Sinal de opção binária Parintins: Estratégias de negociação quantitativas simples

Guia do principiante para negociação quantitativa.

Neste artigo, vou apresentá-lo a alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativa de ponta a ponta. Espera-se que este post atenda a dois públicos-alvo. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. A segunda será pessoas que desejam tentar montar seu próprio negócio de comércio algorítmico "de varejo".

A negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de finanças quânticas. Pode levar uma quantidade significativa de tempo para obter o conhecimento necessário para passar uma entrevista ou construir suas próprias estratégias de negociação. Não só isso, mas exige uma ampla experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência comercial da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, ser familiar com C / C ++ será de suma importância.

Um sistema de comércio quantitativo consiste em quatro componentes principais:

Identificação Estratégica - Encontrando uma estratégia, explorando uma vantagem e decidindo sobre a frequência de negociação Backtesting da estratégia - Obtendo dados, analisando o desempenho da estratégia e removendo vieses Sistema de Execução - Vinculando a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando custos de transação tamanho da aposta "/ critério Kelly e psicologia comercial.

Começaremos dando uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação.

Identificação de Estratégia.

Todos os processos de negociação quantitativos começam com um período inicial de pesquisa. Este processo de pesquisa engloba encontrar uma estratégia, verificando se a estratégia se encaixa em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo quaisquer dados necessários para testar a estratégia e tentando otimizar a estratégia para retornos mais altos e / ou menor risco. Você precisará avaliar seus próprios requisitos de capital se estiver executando a estratégia como um comerciante "varejista" e como qualquer custo de transação afetará a estratégia.

Ao contrário da crença popular, é bastante simples encontrar estratégias lucrativas por meio de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam periodicamente resultados teóricos de negociação (embora na maioria dos custos brutos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão estratégias em detalhes. As revistas comerciais descreverão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.

Você pode questionar por que indivíduos e empresas estão interessados em discutir suas estratégias rentáveis, especialmente quando sabem que outros "aglomerando o comércio" podem impedir a estratégia de trabalhar no longo prazo. A razão está no fato de que eles geralmente não discutem os parâmetros exatos e os métodos de ajuste que eles realizaram. Essas otimizações são a chave para transformar uma estratégia relativamente medíocre em uma altamente rentável. Na verdade, uma das melhores maneiras de criar suas próprias estratégias únicas é encontrar métodos semelhantes e, em seguida, realizar seu próprio procedimento de otimização.

Aqui está uma pequena lista de lugares para começar a procurar idéias de estratégia:

Muitas das estratégias que você olhará cairão nas categorias de reversão média e tendência / impulso. Uma estratégia de reversão à média é aquela que tenta explorar o fato de que existe uma média de longo prazo em uma "série de preços" (como o spread entre dois ativos correlatos) e que os desvios de curto prazo dessa média acabarão sendo revertidos. Uma estratégia de momentum tenta explorar tanto a psicologia do investidor quanto a grande estrutura de fundos, "pegando carona" em uma tendência de mercado, que pode ganhar impulso em uma direção e seguir a tendência até que ela se reverta.

Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a freqüência da estratégia de negociação. A negociação de baixa freqüência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais tempo do que um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta frequência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Ultra-high frequency trading (UHFT) refere-se a estratégias que possuem ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como profissionais de varejo, HFT e UHFT certamente são possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" e da dinâmica do livro de pedidos. Não vamos discutir esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.

Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, foi identificado, agora precisa ser testado quanto à lucratividade em dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.

Teste de estratégia.

O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada por meio do processo acima é lucrativa quando aplicada a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia será realizada no "mundo real". No entanto, backtesting não é garantia de sucesso, por várias razões. É talvez a área mais sutil do comércio quantitativo, uma vez que implica inúmeros vieses, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível. Discutiremos os tipos comuns de viés, incluindo viés avançado, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de dados). Outras áreas de importância dentro do backtesting incluem a disponibilidade e a limpeza de dados históricos, levando em consideração custos de transação realistas e decidindo sobre uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação ainda mais na seção Sistemas de Execução abaixo.

Uma vez que uma estratégia tenha sido identificada, é necessário obter os dados históricos através dos quais realizar testes e, talvez, refinamento. Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos. Seus custos geralmente variam de acordo com a qualidade, profundidade e pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes quantos iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuitos da Yahoo Finance. Não vou me debruçar muito sobre fornecedores aqui, em vez disso, gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.

As principais preocupações com dados históricos incluem precisão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e divisões de ações:

Precisão pertence à qualidade geral dos dados - se contém algum erro. Os erros às vezes podem ser fáceis de identificar, como, por exemplo, com um filtro de espiga, que irá escolher "picos" incorretos em dados da série temporal e corrigi-los. Em outras ocasiões, podem ser muito difíceis de detectar. Muitas vezes é necessário ter dois ou mais provedores e, em seguida, verificar todos os seus dados uns contra os outros. O viés de sobrevivência geralmente é uma "característica" de conjuntos de dados gratuitos ou baratos. Um conjunto de dados com viés de sobrevivência significa que ele não contém ativos que não estão mais negociados. No caso de ações, isso significa ações excluídas / falidas. Este viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto de dados provavelmente funcionará melhor do que no "mundo real", já que os "vencedores" históricos já foram pré-selecionados. As ações corporativas incluem atividades "logísticas" realizadas pela empresa que geralmente causam uma mudança de função gradual no preço bruto, que não deve ser incluído no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e desdobramentos são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de volta é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir um estoque de divisão com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos comerciantes foram pegos por uma ação corporativa!

Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a escolha entre softwares backtest dedicados, como o Tradestation, uma plataforma numérica como o Excel ou o MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação como Python ou C ++. Não vou demorar muito na Tradestation (ou similar), no Excel ou no MATLAB, pois acredito na criação de uma pilha de tecnologia interna completa (por razões descritas abaixo). Um dos benefícios de o fazer é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser bem integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias HFT em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.

Quando testar um sistema, é preciso quantificar o desempenho. As métricas "padrão do setor" para estratégias quantitativas são o rebaixamento máximo e o Índice de Sharpe. A retirada máxima caracteriza a maior queda de pico a calha na curva de equidade da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso geralmente é citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tendem a ter maiores disparidades do que as estratégias de HFT, devido a uma série de fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará o último drawdown máximo, que é um bom guia para o futuro desempenho de drawdown da estratégia. A segunda medida é a Ratia de Sharpe, que é definida heuristicamente como a média dos retornos em excesso divididos pelo desvio padrão desses retornos em excesso. Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um benchmark pré-determinado, como o S & P500 ou um Tesouro de 3 meses. Observe que o retorno anualizado não é uma medida usualmente utilizada, pois não leva em consideração a volatilidade da estratégia (ao contrário do Ratio Sharpe).

Uma vez que uma estratégia tenha sido backtested e seja considerada livre de preconceitos (na medida em que isso é possível!), Com um bom Sharpe e rebaixamentos minimizados, é hora de construir um sistema de execução.

Sistemas de Execução.

Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negócios gerados pela estratégia é enviada e executada pelo corretor. Apesar do fato de que a geração de comércio pode ser semi - ou mesmo totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, "um clique") ou totalmente automatizado. Para estratégias LFT, as técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será estreitamente acoplado ao gerador comercial (devido à interdependência da estratégia e da tecnologia).

As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface com a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo comissão, derrapagem e spread) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo do desempenho do backtested.

Existem muitas maneiras de se conectar a uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor no telefone diretamente para uma interface de programação de aplicativos (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você queira automatizar a execução de suas negociações o máximo possível. Isso liberta você para se concentrar em pesquisas futuras, além de permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior freqüência (na verdade, o HFT é essencialmente impossível sem execução automática). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation são bons para estratégias mais baixas e mais simples. No entanto, será necessário construir um sistema de execução interno escrito em uma linguagem de alto desempenho, como C ++, para fazer qualquer HFT real. Como uma anedota, no fundo em que eu costumava trabalhar, tínhamos um "loop de negociação" de 10 minutos, onde baixávamos novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executávamos negociações com base nessas informações no mesmo período de tempo. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de minuto ou de segunda frequência, acredito que o C / C ++ seria mais ideal.

Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante quant para otimizar a execução. No entanto, em lojas menores ou empresas HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é muitas vezes desejável. Tenha em mente se você deseja ser empregado por um fundo. Suas habilidades de programação serão tão importantes, se não mais, do que suas estatísticas e talentos de econometria!

Outra questão importante que se enquadra na bandeira de execução é a redução de custos de transações. Geralmente, existem três componentes para os custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, a troca e a SEC (ou órgão regulador governamental similar); deslizamento, qual é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido em relação ao que estava preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de oferta / oferta da garantia negociada. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (isto é, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.

Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente lucrativa com um bom índice de Sharpe e uma estratégia extremamente não lucrativa com um índice de Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará de acesso a dados de troca histórica, que incluirão dados de marca para preços de lances / pedidos. Equipes inteiras de quantos são dedicadas à otimização da execução nos fundos maiores, por esses motivos. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negociações (das quais as razões para isso são muitas e variadas!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas comprimirão rapidamente o preço e não poderão obter uma execução ótima. Daí, os algoritmos que os pedidos de "gotejamento de alimentação" no mercado existem, embora o fundo corra o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "presas" sobre essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.

A questão principal final para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia com o desempenho testado. Isso pode acontecer por vários motivos. Já analisamos o viés de look-ahead e o viés de otimização em profundidade, ao considerar os backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam a verificação desses preconceitos antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver bugs no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparece em um backtest, mas aparece no live trading. O mercado pode estar sujeito a uma mudança de regime posterior à implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento dos investidores e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências quanto ao comportamento do mercado e, assim, a rentabilidade da sua estratégia.

Gerenciamento de riscos.

A peça final para o enigma de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de riscos. "Risco" inclui todos os vieses anteriores que discutimos. Isso inclui risco de tecnologia, como servidores co-localizados na central de repente desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui risco de corretagem, como o corretor estar falido (não tão louco quanto parece, dado o recente susto com a MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação comercial, dos quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados ao gerenciamento de riscos para estratégias quantitativas, então não tento elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.

O gerenciamento de riscos também abrange o que é conhecido como alocação ótima de capital, que é um ramo da teoria do portfólio. Este é o meio pelo qual o capital é alocado para um conjunto de estratégias diferentes e para os negócios dentro dessas estratégias. É uma área complexa e depende de algumas matemáticas não triviais. O padrão da indústria pelo qual a alocação ótima de capital e a alavancagem das estratégias estão relacionadas é chamado de critério de Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me alongar em seu cálculo. O critério de Kelly faz alguns pressupostos sobre a natureza estatística dos retornos, que geralmente não são válidos nos mercados financeiros, então os comerciantes são geralmente conservadores quando se trata da implementação.

Outro componente fundamental do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos vieses cognitivos que podem surgir na negociação. Embora isso seja certamente menos problemático com o comércio algorítmico se a estratégia for deixada sozinha! Um viés comum é o da aversão à perda, em que uma posição perdedora não será fechada devido à dor de ter que perceber uma perda. Da mesma forma, os lucros podem ser tomados muito cedo porque o medo de perder um lucro já ganho pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os comerciantes colocam muita ênfase nos eventos recentes e não no longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de viés emocional - medo e ganância. Estes podem, muitas vezes, levar a alavancagem insuficiente ou excessiva, o que pode causar explosão (ou seja, o patrimônio da conta em zero ou pior!) Ou lucros reduzidos.

Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área extremamente complexa, embora muito interessante, de financiamento quantitativo. Eu literalmente arranhei a superfície do tópico neste artigo e já está ficando bastante longo! Livros e papéis inteiros foram escritos sobre questões que eu apenas dediquei uma ou duas sentenças. Por essa razão, antes de se candidatar a empregos quantitativos em bolsa de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de um extenso conhecimento em estatística e econometria, com muita experiência em implementação, por meio de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de frequência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável para incluir modificação do kernel do Linux, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência da rede.

Se você estiver interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria se programar bem. A minha preferência é criar o máximo de captura de dados, backtester de estratégia e sistema de execução por si mesmo possível. Se o seu próprio capital estiver na linha, você não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economiza tempo a curto prazo, pode ser extremamente caro a longo prazo.

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Uma visão geral simples da análise quantitativa.

Todos os altos, baixos e sentimentos potenciais associados ao investimento podem ofuscar o objetivo final - ganhar dinheiro. Em um esforço para se concentrar no último e eliminar o primeiro, a abordagem "quantitativa" para investir procura prestar atenção aos números em vez dos intangíveis.

Digite o "Quants"

Harry Markowitz é geralmente creditado com o início do movimento de investimento quantitativo quando publicou uma "Seleção de portfólio" no Journal of Finance em março de 1952. Markowitz usou matemática para quantificar a diversificação e é citado como um dos primeiros a adotar o conceito de que os modelos matemáticos poderiam ser aplicado ao investimento.

Robert Merton, um pioneiro na teoria financeira moderna, ganhou um prêmio Nobel por seu trabalho de pesquisa em métodos matemáticos para precificação de derivativos. O trabalho de Markowitz e Merton lançou as bases para a abordagem quantitativa (quant) do investimento.

Ao contrário dos analistas tradicionais de investimento qualitativo, os quants não visitam empresas, atendem as equipes de gerenciamento ou pesquisam os produtos que as empresas vendem em um esforço para identificar uma vantagem competitiva. Eles geralmente não sabem ou se preocupam com os aspectos qualitativos das empresas nas quais investem, confiando apenas na matemática para tomar decisões de investimento.

Os gerentes de hedge funds abraçaram a metodologia e os avanços em tecnologia de computação que avançaram ainda mais, pois algoritmos complexos poderiam ser calculados em um piscar de olhos. O campo floresceu durante o boom e o estouro das pontocom, já que os quants evitaram em grande parte o frenesi do colapso tecnológico e o crash do mercado.

Enquanto eles tropeçavam na Grande Recessão, as estratégias quantitativas permanecem em uso hoje e ganharam atenção notável por seu papel na negociação de alta freqüência (HFT) que depende de matemática para tomar decisões comerciais. O investimento quantitativo também é amplamente praticado como uma disciplina autônoma e em conjunto com a análise qualitativa tradicional para o aprimoramento do retorno e a mitigação do risco.

Dados, dados em todo lugar.

O surgimento da era do computador possibilitou criar enormes volumes de dados em períodos de tempo extraordinariamente curtos. Isso levou a estratégias de negociação quantitativas cada vez mais complexas, na medida em que os comerciantes buscam identificar padrões consistentes, modelar esses padrões e usá-los para prever movimentos de preços em títulos.

Os quantos implementam suas estratégias usando dados disponíveis publicamente. A identificação de padrões permite que eles criem disparadores automáticos para comprar ou vender títulos.

Por exemplo, uma estratégia de negociação baseada em padrões de volume de negociação pode ter identificado uma correlação entre o volume de negociação e os preços. Então, se o volume de negócios em um estoque específico aumentar quando o preço da ação atinge US $ 25 por ação e cai quando o preço atinge US $ 30, um quant pode configurar uma compra automática em US $ 25,50 e vender automaticamente em US $ 29,50.

Estratégias semelhantes podem ser baseadas nos ganhos, nas previsões de ganhos, nas surpresas de lucros e em vários outros fatores. Em cada caso, os comerciantes quantos puros não se preocupam com as perspectivas de vendas da empresa, equipe de gerenciamento, qualidade do produto ou qualquer outro aspecto de seus negócios. Eles estão colocando suas ordens para comprar e vender estritamente com base nos números contabilizados nos padrões que identificaram.

Identificando padrões para reduzir o risco.

A análise quantitativa pode ser usada para identificar padrões que podem ser usados em negociações de segurança lucrativas, mas esse não é seu único valor. Embora ganhar dinheiro seja uma meta que todo investidor possa entender, a análise quantitativa também pode ser usada para reduzir o risco.

A busca dos chamados "retornos ajustados ao risco" envolve a comparação de medidas de risco, como alfa, beta, r-quadrado, desvio padrão e a relação de Sharpe, a fim de identificar o investimento que irá entregar o maior nível de retorno para o nível de risco. A idéia é que os investidores não devem arriscar mais do que o necessário para atingir seu nível de retorno direcionado.

Assim, se os dados revelarem que dois investimentos provavelmente gerarão retornos similares, mas esse será significativamente mais volátil em termos de variações de preços para cima e para baixo, os quants (e o senso comum) recomendariam o investimento menos arriscado. Novamente, os quants não se preocupam com quem gerencia o investimento, como é o seu balanço, o produto ajuda a ganhar dinheiro ou a qualquer outro fator qualitativo. Eles se concentram inteiramente nos números e escolhem o investimento que (matematicamente falando) oferece o menor nível de risco.

Portfólios de paridade de risco são um exemplo de estratégias baseadas em quantia em ação. O conceito básico envolve tomar decisões de alocação de ativos com base na volatilidade do mercado. Quando a volatilidade declina, o nível de risco assumido na carteira aumenta. Quando a volatilidade aumenta, o nível de risco na carteira diminui.

Para tornar o exemplo um pouco mais realista, considere um portfólio que divide seus ativos entre dinheiro e um fundo de índice S & P 500. Usando o Índice de Volatilidade de Câmbio (VIX) da Chicago Board Options como proxy para a volatilidade do mercado de ações, quando a volatilidade aumenta, nossa carteira hipotética mudaria seus ativos para o caixa. Quando a volatilidade declina, nossa carteira mudaria os ativos para o índice S & amp; P 500. Modelos podem ser significativamente mais complexos do que o que aqui referenciamos, talvez incluindo ações, títulos, commodities, moedas e outros investimentos, mas o conceito permanece o mesmo.

Os benefícios da negociação Quant.

Quant trading é um processo de decisão desapaixonado. Os padrões e números são tudo o que importa. É uma disciplina eficaz de compra / venda, que pode ser executada de forma consistente, livre da emoção que é frequentemente associada a decisões financeiras.

É também uma estratégia econômica. Como os computadores fazem o trabalho, as empresas que dependem de estratégias quant não precisam contratar equipes grandes e caras de analistas e gerentes de portfólio. Eles também não precisam viajar pelo país ou pelo mundo para inspecionar empresas e se reunir com a gerência para avaliar possíveis investimentos. Eles simplesmente usam computadores para analisar os dados e executar os negócios.

Quais são os riscos?

"Mentiras, malditas mentiras e estatísticas" é uma citação muitas vezes usada para descrever a miríade de maneiras em que os dados podem ser manipulados. Enquanto os analistas quantitativos procuram identificar padrões, o processo não é, de forma alguma, atempado. A análise envolve a seleção de grandes quantidades de dados. Escolher os dados certos não é de forma alguma uma garantia, assim como os padrões que parecem sugerir certos resultados podem funcionar perfeitamente até que eles não funcionem. Mesmo quando um padrão parece funcionar, validar os padrões pode ser um desafio. Como todo investidor sabe, não há apostas seguras.

Pontos de inflexão, como a desaceleração do mercado de ações de 2008/2009, podem ser difíceis para essas estratégias, pois os padrões podem mudar repentinamente. Também é importante lembrar que os dados nem sempre contam toda a história. Os humanos podem ver um escândalo ou uma mudança gerencial enquanto está se desenvolvendo, enquanto uma abordagem puramente matemática não pode necessariamente fazê-lo. Além disso, uma estratégia torna-se menos eficaz à medida que um número crescente de investidores tentam empregá-la. Os padrões que funcionam se tornarão menos eficazes à medida que mais e mais investidores tentem lucrar com isso.

The Bottom Line.

Muitas estratégias de investimento usam uma combinação de estratégias quantitativas e qualitativas. Eles usam estratégias quant para identificar potenciais investimentos e, em seguida, usam análises qualitativas para levar seus esforços de pesquisa ao próximo nível na identificação do investimento final.

Eles também podem usar uma visão qualitativa para selecionar investimentos e quantificar os dados para o gerenciamento de riscos. Embora as estratégias de investimento quantitativo e qualitativo tenham seus proponentes e seus críticos, as estratégias não precisam ser mutuamente exclusivas.

PracticalQuant.

Comentários recentes.

Categorias.

Nas últimas duas décadas, os avanços na computação e a popularidade das bibliotecas analíticas de software livre (por exemplo, para R e Python) capacitaram qualquer pessoa com um laptop moderno com a capacidade de executar uma análise de dados bastante sofisticada. Isso afetou muitos campos diferentes, mas particularmente o campo de finanças e investimentos.

Meu objetivo é demonstrar a facilidade com que qualquer pessoa com conhecimento de programação e algumas finanças básicas pode desenvolver e executar um backtest de negociação quantitativo completo. Um backtest, para nossos propósitos, é o processo pelo qual aplicamos uma estratégia sistemática contra dados históricos, a fim de quantificar os retornos e os riscos associados à estratégia. Até o final deste artigo, você poderá replicar a maioria, senão toda a análise abaixo. Todo o código (e algumas das entradas) para a estratégia é hospedado no Github.

1. Formulando uma Hipótese de Negociação.

3. Seleção de Carteira e Reequilíbrio.

4. Backtesting com retornos históricos.

5. Quantificação do Alfa: o CAPM e os modelos Fama-French.

6. Concentrações Setoriais.

Formulando uma hipótese de negociação.

Os analistas geralmente começam com alguma hipótese de como os preços dos ativos se comportam com base em vários fatores. Isso pode vir da intuição, da experiência ou pode basear-se em alguns testes empíricos. Para ações, esses fatores podem incluir métricas baseadas em rentabilidade, valor, accruals ou momentum.

A hipótese que vou testar é tirada de "Estratégias quantitativas para alcançar Alpha & # 8220 ;, por Richard Tortoriello". Existem muitos fatores e combinações ideais discutidos no livro, mas eu escolhi um mix de avaliação de rentabilidade para este backtest em particular. As estratégias comerciais também são um dos principais tópicos da pesquisa acadêmica, com muitos papéis no corpus acadêmico para escolher.

A estratégia, que chamaremos PROVA-1, utilizará dois fatores: (1) ROIC (retorno do capital investido), que serve como proxy para rentabilidade, e (2) EV / EBITDA (valor / lucro da empresa antes da amortização de juros). Este é o valor total da empresa em uma medida de renda operacional e # 8211; quanto menor for a proporção, mais de uma negociação & # 8201; a empresa é. Ao selecionar uma mistura de ROIC alto e baixo EV / EBITDA, a estratégia busca investir em empresas que geram altos retornos, mas para as quais o investidor não será obrigado a pagar tanto quanto. Parece lógico?

Dados da estratégia.

Existem dois conjuntos de dados primários usados pela estratégia no núcleo do backtest para PROVA-1. O primeiro é os dados anuais sobre os fundamentos (que incluem todas as métricas contábeis informadas pelas empresas de capital aberto em seus relatórios de 10 mil), que tinham cerca de 39 MB de tamanho. O segundo conjunto de dados principal é o retorno mensal de dados para todas as empresas de capital aberto, com cerca de 159MB de tamanho. Eu escolhi usar cerca de 36 anos de dados, voltando para 1980.

Existem alguns conjuntos de dados disponíveis no Quandl, a maioria dos quais permite que você se inscreva para uma versão de avaliação gratuita. Eu escolhi usar dados CRSP / Compustat, que está disponível no Wharton Research Data Services & # 8211; isso também requer uma assinatura. Devido aos direitos autorais, não posso publicar esses arquivos, mas publicarei as instruções de download nos arquivos ReadMe no Github, assumindo que você tenha uma assinatura. No futuro, vou escrever outro artigo usando dados Quandl ou outro recurso mais acessível.

Seleção de Portfólio e Reequilíbrio.

A estratégia PROVA-1 assume um reequilíbrio anual da carteira com base nas duas métricas. Também assume que assumimos uma posição igual em todas as ações selecionadas para esse ano, independentemente do tamanho da empresa. Em uma situação de investimento real, você pode ajustar a alocação de investimentos para ou para longe de ações de ações grandes ou pequenas, dependendo da sua tolerância ao risco. Todos esses fatores podem ser codificados nas regras de alocação de portfólio.

Para cada ano de investimento (que é o ano seguinte ao ano fiscal dos números 10K reportados), fazemos o seguinte:

Classifique todos os estoques para o ano pelo ROIC, dividindo os estoques em quintis (ou seja, 5 segmentos iguais) Pegue o quintil superior (ou seja, quintil nº 5) para a medida ROIC e descarte os outros quatro. Isso seleciona os estoques mais lucrativos para aquele ano Classifique esse quintil por EV / EBITDA e divida os estoques em quintis por esse fator. Pegue o quintil inferior (ou seja, o quintil nº 1) para EV / EBITDA, descarte os outros quatro. Isso seleciona o EV mais baixo por lucro operacional, que são os mais acessíveis & # 8217; das ações. As ações remanescentes são nossa seleção de investimentos.

Aqui é um pouco da saída do loop de reequilíbrio da estratégia (abaixo). O processo de seleção reduziu o universo dos estoques de 3000 para baixo para cerca de 125. Se decidimos utilizar deciles, restringiria o campo para cerca de 30..40 ações por ano.

Como o nome do artigo sugere (e se você viu o código no Github), a estratégia é escrita em Python. Eu uso a biblioteca de pandas bastante extensivamente para ler / manipular / consultar / mesclar conjuntos de dados, bem como para realizar agregações. Eu também importai os modelos statsmodels e bibliotecas numpy também.

Backtesting com retornos históricos.

Agora, nossas decisões anuais de investimento retornam 35+ anos. Para quantificar os retornos, as alocações de portfólio são mescladas com o conjunto de dados de retorno mensal por ano. Isso nos dá os retornos mensais de cada estoque no portfólio. Além disso, agregamos isso, calculando a média dos retornos de cada estoque para criar os retornos mensais globais do portfólio. Para essa estratégia, podemos calcular a média dos retornos das ações por mês, porque assumimos uma alocação de investimento igual em cada ação. A biblioteca de pandas foi extremamente útil com a funcionalidade de mesclagem e agregação.

Abaixo estão os gráficos dos retornos anuais com os retornos anuais do índice S & P 500, e além do índice S & P 500. Nos últimos anos, a estratégia tem um desempenho inferior ao índice, mas se você tivesse executado essa estratégia por algumas décadas, estaria indo muito bem.

Em um portfólio da vida real, os gerentes de investimento podem implementar telas adicionais para excluir ações ou setores particularmente arriscados, bem como empresas de micro capitalização que possam apresentar problemas de liquidez. As medidas de gerenciamento de risco de senso comum prejudicariam definitivamente os retornos globais por uma boa razão. Muitas empresas de investimento quantitativas também utilizam rastreios e verificações fundamentais para afastar o portfólio ou para investimentos que os dados por si só podem não ser capazes de capturar.

Quantificando Alpha: os modelos CAPM e Fama-French.

Comparar retornos e desempenho com o índice S & P 500 (ou qualquer outro índice de mercado de escolha) é uma prática bastante comum na indústria & # 8211; Ele assumiu que um gerente de portfólio adicionou valor se (s) ele superasse o benchmark escolhido. Mas é um gestor de carteira ativo que está marginalmente superando algum índice realmente adicionando qualquer alfa adicional? Ou eles simplesmente assumem mais riscos acima e além do mercado? As melhores carteiras conseguem retornos superiores para uma determinada unidade de risco.

Uma maneira de quantificar o perfil de risco da estratégia é quantificar o perfil de risco sistemático e idiossincrático derivando o beta e o alfa subsequente do histórico de backtest. O risco sistemático é o risco que se obtém investindo no mercado ou uma carteira diversificada. Como investidor, você está interessado no & # 8220; alfa & # 8221 ;, que é o retorno adicional que essa estratégia lhe oferece. Se você obtiver alpha muito baixo ou até alpha negativo, é melhor investir em um índice de mercado amplo.

Para derivar as betas, executo uma regressão linear nos retornos históricos históricos da carteira em relação aos principais fatores do mercado. Para o CAPM, o regressor é o retorno do mercado além da taxa livre de risco. Para o modelo Fama-French 3-factor, os regressores são o retorno do mercado e dois fatores adicionais chamados de & # 8220; SMB & # 8221; e & # 8220; HML & # 8221; (mais sobre isso abaixo). Eu uso o pacote statsmodels em Python para executar regressões OLS nos fatores de entrada (os resultados estão abaixo).

A regressão do CAPM nos dá um beta de mercado de 1.038, que está praticamente alinhado com o mercado. O beta é um proxy para a correlação do portfólio (ou ativo) com esse fator de risco sistemático. Também ficamos com um alfa mensal de 0,0097, o que anualizado revela-se aproximadamente 0.1164, ou 12%. Então, o que é alfa? Alpha é o retorno adicional que esta estratégia nos dá acima e além dos retornos sistemáticos de investir no mercado. 12% de retornos adicionais anualmente não são ruins! Vá PROVA-1!

O modelo Fama-French 3, como o CAPM, utiliza um fator de retorno de mercado, mas também adiciona SMB e HML como fatores sistemáticos adicionais. O SMB, ou pequeno-menos-alto, mede o retorno adicional que os investidores historicamente receberam de empresas com menor limite de mercado. Um beta. SMB de 0,7881 abaixo indica que o portfólio é direcionado para empresas de maior porte. HML, ou alto-menos-baixo, mede o retorno que os investidores historicamente receberam de empresas em crescimento (contra empresas de valor). Uma vez que selecionamos explicitamente para empresas de valor nessa estratégia (menor EV / EBITDA), isso explica por que nosso beta. HML é 0,412. O alfa mensal é 0,0079, que anualizado acaba sendo 0,0948, ou 9,48%. Então, nós caímos.

250 bps (2,5%) do alfa anualizado do CAPM, o que faz sentido, uma vez que adicionamos fatores explicativos adicionais.

Um excelente papel acadêmico (traduzido: curto e fácil de ler) que descreve o modelo CAPM e FF-3, bem como o risco sistemático é o "Entendimento do Risco e Retorno", o CAPM e o Fama-French Three-Factor Model & # 8221; por Kent Womack e Ying Zhang.

Nota: todos os fatores foram baixados da Kenneth French Data Library (esta é gratuita e atualizada mensalmente). O arquivo que eu usei para este backtest também está no diretório de entrada no repositório github da estratégia # 8217 ;.

Concentrações do setor.

Uma coisa a ter em conta é se as métricas específicas tendem a ser mais abrangentes em certos setores ou indústrias. Por exemplo, o uso de acréscimos elevados ou capital de giro como fator em uma estratégia de negociação pode apenas concentrar as alocações de carteiras da estratégia em indústrias que operam em altas provisões e capital de giro por qualquer motivo. Qualquer estratégia precisa ter uma boa combinação diversificada de setores, ou pode ser exposta a riscos específicos para um determinado setor. Os dados completos de cada ano estão nos resultados completos (abaixo), mas podemos analisar as concentrações do setor para 2014 e 2015. Observamos um aumento no estoque de energia em 2015, que sabemos ter tido um desempenho inferior no segundo semestre de 2015 e em 2016. Essa observação também parece consistente com os retornos negativos dessa estratégia em 2015 e o desempenho inferior em relação ao índice S & P 500.

Veredicto: Inverter ou não investir?

Então, nós fizemos o nosso backtest sistemático sobre PROVA-1, retornos quantificados e risco da estratégia, e examinamos as concentrações do setor. Também teríamos analisado as concentrações em outras métricas (ou seja, a distribuição do limite de mercado) para definir uma lente mais clara no perfil de risco. Adicionalmente, seria útil ter uma noção de como as concentrações e o risco evoluíram ao longo do tempo, particularmente durante recessões ou períodos de retornos negativos.

Como você provavelmente já determinou, essa não é uma estratégia de negociação de alta frequência, ou mesmo uma baseada em movimentos de mercado durante o dia. O backtest subjacente a esta estratégia é para investidores com um horizonte temporal mais longo (ou seja, um ano ou mais), reequilibrando uma vez por ano. Ele estreita o campo em um mercado onde temos milhares de investimentos para escolher.

Outro fator prático a considerar é o número de títulos nesta carteira anualmente. Mais de 120 ações têm muito a oferecer em um portfólio pessoal, e você pode querer considerar parâmetros mais restritos para restringir o campo (por exemplo, considerar um fator adicional ou utilizar decodificação em vez de quintil, por exemplo).

Espero que isso seja o suficiente para você começar!

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Pós-navegação.

3 pensamentos sobre & ldquo; PROVA-1: uma estratégia de negociação quantitativa simples Backtest em Python & rdquo;

Esta é uma informação incrível! Eu gosto da maneira como você quebra o Fama-French, facilita a compreensão de um não-quant como eu.

Obrigado! Fico feliz em saber que foi útil.

Muito bom escrever, muitos dos quantos exemplos / foco que encontrei são de negociação intradiária / de alta freqüência. O seu era exatamente o que eu estava procurando.

Tipos comuns de algoritmos de negociação.

Esta é uma breve visão geral dos tipos comuns de algoritmos de finanças quantitativas que são negociados hoje. Claro, isso é apenas uma visão geral, e não abrangente! Deixe-me saber se você acha que existem outros tipos de algo que eu deveria abranger.

Inversores de reversão média assumem que o preço das ações ao longo do tempo retornará ao seu preço médio de longa data. Eles usam a análise do preço das ações para determinar os limites de negociação da significância estatística. Se o estoque estiver negociando significativamente acima da média móvel, eles serão curtos. Por outro lado, se o estoque tende significativamente abaixo da média móvel, eles vão comprá-lo. Veja o exemplo de estratégia Avaliação - Compras de pechincha.

Os investidores criam estratégias que dependem da época do ano. Está bem documentado que os mercados tendem a ter melhores retornos no final do ano e durante os meses de verão, enquanto setembro geralmente é um mês com retornos mais baixos. Para evitar perda de capital, alguns investidores optam por vender suas posições com perdas no final de dezembro para beneficiar da indenização fiscal. Em janeiro, os investidores retornam em triunfo e compram estoques de pequena e menor valor, elevando seus preços. Os preços das ações também se diferenciam em torno de feriados e períodos de fechamento do trimestre. Uma estratégia simples é comprar e manter ações (SPY) de outubro a abril e depois girar para comprar e manter títulos (BSV) de maio a setembro. Veja o exemplo da Estratégia Sentimento - Compre o boato, venda as novidades.

O comércio de Análise Sentimental deriva da psicologia da multidão, onde os investidores ficam atualizados nas notícias recentes e as ações de compra prevêem a reação da multidão. Eles tentam capturar mudanças de preços de curto prazo e colher os benefícios rápidos. Os investidores podem monitorar fontes, incluindo tendências de pesquisa do Google, meios de comunicação, blogs / fóruns e postagens do Twitter. Veja a estratégia de exemplo Fundamental Investing.

Esta é uma forma de avaliar o verdadeiro valor intrínseco de um estoque, examinando fatores de macro-nível, como indicadores econômicos, comparações de indústria e setor, e análise de demonstrações financeiras da empresa. Os cálculos derivados de dados reais tentam modelar o valor verdadeiro do estoque, que é comparado ao preço de mercado da ação - direcionando a decisão de comprar ou vender. Exemplo de pontos de dados para análise fundamental incluem receitas das empresas, ganhos, crescimento futuro, retorno sobre o patrimônio líquido e margens de lucro. Investimento Técnico.

Este método examina a atividade do mercado passado para mudanças no preço e volume do estoque, acreditando que o desempenho histórico é indicativo de resultados futuros. Os investidores usam gráficos, estatísticas e outras ferramentas para descobrir padrões nos dados para prever futuros movimentos de preços. Esse estilo de investimento não analisa o valor intrísico do estoque, mas sim o movimento futuro da segurança. Para adicionar análise técnica ao seu código de Quantopian, veja a biblioteca de código aberto ta-lib.

O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta de prestação de serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.

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Estratégias quantias implementadas pela comunidade de Quantopian.

Na semana passada eu dei um discurso de reunião de finanças no Hacker Dojo em Mountain View, CA. O formato foi inspirado por alguma análise que fiz sobre os tipos de algoritmos compartilhados e clonados na comunidade de Quantopian - inicialmente queria perguntar: Quais são as estratégias mais populares codificadas em Quantopian? Para responder a esta pergunta, classifiquei todos os posts do fórum público de três maneiras, primeiro no número de respostas, em segundo lugar no número de visualizações e em terceiro lugar no número de vezes clonado. Eu projetei essas pontuações e reorganizei a lista para chegar às 25 melhores postagens mais populares de todos os tempos. (NB: Não fiz nenhuma correção pela data da publicação original, portanto, a quantidade de tempo que o segmento está vivo não foi normalizada).

A partir desta lista, trabalhei para trás e usei exemplos da comunidade de Quantopian para introduzir 5 tipos básicos de estratégia de quant: Reversão média, Momentum, Valor, Sentimento e Sazonalidade. Embora esta lista não seja tecnicamente "mutuamente exclusiva e coletivamente exaustiva", ela abrange uma grande fração das estratégias intradias de freqüência mais baixa e fornece uma boa visão geral sobre como os quentes focados na equidade pensam em prever os preços do mercado. Voltei para a minha lista de Top 25 e categorizei cada algo em um desses cinco baldes e, em seguida, criei esse gráfico de torta com base no número agregado de visualizações para cada tipo de estratégia.

Há uma série de conclusões interessantes a serem extraídas dessa visão geral inicial da atividade da comunidade. Talvez o mais óbvio e previsível disso é que as estratégias baseadas em preços estão atualmente lideradas por uma grande margem - devido, espero, ao fácil acesso ao preço mínimo de equidade e à acessibilidade da lógica do impulso e reversão média . Na verdade, não havia estratégias baseadas em valores que entraram no Top 25 - o que, na minha opinião, representa um espaço de oportunidade chave no momento.

Mais sutil e, do meu ponto de vista reconhecidamente tendencioso, mais convincente é a diversidade e a qualidade do conteúdo e da colaboração na esfera pública. Ao juntar-se à equipe da quespian de um grande ambiente corporativo trabalhando com um pequeno grupo de clientes institucionais, vendo que os 25 melhores algos foram clonados em 13.000 vezes, uma média de mais de 500 clones por estratégia é ... bem, é muito legal.

Abaixo, você pode encontrar o deck de slides da minha apresentação:

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GODS WARS 50.

seus olhos não têm nada para brincar com dar-lhe o dom de ver novos olhos para os necessitados.

O olho do banco da América o dom da visão de novos olhos para os necessitados você é apenas adorável adeus boa sorte.

FAÇA COMPETIR-LHE UM PEQUENO EASER. EU PRECISO A SUA AJUDA E POSSO TENDER-LHE.

POR FAVOR, me ajude a encontrar as melhores sementes de femautoflower de temporada curta. Isto é para mim, por via médica. Câncer de bexiga ... Eu gosto do nível de THC mais elevado.

Ah, e isso não é muito gasto, por favor. Eu vivo em renda fixa & gt; Nossa varanda recebe luz solar depois das 10h e até que as estações mudem também 7:30 PM e isso não é até maio, então eu quero começar a germinar seedlings. asap .. Espero que você faça Ajude-me. Estou adivinhando que vou viver mais 2 anos, mas você pode ter certeza de que quero ficar tão zumbido quanto possível ... Im 73 e tenho fumado durante toda a minha vida desde que eu tinha 12 horas ... Nada mais, exceto n Oxy ou 3 ... quando eu machuquei. Desculpe por conversar ... Esperando que você esteja disposto a me ajudar e agradecer com antecedência. Então, para ser claro ... O que você conseguiria por si mesmo? Eu continuo recebendo UTI.

também com muita freqüência.

Livrar-se da mulher que está falando enquanto os iniciadores egrais estão falando.

Elimine a mulher que fala enquanto os comentadores estão falando. Acho muito irritante ao ponto de me achar muito difícil concentrar-me nos eventos.

Eu sugiro que você volte para o e-mail antigo no yahoo. I Nenhuma lista de contatos, este novo e-mail Yahoo SUGA.

Sua nova maneira de usar o Yahoo mail, já não tenho lista de contatos, tenho membros da família, já não posso enviar e-mails para! Como posso mudar o yahoo mail de volta para o meu antigo caminho? Por favor, ajude-me com este problema, saudades da minha família!

Cobertura olímpica.

Não posso aguardar a terceira parcela dos conteúdos da coleção de pinças Katies. Enquanto isso, mostre as Olimpíadas.

O Yahoo Search Bar sempre cobriu o 1º resultado da pesquisa.

É melhor flutuar.

pesquisa em leilão online.

Eu busco leilões on-line perto de mim e "Online Auction Hub" não aparece ainda, eles multipul leilão on-line e estão a apenas 4 milhas de mim.

GODS WARS 50.

747150202024123.

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понедельник, 28 мая 2018 г.

Estratégias de negociação quantitativas simples

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