Pesquisa de Sistemas de Negociação. Duas abordagens: mineração de dados e estatística versus pesquisa de estrutura de mercado

Criando estratégias de negociação baseadas na reversão média e no momento

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Penso que pesquisas sobre sistemas de negociação são a principal questão da construção de estratégias de negociação. Nosso principal objetivo é construir uma estratégia que será bem-sucedida no futuro e não apenas em backtests (ajuste de curvas). Por isso, considero correto iniciar o tópico com a descrição das duas abordagens para a criação de estratégias de negociação.

Duas abordagens para pesquisa de sistemas de negociação: mineração de dados e estatística versus pesquisa de estrutura de mercado

Pesquisa de estrutura de mercado

Pesquisa de estrutura de mercado

Compreender a essência da ineficiência, subjacente aos ganhos do sistema. Para especulações, a base disso pode ser expressa no aforismo de Buffett: "Se você joga poker há meia hora e ainda não sabe quem é o patsy, você é o patsy". Se você não sabe quem perde na troca, você perde. Você deve saber quando negociar. Para ganhar dinheiro com um sistema, outros comerciantes devem perder nesse sistema. Mais uma vez, negociar é um jogo de soma zero. Compreender o fenômeno do mercado é muito diferente de "arrastar opiniões para o mercado".

Primeiro, formulamos uma hipótese sobre o comportamento de um ou outro tipo de participante. Em seguida, expressamos essa hipótese em termos de preço, volume e assim por diante. E só então testamos essa hipótese na história. Se "se juntou" exatamente como assumimos, as chances de que isso seja apenas um acidente são extremamente baixas. dessa maneira, obtemos ao mesmo tempo a robustez “embutida” e o “gatilho”, cuja performance nos permite julgar que o fenômeno morreu.

Por exemplo:

  1. Existem alguns padrões comportamentais comuns dos fundos de investimento, por exemplo, alguns dias antes do final do mês, eles vendem ações líquidas e, nos primeiros dois ou três dias do início do novo mês, eles as compram de volta. Assim, você pode identificá-los e tentar criar estratégias de negociação com reversão média com base nesses movimentos de preços.
  2. No Brasil, em 2014, houve geadas e o preço do café aumentou significativamente. Foi como uma grande perda de safra de café. Aqueles que tiveram acesso a dados sobre o volume de café brasileiro para exportação em certificados de exportação viram que os volumes preparados para exportação não caíram muito. * Para exportação, você deve primeiro obter um certificado (você deve fornecer informações sobre o volume e o lote de café para análise). Em outras palavras, os agricultores viram que os danos causados ​​pela geada não eram tão fortes e vendiam com ousadia o café. O preço retornou aos níveis anteriores.

Vantagens dessa abordagem:

  • Compreendendo o processo, seus mecanismos
  • Capacidade de iniciar e parar a negociação a tempo

Desvantagens dessa abordagem:

  • A complexidade da pesquisa (muita informação extra sem preço)
  • A complexidade do monitoramento

Mineração de dados e abordagem estatística

A mineração de dados é um subconjunto da ciência da computação. Ele une ramos da ciência da computação, aprendizado de máquina, uma subcategoria de inteligência artificial e sistemas de banco de dados, com estatísticas. É o processo de descoberta de informações em grandes conjuntos de dados. O objetivo da mineração de dados é transformar um conjunto de dados em informações compreensíveis e utilizáveis.

Você pode desenvolver e pesquisar estratégias usando técnicas de aprendizado de máquina para qualquer mercado ou período, usando dados de Preço e Não-preço. Você pode gerar e verificar milhões de condições diferentes de entrada e saída, tipos de pedidos e níveis de preços, para encontrar estratégias de melhor desempenho de acordo com seus critérios de seleção - por exemplo, lucro líquido, retorno versus redução, proporção de Sharpe etc.

A fonte do ajuste pode ser um conjunto de coincidências absolutamente aleatórias, ou algum fator duradouro que atuou em uma parte significativa do período de teste, mas não o fato de que continuará no futuro. Exemplos, longas tendências de alta e a vantagem de longos sistemas de negociação.

"Não confunda gênio com mercado em alta" (с).

Mas pode haver outros exemplos - como um longo período ou tendência plana etc. É claro que se pode argumentar aqui que qualquer sistema usa uma fase favorável que foi prolongada por ele e não há garantias de que isso continuará. E você só pode ser um touro em um mercado em alta se souber quando parar. Se a alocação de fases favoráveis ​​para o sistema for formalizada e implementada na forma de filtros do sistema, isso será bom. Mas tudo não pode ser formalizado e saber com antecedência. Para isso, existem critérios para rejeitar o sistema, validações fora da amostra etc.

Vantagens dessa abordagem:

  • Velocidade de pesquisa
  • Monitoramento simplificado por critérios formais
  • Você pode negociar dezenas de estratégias em paralelo

Desvantagens dessa abordagem:

  • Custos adicionais por ineficiências em desaparecimento (atraso para iniciar e parar a negociação)
  • Não entendimento da microestrutura de mercado.

Estratégias de reversão média vs. momento

Estratégias de reversão média vs. momento

Momentum e Mean-reversion são 2 classes globais, que incluem quase qualquer sistema de negociação. Estes são dois opostos. É propriedade do preço continuar o movimento versus a propriedade do preço para reverter.

Quem gosta de analogias físicas, então o Momentum tem a propriedade de os corpos físicos continuarem se movendo mesmo depois que o impulso inicial deixou de agir, e a reversão média é como um pêndulo que por impulso passa pelo ponto de equilíbrio, é forçado a devolvê-lo.

Ambos parecem ser opostos um ao outro, mas ambos funcionam bem. A razão pela qual é possível eles trabalharem em diferentes horizontes temporais. Se você generaliza, o motivo é que os investidores se comportam de uma certa maneira.

As estratégias de acompanhamento de tendências (momento) têm um longo histórico de desempenho. A famosa expressão "Trend is your friend" refere-se a Momentum. Unilateral, mas escrito para a tendência do mercado de ações do século passado.

A reversão média, especialmente em períodos mais curtos, funciona bem. Vejamos as estratégias de acompanhamento de tendências

Por que as estratégias de acompanhamento de tendências funcionam?

O acompanhamento de tendências funciona quando você olha para a tendência nos retornos do último ano. Se você observar durações mais curtas como a tendência do último mês e tentar seguir, poderá perder a camisa. Quando as estratégias de acompanhamento de tendências funcionam, elas geralmente têm grandes ganhos. Mas quando não funcionam, têm pequenas perdas. Isso é chamado de "inclinação positiva".

Algumas métricas do Momentum

  1. As vendas / compras forçadas de ativos de vários tipos de fundos (volume negociado).
  2. Momento da série temporal. O retorno passado de séries de preços está positivamente correlacionado com retornos futuros.
  3. Limitações de liquidez. Para entrar ou sair de um tamanho grande, o comerciante é forçado a dividi-lo em pedaços. Como resultado de suas negociações periódicas, um movimento é formado em um determinado período de tempo.
  4. Falhas temporárias de liquidez em determinados níveis ou em determinados momentos. Quando há pouca liquidez para vender, por exemplo (limite de pedidos se houver troca), mesmo compras relativamente pequenas causarão um impulso significativo.

O que são estratégias de reversão média

A reversão média funciona por causa do desequilíbrio de oferta e demanda de curto prazo. Geralmente, as pessoas empregam estratégias de reversão média em prazos curtos (minutos ou dias ou até microssegundos. A parte de microssegundo da negociação seria HFT. Poderia ser negociação em pares, negociação de spread, arbitragem e quase-arbitragem são as mesmas; elas abrem posições com forte divergência nos preços dos ativos.

As estratégias de reversão média teriam pequenos ganhos, mas grandes perdas. ele deve funcionar a maior parte do tempo e, para evitar as grandes perdas, precisamos ter um gerenciamento de riscos mecanizado muito rigoroso.

Algumas métricas de reversão média

  1. Baixa volatilidade (FX meia-noite).
  2. A força temporária do lado da ordem limite versus o lado da ordem do mercado. Geralmente é o caso em mercados XNUMX horas por dia, em determinados horários.
  3. A entrada de muitos participantes (não apenas os especuladores) é seguida pela saída (fechamento dessas posições). Por exemplo, a maioria dos traders de ações que entraram em uma posição comprada a venderá no final do pregão. Isso criará o movimento oposto.

Existem modelos matemáticos generalizados?

Existem vários modelos - o expoente Hurst, a volatilidade H e alguns outros, que contêm imediatamente os modelos de momento e reversão média, bem como três estados intermediários. Existe, por exemplo, um modelo como cointegração, para o qual seus criadores receberam o Prêmio Nobel. Este é um modelo generalizado de reversão média.

Exemplo de estratégia longa de momento de tendência de alta dos estoques

Você pode encontrar em https://rtrader.umstel.com/. Essa estratégia é baseada em um algoritmo que permite identificar o início do momento de compra no gráfico de 30 minutos, seguindo na direção da tendência de alta.

  • AAPL, prazo mínimo de 30.
  • Sinal de entrada longo: as últimas três barras estão abrindo acima da anterior, fechando acima da anterior. EMA (14)> EMA (50).
  • E a diferença entre EMA (14) e EMA (50) é menor que 3%.
  • Sinal de saída: Take Profit = 100 ticks, Stop Loss = 50 ticks ou SMA (9) <cross EMA (14)
  • Volume do pedido: 100 ações.
  • Horário: Dias úteis, 16: 40-22: 40.
Backtesting. O gráfico é desenhado no R Trader Strategy Builder
Backtesting. O gráfico é desenhado no R Trader Strategy Builder

No próximo artigo, falaremos sobre a construção e teste de estratégias algorítmicas com mais detalhes.

Vejo vocês em breve!

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