Estratégias de negociação de índices aleatórios

Negociação automatizada com florestas aleatórias ponderadas por desempenho e sazonalidade ☆
Destaques.
Descrevemos um modelo para negociação de ações sazonais usando um novo conjunto de abordagem de florestas aleatórias.
Nós exploramos a eficácia de várias técnicas e métodos de regressão para ponderação de especialistas.
Florestas aleatórias são encontradas para produzir os melhores resultados fora da amostra.
A média das previsões dos especialistas ponderada por seu desempenho recente fornece o maior retorno ajustado ao risco.
Efeitos de sazonalidade e regularidades empíricas em dados financeiros têm sido bem documentados na literatura de economia financeira há mais de sete décadas. Este artigo propõe um sistema especialista que usa novas técnicas de aprendizado de máquina para prever o retorno de preço sobre esses eventos sazonais e, em seguida, usa essas previsões para desenvolver uma estratégia comercial lucrativa. Embora abordagens simples para negociar essas regularidades possam se mostrar lucrativas, tais negociações levam a grandes rebotes em potencial (queda de pico de um investimento medido como uma porcentagem entre o pico e o vale) no lucro. Neste artigo, introduzimos um sistema de negociação automatizado baseado em conjuntos ponderados de desempenho de florestas aleatórias que melhora a lucratividade e a estabilidade dos eventos de sazonalidade de negociação. Uma análise de várias técnicas de regressão é realizada, bem como uma exploração dos méritos de várias técnicas para ponderação de especialistas. O desempenho dos modelos é analisado usando uma grande amostra de estoques do DAX. Os resultados mostram que os conjuntos ponderados em tempo real de florestas aleatórias produzem resultados superiores em termos de rentabilidade e precisão de previsão em comparação com outras técnicas de conjunto. Verifica-se também que o uso de efeitos de sazonalidade produz resultados superiores do que não tê-los modelados explicitamente.
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Este trabalho foi apoiado por um subsídio do Centro de Treinamento de Doutorado do EPSRC (EP / G03690X / 1).

Estratégias rentáveis ​​de negociação de castiçais - As evidências de uma nova perspectiva.
Este artigo tem como objetivo investigar a lucratividade de padrões candelares de dois dias, comprando em padrões de alta (bearish) e mantendo até padrões de baixa (bullish) ocorrerem. Nosso conjunto de dados inclui a abertura diária, alta, baixa e preços de fechamento de ações componentes no Taiwan Top 50 Tracker Fund para o período de 29 de outubro de 2002 a 31 de dezembro de 2008. Examinamos três padrões de reversão de alta e três padrões de reversão de baixa. Descobrimos que três padrões de reversão de alta são lucrativos no mercado de ações de Taiwan. Para verificações de robustez, avaliamos a aplicabilidade de nossos resultados a diversas condições de mercado, realizamos um teste fora da amostra e empregamos uma metodologia de bootstrap.
Classificação JEL.
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Construa estratégias melhores!
Bastante posts de blogs, documentos e livros lidam com a maneira correta de otimizar e testar sistemas de negociação. Mas há pouca informação sobre como chegar a tal sistema em primeiro lugar. As estratégias descritas parecem ter surgido do nada. Um sistema de negociação exige algum tipo de epifania? Ou existe uma abordagem sistemática para desenvolvê-lo?
Este post é o primeiro de uma pequena série na qual tentarei uma maneira metódica de construir estratégias de negociação. A primeira parte trata dos dois principais métodos de desenvolvimento de estratégia, com hipóteses de mercado e com um estudo de caso do franco suíço.
Estratégias vêm em dois sabores.
Você pode usar principalmente dois métodos para desenvolver sistemas de negociação: baseados em modelo e mineração de dados. Um sistema baseado em modelo começa com um modelo de ineficiência de mercado & # 8211; com base na psicologia do comerciante, economia, microestrutura de mercado, ou qualquer outro preço que afeta a força. A ineficiência produz uma anomalia ou padrão de curva de preço que se desvia do passeio aleatório e pode & 8211; quando preditivo & # 8211; ser usado para um algoritmo de negociação. Exemplos de métodos de negociação baseados em modelos são a tendência a seguir, reversão à média, ciclos de preços, clusters de preços, arbitragem estatística e sazonalidade.
O problema: um modelo não é a realidade. É uma imagem simplificada disso. Não pode ser provado e nem sempre pode ser falsificado. Sua validade só pode ser determinada por seus efeitos na curva de preços. A utilidade deste método depende, portanto, da significância e estabilidade a longo prazo de suas anomalias da curva de preços. Para julgar isso, você precisa de bons algoritmos de teste.
O método de mineração de dados puro funciona ao contrário. Ele apenas procura padrões de curva de preço e tenta ajustar um algoritmo a eles. Por quais forças de mercado os padrões são causados ​​não tem interesse; apenas a suposição é que os padrões do passado se repetirão no futuro. Isso permite a geração de sistemas de negociação, muitas vezes, mas nem sempre, com software de aprendizado de máquina. Os métodos mais populares nessa abordagem são TA de tentativa e erro, padrões de vela, regressão, autocorrelação, agrupamento k-means, redes neurais, máquinas de vetores de suporte e árvores de decisão.
A vantagem da mineração de dados é que você não precisa se preocupar com hipóteses de mercado. A desvantagem: esses métodos geralmente encontram uma grande quantidade de padrões aleatórios e, portanto, geram uma grande quantidade de estratégias inúteis. Já que a mera mineração de dados é uma abordagem cega, distinguindo padrões reais & # 8211; causada por ineficiências reais do mercado & # 8211; de padrões aleatórios é uma tarefa desafiadora. Mesmo verificações de realidade sofisticadas normalmente não podem eliminar todo o viés de mineração de dados. Não são conhecidos muitos sistemas de negociação bem-sucedidos gerados por métodos de mineração de dados.
Você é mais inteligente que o mercado?
Obviamente, nenhum sistema de negociação funcionaria quando as ineficiências do mercado não existissem. E também não funcionaria quando existissem, mas não pode ser explorado, já que os jogadores mais bem equipados já estão fazendo isso. Nesta primeira parte da mini-série, analiso a possibilidade de negociar melhor do que a maioria dos participantes do mercado, um pré-requisito para uma estratégia bem-sucedida.
As três hipóteses de eficiência de mercado que você ouvirá de tempos em tempos são as seguintes:
Hipótese A: Os mercados são eficientes. Os preços acompanham eventos reais, como a publicação dos resultados da empresa, e refletem o valor real do ativo. Todos os comerciantes são "informados", decidem racionalmente e agem imediatamente. Curvas de preço são, na maioria das vezes, curvas de passeio aleatório sem informações para prever preços futuros. Sistemas de negociação técnica não podem funcionar ou, se o fizerem, é apenas sorte.
Hoje em dia, muitos ainda não acreditam na hipótese A. Pode-se facilmente mostrar que a maioria das curvas de preços não segue uma caminhada aleatória (um colega blogueiro publicou recentemente um ótimo artigo sobre Hacking the Random Walk Hypothesis). E os mercados são tudo menos racionais ou eficazes. Os contra-exemplos são muitos. Jack Schwager, em seu livro "Market Sense and Nonsense", listou casos de falsa idiotice no mercado e fracassos de analistas grotescos. Mais frequentemente do que não, os preços dos ativos estão muito longe de seu verdadeiro valor. Embora tudo isso seja uma evidência anedótica, um padrão é visível. Os mercados reagem com rapidez e firmeza quando rumores ou notícias lhes dão uma direção clara. Mas quando a informação é um pouco mais sutil e requer um mínimo de interpretação, ela reage lentamente ou não reage. Aqui está a história de um exemplo típico.
O caso do franco suíço.
Em setembro de 2011, o Swiss National Bank estabeleceu um teto de preço para o franco suíço. O objetivo era proteger as indústrias de turismo e exportação contra uma moeda supervalorizada. O limite foi estabelecido para um preço EUR / CHF de 1,20, e o SNB prometeu defendê-lo contra todos os inimigos.
Um limite de preço é uma ineficiência de mercado rara e marcante. Ele pode ser imediatamente traduzido em um sistema de negociação altamente lucrativo, quase sem risco (como isso funciona é explicado abaixo). Então, você normalmente esperaria uma forte reação do mercado após o preço do EUR / CHF passar para 1,20. Mas a reação durou muito tempo.
Sem dúvida, a Suíça é um país europeu obscuro e, para as grandes empresas norte-americanas de comércio, provavelmente conhecidas por queijo. Eles nem notaram o limite de preço, ou simplesmente esqueceram de equipar seus escritórios europeus com equipamentos de comunicação modernos. Por isso, o mensageiro montado na Europa levou três meses cavalgando colina acima, navegando sobre o Oceano Atlântico, talvez lutando contra bandidos, piratas e índios em seu caminho, para chegar à cidade de Nova York e gritar: "Os suíços um limite de preço! & # 8221 ;.
Mas o que diabos você pode fazer com um limite de preço? Em janeiro de 2012, grandes participantes do mercado tinham finalmente uma ideia. Não é algo tão sutil quanto um sistema de negociação. Em vez disso, eles começaram a comprar grandes quantidades de francos para pressionar o preço do EUR / CHF:
Curva de preços EUR / CHF, setembro de 2011 e # 8211; Agosto de 2012.
A ideia óbvia era que quando há um limite de preço, deve haver algum lucro em quebrá-lo. Muito esforço, paciência e dinheiro foram colocados nesse jogo. A partir de maio de 2012, o preço do EUR / CHF foi fechado ao seu limite de 1,20. Mas, infelizmente, o colapso do preço máximo não aconteceu. Você não mexa com o SNB. Durante 2012, os suíços ergueram um muro de 200 bilhões de dólares para defender o preço máximo. Os atacantes nunca tiveram uma chance. O primeiro desistiu em setembro de 2012 e, no final de janeiro de 2013, todos recuaram com a cauda entre as pernas (e provavelmente perdas dolorosas):
Curva de preços EUR / CHF, setembro de 2012 e # 8211; Maio de 2013.
Agora o caminho estava livre para sistemas algorítmicos. Durante a batalha do CHF de 2012, eles foram forçados a inatividade, uma vez que operadores privados e hackers não tinham o capital para participar de um jogo de manipulação de mercado. Em janeiro de 2013, os primeiros hackers começaram a explorar a ineficiência do mercado com um método específico, um Grid Trader. Isto resultou em uma máquina de impressão de dinheiro.
O algoritmo de imprensa de dinheiro.
Um comerciante de grade é um sistema muito simples. Ele coloca negociações longas e curtas pendentes em uma grade fixa acima e abaixo do preço atual, com metas de lucro da mesma distância da grade. Assim, os negócios são abertos e fechados sempre que o preço cruza uma linha de grade em qualquer direção. Tal sistema tem uma taxa hipotética de 100% de ganho, uma vez que as transações fecham com lucro ou não. Mas os operadores de grade normalmente usam um mecanismo de hedge virtual que fecha uma posição aberta em vez de abrir uma nova na direção oposta. Isso melhora o lucro total, reduzindo os custos e a margem do comércio. Mas permite que os negócios sejam fechados com uma perda. Portanto, a taxa real de ganho de um operador de grade está na área de 60%.
Este é o script Zorro de um comerciante de grade:
Um comerciante de grade é um sistema baseado em modelo típico. Assume que alguma força de mercado mantém o preço dentro de um canal. Este é o caso aqui: O limite impede que o EUR / CHF caia abaixo de 1,20, mas também impede que ele suba muito, já que o SNB deve eventualmente comprar de volta todos os francos que eles venderam para defender o limite. O modelo matemático disso seria um passeio aleatório com um limite de 1.20 e algum termo de desvio que puxa o preço para baixo. Tal restrição é um pré-requisito para um operador de grade; sem ele, a negociação em grade seria apenas um jogo de alto risco e, consequentemente, está listada na coleção de métodos irracionais de comércio.
Esta é a curva P & amp; L (azul) do script acima aplicado ao EUR / CHF em 2013:
Grelha de negociação EUR / CHF P & amp; L curve 2013.
Podemos ver que grandes flutuações de preços, como em janeiro e maio, causam grandes perdas (os picos subaquáticos vermelhos no gráfico). Mas como as flutuações têm um limite, podemos estimar a perda máxima e manter o capital suficiente na conta. Desta forma, o script acima produz um retorno anual de 130% e um índice de Sharpe de 1,7 & # 8211; com virtualmente nenhum risco (contanto que o limite de preço permaneça no local).
A notícia de tal estratégia de negociação se espalhou lentamente em 2013. Mais e mais operadores privados e hackers financeiros, e também mais e mais participantes do mercado grande saltaram no bandwagon. Três anos após a instalação do teto de preço, milhares desses sistemas se sentaram na curva de preços EUR / CHF como sanguessugas e sugaram dinheiro. O resultado foi uma queda contínua da volatilidade dos preços:
Preço e volatilidade do EUR / CHF, julho de 2013 e # 8211; Dez. De 2014
Volatilidade menor significa lucros menores para um operador de grade. Mais capital deve ser investido e a grade deve ser apertada para compensar. Mas existe um limite natural. Você não pode ter um tamanho de grade menor que os custos de negociação. No outono de 2014, a volatilidade estava próxima de zero. E isso foi acompanhado por um desvio de preço baixo e sinistro, como se algum grande participante do mercado (possivelmente o próprio SNB) continuasse a vender EUR e comprasse CHF em antecipação a algum evento futuro. Esse teria sido o momento mais alto para os comerciantes privados se retirarem do jogo. Claro, grossas como eu não o fizeram. É bem conhecido o que aconteceu com o franco suíço:
Preço do EUR / CHF, janeiro de 2015.
Na manhã de 15 de janeiro de 2015, o SNB deu uma conferência de imprensa e anunciou o cancelamento do limite de preço. O EUR / CHF caiu em minutos como uma pedra do limite de 1,20 para abaixo da paridade. Obviamente, uma reação rápida e extrema do mercado & # 8211; muito diferente da introdução do limite de preço de 4 anos antes. A queda de preço matou muitas contas e até mesmo alguns corretores. A propósito, o valor real & # 8216; & # 8217; do EUR / CHF, com base no poder de compra relativo das duas moedas, estava na área de 1,50 o tempo todo.
O que podemos aprender com isso e com exemplos semelhantes?
Conclusões
Os mercados financeiros reagem imediatamente e muitas vezes histericamente em notícias com um preço claro para cima / para baixo. Os mercados reagem com lentidão ou nada em informações mais sutis. Pode levar anos até se tornarem conscientes de novas ineficiências ou métodos de negociação. Os mercados preferem métodos de força bruta. Estratégias complexas são normalmente usadas apenas por uma pequena parte dos participantes do mercado. Sistemas simples baseados em ineficiências muito óbvias podem ser extremamente lucrativos, mas têm vida útil limitada.
As próximas partes da série Build Better Strategies abordarão sistemas baseados em modelos, com ineficiências de mercado conhecidas e com uma abordagem metódica de explorá-los.
13 reflexões sobre "Construir Melhores Estratégias" & rdquo;
Excelente post como todos os seus. Apenas um comentário, espessura e negociação não são adequados.
"Não são conhecidos muitos sistemas de negociação bem-sucedidos gerados por métodos de mineração de dados." # 8221; , daí a necessidade de aplicar a técnica de mineração de dados a um modelo de mercado bem conhecido, como tendência a seguir, reversão à média, etc.
Excelente artigo sobre Building Trading Systems, como sempre. Gostei muito.
Eu tenho um sistema / estratégia de negociação (no formato MT4 EA), quais são as possíveis etapas / software, etc. que eu posso usar para melhorar o desempenho do EA? Existe algum bom backtester cum ferramentas de otimização que você recomendaria?
Claro, converta sua estratégia para C, selecione os parâmetros para otimizar e faça um teste de caminhada com Zorro.
Ótimo artigo. No entanto, eu não entendo muito bem a estratégia do trader da grade, você poderia me explicar um pouco?
Então, basicamente, você está apostando que o preço será bloqueado em um canal, o que significa ter um piso e um teto. Assim, você configura várias redes de distância iguais, quando o preço sobe e cruza as metades superiores das linhas de grade que você configura, você as encurta em cada linha de grade e estabelece uma parada em exatamente uma largura de linha de grade, certo? Quando o preço cai, você faz exatamente o oposto. Ir longa 1 unidade quando o preço atravessar uma linha de grade com uma vitória de parada de 1 largura de linha de grade.
Essencialmente, esta é uma estratégia de reversão à média, certo?
Sim, é um sistema de reversão médio que requer que o preço retorne à sua origem. Ele coloca negócios longos e curtos em qualquer linha de grade sem parada e com TP na próxima linha de grade. O sistema tem uma taxa de ganho de 100% até que morra a poeira quando o movimento do preço excede o capital. Na Internet há muitas descrições desse sistema ou variantes dele, por pessoas que acham que encontraram o santo graal.

Guia de Negociação Bitcoin.
Para os não iniciados, o comércio de Bitcoins provavelmente soa assim:
Um emprego dos sonhos, reservado para os poucos afortunados que trocam Bitcoin de casa, definem suas próprias horas e não fazem nada mais árduo do que clicar um mouse ou assistir a uma tela.
A dura realidade?
A esmagadora maioria dos novos operadores perdem dinheiro e desistem dentro de um ano. Todos esses desperdícios provavelmente se consideravam futuros membros daquela minoria excepcional de negociantes que alcançam lucratividade consistente.
Por que a negociação é um empreendimento tão difícil?
Devido à imprevisibilidade intrínseca dos mercados.
A mente humana, que se destaca no reconhecimento de padrões, luta com resultados aleatórios.
Negociar é emocionalmente desgastante, envolvendo longas horas de tédio intercaladas com períodos de intenso estresse.
Finalmente, como os comerciantes arriscam seu próprio capital em um jogo interminável de soma zero, o comércio é uma ocupação que se parece muito com o jogo profissional.
Mesmo os comerciantes bem sucedidos freqüentemente sucumbem ao esgotamento devido às pressões envolvidas.
Exceto na comercialização de cursos de negociação, produtos ou serviços, negociar Bitcoin não é um caminho fascinante para riquezas fáceis. Pelo contrário, é uma atividade que exige muita paciência, controle e disciplina. Os novos operadores provavelmente perderão dinheiro à medida que desenvolvem suas habilidades e a obtenção de uma lucratividade consistente nunca é garantida, mesmo para o operador de Bitcoin mais experiente.
Negociação de Bitcoin vs. Bitcoin Investing.
Este artigo discute o comércio ativo de Bitcoin como uma ocupação (adicional) ou fonte de renda suplementar. Negociação Bitcoin é semelhante, mas distinta de investir em Bitcoin.
Um investimento no Bitcoin é um empreendimento de longo prazo, muitas vezes com múltiplos objetivos, como diversificação de carteira, cobertura de risco fiat, objetivos comerciais ou ideológicos, etc. Os investidores de Bitcoin são geralmente insensíveis à volatilidade dos preços e não devem sair de suas posições, salvo alguma eventualidade .
Por outro lado, a maioria dos traders de Bitcoin mantém apenas posições de curto prazo, permanecendo em uma negociação por um período máximo de alguns meses - mas geralmente por não mais do que algumas horas. Os operadores de Bitcoin também são extremamente sensíveis aos preços, buscando preços perfeitos de entrada e saída e abandonando suas posições imediatamente se não se mostrarem rentáveis.
Vantagens da negociação de Bitcoin.
Para fins de negociação, o Bitcoin é superior a outros instrumentos, como ações, commodities ou Forex, por pelo menos 3 motivos:
1) A excepcional volatilidade do Bitcoin permite altos lucros percentuais sem alavancar.
Grandes movimentos de preço, o pão e a manteiga do trader médio, são muito mais comuns no Bitcoin do que qualquer outro instrumento. Portanto, os operadores de Bitcoin podem evitar o aumento do risco e da despesa de estratégias de alavancagem projetadas para extrair altos lucros de pequenos movimentos.
2) Bitcoin comercializa sem parar; 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Por outro lado, as ações e commodities são negociadas apenas durante o horário comercial e os mercados Forex fecham no final de semana. O comércio de Bitcoin permanece ativo 24 horas por dia, já que o volume é distribuído principalmente em sessões americanas, européias e asiáticas.
3) Bitcoin é provavelmente o instrumento mais barato, mais rápido e mais conveniente para o comércio.
As taxas de câmbio do Bitcoin são mínimas comparadas às trocas tradicionais e os depósitos ou saques do Bitcoin são realizados em poucas horas de qualquer lugar do mundo. Requisitos menos rigorosos para informações pessoais são a norma para as trocas de Bitcoin, especialmente se os depósitos e retiradas forem tratados exclusivamente em Bitcoin.
Formas de negociar Bitcoin.
Comerciantes de curto prazo contam com feeds de dados em tempo real e mercados líquidos para permitir a rápida entrada e saída de negociações. Sofisticadas trocas de alto volume são preferidas, se não forem necessárias. Para ser considerada uma plataforma de negociação adequada, uma bolsa deve permitir que os comerciantes lucrem com as movimentações de preço descendente, oferecendo a capacidade de venda a descoberto.
A necessidade de manter fundos em criptomoeda e forma fiduciária dita que “as trocas de traders” sejam serviços centralizados, embora isso possa mudar com o advento das trocas descentralizadas de próxima geração. Sempre que os fundos são mantidos por terceiros, existe risco de custódia) - portanto, escolha sua troca com sabedoria.
Prefere as trocas que oferecem comprovação de reservas para Bitcoins de clientes, auditorias externas regulares para fundos fiduciários de clientes e têm um longo histórico de operação ética e segura. Para negociação conveniente, selecione uma troca que também ofereça volume decente e uma interface de negociação responsiva em tempo real.
Recomenda-se frequentemente aos comerciantes ocidentais as trocas de Bitcoin como:
Para os não residentes que se sentem confortáveis ​​com o ambiente regulamentar bastante opaco da China, as baixas taxas e o volume profundo das bolsas chinesas de Bitcoin, tais como:
… São inegavelmente atraentes.
Opções - não confundir com opções binárias - estão agora disponíveis para os operadores de Bitcoin através da BitMex.
Quando empregadas corretamente, as estratégias de opções estendem significativamente o leque de ações de mercado do profissional.
As opções permitem a cobertura barata de posições de mercado, a negociação de volatilidade e muito mais.
Embora complexas, as opções são dignas de investigação devido à flexibilidade inigualável que elas oferecem.
Bitcoin opções binárias, que efetivamente constituem apostas no preço futuro, estão disponíveis em vários corretores, como o Oracle BTC. Opções binárias não são recomendadas para traders dedicados de Bitcoin, que têm melhores opções em outros lugares.
Um último ponto importante é que os traders podem especular sobre o preço do Bitcoin sem nunca tocar no Bitcoin. As trocas on-line (o seu capital está em risco), como o Plus500 e o AvaTrade, permitem a especulação de preços através de Contratos por Diferença (CFDs) apenas fiat. Essas bolsas também oferecem uma variedade de outros mercados para o comércio, como Forex e commodities, embora seus custos sejam maiores do que os das bolsas Bitcoin.
Medo e ganância.
Por toda sua sofisticação tecnológica, os mercados são movidos por essas emoções humanas primordiais.
Para se tornar um profissional bem-sucedido de Bitcoin, é necessário que um indivíduo gerencie essas respostas de maneira apropriada. Grandes oportunidades presentes quando o mercado se torna irracional devido a uma abundância de medo ou ganância. Isso ocorre com frequência após grandes movimentos de preços ou notícias dramáticas. Nesses momentos, os negociantes mais fracos são dominados pela emoção e pelo mau comportamento de seus negócios.
A tagarelice do mercado pode fornecer insights sobre o clima atual do mercado, mas seguindo-o com muita atenção você corre o risco de ser infectado pela histeria do mercado. Participantes do mercado empolgados gritarão “bomba!” E “lua!” Ou “lixão!” E “desgraça!” Com cada preço de US $ 10 subindo ou descendo. Alguns operadores apoiarão qualquer direção que favoreça seu bolso, como se aplaudissem sua equipe esportiva favorita. E a mídia e as figuras públicas podem ser igualmente irracionais. Esforce-se para permanecer objetivo ao tomar o pulso emocional do mercado.
Investidores inteligentes constroem posições compradas quando o preço é estável e o interesse público é baixo durante a fase de ocultação. Os traders pretendem abrir posições compradas nos cochos (bear trap, bull trap e desespero) e abrir posições curtas em cada pico (primeiro vender, “novo paradigma” e retornar ao “normal”). Os comerciantes, portanto, tentam lucrar com todas as fases do ciclo; muito mais difícil, mas também muito mais lucrativo se for alcançado.
Gerenciamento de dinheiro.
Talvez o elemento mais importante da negociação seja a preservação do capital. Antes de se comprometer a negociar Bitcoin, considere quanto dinheiro você pode perder antes que seu estilo de vida atual se torne inacessível. Isso permitirá que você determine melhor seu "ponto de dor" ou a quantidade de riqueza que você está disposto a arriscar a perder. Nunca se comprometa mais do que esta soma em sua conta de negociação.
Deste capital comercial, nunca se arrisca mais do que 5% em um único negócio. Comerciantes neófitos não devem arriscar mais de 1%. Se a sua negociação for bem sucedida, o tamanho de cada negociação em termos absolutos aumenta à medida que a sua conta de negociação aumenta. Se malsucedido, pelo menos as perdas são reduzidas ao mínimo, o que permite tempo para ajustar o seu plano de negociação.
Metas de Lucro e Stop Loss.
Iniciar um comércio sem uma estratégia de saída clara é uma receita para o desastre. Determine antecipadamente o preço pelo qual você cortará suas perdas se o mercado se mover de forma contrária às expectativas. Esse nível é conhecido como stop-loss e é fundamental para a sobrevivência do mercado. Limite suas perdas abaixo de 25% do seu tamanho de posição. Um stop-loss é sabiamente colocado do outro lado de um nível em que o preço se inverteu anteriormente, quanto mais vezes melhor.
O inverso de um stop loss é a meta de lucro; o nível (ou níveis) em que o lucro é obtido quando o preço se comporta como esperado. As metas de lucro estão melhor posicionadas ligeiramente antes dos níveis anteriormente significativos. Se o preço exceder suas expectativas, penetrando em níveis anteriores significativos e mantendo uma forte tendência a partir de então, considere substituir seu (s) alvo (s) por um stop móvel; isso age como uma catraca em seus lucros.
Finalmente, conheça seu ponto de equilíbrio; o preço pelo qual você pode sair de uma transação sem incorrer em perdas devido a taxas de negociação. Se você entrar em uma negociação apenas para o mercado vagar de lado, considere sair em ponto de equilíbrio em vez de perder tempo e energia monitorando um mercado estável.
Exercer disciplina em relação a perdas e metas é a melhor maneira de gerenciar a ganância e o medo. Colocar ordens stop loss e profit target imediatamente após entrar em cada negociação é um bom hábito de adquirir.
Rácio de risco / recompensa
Considere que definir um stop-loss de 25% negativos em combinação com uma meta de lucro de 50% positiva oferece uma relação risco / recompensa de 1: 2. Aderindo a esta metodologia, um bom comércio compensa dois maus. É justo presumir que as chances de sucesso de um comerciante são aproximadamente iguais em cada negociação. Portanto, a seleção apenas de negociações que potencialmente satisfarão uma proporção de 1: 2 (ou melhor!) Deve garantir uma lucratividade consistente ao longo do tempo. Naturalmente, os mercados raramente são previsíveis. Sua aleatoriedade significa que perdas consecutivas devem ser antecipadas e protegidas contra o dimensionamento adequado da posição.
Dicas de Negociação.
Fique em contato com traders on-line ou pessoalmente e em breve descobrirá inúmeras regras, às vezes contraditórias:
Compre baixo e venda altos defensores comprando quando os preços estão baixos e vendendo quando os preços estão altos. Óbvio o suficiente, embora a dificuldade surja devido à subjetividade total dos termos “baixo” e “alto”. Se o preço atual representa o valor só pode ser avaliado dentro do contexto de níveis históricos e desempenho futuro esperado. Essa máxima também pode ser expressa como comprar medo, vender ganância.
Vender alto e comprar baixo, o inverso do acima, é aplicável quando estiver em curto.
Para cada comprador, há um vendedor que expressa a simples verdade de que existem dois lados em cada negociação. De um modo geral, os negócios ocorrem porque os vendedores consideram o preço alto e os compradores o consideram baixo. Movimentos sustentados de preços resultam de compradores ou vendedores sendo mais agressivos em cruzar o spread. Em outras palavras, qualquer que seja o lado coletivamente mais disposto a pagar a diferença entre os preços de compra e venda, a fim de iniciar um negócio, o preço será movido na direção desejada. Isso também pode ser expresso como um mercado sendo de alta ou baixa.
Cronogramas definem os operadores de Bitcoin.
Os vários tipos de operadores de Bitcoin distinguem-se principalmente pelos prazos que utilizam. Considere apenas a visão de mercado de um comerciante com referência ao contexto de seu período de tempo:
Os cambistas de Bitcoin geralmente operam em um prazo de 5 minutos ou menos, às vezes seguindo os gráficos de ticks que registram todas as transações sem referência ao tempo. Scalpers buscam lucrar com desequilíbrios fugazes entre compradores e vendedores. Eles podem fazer centenas de negociações ao longo de um único dia. Por razões óbvias, tais traders são particularmente comuns nas bolsas Bitcoin, que oferecem taxas de negociação zero ou mínimas.
Aqueles que procuram lucrar com movimentos maiores de preços Bitcoin durante o curso de sua sessão são conhecidos como day-traders. Este termo é originário de traders tradicionais do mercado de ações que se abstêm de manter posições durante a noite. No entanto, cabe para os operadores de Bitcoin que geralmente seguem gráficos de meia hora, de hora em hora ou de 2 horas.
Comerciantes Swing ou comerciantes de tendência são aqueles que mantêm posições por dias, semanas ou até meses. Esses operadores de Bitcoin tentam capitalizar em grandes oscilações dentro de um mercado limitado ou grandes tendências. Eles geralmente seguem gráficos diários, com referências ocasionais a gráficos semanais para maior contexto. Eles podem consultar prazos mais baixos para estudar a ação do preço em níveis importantes ou para obter maior precisão nas saídas e entradas.
Os investidores em Bitcoin são os mais propensos a cronometrar suas ações de mercado com referência a gráficos semanais ou mesmo mensais.
Escolha o seu período de tempo dependendo do nível desejado de atividade no mercado. Escaladores e cambistas seguem todas as transações e geralmente conduzem várias negociações por dia, enquanto os operadores de swing ou de tendência verificam o preço apenas ocasionalmente e raramente executam ações de mercado.
Um último conselho sobre prazos: os operadores inteligentes consideram vários prazos no planejamento de seus negócios. Quando um caso convincente de direção futura do mercado pode ser feito em todos os prazos relevantes, é hora de agir!
Mercados Tendência vs.
Mercados gastam a maior parte do tempo. O preço varia entre o suporte forte (o nível “baixo” de consenso em que os compradores ansiosos absorvem todo o volume oferecido pelos vendedores) e a forte resistência (o inverso do suporte). Esse estado é melhor ilustrado pelo gráfico Bitcoin diário a partir do final de 2014 até o final de 2015:
Quanto mais freqüentemente o preço reage contra os níveis de suporte ou resistência (S / R), mais importantes esses níveis se tornam. Os níveis de S / R tendem a se entrincheirar em “grandes números redondos” psicologicamente significativos, como $ 200 e $ 300 no gráfico acima.
Quando as linhas S / R são inclinadas, elas são conhecidas como linhas de tendência. Como mencionado anteriormente, as stop-loss estão bem posicionadas para o outro lado da tendência ou para as linhas S / R - se elas forem penetradas decisivamente em alto volume, é um sinal forte de que o momento mudou.
Em meados de agosto, surgiu uma tendência ascendente, denotada pela linha verde. Essa tendência de alta finalmente impulsionou o preço do Bitcoin pelo nível de resistência de US $ 300 a US $ 320, em alto volume (denotado pelas barras vermelhas e verdes). Como acontece com frequência, a resistência tornou-se apoio à medida que o impulso inicial para US $ 500 desaparecia.
Tempo de tela suficiente lhe dará uma idéia de quando os mercados estão mudando do modo de boca de jogo (quando o jogo vencedor é curto na resistência e compra no suporte) para o modo de tendência (quando vale a pena manter uma posição à medida que supera S / R e sair em um extremo emocional). No gráfico acima, o indício era que a ação do preço sofreu uma mudança de caráter em meados de outubro, passando de um golpe para cima e para baixo em um constante deslizamento para cima. Este slide pressagiou a emocionante recuperação do volume crescente à medida que a dinâmica do mercado se acumulava para a pausa decisiva em alta.
O que o preço fará a seguir? Bem-vindo ao mistério da borda direita, a área ainda vazia de um gráfico.
Indicadores e Padrões.
Os sites ou programas de gráficos e as interfaces de negociação geralmente apresentam indicadores - visualizações derivadas matematicamente de aspectos de mercado (às vezes) reveladores. Indicadores úteis comuns incluem médias móveis, MACD, bandas de Bollinger, RSI, etc. Antes de experimentar o vasto leque de indicadores, é recomendado dominar os princípios básicos acima mencionados - em particular, a gestão do dinheiro e a disciplina de stop-loss!
Padrões gráficos e castiçais são outras ferramentas para auxiliar sua negociação. Certos padrões de topping e bottoming são particularmente importantes. Essas coisas são melhor explicadas visualmente, como no excelente Pattern Site de Thomas Bulkowski.
Plano de Negociação.
A incorporação de todas as estratégias e ferramentas acima em um plano de negociação coerente demandará muito tempo, estudo, experimentação e disciplina.
Uma vez que você tenha comprovado a viabilidade de um determinado plano, avance para a próxima etapa do comércio de Bitcoin: programar um robô comercial que se conecte à API da sua bolsa e realize fielmente seu plano enquanto você absorve os raios em uma praia tropical ... sorte, você vai precisar!
Bitcoin Trading Charts.
While in some ways Bitcoin behaves like no other asset, charts can still be used to track and predict Bitcoin’s next move.
A number of Bitcoin trading charts exist that help users plot, record and share their technical analysis, patterns, and more.
Here are three of the best sites for charting Bitcoin.
Cryptowatch.
Cryptowatch is a somewhat new trading site in the Bitcoin space.
It has, however, quickly become the most popular charting site among traders.
Recently, the Bitcoin exchange Kraken purchased Cryptowatch in order to improve its own internal trading charts and interface.
Cryptowat. ch along with Trading View are probably the most up-to-date and have the most options.
Cryptowat. ch shows charts for most popular exchanges like Poloniex, Kraken, GDAX, Bitfinex, Bitstamp, Bitflyer, OKCoin, BTC-e, and BTCC.
Trading View.
Unlike the other charting sites mentioned, Trading View is not just for Bitcoin traders.
It has charts for gold, stocks, and nearly anything else publicly traded.
Trading View allows you to create an account where you can save your charts. There is also a social aspect. You can join the Bitcoin trading group chat on trading view to share your views and charts with others.
This chat gets very hectic, especially when Bitcoin’s price jumps or falls!
Bitcoin Wisdom.
Bitcoin Wisdom is the oldest Bitcoin charting site.
Bitcoin Wisdom is popular because it has a simple, clean interface.
The main issue with the site is that its owner does not maintain it anymore. So there are a number of new Bitcoin exchanges that you won’t find listed on the site.
Bitcoin Charts.
BitcoinCharts is different than the other three sites.
Rather than a live chart, it is slightly better for browsing historical data.
Are we missing a Bitcoin trading chart that you like? Questões? Drops us a line in the comments!
Bitcoin Trading Mistakes.
Bitcoin trading seems easy, but so many people lose money trying to trade.
I want to make sure new users understand the risks and common mistakes new traders make so you can avoid losing money.
Losing Money on Exchanges.
When you trade Bitcoin, you’ll need to store your money with an exchange. Most of the time this is fine and you will not lose money.
Unfortunately, history is filled with exchanges that were “hacked” or did not allow customers to withdraw their own money.
Take Mt. Gox for example. Thousands of people just left money on the exchange. When Mt. Gox went down, they all lost their money.
Ideally, when trading, only deposit to make a trade, then get your money off the exchange.
Many people get introduced to cryptocurrency. Some people feel disappointment, because they feel as if they missed out on Bitcoin and want to get on the “next” big crypto.
The reality is most cryptocurrencies simply fail and don’t retain their value.
The main reason for this is because crypto-markets are not regulated. It’s very easy for a developer to create a new cryptocurrency. The developer or group can then market the coin, try to get new people to buy it, and then sell it and abandon the project. The sad reality is this is what happens with most altcoins.
So, you should research all altcoins if you plan on storing value in one long term.
Quick profits (and losses) and be made trading altcoins, but it is silly to think that every altcoin will be the next big thing.
Bitcoin Trading Sites, Platforms & Exchanges.
This page will show you different Bitcoin trading platforms you can use.
The availability of each exchange will differ based on your citizenship.
We have listed the exchanges below from highest to lowest daily volume based on 2017 data.
Despite a hack in which users lost 33% of their funds on the exchange, Bitfinex remains a popular option.
Its liquidity is only topped by Poloniex, which makes Bitfinex the largest Bitcoin exchange in terms of USD trading volume.
Here’s what’s funny:
Poloniex has the largest Bitcoin trading volume, but its markets are not even denominated in USD or any other major currency.
Its DASH and Ether markets make up about 20% of Bitcoin’s daily trading volume.
GDAX holds about a 4% share of total BTC trading volume. 80% of its share comes from its BTC/USD exchange, with the rest coming via its ETH/BTC exchange.
Gemini accounts for just about 1% of total Bitcoin trading volume. It’s still rather new, so with time it may gain market share.
It has some very unique features, like instant-Bitcoin and instant-wire deposits.
Between its EUR/BTC and USD/BTC markets, Kraken has about a 7% share of the total Bitcoin trading market.
About 50% of Kraken’s market share comes from its EUR/BTC exchange, 30% from its Ether/BTC exchange, and the last 20% from its USD/BTC exchange.
Bitstamp’s BTC/USD exchange accounts for about 2.5% of global Bitcoin trading volume.
Its BTC/EUR exchange tacks on anohter 0.5% of global volume, giving Bitstamp a.

Pares de Negociação usando Técnicas Orientadas a Dados: Estratégias de Negociação Simples Parte 3.
A negociação de pares é um bom exemplo de uma estratégia baseada em análise matemática. Demonstraremos como aproveitar os dados para criar e automatizar uma estratégia de negociação de pares.
Princípio Subjacente.
Digamos que você tenha um par de títulos X e Y que tenham algum elo econômico subjacente, por exemplo, duas empresas que fabricam o mesmo produto, como a Pepsi e a Coca-Cola. Você espera que a relação ou diferença nos preços (também chamada de spread) desses dois permaneça constante com o tempo. No entanto, de tempos em tempos, pode haver uma divergência no spread entre esses dois pares causada por mudanças temporárias de oferta / demanda, grandes ordens de compra / venda de um título, reação a notícias importantes sobre uma das empresas, etc. , um estoque sobe enquanto o outro se move para baixo um em relação ao outro. Se você espera que essa divergência volte ao normal com o tempo, você pode fazer uma troca de pares.
Quando há uma divergência temporária, os pares negociariam a venda do estoque de melhor desempenho (o estoque que subia) e comprariam o estoque de baixo desempenho (o estoque que descia). Você está apostando que o spread entre os dois estoques acabaria por convergir tanto pelo estoque de alto desempenho que recuou quanto pelo estoque de baixo desempenho, ou ambos - seu negócio vai ganhar dinheiro em todos esses cenários. Se ambas as ações subirem ou descerem juntas sem alterar o spread entre elas, você não ganha nem perde dinheiro.
Assim, a negociação de pares é uma estratégia de negociação neutra de mercado que permite aos comerciantes lucrar com praticamente qualquer condição de mercado: tendência de alta, tendência de baixa ou movimento lateral.
Explicando o Conceito: Começamos gerando dois títulos falsos.
Vamos gerar um falso X de segurança e modelar os retornos diários, a partir de uma distribuição normal. Em seguida, realizamos uma soma cumulativa para obter o valor de X em cada dia.
Agora nós geramos Y, que tem um link econômico profundo para X, então o preço de Y deve variar de maneira muito semelhante a X. Modelamos isso pegando X, deslocando-o e adicionando algum ruído aleatório extraído de uma distribuição normal.
Cointegração
Cointegração, muito semelhante à correlação, significa que a relação entre duas séries irá variar em torno de uma média. As duas séries, Y e X seguem o seguinte:
onde ⍺ é a relação constante e e é ruído branco. Leia mais aqui.
Para pares negociando para trabalhar entre duas séries temporais, o valor esperado da relação ao longo do tempo deve convergir para a média, ou seja, eles devem ser cointegrados.
As séries temporais que construímos acima são cointegradas. Vamos traçar a relação entre os dois agora para que possamos ver como isso se parece.
Testes para cointegração.
Existe um teste conveniente que mora em statsmodels. tsa. stattools. Devemos ver um valor p muito baixo, pois criamos artificialmente duas séries que são tão cointegradas quanto fisicamente possíveis.
Nota: Correlação vs. Cointegração.
Correlação e cointegração, embora teoricamente semelhantes, não são as mesmas. Vejamos exemplos de séries correlacionadas, mas não cointegradas, e vice-versa. Primeiro, vamos verificar a correlação das séries que acabamos de gerar.
Isso é muito alto, como seria de esperar. Mas como duas séries correlacionadas, mas não cointegradas, se parecem? Um exemplo simples são duas séries que apenas divergem.
Valor de p do teste de cointegração: 0,258.
Um exemplo simples de cointegração sem correlação é uma série normalmente distribuída e uma onda quadrada.
Valor de p do teste de cointegração: 0.0.
A correlação é incrivelmente baixa, mas o valor p mostra uma perfeita cointegração!
Como fazer um comércio de pares?
Como duas séries temporais cointegradas (como X e Y acima) se movem na direção e afastam-se uma da outra, haverá momentos em que a propagação será alta e quando a propagação estiver baixa. Fazemos um comércio de pares comprando um título e vendendo outro. Dessa forma, se ambos os valores mobiliários forem juntos ou juntos, não faremos nem perderemos dinheiro - somos neutros em relação ao mercado.
Voltando para X e Y acima que seguem Y = ⍺ X + e, tal que a razão (Y / X) se move em torno do valor médio ⍺, ganhamos dinheiro na proporção dos dois revertendo para a média. Para fazer isso, observaremos quando X e Y estão distantes, ou seja, é muito alto ou muito baixo:
Indo Longo na Relação Isto é quando a relação ⍺ é menor do que o usual e esperamos que aumente. No exemplo acima, apostamos nisso comprando Y e vendendo X. Reduzindo a taxa É quando a proporção ⍺ é grande e esperamos que ela se torne menor. No exemplo acima, apostamos nisso vendendo Y e comprando X.
Tenha em mente que sempre temos uma "posição protegida": uma posição vendida ganha dinheiro se a segurança vendida perde valor e uma posição comprada ganhará dinheiro se uma segurança ganhar valor, por isso estamos imunes ao movimento geral do mercado. Nós só ganhamos ou perdemos dinheiro se os títulos X e Y se movem em relação um ao outro.
Usando dados para encontrar valores mobiliários que se comportam assim.
A melhor maneira de fazer isso é começar com títulos que você suspeita serem cointegrados e fazer um teste estatístico. Se você acabou de executar testes estatísticos sobre todos os pares, será vítima de viés de várias comparações.
O viés de múltiplas comparações é simplesmente o fato de que há uma chance maior de gerar incorretamente um valor p significativo quando muitos testes são executados, porque estamos executando muitos testes. Se 100 testes forem executados em dados aleatórios, devemos esperar ver 5 valores p abaixo de 0,05. Se você estiver comparando n títulos para co-integração, você realizará n (n-1) / 2 comparações, e você deve esperar ver muitos valores p incorretamente significativos, que aumentarão conforme você aumenta. Para evitar isso, escolha um pequeno número de pares que você tenha motivos para suspeitar que possam ser cointegrados e teste cada um individualmente. Isso resultará em menos exposição ao viés de múltiplas comparações.
Então, vamos tentar encontrar algumas ações que exibam cointegração. Vamos trabalhar com uma cesta de ações da US cap tech de grande porte - no S & P 500. Essas ações operam em um segmento semelhante e poderiam ter preços cointegrados. Examinamos uma lista de títulos e testamos a cointegração entre todos os pares. Ele retorna uma matriz de pontuação do teste de cointegração, uma matriz de valor p e quaisquer pares para os quais o valor de p é menor que 0,05. Este método é propenso a viés de comparação múltipla e, na prática, os títulos devem estar sujeitos a uma segunda etapa de verificação. Vamos ignorar isso por causa deste exemplo.
Nota: Incluímos o benchmark de mercado (SPX) em nossos dados - o mercado impulsiona o movimento de tantos títulos que muitas vezes você pode encontrar dois títulos aparentemente cointegrados; mas na realidade eles não estão cointegrados um com o outro, mas ambos conintegrados com o mercado. Isso é conhecido como uma variável de confusão e é importante verificar o envolvimento do mercado em qualquer relacionamento que você encontrar.
Agora vamos tentar encontrar pares cointegrados usando nosso método.
Parece que o "ADBE" e o "MSFT" estão cointegrados. Vamos dar uma olhada nos preços para garantir que isso realmente faça sentido.
A taxa parece que se deslocou em torno de uma média estável. A taxa absoluta não é muito útil em termos estatísticos. É mais útil normalizar nosso sinal tratando-o como um escore z. A pontuação Z é definida como:
Pontuação Z (Valor) = (Valor - Média) / Desvio Padrão.
Na prática, isso geralmente é feito para tentar dar alguma escala aos dados, mas isso pressupõe uma distribuição subjacente. Normalmente normal. No entanto, muitos dados financeiros normalmente não são distribuídos, e devemos ter muito cuidado para não simplesmente assumir a normalidade ou qualquer distribuição específica ao gerar estatísticas. A verdadeira distribuição das proporções poderia ser muito fatigada e propensa a valores extremos atrapalhando nosso modelo e resultando em grandes perdas.
É mais fácil observar agora que a proporção agora se move em torno da média, mas às vezes é propensa a grandes divergências da média, das quais podemos tirar vantagens.
Como falamos sobre os fundamentos da estratégia de negociação em pares e identificamos títulos co-integrados com base no preço histórico, vamos tentar desenvolver um sinal de negociação. Primeiro, vamos recapitular os passos no desenvolvimento de um sinal de negociação usando técnicas de dados:
Colete dados confiáveis ​​e limpe os recursos de criação de dados dos dados para identificar um sinal de negociação / lógica Os recursos podem ser médias móveis ou taxas de dados de preços, correlações ou sinais mais complexos - combine-os para criar novos recursos Gerar um sinal de negociação usando esses recursos, ou seja, instrumentos são uma compra, uma venda ou neutra.
Etapa 1: configure seu problema.
Aqui estamos tentando criar um sinal que nos diz se a relação é uma compra ou uma venda no próximo instante, ou seja, nossa variável de previsão Y:
Y = Razão é comprar (1) ou vender (-1) Y (t) = Sinal (Proporção (t + 1) - Razão (t))
Note que não precisamos prever os preços reais das ações, ou mesmo o valor real da proporção (embora possamos), apenas a direção do próximo movimento na proporção.
Etapa 2: colete dados confiáveis ​​e precisos.
A Auquan Toolbox é sua amiga aqui! Você só precisa especificar o estoque que deseja negociar e usar a fonte de dados, e extrai os dados necessários e os limpa para dividendos e desdobramentos. Então nossos dados aqui já estão limpos.
Estamos usando os seguintes dados do Yahoo em intervalos diários para os dias de negociação nos últimos 10 anos (
2500 pontos de dados): Aberto, Fechado, Alto, Baixo e Volume de Negociação.
Etapa 3: dividir dados.
Não se esqueça deste passo super importante para testar a precisão dos seus modelos. Estamos usando o seguinte Treinamento / validação / teste dividido.
Idealmente, devemos também fazer um conjunto de validação, mas vamos ignorar isso por enquanto.
Etapa 4: engenharia de recursos.
Quais poderiam ser as características relevantes? Queremos prever a direção do movimento da razão. Vimos que nossos dois títulos estão cointegrados, então a proporção tende a se mover e voltar à média. Parece que nossas características devem ser determinadas medidas para a média da razão, a divergência do valor atual da média para gerar nosso sinal de negociação.
Vamos usar os seguintes recursos:
Média Móvel de 60 Dias de Proporção: Medida de média móvel de 5 dias Média Móvel de Proporção: Medida do valor atual da média de 60 dias Desvio Padrão z pontuação: (5d MA - 60d MA) / 60d SD.
O Z Score do rolamento realmente destaca a natureza de reversão da razão!
Etapa 5: Seleção do Modelo.
Vamos começar com um modelo realmente simples. Observando o gráfico de pontuação z, podemos ver que sempre que o recurso z-score fica muito alto ou muito baixo, ele tende a reverter. Vamos usar + 1 / -1 como nossos limites para muito alto e muito baixo, então podemos usar o modelo a seguir para gerar um sinal de negociação:
Proporção é comprar (1) sempre que o escore z for inferior a -1,0 porque esperamos que o escore z volte até 0, portanto, o rácio para aumentar Rácio é vender (-1) quando o escore z é superior a 1,0 porque esperamos z pontuação para voltar a 0, daí relação para diminuir.
Etapa 6: Treine, valide e otimize.
Por fim, vamos ver como nosso modelo realmente funciona com dados reais? Vamos ver como esse sinal se parece nas proporções reais.
O sinal parece razoável, parece que nós vendemos a proporção (pontos vermelhos) quando está alto ou aumentando e compramos de volta quando está baixo (pontos verdes) e diminuindo. O que isso significa para as ações reais que estamos negociando? Vamos dar uma olhada.
Observe como às vezes ganhamos dinheiro com a perna curta e às vezes com a perna longa e às vezes com as duas.
Estamos felizes com nosso sinal nos dados de treinamento. Vamos ver que tipo de lucros esse sinal pode gerar. Podemos fazer um backtester simples que compra 1 rácio (comprar 1 stock de ADBE e rácio de venda x stock de MSFT) quando o rácio é baixo, vender 1 rácio (vender 1 stock de ADBE e rácio de compra x stock de MSFT) quando é alto e calcular PnL destes comércios.
Então essa estratégia parece lucrativa! Agora podemos otimizar ainda mais alterando nossas janelas de média móvel, alterando os limites para as posições de compra / venda e saída, etc. e verificar se há melhorias de desempenho nos dados de validação.
Poderíamos também tentar modelos mais sofisticados como Regressão Logística, SVM, etc. para fazer nossas previsões de 1 / -1.
Por enquanto, digamos que decidimos seguir adiante com esse modelo, isso nos leva a.
Etapa 7: Backtest nos dados de teste.
O backtesting é simples, podemos apenas usar nossa função acima para ver o PnL nos dados de teste.
O modelo faz muito bem! Isso torna o nosso primeiro modelo de negociação de pares simples.
Evite Overfitting.
Antes de terminar a discussão, gostaríamos de mencionar o superajuste. Overfitting é a armadilha mais perigosa de uma estratégia de negociação. Um algoritmo overfit pode funcionar maravilhosamente em um backtest, mas falha miseravelmente em novos dados invisíveis - isso significa que realmente não descobriu qualquer tendência nos dados e nenhum poder preditivo real. Vamos dar um exemplo simples.
Em nosso modelo, usamos estimativas de parâmetros de rolamento e podemos desejar otimizar o tamanho da janela. Podemos decidir simplesmente fazer uma iteração em toda a extensão de janela razoável e possível e escolher o tamanho com base no desempenho do nosso modelo. Abaixo, escrevemos um loop simples para marcar os comprimentos das janelas com base no pnl de dados de treinamento e encontrar o melhor.
Agora, verificamos o desempenho do nosso modelo nos dados de teste e descobrimos que esse tamanho de janela está longe de ser ideal! Isso ocorre porque nossa escolha original foi claramente ajustada aos dados da amostra.
Claramente adequado aos nossos dados de amostra não dá sempre bons resultados no futuro. Apenas por diversão, vamos mapear as pontuações de comprimento calculadas a partir dos dois conjuntos de dados.
Podemos ver que qualquer coisa entre 20 e 50 seria uma boa escolha para a janela.
Para evitar o overfitting, podemos usar o raciocínio econômico ou a natureza do nosso algoritmo para escolher o tamanho da nossa janela. Também podemos usar filtros de Kalman, que não nos obrigam a especificar um comprimento; esse método será abordado em outro caderno posteriormente.
Próximos passos.
Neste post, apresentamos algumas abordagens introdutórias simples para demonstrar o processo de desenvolvimento de uma estratégia de negociação de pares. Na prática, deve-se usar estatísticas mais sofisticadas, algumas das quais estão listadas aqui.
Expoente de Hurst Meia-vida de reversão à média inferida de um processo de Ornstein-Uhlenbeck de filtros de Kalman.
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Team Auquan.
Auquan aims to to engage people from diverse backgrounds to apply the skills from their respective fields to develop high quality trading strategies. We believe that extremely talented people equipped with right knowledge and attitude can design successful trading algorithms.

Random index trading strategies

Não há trecho porque este é um post protegido.
Encontrando Alfa em 2018.
Dado o atual ambiente macroeconômico, onde os investidores devem focar sua busca por fontes de alfa no próximo ano? Ao perguntar a economistas ou gestores de investimento suficientes, você encontrará tantas opiniões diferentes sobre o assunto quanto se preocuparia, sem dúvida muitas delas conflitantes. Estes são alguns pensamentos sobre o assunto da minha perspectiva, como um quantitativo & # 8230;
Negociando Bitcoin.
Na Systematic Strategies, desenvolvemos uma nova e brilhante estratégia de investimento. Nós chamamos isso de comprar Bitcoin. Funciona assim: você pega um pouco do seu fiat e usa-o para comprar Bitcoin. Então, uma semana ou duas depois, você faz a mesma coisa novamente. Até agora, a estratégia está em torno de 400% no acumulado do ano. & # 8230;
Negociação de Futuros Sistemáticos.
Em sua negociação proprietária, o foco principal da Systematic Strategies é em estratégias de capital e volatilidade, tanto de baixa quanto de alta frequência. Nos futuros, a ênfase está na negociação de alta frequência, embora também tenhamos uma ou duas estratégias de baixa frequência com maior capacidade, como o Futures WealthBuilder. A versão do WealthBuilder em execução no Collective & # 8230;
Analisando o conjunto de dados FDIC.
Um processo Winer.
Sem dúvida, muitos de vocês, leitores atentos, terão detectado um erro de ortografia, pensando que eu pretendia me referir a um deles: Mas, na verdade, eu realmente tinha em mente algo mais assim: Estamos seguindo um exemplo dos últimos publicado Mathematica Beyond Mathematics por Jose Sanchez Leon, um texto atualizado que & # 8230;
A história de uma estratégia de HFT.
Cópulas de Correlação.
Continuando um post anterior, no qual modelamos a relação nos níveis do Índice VIX e os Índices de Correlação CBOE do Ano 1 e Ano 2, voltamos nossa atenção para as mudanças de modelagem no índice VIX. Caso você tenha perdido, o post pode ser encontrado aqui: Cointegração de Correlação Vimos anteriormente que & # 8230;
Uma estratégia de equidade tática.
Criamos uma estratégia de patrimônio a longo prazo que visa superar o benchmark de retorno total do S & amp; P 500 usando algoritmos de alocação táticos para investir em ETFs de capital. Um dos principais objetivos da estratégia é proteger os investidores & # 8217; capital durante os períodos de estresse severo do mercado, como nas desacelerações de 2000 e 2008 & # 8230;.
Cointegração de Correlação.
Em um post anterior, procurei maneiras de modelar a relação entre o Índice CBOE VIX e os Índices de Correlação CBOE do Ano 1 e do Ano 2: Modelando Volatilidade e Correlação Perguntou-me se os índices VIX e de correlação poderiam ser cointegrados. Vamos começar observando o padrão de & # 8230;