Neste artigo, quero apresentar-lhe os métodos pelos quais eu mesmo identifico estratégias de negociação algorítmicas lucrativas. Nosso objetivo hoje é entender em detalhes como encontrar, avaliar e selecionar tais sistemas. Eu vou explicar como identificar estratégias é tanto sobre preferência pessoal quanto sobre o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para testes, como avaliar desapaixonadamente uma estratégia de negociação e, finalmente, como prosseguir para a fase de backtesting e implementação da estratégia.
Para ser um comerciante bem sucedido - seja discricionariamente ou algoritmicamente - é necessário fazer a si mesmo algumas perguntas honestas.
Eu diria que a consideração mais importante na negociação é estar ciente de sua própria personalidade. A negociação, e a negociação algorítmica em particular, requer um grau significativo de disciplina, paciência e desapego emocional. Uma vez que você está deixando um algoritmo executar sua negociação por você, é necessário ser resolvido a não interferir com a estratégia quando ela está sendo executada. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de retirada prolongada. No entanto, muitas estratégias que se mostraram altamente lucrativas em um backtest podem ser arruinadas por simples interferência. Entenda que, se você deseja entrar no mundo da negociação algorítmica, será testado emocionalmente e que, para ser bem sucedido, é necessário superar essas dificuldades!
A próxima consideração é a do tempo. Você tem um emprego em tempo integral? Você trabalha em tempo parcial? Você trabalha em casa ou tem uma longa viagem todos os dias? Estas perguntas ajudarão a determinar a frequência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles de vocês em emprego em tempo integral, uma estratégia de futuros intradiários pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas restrições de tempo também ditarão a metodologia da estratégia.
Minha crença é que é necessário realizar pesquisas contínuas sobre suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente lucrativo. Poucas estratégias permanecem "sob o radar" para sempre. Portanto, uma parte significativa do tempo alocado para negociação será para realizar pesquisas contínuas. Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, pois pode ser a diferença entre uma forte lucratividade ou um declínio lento em direção a perdas.
Você também precisa considerar seu capital de negociação. A quantidade mínima ideal geralmente aceita para uma estratégia quantitativa é de 50.000 USD (aproximadamente £35.000 para nós no Reino Unido). Se eu estivesse começando de novo, começaria com uma quantidade maior, provavelmente mais próxima de 100.000 USD (aproximadamente £70.000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para estratégias de média a alta frequência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em momentos de retirada. Se você estiver considerando começar com menos de 10.000 USD, então você precisará se restringir a estratégias de baixa frequência, negociando em um ou dois ativos, pois os custos de transação comerão rapidamente em seus retornos.
A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia de negociação algorítmica automatizada. Ser conhecedor de uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o armazenamento de dados de ponta a ponta, o mecanismo de backtest e o sistema de execução sozinho. Isso tem uma série de vantagens, a principal das quais é a capacidade de estar completamente ciente de todos os aspectos da infraestrutura de negociação. Também permite que você explore as estratégias de maior frequência, pois estará em pleno controle de sua pilha de tecnologia. Embora isso signifique que você pode testar seu próprio software e eliminar bugs, isso também significa mais tempo gasto em codificar infraestrutura e menos em implementar estratégias, pelo menos na parte inicial de sua carreira de negociação. Você pode achar que está confortável negociando no Excel ou no MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes.
Você precisa se perguntar o que você espera alcançar pela negociação algorítmica. Você está interessado em uma renda regular, pelo qual espera obter ganhos de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se dar ao luxo de negociar sem a necessidade de retirar fundos? A dependência de renda determinará a frequência de sua estratégia. Retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de maior frequência com menos volatilidade (ou seja, uma taxa de Sharpe maior).
Por fim, não se deixe enganar pela noção de se tornar extremamente rico em um curto espaço de tempo! A negociação de algo NÃO é um esquema de enriquecimento rápido - se é que pode ser um esquema de tornar-se pobre rapidamente. É necessária uma disciplina significativa, pesquisa, diligência e paciência para ser bem sucedido na negociação algorítmica. Pode levar meses, se não anos, para gerar lucratividade consistente.
Apesar das percepções comuns em contrário, é realmente bastante simples localizar estratégias de negociação lucrativas no domínio público. Nunca as ideias de negociação foram mais prontamente disponíveis do que hoje. Jornadas acadêmicas de finanças, servidores de pré-impressão, blogs de negociação, fóruns de negociação, revistas comerciais semanais e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas ideias.
Nosso objetivo como pesquisadores quantitativos de negociação é estabelecer um pipeline de estratégia que nos forneça um fluxo de ideias de negociação em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para obter, avaliar e implementar estratégias que encontramos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas ideias e nos fornecer uma estrutura para rejeitar a maioria dessas ideias com o mínimo de consideração emocional.
Devemos ser extremamente cuidadosos para não deixar que os viés cognitivos influenciem nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples quanto ter uma preferência por uma classe de ativos em relação a outra (ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo deve ser sempre encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativa positiva. A escolha da classe de ativos deve ser baseada em outras considerações, como restrições de capital de negociação, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.
Se você não está completamente familiarizado com o conceito de uma estratégia de negociação, então o primeiro lugar a procurar é em livros didáticos estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de ideias mais simples e diretas, com as quais se familiarizar com a negociação quantitativa.
Para uma lista mais longa de livros de negociação quantitativa, visite a lista de leitura QuantStart.
O próximo lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs de negociação. No entanto, uma nota de cautela: muitos blogs de negociação dependem do conceito de análise técnica. A análise técnica envolve a utilização de indicadores básicos e psicologia comportamental para determinar tendências ou padrões de reversão nos preços dos ativos.
Apesar de ser extremamente popular no espaço geral de negociação, a análise técnica é considerada um pouco ineficaz na comunidade financeira quantitativa. Alguns sugeriram que não é melhor do que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de seu poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos de sucesso que fazem uso da análise técnica. No entanto, como quantidades com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias
Aqui está uma lista de blogs e fóruns de negociação algorítmica bem respeitados:
Uma vez que você tenha tido alguma experiência na avaliação de estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão difíceis de acessar, sem altas assinaturas ou custos únicos. Se você é membro ou ex-aluno de uma universidade, você deve ser capaz de obter acesso a algumas dessas revistas financeiras. Caso contrário, você pode olhar para servidores de pré-impressão, que são repositórios de internet de rascunhos finais de trabalhos acadêmicos que estão passando por revisão por pares. Como estamos interessados apenas em estratégias que podemos replicar com sucesso, backtestar e obter lucratividade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.
A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que elas muitas vezes podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e caros, negociar em classes de ativos ilíquidas ou não levar em conta taxas, deslizamento ou spread. Também pode não estar claro se a estratégia de negociação deve ser realizada com ordens de mercado, ordens de limite ou se contém stop losses, etc. Assim, é absolutamente essencial replicar a estratégia você mesmo da melhor forma possível, testá-la e adicionar custos de transação realistas que incluam tantos aspectos da classe de ativos em que deseja negociar.
Aqui está uma lista dos servidores de pré-impressão mais populares e revistas financeiras de onde você pode obter ideias:
O que dizer da formação de estratégias quantitativas próprias? geralmente requer (mas não se limita a) conhecimentos especializados numa ou mais das seguintes categorias:
Há, naturalmente, muitas outras áreas para os quantes investigarem.
Ao continuar a monitorar essas fontes em uma base semanal, ou mesmo diária, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de uma ampla gama de fontes.
A primeira e, sem dúvida, a consideração mais óbvia é se você realmente entende a estratégia. Você seria capaz de explicar a estratégia de forma concisa ou ela requer uma série de advertências e listas de parâmetros intermináveis? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar para algum raciocínio comportamental ou restrição da estrutura do fundo que pode estar causando os padrões que você está tentando explorar? Essa restrição resistiria a uma mudança de regime, como uma interrupção dramática do ambiente regulatório? A estratégia se baseia em regras estatísticas ou matemáticas complexas? Ela se aplica a qualquer série temporal financeira ou é específica para a classe de ativos em que se afirma ser lucrativa? Você deve estar constantemente pensando sobre esses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode perder uma quantidade significativa de tempo tentando testar e otimizar estratégias não lucrativas.
Uma vez que você tenha determinado que entendeu os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ela se encaixa no seu perfil de personalidade mencionado acima. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! As estratégias diferirão substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de redução, ou estão dispostos a aceitar um maior risco para um retorno maior. Apesar do fato de que nós, como quantidades, tentamos eliminar o máximo possível de viés cognitivo e devemos ser capazes de avaliar uma estratégia desapaixonadamente, os viés sempre se infiltrarão. Assim, precisamos de um meio consistente e não emocional através do qual avaliar o desempenho das estratégias. Aqui está a lista de critérios pelos quais julgo uma nova estratégia potencial:
Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que isso? isoladamente, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não dão uma visão sobre alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são julgadas apenas por seus retornos.
Neste estágio, muitas das estratégias encontradas no seu pipeline serão rejeitadas de imediato, uma vez que não atenderão aos seus requisitos de capital, restrições de alavancagem, tolerância máxima de retirada ou preferências de volatilidade.
Atualmente, a amplitude dos requisitos técnicos em todas as classes de ativos para o armazenamento de dados históricos é substancial. A fim de permanecer competitivo, tanto o lado de compra (fundos) quanto o lado de venda (bancos de investimento) investem pesadamente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados em requisitos de pontualidade, precisão e armazenamento.
Na seção anterior, estabelecemos um pipeline de estratégias que nos permitiu rejeitar certas estratégias com base em nossos próprios critérios pessoais de rejeição. Nesta seção, filtraremos mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional de varejo) são os custos dos dados, os requisitos de armazenamento e seu nível de experiência técnica. Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados nos impõe.
Vamos começar por discutir os tipos de dados disponíveis e as questões-chave sobre as quais teremos de pensar:
Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada através do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade, custos, complexidade e detalhes de implementação de um determinado conjunto de dados históricos. Você pode achar necessário rejeitar uma estratégia baseada apenas em considerações de dados históricos. Esta é uma área grande e equipes de doutorados trabalham em grandes fundos garantindo que o preço seja preciso e oportuno. Não subestime as dificuldades de criar um centro de dados robusto para seus fins de backtesting!
Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados para você automaticamente - a um custo. Assim, ele vai tirar muito da dor de implementação longe de você, e você pode se concentrar puramente na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar terceirizar partes da pilha para fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de frequência mais alta devido a suas proporções Sharpe mais atraentes, mas eles são muitas vezes fortemente ligados à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.
Agora que discutimos as questões que envolvem os dados históricos, é hora de começar a implementar nossas estratégias em um mecanismo de backtesting.