Introdução às Estratégias de Negociação Algorítmica Aula 5 - Apresentação PPT do PowerPoint.
Introdução às Estratégias de Negociação Algorítmica, Palestra 5. Pares de Rading por Métodos Estocásticos de Spread. Haksun Li haksun. li@numericalmethod numéricamethod. Esboço. Primeiro tempo de passagem Filtro de Kalman Estimativa de máxima verossimilhança EM algoritmo. Referências.
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Noções básicas de negociação algorítmica: 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 de caixa preta ou simplesmente negociação de algoritmos) é o processo de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para fazer uma negociação, a fim de gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para uma negociação. comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Para além das oportunidades de lucro para o comerciante, a negociação de algoritmos torna os mercados mais líquidos e torna o comércio mais sistemático ao excluir os impactos humanos emocionais nas atividades de negociação. (Para mais, confira Escolhendo o Software de Negociação Algorítmica Certo.)
Suponha que um comerciante siga estes critérios comerciais simples:
Compre 50 ações de uma ação quando a média móvel de 50 dias ultrapassar a média móvel de 200 dias Venda ações da ação quando a média móvel de 50 dias ficar abaixo da média móvel de 200 dias.
Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitore automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e coloque as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais ficar de olho nos preços e gráficos ao vivo, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica faz isso automaticamente, identificando corretamente a oportunidade de negociação. (Para mais informações sobre médias móveis, consulte Médias móveis simples Faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser aprender mais sobre as estratégias comprovadas e no ponto que podem, eventualmente, ser trabalhadas em um sistema de negociação alorítimo, confira o curso Torne-se um Day Trader da Investopedia Academy. ]
Benefícios do comércio algorítmico.
Algo-trading fornece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Possibilidade de colocação imediata e imediata de ordens (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas correta e instantaneamente, para evitar mudanças significativas nos preços Redução dos custos de transação (veja o exemplo de déficit de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Risco reduzido de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte da negociação de algoritmos atuais é a negociação de alta frequência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em vários mercados e vários parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte Estratégias e segredos de empresas de negociação de alta frequência (HFT).)
O comércio de algo é usado em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras (fundos de pensão, fundos mútuos, seguradoras) que compram em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande volume. Comerciantes de curto prazo e participantes do lado da venda (formadores de mercado, especuladores e arbitradores) se beneficiam da execução automatizada do comércio; Além disso, o comércio de algo ajuda a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, pares de traders, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa troque automaticamente.
O comércio algorítmico fornece uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados na intuição ou instinto de um comerciante humano.
Estratégias de Negociação Algorítmica.
Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja lucrativa em termos de ganhos aprimorados ou redução de custos. A seguir estão as estratégias de negociação comuns usadas no comércio de algo:
As estratégias de negociação algorítmica mais comuns seguem as tendências de médias móveis, desvios de canal, movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Essas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar por meio do comércio algorítmico, porque essas estratégias não envolvem previsões nem previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e diretas de implementar por meio 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 estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar tendências.)
Comprar uma ação com cotação dupla a um preço menor em um mercado e, simultaneamente, vendê-la a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem isenta de risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos futuros, já que os diferenciais de preço existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preço e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de maneira eficiente.
Os fundos de índices definiram períodos de reequilíbrio para aproximar seus investimentos aos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os operadores algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos básicos, dependendo do número de ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo de índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.
Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta-neutral, que permitem negociar com combinação de opções e seu título subjacente, onde são feitas negociações para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o delta do portfólio seja mantido em zero.
A estratégia de reversão à média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para o seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar um algoritmo com base nisso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entra e sai de seu intervalo definido.
A estratégia de preço médio ponderado por volume divide uma ordem grande e libera pedaços menores da ordem para o mercado, determinados dinamicamente, usando perfis de volume histórico específicos do estoque. O objetivo é executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando, assim, no preço médio.
A estratégia de preço médio ponderada pelo tempo quebra uma ordem grande e libera dinamicamente pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo divididos uniformemente entre um horário de início e de término. O objetivo é executar o pedido próximo ao preço médio entre os horários inicial e final, minimizando o impacto no mercado.
Até que a ordem de negociação esteja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a taxa de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia pedidos em uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário.
A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de um pedido negociando o mercado em tempo real, economizando assim no custo do pedido e se beneficiando do custo de oportunidade de execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação visada quando o preço das ações se mover favoravelmente e diminuirá quando o preço das ações se mover negativamente.
Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar “acontecimentos” do outro lado. Esses "algoritmos de farejamento", usados, por exemplo, por um criador de mercado do lado da venda, têm a inteligência incorporada para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma ordem grande. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e possibilitará que ele se beneficie com o preenchimento dos pedidos a um preço mais alto. Às vezes, isso é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para mais informações sobre comércio de alta frequência 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. Os seguintes são necessários:
Conhecimentos de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricados. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocação de pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de fazer pedidos. para backtest o sistema, uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.
Aqui está um exemplo abrangente: A Royal Dutch Shell (RDS) está listada na Bolsa de Valores de Amsterdã (AEX) e na Bolsa de Valores de Londres (LSE). Vamos criar 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, seguida pelas duas bolsas sendo negociadas simultaneamente pelas próximas horas e negociando apenas na LSE durante a última hora conforme a AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?
Um programa de computador que pode ler os preços de mercado atuais Feeds de preços de LSE e AEX Um feed de taxa de câmbio para taxa de câmbio de GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode encaminhar o pedido para a capacidade correta de troca.
O programa de computador deve executar o seguinte:
Leia o feed de preço recebido do estoque RDS de ambas as trocas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficiente (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, coloque a compra ordem em troca de preço mais baixo e ordem de venda em troca de preço mais alto Se as ordens forem executadas como desejado, o lucro da arbitragem seguirá.
Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você puder colocar uma negociação gerada por algoritmos, os outros participantes do mercado também poderão. Consequentemente, os preços flutuam em milissegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se a transação de compra for executada, mas o comércio de venda não é feito, pois os preços de venda mudam no momento em que seu pedido chega ao mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem seja inútil.
Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É emocionante usar a automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso garantir que o sistema seja completamente testado e que os limites necessários sejam definidos. Comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e construir sistemas por conta própria, para ter confiança em implementar as estratégias corretas de maneira infalível. Uso cauteloso e testes completos de negociação de algoritmos podem criar oportunidades lucrativas. (Para mais, veja Como codificar seu próprio robô de negociação da Algo.)
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Por danika-pritchard.
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Introdução às Estratégias de Negociação Algorítmica.
Pares ótimos de negociação por controle estocástico.
Formulação do problema Lema da programação da TIDynamic programmingHamilton-Jacobi-Bellman equationRiccati equationIntegrating factor.
Negociação de pares ideal: uma abordagem de controle estocástico. Mudchanatongsuk, S., Primbs, J. A., Wong, W. Dept. of Manage. Sci. & amp; Eng., Stanford Univ., Stanford, CA.
Criação de Cesta vs. Negociação.
Na palestra 3, discutimos algumas maneiras de construir uma cesta de reversão de média. Nesta e nas próximas palestras, discutimos como negociar um ativo de reversão de média, se tal existir.
Nós modelamos a diferença entre os log-retornos de dois ativos como um processo de Ornstein-Uhlenbeck. Calculamos a posição ótima a ser tomada como uma função do desvio do equilíbrio. Isso é feito resolvendo-se a equação de Hamilton-Jacobi-Bellman correspondente .
Suponha que um ativo livre de risco, que satisfaz dois ativos, e que um movimento browniano geométrico seja o spread entre os dois ativos.
Assumimos que o spread, a cesta que queremos negociar, segue um processo de reversão da média. é o equilíbrio de longo prazo para o qual o spread reverte. é a taxa de reversão. Deve ser positivo para garantir a estabilidade em torno do valor de equilíbrio.
Deixe denotar o coeficiente de correlação instantâneo entre e.
Lema do Univariate Ito.
Suponha que seja duas vezes diferenciável de duas variáveis reais.
Lema multivariado de Ito.
Suponha que é um vetor que o processo é duas vezes diferenciável.
Qual é a dinâmica do ativo em?
Dinâmico do Ativo em.
: o valor de uma carteira de negociação de pares autofinanciada: o peso da carteira para a ação A: o peso da carteira para a ação B.
Portfólio de Auto-Financiamento Dinâmico.
, s. t. Observe que simplificamos o GBM para BM e removemos algumas constantes.
Considere um problema de estágio para minimizar (ou maximizar) os custos acumulados em um caminho do sistema.
Formulação de programação dinâmica.
Mudança de estado:: tempo: estado: decisão de controle selecionada no momento: um ruído aleatórioCusto: Objetivo: minimizar (maximizar) o custo esperado. Precisamos ter expectativa para explicar o ruído,.
Princípio da Otimização.
Deixe ser uma política ótima para o problema básico, e assuma que, ao usar, um estado ocorre ocorre no tempo com probabilidade positiva. Considere o subproblema por meio do qual estamos no momento e desejamos minimizar o custo-benefício de tempos em tempos. Então, a política truncada é ideal para esse subproblema.
Algoritmo de programação dinâmica.
Para cada estado inicial, o custo ótimo do problema básico é igual a, dado pela última etapa do algoritmo seguinte, que avança no tempo de um período para outro.
Condição terminal: Equação de DP: Pelo lema de ItoўўЂЂ:
Cancele em LHS e RHS. Divide pela discretização de tempo,.Take o limite como, daqui Ito. A posição óptima da carteira é.
HJB para nosso valor de portfólio.
Todos desaparecem por causa do operador de expectativa. Somente os termos determinísticos permanecem. Divida LHR e RHS por.
Solução de programação dinâmica.
Resolva a função custo a percorrer. Suponha que a política ótima seja.
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Por alida-prado.
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Pares de negociação por métodos de spread estocástico.
Primeiro tempo de passagemKalman filterMaximum likelihood estimateEM algorithm.
Como a ênfase dos métodos básicos de cointegração da maioria dos trabalhos está na construção de um ativo sintético de reversão de média, os métodos de disseminação estocástica enfocam a dinâmica do preço do ativo sintético. Papel acadêmico mais referenciado: Elliot, van der Hoek e Malcolm, 2005, Pairs Trading Modelam o processo de disseminação como uma versão do processo de Ornstein-Uhlenbeck em espaço de estado, Jonathan Chiu, Daniel Wijaya Lukman, Kourosh Modarresi e Avinayan Senthi Velayutham. Negociação de alta frequência. Universidade de Stanford. 2011A idéia foi concebida por muitos pares populares que negociam livros, análise técnica e gráficos para o spread, Ehrman, 2005, o modelo Handbook of Pairs TradingARMA, modelo HMM ARMA, algumas abordagens não paramétricas e um modelo de filtro de Kalman, Vidyamurthy, 2004 Negociação de Pares: Métodos Quantitativos e Análise.
Espalhe como um processo de reversão à média.
A média a longo prazo =.A taxa de reversão à média =.
Soma da Série de Potência.
Variação de Longo Prazo.
Observações e Processo Estadual Oculto.
O processo de estado oculto é: As observações: Queremos calcular o estado esperado das observações.
Primeiro tempo de passagem.
Processo padronizado de Ornstein-UhlenbeckPrimeiro tempo de passagemO pdf de tem um valor máximo em.
Uma estratégia de negociação de amostra.
, Compre quando desenrolar após o tempo Venda quando desenrolar após o tempo.
O filtro de Kalman é um filtro recursivo eficiente que estima o estado de um sistema dinâmico a partir de uma série de medições incompletas e ruidosas.
previsão no tempo t.
Atualize no tempo t + 1.
como novas medições vêm dentro
correto para melhor estimativa.
Um sistema discreto linear.
: o modelo de transição de estados aplicado ao estado anterior: o modelo de entrada de controle aplicado a vetores de controle: o processo de ruído extraído da distribuição normal multivariada.
Observações e Ruídos.
: o modelo de observação mapeando os estados verdadeiros para observações: o ruído de observação.
Diagrama de Sistema Discreto.
previu que uma estimativa de estado anterior previa uma covariância de estimativa anterior.
Cálculo do valor residual do cádmio avaliado por Kalman obteve uma estimativa do estado a posteriori datada de uma covariância de estimativa a posteriori.
Computando o ўЂBestГўВЂВ ™ Estimate do estado.
Dado,,, nós definimos o varianceStart condicional com,.
Estimativa do estado previsto (a Priori).
Variação prevista (a Priori).
Minimizar a variação posterior.
Deixe a fórmula de atualização de Kalman ser Queremos resolver para K tal que a variação condicional é minimizada.
Condição do primeiro pedido para k.
Filtro de Kalman ótimo.
Estimativa de estado atualizada (a Posteriori).
Então, nós temos a regra de atualização do ўЂtttttќќќ Kalman.
Variance (a Posteriori) atualizada.
Precisamos estimar os parâmetros a partir dos dados observáveis antes de podermos usar o modelo de filtro de Kalman. Precisamos anotar a função de verossimilhança em termos de e, em seguida, maximizar a função w. r.t. .
Uma função de verossimilhança (geralmente apenas a verossimilhança) é uma função dos parâmetros de um modelo estatístico, definido da seguinte forma: a probabilidade de um conjunto de valores de parâmetros, dados alguns desfechos observados, é igual à probabilidade desses desfechos observados.
Estimativa de máxima verossimilhança.
Encontramos tal que é maximizado dada a observação.
Exemplo usando a distribuição normal.
Queremos estimar a média de uma amostra de tamanho extraída de uma distribuição Normal.
Maximizar o log-verossimilhança é equivalente a maximizar o seguinte: condição de primeira ordem w. r.t.,
Depois de escrevermos a função de verossimilhança para o modelo de Kalman em termos de, podemos executar qualquer algoritmo de otimização multivariada, por exemplo, Nelder-Mead, para procurar. A desvantagem é que pode não convergir bem, portanto não chegar perto do ideal solução.
Para o conjunto de estados ocultos, escrevemos Suponhamos que sabemos a distribuição condicional de, poderíamos maximizar o seguinte, ou A expectativa é uma soma ponderada das probabilidades (log) ponderadas pela probabilidade dos estados ocultos.
De onde obtemos a distribuição condicional de? Suponha que de alguma forma tenhamos uma estimativa (inicial) dos parâmetros,. Então o modelo não tem incógnitas. Podemos calcular a distribuição de.
Suponha que sabemos, sabemos completamente sobre o modo; Podemos encontrar Suponha que sabemos, podemos estimar, por exemplo, a máxima verossimilhança. O que fazemos se não soubermos ambos e?
Expectation step (E-step): calcula o valor esperado da função log-likelihood, w. r.t., a distribuição condicional de under e. Maximization step (M-step): encontre os parâmetros, que maximizam o valor Q.
Algoritmos EM para o filtro de Kalman.
Offline: abordagem mais suave de Shumway e Stoffer, 1982Online: Elliott and Krishnamurthy filter approach, 1999.
Introdução às Estratégias de Negociação Algorítmica Aula 8 - Apresentação PPT do PowerPoint.
Introdução às Estratégias de Negociação Algorítmica Palestra 8. Gerenciamento de Risco. Haksun Li haksun. li@numericalmethod numéricamethod. Esboço. Valor em Risco (VaR) Teoria do Valor Extremo (EVT). Referências. AJ McNeil. Teoria dos valores extremos para gerentes de risco. 1999.
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