Estratégias para negociação algorítmica Forex.
Como resultado da recente controvérsia, o mercado cambial tem estado sob maior escrutínio. Quatro grandes bancos foram considerados culpados de conspirar para manipular as taxas de câmbio, o que prometeu aos comerciantes receitas substanciais com risco relativamente baixo. Em particular, os maiores bancos do mundo concordaram em manipular o preço do dólar americano e do euro de 2007 até 2013.
O mercado forex está notavelmente desregulamentado apesar de negociar transações de US $ 5 trilhões por dia. Como resultado, os reguladores pediram a adoção do trading algorítmico, um sistema que usa modelos matemáticos em uma plataforma eletrônica para executar negociações no mercado financeiro. Devido ao alto volume de transações diárias, o comércio algorítmico forex cria maior transparência, eficiência e elimina o viés humano.
Uma série de estratégias diferentes podem ser buscadas por comerciantes ou empresas no mercado cambial. Por exemplo, o hedging automático refere-se ao uso de algoritmos para proteger o risco do portfólio ou para limpar as posições de forma eficiente. Além de cobertura automática, as estratégias algorítmicas incluem comércio estatístico, execução algorítmica, acesso direto ao mercado e negociação de alta freqüência, tudo isso pode ser aplicado às transações forex.
Auto Hedging.
Ao investir, a cobertura é uma maneira simples de proteger seus ativos de perdas significativas, reduzindo o valor que você pode perder se ocorrer algo inesperado. Na negociação algorítmica, a cobertura pode ser automatizada para reduzir a exposição do profissional a risco. Esses pedidos de hedge gerados automaticamente seguem modelos específicos para gerenciar e monitorar o nível de risco de um portfólio.
No mercado cambial, os principais métodos de negociação de hedge são através de contratos à vista e opções de moeda. Contratos à vista são a compra ou venda de uma moeda estrangeira com entrega imediata. O mercado spot do fprex cresceu significativamente desde o início dos anos 2000, devido ao influxo de plataformas algorítmicas. Em particular, a rápida proliferação de informações, conforme refletida nos preços de mercado, permite que surjam oportunidades de arbitragem. As oportunidades de arbitragem ocorrem quando os preços cambiais ficam desalinhados. A arbitragem triangular, como é conhecida no mercado cambial, é o processo de converter uma moeda de volta em si mesmo através de múltiplas moedas diferentes. Os comerciantes algorítmicos e de alta freqüência só podem identificar essas oportunidades por meio de programas automatizados.
Como derivado, as opções forex operam de forma semelhante a uma opção em outros tipos de valores mobiliários. As opções de moeda estrangeira dão ao comprador o direito de comprar ou vender o par de moedas a uma determinada taxa de câmbio em algum momento no futuro. Os programas de computador têm opções binárias automatizadas como uma forma alternativa de proteger transações em moeda estrangeira. As opções binárias são um tipo de opção em que os desembolsos recebem um dos dois resultados: quer o comércio se ajuste a zero ou a um preço de exercício pré-determinado.
Análise estatística.
No setor financeiro, a análise estatística continua sendo uma ferramenta significativa na mensuração dos movimentos de preços de uma segurança ao longo do tempo. No mercado forex, os indicadores técnicos são usados para identificar padrões que podem ajudar a prever futuros movimentos de preços. O princípio que a história se repete é fundamental para a análise técnica. Uma vez que os mercados FX operam 24 horas por dia, a quantidade robusta de informações aumenta a significância estatística das previsões. Devido à crescente sofisticação dos programas informáticos, os algoritmos foram gerados de acordo com indicadores técnicos, incluindo divergência de convergência média móvel (MACD) e índice de força relativa (RSI). Programas algorítmicos sugerem momentos particulares em que as moedas devem ser compradas ou vendidas.
Execução Algorítmica.
A negociação algorítmica exige uma estratégia executável que os gestores de fundos podem usar para comprar ou vender grandes quantidades de ativos. Os sistemas de negociação seguem um conjunto de regras pré-especificado e estão programados para executar um pedido sob certos preços, riscos e horizontes de investimento. No mercado forex, o acesso direto ao mercado permite que os comerciantes do buy-side executem ordens forex diretamente no mercado. O acesso direto ao mercado ocorre através de plataformas eletrônicas, que muitas vezes reduz os custos e os erros comerciais. Normalmente, a negociação no mercado é restrita a corretores e criadores de mercado; No entanto, o acesso direto ao mercado fornece às empresas compradoras acesso à infra-estrutura do lado da venda, garantindo aos clientes um maior controle sobre os negócios. Devido à natureza da negociação algorítmica e dos mercados FX, a execução da ordem é extremamente rápida, permitindo que os comerciantes aproveitem as oportunidades comerciais de curta duração.
Comércio de alta freqüência.
Como o subconjunto mais comum de negociação algorítmica, a negociação de alta freqüência tornou-se cada vez mais popular no mercado cambial. Com base em algoritmos complexos, a negociação de alta freqüência é a execução de um grande número de transações em velocidades muito rápidas. À medida que o mercado financeiro continua a evoluir, velocidades de execução mais rápidas permitem que os comerciantes aproveitem oportunidades lucrativas; No mercado cambial, uma série de estratégias de negociação de alta freqüência destinam-se a reconhecer situações de arbitragem e liquidez lucrativas. As ordens fornecidas são executadas rapidamente, os comerciantes podem alavancar arbitragem para bloquear lucros livres de risco. Devido à velocidade da negociação de alta freqüência, a arbitragem também pode ser feita nos preços spot e futuros dos mesmos pares de moedas.
Os defensores da negociação de alta frequência no mercado de câmbio destacam seu papel na criação de alto grau de liquidez e transparência nas negociações e nos preços. A liquidez tende a ser contínua e concentrada, pois há uma quantidade limitada de produtos em comparação com as ações. No mercado cambial, as estratégias de liquidez visam detectar desequilíbrios de ordem e diferenças de preços entre um par de divisas específico. Um desequilíbrio de pedidos ocorre quando há um número excessivo de ordens de compra ou venda para um ativo ou moeda específicos. Neste caso, os comerciantes de alta freqüência atuam como fornecedores de liquidez, ganhando o spread, arbitrando a diferença entre o preço de compra e venda.
The Bottom Line.
Muitos estão pedindo maior regulamentação e transparência no mercado cambial à luz dos recentes escândalos. A crescente adoção de sistemas de negociação algorítmica forex pode efetivamente aumentar a transparência no mercado forex. Além da transparência, é importante que o mercado forex permaneça líquido com baixa volatilidade de preços. As estratégias de negociação algorítmica, como cobertura automática, análise estatística, execução algorítmica, acesso direto ao mercado e comércio de alta freqüência, podem expor as inconsistências de preços, que representam oportunidades lucrativas para os comerciantes.
Algorithmic Trading System Design & amp; Implementação.
AlgorithmicTrading é um desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros especializado em sistemas automatizados de negociação, estratégias de negociação algorítmica e análise de negociação quantitativa. Oferecemos dois algoritmos de negociação distintos aos comerciantes de varejo e investidores profissionais.
Assista ao nosso blog de vídeo algorítmico em que nosso principal desenvolvedor analisa o desempenho a partir de 6/10/17 & ndash; 8/8/17 usando nosso sistema de negociação automatizado. Visite nosso Algorithmic Trading Blog para ver todos os vídeos de desempenho para 2016-2018 YTD. A negociação de futuros e opções envolve um risco substancial de perda e não é adequado para todos os investidores.
Comece em Algorithmic Trading hoje.
Os Destaques do Swing Trader.
Nossa Swing Trading Strategy negocia o S & P 500 Emini Futures (ES) e o Ten Year Note (TY). Este é um sistema de negociação 100% automatizado que pode ser executado automaticamente com os melhores esforços por vários Corretores Registrados da NFA. Também pode ser instalado e carregado na plataforma Tradestation. Os seguintes dados abrangem o período de caminhada para frente (fora da amostra) abrangendo 10/1 / 15-1 / 4/18. Futures Trading envolve um risco substancial de perda e não é apropriado para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Esses dados presumem que 1 unidade (US $ 15.000) foi negociada durante todo o período em análise (non-compounded).
* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de um ponto para o outro, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.
O Swing Trader Monthly P / L.
As negociações que começam em outubro de 2015 são consideradas Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados testados novamente. O lucro / perda dado é baseado em uma conta de US $ 15.000 que vende uma unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.
* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de um ponto para o outro, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.
REGRA CFTC 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados apresentados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação menor ou excessiva do impacto, se houver, de certos fatores do mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de retrospectiva. Não está sendo feita nenhuma representação de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas similares a essas demonstrações.
Noções básicas de negociação algorítmica.
Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar negociações potenciais. Existem várias sub-categorias de negociação quantitativa para incluir High Frequency Trading (HFT), Arbitrage Estatístico e Market Prediction Analysis. Na AlgorithmicTrading, nós nos concentramos no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados que fazem negócios de swing, dia e opções para aproveitar as ineficiências do mercado.
Atualmente oferecemos dois Futures Trading Systems que comercializam o ES & amp; Futuros de TY. Continue lendo para ver por si mesmo como implementar um sistema de comércio de algo projetado profissionalmente pode ser benéfico para seus objetivos de investimento. Nós não somos consultores de negociação de commodities registrados e, portanto, não controlamos diretamente contas de clientes e ndash; No entanto, negociamos ambos os sistemas de negociação com nosso próprio capital utilizando um dos corretores de execução comercial automatizada.
Exemplo de troca algorítmica.
Estratégia de negociação de futuros: o pacote Swing Trader.
Este pacote utiliza nossos algoritmos de melhor desempenho desde o início. Visite a página do negociante de swing para ver os preços, as estatísticas de comércio, a lista de comércio completo e muito mais. Este pacote é ideal para o cético que deseja negociar um sistema robusto que tenha se saído bem em negociações cegas para fora e para fora da amostra. Cansado de modelos otimistas back-testados que nunca parecem funcionar quando comercializados ao vivo? Em caso afirmativo, considere este sistema comercial de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.
Detalhes no Swing Trader System.
Futuros & amp; Estratégia de negociação de opções: o pacote S & amp; P Crusher v2.
Este pacote utiliza sete estratégias de negociação na tentativa de diversificar melhor sua conta. Este pacote utiliza comércios de swing, day trades, condutores de ferro e chamadas cobertas para tirar proveito de várias condições de mercado. Este pacote é negociado em tamanhos de unidades de US $ 30.000 e foi lançado ao público em outubro de 2016. Visite a página do produto S & amp; P Crusher para ver os resultados testados com base em relatórios de tradição.
Detalhes sobre o S & amp; P Crusher.
Cobrindo os Essentials of Automated Trading System Design.
Vários sistemas de negociação algorítmica estão disponíveis.
Escolha de um dos nossos sistemas de negociação e ndash; The Swing Trader ou o S & amp; P Crusher. Cada página mostra a lista de comércio completo, incluindo otimização de postagem, resultados avançados. Estes sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa enquanto tentam minimizar o risco.
Algoritmos de negociação múltipla trabalhando juntos.
Nossa metodologia de negociação quântica nos emprega várias estratégias de negociação de algoritmos para diversificar melhor sua conta de negociação automática. Saiba mais visitando nossa página de metodologia de design de estratégias comerciais.
Negociações durante Bear & amp; Bull Markets.
Em nossa opinião, a chave para o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmico que realmente funciona, é dar conta de múltiplas condições de mercado. A qualquer momento, o mercado poderia passar de um mercado de touro para urso. Ao assumir uma posição agnóstica de direção do mercado, estamos tentando superar em Bull e amp; Condições do mercado de urso.
Sistemas de negociação totalmente automatizados.
Você pode negociar automaticamente nosso software algorítmico usando um corretor de auto-execução (com os melhores esforços). Temos vários corretores para você escolher. Remova decisões emocionais baseadas em sua negociação usando nosso sistema de negociação automatizado.
O Algorithmic Trading funciona?
Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativos com o aplicativo intermediário OEC. Você também receberá declarações diárias da firma de compensação registrada da NFA. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Os exemplos completos de negociação algorítmica são publicados para todos verem. A lista de comércio completo pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica para o sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de declarações.
Múltiplas Estratégias de Negociação Quant.
Nossos sistemas de negociação quantitativos têm expectativas diferentes com base nos algoritmos de previsão empregados. Nossos Sistemas Automatizados de Negociação colocam negociações swing, day trade, condors de ferro e amp; chamadas cobertas. Essas estratégias 100% Quant são baseadas puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.
Nosso software de negociação automatizado ajuda a remover suas emoções da negociação.
Algoritmos de negociação múltiplos são negociados como parte de um maior sistema de negociação algorítmica.
Cada estratégia de negociação algorítmica oferecida possui vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Down movendo mercados. A estratégia de negociação do condor de ferro supera os mercados de tendências laterais e ascendentes, enquanto o algoritmo de notas de tesouraria se destaca em mercados em movimento descendente. Com base nos testes de back-testing, espera-se que o algoritmo de momentum funcione bem durante os mercados em movimento. Marque a seguinte coleção de vídeos, onde cada algoritmo de negociação oferecido é revisado pelo desenvolvedor principal. Os pontos fortes de cada troco comercial são revisados juntamente com os fracos daqueles.
Diversos tipos de estratégias de negociação são usados em nosso software de negociação automatizado.
Negociações diárias são inseridas & amp; saíram no mesmo dia, enquanto os negócios de balanço terão um comércio de longo prazo com base nas expectativas para o S & amp; P 500 a tendência maior ou menor no termo intermediário. As negociações de opções são colocadas nas opções S & P 500 Weekly em futuros, geralmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração de sexta-feira.
Estratégias de negociação Swing.
As seguintes Estratégias de Negociação Swing colocam negociações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e no Ten Year Note (TY). Eles são usados em ambos os sistemas de negociação automatizados que oferecemos para aproveitar as tendências de longo prazo que nossos algoritmos de predição de mercado estão esperando.
Futures Swing Trading Strategy # 1: Momentum Swing Trading Algorithm.
A Estratégia de Negociação do Momentum Swing coloca negociações de swing no Emini S & amp; P Futures, aproveitando as condições do mercado que sugerem que um termo intermediário se mova mais alto. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: o S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.
Futures Swing Trading Strategy # 2: Algoritmo de dez anos de Tesouro.
A Estratégia de Negociação do Tesouro (TY) coloca negociações de swing na Nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY normalmente se move inverso para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um comércio de swing que é semelhante ao curto-circuito do S & amp; P 500. Este T-Note algo tem expectativas positivas para condições de mercado em baixa. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: o S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.
Estratégias de negociação diária.
As estratégias de negociação do dia seguinte colocam o day trade no S & amp; P 500 Emini Futures (ES). Eles quase sempre entram em negociações durante os primeiros 20 minutos após a abertura dos mercados de ações e sairão antes do fechamento dos mercados. Paradas apertadas são utilizadas em todos os momentos.
Futures Day Trading Strategy # 1: Day Trading Short Algorithm.
A Estratégia de Negociação de Curto Prazo coloca negociações diárias no Emini S & amp; P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença). Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.
Futures Day Trading Strategy # 2: Algoritmo de negociação Day Breakout.
A Breakout Day Trading Strategy coloca o day trade no Emini-S & P Futures quando o mercado mostra força pela manhã. Esta estratégia de negociação de futuros é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.
Futures Day Trading Strategy # 3: Morning Gap Day Trading Algorithm.
A Estratégia de Negociação do Morning Gap Day coloca transações de dia curtas nos Emini S & amp; P Futures quando o mercado tem uma grande lacuna, seguido por um curto período de fraqueza. Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.
Estratégias de negociação de opções.
As seguintes estratégias de negociação de opções coletam premium nas opções semanais S & amp; P 500 Emini (ES). Eles são usados em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; up moving market conditions. Um benefício para as opções de negociação com nossas estratégias de negociação algorítmica é que eles são suportados em um ambiente de negociação automatizado usando um dos corretores de auto-execução.
Estratégia de Negociação de Opções nº 1: Algoritmo de Negociação Ferro Condor.
A Estratégia de Negociação de Opções de Condor de Ferro é perfeita para o indivíduo que quer uma taxa de vitoria comercial mais vendida por devolução ou que simplesmente quer receber prémio no S & amp; P 500 Emini Futures vendendo Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Esta estratégia é usada em um dos nossos Sistemas Automatizados de Negociação: The S & amp; P Crusher v2.
Estratégia de Negociação de Opções # 2: Algoritmo de Opções de Chamadas Cobertas.
A Estratégia de Negociação de Opções de Chamada Coberta se vende de chamadas cobertas de dinheiro contra os algoritmos de momentum Long ES swing trades, para coletar premium e ajudar a minimizar as perdas se o mercado se mover contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Momentum Swing Trading Algorithm - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; amp; ES / TY Futures Trading Systems, isso cria uma posição de compra coberta. Quando negociados no Sistema de Negociação Bearish Trader, as chamadas são vendidas sem cobertura e, portanto, estão a descoberto. Em ambos os casos & ndash; como um suporte ao longo do algoritmo & ndash; Ele funciona bem em condições de mercado de lado e para baixo. Esta estratégia é usada em um dos nossos Sistemas Automatizados de Negociação: The S & amp; P Crusher v2.
Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada isoladamente, elas são negociadas melhor em uma coleção mais ampla de algoritmos de negociação & ndash; como visto em um dos nossos Sistemas Automatizados de Negociação, como The Swing Trader.
Algoritmos de negociação que realmente funcionam?
Esta série de vídeos de negociação algorítmica é feita para que nossos clientes possam ver os detalhes de cada comércio semanalmente. Assista a cada um dos seguintes vídeos de negociação algorítmica para ver em tempo real o desempenho de nossos algoritmos de negociação. Sinta-se livre para visitar nossos comentários e ampères de AlgorithmicTrading; Página de imprensa para ver o que os outros estão falando sobre nós.
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O que separa o comércio algorítmico de outras técnicas técnicas de negociação?
Nos dias de hoje, parece que todo mundo tem uma opinião sobre as técnicas de negociação técnica. Cabeça e amp; Padrões de ombros, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences, a lista continua. Nesses blogs de vídeo, nosso engenheiro de design líder analisa alguns exemplos de estratégias de negociação encontradas on-line. Ele toma suas Dicas de negociação, codifica e executa um teste de back-back simples para ver o quão eficaz eles realmente são. Depois de analisar seus resultados iniciais, ele otimiza o código para ver se uma abordagem quantitativa à negociação pode melhorar as descobertas iniciais. Se você é novo na negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estados finitos para codificar estas dicas comerciais básicas. Como o Algorithmic Trading é diferente do comércio técnico tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.
Procurando por Tutorial de Negociação Algorítmica Gratuita e amp; Como fazer vídeos?
Assista múltiplas apresentações de vídeo educacional por nosso designer principal em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quant Trading e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia comercial fornecem exemplos de codificação de algoritmos de negociação e apresentamos a nossa abordagem de negociação de mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automática está decolando para incluir ajudar a remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de Vídeos de Comércio Educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.
Comece a usar um dos nossos sistemas de negociação automatizada hoje.
Don & rsquo; T saudades. Junte-se aos que já estão negociando com AlgorithmicTrading. Comece hoje com um dos nossos pacotes de negociação algorítmica.
Várias opções de Execução de Comércio Automatizado estão disponíveis.
Nossos algoritmos de negociação podem ser executados automaticamente usando um dos corretores de auto-execução registrados da NFA (com os melhores esforços) ou podem ser comercializados em seu próprio PC usando MultiCharts ou Tradestation.
O FOX Group é uma empresa de corretagem independente que se encontra no icônico edifício da Câmara de Comércio de Chicago, no coração do distrito financeiro da cidade. Eles estão registrados no NFA e são capazes de executar automaticamente nossos algoritmos com os melhores esforços.
Interactive Brokers é um corretor registrado NFA que pode executar automaticamente nossos algoritmos com os melhores esforços. Além disso, eles suportam clientes canadenses.
Se você preferir executar os algoritmos em seu próprio PC, o MultiCharts é a plataforma preferida de software de negociação para execução automática. Oferece benefícios consideráveis aos comerciantes e oferece vantagens significativas em relação às plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte para mais de 20 feeds de dados e mais de 10 corretores, testes dinâmicos de estratégia de nível de portfólio, suporte EasyLanguage, relatórios interativos de desempenho, otimização genética, scanner de mercado e repetição de dados.
O TradeStation é mais conhecido pelo software de análise e plataforma de negociação eletrônica que fornece ao comerciante ativo e certos mercados de comerciantes institucionais que permitem aos clientes projetar, testar, otimizar, monitorar e automatizar suas próprias ações personalizadas, opções e opções; estratégias de negociação de futuros. Tradestation é outra opção para pessoas que desejam negociar automaticamente nossos algoritmos em seu próprio PC.
Fundamentos do comércio algorítmico: 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 em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)
Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:
Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.
Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)
[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]
Benefícios da negociação algorítmica.
A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:
Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.
A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)
O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:
Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.
O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.
Estratégias de negociação algorítmica.
Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:
As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através 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 as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)
Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.
Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.
Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.
A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.
A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.
A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.
Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.
A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.
Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência 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. São necessários os seguintes:
Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.
Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir 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, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .
Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?
Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.
O programa de computador deve executar o seguinte:
Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.
Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.
Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.
The Bottom Line.
A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)
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Por Michael Halls-Moore em 19 de abril de 2013.
Neste artigo, quero apresentar-lhe os métodos pelos quais eu próprio identifico estratégias de negociação algorítmicas rentáveis. Nosso objetivo hoje é entender em detalhes como encontrar, avaliar e selecionar esses sistemas. Vou explicar como as estratégias de identificação são tanto sobre preferências pessoais quanto sobre o desempenho da estratégia, como determinar o tipo e a quantidade de dados históricos para o teste, como avaliar de forma imparcial uma estratégia de negociação e, finalmente, como avançar para a fase de backtesting e implementação estratégica.
Identificando suas próprias preferências pessoais para negociação.
Para ser um comerciante bem sucedido - de forma discricionária ou algorítmica - é necessário fazer-se algumas perguntas honestas. O Trading oferece a você a capacidade de perder dinheiro em uma taxa alarmante, por isso é necessário "conhecer você mesmo" tanto quanto é necessário entender a estratégia escolhida.
Eu diria que a consideração mais importante na negociação é estar ciente de sua própria personalidade. O comércio e o comércio algorítmico em particular, requer um grau significativo de disciplina, paciência e desapego emocional. Como você está deixando um algoritmo executar sua negociação para você, é necessário ser resolvido para não interferir com a estratégia quando está sendo executado. Isso pode ser extremamente difícil, especialmente em períodos de redução prolongada. No entanto, muitas estratégias que mostraram ser altamente rentáveis em um backtest podem ser arruinadas por uma simples interferência. Compreenda que se você deseja entrar no mundo da negociação algorítmica, você será testado emocionalmente e, para ser bem-sucedido, é necessário trabalhar com essas dificuldades!
A próxima consideração é uma das vezes. Você tem um emprego a tempo inteiro? Você trabalha a tempo parcial? Você trabalha em casa ou tem uma longa viagem diária? Essas perguntas ajudarão a determinar a freqüência da estratégia que você deve procurar. Para aqueles de você no emprego a tempo inteiro, uma estratégia de futuros intradiária pode não ser apropriada (pelo menos até que seja totalmente automatizada!). Suas restrições de tempo também ditarão a metodologia da estratégia. Se sua estratégia é freqüentemente negociada e dependente de feeds de notícias caras (como um terminal da Bloomberg), você terá claramente que ser realista sobre sua capacidade de executar com sucesso durante o escritório! Para aqueles de vocês com muito tempo, ou as habilidades para automatizar sua estratégia, você pode querer examinar uma estratégia mais técnica de negociação de alta freqüência (HFT).
Minha opinião é que é necessário realizar pesquisas contínuas sobre suas estratégias de negociação para manter um portfólio consistentemente lucrativo. Poucas estratégias permanecem "sob o radar" para sempre. Assim, uma parte importante do tempo atribuído à negociação será na realização de pesquisas em andamento. Pergunte a si mesmo se você está preparado para fazer isso, pois pode ser a diferença entre uma forte rentabilidade ou um declínio lento em relação a perdas.
Você também precisa considerar seu capital de negociação. O valor mínimo ideal geralmente aceito para uma estratégia quantitativa é de 50,000 USD (aproximadamente £ 35,000 para nós no Reino Unido). Se eu estivesse começando de novo, eu começaria com uma quantidade maior, provavelmente mais perto de 100,000 USD (aproximadamente £ 70,000). Isso ocorre porque os custos de transação podem ser extremamente caros para estratégias de média a alta freqüência e é necessário ter capital suficiente para absorvê-los em tempos de redução. Se você está considerando começar com menos de 10.000 USD, então você precisará se restringir a estratégias de baixa freqüência, negociando em um ou dois ativos, já que os custos de transação irão comer rapidamente em seus retornos. Interactive Brokers, que é um dos corretores mais amigáveis para aqueles com habilidades de programação, devido à sua API, tem uma conta de varejo mínima de 10.000 USD.
A habilidade de programação é um fator importante na criação de uma estratégia de negociação algorítmica automatizada. Estar bem informado em uma linguagem de programação como C ++, Java, C #, Python ou R permitirá que você crie o sistema de armazenamento de dados, o sistema de backtest e o sistema de execução de ponta a ponta. Isso tem uma série de vantagens, cujo chefe é a capacidade de estar completamente atento a todos os aspectos da infra-estrutura comercial. Também permite que você explore as estratégias de freqüência mais alta, pois você terá o controle total da sua "pilha de tecnologia". Embora isso signifique que você possa testar seu próprio software e eliminar erros, também significa mais tempo gasto na codificação de infra-estrutura e menos na implementação de estratégias, pelo menos na parte anterior da sua carreira de trading. Você pode achar que você está confortável negociando no Excel ou MATLAB e pode terceirizar o desenvolvimento de outros componentes. Eu não recomendaria isso no entanto, especialmente para aqueles que negociavam em alta freqüência.
Você precisa se perguntar o que você espera alcançar por meio de negociação algorítmica. Você está interessado em um rendimento regular, pelo qual você espera obter lucros de sua conta de negociação? Ou, você está interessado em um ganho de capital a longo prazo e pode se negociar sem a necessidade de retirar fundos? A dependência de renda determinará a freqüência de sua estratégia. As retiradas de renda mais regulares exigirão uma estratégia de negociação de maior freqüência com menor volatilidade (ou seja, uma proporção Sharpe mais alta). Os comerciantes de longo prazo podem pagar uma frequência comercial mais tranquila.
Finalmente, não se ilude com a noção de tornar-se extremamente rico num curto espaço de tempo! O comércio de Algo não é um esquema rápido e rápido - se alguma coisa pode ser um esquema rápido e rápido. É preciso disciplina, pesquisa, diligência e paciência importantes para serem bem-sucedidos no comércio algorítmico. Pode levar meses, senão anos, gerar rentabilidade consistente.
Sourcing Algorithmic Trading Ideas.
Apesar das percepções comuns em contrário, é realmente bastante direto localizar estratégias de negociação rentáveis no domínio público. Nunca as idéias comerciais estão mais disponíveis do que hoje. Revistas de finanças acadêmicas, servidores de pré-impressão, blogs comerciais, fóruns de negociação, revistas comerciais semanais e textos especializados fornecem milhares de estratégias de negociação com as quais basear suas idéias.
Nosso objetivo como pesquisadores quantitativos de negócios é estabelecer um pipeline estratégico que nos forneça um fluxo de idéias comerciais em andamento. Idealmente, queremos criar uma abordagem metódica para sourcing, avaliação e implementação de estratégias que encontramos. Os objetivos do pipeline são gerar uma quantidade consistente de novas idéias e fornecer-nos uma estrutura para rejeitar a maioria dessas idéias com o mínimo de consideração emocional.
Devemos ser extremamente cuidadosos para não permitir influências cognitivas na nossa metodologia de tomada de decisão. Isso pode ser tão simples como ter uma preferência por uma classe de ativos sobre outra (o ouro e outros metais preciosos vêm à mente) porque são percebidos como mais exóticos. Nosso objetivo sempre deve ser encontrar estratégias consistentemente lucrativas, com expectativas positivas. A escolha da classe de ativos deve basear-se em outras considerações, como restrições de capital de negociação, taxas de corretagem e capacidades de alavancagem.
Se você não está completamente familiarizado com o conceito de estratégia comercial, então o primeiro lugar a procurar é com os livros didáticos estabelecidos. Os textos clássicos fornecem uma ampla gama de idéias mais simples e diretas, para se familiarizarem com a negociação quantitativa. Aqui está uma seleção que eu recomendo para aqueles que são novos para negociação quantitativa, que gradualmente se tornam mais sofisticados enquanto você trabalha através da lista:
Para uma lista mais longa de livros de negociação quantitativos, visite a lista de leitura QuantStart.
O próximo lugar para encontrar estratégias mais sofisticadas é com fóruns de negociação e blogs comerciais. No entanto, uma nota de cautela: muitos blogs comerciais dependem do conceito de análise técnica. A análise técnica envolve a utilização de indicadores básicos e psicologia comportamental para determinar tendências ou padrões de reversão nos preços dos ativos.
Apesar de ser extremamente popular no espaço comercial geral, a análise técnica é considerada um pouco ineficaz na comunidade de finanças quantitativas. Alguns sugeriram que não é melhor que ler um horóscopo ou estudar folhas de chá em termos de seu poder preditivo! Na realidade, existem indivíduos bem-sucedidos que utilizam análises técnicas. No entanto, como quants com uma caixa de ferramentas matemática e estatística mais sofisticada à nossa disposição, podemos facilmente avaliar a eficácia de tais estratégias "baseadas em TA" e tomar decisões baseadas em dados, em vez de basear nossas em considerações ou preconceitos emocionais.
Aqui está uma lista de bem-respeitados blogs e fóruns de negociação algorítmica:
Depois de ter tido alguma experiência na avaliação de estratégias mais simples, é hora de olhar para as ofertas acadêmicas mais sofisticadas. Algumas revistas acadêmicas serão de difícil acesso, sem inscrições elevadas ou custos pontuais. Se você é um membro ou ex-aluno de uma universidade, você poderá obter acesso a algumas dessas revistas financeiras. Caso contrário, você pode olhar para os servidores de pré-impressão, que são repositórios de internet de rascunhos finais de documentos acadêmicos que estão sendo submetidos a revisão pelos pares. Uma vez que estamos apenas interessados em estratégias que possamos replicar com sucesso, fazer backtest e obter rentabilidade, uma revisão por pares é de menor importância para nós.
A principal desvantagem das estratégias acadêmicas é que muitas vezes podem estar desatualizadas, exigir dados históricos obscuros e dispendiosos, negociar classes de ativos ilíquidas ou não influenciar taxas, derrapagens ou propagação. Também não está claro se a estratégia de negociação deve ser realizada com ordens de mercado, ordens limitadas ou se contém perdas de parada, etc. Portanto, é absolutamente essencial replicar a estratégia o melhor que puder, fazer o backtest e adicionar uma transação realista custos que incluem tantos aspectos das classes de ativos que você deseja negociar.
Aqui está uma lista dos servidores de pré-impressão mais populares e revistas financeiras das quais você pode criar ideias:
E sobre como formar suas próprias estratégias quantitativas? Isso geralmente requer (mas não está limitado a) conhecimento em uma ou mais das seguintes categorias:
Microestrutura de mercado - Para estratégias de freqüência mais altas em particular, pode-se usar a microestrutura do mercado, ou seja, a compreensão da dinâmica do livro de pedidos, a fim de gerar rentabilidade. Diferentes mercados terão várias limitações tecnológicas, regulamentos, participantes do mercado e restrições que estão abertas à exploração através de estratégias específicas. Esta é uma área muito sofisticada e os profissionais de varejo terão dificuldade em ser competitivos neste espaço, particularmente porque a competição inclui fundos de hedge quantitativos grandes e bem capitalizados com fortes capacidades tecnológicas. Estrutura do fundo - Os fundos de investimento em conjunto, como fundos de pensão, parcerias de investimento privado (hedge funds), consultores de negociação de commodities e fundos de investimento, são limitados por uma forte regulamentação e suas grandes reservas de capital. Assim, certos comportamentos consistentes podem ser explorados com aqueles que são mais ágeis. Por exemplo, grandes fundos estão sujeitos a restrições de capacidade devido ao seu tamanho. Assim, se eles precisam rapidamente descarregar (vender) uma quantidade de valores mobiliários, eles terão que diminuí-lo para evitar "mover o mercado". Algoritmos sofisticados podem tirar proveito disso, e outras idiossincrasias, em um processo geral conhecido como arbitragem de estrutura de fundos. Aprendizado de máquinas / inteligência artificial - Os algoritmos de aprendizagem de máquinas tornaram-se mais prevalentes nos últimos anos nos mercados financeiros. Os classificadores (como Naive-Bayes, et al.) Correspondentes de função não-linear (redes neurais) e rotinas de otimização (algoritmos genéticos) foram todos usados para prever caminhos de ativos ou otimizar estratégias de negociação. Se você tem um histórico nesta área, você pode ter alguma visão sobre como determinados algoritmos podem ser aplicados a certos mercados.
Há, é claro, muitas outras áreas para investigar quants. Vamos discutir como apresentar estratégias personalizadas em detalhes em um artigo posterior.
Ao continuar monitorando essas fontes em uma base semanal, ou mesmo diária, você está se preparando para receber uma lista consistente de estratégias de uma variedade diversificada de fontes. O próximo passo é determinar como rejeitar um grande subconjunto dessas estratégias, a fim de minimizar o desperdício de seu tempo e os recursos de backtesting em estratégias que provavelmente não serão lucrativas.
Avaliando Estratégias de Negociação.
A primeira consideração, e indiscutivelmente mais óbvia, é se você realmente entende a estratégia. Você poderia explicar a estratégia de forma concisa ou exigir uma série de advertências e listas de parâmetros infinitas? Além disso, a estratégia tem uma base boa e sólida na realidade? Por exemplo, você poderia apontar alguma lógica comportamental ou restrição da estrutura do fundo que possa estar causando o (s) padrão (s) que você está tentando explorar? Esta restrição suportaria uma mudança de regime, como uma dramática perturbação do ambiente regulatório? A estratégia depende de regras estatísticas ou matemáticas complexas? Aplica-se a qualquer série de tempo financeiro ou é específico para a classe de ativos em que se afirma ser lucrativo? Você deve constantemente pensar nesses fatores ao avaliar novos métodos de negociação, caso contrário você pode desperdiçar uma quantidade significativa de tempo tentando fazer backtest e otimizar estratégias não lucrativas.
Uma vez que você tenha determinado que você entende os princípios básicos da estratégia, você precisa decidir se ele se encaixa com o seu perfil de personalidade acima mencionado. Esta não é uma consideração tão vaga quanto parece! As estratégias diferirão substancialmente em suas características de desempenho. Existem certos tipos de personalidade que podem lidar com períodos mais significativos de redução ou estão dispostos a aceitar um maior risco de retorno maior. Apesar do fato de que nós, como quants, tentamos eliminar todo o viés cognitivo quanto possível e devemos avaliar uma estratégia de forma imparcial, os preconceitos sempre se infiltrarão. Assim, precisamos de um meio consistente e sem emoção através do qual avaliar o desempenho das estratégias . Aqui está a lista de critérios que eu julgo uma nova estratégia potencial por:
Metodologia - O impulso da estratégia está baseado, o retorno médio, o mercado neutro, direcional? A estratégia baseia-se em técnicas de aprendizado estatístico ou de máquinas complexas (ou complexas) que são difíceis de entender e exigem um doutorado em estatísticas para entender? Essas técnicas introduzem uma quantidade significativa de parâmetros, o que pode levar a um viés de otimização? A estratégia é susceptível de suportar uma mudança de regime (ou seja, uma nova regulamentação potencial dos mercados financeiros)? Sharpe Ratio - O índice de Sharpe caracteriza heuristicamente o índice de recompensa / risco da estratégia. Quantifica quanto retorno você consegue para o nível de volatilidade sofrido pela curva patrimonial. Naturalmente, precisamos determinar o período e a frequência em que esses retornos e volatilidade (ou seja, o desvio padrão) são medidos. Uma estratégia de freqüência mais alta exigirá maior taxa de amostragem do desvio padrão, mas um período de tempo geral mais curto, por exemplo. Alavancagem - A estratégia exige alavancagem significativa para ser lucrativa? A estratégia exige o uso de contratos de derivativos alavancados (futuros, opções, swaps) para fazer um retorno? Estes contratos alavancados podem ter uma forte volatilidade e, portanto, podem facilmente levar a chamadas de margem. Você tem o capital comercial e o temperamento para essa volatilidade? Frequência - A frequência da estratégia está intimamente ligada à sua pilha de tecnologia (e, portanto, à experiência tecnológica), ao índice Sharpe e ao nível geral dos custos de transação. Todas as outras questões consideradas, as estratégias de maior freqüência requerem mais capital, são mais sofisticadas e difíceis de implementar. No entanto, assumindo que seu mecanismo de teste de backtest é sofisticado e livre de erros, eles geralmente terão taxas Sharpe muito maiores. Volatilidade - A volatilidade está fortemente relacionada ao "risco" da estratégia. A relação Sharpe caracteriza isso. A maior volatilidade das classes de ativos subjacentes, se não coberta, muitas vezes leva a uma maior volatilidade na curva patrimonial e, portanto, menores índices de Sharpe. Naturalmente, suponho que a volatilidade positiva seja aproximadamente igual à volatilidade negativa. Algumas estratégias podem ter maior volatilidade negativa. Você precisa estar ciente desses atributos. Ganhe / Perda, Lucro / Perda Médio - As estratégias serão diferentes nas suas ganhos / perdas e características médias de lucro / perda. Pode-se ter uma estratégia muito lucrativa, mesmo que o número de negócios perdidos exceda o número de negociações vencedoras. As estratégias de impulso tendem a ter esse padrão, pois dependem de um pequeno número de "grandes sucessos" para serem lucrativos. As estratégias de reversão média tendem a ter perfis opostos onde mais dos negócios são "vencedores", mas os negócios perdidos podem ser bastante graves. Drawdown máximo - A redução máxima é a maior queda percentual global na curva de equidade da estratégia. As estratégias de Momentum são bem conhecidas por sofrerem períodos de redução prolongada (devido a uma série de muitos negócios perdidos incrementais). Muitos comerciantes vão desistir em períodos de redução prolongada, mesmo que os testes históricos sugeriram que este é "business as usual" para a estratégia. Você precisará determinar qual porcentagem de redução (e em que período de tempo) você pode aceitar antes de deixar de negociar sua estratégia. Esta é uma decisão altamente pessoal e, portanto, deve ser considerada com cuidado. Capacidade / liquidez - No nível de varejo, a menos que você esteja negociando em um instrumento altamente ilíquido (como um estoque de pequena capital), você não terá que se preocupar muito com a capacidade da estratégia. A capacidade determina a escalabilidade da estratégia para aumentar o capital. Muitos dos maiores hedge funds sofrem de importantes problemas de capacidade à medida que suas estratégias aumentam em alocação de capital. Parâmetros - Certas estratégias (especialmente aquelas encontradas na comunidade de aprendizagem de máquinas) requerem uma grande quantidade de parâmetros. Todo parâmetro adicional que uma estratégia exige deixa-o mais vulnerável ao viés de otimização (também conhecido como "ajuste de curva"). Você deve tentar segmentar estratégias com o menor número possível de parâmetros ou garantir que você tenha quantidades suficientes de dados para testar suas estratégias. Benchmark - Quase todas as estratégias (a menos que sejam caracterizadas como "retorno absoluto") são medidas em relação a um benchmark de desempenho. O benchmark geralmente é um índice que caracteriza uma grande amostra da classe de ativos subjacentes em que a estratégia negocia. Se a estratégia negociar ações americanas de grande capitalização, o S & P500 seria uma referência natural para medir sua estratégia. Você ouvirá os termos "alfa" e "beta", aplicado a estratégias deste tipo. Vamos discutir esses coeficientes em profundidade em artigos posteriores.
Observe que não discutimos os retornos reais da estratégia. Por que é isso? De forma isolada, os retornos realmente nos fornecem informações limitadas sobre a eficácia da estratégia. Eles não lhe dão uma visão de alavancagem, volatilidade, benchmarks ou requisitos de capital. Assim, as estratégias raramente são avaliadas apenas em seus retornos. Considere sempre os atributos de risco de uma estratégia antes de analisar os retornos.
Nesta fase, muitas das estratégias encontradas em seu pipeline serão rejeitadas, uma vez que não atenderão aos requisitos de capital, alavancar restrições, tolerar a tolerância máxima ou preferências de volatilidade. As estratégias que permanecem podem agora ser consideradas para testes anteriores. No entanto, antes disso é possível, é necessário considerar um critério de rejeição final - o dos dados históricos disponíveis para testar essas estratégias.
Obtenção de dados históricos.
Hoje em dia, a amplitude dos requisitos técnicos em todas as classes de ativos para o armazenamento histórico de dados é substancial. Para se manter competitivo, tanto o lado da compra (fundos) como os de venda (bancos de investimento) investem fortemente em sua infraestrutura técnica. É imperativo considerar sua importância. Em particular, estamos interessados em requisitos de tempo, precisão e armazenamento. Agora vou descrever os conceitos básicos de obtenção de dados históricos e como armazená-lo. Infelizmente, este é um tópico muito profundo e técnico, então não poderei dizer tudo neste artigo. No entanto, vou escrever muito mais sobre isso no futuro, já que minha experiência na indústria anterior no setor financeiro estava principalmente preocupada com aquisição, armazenamento e acesso de dados financeiros.
Na seção anterior, estabelecemos um pipeline de estratégia que nos permitiu rejeitar certas estratégias com base em nossos próprios critérios de rejeição pessoal. Nesta seção, vamos filtrar mais estratégias com base em nossas próprias preferências para obter dados históricos. As principais considerações (especialmente no nível do profissional varejista) são os custos dos dados, dos requisitos de armazenamento e do seu nível de experiência técnica. Também precisamos discutir os diferentes tipos de dados disponíveis e as diferentes considerações que cada tipo de dados nos impõe.
Vamos começar discutindo os tipos de dados disponíveis e os principais problemas sobre os quais devemos pensar:
Dados fundamentais - Isso inclui dados sobre tendências macroeconômicas, como taxas de juros, índices de inflação, ações corporativas (dividendos, estoque-divisões), registros da SEC, contas corporativas, números de ganhos, relatórios de culturas, dados meteorológicos etc. Esses dados são freqüentemente usados para valorizar as empresas ou outros ativos em uma base fundamental, ou seja, por meio de alguns fluxos de caixa futuros esperados. Não inclui séries de preços de ações. Alguns dados fundamentais estão disponíveis gratuitamente nos sites do governo. Outros dados fundamentais históricos de longo prazo podem ser extremamente caros. Os requisitos de armazenamento geralmente não são particularmente grandes, a menos que milhares de empresas estejam sendo estudadas de uma só vez. Dados de notícias - Os dados de notícias são geralmente de natureza qualitativa. Consiste em artigos, postagens de blog, postagens de microblog ("tweets") e editoriais. As técnicas de aprendizagem de máquinas, como os classificadores, costumam ser usadas para interpretar o sentimento. Esses dados também são freqüentemente disponíveis gratuitamente ou baratos, por meio da assinatura de meios de comunicação. Os bancos de dados de armazenamento de documentos "NoSQL" mais novos foram projetados para armazenar esse tipo de dados qualitativos não estruturados. Dados do preço do recurso - Este é o domínio de dados tradicional do quant. Consiste em séries temporais de preços dos ativos. As ações (ações), produtos de renda fixa (títulos), commodities e preços de câmbio se enquadram nesta classe. Os dados históricos diários são geralmente simples de obter para as classes de ativos mais simples, como ações. No entanto, uma vez que a precisão e a limpeza estão incluídas e os preconceitos estatísticos removidos, os dados podem se tornar caros. Além disso, os dados das séries temporais geralmente possuem requisitos de armazenamento significativos, especialmente quando os dados intradiários são considerados. Instrumentos Financeiros - Ações, títulos, futuros e opções derivadas mais exóticas possuem características e parâmetros muito diferentes. Assim, não existe uma estrutura de banco de dados "tamanho único" que possa acomodá-los. Deve ser dado um cuidado significativo à concepção e implementação de estruturas de banco de dados para vários instrumentos financeiros. Vamos discutir a situação ao longo de quando chegamos a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários em futuros artigos. Frequência - Quanto maior a frequência dos dados, maiores são os custos e os requisitos de armazenamento. Para estratégias de baixa frequência, os dados diários são frequentemente suficientes. Para estratégias de alta freqüência, pode ser necessário obter dados de nível de tiquetaque e até mesmo cópias históricas de determinados dados de cadastro de trocas comerciais. A implementação de um mecanismo de armazenamento para esse tipo de dados é muito tecnicamente intensiva e só é adequada para aqueles que possuem uma sólida base de programação / técnica. Pontos de referência - As estratégias descritas acima serão muitas vezes comparadas a uma referência. Isso geralmente se manifesta como uma série de tempo financeiro adicional. Para as ações, isso geralmente é um benchmark de estoque nacional, como o índice S & P500 (US) ou FTSE100 (Reino Unido). Para um fundo de renda fixa, é útil comparar-se com uma cesta de títulos ou produtos de renda fixa. A "taxa livre de risco" (ou seja, a taxa de juros apropriada) também é outra referência amplamente aceita. Todas as categorias de classe de ativos possuem um benchmark favorecido, por isso será necessário pesquisar isso com base em sua estratégia específica, se desejar ganhar interesse em sua estratégia externamente. Tecnologia - As pilhas de tecnologia por trás de um centro de armazenamento de dados financeiros são complexas. Este artigo apenas pode arranhar a superfície sobre o que está envolvido na construção de um. No entanto, ele se centra em torno de um mecanismo de banco de dados, como um Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional (RDBMS), como MySQL, SQL Server, Oracle ou um Document Storage Engine (ou seja, "NoSQL"). Isso é acessado através do código de aplicativo "lógica comercial" que consulta o banco de dados e fornece acesso a ferramentas externas, como MATLAB, R ou Excel. Muitas vezes, esta lógica de negócios está escrita em C ++, C #, Java ou Python. Você também precisará hospedar esses dados em algum lugar, seja em seu próprio computador pessoal, seja remotamente através de servidores de internet. Produtos como o Amazon Web Services tornaram isso mais simples e barato nos últimos anos, mas ainda exigirá conhecimentos técnicos significativos para alcançar de forma robusta.
Como pode ser visto, uma vez que uma estratégia tenha sido identificada através do pipeline, será necessário avaliar a disponibilidade, os custos, a complexidade e os detalhes de implementação de um determinado conjunto de dados históricos. Você pode achar que é necessário rejeitar uma estratégia baseada unicamente em considerações de dados históricos. Esta é uma grande área e equipes de doutorados trabalham em grandes fundos garantindo que os preços sejam precisos e oportunos. Não subestime as dificuldades de criar um centro de dados robusto para os seus efeitos de backtesting!
Eu quero dizer, no entanto, que muitas plataformas de backtesting podem fornecer esses dados para você automaticamente - a um custo. Assim, demorará muito da dor de implementação para você, e você pode se concentrar exclusivamente na implementação e otimização da estratégia. Ferramentas como a TradeStation possuem essa capacidade. No entanto, minha visão pessoal é implementar o máximo possível internamente e evitar a terceirização de partes da pilha para fornecedores de software. Eu prefiro estratégias de freqüência mais altas devido aos seus índices de Sharpe mais atraentes, mas muitas vezes estão fortemente acoplados à pilha de tecnologia, onde a otimização avançada é crítica.
Agora que discutimos os problemas relacionados aos dados históricos, é hora de começar a implementar nossas estratégias em um mecanismo de teste. Este será o assunto de outros artigos, pois é uma área de discussão igualmente grande!
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2. Todo o conteúdo mais recente.
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Real, dicas de negociação viáveis, sem tonturas.
Uma estratégia robusta de negociação algorítmica.
Nossa abordagem ao comércio algorítmico é relativamente simples. Reconhecemos que ninguém pode prever a direção do mercado com 100% de precisão. O que sabemos é que o mercado em uma base de mês a mês, fechará fortemente para cima, fortemente para baixo ou em algum lugar no meio (mercado lateral). É nossa opinião que a estratégia de negociação algorítmica mais robusta é uma que negocia múltiplos algoritmos não correlacionados, cada um dos quais tem como alvo uma condição de mercado específica. Este tipo de metodologia só é viável, se ao contrário as condições de mercado e ndash; os algoritmos têm pequenos ganhos ou pequenas perdas. Portanto, o principal objetivo de nossos esforços de P & D é minimizar as perdas durante as condições de mercado contrárias. Ao revisar nossa estratégia de negociação algorítmica, considere os riscos envolvidos antes de utilizar nossas estratégias de negociação algorítmica. Trading futures & amp; as opções são um risco significativo de perda e não é apropriado para todos os investidores.
Este vídeo, apresentado pelo nosso desenvolvedor principal e ndash; abrange detalhadamente a metodologia de design usada na AlgorithmicTrading.
Definindo os Estados do Mercado.
O primeiro passo na criação de nossa estratégia de negociação algorítmica foi definir o que significa ser ou ldquo; fortemente, & rdquo ;, & ldquo; down & rdquo; ou & ldquo; lateral & rdquo; Embora esta análise possa ser feita diariamente, semanalmente ou mensalmente. Decidimos executar a análise inicial usando dados mensais. Nosso objetivo era separar o desempenho mensal de S & P 500 & rsquo; s em três categorias, com base em uma distribuição igual de desempenho mensal. A tabela a seguir demonstra como definimos cada categoria ou estado de mercado. Esses dados foram retirados de um relatório de desempenho mensal do S & amp; P 500 que comprou no primeiro dia do mês e vendido no último dia do mês & ndash; por cada mês que começa em outubro de 2003 até outubro de 2016.
Como nossas estratégias de negociação algorítmica fazem em cada condição de mercado?
A tabela a seguir compara cada estratégia de negociação algorítmica oferecida pela AlgorithmicTrading com cada uma das três condições de mercado, conforme definido na seção anterior. A intenção desta tabela é demonstrar como cada estratégia de negociação algorítmica se realiza com base no que o mercado fez nesse mês. O P / L Mensal Mostrado representa o ganho médio mensal com base em uma conta de US $ 30.000 negociando 1 unidade em cada estratégia. Inclui deslizamento, comissão e amp; proteção para nossos negócios Iron Condor.
REGRA CFTC 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados apresentados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação menor ou excessiva do impacto, se houver, de certos fatores do mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta será ou será capaz de obter lucros ou perdas, como estas são mostradas.
As estratégias de negociação algorítmica de chamada coberta e condor de ferro negociam opções de futuros. Backtesting um algoritmo de opções coloca muitos desafios devido às estimativas desconhecidas para o prémio coletado. Dependendo da volatilidade do mercado (entre outras coisas), o prêmio coletado ao vender uma opção pode variar muito. Em geral, quanto maior a volatilidade, maior será a expectativa de coleta. Além disso, as Opções semanais de ES não estavam disponíveis para trocar durante todo o período de teste anterior. Para fornecer a nossos clientes dados mais precisos, criamos estimativas de prêmio divididas por Dia (seg-qui) e usamos uma tabela de consulta para várias faixas do VIX (consulte a página de produtos da Iron Condor para obter detalhes ). Por favor, note que estas estimativas têm limitações significativas e os relatórios correspondentes que utilizam essas estimativas devem ser considerados muito menos do que perfeitos. Todos os back-testing têm limitações, no entanto, os algoritmos de opções testados de volta têm ainda mais em nossa opinião devido às imprecisões potenciais usadas na determinação de estimativas coletadas premium.
Como interpretar esses dados?
Este back-testado dados captura como cada algoritmo faz, com base no que o S & amp; P 500 fez para esse mês.
Por exemplo, em todos os testes realizados de outubro de 2003 a outubro de 2016, se o S & P 500 fechou no mês (abaixo), a Treasury Note Strategy realmente teve um desempenho excelente, em US $ 990 / mês em média (por unidade Negociado). Isso nos sugere que a Estratégia de Negociação Algorítmica da Nota do Tesouro deve continuar a fazer bem durante meses em que o S & amp; P 500 cai para esse mês. O algoritmo de chamada coberta e o algoritmo Breakdown Short Day Trade também são bons e ndash; com ganhos de US $ 323 e amp; US $ 280 por mês, respectivamente.
Durante os meses em que o S & P 500 fecha em pelo menos US $ 1.500 (Strong Up), o Iron Condor & amp; Algoritmos de impulso funcionam bem com ganhos de $ 1.442 & amp; $ 1,600 por mês em média (por 1 Unidade negociada).
Durante os mercados onde o S & amp; P 500 derivou mais alto ou trocado de lado (de lado), o algoritmo Iron Condor, Covered Calls e Treasury Note funcionou bem.
Como AlgorithmicTrading usa esses dados? Qual é o ponto?
Esses dados são usados para criar carteiras (coleções de estratégias de negociação) que possuem certas expectativas, discriminadas por condições de mercado. Seria ótimo se soubéssemos com antecedência, com 100% de certeza de que o mercado ficaria mais alto em qualquer mês. Se esses dados fossem conhecidos, simplesmente deixaríamos que a estratégia de negociação do Momentum fosse executada e desativássemos todas as outras estratégias. Or & ndash; simplesmente compre o S & amp; P 500 no início do mês & amp; vender no final do mês. Infelizmente, ninguém tem uma bola de cristal e, em vez disso, combinamos várias estratégias de negociação, que quando negociadas em conjunto & ndash; tem uma expectativa de desempenho bom em TODAS as condições do mercado. Esta metodologia não oferece garantias, mas, em nossa opinião, empilha as chances melhor a nosso favor. Porque temos confiança na capacidade completa de portfólios para lidar com o Strong Up, Sideways & amp; Mercados em movimento descendente, podemos permitir que o portfólio completo seja executado sem intervenção, não importa o que nós pensemos & rdquo; O mercado poderia fazer.
Estudo de Caso da Estratégia de Negociação Algorítmica Real: S & amp; P Crusher v2.
Este é o nosso portfólio principal, projetado para funcionar bem em todas as condições do mercado. Negocia todas as nossas sete estratégias de negociação e ndash; na tentativa de diversificar melhor sua conta. Como este gráfico demonstra, quando você camada em cada estratégia de negociação em um portfólio de negociação completo, você tem o que parece ser um robusto sistema de negociação algorítmico projetado para fazer bem se o mercado vai Up, Down ou Some where in between.
Veja mais informações sobre S & amp; P Crusher v2.
REGRA CFTC 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados apresentados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam a negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação menor ou excessiva do impacto, se houver, de certos fatores do mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de serem projetados com o benefício de retrospectiva. Nenhuma representação está sendo feita que qualquer conta será ou será capaz de obter lucros ou perdas, como estas são mostradas.
As estratégias de chamadas cobertas e condores de ferro negociam opções de futuros. Backtesting um algoritmo de opções coloca muitos desafios devido às estimativas desconhecidas para o prémio coletado. Dependendo da volatilidade do mercado (entre outras coisas), o prêmio coletado ao vender uma opção pode variar muito. Em geral, quanto maior a volatilidade, maior será a expectativa de coleta. Além disso, as Opções semanais de ES não estavam disponíveis para trocar durante todo o período de teste anterior. Para fornecer a nossos clientes dados mais precisos, criamos estimativas de prêmio divididas por Dia (seg-qui) e usamos uma tabela de consulta para várias faixas do VIX (consulte a página de produtos da Iron Condor para obter detalhes ). Por favor, note que estas estimativas têm limitações significativas e os relatórios correspondentes que utilizam essas estimativas devem ser considerados muito menos do que perfeitos. Todos os back-testing têm limitações, no entanto, os algoritmos de opções testados de volta têm ainda mais em nossa opinião devido às imprecisões potenciais usadas na determinação de estimativas coletadas premium.
Esta Estratégia de Negociação é perfeita?
É a opinião de AlgorithmicTrading, que não existe um santo Graal de negociação e que não há coisas como uma estratégia de negociação perfeita. Todas as estratégias têm falhas e até alguém desenha uma bola de cristal & ndash; haverá estresse & amp; emoções envolvidas na negociação. Com isso dito, é nossa experiência que esse tipo de metodologia de negociação e ndash; fundamentada na análise quantitativa real (não falando cabeças ou salas de negociação altas), proporciona uma sensação de alívio emocional quando se trata de negociação ativa.
Como todos os comerciantes sabem, a negociação é muito difícil e as emoções podem nos levar a fazer coisas irracionais. Nossa experiência é que alguns dos negócios mais estressantes são aqueles que vão bem. Sua natureza humana quer bloquear lucros e ndash; mas os comerciantes estão familiarizados com sair muito cedo e observar o mercado continuar mais alto. Eles voltam, querendo capturar mais ganhos apenas para reverter o mercado. Eles mantêm o perdedor muito longo e acabam levando uma perda maior do que o esperado depois de mover suas paradas. Este processo se repete e é uma das razões pelas quais muitos comerciantes do dia falham.
Embora nossa metodologia não seja perfeita & ndash; nós tomamos comércios perdedores, perdemos meses e até perdemos trimestres às vezes, a negociação de múltiplas estratégias ajuda com um aspecto da troca de emoções, a saber, o medo de "pegar a direção do mercado". errado. Os dados nos mostram que, mesmo com nossa metodologia de negociação, o mercado pode ser mais alto e o melhor mercado de torneios & londrinos estratégia de negociação que temos (Momentum Trading Strategy) ainda pode ter perdas. No entanto, isso não deve ser a norma e, assim, somos capazes de descansar um pouco mais fácil, sabendo que temos um conjunto equilibrado de estratégias, prontas para (esperançosamente) executá-las, independentemente da direção que o mercado decidir seguir.
Como mencionado repetidamente, futuros e opções de negociação não são para todos. Você só deve negociar com Capital de Risco. Se você estiver em dúvida, discuta nossas estratégias de negociação algorítmicas com um CTA registrado ou um Consultor de Investimento. Como desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros, não estamos registrados no NFA como Consultores de Negociação de Mercadorias (reivindicamos a isenção de auto-execução do registro) e não podemos fornecer conselhos de investimento únicos para sua situação pessoal.
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