Preparação Série 7 Sistema sistêmico CFA Nível 1 Série 65 Exame. Conteúdo sofisticado para consultores financeiros em torno de estratégias de investimento, tendências da indústria e educação de assessores. Fundamentos da negociação algorítmica: Conceitos e exemplos Trading Shobhit Seth Atualizado em 2 de maio, sistematicamente 2: Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples: Compre 50 ações de uma ação quando a média móvel do dia excede o dia da média móvel. Vende ações da ação quando a média móvel do dia está abaixo da média móvel do dia de negociação Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações e os indicadores de média móvel e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem conheceu. Benefícios da Algorithmic Trading A Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Negociações executadas no melhor preço possível Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial, portanto, altas chances de execução nos níveis desejados Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos ver a implementação exemplo de falta abaixo Verificações automatizadas simultâneas em múltiplas condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest do algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos A maior parte do presente O algo-trading é o HFT de alta freqüência que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo: investidores de médio a longo prazo ou comprar fundos de pensões de empresas paralelas, fundos de investimento, companhias de seguros que compram ações sistêmicas em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com discretos , investimentos em grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda, os desenvolvedores de mercado e os arbitragentes se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos tendem a ponderar o risco de compensação de fundos. Estratégias de negociação algorítmica Qualquer estratégia para negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading: estratégias baseadas em modelos matemáticos: intervalo de negociação Reversão média: preço médio ponderado por volume VWAP: preço médio ponderado no tempo TWAP: porcentagem de volume POV: além dos algoritmos de negociação usual: requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. São necessários os seguintes conhecimentos: conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocação ordens A capacidade e a infra-estrutura para testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação nos mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo Aqui arrisque um exemplo abrangente: Aqui estão algumas observações interessantes: negociações AEX em Euros , enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido por ambas as trocas comerciais simultaneamente para os próximos algorítmicos e, em seguida, negociando apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha. Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem no estoque Royal Dutch Shell listado nestes dois sistemas em duas alugar moedas? Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado. Alimentações de preços tanto da LSE como da AEX A taxa de câmbio para taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode rotear a ordem para a troca correta. Capacidade de teste traseiro em feeds de preços históricos. O programa de computador deve Execute o seguinte: Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande, descontando os custos de corretagem, levando a uma oportunidade lucrativa, então coloque a compra Ordem de troca de preço e venda sistêmica de preços mais baixos em troca de preços mais elevados Se as ordens forem algorítmicas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá Simples e fácil! Grande parte do crescimento da negociação algorítmica nos mercados Forex ao longo dos últimos anos tem sido devido a algoritmos que automatizam determinados processos e reduzem as horas necessárias para a realização de câmbio. Os comerciantes quantitativos algorítmicos e os comerciantes que usam algoritmos seguem para criar algoritmos algorítmicos. Estratégias de negociação algorítmica, como hedging automático, análise estatística, execução algorítmica, acesso direto ao mercado e comércio de alta freqüência, podem expor as inconsistências de preços, que arriscam entrar na negociação algorítmica de risco de tecnologia com inteligência mundial Aqui, arrisque algumas dicas para escolher o software certo. O HFT algorítmico tem uma série de riscos, e também pode amplificar o risco sistêmico devido à sua propensão para intensificar a volatilidade do mercado. Uma análise detalhada de como funciona a negociação de alta freqüência e quais são os jogadores. A vasta proliferação de dados e o aumento das complexidades tecnológicas continuam a transformar a forma como o algoritmo opera e compete. Alguns investidores culpam esses choques de ganhos em algoritmos e ETFs. Os algoritmos genéticos são formas únicas de resolver problemas complexos pelo poder sistêmico da natureza. A negociação de alta freqüência é uma plataforma de negociação automatizada usada por grandes bancos de investimento, hedge funds e investidores sistêmicos. As ordens de mercado executam uma transação no preço atual das ações e as ordens limitadas executam a transação se o preço da ação Leia uma breve visão geral de como abrir uma conta de corretagem , como comprar e vender ações e os diferentes tipos de ordens comerciais. Saiba como os comerciantes negociam o índice de força relativa RSI em seus algoritmos. Explore o comércio automatizado Compreenda o significado do comércio de arbitragem e saiba como os comerciantes empregam programas de software para detectar oportunidades comerciais de arbitragem. A longo prazo, as empresas podem ajustar todos os acordos legais criados pelos tribunais entre duas partes que não tinham uma obrigação anterior entre si. Uma teoria macroeconômica para explicar a relação de causa e efeito entre salários crescentes e aumento de preços, ou inflação. Uma técnica estatística utilizada para medir e quantificar o nível de risco financeiro dentro de uma empresa ou carteira de investimentos em relação à Net Algorithmic é a relação entre lucros líquidos e receitas para uma empresa ou segmento de negócios - tipicamente expressa como uma porcentagem A medida do valor justo das contas que podem mudar ao longo do tempo, como ativos e passivos. Mark to market purposes Não, obrigado, eu prefiro não ganhar dinheiro. Conteúdo Biblioteca Artigos Termos Vídeos Guias Apresentação de slides FAQs Calculadoras Chart Advisor Análise de estoque Stock Simulator FXtrader Exam Prep Quizzer Net Worth Calculator. Trabalhar com Investopedia Sobre nós Anuncie com a gente Escreva para nós Contate-nos Carreiras. Receba boletins informativos gratuitos. Todos os direitos reservados Termos de uso Política de privacidade.
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risco sistemático de risco algorítmico
O TREC é projetado para a criação sistemática de riqueza em larga escala e requer capital de risco significativo, boas habilidades de negociação e inteligência. Os usuários esperados são Casas Proprietárias, Gerentes de Fundo, CTAs, comerciantes profissionais, grandes investidores ou instituições.
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Tudo o que fazemos acreditamos em desafiar o comportamento dos participantes no mercado.
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Ao nunca questionar nossa ênfase no gerenciamento de riscos.
Seguindo nossas crenças e focando em tarefas cotidianas, desenvolvemos um modelo algorítmico multicamadas robusto e duradouro TREC.
O modelo TREC oferece alfa de crise.
Se você negociar futuros de taxa de estoque, commodities, moeda ou taxa de juros, o modelo TREC é adaptável, líquido, sistemático e vazio de viés de longo prazo, tornando-o menos suscetível à armadilha que quase todos os investidores caíram durante uma crise de equidade.
Após o início de uma crise de mercado, a TREC será uma das seletivas (poucas) estratégias capazes de se adaptar para aproveitar as tendências persistentes em toda a gama de classes de ativos que ela negocia ao fornecer alfa de crise para seus investidores.
Desempenho por classe de ativos.
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Quatro grandes riscos de negociação algorítmica de alta freqüência.
A negociação algorítmica (ou "negociação") refere-se ao uso de algoritmos de computador (basicamente um conjunto de regras ou instruções para fazer um computador executar uma determinada tarefa) para negociar grandes blocos de ações ou outros ativos financeiros, minimizando o impacto do mercado de tais comércios. O comércio algorítmico envolve a colocação de negócios com base em critérios definidos e esculpir esses negócios em lotes menores, de modo que o preço do estoque ou do ativo não seja afetado significativamente.
Os benefícios da negociação algorítmica são óbvios: garante a "melhor execução" dos negócios porque minimiza o elemento humano e pode ser usado para trocar vários mercados e ativos de forma muito mais eficiente do que um comerciante de carne e osso poderia esperar. (Para mais, leia: Basics of Algorithmic Trading: conceitos e exemplos).
O que é Algorithmic High-Frequency Trading?
O comércio de alta freqüência (HFT) leva a negociação algorítmica a um nível diferente completamente - pense nisso como algo comercializado em esteróides. Como o termo implica, o comércio de alta freqüência envolve a colocação de milhares de pedidos a velocidades extremamente rápidas. O objetivo é fazer pequenos lucros em cada comércio, muitas vezes capitalizando as discrepâncias de preços para o mesmo estoque ou ativo em diferentes mercados. A HFT é diametralmente oposta ao investimento tradicional a longo prazo, de compra e retenção, uma vez que as atividades de arbitragem e de mercado que são pão e manteiga da HFT geralmente ocorrem em uma janela de tempo muito pequena, antes que as discrepâncias de preços ou desajustes desapareçam.
O comércio algorítmico ea HFT tornaram-se parte integrante dos mercados financeiros devido à convergência de vários fatores. Estes incluem o crescente papel da tecnologia nos mercados atuais, a crescente complexidade dos instrumentos e produtos financeiros e o incessante impulso para uma maior eficiência na execução comercial e menores custos de transação. Embora a negociação algorítmica e a HFT possivelmente tenham melhorado a liquidez do mercado e a consistência do preço dos ativos, seu crescente uso também deu origem a certos riscos que não podem ser ignorados, conforme discutido abaixo.
O maior risco: amplificação do risco sistêmico.
Um dos maiores riscos da HFT algorítmica é o que representa para o sistema financeiro. Um relatório de julho de 2011 do Comitê Técnico da Organização Internacional de Comissões de Valores Mobiliários (IOSCO) observou que, devido às fortes inter-vínculos entre os mercados financeiros, como os dos EUA, os algoritmos que operam em todos os mercados podem transmitir choques rapidamente de um mercado para o outro , ampliando assim o risco sistêmico. O relatório apontou para o Flash Crash de maio de 2010 como um excelente exemplo desse risco.
O Flash Crash refere-se à queda de 5% -6% e à recuperação nos principais índices de ações dos EUA dentro de alguns minutos na tarde de 6 de maio de 2010. O Dow Jones mergulhou quase 1.000 pontos em uma base intradiária, o que nessa O tempo foi a maior queda de pontos no registro. Como o relatório da IOSCO observa, inúmeros estoques e fundos negociados em bolsa (ETFs) ficaram no dia anterior, caindo entre 5% e 15% antes de recuperar a maioria de suas perdas. Mais de 20 mil transações em 300 títulos foram realizadas a preços até 60% de distância de seus valores meros momentos antes, com alguns negócios executados a preços absurdos, de até um centavo ou até $ 100,000. Essa ação de negociação excepcionalmente errática provocou investidores, especialmente porque ocorreu pouco mais de um ano depois que os mercados se recuperaram de suas maiores quedas em mais de seis décadas.
O "Spoofing" contribuiu para o Flash Crash?
O que causou esse comportamento estranho? Em um relatório conjunto divulgado em setembro de 2010, a SEC e a Commodity Futures Trading Commission condenaram a culpa de um único comércio de programas de US $ 4,1 bilhões por um comerciante de uma empresa de fundos mútuos com base em Kansas. Mas, em abril de 2015, as autoridades dos EUA acusaram um comerciante do dia baseado em Londres, Navinder Singh Sarao, com manipulação de mercado que contribuiu para o acidente. As acusações levaram à prisão de Sarao e à possível extradição para os EUA.
Sarao alegadamente usou uma tática chamada "spoofing", que envolve a colocação de grandes volumes de ordens falsas em um ativo ou derivado (Sarao usou o contrato E-mini S & amp; P 500 no dia do Flash Crash) que são cancelados antes de serem preenchidos . Quando essas ordens falsas de grande escala aparecem no livro de encomendas, eles dão a outros comerciantes a impressão de que há maior interesse de compra ou venda do que na realidade, o que poderia influenciar suas próprias decisões comerciais.
Por exemplo, um spoofer pode oferecer para vender um grande número de ações no estoque ABC a um preço que está um pouco longe do preço atual. Quando outros vendedores pulam na ação e o preço vai mais baixo, o spoofer rapidamente cancela suas ordens de venda no ABC e compra as ações em vez disso. Em seguida, o spoofer coloca um grande número de ordens de compra para aumentar o preço do ABC. E depois disso ocorre, o spoofer vende suas participações da ABC, embolsando um lucro arrumado e anula as ordens de compras espúrias. Enxague e repita.
Muitos observadores do mercado ficaram céticos com a afirmação de que um comerciante de um dia poderia ter causado um acidente que eliminou cerca de um trilhão de dólares de valor de mercado para ações dos EUA em poucos minutos. Mas se a ação de Sarao realmente causou o Flash Crash é um tópico para outro dia. Enquanto isso, existem algumas razões válidas para o algoritmo HFT magnificar riscos sistêmicos.
Por que a HFT algorítmica amplifica o risco sistêmico?
O HFT algorítmico amplifica o risco sistêmico por uma série de razões.
Intensificação da volatilidade: primeiro, uma vez que existe uma grande atividade algorítmica HFT nos mercados atuais, tentar superar a concorrência é uma característica incorporada da maioria dos algoritmos. Algoritmos podem reagir instantaneamente às condições do mercado. Como resultado, durante os mercados tumultuados, os algoritmos podem ampliar consideravelmente os seus spreads de oferta e oferta (para evitar serem obrigados a assumir posições de negociação) ou interromperão temporariamente a negociação, o que diminui a liquidez e exacerba a volatilidade. Efeitos de Ondulação: Dado o aumento do grau de integração entre os mercados e as classes de ativos na economia global, um colapso em um mercado importante ou uma classe de ativos muitas vezes se espalha em outros mercados e classes de ativos em uma reação em cadeia. Por exemplo, o crash do mercado imobiliário dos EUA causou uma recessão global e uma crise da dívida porque as participações substanciais do papel sub-prime dos EUA foram realizadas não apenas pelos bancos dos EUA, mas também por instituições financeiras européias e outras. Outro exemplo de tais efeitos de ondulação é o impacto prejudicial do colapso do mercado de ações da China, bem como o colapso dos preços do petróleo bruto, em ações globais de agosto de 2015 a janeiro de 2016. Incerteza: O HFT algorítmico é um contribuinte notável para a volatilidade exagerada do mercado, que pode invadir a incerteza dos investidores no curto prazo e afetar a confiança do consumidor no longo prazo. Quando um mercado colapsa de repente, os investidores ficam perguntando sobre os motivos de um movimento tão dramático. Durante o vácuo de notícias que muitas vezes existe nesses momentos, os grandes comerciantes (incluindo as empresas HFT) reduzirão suas posições de negociação para reduzir os riscos, aumentando a pressão sobre os mercados. À medida que os mercados se movem para baixo, mais perdas de parada são ativadas, e esse loop de feedback negativo cria uma espiral descendente. Se um mercado urso se desenvolve por causa dessa atividade, a confiança do consumidor é abalada pela erosão da riqueza do mercado de ações e os sinais recessivos que emanam de uma grande crise do mercado.
Outros Riscos de HFT Algorítmica.
Errant Algorithms: A velocidade deslumbrante na qual a maior parte da negociação HFT algorítmica ocorre significa que um algoritmo errante ou defeituoso pode acumular milhões em perdas em um período muito curto. Um exemplo infame do dano que um algoritmo errado pode causar é o de Knight Capital, um fabricante de mercado que perdeu US $ 440 milhões em um período de 45 minutos em 1º de agosto de 2012. Um novo algoritmo de negociação na Knight fez milhões de negócios com defeito em cerca de 150 estoques, comprando-os com o preço "pedir" mais alto e vendendo-os instantaneamente com o menor preço de "oferta". (Observe que os criadores de mercado compram ações dos investidores no preço da oferta e vendem para eles no preço da oferta, sendo o spread seu lucro comercial. Para mais informações, leia: The Basics of Bid-Ask Spread). Infelizmente, a hiper-eficiência do HFT algorítmico - em que os algoritmos monitoram constantemente os mercados apenas por este tipo de discrepância de preços - significou que os comerciantes rivais entraram e se aproveitaram do dilema de Knight, enquanto os funcionários do Knight tentaram freneticamente isolar a fonte do problema. No momento em que eles fizeram, Knight foi pressionado para a falência, o que levou a sua eventual aquisição pela Getco LLC. Grandes Perdas de Investidores: as mudanças de volatilidade pioradas por HFT algorítmicas podem montar investidores com enormes prejuízos. Muitos investidores rotineiramente colocam ordens de stop-loss em suas participações em valores que estão a 5% de distância dos preços atuais de negociação. Se a diferença de mercado para baixo sem motivo aparente (ou mesmo por um motivo muito bom), essas perdas de parada serão desencadeadas. Para adicionar insulto à lesão, se as ações subsequentemente se recuperem em curto prazo, os investidores teriam incorrido nas perdas comerciais e perderam as suas participações. Enquanto algumas negociações foram revertidas ou canceladas durante crises de volatilidade incomum, como o Flash Crash e o fiasco do Knight, a maioria dos negócios não era. Por exemplo, a maioria dos quase dois bilhões de ações que trocaram durante o Flash Crash foram a preços dentro de 10% de suas 2:40 PM (o tempo em que o Flash Crash começou em 6 de maio de 2010), e esses negócios estavam em pé. Apenas cerca de 20.000 negócios, envolvendo um total de 5,5 milhões de ações que foram executadas a preços mais de 60% de distância de seu preço de 2:40 PM, foram posteriormente cancelados. Então, um investidor com uma carteira de ações de US $ 500.000 de blue chips que teve perdas de parada de 5% em suas posições durante o Flash Crash provavelmente seria US $ 25.000. Em 1º de agosto de 2012, a NYSE cancelou negócios em seis ações que ocorreram quando o algoritmo Knight estava funcionando, porque eles foram executados a preços 30% acima ou abaixo do preço de abertura desse dia. A regra da "Edição claramente errônea" da NYSE estabelece as diretrizes numéricas para a revisão desses negócios. (Veja: The Perils of Program Trading). Perda de confiança na integridade do mercado: o comércio de investidores nos mercados financeiros porque eles têm plena fé e confiança em sua integridade. No entanto, episódios repetidos de volatilidade incomum no mercado, como o Flash Crash, podem agitar essa confiança e levar alguns investidores conservadores a abandonar os mercados por completo. Em maio de 2012, o IPO do Facebook teve inúmeras questões de tecnologia e confirmações demoradas, enquanto em 22 de agosto de 2013 a Nasdaq interrompeu sua negociação por três horas devido a um problema com seu software. Em abril de 2014, cerca de 20 mil transações erradas tiveram que ser canceladas após um mau funcionamento do computador nas duas bolsas de opções do IntercontinentalExchange Group. Outra explosão importante, como o Flash Crash, poderia abalar a confiança dos investidores na integridade dos mercados.
Medidas para Combater Riscos HFT.
Com o Flash Crash e Knight Trading "Knightmare" destacando os riscos de HFT algorítmica, trocas e reguladores têm implementado medidas de proteção. Em 2014, o Nasdaq OMX Group introduziu um "interruptor de matar" para suas empresas membros que cortariam a negociação, uma vez que um nível de exposição de risco pré-estabelecido fosse violado. Embora muitas empresas HFT já tenham interruptores "matar" que possam interromper toda atividade comercial em certas circunstâncias, o switch Nasdaq fornece um nível adicional de segurança para contrariar algoritmos desonesto.
Os disjuntores foram introduzidos após a "Segunda-feira Negra" em outubro de 1987, e são usados ​​para apalpar o pânico do mercado quando há uma enorme venda. A SEC aprovou as regras revisadas em 2012 que permitem que os disjuntores disparem se o índice S & P 500 cair 7% (do nível de fechamento do dia anterior) antes das 3:25 da tarde, o que impediria o mercado durante 15 minutos. Uma queda de 13% antes das 3:25 da manhã provocaria mais uma parada de 15 minutos em todo o mercado, enquanto um mergulho de 20% fecharia o mercado de ações para o resto do dia.
Em novembro de 2014, a Commodity Futures Trading Commission propôs regulamentos para empresas que utilizam negociação algorítmica em derivativos. Esses regulamentos exigiriam que essas empresas possuíssem controles de risco pré-negociação, enquanto uma disposição polêmica exigiria que eles disponibilizassem o código fonte de seus programas ao governo, se solicitado.
The Bottom Line.
O HFT algorítmico tem uma série de riscos, o maior dos quais é o seu potencial para amplificar o risco sistêmico. Sua propensão para intensificar a volatilidade do mercado pode atravessar outros mercados e estimular a incerteza dos investidores. Coisas repetidas de volatilidade incomum no mercado poderiam acabar com a confiança dos muitos investidores na integridade do mercado.