Estratégias de negociação de alta frequência

Estratégias e Segredos de Negociação de Alta Freqüência (HFT) O segredo, estratégia e velocidade das empresas são os termos que melhor definem as empresas de alta freqüência (HFT) e, de fato, a indústria financeira em geral, tal como existe hoje. As empresas HFT são seguras sobre suas formas de operar e chaves para o sucesso. As pessoas importantes associadas à HFT evitam as luzes das pistas e preferem 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 do índice de arbitragem. Arbitragem de volatilidade. Arbitragem estatística e arbitragem de fusão, juntamente com a macro global. Longo prazo de equidade. Fabricação de mercado passivo, e assim por diante. A HFT confia na velocidade ultra rápida do software de computador, acesso a dados (NASDAQ TotalView-ITCH. NYSE OpenBook, etc.) para recursos importantes e conectividade com latência mínima (atraso). Vamos explorar mais sobre os tipos de empresas HFT, suas estratégias para ganhar dinheiro, grandes players e muito mais. As empresas HFT geralmente usam dinheiro privado, tecnologia privada e uma série de estratégias privadas para gerar lucros. As empresas comerciais de alta freqüência podem ser divididas em três tipos. A forma mais comum e maior da empresa HFT é a empresa proprietária independente. O comércio de proprietários (ou prop trading) é executado com o dinheiro próprio das empresas e não o dos clientes. Por outro lado, os lucros são para a empresa e não para clientes externos. Algumas empresas da HTF são parte subsidiária de uma empresa de corretores. Muitas das empresas regulares de corretoras têm uma seção secundária conhecida como mesas comerciais comerciais, onde o HFT está pronto. Esta seção é separada do negócio que a empresa faz para seus clientes externos regulares. Por último, as empresas HFT também operam como hedge funds. O foco principal é lucrar com as ineficiências nos preços entre títulos e outras categorias de ativos usando a arbitragem. Antes da Regra de Volcker. Muitos bancos de investimento tinham segmentos dedicados à HFT. Post-Volcker, nenhum banco comercial pode ter mesas de negociação proprietárias ou quaisquer investimentos de hedge funds desse tipo. Embora todos os principais bancos tenham encerrado suas lojas de HFT, alguns desses bancos ainda estão enfrentando alegações sobre possíveis malversações relacionadas ao HFTs realizadas no passado. Como eles ganham dinheiro Existem muitas estratégias empregadas pelos comerciantes de propriedade para ganhar dinheiro com suas empresas, algumas são bastante comuns, algumas são mais controversas. Essas empresas negociam de ambos os lados, ou seja, eles fazem pedidos para comprar e vender 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 bolsam. Assim, essas empresas se dedicam à criação de mercado apenas para obter lucros com a diferença entre o spread bid-ask. Essas transações são realizadas por computadores de alta velocidade usando algoritmos. Outra fonte de renda para as empresas HFT é que eles são pagos por fornecer liquidez pelas Redes de Comunicações Eletrônicas (ECNs) e algumas trocas. As empresas HFT desempenham o papel de criadores de mercado, criando spreads de oferta e solicitação, produzindo principalmente ações de baixo preço e alto volume (favoritos típicos para HFT) muitas vezes em um único dia. Essas empresas cercam o risco ao esquentar o comércio e criar um novo. (Veja: Seleção de Principais estoques de comerciantes de alta freqüência (HFTs)) Outra maneira dessas empresas ganhar dinheiro é procurando discrepâncias de preços entre títulos em diferentes bolsas ou aulas de ativos. Esta estratégia é chamada de arbitragem estatística, em que um comerciante proprietário está atento às inconsistências temporárias nos preços em diferentes trocas. Com a ajuda de transações ultra rápidas, eles capitalizam essas pequenas flutuações que muitos nem percebem. As empresas HFT também ganham dinheiro ao se entregarem a uma ignição momentânea. A empresa poderia tentar causar uma pitada no preço de uma ação, usando uma série de negócios com o motivo de atrair outros comerciantes de algoritmos para negociar também esse estoque. O instigador de todo o processo sabe que, após o movimento de preços rápidos, artificialmente criado, o preço reverte para o normal e, portanto, o comerciante ganha, assumindo uma posição no início e, eventualmente, se negociando antes que ele fizzles. (Leitura relacionada: como os lucros do investidor de varejo da negociação de alta freqüência) As empresas envolvidas em HFT freqüentemente enfrentam riscos relacionados à anomalia de software. Condições dinâmicas de mercado, bem como regulamentos e conformidade. Uma das instâncias flagrantes foi um fiasco que aconteceu em 1 de agosto de 2017, que trouxe o Knight Capital Group perto da falência - perdeu 400 milhões em menos de uma hora após os mercados terem aberto esse dia. A falha comercial, causada por um mau funcionamento do algoritmo, levou a comércio errático e ordens ruins em 150 estoques diferentes. A empresa foi finalmente resgatada. Essas empresas têm que trabalhar no gerenciamento de riscos, uma vez que é esperado que assegurem muita conformidade regulatória, além de enfrentar os desafios operacionais e tecnológicos. As empresas que operam na indústria de HFT ganharam um nome ruim por causa de suas maneiras secretas de fazer as coisas. No entanto, essas empresas estão perdendo lentamente essa imagem e estão saindo ao ar livre. A negociação de alta freqüência se espalhou em todos os mercados proeminentes e é uma grande parte disso. De acordo com fontes, essas empresas representam apenas cerca de 2 das empresas comerciais nos EUA, mas representam cerca de 70 do volume de negócios. As empresas HFT têm muitos desafios à frente, uma vez e outra vez suas estratégias foram questionadas e há muitas propostas que podem afetar seus negócios em frente. A Ratio Sharpe é uma medida para calcular o retorno ajustado ao risco, e essa proporção tornou-se o padrão da indústria para tal. O capital de giro é uma medida da eficiência da empresa e da saúde financeira de curto prazo. O capital de giro é calculado. A Agência de Proteção Ambiental (EPA) foi criada em dezembro de 1970 sob o presidente dos Estados Unidos, Richard Nixon. O. Um regulamento implementado em 1 de janeiro de 1994, que diminuiu e eventualmente eliminou as tarifas para incentivar a atividade econômica. Um padrão contra o qual o desempenho de um fundo de segurança, fundo mútuo ou gerente de investimentos pode ser medido. A carteira móvel é uma carteira virtual que armazena informações do cartão de pagamento em um dispositivo móvel. A Deslocação utiliza cookies para melhorar a funcionalidade e o desempenho e fornecer publicidade relevante. Se continuar a navegar no site, você concorda com o uso de cookies neste site. Veja o nosso Contrato de Usuário e Política de Privacidade. O Slideshare usa cookies para melhorar a funcionalidade e o desempenho, e fornecer publicidade relevante. 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O desempenho é consistente e confiável, sendo Com base em um grande número de negociações (10-20 por dia). A estratégia tem uma correlação baixa ou negativa com os índices subjacentes de equidade e volatilidade. Não há risco overnight. Antecedentes das estratégias HFT Scalping. A atratividade de tais estratégias é inegável. Então, como é que se trata de desenvolvê-los? É importante que o leitor se familiarize com alguns dos antecedentes da negociação de alta freqüência em geral e estratagema em particular. Especificamente, eu recomendaria ler as seguintes postagens de blog: Execução vs Alpha Geração em estratégias HFT A chave para entender as estratégias HFT é que a execução é tudo. Com as estratégias de baixa frequência, uma grande quantidade de trabalho é investigar fontes de alfa, muitas vezes usando técnicas matemáticas e estatísticas altamente sofisticadas para identificar e separar o sinal alfa do ruído de fundo. A estratégia alfa responde por até 80 do retorno total em uma estratégia de baixa freqüência, com execução compostendo o restante 20. Não é que a execução não é importante, mas há apenas tantos pontos base que pode ganhar (ou salvar) Em uma estratégia com volume de negócios mensal. Em contrapartida, uma estratégia de alta freqüência é altamente dependente da execução comercial, que pode representar 80 ou mais do retorno total. Os algoritmos que geram a estratégia alfa são muitas vezes muito simples e podem fornecer apenas as bordas mais pequenas. No entanto, essa vantagem muito pequena, ampliada em milhares de negócios, é suficiente para produzir um retorno significativo. E uma vez que o risco se espalhou por um grande número de incrementos de tempo muito pequenos, a taxa de retorno pode tornar-se arduamente elevada em uma base ajustada pelo risco: Razões Sharpe de 10, ou mais, são geralmente alcançadas com estratégias HFT. Em muitos casos, um algoritmo HFT procura estimar a probabilidade condicional de uma subida ou queda no subjacente, apoiando-se na oferta ou no preço da oferta de acordo. As ordens fornecidas podem ser posicionadas para a frente da fila para garantir uma taxa de preenchimento adequada, as leis de probabilidade farão o resto. Assim, no contexto da HFT, muito esforço é gasto na mitigação da latência e no desenvolvimento de técnicas para estabelecer e manter a prioridade no livro de pedidos limite. Outra preocupação importante é monitorar a dinâmica do livro de pedidos para que as pressões de livros possam estar se movendo em relação a qualquer ordem aberta, para que possam ser canceladas em tempo útil, evitando a seleção adversa por comerciantes informados ou um inventário indesejável. Em uma estratégia de escalação de alta frequência, normalmente se procura capturar uma média entre 12 a 1 tique por comércio. Por exemplo, a estratégia de escalação VIX ilustrada aqui é em média de cerca de 23 por contrato por comércio, ou seja, apenas com menos de 12 anos no contrato de futuros. A entrada e a saída do comércio são efetuadas usando ordens limitadas, uma vez que não há espaço para acomodar o deslizamento em um sistema de negociação que gere menos de um único tic por comércio, em média. Tal como acontece com a 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 limitadas que são executadas). A importância de alcançar uma taxa de preenchimento suficientemente alta é claramente ilustrada na primeira das duas postagens mencionadas acima. Então, o que é uma taxa de preenchimento aceitável para uma estratégia de HFT. Taxas de preenchimento I8217m vai abordar a questão das taxas de preenchimento, focalizando um subconjunto crítico do problema: preenchimentos que ocorrem no extremo da barra, também conhecido como 8220extreme hits8221. Estas são ordens limitadas cujos preços coincidem com o preço mais alto (no caso de uma ordem de venda) ou o mais baixo (no caso de um pedido de compra) em qualquer barra da série de preços. As encomendas limitadas a preços no interior da barra são necessariamente preenchidas e, portanto, não são controversas. Mas as ordens limitadas nas extremidades do bar podem ou não ser preenchidas e, portanto, são essas ordens que são foco de atenção. Por padrão, a maioria dos simuladores de backtest da plataforma de varejo assumem que todas as ordens de limite, incluindo hits extremos, são preenchidas se as negociações subjacentes lá. Em outras palavras, esses sistemas normalmente assumem uma taxa de preenchimento de 100 em hits extremos. Isso é altamente irreal: em muitos casos, o alto ou o baixo de um baralho forma um ponto de viragem, que a série de preços só é efetuada antes de reverter sua tendência recente e não revisitar por um tempo considerável. Os primeiros pedidos na frente da fila serão preenchidos, mas muitos, talvez a maioria, ordene mais abaixo a ordem de prioridade ficará desapontado. Se o comerciante estiver usando um sistema de comércio varejista, em vez de uma plataforma HFT para executar seus negócios, suas ordens limitadas quase sempre são garantidas para o resto da fila, devido à latência relativamente alta de seu sistema. Como resultado, um grande número de suas ordens limite 8211 em particular, os hits extremos 8211 não serão preenchidos. As conseqüências de perder um grande número de negócios devido a ordens de limite não preenchidas provavelmente serão catastróficas para qualquer estratégia de HFT. Um teste simples que está prontamente disponível na maioria dos sistemas de backtest é mudar o pressuposto subjacente em relação à taxa de preenchimento em hits extremos 8211 em vez de assumir que 100 dessas ordens são preenchidas, o sistema pode testar o resultado se as ordens de limite forem Preenchido apenas se a série de preços exceder posteriormente o preço limite. O resultado produzido sob este cenário alternativo geralmente é extremamente adverso, conforme ilustrado na primeira postagem do blog mencionada anteriormente. Na realidade, é claro, nenhuma das hipóteses é razoável: é improvável que 100 ou 0 dos hits extremos da estratégia 8217 sejam preenchidos 8211, a taxa de preenchimento real provavelmente estará em algum lugar entre esses dois resultados. E esta é a questão crítica: em algum nível de taxa de preenchimento, a estratégia passará da rentabilidade para a não lucratividade. A chave para implementar uma estratégia HFT scalping com sucesso é garantir que a execução caia no lado direito dessa linha divisória. Implementando estratégias HFT Scalping na prática Uma solução para o problema da taxa de preenchimento é gastar milhões de dólares construindo infra-estrutura HFT. Mas, para os propósitos desta postagem, let8217s assumem que o comerciante se limita a usar uma plataforma de negociação de varejo, como Tradestation ou Interactive Brokers. Os sistemas de escalação de HFT ainda são viáveis ​​em um ambiente como esse. A resposta, surpreendentemente, é um apontar 8211, usando uma técnica que me levou muitos anos para descobrir. Para ilustrar o método, utilizarei o seguinte sistema HFT scalping no contrato de futuros E-Mini SampP500. O sistema comercializa os futuros E-Mini em barras de 3 minutos, com um tempo de espera médio de 15 minutos. O comércio médio é muito baixo 8211 em torno de 6, líquido de comissões de 8 prt. Mas a estratégia parece ser altamente rentável, devido ao grande número de negócios de 8211 em torno de 50 a 60 por dia, em média. Por enquanto, tudo bem. Mas a questão crítica é o número muito grande de hits extremos produzidos pela estratégia. Pegue a atividade de negociação em 1018 como um exemplo (veja abaixo). De 53 negociações naquele dia, 25 (47) foram extremas, ocorrendo no preço alto ou baixo do bar de 3 minutos em que ocorreu o comércio. No geral, a taxa de sucesso extrema da estratégia é de 34, o que é extremamente elevado. Na realidade, talvez apenas 14 ou 13 dessas ordens realmente executem 8211, o que significa que o restante, que equivale a cerca de 20 do número total de pedidos, falhará. Uma estratégia de escalação de HFT não pode esperar sobreviver a tal resultado. A rentabilidade da estratégia será dizimada por uma combinação de negócios perdidos e rentáveis ​​e perdas em negócios que escalam depois que uma ordem de saída falha em executar. 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. Let8217s dizem que o comerciante executa duas versões do sistema lado a lado, uma na simulação e a outra na produção. Quando uma ordem limite é executada no sistema de simulação, mas não executa na produção, o comerciante pode intervir, substituir manualmente o sistema e executar o comércio atravessando o spread. Ao fazê-lo, o comerciante pode evitar perdas que teria ocorrido se o comércio não tivesse sido executado, ou forçasse a entrada em um comércio que mais tarde seja lucrativo. Da mesma forma, no entanto, o comerciante pode forçar a saída de um comércio que mais tarde se volta e se move de perda em lucro, ou entrar em um comércio que acaba por ser um perdedor. Não há nenhuma maneira para o comerciante saber, ex-ante, qual dos cenários poderia surgir. E o comerciante terá que enfrentar a mesma decisão talvez até vinte vezes por dia. Se o comerciante é realmente tão bom em escolher vencedores e derrotar os perdedores, ele deve acabar com seu sistema comercial e negociar manualmente. Uma abordagem alternativa seria ter o sistema de negociação lidar com o problema. Por exemplo, um poderia programar o sistema para converter ordens limite para o mercado Ordena se uma transação ocorre 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 essa ação produzirá um resultado positivo, ou um resultado ainda pior em comparação com deixar a ordem limite no lugar. Na realidade, é pouco provável que a intervenção, seja manual ou automatizada, melhore o desempenho comercial do sistema. O que é certo, no entanto, é que, forçando a entrada e a saída de negócios que ocorrem em torno do extremo de uma barra de preços, o comerciante terá custos adicionais ao atravessar o spread. Incorrer desse custo para talvez até 13 de todas as negociações, em um sistema que está produzindo, em média, menos de meio tique por comércio, certamente destruirá sua rentabilidade. Implementando com sucesso estratégias de HFT em uma plataforma de varejo Durante muitos anos, assumi que a única solução para o problema de taxa de preenchimento era implementar estratégias de escalação na infra-estrutura HFT. Um dia, eu me encontrei fazendo a pergunta: o que aconteceria se diminuíssemos a estratégia. Especificamente, suponha que tomamos a estratégia de E-Mini de 3 minutos e executá-la em barras de 5 minutos. Minha primeira realização foi que a relativa simplicidade de alfa Os algoritmos de geração em estratégias HFT são uma vantagem aqui. Em um contexto de baixa freqüência, a complexidade do processo de extração alfa mitiga sua capacidade de generalizar para outros recursos ou cronogramas. Mas os algoritmos HFT são, em geral, simples e genéricos: o que funciona em barras de 3 minutos para os futuros E-Mini pode funcionar em barras de 5 minutos em E-Minis, ou mesmo em SPY. Por exemplo, se a essência do algoritmo for algo tão simples como: 8220 compre quando o preço cair em mais de x abaixo da média móvel y-bar8221, essa abordagem pode funcionar em 3 minutos, 5 minutos, 60 minutos ou Até mesmo bares diários. Então, o que acontece se executarmos o sistema E-mini Scalping em barras de 5 minutos em vez de barras de 3 minutos. Obviamente, a rentabilidade global da estratégia é reduzida, de acordo com o menor número de negócios nesta escala de tempo mais lento. Mas observe que o comércio médio aumentou e a estratégia permanece globalmente lucrativa. Mais importante ainda, a taxa média de sucesso extremo caiu de 34 para 22. Portanto, não só recebemos menos negócios, mas um pouco mais rentáveis, mas uma proporção muito menor deles ocorre no extremo dos bares de 5 minutos. Conseqüentemente, o problema da taxa de preenchimento é menos crítico neste período de tempo. Claro, pode-se continuar esse processo. O que é de cerca de barras de 10 minutos ou barras de 30 minutos O que se costuma encontrar em tais experimentos é que há um período de tempo que otimiza o trade-off entre a rentabilidade da estratégia e a dependência da taxa de preenchimento. No entanto, há outro fator importante que precisamos esclarecer. Se você examinar o registro de negociação do sistema, verá uma variação substancial na taxa de sucesso extrema do dia a dia (por exemplo, é tão alta quanto 46 em 1018, em comparação com a média geral de 22). Na verdade, há variações significativas na taxa de sucesso extremo durante o curso de cada dia de negociação, com taxas aumentando durante intervalos de mercado mais lentos, como de 12 a 2pm. A importante realização que eventualmente me ocorreu é que, é claro, o que importa não é o horário do relógio (ou tempo de parede 8220 na linguagem HFT), mas o tempo de troca: isto é, a taxa na qual os negócios ocorrem. Wall Time vs Trade Time O que precisamos fazer é reconfigurar nosso gráfico para mostrar barras que compreendem um número específico de negócios, em vez de um número específico de minutos. Neste esquema, não nos importa 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 inclua a mesma quantidade de atividade de negociação que qualquer outra barra. Durante os períodos de alto volume, como em torno do mercado aberto ou fechado, as barras de tempo de comércio serão mais curtas, incluindo talvez apenas alguns segundos. Durante períodos mais lentos no meio do dia, levará muito mais tempo para o mesmo número de negociações executar. Mas cada barra representa o mesmo nível de atividade comercial, independentemente de quanto tempo possa abranger. Como você decide como pode negociar por barra que deseja no gráfico Como uma regra geral, uma estratégia tolerará uma taxa de sucesso extrema entre 15 e 25, dependendo da taxa de comércio diária. Suponha que em sua implementação original a estratégia tenha uma taxa de sucesso inaceitavelmente alta de 50. E let8217s dizem 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 sucesso extremo por um fator de 2, ou seja, de 50 a 25, precisamos aumentar o número médio de negócios por barra em 22, ou seja, 4. Então, nesta ilustração, precisaríamos de barras de volume compreendendo 4.000 contratos por barra. Claro, esta é apenas uma regra 8211, na prática, alguém gostaria de implementar a estratégia de uma variedade de tamanhos de barras de volume em um intervalo de talvez 3.000 a 6.000 contratos por barra e avaliar o trade-off entre desempenho e taxa de preenchimento em cada caso. Com essa abordagem, chegamos a uma configuração de barra de volume para a estratégia E-Mini Scalping de 20.000 contratos por barra. Com este 8220time8221-frame, a atividade de negociação é reduzida para cerca de 20-25 trades por dia, mas com maior taxa de ganhos e tamanho médio de comércio. Mais importante ainda, a taxa extrema de sucesso corre em uma média muito mais baixa de 22, o que significa que o comerciante tem que se preocupar com talvez apenas 4 ou 5 trocas por dia que ocorrem no extremo da barra de volume. Neste cenário, a intervenção manual provavelmente terá um efeito muito menos deletério sobre o desempenho comercial e a estratégia provavelmente será viável, mesmo em uma plataforma de comércio varejista. (Nota: os resultados abaixo resumem o desempenho da estratégia somente nos últimos seis meses, o período de tempo para o qual as barras de volume estão disponíveis). Observações finais Vimos que é possível, em princípio, implementar uma estratégia HFT scalping em uma plataforma de varejo, desacelerando, ou seja, implementando a estratégia em barras de baixa freqüência. A simplicidade de muitos algoritmos de geração alfa HFT muitas vezes os torna robustos para a generalização em prazos (e às vezes até em todos os ativos). Uma abordagem ainda melhor é usar barras de volume, ou tempo de troca, para implementar a estratégia. Você pode estimar o tamanho da barra apropriado usando a regra da raiz quadrada do tempo para ajustar o volume da barra para produzir a taxa de preenchimento necessária. Uma taxa de sucesso extremo, se até 25 pode ser aceitável, dependendo da taxa de troca diária, embora uma taxa de sucesso no intervalo de 10 a 15 normalmente seja ideal. Finalmente, uma palavra sobre dados. Embora os compromissos necessários possam ser feitos em relação à plataforma de negociação e à conectividade, o mesmo não é verdade para os dados do mercado, que devem ser da mais alta qualidade, tanto em termos de pontualidade quanto de integridade. A razão é evidente, especialmente se alguém está tentando implementar uma estratégia no tempo de comércio, onde a integridade e a latência dos dados de mercado são cruciais. Neste contexto, usando o feed de dados de, digamos, Interactive Brokers, por exemplo, simplesmente não fará o 8211 dados entregues em pacotes de 500 ms em nada inadequados para a tarefa. O comerciante deve procurar usar o maior feed de dados de mercado disponível que ele pode razoavelmente pagar. Com essa ressalva, pode-se concluir que é certamente possível implementar estratégias de alto escalão de volume, mesmo em uma plataforma de comércio varejista, proporcionando cuidados suficientes com a modelagem e implementação do sistema.