Tudo o que você precisa saber sobre negociação algorítmica

A negociação algorítmica está se tornando muito popular entre os traders. Elimina o risco de erro humano, reduz os custos de transação e pode ser muito lucrativo. No entanto, pode ser um pouco assustador se você for novo na negociação automatizada.

É por isso que elaboramos este guia. Ele lhe dirá exatamente o que é negociação algorítmica – seus prós e contras, requisitos técnicos e as melhores ferramentas de negociação algorítmica. Também exploraremos algumas estratégias comuns e daremos um exemplo.

O que é negociação algorítmica?

A negociação algorítmica é uma negociação automatizada que realiza negociações para você usando um programa de computador com instruções predefinidas. Também é frequentemente referido como negociação algorítmica ou negociação de caixa preta. A ideia é que os lucros podem ser gerados a partir de negociações com muito mais rapidez e frequência do que um comerciante humano poderia.

As instruções do algoritmo podem ser baseadas em qualquer modelo matemático e incluir diretrizes para preço, quantidade e momento das negociações. Como não há envolvimento humano no comércio, o impacto dos erros e emoções humanas é removido das atividades comerciais.

As vantagens da negociação algorítmica

Existem vários motivos pelos quais você deve analisar a negociação algorítmica, incluindo:

• As ordens comerciais são colocadas instantaneamente e com precisão, resultando em baixa latência. Isso ajuda a evitar alterações significativas de preços.
• A negociação de algoritmos pode resultar na melhor execução de negociações a preços ideais.
• Múltiplas condições de mercado são verificadas automaticamente.
• Os custos de transação são reduzidos.
• Nenhum risco de erro humano afetar o comércio
• Backtesting com dados históricos e em tempo real pode ser usado para determinar a viabilidade de estratégias de negociação.

As desvantagens da negociação algorítmica

É claro que a negociação algorítmica também tem várias desvantagens, incluindo:

• A negociação algorítmica prevê movimentos futuros do mercado usando modelos matemáticos e dados históricos. Isto significa que os eventos do cisne negro (perturbações imprevistas do mercado) podem levar a perdas.
• Embora a baixa latência do algo-trading seja principalmente positiva, significa que quando a execução da negociação é atrasada, pode resultar em perdas e oportunidades perdidas.
• Grandes negociações algorítmicas podem impactar significativamente os preços de mercado. Se os traders não ajustarem as suas negociações para se adaptarem a estas mudanças, isso poderá resultar em perdas.
• Problemas técnicos como ligações lentas à Internet podem perturbar o comércio.
• Existem regulamentações complicadas e muitas vezes demoradas que o algo-trading deve cumprir.
• Pode ser caro estabelecer e implementar sistemas de negociação algorítmica. Além disso, os comerciantes têm regularmente de pagar taxas por feeds de dados e software.
• Dependendo da sua abordagem de negociação preferida, a falta de julgamento humano na negociação algorítmica pode ser vista como uma desvantagem. Pode não ser a melhor opção se a sua abordagem for mais instintiva e intuitiva.

Quais são os requisitos técnicos necessários para a negociação algorítmica?

Para usar a negociação algorítmica, você precisa integrar sua estratégia de negociação em um processo informatizado que possa fazer pedidos por meio de uma conta de negociação. Depois de fazer isso, você precisa fazer um backtest, o que envolve testá-lo em negociações históricas para ver se teria sido bem-sucedido.

Os requisitos técnicos específicos para algo-trading são:

• Se você tiver conhecimento de programação, poderá programar o algoritmo sozinho. Caso contrário, você precisará contratar programadores para fazer isso por você. Você também pode usar software pré-fabricado (mais sobre isso em breve).
• Conectividade de rede.
• Acesso às plataformas de negociação para colocação de pedidos
• A infraestrutura e a capacidade de realizar backtesting no sistema
• O sistema precisa ser capaz de monitorar os feeds de dados de mercado para poder identificar oportunidades.
• Para backtesting, você precisará de acesso aos dados históricos.

Ferramentas de negociação algorítmica

Você pode usar software de negociação algorítmica se não tiver os requisitos técnicos para programar um algoritmo de negociação e não quiser contratar programadores. O melhor software disponível atualmente inclui:

• Kalshi
• Estação Comercial
• Gráficos DX
• Tickeron
• Construir Alfa
• Traalidade
• Opção de bolso
• FxPro
• Grandecurto
• Negociação Wunder
• Allpips
• HaasOnline
• Coinrule
• Visualização de Negociação
• UltraAlgo
• SpeedBot
• Pionex
• CryptoHawk

Como escolher a melhor ferramenta de negociação de algoritmos

Ao comparar diferentes ferramentas, considere os seguintes pontos:

• Considere o quão íngreme é a curva de aprendizado. O software é fácil de usar? Você precisa de conhecimento de codificação? Certifique-se de que a plataforma escolhida corresponda ao seu nível de conforto e conhecimento técnico.
• Avalie o quão personalizável e configurável é o software. Isto é vital para adaptá-lo de acordo com sua tolerância ao risco e preferências de negociação.
• Avalie o preço e certifique-se de que representa uma boa relação custo-benefício.
• Certifique-se de que o software tenha fortes recursos de backtesting.
• Encontre uma plataforma com uma interface amigável.
• Identifique os tipos de ativos disponíveis e quaisquer taxas contínuas.

Estratégias de negociação algorítmica

Desde negociação de opções on-line até negociação de swing, existem muitas estratégias diferentes que os traders podem empregar. Da mesma forma, existem muitas estratégias comuns usadas em algo-trading, tais como:

Estratégias de acompanhamento de tendências

Estas são as estratégias de negociação algorítmica mais comumente usadas. Eles seguem tendências em rompimentos de canais, médias móveis, movimentos de nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Elas não envolvem nenhuma previsão ou previsão de preços, portanto são as estratégias mais simples de implementar. Quando as tendências desejáveis ​​são identificadas, as negociações são iniciadas.

A estratégia de acompanhamento de tendências mais popular envolve o uso de médias móveis de 50 e 200 dias.

Oportunidades de arbitragem

Esta estratégia envolve a identificação de ações com listagem dupla. Então, você compra por um preço mais baixo em um dos mercados e vende por um preço mais alto em um mercado diferente – o diferencial de preço resulta em arbitragem (lucro sem risco). A negociação algorítmica pode tornar esta estratégia lucrativa, identificando rapidamente oportunidades e colocando pedidos de forma eficiente.

Faixa de negociação (reversão média)

A teoria desta estratégia é que os preços dos activos revertem sempre periodicamente para o seu valor médio e que os preços baixos e altos são apenas temporários. Quando os ativos entram e saem de uma faixa de preço definida, o algoritmo automaticamente coloca negociações neles.

Estratégias baseadas em modelos matemáticos

Essas estratégias são baseadas em tendências de mercado, teoria econômica, dados e movimentos de preços. São cada vez mais populares entre os traders, levando a negociações mais sistemáticas e eficientes nos mercados financeiros.

Alguns exemplos de estratégias baseadas em modelos matemáticos incluem:

• Teoria estocástica do portfólio
• Arbitragem relativa
• Tempo inferior
• Redes neurais
• Delta neutro

Preço médio ponderado por volume (VWAP)

O VWAP é usado para executar grandes pedidos, limitando ao mesmo tempo seu impacto no mercado. Ajuda os traders a atingir preços próximos do VWAP de mercado durante períodos determinados. Também é regularmente usado como referência ao comparar execuções comerciais.

Porcentagem de Volume (POV)

Esta estratégia de negociação algorítmica é configurada para enviar ordens parciais até que uma ordem de negociação seja preenchida. Estas ordens são enviadas de acordo com o volume negociado nos mercados e o rácio de participação definido.

Preço médio ponderado pelo tempo (TWAP)

Essa estratégia é usada para quebrar pedidos grandes e, em seguida, liberar dinamicamente determinados pedaços menores do pedido para o mercado. Ele usa intervalos de tempo divididos igualmente entre os horários de início e de término para fazer isso. Ele foi projetado para limitar o impacto no mercado, executando ordens próximas aos preços médios entre os horários de início e de término.

Déficit de implementação

Ao negociar fora do mercado em tempo real, esta estratégia pode reduzir os custos de execução das ordens e tirar partido do custo de oportunidade do atraso na execução. Diminui a taxa de participação pretendida quando o preço das ações se move desfavoravelmente e aumenta-a quando se move favoravelmente.

Escalas de tempo de negociação algorítmica

Dependendo dos seus objetivos e das condições específicas do mercado, a negociação algorítmica pode operar em várias escalas de tempo. As escalas de tempo mais comuns para este tipo de negociação incluem:

• Negociação de alta frequência (HFT): envolve a execução de um grande número de negociações em escalas de tempo muito curtas.O objetivo é capitalizar as pequenas ineficiências do mercado.

• Swing Trading: É onde as posições são mantidas por vários dias ou semanas para lucrar com as mudanças de preço.
• Negociação intradiária: Os traders intradiários podem usar algoritmos para fazer pedidos em segundos.Uma escala de tempo baseada em horas também pode ser implementada para executar pedidos.

As escalas de tempo que você escolher influenciarão muito o design, a execução e a lucratividade do seu sistema de negociação algorítmica. Portanto, você deve adotar a escala de tempo que melhor se adapta à sua tolerância ao risco e aos objetivos específicos.

Exemplo de negociação algorítmica

Vejamos um exemplo de estratégia de negociação algorítmica que segue tendências.

• O algoritmo identifica uma cruz dourada. Este evento ocorre quando a média móvel de 50 dias ultrapassa a média móvel de 200 dias.
• Um sinal de compra é gerado, o que significa que o algoritmo executa uma ordem de compra para o instrumento financeiro.
• As médias móveis continuam a ser monitoradas pelo algoritmo.
• Um sinal de venda surge quando a média móvel de 50 dias cai abaixo da média móvel de 200 dias.
• Uma ordem de venda é executada, fechando a posição.
• Isso permite que o algoritmo evite perdas durante tendências descendentes e capture lucros durante tendências ascendentes.
• Os cruzamentos da média móvel e os parâmetros selecionados devem ser altamente precisos para serem eficazes.

Conclusão

A negociação algorítmica utiliza tecnologia para criar um sistema de negociação que elimina o risco de erro humano na tomada de decisões e pode gerar níveis de lucro mais elevados do que a negociação humana tradicional. Embora seja necessário algum conhecimento técnico para programar seu algoritmo, existem muitas ferramentas pré-fabricadas que você pode usar.

O uso de sistemas automatizados não nega a importância do planejamento estratégico e da tomada de decisões criteriosas. Os traders devem ter uma compreensão clara da sua apetência pelo risco, dos objetivos financeiros e das nuances dos mercados com os quais estão envolvidos.

A negociação algorítmica é uma ferramenta poderosa que remodelou o cenário dos mercados financeiros. Quer você opte por criar seus próprios algoritmos ou utilizar ferramentas pré-fabricadas, é essencial abordar o algo-trading com uma compreensão abrangente de seus benefícios, riscos e como ele se encaixa em sua estratégia de negociação mais ampla.