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Você não se propôs a perder dinheiro ao negociar, mas muitos pequenos erros ao longo do caminho significaram que o desempenho de sua estratégia em backtests não apareceu quando você foi ao vivo.

Estive envolvido na negociação algorítmica por mais de cinco anos e naquela época eu vi alguns grandes erros comerciais.

Depois de muitos testes e erros, descobri que o trabalho duro, a disciplina e a abordagem científica são a chave para a lucratividade com o comércio quantitativo.

Em Negociação Algorítmica bem sucedida, eu vou ensinar-lhe um processo para identificar estratégias rentáveis ​​desde o início, testá-los, reduzir seus custos de transação e executar de forma eficiente seus negócios de forma totalmente automatizada.

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Criar estratégias comerciais lucrativas é difícil. Muito difícil.

Apesar de todos esses benefícios, eu não gostaria que você percebesse a idéia errada e pensasse que desenvolver um sistema de negociação algorítmica é fácil. Nada poderia estar mais longe da verdade. Não há caminho para riquezas fáceis com algo trading.

No entanto, se você derrubar o problema, em pequenas partes constituintes fáceis de manusear e fazer progressos consistentes na melhoria do seu sistema todos os dias, pode eventualmente tornar-se muito bem sucedido.

No início, é uma luta para ganhar dinheiro consistentemente com a negociação.

Agora, construí o hábito de criar um pipeline estratégico que constantemente me fornece novas ideias de estratégia comercial para testar. Não importa se uma estratégia começa a funcionar mal porque eu tenho muito mais para escolher - e você também.

O progresso lento e consistente em pesquisa, teste e execução é a chave para alcançar a rentabilidade de negociação algorítmica.

Compromete-se a trabalhar muito em seus componentes de estratégia, com uma abordagem disciplinada, e você verá o sucesso muito mais cedo do que o esperado.

E se você não for um especialista em negociação algorítmica?

Na verdade, tampouco era eu quando comecei! Eu não conhecia as ordens de mercado de pedidos limitados, o buy-side do lado da venda ou o que era uma perda de parada! Mas eu pratiquei nos últimos cinco anos e aprendi uma grande quantidade de negociação algorítmica no processo.

É bem dentro da sua capacidade de aprender o que sei sobre financiamento e negociação quantitativas. Eu certamente não sou o topo do meu campo, mas participei do desenvolvimento de estratégias de negociação rentáveis ​​e estou extremamente interessado em mostrar como fazer o mesmo.

Eu imagino que há um tema que você conhece muito e eu aposto que há muitos que conhecem menos sobre a área do que você. Ser um especialista vem através da prática, disciplina e trabalho árduo. Da mesma forma, formando um conjunto consistente de estratégias lucrativas de negociação algorítmica.

Toda pessoa bem sucedida que conheço em negociação algorítmica começou antes de conhecer muito sobre os mercados.

Use o fato de que você ainda não está confortável com o comércio algorítmico para se empurrar mais forte e aprender a se tornar um especialista.

Sobre o autor.

Então, quem está por trás disso?

Oi! Meu nome é Mike Halls-Moore e eu sou o cara do QuantStart e o pacote 'Successful Algorithmic Trading'.

Desde que trabalhei como desenvolvedor de negociação quantitativa em um fundo de hedge, fiquei apaixonado por negociação quantitativa e executando meu próprio portfólio.

Eu comecei a comunidade QuantStart e escrevi "Successful Algorithmic Trading" como um meio para ajudar os outros a aprender com meus erros e levar suas negociações quantitativas para o próximo nível.

Quais são os tópicos incluídos no livro?

Você aprenderá a encontrar novas idéias de estratégia comercial e avaliá-las objetivamente para seu portfólio.

Vou ensinar-lhe como criar um banco de dados mestre de valores robustos para armazenar todas as informações de preços de seus ativos.

Aplicaremos o método científico para reforçar as nossas ideias estratégicas antes de considerarmos negociá-las.

Nossas estratégias serão testadas amplamente contra medidas de desempenho da indústria.

Utilizaremos métodos estatísticos de séries temporais para testar a reversão e o impulso médios.

Eu discutirei os modelos de estratégia rentáveis ​​de reversão média para ações e futuros - que você pode negociar.

Você aprenderá sobre técnicas de gerenciamento de risco de grau de investimento, como Variance-at-Risk (VaR).

Nós discutiremos amplamente as técnicas de dimensionamento de posição e gerenciamento de dinheiro, como o Critério de Kelly.

Vamos criar e implantar um robusto sistema de execução automatizado baseado em nosso sistema de carteira de negociação.

Quais habilidades técnicas você aprenderá?

Você será apresentado ao conjunto de ferramentas científico da Python, que é usado principalmente na negociação quantitativa. Usaremos NumPy, SciPy, pandas, scikit-learn e IPython.

Você aprenderá como obter dados financeiros de fontes gratuitas e pagas. Vamos abordar dados de ações e futuros, limpando e criando contratos de futuros contínuos.

Você aprenderá como testar o desempenho da estratégia usando pandas e calcular quantidades como a Ratio de Sharpe, redução máxima, duração da redução e perda / perda média.

Você aprenderá a otimizar matematicamente uma estratégia usando análise de sensibilidade de parâmetros e inspecionar visualmente os resultados. Para isso, usaremos pandas e matplotlib com o IPython.

Você aprenderá sobre os classificadores preditivos e as ações intradiárias par-trading. Usaremos scikit-learn para realizar regressão, conjuntos de floresta aleatória e SVM não-linear.

Você se conectará à Interactive Brokers API com o Python para negociar. Você calculará custos de transação realistas, contabilizando-os em suas métricas de desempenho.

Onde você pode aprender mais sobre mim?

Eu escrevi mais de cem posts no QuantStart cobrindo negociação quantitativa, carreiras quantitativas, desenvolvimento quantitativo, ciência dos dados e aprendizado automático. Você pode ler os arquivos para saber mais sobre minha metodologia e estratégias de negociação.

E se você não está feliz com o livro?

Embora eu pense que você encontrará sucesso na Algorithmic Trading muito útil em sua educação comercial quantitativa, também acredito que, se você não estiver 100% satisfeito com o livro por qualquer razão, você pode devolvê-lo sem perguntas pedidas para um reembolso total.

Você receberá uma cópia impressa do livro?

Não. Nesta fase, o livro só está disponível no formato Adobe PDF, enquanto o próprio código é fornecido como um arquivo zip de scripts Python totalmente funcionais, se você comprar a opção "Livro + Software".

Qual pacote você deve comprar?

Isso depende principalmente do seu orçamento. O livro com código fonte extra completo é o melhor se você quiser inserir o código imediatamente, mas o próprio livro contém uma quantidade enorme de fragmentos de código que ajudarão seu processo de negociação de quant.

Posso ser contatado?

Claro! Se você ainda tiver dúvidas depois de ler esta página, entre em contato e farei o meu melhor para lhe fornecer uma resposta necessária. No entanto, veja a lista de artigos, que também pode ajudá-lo.

Você precisará de um diploma em matemática?

A maioria do livro pode ser seguido com bastante facilidade sem referência a matemática difícil. No entanto, as seções sobre previsão e análise de séries temporais requerem algum cálculo básico e álgebra linear.

Plano de auto-estudo para tornar-se um comerciante quantitativo e # 8211; Parte I.

Os papéis quantitativos dos comerciantes dentro de grandes fundos quantitativos são muitas vezes percebidos como sendo um dos postos mais prestigiosos e lucrativos no cenário quantitativo do emprego em finanças. Negociação de carreiras em um & # 8220; pai & # 8221; O fundo é muitas vezes visto como um trampolim para finalmente permitir que um forme seu próprio fundo, com uma alocação inicial de capital do empregador principal e uma lista de investidores iniciais para embarcar.

A concorrência para posições comerciais quantitativas é intensa e, portanto, um investimento significativo de tempo e esforço é necessário para obter uma carreira na negociação quantitativa. Neste artigo, descreverei os caminhos de carreira comuns, as rotas no campo, os antecedentes necessários e um plano de auto-estudo para ajudar os comerciantes de varejo e futuros profissionais a adquirir habilidades em negociação quantitativa.

Definir expectativas.

Antes de aprofundar as listas de livros didáticos e outros recursos, tentarei estabelecer algumas expectativas sobre o que o papel envolve. A pesquisa comercial quantitativa está muito mais alinhada com o teste de hipóteses científicas e o rigor acadêmico do que o & # 8220; usual & # 8221; percepção dos comerciantes dos bancos de investimento e da bravata associada. Há poucas (ou inexistentes) insumos discricionários na realização de negociação quantitativa, pois os processos são quase universalmente automatizados.

O método científico e o teste de hipóteses são processos altamente valorizados dentro da comunidade de finanças e, como tal, qualquer pessoa que deseje entrar no campo precisará ter sido treinada em metodologia científica. Isso muitas vezes, mas não exclusivamente, significa treinamento para um nível de pesquisa de doutorado & # 8211; geralmente através da obtenção de um mestrado em mestrado em um campo quantitativo. Embora seja possível entrar em negociação quantitativa a nível profissional por meio de alternativas, não é comum.

As habilidades exigidas por um sofisticado investigador de negociação quantitativa são diversas. Um amplo conhecimento em matemática, probabilidade e testes estatísticos fornece a base quantitativa sobre a qual construir. A compreensão dos componentes da negociação quantitativa é essencial, incluindo previsão, geração de sinal, backtesting, limpeza de dados, gerenciamento de portfólio e métodos de execução. É necessário um conhecimento mais avançado para análise de séries temporais, estatistica / aprendizagem mecânica (incluindo métodos não-lineares), otimização e intercâmbio / microestrutura do mercado. Juntamente com isso, é um bom conhecimento da programação, incluindo como levar modelos acadêmicos e implementá-los rapidamente.

Este é um aprendizado significativo e não deve ser introduzido de forma leve. Muitas vezes, é dito que leva 5-10 anos para aprender material suficiente para ser consistentemente rentável no comércio quantitativo em uma empresa profissional. No entanto, as recompensas são significativas. É um ambiente altamente intelectual com um grupo de pares muito inteligente. Isso proporcionará desafios contínuos a um ritmo acelerado. É extremamente bem remunerado e oferece muitas opções de carreira, incluindo a capacidade de se tornar empresário, iniciando seu próprio fundo depois de demonstrar um histórico de longo prazo.

Fundo necessário.

É comum considerar uma carreira em finanças quantitativas (e, finalmente, pesquisas quantitativas), enquanto estuda em uma licenciatura em numeração ou em um doutorado técnico especializado. No entanto, o seguinte conselho é aplicável aos que desejam transição para uma carreira de comércio de quantos, embora com a ressalva de que levará um pouco mais e envolverão redes extensas e muito auto-estudo.

No nível mais básico, a pesquisa profissional de negociação quantitativa requer uma compreensão sólida dos testes de matemática e hipóteses estatísticas. Os suspeitos habituais de cálculos multivariados, álgebra linear e teoria de probabilidade são todos necessários. Uma boa nota de classe em um curso de graduação de matemática ou física de uma escola bem considerada geralmente irá fornecer-lhe os antecedentes necessários.

Se você não tem antecedentes em matemática ou física, então eu sugiro que você deve seguir um curso de graduação de uma escola superior em um desses campos. Você estará competindo com indivíduos que possuem tal conhecimento e, portanto, será altamente desafiador ganhar posição em um fundo sem credenciais académicas definitivas.

Além de ter uma sólida compreensão matemática, é necessário ser adepto da implementação de modelos, através da programação de computadores. As escolhas comuns de linguagens de modelagem atualmente incluem R, o idioma estatístico de código aberto; Python, com suas extensas bibliotecas de análise de dados; ou MatLab. Ganhar familiaridade extensa com um desses pacotes é um pré-requisito necessário para se tornar um comerciante quantitativo. Se você tem uma ampla experiência em programação de computadores, você pode querer considerar a entrada em um fundo através da rota do Desenvolvedor Quantitativo.

A principal habilidade final necessária para os pesquisadores de negociação quantitativa é a de poder interpretar objetivamente novas pesquisas e depois implementá-la rapidamente. Esta é uma habilidade aprendida através do treinamento de doutorado e uma das razões pelas quais os candidatos de doutorado das melhores escolas são frequentemente os primeiros a serem escolhidos para posições de negociação quantitativas. Ganhar um doutorado em uma das seguintes áreas (particularmente aprendizado de máquina ou otimização) é uma boa maneira de um fundo de quantos sofisticado.

Negociação quantitativa introdutória.

A negociação quantitativa explodiu em popularidade tanto no espaço de fundo profissional quanto no nível de varejo. É, é claro, o tema principal deste site! Eu escrevi alguns artigos sobre como começar o intercâmbio quantitativo / algorítmico introdutório. O seguinte irá fornecer uma breve visão geral do campo:

Para uma introdução mais profunda, você deve pegar os seguintes textos pelo gerente de fundos de hedge Ernie Chan, que inclui detalhes de implementação significativos nas estratégias comerciais de quant. Eles são lançados no sofisticado investidor de varejo, mas as metodologias de negociação e as técnicas de gerenciamento de riscos são sólidas e são transferidas para o espaço de fundo profissional:

Se você deseja obter mais informações sobre os detalhes de implementação das estratégias de negociação de quant (particularmente no nível de varejo), veja os artigos de troca de quantias neste site.

Econometria / Análise de séries temporais.

Fundamentalmente, a maioria das negociações quantitativas é a análise de séries temporais. Isso inclui predominantemente a série de preços dos ativos em função do tempo, mas pode incluir séries derivadas de alguma forma. Assim, a análise de séries temporais é um tópico essencial para o pesquisador de pesquisa quantitativo. Eu escrevi sobre como começar no artigo sobre os 10 principais recursos essenciais para a Econometria Financeira de Aprendizagem. Esse artigo inclui guias básicos de probabilidade e programação inicial em R, que discutiremos mais detalhadamente na segunda parte desta série de artigos.

Os três textos fundamentais que eu recomendo iniciar na econometria e análise de séries temporais são:

Se você deseja ler mais sobre cada livro e como ele pode ajudá-lo, sugiro examinar o artigo sobre os recursos da econometria.

Recentemente, encontrei um recurso fantástico chamado OTexts, que fornece livros didáticos de acesso aberto. O seguinte livro é especialmente útil para a previsão:

Previsão: Princípios e Prática por Hyndman e Athanasopoulos & # 8211; Este livro gratuito é uma excelente maneira de começar a aprender sobre a previsão estatística através do ambiente de programação R. Abrange técnicas de regressão simples, multivariada, suavização exponencial e ARIMA, bem como modelos de previsão mais avançados. O livro é originalmente lançado em graus de negócios / comércio, mas é suficientemente técnico para ser de interesse para quants de início.

Com o básico das séries temporais abaixo do seu cinto, o próximo passo é começar a estudar técnicas de aprendizagem estatística / máquina, que são o estado atual da arte & # 8221; dentro das finanças quantitativas.

Aprendizado estadístico / automático intermedio.

A pesquisa comercial quantitativa moderna baseia-se em extensas técnicas de aprendizagem estatística. Até recentemente, o único lugar para aprender as técnicas aplicadas às finanças quantitativas foi na literatura. Felizmente são estabelecidos livros didáticos bem estabelecidos que colmam a lacuna entre a teoria ea prática. É o próximo seguimento lógico da econometria e das técnicas de previsão de séries temporais, embora haja uma sobreposição significativa nas duas áreas.

A maneira recomendada de começar a compreender a aprendizagem estatística / máquina é estudar os dois livros seguintes (com autores sobrepostos):

Uma Introdução à Aprendizagem Estatística: com Aplicações em R por James, et al & # 8211; Este texto fornece uma excelente introdução às modernas técnicas de aprendizagem estatística. Destina-se ao praticante, ao invés do estatístico acadêmico, por isso será de utilidade para aqueles que vêm de um plano financeiro com uma experiência mínima de aprendizado de máquina. Faz uso de R para todos os seus exemplos e, como tal, é fácil de implementar. Recomenda-se ler isso antes de ler o livro seguinte abaixo. Os Elementos da Aprendizagem Estatística: Mineração de Dados, Inferência e Previsão por Hastie, et al & # 8211; Conhecida carinhosamente como & # 8220; ESL & # 8221; Dentro da comunidade estatística, este livro é um seguimento fantástico para o ISL & # 8221 lançado recentemente acima. Ele vai muito mais fundo na teoria e proporcionará uma base sólida na aprendizagem estatística. Você também pode baixar uma cópia gratuita para o livro do site do autor (statweb. stanford. edu/

As principais técnicas de interesse incluem a Regressão Linear Multivariada, Regressão Logística, Técnicas de Ressampling, Métodos Baseados em Árvores (incluindo Florestas Aleatórias), Máquinas de Vector de Suporte (SVM), Análise de Componentes Principais (PCA), Clustering (K-Means, Hierarchical), Kernal Métodos e Redes Naturais. Cada um desses tópicos é um exercício de aprendizagem significativo em si mesmo, embora os dois textos acima cubram o material introdutório necessário, fornecendo referências adicionais para um estudo mais profundo.

Um conjunto particularmente útil (e grátis!) De cursos de web em Aprendizado de Máquinas / AI são fornecidos pela Coursera:

Aprendizagem de máquinas por Andrew Ng & # 8211; Este curso aborda os fundamentos dos métodos que eu mencionei brevemente acima. Recebeu grandes elogios de indivíduos que participaram. Provavelmente, é melhor ver como um companheiro para ler ISL ou ESL dado acima. Redes Neurais para Aprendizado de Máquinas por Geoffrey Hinton & # 8211; Este curso centra-se principalmente nas redes neurais, que têm uma longa história de associação com financiamento quantitativo. Se você deseja se concentrar especificamente nesta área, então vale a pena examinar esse curso, em conjunto com um livro de texto sólido sobre a área.

Próximos passos.

No próximo artigo da série, estaremos considerando os tópicos de aprendizado automático não-linear, otimização matemática, intercâmbio / microestrutura de mercado, teoria de portfólio e programação de computadores # 8211; todas as áreas de estudo necessárias para um potencial pesquisador de negociação quantitativa.

Sobre o autor Mike Halls-Moore.

Michael graduou-se com um MMath em Matemática da Universidade de Warwick, obteve um doutorado do Imperial College London em Fluid Dynamics e estava trabalhando em um fundo de hedge como um desenvolvedor de negociação quantitativa nos últimos anos em Mayfair, Londres. Ele agora gasta tempo em pesquisa, desenvolvimento, backtesting e implementação de estratégias intraday de negociação algorítmica.

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