суббота, 26 мая 2018 г.

Comerciante de salário de salários


Salário de um comerciante de moeda.


Negociar moedas é uma habilidade que é difícil para a maioria das pessoas compreender.


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Antes de ficar muito entusiasmado com a receita impressionante que você pode fazer como comerciante de câmbio, considere o estilo de vida exigido daqueles que ganham a vida trocando moedas. O mercado abre às 5 horas da manhã de segunda-feira, horário da Austrália, e fecha às 5 p. m. A noite de sexta-feira, o horário de Nova York e todas as bancas de negociação em que você provavelmente trabalhará, o trabalho muda a negociação constantemente. Você é pago para viver uma vida que consiste em comercializar ou dormir e pouco mais.


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A compensação consiste em um salário base mais um bônus com base em seus exercícios de negociação em sua empresa e os lucros comerciais que você fez durante o período do bônus. Um comerciante do primeiro ano pode esperar uma base anual de pouco mais de US $ 64.000 com um bônus que traz uma remuneração total de aproximadamente US $ 85.000. A remuneração varia dependendo da sua experiência e da empresa. Os salários médios dos comerciantes de commodities e cambiais, de acordo com a pesquisa do Departamento de Estatísticas Laborais dos Estados Unidos de 2018, são de US $ 60.980 por ano, com um salário médio anual de US $ 104.000 obtido pelos 10% superiores. A lucratividade firme e o volume de negociação podem fazer uma grande diferença em seu bônus. Comerciantes experientes em uma grande casa comercial podem fazer salários base de aproximadamente US $ 100.000 para US $ 120.000, com bonos trazendo-os para US $ 150.000 para US $ 250.000 ou mais em compensação total.


Comparações regionais.


A compensação de Wall Street sofreu um considerável escrutínio como resultado da crise de crédito de 2008, e as mudanças no futuro do setor bancário e de valores mobiliários podem afetar a forma como a remuneração é paga nos Estados Unidos. Os centros de troca de moeda incluem Nova York, Hong Kong e Londres, com grandes empresas comerciais localizadas em outras cidades e operações de futuros significativas que ocorrem em Chicago. Dependendo de onde você mora, seu dia pode começar com a chegada na mesa de negociação às 5:30 da manhã e terminar 12 horas depois. Se você trocar os mercados asiáticos de Nova York, seu dia pode começar às 4 da manhã. e continue a noite toda. Uma constante sobre as horas de trabalho neste campo é que 12 horas na mesa de negociação não é incomum.


Fatores contribuintes.


John McCarthy, diretor-gerente e chefe de negociação cambial da ING Capital Markets, LLC, descreve as qualidades necessárias para ser negociador de moeda como "alguém com uma mente muito ágil e aberta e uma instalação com números que goza da pressão de assumir riscos e trabalhando em um ambiente sensível ao tempo e sensível ao risco ". Além disso, você normalmente precisa de pelo menos um mestrado em administração de empresas ou um Ph. D. em finanças, economia, matemática ou física para ser considerado para um trabalho. Se você não tem as credenciais educacionais, mas pode apontar para anos de experiência e um registro verificável de desempenho comercial excepcional, você também está qualificado. Embora o comércio de moeda não exija licenças de valores mobiliários, muitas empresas exigem que você passe o Exame Nacional de Futuros de Mercadorias da Série 3, o 7 Representante Geral de Valores e o Exame de Direito Estadual do Agente de Valores Mobiliários 63, fornecido pela Autoridade Reguladora da Indústria Financeira.


Perspectiva profissional.


A natureza global dos negócios significa que o comércio de moeda é uma indústria crescente. A perspectiva, de acordo com o Bureau of Labor Statistics, é de 15% de crescimento entre 2018 e 2020.


Informações de salário em 2018 para agentes de vendas de valores mobiliários, commodities e serviços financeiros.


Os agentes de vendas de valores mobiliários, commodities e serviços financeiros ganharam um salário anual médio de US $ 67.310 em 2018, de acordo com o Departamento de Estatísticas do Trabalho dos EUA. Na linha baixa, os agentes de vendas de valores mobiliários, commodities e serviços financeiros ganharam um salário de 25% percentile de US $ 41.040, o que significa que 75% ganhou mais do que esse valor. O salário do 75º percentil é de US $ 131,180, o que significa que 25% ganham mais. Em 2018, 375.700 pessoas eram empregadas nos EUA como agentes de vendas de valores mobiliários, commodities e serviços financeiros.


Referências (6)


Sobre o autor.


Victoria Duff é especializada em assuntos empresariais, aproveitando sua experiência como facilitadora de start-up aclamada, gerente de risco e gerente de relações com investidores. Desde 1995, ela escreveu muitos artigos para e-zines e era uma colunista regular para o & # 34; Digital Coast Reporter & # 34; e & # 34; Developments Magazine. & # 34; Ela possui um bacharel em artes na administração pública da Universidade da Califórnia em Berkeley.


Créditos fotográficos.


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Salário do comerciante cambial.


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País: Estados Unidos Moeda: USD Atualizado: 17 de dezembro de 2017 Indivíduos de Relatórios: 80.


Descrição do trabalho para Foreign Exchange Exchange.


Os comerciantes de câmbio são responsáveis ​​pela negociação financeira em moedas estrangeiras em todo o mundo em nome de sua empresa. Esses profissionais usam seus conhecimentos para comprar e vender certas moedas e opções de estoque em intervalos de tempo específicos.


Algumas de suas principais responsabilidades incluem atualizar as taxas de câmbio, a volatilidade do mercado e os eventos recentes que podem alterar o valor de diferentes moedas em diferentes países. Eles recebem recomendações e informações de estratégia do comerciante de câmbio sênior em sua organização. Eles geram rentabilidade e renda para sua empresa, executando transações e gerando renda spread. Eles têm fortes habilidades interpessoais para se comunicar pessoalmente, por telefone ou através de meios eletrônicos para alcançar todos os objetivos comerciais dentro de uma linha de tempo específica. Eles trabalham em um ambiente acelerado onde o estresse é alto, pois há pressão para comprar e vender produtos de hedge com prazos muito específicos. Os comerciantes cambiais também fornecem conselhos quando abrem e fecham contas cambiais. Eles criam relações com clientes e geram mais negócios para sua empresa. Além disso, esses profissionais são responsáveis ​​por facilitar e revisar os contratos financeiros. Certifique-se de que estes contratos cumpram os procedimentos da mesa de negociação e os regulamentos federais para segurança financeira e privacidade. Os comerciantes de câmbio têm excelentes habilidades técnicas para posicionar e adquirir diferentes produtos estrangeiros e para automatizar processos tanto quanto necessário.


Tarefas do comerciante de câmbio.


Analisar mercados de moeda e relatórios. Gerencie contas e rastreie meticulosamente perdas e lucros. Compre, venda e troque moedas estrangeiras para explorar as flutuações nos mercados e aumentar a lucratividade.


Listagens de emprego do comerciante de câmbio.


Pague pelo nível de experiência para comerciante de câmbio.


O pagamento por experiência de um comerciante de câmbio tem uma tendência positiva. Um comerciante de câmbio de entrada de nível inferior com menos de 5 anos de experiência pode esperar ganhar uma remuneração total média de US $ 74.000 com base em 25 salários fornecidos por usuários anônimos. A remuneração total média inclui dicas, bônus e pagamento de horas extras. A Foreign-Exchange Trader com experiência em meio de carreira que inclui funcionários com 5 a 10 anos de experiência pode esperar ganhar uma remuneração total média de US $ 86.000 com base em 10 salários. Um comerciante experiente de intercâmbio estrangeiro que inclui funcionários com 10 a 20 anos de experiência pode esperar ganhar uma remuneração total média de US $ 100.000 com base em 6 salários. Um comerciante de câmbio com experiência de carreira tardia que inclui funcionários com mais de 20 anos de experiência pode esperar ganhar uma remuneração total média de US $ 140.000 com base em 5 salários.


Tradutor financeiro.


Sobre este perfil.


Se você possui uma mente analítica e a decisão de ser acurada para ler os mercados financeiros e tomar decisões confiáveis, você se destaca como comerciante.


Como comerciante financeiro, você vai comprar e vender ações, títulos e ativos para investidores, incluindo indivíduos e bancos. Você fará preços e executará negócios, buscando maximizar ativos ou minimizar riscos financeiros.


Tipos de comerciante financeiro.


Existem três tipos de comerciantes:


Comerciantes de fluxo - comprar e vender produtos nos mercados financeiros para os clientes do banco. Os produtos incluem títulos e outros ativos, como futuros, opções e commodities. Comerciantes proprietários - negociam em nome do próprio banco. Comerciantes de vendas - siga as instruções diretamente dos clientes, passando pedidos e aconselhando-os sobre a evolução do mercado e novos empreendimentos financeiros. São intermediários entre o cliente e o criador de mercado.


Os comerciantes podem se especializar em um produto específico, como ações, títulos de juros fixos ou mercados de câmbio (FX).


Na sequência da crise financeira em 2008, a Comissão Independente sobre Banca emitiu o relatório Vickers, que recomendava que os bancos "vejassem" as empresas de assas de alta rua de suas armas bancárias de investimento, a fim de evitar o resgate de outros contribuintes do sistema. Isso poderia restringir a negociação exclusiva, mas os bancos têm até 2019 para implementar as mudanças.


Responsabilidades.


Embora existam muitas semelhanças no trabalho de fluxo e comerciantes proprietários e aqueles que trabalham em vendas, seus papéis diferem substancialmente. A principal diferença é o risco - os comerciantes de vendas não assumem riscos enquanto o fluxo e os comerciantes proprietários assumem riscos buscando recompensa.


As atividades de trabalho de um fluxo ou comerciante proprietário normalmente incluem:


conversando com colegas, fazendo chamadas telefônicas e tomando decisões instantâneas; fazendo os preços em seus produtos relevantes; executando negociações eletronicamente ou por telefone; Lidar com comerciantes de vendas ou clientes em movimentos de mercado; prever como os mercados se moverão e comprando e vendendo em conformidade (especialmente os comerciantes de derivativos que tentam prever o estado de um mercado em uma data futura); informando todas as partes relevantes dos negócios mais relevantes para o dia; recolhendo informações - criticamente sobre ativos mispriced, análise detalhada de dados e avaliação.


Os comerciantes nas vendas estão mais focados nas relações com os clientes. Eles analisam e comercializam novas ofertas financeiras que acreditam que serão atraentes para seus clientes.


As atividades do dia-a-dia de um comerciante de vendas podem incluir:


recolhendo informações e analisando o mercado; realização de análise e avaliação detalhada de dados; fornecendo relatórios de mercado aprofundados; identificando problemas que afetam os clientes; desenvolvimento de relacionamentos com os clientes e apresentação de ideias aos clientes; executando negociações e garantindo negócios com novos clientes; mantendo os comerciantes de mercado informados sobre problemas relevantes com seus clientes e produtos; obtendo preços de mercado de comerciantes de mercado e executando o comércio.


Os salários iniciais típicos para os comerciantes financeiros estagiários podem variar de cerca de £ 26,000 a £ 32,000, além de comissão. A gama de salários para comerciantes experientes é entre £ 45,000 e £ 150,000 +. Um comerciante associado com experiência em vender créditos pode ganhar cerca de £ 140,000 em um banco de primeira linha ou £ 230,000 se eles trabalham em derivativos mais lucrativos.


São possíveis ganhos muito elevados, especialmente para os comerciantes proprietários, que muitas vezes recebem um bônus equivalente a uma proporção dos lucros obtidos. No entanto, os regulamentos da UE, que entraram em vigor em 2017, limitam os bônus bancários a não mais de 200% do salário.


Os benefícios adicionais, como os regimes de pensão não contributivos e os subsídios hipotecários, são comuns.


Os números do rendimento são destinados apenas como guia.


Horas de trabalho.


Com experiência, o horário de trabalho é tipicamente das 7h às 18h30 mas pode ser consideravelmente mais longo para os recém-chegados. O câmbio (FX) é das 6h30 às 17h. O óleo pode ser das 8h às 18h30 ou das 9h30 às 20h.


O trabalho a tempo parcial não é viável, embora o compartilhamento de trabalho seja possível e as quebras de carreira se tornem mais comuns.


O que esperar.


O trabalho é baseado em escritório e a grande maioria das oportunidades está em Londres. O trabalho autônomo ou freelancer é incomum sem anos de experiência. O trabalho é exigente e o comércio pode ser agitado. Gerenciar grandes quantidades de dinheiro de outras pessoas não é uma carreira para os fracos. As viagens no exterior são ocasionalmente necessárias e, dependendo da base do cliente, é provável, pelo menos, uma vez por mês para os comerciantes nas vendas.


Qualificações.


Embora esta área de trabalho esteja aberta a todos os graduados, um grau nos seguintes assuntos pode aumentar suas chances:


Os padrões de entrada são elevados, geralmente exigindo um mínimo de 2: 1 grau, e o processo de seleção é exigente. Uma avaliação pode incluir entrevistas e testes psicométricos, às vezes em um só dia.


As habilidades de língua estrangeira são uma vantagem, já que os bancos estão se expandindo globalmente, não apenas na Europa, mas também na Ásia e na América Latina.


A entrada sem grau ou HND é difícil, embora seja possível entrar na indústria em funções administrativas, estabelecer contatos e eventualmente entrar em posições de comerciante.


Você precisará ter:


habilidades de numeração fortes; Comunicação e habilidades interpessoais excelentes; capacidade de trabalho em equipe; resistência física e mental; pensamento independente; interesse em finanças e mercados financeiros; integridade; alerta e determinação sob pressão; capacidade de aceitar a responsabilidade.


Experiência de trabalho.


A experiência de pré-entrada não é necessária, mas o trabalho de férias, estágios ou colocações lhe dará uma vantagem. Para mais informações, consulte os sites individuais da empresa.


Os principais bancos de investimento recrutam formandos e oferecem estágios ou experiência de trabalho; Alguns oferecem dias de insight para estudantes de primeiro ano. As datas de encerramento são normalmente no final de outubro e início de novembro para oportunidades que começam no próximo verão ou outono. Os bancos podem começar a preencher as posições uma vez que as candidaturas são abertas, de modo que você seja altamente recomendado para se candidatar cedo.


Propaganda.


A maioria dos comerciantes trabalha na cidade, que descreve o setor de serviços financeiros do Reino Unido em vez de um lugar físico.


A Cidade é composta por uma série de instituições financeiras envolvidas em bancos, gestão de ativos, seguros e serviços para negócios.


Principais instituições incluem:


Há também uma série de instituições de mercado, tais como:


Além disso, existem milhares de empresas, que incluem companhias de seguros, casas de investimentos e consultores financeiros.


A grande maioria dos comerciantes é empregada por bancos de investimento. Um banco de investimento geralmente é uma casa financeira cujo papel é financiar as atividades comerciais e comerciais de outros e de si mesmos. Os principais bancos de investimento têm escritórios em centros financeiros em todo o mundo.


Os bancos de investimento têm um alto perfil na cidade e recrutam números significativos de graduados durante os picos no ciclo econômico. Existe uma forte concorrência entre os bancos de investimento e a seleção é igualmente rigorosa.


Especialistas em empresas de gestão de investimentos empregam um pequeno número de comerciantes. Os departamentos de tesouraria de grandes empresas podem empregar alguns comerciantes, mas isso é menos comum.


Procure por vagas de emprego em:


A maioria das vagas é preenchida através de agências de recrutamento especializadas, de boca-a-boca e através de aplicações especulativas.


A rede e o acompanhamento de contatos podem ser úteis para encontrar emprego. Verifique com o seu serviço de carreiras universitárias uma lista de alunos passados ​​que trabalham na indústria que estão felizes em serem contatados. Pergunte à sua família, amigos e associados para ver se alguém pode colocá-lo em contato com alguém que trabalha no campo.


A competição pela entrada é intensa. Geralmente, as vagas são limitadas e os padrões de entrada são consistentemente elevados. Nem todos os trabalhos podem ser anunciados, pelo que é aconselhável escrever aplicativos especulativos, expressando seu interesse e sua adequação, se um post surgir e incluir um CV informativo e específico.


A persistência é essencial. Você deve ser capaz de promover-se efetivamente e dar provas das razões pelas quais você acredita que você terá sucesso nesta carreira. Leia a imprensa financeira, participe de apresentações e faça pesquisas aprofundadas sobre potenciais empregadores e as oportunidades que eles oferecem.


Desenvolvimento profissional.


O treinamento é oferecido no trabalho e muitas vezes é organizado em uma mesa rotacional. Isso geralmente consiste em sombrear um comerciante mais alto para assistir o que está acontecendo e aprender a linguagem comercial (como formular perguntas e negócios).


Este treinamento é complementado por palestras, seminários e conferências. Se os comerciantes se especializam em um produto para um país específico, o treinamento de idiomas é freqüentemente fornecido.


Antes que os comerciantes conduzam qualquer negócio, eles devem se qualificar para serem colocados na lista da Bolsa de Valores das pessoas que são elegíveis para negociar. Você é obrigado a se tornar uma pessoa aprovada pela FCA.


Qualificações aprovadas da FCA para comerciantes, e. O Certificado Internacional de Gestão de Riqueza e Investimento, que é avaliado por um exame de escolha múltipla, é oferecido pelo Chartered Institute for Securities & amp; Investimento (CISI). Os comerciantes costumam levar os exames relevantes para outras trocas européias. Aqueles que optam por estudar ainda mais freqüentemente vão ao Instituto de Analistas Financeiros Agrícolas (CFA) para concluir o programa CFA.


A maioria das empresas paga os exames, mas espera-se que os indivíduos contribuam com muito tempo de auto-estudo. Espera-se que os estagiários de graduação aprendam rapidamente de outros comerciantes ao iniciar e precisam estar preparados para assumir algumas tarefas comuns, como a análise de dados e os deveres administrativos, para ajudar outros comerciantes.


Perspectivas de carreira.


Geralmente, os novos participantes são considerados "formandos" nos dois primeiros anos. Depois desse tempo, é provável que você vá para o próximo nível, desde que seu desempenho seja satisfatório.


Uma vez que operacionais, os comerciantes que completaram a certificação de nível de certificação do CISI podem tomar o Diploma CISI ou, mais frequentemente, o programa CFA do Chartered Financial Analyst Institute.


Embora diferentes bancos tenham títulos de trabalho diferentes, a promoção geralmente é estruturada da seguinte maneira:


formando estagiário; analista ou comerciante; associado; associado sênior; vice-presidente ou diretor executivo; Diretor Geral.


Seria normal que os comerciantes atingissem o nível associado cerca de dois a três anos após a graduação. Após o nível de associado, os números capazes de atingir o nível do diretor executivo são significativamente menores. Se você provou a si mesmo após cerca de cinco anos, é habitual ter a responsabilidade de uma equipe pequena, possivelmente duas ou três pequenas equipes, e então liderar uma nova mesa comercializando um novo produto ou em um novo país.


Os movimentos regulares entre os bancos são possíveis em todos os níveis, embora tais movimentos sejam mais comuns do nível associado e acima. Como muitos bancos comerciais são internacionais, existem oportunidades para trabalhar em outros locais e países.


Escrito pelos editores da AGCAS.


Carreiras alternativas.


Trabalhos e cursos relacionados.


Universidade de Nottingham, campus de Ningbo.


Gerente de desenvolvimento de negócios.


AIESEC UK Ltd (12 outras ofertas) Salário competitivo Singapura Visualizar emprego.


Programa de colocação de finanças 2018-19.


DAI (2 outros empregos) e libra; 14,501- & pound; 17,000 Hemel Hempstead, Hertfordshire Ver emprego.


Tradutor financeiro.


Sobre este perfil.


Informações para outras partes.


Anuncie suas vagas de emprego.


Todos os principais cartões de crédito e débito aceitos.


Informações da Empresa.


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пятница, 25 мая 2018 г.

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Attachment. php? Attachmentid = 433600 & amp; d = 1267904528 - Scalping Forex scalping ganhou alta popularidade hoje em dia. Você pode explorar as Bollinger Bandas de estratégias e idéias Forex scalping!
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Priceactionlab40.pdf - Introdução ao PAL Preço Action Lab Manual Introdução Price Action Lab é um programa de software que analisa a ação do preço do mercado com base no usuário definido.
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Volman_nai. doc - Por Daniel Volman Diretor do Projeto Africano de Pesquisa de Segurança INTRODUÇÃO Desde o final da Guerra Fria - e particularmente durante a última década - status da África.
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1291221214.pdf - FAP Turbo 52 Review - New Version Finalmente, após 1 ano de testes ao vivo, estamos extremamente satisfeitos em apresentar um novo par de câmbios para o Fapturbo scalping.
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Volman-obama e africom - final. pdf - 1 © Daniel Volman Todos os direitos reservados. Nenhuma parte dos seguintes documentos pode ser usada ou reproduzida de qualquer maneira, sem permissão por escrito do P rogram de Africano.
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Turf tips_february 2005.doc - Scalping é uma ótima prática cultural para ajudar a produzir um suporte forte e saudável do turfgrass quando feito corretamente. No entanto, tenha cuidado quando scalping seu gramado assim.
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Negociação-preço-ação-reversões-pdf-8313966.pdf - a análise técnica da ação de preço A chave para ser um comerciante de sucesso é encontrar um. - A ação de preço pode ajudar os comerciantes a encontrar configurações técnicas de reversão. - Passamos.
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Oratie_volman (kl).pdf - prof. dr. M. L. L. Volman Jongleren tussen traditie en toekomst De rol van docenten na Rede in verkorte vorm uitgesproken bij de aanvaarding van het ambt van bijzonder hoogleraar Onderwijskunde ,.
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Acasbulletin78_volman-table. pdf - Boletim ACAS, No. 78, Inverno2007 11 U. S. Programas Militares em África, U. S. Política Para a África, e AFRICOM Daniel Volman Introdução: Dólares em milhares. Dados.
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Bob Volman Price Action Scalping.
Bob Volman Price Action Scalping.
Esta é uma discussão sobre Bob Volman Price Action Scalping nos fóruns Forex, parte da categoria Mercados; Oi pessoal, estou começando um novo tópico aqui para postar negócios usando o método de Bob Volman. Seu método / configurações.
S2 e S3: se esse intervalo se formasse em qualquer outro lugar, provavelmente teria levado esses negócios. Eu pulquei este intervalo perfeitamente bom porque eu acho que a negociação sob um nível de 00 é complicada. Eu fui queimado algumas vezes antes. A julgar pela ação do preço lento anteriormente, não pensei que os touros poderiam quebrar o nível 00 com sucesso.
Seria mais fácil para vocês / galões lerem se eu tivesse minha análise nas próprias cartas, como o que Kalp faz?

Tag: bob volman forex ebook.
Bob Volman Price Action Scalping.
Eu descubro 1/2 no Bob Volman Price Action Scalping. Negociação lembre-se de processar esse produto para que eu achei meu exame primário exigirá um adicional de cerca de uma semana. O seguinte folheto geralmente é publicado se você descobrir que nunca receberá esse atalho com o recarregamento desse gráfico ou gráfico usando sinais que aplicam o processo de negociação de outra pessoa. Minha organização é ruim com este joe médio que está sendo coletado de um processo até para outro até o momento em que perdi a batalha um pouco. Eu vi isso examinar o componente do folheto principal de Bob, no entanto, depois de ter um gráfico ou gráfico de 80 batidas simplesmente não foi feito. O seguinte folheto explora verdadeiramente que as carnes com precisamente as medidas de carga geralmente são.
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Alguns escritores de cópia descobrem princípios de suspensão de luz de cera 100% puro, uma vez que a carga do caso mede. Como eu não acredito, o que significa isso. Como eu experimentei a única coisa que os itens, portanto, não funcionam. O mesmo pode ser reivindicado no que se refere às automoções robotizadas. Quando as automoções realmente se maravilharam com esse caso, como é que nunca houve uma corporação institucional que usasse sacos sérios, simplesmente publicou um indivíduo em conjunto, tirou a maior parte do lucro disponível. No entanto, como Bob ensina dentro do folheto o motivo de ter que pagar muito tempo para verificar as medidas de cobrança, juntamente com examinar verdadeiramente, pode ser saber totalmente que a probabilidade do comércio florescente é, no entanto, muito mais fundamental, geralmente você deve definitivamente olhar para algum tipo de Comércio. Muitos comerciantes obtêm negócios que eram simplesmente desejosos considerando e usando 100% de pura indiferença.

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Avaliação da estratégia comercial de algorithm


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Junte-se ao portal de membros privados da Quantcademy que atende à comunidade de comerciantes de varejo de varejo em rápido crescimento. Você encontrará um grupo bem informado de mentalistas quant pronto para responder suas perguntas comerciais mais importantes.
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Dê uma olhada no meu novo ebook sobre estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas bayesianas, com Python e R.
Por Michael Halls-Moore em 19 de abril de 2013.
Neste artigo, quero apresentar-lhe os métodos pelos quais eu próprio identifico estratégias de negociação algorítmicas rentáveis. Nosso objetivo hoje é entender em detalhes como encontrar, avaliar e selecionar esses sistemas. Vou explicar como as estratégias de identificação são tanto sobre preferências pessoais quanto sobre o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para o teste, como avaliar de forma imparcial uma estratégia de negociação e, finalmente, como avançar para a fase de backtesting e implementação estratégica.
Identificando suas próprias preferências pessoais para negociação.
Para ser um comerciante bem sucedido - de forma discricionária ou algorítmica - é necessário fazer-se algumas perguntas honestas. O Trading oferece a você a capacidade de perder dinheiro em uma taxa alarmante, por isso é necessário "conhecer você mesmo" tanto quanto é necessário entender a estratégia escolhida.
Eu diria que a consideração mais importante na negociação é estar ciente de sua própria personalidade. O comércio e o comércio algorítmico em particular, requer um grau significativo de disciplina, paciência e desapego emocional. Como você está deixando um algoritmo executar sua negociação para você, é necessário ser resolvido para não interferir com a estratégia quando está sendo executado. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de redução prolongada. No entanto, muitas estratégias que mostraram ser altamente rentáveis ​​em um backtest podem ser arruinadas por uma simples interferência. Compreenda que se você deseja entrar no mundo da negociação algorítmica, você será testado emocionalmente e, para ser bem-sucedido, é necessário trabalhar com essas dificuldades!
A próxima consideração é uma das vezes. Você tem um emprego a tempo inteiro? Você trabalha a tempo parcial? Você trabalha em casa ou tem uma longa viagem diária? Essas perguntas ajudarão a determinar a freqüência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles de você no emprego a tempo inteiro, uma estratégia de futuros intradiária pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas restrições de tempo também ditarão a metodologia da estratégia. Se sua estratégia é freqüentemente negociada e dependente de feeds de notícias caras (como um terminal da Bloomberg), você terá claramente que ser realista sobre sua capacidade de executar com sucesso durante o escritório! Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar sua estratégia, você pode querer examinar uma estratégia mais técnica de negociação de alta freqüência (HFT).
Minha opinião é que é necessário realizar pesquisas contínuas sobre suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente lucrativo. Poucas estratégias permanecem "sob o radar" para sempre. Assim, uma parte importante do tempo atribuído à negociação será na realização de pesquisas em andamento. Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, pois pode ser a diferença entre uma forte rentabilidade ou um declínio lento em relação a perdas.
Você também precisa considerar seu capital de negociação. O valor mínimo ideal geralmente aceito para uma estratégia quantitativa é de 50,000 USD (aproximadamente £ 35,000 para nós no Reino Unido). Se eu estivesse começando de novo, eu começaria com uma quantidade maior, provavelmente mais perto de 100,000 USD (aproximadamente £ 70,000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para estratégias de média a alta freqüência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em tempos de redução. Se você está considerando começar com menos de 10.000 USD, então você precisará se restringir a estratégias de baixa freqüência, negociando em um ou dois ativos, já que os custos de transação irão comer rapidamente em seus retornos. Interactive Brokers, que é um dos corretores mais amigáveis ​​para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo mínima de 10.000 USD.
A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia de negociação algorítmica automatizada. Estar bem informado em uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o sistema de armazenamento de dados, o sistema de backtest e o sistema de execução de ponta a ponta. Isso tem uma série de vantagens, cujo chefe é a capacidade de estar completamente atento a todos os aspectos da infra-estrutura comercial. Também permite que você explore as estratégias de freqüência mais alta, pois você terá o controle total da sua "pilha de tecnologia". Embora isso signifique que você possa testar seu próprio software e eliminar erros, também significa mais tempo gasto na codificação de infra-estrutura e menos na implementação de estratégias, pelo menos na parte anterior da sua carreira de trading. Você pode achar que você está confortável negociando no Excel ou MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes. Eu não recomendaria isso no entanto, especialmente para aqueles que negociavam em alta freqüência.
Você precisa se perguntar o que você espera alcançar por meio de negociação algorítmica. Você está interessado em um rendimento regular, pelo qual você espera obter lucros de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se negociar sem a necessidade de retirar fundos? A dependência de renda determinará a freqüência de sua estratégia. As retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de maior freqüência com menor volatilidade (ou seja, uma proporção Sharpe mais alta). Os comerciantes de longo prazo podem pagar uma frequência comercial mais tranquila.
Finalmente, não se ilude com a noção de tornar-se extremamente rico num curto espaço de tempo! O comércio de Algo não é um esquema rápido e rápido - se alguma coisa pode ser um esquema rápido e rápido. É preciso disciplina, pesquisa, diligência e paciência importantes para serem bem-sucedidos no comércio algorítmico. Pode levar meses, senão anos, gerar rentabilidade consistente.
Sourcing Algorithmic Trading Ideas.
Apesar das percepções comuns em contrário, é realmente bastante direto localizar estratégias de negociação rentáveis ​​no domínio público. Nunca as idéias comerciais estão mais disponíveis do que hoje. Revistas de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs comerciais, fóruns de negociação, revistas comerciais semanais e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias.
Nosso objetivo como pesquisadores quantitativos de negócios é estabelecer um pipeline estratégico que nos forneça um fluxo de idéias comerciais em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para sourcing, avaliação e implementação de estratégias que encontramos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e fornecer-nos uma estrutura para rejeitar a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional.
Devemos ser extremamente cuidadosos para não permitir influências cognitivas na nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples como ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outra (o ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo sempre deve ser encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativas positivas. A escolha da classe de ativos deve basear-se em outras considerações, como restrições de capital de negociação, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.
Se você não está completamente familiarizado com o conceito de estratégia comercial, então o primeiro lugar a procurar é com os livros didáticos estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de idéias mais simples e diretas, para se familiarizarem com a negociação quantitativa. Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos para negociação quantitativa, que gradualmente se tornam mais sofisticados enquanto você trabalha através da lista:
Para uma lista mais longa de livros de negociação quantitativos, visite a lista de leitura QuantStart.
O próximo lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs comerciais. No entanto, uma nota de cautela: muitos blogs comerciais dependem do conceito de análise técnica. A análise técnica envolve a utilização de indicadores básicos e psicologia comportamental para determinar tendências ou padrões de reversão nos preços dos ativos.
Apesar de ser extremamente popular no espaço comercial geral, a análise técnica é considerada um pouco ineficaz na comunidade de finanças quantitativas. Alguns sugeriram que não é melhor que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de seu poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos bem-sucedidos que utilizam análises técnicas. No entanto, como quants com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias "baseadas em TA" e tomar decisões baseadas em dados, em vez de basear nossas em considerações ou preconceitos emocionais.
Aqui está uma lista de bem-respeitados blogs e fóruns de negociação algorítmica:
Depois de ter tido alguma experiência na avaliação de estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem inscrições elevadas ou custos pontuais. Se você é um membro ou ex-aluno de uma universidade, você poderá obter acesso a algumas dessas revistas financeiras. Caso contrário, você pode olhar para os servidores de pré-impressão, que são repositórios de internet de rascunhos finais de documentos acadêmicos que estão sendo submetidos a revisão pelos pares. Uma vez que estamos apenas interessados ​​em estratégias que possamos replicar com sucesso, fazer backtest e obter rentabilidade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.
A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e dispendiosos, negociar classes de ativos ilíquidas ou não influenciar taxas, derrapagens ou propagação. Também não está claro se a estratégia de negociação deve ser realizada com ordens de mercado, ordens limitadas ou se contém perdas de parada, etc. Portanto, é absolutamente essencial replicar a estratégia o melhor que puder, fazer o backtest e adicionar uma transação realista custos que incluem tantos aspectos das classes de ativos que você deseja negociar.
Aqui está uma lista dos servidores de pré-impressão mais populares e revistas financeiras das quais você pode criar ideias:
E sobre como formar suas próprias estratégias quantitativas? Isso geralmente requer (mas não está limitado a) conhecimento em uma ou mais das seguintes categorias:
Microestrutura de mercado - Para estratégias de freqüência mais altas em particular, pode-se usar a microestrutura do mercado, ou seja, a compreensão da dinâmica do livro de pedidos, a fim de gerar rentabilidade. Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentos, participantes do mercado e restrições que estão abertas à exploração através de estratégias específicas. Esta é uma área muito sofisticada e os profissionais de varejo terão dificuldade em ser competitivos neste espaço, particularmente porque a competição inclui fundos de hedge quantitativos grandes e bem capitalizados com fortes capacidades tecnológicas. Estrutura do fundo - Os fundos de investimento em conjunto, como fundos de pensão, parcerias de investimento privado (hedge funds), consultores de negociação de commodities e fundos de investimento, são limitados por uma forte regulamentação e suas grandes reservas de capital. Assim, certos comportamentos consistentes podem ser explorados com aqueles que são mais ágeis. Por exemplo, grandes fundos estão sujeitos a restrições de capacidade devido ao seu tamanho. Assim, se eles precisam rapidamente descarregar (vender) uma quantidade de valores mobiliários, eles terão que diminuí-lo para evitar "mover o mercado". Algoritmos sofisticados podem tirar proveito disso, e outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem de estrutura de fundos. Aprendizado de máquinas / inteligência artificial - Os algoritmos de aprendizagem de máquinas tornaram-se mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros. Os classificadores (como Naive-Bayes, et al.) Correspondentes de função não-linear (redes neurais) e rotinas de otimização (algoritmos genéticos) foram todos usados ​​para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação. Se você tem um histórico nesta área, você pode ter alguma visão sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a certos mercados.
Há, é claro, muitas outras áreas para investigar quants. Vamos discutir como apresentar estratégias personalizadas em detalhes em um artigo posterior.
Ao continuar monitorando essas fontes em uma base semanal, ou mesmo diária, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de uma variedade diversificada de fontes. O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar o desperdício de seu tempo e os recursos de backtesting em estratégias que provavelmente não serão lucrativas.
Avaliando Estratégias de Negociação.
A primeira consideração, e indiscutivelmente mais óbvia, é se você realmente entende a estratégia. Você poderia explicar a estratégia de forma concisa ou exigir uma série de advertências e listas de parâmetros infinitas? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar alguma lógica comportamental ou restrição da estrutura do fundo que possa estar causando o (s) padrão (s) que você está tentando explorar? Esta restrição suportaria uma mudança de regime, como uma dramática perturbação do ambiente regulatório? A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas? Aplica-se a qualquer série de tempo financeiro ou é específico para a classe de ativos em que se afirma ser lucrativo? Você deve constantemente pensar nesses fatores ao avaliar novos métodos comerciais, caso contrário você pode desperdiçar uma quantidade significativa de tempo tentando fazer backtest e otimizar estratégias não lucrativas.
Uma vez que você tenha determinado que você entende os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ele se encaixa com o seu perfil de personalidade acima mencionado. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! As estratégias diferirão substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de redução ou estão dispostos a aceitar um maior risco de retorno maior. Apesar do fato de que nós, como quants, tentamos eliminar todo o viés cognitivo possível e devemos avaliar uma estratégia de forma imparcial, os preconceitos sempre entrarão. Por isso, precisamos de um meio consistente e sem emoção para avaliar o desempenho das estratégias . Aqui está a lista de critérios que eu julgo uma nova estratégia potencial por:
Metodologia - O impulso da estratégia está baseado, o retorno médio, o mercado neutro, direcional? A estratégia baseia-se em técnicas de aprendizado estatístico ou de máquinas complexas (ou complexas) que são difíceis de entender e exigem um doutorado em estatísticas para entender? Essas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização? A estratégia é susceptível de suportar uma mudança de regime (ou seja, uma nova regulamentação potencial dos mercados financeiros)? Sharpe Ratio - O índice de Sharpe caracteriza heuristicamente o índice de recompensa / risco da estratégia. Quantifica quanto retorno você consegue para o nível de volatilidade sofrido pela curva patrimonial. Naturalmente, precisamos determinar o período e a frequência em que esses retornos e volatilidade (ou seja, o desvio padrão) são medidos. Uma estratégia de freqüência mais alta exigirá maior taxa de amostragem do desvio padrão, mas um período de tempo geral mais curto, por exemplo. Alavancagem - A estratégia exige alavancagem significativa para ser lucrativa? A estratégia exige o uso de contratos de derivativos alavancados (futuros, opções, swaps) para fazer um retorno? Estes contratos alavancados podem ter uma forte volatilidade e, portanto, podem facilmente levar a chamadas de margem. Você tem o capital comercial e o temperamento para essa volatilidade? Frequência - A frequência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia (e, portanto, à experiência tecnológica), ao índice Sharpe e ao nível geral dos custos de transação. Todas as outras questões consideradas, as estratégias de maior freqüência requerem mais capital, são mais sofisticadas e difíceis de implementar. No entanto, assumindo que seu mecanismo de teste de backtest é sofisticado e livre de erros, eles geralmente terão taxas Sharpe muito maiores. Volatilidade - A volatilidade está fortemente relacionada ao "risco" da estratégia. A relação Sharpe caracteriza isso. A maior volatilidade das classes de ativos subjacentes, se não coberta, muitas vezes leva a uma maior volatilidade na curva patrimonial e, portanto, menores índices de Sharpe. Naturalmente, suponho que a volatilidade positiva seja aproximadamente igual à volatilidade negativa. Algumas estratégias podem ter maior volatilidade negativa. Você precisa estar ciente desses atributos. Ganhe / Perda, Lucro / Perda Médio - As estratégias serão diferentes nas suas ganhos / perdas e características médias de lucro / perda. Pode-se ter uma estratégia muito lucrativa, mesmo que o número de negócios perdidos exceda o número de negociações vencedoras. As estratégias de impulso tendem a ter esse padrão, pois dependem de um pequeno número de "grandes sucessos" para serem lucrativos. As estratégias de reversão média tendem a ter perfis opostos onde mais dos negócios são "vencedores", mas os negócios perdidos podem ser bastante graves. Drawdown máximo - A redução máxima é a maior queda percentual global na curva de equidade da estratégia. As estratégias de Momentum são bem conhecidas por sofrerem períodos de redução prolongada (devido a uma série de muitos negócios perdidos incrementais). Muitos comerciantes vão desistir em períodos de redução prolongada, mesmo que os testes históricos sugeriram que este é "business as usual" para a estratégia. Você precisará determinar qual porcentagem de redução (e em que período de tempo) você pode aceitar antes de deixar de negociar sua estratégia. Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser considerada com cuidado. Capacidade / liquidez - No nível de varejo, a menos que você esteja negociando em um instrumento altamente ilíquido (como um estoque de pequena capital), você não terá que se preocupar muito com a capacidade da estratégia. A capacidade determina a escalabilidade da estratégia para aumentar o capital. Muitos dos maiores hedge funds sofrem de importantes problemas de capacidade à medida que suas estratégias aumentam em alocação de capital. Parâmetros - Certas estratégias (especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizagem de máquinas) requerem uma grande quantidade de parâmetros. Todo parâmetro adicional que uma estratégia exige deixa-o mais vulnerável ao viés de otimização (também conhecido como "ajuste de curva"). Você deve tentar segmentar estratégias com o menor número possível de parâmetros ou garantir que você tenha quantidades suficientes de dados para testar suas estratégias. Benchmark - Quase todas as estratégias (a menos que sejam caracterizadas como "retorno absoluto") são medidas em relação a um benchmark de desempenho. O benchmark geralmente é um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacentes em que a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações americanas de grande capitalização, o S & P500 seria uma referência natural para medir sua estratégia. Você ouvirá os termos "alfa" e "beta", aplicado a estratégias deste tipo. Vamos discutir esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores.
Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que é isso? De forma isolada, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não lhe dão uma visão de alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são avaliadas apenas em seus retornos. Considere sempre os atributos de risco de uma estratégia antes de analisar os retornos.
Nesta fase, muitas das estratégias encontradas em seu pipeline serão rejeitadas, uma vez que não atenderão aos requisitos de capital, alavancar restrições, tolerar a tolerância máxima ou preferências de volatilidade. As estratégias que permanecem podem agora ser consideradas para testes anteriores. No entanto, antes disso é possível, é necessário considerar um critério de rejeição final - o dos dados históricos disponíveis para testar essas estratégias.
Obtenção de dados históricos.
Hoje em dia, a amplitude dos requisitos técnicos em todas as classes de ativos para o armazenamento histórico de dados é substancial. Para se manter competitivo, tanto o lado da compra (fundos) como os de venda (bancos de investimento) investem fortemente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados ​​em requisitos de tempo, precisão e armazenamento. Agora vou descrever os conceitos básicos de obtenção de dados históricos e como armazená-lo. Infelizmente, este é um tópico muito profundo e técnico, então não poderei dizer tudo neste artigo. No entanto, vou escrever muito mais sobre isso no futuro, já que minha experiência na indústria anterior no setor financeiro estava principalmente preocupada com aquisição, armazenamento e acesso de dados financeiros.
Na seção anterior, estabelecemos um pipeline de estratégia que nos permitiu rejeitar certas estratégias com base em nossos próprios critérios de rejeição pessoal. Nesta seção, vamos filtrar mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional varejista) são os custos dos dados, dos requisitos de armazenamento e do seu nível de experiência técnica. Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados nos impõe.
Vamos começar discutindo os tipos de dados disponíveis e os principais problemas sobre os quais devemos pensar:
Dados fundamentais - Isso inclui dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, índices de inflação, ações corporativas (dividendos, estoque-divisões), registros da SEC, contas corporativas, números de ganhos, relatórios de culturas, dados meteorológicos etc. Esses dados são freqüentemente usados ​​para valorizar as empresas ou outros ativos em uma base fundamental, ou seja, por meio de alguns fluxos de caixa futuros esperados. Não inclui séries de preços de ações. Alguns dados fundamentais estão disponíveis gratuitamente nos sites do governo. Outros dados fundamentais históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. Os requisitos de armazenamento geralmente não são particularmente grandes, a menos que milhares de empresas estejam sendo estudadas de uma só vez. Dados de notícias - Os dados de notícias são geralmente de natureza qualitativa. Consiste em artigos, postagens de blog, postagens de microblog ("tweets") e editoriais. As técnicas de aprendizagem de máquinas, como os classificadores, costumam ser usadas para interpretar o sentimento. Esses dados também são freqüentemente disponíveis gratuitamente ou baratos, por meio da assinatura de meios de comunicação. Os bancos de dados de armazenamento de documentos "NoSQL" mais novos foram projetados para armazenar esse tipo de dados qualitativos não estruturados. Dados do preço do recurso - Este é o domínio de dados tradicional do quant. Consiste em séries temporais de preços dos ativos. As ações (ações), produtos de renda fixa (títulos), commodities e preços de câmbio se enquadram nesta classe. Os dados históricos diários são geralmente simples de obter para as classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, uma vez que a precisão e a limpeza estão incluídas e os preconceitos estatísticos removidos, os dados podem se tornar caros. Além disso, os dados das séries temporais geralmente possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando os dados intradiários são considerados. Instrumentos Financeiros - Ações, títulos, futuros e opções derivadas mais exóticas possuem características e parâmetros muito diferentes. Assim, não existe uma estrutura de banco de dados "tamanho único" que possa acomodá-los. Deve ser dado um cuidado significativo à concepção e implementação de estruturas de banco de dados para vários instrumentos financeiros. Vamos discutir a situação ao longo de quando chegamos a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários em futuros artigos. Frequência - Quanto maior a frequência dos dados, maiores são os custos e os requisitos de armazenamento. Para estratégias de baixa frequência, os dados diários são frequentemente suficientes. Para estratégias de alta freqüência, pode ser necessário obter dados de nível de tiquetaque e até mesmo cópias históricas de determinados dados de cadastro de trocas comerciais. A implementação de um mecanismo de armazenamento para esse tipo de dados é muito tecnicamente intensiva e só é adequada para aqueles que possuem uma sólida base de programação / técnica. Pontos de referência - As estratégias descritas acima serão muitas vezes comparadas a uma referência. Isso geralmente se manifesta como uma série de tempo financeiro adicional. Para as ações, isso geralmente é um benchmark de estoque nacional, como o índice S & P500 (US) ou FTSE100 (Reino Unido). Para um fundo de renda fixa, é útil comparar-se com uma cesta de títulos ou produtos de renda fixa. A "taxa livre de risco" (ou seja, a taxa de juros apropriada) também é outra referência amplamente aceita. Todas as categorias de classe de ativos possuem um benchmark favorecido, por isso será necessário pesquisar isso com base em sua estratégia específica, se desejar ganhar interesse em sua estratégia externamente. Tecnologia - As pilhas de tecnologia por trás de um centro de armazenamento de dados financeiros são complexas. Este artigo apenas pode arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele se centra em torno de um mecanismo de banco de dados, como um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (RDBMS), como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine (ou seja, "NoSQL"). Isso é acessado através do código de aplicativo "lógica comercial" que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel. Muitas vezes, esta lógica de negócios está escrita em C ++, C #, Java ou Python. Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, seja em seu próprio computador pessoal, seja remotamente através de servidores de internet. Produtos como o Amazon Web Services tornaram isso mais simples e barato nos últimos anos, mas ainda exigirá conhecimentos técnicos significativos para alcançar de forma robusta.
Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada através do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade, os custos, a complexidade e os detalhes de implementação de um determinado conjunto de dados históricos. Você pode achar que é necessário rejeitar uma estratégia baseada unicamente em considerações de dados históricos. Esta é uma grande área e equipes de doutorados trabalham em grandes fundos garantindo que os preços sejam precisos e oportunos. Não subestime as dificuldades de criar um centro de dados robusto para os seus efeitos de backtesting!
Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados para você automaticamente - a um custo. Assim, demorará muito da dor de implementação para você, e você pode se concentrar exclusivamente na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como a TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização de partes da pilha para fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de freqüência mais altas devido aos seus índices de Sharpe mais atraentes, mas muitas vezes estão fortemente acoplados à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.
Agora que discutimos os problemas relacionados aos dados históricos, é hora de começar a implementar nossas estratégias em um mecanismo de teste. Este será o assunto de outros artigos, pois é uma área de discussão igualmente grande!
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Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.
Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.
O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)
Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:
Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.
Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]
Benefícios da negociação algorítmica.
A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)
O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.
O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.
Estratégias de negociação algorítmica.
Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:
As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)
Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.
Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.
Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.
A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.
A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.
A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.
Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.
A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.
Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)
Requisitos técnicos para negociação algorítmica.
Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:
Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.
Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:
AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar somente na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?
Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.
O programa de computador deve executar o seguinte:
Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.
Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.
Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

avaliação da estratégia de negociação do algoritmo
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Avaliação de estratégias de negociação automatizada usando um mercado artificial.
O objetivo deste estudo foi ampliar a simulação de mercados artificiais para a aplicação prática. Construímos um sistema de mercado artificial com uma interface com as estratégias de negociação automatizada. Então, usando uma simulação de mercado artificial, realizamos dois tipos de avaliações de estratégias de negociação automatizada que poderiam participar de uma competição de Kaburobo. (1) Nosso sistema avaliou os riscos e os retornos das estratégias em vários ambientes de mercado. Uma avaliação usando o mercado artificial foi capaz de fornecer informações melhores do que uma avaliação convencional usando um teste de volta. (2) Nosso sistema também pode testar o impacto no mercado das estratégias de negociação automatizada. Nossos resultados revelaram que o impacto no mercado das estratégias pode não só depender do conteúdo de suas regras, mas também da forma como elas são combinadas com outras estratégias.
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Kiyoshi Izumi é pesquisador sênior do Digital Human Reseach Center, Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Industrial Avançada. Ele ganhou seu Ph. D. na Universidade de Tóquio em 1998 e trabalhou no Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Industrial Avançada desde 1998. Seus tópicos de pesquisa atuais incluem: (1) simulação de mercado artificial; (2) simulação de fluxo humano; e (3) um mercado de previsão.
Fujio Toriumi é o professor assistente da Escola de Ciências da Informação da Universidade de Nagoya e o assessor técnico da Trade Science Corporation. Ele obteve seu diploma de doutorado no Tokyo Institute of Technology em 2004. Seus tópicos de pesquisa atuais incluem: (1) algoritmos de negociação automatizada; (2) simulação de rede social; e (3) um agente interativo.
Hiroki Matsui é pesquisador da CMD Laboratory Inc. Obteve seu diploma de doutorado no Instituto de Ciência e Tecnologia do Japão, em 2006. Ele foi pesquisador do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia Industrial Avançada de 2005 a 2007. Ele trabalhou na CMD Laboratório Inc. desde 2007.