Estrategias Comunes De Negociación Algorítmica

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Un algoritmo es un conjunto específico de instrucciones claramente definidas destinadas a realizar una tarea o proceso. El trading algorítmico (trading automatizado, black-box trading o simplemente algo-trading) es el proceso de usar computadoras programadas para seguir un conjunto definido de instrucciones para colocar un comercio con el fin de generar beneficios a una velocidad y frecuencia que es imposible para un Comerciante humano Los conjuntos de reglas definidas se basan en el tiempo, el precio, la cantidad o cualquier modelo matemático. Aparte de las oportunidades de beneficio para el comerciante, algo-trading hace que los mercados más líquidos y hace que el comercio más sistemático por descartar impactos humanos emocionales en las actividades comerciales. Supongamos que un comerciante sigue estos sencillos criterios comerciales: Compra 50 acciones de una acción cuando su media móvil de 50 días supera el promedio móvil de 200 días Vende las acciones de la acción cuando su promedio móvil de 50 días se sitúa por debajo de la media móvil de 200 días Utilizando este conjunto de dos instrucciones sencillas, es fácil escribir un programa informático que vigile automáticamente el precio de las acciones (y los indicadores de media móvil) y coloque los pedidos de compra y venta cuando se cumplan las condiciones definidas. El comerciante ya no tiene que mantener un reloj para los precios en vivo y gráficos, o poner en los pedidos manualmente. El sistema de comercio algorítmico lo hace automáticamente para él, identificando correctamente la oportunidad de negociación. Algo-trading ofrece los siguientes beneficios: Operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles Posicionamiento inmediato y preciso de pedidos comerciales (con altas posibilidades de ejecución en los niveles deseados) Operaciones Controlar simultáneamente los controles automatizados en múltiples condiciones de mercado Reducir el riesgo de errores manuales en la colocación de las operaciones Volver a probar el algoritmo, sobre la base de datos históricos y en tiempo real disponibles Reducido La posibilidad de errores por parte de los comerciantes humanos basada en factores emocionales y psicológicos La mayor parte del actual día algo-trading es el comercio de alta frecuencia (HFT), que intenta capitalizar sobre la colocación de un gran número de órdenes a velocidades muy rápidas en múltiples mercados y múltiples decisiones Parámetros, basándose en instrucciones preprogramadas. Algo-trading se utiliza en muchas formas de comercio y las actividades de inversión, incluyendo: Inversores de mediano a largo plazo o empresas de compra de lado (fondos de pensiones , Fondos de inversión, compañías de seguros) que compran en acciones en grandes cantidades pero no quieren influir en los precios de las acciones con inversiones discretas de gran volumen. Los comerciantes a corto plazo y los participantes de la parte vendedora (fabricantes de mercado, especuladores y arbitrajes) se benefician de la ejecución automatizada del comercio, además de las ayudas para la creación de liquidez suficiente para los vendedores en el mercado. Los comerciantes sistemáticos (seguidores de tendencias, comerciantes de parejas, fondos de cobertura, etc.) encuentran mucho más eficiente programar sus reglas comerciales y dejar que el programa se comercialice automáticamente. El comercio algorítmico proporciona un enfoque más sistemático al comercio activo que los métodos basados ​​en la intuición o el instinto de los comerciantes humanos. Estrategias de negociación algorítmica Cualquier estrategia para el comercio algorítmico requiere una oportunidad identificada que sea rentable en términos de ganancias mejoradas o reducción de costos. Las siguientes son estrategias comunes de trading usadas en algo-trading: Las estrategias de trading algorítmicas más comunes siguen las tendencias en las medias móviles. Canales. Los movimientos del nivel de precios y los indicadores técnicos relacionados. Estas son las estrategias más sencillas y fáciles de implementar a través de la negociación algorítmica, ya que estas estrategias no implican la realización de predicciones o pronósticos de precios. Las operaciones se inician en función de las tendencias deseadas. Que son fáciles y sencillos de implementar a través de algoritmos sin entrar en la complejidad del análisis predictivo. El ejemplo mencionado de 50 y 200 días de media móvil es una estrategia de seguimiento de la tendencia popular. Comprar una acción cotizada dual a un precio más bajo en un mercado y venderlo simultáneamente a un precio más alto en otro mercado ofrece el diferencial de precio como beneficio libre de riesgo O arbitraje. La misma operación puede repetirse para las acciones frente a los instrumentos de futuros, ya que existen diferencias de precios de vez en cuando. La implementación de un algoritmo para identificar tales diferenciales de precios y colocar los pedidos permite oportunidades rentables de manera eficiente. Los fondos de índice han definido períodos de reequilibrio para que sus participaciones estén a la par con sus respectivos índices de referencia. Esto crea oportunidades rentables para los comerciantes algorítmicos, que capitalizan las operaciones esperadas que ofrecen beneficios de 20-80 puntos básicos dependiendo de la cantidad de acciones en el fondo de índice, justo antes de reequilibrar el fondo de índice. Tales operaciones se inician a través de sistemas de negociación algorítmica para la ejecución oportuna y mejores precios. Una gran cantidad de modelos matemáticos probados, como la estrategia de negociación delta neutral, que permiten la negociación sobre la combinación de opciones y su valor subyacente. Donde las operaciones se colocan para compensar los deltas positivos y negativos para que el delta de la cartera se mantenga en cero. La estrategia de reversión media se basa en la idea de que los precios altos y bajos de un activo son un fenómeno temporal que vuelve a su valor medio periódicamente. Identificar y definir un rango de precios y un algoritmo de implementación basado en que permite que los oficios se colocan automáticamente cuando el precio del activo se rompe dentro y fuera de su rango definido. La estrategia de precio medio ponderado por volumen rompe un pedido grande y libera trozos más pequeños determinados dinámicamente de la orden al mercado usando perfiles de volumen históricos específicos de stock. El objetivo es ejecutar el pedido cerca del Precio Promedio ponderado por volumen (VWAP), beneficiándose así del precio medio. La estrategia de precios promedio ponderada en el tiempo rompe una gran orden y libera trozos más pequeños dinámicamente determinados de la orden al mercado usando intervalos de tiempo divididos de manera uniforme entre un inicio y un final. El objetivo es ejecutar la orden cerca del precio medio entre el inicio y el final, minimizando así el impacto en el mercado. Hasta que el pedido comercial se llene completamente, este algoritmo continúa enviando órdenes parciales, de acuerdo a la relación de participación definida y de acuerdo con el volumen negociado en los mercados. La estrategia de pasos relacionados envía órdenes a un porcentaje definido por el usuario de los volúmenes de mercado y aumenta o disminuye esta tasa de participación cuando el precio de la acción alcanza los niveles definidos por el usuario. La estrategia de déficit de implementación tiene como objetivo minimizar el costo de ejecución de una orden negociando el mercado en tiempo real, ahorrando así el costo de la orden y beneficiándose del costo de oportunidad de la ejecución retrasada. La estrategia aumentará la tasa de participación objetivo cuando el precio de las acciones se mueve favorablemente y disminuirlo cuando el precio de las acciones se mueve adversamente. Hay algunas clases especiales de algoritmos que intentan identificar acontecimientos en el otro lado. Estos algoritmos de sniffing, utilizados, por ejemplo, por un fabricante de mercado de venta, tienen la inteligencia integrada para identificar la existencia de cualquier algoritmo en el lado de compra de una orden grande. Esta detección a través de algoritmos ayudará al creador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos y le permitirá beneficiarse al llenar los pedidos a un precio más alto. Esto a veces se identifica como de alta tecnología front-running. Requisitos técnicos para el comercio algorítmico La implementación del algoritmo usando un programa de computadora es la última parte, batida con backtesting. El desafío es transformar la estrategia identificada en un proceso computarizado integrado que tiene acceso a una cuenta de negociación para realizar pedidos. Los siguientes son necesarios: Conocimiento de programación de computadoras para programar la estrategia de negociación requerida, programadores contratados o software de comercio pre-fabricado Conectividad de red y acceso a plataformas de negociación para colocar los pedidos Acceso a feeds de datos de mercado que serán monitoreados por el algoritmo para oportunidades de colocar Órdenes La capacidad y la infraestructura para backtest el sistema una vez construido, antes de que vaya vivo en los mercados reales Datos históricos disponibles para backtesting, dependiendo de la complejidad de las reglas implementadas en el algoritmo Aquí está un ejemplo completo: Royal Dutch Shell (RDS) Bolsa de Valores (AEX) y Bolsa de Valores de Londres (LSE). Permite crear un algoritmo para identificar oportunidades de arbitraje. Debido a la diferencia horaria de una hora, AEX se abre una hora antes que LSE, seguido de ambos intercambios que operan simultáneamente durante las próximas horas y luego se negocian sólo en LSE durante La última hora a medida que se cierra AEX ¿Podemos explorar la posibilidad de negociación de arbitraje en las acciones de Royal Dutch Shell que figuran en estos dos mercados en dos monedas diferentes Un programa informático que puede leer los precios actuales del mercado Precios de feeds de LSE y AEX Tipo de cambio GBP-EUR Capacidad de colocación de órdenes que puede encaminar el pedido al cambio correcto Capacidad de retroceso en precios históricos El programa informático debe realizar lo siguiente: Leer el feed de precio entrante de acciones RDS de ambos intercambios Utilizando los tipos de cambio disponibles . Convertir el precio de una moneda a otro Si existe una discrepancia de precio suficientemente grande (descontando los costos de corretaje) que conduce a una oportunidad rentable, entonces ponga la orden de compra en el precio más bajo de cambio y venta de orden en el mayor precio de cambio. Sin embargo, la práctica del trading algorítmico no es tan simple de mantener y ejecutar. Recuerde, si usted puede colocar un comercio algo-generado, así que puede los otros participantes del mercado. En consecuencia, los precios fluctúan en milisegundos e incluso microsegundos. En el ejemplo anterior, ¿qué sucede si su compra de comercio se ejecuta, pero vender el comercio doesnt como cambiar los precios de venta en el momento en que su orden llega al mercado Usted terminará sentado con una posición abierta. Haciendo su estrategia de arbitraje sin valor. Existen riesgos y desafíos adicionales: por ejemplo, los riesgos de falla del sistema, los errores de conectividad de la red, los intervalos de tiempo entre las órdenes comerciales y la ejecución y, lo que es más importante, los algoritmos imperfectos. Cuanto más complejo sea un algoritmo, el backtesting más riguroso es necesario antes de que se ponga en acción. El análisis cuantitativo de un desempeño de algoritmos juega un papel importante y debe ser examinado críticamente. Es emocionante ir a la automatización ayudada por computadoras con la noción de ganar dinero sin esfuerzo. Pero uno debe cerciorarse de que el sistema esté probado a fondo y los límites requeridos se fijen. Los comerciantes analíticos deben considerar el aprendizaje de la programación y los sistemas de construcción por su cuenta, para estar seguros de la aplicación de las estrategias adecuadas de manera infalible. Introducción a Algorithmic Trading con Heikin-Ashi Tendencia y la media de reversión de código de estrategias de comercialización en MATLAB y Python El petróleo crudo y el gas natural centrado en las estrategias de comercio explicado en este seminario en línea : Las estrategias de negociación cuantitativa pueden convertir cualquier visión de mercado realizable en una ejecución de comercio basada en la cantidad (matemáticas). Aunque difícil de emular, incluso la intuición de los comerciantes veteranos pueden ser reducidos en una estrategia puramente automatizada cuantitativa. Estos sistemas pueden basarse en cualquier combinación de análisis técnico, análisis fundamental, noticias / eventos y análisis de sentimientos para nombrar algunos. En términos de una ruptura real de la negociación algorítmica, echa un vistazo a Investopedias post. (Exención de responsabilidad: trabajo en Quantiacs) Una vez que esté listo para ganar dinero como un quant, puede unirse al último concurso de comercio automatizado de Quantiacs, con un total de 2.250.000 en inversiones disponibles: ¿Puede competir con los mejores quants 1.9k Vistas middot Ver Upvotes Middot No para la reproducción Más respuestas abajo. Preguntas relacionadas ¿Cuáles son algunos buenos algoritmos de negociación es el algoritmo de comercio todo sobre la ejecución del algoritmo ¿No hay identificación de la señal o estrategias comerciales complicadas ¿Cuál es la manera más rápida de crear estrategias de negociación algorítmica que el trabajo ¿Puedo construir un algoritmo de comercio basado en una estrategia de tendencia y utilizarlo Para comerciar forex por diez años por ejemplo ¿Cuáles son algunos ejemplos de algoritmos comerciales basados ​​en noticias En primer lugar, tenga cuidado de no confundir lo que convencionalmente consideramos para el comercio cuantitativo sistemático y el comercio algorítmico. En el lenguaje de la industria, el comercio algorítmico se refiere más a menudo al uso de algoritmos de ejecución que dividen un orden padre puntual en un conjunto de órdenes hijo extendido a lo largo de un intervalo e intentan alcanzar algún punto de referencia, p. VWAP o minimización del deslizamiento. Correctamente, ahora es bastante común incorporar predicciones alfa en un algo de ejecución, e igualmente, se pueden emplear algoritmos genéricos (por ejemplo, Bellman-Ford) o algoritmos de ejecución en estrategias de negociación cuantitativas. Así que quizás ser específico sobre las diferencias entre los dos se limita a una búsqueda de empleo: Las responsabilidades son muy diferentes entre un equipo de negociación cuantitativa en un fondo de cobertura y una mesa de negociación algorítmica en un corredor de bolsa. Sin embargo, con el propósito de añadir claridad a mi respuesta, distinguiré los dos. Una simple estrategia de negociación algorítmica para entender es una estrategia ingenua de TWAP, que simplemente divide un orden padre grande en órdenes infantiles más pequeños y de igual tamaño distribuidos uniformemente durante el intervalo de tiempo, que es empíricamente (y teóricamente bajo ciertas suposiciones del proceso de formación de precios) Reducir el impacto en el mercado. En cuanto a las estrategias cuantitativas sistemáticas, en un horizonte más largo, muchas de éstas todavía están motivadas por modelos de factor o optimización de media-varianza. En el primero, una estrategia básica expresa los rendimientos futuros de un activo como una combinación lineal de factores históricos y ruido distribuido normalmente. Los factores comunes de equidad son los rendimientos del mercado, la capitalización bursátil, la relación libro-mercado y el impulso. Para los ingresos fijos, los factores de riesgo a largo plazo y por defecto se usan a menudo. Las cargas factoriales o coeficientes constantes de los factores se resuelven con mínimos cuadrados sobre alguna ventana de datos históricos - esta parte se realiza casi siempre por un ordenador, por lo tanto algorítmico. Como una nota secundaria: Este modelo también es anterior a la idea popular de una estrategia neutral de mercado, practicada por muchos fondos de cobertura, con la creencia en un fuerte comportamiento de revertir media en la serie temporal residual. En la forma general de la optimización de la media-varianza, se expresan los retornos esperados de su cartera, la varianza y las restricciones como funciones de los tamaños de las posiciones en cada valor en su cartera. Este es un problema arquetípico para el método de los multiplicadores de Lagrange, y hay bibliotecas numéricas maduras que lo resuelven muy rápido en una CPU. Esta es una formulación elegante y flexible: de hecho, puede expresar una variedad de restricciones interesantes en los pesos, ya sea sólo de larga duración, apalancamiento, gamma ponderada, o neutralidad beta, los costos de transacción cuadrática - estos casos especiales motivan sus implementaciones algorítmicas en Un fondo de acciones de largo plazo, fondo beta neutral, fondo 130/30, y así sucesivamente. Como otro ejemplo, las estrategias de arbitraje de volatilidad apuntan a capturar la diferencia entre la volatilidad implícita y la volatilidad prevista. En el nivel inferior, estas estrategias pueden emplear modelos de red y simulaciones Monte Carlo que tienen que ser resueltas numéricamente, limitando esencialmente la práctica de estas estrategias a cierto grado de implementación algorítmica. Los avances en el procesamiento de GPGPU y los marcos de computación paralela permiten interesantes actividades de comercio sistemático en este espacio. 2.6k Vistas middot Ver Upvotes middot No es para reproducción Algorithmic Trading es un proceso para comprar o vender una seguridad basada en un conjunto predefinido de reglas que son backtested en datos históricos. Estas reglas pueden basarse en Análisis Técnico, gráficos, indicadores o incluso fundamentos de Acciones. Por ejemplo, suponga que tiene un plan de negociación que compraría una acción en particular si cierra en rojo durante 5 días consecutivos. Puede formular esta regla en el sistema Algorithmic Trading e incluso automatizarla para que la orden de compra se coloque automáticamente cuando se cumpla su condición. Incluso puede definir su stoploss, objetivo y posicionamiento de tamaño en el algoritmo que haría su vida comercial más fácil. Echa un vistazo a la siguiente enlace que contiene un montón de estrategias de comercio algorítmico basado en Excel y Amibroker: También, consulte este artículo para desarrollar su propio sistema de comercio Algorithmic desde cero: 325 Vistas middot Ver Upvotes middot No son reproducciones Aquí hay algunas estrategias clásicas. Estrategias de rotación. Largo unos cuantos mejores intérpretes y corto unos pocos peores artistas en una industria. Media móvil de crossovers. 133 Vistas middot No para la reproducción