Estratégias de Negociação de Alta Freqüência.
A maioria dos investidores provavelmente nunca viu o P & amp; L de uma estratégia de negociação de alta frequência. Há uma razão para isso, é claro: dadas as características típicas de desempenho de uma estratégia de HFT, uma empresa de trading tem pouca necessidade de capital externo. Além disso, as estratégias de HFT podem ter restrições de capacidade, uma consideração importante para investidores institucionais. Por isso, é divertido ver a reação de um investidor ao encontrar o histórico de uma estratégia HFT pela primeira vez. Acostumados a ver as taxas de Sharpe na faixa de 0,5-1,5, ou talvez até 1,8, se tiverem sorte, os retornos ajustados ao risco de uma estratégia de HFT, que geralmente têm índices de Sharpe de dois dígitos, são realmente verdadeiros. Incompreensível.
A título ilustrativo, anexei abaixo o registro de desempenho de uma dessas estratégias HFT, que negocia cerca de 100 vezes por dia no contrato eMini S & P 500 (incluindo a sessão noturna). Note que a borda não é tão boa & # 8211; com uma média de 55% de negócios lucrativos e lucro por contrato de cerca de meio tick & # 8211; Estas são algumas das características que definem as estratégias de negociação de HFT. Mas devido ao grande número de negócios, isso resulta em lucros substanciais. Nessa freqüência, as comissões de negociação são muito baixas, tipicamente abaixo de US $ 0,1 por contrato, em comparação com US $ 1 & # 8211; US $ 2 por contrato para um comerciante de varejo (na verdade, uma firma de HFT normalmente possui ou aluga assentos na bolsa para minimizar tais custos).
Escondidos da análise acima estão os custos indiretos associados à implementação de tal estratégia: feed de dados de mercado, plataforma de execução e conectividade capaz de lidar com grandes volumes de mensagens, bem como algoritmos para monitorar sinais de microestrutura e gerenciar prioridades de pedidos. . Sem estes, a estratégia seria impossível de implementar com lucro.
Dimensionando um pouco as coisas, vamos dar uma olhada em uma estratégia de negociação diária que é negociada apenas cerca de 10 vezes por dia, em barras de 15 minutos. Embora não seja de frequência ultra-alta, a estratégia, no entanto, é suficientemente alta para ser muito sensível à latência. Em outras palavras, você não gostaria de tentar implementar essa estratégia sem um feed de dados de mercado de alta qualidade e plataforma de negociação de baixa latência capaz de executar no nível de 1 milissegundo. Pode ser possível implementar uma estratégia desse tipo usando a plataforma ADL do TT, por exemplo.
Enquanto a taxa de ganho e o fator de lucro são semelhantes à primeira estratégia, a menor frequência de negociação permite uma PL de pouco mais de 1 tick, enquanto a curva de capital é muito menos suave, refletindo um índice de Sharpe que é apenas & # 8220; # 8221; em torno de 2,7.
A suposição crítica em qualquer estratégia de HFT é a taxa de preenchimento. As estratégias de HFT são executadas usando ordens limite ou IOC e apenas uma certa porcentagem delas será preenchida. Supondo que haja alfa no sinal, o P & L cresce em proporção direta ao número de negociações, o que, por sua vez, depende da taxa de preenchimento. Uma taxa de preenchimento de 10% a 20% geralmente é suficiente para garantir a lucratividade (dependendo da qualidade do sinal). Uma baixa taxa de preenchimento, como normalmente seria vista se alguém tentasse negociar em uma plataforma de negociação de varejo, destruiria a lucratividade de qualquer estratégia de HFT.
Para ilustrar esse ponto, podemos dar uma olhada no resultado se a estratégia acima foi implementada em uma plataforma de negociação que resultou em pedidos sendo preenchidos somente quando o mercado negocia com o preço limite. Não é uma visão bonita.
A moral da história é: desenvolver um algoritmo de negociação de HFT que contenha um sinal alfa viável é apenas metade da imagem. A infra-estrutura de negociação usada para implementar essa estratégia não é menos crítica. É por isso que as empresas de HFT gastam dezenas ou centenas de milhões de dólares desenvolvendo a melhor infraestrutura que podem pagar.
Rentabilidade das Estratégias de Negociação em Dados de Alta Frequência, com Custos de Negociação.
21 páginas Postado em: 26 jul 2004.
Tirthankar C. Patnaik.
Instituto Indira Gandhi de Pesquisa para o Desenvolvimento (IGIDR)
Susan Thomas.
Instituto Indira Gandhi de Pesquisa para o Desenvolvimento (IGIDR)
Data de Escrita: 28 de abril de 2004.
Este artigo testa a lucratividade de estratégias de negociação contrárias e momentum nos mercados acionários indianos, no período 1996-2002, contabilizando explicitamente os custos de transação. Utilizando dados intradiários brutos para a carteira de pedidos da Bolsa de Valores Nacional da India Limited, calculamos os preços reais nos quais as negociações ocorreriam por uma ordem de INR 10.000, usando o impacto de preço de cada uma das ações estudadas. Descobrimos que, para o mercado indiano, as estratégias de momentum são lucrativas no curto prazo, mas os lucros caem à medida que o período de formação aumenta. Nossa metodologia elimina vieses de microestrutura de mercado, como o bid-ask bounce. Descobrimos que os lucros persistem em algumas estratégias, mesmo após esses efeitos serem atendidos.
Palavras-chave: Estratégias de negociação contrária e momentum, Custos de transação, Dados de alta frequência, Liquidez de mercado.
Tirthankar C. Patnaik (Contatar Autor)
Instituto Indira Gandhi de Pesquisa para o Desenvolvimento (IGIDR) (email)
Gen. A. K. Vaidya Marg.
Mumbai 400 065, Maharashtra.
Susan Thomas.
Instituto Indira Gandhi de Pesquisa para o Desenvolvimento (IGIDR) (email)
Gen A. K. Vaidya Marg Santoshnagar.
Bombaim 400065, Maharashtra.
22-840-0919, ext 550 (Telefone)
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Estratégias e segredos de empresas de negociação de alta frequência (HFT).
Sigilo, estratégia e velocidade são os termos que melhor definem as empresas de negociação de alta frequência (HFT) e, na verdade, o setor financeiro em geral, como existe hoje.
As empresas de HFT são sigilosas sobre suas formas de operação e chaves para o sucesso. As pessoas importantes associadas à HFT ignoraram a publicidade e preferiram ser menos conhecidas, embora isso esteja mudando agora.
As empresas do negócio de 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 junto com macro global, patrimônio longo / curto, mercado passivo e assim por diante.
O HFT conta com a velocidade ultrarrápida do software de computador, acesso a dados (NASDAQ TotalView-ITCH, NYSE OpenBook, etc.) a importantes recursos e conectividade com latência mínima (atraso).
Vamos explorar um pouco mais sobre os tipos de empresas de HFT, suas estratégias para ganhar dinheiro, grandes players e muito mais.
As empresas de HFT geralmente usam dinheiro privado, tecnologia privada e várias estratégias privadas para gerar lucros. As empresas de negociação de alta frequência podem ser divididas amplamente em três tipos.
A forma mais comum e maior de empresa de HFT é a empresa proprietária independente. A negociação proprietária (ou "negociação prop") é executada com o dinheiro da empresa e não dos clientes. Da mesma forma, os lucros são para a empresa e não para clientes externos. Algumas empresas HTF são uma parte subsidiária de uma corretora. Muitas das corretoras regulares possuem uma subseção conhecida como mesas de operações proprietárias, onde a HFT é feita. Esta seção é separada do negócio que a empresa faz para seus clientes externos regulares. Por fim, as firmas de HFT também operam como hedge funds. Seu foco principal é lucrar com as ineficiências na precificação de títulos e outras categorias de ativos usando arbitragem.
Antes da Regra Volcker, muitos bancos de investimento tinham segmentos dedicados ao HFT. Pós-Volcker, nenhum banco comercial pode ter agências negociadoras proprietárias ou quaisquer investimentos em fundos de hedge. Embora todos os grandes bancos tenham fechado suas lojas de HFT, alguns desses bancos ainda enfrentam alegações sobre uma possível má conduta relacionada a HFT conduzida no passado.
Existem muitas estratégias empregadas pelos comerciantes proprietários para ganhar dinheiro para suas empresas; alguns são bastante comuns, alguns são mais controversos.
Essas empresas negociam de ambos os lados, ou seja, fazem pedidos de compra e venda usando ordens 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 acumulam. Assim, essas firmas se entregam ao "mercado" apenas para lucrar com a diferença entre o spread de compra e venda. Essas transações são realizadas por computadores de alta velocidade usando algoritmos. Outra fonte de renda para as empresas de HFT é que elas são pagas para fornecer liquidez pelas Redes de Comunicações Eletrônicas (ECNs) e algumas bolsas de valores. As empresas de HFT desempenham o papel de criadoras de mercado criando spreads bid-ask, produzindo ações de baixo volume e alto volume (favoritos típicos para HFT) muitas vezes em um único dia. Essas empresas protegem o risco, eliminando o comércio e criando um novo. (Veja: Escolha de Melhores Negociantes de Alta Freqüência de Ações (HFTs)) Outra maneira de essas empresas ganharem dinheiro é procurando por discrepâncias de preço entre títulos em diferentes bolsas ou classes de ativos. Essa estratégia é chamada de arbitragem estatística, na qual um trader proprietário está à procura de inconsistências temporárias nos preços em diferentes bolsas. Com a ajuda de transações ultrarrápidas, eles aproveitam essas pequenas flutuações que muitos nem percebem. Empresas de HFT também ganham dinheiro se entregando à ignição momentum. A empresa pode tentar causar um aumento no preço de uma ação usando uma série de negociações com o objetivo de atrair outros traders de algoritmos para negociar esse estoque. O instigador de todo o processo sabe que depois do movimento rápido de preços “artificialmente criado”, o preço reverte ao normal e, portanto, o comerciante lucra tomando uma posição antecipada e, eventualmente, negociando antes que ele fracasse. (Leitura relacionada: Como o investidor de varejo lucra com a negociação de alta frequência)
O mundo da HFT tem jogadores que variam de pequenas empresas a médias empresas e grandes players. Alguns nomes da indústria (em nenhuma ordem particular) são Automated Trading Desk (ATD), Chopper Trading, DRW Holdings LLC, Tradebot Systems Inc., KCG Holdings Inc. (fusão de GETCO e Knight Capital), Susquehanna International Group LLP ( SIG), a Virtu Financial, a Allston Trading LLC, a Geneva Trading, a Hudson River Trading (HRT), a Jump Trading, a Five Rings Capital LLC, a Jane Street, etc.
As firmas envolvidas em HFTs frequentemente enfrentam riscos relacionados a anomalias de software, condições dinâmicas de mercado, bem como regulamentos e conformidade. Uma das instâncias flagrantes foi um fiasco ocorrido em 1º de agosto de 2012, que levou a Knight Capital Group à falência - perdeu US $ 400 milhões em menos de uma hora após a abertura dos mercados naquele dia. A "falha de negociação", causada por um mau funcionamento do algoritmo, levou a um comércio errático e a ordens ruins em 150 ações diferentes. A empresa acabou sendo resgatada. Essas empresas têm que trabalhar em sua gestão de riscos, uma vez que se espera que elas garantam muita conformidade regulatória, além de enfrentar desafios operacionais e tecnológicos.
Estratégias Baseadas no Momento para Negociação de Baixa e Alta Freqüência [WEBINAR]
É importante saber a diferença entre negociação de alta frequência e baixa frequência antes de discutir as estratégias de negociação específicas.
As opiniões tendem a diferir sobre o que constitui alta frequência, mas em geral há um consenso de que a duração do período de detenção de ativos é muito baixa, variando de segundos a minutos. A negociação de alta frequência gira em torno da microestrutura do mercado e da dinâmica do livro de ordens. HFT envolve alto volume de compra e venda para lucrar com oportunidades sensíveis ao tempo que surgem durante o horário de negociação. As empresas dependem de baixa latência para execução de ordens.
A negociação de baixa frequência inclui a compra e venda entre dias através do dia-a-dia, utilizando os dados de ticks ao vivo e análise técnica / análise fundamental. A negociação de baixa frequência usa dados diários ou até menos frequentes. A LFT ignora a microestrutura de mercado e baseia as estratégias apenas em tendências e gráficos.
A negociação de momento geralmente vem na forma de tendências, como subida contínua / subida do índice de ações, compra forte após um declínio acentuado, etc. Os investidores concentram-se em ações que estão se movendo significativamente em uma direção.
Estratégias de impulso na LFT.
Indicadores de Momentum (baixistas e otimistas)
O indicador Momentum compara o preço atual em relação a onde o preço estava no passado. Até que ponto, no passado, a comparação é feita depende do trader de análise técnica.
Um exemplo do indicador Momentum é mostrado abaixo no gráfico do E-mini Nasdaq 100 Future:
RSI-Neutral para mercados de fuga.
Quando o preço de um ETF está indo e voltando dentro de uma faixa de preço por um período prolongado, o RSI (período de 14 dias) provavelmente flutuará entre 80 e 20. Se a negociação for realmente instável, o RSI pode até ficar confortável uma leitura de 50.
Quando o preço está se movendo dentro de um intervalo e o RSI está flutuando entre 20 e 80, os comerciantes estão em melhor situação com uma estratégia abrangente, em vez de uma estratégia de momentum.
A figura abaixo mostra isso ocorrendo para o United States Oil Fund (USO A). Embora existam oportunidades para negociar as gangorras no preço, elas geralmente são ignoradas pelos operadores de mercado em favor de movimentos mais dinâmicos.
Aguarde o RSI sair deste intervalo antes de tomar as negociações momentum. Idealmente, uma tendência de alta no preço deve fazer com que o RSI alcance acima de 80 e também permaneça acima de 40. Em uma tendência de baixa de preço, o RSI normalmente cai abaixo de 20 e geralmente fica abaixo de 60.
USO mostrou estas tendências em 2012.
Momento transversal (quanto maior o vencedor, menor o perdedor)
Estratégias de momentum transversais são aquelas que compram ações com altos retornos em algum período passado (formação) e vendem ações com baixos retornos nesse mesmo período de tempo. Jegadeesh (1990) foi o primeiro autor a documentar tal efeito. Neste artigo, Jegadeesh mostrou que as ações que superaram a seção transversal nos meses anteriores continuam a ter altos retornos ao longo do próximo mês. Em contrapartida, as ações que apresentaram baixos retornos em relação ao cross-section continuam com seu desempenho inferior no próximo mês. Um estudo subsequente de Jegadeesh e Titman (1993) confirmou esses achados e mostrou que o desempenho da estratégia pode ser melhorado considerando-se um conjunto de períodos de formação versus período de retenção.
Ilustração do impulso secional transversal.
Momento de mercado cruzado.
Momento de série temporal do contrato de futuros.
O momento da série temporal é muito simples e intuitivo: os retornos passados de uma série de preços estão positivamente correlacionados com retornos futuros.
O momentum das séries temporais de uma série de preços significa que os retornos passados estão positivamente correlacionados com retornos futuros. Daqui resulta que podemos apenas calcular o coeficiente de correlação dos retornos juntamente com o seu valor-p (que representa a probabilidade para a hipótese nula de nenhuma correlação). Uma característica do cálculo do coeficiente de correlação é que temos que escolher um intervalo de tempo específico para os retornos. Às vezes, as correlações mais positivas são entre retornos de diferentes atrasos.
Retornos de 1 dia podem mostrar correlações negativas, enquanto a correlação entre o retorno dos últimos 20 dias com o futuro retorno de 40 dias pode ser muito positiva. Devemos encontrar o par ideal de períodos passados e futuros que dá a correlação positiva mais alta e usá-lo como nosso período de retrospectiva e retenção para nossa estratégia de momentum.
Abrindo a estratégia de lacunas.
A estratégia de momentum oposta às vezes funcionará em futuros e moedas: comprando quando o instrumento aumenta e diminuindo quando ele diminui.
Notícias impulsionadas momentum.
O impulso é impulsionado pela lenta difusão de notícias, certamente podemos nos beneficiar dos primeiros dias, horas ou mesmo segundos depois de um evento interessante. Essa é a justificativa por trás dos modelos tradicionais de desvio de anúncios pós-lucros (PEAD), bem como outros modelos baseados em várias notícias corporativas ou macroeconômicas.
Postar desvio de anúncio de ganhos.
Um movimento descendente inexplicável de ações nas empresas após anúncios de que os lucros trimestrais superaram as expectativas.
A deriva do anúncio pós-lucro é uma anomalia de longa data que entra em conflito com a eficiência do mercado. Este estudo documenta que a deriva do anúncio pós-lucro ocorre principalmente em ações altamente ilíquidas. Uma estratégia de negociação que se estende por ações de alta lucratividade - ações surpresa e ações de curto lucro - oferece um retorno mensal de 0,04 por cento nas ações mais líquidas e 2,43 por cento nas ações mais ilíquidas. As ações ilíquidas têm altos custos de negociação e altos custos de impacto no mercado. Ao usar uma infinidade de estimativas, o estudo constata que os custos de transação respondem por 70% a 100% dos lucros do papel a partir de uma estratégia de longo prazo destinada a explorar a anomalia do momentum dos lucros.
Estratégias de impulso no HFT: - (Nós cobrimos essas estratégias em detalhes em nosso post sobre as estratégias mais populares de alta frequência reveladas)
Ordens de mercado, ordens de limite, pegging. Poke for bargains Junte-se aos fabricantes Ordens de reserva Ordens de icebergs Faturamento de tempo.
As estratégias de impulso têm formas e podem ser baseadas em um preço ou um indicador. Para maximizar a oportunidade, aplique estratégias de momentum nos mercados up e down. Durante mercados silenciosos e sem tendência, você provavelmente vai querer ficar à margem e aguardar negócios potenciais mais altos. Quando você está negociando o momentum, os ganhos podem ser grandes, mas os riscos também podem aumentar, já que o momento pode mudar muito rapidamente e de forma severa. Controle o risco com um stop loss, e sempre negocie com um plano de saída em mente.
Vídeo de Webinar.
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Estratégias de Escalpelamento de Alta Freqüência.
As estratégias de escalpelamento de HFT possuem várias características altamente desejáveis, em comparação com estratégias de baixa frequência. Um caso em questão é a nossa estratégia de escalpelamento em futuros VIX, atualmente em execução no site da Collective2:
A estratégia é altamente lucrativa, com um Índice de Sharpe superior a 9 (líquido de custos de transação de US $ 14 por pessoa). O desempenho é consistente e confiável, sendo baseado em um grande número de negócios (10-20 por dia). correlação negativa com os índices de ações e volatilidade subjacentes Não há risco durante a noite.
Background em Estratégias de Escalonamento HFT.
A atratividade de tais estratégias é inegável. Então, como se faz para desenvolvê-los?
É importante para o leitor familiarizar-se com alguns dos antecedentes da negociação de alta frequência em geral e estratégias de escalpelamento em particular. Especificamente, eu recomendaria a leitura das seguintes postagens do blog:
Execução vs Geração Alpha em Estratégias HFT.
A chave para entender as estratégias de HFT é que a execução é tudo. Com estratégias de baixa frequência, uma grande quantidade de trabalho é direcionada à pesquisa de fontes de alfa, geralmente usando técnicas matemáticas e estatísticas altamente sofisticadas para identificar e separar o sinal alfa do ruído de fundo. A estratégia alfa representa talvez 80% do retorno total em uma estratégia de baixa frequência, com a execução representando os 20% restantes. Não é que a execução não seja importante, mas existem tantos pontos básicos que podemos ganhar (ou poupar) em uma estratégia com faturamento mensal. Por outro lado, uma estratégia de alta frequência é altamente dependente da execução comercial, que pode representar 80% ou mais do retorno total. Os algoritmos que geram a estratégia alfa geralmente são muito simples e podem fornecer apenas as menores arestas. No entanto, essa vantagem muito pequena, ampliada ao longo de milhares de negociações, é suficiente para produzir um retorno significativo. E como o risco é distribuído por um grande número de incrementos de tempo muito pequenos, a taxa de retorno pode se tornar alta, de acordo com o risco: Sharpe Ratios de 10, ou mais, são comumente alcançados com estratégias HFT.
Em muitos casos, um algoritmo HFT procura estimar a probabilidade condicional de um aumento ou redução no subjacente, apoiando-se na oferta ou preço de oferta em conformidade. Desde que os pedidos possam ser posicionados na frente da fila para garantir uma taxa de preenchimento adequada, as leis da probabilidade farão o resto. Assim, no contexto de HFT, muito esforço é gasto na mitigação da latência e no desenvolvimento de técnicas para estabelecer e manter a prioridade no livro de pedidos de limite. Outra grande preocupação é monitorar a dinâmica do livro de ordens para sinais de que a pressão do livro pode estar se movendo contra pedidos abertos, para que possam ser cancelados em tempo hábil, evitando seleção adversa por parte de traders informados ou um acúmulo de estoque indesejado.
Em uma estratégia de escalpelamento de alta freqüência, normalmente se busca capturar uma média entre 1/2 e 1 tick por negociação. Por exemplo, a estratégia de escalpelamento de VIX ilustrada aqui tem em média cerca de US $ 23 por contrato por negociação, ou seja, pouco menos de 1/2 bilhão no contrato futuro. A entrada e a saída comercial são efetuadas por meio de ordens com limite, uma vez que não há espaço para acomodar o escorregamento em um sistema de negociação que gera, em média, menos de um único tick por negociação. Como na 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 de limite que são executadas). A importância de atingir uma taxa de preenchimento alta o suficiente é claramente ilustrada no primeiro dos dois posts mencionados acima. Então, qual é a taxa de preenchimento aceitável para uma estratégia de HFT?
Preencha as taxas.
Vou abordar a questão das taxas de preenchimento concentrando-me em um subconjunto crítico do problema: preenchimentos que ocorrem no extremo da barra, também conhecidos como ocorrências extremas & ndash; Estas são ordens limitadas cujos preços coincidem com o preço de negociação mais alto (no caso de uma ordem de venda) ou menor (no caso de uma ordem de compra) em qualquer barra da série de preços. Limitar pedidos a preços dentro do interior da barra são necessariamente preenchidos e, portanto, incontroversos. Mas ordens limitadas nas extremidades da barra podem ou não ser preenchidas e, portanto, são essas ordens que são o foco de atenção.
Por padrão, a maioria dos simuladores de backtest de plataformas de varejo presume que todos os pedidos de limite, incluindo ocorrências extremas, são preenchidos se os negócios subjacentes forem feitos lá. Em outras palavras, esses sistemas normalmente assumem uma taxa de preenchimento de 100% em ocorrências extremas. Isso é altamente irreal: em muitos casos, a alta ou baixa de uma barra forma um ponto de virada que a série de preços visita apenas de forma fugaz, antes de reverter sua tendência recente, e não revisita por um tempo considerável. As primeiras encomendas na frente da fila serão preenchidas, mas muitas, talvez a maioria das encomendas mais abaixo na ordem de prioridade, ficarão desapontadas. Se o trader está usando um sistema de negociação de varejo em vez de uma plataforma HFT para executar suas negociações, suas ordens de limite são quase sempre garantidas para descansar na parte de trás da fila, devido à latência relativamente alta de seu sistema. Como resultado, muitas das suas ordens de limite & # 8211; em particular, os ataques extremos & # 8211; não será preenchido.
As conseqüências de perder um grande número de negociações devido a ordens com limites não preenchidos provavelmente serão catastróficas para qualquer estratégia de HFT. Um teste simples que está prontamente disponível na maioria dos sistemas de backtest é mudar a suposição subjacente em relação à taxa de preenchimento em ocorrências extremas & # 8211; em vez de assumir que 100% dessas ordens são preenchidas, o sistema é capaz de testar o resultado se as ordens com limite forem preenchidas somente se a série de preços subsequentemente exceder o preço limite. O resultado produzido sob esse cenário alternativo é tipicamente extremamente adverso, conforme ilustrado no primeiro post do blog mencionado anteriormente.
Na realidade, é claro, nenhuma suposição é razoável: é improvável que 100% ou 0% dos hits extremos de uma estratégia sejam preenchidos & # 8211; a taxa real de preenchimento provavelmente estará em algum lugar entre esses dois resultados. E essa é a questão crítica: em algum nível de taxa de preenchimento, a estratégia passará da lucratividade para a rentabilidade. A chave para implementar com sucesso uma estratégia de escalonamento de HFT é garantir que a execução caia no lado direito dessa linha divisória.
Implementando Estratégias de Escalonamento de HFT na Prática.
Uma solução para o problema da taxa de preenchimento é gastar milhões de dólares construindo a infraestrutura de HFT. Mas, para os fins deste post, vamos supor que o trader está confinado a usar uma plataforma de negociação de varejo, como a Tradestation ou a Interactive Brokers. Os sistemas de escalpelamento de HFT ainda são viáveis em tal ambiente? A resposta, surpreendentemente, é um sim qualificado & # 8211; usando uma técnica que levou muitos anos para descobrir.
Para ilustrar o método, usarei o seguinte sistema de escalonamento HFT no contrato de futuros E-Mini S & P500. O sistema negocia os futuros do E-Mini em barras de 3 minutos, com um tempo médio de espera de 15 minutos. O comércio médio é muito baixo & # 8211; cerca de US $ 6, líquido de comissões de US $ 8 prt. Mas a estratégia parece ser altamente lucrativa, 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 grande número de acessos extremos produzidos pela estratégia. Tome a atividade de negociação em 10/18 como um exemplo (veja abaixo). Dos 53 comércios daquele dia, 25 (47%) foram golpes extremos, ocorrendo ao preço alto ou baixo da barra de 3 minutos em que o comércio ocorreu.
No geral, a taxa de acerto extrema da estratégia é de 34%, o que é extremamente alto. Na realidade, talvez apenas 1/4 ou 1/3 dessas ordens sejam realmente executadas & # 8211; significando que o restante, no valor de cerca de 20% do número total de pedidos, falhará. Uma estratégia de escalpelamento de HFT não pode esperar sobreviver a tal resultado. A lucratividade da estratégia será dizimada por uma combinação de negociações e perdas perdidas e lucrativas em negócios que aumentam após uma ordem de saída não ser executada.
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 execute duas versões do sistema lado a lado, uma na simulação e outra na produção. Quando uma ordem limite é executada no sistema de simulação, mas falha na execução da produção, o operador pode entrar, substituir manualmente o sistema e executar a transação cruzando o spread. Ao fazê-lo, o comerciante pode evitar perdas que teriam ocorrido se o negócio não tivesse sido executado, ou forçar a entrada em um negócio que mais tarde se mostrasse lucrativo. Igualmente, porém, o comerciante pode forçar a saída de um negócio que mais tarde se volta e passa da perda para o lucro, ou entra num negócio que acaba por ser um perdedor. Não há como o trader saber, ex-ante, qual desses cenários pode se dar. E o comerciante terá que enfrentar a mesma decisão, talvez vinte vezes por dia. Se o negociador é realmente bom em escolher vencedores e cortar os perdedores, ele deve eliminar seu sistema de negociação e negociar manualmente!
Uma abordagem alternativa seria ter o sistema de negociação lidando com o problema. Por exemplo, poderia-se programar o sistema para converter ordens de limite em ordens de mercado se uma negociação ocorrer no preço limite (MIT), ou após x segundos após o preço limite ser tocado. Mais uma vez, no entanto, não há como saber antecipadamente se tal ação produzirá um resultado positivo, ou um resultado ainda pior em comparação a deixar a ordem limite em vigor.
Na realidade, é improvável que a intervenção, manual ou automatizada, melhore o desempenho comercial do sistema. O que é certo, no entanto, é que, ao forçar a entrada e a saída de negociações que ocorrem em torno de uma barra de preço, o comerciante incorrerá em custos adicionais ao cruzar o spread. Incorrendo esse custo para talvez até 1/3 de todas as negociações, em um sistema que está produzindo, em média, menos de metade de um tick por negociação, é certo destruir sua lucratividade.
Implementando com sucesso as estratégias de HFT em uma plataforma de varejo.
Por muitos anos, presumi que a única solução para o problema da taxa de preenchimento era implementar estratégias de escalpelamento na infraestrutura de HFT. Um dia, encontrei-me fazendo a pergunta: o que aconteceria se desacelerássemos a estratégia? Especificamente, suponhamos que adotássemos a estratégia E-Mini de 3 minutos e a executássemos em barras de 5 minutos?
Minha primeira percepção foi que a relativa simplicidade dos algoritmos de geração alfa nas estratégias de HFT é uma vantagem aqui. Em um contexto de baixa frequência, a complexidade do processo de extração alfa atenua sua capacidade de generalizar para outros ativos ou intervalos de tempo. Mas os algoritmos HFT são, em geral, simples e genéricos: o que funciona em barras de 3 minutos para os futuros do E-Mini pode funcionar em barras de 5 minutos no E-Minis, ou mesmo no SPY. Por exemplo, se a essência do algoritmo é algo tão simples como: "comprar quando o preço cai em mais de x% abaixo de sua média móvel na barra-y", essa abordagem pode funcionar em 3 minutos, 5 - minute, 60 minutos, ou até mesmo barras diárias.
Então o que acontece se rodarmos o sistema de escalonamento E-mini em barras de 5 minutos em vez de barras de 3 minutos?
Obviamente, a rentabilidade global da estratégia é reduzida, em linha com o menor número de negociações nessa escala de tempo mais lenta. Mas observe que o comércio médio aumentou e a estratégia continua sendo muito lucrativa no geral.
Mais importante ainda, a taxa de acerto extrema média caiu de 34% para 22%.
Assim, não só obtemos menos negócios, um pouco mais lucrativos, mas uma proporção muito menor deles ocorre no extremo das barras de 5 minutos. Consequentemente, o problema da taxa de preenchimento é menos crítico neste período de tempo.
Claro, pode-se continuar esse processo. E quanto a bares de 10 minutos ou bares de 30 minutos? O que costumamos encontrar em tais experiências é que existe um período de tempo que otimiza o trade-off entre a lucratividade da estratégia e a dependência da taxa de preenchimento.
No entanto, há outro fator importante que precisamos elucidar. Se você examinar o registro de negociação do sistema, verá uma variação substancial na taxa de acerto extremo de um dia para o outro (por exemplo, é de 46% em 10/18, comparado à média geral de 22%). De fato, há variações significativas na taxa de acerto extremo no decorrer de cada dia de negociação, com taxas subindo durante intervalos de mercado mais lentos, como das 12 às 14h. A importante constatação que eventualmente me ocorreu é que, é claro, o que importa não é a hora do relógio (ou a hora da parede na linguagem do HFT), mas o tempo da negociação: ou seja, a taxa na qual as negociações ocorrem.
Wall Time vs tempo de negociação.
O que precisamos fazer é reconfigurar nosso gráfico para mostrar barras que compreendem um número especificado de negociações, em vez de um número específico de minutos. Neste esquema, não nos importamos 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 compreenda 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 negociação serão mais curtas, incluindo talvez apenas alguns segundos. Durante períodos mais lentos no meio do dia, levará muito mais tempo para que o mesmo número de negociações seja executado. Mas cada barra representa o mesmo nível de atividade de negociação, independentemente de quanto tempo um período possa abranger.
Como você decide como podem ser negociadas por barra que você deseja no gráfico?
Como regra geral, uma estratégia tolerará uma taxa de acerto extrema entre 15% e 25%, dependendo da taxa de troca diária. Suponha que, em sua implementação original, a estratégia tenha uma taxa de acerto inaceitavelmente alta de 50%. E digamos, 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 acerto extremo por um fator de 2, ou seja, de 50% para 25%, precisamos aumentar o número médio de negócios por barra por um fator de 2 ^ 2, ou seja, 4. Assim, nesta ilustração, precisaríamos de barras de volume que compreendessem 4.000 contratos por barra. Claro, isso é apenas uma regra geral & # 8211; na prática, seria desejável implementar a estratégia de uma variedade de tamanhos de barra de volume em uma faixa de talvez 3.000 a 6.000 contratos por barra, e avaliar o trade-off entre desempenho e taxa de preenchimento em cada caso.
Usando essa abordagem, chegamos a uma configuração de barra de volume para a estratégia de escalonamento do E-Mini de 20.000 contratos por barra. Nessa hora, a atividade de negociação é reduzida para cerca de 20 a 25 negócios por dia, mas com maior taxa de ganho e tamanho médio de negociação. Mais importante ainda, a taxa de acerto extrema ocorre em uma média muito menor de 22%, o que significa que o profissional precisa se preocupar com apenas 4 ou 5 negócios por dia que ocorrem no extremo da barra de volume. Nesse cenário, a intervenção manual provavelmente terá um efeito muito menos prejudicial sobre o desempenho das negociações e a estratégia provavelmente será viável, mesmo em uma plataforma de negociação de varejo.
(Nota: os resultados abaixo resumem o desempenho da estratégia apenas nos últimos seis meses, o período de tempo durante o qual as barras de volume estão disponíveis).
Observações Finais.
Vimos que é viável, em princípio, implementar uma estratégia de escalpelamento de HFT numa plataforma de retalho, atrasando-a, isto é, implementando a estratégia em barras de menor frequência. A simplicidade de muitos algoritmos de geração alfa do HFT muitas vezes os torna robustos à generalização em períodos de tempo (e às vezes até em ativos). Uma abordagem ainda melhor é usar barras de volume, ou tempo de negociação, para implementar a estratégia. Você pode estimar o tamanho da barra apropriada usando a raiz quadrada da regra de tempo para ajustar o volume da barra para produzir a taxa de preenchimento necessária. Uma taxa de acerto extremo, se até 25%, pode ser aceitável, dependendo da taxa de troca diária, embora uma taxa de acerto na faixa de 10% a 15% seja tipicamente ideal.
Finalmente, uma palavra sobre dados. Embora possam ser feitos compromissos necessários em relação à plataforma de negociação e à conectividade, o mesmo não acontece com os dados de mercado, que devem ser da mais alta qualidade, tanto em termos de oportunidade quanto de integridade. A razão é evidente, especialmente se alguém está tentando implementar uma estratégia em tempo de negociação, onde a integridade e a latência dos dados de mercado são cruciais. Neste contexto, usando o feed de dados de, por exemplo, Interactive Brokers, simplesmente não fará o & # 8211; dados entregues em pacotes de 500 ms totalmente inadequados para a tarefa. O comerciante deve procurar usar o mais alto feed de dados de mercado disponível que ele possa razoavelmente pagar.
Deixando de lado essa ressalva, pode-se concluir que é certamente viável implementar estratégias de escalpelamento de alto volume, mesmo em uma plataforma de negociação de varejo, fornecendo cuidados suficientes com a modelagem e a implementação do sistema.
Negociação Quantitativa.
Investimento quantitativo e idéias de negociação, pesquisa e análise.
Terça-feira, 25 de janeiro de 2011.
Idéias de negociação de alta frequência.
58 comentários:
Eu não acho que eles podem ver uma ordem de parada, mas eu acho que eles são muito bons em pescar os locais de paradas como logo acima da alta ou baixa dos últimos minutos ou em torno de números inteiros. Eu estaria disposto a apostar que há também alguns criadores de mercado realmente inteligentes que acompanham as ordens de mercado que ocorreram recentemente em 1000 lotes de ações. Eles sabem que as pessoas que usam lotes de ações 1000 são geralmente os comerciantes que só podem ter tanta dor.
"Isso pode funcionar de forma bastante lucrativa se o spread bid-ask for amplo".
Certamente, nenhum lucro pode ser obtido se minha ordem de compra ou venda de limite não for preenchida. Mas se não for preenchido, não haverá ordem sequencial do mesmo sinal executado na minha conta. Portanto, por design, toda execução terá uma correlação serial -1 perfeita para minha conta.
Certamente é verdade do lado do forex que alguns grupos podem ver uma amostra representativa das ordens de parada. Esses grupos privilegiados são as grandes lojas de varejo e provedores de tecnologia.
Obrigado pela visão do seu informante!
Aqui está o Oanda (corretor varejista de varejo) esclarecendo histórico aberto livro de pedidos que traça limites, stopins e paradas.
Os gráficos são muito interessantes - obrigado!
Eu já ouvi sobre o método bid-ask. Foi feito por um cara negociando um med-liq OTM perto de 0,25 centavos.
Ele envia pedidos em ambos os lados, por exemplo, b: .24s: .25, e eles ficam procurando pelo livro. Se um lado estiver preenchido (ex .: 0,25), espere o outro ficar cheio e talvez adicione um novo pedido no 0,25. Se o mercado começar a correr contra ele, há uma sensação de que 25 ordens deixam ele fechar essa posição apenas pagando comissões.
Desculpe se dint deixar claro que não é bom explicar isso em inglês.
Os mercados de FX estão cheios de armas, eles vão atirar em seus próprios clientes. Bruce Kovner, como muitos comerciantes inteligentes têm uma parada, eles não o deixam com nenhum corretor, porque os corretores armam sua parada.
Aaron, como Shaun disse, os corretores / revendedores podem ver a carteira de pedidos para seus clientes, especialmente no FX. no FX muitos clientes comerciais (não institucionais) têm tamanho razoavelmente grande e deixam suas paradas com os revendedores. Quando os mercados são silenciosos, os concessionários tendem a executar essas paradas.
Parece que começamos a ler Harris & # 39; livro ao mesmo tempo! Desde que terminei de ler seu livro Quantitative Trading, comecei a negociar com uma corretora de ações de porte médio e a Harris & # 39; livro foi de abrir os olhos.
Se os pares e parâmetros ideais foram lucrativos em cada um dos três períodos de 1 ano e você tiver uma queda profunda desde outubro, existem algumas possibilidades:
1) Talvez o rebaixamento seja esperado - você verificou o rebaixamento máximo no backtest?
2) Talvez o backtest seja falho - houve viés de look-ahead no backtest? Os dados foram ajustados e limpos?
Você fez um teste de cointegração em dados recentes? Talvez eles não estejam mais cointegrados.
Às vezes é difícil dizer se um par perdeu a cointegração até talvez meio ano após o fato!
140 / ano), negociações paralelas máximas muito maiores (o que eu acho que não é bom), redução máxima muito maior e um período máximo de manutenção mais longo.
O melhor critério de desempenho para escolher depende da sua situação específica. Se você está negociando por conta própria, deve haver menos preocupação com o rebaixamento, então maximizar o índice de Sharpe maximizará seu crescimento a longo prazo. Se você está executando um fundo, então talvez você tenha que prestar mais atenção ao rebaixamento, e nesse caso o Seguro de Portfólio de Proporção Constante pode ser considerado (falei sobre isso em um post de blog anterior) junto com a maximização do índice de Sharpe.
Os comerciantes colocarão paradas em lugares óbvios, como US $ 18,97 em vez de US $ 19,00, porque números pares são óbvios e não querem ser óbvios. Mas geralmente, o lugar onde as pessoas se reúnem são lugares onde o comerciante é "errado". em sua análise, como quando uma linha de tendência quebra ou um ponto de giro não é válido. A melhor maneira de localizar essas paradas é pensar como um comerciante e se perguntar onde você estaria "errado".
@anon, eu vou dar uma olhada em # 2. Se é o agricultor chinês que vende algodão na esperança de que os preços continuem subindo rapidamente para que ele possa vender a preços ainda mais altos, ou o fundo de hedge europeu comprando euro diante da inadimplência soberana em todo o continente porque o spread entre euro e euro As trocas de ano são "ricas", os mercados geralmente são negociados em qualquer lugar, mas onde os fundamentos sugerem. Eles têm um péssimo hábito de se comportarem mal, se eu pegasse emprestada uma frase de Mandelbrot.
Obrigado por seus comentários gentis no meu livro.
Oi Ernest, eu estava pesquisando sobre negociação automatizada e encontrei o seu blog, parece muito bom.
Hmmm "Heather Johnson" postou no iStockAnalyst uma cópia exata da publicação de Ernie sem atribuição.
Pela minha própria experiência no ano passado, uma estratégia de ações média pode esperar cerca de 10% ao ano desalavancada, e as estratégias de câmbio podem esperar cerca de 20% de desalavancagem.
Sim, alguns livros sobre negociação de algoritmos podem continuar sendo 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 com todos vocês !!
Obrigado pela sua dica sobre o London Breakout. Eu não ouvi falar desta estratégia antes, e não sendo um chartista, eu nem tenho certeza se posso interpretar a terminologia corretamente.
Se você encontrar um ajuste para torná-lo super rentável, não se esqueça de me enviar alguns milhões! : D
Oi Ernie, meu post anterior desapareceu :(, erro de blogger eu acho.
Em relação a esse post imitador, eu não acho que foi Johnson que postou. Esse site é um farm de conteúdo e, por engano, assumiu o nome de Johnson como autor. Se você observar, o nome da Johnson vincula-se novamente a aqui.
Na verdade, a maneira que descrevi o London Breakout é bastante adequada para backtesting automatizado, contanto que você tenha acesso à função de regressão linear (por exemplo, via Matlab).
Obrigado, Paul, por esclarecer as coisas!
Eu não pude fazer a estratégia London Breakout funcionar usando as linhas de tendência como descrevi.
Um método de desagregação genérico pode ser, por exemplo, sempre que o preço se rompe acima da banda de Bollinger superior, compramos. As bandas de Bollinger podem ser calculadas com base nos dias anteriores & # 39; preços em algum momento específico.
Obrigado pela dica Ernie!
Como eu não sei nada sobre o mql, não posso comentar se ele é melhor ou pior que o Matlab. Mas uma coisa eu sei: posso implementar qualquer estratégia com o Matlab, seja intradiário ou não, e para qualquer mercado. Além disso, muitas estratégias de ações (em oposição a 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 do Matlab não vincula a você uma corretora, contanto que você possa escrever um link Java-to-Matlab.
A questão é. Que porcentagem do tempo sua ordem de stop loss será executada antes da venda? Mesmo que você tenha um lucro potencial de 5% com o spread, se o stop loss for executado 95% t do tempo, é uma estratégia perdedora.
Perry Kaufman Novo sistema de negociação e métodos.
Obrigado por nos informar sobre "Ben Graham era um Quant". Pelo que vejo, o livro ainda não foi publicado. Mas vou ficar de olho nisso.
e sobre cash vs futures ou cash vs etfs.
Sim, teoricamente, index arb parece uma idéia atraente de HFT. Na prática, não é fácil fazê-lo funcionar, especialmente para os traders independentes, devido à latência da corretagem e a outros problemas.
Eu estou apenas tentando trazer uma outra idéia de HFT, eu ouvi que o indexador é a principal atividade no campo da HFT,
Você tem alguma experiência com esse tipo de negociação?
Eu escrevi sobre uma estratégia de arbitragem de índices na área de Conteúdo Premium do meu site:
A estratégia de atirar ordens de parada, estritamente falando manipulação de mercado ilegal. A SEC recentemente multou a loja de alta frequência por esse tipo de coisa.
Os privilegiados de um robô simulando uma parada e entrando em uma ordem de mercado não estão dando ao seu adversário informações prévias sobre o seu próximo movimento.
Um método de desagregação genérico pode ser, por exemplo, sempre que o preço se rompe acima da banda de Bollinger superior, compramos. As bandas de Bollinger podem ser calculadas com base nos dias anteriores & # 39; preços em algum momento específico.
Sim, seu exemplo de computação de banda de Bollinger é semelhante ao que tenho em mente. Em ambos os meus livros, eu dei inúmeros exemplos de estratégias de bandas de Bollinger.
Eu tenho uma pergunta sobre a estratégia de reversão à média. Eu desenvolvi um programa para detectar a reversão da média. Mas eu não sei por onde começar a aplicar essa estratégia ao HFT. Obrigado pela ajuda.
Você voltou a testar sua estratégia de reversão à média em dados de alta frequência?
Ou você trocou essa estratégia por dados ao vivo?
É possível fazer uma cotação sem ultra hft (cerca de meio segundo de atraso) em ações lentas sem liquidez com spreads amplos?
Eu não tentei, então eu não sei. Mas parece plausível.
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