Construir sistema de negociação de alta frequência

As crianças da faculdade estão agora negociando de alta frequência em dormitórios.

O estudante universitário Spencer Singleton está entre um grupo crescente de amadores que se voltam para o comércio automatizado de ações - até agora o segredo de hedge funds e mega brokers - e diz que está batendo no mercado.

A Singleton, com sede no Texas, venceu em julho passado um concurso patrocinado por um site de investimento algorítmico para escrever programas de negociação. O site, Quantopian, deu a ele US $ 100 mil para colocar seu modelo em ação por seis meses e lhe disse para manter qualquer lucro.

O jogador de 21 anos diz que sua carteira subiu cerca de 1,5% até agora este ano, contra uma queda de 8% no índice de ações S & P 500. Da mesma forma, ele fez cerca de 2,5% desde meados de setembro, enquanto o índice norte-americano perdeu mais de 7% no período.

Outros amadores tentaram o mesmo jogo de seus quartos de frente ou galpões de jardim e acabaram sendo queimados, concluindo que isso é uma caçada ao ouro & # 8220; gold & # 8221; melhor deixar para os grandes jogadores, a menos que você seja um ex-profissional ou whiz garoto do computador.

Singleton não é nenhum dos dois - ele é um estudante do terceiro ano de gerenciamento da cadeia de suprimentos - mas diz que a competição deu a ele sua grande chance. "Como estudante universitário, eu não teria conseguido US $ 100.000 em um milhão de anos para negociar, & # 8221; ele disse à Reuters. "Levaria facilmente 10 anos para eu desenvolver uma plataforma de algoritmos complicada como a oferecida pela Quantopian."

Plataformas de negociação on-line orientadas a programas, como Quantopian e QuantConnect, baseadas nos EUA, e Cloud9trader, com sede na Inglaterra, que têm clientes em todo o mundo, não existiam no auge da crise financeira de 2008.

No entanto, Singleton disse que testou seu modelo contra dados históricos do ano da crise, gerando um retorno de 16% contra uma queda de 38% no índice S & P.

Um grande número de amadores está agora tentando ficar rico nos mercados globais, com o mercado global de varejo no valor de até US $ 3 trilhões só nos Estados Unidos.

Mas enquanto a negociação automatizada responde por cerca de 75% de todo o volume do mercado financeiro, apenas uma pequena fração de traders independentes ou amadores os utiliza devido à tecnologia complexa, à necessidade de dados históricos massivos e altos custos.

No entanto, as empresas que fornecem plataformas para o homespun & # 8220; algos & # 8221; A popularidade está crescendo entre todos, desde executivos de publicidade e engenheiros de telecomunicações até empreiteiros de defesa.

O fundador e presidente-executivo da Quantopian, John Fawcett, disse que sua adesão subiu para 60.000 de 35.000 menos de um ano atrás, enquanto o fundador e CEO da QuantConnect, Jared Broad, viu um salto em sua adesão para 17.000 de 6.000 no ano anterior. .

As amplas estratégias automatizadas tendem a se sair bem quando os mercados estão voláteis ou caindo acentuadamente, acrescentando que os volumes negociados em uma de suas corretoras aumentaram 300% em apenas três semanas em 2016.

Seu rápido crescimento aumenta o risco de manipulação de mercado ou fraude, mas a Quantopian disse que criou muitas salvaguardas, incluindo limites no número de negociações que os clientes podem fazer.

O Navinder Singh Sarao, com sede em Londres, foi preso no ano passado, com autoridades dos EUA ligando seus negócios automáticos de computador ao "flash crash" & # 8221; em 2010, que limpou brevemente US $ 1 trilhão dos mercados de ações dos EUA.

Sarao, que trocou de seus pais & # 8217; casa perto do aeroporto de Heathrow, em um subúrbio de Londres, está lutando contra as tentativas dos EUA de extraditá-lo. Um tribunal britânico deve ouvir o caso em 4 de fevereiro.

Basicamente, as plataformas de negociação on-line baseadas em regras fornecem ferramentas e tutoriais para as pessoas escreverem algoritmos em navegadores da Web e testarem seus modelos com anos de dados históricos. Eles também ajudam as pessoas a abrir contas com corretores aprovados.

É difícil verificar de forma independente as alegações dos comerciantes de varejo que dizem que ganharam um bom dinheiro este ano, quando se preocupam com a desaceleração da economia chinesa e com a queda do preço do petróleo em US $ 8 trilhões nos mercados acionários mundiais em janeiro.

Algumas pessoas como Jason Roberts perderam e saíram. Ele passou cerca de seis anos, de 1999 a 2004 e novamente em 2008, construindo softwares de negociação automatizados antes de sair para ajudar projetos de startups para web e dispositivos móveis.

Roberts disse que toda vez que ele se unia a comerciantes em um empreendimento comercial automatizado, suas estratégias e idéias erraram o alvo, apesar de terem sido anteriormente bem sucedidos como profissionais do mercado.

"Como as corretoras, esses sites de negociação ganham dinheiro quando as pessoas usam suas plataformas, por isso é do seu interesse convencê-lo de que você pode vencer o mercado," # 8221; disse Roberts, que agora é consultor para o serviço de passeio de carro Uber.

"Não estou totalmente convencido de que é possível vencer o mercado de forma consistente, independentemente de você estar negociando manualmente, guiado pela experiência e pela intuição ou por algoritmos, o que equivale a seguir um conjunto codificado de regras & # 8230; É fácil perder dinheiro com negociação algorítmica, assim como com qualquer investimento. & # 8221;

Julien Turc, chefe de estratégia quantitativa de ativos cruzados da Societe Generale, disse que a construção de uma estratégia de negociação sistemática é muito difícil. É fácil encontrar estratégias que teriam feito bem no passado, mas mais difícil de ganhar dinheiro com elas no futuro.

"No entanto, a negociação de algoritmos está se tornando mais popular agora, já que você tem tecnologias melhores, os reguladores avançam em direção às negociações transparentes e eletrônicas e está ficando cada vez mais difícil ganhar dinheiro usando ferramentas de negociação tradicionais. # 8221;

Singleton e Michael Van Kleeck, outro vencedor do concurso mensal de escrita de código da Quantopian em junho passado, estão entre os milhares de entusiastas que, indiferentes às críticas, acreditam ter uma vantagem sobre os métodos tradicionais de negociação.

& # 8220; Os seres humanos consistentemente apresentam desempenho baixo porque eles têm interferência emocional. A Algo Trading formaliza sua estratégia com antecedência e define limites claros sobre sua exposição ao risco, & # 8221; disse Jon Kafton, fundador da Cloud9Trader, um site de negociação automatizado sendo testado.

Para Kleeck, os sites de algoritmos e as plataformas de negociação atraem aqueles que, como ele, têm um apetite voraz por ler qualquer coisa relacionada a ganhar dinheiro nos mercados financeiros.

"Não é uma ciência de foguetes, embora possa haver alguns cientistas de foguetes no fórum." É tudo parte da disseminação geral da tecnologia na vida cotidiana. & # 8221; (Reportagem de Atul Prakash; Edição de Sudip Kar-Gupta e David Stamp)

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Veja como você configura sua própria operação de negociação de alta frequência.

Na semana passada, tivemos o privilégio de conversar com Mike Felix e o "doutor" Lawrence Hansen, da Lime Brokerage, corretora de agência sediada em Nova York especializada em negociações de alta frequência e baixa latência. O principal takeaway :. Aqueles que acham que as velocidades são inaceitáveis, melhor se acostumar com isso, porque eles estão aqui para ficar e só vai ficar mais rápido a partir daqui. Perguntamos a eles como seria possível configurar sua própria operação de negociação de alta frequência em um nível amador / varejo. Depois de definir exatamente qual é a definição de negociação de alta frequência, analisamos os passos necessários para que isso aconteça.

Começar apresentação de slides "

1. Primeiro venha com um plano de negociação. O que você quer fazer?

Existem várias estratégias quando se trata de negociação de alta frequência. Alguns deles incluem, mas obviamente não se limitam ao seguinte:

Captura de bônus de liquidez (obtenção de dinheiro para fornecer liquidez na troca) Arbitragem de latência: Exponha os atrasos nos pedidos passando por uma troca Criação automática de mercado: Usando algoritmos de baixa latência (programas realmente rápidos), você pode comprar todas as ações disponíveis em um mercado. uma fração de segundo e fazer um mercado / fornecer liquidez em um determinado título. Rastreamento automático de índice (benchmarking): Um algoritmo básico correlacionará automaticamente uma posição a um índice, como o S & P 500.

2. Levante o capital em conformidade.

Acredite ou não, você não precisa de milhões de dólares para fazer negociações de alta frequência. Alguns clientes começam com, digamos, US $ 20.000 e trabalham a partir daí. Outros têm milhões disponíveis e, em seguida, os grandes participantes - os bancos, fundos de hedge e investidores institucionais - têm centenas de milhões prontamente disponíveis à sua disposição.

3. Em seguida, encontre uma câmara de compensação que o aprove como contraparte.

Esta é uma parte integrante da sua operação. Sem uma parte de compensação adequada, que pode ser um jogador pequeno para alguém como o Barclays (na foto), seu modus operandi não funcionará corretamente. Você precisa ter 100% de certeza de que seus negócios serão liquidados no final do dia do mercado.

4. Determine quem será seu principal corretor ou "mini prime", que agrega jogadores menores juntos.

Você deve estar familiarizado com o termo principal corretor, o banco de investimento ou agente de serviços que faz todas as coisas que você não precisa lidar. Liquidar negócios, fornecer alavancagem e emprestar valores mobiliários são parte integrante da negociação e, é claro, da negociação de alta frequência. Se você é um jogador muito pequeno para ir aos grandes cães como o Goldman Sachs, o Fortis e o JP Morgan, existem corretores "mini prime" que são como um consórcio de pequenos jogadores.

5. Inicie o seu back office e as operações de contabilidade.

A menos que você queira que a SEC chegue depois que você e a FINRA enviarem multas por semana, é melhor que você tenha uma operação de backoffice bem definida. O back office cuida das tarefas administrativas associadas à negociação e garante que todas as negociações sejam liquidadas. Se a sua operação não for eficiente, espere muitas dores de cabeça ao tentar resolver uma discrepância em uma negociação de 4 milhões de blocos de ações.

6. Colocar seus servidores perto das trocas através de um centro de dados. Configure servidores para especificação.

Bem. Essa é a grande parte aqui. Co-location - obtendo seus servidores o mais próximo possível da troca.

As bolsas têm data centers, assim como firmas como a Lime Brokerage. Pense nisto: suas ordens dependem da velocidade da luz e da latência entre dois computadores (o tempo que leva um pedido para ir do Computador A para o Computador B). Há uma diferença enorme entre milissegundos (1/1000 de segundo) e microssegundos (1 / 1.000.000 de segundo), então cada bit conta. Você precisará pagar uma taxa para colocar seu servidor no data center e precisará certificar-se de que ele tenha o poder de suportar sua operação.

7. Pregue a estratégia de negociação e implemente-a.

Quando seu servidor estiver no data center, é hora de revisar:

Você estabeleceu uma estratégia de negociação clara, como discutido no primeiro slide? O seu servidor está funcionando corretamente? Você testou os tempos de ping e a latência? Você estabeleceu um escritório totalmente funcional completo com os requisitos mencionados acima (limpeza, back office, etc.)? Se você estiver usando algos, seus algoritmos funcionam corretamente? Você não quer que eles fiquem malucos. Você tem capital adequado para começar sua operação?

8. Configure os algoritmos, se aplicável. Nem todos os HFT são de comércio algorítmico.

Lembre-se: HFT NÃO SIGNIFICA NEGOCIAÇÃO ALGORITÍMICA!

É tudo sobre a velocidade. Mas se você estiver usando algoritmos, certifique-se de configurá-los adequadamente, pois, se uma coisa pequena estiver errada, você poderá perder todo o seu dinheiro em questão de segundos. Ou talvez seus pedidos não sejam executados corretamente. Seja qual for o motivo, leve o seu departamento de informática / TI / nerd sobre isso e faça com que mostrem que você está pronto para rodar.

9. Certifique-se de ter um cliente front-end com uma interface decente para que você possa acessar e configurar seus servidores e estratégias de negociação de longe.

É impraticável ir ao data center toda vez que você quiser fazer alguma coisa ou reconfigurar seu servidor. Um cliente front-end decente para fazer mudanças é essencial para se ater ao seu plano. Alguns serviços vêm com uma GUI (interface gráfica do usuário) que você pode usar, mas outros podem exigir um conhecimento mais complexo de coisas como o UNIX.

10. Teste sua configuração e certifique-se de que tudo esteja funcionando corretamente - no seu lado e no final de qualquer fornecedor de software / hardware.

ESTÁ BEM. Você já fez tudo. Você configurou o negócio, instalou os servidores, configurou os algos, pagou a equipe, comeu a hora do almoço para uma verificação final antes de decolar. Afinal, você precisa ter certeza de que sua estratégia funcionará corretamente quando você "ligar as máquinas".

Alguns serviços oferecem a capacidade de testar uma configuração usando dinheiro engraçado, semelhante ao sistema de negociação PaperMoney da thinkorswim. Certifique-se de fazer isso antes de começar a usar o capital da sua empresa.

11. Entre nos mercados e comece a negociar!

Flickr do Steve Preço.

Ligue tudo e chute de volta. Deixe os comerciantes ou os algos fazer o trabalho para você e parabenize-se por um trabalho bem feito. Você finalmente começou sua própria trading de alta frequência.

Compreender exatamente o que é a negociação de alta frequência.

É muito importante que você entenda que a negociação de alta frequência não é negociação de caixa preta ou negociação algorítmica. Ele pode implementar essas duas coisas em uma estratégia de HFT, mas, novamente, elas não são estratégias específicas de HFT. Negociação de alta frequência é tudo sobre uma coisa: velocidade. Você precisa de co-location (colocando o seu servidor o mais próximo possível da troca) para fazê-lo funcionar e quanto mais milli / micro / nano-seconds você eliminar, melhor. Baixa latência (o tempo que leva para o seu pedido chegar à troca) é fundamental, especialmente quando se trata de execução.

O pessoal da Lime Brokerage sabe uma ou duas coisas sobre velocidade, já que eles vêm fazendo essas coisas há anos, muito antes de a buzzphrase conhecida como "trading de alta frequência" existir. Para eles, a velocidade é a única coisa que é fundamental e deve permanecer fundamental.

Jesse Spaulding.

Como ganhei $ 500k com aprendizado de máquina e HFT (negociação de alta frequência)

Este post irá detalhar o que eu fiz para fazer aprox. 500k de negociação de alta frequência de 2009 a 2010. Desde que eu estava negociando de forma totalmente independente e não estou mais executando o meu programa, estou feliz em dizer tudo. Minha negociação foi principalmente em contratos de futuros Russel 2000 e DAX.

A chave do meu sucesso, acredito, não estava em uma equação financeira sofisticada, mas sim no design geral do algoritmo, que unia muitos componentes simples e usava o aprendizado de máquina para otimizar a máxima rentabilidade. Você não precisa conhecer nenhuma terminologia sofisticada aqui, porque quando eu configurei meu programa, tudo foi baseado na intuição. (O incrível curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng ainda não estava disponível - se você clicar nesse link, você será levado ao meu projeto atual: CourseTalk, um site de revisão para MOOCs)

Primeiro, quero apenas demonstrar que meu sucesso não foi simplesmente o resultado da sorte. Meu programa fazia de 1000 a 4000 negociações por dia (meio longo, meio curto) e nunca ocupava posições de mais do que alguns contratos por vez. Isso significava que a sorte aleatória de qualquer negociação em particular era muito rápida. O resultado foi que eu nunca perdi mais de US $ 2000 em um dia e nunca tive um mês perdido:

(EDIT: Estes números são depois de pagar comissões)

E aqui está um gráfico para lhe dar uma noção da variação diária. Note que isso exclui os últimos 7 meses porque - à medida que os números pararam de subir - perdi minha motivação para entrar neles.

Antes de configurar o meu programa de negociação automatizado, eu tinha 2 anos de experiência como um "manual". comerciante do dia. Isso foi em 2001 - eram os primeiros dias do comércio eletrônico e havia oportunidades para os "cambistas". fazer um bom dinheiro. Eu só posso descrever o que eu estava fazendo como se fosse jogar videogames / jogos de azar com uma suposta vantagem. Ser bem-sucedido significa ser rápido, ser disciplinado e ter uma boa capacidade intuitiva de reconhecimento de padrões. Consegui ganhar cerca de US $ 250 mil, pagar meus empréstimos estudantis e ter dinheiro sobrando. Ganhar!

Nos próximos cinco anos, eu lançaria duas startups, adquirindo algumas habilidades de programação ao longo do caminho. Não seria até o final de 2008 que eu voltaria a negociar. Com o dinheiro acabando com a venda da minha primeira startup, a negociação oferecia esperanças de algum dinheiro rápido enquanto eu descobria o meu próximo movimento.

Em 2008, eu era "manualmente" e "rdquo; dia negociando futuros usando software chamado T4. Eu estava querendo algumas teclas de atalho de entrada de pedidos personalizadas, então depois de descobrir que o T4 tinha uma API, aceitei o desafio de aprender C # (a linguagem de programação necessária para usar a API) e fui em frente e desenvolvi algumas teclas de atalho.

Depois de molhar os pés com a API, logo tive aspirações maiores: queria ensinar o computador a trocar por mim. A API forneceu um fluxo de dados de mercado e uma maneira fácil de enviar pedidos para a troca - tudo o que eu tinha que fazer era criar a lógica no meio.

Abaixo está uma imagem de uma janela de negociação T4. O que foi legal é que quando eu comecei meu programa trabalhando eu pude assistir o comércio de computador exatamente nesta mesma interface. Assistir ordens reais entrando e saindo (por conta própria com meu dinheiro real) era ao mesmo tempo emocionante e assustador.

O design do meu algoritmo.

Desde o início, meu objetivo era configurar um sistema de modo que eu pudesse estar razoavelmente confiante de que ganharia dinheiro antes de fazer qualquer negociação ao vivo. Para conseguir isso, eu precisava construir uma estrutura de simulação de negociação que simulasse a negociação ao vivo, com a maior precisão possível.

Enquanto a negociação no modo ao vivo exigia atualizações do mercado de processamento transmitidas pela API, o modo de simulação exigia a leitura das atualizações do mercado a partir de um arquivo de dados. Para coletar esses dados, configurei a primeira versão do meu programa para simplesmente conectar-me à API e registrar as atualizações do mercado com registros de data e hora. Acabei usando 4 semanas de dados de mercado recentes para treinar e testar meu sistema.

Com uma estrutura básica em vigor, ainda tinha a tarefa de descobrir como criar um sistema comercial lucrativo. Como se vê, meu algoritmo se dividiria em dois componentes distintos, que eu exploraria por sua vez:

Previsão de movimentos de preços; e Fazendo negócios lucrativos.

Previsão de movimentos de preços.

Talvez um componente óbvio de qualquer sistema de negociação seja a capacidade de prever onde os preços irão se mover. E o meu não foi exceção. Eu defini o preço atual como a média do lance interno e da oferta interna e estabeleci a meta de prever onde o preço estaria nos próximos 10 segundos. Meu algoritmo precisaria apresentar essa previsão momento a momento ao longo do dia de negociação.

Criando & amp; otimização de indicadores.

Eu criei um punhado de indicadores que provaram ter uma capacidade significativa de prever movimentos de preços de curto prazo. Cada indicador produziu um número que foi positivo ou negativo. Um indicador era útil se, na maior parte dos casos, um número positivo correspondesse ao aumento do mercado e um número negativo correspondesse à queda do mercado.

Meu sistema me permitiu determinar rapidamente a capacidade preditiva de qualquer indicador, por isso pude experimentar muitos indicadores diferentes para ver o que funcionava. Muitos dos indicadores tinham variáveis ​​nas fórmulas que os produziam e eu consegui encontrar os valores ideais para essas variáveis ​​fazendo comparações lado a lado dos resultados obtidos com valores variáveis.

Os indicadores que foram mais úteis foram todos relativamente simples e foram baseados em eventos recentes no mercado em que eu estava negociando, bem como nos mercados de títulos correlacionados.

Fazendo previsões precisas de movimentação de preços.

Ter indicadores que simplesmente previam uma alta ou baixa no preço não era suficiente. Eu precisava saber exatamente quanto movimento de preço era previsto por cada valor possível de cada indicador. Eu precisava de uma fórmula que convertesse um valor de indicador em uma previsão de preço.

Para conseguir isso, acompanhei as movimentações de preço previstas em 50 buckets que dependiam do intervalo em que o valor do indicador caiu. Isso gerou previsões exclusivas para cada bucket que eu era capaz de representar graficamente no Excel. Como você pode ver, a mudança de preço esperada aumenta à medida que o valor do indicador aumenta.

Com base em um gráfico como esse, consegui fazer uma fórmula para ajustar a curva. No começo eu fiz isso "ajuste de curva". manualmente, mas logo escrevi algum código para automatizar esse processo.

Note que nem todas as curvas do indicador tinham a mesma forma. Observe também que os buckets foram distribuídos logaritmicamente para distribuir os dados de maneira uniforme. Por fim, observe que os valores dos indicadores negativos (e suas previsões de preços descendentes correspondentes) foram invertidos e combinados com os valores positivos. (Meu algoritmo tratado para cima e para baixo exatamente o mesmo.)

Combinando indicadores para uma única previsão.

Uma coisa importante a considerar era que cada indicador não era totalmente independente. Eu não poderia simplesmente somar todas as previsões que cada indicador fez individualmente. A chave era descobrir o valor preditivo adicional que cada indicador tinha além do que já estava previsto. Isso não era difícil de implementar, mas significava que se eu estivesse "ajustando a curva", vários indicadores ao mesmo tempo, tive que ser cuidadoso; a mudança de um efetuaria as previsões de outro.

Para ajustar a curva & rdquo; Todos os indicadores ao mesmo tempo eu configurei o otimizador para pisar apenas 30% do caminho para as novas curvas de previsão com cada passagem. Com esse salto de 30%, descobri que as curvas de previsão se estabilizariam em poucas passagens.

Com cada indicador nos dando agora a previsão adicional de preço, eu poderia simplesmente adicioná-los para produzir uma única previsão de onde o mercado estaria em 10 segundos.

Por que prever preços não é suficiente.

Você pode pensar que com essa vantagem no mercado eu era de ouro. Mas você precisa ter em mente que o mercado é composto de ofertas e ofertas - não é apenas um preço de mercado. Sucesso na negociação de alta freqüência se resume a obter bons preços e não é assim tão fácil.

Os fatores a seguir dificultam a criação de um sistema lucrativo:

Com cada negócio eu tive que pagar comissões ao meu corretor e à bolsa. O spread (diferença entre oferta mais alta e oferta mais baixa) significava que se eu simplesmente comprasse e vendesse aleatoriamente, estaria perdendo uma tonelada de dinheiro. A maior parte do volume do mercado era de outros bots que só fariam uma troca comigo se achassem que tinham alguma vantagem estatística. Vendo uma oferta não garante que eu poderia comprá-lo. No momento em que minha ordem de compra chegou à bolsa, era muito possível que essa oferta tivesse sido cancelada. Como um pequeno participante do mercado, não havia como competir sozinho com a velocidade.

Construindo uma simulação de negociação completa.

Então eu tive uma estrutura que me permitiu backtest e otimizar os indicadores. Mas eu tive que ir além disso - eu precisava de um framework que me permitisse fazer backtest e otimizar um sistema de negociação completo; aquele em que eu estava mandando pedidos e ficando em posições. Neste caso, eu estaria otimizando para P & amp; L total e, em certa medida, P & amp; L médio por negociação.

Isso seria mais complicado e, de certa forma, impossível modelar exatamente, mas eu fiz o melhor que pude. Aqui estão alguns dos problemas que eu tive que lidar:

Quando um pedido foi enviado ao mercado na simulação, tive que modelar o tempo de atraso. O fato de meu sistema ter visto uma oferta não significa que ela poderia comprá-la imediatamente. O sistema enviaria o pedido, aguardaria aproximadamente 20 milissegundos e somente se a oferta ainda estivesse lá era considerado como um negócio executado. Isso era inexato porque o tempo real de atraso era inconsistente e não relatado. Quando eu fiz lances ou ofertas, tive que olhar para o fluxo de execução de negociação (fornecido pela API) e usá-los para avaliar quando meu pedido seria executado. Para fazer isso direito eu tive que rastrear a posição do meu pedido na fila. (É um sistema first-in first-out). Novamente, eu não pude fazer isso perfeitamente, mas fiz uma melhor aproximação.

Para refinar minha simulação de execução de pedidos, o que fiz foi extrair meus arquivos de log da negociação ao vivo pela API e compará-los aos arquivos de log produzidos pela negociação simulada no mesmo período de tempo. Consegui obter minha simulação ao ponto de ser bastante precisa e, para as partes que eram impossíveis de modelar exatamente, certifiquei-me de, pelo menos, produzir resultados que fossem estatisticamente semelhantes (nas métricas que julguei importantes).

Fazendo negócios lucrativos.

Com um modelo de simulação de pedidos, agora eu poderia enviar pedidos no modo de simulação e ver um P & amp; Mas como meu sistema saberia quando e onde comprar e vender?

As previsões do movimento de preços foram um ponto de partida, mas não toda a história. O que eu fiz foi criar um sistema de pontuação para cada um dos 5 níveis de preço na oferta e oferta. Estes incluíram um nível acima da oferta interna (para uma ordem de compra) e um nível abaixo da oferta interna (para uma ordem de venda).

Se a pontuação de um determinado nível de preço estiver acima de um determinado limite, isso significa que o meu sistema deve ter um lance / oferta ativa - abaixo do limite, então qualquer pedido ativo deve ser cancelado. Com base nisso, não era incomum que meu sistema exibisse um lance no mercado e o cancelasse imediatamente. (Embora eu tentei minimizar isso, é irritante para quem olha para a tela com olhos humanos - inclusive eu.)

As pontuações do nível de preços foram calculadas com base nos seguintes fatores:

A previsão do movimento de preços (que discutimos anteriormente). O nível de preços em questão. (Níveis internos significavam que grandes previsões de movimentação de preço eram necessárias.) O número de contratos na frente do meu pedido na fila. (Menos foi melhor.) O número de contratos por trás do meu pedido na fila. (Mais foi melhor.)

Essencialmente, esses fatores serviram para identificar "seguro". lugares para licitar / oferecer. A previsão do movimento de preços, por si só, não era adequada porque não levava em conta o fato de que, ao fazer uma oferta, eu não era preenchido automaticamente - só fui preenchido se alguém me vendesse lá. A realidade era que o simples fato de alguém me vender a um certo preço mudava as probabilidades estatísticas do negócio.

As variáveis ​​usadas nesta etapa foram todas sujeitas a otimização. Isso foi feito exatamente da mesma maneira que eu otimizei as variáveis ​​nos indicadores de preço, exceto neste caso eu estava otimizando para a linha de fundo P & amp; L.

Quando negociamos como seres humanos, muitas vezes temos emoções e vieses poderosos que podem levar a decisões menos que ótimas. Obviamente, não queria codificar esses vieses. Aqui estão alguns fatores que meu sistema ignorou:

O preço que uma posição foi inserida - Em um escritório comercial, é bastante comum ouvir conversas sobre o preço em que alguém é comprido ou baixo, como se isso pudesse afetar sua futura tomada de decisão. Embora isso tenha alguma validade como parte de uma estratégia de redução de riscos, ela realmente não tem relação com o curso futuro dos eventos no mercado. Portanto, meu programa ignorou completamente essa informação. É o mesmo conceito que ignorar os custos irrecuperáveis. Indo curto vs. saindo de uma posição longa - Tipicamente um trader teria critérios diferentes que determinam onde vender uma posição comprada versus onde ir short. No entanto, da minha perspectiva de algoritmos, não havia razão para fazer uma distinção. Se meu algoritmo esperava um movimento descendente, a venda era uma boa ideia, independentemente de ser atualmente longa, curta ou plana. A & ldquo; dobrando & rdquo; estratégia - Esta é uma estratégia comum, onde os comerciantes vão comprar mais ações no caso de que o comércio original vai contra eles. Isso faz com que o preço médio de compra seja menor e isso significa que quando (ou se) a ação girar, você estará pronto para recuperar seu dinheiro rapidamente. Na minha opinião, esta é realmente uma estratégia horrível, a menos que você esteja Warren Buffet. Você é levado a pensar que está indo bem porque a maioria de seus negócios será vencedora. O problema é quando você perde você perde grande. O outro efeito é que torna difícil julgar se você realmente tem uma vantagem no mercado ou está apenas tendo sorte. Ser capaz de monitorar e confirmar que meu programa realmente tinha uma vantagem era um objetivo importante.

Como meu algoritmo tomava decisões da mesma forma, independentemente de onde ele entrasse em uma negociação ou se era atualmente longo ou curto, ocasionalmente ele fazia parte (e tomava) de algumas grandes negociações perdedoras (além de algumas grandes negociações vencedoras). Mas, você não deve pensar que não houve qualquer gerenciamento de risco.

Para gerenciar o risco, impus um tamanho máximo de posição de dois contratos por vez, ocasionalmente aumentado em dias de alto volume. Eu também tinha um limite máximo de perda diária para proteger contra condições inesperadas de mercado ou um bug no meu software. Esses limites foram aplicados no meu código, mas também no backend por meio do meu corretor. Aconteceu que nunca encontrei problemas significativos.

A partir do momento em que comecei a trabalhar no meu programa, demorei cerca de 6 meses até chegar ao ponto de rentabilidade e comecei a executá-lo ao vivo. Embora, para ser justo, uma quantidade significativa de tempo foi aprender uma nova linguagem de programação. Enquanto trabalhei para melhorar o programa, vi um aumento nos lucros para cada um dos próximos quatro meses.

Toda semana eu reciclaria meu sistema com base nas 4 semanas anteriores de dados. Descobri que isso estabelecia o equilíbrio certo entre captar tendências comportamentais recentes do mercado e garantir que meu algoritmo tivesse dados suficientes para estabelecer padrões significativos. Como o treinamento começou a tomar mais e mais tempo, eu o dividi para que pudesse ser executado por 8 máquinas virtuais usando o amazon EC2. Os resultados foram então reunidos na minha máquina local.

O ponto alto da minha negociação foi em outubro de 2009, quando fiz quase 100k. Depois disso, continuei a passar os próximos quatro meses tentando melhorar meu programa, apesar do lucro reduzido a cada mês. Infelizmente, a essa altura, acho que implementei todas as minhas melhores ideias, porque nada do que tentei parecia ajudar muito.

Com a frustração de não poder fazer melhorias e não ter senso de crescimento, comecei a pensar em uma nova direção. Eu enviei um e-mail para 6 diferentes empresas de negociação de alta frequência para ver se eles estariam interessados ​​em comprar meu software e me contratar para trabalhar para eles. Ninguém respondeu. Eu tive algumas novas idéias de inicialização que eu queria trabalhar, então eu nunca dei continuidade.

ATUALIZAÇÃO - Eu postei isso no Hacker News e tem recebido muita atenção. Eu só quero dizer que eu não defendo ninguém tentando fazer algo assim agora. Você precisaria de uma equipe de pessoas realmente inteligentes com uma variedade de experiências para ter qualquer esperança de competir. Mesmo quando eu estava fazendo isso, acredito que era muito raro para as pessoas alcançarem o sucesso (embora eu tivesse ouvido falar de outras pessoas).

Há um comentário no topo da página que menciona "estatísticas manipuladas" e se refere a mim como um investidor de varejo & rdquo; que quants iria "alegremente escolher". Este é um comentário bastante infeliz que simplesmente não se baseia na realidade. Deixando isso de lado, há alguns comentários interessantes: news. ycombinator / item? Id = 4748624.

ATUALIZAÇÃO # 2 - Fiz uma FAQ de acompanhamento que responde a algumas perguntas comuns que recebi de traders sobre essa postagem.

carlosspicyweiner111 gostou disto.

Oi, eu sou Jesse, fundador do Thinklab. Eu moro e toco em São Francisco. Você encontrou minha casa na web .. Bem-vindo!

InfoReach HiFREQ.

Software de Negociação de Alta Freqüência (HFT) para Negociação Algorítmica.

O HiFREQ é um poderoso mecanismo algorítmico que oferece aos traders a capacidade de implantar estratégias de HFT para ações, futuros, opções e operações de câmbio sem ter que investir tempo e recursos na construção e manutenção de sua própria infraestrutura de tecnologia. Ele fornece todos os componentes essenciais para facilitar a produção de dezenas de milhares de pedidos por segundo em latência inferior a milissegundos.

O HiFREQ pode ser usado independentemente como uma solução de negociação de caixa preta independente ou como parte da plataforma de negociação InfoReach TMS para um sistema completo de negociação de ponta a ponta.

Sua arquitetura aberta e neutra permite que os usuários criem e implantem estratégias de negociação proprietárias e complexas, bem como algoritmos de acesso de corretores e outros provedores de terceiros. As encomendas podem ser encaminhadas para qualquer destino de mercado global através do FIX Engine interno de baixa latência da InfoReach.

Ativos múltiplos.

Ações globais, futuros, opções e FX.

Controle de risco.

O HiFREQ fornece avaliação de risco de todas as solicitações de pedidos e garante a conformidade com as restrições comerciais específicas da empresa pré-configuradas.

Corretor neutro.

O HiFREQ conecta você a vários corretores, trocas e ECNs.

Monitoramento e controle centralizados.

Embora os componentes do HiFREQ possam ser distribuídos em vários locais geográficos, todas as funções de monitoramento e controle de desempenho da estratégia podem ser executadas a partir de um local remoto centralizado.

O HiFREQ pode executar mais de 20.000 pedidos por segundo por conexão FIX única. Usando duas ou mais conexões FIX pode aumentar consideravelmente o rendimento.

Baixa latência.

Latência de ida e volta de sub-milissegundos medida a partir do ponto em que o HiFREQ obtém um relatório de execução FIX até o ponto em que o HiFREQ conclui o envio de uma mensagem de pedido FIX.

Distribuído e escalável.

Para aumentar a eficiência e o desempenho das estratégias de negociação, seus componentes podem ser projetados para serem executados simultaneamente. Os componentes de estratégia também podem ser implementados em vários servidores que podem ser colocados em vários locais de execução.

Guia do programador de Java.

Outros produtos a considerar.

InfoReach Strategy Server.

Plataforma algorítmica poderosa para negociação de estratégia.

Agregador InfoReach FX.

Poderosa Agregação de Liquidez Forex e Plataforma de Negociação Algorítmica.

InfoReach Eurex Low Latency Link.

Plataforma algorítmica de baixa latência para negociação com a Eurex.

Artigos relacionados.

Guia de Melhor Execução para Baixa Latência 2010.

Você nunca pode ficar parado porque não importa quantos milhares ou milhões de dólares você gasta criando a infraestrutura.

InfoReach apresenta módulo de negociação de alta frequência na FIA Expo.

A mais recente adição à plataforma de negociação InfoReach TMS permite que as empresas empreguem estratégias de negociação algorítmica de alta frequência.

Revista Traders. InfoReach faz com que os traders entrem em alta velocidade rapidamente.

A InfoReach quer dar às lojas menores as ferramentas para serem operadores de alta frequência.

WIRED. Investigação: O negócio de negociação de alta frequência.

InfoReach, uma empresa especializada em tecnologia de negociação, tem plataformas capazes de lidar com mais de 10 mil pedidos por segundo.

Mercados Mídia: Qualidade de Negociação de Software sob Microscópio.

A InfoReach tem limites de risco embutidos dentro de seus sistemas de negociação multi-broker, cobrindo ordens originadas manualmente, algoritmicamente, via API ou via FIX.

Stickin 'It to the Nerds: Construindo um sistema de negociação de alta frequência.

Quando criança, você já sonhou em se tornar um nerd? Eu não penso assim. Mas nos últimos dois anos, quantas pessoas sorridentes você viu nos noticiários financeiros que pareciam, bem, nerds? Educados em teoria da computação, matemática, física, o que quer que seja, esses nerds estavam nas manchetes por ganhar muito dinheiro com negociações informatizadas: grandes volumes, frações de segundo, compras e vendas dirigidas por máquinas que rendiam talvez US $ 0,05 por 100 ações. Isso não parece muito dinheiro, mas multiplique isso por centenas de milhares de ações em milhares de transações por dia, e isso começa a somar. Na verdade, é responsável pela maior parte do volume atual de negociações de ações. E como você liga seu laptop fraco, você pode se perguntar, é isso que eu tenho que fazer para ganhar dinheiro?

Resposta curta: Não.

Resposta mais longa: Absolutamente não.

Repelente de nerd.

O que essas histórias não lhe disseram é que as recentes oscilações na volatilidade forçaram muitas pessoas que desenvolvem transações informatizadas a repensarem suas estratégias. Os movimentos de preços de curto prazo e de ida e volta que a negociação computadorizada deve capturar foram mais unidirecionais e deixaram alguns traders com grandes posições perdedoras.

Ok, então, você pergunta, se não de alta freqüência, negociação informatizada, então o que? Você precisa de uma abordagem baseada em estratégia para a negociação, de modo que, independentemente do estoque ou do índice, independentemente do ambiente de mercado, você tenha uma abordagem para encontrar e executar transações que façam sentido. Em outras palavras, um sistema. Isso significa que você precisa criar um conjunto de regras que você siga para entrar e sair das negociações toda vez, em vez de simplesmente atirar no quadril. Seu sistema pode nem sempre sair como você esperava, ou sempre ganhar dinheiro, mas você terá um plano para fazer negócios. Você pode não ter uma foto sua nas notícias financeiras, mas talvez você pague suas contas e ainda tenha tempo de ser uma pessoa normal.

Construa um sistema 1-2-3.

Então como você faz isso? Bem, para começar, se você já tem a plataforma thinkorswim® carregada em seu laptop, você tem ferramentas à sua disposição que são projetadas para oferecer mais do que a maioria dos nerds de Wall Street. A sério. E você usará essas ferramentas para encontrar negociações que atendam aos três critérios a seguir:

2. Decaimento de tempo positivo.

Vamos quebrar cada um deles.

Isso significa que não importa o que o estoque ou índice faça, se ele sobe grande, cai baixo ou em nenhum lugar, a perda potencial máxima é conhecida antes mesmo de você fazer o negócio. Por exemplo, uma chamada curta na vertical definiu risco. Uma chamada curta e nua não. Com a vertical curta, a perda máxima é a diferença entre os preços de exercício menos o crédito recebido. É isso aí. Com uma ligação curta e nua, você realmente não sabe qual será a sua perda máxima. Mesmo se você acha que usará uma ordem de parada para comprar a chamada curta de volta se a perda ficar muito alta, e se a ação parar durante a noite quando você não conseguir negociar? Stick com trades de risco definido.

Além da morte e dos impostos, a única outra coisa em que você pode contar é o tempo passar. E se isso não acontecer, todos nós temos problemas maiores. Por causa dessa inevitabilidade, você quer passar o tempo do seu lado. Isso significa que você quer que suas posições tenham tempo de decaimento positivo para que todas as outras coisas sejam iguais, um dia passando significa que sua posição vale um pouco mais. Decaimento de tempo positivo geralmente vem de ter uma opção curta em algum lugar na posição. Ele não precisa ficar nu (veja o critério nº 1), mas como parte de um spread como um calendário curto, vertical ou longo, ou condor de ferro, uma opção curta colocará o tempo do seu lado.

Não importa quanta pesquisa você faça, a probabilidade de um estoque ou índice subindo ou descendo é de 50%. Mas você não quer que sua negociação dependa do lançamento de uma moeda. A maneira de inclinar as probabilidades a seu favor é com uma seleção de estratégia mais inteligente. Isso começa procurando na cadeia de opções uma expiração de prazo mais curto e uma alta probabilidade de expirar sem valor. Isso permitirá que você crie spreads que dependam menos da direção correta e mais da queda do prêmio.

Ok, agora o que?

Não é tão nerd, é? Vamos transformar o teórico em prático com alguns exemplos da vida real para o trader de ações e opções.

Você é um corretor da bolsa. Talvez você ainda não esteja pronto para todas as opções espalhadas. Então, como os três critérios funcionam para você? Se você tem muito estoque, já sabe sua perda máxima potencial se o estoque chegar a zero. Mesmo que esse risco possa ser um número muito grande, eu argumentarei que ele é definido em seu próprio caminho. Esse é o critério 1.

Para o número 2, você procura criar uma chamada curta e encoberta contra esse longo material para obter uma decadência positiva no tempo. Quando você faz uma ligação curta com seu estoque longo, para cada dia em que o preço da ação não se move, essa chamada curta fica mais barata e barata, e faz com que você ganhe um pouco de dinheiro.

Para o número 3, ter as chances do seu lado significa vender uma opção sem dinheiro que tem uma probabilidade de expirar sem valor de cerca de 60%, o que você pode fazer na plataforma de negociação thinkorswim® da TD Ameritrade (Figura 1, abaixo) . O estoque pode subir até o preço de exercício da chamada curta por vencimento, e a chamada ainda expirará sem valor. Isso reduz a base de custo de seu estoque longo, o que também reduz seu ponto de equilíbrio. Isso significa que a ação pode fazer uma mudança maior, e você ainda pode não perder dinheiro.

Em thinkorswim, veja a probabilidade de uma opção expirar dentro do dinheiro (ITM). Aqui, uma chamada com uma probabilidade de 34% de.

Expirar ITM é o mesmo que dizer que tem 66% de probabilidade de expirar sem valor. Apenas para fins ilustrativos.

Você está ansioso para começar com as opções, mas não tem certeza se deve ser otimista ou de baixa em uma determinada ação ou índice. Não se preocupe com a direção do estoque. Usando os três critérios, você pode encontrar uma estratégia que ainda pode gerar receita mesmo se estiver errado em sua aposta direcional. Vamos ver como.

Primeiro, comece com um viés direcional para o estoque ou índice. Maybe it’s based on technical or fundamental analysis, or maybe your favorite talking head on TV suggested it. We’re going to create a short vertical spread (criteria #1 and #2)—a short call vertical if you have a bearish bias, or a short put vertical if you have a bullish bias. Start by finding the expiration ranging from 25 to 45 days.

For criteria #3, if you’re bearish, find the out-of-the-money short call that has a 60 % to 70 % probability of expiring worthless. If you’re bullish, consider finding the out-of-the-money short put that has a probability of expiring worthless of between 60 % and 70 %. To create a short call vertical, consider buying the call option that’s one strike further out-of-the-money than your short call. To create a short put vertical, consider buying the put option that’s one strike further out-of-the-money than your short put.

Now, here’s what can happen. With the short out-of-the-money call vertical, if the stock moves down by expiration, you make money. If the stock stays the same by expiration, you make money. If the stock moves up past the short strike of the short call vertical, you’ll probably lose money. But if it only goes up a little, not as high as the short strike of the short call vertical, you can still make money. The short put option works the same way but loses money if the stock moves down past the short strike of the short put vertical.

This is not a fool-proof, guaranteed way of making money trading. But it is better than sitting on the sidelines, frustrated and confused by not being able to trade the way you think the Wall Street pros do it. Each trade you make based on these criteria will have reasoning behind it. And even if the trade loses money, you’ll know exactly how much and why. That’s being an educated trader. Instead of a nerd.

Got thinkorswim?

If you don't have thinkorswim to analyze probabilities, what are you waiting for? Check out what it's all about & join in on the fun.

Inside this issue:

How to Trade the Government: The Big Five Economic Indicators.

Coach's Corner: Sometimes It’s Good to Fibonacci.

DENTRO DESTA EDIÇÃO # 26:

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Multi-legged option strategies such as those discussed in this article will have additional costs due to the additional strikes traded. Be sure to understand all risks involved with each strategy, including transaction costs, before attempting to place any trade. Be aware that assignment on short option strategies discussed in this article could lead to unwanted long or short positions on the underlying security.

A volatilidade do mercado, o volume e a disponibilidade do sistema podem atrasar o acesso à conta e as execuções comerciais.

O desempenho passado de uma segurança ou estratégia não garante resultados futuros ou sucesso.

As opções não são adequadas para todos os investidores, pois os riscos especiais inerentes à negociação de opções podem expor os investidores a perdas potencialmente rápidas e substanciais. Negociação de opções sujeita a revisão e aprovação da TD Ameritrade. Leia Recursos e Riscos de Opções Padronizadas antes de investir em opções.

A documentação de suporte para quaisquer reivindicações, comparações, estatísticas ou outros dados técnicos será fornecida mediante solicitação.

A informação não tem a intenção de ser um conselho de investimento ou interpretada como uma recomendação ou endosso de qualquer investimento ou estratégia de investimento em particular, e é apenas para fins ilustrativos. Certifique-se de entender todos os riscos envolvidos em cada estratégia, incluindo custos de comissão, antes de tentar fazer qualquer negociação. Os clientes devem considerar todos os fatores de risco relevantes, incluindo suas próprias situações financeiras pessoais, antes de negociar.

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