Estratégias de negociação de opções matlab

A ideia geral

Para títulos de capital, um simples backtest normalmente consistirá em duas etapas:

Cálculo do retorno do portfólio resultante de sua regra de formação de portfólio (ou estratégia de negociação) Ajuste de risco dos retornos do portfólio usando um modelo de precificação de ativos.

O passo 2 é simplesmente uma regressão e computacionalmente muito simples no Matlab. O que é mais complicado é a implementação da etapa 1, que exigirá que você se sinta muito à vontade no Matlab, e existem diferentes maneiras de fazer isso.

Se você sabe como fazer uma regressão OLS no Matlab, o que você deve focar é todo tipo de manipulação de matriz.

Implementação no Matlab.

Formação de portfólio e cálculo de retornos.

Para dar um exemplo de como uma estratégia de negociação primitiva poderia ser implementada no Matlab, vamos supor dados de retorno mensais e um período de manutenção uniforme de um mês em ativos de $ n $ sobre períodos de $ k $, em que $ i \ in \ $ e $ k \ in \ $.

Supondo que não haja mudanças na composição do seu universo de estoque, sua matriz de devoluções $ X $ é de dimensões $ k \ times n $.

Onde retornos são computados como $ x_ = \ frac>> -1 $.

Supondo que seu critério de seleção seja algum tipo de característica de estoque disponível na frequência mensal, você também terá uma matriz de características $ C $.

Você pode então escrever um algoritmo que identifique as entradas em $ C $ que preenchem seu critério de seleção (por exemplo, exceder um certo limite) e substitua as entradas correspondentes (onde $ i $ e $ t $ são os mesmos) de uma matriz indicadora $ I $ (que foi inicializado como uma matriz zero usando a função zeros) com uns.

Você pode então multiplicar as entradas de $ 1 por aquelas da matriz de devoluções $ X $ para obter uma matriz $ R $ que indica os retornos resultantes de suas participações. Você pode calcular a média das entradas diferentes de zero para cada linha de $ R $ para obter seu vetor de retornos de portfólio.

Ajuste de risco e identificação de retornos anormais.

Na etapa 2, você compara esse vetor com os retornos normais obtidos a partir da estimativa de regressão de um modelo de precificação de ativos, como o modelo Fama-French. Ao subtrair o vetor de retorno normal do vetor de retornos da sua carteira, você determina se a sua estratégia de negociação resultou em um retorno anormal positivo, que é o que você está procurando.

Recomendações

Se você é novo no Matlab, eu pessoalmente sugiro que você se familiarize com ele o suficiente para implementar essa estratégia simplista antes de relaxar algumas das suposições simplificadoras (como período de holding uniforme e periodicidade) e prosseguir para implementações mais sofisticadas.

Mais uma vez, o que eu gostaria de enfatizar é que isso requer que você se sinta muito à vontade com o Matlab e especialmente as diferentes formas de manipular matrizes, o que pode levar algum tempo. Se você não é obrigado a usar o Matlab para o seu estágio e gostaria de obter resultados rápidos, você poderia fazer o passo 1 no Excel, o que é entediante, mas não requer o investimento inicial (que vale a pena) que você precisa fazer para o Matlab.

Para se familiarizar com o Matlab, tenho certeza que você já descobriu a documentação extremamente boa que vem com ele. Esse, para mim, é o recurso mais valioso e provavelmente mais útil do que qualquer outro recurso específico de financiamento (com o qual esperaria até que você esteja familiarizado com o próprio Matlab). Tudo o que é necessário para determinar o retorno normal é uma regressão OLS e uma compreensão rudimentar dos modelos de precificação de ativos.

Noções básicas de negociação algorítmica: 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 de caixa preta ou simplesmente negociação de algoritmos) é o processo de usar computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para fazer uma negociação, a fim de gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para uma negociação. comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Para além das oportunidades de lucro para o comerciante, a negociação de algoritmos torna os mercados mais líquidos e torna o comércio mais sistemático ao excluir os impactos humanos emocionais nas atividades de negociação. (Para mais, confira Escolhendo o Software de Negociação Algorítmica Certo.)

Suponha que um comerciante siga estes critérios comerciais simples:

Compre 50 ações de uma ação quando a média móvel de 50 dias ultrapassar a média móvel de 200 dias Venda ações da ação quando a média móvel de 50 dias ficar abaixo da média móvel de 200 dias.

Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitore automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e coloque as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais ficar de olho nos preços e gráficos ao vivo, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica faz isso automaticamente, identificando corretamente a oportunidade de negociação. (Para mais informações sobre médias móveis, consulte Médias móveis simples Faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser aprender mais sobre as estratégias comprovadas e no ponto que podem, eventualmente, ser trabalhadas em um sistema de negociação alorítimo, confira o curso Torne-se um Day Trader da Investopedia Academy. ]

Benefícios do comércio algorítmico.

Algo-trading fornece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Possibilidade de colocação imediata e imediata de ordens (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas correta e instantaneamente, para evitar mudanças significativas nos preços Redução dos custos de transação (veja o exemplo de déficit de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Risco reduzido de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte da negociação de algoritmos atuais é a negociação de alta frequência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em vários mercados e vários parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para mais informações sobre negociação de alta frequência, consulte Estratégias e segredos de empresas de negociação de alta frequência (HFT).)

O comércio de algo é usado em muitas formas de atividades de negociação e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras (fundos de pensão, fundos mútuos, seguradoras) que compram em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande volume. Comerciantes de curto prazo e participantes do lado da venda (formadores de mercado, especuladores e arbitradores) se beneficiam da execução automatizada do comércio; Além disso, o comércio de algo ajuda a criar liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, pares de traders, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e permitir que o programa troque automaticamente.

O comércio algorítmico fornece uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados na intuição ou instinto de um comerciante humano.

Estratégias de Negociação Algorítmica.

Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja lucrativa em termos de ganhos aprimorados ou redução de custos. A seguir estão as estratégias de negociação comuns usadas no comércio de algo:

As estratégias de negociação algorítmica mais comuns seguem as tendências de médias móveis, desvios de canal, movimentos de níveis de preços e indicadores técnicos relacionados. Essas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar por meio do comércio algorítmico, porque essas estratégias não envolvem previsões nem previsões de preços. As negociações são iniciadas com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e diretas de implementar por meio 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 estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar tendências.)

Comprar uma ação com cotação dupla a um preço menor em um mercado e, simultaneamente, vendê-la a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem isenta de risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos futuros, já que os diferenciais de preço existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preço e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de maneira eficiente.

Os fundos de índices definiram períodos de reequilíbrio para aproximar seus investimentos aos seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os operadores algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos básicos, dependendo do número de ações no fundo de índice, imediatamente antes do rebalanceamento do fundo de índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta-neutral, que permitem negociar com combinação de opções e seu título subjacente, onde são feitas negociações para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o delta do portfólio seja mantido em zero.

A estratégia de reversão à média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para o seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar um algoritmo com base nisso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entra e sai de seu intervalo definido.

A estratégia de preço médio ponderado por volume divide uma ordem grande e libera pedaços menores da ordem para o mercado, determinados dinamicamente, usando perfis de volume histórico específicos do estoque. O objetivo é executar o pedido próximo ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando, assim, no preço médio.

A estratégia de preço médio ponderada pelo tempo quebra uma ordem grande e libera dinamicamente pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo divididos uniformemente entre um horário de início e de término. O objetivo é executar o pedido próximo ao preço médio entre os horários inicial e final, minimizando o impacto no mercado.

Até que a ordem de negociação esteja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a taxa de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia pedidos em uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário.

A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de um pedido negociando o mercado em tempo real, economizando assim no custo do pedido e se beneficiando do custo de oportunidade de execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação visada quando o preço das ações se mover favoravelmente e diminuirá quando o preço das ações se mover negativamente.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar “acontecimentos” do outro lado. Esses "algoritmos de farejamento", usados, por exemplo, por um criador de mercado do lado da venda, têm a inteligência incorporada para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado da compra de uma ordem grande. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e possibilitará que ele se beneficie com o preenchimento dos pedidos a um preço mais alto. Às vezes, isso é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para mais informações sobre comércio de alta frequência 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. Os seguintes são necessários:

Conhecimentos de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricados. Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocação de pedidos. Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de fazer pedidos. para backtest o sistema, uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo abrangente: A Royal Dutch Shell (RDS) está listada na Bolsa de Valores de Amsterdã (AEX) e na Bolsa de Valores de Londres (LSE). Vamos criar 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, seguida pelas duas bolsas sendo negociadas simultaneamente pelas próximas horas e negociando apenas na LSE durante a última hora conforme a AEX fecha .

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

Um programa de computador que pode ler os preços de mercado atuais Feeds de preços de LSE e AEX Um feed de taxa de câmbio para taxa de câmbio de GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que pode encaminhar o pedido para a capacidade correta de troca.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o feed de preço recebido do estoque RDS de ambas as trocas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficiente (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, coloque a compra ordem em troca de preço mais baixo e ordem de venda em troca de preço mais alto Se as ordens forem executadas como desejado, o lucro da arbitragem seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você puder colocar uma negociação gerada por algoritmos, os outros participantes do mercado também poderão. Consequentemente, os preços flutuam em milissegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se a transação de compra for executada, mas o comércio de venda não é feito, pois os preços de venda mudam no momento em que seu pedido chega ao mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, fazendo com que sua estratégia de arbitragem seja inútil.

Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação.

The Bottom Line.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É emocionante usar a automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso garantir que o sistema seja completamente testado e que os limites necessários sejam definidos. Comerciantes analíticos devem considerar aprender programação e construir sistemas por conta própria, para ter confiança em implementar as estratégias corretas de maneira infalível. Uso cauteloso e testes completos de negociação de algoritmos podem criar oportunidades lucrativas. (Para mais, veja Como codificar seu próprio robô de negociação da Algo.)

Estratégias semanais de negociação de opções matlab.

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Negociação de regras on-line de mercadorias para negociação.

O comércio de ações colocou o Matlab da Força, o Oscilador Estocástico e os Osciladores de Momentum da Matlab. Muitos dos principais indicadores vêm na forma de osciladores de dinâmica.

De um modo geral, o momentum mede a taxa de mudança de um preço de segurança. À medida que o preço de um título sobe, o momentum dos preços aumenta. Quanto mais rápido a segurança aumenta (quanto maior a mudança de preço de período sobre período de estratégias), maior será o momento no momento.

Negociação este aumento começa a desacelerar, o ritmo também irá diminuir. Negociar uma garantia começa a negociar, o momentum Ltd desta seção atualiza os traders sobre as notícias diárias para realmente diminuir dos altos níveis anteriores. No entanto, o declínio de estratégias em face de negociações paralelas nem sempre é um sinal de baixa. Significa simplesmente que o momento está retornando a um nível mais mediano. Indicadores RSI Momentum opção várias fórmulas para mudanças de preços semanais.

O RSI (um indicador de momentum) compara a variação média de preço dos períodos de antecipação com a opção de alteração média dos períodos de declínio.

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Quando eliminamos os jogadores mais fracos, o desempenho relativo das ações restantes é muito maior.

Negociação Algorítmica.

Desenvolva sistemas de negociação com o MATLAB.

A negociação algorítmica é uma estratégia de negociação que usa algoritmos computacionais para conduzir decisões de negociação, geralmente em mercados financeiros eletrônicos. Aplicada em instituições de buy-side e sell-side, a negociação algorítmica forma a base de negociação de alta frequência, negociação de FOREX e análise associada de risco e execução.

Os desenvolvedores e usuários de aplicativos de comércio algorítmico precisam desenvolver, fazer backtest e implantar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:

MatlabTrading.

Blog para MATLAB & # 174; usuários interessados ​​em estratégias de negociação algorítmica, backtesting, pares de negociação, arbitragem estatística etc.

Quarta-feira, 7 de dezembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 4) & # 8211; Algorítmos genéticos.

Otimização de Algoritmos Genéticos.

Apesar do fato de que o princípio do algoritmo genético (evolucionário) é muito bem explicado nos webinars do MathWorks, nos exemplos, no entanto, ele é usado apenas para otimização da escolha de um grupo de estratégia de um conjunto. Este é um bom exemplo do uso desses algoritmos, no entanto, acontece que há uma necessidade de definir muitas variáveis ​​com intervalos significativos para uma estratégia, você não consegue com uma iteração e a paralelização de processos & # 8211; cálculos podem levar vários dias. Certamente, existem estratégias no estágio final de otimização, quando quase certamente sabemos que a estratégia de negociação é bem-sucedida, podemos esperar vários dias ou alugar todo o cluster - o resultado pode valer a pena. No entanto, se precisamos "estimar" os resultados de uma estratégia "volumosa" e decidir se vale a pena gastar o tempo, então os algoritmos genéticos podem ser perfeitamente adequados.

Método linear & # 8211; é um modo usual de ordenação no qual você verá todos os resultados intermediários (sub-ótimos). Dá máxima precisão. Método paralelo & # 8211; todos os kernels da sua CPU serão usados. Não permite ver resultados intermediários, mas acelera significativamente a operação. Dá máxima precisão durante o aumento da velocidade de cálculo. Método genético & # 8211; ele usa o algoritmo de otimização evolutiva. Permite ver valores sub-ótimos, mas dá o resultado próximo ao melhor. Não é um método muito preciso, mas é preciso o suficiente para a "execução" inicial da estratégia. Muito rápido.

Segunda-feira, 5 de dezembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 3) & # 8211; Visualização do Processo.

Visualização do processo de teste.

Em minha experiência de trabalho, muitas vezes analisei outras plataformas populares para testes de estratégia de negociação, como TradeStation, MetaStock, Multicharts etc. e sempre fiquei surpreso com a pouca atenção dada à visualização do processo de teste. O problema é que, quando não vemos os resultados dos valores intermediários e sub-ótimos dos parâmetros otimizados, muitas vezes jogamos fora o ouro junto com a sujeira. A questão é por causa de uma amostragem excessivamente ampla, a estratégia ajusta os parâmetros da maneira como vemos uma "estratégia perfeita" que falha na vida real ou vê uma ou duas transações, que são supostamente as melhores porque foram selecionadas essas informações de intervalo de tempo onde a melhor estratégia de negociação seria comprar e manter, mas por que outras estratégias são necessárias?

E se houver mais de 4 dimensões? Quando você vê quais sinais e em que frequência eles aparecem na faixa de preço, você tem quase toda a representação visual necessária da sua estratégia: a frequência das transações, sua lucratividade (curva de renda), a precisão da abertura, a semelhança com outras valores sub-ótimos, etc .; isso não pode ser dito sobre o desempenho no espaço N-dimensional, onde todas as informações úteis são, de fato, que o valor ótimo não é apenas um, mas há toda uma gama de valores sub-ótimos em uma ou mais áreas.

Enquanto otimiza uma estratégia no WFAToolbox & # 8211; Walk-Forward Analysis Toolbox para MATLAB & # 174 ;, como um novo valor ótimo é encontrado, os sinais da estratégia de negociação no período in-sample e out-of-sample aparecem imediatamente no gráfico, para que você possa sempre controlar qual faixa de opções você deve atribuir, e também pode pausar a otimização sem esperar pelo fim do teste, pois fica claro que algo deu errado ou está tudo bem.

Quarta-feira, 30 de novembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 2) & # 8211; GUI fácil de usar.

GUI fácil de usar.

Vamos começar com o fato de que não há interface gráfica porque se presumimos que quase todo o processo de teste e análise de estratégias de negociação é padronizado (é 99%), você gostaria de ter a interface que ajuda a chamar os dados necessários. e inicie o processo de teste com um clique.

Para usuários novos (e não apenas) do MATLAB, é muito mais conveniente usar uma GUI com botões e campos de entrada do que pesquisar no código; Portanto, há uma GUI, mesmo nas caixas de ferramentas MathWorks, na maioria dos casos, porque é mais conveniente. Ele permite focar apenas no código da sua estratégia, porque o uso de uma GUI não implica, de forma alguma, que ela limita de alguma forma sua capacidade de escrever uma estratégia.

Assim, no WFAToolbox, criamos a possibilidade de escrever qualquer código para sua estratégia, usando qualquer uma das caixas de ferramentas do MATLAB e trabalhando com múltiplos ativos para as estratégias como negociação de pares, negociação de cestas ou arbitragem tripla, etc .; mas, ao mesmo tempo, esse código é facilmente integrado à GUI por meio de padrões, que são simples o suficiente para serem aplicados no código e não limitam as oportunidades.

Terça-feira, 29 de novembro de 2016.

Teste e Análise de Estratégias de Negociação Algorítmica no MATLAB (Parte 1) - Introdução.

Como tudo começou.

Foi em 2008 (se não me engano) quando o primeiro webinar sobre negociação algorítmica no MATLAB com Ali Kazaam foi lançado, abordando o tópico de otimização de estratégias simples baseadas em indicadores técnicos, etc. apesar de um caótico & # 8220; 8221; código, ferramentas eram interessantes o suficiente para usar. Eles serviram como ponto de partida para pesquisa e aprimoramento de um modelo de teste e análise que permitiria usar todo o poder das caixas de ferramentas e a liberdade das ações do MATLAB durante a criação das próprias estratégias comerciais, ao mesmo tempo em que permitiria controlar o processo. de teste e os dados obtidos e sua análise posterior escolheria carteira eficaz de sistemas de negociação robustos.

Por que todo Algotrader deveria reinventar a roda?

No entanto, o Mathworks não ofereceu uma solução completa para testes e análises das estratégias & # 8211; Esses códigos que você poderia obter dos webinars eram os únicos "elementos" de um teste completo do sistema, e era necessário modificá-los, personalizá-los e adicioná-los à GUI para facilitar o uso. Foi muito demorado, colocando-se uma questão: seja qual for a estratégia, ela deve passar pelo mesmo processo de teste e análise, o que permitiria classificá-la como estável e utilizável & # 8211; então, por que todo algotrader deveria reinventar a roda e escrever seu próprio código para estratégias de teste adequadas no MATLAB?