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17 de julho de 2017

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Negociação algorítmica (também conhecida como negociação em caixa-preta) - negociação orientada por computador, onde um programa com acesso direto ao mercado pode monitorar o mercado e negociar quando determinadas condições são atendidas. Até à data desta escrita (2009) provavelmente

40% de todos os comércios são feitos desta maneira. As empresas geridas por quants usando trading algorítmico produzem retornos mais elevados do que as empresas convencionais. Pelo menos durante épocas mais ou menos estáveis.

Como os computadores eventualmente têm batido as pessoas no xadrez, espera-se que o mesmo acontecerá em investir.

Negociação algorítmica é geralmente realizada em uma base relativamente curto prazo (a partir de milésimos de segundo - para segundos, minutos, horas, dias). Assim, a Inteligência Artificial (AI) desses algoritmos não competem (ainda) com Warren Buffett (investimento a longo prazo baseado na escolha de boas empresas / equipes / cultura).

Acesso direto ao mercado (DMA) hoje é fornecido por muitos corretores, tornando assim Algorithmic Trading possível até mesmo pequenos investidores. Se você configurar uma conta pessoal com um serviço como Interactivebrokers. E executar um script em seu próprio servidor para se comunicar através de sua API para monitorar os preços e ordens de negócios - você pode estar no negócio. Se, é claro, seus algoritmos são rentáveis ​​(estatisticamente).

Os benefícios da negociação algorítmica:

Pode fazer coisas que os seres humanos não podem fazer - como tomar decisões baseadas em cálculos complicados, capturando uma segurança assim que ela se torna disponível (enquanto um comerciante humano pode estar fora da mesa), fazer negócios complexos (dividir ordens, selecionar pools de liquidez, Etc), farejando? Gaming? - e protegendo contra ela, etc.

Previsibilidade. Algoritmos podem ser testados extensivamente (backtesting histórico) antes de ir viver.

Eficiência, reação rápida, precisão.

Com base em dados. Sem emoções.

Time to market - implementar um algoritmo pode ser tão fácil quanto perfurar vários parâmetros de uma forma na tela.

Trabalhando com margens decrescentes, mercados de alta velocidade, aumento dos fluxos de dados (opções -

1 mln de atualizações por segundo), multiplicidade de locais de execução, oportunidades de classes de ativos cruzados, etc.

Existem muitos tipos de algoritmos, táticas e estratégias de negociação algorítmica.

Algoritmos podem ser baseados no preço, volume, tempo, etc. (por exemplo, desencadear uma ordem de compra em uma certa porcentagem movimento ascendente em um preço de ação).

Cortar uma grande ordem em muitas pequenas encomendas para ocultar grandes encomendas de participantes do mercado ou para minimizar o seu impacto no mercado. (Algoritmo CSFB - "Guerrilla").

? Benchmark? Algoritmos - para atingir um ponto de referência específico (por exemplo, o preço médio ponderado de volume durante um determinado período de tempo), etc.

? Participar? & Quot; Algoritmos (por exemplo,% do volume de negociação)

? Encaminhamento inteligente de ordens? - os pedidos são enviados aos destinos que oferecem os melhores preços ou liquidez

? Pools escuros de liquidez? - pools de liquidez não fornecidos por plataformas convencionais (bolsas de valores ou redes de cruzamento). CSFB? Sniper? Algoritmo para detectar tais pools.

? Gamer? - cheirar grandes encomendas - e, em seguida, tentar usar esse conhecimento para o comércio contra o bloco com um lucro.

"Sniffers" - algoritmos para detectar a presença de negociação algorítmica e os algoritmos que estão usando (bespoke, etc).

Algoritmos de Inteligência Artificial de diferentes tipos. Por exemplo, um programa pode ler & quot; Notícias e blogs da Web (PNL = Processamento de Linguagem Natural), buscando certos fatores (furacões, guerras, eventos econômicos ou políticos, opiniões públicas) e tomando decisões comerciais com base nisso. ? Hurricane? Poderia sinalizar para vender estoques de seguros, & quot; Seca & quot; Poderia afetar os preços do trigo. Alguns fornecedores começaram a fornecer "notícias legíveis por máquina".

É possível executar centenas de algoritmos de um servidor - e fazer algoritmos cooperativos.

Etc

Alguma terminologia relevante:

DMA - Dados de mercado direto

Backtesting - processo de testar algoritmos em dados históricos

DOT e SuperDOT - (sistema superado da entrega da ordem designada) - sistema eletrônico usado para colocar ordens para estoques

ECN - Rede de Comunicação Eletrônica - sistema eletrônico para executar ordens fora de uma Bolsa

ATS - Sistema de Negociação Alternativo

Dark Pool Liquidity - volume de negociação criado a partir de ordens institucionais feitas & quot; anonimamente & quot; E longe de centrais de intercâmbio.

Algoritmo VWAP (Preço Médio Ponderado pelo Volume)

AMEX, BOE (Troca de Opções de Boston), CBOE (Chicago Board Options Exchange), ISE (Bolsa de Valores Internacional), NYSE Arca, NASDAQ OMX PHLX - bolsas

MiFID (Directiva relativa aos mercados de instrumentos financeiros) - Novembro de 2007 - novas regras criadas para ajudar as transacções na Europa.

Regulamento NMS - (Sistema de Mercado Nacional) - conjunto de regras da SEC (Securities and Exchange Commission) para melhorar a justiça na execução de preços.

Protocolo FIX (Financial Information eXchange) - eExemplo da mensagem: 8 = FIX.4.2 | 9 = 67 | 35 = 8 | 49 = PHLX | 56 = PERS | 11 = ATOMNOCCC9990900 | 52 = 20071123-05: 30: 00.000 | 20 = 3 | 150 = E | 39 = E | 55 = MSFT | 167 = CS | 54 = 1 | 38 = 15 | 40 = 2 | 44 = 15 | 58 = PHLX EQUITY TESTING | 59 = 0 | 47 = C | 32 = 0 | 31 = 0 | 151 = 15 | 14 = 0; 6 = 0 | 10 = 102 |

FAST protocolo (FIX Adaptado para STreaming) - otimizado para baixa latência

Alfa - medida do desempenho ajustada ao risco.

Smart Order Routing - selecione o & quot; melhor & quot; Lugar para fazer o comércio - e encaminhar a ordem lá.

Latência - latência de rede, latência de resposta, etc. Alguns algoritmos precisam de latência muito baixa (milissegundos).

Dados de assinalação - dados de séries temporais contendo volume e preço (e mais) para cada ponto.

Statistical Arbitrage - Uma situação de lucro resultante de "ineficiências" de preços & quot; Entre títulos.

ATD (Automated Trading Desk, LLC) - foi comprado em 2007 pelo Citi por US $ 680 milhões.

Credit Suisse, Goldman Sachs, Morgan Stanley, Deutsche Bank, Citadel - principais motores de negociação algorítmica

Importante 2 livros:

Gerenciamento ativo da carteira. Uma Abordagem Quantitativa para a Produção de Retornos Superiores e Controle de Risco (1999) por Richard Grinold, Ronald Kahn

(Isto é muito importand livro - embora possa levar tempo para percorrer.) Gestão de Investimentos. Portfolio Diversificação, Risco e Tempo - Fato e Ficção (Wiley Finance) (2003) por Robert L. Hagin

(Este livro é mais leve, deve ajudar com a intuição para investir.)

Mais bons livros:

(2008) por Richard Tortoriello Estratégias de alta probabilidade de negociação: Táticas de entrada para a saída para o Forex, Futuros, (2008) por Robert Miner Fibonacci Trading: Como dominar a vantagem de tempo e preço (2008) por Carolyn Boroden A negociação quantitativa: Como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica (Wiley Trading) (2008) por Ernie Chan

Jornal de Gestão de Portfólio,

Jornal de Engenharia Financeira,

Finança quantitativa,

Jornal de Investir,

Etc

Análise de dados de alta freqüência

Alto volume de dados (milhões de pontos de dados (carrapatos) todos os dias.

Carrapatos ruins (até 2-3%) causam maus negócios. Algoritmos sofisticados de filtragem de dados / limpeza de dados são necessários. E eles têm que trabalhar em tempo real. Nota: overscrubbing dados também causa problemas. Tickdata / FilteringWhitePaper. pdf

Por vezes, os fornecedores de informações não conseguem fornecer dados atempadamente

Padrões - paterns sazonal, testes padrões durante o wekk, durante o dia, volume elevado do 1o minuto

Para backtesting histórico é preciso armazenar dados de carrapatos. É uma série de dados de tempo. Portanto, usar banco de dados SQL padrão pode não ser a melhor solução. Há muitas abordagens e coisas para prestar atenção. Geralmente para o processamento de pessoas usam arrays na memória (C, C ++, J, OCaml). Para o armazenamento de dados, as pessoas usam arquivos planos, bancos de dados SQL, banco de dados linea, etc. Você pode pesquisar como: apresentar os dados no banco de dados

Aqui está uma excelente discussão:

RDBMS. Grandes bases de dados fornecem armazenamento em cache de memória inteligente, ou mesmo "na memória" Banco de dados, por exemplo: Oracle TimesTen In-Memory Database.

DB2, MS Server, MS SQL (Falcon Engine), etc. também têm soluções rápidas na memória. Ainda assim, os bancos de dados SQL têm muita sobrecarga.

Soluções especializadas de banco de dados / interface - rápidas em armazenamento e recuperação, podem trabalhar com terrabytes de dados e podem processar milhares de transações por segundo:

Onetick - muito bom

Vhayu - banco de dados Vhayu tick - usado pelo RMD Server (Reuters).

Servidor de dados do SunGard - FAME

Hdf5 - HDF5 é melhor e mais rápido do que arquivos planos para backtesting (HDF5 Packet Table API)

Servidor de Commodity

Xenomorth - TimeScape XDB, não muito bom

Kdb + tick (kx) - 64 bits comercial e 32 bits não comercial (tem restrições)

TickBase

MonetDB - Código Aberto

StreamSQL - StreamSQL é uma extensão para SQL - procesing usando deslizamento de janelas baseadas em tempo

Streambase. Esper (pode usar HDF5 para armazenamento, Esper para análise).

NetCDF - Network Common Data Form - um conjunto de bibliotecas de software / formatos para dados orientados por matriz

FITS - Flexible Image Transport System - formato de arquivo de dados para manipular / armazenar / transmitir imagens.

Db40 - base de dados de objectos

Deltix QuantOffice - tem a sua própria base de dados tick - e pode trabalhar com vhayu e outros.

ReiserFS - sistema de arquivos journalling (suportado em Linux)

K (processamento de arrays, derivados de APL e um primo para a linguagem de programação J).

Vertica / - Base de dados analítica

OCaml - linguagem de programação de alto desempenho (também biblioteca persistente)

Sqlite - memória-residente banco de dados escrito em C - conveniente como um buffer entre datafeed e armazenamento real (digamos, banco de dados MySQL). A idéia é acumular carrapatos em sqlite um por um - e, em seguida, escrevê-los para banco de dados real em blocos (em massa) - aumentando assim o desempenho.

Para velocidade de disco de dados de alta freqüência pode ser uma limitação. Uma maneira de resolver este problema é "comprimir" Armazenando apenas as diferenças - em número mínimo de bits por tick (digamos, 5 bits em média).

Linguagens de programação - funcional ou imperativo?

A negociação algorítmica (e modelagem / backtesting) pode ser implementada em muitas linguagens de programação diferentes. Consulte, por exemplo:

Geralmente FP (Programação Funcional) As linguagens são muito boas para protótipos rápidos, embora geralmente sejam mais lentas. Mas, novamente, isso nem sempre é o caso - por exemplo, OCaml funciona muito rápido. FPLs também são mais fáceis de paralelizar (para ser executado em vários computadores em paralelo).

Para alguns projetos, você pode usar combinações de idiomas. Para algumas tarefas selecionar uma língua é apenas uma questão de preferência pessoal. Para os outros

Aqui estão alguns idiomas para escolher:

C / C ++ - rápido. Existem bibliotecas para fornecer recursos FP: Boost. Fénix. lambda

Java - rápido (se você não usar demais os recursos OOP).

Q - baseado na linguagem de programação K, uma linguagem de consulta para KDB + (ver também Pure_programming_language).

K - variante de APL com elementos de Scheme e A +. Rápido. Usado pelo kx para kdb (banco de dados baseado em colunas na memória). O executável pode ser feito muito pequeno - encaixe na cache da CPU.

J - de APL e FP, muito concisa, ótima para matemática, estatística, matrizes. O executável pode ser feito muito pequeno - encaixe na cache da CPU.

APL - Linguagem de Programação Array (desde 1957, foi usado na IBM, etc), geralmente interpretado, lento

OCaml - muito rápido (corresponde a C / C ++), OOP, FP, digitação estática

Scala - bom, funciona com Java, um pouco mais lento

Haskell - FP, lento

Erlang - FP, lento, usado na indústria de telecomunicações, projetado para executar aplicativos distribuídos, tolerantes a falhas, em tempo real, sem interrupção.

F # - da Microsoft para plataforma, siimlar para OCaml

Axum - da Microsoft - programação paralela (veja também simultaneidade)

A defini�o formal de um? Tick ​​& quot; É um " Alteração mínima no preço de um título ". Para estoques pode ser tão pouco quanto um centavo, para US Treasuries - 1/32 de um ponto, ou 31.25 centavos. Para futuros pode ser diferente dependendo do contrato. O tamanho do carrapato é determinado pela troca. Diferentes produtos podem ter diferentes tamanhos de carrapatos.

Quando as pessoas falam de & quot; Tick ​​Data & quot; - eles costumam significar qualquer tipo de dados de séries temporais que inclui tanto volume e preço para cada ponto. Informações adicionais podem incluir tempo (para séries de tempo assíncronas), bid / ask, informações de Nível 2 parcial (informações não apenas para o melhor lance / pedido, mas para vários outros), etc. Dependendo do feed, você pode obter mais ou menos dados. Além disso, você pode obter valores absolutos - ou apenas diferenças (isso às vezes é útil para "compactar" o fluxo de dados).

Às vezes as pessoas usam o termo "Market Data". É semelhante. O feed de dados do mercado pode conter mais informações (por exemplo: Símbolo do ticker, Oferta, Perguntar, Tamanho da oferta, Perguntar tamanho, Última venda (preço), Último tamanho, Tempo da cotação, Tempo de negociação, Câmbio, Volume). A alimentação pode ser uma agregação de várias alimentações.

Dados de carrapatos podem ser muito grandes (não é incomum lidar com terrabytes de dados para análise).

Para receber dados de alta freqüência em tempo real, você pode precisar de hardware especial, porque o cabo ethernet normal e o disco rígido normal podem não ser rápidos o suficiente para lidar com o tráfego. Então você pode precisar paralelizar seus sistemas.

Para muitas aplicações quando você não precisa de granularidade fina, você pode diminuir a quantidade de dados 100 vezes (e mais) usando dados apresentados em um "por minuto" (Ou mesmo "por dia"). As pessoas referem-se a estes dados como "barras" Ou "castiçais".

Baixa Latência

Low Latency Trading - feito eletronicamente usando conexões de rede para trocas e ECNs (Redes de Comunicação Eletrônica).

60-70% do volume NYSE é feito desta forma. Hoje, com negociação algorítmica, mesmo uma melhora de milésimos de latência dá uma vantagem competitiva.

Causas da latência:

distância física

Tráfego excessivo causa atrasos na rede

Atrasos nos componentes de alimentação / manipulação de mensagens

Aplicativos não conseguem lidar com o volume o suficiente

Os próprios centros de mercado podem introduzir latência - gateways, subscrições diferentes (o tubo direto é mais rápido do que passar por um processo de consolidação).

Medindo a latência

Latência média, desvio padrão, tendência de latência

Medição de latência personalizada (ground-up - medição de cada passo).

Outra maneira coletar estatísticas - e tirar conclusões disso.

Histogramas, mapas de calor, etc.

Quem é afetado pela latência:

negociação algorítmica

Negociação de modelos estatísticos e de arbitragem

Rebate Trading - quando você trocar grandes volumes em ECN (redes de comunicação eletrônica), ECN lhe dará um pequeno desconto (%) para cada grande transação. Se você fizer um grande volume de transações - você vai ganhar dinheiro com descontos. A chave não é segurar - mas para entrar / sair o mais rápido possível.

Métodos de redução da latência:

Aproxime-se da ECN ou troque (colocate caixas nos sites de troca).

Use tubos diretos de fibra ótica com largura de banda suficiente

Use a diversidade nos fornecedores para suas conexões

Obter hardware rápido

Hardware feito sob medida - feito sob encomenda às especificações do comprador.

FPGA aceleração de hardware (FPGA = Field-Programmable Gate Array) - dispositivo semicondutor que pode ser reconfigurado pelo cliente.

Chips multi-core

Muita memória - armazenar em cache tudo, minimizar o uso de disco rígido

Discos rígidos rápidos (icluding unidades de estado sólido)

Software rápido para acelerar o processamento, análise, tomada de decisão

Reduzindo o número de mensagens (remover conversa desnecessária), usando mensagens nativas (conversão para FIX e volta leva tempo), mensagens compactadas.

Etc

Recursos Diversos

Alguns artigos sobre efeitos a curto prazo dos comércios:

weber. ucsd. edu/

Mbacci / engle / 291.pdf - (2000) - O Tempo eo Impacto do Preço de um Comércio - Alfonso Dufour, Robert F. Engle

courant. nyu. edu/

(2005) - Estimativa Direta do Mercado de Capitais - Robert Almgren, Chee Thum, Emmanuel Hauptmann e Hong Li

courant. nyu. edu/

Almgren / papers / optliq. pdf - (2000) - Execução Ótima das Transações de Carteira - Robert Almgren, Neil Chriss

santafe. edu/

Jdf / papers / mastercurve. pdf - (2003) - Curva mestre para função de preço-impacto - Fabrizio Lillo, J. Doyne Fazendeiro, Rosario N. Mantegna

Arxiv / pdf / cond-mat / 0406224v2 - (2008) - Caminhadas aleatórias, melaço de liquidez e resposta crítica nos mercados financeiros - Jean-Philippe Bouchaud, Julien Kockelkoren, Marc Potters

Mais misc. recursos:

29West - middleware de mensagens rápido e acessível (até 2,4 mln de mensagens por segundo, latência inferior a 50 microsec em um hardware PC normal)

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Por | 22 de maio de 2017 | Sem categoria | Comentários desativados