Estratégias De Negociação De Alta Freqüência Exemplo

A Sebi propõe formas de abrandar as negociações de alta frequência. A Sebi procurou os comentários dos participantes do mercado às suas propostas até 31 de agosto. Foto: Mint Mumbai: A Securities and Exchange Board da Índia (Sebi) propôs sete novas formas de nivelar o campo de jogo entre aqueles que utilizam sistemas de alta freqüência (HFT) e usuários de mercado regulares. Em um documento de discussão divulgado na sexta-feira, o regulador do mercado de capitais disse que está explicando várias opções para aliviar o medo e a preocupação de acesso injusto e desigual aos sistemas de troca de exchangerdquo. A HFT, realizada através de algoritmos dedicados, refere-se ao uso de sistemas eletrônicos que podem potencialmente executar milhares de pedidos na bolsa de ações em menos de um segundo, o que proporciona aos usuários uma vantagem em relação aos comerciantes convencionais. O volume de negócios da HFT como porcentagem do volume de negócios global no segmento de equivalência patrimonial passou de 25 para 42 nos quatro anos até o ano fiscal de 2016. A primeira proposta da Sebi exige a introdução de um tempo mínimo de repouso entre as ordens HFT. O tempo de descanso refere-se ao tempo entre um recibo de orderrsquos pela troca e quando é realmente permitido ser executado. A Sebi espera que isso elimine as chamadas ordens fugazes que aparecem e depois sejam alteradas ou canceladas dentro de um curto período de tempo. Esta liquidez fugaz ocorre devido à capacidade dos algoritmos de negociação para reagir a novos desenvolvimentos mais rapidamente, permitindo aos usuários modificar, cancelar ou fazer novos pedidos. Sebi disse que fornecer tal capacidade para o comerciante modificar ordens pode ser propenso ao abuso de mercado. Em segundo lugar, a Sebi sugeriu encomendas correspondentes em um sistema de lote. Sob um sistema de lote, as trocas acumulariam encomendas de compra e venda por um período de tempo específico, digamos 100 milissegundos, antes de combiná-los. Isso eliminará a vantagem de tempo que os comerciantes que têm instalações de co-localização (essencialmente tendo o servidor de negociação onersquos na mesma premissa do trocas). Em terceiro lugar, o regulador quer introduzir atrasos aleatórios de alguns milissegundos no processamento da ordem. Isso é novamente destinado a desencorajar estratégias de negociação sensíveis ao tempo. Essa medida não impedirá o fluxo de ordens não-algoritmo para o qual o atraso em milissegundos é insignificante. A Mint informou que a Sebi pode considerar esse passo em um relatório de 27 de abril. Em quarto lugar, a Sebi propõe rever a fila de pedidos aleatoriamente a cada 1-2 segundos. Isso é novamente para desencorajar as estratégias de negociação sensíveis ao tempo e garantir que a velocidade como uma estratégia autônoma não funcione. Em quinto lugar, a Sebi propôs que a relação entre a ordem e o comércio fosse limitada. Normalmente, na negociação de alta freqüência, um grande número de pedidos são cancelados em comparação com negócios que são realmente executados. A Sebi quer garantir que pelo menos um comércio seja executado por um número determinado de pedidos para reduzir a participação do livro de pedidos hiperativo. Em sexto lugar, a Sebi está considerando a idéia de ter filas separadas para pedidos provenientes de servidores co-localizados e de outros servidores. O regulador sugeriu isso em um artigo anterior lançado em 2013 também. Ele também advertiu que, apesar desta medida, os participantes co-localizados ainda estarão entre os primeiros a receber feeds de dados do mercado. Isso, juntamente com o comércio algorítmico, permitirá que eles reajam rapidamente a esses dados de mercado. Por último, o regulador também deseja rever o feed de dados de tick-by-tick. Atualmente, este feed de dados pesados, que fornece detalhes de todos os pedidos e negócios em tempo real, é assinado por apenas usuários HFT por uma taxa. A Sebi agora quer fornecer datamdash estruturado, por exemplo, top 20 ou top 30 ou top 50 bidsasks, profundidade de mercado, etc. mdashto todos os participantes do mercado em um intervalo de tempo prescrito ou como alimentação em tempo real para nivelar o campo de jogo. De acordo com Kunal Nandwani, executivo-chefe da uTrade Solutions, fornecedor de tecnologia comercial, as sugestões de Sebirsquos estão em linha com o objetivo regulatorrsquos de oferecer aos comerciantes institucionais e varejistas condições de concorrência equitativas. No entanto, isso pode levar a uma situação em que o negócio de co-localização das trocas é afetado. O que precisamos entender aqui é que aqueles que aproveitam a vantagem de latência da co-localização estão realmente pagando as trocas por esse benefício. Se implementado, ninguém verá o sentido comercial em tais instalações de co-localização, disse Nandwani. Além disso, ldquosegregating filas de pedidos possivelmente fragmentará os mercados desnecessariamente e criará oportunidades de arbitragem não intencionais nas duas filas, por exemplo, ele acrescentou. A Sebi procurou os comentários dos participantes do mercado às suas propostas até 31 de agosto. Básico de negociação algorítmica: conceitos e exemplos Carregando o jogador. Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de utilização de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um Comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples: Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias exceda a média móvel de 200 dias. Venda ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de comércio algorítmico automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para obter mais informações sobre as médias móveis, consulte: Médias móveis simples, faça as Tendências se destacarem.) A Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Negociações executadas com os melhores preços. Posicionamento de pedidos comerciais instantâneo e preciso (com altas chances de execução nos níveis desejados) Cronometrado corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplas condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida Possibilidade de erros cometidos por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos. A maior parte do dia-a-dia é uma negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e decisões múltiplas Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte: Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Frequência (HFT)) A Algo-trading é utilizada em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo: investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão , Fundos de investimento, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e em grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragistas) também se beneficiam da execução comercial automatizada, ajudando a criar uma liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa seja comercializado automaticamente. O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Estratégias de negociação algorítmica Qualquer estratégia para negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading: as estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências nas médias móveis. Fugas de canal. Movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguida de estratégia. (Para obter mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.) Comprar um estoque duplo listado a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro livre de risco Ou arbitragem. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente. Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra dota, que permitem a negociação com a combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos para que o portfólio delta seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido. A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre uma hora de início e fim. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, esse algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia de etapas relacionadas envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes do mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário. A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa. Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos do outro lado. Esses algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de venda têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher as ordens a um preço mais elevado. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.) Requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes conhecimentos: conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocação Ordens A capacidade e a infra-estrutura para testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo. Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdã Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos criar um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: as negociações da AEX em euros, enquanto a LSE é negociada em libras esterlinas. Por causa da diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois da negociação somente na LSE durante A última hora com o fechamento da AEX Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações do Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes. Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado. Os preços dos feeds da LSE e AEX A forex para Taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode rotear a ordem para a troca correta. Capacidade de teste de back-up em feeds de preços históricos. O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis . Converte o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preços suficientemente grande (descontando os custos de corretagem), levando a uma oportunidade rentável, então coloque o pedido de compra em troca de preços mais baixos e venda em câmbio com preços mais altos Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro da arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas vender o comércio não como os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado. Você vai acabar sentado com uma posição aberta. Tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser posto em ação. A análise quantitativa de um desempenho de algoritmos desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante para a automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e construir sistemas por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste minucioso de algo-trading podem criar oportunidades lucrativas.