Estratégias de Escalping de Alta Freqüência As estratégias de escalabilidade de HFT gozam de várias características altamente desejáveis, em comparação com estratégias de baixa freqüência. Um exemplo disso é a nossa estratégia de scalping nos futuros VIX, atualmente em execução no site do Collective2: a estratégia é altamente lucrativa, com um Ratio Sharpe superior a 9 (líquido dos custos de transação de 14 prt). O desempenho é consistente e confiável, sendo Com base em um grande número de negociações (10-20 por dia). A estratégia tem uma correlação baixa ou negativa com os índices subjacentes de equidade e volatilidade. Não há risco overnight. Antecedentes das estratégias HFT Scalping. A atratividade de tais estratégias é inegável. Então, como é que se trata de desenvolvê-los? É importante que o leitor se familiarize com alguns dos antecedentes da negociação de alta freqüência em geral e estratégias de escalação em particular. Especificamente, eu recomendaria ler as seguintes postagens de blog: Execução vs Alpha Geração em estratégias de HFT A chave para entender as estratégias de HFT é que a execução é tudo. Com as estratégias de baixa freqüência, uma grande quantidade de trabalho é investigar fontes de alfa, muitas vezes usando técnicas matemáticas e estatísticas altamente sofisticadas para identificar e separar o sinal alfa do ruído de fundo. A estratégia alfa representa talvez até 80 do retorno total em uma estratégia de baixa freqüência, com execução compostendo o restante 20. Não é que a execução não é importante, mas há apenas tantos pontos base que pode ganhar (ou salvar) Em uma estratégia com volume de negócios mensal. Em contrapartida, uma estratégia de alta freqüência é altamente dependente da execução comercial, que pode representar 80 ou mais do retorno total. Os algoritmos que geram a estratégia alfa são muitas vezes muito simples e podem fornecer apenas as bordas mais pequenas. No entanto, essa vantagem muito pequena, ampliada em milhares de negócios, é suficiente para produzir um retorno significativo. E uma vez que o risco se espalhou por um grande número de incrementos de tempo muito pequenos, a taxa de retorno pode se tornar arduamente elevada em uma base ajustada pelo risco: Sharpe Ratios de 10, ou mais, geralmente são alcançados com estratégias HFT. Em muitos casos, um algoritmo HFT procura estimar a probabilidade condicional de um aumento ou queda no subjacente, dependendo do lance ou do preço da oferta de acordo. As ordens fornecidas podem ser posicionadas na frente da fila para garantir uma taxa de preenchimento adequada, as leis da probabilidade farão o resto. Assim, no contexto HFT, muito esforço é gasto na mitigação da latência e no desenvolvimento de técnicas para estabelecer e manter a prioridade no livro de pedidos limite. Outra preocupação importante é monitorar a dinâmica dos cadernos de pedidos para sinais de que a pressão do livro pode estar se movendo em relação a qualquer pedido aberto, para que possam ser canceladas em tempo útil, evitando a seleção adversa por comerciantes informados ou um inventário indesejável. Em uma estratégia de escalação de alta freqüência, normalmente se busca capturar uma média entre 12 a 1 tique por troca. Por exemplo, a estratégia de escalação VIX ilustrada aqui é em média de cerca de 23 por contrato por comércio, ou seja, com menos de 12 anos, um tiquete no contrato de futuros. A entrada e a saída de comércio são efetuadas usando ordens limitadas, uma vez que não há espaço para acomodar a derrapagem em um sistema de negociação que gera menos de um único tic por comércio, em média. Tal como acontece com a maioria das estratégias de HFT, os algoritmos alfa são apenas moderadamente sofisticados e a estratégia é altamente dependente da obtenção de uma taxa de preenchimento aceitável (a proporção de ordens limitadas que são executadas). A importância de alcançar uma taxa de preenchimento suficientemente alta é claramente ilustrada na primeira das duas publicações mencionadas acima. Então, o que é uma taxa de preenchimento aceitável para uma estratégia de HFT. Taxas de preenchimento I8217m, abordando a questão das taxas de preenchimento focando em um subconjunto crítico do problema: preenchimentos que ocorrem no extremo da barra, também conhecido como 8220extreme hits8221. Estas são ordens limitadas cujos preços coincidem com o preço mais elevado (no caso de uma ordem de venda) ou o mais baixo (no caso de um pedido de compra) em qualquer barra da série de preços. As ordens limitadas a preços dentro do interior da barra são necessariamente preenchidas e, portanto, não são controversas. Mas as ordens limitadas nas extremidades do bar podem ou não ser preenchidas e, portanto, são essas ordens que são o foco da atenção. Por padrão, a maioria dos simuladores de backtest da plataforma de varejo assumem que todas as ordens de limite, incluindo hits extremos, são preenchidas se as negociações subjacentes lá. Em outras palavras, esses sistemas geralmente assumem uma taxa de preenchimento de 100 em hits extremos. Isso é altamente irreal: em muitos casos, o alto ou o baixo de um baralho forma um ponto de inflexão que a série de preços só é passageira antes de reverter sua tendência recente e não revisitar por um tempo considerável. Os primeiros pedidos na parte da frente da fila serão preenchidos, mas muitos, talvez a maioria, ordene mais abaixo a ordem de prioridade ficará desapontado. Se o comerciante estiver usando um sistema de comércio varejista e não uma plataforma HFT para executar seus negócios, suas ordens limitadas quase sempre são garantidas para descansar na parte de trás da fila, devido à latência relativamente alta de seu sistema. Como resultado, um grande número de suas ordens limite 8211 em particular, os hits extremos 8211 não serão preenchidos. As conseqüências de perder um grande número de negócios devido a ordens limitadas não preenchidas provavelmente serão catastróficas para qualquer estratégia HFT. Um teste simples que está prontamente disponível na maioria dos sistemas de backtest é mudar o pressuposto subjacente em relação à taxa de preenchimento em hits extremos 8211 em vez de assumir que 100 desses pedidos sejam preenchidos, o sistema pode testar o resultado se as ordens limitadas forem Preenchido apenas se a série de preços exceder posteriormente o preço limite. O resultado produzido sob este cenário alternativo geralmente é extremamente adverso, conforme ilustrado na primeira postagem do blog anteriormente mencionada. Na realidade, é claro, nem a suposição é razoável: é improvável que 100 ou 0 dos hits extremos de uma estratégia 8217 sejam preenchidos 8211, a taxa de preenchimento real provavelmente estará em algum lugar entre esses dois resultados. E esta é a questão crítica: em algum nível de taxa de preenchimento, a estratégia passará da rentabilidade para a não lucratividade. A chave para implementar uma estratégia HFT scalping com sucesso é garantir que a execução caia no lado direito dessa linha divisória. Implementando estratégias HFT Scalping na prática Uma solução para o problema da taxa de preenchimento é gastar milhões de dólares construindo infra-estrutura HFT. Mas, para os propósitos desta publicação, let8217s assumem que o comerciante se limita a usar uma plataforma de comércio varejista, como Tradestation ou Interactive Brokers. Os sistemas de escalação de HFT ainda são viáveis em um ambiente como esse. A resposta, surpreendentemente, é uma simulação qualificada 8211 usando uma técnica que me levou muitos anos para descobrir. Para ilustrar o método, utilizarei o seguinte sistema HFT scalping no contrato de futuros E-Mini SampP500. O sistema comercializa os futuros do E-Mini em barras de 3 minutos, com um tempo de espera médio de 15 minutos. O comércio médio é muito baixo 8211 em torno de 6, líquido de comissões de 8 prt. Mas a estratégia parece ser altamente rentável, devido ao grande número de negócios de 8211 em torno de 50 a 60 por dia, em média. Por enquanto, tudo bem. Mas a questão crítica é o número muito grande de hits extremos produzidos pela estratégia. Pegue a atividade comercial em 1018 como exemplo (veja abaixo). De 53 negociações naquele dia, 25 (47) foram extremos, ocorrendo no preço alto ou baixo do bar de 3 minutos em que ocorreu o comércio. No geral, a taxa extrema de sucesso da estratégia é de 34, o que é extremamente elevado. Na realidade, talvez apenas 14 ou 13 dessas ordens realmente executem 8211, o que significa que o restante, no valor de cerca de 20 do número total de pedidos, falhará. Uma estratégia HFT scalping não pode esperar para sobreviver a tal resultado. A rentabilidade da estratégia será dizimada por uma combinação de negócios perdidos e rentáveis e perdas em negócios que escalam após uma ordem de saída falhar ao executar. Então, o que pode ser feito em tal situação. Substituição manual, MIT e outras intervenções. Uma abordagem que não funcionará é assumir ingenuamente que algum tipo de supervisão manual será suficiente para corrigir o problema. Let8217s dizem que o comerciante executa duas versões do sistema lado a lado, uma na simulação e a outra na produção. Quando uma ordem limite é executada no sistema de simulação, mas não executa na produção, o comerciante pode intervir, substituir manualmente o sistema e executar o comércio atravessando a propagação. Ao fazê-lo, o comerciante pode evitar perdas que teria ocorrido se o comércio não tivesse sido executado, ou forçar a entrada em um comércio que, mais tarde, seja lucrativo. Da mesma forma, no entanto, o comerciante pode forçar a saída de um comércio que mais tarde se volta e se move de perda em lucro, ou entrar em um comércio que acaba por ser um perdedor. Não é possível que o comerciante saiba, ex-ante, qual dos cenários pode acontecer. E o comerciante terá que enfrentar a mesma decisão talvez até vinte vezes por dia. Se o comerciante é realmente tão bom em escolher vencedores e derrotar os perdedores, ele deve destruir seu sistema comercial e negociar manualmente. Uma abordagem alternativa seria que o sistema de negociação lide com o problema. Por exemplo, um poderia programar o sistema para converter ordens limite para o mercado Ordens se ocorrer uma transação no preço limite (MIT) ou após x segundos após o preço limite ser tocado. Novamente, no entanto, não há como saber de antemão se essa ação produzirá um resultado positivo ou um resultado ainda pior em relação à saída da ordem limite. Na realidade, a intervenção, seja manual ou automatizada, é improvável que melhore o desempenho comercial do sistema. O que é certo, no entanto, é que, ao forçar a entrada e a saída de transações que ocorrem ao redor do extremo de uma barra de preços, o comerciante terá custos adicionais ao atravessar o spread. Incorrer desse custo para talvez até 13 de todos os negócios, em um sistema que está produzindo, em média, menos de metade de um tic por comércio, certamente destruirá sua rentabilidade. Implementando com sucesso estratégias de HFT em uma plataforma de varejo Durante muitos anos, eu assumi que a única solução para o problema da taxa de preenchimento era implementar estratégias de escalação na infra-estrutura HFT. Um dia, eu me encontrei fazendo a pergunta: o que aconteceria se diminuíssemos a estratégia. Especificamente, suponha que tomamos a estratégia de E-Mini de 3 minutos e executá-la em barras de 5 minutos. Minha primeira compreensão foi que a relativa simplicidade de alfa Os algoritmos de geração em estratégias HFT são uma vantagem aqui. Em um contexto de baixa freqüência, a complexidade do processo de extração alfa mitiga sua capacidade de generalizar para outros ativos ou cronogramas. Mas os algoritmos HFT são, em geral, simples e genéricos: o que funciona em barras de 3 minutos para os futuros E-Mini pode funcionar em barras de 5 minutos em E-Minis, ou mesmo em SPY. Por exemplo, se a essência do algoritmo é algo tão simples como: 8220 compre quando o preço cair em mais do que x abaixo da média móvel do y-bar8221, essa abordagem pode funcionar em 3 minutos, 5 minutos, 60 minutos ou Até mesmo bares diários. Então, o que acontece se executarmos o sistema E-mini scalping em barras de 5 minutos em vez de barras de 3 minutos. Obviamente, a rentabilidade geral da estratégia é reduzida, de acordo com o menor número de negócios nesta escala de tempo mais lento. Mas note que o comércio médio aumentou e a estratégia permanece globalmente lucrativa. Mais importante ainda, a taxa de sucesso extrema média caiu de 34 para 22. Portanto, não só recebemos menos negócios, mas um pouco mais rentáveis, mas uma proporção muito menor deles ocorre no extremo dos bares de 5 minutos. Conseqüentemente, o problema da taxa de preenchimento é menos crítico neste período de tempo. Claro, pode-se continuar esse processo. O que diz respeito a bares de 10 minutos ou barras de 30 minutos O que um tende a encontrar a partir de tais experimentos é que existe um período de tempo que otimiza o trade-off entre a rentabilidade da estratégia e a dependência da taxa de preenchimento. No entanto, há outro fator importante que precisamos esclarecer. Se você examinar o registro de negociação do sistema, você verá uma variação substancial na taxa de sucesso extremo do dia a dia (por exemplo, é tão alta quanto 46 em 1018, em comparação com a média geral de 22). Na verdade, há variações significativas na taxa de sucesso extremo durante o curso de cada dia de negociação, com taxas aumentando durante intervalos de mercado mais lentos, como de 12 a 2pm. A importante realização que eventualmente me ocorreu é que, é claro, o que importa não é o horário do relógio (ou o tempo de parede 8220 na linguagem HFT), mas o tempo de troca: isto é, a taxa na qual os negócios ocorrem. Wall Time vs. Trade Time O que precisamos fazer é reconfigurar nosso gráfico para mostrar barras que compreendem um número específico de negócios, em vez de um número específico de minutos. Neste esquema, não nos importa se o tempo decorrido em uma determinada barra é de 3 minutos, 5 minutos ou qualquer outro intervalo de tempo: tudo o que precisamos é que a barra inclua a mesma quantidade de atividade de negociação que qualquer outra barra. Durante períodos de alto volume, como em torno do mercado aberto ou fechado, as barras de tempo de comércio serão mais curtas, incluindo talvez apenas alguns segundos. Durante períodos mais lentos no meio do dia, demorará muito mais tempo para o mesmo número de negociações executar. Mas cada barra representa o mesmo nível de atividade comercial, independentemente de quanto tempo possa abranger. Como você decide como pode negociar por barra que deseja no gráfico Como uma regra geral, uma estratégia tolerará uma taxa extrema de sucesso entre 15 e 25, dependendo da taxa de comércio diária. Suponha que, em sua implementação original, a estratégia tenha uma taxa de sucesso inaceitavelmente alta de 50. E let8217s dizem para fins ilustrativos que cada barra de tempo produz uma média de 1 000 contratos. Uma vez que a volatilidade escala aproximadamente com a raiz quadrada do tempo, se quisermos reduzir a taxa de sucesso extremo por um fator de 2, ou seja, de 50 a 25, precisamos aumentar o número médio de trades por barra em 22, ou seja, 4. Então, nesta ilustração, precisaríamos de barras de volume compreendendo 4.000 contratos por barra. Claro, esta é apenas uma regra 8211, na prática, seria desejável implementar a estratégia de uma variedade de tamanhos de barras de volume em um intervalo de talvez 3.000 a 6.000 contratos por barra e avaliar o trade-off entre desempenho e taxa de preenchimento em cada caso. Usando essa abordagem, chegamos a uma configuração de barra de volume para a estratégia E-Mini Scalping de 20.000 contratos por barra. Com este 8220time8221-frame, a atividade de negociação é reduzida para cerca de 20-25 negócios por dia, mas com maior taxa de ganhos e tamanho médio de comércio. Mais importante ainda, a taxa extrema de sucesso corre em uma média muito mais baixa de 22, o que significa que o comerciante tem que se preocupar com talvez apenas 4 ou 5 trocas por dia que ocorrem no extremo da barra de volume. Neste cenário, a intervenção manual provavelmente terá um efeito muito menos deletério sobre o desempenho comercial e a estratégia provavelmente será viável, mesmo em uma plataforma de comércio varejista. (Nota: os resultados abaixo resumem o desempenho da estratégia apenas nos últimos seis meses, o período de tempo para o qual as barras de volume estão disponíveis). Observações finais Vimos que é possível, em princípio, implementar uma estratégia HFT scalping em uma plataforma de varejo, desacelerando, ou seja, implementando a estratégia em barras de baixa freqüência. A simplicidade de muitos algoritmos de geração alfa HFT muitas vezes os torna robustos para a generalização em prazos (e às vezes até em todos os recursos). Uma abordagem ainda melhor é usar barras de volume, ou tempo de troca, para implementar a estratégia. Você pode estimar o tamanho da barra apropriado usando a regra da raiz quadrada do tempo para ajustar o volume da barra para produzir a taxa de preenchimento necessária. Uma taxa de sucesso extremo, se até 25 podem ser aceitáveis, dependendo da taxa de comércio diária, embora uma taxa de sucesso na faixa de 10 a 15 normalmente seja ideal. Finalmente, uma palavra sobre dados. Embora os compromissos necessários possam ser feitos em relação à plataforma de negociação e à conectividade, o mesmo não é verdade para os dados de mercado, que devem ser da mais alta qualidade, tanto em termos de atualização quanto de totalidade. A razão é auto-evidente, especialmente se alguém está tentando implementar uma estratégia no tempo de comércio, onde a integridade e a latência dos dados do mercado são cruciais. Neste contexto, usando o feed de dados de, digamos, Interactive Brokers, por exemplo, simplesmente não fará com que os dados 8211 sejam entregues em pacotes de 500 ms em nada inadequados para a tarefa. O comerciante deve procurar usar o maior feed de dados de mercado disponível que ele pode razoavelmente pagar. Essa ressalva, pode-se concluir que é certamente possível implementar estratégias de escalação de alto volume, mesmo em uma plataforma de comércio varejista, proporcionando cuidados suficientes com a modelagem e implementação do sistema. Lembre-se de sair da caixa do Binário O software Ascend é plug and play pronto. O sistema funciona melhor fornecendo sinais para o par EURUSD dando aos comerciantes transações de expiração de 30 minutos 245. A nova tecnologia de monitoramento de mercado combinada com filtragem aprimorada nos permite usar 10 indicadores diferentes combinados para fornecer as entradas mais nítidas possível. 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Não troque com o dinheiro que você não pode perder. Esta não é uma solicitação nem uma oferta para futuros ou opções da BuySell. Não está a ser feita qualquer declaração de que qualquer conta seja ou seja susceptível de atingir lucros ou perdas semelhantes às discutidas neste site. O desempenho passado de qualquer sistema ou metodologia comercial não é necessariamente indicativo de resultados futuros. Estado de login CFTC RULE 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TENHA CERTAS LIMITAÇÕES. SEM ENCONTRO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM NEGÓCIO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTOS, OS RESULTADOS PODEM TER MESMO OU COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE HAVER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, TAL COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. 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