Estratégias de comércio de frequência média

Esta categorização é baseada na duração média do comércio. Não há necessidade de categorizar explicitamente com base na velocidade de reação, porque a duração média do comércio geralmente rege o requisito de velocidade de reação. Como regra geral, quanto menor for a duração do comércio, mais precisa será o tempo para superar os custos de transação. Assim, por exemplo, não é possível (a menos que você queira perder muito dinheiro) para ter um algoritmo com uma duração média de comércio de 1 segundo que reage aos dados do mercado com uma latência de 1 minuto. (Note que esta é apenas uma possível categorização - para o meu conhecimento, não existe uma versão oficial disso).
Os custos necessários para a infra-estrutura aumentam dramaticamente à medida que você desce as linhas desta tabela. Um indivíduo sem experiência prévia tentando começar como comerciante algorítmico geralmente não pode ir além da categoria de freqüência média nesta tabela. Os algoritmos de alta freqüência ou de alta frequência requerem investimentos significativos em infra-estrutura (servidores co-localizados, software de negociação caro e pelo menos um ou dois bons programadores que podem lidar com sistemas de alta velocidade em tempo real, sem mencionar o tempo necessário para Obtenha tudo isso configurado).

estratégias de comércio de frequência média
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O que é uma estratégia de negociação de média a baixa frequência e por que é menos divulgado?
O termo de negociação de alta freqüência tem sido usado com bastante frequência recentemente para se referir à negociação usando dados de ticks em tempo real (ou dados agregados a alguns segundos) e ter um período de espera intra-dia.
Como definidas as estratégias de negociação de média e baixa frequência? Eles usam dados em tempo real ou usam dados de fim de dia (OHLC, volume)?
Finalmente, por que há muito mais hype em relação ao comércio de alta freqüência? Eu entendo que estratégias como a arbitragem estatística exigem dados de alta freqüência. Não há estratégias de frequência média / baixa que tenham interesse semelhante para os investidores (em termos de número de artigos, papéis brancos e blogs) ou é "fazer dinheiro rápido" parte do motivo?
Esta resposta resume alguns dos meus comentários.
O HFT é certamente um tema muito quente nos dias de hoje, mas é difícil apontar para qualquer motivo. Uma grande parte disso é o mistério e os lucros, mas também parte disso é a relativa novidade. Observe que não há falta de documentos sobre estratégias de baixa e média freqüência, é apenas que eles não são rotulados como tal. As estratégias de média e baixa frequência tiveram o seu dia no centro das atenções no início até meados dos anos 2000.
As estratégias de média / baixa freqüência, para citar apenas alguns, incluem impulso, reversão, qualidade dos ganhos (acréscimos), deriva do anúncio pós-lucro, efeito de baixa volatilidade, bem como estratégias de opções, como dispersão, risco de volatilidade e futuros / Estratégias de FX, como carry trade, momentum (novamente). Então, você vê, não há um tipo de estratégia de média / baixa freqüência, mas a maioria das estratégias de HFT são relativamente semelhantes.
Quanto a como a freqüência "alta" deve ser considerada alta freqüência, as opiniões tendem a diferir neste ponto (ver pergunta anterior), mas duvido que a maioria dos participantes rotularia uma estratégia de negociação que deve ser executada dentro de um segundo e detém por um dia para seja "baixa freqüência". Na verdade, pode não ser muito alto ou ultra alto, mas a maioria dos gestores de investimentos consideraria amplamente a frequência "média a alta". Algumas pesquisas mostram (veja a resposta de Shane) uma minoria significativa de gerentes (cerca de 15%) consideram que até um período de espera de semana é de alta freqüência. Nos primeiros dias da pesquisa acadêmica, a alta freqüência era qualquer coisa usando dados fechados diários (ao invés de mensalmente).
Quanto à entrada de dados, a maioria das estratégias de baixa frequência usam dados diários ou menos frequentes. Embora seja difícil de definir, a frequência média da IMO requer dados intra-dia para execução, mas apenas no ponto em que a microestrutura do mercado pode ser ignorada (geralmente 5 a 15 minutos, dependendo da liquidez). Qualquer coisa que requer dados com uma frequência inferior a 5 minutos deve ter necessariamente a microstrução em conta, e isso a qualifica como alta freqüência. Como um lado, eu acredito que a miríade de problemas adicionais que surgem ao lidar com dados de triagem tornam totalmente não vale a pena o problema para qualquer coisa, mas verdadeiramente estratégias de alta freqüência.
Alta freqüência: Segundos, milissegundos, nanosegundos.
Frequência Média: Minutos.
Freqüência baixa: horas, dias, meses, anos.
Uma estratégia de negociação de média a baixa freqüência seria uma com baixa latência (14,8 milissegundos), mas um número menor de negócios intra-dia (300 vs. milhares).

Negociação quantitativa.
Investimentos quantitativos e idéias comerciais, pesquisas e análises.
Sexta-feira, 20 de abril de 2012.
A vida e a morte de uma estratégia.
Agora veja o que aconteceu depois desse período feliz.
72 comentários:
Oi, Ernie. Boa estratégia. Só queria um esclarecimento. O retorno do seu baixo para hoje aberto pode ser plano, negativo ou positivo. Assim, pelo menos 100, você está implicando que classificamos os 500 estoques por% chng, remova aqueles cujo valor absoluto é maior do que o valor 1SD e, em seguida, escolha o inferior 100. Muitos desses terão retornos negativos mais baixos ... então isso aceitável ?
Não, pelo menos 100, quero dizer primeiro aplicar os critérios de que os retornos devem ser & lt; -1 * std, e depois escolha os 100 mais baixos entre os candidatos. Claro, não pode haver 100 candidatos, caso em que compraremos menos ações.
Então, em essência, você está escolhendo as ações mais fracas ... e esperando uma inversão média para a cesta como um todo ... ou para que a cesta superasse o índice geral per se ..
Isso está correto. É uma estratégia de reversão média.
Esta estratégia explora uma ineficiência particular no preço inicial do leilão das ações. Durante um período de cerca de 2 anos de negociação ao vivo, tem uma proporção consistente e alta, e vários comerciantes negociaram essa estratégia. No entanto, essa ineficiência desapareceu, ou pelo menos diminuiu grandemente, desde a crise financeira. Na verdade, talvez tenha desaparecido porque muitos comerciantes aprendem sobre isso.
"rapidamente" é um pouco subjetivo, dependendo se você acha que a redução é devido a um evento específico que não repetiu. Mas, se não houver razão discernível para o declínio, e a redução é maior do que a duração máxima de retirada no backtest, então é hora de cortes drásticos na alavancagem.
oi Ernie; Qual o raciocínio para ser longo? Por que não trocar de ambos os lados?
Eu acho que é importante sempre criar novas estratégias, mesmo que seus retornos estejam bem com os atuais.
Posso sugerir uma teoria da conspiração de que, desde a crise financeira, há um maior envolvimento / manipulação do governo nos mercados. Somone apoia o iene, alguém suporta frank suíço, alguém suporta taxas de juros. Pode ser que alguém também suporte ações (ou indiretamente). E, enquanto apoiam ações, eles podem realmente ir para um alvo fácil: comprar os estoques que nas aberturas realmente comercializam mais alto, e não aqueles que caem mais do que os outros. O capital se concentra em instrumentos selecionados que estão sendo impulsionados além de razoável (um fruto, qualquer um?), Ignorando o amplo mercado.
Oi Ernie - primeiro, amei o livro, o que me acompanhou no seu blog! Além disso, aprecio muito o conteúdo, além dos comentários da comunidade - grandes coisas inteligentes e muitas vezes desafiadoras que me fazem pesquisar mais! O aviso de uma nova postagem é sempre uma chegada bem-vinda!
Acontece que o lado curto desta estratégia não funciona muito bem. Esta parece ser uma característica geral do comércio de ações, o que não é surpreendente considerando o retorno positivo esperado do mercado.
Pensamento interessante. Zerohedge mencionou recentemente (zerohedge / news / why-market-lentamente-morrendo) que o comércio de varejo diminuiu desde 2008. Portanto, essa ineficiência pode ter morrido com o comércio varejista.
Obrigado por suas amáveis ​​palavras no meu livro. Eu concordo que é difícil dizer se uma estratégia está apenas sofrendo de redução de curto prazo. Mas eu acredito que é sempre melhor estar seguro do que desculpar, uma vez que a duração do levantamento se aproxima da duração máxima no backtest.
Sua explicação para o desaparecimento desta estratégia pode ser verdade, embora eu pessoalmente mantenha minha explicação acima: que há poucos comerciantes varejistas hoje em dia que costumavam diminuir os preços dos estoques em um pânico aberto para permitir essa oportunidade.
Postagem perspicaz como sempre!
Seu comentário é muito provocador, mesmo que eu não concorde com todos os seus pontos!
Como sugeri na minha publicação, esta é apenas a versão mais simples da estratégia. Você pode modificá-lo para que seja adequado para uma conta de $ 100K. De fato, eu, pessoalmente, troquei uma versão de uma conta de $ 100K (com alavanca 4x) inicialmente e com bons resultados.
"Minha estratégia comprou ações abertas quando o mercado estava baixo, às vezes muito baixo. Então, obviamente, a maioria dos comerciantes estão vendendo, e podemos formular uma hipótese de que uma parcela considerável desses vendedores eram comerciantes de varejo. Se, como você disse, em um mercado de touro, todos os órgãos iriam comprar, então por que o mercado ficaria em aberto? & quot;
Na verdade, acho que você está certo de que essa queda pode ter que ver com os fundos estatísticos que vendem estoques que superam nos últimos dias, porque se eu impor essa condição, os índices de Sharpe melhoram em geral, embora ainda seja mais fraco no segunda parte dos dados. Então, eu acho que o meu ponto sobre o aumento da participação dos fundos estatísticos devido ao seu desempenho superior durante a crise financeira também está certo.
Geralmente falando sobre vida e amp; morte de estratégias, por que não aplicar alguma forma de impulso a longo prazo para a linha de ações teóricas de suas estratégias, escolhendo o melhor ou simplesmente desligar quando os desempenhos são negativos?
Parece haver algumas evidências sobre anomalias de mercado clássicas, escolhendo recursivamente o melhor artista passado: papers. ssrn / sol3 / papers. cfm? Abstract_id = 1364813.
Obrigado Lorenzo por este bom artigo!
Você tem outros artigos sobre snooping de dados / anomalias / seleção de modelos?
Oi Ernie & amp; Comunidade -
Tal como acontece com qualquer estratégia, haverá custos de deslizamento envolvidos. Neste caso, você pode usar os preços pré-mercado para estimar o aberto, ou você pode trocar logo após o aberto.
Na minha experiência, ajustar os parâmetros de uma estratégia antiga que parou de funcionar ganhou-o para que funcione novamente no curto prazo. Eu backtest a estratégia em 6-12 meses e ver se o desempenho retornou, e se não, ajustar as regras de negociação.
Eu não acho que 2009 é a única mudança de regime que vimos. Eu acredito que o Flash Crash em 2010 é outro.
Desenvolvi uma estratégia na faculdade como parte da minha tese de economia, que utilizou um estudo de eventos para identificar um conjunto de recomendações (upgrades, downgrades) que tiveram significado estatístico e econômico no estoque subjacente em uma base intradiária. Isso levou a uma estratégia de criação de um portfólio que compra / vende ações que recebeu novas recomendações de analistas ao aberto e fechando todas as posições no final. O backtest de 2001 a 2009 funcionou muito bem. O comércio ao vivo começou em 2009, os resultados correspondem aos resultados reportados. Os resultados começaram a enfraquecer no final de 2009, e de repente, a estratégia parou de funcionar após o crash do flash. Eu acredito que a estrutura do mercado foi alterada desde maio de 2010 e o crash do flash, embora eu não saiba por quê.
Trocamos uma estratégia similar baseada em empresas. orientação. Os resultados também se enfraqueceram em 2009, e nós matamos essa estratégia muito antes do choque instantâneo.
Se você está se referindo às recomendações de ganhos ou estratégias de orientação, então sim, nós testamos as perdas de parada. Mas stop loss, convidado "stop-hunting" estratégias, e não foi bem sucedido.
Sem paradas, não é rentável, a não ser que, ao negociar 100 ações, seja (eu testei com menos).
Como eles podem caçar suas paradas?
Suas paradas são visíveis no livro? Eles não deveriam ser?
Se você está se referindo à estratégia de lacunas, então nunca encontramos paradas para ser útil. Foi rentável quando negociamos sem paradas nem tampas de lucros.
Você tentou trocar a mesma estratégia, mas usando o preço no meio do dia como o aberto?
Isso basicamente seria uma inversão intradia. Eu suponho que isso não funcionaria bem porque os comerciantes tiveram mais tempo para reagir a uma configuração de preço, uma vez que se desenvolveu durante a última metade do dia, enquanto que em aberto há menos tempo para reação, operadores tão rápidos (automáticos) podem ter uma vantagem.
Você tentou trocar a mesma estratégia, mas usando o preço no meio do dia como o aberto?
Isso basicamente seria uma inversão intradia. Eu suponho que isso não funcionaria bem porque os comerciantes tiveram mais tempo para reagir a uma configuração de preço, uma vez que se desenvolveu durante a última metade do dia, enquanto que em aberto há menos tempo para reação, operadores tão rápidos (automáticos) podem ter uma vantagem.
Para sua pergunta: sim, eu tenho. É igualmente rentável.
Obrigado por um dos melhores blogs sobre negociação quantitativa - artigos de provocação e os melhores comentários na esfera do blog ao redor!
Às vezes, as estratégias morrem por causa da concorrência. Outras vezes eles morrem devido a mudanças estruturais no mercado (por exemplo, decimalização, mudança nas regras de venda a descoberto, aumento das piscinas escuras, etc.) As mudanças estruturais podem causar danos irreversíveis às estratégias.
Eu adoro seu blog, especialmente a comunidade que você construiu, refletida pelos muitos comentários provocadores.
São resultados muito interessantes - obrigado por compartilhar!
Sua sugestão parece sensata. Suponho que as simulações de Monte Carlo podem dizer-lhe quando a distribuição de preços ou retornos mudou realmente se os retornos reais acabassem no final da cola, indicando uma mudança de regime.
Eu conheço muitas estratégias que você pode estar interessado. apenas me avise.
muito bom artigo! muito útil para um pesquisador como eu.
Sim, a estratégia aparentemente funcionou bem em 2012, mas eu não sei sobre 2009-2010.
Eu também não uso dados históricos intradiários, exceto alto e baixo. No entanto, isso não significa que você não pode entrar intradía.
Se sua estratégia diz "Comprar se o preço for menor do que o dia anterior", e o seu teste de retorno mostra que hoje é baixo, de fato, é menor do que o dia anterior, então você conhece o O preço de execução é o mínimo do dia anterior. Você não precisa de preços intradiários para fazer esse tipo de backtesting.
Meu tcost é de ida, inclui deslizamento e comissão.
Eu acredito que você perdeu a noção de discussão.
Isso basicamente seria uma inversão intradia. & quot;
2) classificação no meio do dia usando noon_open (0) e baixo (-1) e compre noon_open (0). mas isso me confundiu quando você comentou "Comprar se o preço for menor do que o dia anterior" s baixo ",
3) classificação usando before_noon_low (0) e noon_open (0), mas noon_open (0) & gt; = before_noon_low (0), uma vez que não há motivos para acreditar que o mercado irá diminuir ao meio-dia. No entanto, só nos preocupamos com sua classificação relativa?
Na verdade, as variações intradiárias podem não implicar classificação. Mas deixarei a sua imaginação para descobrir a estratégia exata que é possível e rentável, para não pisotear alguém. propriedade intelectual!
Eu tive uma pergunta sobre o "Buy-on-Gap" estratégia. Qual é a melhor maneira de entrar em negociações nesta estratégia, através de ordens de mercado ou ordens de limite? Eu tentei entrar por meio de pedidos de mercado, mas meu deslizamento de sentido único é de cerca de 30 pbs (e pode ser bastante imprevisível, acho). Para um deslizamento de 60 pb de 2 vias, a estratégia não consegue retornar positivamente no backtest. Com ordens de limite, nem todas as posições de estoque possuem preenchimento. Existe uma maneira de executar essas estratégias no mercado aberto, com o volume necessário com deslizamento mínimo? Obrigado.
Você pode usar pedidos LOO.
Há inevitavelmente alguma derrapagem, uma vez que você tem que usar os preços 9:28 para gerar esses pedidos, e eles serão preenchidos no preço do leilão no horário aberto.
Se você deseja fazer uma prova mais precisa, você precisará usar cotações de oferta e oferta em intervalos de 1 minuto.
Obrigado Ernie pela sua resposta rápida. Uma vez que os pedidos LOO foram usados ​​para a entrada, pode haver casos em muitos dias, por exemplo, apenas 40 ou 70 ou 60 ações de 100 ações foram preenchidas devido ao uso de pedidos LOO. Como você modelou sua estratégia para esse comportamento? (Não podendo trocar todos os 100 sinais de compra). E você executou essa estratégia em F & amp; O ou no mercado de caixa?
Existem muitas versões da estratégia buy on gap. Mas, desde que se use ordens limitadas, nenhuma versão garantiria que todos os seus pedidos sejam preenchidos. Por que isso seria um problema? Você pode acompanhar isso com bastante precisão: apenas veja se seu preço limite é maior ou igual ao preço de leilão aberto.
Obrigado Ernie pelos seus valiosos comentários. Vou continuar a testar essa estratégia e experimentá-la ao vivo.
Oi, Ernie, tentei testar essa estratégia. Como você mencionou acima, o uso de pedidos limitados não garante que todos os 100 estoques possam ser comprados diariamente; nesse caso, para testar a parte traseira, devo escolher aleatoriamente os sinais comerciais diários gerados e ver se a estratégia dá bons retornos? Seleção aleatória pode dar resultados falsos. Você pode orientar sobre isso? Desculpe Se estou incomodando com minhas dúvidas, mas um novato na negociação. Obrigado.
Eu acho que você entendeu mal como um backtests estratégias que usam LOO.
Por exemplo. se o seu pedido BUY LOO em estoque tiver um preço limite de US $ 10, e o estoque aberto em US $ 11, sua encomenda ganhou não será preenchida. Se o estoque abriu em US $ 9, seu pedido será preenchido em US $ 9. Não há aleatoriedade ou incerteza envolvidas, e você pode testar a estratégia com total precisão (com a ressalva de que seu sinal real é gerado às 9h28, o mais tardar e que seus dados históricos podem ter um preço aberto consolidado em vez do leilão, preço aberto de intercâmbio primário.)
Agora eu entendi. Mas eu negocio na NSE India. NSE não tem LOO & # 39; s. Eu uso os dados diários do preço das ações do google finance para backtest e o preço às 9:08 am durante a sessão de pré-mercado da NSE é refletido como o preço aberto para o dia (quando o mercado começa às 9h15) nos dados do google . Por isso, não é possível para mim descobrir qual foi o preço comercial real do primeiro comércio quando o mercado abriu às 9h15.
Se a Goolge Finance não lhe fornecer o preço aberto real do mercado, então você deve encontrar outros dados de origem. Você pode até precisar encontrar dados intradiários. Se você usa IB, você pode baixar dados intraday gratuitos através de sua API, desde que você esteja inscrito em seus dados ao vivo no mercado indiano.

Arbitragem estatística: negociação de carteira de frequência média.
27 páginas postadas: 25 jun 2013 Última revisão: 9 de julho de 2013.
Igor Skachkov.
Data escrita: 9 de julho de 2013.
As estratégias de negociação de médio prazo incluem todas as atividades de negociação, que não exigem análise de microestrutura do mercado de um lado e dependem significativamente do impacto no mercado do outro lado. A diferença mais importante do comércio de alta freqüência é a capacidade de analisar grande quantidade de dados usando algoritmos complexos. O gerenciamento de portfólio neste caso é o processo dinâmico, combinação de descoberta de sinal (alfa) e execução ideal no nível de agendamento de negociação. Utilizamos o fechamento do preço e as séries temporais de volume comercial para a lista das empresas S & P 500 que existem em um índice desde o início de 2008, pelo menos. Neste artigo, apresentamos abordagens de geração de sinal, bem como otimização de transações de portfólio. Formalmente, os desempenhos de estratégias de arbitragem estatística de média freqüência são muito melhores que o desempenho de seus benchmarks, mas são muito sensíveis à qualidade do mecanismo de negociação e do software de otimização. Nesta pequena revisão, adicionamos os resultados de testes fora da amostra e explicações de termos e metodologia.
Palavras-chave: arbitragem estatística, impacto no mercado, estratégia de negociação, otimização.
Classificação JEL: C22, C44, C52, C61, G11.
Igor Skachkov (Autor do contato)
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