O sigilo, a Estratégia e a Velocidade são os termos que melhor definem as empresas de alta freqüência (HFT) e, de fato, a indústria financeira em geral, tal como existe hoje.
As empresas HFT são seguras sobre suas formas de operar e chaves para o sucesso. As pessoas importantes associadas à HFT evitam as luzes das pistas e preferem ser menos conhecidas, embora isso esteja mudando agora.
As empresas do negócio HFT operam através de múltiplas estratégias para negociar e ganhar dinheiro. As estratégias incluem diferentes formas de arbitragem - arbitragem de índice, arbitragem de volatilidade, arbitragem estatística e arbitragem de fusão, juntamente com macro global, equidade longa / curta, mercado de mercado passivo, e assim por diante.
A HFT confia na velocidade ultra rápida do software de computador, acesso a dados (NASDAQ TotalView-ITCH, NYSE OpenBook, etc.) a recursos importantes e conectividade com latência mínima (atraso).
Vamos explorar mais sobre os tipos de empresas HFT, suas estratégias para ganhar dinheiro, grandes players e muito mais.
As empresas HFT geralmente usam dinheiro privado, tecnologia privada e uma série de estratégias privadas para gerar lucros. As empresas comerciais de alta freqüência podem ser divididas em três tipos.
A forma mais comum e maior da empresa HFT é a empresa proprietária independente. A negociação exclusiva (ou "prop trading") é executada com o próprio dinheiro da empresa e não com os clientes. Por outro lado, os lucros são para a empresa e não para clientes externos. Algumas empresas da HTF são parte subsidiária de uma empresa de corretores. Muitas das empresas regulares de corretoras têm uma seção secundária conhecida como mesas de negociação proprietárias, onde o HFT está pronto. Esta seção está separada do negócio que a empresa faz para seus clientes externos regulares. Por último, as empresas HFT também operam como hedge funds. Seu foco principal é lucrar com as ineficiências nos preços entre títulos e outras categorias de ativos usando arbitragem.
Antes da regra de Volcker, muitos bancos de investimento tinham segmentos dedicados à HFT. Post-Volcker, nenhum banco comercial pode possuir mesas de negociação proprietárias ou quaisquer investimentos de hedge funds desse tipo. Embora todos os principais bancos tenham encerrado suas lojas de HFT, alguns desses bancos ainda estão enfrentando alegações sobre possíveis malversações relacionadas ao HFTs realizadas no passado.
Existem muitas estratégias empregadas pelos comerciantes de propriedade para ganhar dinheiro com suas empresas; alguns são bastante comuns, alguns são mais controversos.
Essas empresas negociam de ambos os lados, ou seja, eles fazem pedidos para comprar e vender usando pedidos de limite que estão acima do mercado atual (no caso de venda) e ligeiramente abaixo do preço de mercado atual (no caso de compra). A diferença entre os dois é o lucro que eles bolsam. Assim, essas empresas se dedicam à "criação de mercado" apenas para obter lucros com a diferença entre o spread de oferta e solicitação. Essas transações são realizadas por computadores de alta velocidade usando algoritmos. Outra fonte de renda para as empresas HFT é que eles são pagos por fornecer liquidez pelas Redes de Comunicações Eletrônicas (ECNs) e algumas trocas. As empresas HFT desempenham o papel de criadores de mercado, criando spreads de oferta e solicitação, produzindo principalmente preços baixos, estoques de alto volume (favoritos típicos para HFT) muitas vezes em um único dia. Essas empresas cercam o risco ao esquentar o comércio e criar um novo. (Veja: Seleção de Principais estoques de comerciantes de alta freqüência (HFTs)) Outra maneira dessas empresas ganhar dinheiro é procurando discrepâncias de preços entre títulos em diferentes bolsas ou aulas de ativos. Esta estratégia é chamada de arbitragem estatística, em que um comerciante proprietário está atento às inconsistências temporárias nos preços em diferentes trocas. Com a ajuda de transações ultra rápidas, eles capitalizam essas pequenas flutuações que muitos nem sequer percebem. As empresas HFT também ganham dinheiro ao se entregarem a uma ignição momentânea. A empresa pode ter como objetivo causar um pico no preço de um estoque, usando uma série de negócios com o motivo de atrair outros comerciantes de algoritmos para negociar esse estoque. O instigador de todo o processo sabe que após o movimento de preços rápidos "artificialmente criado", o preço reverte para o normal e, portanto, o comerciante ganha tomando uma posição no início e, eventualmente, trocando antes de sair. (Leitura relacionada: como o investidor varejista beneficia da negociação de alta freqüência)
O mundo da HFT tem jogadores que vão desde pequenas empresas até empresas de médio porte e grandes jogadores. Alguns nomes da indústria (sem pedido específico) são o Automated Trading Desk (ATD), a Chopper Trading, a DRW Holdings LLC, a Tradebot Systems Inc., a KCG Holdings Inc. (fusão da GETCO e Knight Capital), Susquehanna International Group LLP ( SIG), Virtu Financial, Allston Trading LLC, Geneva Trading, Hudson River Trading (HRT), Jump Trading, Five Rings Capital LLC, Jane Street, etc.
As empresas envolvidas em HFT enfrentam frequentemente riscos relacionados à anomalia de software, condições dinâmicas do mercado, bem como regulamentos e conformidade. Uma das instâncias flagrantes foi um fiasco ocorrido em 1 de agosto de 2012, que trouxe o Knight Capital Group perto da falência - perdeu US $ 400 milhões em menos de uma hora depois que os mercados abriram esse dia. A "falha comercial", causada por um mau funcionamento do algoritmo, levou a comércio errático e ordens ruins em 150 estoques diferentes. A empresa foi finalmente resgatada. Essas empresas devem trabalhar no gerenciamento de riscos, uma vez que é esperado que assegurem muita conformidade regulatória, além de enfrentar os desafios operacionais e tecnológicos.
Estratégias de Scalping de alta freqüência.
As estratégias de escalação de HFT gozam de várias características altamente desejáveis, em comparação com as estratégias de baixa freqüência. Um exemplo disso é a nossa estratégia de escalação em futuros VIX, atualmente em execução no site do Collective2:
A estratégia é altamente rentável, com um Ratio de Sharpe superior a 9 (líquido dos custos de transação de $ 14 prt). O desempenho é consistente e confiável, sendo baseado em uma grande quantidade de negócios (10-20 por dia). A estratégia é baixa ou correlação negativa com os índices subjacentes de equidade e volatilidade. Não há risco overnight.
Antecedentes sobre as estratégias HFT Scalping.
A atratividade de tais estratégias é inegável. Então, como é que se trata de desenvolvê-los?
É importante que o leitor se familiarize com alguns dos antecedentes da negociação de alta freqüência em geral e estratagemas em particular. Especificamente, eu recomendaria ler as seguintes postagens de blog:
Geração de Execução vs Alpha em Estratégias HFT.
A chave para entender as estratégias HFT é que a execução é tudo. Com estratégias de baixa frequência, uma grande quantidade de trabalho é investigar fontes de alfa, muitas vezes usando técnicas matemáticas e estatísticas altamente sofisticadas para identificar e separar o sinal alfa do ruído de fundo. A estratégia alfa representa talvez até 80% do retorno total em uma estratégia de baixa freqüência, com execução acumulando os restantes 20%. Não é que a execução não é importante, mas há apenas tantos pontos base que pode ganhar (ou salvar) em uma estratégia com volume de negócios mensal. Em contrapartida, uma estratégia de alta freqüência é altamente dependente da execução comercial, que pode representar 80% ou mais do retorno total. Os algoritmos que geram a estratégia alfa são muitas vezes muito simples e podem fornecer apenas as bordas mais pequenas. No entanto, essa vantagem muito pequena, ampliada em milhares de negócios, é suficiente para produzir um retorno significativo. E, uma vez que o risco se espalhou por um grande número de incrementos de tempo muito pequenos, a taxa de retorno pode se tornar arduamente elevada em uma base ajustada ao risco: Razões Sharpe de 10, ou mais, geralmente são alcançadas com estratégias HFT.
Em muitos casos, um algoritmo HFT procura estimar a probabilidade condicional de uma subida ou queda no subjacente, apoiando-se na oferta ou no preço da oferta de acordo. As ordens fornecidas podem ser posicionadas para a frente da fila para garantir uma taxa de preenchimento adequada, as leis de probabilidade farão o resto. Assim, no contexto da HFT, muito esforço é gasto na mitigação da latência e no desenvolvimento de técnicas para estabelecer e manter a prioridade no livro de pedidos limite. Outra preocupação importante é monitorar a dinâmica do livro de pedidos para sinais de que a pressão do livro pode estar se movendo em relação a qualquer ordem aberta, para que possam ser canceladas em tempo útil, evitando a seleção adversa por comerciantes informados ou um inventário indesejado.
Em uma estratégia de escalação de alta freqüência, normalmente se busca capturar uma média de entre 1/2 a 1 tique por troca. Por exemplo, a estratégia de Escualagem VIX ilustrada aqui mede cerca de US $ 23 por contrato por comércio, ou seja, pouco menos de 1/2 crédito no contrato de futuros. A entrada e a saída do comércio são efetuadas usando ordens limitadas, uma vez que não há espaço para acomodar o deslizamento em um sistema de negociação que gere menos de um único tic por comércio, em média. Tal como acontece com a maioria das estratégias de HFT, os algoritmos alfa são apenas moderadamente sofisticados e a estratégia é altamente dependente da obtenção de uma taxa de preenchimento aceitável (a proporção de ordens limitadas que são executadas). A importância de alcançar uma taxa de preenchimento suficientemente alta é claramente ilustrada na primeira das duas postagens mencionadas acima. Então, qual é uma taxa de preenchimento aceitável para uma estratégia HFT?
Preencha as taxas.
Eu abordarei a questão das taxas de preenchimento concentrando-me em um subconjunto crítico do problema: preenchimentos que ocorrem no extremo da barra, também conhecido como "hits extremos" e # 8221 ;. Estas são ordens limitadas cujos preços coincidem com o preço mais elevado (no caso de uma ordem de venda) ou o mais baixo (no caso de um pedido de compra) em qualquer barra da série de preços. Ordens limitadas a preços no interior da barra são necessariamente preenchidas e, portanto, não são controversas. Mas as ordens limitadas nas extremidades do bar podem ou não ser preenchidas e, portanto, são essas ordens que são o foco da atenção.
Por padrão, a maioria dos simuladores de backtest da plataforma de varejo assumem que todas as ordens de limite, incluindo hits extremos, são preenchidas se as negociações subjacentes lá. Em outras palavras, esses sistemas geralmente assumem uma taxa de preenchimento de 100% em hits extremos. Isso é altamente irreal: em muitos casos, o alto ou o baixo de um barro é um ponto de viragem que a série de preços só é passageira antes de reverter sua tendência recente e não revisitar por um tempo considerável. As primeiras ordens na frente da fila serão preenchidas, mas muitas, talvez a maioria, ordene mais abaixo a ordem de prioridade ficará desapontada. Se o comerciante estiver usando um sistema de comércio varejista e não uma plataforma HFT para executar seus negócios, suas ordens limitadas quase sempre são garantidas para o resto da fila, devido à latência relativamente alta de seu sistema. Como resultado, um grande número de suas ordens limitadas & # 8211; em particular, os hits extremos & # 8211; não será preenchido.
As conseqüências de perder um grande número de negócios devido a ordens de limite não preenchidas provavelmente serão catastróficas para qualquer estratégia de HFT. Um teste simples que está prontamente disponível na maioria dos sistemas de backtest é mudar o pressuposto subjacente em relação à taxa de preenchimento em hits extremos e # 8211; em vez de assumir que 100% desses pedidos são preenchidos, o sistema é capaz de testar o resultado se as ordens limite forem preenchidas somente se a série de preços posteriormente exceder o preço limite. O resultado produzido sob este cenário alternativo geralmente é extremamente adverso, conforme ilustrado na primeira postagem do blog mencionada anteriormente.
Na realidade, é claro, nem a suposição é razoável: é improvável que 100% ou 0% dos hits extremos de uma estratégia serão preenchidos e # 8211; a taxa de preenchimento real provavelmente irá encontrar-se entre esses dois resultados. E esta é a questão crítica: em algum nível de taxa de preenchimento, a estratégia passará da rentabilidade para a não lucratividade. A chave para implementar uma estratégia HFT scalping com sucesso é garantir que a execução caia no lado direito dessa linha divisória.
Implementando estratégias HFT Scalping na prática.
Uma solução para o problema da taxa de preenchimento é gastar milhões de dólares construindo infra-estrutura HFT. Mas para os propósitos desta publicação, assuma que o comerciante se limita a usar uma plataforma de negociação de varejo, como Tradestation ou Interactive Brokers. Os sistemas de scalping HFT ainda são viáveis em um ambiente desse tipo? A resposta, surpreendentemente, é um sim qualificado. usando uma técnica que me levou muitos anos para descobrir.
Para ilustrar o método, utilizarei o seguinte sistema HFT scalping no contrato de futuros E-Mini S & amp; P500. O sistema comercializa os futuros do E-Mini em barras de 3 minutos, com um tempo de espera médio de 15 minutos. O comércio médio é muito baixo e # 8211; Cerca de US $ 6, líquido de comissões de $ 8 prt. Mas a estratégia parece ser altamente rentável, devido ao grande número de negócios & # 8211; cerca de 50 a 60 por dia, em média.
Por enquanto, tudo bem. Mas a questão crítica é o número muito grande de hits extremos produzidos pela estratégia. Pegue a atividade de negociação em 10/18 como exemplo (veja abaixo). Das 53 negociações desse dia, 25 (47%) foram extremos, ocorrendo no preço alto ou baixo do bar de 3 minutos em que ocorreu o comércio.
No geral, a taxa extrema de sucesso da estratégia é de 34%, o que é extremamente elevado. Na realidade, talvez apenas 1/4 ou 1/3 dessas ordens realmente executem o & # 8211; o que significa que o restante, que equivale a cerca de 20% do número total de pedidos, falhará. Uma estratégia HFT scalping não pode esperar sobreviver a tal resultado. A rentabilidade da estratégia será dizimada por uma combinação de negócios perdidos e rentáveis e perdas em negócios que escalam depois que uma ordem de saída falhar ao executar.
Então, o que pode ser feito em tal situação?
Substituição manual, MIT e outras intervenções.
Uma abordagem que não funcionará é assumir ingenuamente que algum tipo de supervisão manual será suficiente para corrigir o problema. Digamos que o comerciante executa duas versões do sistema lado a lado, uma na simulação e a outra na produção. Quando uma ordem limite é executada no sistema de simulação, mas não executa na produção, o comerciante pode intervir, substituir manualmente o sistema e executar o comércio atravessando o spread. Ao fazê-lo, o comerciante pode evitar perdas que teria ocorrido se o comércio não tivesse sido executado, ou forçasse a entrada em um comércio que, mais tarde, seja lucrativo. Da mesma forma, no entanto, o comerciante pode forçar a saída de um comércio que mais tarde se volta e se move de perda em lucro, ou entrar em um comércio que acaba por ser um perdedor. Não há nenhuma maneira para o comerciante saber, ex-ante, qual dos cenários poderia surgir. E o comerciante terá que enfrentar a mesma decisão talvez até vinte vezes por dia. Se o comerciante é realmente tão bom em escolher vencedores e perder perdedores, ele deve acabar com seu sistema comercial e negociar manualmente!
Uma abordagem alternativa seria ter o sistema de negociação lidar com o problema. Por exemplo, pode-se programar o sistema para converter ordens limite em ordens de mercado se ocorrer uma transação no preço limite (MIT) ou após x segundos após o preço limite tocou. Mais uma vez, no entanto, não há como saber antecipadamente se essa ação produzirá um resultado positivo, ou um resultado ainda pior em relação à saída da ordem limite no lugar.
Na realidade, a intervenção, seja manual ou automatizada, é improvável que melhore o desempenho comercial do sistema. O que é certo, no entanto, é que, ao forçar a entrada e a saída de negócios que ocorrem ao redor do extremo de uma barra de preços, o comerciante terá custos adicionais ao atravessar o spread. Incorrer desse custo para talvez até 1/3 de todos os negócios, em um sistema que está produzindo, em média, menos de metade de um tique por comércio, certamente destruirá sua rentabilidade.
Implementando com sucesso estratégias HFT em uma plataforma de varejo.
Durante muitos anos, assumi que a única solução para o problema da taxa de preenchimento era implementar estratégias de escalação na infra-estrutura HFT. Um dia, eu me encontrei fazendo a pergunta: o que aconteceria se diminuíssemos a estratégia? Especificamente, suponha que tomamos a estratégia de E-Mini de 3 minutos e executá-la em barras de 5 minutos?
Minha primeira constatação foi que a relativa simplicidade dos algoritmos de geração alfa em estratégias HFT é uma vantagem aqui. Em um contexto de baixa freqüência, a complexidade do processo de extração alfa mitiga sua capacidade de generalizar para outros recursos ou cronogramas. Mas os algoritmos HFT são, em geral, simples e genéricos: o que funciona em barras de 3 minutos para os futuros E-Mini pode funcionar em barras de 5 minutos em E-Minis, ou mesmo em SPY. Por exemplo, se a essência do algoritmo é algo tão simples como: & # 8220; comprar quando o preço cair em mais de x% abaixo da média móvel y-bar & # 8221 ;, essa abordagem pode funcionar em 3 minutos, 5 - minute, 60 minutos, ou mesmo barras diárias.
Então, o que acontece se executarmos o sistema E-mini scalping em barras de 5 minutos em vez de barras de 3 minutos?
Obviamente, a rentabilidade global da estratégia é reduzida, de acordo com o menor número de negócios nesta escala de tempo mais lento. Mas note que o comércio médio aumentou e a estratégia permanece globalmente lucrativa.
Mais importante ainda, a taxa média de sucesso extremo caiu de 34% para 22%.
Portanto, não só recebemos menos negócios, mas um pouco mais lucrativo, mas uma proporção muito menor deles ocorre no extremo dos bares de 5 minutos. Conseqüentemente, o problema da taxa de preenchimento é menos crítico neste período de tempo.
Claro, pode-se continuar esse processo. Quais barras de 10 minutos ou barras de 30 minutos? O que um tende a encontrar a partir de tais experimentos é que existe um período de tempo que otimiza o trade-off entre rentabilidade da estratégia e dependência da taxa de preenchimento.
No entanto, há outro fator importante que precisamos esclarecer. Se você examinar o registro de negociação do sistema, verá uma variação substancial na taxa de sucesso extrema do dia a dia (por exemplo, é igual a 46% em 10/18, em comparação com a média geral de 22%). Na verdade, há variações significativas na taxa de sucesso extremo durante o curso de cada dia de negociação, com taxas aumentando durante intervalos de mercado mais lentos, como de 12 a 2pm. A importante realização que eventualmente me ocorreu é que, é claro, o que importa não é o horário do relógio (ou o "tempo da parede" na linguagem HFT), mas o tempo de troca: isto é, a taxa na qual os negócios ocorrem.
Wall Time vs. Trade Time.
O que precisamos fazer é reconfigurar nosso gráfico para mostrar barras que compreendem um número específico de negócios, em vez de um número específico de minutos. Neste esquema, não nos importa se o tempo decorrido em uma determinada barra é de 3 minutos, 5 minutos ou qualquer outro intervalo de tempo: tudo o que precisamos é que a barra inclua a mesma quantidade de atividade de negociação que qualquer outra barra. Durante períodos de alto volume, como em torno do mercado aberto ou fechado, as barras de tempo de comércio serão mais curtas, incluindo talvez apenas alguns segundos. Durante períodos mais lentos no meio do dia, levará muito mais tempo para o mesmo número de negociações executar. Mas cada barra representa o mesmo nível de atividade comercial, independentemente de quanto tempo possa abranger.
Como você decide como pode negociar por barra que deseja no gráfico?
Como regra geral, uma estratégia tolerará uma taxa de sucesso extrema entre 15% e 25%, dependendo da taxa de comércio diária. Suponha que, em sua implementação original, a estratégia tenha uma taxa de sucesso inaceitavelmente alta de 50%. E vamos dizer, para fins ilustrativos, que cada barra de tempo produz uma média de 1 000 contratos. Uma vez que a volatilidade escala aproximadamente com a raiz quadrada do tempo, se quisermos reduzir a taxa de sucesso extremo por um fator de 2, ou seja, de 50% a 25%, precisamos aumentar o número médio de negócios por barra em um fator de 2 ^ 2, ou seja, 4. Então, nesta ilustração, precisaríamos de barras de volume compreendendo 4.000 contratos por barra. Claro, isso é apenas uma regra de ouro e # 8211; na prática, queremos implementar a estratégia de uma variedade de tamanhos de barras de volume em um intervalo de talvez 3.000 a 6.000 contratos por barra e avaliar o trade-off entre desempenho e taxa de preenchimento em cada caso.
Com essa abordagem, chegamos a uma configuração de barra de volume para a estratégia E-Mini Scalping de 20.000 contratos por barra. Com este & # 8220; time & # 8221; - frame, a atividade de negociação é reduzida para cerca de 20-25 trades por dia, mas com maior taxa de ganhos e tamanho médio de comércio. Mais importante ainda, a taxa de sucesso extremo corre em uma média muito mais baixa de 22%, o que significa que o comerciante tem que se preocupar com talvez apenas 4 ou 5 transações por dia que ocorrem no extremo da barra de volume. Neste cenário, a intervenção manual provavelmente terá um efeito muito menos deletério sobre o desempenho comercial e a estratégia provavelmente será viável, mesmo em uma plataforma de comércio varejista.
(Nota: os resultados abaixo resumem o desempenho da estratégia apenas nos últimos seis meses, o período de tempo para o qual as barras de volume estão disponíveis).
Observações finais.
Vimos que é possível, em princípio, implementar uma estratégia HFT scalping em uma plataforma de varejo, desacelerando, ou seja, implementando a estratégia em barras de baixa freqüência. A simplicidade de muitos algoritmos de geração HFT alfa muitas vezes os torna robustos para a generalização em prazos (e às vezes até em todos os ativos). Uma abordagem ainda melhor é usar barras de volume, ou tempo de troca, para implementar a estratégia. Você pode estimar o tamanho da barra apropriado usando a regra da raiz quadrada do tempo para ajustar o volume da barra para produzir a taxa de preenchimento necessária. Uma taxa de sucesso extremo, se até 25% podem ser aceitáveis, dependendo da taxa de comércio diária, embora uma taxa de sucesso na faixa de 10% a 15% seja ideal.
Finalmente, uma palavra sobre dados. Embora os compromissos necessários possam ser feitos no que diz respeito à plataforma de negociação e à conectividade, o mesmo não é verdade para dados de mercado, que devem ser da mais alta qualidade, tanto em termos de pontualidade quanto de integridade. A razão é evidente, especialmente se alguém está tentando implementar uma estratégia no tempo de comércio, onde a integridade e a latência dos dados de mercado são cruciais. Neste contexto, usando o feed de dados de, digamos, Interactive Brokers, por exemplo, simplesmente não fará "# 8211; dados entregues em pacotes de 500ms em completamente inadequados para a tarefa. O comerciante deve procurar usar o maior feed de dados de mercado disponível que ele pode razoavelmente pagar.
Essa ressalva, pode-se concluir que é certamente possível implementar estratégias de escalação de alto volume, mesmo em uma plataforma de comércio varejista, fornecendo cuidados suficientes com a modelagem e implementação do sistema.
Rentabilidade das estratégias de negociação em dados de alta freqüência, com custos de negociação.
21 Páginas Publicadas: 26 Jul 2004.
Tirthankar C. Patnaik.
Indira Gandhi Institute of Development Research (IGIDR)
Susan Thomas.
Indira Gandhi Institute of Development Research (IGIDR)
Data escrita: 28 de abril de 2004.
Este artigo analisa a rentabilidade das estratégias de negociação contrárias e momentum nos mercados de ações indianos, no período 1996-2002, explicitamente contabilizando os custos de transação. Usando dados intraday em bruto para o livro de pedidos da National Stock Exchange of India Limited, calculamos os preços reais em que os negócios teriam lugar por uma ordem de INR 10.000, usando o impacto do preço de cada uma das ações estudadas. Achamos que, para o mercado indiano, as estratégias de impulso são lucrativas no curto prazo, mas os lucros caem à medida que o período de formação aumenta. Nossa metodologia elimina os preconceitos da microestrutura do mercado, como o salto de oferta e aposta. Achamos que os lucros persistem em algumas estratégias mesmo depois que esses efeitos são atendidos.
Palavras-chave: Contrarian, e estratégias de negociação momentum, custos de transação, dados de alta freqüência, liquidez de mercado.
Tirthankar Patnaik (Autor do Contato)
Indira Gandhi Instituto de Pesquisa de Desenvolvimento (IGIDR) ()
Gen. A. K. Vaidya Marg.
Mumbai 400 065, Maharashtra.
Susan Thomas.
Indira Gandhi Instituto de Pesquisa de Desenvolvimento (IGIDR) ()
Gen A. K. Vaidya Marg Santoshnagar.
Bombay 400065, Maharashtra.
22-840-0919, ext 550 (Telefone)
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Terça-feira, 25 de janeiro de 2011.
Idéias comerciais de alta freqüência.
58 comentários:
Eu não acho que eles podem ver uma ordem de parada, mas acho que eles são muito bons em pescar os locais de paradas, exatamente acima do alto ou baixo dos últimos minutos ou em torno de números inteiros. Eu estarei disposto a apostar que também há alguns fabricantes de mercado realmente inteligentes que acompanham as ordens de mercado que ocorreram recentemente de 1000 lotes de ações. Eles sabem que as pessoas que usam 1000 lotes de ações geralmente são comerciantes que só podem sofrer muita dor.
& quot; Isso poderia funcionar de forma bastante lucrativa se o spread bid-ask for largo. & quot;
Certamente, nenhum lucro pode ser feito se minha ordem limite de compra ou venda não for preenchida. Mas se não estiver preenchido, não haverá nenhuma ordem seqüencial do mesmo sinal executado na minha conta. Assim, por design, cada execução terá perfeita -1 correlação em série, para minha conta.
É certamente verdade no lado da forex que alguns grupos podem ver uma amostra representativa das ordens de parada. Esses grupos privilegiados são os grandes revendedores e provedores de tecnologia.
Obrigado pela visão do seu insider!
Here's Oanda & # 39; s (varejo fx broker) esclarecendo o histórico livro de pedidos aberto conspirando limites, stopins e paradas.
Os gráficos são muito interessantes - obrigado!
Já ouvi falar sobre o método de oferta e solicitação. Foi feito por um cara que comercializava opções OTM med-liq perto de 0,25 centavos.
Ele envia ordens em ambos os lados, por exemplo, b: .24 s: .25, e eles ficam à procura do livro. Se um lado estiver preenchido (ex .: .25), aguarde que o outro seja preenchido e talvez adicione uma nova ordem no 0.25. Se o mercado começar a correr contra ele, sente-se .25 ordens de alinhamento ele fechou esta posição apenas pagando as comissões.
Desculpe se dint me deixa claro, eu não é essa boa explicação sobre este material em inglês.
Os mercados cambiais estão cheios de armas, eles vão armadilhar seus próprios clientes. Bruce Kovner, como muitos comerciantes inteligentes, pararam de comprar, não deixaram isso com nenhum corretor, porque os corretores irão parar.
Aaron, como disse Shaun, os corretores / revendedores podem ver o livro de pedidos para seus clientes, especialmente em FX. Na FX, muitos clientes comerciais (não institucionais) têm tamanho razoavelmente grande e deixam suas paradas com os revendedores. Quando os mercados são negociadores silenciosos tendem a executar essas paradas.
Parece que começamos a ler Harris & # 39; Reserve ao mesmo tempo! Desde que eu terminei de ler seu livro Quantitative Trading, eu comecei a negociar em uma empresa de ações de médio porte e Harris & # 39; O livro abriu os olhos.
Se os pares e os parâmetros ótimos foram rentáveis em cada um dos três períodos de 1 ano, e você experimenta uma retração profunda desde outubro, então há algumas possibilidades:
1) Talvez a redução seja esperada - você verificou a redução máxima no backtest?
2) Talvez o backtest seja falho - houve um viés de frente para a frente no backtest? Os dados foram ajustados e limpos?
Você fez um teste de co-integração em dados recentes? Talvez já não estejam mais cointegrados.
Às vezes, é difícil dizer se um par perdeu cointegração até talvez meio ano após o fato!
140 / ano), negociações paralelas máximas muito maiores (o que acho que não é bom), muito maior redução máxima e maior período de espera máximo.
O melhor critério de desempenho a escolher depende da sua situação específica. Se você estiver negociando por si mesmo, deve haver menos preocupação quanto ao abaixamento, de modo que maximizar o índice Sharpe maximizará seu crescimento a longo prazo. Se você estiver executando um fundo, então talvez você tenha que prestar mais atenção ao saque, caso em que o Seguro de Carteira de Proporção Constante pode ser considerado (eu falei sobre isso em uma postagem de blog anterior) juntamente com a maximização do índice de Sharpe.
Os comerciantes colocarão paradas em lugares óbvios, como $ 18.97 em vez de $ 19.00, porque os números pares são óbvios e eles não querem ser óbvios. Mas geralmente, o lugar onde as paradas se reúnem são lugares onde o comerciante está "errado" em sua análise, como quando uma linha de tendência quebra ou um ponto de pivô não é válido. A melhor maneira de localizar essas paradas é pensar como esse comerciante e se perguntar onde você estaria "errado".
Anon, eu tomarei uma facada no # 2. Se é o agricultor chinês hording algodão com a esperança de que os preços continuem a disparar para que ele possa vender a preços ainda mais elevados, ou o fundo de hedge europeu comprando euro em face de padrões soberanos em todo o continente porque o spread entre o euro e 2 os swaps de anos são "ricos", os mercados geralmente se trocam em qualquer lugar, mas onde os fundamentos sugerem. Eles têm um hábito desagradável de se comportar mal, se eu prestei uma frase de Mandelbrot.
Obrigado por seus comentários gentis no meu livro.
Oi Ernest, eu estava pesquisando o comércio automotivo e encontrei seu blog, parece muito legal.
Hmmm. & quot; Heather Johnson & quot; postou no iStockAnalyst uma cópia exata da publicação da Ernie com nenhuma atribuição.
A partir de minha própria experiência no ano passado, uma estratégia média de ações pode esperar cerca de 10% ao ano sem alavancar, e as estratégias de FX podem esperar cerca de 20% sem alavanca.
Sim, alguns livros sobre o comércio de algo podem permanecer úteis mesmo se escritos há mais de 10 anos. Um exemplo seria o livro Modelos de mercado na minha lista recomendada na barra lateral direita do meu blog.
Adoro comentários aqui, aprendendo muito de todos vocês !!
Obrigado pela sua dica sobre o London Breakout. Eu nunca tinha ouvido falar dessa estratégia antes, e não sendo uma cartista, nem tenho certeza de que eu possa interpretar a terminologia corretamente.
Se você achar um tweak para torná-lo super lucrativo, não se esqueça de me enviar um par de milhões! : D.
Oi Ernie, meu post anterior desapareceu :(, erro do blogueiro, eu acho.
Quanto a essa publicação de cópia, não acho que foi Johnson quem publicou. Esse site é um farm de conteúdo e, erroneamente, tomou o nome de Johnson como o autor. Se você olhar, o nome da Johnson é linkado até aqui.
Na verdade, a maneira como eu descrevi o London Breakout é bastante apropriada para backtesting automatizado, desde que tenha acesso a função de regressão linear (por exemplo, via Matlab).
Obrigado, Paul, por limpar tudo!
Eu não consegui fazer a estratégia London Breakout trabalhar usando as linhas de tendência como eu descrevi.
Um método de fuga genérico pode ser, por exemplo, sempre que o preço quebrar acima da banda Bollinger superior, nós compramos. As bandas de Bollinger podem ser computadas com base nos dias anteriores; preços em algum momento específico.
Obrigado pela dica Ernie!
Como não sei nada sobre o mql, não posso comentar se é melhor ou pior do que o Matlab. Mas uma coisa que eu sei: posso implementar qualquer estratégia com a Matlab, seja intradia ou não, e para qualquer mercado. Além disso, muitas estratégias de ações (em oposição às estratégias de futuros / FX) não podem ser reduzidas a indicadores técnicos e, portanto, não podem ser tratadas por muitos softwares de negociação padrão. O uso da Matlab não vincula uma corretora, desde que você possa escrever um link Java-to-Matlab.
A questão é. qual a porcentagem do tempo em que sua ordem de parada será executada antes da venda na pergunta? Mesmo se você tiver um potencial lucro de 5 * com o spread, se a perda de parada for executada 95% do tempo, é uma estratégia perdedora.
Perry Kaufman Novo sistema e métodos de negociação.
Obrigado por nos contar sobre "Ben Graham era uma Quant". Pelo que vejo, o livro ainda não foi publicado. Mas vou ficar de olho nisso.
e sobre o dinheiro vs futuros ou cash vs etfs.
Sim, teoricamente índice arb parece uma atraente HFT idéia. Na prática, não é fácil fazê-lo funcionar, especialmente para comerciantes independentes, devido à latência de corretagem e outros problemas.
Eu apenas estou tentando trazer outra idéia da HFT, eu ouvi o índice arb é a atividade principal no campo HFT,
Você tem alguma experiência com esse tipo de negociação?
Eu escrevi sobre uma estratégia arb de índice na área de Conteúdo Premium do meu site:
A estratégia de atacar ordens de parada, manipulação de mercado estritamente falando ilegal. A SEC recentemente multou a loja de alta freqüência para esse tipo de coisa.
A vantagem de um robô simulando uma parada e entrando em uma ordem de mercado não está dando ao adversário informações prévias sobre sua próxima jogada.
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Um método de fuga genérico pode ser, por exemplo, sempre que o preço quebrar acima da banda Bollinger superior, nós compramos. As bandas de Bollinger podem ser computadas com base nos dias anteriores; preços em algum momento específico.
Sim, o seu exemplo de uma computação de banda Bollinger é semelhante ao que tenho em mente. Em ambos os meus livros, eu dediquei inúmeros exemplos de estratégias de banda de Bollinger.
Eu tenho um inquérito sobre a estratégia de reversão média. Desenvolvi um programa para detectar Reversão Média. Mas não sei por onde começar a aplicar esta estratégia à HFT. Obrigado pela ajuda.
Você testou sua estratégia de reversão média em dados de alta freqüência?
Ou você trocou essa estratégia usando dados ao vivo?
É possível agora fazer correspondência sem Ultra Hft (cerca de meio segundo de atraso) em estoques isentos lentos com amplos spreads?
Eu não tentei, então eu não sei. Mas parece plausível.
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