Algorithmic Trading Strategies Code

Cómo codificar su propio robot Algo Trading Siempre quiso convertirse en un comerciante algorítmico con la capacidad de codificar su propio robot comercial Y, sin embargo, se siente frustrado con la cantidad de información desorganizada, engañosa y falsas promesas de prosperidad nocturna Bueno, Lucas Liew, creador Del curso de trading algorítmico en línea AlgoTrading101. Puede tener la solución para usted. Teniendo excelentes críticas y reuniendo a más de 8.000 estudiantes desde su primer lanzamiento en octubre de 2014, Liews courseaimed en la presentación de los fundamentos de la negociación algorítmica de una manera organizada está demostrando ser muy popular. Él es inflexible sobre el hecho de que el comercio algorítmico no es un esquema de obtener-rico-rápido. Basándose en las ideas de Liew y su curso, se describen a continuación son los conceptos básicos de lo que se necesita para diseñar, construir y mantener su propio robot de negociación algorítmica. Lo que es un robot de comercio algorítmico y lo hace En el nivel más básico, un robot de negociación algorítmica es un código de computadora que tiene la capacidad de generar y ejecutar las señales de compra y venta en los mercados financieros. Los componentes principales de este robot incluyen reglas de entrada que indican cuándo comprar o vender, las reglas de salida que indican cuándo cerrar la posición actual y las reglas de dimensionamiento de posición que definen las cantidades para comprar o vender. Las principales herramientas Obviamente, vas a necesitar una computadora y una conexión a Internet. (Para más información, ver: Conceptos básicos de la negociación algorítmica: conceptos y ejemplos. Después de eso, se necesitará un sistema operativo Windows o Mac para ejecutar MetaTrader 4 (MT4), una plataforma de comercio electrónico que utiliza MetaQuotes Language 4 (MQL4) para codificar estrategias comerciales. Aunque MT4 no es el único software que se puede utilizar para construir un robot tiene una serie de beneficios significativos. Mientras que la principal clase de activos de MT4s es divisas (FX), la plataforma puede ser utilizada para negociar acciones. Índices de renta variable. Commodities y Bitcoins usando CFDs. Otros beneficios de usar MT4 en comparación con otras plataformas incluyen ser fácil de aprender, tiene numerosas fuentes de datos FX disponibles y su libre. Lamentablemente, MT4 no permite el comercio directo en los mercados de acciones y futuros y la realización de análisis estadísticos puede ser oneroso sin embargo, MS Excel se puede utilizar como una herramienta estadística complementaria. Estrategias de negociación algorítmica Es importante comenzar reflexionando sobre algunos rasgos básicos que cada estrategia de negociación algorítmica debe tener. La estrategia debe ser prudente en el mercado en que es fundamentalmente sólida desde un punto de vista económico y de mercado. Además, el modelo matemático utilizado en el desarrollo de la estrategia debe basarse en métodos estadísticos sólidos. A continuación, es crucial determinar qué información su robot busca capturar. Con el fin de tener una estrategia automatizada, su robot debe ser capaz de capturar las ineficiencias identificables y persistentes del mercado. Las estrategias de negociación algorítmicas siguen un conjunto rígido de reglas que aprovechan el comportamiento del mercado y, por lo tanto, la ocurrencia de una ineficiencia en el mercado una sola vez no es suficiente para construir una estrategia alrededor. Además, si la causa de la ineficiencia del mercado es inidentificable, entonces no habrá manera de saber si el éxito o el fracaso de la estrategia se debió al azar o no. Con lo anterior en mente hay una serie de tipos de estrategia para informar el diseño de su robot de negociación algorítmica. Iii) análisis estadístico (por ejemplo, correlación o cointegración) (ii) análisis fundamental (por ejemplo, utilizando datos sobre ingresos o notas sobre la liberación de resultados) (iii) análisis estadístico (por ejemplo, correlación o cointegración) (V) la microestructura del mercado (por ejemplo, arbitraje o infraestructura comercial) o (vi) cualquier combinación de los anteriores. Diseño y prueba de su robot Hay esencialmente cuatro pasos necesarios para construir y administrar un robot comercial: Investigación preliminar. Este paso se centra en desarrollar una estrategia que se adapte a sus propias características personales. Factores como el perfil de riesgo personal. Tiempo de compromiso y el capital comercial son importantes para pensar al desarrollar una estrategia. A continuación, puede comenzar a identificar las persistentes ineficiencias del mercado mencionadas anteriormente. Después de haber identificado una ineficiencia del mercado, puede comenzar a codificar un robot comercial adaptado a sus propias características personales. Backtesting. Este paso se centra en la validación de su robot de negociación. Esto incluye comprobar el código para asegurarse de que está haciendo lo que quiere y entender cómo se realiza en diferentes marcos de tiempo, clases de activos o condiciones de mercado diferentes, especialmente en eventos de tipo cisne negro como la crisis financiera global de 2008. Optimización. Así pues, ahora usted ha codificado un robot que trabaja y en esta etapa usted desea maximizar su funcionamiento mientras que minimiza el sesgo overfitting. Para maximizar el rendimiento, primero debe seleccionar una buena medida de rendimiento que capture los elementos de riesgo y recompensa, así como la consistencia (por ejemplo, la relación de Sharpe). El sesgo excesivo se produce cuando su robot está demasiado estrechamente basado en datos pasados ​​tal robot dará la ilusión de alto rendimiento, pero como el futuro nunca se parece completamente al pasado puede fallar. Ejecución en vivo. Ahora está listo para comenzar a usar dinero real. Sin embargo, aparte de estar preparado para los altibajos emocionales que puede experimentar, hay algunas cuestiones técnicas que deben abordarse. Estos asuntos incluyen la selección de un corredor apropiado. Y la implementación de mecanismos para manejar tanto los riesgos de mercado como los riesgos operacionales, como los potenciales hackers y el tiempo de inactividad de la tecnología. También es importante en este paso verificar que el rendimiento de los robots es similar al experimentado en la etapa de prueba. Finalmente, se necesita un monitoreo continuo para asegurar que la eficiencia del mercado para la cual el robot fue diseñado aún existe. Teniendo en cuenta que Richard Dennis, el legendario comerciante de productos básicos, enseñó a un grupo de estudiantes sus estrategias comerciales personales, que luego ganaron más de 175 millones de dólares en sólo cinco años, Es completamente posible para los comerciantes inexpertos a ser enseñado un estricto conjunto de directrices y convertirse en comerciantes exitosos. Sin embargo, este es un ejemplo extraordinario y los principiantes deben recordar definitivamente tener expectativas modestas. Para tener éxito es importante no sólo seguir un conjunto de directrices, sino entender cómo funcionan estas directrices. Liew subraya que la parte más importante de la negociación algorítmica es entender bajo qué tipos de condiciones de mercado su robot funcionará y cuándo se romperá, y entender cuándo intervenir. El comercio algorítmico puede ser gratificante, pero la clave del éxito es la comprensión. Cualquier curso o maestro prometiendo altas recompensas con un mínimo entendimiento debe ser un signo de advertencia importante. Pioneering in Tomorrows Trading ¿Cómo funciona? Construir Algoritmos en un navegador IDE, utilizando plantillas de estrategias y libre de datos Diseño y prueba de su estrategia en nuestros datos libres y cuando youre Listo para desplegarlo en vivo a su correduría. Codifique en múltiples lenguajes de programación y aproveche nuestro grupo de cientos de servidores para ejecutar su backtest para analizar su estrategia en Equities, FX, CFD, Options o Futures Markets. QuantConnect es la próxima revolución en el comercio de datos, combinando el cloud computing y el acceso abierto a los datos. Velocidad sin precedentes Aproveche nuestra granja de servidores para velocidades institucionales desde su computadora de escritorio. Usted puede iterate en sus ideas más rápidamente que youve hecho antes. Massive Data Library Proporcionamos una biblioteca de datos de 400TB de resolución de tachuelas que cubre Acciones, Opciones, Futuros, Fundamentos, CFD y Forex desde 1998. Ejecución de Clase Mundial Nuestros algoritmos de trading en vivo están ubicados junto a los servidores de mercado en Equinix (NY7) Para la resiliencia, la seguridad y la rápida ejecución de los mercados. Tenga algunas grandes ideas Vamos a probarlo Comience su algoritmo Calidad Profesional, Open Data Library Diseñe estrategias con nuestra biblioteca de datos cuidadosamente curada, que abarca los mercados globales, desde la marca a la resolución diaria. Los datos se actualizan casi a diario para que pueda volver a probar los datos más recientes posibles, y el sesgo de supervivencia libre. Equities Ofrecemos los datos de las acciones de Tick desde enero de 1998 para cada símbolo comercializado, totalizando más de 29.000 acciones. El precio es proporcionado por QuantQuote. Además tenemos datos Morning Star Fundamental para los más populares 8.000 símbolos para 900 indicadores desde 1998. FOREX CFD CFD Ofrecemos 100 pares de divisas y 70 contratos de CFD que cubren todas las grandes economías proporcionadas por FXCM y OANDA. Los datos están en la resolución de la señal, comienza abril de 2007 y se actualiza diariamente. Futuros Ofrecemos futuros y cotizamos datos de cotización desde enero de 2009 hasta la fecha, para cada contrato negociado en CME, COMEX y GLOBEX. Los datos se actualizan semanalmente y son proporcionados por AlgoSeek. Opciones Ofrecemos operaciones de opción y cotizaciones hasta resolución mínima, por cada opción negociada en ORPA desde 2007, que cubre millones de contratos. Los datos se actualizan en 48 horas y son proporcionados por AlgoSeek. Colaboración en equipo Encuentre nuevos amigos en la comunidad y colabore con nuestra característica de codificación de equipos. Comparta proyectos y vea su código al instante. Incluso puede conceder acceso directo y controlar el algoritmo en vivo juntos. Utilice nuestra mensajería instantánea interna para encontrar posibles miembros del equipo para unir fuerzas. Propiedad intelectual segura Nuestro enfoque es darle la mejor plataforma de trading algorítmica posible y proteger su valiosa propiedad intelectual. Siempre seremos proveedores de infraestructura y tecnología primero. Cuando esté listo para el comercio en vivo bien felizmente ayudar a ejecutar a través de su corredor de elección. Ejecutar a través de corretajes principales Weve integrado con el mundo líder de corretaje para proporcionar la mejor ejecución y los más bajos honorarios a la comunidad. Estrategias conducidas por eventos Diseñar un algoritmo no podría ser más fácil. Solo hay dos funciones requeridas y nos encargamos de todo lo demás. Sólo debes iniciar () tu estrategia y manejar los datos-eventos que has solicitado. Puede crear nuevos indicadores, clases, carpetas y archivos con un compilador C completo basado en web y autocompletado. Estamos comprometidos a darle la mejor experiencia de diseño de algoritmos posibles. Aproveche su potencial Opt en los usuarios puede tener sus estrategias presentadas a los clientes de hedgefund en un transparente tablero de la estrategia profesional. Estrategias son validadas por QuantConnects backtesting y el comercio en vivo, dándole una neutral tercera parte revisión de código. Los fondos de inversión interesados ​​pueden contactarle directamente a través de QuantConnect para ofrecerle empleo o financiación para su estrategia. Únase a nuestra comunidad Tenemos una de las comunidades comerciales cuantitativas más grandes del mundo, construyendo, compartiendo y discutiendo estrategias a través de nuestra comunidad. Converse con algunas de las mentes más brillantes del mundo a medida que exploramos nuevos reinos de la ciencia, la matemática y las finanzas. Basics of Algorithmic Trading: Conceptos y ejemplos Loading the player. Un algoritmo es un conjunto específico de instrucciones claramente definidas destinadas a llevar a cabo una tarea o proceso. El trading algorítmico (trading automatizado, black-box trading o simplemente algo-trading) es el proceso de usar computadoras programadas para seguir un conjunto definido de instrucciones para colocar un comercio con el fin de generar beneficios a una velocidad y frecuencia que es imposible para un Comerciante humano Los conjuntos de reglas definidas se basan en el tiempo, el precio, la cantidad o cualquier modelo matemático. Aparte de las oportunidades de beneficio para el comerciante, algo-trading hace que los mercados más líquidos y hace que el comercio más sistemático por descartar impactos humanos emocionales en las actividades comerciales. Supongamos que un comerciante sigue estos sencillos criterios comerciales: Compra 50 acciones de una acción cuando su media móvil de 50 días supera el promedio móvil de 200 días Vende las acciones de la acción cuando su promedio móvil de 50 días se sitúa por debajo de la media móvil de 200 días Utilizando este conjunto de dos instrucciones sencillas, es fácil escribir un programa informático que monitorizará automáticamente el precio de las acciones (y los indicadores de media móvil) y colocará las órdenes de compra y venta cuando se cumplan las condiciones definidas. El comerciante ya no tiene que mantener un reloj para los precios en vivo y gráficos, o poner en los pedidos manualmente. El sistema de comercio algorítmico lo hace automáticamente para él, identificando correctamente la oportunidad de negociación. Algo-trading ofrece los siguientes beneficios: Operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles Posicionamiento inmediato y preciso de pedidos comerciales (con altas posibilidades de ejecución en los niveles deseados) Operaciones Controlar simultáneamente los controles automatizados en múltiples condiciones de mercado Reducir el riesgo de errores manuales en la colocación de las operaciones Volver a probar el algoritmo, sobre la base de datos históricos y en tiempo real disponibles Reducido La posibilidad de errores por parte de los comerciantes humanos basada en factores emocionales y psicológicos La mayor parte del día actual algo-trading es el comercio de alta frecuencia (HFT), que intenta capitalizar sobre la colocación de un gran número de pedidos a velocidades muy rápidas en múltiples mercados y múltiples decisiones Parámetros, basándose en instrucciones preprogramadas. Algo-trading se utiliza en muchas formas de comercio y las actividades de inversión, incluyendo: Inversores de mediano a largo plazo o empresas de compra de lado (fondos de pensiones , Fondos de inversión, compañías de seguros) que compran en acciones en grandes cantidades pero no quieren influir en los precios de las acciones con inversiones discretas de gran volumen. Los comerciantes a corto plazo y los participantes de la parte vendedora (fabricantes de mercado, especuladores y arbitrajes) se benefician de la ejecución automatizada del comercio, además de las ayudas para la creación de liquidez suficiente para los vendedores en el mercado. Los comerciantes sistemáticos (seguidores de tendencias, comerciantes de parejas, fondos de cobertura, etc.) encuentran mucho más eficiente programar sus reglas comerciales y dejar que el programa se comercialice automáticamente. El comercio algorítmico proporciona un enfoque más sistemático al comercio activo que los métodos basados ​​en la intuición o el instinto de los comerciantes humanos. Estrategias de negociación algorítmica Cualquier estrategia para el comercio algorítmico requiere una oportunidad identificada que sea rentable en términos de ganancias mejoradas o reducción de costos. Las siguientes son estrategias comunes de trading usadas en algo-trading: Las estrategias de trading algorítmicas más comunes siguen las tendencias en las medias móviles. Canales. Movimientos del nivel de precios e indicadores técnicos relacionados. Estas son las estrategias más sencillas y fáciles de implementar a través de la negociación algorítmica, ya que estas estrategias no implican la realización de predicciones o previsiones de precios. Las operaciones se inician en función de las tendencias deseadas. Que son fáciles y sencillos de implementar a través de algoritmos sin entrar en la complejidad del análisis predictivo. El ejemplo mencionado de 50 y 200 días de media móvil es una estrategia de seguimiento de la tendencia popular. Comprar una acción cotizada dual a un precio más bajo en un mercado y venderlo simultáneamente a un precio más alto en otro mercado ofrece el diferencial de precio como beneficio libre de riesgo O arbitraje. La misma operación puede repetirse para las acciones frente a los instrumentos de futuros, ya que existen diferencias de precios de vez en cuando. La implementación de un algoritmo para identificar tales diferenciales de precios y colocar los pedidos permite oportunidades rentables de manera eficiente. Los fondos de índice han definido períodos de reequilibrio para que sus participaciones estén a la par con sus respectivos índices de referencia. Esto crea oportunidades rentables para los comerciantes algorítmicos, que capitalizan las operaciones esperadas que ofrecen beneficios de 20-80 puntos básicos dependiendo de la cantidad de acciones en el fondo de índice, justo antes de reequilibrar el fondo de índice. Tales operaciones se inician a través de sistemas de negociación algorítmica para la ejecución oportuna y mejores precios. Una gran cantidad de modelos matemáticos probados, como la estrategia de negociación delta neutral, que permiten la negociación sobre la combinación de opciones y su valor subyacente. Donde las operaciones se colocan para compensar los deltas positivos y negativos para que el delta de la cartera se mantenga en cero. La estrategia de reversión media se basa en la idea de que los precios altos y bajos de un activo son un fenómeno temporal que vuelve a su valor medio periódicamente. Identificar y definir un rango de precios y un algoritmo de implementación basado en que permite que los oficios se colocan automáticamente cuando el precio del activo se rompe dentro y fuera de su rango definido. La estrategia de precio medio ponderado por volumen rompe un pedido grande y libera trozos más pequeños determinados dinámicamente de la orden al mercado usando perfiles de volumen históricos específicos de stock. El objetivo es ejecutar el pedido cerca del Precio Promedio ponderado por volumen (VWAP), beneficiándose así del precio medio. La estrategia de precios promedio ponderada en el tiempo rompe una gran orden y libera trozos más pequeños dinámicamente determinados de la orden al mercado usando intervalos de tiempo divididos de manera uniforme entre un inicio y un final. El objetivo es ejecutar la orden cerca del precio medio entre el inicio y el final, minimizando así el impacto en el mercado. Hasta que el pedido comercial se llene completamente, este algoritmo continúa enviando órdenes parciales, de acuerdo a la relación de participación definida y de acuerdo con el volumen negociado en los mercados. La estrategia de pasos relacionados envía órdenes a un porcentaje definido por el usuario de volúmenes de mercado y aumenta o disminuye esta tasa de participación cuando el precio de la acción alcanza los niveles definidos por el usuario. La estrategia de déficit de implementación tiene como objetivo minimizar el costo de ejecución de una orden negociando el mercado en tiempo real, ahorrando así el costo de la orden y beneficiándose del costo de oportunidad de la ejecución retrasada. La estrategia aumentará la tasa de participación objetivo cuando el precio de las acciones se mueve favorablemente y disminuirlo cuando el precio de las acciones se mueve adversamente. Hay algunas clases especiales de algoritmos que intentan identificar acontecimientos en el otro lado. Estos algoritmos de sniffing, utilizados, por ejemplo, por un fabricante de mercado de venta, tienen la inteligencia integrada para identificar la existencia de cualquier algoritmo en el lado de compra de una orden grande. Esta detección a través de algoritmos ayudará al creador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos y le permitirá beneficiarse al llenar los pedidos a un precio más alto. Esto a veces se identifica como de alta tecnología front-running. Requisitos técnicos para el comercio algorítmico La implementación del algoritmo usando un programa de computadora es la última parte, batida con backtesting. El desafío es transformar la estrategia identificada en un proceso computarizado integrado que tiene acceso a una cuenta de negociación para realizar pedidos. Los siguientes son necesarios: Conocimiento de programación de computadoras para programar la estrategia de negociación requerida, programadores contratados o software de comercio pre-fabricado Conectividad de red y acceso a plataformas de negociación para colocar los pedidos Acceso a los feeds de mercado que serán monitoreados por el algoritmo para oportunidades de colocar Órdenes La capacidad y la infraestructura para backtest el sistema una vez construido, antes de que vaya vivo en los mercados reales Datos históricos disponibles para backtesting, dependiendo de la complejidad de las reglas implementadas en el algoritmo Aquí está un ejemplo completo: Royal Dutch Shell (RDS) Bolsa de Valores (AEX) y Bolsa de Valores de Londres (LSE). Permite crear un algoritmo para identificar oportunidades de arbitraje. Debido a la diferencia horaria de una hora, AEX se abre una hora antes que LSE, seguido de ambos intercambios que operan simultáneamente durante las próximas horas y luego se negocian sólo en LSE durante La última hora a medida que se cierra AEX ¿Podemos explorar la posibilidad de negociación de arbitraje en las acciones de Royal Dutch Shell que figuran en estos dos mercados en dos monedas diferentes Un programa informático que puede leer los precios actuales del mercado Precios de feeds de LSE y AEX Tipo de cambio de GBP-EUR Capacidad de colocación de pedidos que puede encaminar el pedido al intercambio correcto Capacidad de back-testing en precios históricos El programa de computadora debe realizar lo siguiente: Leer el feed de precio entrante de acciones RDS de ambos intercambios Usando los tipos de cambio disponibles . Convertir el precio de una moneda a otro Si existe una discrepancia de precio suficientemente grande (descontando los costos de corretaje) que conduce a una oportunidad rentable, entonces ponga la orden de compra en el precio más bajo de cambio y el orden de venta en un cambio más alto Si los pedidos se ejecutan como Sin embargo, la práctica del trading algorítmico no es tan simple de mantener y ejecutar. Recuerde, si usted puede colocar un comercio algo-generado, así que puede los otros participantes del mercado. En consecuencia, los precios fluctúan en milisegundos e incluso microsegundos. En el ejemplo anterior, ¿qué sucede si su compra de comercio se ejecuta, pero vender el comercio doesnt como los precios de venta cambian en el momento en que su orden llega al mercado Usted terminará sentado con una posición abierta. Haciendo su estrategia de arbitraje sin valor. Existen riesgos y desafíos adicionales: por ejemplo, los riesgos de falla del sistema, los errores de conectividad de la red, los intervalos de tiempo entre las órdenes comerciales y la ejecución y, lo que es más importante, los algoritmos imperfectos. Cuanto más complejo sea un algoritmo, el backtesting más riguroso es necesario antes de que se ponga en acción. El análisis cuantitativo de un desempeño de algoritmos juega un papel importante y debe ser examinado críticamente. Es emocionante ir a la automatización ayudada por computadoras con la noción de ganar dinero sin esfuerzo. Pero uno debe cerciorarse de que el sistema esté probado a fondo y los límites requeridos se fijen. Los comerciantes analíticos deben considerar el aprendizaje de la programación y los sistemas de construcción por su cuenta, para estar seguros de la aplicación de las estrategias adecuadas de manera infalible. El uso cauteloso y las pruebas exhaustivas de algo-trading pueden crear oportunidades rentables.