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.
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.
MATLAB Courseware.
Materiais didáticos baseados em MATLAB e Simulink.
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Negociação algorítmica: estratégias vencedoras e sua fundamentação.
Direitos autorais e cópia; 2018 Ernest P. Chan. Todos os direitos reservados.
Autor (es): Ernest P. Chan.
Publicado on-line: 30 de julho de 2018 11:00 AM EST.
ISBN ISBN: 9781118460146.
ISBN online: 9781118676998.
Sobre este livro.
Elogios para negociação algorítmica.
"Algorithmic Trading é um livro perspicaz sobre negociação quantitativa escrito por um praticante experiente. O que diferencia este livro de muitos outros no espaço é a ênfase em exemplos reais em oposição a apenas a teoria. Os conceitos não são apenas descritos, eles são trazidos à vida com as estratégias de negociação reais, que dão ao leitor informações sobre como e por que cada estratégia foi desenvolvida, como ela foi implementada e até como ela foi codificada. Este livro é um recurso valioso para quem procura criar suas próprias estratégias de negociação sistemáticas e aqueles envolvidos na seleção de gerentes, onde o conhecimento contido neste livro levará a uma conversa mais informada e matizada com os gerentes. & Quot;
& # x97; DAREN SMITH, CFA, CAIA, FSA, Diretor Gerente, Gerente Seleção & amp; Portfolio Construction, University of Toronto Asset Management.
"Usando uma excelente seleção de estratégias de reversão e momentum, Ernie explica o raciocínio por trás de cada um, mostra como testá-lo, como aprimorá-lo e discute problemas de implementação. Seu livro é uma exposição cuidadosa e detalhada do método científico aplicado ao desenvolvimento da estratégia. Para comerciantes de varejo sérios, não conheço nenhum outro livro que forneça essa variedade de exemplos e nível de detalhe. Suas discussões sobre como as mudanças de regime afetam estratégias e de gerenciamento de riscos são bônus inestimáveis. & Quot;
Roger Hunter, Matemático e comerciante algorítmico.
Categoria: Econometria.
Identificando Drivers of Trading Strategy Performance.
Construir uma estratégia vencedora, como aquela nos futuros do e-Mini S & P500 descritos aqui, é apenas metade do desafio: continua a ser o arquiteto da estratégia para obter uma compreensão das fontes de estratégia alfa e risco. Isso significa identificar os fatores que impulsionam o desempenho da estratégia e, idealmente, a construção de um modelo para que seus parentes & # 8230;
Desenvolver Estrategias de Arbitragem Estatística usando Cointegration.
Em seu último livro (Algorithmic Trading: Winning Strategies and its Rationale, Wiley, 2018), Ernie Chan faz um excelente trabalho de estabelecer os procedimentos para desenvolver estratégias de arbitragem estatística usando cointegração. Em tais estratégias de reversão média, as posições longas são tomadas em ações insuficientes e posições curtas em ações que superaram recentemente. Vou deixar um & # 8230;
Medindo Fluxo Tóxico para Negociação # 038; Gerenciamento de riscos.
Um tema comum da modelagem da microestrutura é que o fluxo de comércio geralmente é preditivo da direção do mercado. Um conceito em particular que ganhou força é a toxicidade do fluxo, ou seja, o fluxo em que as ordens de repouso tendem a ser preenchidas mais rapidamente do que o esperado, enquanto as ordens agressivas raramente são preenchidas, devido à participação de comerciantes informados e # 8230;
Previsão de Mercados Financeiros e # 8211; Parte 1: Análise das séries temporais.
A apresentação nesta publicação aborda uma série de tópicos importantes na previsão, incluindo: Processos estacionários e passeios aleatórios Raizes da unidade e autocorrelação Modelos ARMA Teste de padrão de sazonalidade Previsão de testes Dickey-Fuller e Phillips-Perron para raízes unitárias Também estão incluídos vários trabalhos detalhados exemplos, incluindo: ARMA Modeling Box Jenkins metodologia Modelando o preço de atacado dos EUA & # 8230;
Master & Finanças em Finanças de Alta Frequência.
Tenho discutido com alguns potenciais parceiros acadêmicos o conceito de um novo programa de pós-graduação em Finanças de alta freqüência. A idéia é levar o conceito do programa de Finanças Computacionais desenvolvido na década de 1990 e atualizá-lo para atender às necessidades dos estudantes em 2018. O programa oferecerá uma base sólida & # 8230;
Uma Aplicação Prática de Modelos de Mudança de Regime para Pairs Trading.
Na publicação anterior, delineei algumas das técnicas disponíveis utilizadas para modelar estados de mercado. O seguinte é uma ilustração de como essas técnicas podem ser aplicadas na prática. Você pode baixar esta publicação em formato pdf aqui. O gráfico abaixo mostra os retornos compostos diariamente para um único par em uma arbitragem estatística ETF e # 8230;
Regime-Switching & # 038; Modelagem do Estado do Mercado.
A pasta de trabalho do Excel referida nesta publicação pode ser baixada aqui. Os modelos de estado de mercado estão entre as técnicas analíticas mais úteis que podem ser úteis no desenvolvimento de geradores de sinal alfa. Esse termo abrange uma grande quantidade de terreno, com idéias extraídas de estatísticas, econometria, física e bioinformática. O objetivo desta nota curta é o & # 8230;
Previsão de volatilidade em mercados emergentes.
A grande maioria dos estudos empíricos centrou-se nos mercados de ativos nos EUA e em outras economias desenvolvidas. O objetivo desta pesquisa é determinar até que ponto as descobertas de outros pesquisadores em relação às características da volatilidade dos ativos nas economias desenvolvidas também se aplicam aos mercados emergentes. As características importantes observadas em & # 8230;
Recursos para Analistas Quantitativos.
Dois dos econometricianos mais inteligentes que conheço são o Prof. Stephen Taylor da Universidade de Lancaster e o Prof. James Davidson, da Universidade de Exeter. Lembro-me de gastar muitas horas lucrativas na década de 1980 com a série de tempos de modelagem do livro de Stephen, que eu tenho prazer em ver agora foi reimpressa em uma segunda edição. Por um longo tempo & # 8230;
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