Curso En Línea De Alta Frecuencia

Etiquetado con el comercio de alta frecuencia Flash Crash of 2010 En el primer módulo del curso (Introducción a la inversión aplicada) y de nuevo en la lección 2-1, se llevó a cabo una discusión sobre el funcionamiento de los mercados financieros de los Estados Unidos. También se señaló que la opinión pública acerca de la imparcialidad y la eficacia del mercado de valores es inquietantemente baja en la actualidad. La baja confianza en los mercados financieros es comprensible. El accidente de destello que ocurrió el 6 de mayo de 2010, en el cual el promedio industrial de Dow Jones cayó más de 5 en un cerca de 5 minutos y después rebotó, nunca se ha explicado adecuadamente. Michael Lewis en Flash Boys también abrió nuestros ojos a los potenciales riesgos de todo el sistema de comercio de alta frecuencia. El 23 de marzo de 2012, la tercera mayor bolsa de valores en los EE. UU. BATS, retiró su IPO después de problemas técnicos descarriló su comercio. Luego, dos meses después, el 18 de mayo de 2012, los problemas técnicos empañaron la OPI de Facebook y finalmente el 1 de agosto de 2012, un problema tecnológico en Knight Capital Group provocó pérdidas masivas de más de 400 millones en menos de 30 minutos. En parte como resultado de estas fallas de mercado relacionadas con la tecnología, muchos inversionistas, profesionales y reguladores siguen preocupados por la complejidad de las estructuras de mercado de hoy. Esta preocupación parece centrarse en el impacto de la negociación de alta frecuencia en los mercados. Estudio recientemente publicado subraya la salud y la eficiencia de los mercados de valores de EE. UU. En junio de 2013, Knight Capital Group (NYSE: KCG) publicó un estudio. El estudio fue realizado por los profesores James Angel de la Universidad de Georgetown, Larry Harris de la Universidad del Sur de California y Chester Spatt de la Universidad Carnegie Mellon, concluyendo que los mercados de los Estados Unidos siguen siendo saludables con bajos costos de transacción, amplia profundidad de mercado y altas velocidades de ejecución. También señalaron que las ganancias en la calidad del mercado documentadas en 2010 continúan y los mercados siguen siendo significativamente más líquidos que antes del crecimiento del comercio electrónico. También observaron mejoras en la calidad del mercado que han beneficiado a los pequeños comerciantes, así como a los comerciantes institucionales que ejecutan órdenes muy grandes durante muchos días. Entre otros hallazgos, su estudio mostró que la volatilidad intradía de las poblaciones individuales, medida por el rango alto / bajo, permanece por debajo de los niveles de los años 1990 pre-electrónicos. Si bien los resultados empíricos muestran que los mercados siguen siendo saludables, su estudio concluyó que hay margen para una mayor mejora de las estructuras de mercado para servir mejor a los inversores. El estudio advirtió contra ciertas propuestas para reformar las estructuras de mercado, citando como ejemplos, las propuestas que imponen impuestos o costos de transacción sobre el comercio y los tiempos mínimos de descanso en las cotizaciones, lo que concluiría perjudicaría la liquidez sin producir las mejoras deseadas en la calidad del mercado. El estudio es una buena noticia para los que se oponen a una mayor regulación de los mercados financieros. Proporciona un examen imparcial y exhaustivo del funcionamiento de los mercados de renta variable de los Estados Unidos. Mientras que los inversionistas tienen una preocupación legítima sobre la solidez de los mercados financieros dado el reciente hipo, este estudio ayuda a apaciguar algunas de esas preocupaciones. El 6 de mayo de 2010, la bolsa de Estados Unidos se estrelló. El Dow Jones Industrial Average bajó cerca de 1000 puntos básicos (o casi 10 de su valor) en unos 20 minutos, y luego recuperó la mayoría de esas pérdidas sólo unos minutos después. Este evento es conocido como el Desastre de Flash de 2010. El libro de 2014 por Michael Lewis, Flash Boys. También destacó los peligros de las computadoras de alta frecuencia de negociación. Flash Crash of 2010 Muchos seguidores del mercado creen que lo que causó la caída del mercado de valores fue sofisticados programas informáticos que funcionan con complejos algoritmos para procesar un gran número de órdenes de mercado a velocidades muy rápidas, conocidas como HFT (High Frequency Trading). Además de HFT, Dark Pool Trading (o DPT) también se señaló como una de las posibles causas de la caída de Flash. Además, muchos inversionistas creen que este tipo de estrategias de comercio de programas están haciendo los mercados altamente vulnerables y volátiles y debido a esto, la regulación adicional se ha buscado. Hay dos razones posibles para el Desastre de Flash de 2010: El 6 de mayo de 2010, los mercados financieros globales estaban bajo tensión debido a la preocupación por la crisis de deuda europea. El euro había caído a un nuevo mínimo de 14 meses y los inversores estaban decepcionados de que el Banco Central Europeo no había mostrado ninguna preocupación por la deuda griega. Los mercados eran altamente volátiles. También hubo una gran transacción realizada a finales del día de negociación por un gestor de inversiones, Waddell P 500 índice de acciones que valía 4.1B. Además del gran tamaño de la orden, la firma quería que la transacción se completara lo más rápido posible y en cualquier punto de precio desencadenando muchos otros algoritmos de venta en todo el mundo. Un e-mini es un contrato de futuros que rastrea el contrato de futuros S P 500. Algunas de las ventajas que presenta este contrato de futuros son una mayor liquidez y asequibilidad para los inversores individuales. Una orden de venta de 4.000 millones podría causar una interrupción a corto plazo en el precio de este valor. El desplome de destello de 2010 era la gota de punto intra-día más grande nunca Gamble. Vio que el precio de las acciones se desplomaba durante el accidente cayendo casi 40 en el transcurso de unos segundos. La negociación de alta frecuencia, que se considera una de las posibles causas de la crisis de Flash, implica el uso de programas informáticos cuantitativos para mantener posiciones a corto plazo en todo tipo de instrumentos financieros que se pueden negociar electrónicamente, como acciones, opciones, ETF y monedas. Los fondos de cobertura y las compañías de inversión que poseen estas sofisticadas plataformas informáticas tienen como objetivo capturar sólo una fracción de centavo por acción o unidad monetaria en cada comercio. Estas transacciones tienen lugar muchas veces al día, y estas fracciones de un centavo se acumulan rápidamente, lo que puede conducir a publicar beneficios significativamente positivos al final de cada día. Los partidarios de HFT dicen que este comercio promueve los mercados haciéndolos más líquidos, y como consecuencia reduce el costo total del capital. Todo el concepto de comercio de alta frecuencia se basa en la idea de que las computadoras programadas pueden ser mejores comerciantes que los seres humanos. Las computadoras procesan y analizan datos de una manera más rápida que el cerebro humano, y esa es la razón por la cual muchas grandes empresas están eligiendo esta forma de negociar. Los algoritmos son los programas que activan estas operaciones rápidas. Hoy en día, las HFT de acciones requieren un análisis más técnico que fundamental. Y con el enorme volumen negociado a través de las plataformas de HFT (se cree que esto representa más de 60 de todos los futuros de volumen negociado y aproximadamente 50 de todos los errores de comercio) se pueden hacer. Después de todo, cómo podría el valor de una de las empresas más grandes y más estables del mundo (Procter Gamble) caer 40 en cuestión de segundos Dark Pool Trading también se apunta como una de las posibles causas de la caída de Flash de 2010. DPT Da acceso a oportunidades de negociación para inversores institucionales que no están disponibles para el público. El comercio electrónico y las sofisticadas plataformas han hecho posible este tipo de comercio a través de las redes de cruce. Los beneficios clave del comercio en Dark Pools que se citan incluyen la capacidad de negociar un gran volumen de acciones rápidamente, proporcionando una mejor liquidez a las instituciones, y también reducir los costos de negociación. Sin embargo, a pesar de que Dark Pools beneficia a las instituciones financieras con mejoras en los precios y una mejor liquidez, este tipo de operaciones también puede aumentar la volatilidad del mercado y perjudicar la capacidad de los inversores individuales para obtener la mejor oferta al mejor precio. Después de la crisis de Flash, muchos de la comunidad de inversionistas buscaron ayuda de la Securities and Exchange Commission (SEC) para establecer algún tipo de regulación sobre las transacciones hechas por HFT y DPT para que lo sucedido en 2010 no volviera a suceder. Desde entonces, la SEC ha sido activa en tratar de implementar los disyuntores de acciones individuales que dejarían de comercio hecho por sistemas informáticos después de que el comercio de grandes volúmenes de acciones. Adicionalmente, la SEC adoptó una Regla de Acceso a Mercados que requiere que los concesionarios y corredores implementen controles y procedimientos de supervisión para manejar los riesgos financieros y regulatorios del acceso al mercado, incluyendo los riesgos de algoritmos comerciales erróneos que podrían perturbar gravemente los mercados. Esto impedirá que ocurra otra caída de Flash? La respuesta es que no sabemos y por lo tanto es fácil ver por qué muchos continúan buscando una regulación adicional sobre transacciones HFT y Dark Pool. Además, es importante tener en cuenta que ha habido más de un accidente desde plataformas de comercio sofisticado apareció. De hecho, tan recientemente como el 23 de abril de 2013, la Associated Press tuvo su Twitter hackeado que hizo que el mercado se sumerge en más de 1 en cuestión de segundos. Nuevamente, muchos dedos apuntaban a HFT. Tweet Mini-Crash of 2013 Por lo tanto, es importante que las entidades que regulan el mercado presten mucha atención a estos sistemas computarizados y cómo éstos pueden tener un impacto negativo en el mercado. Son más las regulaciones necesarias tendrán que esperar para ver artículos relacionados Qué es el comercio de alta frecuencia y cómo puede ser exitoso en él Academia de comercio en línea, Jefe de Educación, Productos y Servicios Oficial Cada vez más, Comercio de alta frecuencia (HFT). La mayoría de la gente piensa que este tipo de negociación se hace por ordenadores, gestionados por la Ivy League física y matemáticas magos. La verdad es que HFT puede significar cosas diferentes para diferentes personas. Durante esta pieza, vamos a pasar algún tiempo la comprensión HFT convencional y más tiempo en ayudar a alcanzar la habilidad para hacer esto por sí mismo de las comodidades de su hogar. HFT convencional es el uso de algoritmos informáticos para negociar rápidamente valores en su mayor parte y futuros en menor grado. Las estrategias HFT utilizan computadoras para ejecutar movimientos dentro y fuera de las posiciones en segundos o fracciones de segundo. Convencional HFT depende en gran medida de los sistemas informáticos avanzados como la velocidad de ejecución y el acceso a los mejores precios son clave. HFT convencional se utiliza casi exclusivamente para la comercialización y el comercio de arbitraje. Ahora, tenga en cuenta que sólo porque una gran empresa tiene una división HFT doesn t significa que están haciendo dinero en ello. Algunos, por supuesto, pero las grandes empresas siguen compitiendo entre sí por centavos y la velocidad y la estrategia puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso de la empresa. Al igual que el mundo de Hedge Funds, muchos fracasan muy rápidamente. Ok, suficiente sobre HFT empresas e instituciones, cómo puede convertirse en un exitoso HFT En primer lugar, quiero ser claro que mi definición de HFT en este artículo no es miles de operaciones en un día, su 5 15 en una hora o así durante la Temprano en la mañana sesión de comercio en los EE. UU. A continuación se muestra un gráfico reciente basado en el volumen de la S P E-Mini Futuros. En general, la forma en que lo hago y lo enseñamos es aplicar nuestra estrategia de oferta / demanda básica a muy pequeños cuadros de tiempo, de volumen o de ticks. Los cuadros sombreados de color amarillo son los niveles de oferta o demanda. Las áreas circundadas representan los puntos de entrada. La duración típica del comercio es de segundos, no de minutos. El gráfico de la derecha es una de esas oportunidades ampliadas en la tabla que negocié la semana pasada. Simplemente aplicamos nuestra estrategia de oferta / demanda básica a plazos muy pequeños. Sin embargo, hay algunos detalles que hacen que esto funcione. 1) Asegúrese de que los niveles son frescos. Los primeros pullbacks a los niveles frescos solamente son clave. 2) La estrategia funciona mejor 30 minutos antes de la Nueva York abierta a una hora después de la apertura. No hay nada mágico en esta época o en cualquier momento. Sin embargo, esto es cuando la liquidez es muy fuerte, que es clave. 3) Asegúrese de que hay suficiente de una zona de beneficio para hacer el comercio de alta probabilidad. 4) Utilice el volumen, Tick, o un marco de tiempo muy pequeño, como un gráfico de 1 minuto (que a menudo es demasiado grande). Tenga en cuenta que cuando se trata de negociación, ya sea Goldman Sachs, Bank of America, una empresa de HFT, un comerciante auto dirigido a casa, o un comerciante nuevo sentado en una de nuestras clases Pro Trader en todo el mundo, cómo todos Hace que el comercio de dinero no es diferente. Se trata de comprar bajo y vender alto y viceversa. No hay salsa secreta mágica para esto. Identificar dónde van a girar los precios y dónde van a ir de antemano es cada quest. El enfoque debe ser en el desarrollo de esta ventaja. Una vez que lo tiene, las reglas para todo, desde el comercio a corto plazo a más largo plazo de inversión no son tan difíciles. Espero que esto fue útil, tienen un gran día. Debido a la naturaleza de la industria, este campo es bastante opaco. No hay recursos disponibles públicamente que le dará una guía de cómo construir un sistema rentable de comercio de alta frecuencia desde cero. Si usted está tratando de aprender con el fin de conseguir un trabajo en la industria, la mayoría de las empresas que están contratando están buscando personas con habilidades cuantitativas y / o técnicas, no necesariamente alguien que está muy familiarizado con las estrategias comerciales reales. Incluso si usted sabe mucho acerca de cómo construir una estrategia comercial, esto puede no llegar mucho durante un proceso de entrevista, porque hasta que se contrata, una empresa wouldn t quiere regalar nada sobre lo que hacen. Dicho esto, aquí hay algo de literatura que es al menos tangencialmente útil: Estos son libros sobre métodos estadísticos que puede que desee utilizar en el análisis de datos de series temporales de instrumentos financieros. Gran parte del trabajo que se está realizando en estos días en el espacio HFT es sobre la optimización de hardware y software, que tiene poco que ver con datos o modelos. Generalmente las empresas contratan a expertos en ingeniería de software, optimización y redes para hacer este tipo de trabajo. Por último, cuando se trata de negociación algorítmica, tenga en cuenta que este es un problema diferente de comercio de alta frecuencia. Algorithmic trading puede referirse a algoritmos de ejecución para comprar 1.000.000 de acciones de una acción de manera eficiente durante todo el día. Un recurso que me pareció útil en esta área - y otros, por supuesto - son los artículos de Robert Almgren, uno de los mejores expertos en la industria del comercio algorítmico, pero también es un académico: courant. nyu. ed U / 6.4k Vistas Upvoted de Scott Phillips. Soy un comerciante de futuros profesional y Jacques Joubert. Bcom Finance, Universidad de Pretoria Definición: El comercio algorítmico es un método de colocar órdenes de compra y venta utilizando programas informáticos. Esto se hace a la velocidad y precisión que no es alcanzable por los comerciantes manuales. Los programas incluyen modelos matemáticos y / o parámetros estadísticos para tomar las decisiones comerciales. El comercio de alta frecuencia es una forma de negociación algorítmica que utiliza algoritmos (programas informáticos) para enviar pedidos a una frecuencia mucho mayor que el comercio convencional. Los activos que se negocian por lo general se mantiene por períodos cortos de tiempo normalmente en segundos o incluso menos a veces. Casi 70 del volumen en acciones de EE. UU. se genera por el comercio de alta frecuencia a partir de 2013. El comercio algorítmico es fundamental para aumentar la liquidez en los intercambios. El objetivo principal del trading algorítmico es reducir los costes de ejecución y el riesgo de mercado haciendo más eficiente la ejecución. Mayoría de los volúmenes en los principales intercambios en estos días pasa a través de la negociación algorítmica. A continuación se presentan algunos de los principales corredores / vendedores / algoritmo ic empresas comerciales a nivel mundial: Tethys Technology, Inc. Argo SE, Inc. Lexalytics Inc. Credit Suisse First Boston LLC Goldman Sachs Morgan Stanley Greentree Servicios de Brokerage, Inc. Flash Crash: No está sin controversia. Lo que se conoce como flash crash significó la importancia del trading 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 próximos 20 minutos. Para resumir el informe de la SEC, este accidente ocurrió debido a la presión de venta combinada de los algoritmos de las empresas HFT. En octubre de 2013 se produjo un choque rápido en la Bolsa de Singapur, que aniquiló temporalmente a 6.900 millones de dólares en capitalización y vio que algunas acciones perdían hasta el 87 por ciento de su valor. Tecnología: El comercio algorítmico es un área sofisticada de finanzas de la cantidad. Se necesita una cantidad significativa 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 más y mucho más relevantes. Así, estar familiarizado con C / C se vuelve muy importante. Estrategias de negociación algorítmicas: Se pueden encontrar amplias estrategias de negociación algorítmicas disponibles en la industria. Algunos de ellos son el arbitraje estadístico, el comercio de impulso, el comercio de cesta y la fabricación del 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 Alpha - Análisis de la Bolsa de Valores Buscando Alpha Elite Trader - elitetrader Phynance Nuclear - Phynance Quantividad Financiera - Quantividad Quantipedia - Quantpedia GekkoQuant - Negociación cuantitativa, arbitraje estadístico, aprendizaje de máquinas y opciones binarias El objetivo del back-testing es proporcionar evidencia de que la estrategia identificada a través del proceso anterior es rentable cuando se aplica tanto a datos históricos como fuera de la muestra. Esto establece la expectativa de cómo la estrategia se llevará a cabo en el. Cabe señalar que las pruebas de espalda no es una garantía de éxito, sino sólo una indicación o estimación de cómo podría realizar cuando se implementa 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 comenzar comerciantes cuantitativamente (al menos en el nivel minorista) es utilizar el conjunto de datos gratuito de Yahoo Finance. Para volver a probar la estrategia de negociación, es necesario utilizar una plataforma de software. QuantStrat es paquete bastante decente para volver a probar si está utilizando R. Otros como Matlab. Python y la programación en C se puede utilizar también para back-testing eficaz. Si está interesado en crear su propia estrategia de negociación algorítmica, debe ser bueno en la programación. Es necesario hacer trabajo de tierra significativo. Hay una firma llamada Quantopian que invita a las estrategias de negociación de los participantes individuales en una competencia y proporciona capital comercial a los mejores resultados. Quantopian también le proporciona una plataforma para escribir y volver a probar su algoritmo. Trabajos en trading algorítmico / HFT: - Este dominio ofrece muchas oportunidades de trabajo con cheque de pago de grasa. El trabajo de comerciante algorítmico en un fondo de cobertura no es la única oportunidad que tienes, pero hay muchos otros papeles tales como analista cuantitativo, desarrollador cuantitativo, analista de riesgo, etc dependiendo de su conjunto de habilidades e intereses. 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 en la que se unirán, así como en sus habilidades, experiencia laboral, etc Este es un mercado en auge y si usted es experto en la programación y en las finanzas cuantitativas que sería el candidato Más buscados. Recursos de aprendizaje en línea: Hay muchos libros escritos en el comercio de alta frecuencia, así como el comercio algorítmico y no olvidar el famoso por el Dr. Ernest Chan, que enseña a los comerciantes independientes cómo implementar el comercio algorítmico y desafiar a los comerciantes institucionales. Sin embargo, le pide un nivel decente de conocimientos de matemáticas y la habilidad de programación por lo que debe pulir antes de dar el siguiente paso. Usted puede echar un vistazo a los siguientes sitios web para obtener más recursos: Quantitative Trading QuantInsti - Financial Trading Academia de Aprendizaje Algorithmic Trading Quantopian Algorithmic Trading, cuantitativa Trading, Estrategias de negociación, Backtesting e Implementación