Estrategias De Negociación Algorítmica India

Sí, comercio algorítmico es posible en la India. Permítanme profundizar un poco más y entrar en los matices. Según la mayoría de los intercambios esto sólo se permite para las cuentas de propiedad del intermediario (miembro de cambio) o para clientes institucionales. Esto ha llevado a la creencia de que los comerciantes individuales no pueden hacer el comercio algorítmico. Esto no es cierto, it039s un rumor. comerciantes (es decir, al por menor) individuales también pueden hacer el comercio algorítmico si consiguen licencia como distribuidores al aparecer para la certificación NISM. Hay unos pocos proveedores que ofrecen API. Hay una pila de Amibroker / NEST que es proporcionada por una serie de corredores como Mastertrust, Zerodha, RKSV, TradeGINI, etc. Marketdata es proporcionada por Globaldatafeeds de backtesting y papel comercial. Creo que esta es una solución muy limitado que se ejecuta en el lenguaje propio llamado AFL (es decir Amibroker lenguaje de fórmulas) Otra pila se llama Presto proporcionada por Sympony Fintech. Esto tiene algunas desventajas en términos de cómo los costes de instalación. Si usted tiene algo de dinero que debe Si usted es serio acerca de este negocio, entonces la mejor ruta es conseguir una Interactive Brokers cuenta y utilizar esto con algorítmica Software - software de código abierto AlgoTrader. Usted debe saber un poco de programación Java para esto. Espero que responde a algunas de sus respuestas. No dude en pedirme más. 10.8k Vistas middot middot Ver upvotes Not for Reproduction medida que las personas mencionadas, tanto traderscockpit y Zerodha proporciona la infraestructura necesaria para escribir algoritmos, de nuevo a prueba con los datos históricos y ejecutar el algoritmo en el entorno de simulación y, finalmente, se puede tomar en directo. Pero el problema real comienza desde aquí. Si el desarrollo de la estrategia es la mitad y la otra mitad del problema está ejecutando la estrategia, incluso si lo tomamos en vivo, hay muchos obstáculos para comerciantes al por menor que se puede hacer un sistema de comercio totalmente automático. Los intercambios en la India tienen muchas reglas estrictas para los individuos al por menor para automatizar estrategias. Necesitas estar registrado como persona autorizada en las bolsas. El coste de una vez del registro es de Rs. 3000 / segmento / cambio. Así que si alguien quiere registrarse para NSE equidad, FampO y divisas, que será un coste de una vez de Rs 9000 (Rs 3000 3000 3000). Para MCX Será una Rs adicionales 3000. Una vez registrado, necesitarían un terminal de venta en un corredor para automatizar, ya que no está permitido en un terminal de comercio al por menor. Un terminal distribuidor hace exactamente lo que hace un terminal de venta, pero recibe algunos derechos de administrador que se requieren para la automatización. El costo del alquiler mensual por un terminal de distribuidor es de Rs 250 / segmento / intercambio, así que si quieres NSE equidad, FampO y divisas, que significaría Rs 750 / mes (Rs 250 250 250). Para MCX será una Rs 250 / mes adicional. Para conseguir un terminal distribuidor NSE / BSE, la persona que opera el terminal necesita haber alcanzado el punto de Certificación NISM Serie VIII. No hay tal requisito en el caso de MCX. El proceso anterior puede durar entre 2 a 4 meses de tiempo. Estrategia amplificador Aprobación de las partes frontales En primer lugar, tendrá que decidir qué plataforma que va a utilizar para automatizar la estrategia, un producto fuera de la plataforma como AmiBroker. Los costos del proceso amp primero tendrá que ser controladas por una entidad de certificación Todas las estrategias Esto costará alrededor de Rs 2500 / estrategia. La estrategia tiene que ser probado ahora en la UAT (Pruebas de aceptación del usuario) sitio de intercambio y al participar en las sesiones de negociación simulacros llevados a cabo por el intercambio. Habría una cuota de alquiler de Rs 2500 / mes cargado sobre una base prorrateada para el uso de la UAT. La demostración se da ahora a la central y una vez aprobada, se puede automatizar la estrategia. Todo el proceso puede tardar hasta 1 mes. El costo de la automatización si está utilizando AmiBroker es Rs 6.000 / mes y sin coste de una vez. El costo de la automatización si está utilizando una interfaz personalizada es de Rs 12.000 / mes y un costo por única vez de Rs 30.000. Como se puede ver claramente, los costos son bastante restrictiva para automatizar las estrategias algorítmicas para los individuos al por menor, y hay tantos obstáculos para los operadores individuales al comercio utilizando algoritmos. Sin embargo, con las naciones desarrolladas como Estados Unidos, comerciantes al por menor no se enfrentan a problemas tanto para proceder con las operaciones de Algo. Con el fin de evitar todos estos obstáculos, hemos desarrollado un algoritmo que se ha probado de nuevo y aprobado por NSE. Cualquier individuo, que quieren comerciar utilizando nuestro algoritmo puede hacerlo sólo una cuestión de segundos. Con el fin de resolver este tipo de problema, hemos fundado la empresa www. returnwealth Proporcionamos algoritmos a los comerciantes minoristas que analiza los mercados de la India a partir de datos estadísticos y hacer operaciones directamente en la cuenta customer039s. Así que no es necesario que el cliente para pasar el tiempo y analizar los mercados, en lugar nuestro algoritmo hará el análisis y hacer inversiones inteligentes para los clientes. Para más detalles acerca de sistema de comercio de referencia: - con una inversión mínima de Rs. 1,5 lacas, un inversor puede ganar un rendimiento razonable cada mes. La mejor parte es clientes no necesitan transferir los fondos a nosotros, o enviar el dinero de inversión para nosotros. En su lugar, pueden mantener el dinero en su propia cuenta de corretaje y el algoritmo se colocará automáticamente a su cuenta de operaciones clientes. 3.3K Vistas middot middot Ver upvotes Not for Reproduction middot respuesta solicitada por el comercio algorítmico Vishal Sharma impulsa 40 de los volumnes comerciales en los mercados de valores de la India y el porcentaje va en aumento día a día. En el oeste éste es de alrededor de 70-80. En la India, si usted es un inversor minorista tendrá que un montón de trabajo con el fin de automatizar su algoritmo como intercambios en la India no permitimos individuos al por menor para automatizar estrategias. Como paso intital uno debe hacer lo siguiente es necesario estar registrado como persona autorizada en las bolsas. El coste de una vez del registro es de Rs. 3000 / segmento / cambio. Una vez registrado, se necesitaría un terminal distribuidor de su corredor. La persona que opera las necesidades de terminales de haber limpiado la Certificación NISM Serie VIII Una vez que la configuración inicial está hecho usted tiene que conseguir el algoritmo aprobado y probado, por lo que las bolsas pueden estar seguros de que su algoritmo no tendrá un impacto considerable degradación en el mercado . Los pasos son El algoritmo debe ser aprobado por una CA adecuada que puede costar alrededor de 2-3k por estrategia. La estrategia tiene que ser probado ahora en la UAT (Pruebas de aceptación del usuario) sitio de intercambio y al participar en las sesiones de negociación simulacros llevados a cabo por el intercambio. Habría una cuota de alquiler de Rs 2,5 k / mes cargado sobre una base prorrateada para el uso de la UAT. La demostración se da ahora a la central y una vez aprobada, se puede automatizar la estrategia. Todo el proceso puede tardar hasta 1 mes Además, dado que los corredores saben lo difícil que es para los inversores minoristas para automatizar su estrategia, que cobran chanrge adicional para el comercio. Para un ejemplo que puede cobrar un costo comercial de 500-600 por cantidad de comercio en Crore adicional a la correduría las cargas del software y los datos del partido thrid alimentar también tendrá que ajustar su terminal. Los pasos serían 1. Construir su extremo frontal personalizado o comprar cualquiera de los que están disponibles, tales como Amibroker, MultiCharts, metatrader etc. 2. Comprar fuente de datos de un proveedor de datos para alimentar a los datos en tiempo real en el software de extremo delantero y generar señales de algoritmo . Es muy difícil para un menor de conseguir algoritmo automatizado en la India. Una ruta diferente es a través de Interactive Brokers que tienen una API para enviar oficios. Es relativamente fácil de configurar y gestionar también. 7k Vistas middot Ver upvotes middot Not for Reproduction ¿Cuáles son algunos de los consejos para ganar una buena suma en transacciones de la jornada en el mercado de valores indio es el comercio algorítmico que juega un papel en la reciente volatilidad del mercado de valores ¿Cuáles son fondos de arbitraje y en qué se negocian en india de la bolsa ¿de qué manera puedo operar en el mercado de valores indio para obtener un beneficio ¿Alguien puede vivir sólo con el beneficio económico alguno de la bolsa india ¿Cómo se genera consejos de comercio de los mercados de valores indios ¿es posible hacer una vida de comercio en el mercado de valores indio y FampO ¿es posible ganar INR 7k-8k a diario en la India de la bolsa si puedo invertir 3L - 5L para las operaciones intra día lo algoritmos se utilizan para el comercio de acciones ¿es posible que una persona con el comercio de las existencias mercado sin ayuda externa ¿puedo invertir en bolsa usando el comercio de algoritmo en base mensual o trimestral ¿será rentable negocio para mí ¿Qué es un algoritmo de negociación para el mercado de valores y cómo puedo crear uno ¿Cómo puedo ganar diaria 1000 haciendo intra día negociar en el mercado de valores indio con un capital de 150 000 ¿Cuál es el mejor algoritmo de comercio de acciones soy un desarrollador de software de promedio con ningún conocimiento sobre los mercados de valores / Finanzas / comercio. ¿Qué puedo hacer yo en los próximos 12 meses para ser bueno en el comercio algorítmico que quiero hacer la negociación para vivir así que lo que es el método en el mercado de valores indio ¿Cuáles son algunas aplicaciones útiles para la bolsa de comercio indio en AndroidBasics de algorítmica: Conceptos y ejemplos Cargando al jugador. Un algoritmo es un conjunto específico de instrucciones bien definidas destinadas a llevar a cabo una tarea o proceso. comercio algorítmico (comercio automatizado, de recuadro negro de comercio, o simplemente algo de comercio) es el proceso de utilización de ordenadores programados para seguir un conjunto definido de instrucciones para la colocación de un comercio con el fin de generar beneficios a una velocidad y frecuencia que es imposible que una operador humano. Los conjuntos definidos de reglas se basan en el tiempo, precio, cantidad o cualquier modelo matemático. Aparte de las oportunidades de beneficio para el comerciante, algo de comercio hace que los mercados más líquidos y hace que el comercio más sistemático descartando los impactos humanos emocionales en las actividades comerciales. Supongamos que un comerciante sigue estos criterios comerciales sencillos: Compre 50 partes de una acción cuando su promedio móvil de 50 días pasa por encima de los 200 días en movimiento de venta de valores promedio de las acciones cuando su promedio móvil de 50 días está por debajo del promedio móvil de 200 días el uso de este conjunto de dos instrucciones simples, es fácil escribir un programa de ordenador que controlará automáticamente el precio de las acciones (y los indicadores de media móvil) y coloque la compra y venta de órdenes cuando se cumplan las condiciones definidas. El comerciante ya no tiene que mantener una vigilancia de precios en tiempo real y gráficos, o poner en las órdenes manualmente. El sistema de comercio algorítmico hace automáticamente por él, por la correcta identificación de la oportunidad comercial. (Para más información sobre medias móviles, ver: medias móviles simples hacen Tendencias destacan.) Algo-comercio ofrece los siguientes beneficios: Las operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles inmediata y exacta para el comercio de colocación (por lo tanto altas posibilidades de ejecución en los niveles deseados) Operaciones el tiempo correctamente y de inmediato, para evitar cambios significativos en los precios Reducción de los costes de transacción (véase el ejemplo déficit de ejecución inferior) verificaciones automáticas simultáneas en múltiples condiciones de mercado reducido riesgo de errores manuales en la colocación de los oficios bACKTEST el algoritmo, basado en datos de tiempo histórico y real disponible menos posibilidad de errores por parte de comerciantes humanos en base a los factores emocionales y psicológicos La mayor parte de nuestros días algo-comercio es alta negociar frecuencia (HFT), que intenta sacar provecho de la colocación de un gran número de pedidos a velocidades muy rápidas a través de múltiples mercados y la toma múltiple parámetros, en base a las instrucciones preprogramadas. (Para más información sobre la negociación de alta frecuencia, consulte: estrategias y secretos de alta Operativa Frecuencia () Las empresas de HFT) Algo de comercio se utiliza en muchas formas de actividades comerciales y de inversión, incluyendo: Mediados de los inversores a largo plazo o comprar empresas laterales (fondos de pensiones , fondos de inversión, compañías de seguros) que compran en las existencias en grandes cantidades, pero no quieren influir con discretas, inversiones de gran volumen precios de las acciones. operadores a corto plazo y venden los participantes secundarios (creadores de mercado. especuladores. y árbitros) se benefician de la ejecución de operaciones automatizadas, además, ayudas algo de comercio en la creación de liquidez suficiente para vendedores en el mercado. comerciantes sistemáticas (tendencia seguidores. pares de comerciantes. fondos de cobertura. etc.) resulta mucho más eficiente para programar sus normas comerciales y dejar que el comercio programa automáticamente. comercio algorítmico proporciona un enfoque más sistemático para la negociación activa que los métodos basados ​​en un comerciantes intuición o instinto humano. Estrategias de negociación algorítmica Cualquier estrategia de negociación algorítmica requiere una oportunidad identificada que es rentable en términos de mejora de ingresos o reducción de costes. Los siguientes son estrategias comerciales comunes utilizados en algo-comercio: Las estrategias de negociación algorítmica más comunes siguen las tendencias de las medias móviles. sesiones individuales de canal. los movimientos del nivel de precios y los indicadores técnicos relacionados. Estas son las estrategias más simples y más fáciles de implementar a través de la negociación algorítmica, porque estas estrategias no implican hacer predicciones o pronósticos de precios. Las operaciones se inician en base a la ocurrencia de las tendencias deseables. los cuales son fácil y sencillo de implementar a través de algoritmos sin entrar en la complejidad del análisis predictivo. El ejemplo mencionado anteriormente de promedio móvil de 50 y 200 días es una tendencia popular siguiente estrategia. (Para más información sobre las estrategias de comercio de tendencia, véase: Estrategias sencillas para capitalizar las tendencias.) La compra de una acción de doble cotización a un precio inferior en un mercado y al mismo tiempo vender a un precio más alto en otro mercado ofrece el diferencial de precios como ganancia libre de riesgo o el arbitraje. La misma operación puede ser replicado para las poblaciones frente a instrumentos de futuros, como lo hacen las diferencias de precios existe de vez en cuando. La implementación de un algoritmo para identificar esas diferencias de precios y la colocación de las órdenes permite oportunidades rentables de manera eficiente. Los fondos de índice han definido períodos de reequilibrio para llevar sus explotaciones a la par con sus respectivos índices de referencia. Esto crea oportunidades rentables para los operadores algorítmicos, que sacan provecho de los oficios que se espera que ofrecen 20-80 puntos básicos ganancias dependiendo de la cantidad de acciones en el fondo de índice, justo antes de reequilibrio fondo de índice. Tales operaciones se inician a través de los sistemas de negociación algorítmica para la ejecución oportuna y mejores precios. Una gran cantidad de modelos matemáticos probados, como la estrategia de negociación de delta-neutral, que permiten la negociación en combinación de opciones y su valor subyacente. donde las operaciones se colocan para compensar los deltas positivos y negativos de manera que el delta cartera se mantiene a cero. La media de la estrategia de reversión se basa en la idea de que los precios altos y bajos de un activo son un fenómeno temporal que vuelven a su valor medio periódicamente. Identificar y definir un rango de precios y la aplicación de algoritmo basado en que permite que las operaciones que se colocan automáticamente cuando el precio de las interrupciones de activos dentro y fuera de su rango definido. Volumen estrategia de precio medio ponderado rompe un pedido grande y libera determina de forma dinámica trozos más pequeños de la orden en el mercado mediante perfiles de volumen históricos específicos de acciones. El objetivo es ejecutar la orden cerca de la cotización media ponderada (VWAP), beneficiando así el precio medio. Tiempo estrategia de precio medio ponderado rompe una porción grande y libera determinan dinámicamente trozos más pequeños de la orden en el mercado utilizando intervalos de tiempo uniformemente divididos entre una hora de inicio y fin. El objetivo es ejecutar la orden cerca del precio medio entre los tiempos de inicio y fin, lo que minimiza el impacto del mercado. Hasta que el orden comercial está completamente lleno, este algoritmo continúa enviando órdenes parciales, de acuerdo con la relación de participación definida y de acuerdo con el volumen comercializado en los mercados. La estrategia de los pasos relacionados envía órdenes a un porcentaje definido por el usuario de los volúmenes de mercado y aumenta o disminuye esta tasa de participación cuando el precio de las acciones alcanza niveles definidos por el usuario. La estrategia de déficit de aplicación tiene por objeto reducir al mínimo el coste de ejecución de una orden por la negociación fuera del mercado en tiempo real, con el consiguiente ahorro en el coste de la orden y que se benefician de los costos de oportunidad de la ejecución retardada. La estrategia aumentará la tasa de actividad específica cuando el precio de la acción se mueve favorablemente y disminuirla cuando los precios de las acciones se mueve de manera adversa. Hay algunas clases especiales de algoritmos que tratan de identificar acontecimientos en el otro lado. Estos algoritmos aspirados, utilizados, por ejemplo, por un creador de mercado lado de la venta tienen la inteligencia incorporada para identificar la existencia de cualquier algoritmo en el lado de la compra de un pedido grande. Dicha detección a través de algoritmos le ayudará a identificar el creador de mercado de grandes oportunidades de orden y le permitirá beneficiarse llenando las órdenes a un precio mayor. Esto a veces se identifica como la alta tecnología de primera ejecución. (Para más información sobre la negociación de alta frecuencia y las prácticas fraudulentas, vea: Si usted compra acciones en línea, usted está involucrado en HFTS.) Requisitos Técnicos para algorítmica Implementación del algoritmo utilizando un programa de ordenador es la última parte, golpeado con backtesting. El desafío es transformar la estrategia identificada en un proceso informático integrado que tiene acceso a una cuenta de operaciones para hacer pedidos. Los siguientes son necesarios: conocimientos de programación por ordenador para programar la estrategia de negociación es necesario, contrató programadores o pre-hechos conectividad de red software de comercio y el acceso a las plataformas de negociación para la colocación de las órdenes de acceso a los datos de mercado de alimentos que serán objeto de seguimiento por el algoritmo de oportunidades para colocar órdenes de la capacidad y la infraestructura para backtest el sistema una vez construidas, antes de que entre en vigor en los mercados reales los datos históricos disponibles para backtesting, dependiendo de la complejidad de las normas aplicadas en el algoritmo a continuación, puede ver un ejemplo completo: Royal Dutch Shell (RDS) se indica en Ámsterdam Bolsa (AEX) y la Bolsa de Londres (LSE). Vamos a construir un algoritmo para identificar las oportunidades de arbitraje. Aquí hay algunas observaciones interesantes: oficios AEX en Euros, mientras que LSE comercia en libras esterlinas debido a la diferencia de tiempo de una hora, AEX abre una hora antes de la LSE, seguido de los dos intercambios comerciales de forma simultánea para próximas horas y luego a operar sólo en LSE durante la última hora que se cierra AEX ¿podemos explorar la posibilidad de arbitraje comercial en la Bolsa de Royal Dutch Shell que aparece en estos dos mercados en dos monedas diferentes un programa de ordenador que puede leer los precios actuales del mercado Precio toma de los dos LSE y AEX Una alimentación tasa de cambio de divisas para tasa de cambio GBP-EUR Solicitar la colocación de la capacidad, que puede dirigir la orden al correcto intercambio de back-testing capacidad de precio histórico alimenta el programa de ordenador debe realizar lo siguiente: Lea el indicador de precios de entrada de RDS estirpes de ambos intercambios Uso de los tipos de cambio disponibles . convertir el precio de una moneda a otra Si existe una discrepancia lo suficientemente grande precio (descontando los costes de intermediación) que conduce a una oportunidad rentable, a continuación, colocar la orden de compra en el intercambio de menor precio y vender orden de cambio más alto precio Si las órdenes se ejecutan como deseada, el beneficio de arbitraje seguirá simple y fácil, sin embargo, la práctica de la negociación algorítmica no es así de sencilla de mantener y ejecutar. Recuerde, si usted puede colocar un comercio generado algo-, por lo que puedo los demás participantes en el mercado. En consecuencia, los precios fluctúan en milímetros e incluso microsegundos. En el ejemplo anterior, ¿qué ocurre si su operación de compra es ejecutado, pero vender duerma el comercio como los precios de venta cambian en el momento en que su pedido llegue al mercado Usted va a terminar sentado con una posición abierta. hacer que su estrategia de arbitraje sin valor. Existen riesgos y retos adicionales: por ejemplo, los riesgos de fallo del sistema, errores de conectividad de red, desfases entre órdenes de negociación y ejecución, y, lo más importante de todo, algoritmos imperfectos. Cuanto más complejo es un algoritmo, es necesario el backtesting más estrictas antes de que se pone en acción. El análisis cuantitativo de un rendimiento de algoritmos juega un papel importante y debe ser examinada críticamente. Su emocionante ir para la automatización con la ayuda de ordenadores con una noción de ganar dinero sin esfuerzo. Pero hay que asegurarse de que el sistema es probado a fondo y se establecen límites requeridos. comerciantes analíticos deben considerar el aprendizaje de los sistemas de programación y de la construcción por su cuenta, para estar seguros acerca de cómo implementar las estrategias adecuadas de manera infalible. el uso prudente y pruebas exhaustivas de algo de comercio pueden crear opportunities. How rentable para identificar estrategias de negociación algorítmica Por Michael Salas-Moore el 19 de abril de 2013 en este artículo quiero presentarles a los métodos por los cuales yo mismo identificar las estrategias de negociación algorítmica rentables . Nuestro objetivo de hoy es entender en detalle cómo encontrar, evaluar y seleccionar dichos sistemas. Ill explicar cómo identificar estrategias se trata tanto de la preferencia personal, ya que se trata de rendimiento de la estrategia, la forma de determinar el tipo y la cantidad de datos históricos para las pruebas, la forma de evaluar desapasionadamente una estrategia de negociación y, finalmente, la forma de proceder hacia la fase de pruebas retrospectivas e implementación de estrategias . La identificación de sus propias preferencias personales para el comercio Con el fin de ser un empresario de éxito - ya sea de forma discrecional o algorítmica - es necesario hacerse algunas preguntas honestas. Trading le ofrece la posibilidad de perder dinero a un ritmo alarmante, por lo que es necesario conocerse a sí mismo tanto como es necesario para entender su estrategia elegida. Yo diría que la consideración más importante en el comercio es ser consciente de su propia personalidad. El comercio y el comercio algorítmico, en particular, requiere un grado significativo de la disciplina, la paciencia y el desapego emocional. Puesto que usted está dejando un algoritmo realizar su comercio para usted, es necesario resolver para no interferir con la estrategia cuando está siendo ejecutado. Esto puede ser extremadamente difícil, especialmente en periodos de disposición de fondos extendida. Sin embargo, muchas de las estrategias que han demostrado ser altamente rentable en un backtest pueden ser arruinados por la simple interferencia. Entender que si desea entrar en el mundo del comercio algorítmico se pondrá a prueba emocionalmente y que con el fin de tener éxito, es necesario trabajar a través de estas dificultades La siguiente consideración es uno de los tiempos. ¿Tiene un trabajo de tiempo completo trabaja usted a tiempo parcial Seguir trabajar desde casa o tener un largo viaje cada día Estas preguntas le ayudarán a determinar la frecuencia de la estrategia que se debe buscar. Para aquellos de ustedes en el empleo a tiempo completo, una estrategia de futuros intradía puede no ser apropiado (por lo menos hasta que está totalmente automatizado). Sus limitaciones de tiempo también dictarán la metodología de la estrategia. Si su estrategia se negocia con frecuencia y dependen de fuentes de noticias caros (como un terminal Bloomberg) que claramente tendrá que ser realistas en cuanto a su capacidad de ejecutar con éxito este, mientras que en la oficina Para aquellos de ustedes con una gran cantidad de tiempo, o las habilidades para automatizar su estrategia, es posible que desee ver en una estrategia más técnico transacciones de alta frecuencia (HFT). Mi creencia es que es necesario llevar a cabo la investigación continua en sus estrategias de operación para mantener una cartera consistentemente rentable. Pocas estrategias se mantienen por debajo del radar para siempre. De ahí que una parte significativa del tiempo asignado a negociación será en la realización de la investigación en curso. Pregúntese si usted está preparado para hacer esto, ya que puede ser la diferencia entre la rentabilidad fuerte o un lento descenso hacia las pérdidas. También es necesario tener en cuenta su capital comercial. La cantidad mínima ideales generalmente aceptado para una estrategia cuantitativa es de 50.000 dólares (unos 35.000 por nosotros en el Reino Unido). Si yo estaba empezando de nuevo, me gustaría empezar con una cantidad mayor, probablemente más cerca de 100.000 dólares (aproximadamente 70.000). Esto se debe a que los costos de transacción pueden ser extremadamente caros para mediados de a las estrategias de alta frecuencia y es necesario contar con capital suficiente para absorberlos en tiempos de disposición de fondos. Si está pensando en comenzar con menos de 10.000 dólares, entonces tendrá que restringirse a las estrategias de baja frecuencia, la negociación de uno o dos activos, como los costos de transacción se comen rápidamente en sus declaraciones. Interactive Brokers, que es uno de los corredores más acogedor para aquellos con conocimientos de programación, debido a su API, tiene un mínimo de la cuenta por menor de 10.000 dólares. habilidad de programación es un factor importante en la creación de una estrategia de negociación algorítmica automatizado. El estar bien informado en un lenguaje de programación como C, Java, C, Python o R le permitirá crear el sistema de almacenamiento de datos de extremo a extremo, el motor de backtest y ejecución usted mismo. Esto tiene una serie de ventajas, entre los que el la capacidad de ser completamente consciente de todos los aspectos de la infraestructura de negociación. También le permite explorar las estrategias de frecuencia más alta a medida que tendrá el control total de su tecnología de pila. Si bien esto significa que usted puede probar su propio software y eliminar los errores, sino que también significa más tiempo dedicado a la codificación de la infraestructura y menos en la implementación de estrategias, por lo menos en la primera parte de su carrera comercial algo. Es posible que usted se sienta cómodo de comercio en Excel o MATLAB y puede externalizar el desarrollo de otros componentes. Yo no recomendaría esto, sin embargo, sobre todo para aquellas que operan a alta frecuencia. Es necesario preguntarse a sí mismo lo que se espera lograr con el comercio algorítmico. ¿Le interesa un ingreso regular, con lo que espera sacar ganancias de su cuenta comercial O, ¿está usted interesado en una ganancia de capital a largo plazo y puede permitirse el lujo de operar sin la necesidad de drawdown fondos de la dependencia de ingresos dictará la frecuencia de su estrategia . Más retiros de ingresos regulares, se requerirá una estrategia de negociación de alta frecuencia con una menor volatilidad (es decir, un mayor ratio de Sharpe). los comerciantes a largo plazo pueden permitirse una frecuencia de negociación más tranquilo. Por último, no se deje engañar por la idea de llegar a ser extremadamente rico en un corto espacio de negociación Algo tiempo no es un esquema para hacerse rico rápidamente - en todo caso, puede ser convertido en un esquema de los pobres-rápida. Se necesita disciplina significativa, la investigación, la diligencia y la paciencia para tener éxito en el comercio algorítmico. Puede tomar meses, si no años, para generar una rentabilidad constante. Abastecimiento algorítmica Ideas pesar de las percepciones comunes en sentido contrario, en realidad es bastante sencillo para localizar las estrategias comerciales rentables en el dominio público. Nunca tienen las ideas de operación estado disponible más fácilmente de lo que son hoy en día. revistas académicas de finanzas, servidores de pre-impresión, blogs, foros de negociación de comercio, revistas comerciales semanales y textos especializados proporcionan miles de estrategias de negociación con la que basar sus ideas sobre. Nuestro objetivo como investigadores de comercio cuantitativos es establecer una tubería estrategia que nos proporcionará una corriente de ideas de operación en curso. Lo ideal es que queremos crear un enfoque metódico para compra de componentes, la evaluación y la implementación de estrategias que nos encontramos. Los objetivos de la tubería son para generar una cantidad constante de nuevas ideas y nos proporcionan un marco para el rechazo de la mayoría de estas ideas con el mínimo de consideración emocional. Hay que tener mucho cuidado de no dejar que los sesgos cognitivos influyen en nuestra metodología de toma de decisiones. Esto podría ser tan simple como tener una preferencia por una clase de activo sobre otro (el oro y otros metales preciosos vienen a la mente) porque se perciben como más exótico. Nuestro objetivo debe ser siempre para encontrar estrategias rentables consistentemente, con expectativa positiva. La elección de la clase de activos debe estar basada en otras consideraciones, tales como las restricciones de capital de negociación, comisiones de corretaje y capacidades de apalancamiento. Si usted está completamente familiarizado con el concepto de una estrategia de negociación entonces el primer lugar para buscar es con libros de texto establecidas. textos clásicos proporcionan una amplia gama de más simples, las ideas más sencillas, con las que permiten familiarizarse con el comercio cuantitativo. He aquí una selección que recomiendo para aquellos que son nuevos en el comercio cuantitativa, que poco a poco se vuelven más sofisticados a medida que trabaja a través de la lista: Para una lista más larga de libros de comercio cuantitativos, por favor visita la lista de lectura QuantStart. El siguiente lugar para encontrar estrategias más sofisticadas es con los foros de negociación y blogs comerciales. Sin embargo, una nota de precaución: Muchos blogs comerciales se basan en el concepto de análisis técnico. El análisis técnico consiste en la utilización de indicadores básicos y la psicología del comportamiento para determinar las tendencias o patrones de inversión en los precios de los activos. A pesar de ser extremadamente popular en el espacio de comercio en general, el análisis técnico se considera un tanto ineficaz en la comunidad de las finanzas cuantitativas. Algunos han sugerido que no es mejor que leer un horóscopo o el estudio de las hojas de té en términos de su capacidad de predicción en realidad hay personas de éxito haciendo uso de análisis técnico. Sin embargo, como los cuantos con una caja de herramientas matemáticas y estadísticas más sofisticadas a nuestra disposición, podemos evaluar fácilmente la eficacia de este tipo de estrategias basadas en TA y tomar decisiones basadas en datos en lugar de basar nuestra en consideraciones emocionales o ideas preconcebidas. Aquí está una lista de blogs de negociación algorítmica respetados y foros: Una vez que haya tenido alguna experiencia en la evaluación de las estrategias más simples, es hora de mirar a la oferta académica más sofisticados. Algunas revistas académicas serán de difícil acceso, sin altos costos de suscripciones o de una sola vez. Si usted es un miembro o ex alumno de una universidad, usted debería ser capaz de obtener acceso a algunos de estos diarios financieros. De lo contrario, se puede ver en los servidores de pre-impresión. que son repositorios de Internet de finales de los borradores de documentos académicos que se someten a revisión por pares. Puesto que sólo están interesados ​​en las estrategias que podemos duplicar satisfactoriamente, backtest y obtener rentabilidad para, una revisión por pares es de menor importancia para nosotros. La desventaja principal de las estrategias académicas es que pueden a menudo ser o bien fuera de fecha, requieren datos históricos oscuros y caros, el comercio de las clases de activos poco líquidos o no tener en cuenta los honorarios, el deslizamiento o propagación. También puede ser claro si la estrategia de negociación se llevará a cabo con las órdenes de mercado, órdenes de limitar o si contiene detener las pérdidas, etc. Por lo tanto, es absolutamente esencial para replicar la estrategia a sí mismo lo mejor que pueda, backtest y añadir en una transacción realizada realista costos que incluyen el mayor número de aspectos de las clases de activos que desea para el comercio de aquí hay una lista de los servidores de pre-impresión más populares y los diarios financieros que puede fuente de ideas de:. ¿Qué hay de formar sus propias estrategias cuantitativas Esto requiere, en general ( pero no se limita a) experiencia en uno o más de las siguientes categorías: microestructura mercado - para que las estrategias de mayor frecuencia en particular, se puede hacer uso de la microestructura del mercado. es decir, la comprensión de la dinámica de la cartera de pedidos a fin de generar rentabilidad. Los diferentes mercados tendrán varias limitaciones de la tecnología, los reglamentos, los participantes del mercado y las limitaciones que son todos abiertos a la explotación a través de estrategias específicas. Esta es una zona muy sofisticado y practicantes de venta al por menor tendrá dificultades para ser competitivos en este espacio, sobre todo porque la competencia incluye fondos grandes y bien capitalizadas cuantitativos de cobertura con una gran capacidad tecnológica. estructura de fondos - los fondos de inversión colectiva, como los fondos de pensiones, sociedades de inversión privados (fondos de cobertura), asesores de comercio de productos básicos y los fondos de inversión se ven limitados tanto por la fuerte regulación y sus grandes reservas de capital. De esta manera ciertos comportamientos consistentes pueden ser explotados con aquellos que son más ágiles. Por ejemplo, los grandes fondos están sujetos a limitaciones de capacidad debido a su tamaño. Por lo tanto si necesitan para descargar rápidamente (vender) una cantidad de valores, van a tener que escalonar con el fin de evitar mover el mercado. Los algoritmos sofisticados pueden tomar ventaja de esta y otras idiosincrasias, en un proceso general conocida como estructura de fondos de arbitraje. El aprendizaje automático / inteligencia artificial - algoritmos de aprendizaje automático se han vuelto más frecuentes en los últimos años en los mercados financieros. (Tales como los clasificadores Naïve Bayes-, et al.) Comparadores no lineales de función (redes neuronales) y rutinas de optimización (algoritmos genéticos) se han utilizado para predecir trayectorias de activos u optimizar las estrategias de negociación. Si usted tiene un fondo en esta área es posible que tenga una idea de cómo los algoritmos particular, podría aplicarse a determinados mercados. Hay, por supuesto, muchas otras áreas de cuantos para investigar. Así discutir la forma de llegar a las estrategias personalizadas en detalle en un artículo posterior. Al continuar con el seguimiento de estas fuentes en una semana, o incluso a diario, base que se está preparando para recibir una lista coherente de las estrategias de una amplia gama de fuentes. El siguiente paso es determinar cómo rechazar un gran subconjunto de estas estrategias con el fin de minimizar el desperdicio de tiempo y de sus recursos de pruebas retrospectivas sobre las estrategias que puedan ser rentables. Evaluación de Estrategias de Trading La primera, y posiblemente más obvia consideración es si en realidad se entiende la estrategia. ¿Sería capaz de explicar la estrategia concisa o se requiere una serie de advertencias y listas de parámetros interminables Además, ¿la estrategia tiene una buena, sólida base en la realidad, por ejemplo, podría apuntar a un razonamiento de base del comportamiento o estructura del fondo restricción que que podría estar causando el patrón (s) que está intentando explotar Would esta restricción tiene capacidad para un cambio de régimen, tal como una dramática alteración ambiente regulatorio ¿la estrategia se basa en reglas estadísticas o matemáticas complejas ¿se aplica a cualquiera de las series de tiempo financieras o es es específico para la clase de activos que se afirma que es rentable en You constantemente debe estar pensando en estos factores cuando se evalúan nuevos métodos de negociación, de lo contrario se puede perder una cantidad significativa de tiempo tratando de backtest y optimizar las estrategias rentables. Una vez que haya determinado que usted entiende los principios básicos de la estrategia tiene que decidir si se ajusta a su perfil de personalidad antes mencionado. Esta no es una consideración tan vago como suena Estrategias diferirán sustancialmente en sus características de rendimiento. Hay ciertos tipos de personalidad que pueden manejar los períodos más significativos de disposición de fondos, o están dispuestos a aceptar un mayor riesgo de mayor rendimiento. A pesar del hecho de que nosotros, como los cuantos, tratar de eliminar la mayor cantidad sesgo cognitivo como sea posible y debemos ser capaces de evaluar una estrategia sin pasión, prejuicios siempre colarse. Por lo tanto necesitamos un medio coherente y sin emociones a través de la cual evaluar el desempeño de las estrategias . Esta es la lista de criterios que juzgo una nueva estrategia potencial por: Metodología - ¿Está el impulso estrategia basada, media-reversión, incidencia en el mercado, direccional ¿La estrategia se basa en técnicas de aprendizaje sofisticadas (o complejos) estadísticos o máquinas que son difíciles para comprender y requieren un doctorado en las estadísticas para captar hacer estas técnicas introducen una cantidad significativa de los parámetros, lo que podría llevar a un sesgo de optimización es la estrategia probable que soportar un cambio de régimen (es decir, el potencial nueva regulación de los mercados financieros) Ratio de Sharpe - el ratio de Sharpe heurísticamente caracteriza la relación de recompensa / riesgo de la estrategia. Se cuantifica la cantidad de retorno se puede lograr para el nivel de volatilidad sufrida por la curva de las acciones. Naturalmente, es necesario determinar el período y la frecuencia que estos rendimientos y la volatilidad (es decir, desviación estándar) se miden de nuevo. Una estrategia de frecuencia más alta requerirá una mayor frecuencia de muestreo de la desviación estándar, pero un período de tiempo global más corto de medición, por ejemplo. Las reglas del juego - ¿La estrategia requiere un impulso importante con el fin de ser rentables ¿La estrategia implicaría el uso de los contratos apalancados derivados (futuros, opciones, swaps) con el fin de realizar una devolución Estos contratos apalancados pueden tener pesada volatilidad que caracteriza y por lo tanto pueden llevar fácilmente a llamadas de margen. ¿Tiene el capital comercial y el temperamento para dicha frecuencia volatilidad - La frecuencia de la estrategia está íntimamente ligada a su tecnología de pila (y por lo tanto la experiencia tecnológica), el ratio de Sharpe y el nivel general de los costos de transacción. Todas las demás cuestiones consideradas, las estrategias de mayor frecuencia requieren más capital, son más sofisticados y más difícil de implementar. Sin embargo, asumiendo que su motor de backtesting es sofisticado y libre de errores, que a menudo tienen ratios de Sharpe mucho más altas. Volatilidad - La volatilidad se relaciona fuertemente con el riesgo de la estrategia. El ratio de Sharpe caracteriza a este. Una mayor volatilidad de los tipos de activos subyacentes, si no cubierta, a menudo conduce a una mayor volatilidad en la curva de la equidad y ratios de Sharpe por lo tanto más pequeños. Por supuesto, estoy asumiendo que la volatilidad positivo es aproximadamente igual a la volatilidad negativa. Algunas estrategias pueden tener una mayor volatilidad baja. Es necesario ser consciente de estos atributos. Win / Loss, Ganancia Media / Pérdida - Estrategias diferirán en su victoria / pérdida y características promedio de ganancias / pérdidas. Uno puede tener una estrategia muy rentable, incluso si el número de operaciones perdedoras exceda el número de operaciones ganadoras. estrategias de momentum tienden a tener este patrón ya que se basan en un pequeño número de grandes éxitos con el fin de ser rentable. estrategias de reversión a la media tienden a tener perfiles en los más de los oficios son ganadores opuestas, pero las operaciones perdedoras pueden ser muy graves. La pérdida máxima - La aspiración máxima es la mayor caída general de pico a valle porcentaje en la curva de las acciones de la estrategia. estrategias de momentum son bien conocidos por sufrir de períodos extendidos de detracciones (debido a una serie de muchas operaciones perdedoras incrementales). Muchos operadores se darán por vencidos en periodos de disposición de fondos prolongado, incluso si la prueba histórica ha sugerido que esto es un negocio como de costumbre para la estrategia. Usted tendrá que determinar qué porcentaje de reducción (y en qué período de tiempo) se puede aceptar antes de cesar en sus actividades de su estrategia. Esta es una decisión muy personal y por lo tanto debe ser considerado cuidadosamente. Capacidad / Liquidez - A nivel minorista, a menos que usted está operando en un instrumento muy poca liquidez (como una pequeña tapa de la caja), no tendrá que preocuparse en gran medida con la capacidad de estrategia. Capacidad determina la capacidad de ampliación de la estrategia de capital adicional. Muchos de los fondos de cobertura más grandes sufren de problemas de capacidad significativos como sus estrategias de aumento en la asignación de capital. Parámetros - Ciertas estrategias (especialmente las que se encuentran en la comunidad de aprendizaje automático) requieren una gran cantidad de parámetros. Cada parámetro adicional que una estrategia requiere deja más vulnerables al sesgo de optimización (también conocido como ajuste de curva). Debe probar y estrategias de destino con el menor número posible de parámetros o asegurarse de que tiene suficientes cantidades de datos con los que probar sus estrategias sucesivamente. Benchmark - Casi todas las estrategias (a menos que caracterizó como rentabilidad absoluta) se miden en contra de algunas pruebas de rendimiento. El punto de referencia es por lo general un índice que caracteriza a una amplia muestra de la clase de activo subyacente que los oficios de estrategia. Si la estrategia de oficios de gran capitalización acciones de EE. UU., a continuación, el SP500 serían un punto de referencia natural para medir su estrategia en contra. Usted escuchará los términos alfa y beta, aplicado a las estrategias de este tipo. Vamos a discutir estos coeficientes en profundidad en artículos posteriores. Nótese que no hemos hablado de los rendimientos reales de la estrategia. ¿Por qué es esto de forma aislada, los rendimientos en realidad nos proporcionan una información limitada en cuanto a la eficacia de la estrategia. Ellos no te dan una idea de apalancamiento, volatilidad, parámetros o requisitos de capital. Por lo tanto las estrategias rara vez son juzgados en sus declaraciones solo. Tenga siempre en cuenta los atributos de riesgo de una estrategia antes de mirar las devoluciones. En esta etapa muchas de las estrategias encontradas de su tubería serán rechazadas de plano, ya que ellos no van a satisfacer sus necesidades de capital, restricciones de apalancamiento, una aspiración máxima de tolerancia o preferencias de volatilidad. Las estrategias que permanecen ahora pueden ser considerados para backtesting. Sin embargo, antes de que esto sea posible, es necesario tener en cuenta un criterio de rechazo final - la de los datos históricos disponibles sobre el que poner a prueba estas estrategias. La obtención de datos históricos Hoy en día, la amplitud de los requisitos técnicos a través de clases de activos para el almacenamiento de datos históricos es sustancial. Con el fin de seguir siendo competitivos, tanto por el lado de la compra (fondos) y sell-side (bancos de inversión) invertir fuertemente en su infraestructura técnica. Es imprescindible tener en cuenta su importancia. En particular, estamos interesados ​​en requisitos de puntualidad, precisión y almacenamiento. Ahora voy a describir los conceptos básicos de la obtención de los datos históricos y cómo almacenarlo. Desafortunadamente, este es un tema muy profundo y técnica, por lo que no voy a ser capaz de decir todo en este artículo. Sin embargo, voy a escribir mucho más sobre esto en el futuro ya que mi experiencia previa en el sector de la industria financiera se refiere principalmente a la adquisición de datos financieros, almacenamiento y acceso. En la sección anterior que habíamos establecido una tubería estrategia que nos permitieron rechazar ciertas estrategias basadas en nuestros propios criterios de rechazo personal. En esta sección vamos a filtrar más estrategias basadas en nuestras propias preferencias para la obtención de los datos históricos. Las principales consideraciones (sobre todo a nivel profesional de venta al por menor) son los costos de los datos, los requisitos de almacenamiento y su nivel de experiencia técnica. También tenemos que discutir los diferentes tipos de datos disponibles y las diferentes consideraciones que cada tipo de datos impondrá a nosotros. Vamos a empezar por discutir los tipos de datos disponibles y las cuestiones clave que tendremos que pensar: Datos Fundamentales - Esto incluye datos sobre las tendencias macroeconómicas, tales como tasas de interés, tasas de inflación, las operaciones de sociedades (dividendos, una división de acciones), de la SEC , cuentas corporativas, datos de resultados, informes de cultivos, datos meteorológicos, etc. Estos datos se utilizan a menudo para valorar empresas u otros activos en una base fundamental, es decir, a través de algún medio de flujos de caja futuros esperados. No incluye la serie de precios de acciones. Algunos datos fundamentales está disponible gratuitamente en sitios web del gobierno. Otros datos fundamentales históricos a largo plazo pueden ser extremadamente caros. Los requisitos de almacenamiento a menudo no son particularmente grandes, a menos que miles de empresas se están estudiando a la vez. Noticias de datos - Noticias de datos es a menudo de naturaleza cualitativa. Se compone de artículos, blogs, los microblogs (Tweets) y editorial.