Noções básicas do sistema de negociação

O sistema de negociação "So Easy It is Ridiculous".

Como você pode ver, temos todos os componentes de um bom sistema de troca de forex.

Primeiro, decidimos que este é um sistema de negociação de swing, e que vamos negociar em um gráfico diário.

Em seguida, usamos médias móveis simples para nos ajudar a identificar uma nova tendência o mais cedo possível.

O RSI é uma ferramenta de confirmação adicional que nos ajuda a determinar a força de nossa tendência.

Depois de descobrir nossa configuração comercial, então determinamos nosso risco para cada comércio. Para este sistema, estamos dispostos a arriscar 100 pips em cada comércio.

Geralmente, quanto maior o prazo, mais pips você deve estar disposto a arriscar, pois seus ganhos geralmente serão maiores do que se você fosse trocar em um prazo menor.

Em seguida, definimos claramente nossas regras de entrada e saída. Neste ponto, começamos a fase de teste, iniciando com testes de retorno manual.

Aqui está um exemplo de uma configuração de troca longa:

Se voltássemos no tempo e olhássemos para este gráfico, veríamos que, de acordo com as nossas regras do sistema, esse seria um bom momento para ir muito tempo.

Para testar, você anotaria a que preço você entraria, sua perda de parada e sua estratégia de saída.

Então você movia a carta uma vela ao mesmo tempo para ver como o comércio se desenrola.

Neste caso particular, você teria feito alguns pips decentes! Você poderia ter me comprado algo legal depois desse comércio!

Claro, nem todas as suas negociações serão tão sexy. Alguns se parecerão com novilhas feias, mas você sempre deve se lembrar de se manter disciplinado e manter suas regras do sistema comercial.

Aqui está um exemplo de uma ordem de entrada curta para o sistema "So Easy It's Ridiculous".

Podemos ver que nossos critérios são atendidos, pois houve um cruzamento médio móvel, o estocástico mostrou um impulso descendente e ainda não estava em território de sobrevenda, e RSI tinha menos de 50 anos.

Neste ponto, entraríamos em breve.

Agora, nós registraríamos nosso preço de entrada, nossa estratégia de perda e saída e, em seguida, movemos o gráfico para a frente uma vela ao mesmo tempo para ver o que acontece.

Boo sim, querida! Na verdade, a tendência foi muito forte e o par caiu quase 800 pips antes que outro crossover fosse feito!

Agora, não é tão ridiculamente fácil?

Na verdade, há um acrônimo que você verá frequentemente no mundo comercial chamado KISS.

Ele significa Keep It Simple Stupid!

Significa basicamente que os sistemas de negociação forex não precisam ser complicados.

Você não precisa ter um zilhão de indicadores em seu gráfico. De fato, mantê-lo simples irá dar-lhe menos dor de cabeça.

O mais importante é a disciplina. Não podemos enfatizar o suficiente. Bem, sim, nós podemos.

VOCÊ DEVE SEMPRE STICK PARA SUAS REGRAS DO SISTEMA DE NEGOCIAÇÃO!

Se você testou seu sistema de forex completamente através de testes de volta e negociando ao vivo em uma conta DEMO por pelo menos 2 meses.

Então você deve se sentir confiante o suficiente para saber que, desde que você siga suas regras, você acabará sendo lucrativo no longo prazo.

Confie no seu sistema e confie em si mesmo!

Se você quiser ver alguns exemplos de sistemas de negociação forex um pouco mais complicados, veja o sistema HLHB da Huck ou o sistema Cowabunga do Pip Surfista.

Seu progresso.

Mantenha seu rosto ao sol e você não pode ver a sombra. Helen Keller.

O BabyPips ajuda os comerciantes individuais a aprender como negociar o mercado cambial.

Apresentamos as pessoas ao mundo do comércio de moeda e fornecemos conteúdos educacionais para ajudá-los a aprender a se tornarem comerciantes rentáveis. Nós também somos uma comunidade de comerciantes que se apoiam na nossa jornada de negociação diária.

Sistemas de Negociação: Construindo um Sistema.

Até agora, discutimos os componentes básicos dos sistemas de negociação, os critérios que eles devem atender e algumas das muitas decisões empíricas que um projetista deve fazer. Nesta seção, examinaremos o processo de construção de um sistema comercial, as considerações que precisam ser feitas e alguns pontos-chave a serem lembrados.

Dados - Como o projetista do sistema deve usar testes extensivos, o histórico de preços passados ​​é essencial para a construção de um sistema de negociação. Esses dados podem ser integrados no software de desenvolvimento do sistema de negociação ou como um feed de dados separado. Os dados ao vivo geralmente são fornecidos por uma taxa mensal, enquanto os dados de idade podem ser obtidos gratuitamente.

Coloque automaticamente trades - Isso muitas vezes requer permissão do final do corretor porque uma conexão constante deve estar em vigor entre o software e a corretora. As negociações devem ser executadas imediatamente e a preços exatos para garantir a conformidade. Para que seu software faça negócios para você, tudo o que você precisa fazer é inserir o número da conta e a senha e tudo o resto é feito automaticamente. Por favor, note que usar esse recurso é estritamente opcional.

Depois que o teste de volta é executado, é gerado um relatório que descreve os detalhes dos resultados. Este relatório geralmente inclui lucro, número de negociações un / bem sucedidas, dias consecutivos baixos, número de negócios e muitas outras coisas que podem ser úteis ao tentar determinar como solucionar problemas ou melhorar o sistema. Finalmente, o software geralmente cria um gráfico que mostra o crescimento do investimento ao longo do período de tempo testado.

2. Design - O design é o conceito por trás do seu sistema, a maneira como os parâmetros são usados ​​para gerar lucros ou prejuízos. Você implementa essas regras e parâmetros, programando-os. Às vezes, esta programação pode ser feita automaticamente através de uma interface de usuário gráfica. Isso permite que você crie regras sem aprender uma linguagem de programação. Aqui está um exemplo de um sistema de cross-over médio móvel:

Se SMA (20) CrossUnder EMA (13), então, saia;

O sistema é criado simplesmente digitando as regras na janela e salvando-as. As referências para as diferentes funções disponíveis (por exemplo, osciladores e tais) podem ser encontradas clicando no ícone do livro. A maioria dos softwares terá uma referência similar disponível no próprio programa ou em seu site. Depois de criar as regras desejadas e codificar o sistema, você simplesmente salva o arquivo. Então, você pode usá-lo selecionando-o na tela principal.

Em que mercado eu quero trocar? Que período de tempo devo usar? Qual a série de preços que devo usar? Qual subconjunto de ações devo usar para testar?

Tenha em mente que os sistemas de negociação devem ser consistentemente lucrativos em muitos mercados. Ao personalizar o período de tempo e as séries de preços demais, você pode manchar os resultados e produzir resultados não característicos.

Execute vários testes alternativos em diferentes períodos de tempo e certifique-se de que os resultados sejam consistentes e satisfatórios.

5. Repetir - Repetição é necessária. Continue trabalhando no sistema até que você possa obter um lucro consistente na maioria dos mercados e condições. Sempre há eventos imprevistos que ocorrem assim que um sistema é atualizado. Aqui estão alguns fatores que muitas vezes causam resultados negativos:

Custos de transação - Certifique-se de que você está usando a comissão real, e alguns extras para responder a preenchimentos imprecisos (diferença entre preços de lances e pedidos). Em outras palavras, evite o deslizamento! (Para rever o que é e como ocorre, veja a seção anterior deste tutorial.)

Estas seis etapas fornecem uma visão geral de todo o processo de construção de um sistema comercial. Na próxima seção, construiremos esse conhecimento e analisaremos mais detalhadamente a solução de problemas e a modificação.

Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.

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 uso 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. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)

Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:

Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende 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 negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]

Benefícios da negociação algorítmica.

A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas 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 múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)

O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de 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 comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.

O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.

Estratégias de negociação algorítmica.

Qualquer estratégia de 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 em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível 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. Os negócios são iniciados 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 seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)

Comprar um estoque cotado duplo 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 ou arbitragem sem risco. 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 do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.

A estratégia de reversão média baseia-se na ideia 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 pedaços menores determinados dinamicamente 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 o início e o fim do tempo. 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, este 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" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de 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 market maker market market 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 os pedidos a um preço mais alto. 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:

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 colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a 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 na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à 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 de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.

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, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é 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 o comércio de vendas não acontece à medida que 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 é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.

The Bottom Line.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela 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 a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

Sistemas de negociação: corre com o rebanho ou seja um lobo solitário?

Quando se trata de sistemas de negociação, existem três campos distintos. Um subscreve a crença de que quanto mais investidores seguirem um sistema, mais provável é que ele seja bem-sucedido. Outra facção está convencida de que a única rota para a riqueza de investimento é manter uma estratégia comercial como um segredo bem protegido. Ainda outro grupo de investidores começa a negociar sem nenhum sistema.

O que é comum a todos esses investidores é que muitos deles encontrarão falhas. Quando eles fazem, eles são confrontados com uma decisão: continuar a procurar o sistema de comércio certo, ou abandonar o esforço inteiramente. Não é uma decisão pequena - escolher o caminho certo pode literalmente fazer ou quebrar sua fortuna. Leia mais para saber como avaliar um sistema e determinar o seu valor.

Sistemas de negociação testados e testados.

Muitos sistemas só podem ser rentáveis ​​nas condições de mercado para as quais foram projetadas; na verdade, a maioria é projetada para ser usada tanto em um mercado em expansão como em um mercado de tendências. À luz disso, alguns comerciantes ativos usam dois sistemas diferentes, dependendo do mercado prevalecente.

System vs. Método.

O efeito Lemming.

Existe uma crença persistente de que, quanto mais difundido e utilizado um sistema, menor será a probabilidade de ser lucrativo. É justo dizer que esse efeito é improvável, a menos que o sistema seja muito popular ou tenha pouca liquidez no mercado. A lógica também determina que, se esse efeito lemming acontecesse, quanto mais seguidores o sistema tivesse maior efeito. Portanto, um investidor que procura seguir um sistema deve "negociar em papel" o sistema em uma conta de demonstração por algum tempo, exatamente de acordo com as regras comerciais, mantendo-se atento aos sinais de saída adiantada. O melhor indicador disso é testar trocas que colapso consistente antes de atingir seu potencial. Seria imprudente tentar o tempo de saída desses negócios antes do colapso, porque, tradicionalmente, os colapsos chegam mais cedo e mais cedo até o comércio ter lucro insuficiente para justificar fazê-lo em tudo. Isso ocorre porque os outros proponentes tentam vencer o colapso. Assim como com a fabricação de produtos físicos, a concorrência reduz as margens de lucro para o ponto aceitável mais baixo. (Para leitura relacionada, veja como os investidores muitas vezes causam os problemas do mercado.)

Existe uma crescente convicção de que o alfa é finito; David S. Hsieh, professor de finanças na Fuqua School of Business da Duke University, em um discurso na conferência do fundo de hedge do Instituto CFA em 2006, calculou que o montante de alfa na indústria de hedge funds era de US $ 30 bilhões. No entanto, se o Alpha for finito, isso sugeriria que qualquer pessoa que o extraia com sucesso do mercado não seja capaz de tornar seu sistema público e continuar ganhando lucro. Como tal, os investidores prudentes sempre devem ver qualquer sistema com uma quantidade saudável de ceticismo, particularmente aqueles que estão à venda.

A janela de comércio, ou o tempo de compra, um estoque subavaliado é naturalmente limitado pela correção do mercado. No entanto, a vida útil desta disparidade é limitada e, como conseqüência, o potencial de lucro também é. Se o objetivo da maioria dos sistemas de negociação é identificar a própria disparidade ou o movimento do mercado para corrigi-lo, então é lógico assumir que um sistema de comércio popular - com muitos devotos que perseguem a mesma instância de disparidade - resultaria em lucros diluídos. Os comerciantes que se inscrevem nesta crença não dão credibilidade a nenhum sistema usado por qualquer outra pessoa. Um sistema tornado público, eles argumentam, não poderia ter sido muito bom; Afinal, por que um comerciante lançaria um sistema lucrativo quando certamente diminuirá o próprio sucesso? Esses investidores acreditam que os comerciantes de sucesso devem desenvolver seus próprios sistemas exclusivos e nunca torná-los públicos. O design de um sistema proprietário oferece flexibilidade ao comerciante para ajustá-lo e adaptá-lo às diferentes condições do mercado. Pode parecer uma tarefa assustadora, mas projetar um sistema de comércio é mais fácil do que se pensaria. Mantenha-o simples e comece com o básico, seguido de testes repetidos e ajuste fino. (Para saber mais sobre como fazer isso, leia Basics Of Trading Systems e Codificação de Sistemas de Negociação.)

Como codificar seu próprio robô Algo Trading.

Já quis tornar-se um comerciante algorítmico com a capacidade de codificar seu próprio robô comercial? E ainda, você está frustrado com a quantidade de informações desorganizadas, enganosas e falsas promessas de prosperidade durante a noite? Bem, Lucas Liew, criador do curso de negociação algorítmica on-line AlgoTrading101, pode ter a solução para você. Tendo excelentes revisões e recebendo mais de 8.000 estudantes desde o primeiro lançamento em outubro de 2018, o curso de Liew - destinado a apresentar os fundamentos da negociação algorítmica de forma organizada - está sendo bastante popular. Ele é inflexível sobre o fato de que a negociação algorítmica é "não um esquema rápido e rápido". Com base em idéias de Liew e seu curso, delineadas abaixo estão os fundamentos do que é preciso para projetar, construir e manter seu próprio robô de negociação algorítmica .

O que é um Robô de Negociação Algorítmico.

No nível mais básico, um robô de negociação algorítmica é um código de computador que tem a capacidade de gerar e executar sinais de compra e venda nos mercados financeiros. Os principais componentes desse robô incluem regras de entrada que indicam quando comprar ou vender, regras de saída indicando quando fechar a posição atual e regras de dimensionamento de posição que definem as quantidades para comprar ou vender. (Para mais, veja: Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.)

As principais ferramentas.

Obviamente, você vai precisar de um computador e uma conexão com a Internet. Depois disso, será necessário um sistema operacional Windows ou Mac para executar o MetaTrader 4 (MT4), uma plataforma de negociação eletrônica que usa o MetaQuotes Language 4 (MQL4) para codificar as estratégias de negociação. Embora o MT4 não seja o único software que se possa usar para construir um robô, ele possui uma série de benefícios significativos.

Enquanto a principal classe de ativos da MT4 é câmbio (FX), a plataforma pode ser usada para negociar ações, índices de ações, commodities e Bitcoins usando CFDs. Outros benefícios de usar o MT4 em oposição a outras plataformas incluem ser fácil de aprender, tem inúmeras fontes de dados FX disponíveis e é grátis. Infelizmente, o MT4 não permite a negociação direta em mercados de ações e futuros e a realização de análises estatísticas pode ser onerosa; no entanto, o MS Excel pode ser usado como uma ferramenta estatística suplementar.

Estratégias de negociação algorítmica.

É importante começar por refletir sobre alguns traços essenciais que toda estratégia de negociação algorítmica deve ter. A estratégia deve ser prudente no mercado em que é fundamentalmente sólida do ponto de vista do mercado e econômico. Além disso, o modelo matemático utilizado no desenvolvimento da estratégia deve basear-se em métodos estatísticos sólidos.

Em seguida, é crucial determinar quais informações o seu robô pretende capturar. Para ter uma estratégia automatizada, seu robô precisa ser capaz de capturar ineficiências de mercado identificáveis ​​e persistentes. As estratégias de negociação algorítmica seguem um conjunto rígido de regras que aproveitam o comportamento do mercado e, portanto, a ocorrência de uma ineficiência única do mercado não é suficiente para construir uma estratégia. Além disso, se a causa da ineficiência do mercado não for identificável, não haverá maneira de saber se o sucesso ou o fracasso da estratégia foi devido ao acaso ou não.

Com o acima em mente, existem vários tipos de estratégia para informar o design do seu robô de negociação algorítmica. Estes incluem estratégias que aproveitam (i) notícias macroeconômicas (por exemplo, mudanças na folha de pagamento ou na taxa de juros não agrícolas); (ii) análise fundamental (por exemplo, usando dados de receita ou notas de versão de resultados); (iii) análise estatística (por exemplo, correlação ou co-integração); (iv) análise técnica (por exemplo, médias móveis); (v) a microestrutura do mercado (por exemplo, infração de arbitragem ou comercial); ou (vi) qualquer combinação do acima. (Para leitura relacionada, veja: O que é a eficiência do mercado?)

Projetando e testando seu robô.

Existem essencialmente quatro etapas necessárias para construir e gerenciar um robô comercial:

Pesquisa preliminar: esta etapa se concentra no desenvolvimento de uma estratégia que se adapte às suas próprias características pessoais. Fatores como perfil de risco pessoal, compromisso de tempo e capital comercial são importantes para pensar quando desenvolver uma estratégia. Você pode então começar a identificar as persistentes ineficiências do mercado mencionadas acima. Tendo identificado uma ineficiência do mercado, você pode começar a codificar um robô comercial adequado às suas próprias características pessoais.

Backtesting: Esta etapa se concentra em validar seu robô comercial. Isso inclui verificar o código para se certificar de que está fazendo o que deseja e entender como ele se realiza em diferentes intervalos de tempo, aulas de ativos ou diferentes condições de mercado, especialmente em eventos tipo cisne preto, como a crise financeira global de 2008.

Otimização: Então, agora você codificou um robô que funciona e, nesta fase, você deseja maximizar seu desempenho ao mesmo tempo em que minimiza o viés de superposição. Para maximizar o desempenho, primeiro você precisa selecionar uma boa medida de desempenho que capture elementos de risco e recompensa, bem como consistência (por exemplo, taxa Sharpe). O desvio excessivo ocorre quando o robô está muito próximo com dados anteriores; Esse robô vai dar a ilusão de alto desempenho, mas como o futuro nunca se assemelha completamente ao passado, ele pode realmente falhar.

Execução ao vivo: agora você está pronto para começar a usar dinheiro real. No entanto, além de estar preparado para os altos e baixos emocionais que você pode experimentar, existem alguns problemas técnicos que precisam ser abordados. Essas questões incluem selecionar um intermediário apropriado e implementar mecanismos para gerenciar riscos de mercado e riscos operacionais, como potenciais hackers e tempo de inatividade tecnológico. Também é importante nesta etapa verificar se o desempenho do robô é semelhante ao experimentado na fase de teste. Finalmente, o monitoramento contínuo é necessário para garantir que a eficiência do mercado que o robô foi projetado ainda existe. (Para mais, consulte: Como os Algoritmos de Negociação foram Criados.)

The Bottom Line.

Considerando que Richard Dennis, o lendário comerciante de commodities, ensinou a um grupo de estudantes suas estratégias de negociação pessoal que, em seguida, ganhou mais de US $ 175 milhões em apenas cinco anos, é completamente possível que os comerciantes inexperientes sejam ensinados com um conjunto rigoroso de diretrizes e se tornem comerciantes bem-sucedidos. No entanto, este é um exemplo extraordinário e os iniciantes definitivamente devem se lembrar de ter expectativas modestas.

Para ser bem sucedido, é importante não apenas seguir um conjunto de diretrizes, mas também entender como essas diretrizes estão funcionando. Liew enfatiza que a parte mais importante da negociação algorítmica é "entender em que tipos de condições de mercado o seu robô funcionará e quando vai quebrar" e "entender quando intervir". O comércio algorítmico pode ser gratificante, mas a chave para o sucesso é compreensão. Qualquer curso ou professor que prometa altas recompensas com mínima compreensão deve ser um sinal de alerta importante.