Chan E. P. Negociação Algorítmica. Estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Como as estratégias ocupam um lugar central neste livro, iremos cobrir uma ampla gama deles, amplamente divididos nos campos de retorno e impulso, e vamos estabelecer técnicas padrão para negociar cada categoria de estratégias e igualmente importante, o fundamental razões pelas quais uma estratégia deveria funcionar. A ênfase é em estratégias simples e lineares, como um antídoto contra os vícios de superposição e dados que espancam que muitas vezes atacam estratégias complexas.
No acampamento de reversão média, discutiremos as técnicas estatísticas múltiplas (teste Dickey-Fuller aumentado [ADF], expoente de Hurst, Teste de Ratio de Variância, meia-vida) para detectar reversão ou estacionança de séries temporais e para detectar cointegração de um carteira de instrumentos (teste reforçado coordeiro Dickey Fuller [teste CADF], teste de Johansen). Além da aplicação mecânica desses testes estatísticos às séries temporais, nos esforçamos para transmitir uma compreensão intuitiva do que realmente estão testando e as equações matemáticas simples por trás delas.
Explicaremos as técnicas e estratégias mais simples para a comercialização de carteiras de reversão (linear, banda de Bollinger, filtro de Kalman) e se o uso de preços brutos, preços de log ou ratios faz o mais sentido como insumos para esses testes e estratégias. Em particular, mostramos que o filtro Kalman é útil para os comerciantes de várias formas e em múltiplas estratégias. Serão feitas distinções entre séries temporais versus reversão média transversal. Debatiremos os prós e contras da ampliação e destacamos o perigo de erros de dados nas estratégias de reversão média, especialmente aquelas que lidam com spreads.
Exemplos de estratégias de reversão média serão extraídos de modelos de ações interjacentes e intradias, pares e trigêmeos de fundos trocados (ETF), ETFs versus ações de componentes, pares de moedas e calendário de futuros e spreads de mercado. Vamos explicar o que torna a negociação de algumas dessas estratégias bastante desafiadoras nos últimos anos, devido ao aumento de piscinas escuras e operações de alta freqüência. Também vamos ilustrar como certas considerações fundamentais podem explicar a destruição temporária de um par ETF até agora muito profi table e como as mesmas considerações podem levar a construir uma versão melhorada da estratégia. Ao discutir trading de moeda, nós nos esforçamos para explicar por que mesmo o cálculo dos retornos pode parecer estrangeiro para um comerciante de capital próprio e onde, por vezes, tais conceitos como interesse de rolagem podem ser importantes. Muita ênfase será dedicada ao estudo dos retornos no local em relação aos retornos do rolo em futuros, e várias estratégias de negociação de futuros podem ser derivadas ou compreendidas a partir de um simples modelo matemático de preços de futuros. Os conceitos de retrocesso e contango serão ilustrados graficamente e matematicamente. O capítulo sobre a reversão média de moedas e futuros acumulado no estudo de um futuro muito especial: o futuro da volatilidade (VX) e como pode ser a base de algumas estratégias bastante lucrativas.
No campo de impulso, começamos por explicar alguns testes estatísticos para o impulso da série de tempos. O tema principal, no entanto, é explorar os quatro principais impulsionadores do impulso em ações e futuros e propor estratégias que possam extrair séries temporais e momentum transversal. Roll retorna nos futuros é um desses drivers, mas verifica-se que as vendas e compras forçadas de ativos são o principal motor de estoque e o impulso do ETF em muitas circunstâncias diversas. Algumas das novas estratégias de impulso baseadas em eventos de notícias, sentimentos de notícias, ETF alavancados, fluxo de pedidos e negociação de alta freqüência serão cobertas. Finalmente, analisaremos os prós e contras das estratégias de impulso versus reversão média e descobriremos suas características diametralmente diferentes de risco-retorno sob diferentes regimes de mercado na história financeira recente.
Eu sempre afirmei que é fácil encontrar estratégias publicadas, supostamente profi, em muitos livros, revistas ou blogs por aí, mas muito mais difíceis de ver por que eles podem ser defeituosos e talvez finalmente condenados. Assim, apesar da ênfase em sugerir estratégias de protótipo, também discutiremos muitas armadilhas comuns de estratégias de negociação algorítmicas, que podem ser quase tão valiosas para o leitor como a descrição das próprias estratégias. Essas armadilhas podem causar resultados de negociação ao vivo para divergir significativamente de seus backtests. Como veteranos da negociação algorítmica também concordarão, a mesma estratégia teórica pode resultar em lucros espectaculares e perdas abismais, dependendo dos detalhes da implementação. Por isso, neste livro, mostrei a atenção sobre as habilidades de backtesting e às vezes a implementação ao vivo dessas estratégias, com discussões de conceitos como viés de divulgação de dados, viés de sobrevivência, cotações primárias versus cotações consolidadas, dependência do local das citações de moeda, os maus das restrições de venda a descoberto, a construção de futuros contratos contínuos e o uso do fechamento de futuros versus preços de liquidação em backtests. Também destacamos algumas instâncias de mudança de regime historicamente quando mesmo o backtest mais correto não conseguirá prever os retornos futuros de uma estratégia.
Também prestei atenção na escolha da plataforma de software correta para backtesting e execução automática, dado que MATLAB & copy ;, meu idioma favorito, não é mais o único contendor neste departamento. Eu pesquisarei o estado da arte em tecnologia, para cada nível de habilidades de programação e para muitos orçamentos diferentes. Em particular, chamamos a atenção para o ambiente de desenvolvimento integrado para os comerciantes, que vão desde as plataformas de força industrial, como Deltix para a miríade de versões de código aberto como o TradeLink. Como explicaremos, a facilidade de mudar de backtest para modo de negociação ao vivo é a virtude mais importante de tais plataformas. O conceito elegante de processamento de eventos complexos também será introduzido neste contexto.
Cobri o gerenciamento de risco e dinheiro em meu livro anterior, que foi construído na fórmula Kelly & mdash, uma fórmula que determina a alavancagem ideal e a alocação de capital enquanto equilibra os retornos versus os riscos. Mais uma vez, cubro o gerenciamento de riscos e dinheiro, ainda com base na fórmula de Kelly, mas temperado com minha experiência prática em gerenciamento de risco envolvendo cisnes negros, proporção constante de seguro de carteira e perdas. (O juiz da Suprema Corte dos Estados Unidos, Robert H. Jackson, poderia estar falando sobre a aplicação da fórmula de Kelly quando ele disse que devemos temperar sua lógica doutrinária com um pouco de sabedoria prática). Especialmente nos concentramos em encontrar a alavanca ideal em situações realistas quando podemos já não supõe distribuição Gaussiana de retornos. Além disso, consideramos se os indicadores de risco podem ser um componente útil de um esquema abrangente de gerenciamento de riscos. Uma técnica geral que ignorei anteriormente é o uso de simulações de Monte Carlo. Aqui, demonstramos o uso de dados simulados, em oposição a históricos, para testar a significância estatística de um backtest, bem como avaliar o risco de cauda de uma estratégia.
Este livro é feito como um seguimento ao meu livro anterior, Quantitative Trading. Lá, eu me concentrei em técnicas básicas para um comerciante algorítmico, como como encontrar idéias para novas estratégias, como testar uma estratégia, considerações básicas na automação de suas execuções e, finalmente, gerenciamento de riscos através da fórmula Kelly. Sim, algumas estratégias de exemplo úteis foram polvilhadas, mas essas não foram a ênfase. Se você é completamente novo na negociação algorítmica, esse é um bom livro para ler. O comércio algorítmico, no entanto, trata de estratégias.
Todos os exemplos deste livro são construídos em torno de códigos MATLAB, e todos estão disponíveis para download de wiley / go / algotrading ou meu site em "epchan / book2". Os leitores encontrarão a senha embutida no primeiro exemplo. Os leitores que não estão familiarizados com o MATLAB podem querer estudar o tutorial em Negociação Quantitativa, ou assistir os webinars gratuitos em Mathworks. Além disso, o MATLAB Statistics Toolbox foi ocasionalmente usado. (Todos os produtos MATLAB estão disponíveis como testes gratuitos do MathWorks.)
O software e a matemática são linguagens gêmeas de negociação algorítmica. Os leitores encontrarão este livro envolvendo um pouco mais de matemática que a minha anterior. Isso é por causa de meu desejo de injetar mais precisão na discussão dos conceitos envolvidos nos mercados financeiros, e também porque acredito que usar modelos matemáticos simples para negociação pode ser mais vantajoso do que usar a abordagem usual de mineração de dados. Ou seja, em vez de lançar tantos indicadores ou regras de negociação técnica em uma série de preços para ver qual indicador ou regra é rentável, uma prática que convida o viés e a análise de dados, tentamos destilar a propriedade fundamental dessa série de preços usando uma modelo matemático simples. Podemos então explorar esse modelo para nosso benefício financeiro. No entanto, o nível de matemática necessário na negociação de ações, futuros e moedas é muito inferior ao necessário para negociação de derivativos, e qualquer pessoa familiarizada com cálculos de primeiro ano, álgebra linear e estatística deve poder acompanhar minhas discussões sem problemas. Se você achar que as equações são muito confusas, basta ir direto aos exemplos e ver suas implementações concretas como códigos de software.
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Aqui está uma lista de todos os guias, vídeos, tutoriais, etc. que serão usados.
## Books Building Winning Algorithmic Trading Systems por Kevin Davey: Download Link.
Sistemas e Métodos de Negociação por Perry Kaufman: Download Link.
Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação por Ernie Chan: Link de download.
Dentro da caixa preta: um guia simples para negociação quantitativa e de alta freqüência por Rishi Karang: Download Link Indisponível.
Negociação quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica por Ernie Chan: link Amazon.
A Avaliação e Otimização de Estratégias de Negociação por Robert Pardo: link Amazon.
Algo Trader's Toolkit PDF.
Engenharia Financeira e Gestão de Riscos Parte I Coursera.
Como aprender o site de negociação algorítmica.
Introdução à negociação algorítmica com o site Heikin-Ashi.
Quantiacs Reading List PDF.
MATLAB Quick Start Video.
## YouTube Series Probabilidade & amp; Estatísticas em Finanças: Link.
TEDx High-Frequency Trading e o Novo Algorithmic Ecosystem: Link.
Programação para Finanças com Python e Quantopian: Link.
Aprendizado de máquinas para negociação algorítmica: link.
## Software Wolfram Finance Platform: Link.
Preço: Aguardando Citação.
Quantiacs Python Toolbox: Link.
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Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Escrito para alunos de graduação e pós-graduação, o Algorithmic Trading fornece um guia prático para estratégias de negociação algorítmicas que podem ser facilmente implementadas pelos comerciantes de varejo e institucionais. Os tópicos incluem backtesting, negociação de reversão média, negociação de impulso, gerenciamento de riscos e negociação algorítmica.
MATLAB, Caixa de Ferramentas de Econometria e Estatística e Ferramenta de Aprendizado de Máquinas são usadas para resolver inúmeros exemplos no livro. Além disso, um conjunto suplementar de arquivos de código MATLAB está disponível para download no site do editor (é necessário efetuar o login).
Sobre este livro.
Ernest P. Chan, QTS Capital Management, LLC.
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Materiais didáticos baseados em MATLAB e Simulink.
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(146) mostraram que a ipriflavona inibe a ativação de osteoclastos maduros e a formação de novos osteoclastos. RPDPPC (1) onde rP, rPmel e rPDPPC são os volúmenes específicos parciais aparentes do sistema lipidéptido completo e de seus componentes, respectivamente, Wmel é a fração em peso de melitina e.
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J Clin Invest 1994; 94: 1597-1604. 004 kJ 3. Se, depois de todas as manobras, o fragmento anterior for insuficientemente reduzido ou estabilizado (derivações após a fixação, estratégias de negociação algorítmica e sua correção de correção de correção de download de download pdf).
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Plano de auto-estudo para tornar-se um comerciante quantitativo e # 8211; Parte I.
Os papéis quantitativos dos comerciantes dentro de grandes fundos quantitativos são muitas vezes percebidos como sendo um dos postos mais prestigiosos e lucrativos no cenário quantitativo do emprego em finanças. Negociação de carreiras em um & # 8220; pai & # 8221; O fundo é muitas vezes visto como um trampolim para finalmente permitir que um forme seu próprio fundo, com uma alocação inicial de capital do empregador principal e uma lista de investidores iniciais para embarcar.
A concorrência para posições comerciais quantitativas é intensa e, portanto, um investimento significativo de tempo e esforço é necessário para obter uma carreira na negociação quantitativa. Neste artigo, descreverei os caminhos de carreira comuns, as rotas para o campo, os antecedentes necessários e um plano de auto-estudo para ajudar os comerciantes de varejo e futuros profissionais a adquirir habilidades em negociação quantitativa.
Definir expectativas.
Antes de aprofundar as listas de livros didáticos e outros recursos, tentarei estabelecer algumas expectativas sobre o que o papel envolve. A pesquisa comercial quantitativa está muito mais alinhada com o teste de hipóteses científicas e o rigor acadêmico do que o & # 8220; usual & # 8221; percepção dos comerciantes dos bancos de investimento e da bravata associada. Há poucas (ou inexistentes) insumos discricionários na realização de negociação quantitativa, pois os processos são quase universalmente automatizados.
O método científico e o teste de hipóteses são processos altamente valorizados dentro da comunidade de finanças e, como tal, qualquer pessoa que deseje entrar no campo precisará ter sido treinada em metodologia científica. Isso muitas vezes, mas não exclusivamente, significa treinamento para um nível de pesquisa de doutorado & # 8211; geralmente através da obtenção de um mestrado em mestrado em um campo quantitativo. Embora seja possível entrar em negociação quantitativa a nível profissional por meio de alternativas, não é comum.
As habilidades exigidas por um sofisticado investigador de negociação quantitativa são diversas. Um amplo conhecimento em matemática, probabilidade e testes estatísticos fornece a base quantitativa sobre a qual construir. A compreensão dos componentes da negociação quantitativa é essencial, incluindo previsão, geração de sinal, backtesting, limpeza de dados, gerenciamento de portfólio e métodos de execução. É necessário um conhecimento mais avançado para análise de séries temporais, estatistica / aprendizagem mecânica (incluindo métodos não-lineares), otimização e intercâmbio / microestrutura do mercado. Juntamente com isso, é um bom conhecimento da programação, incluindo como levar modelos acadêmicos e implementá-los rapidamente.
Este é um aprendizado significativo e não deve ser introduzido de forma leve. Muitas vezes, é dito que leva 5-10 anos para aprender material suficiente para ser consistentemente rentável no comércio quantitativo em uma empresa profissional. No entanto, as recompensas são significativas. É um ambiente altamente intelectual com um grupo de pares muito inteligente. Isso proporcionará desafios contínuos a um ritmo acelerado. É extremamente bem remunerado e oferece muitas opções de carreira, incluindo a capacidade de se tornar empresário, iniciando seu próprio fundo depois de demonstrar um histórico de longo prazo.
Fundo necessário.
É comum considerar uma carreira em finanças quantitativas (e, finalmente, pesquisas quantitativas), enquanto estuda em uma licenciatura em numeração ou em um doutorado técnico especializado. No entanto, o seguinte conselho é aplicável aos que desejam transição para uma carreira de comércio de quantos, embora com a ressalva de que levará um pouco mais e envolverão redes extensas e muito auto-estudo.
No nível mais básico, a pesquisa profissional de negociação quantitativa requer uma compreensão sólida dos testes de matemática e hipóteses estatísticas. Os suspeitos habituais de cálculos multivariados, álgebra linear e teoria de probabilidade são todos necessários. Uma boa nota de classe em um curso de graduação de matemática ou física de uma escola bem considerada geralmente irá fornecer-lhe os antecedentes necessários.
Se você não tem antecedentes em matemática ou física, então eu sugiro que você deve seguir um curso de graduação de uma escola superior em um desses campos. Você estará competindo com indivíduos que possuem tal conhecimento e, portanto, será altamente desafiador ganhar posição em um fundo sem credenciais académicas definitivas.
Além de ter uma sólida compreensão matemática, é necessário ser adepto da implementação de modelos, através da programação de computadores. As escolhas comuns de linguagens de modelagem atualmente incluem R, o idioma estatístico de código aberto; Python, com suas extensas bibliotecas de análise de dados; ou MatLab. Ganhar familiaridade extensa com um desses pacotes é um pré-requisito necessário para se tornar um comerciante quantitativo. Se você tem uma ampla experiência em programação de computadores, você pode querer considerar entrar em um fundo através da rota do Desenvolvedor Quantitativo.
A principal habilidade final necessária para os pesquisadores de negociação quantitativa é a de poder interpretar objetivamente novas pesquisas e depois implementá-la rapidamente. Esta é uma habilidade aprendida através do treinamento de doutorado e uma das razões pelas quais os candidatos de doutorado das melhores escolas são frequentemente os primeiros a serem escolhidos para posições de negociação quantitativas. Ganhar um doutorado em uma das seguintes áreas (particularmente aprendizado de máquina ou otimização) é uma boa maneira de um fundo de quantos sofisticado.
Negociação quantitativa introdutória.
A negociação quantitativa explodiu em popularidade tanto no espaço de fundo profissional quanto no nível de varejo. É, é claro, o tema principal deste site! Eu escrevi alguns artigos sobre como começar o intercâmbio quantitativo / algorítmico introdutório. O seguinte irá fornecer uma breve visão geral do campo:
Para uma introdução mais profunda, você deve pegar os seguintes textos pelo gerente de fundos de hedge Ernie Chan, que inclui detalhes de implementação significativos nas estratégias comerciais de quant. Eles são lançados no sofisticado investidor de varejo, mas as metodologias de negociação e as técnicas de gerenciamento de riscos são sólidas e são transferidas para o espaço de fundo profissional:
Se você deseja obter mais informações sobre os detalhes de implementação das estratégias de negociação de quant (particularmente no nível de varejo), veja os artigos de troca de quantias neste site.
Econometria / Análise de séries temporais.
Fundamentalmente, a maioria das negociações quantitativas é a análise de séries temporais. Isso inclui predominantemente a série de preços dos ativos em função do tempo, mas pode incluir séries derivadas de alguma forma. Assim, a análise de séries temporais é um tópico essencial para o pesquisador de pesquisa quantitativo. Eu escrevi sobre como começar no artigo sobre os 10 principais recursos essenciais para a Econometria Financeira de Aprendizagem. Esse artigo inclui guias básicos de probabilidade e programação inicial em R, que discutiremos mais detalhadamente na segunda parte desta série de artigos.
Os três textos fundamentais que eu recomendo iniciar na econometria e análise de séries temporais são:
Se você deseja ler mais sobre cada livro e como ele pode ajudá-lo, sugiro examinar o artigo sobre os recursos da econometria.
Recentemente, encontrei um recurso fantástico chamado OTexts, que fornece livros didáticos de acesso aberto. O seguinte livro é especialmente útil para a previsão:
Previsão: Princípios e Prática por Hyndman e Athanasopoulos & # 8211; Este livro gratuito é uma excelente maneira de começar a aprender sobre a previsão estatística através do ambiente de programação R. Abrange técnicas de regressão simples, multivariada, suavização exponencial e ARIMA, bem como modelos de previsão mais avançados. O livro é originalmente lançado em graus de negócios / comércio, mas é suficientemente técnico para ser de interesse para quants de início.
Com o básico das séries temporais abaixo do seu cinto, o próximo passo é começar a estudar técnicas de aprendizagem estatística / máquina, que são o estado atual da arte & # 8221; dentro das finanças quantitativas.
Aprendizado estadístico / automático intermedio.
A pesquisa comercial quantitativa moderna baseia-se em extensas técnicas de aprendizagem estatística. Até recentemente, o único lugar para aprender as técnicas aplicadas às finanças quantitativas foi na literatura. Felizmente são estabelecidos livros didáticos bem estabelecidos que colmam a lacuna entre a teoria ea prática. É o próximo seguimento lógico da econometria e das técnicas de previsão de séries temporais, embora haja uma sobreposição significativa nas duas áreas.
A maneira recomendada de começar a compreender a aprendizagem estatística / máquina é estudar os dois livros seguintes (com autores sobrepostos):
Uma Introdução à Aprendizagem Estatística: com Aplicações em R por James, et al & # 8211; Este texto fornece uma excelente introdução às modernas técnicas de aprendizagem estatística. Destina-se ao praticante, ao invés do estatístico acadêmico, por isso será de utilidade para aqueles que vêm de um plano financeiro com uma experiência mínima de aprendizado de máquina. Faz uso de R para todos os seus exemplos e, como tal, é fácil de implementar. Recomenda-se ler isso antes de ler o livro seguinte abaixo. Os Elementos da Aprendizagem Estatística: Mineração de Dados, Inferência e Previsão por Hastie, et al & # 8211; Conhecida carinhosamente como & # 8220; ESL & # 8221; Dentro da comunidade estatística, este livro é um seguimento fantástico para o ISL & # 8221 lançado recentemente acima. Ele vai muito mais fundo na teoria e proporcionará uma base sólida na aprendizagem estatística. Você também pode baixar uma cópia gratuita para o livro do site do autor (statweb. stanford. edu/
As principais técnicas de interesse incluem a Regressão Linear Multivariada, Regressão Logística, Técnicas de Ressampling, Métodos Baseados em Árvores (incluindo Florestas Aleatórias), Máquinas de Vector de Suporte (SVM), Análise de Componentes Principais (PCA), Clustering (K-Means, Hierarchical), Kernal Métodos e Redes Naturais. Cada um desses tópicos é um exercício de aprendizagem significativo em si mesmo, embora os dois textos acima cubram o material introdutório necessário, fornecendo referências adicionais para um estudo mais profundo.
Um conjunto particularmente útil (e grátis!) De cursos de web em Aprendizado de Máquinas / AI são fornecidos pela Coursera:
Aprendizagem de máquinas por Andrew Ng & # 8211; Este curso aborda os fundamentos dos métodos que eu mencionei brevemente acima. Recebeu grandes elogios de indivíduos que participaram. Provavelmente, é melhor ver como um companheiro para ler ISL ou ESL dado acima. Redes Neurais para Aprendizado de Máquinas por Geoffrey Hinton & # 8211; Este curso centra-se principalmente nas redes neurais, que têm uma longa história de associação com financiamento quantitativo. Se você deseja se concentrar especificamente nesta área, então vale a pena examinar esse curso, em conjunto com um livro de texto sólido sobre a área.
Próximos passos.
No próximo artigo da série, estaremos considerando os tópicos de aprendizado automático não-linear, otimização matemática, intercâmbio / microestrutura de mercado, teoria de portfólio e programação de computadores # 8211; todas as áreas de estudo necessárias para um potencial pesquisador de negociação quantitativa.
Sobre o autor Mike Halls-Moore.
Michael graduou-se com um MMath em Matemática da Universidade de Warwick, obteve um doutorado do Imperial College London em Fluid Dynamics e estava trabalhando em um fundo de hedge como um desenvolvedor de negociação quantitativa nos últimos anos em Mayfair, Londres. Ele agora gasta tempo em pesquisa, desenvolvimento, backtesting e implementação de estratégias intraday de negociação algorítmica.
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