Quiero saber todo sobre el comercio de alta frecuencia y / o el comercio algorítmico, ¿por dónde empiezo?

Answer 1

Debido a la naturaleza de la industria, este campo es bastante opaco. No hay recursos disponibles públicamente que le brinden una guía sobre cómo construir un sistema de comercio rentable de alta frecuencia desde cero. Si está tratando de aprender para conseguir un trabajo en la industria, la mayoría de las empresas que contratan están buscando personas con habilidades cuantitativas y / o técnicas, no necesariamente alguien que esté muy familiarizado con las estrategias comerciales reales. Incluso si supiera mucho sobre cómo construir una estrategia comercial, esto puede no surgir mucho durante un proceso de entrevista porque hasta que sea contratado, una empresa no querría regalar nada sobre lo que hacen.

---

Dicho esto, aquí hay algo de literatura que es al menos tangencialmente útil:

• Introducción a las finanzas de alta frecuencia: Gencay, Muller, Olsen y Pictet Dacorogna: 9780122796715: Amazon.com: Libros

  Este libro trata más sobre datos de alta frecuencia que sobre estrategias, pero no obstante es una buena introducción.

• Comercio e intercambios: Microestructura de mercado para profesionales: Larry Harris: 9780195144703: Amazon.com: Libros

  Microestructura empírica del mercado: las instituciones, la economía y la econometría del comercio de valores: Joel Hasbrouck: 9780195301649: Amazon.com: Libros

  Estos dos libros no tratan específicamente del comercio de alta frecuencia, sino que tratan sobre la microestructura del mercado. Comprender la microestructura del mercado es importante para comenzar a buscar estrategias de ejecución.

• Amazon.com: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics) (9780387848570): Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman: Book

  Análisis de series de tiempo: James Douglas Hamilton: 9780691042893: Amazon.com: Libros

  Estos son libros sobre métodos estadísticos que puede utilizar para analizar datos de series temporales de instrumentos financieros.

Gran parte del trabajo que se está haciendo en estos días en el espacio HFT se trata de optimización de hardware y software, que tiene poco que ver con datos o modelos. En general, las empresas contratan expertos en ingeniería de software, optimización y redes para realizar este tipo de trabajo.

Finalmente, cuando se trata de comercio algorítmico, tenga en cuenta que este es un problema diferente al comercio de alta frecuencia. El comercio algorítmico puede referirse a algoritmos de ejecución para comprar 1,000,000 de acciones de manera eficiente durante todo el día. Un recurso que encontré útil en esta área, y hay otros, para estar seguros, son los documentos de Robert Almgren, uno de los principales expertos en la industria en comercio algorítmico, pero también académico: http: //www.courant .nyu.edu / ~ almg….

Answer 2

Definición:
El comercio algorítmico es un método para colocar órdenes de compra y venta usando programas de computadora. Esto se hace a la velocidad y precisión que los comerciantes manuales no pueden lograr. Los programas incluyen modelos matemáticos y / o parámetros estadísticos para tomar decisiones comerciales. El comercio de alta frecuencia es una forma de comercio algorítmico que utiliza algoritmos (programas de computadora) para enviar órdenes a una frecuencia mucho más alta que el comercio convencional. Los activos que se negocian generalmente se mantienen por cortos períodos de tiempo, generalmente en segundos o incluso menos a veces.

Casi el 70% del volumen de las acciones estadounidenses se genera a partir de la negociación de alta frecuencia a partir de 2013. La negociación algorítmica es fundamental para aumentar la liquidez en los intercambios. El objetivo principal del comercio algorítmico es reducir los costos de ejecución y el riesgo de mercado al hacer que la ejecución sea más eficiente. La mayoría de los volúmenes en los principales intercambios en estos días ocurre a través del comercio algorítmico.

Los siguientes son algunos de los principales corredores / vendedores / firmas de negociación algorítmica a nivel mundial:

• Tethys Technology, Inc.
• Argo SE, Inc.
• Lexalytics Inc.
• Credit Suisse First Boston LLC
• Goldman Sachs
• Morgan Stanley
• Servicios de corretaje de Greentree, Inc.

Destello:
Sin embargo, el campo no está exento de controversia. Lo que se conoce como bloqueo “flash” significaba la importancia del comercio algorítmico. El 6 de mayo de 2010, Dow Jones cayó 600 puntos en 5 minutos, pero recuperó la mayoría de los 600 puntos en los siguientes 20 minutos. Para resumir el informe de la SEC, este bloqueo ocurrió debido a la presión de venta combinada de los algoritmos de las empresas HFT. En octubre de 2013 se produjo un colapso repentino en la Bolsa de Singapur que eliminó temporalmente $ 6.9 mil millones en capitalización y vio algunas acciones perder hasta el 87 por ciento de su valor.

Tecnología:
El comercio algorítmico es un área sofisticada de las finanzas cuantitativas. Se necesita una cantidad considerable de tiempo para obtener el conocimiento necesario para construir sus propias estrategias comerciales. También necesita una amplia experiencia en programación, al menos en un lenguaje como MATLAB, R o Python. Sin embargo, a medida que aumenta la frecuencia de negociación de la estrategia, los aspectos tecnológicos se vuelven cada vez más relevantes. Por lo tanto, estar familiarizado con C / C ++ se vuelve muy importante.

Estrategias de negociación algorítmica:
Se pueden encontrar amplias estrategias de negociación algorítmica disponibles utilizadas en la industria. Algunos de ellos son el arbitraje estadístico, el comercio de impulso, el comercio de canasta y la creación de mercado. Aquí hay una lista de algunos de los lugares para buscar estrategias de investigación / ideas sobre diversas estrategias comerciales:

• Red de Investigación en Ciencias Sociales – Inicio :: SSRN
• arXiv Finanzas cuantitativas – Finanzas cuantitativas
• Buscando Alfa – Información del mercado de valores | Buscando alfa
• Elite Trader – elitetrader.com
• Phynance Nuclear – Phynance Nuclear
• Quantivity – Quantivity
• Quantipedia – Quantpedia.com
• GekkoQuant : comercio cuantitativo, arbitraje estadístico, aprendizaje automático y opciones binarias

Estrategia de negociación de backtesting: –
El objetivo de la prueba retrospectiva es proporcionar evidencia de que la estrategia identificada a través del proceso anterior es rentable cuando se aplica a los datos históricos y fuera de la muestra. Esto establece la expectativa de cómo funcionará la estrategia en el “mundo real”. Cabe señalar que las pruebas posteriores no son una garantía de éxito, sino solo una indicación o una estimación de cómo podría funcionar cuando lo implemente en el mercado real.

Una vez que se ha identificado una estrategia, es necesario obtener los datos históricos a través de los cuales llevar a cabo las pruebas y, tal vez, el refinamiento. Hay un número significativo de proveedores de datos en todas las clases de activos. El punto de partida tradicional para los operadores cuantitativos principiantes (al menos a nivel minorista) es utilizar el conjunto de datos gratuito de Yahoo Finance. Para volver a probar la estrategia comercial, es necesario utilizar una plataforma de software. QuantStrat es un paquete bastante decente para realizar pruebas de respaldo si está utilizando R. Otros como la programación de Matlab, Python y C ++ también se pueden usar para realizar pruebas de respaldo efectivas.
Si está interesado en crear su propia estrategia de negociación algorítmica, debería ser bueno en la programación. Es necesario hacer un trabajo de tierra significativo. Hay una empresa llamada Quantopian que invita a las estrategias comerciales de participantes individuales en una competencia y proporciona capital comercial a los mejores. Quantopian también le proporciona una plataforma para escribir y probar su algoritmo.

Trabajos en comercio algorítmico / HFT: –
Este dominio ofrece muchas oportunidades de trabajo con gran sueldo. El trabajo de operador algorítmico en un fondo de cobertura no es la única oportunidad que tiene, pero hay muchos otros roles, como Analista cuantitativo, Desarrollador cuantitativo, Analista de riesgos, etc., dependiendo de su conjunto de habilidades e intereses. La edad realmente no es una barrera en los mercados financieros, por lo que ahora es el mejor momento para comenzar. El salario promedio puede variar de $ 70,000 a $ 200,000 dependiendo de la geografía a la que te unirías, así como de tus habilidades, experiencia laboral, etc. Este es un mercado en auge y si eres competente en programación y finanzas cuantitativas serías El candidato más buscado.

Recursos de aprendizaje en línea:
Hay muchos libros escritos sobre el comercio de alta frecuencia, así como el comercio algorítmico y sin olvidar el famoso del Dr. Ernest Chan que enseña a los operadores independientes cómo implementar el comercio algorítmico y desafiar a los comerciantes institucionales. Sin embargo, le exige un nivel decente de conocimiento matemático y habilidad de programación, por lo que debe pulirlos antes de dar el siguiente paso. Puede echar un vistazo a los siguientes sitios web para obtener más recursos:
Comercio cuantitativo
QuantInsti – Academia de Trading Financiero para Aprender Trading Algorítmico
Quantopian
Comercio algorítmico, comercio cuantitativo, estrategias comerciales, backtesting e implementación

Answer 3

Para aprender el comercio de Algo, es necesario desarrollar una observación aguda. El operador tiene que comenzar con la siguiente literatura financiera relevante como periódicos, actualizaciones del mercado de valores y tutoriales de aprendizaje automático. El autoaprendizaje mediante la lectura, el análisis y la verificación cruzada de datos es el primer paso. Las habilidades analíticas ayudan a comprender la dinámica del mercado. El segundo paso es dominar el lenguaje de programación. Formar la comprensión lógica en una estrategia comercial y la aplicación de la misma en un formato de programación es la base de Algo-trading. Si tiene una aptitud principal, la mejor ruta a seguir es adquirir conocimiento de las mejores prácticas de los expertos del mercado.

Esto cambió mi vida: # 1 Swing Trading Course

Comercio algorítmico El comercio algorítmico significa convertir una idea comercial en una estrategia comercial a través de un algoritmo. La estrategia comercial creada de esta manera puede ser probada con datos históricos para verificar si dará buenos retornos en los mercados reales. La estrategia de negociación algorítmica se puede ejecutar de forma manual o automática.

Comercio HFT (alta frecuencia) Las estrategias comerciales pueden clasificarse como estrategias de baja frecuencia, frecuencia media y alta frecuencia según el tiempo de retención de las operaciones. Las estrategias de alta frecuencia son estrategias algorítmicas que se ejecutan de manera automatizada en un tiempo rápido, generalmente en una escala de tiempo inferior a un segundo. Dichas estrategias mantienen sus posiciones comerciales por muy poco tiempo e intentan obtener ganancias reducidas por oblea por operación, ejecutando millones de operaciones todos los días.

Si usted es un comerciante que está acostumbrado a comerciar utilizando análisis fundamentales y técnicos, necesitaría cambiar de marcha para comenzar a pensar cuantitativamente. Trabajar en estadísticas, análisis de series de tiempo, paquetes estadísticos como Matlab, R deberían ser sus actividades favoritas. Explorar datos históricos de los intercambios y diseñar nuevas estrategias comerciales debería entusiasmarlo. Los reclutadores de todas las empresas comerciales valoran mucho las habilidades de resolución de problemas.

Se espera que un programador / desarrollador profesional en una empresa comercial tenga un buen conocimiento fundamental de los mercados financieros, tales como tipos de instrumentos comerciales (acciones, opciones, monedas, etc.), tipos de estrategias (seguimiento de tendencias, reversión de la media, etc.), arbitraje oportunidades, modelos de precios de opciones, gestión de riesgos. Este conocimiento será crucial cuando interactúe con los cuantos y ayudará a crear programas robustos.

Una vez que lo coloquen en una empresa de negociación algorítmica, se espera que aplique e implemente su conocimiento de negociación algorítmica en mercados reales para su empresa. Como nuevo recluta, también se espera que tenga conocimiento de otros procesos, que son parte de su cadena de flujo de trabajo.

Como ejemplo, las empresas que comercian con estrategias de baja latencia generalmente tendrán su plataforma construida en C ++, mientras que en las empresas comerciales donde la latencia no es un parámetro crítico, las plataformas comerciales pueden basarse en un lenguaje de programación como Python. Por lo tanto, se vuelve esencial para los aspirantes y los nuevos desarrolladores cuantitativos tener una comprensión de ambos mundos.

Además, puede consultar nuestro breve curso sobre Cómo comenzar a operar con algoritmos, que cubre todos los conceptos básicos del comercio algorítmico, incluidos los paradigmas de estrategia, las plataformas de negociación, los lenguajes de programación y también aprenderá cómo configurar su propio escritorio de negociación de Algo. Este curso también le dará un certificado conjunto de Quantinsti y MCX.

Answer 4

Leer leer leer … luego leer un poco más.

Libros:
“El problema de HFT”
“Mercados rotos”
“Piscinas oscuras”

Sitios:
nanex.net
CalibratedConfidence.com
Sanglucci.com
floatingpath.com

Gran twitter sigue:
@nanexllc
@calconfidence
@themissal
@joesaluzzi
@tripledtrader
@b__zimm

Cada semana escribo una historia llamada HFT Shenanigans en floatingpath.com donde destaco que HFT salió mal e intento explicar por qué, en los términos más simples posibles.

¡Espero que esto ayude!

Answer 5

Mi empresa recientemente colaboró ​​con Dimensional Fund Advisors para producir un libro blanco educativo sobre comercio de alta frecuencia (HFT) para nuestra base de clientes. La pieza explora cómo la tecnología ha impactado los mercados financieros a lo largo de la historia, y si HFT, como práctica, es perjudicial para los inversores a largo plazo. Definitivamente es un recurso útil para aquellos que se están familiarizando con HFT y desean obtener una información más completa sobre sus comienzos y evolución a lo largo del tiempo. Mira el artículo a continuación (está dividido en dos partes):

Rise of the Machine: The Digital Evolution of Investing (Part I)

Rise of the Machine: The Digital Evolution of Investing (Part II)

Answer 6

Depende de sus antecedentes, obviamente, pero “Wilmott presenta las finanzas cuantitativas” es un excelente lugar para comenzar. Asume solo un fondo de finanzas limitado. En realidad, incluso si tienes experiencia en comercio, creo que ese es el lugar para comenzar.

http://www.amazon.com/gp/aw/d/04 …

Paul Wilmott On Quantitative Finance es ampliamente reconocido como una lectura obligada. Sin embargo, es más una referencia que algo para acurrucarse en la cama.

http://www.amazon.com/gp/aw/d/04 …

Si quiere saltar a él también está el Certificado en Finanzas Cuantitativas

http://www.cqf.com/

Cubre todo lo que necesita saber para obtener un trabajo de nivel de entrada en un escritorio cuantitativo (nota: no estoy diciendo que obtendrá uno, pero no hay nada no cubierto aquí que realmente necesite más que experiencia). Si sus matemáticas están oxidadas (lo evaluarán) hay un curso de preparación que puede hacer.

¡Buena suerte!

Answer 7

Trabajar en una empresa HFT. Es realmente la única forma de aprender realmente HFT. Puede aprender algunas cosas básicas de conocimiento de la superficie mediante la investigación, pero realmente debería comenzar a aplicar para cada empresa de HFT que conozca una vez que esté listo.

Editar….

Ok, supongo que su pregunta es cómo obtener las habilidades necesarias para obtener un trabajo en HFT. Desde mi experiencia, después de haber trabajado en HFT y en un gran círculo de amigos en diferentes empresas de HFT, HFT generalmente contrata jóvenes talentos incluso si no tienen mucha (o ninguna) experiencia en la industria. Están en el negocio de encontrar personas inteligentes y enseñarles lo básico y luego dejar que hagan lo suyo. Sin embargo, depende del papel. Para un rol de TI / desarrollo de nivel de entrada, querrían que fuera súper inteligente y que tuviera al menos algo de experiencia en programación (Python o C ++, por ejemplo).

Para Trading / Risk / Finance, a veces ni siquiera exigen ninguna experiencia práctica. Algunas personas son contratadas sin siquiera saber qué es un vínculo o algo sobre economía. Sin embargo, podrían ser un matemático o físico sobresaliente. Dicho esto, aportar algunos conocimientos / habilidades relevantes a la mesa puede darle una ventaja competitiva.

En ese sentido, creo que estás en el camino correcto en el desarrollo de habilidades para darte una ventaja competitiva. Recomendaría desarrollar aún más sus habilidades en Python, ya que se está convirtiendo en una herramienta cada vez más útil y aprender cualquier programación desarrollará aún más sus habilidades para resolver problemas. Python es un gran lenguaje para no desarrolladores. Sus estudios de análisis financiero / gestión de riesgos serán buenos, aunque probablemente no sean esenciales, dependiendo del rol.

Answer 8

Además de algunas de las buenas recomendaciones de libros que se enumeran aquí, mi consejo es que debe comenzar las estrategias de prueba inversa tan pronto como sea posible y tanto como sea posible. Debe comprender qué tipos de estrategias comerciales funcionan en qué tipos de entornos de mercado. Existen plataformas de back-testing en la web (Quantopian | Algorithmic Investing | Algorithmic Trading) (acciones de NinjaTrader, software de gráficos de divisas y futuros y plataforma de negociación en línea). O puede escribir la suya (una experiencia no trivial pero esclarecedora). Comience con estrategias existentes conocidas (comercio de pares, arbitraje, comercio de índices) y vea si puede crear una estrategia automatizada que genere dinero después de los costos dentro del entorno de back-testing elegido. Conozco comerciantes que literalmente han probado cientos o incluso miles de cosas diferentes. Este ejercicio en sí mismo le brinda una comprensión del mercado y de lo que hará y no hará dinero.

Answer 9

Un libro más profundo sobre HFY, que comienza con la informatización de la negociación en bolsa y su impacto, hasta el comercio de alta frecuencia es Dark Pools : The Rise of the Machine Traders y Rigging of the US Stock Market [Scott Patterson].
También hay algunos buenos comentarios sobre el libro en la página de Amazon sobre el libro Amazon.com: Dark Pools: The Rise of the Machine Traders y The Rigging of the US Stock Market eBook: Scott Patterson: Kindle Store

Answer 10

Aquí hay un enlace a algunas preguntas frecuentes relacionadas con el cumplimiento normativo. Los sistemas de comercio de algoritmos utilizados por Broker-Dealers están sujetos a la supervisión reguladora de FINRA. El registro de la Serie 57 cubre el examen y las pruebas requeridas. En general, las personas responsables del diseño, desarrollo o modificaciones significativas de la estrategia de comercio de algoritmos deben tener conocimiento de un operador de valores. Preguntas frecuentes – Serie 57 | Regulaciones comerciales de algoritmos – RND Resources Inc.

Answer 11

Saber todo acerca de un campo siempre cambiante es inútil, pero muchas personas con antecedentes técnicos han utilizado La Guía Completa de Mercados de Capital para Profesionales Cuantitativos de Alex Kuznetsov como introducción.

Answer 12

A continuación hay dos enlaces para documentales de VPRO, un canal de televisión holandés. Ambos son sobre el tema de HFT, y ciertamente son muy interesantes. Luego lea FlashBoys:

Answer 13

Si está buscando trabajo en la industria, diría que el mejor enfoque es tener un doctorado en matemática pura. Más abajo en la lista (y queda por ver si este título solo y no acompañado por un doctorado y experiencia laboral realmente vale la pena) es un Máster en Ingeniería Financiera.

Sé de una tienda cuantitativa que no contrata más que doctorados. Tienen 140 en este momento. Están interesados ​​en examinar cualquiera y todas las bases de datos de cualquier tipo en busca de correlaciones productivas de alfa.

Por lo tanto, quieren personas con una capacidad demostrada para proponer enfoques novedosos para los datos y con la capacidad de implementar esos enfoques. No alguien que obtuvo el título agregando puntos decimales al proyecto favorito del asesor.

Answer 14

Hay un gran curso introductorio sobre finanzas computacionales y econometría financiera por el profesor Eric Zivot de la Universidad de Washington. Se lleva a cabo en Coursera, pero puede hacer todos los laboratorios R y las asignaciones R en el entorno de aprendizaje interactivo de Datacamp: Introducción a las finanzas computacionales y la econometría financiera – DataCamp

Answer 15

Consulte los Libros recomendados y los Enlaces en la barra lateral derecha de mi blog Comercio cuantitativo, y encontrará los recursos que más me gustan.

Answer 16

Hazte contratar en una empresa de comercio de algo, y luego aprende tanto como tú.

Eso es un comienzo.

Answer 17

Te recomendaría que tomes este curso gratuito impartido por el profesor Steven Skeina de Stony Brook. En esta clase gratuita de Finanzas computacionales, repasa todos los detalles. ¡¡¡MUY RECOMENDADO!!!

Answer 18

Comience ahora mismo con un curso gratuito sobre cómo codificar un sistema de comercio simple en Wealth Lab. Aquí hay un enlace http://www.trade-algo.com

Answer 19

Intenta leer “Flashboys” de Michael Lewis. Te daré una idea. Es difícil conseguir un trabajo en las empresas HFT, pero si realmente es lo que quieres, llegarás allí.

¡Buena suerte!

Answer 20

La mejor entrada en el tema de HFT es probablemente el libro Flash Boys. Le permite comprender cómo surgió HFT y sus principios básicos. a partir de ahí, probablemente sería mejor trabajar para un banco o una empresa de inversión, ya que HFT generalmente requiere muchos recursos y sistemas informáticos, así como la infraestructura informática que esas instituciones pueden proporcionar. sin mencionar los diferenciales.