Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base na análise quantitativa. Que se baseiam em cálculos matemáticos e número crunching para identificar oportunidades comerciais. Como o comércio quantitativo é geralmente usado por instituições financeiras e fundos de hedge. As transações são normalmente de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading Preço e volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizados na análise quantitativa como os principais inputs para modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta frequência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Estas técnicas são rápido-fogo e têm tipicamente horizontes de investimento a curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreender a negociação quantitativa Comerciantes quantitativos tirar proveito da tecnologia moderna, matemática ea disponibilidade de bases de dados completas para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo usando matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se forem obtidos resultados favoráveis, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como funcionam os modelos quantitativos de negociação pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê uma chance de 90 de chuva, enquanto o sol está brilhando. O meteorologista obtém essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados climáticos históricos (backtesting), e 90 em cada 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais. Vantagens e Desvantagens da Negociação Quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio rentável. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação em um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos oprima o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos com a negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, portanto, o comércio quantitativo elimina esse problema. O comércio quantitativo tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para a condição de mercado para a qual eles foram desenvolvidos, mas eles falham, em última instância, quando as condições de mercado changeputer Plataforma de Estratégias de Negociação Gerada Exportar suas estratégias para MetaTrader4, NinjaTrader ou Tradestation com código fonte completo Melhorar as estratégias existentes, Negociação regras Otimizar sua estratégia usando Walk-Forward otimização Em StrategyQuant você não precisa definir as regras de negociação do seu novo sistema comercial. Ele usa técnicas de aprendizagem de máquina para gerar novas e exclusivas estratégias de negociação. Nenhum conhecimento de programação ou negociação é necessário. É capaz de criar estratégias que você como um comerciante não iria pensar, e é capaz de fazê-lo rapidamente e testar as estratégias geradas imediatamente. 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Plataformas suportadas StrategyQuant gera estratégias de negociação que podem ser usadas nas seguintes plataformas de negociação: Plataforma de negociação favorita para forex e CFDs Plataforma de negociação em destaque para futuros, ações, ETFs, commodities Como exatamente funciona Vamos dizer que você quer criar uma nova estratégia de negociação para EURUSD: Escolha a fonte de dados EURUSD, escolha o período e o intervalo de tempo. Defina em quais blocos a estratégia deve consistir (indicadores, dados de preços, operadores, etc.). Definir quais devem ser os parâmetros da estratégia resultante - por exemplo, o Lucro Líquido total deve estar acima de 5000, Drawdown deve ser inferior a 20, Return / DD ratio deve ser acima de 4, deve produzir pelo menos 300 comércios. Em seguida, basta acertar o botão Iniciar e StrategyQuant fará o trabalho. 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Selecionamos cuidadosamente nossos investidores e parceiros para evitar conflitos de interesse. Nossos interesses estão alinhados com os seus, então vamos criar a próxima revolução em finanças. Explore a nossa biblioteca de dados para criar sua estratégia Qualidade profissional, Open Data Library Taxas mais baixas de negociação de ações já vistas na indústria Estratégia de negociação automatizada de FX usando eventos de novidades Macro Introdução Este artigo descreve a implementação de uma estratégia de negociação quantitativa automatizada com base em dados de notícias macro fornecidos pela RavenPack . RavenPack fontes notícias de uma variedade de fontes a partir do qual produz uma matriz de análise (incluindo sentimento, relevância e novidade) em tempo real, e que estão disponíveis historicamente. Nós empreendemos a pesquisa e implementamos a estratégia na plataforma de pesquisa Deltix QuantOffice, um estúdio de desenvolvimento desenvolvido especialmente desenvolvido em C, com bibliotecas de matemática, estatísticas e dados incorporadas. A tese foi: a chegada de notícias macroeconômicas das maiores economias mundiais trazem volatilidade adicional para o mercado? O conjunto de dados históricos utilizados é descrito a seguir: Notícias Dados de 1 de março de 2017 até 1 de agosto de 2017: Mais de 1,1 milhões de mensagens Subconjunto usado de macro - notícias econômicas para os EUA (287.000 registros), Alemanha (7.800), UE (3.700) e Japão (14.400). Dados de mercado de 1 de março de 2017 até 1 de agosto de 2017: Três pares de moedas: EURUSD, USDJPY, EURJPY (cotações de oferta / cotação) Aproximadamente 100 milhões de mensagens de dados de mercado. Os dados das notícias foram filtrados pelos seguintes tipos de notícias: conta corrente, superávit em conta corrente, balança comercial em déficit em conta corrente, saldo em balança comercial, balanço comercial, excedente relevância de notícias: RELEVÂNCIA 100 (relevância máxima) notícia Como medida de volatilidade, calculamos o desvio padrão anualizado de retornos de log dentro de janelas de 5 minutos de barras de 10 seg (ou seja, 30 barras). N 30 HILO (N) é faixa de preço alta / baixa e ATR (N) é faixa média real ao longo do período de N barras Todas as estatísticas Foram calculados durante 5 minutos antes da hora da libertação e 5 minutos depois. Por exemplo, para os anúncios dos EUA marcados para as 8:30 da manhã, os intervalos de tempo eram 8:25 am a 8:30 am e 8:30 am a 8:35 am. Estratégia de Negociação É claro a partir dos resultados acima, que há uma mudança significativa na volatilidade de curto prazo das taxas de câmbio após o anúncio de dados econômicos. O próximo passo em nossa pesquisa foi projetar e testar uma estratégia de negociação que utiliza esta observação. A estratégia define os níveis breakout buy / sell no intervalo de cinco minutos que antecede o evento programado. Ao receber o evento de notícias, a estratégia cria uma posição longa se o preço exceder o nível de compra e cria uma posição curta se o mercado se mover abaixo do nível de venda. A estratégia fecha as posições cinco minutos depois de receber o evento de notícias. Em back-testing, a simulação de execução de ordens foi feita usando o modo relativamente mais conservador de oferta de lances: comprar na melhor das hipóteses venda de preço no melhor preço de lances. O tamanho do lote para todos os comércios foi de 100.000. Resultados i Estatísticas de Razão de Variância introduzidas por Lo e MacKinlay (1988): VR próximo a 1 indica que o mercado está em regime de caminhada aleatória VR gt 1 indica que o mercado está em regime de tendência (com autocorrelação positiva de retornos de preços) VR 1 indica Esse mercado está em um regime de reversão média (com autocorrelação negativa de retornos de preços).
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