Cómo aprender trading algorítmico

Answer 1

Aprender el comercio algorítmico: una guía paso a paso

Con el auge de los avances tecnológicos en las aplicaciones del mercado comercial y financiero, el intercambio algorítmico y el comercio de alta frecuencia son bienvenidos y aceptados por los intercambios en todo el mundo. En una década, es la forma más común de comerciar en los mercados desarrollados y extenderse rápidamente en las economías en desarrollo.

Para los principiantes que desean aventurarse en el comercio algorítmico, este artículo servirá como una guía para todas las cosas que son esenciales para que usted pueda comerciar de manera algorítmica. Comencemos por definir primero el trading algorítmico. Existe una gran confusión entre el comercio algorítmico, el comercio automatizado y el comercio HFT (alta frecuencia).

Diferencia entre el comercio algorítmico, el comercio cuantitativo, el comercio automatizado y el comercio de alta frecuencia

Trading algorítmico: el trading algorítmico significa convertir una idea de trading en una estrategia de trading a través de un algoritmo. La estrategia de negociación creada de esta manera se puede volver a probar con datos históricos para verificar si dará buenos rendimientos en los mercados reales. La estrategia de negociación algorítmica se puede ejecutar de forma manual o automatizada.

Comercio cuantitativo: el comercio cuantitativo implica el uso de modelos matemáticos y estadísticos avanzados para crear y ejecutar estrategias comerciales.

Comercio automatizado: el comercio automatizado significa automatizar completamente la generación de pedidos, el envío y el proceso de ejecución de pedidos.

HFT (alta frecuencia) de negociación: las estrategias de negociación pueden clasificarse como de baja frecuencia, media y alta frecuencia según el tiempo de espera de las operaciones. Las estrategias de alta frecuencia son estrategias algorítmicas que se ejecutan de forma automatizada en un tiempo rápido, generalmente en una escala de tiempo inferior a un segundo. Dichas estrategias mantienen sus posiciones comerciales por un tiempo muy corto y tratan de obtener ganancias por transacción, ejecutando millones de transacciones todos los días.

Un punto importante a tener en cuenta aquí es que el comercio automatizado no significa que esté libre de intervención humana. El comercio automatizado ha provocado que el enfoque de la intervención humana cambie del proceso de comercio a un rol más detrás de escena, lo que implica idear nuevas estrategias de búsqueda alfa de forma regular.

En el pasado, la entrada en firmas de comercio algorítmico solía estar restringida a doctores en Física, Matemáticas o Ciencias de la Ingeniería, que podían construir modelos cuantitativos sofisticados para el comercio. Sin embargo, en los últimos años ha habido un crecimiento explosivo de la industria de la educación en línea, que ofrece programas integrales de negociación algorítmica para aspirantes a comerciantes algorítmicos. Esto ha hecho posible acceder a este dominio sin tener que pasar por la larga ruta académica (8-10 años).

En las secciones a continuación, describimos las áreas centrales en las que debe centrarse cualquier operador algorítmico aspirante. También presentamos a nuestros lectores una imagen completa de las diferentes formas y medios a través de los cuales se pueden adquirir estos conjuntos de habilidades esenciales.

Paso 1: Áreas centrales

El comercio algorítmico es un campo multidisciplinario que requiere conocimiento en tres dominios, a saber,

• Análisis Cuantitativo / Modelado
• Habilidades en programación
• Conocimiento de los mercados financieros / comerciales

Análisis cuantitativo

Si usted es un comerciante que está acostumbrado a realizar transacciones utilizando análisis fundamentales y técnicos, deberá cambiar de marcha para comenzar a pensar cuantitativamente. Trabajar en estadísticas, análisis de series de tiempo, paquetes estadísticos como Matlab, R debería ser tus actividades favoritas. Explorar los datos históricos de los intercambios y diseñar nuevas estrategias comerciales debe entusiasmarlo. Las habilidades de resolución de problemas son altamente valoradas por los reclutadores en las empresas comerciales.

Conocimiento comercial

Se espera que un programador / desarrollador profesional en una empresa comercial tenga un buen conocimiento fundamental de los mercados financieros, tales como los tipos de instrumentos comerciales (acciones, opciones, monedas, etc.), los tipos de estrategias (seguimiento de la tendencia, inversión 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.

Vea algunas estrategias de algoritmos populares aquí -> Estrategias de comercio algorítmico, paradigmas e ideas de modelado

Habilidades en programación

Las estrategias creadas por los quants son implementadas en los mercados en vivo por los programadores. Si desea sobresalir en el dominio de la tecnología del comercio automatizado, debe estar dispuesto a aprender nuevas habilidades y no debe estar desilusionado en ningún campo. Entonces, si nunca ha impreso “hola mundo” al compilar su propio programa de codificación, es hora de descargar el compilador de su interés: C ++ / Java / Python / Ruby, ¡y comience a hacerlo! La mejor manera de aprender a programar es practicar, practicar y practicar. El conocimiento sólido de lenguajes de programación como Python / C ++ / Java / R es un requisito previo para un trabajo de desarrollador cuantitativo en empresas comerciales. Puedes leer un par de nuestros populares blogs en Programación a continuación:

¿Por qué Python Algorithmic Trading es la opción preferida entre los comerciantes?

Popular plataforma de comercio de Python para el comercio algorítmico

Paso 2: Formas de convertirse en un profesional de comercio de Algo

Empezando con los libros

Los libros son un gran recurso para comenzar en el comercio algorítmico. Encontrará muchos buenos libros escritos sobre diferentes temas de comercio algorítmico por algunos autores bien conocidos. Como ejemplo, para afinar sus conocimientos en derivados, el libro “Opciones, futuros y derivados”, escrito por John C. Hull, se considera una muy buena lectura para principiantes. Para el comercio algorítmico, se puede leer el libro “Comercio algorítmico: estrategias ganadoras y su lógica” por el Dr. Ernest Chan.

Encuentre una lista de buenas lecturas aquí -> Libros esenciales sobre el comercio algorítmico

Recursos gratuitos

Además de los libros, los principiantes pueden seguir varios blogs sobre operaciones algorítmicas; mire videos de YouTube, capture podcasts (p. ej., chatear con comerciantes), asista a seminarios en línea (lista de seminarios web organizados por QuantInsti), o regístrese en plataformas como Quantiacs, quantopian para aprender a codificar. También puede registrarse para los cursos gratuitos que están disponibles en varios portales de aprendizaje en línea como Coursera, Udemy, Udacity, edX y Open Intro.

Si bien estos recursos gratuitos son un buen punto de partida, se debe tener en cuenta que algunos de ellos tienen sus propios defectos. Por ejemplo, los libros no le dan una experiencia práctica en el comercio. Los cursos gratuitos en los portales en línea pueden ser específicos para cada materia y pueden ofrecer un conocimiento muy limitado a los estudiantes serios. Otro punto importante a tener en cuenta es la falta de interacción con los profesionales experimentados del mercado cuando opta por algunos de estos cursos gratuitos.

Aprender de profesionales / expertos / profesionales del mercado

Los bloques de construcción en el aprendizaje de comercio algorítmico son estadísticas, derivados, Matlab / R y lenguajes de programación como Python. Se hace necesario aprender de las experiencias de los profesionales del mercado, lo que puede hacer solo mediante la implementación de estrategias prácticamente a su lado. Puede unirse a cualquier organización como aprendiz o pasante para familiarizarse con su ética de trabajo y las mejores prácticas del mercado. Si no es posible que se una a una organización de este tipo, puede optar por cursos / talleres presenciales o cursos en línea pagados. La mayoría de los cursos / talleres presenciales se imparten en forma de talleres de 2 días a 2 semanas o como parte de los programas de grado de Ingeniería Financiera. En el frente en línea, hay portales de aprendizaje en línea como QuantInsti, Coursera, Udemy, Udacity, edX y Open Intro; tienen profesores expertos en matemáticas e informática que comparten sus experiencias e ideas / tácticas de estrategia con usted durante el curso. .

Teniendo en cuenta la necesidad de un programa en línea para profesionales que trabajan, en QuantInsti ™, ofrecemos un curso práctico integral llamado Programa Ejecutivo en Trading Algorítmico (EPAT ™). Las características más destacadas del curso se enumeran en la tabla a continuación. El objetivo del curso es hacer que los estudiantes estén listos para el mercado luego de completar con éxito el trabajo del curso. Para aquellos que desean aprender el comercio de alta frecuencia, hay recursos dedicados limitados para hacer lo mismo.

A menudo se ve que los estudiantes que desean ser ubicados en firmas comerciales de alta frecuencia o en roles cuantitativos, optan por los programas de MFE. La mayoría de los programas de MFE ofrecen una muy buena visión general de los conceptos matemáticos, incluidos Cálculo, PDE, modelos de precios. Para aprender el comercio cuantitativo, lo que también se requiere es la implementación de estas habilidades / teorías sobre datos reales del mercado en un entorno simulado. ¡Siempre es mejor capacitarse por profesionales y comerciantes si el objetivo es salir y ganar algo de dinero! Sin embargo, si desea realizar una investigación en estos campos, se recomienda seguir un camino más académico.

Paso 3: Colóquese, aprenda más e implemente en el trabajo

Una vez que se le asigne una empresa de comercio algorítmico, se espera que aplique e implemente su conocimiento de comercio algorítmico en mercados reales para su empresa. Como nuevo recluta, también se espera que tenga conocimiento de otros procesos, que forman parte de su cadena de flujo de trabajo.

Como ejemplo, las empresas que comercializan estrategias de baja latencia generalmente tendrán su plataforma basada 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 un entendimiento de ambos mundos.

Los nuevos reclutas que trabajan en proyectos específicos pueden recibir una breve capacitación para comprender mejor el tema. Por lo general, las empresas comerciales hacen que sus nuevos empleados pasen tiempo en diferentes escritorios (por ejemplo, escritorio cuantitativo, programación, escritorio de administración de riesgos), lo que les da una comprensión justa del proceso de trabajo seguido en la organización. ¡Para ponerlo en palabras sutiles, el aprendizaje en el mundo algorítmico nunca se detiene!

Answer 2

La mejor manera de aprender es unirse a una empresa que realiza operaciones algorítmicas. Para obtener una posición dentro de ese espacio, su fondo de CS y matemáticas debe ser útil. Las áreas específicas en las que enfocarse, dependiendo de la compañía y el rol, incluirían:

• Infraestructura, escalabilidad y latencia: la creación de sistemas rápidos y escalables es importante, especialmente para el comercio de alta frecuencia
• Estadísticas: si una estrategia comercial implica encontrar relaciones estadísticas en los datos, debe estar familiarizado con las pruebas estadísticas y cómo interpretar los resultados
• Microestructura del mercado: saber cómo funciona un libro de órdenes, los tipos de participantes que hay en los mercados financieros, etc.
• Bases de datos: importante si trabajará con grandes cantidades de datos financieros

Answer 3

Realmente aprecio su búsqueda para aprender sobre los mercados de valores. Permítame agregar algunas opiniones que podrían ayudarlo a convertirse en un mejor comerciante.

1. Ratio de recompensa de riesgo

La mayoría de las personas se concentran solo en la ganancia generada en cada operación, pero es importante entender el concepto de riesgo involucrado. El riesgo es la cantidad de dinero que perderá si el comercio sale mal. Por lo tanto, un buen comercio debe tener una relación de riesgo-recompensa de al menos 1: 2

Por ejemplo, ingresa una compra ingeniosa a 8600 con un stoploss de 8580 (riesgo asumido 20 puntos). Luego, su objetivo de ganancias debería ser al menos 8640 (recompensa de al menos 40 puntos)

En backwealth brindamos servicios de comercio algorítmico a clientes como profesionales que trabajan, HNI, inversores minoristas que no tienen mucho tiempo para gastar antes que los mercados en vivo. El índice de riesgo-recompensa de nuestro algoritmo es de 1: 4 con un promedio de 70% anual. base.

2. Análisis del mercado en tiempo real: aunque lea muchos libros, lo mejor que le ayudará a aprender es el tiempo que pasó frente al terminal de Trading.

3. Aprender de tus errores es otra gran manera de aprender.
4. Comience con varios foros , como Traderji, donde puede interactuar con varios Traders experimentados que le ayudarán a comprender su proceso de pensamiento.

5. Encuentra un mentor
Un mentor puede ser un miembro de la familia, un amigo, un profesor o compañero de trabajo anterior o actual, o cualquier persona que tenga una comprensión fundamental del mercado de valores. Un buen mentor está dispuesto a responder preguntas, brindar ayuda, recomendar recursos útiles y mantenerse animado cuando el mercado se ponga difícil. Todos los inversores exitosos del pasado y el presente han tenido mentores durante sus primeros días.

6. Estudia a los grandes.
Aprender acerca de los mejores inversionistas de años anteriores proporcionará perspectiva, inspiración y apreciación para el juego que es el mercado de valores.

7. Comience con el comercio virtual y luego comience a operar con solo el 20% de su capital
La mayoría de los errores comunes que cometen las personas es que invierten todo su dinero por adelantado mientras están aprendiendo de los mercados. Pregúntele a cualquier gran comerciante que él / ella debería haber encontrado en su cuenta una o dos veces, lo que eventualmente sucederá. Así que no seas codicioso para hacerte rico pronto

Feliz comercio!
Aclamaciones,
Surya-Fundador en returnwealth.com

Answer 4

Comercio : Comercio e intercambios: Microestructura de mercado para profesionales. Antes de que pueda comenzar a diseñar un algo, primero necesita un desglose completo de los diferentes participantes del mercado y por qué comercian. Entonces es más fácil para usted ver cómo encajará (agregar valor) al mercado o al intercambio. [editar:] Este libro no es un consejo específico sobre lenguajes de programación. Pero, en mi opinión, es esencial que comprenda el entorno del problema que intenta resolver, antes de intentar resolverlo. Puede reducir los años de prueba y error de lanzar un montón de código a un problema trazando primero la solución propuesta. Para poder codificar, debe seguir una secuencia lógica y permitir que se repitan esas secuencias. Entonces [como un especulador del lado de la venta], su solución debe proporcionar algún beneficio a los demás participantes del mercado, principalmente al lado de la compra. Me refiero a esto un poco más en este comentario.

Específicos de Algo : en términos de diseño de los algos, generalmente hay foros técnicos de todos los foros comerciales principales, como forexfactory, EliteTrader, ForexTSD, etc. donde las personas publican / discuten indicadores y demás. Puede hacer preguntas técnicas relacionadas con el código. Pero si está diseñando para una plataforma específica, como MultiCharts o NinjaTrader, es mejor usar su propio foro específico a menos que un foro de terceros tenga una sección dedicada.

LinkedIn también tiene un grupo activo llamado Automated Trading Strategies. Está bastante bien moderado a partir de contenidos comerciales. [Editar:] El grupo es un grupo privado, y debe solicitar acceso (unirse), la membresía debe ser gratuita.

Answer 5

Si está hablando de realizar operaciones algorítmicas para comerciar, hay muy pocas personas que compartan públicamente una gran idea. Hay muchas cosas de marketing para venderte algo inútil. Cuando aprendo el comercio algorítmico, debajo de los libros me ayudó mucho. Tenga en cuenta que estos libros no le dan ideas comerciales, pero le ayudan a construir un sistema de comercio algorítmico.

El eBook de Evaluación y Optimización de Estrategias Comerciales (Wiley Trading): Robert Pardo: Tienda Kindle

• Este libro describe el ciclo completo desde la validación de una idea comercial, la prueba, la medición y la optimización de las estrategias comerciales.
• Incluye muchas ideas geniales y sugerencias sobre cada paso del proceso.
• Desearía haber leído el libro mucho antes, hay un buen momento en el que leí algo que creí haber creado yo mismo. Y luego hay una técnica más avanzada que nunca pensé en escribir allí.

Quantitative Trading Systems, 2ª edición (9780979183836): Dr Howard B Bandy: Libros

• Este es uno de los primeros libros que he leído sobre los temas, que es lo suficientemente simple de entender y cubre los puntos más importantes. Muy buena introductoria

Trading Cuantitativo: Cómo construir su propio negocio de comercio algorítmico (Wiley Trading) eBook: Ernie Chan: Tienda Kindle

• Leí este libro recientemente después de haber seguido a Ernie en Quora. Para ser sincero, no he leído todo el libro, pero elegí aquellos temas que me interesaron.
• Es un buen complemento de los dos libros anteriores, que explica algunos temas mejor que los dos anteriores.

Si desea saber más sobre ciertos temas en el comercio algorítmico, mi experiencia es que ha leído varios libros de diferentes autores, incluso sobre el mismo tema. No hay un solo libro que cubra todo, pero cada libro te da algo.

Tengo una lista de libros más larga pendiente de escribir, pero creo que los tres anteriores deberían ser más que suficientes para que empieces.

Answer 6

En esta era de supercomputadoras, el comercio algorítmico ha ganado una gran popularidad desde la última década. En los Estados Unidos, alrededor del 70% del volumen total de operaciones proviene de Algorithmic Trading. En países en desarrollo como India, representa alrededor del 40% de los volúmenes de comercio, ¡no es un número malo de todos modos! Los comerciantes minoristas tienden a mantenerse alejados del comercio algorítmico, ya que es complejo y está fuera de alcance. Sin embargo, no es cierto en absoluto. Construir un sistema de comercio algorítmico puede ser una tarea simple si uno conoce los fundamentos detrás de él.

¿Qué es el comercio algorítmico?

El comercio algorítmico es un proceso para comprar o vender un valor de seguridad basado en un conjunto de reglas predefinidas que se prueban en los datos históricos. Estas reglas pueden basarse en análisis técnicos, cuadros, indicadores o incluso en los fundamentos de las acciones. Por ejemplo, suponga que tiene un plan de negociación que compraría una acción en particular si se cierra en rojo durante 5 días consecutivos. Puede formular esta regla en el sistema de comercio algorítmico e incluso automatizarla para que la orden de compra se realice automáticamente cuando se cumpla su condición. Incluso puede definir el tamaño de su stoploss, objetivo y posición en el algoritmo, lo que facilitaría su vida de Trading.

Trading algorítmico vs comercio manual

Ejemplos de comercio algorítmico

Estas configuraciones están construidas en Amibroker o en una hoja de Excel. Por favor, consulte los siguientes enlaces para el mismo:

Sistemas de comercio Amibroker

Sistema de comercio basado en Excel

Desarrolle su propio sistema de comercio algorítmico

Construya su propio sistema de comercio algorítmico: tutorial paso a paso – Parte 1

Cree su propio sistema de comercio algorítmico: tutorial paso a paso – Parte 2

Answer 7

Me gustaría agregar algo más al lado más tradicional de la gestión de activos. He tenido la oportunidad de trabajar para algunos de los administradores de activos más grandes del mundo y ahora tengo mi propia empresa (no fondo de cobertura / algo). Basado en mis observaciones, los gerentes de HF y Algos van y vienen muy rápido. Lo que funciona hoy no funciona mañana. No es una falta de habilidad, pero las relaciones en el mercado cambian … el año pasado, todas las grandes firmas de IB en la calle dijeron que el UST a 10 años iba a 3.50 … cayó por debajo del 2%. Algos está tratando de eliminar algunas pequeñas ineficiencias en el mercado que nunca duran.

Mi consejo es que uses tus habilidades de programación en otro dominio. Wall St no es tan sexy como lo hacen las películas / medios … sí, algunas personas ganan millones / billones, pero muy pocas y por un período de tiempo muy corto basado en 1 o 2 operaciones … Sé que las personas lo han hecho y otros que comenzaron con gran fanfarria y se desmayaron rápidamente. Es un negocio difícil. En mi filosofía (que probablemente sea la razón por la que NO soy un millonario / multimillonario) es que este negocio tiene que ver con personas, teléfonos y computadoras … con personas que son el número 1 … si pierde todo el dinero de sus clientes, ¿qué tan ‘bueno’ es realmente? ? Es un poco decepcionante escuchar eso, pero en realidad estamos a cargo del dinero de la gente … no nos hacemos ricos primero y luego los de nuestros clientes.

He tenido la oportunidad de trabajar junto con algunos programadores muy talentosos … en serio, fueron increíbles. Pero se fijaron en cómo llegar al lado de la inversión de la empresa. Cuando llegaron allí, se dieron cuenta de que hay muchos juicios ‘cualitativos’ sobre decisiones de inversión para los que no pudieron construir un programa para … No estoy diciendo que no tuvieran talento, simplemente no pudieron salir de la mentalidad de los científicos informáticos. para el artista inversor … que es realmente todo lo que hacemos … hacemos suposiciones, posicionamos la cartera en consecuencia y si llega a la CNBC, si falla, culpamos a la Reserva Federal o a Grecia … no es magia, solo marketing …

No estoy tratando de reventar tu burbuja … solo he visto a demasiadas personas con talento con computadoras que intentan ‘hacerlo’ en Wall Street cuando podrían ser millonarios creando sus propias empresas de nueva creación …

Answer 8

Creo que esto depende completamente del tipo de comercio algorítmico en el que tratas de participar, ya que el término arroja una red bastante amplia. .

Examinando las respuestas de calidad que ya se encuentran aquí, quería agregar lo que creo que podría ser un punto de vista contrario valioso. Vladimir mencionó, en la primera oración de su respuesta, que podría ser mejor unirse a una compañía que realiza operaciones algorítmicas. Estoy de acuerdo, hay mucho para ser recogido Desde este enfoque, y estoy de acuerdo en que para la mayoría, esta es la mejor manera de ir. . . aprender de los demás, beneficiarse de la experiencia comercial colectiva de un equipo, contar con la orientación y la estructura adicionales, así como recursos y apoyo adicionales.

Sin embargo , he llegado a creer que para ciertos tipos de personas, en realidad puede haber un inconveniente muy real al unirse a un grupo existente, en lugar de proceder de forma más independiente. Esto puede parecer contrario a la intuición, y estoy de acuerdo en que estas personas son casos excepcionales y que su camino probablemente sea mucho más difícil, pero es importante reconocer que hay un intercambio muy real aquí. . Cuanta más orientación recibas, más dinámica se basa tu equipo en tu equipo, más convencionales (y potencialmente limitados) pueden ser tus procesos de pensamiento e ideas y conceptos. . . lo más probable es que viaje por el camino, usualmente, recorrido. En el mundo de las inversiones, esto puede ser un profundo negativo y, a veces, llevar a un énfasis excesivo en los enfoques tradicionales para abordar un mercado en constante cambio y en constante evolución.

Si decide tomar una ruta más independiente, prepárese para un gran gasto, mucho más trabajo y comprenda que tendrá que tener todas sus herramientas personalizadas a medida que avanza. . . lo que implica encontrar y contratar talentos de primera categoría, requiere una comunicación muy clara y cuidadosa, y una cantidad significativa de esfuerzos relacionados con el gerente de proyecto.

Independientemente del camino que tome, asumiendo que no pretende convertirse en un operador de alta frecuencia (un estilo que busco evitar, y por lo tanto no me siento capaz de elaborar), sugeriría lo siguiente:

• Mucho más vital que una aptitud en general con respecto a las matemáticas / números, procura cultivar una comprensión utilitaria de cómo determinar las relaciones y correlaciones en el ámbito de las estadísticas, y cómo diferenciar lo valioso / significativo del inútil / ruido. En resumen, intente cultivar una perspectiva de nivel más amplio, con respecto a pensar y hablar sobre estadísticas y puntos de datos, y asegúrese de que sea capaz de captar tanto el bosque como los árboles, alternativamente (esta capacidad de ‘acercarse’ ‘y’ alejar ‘, es uno de los rasgos más importantes entre los comerciantes exitosos de TA / Algorítmica, y hay numerosos matemáticos brillantes que harían terribles operadores por falta de este conjunto de habilidades innatas)
• Mójese, sumérjase. Esto no significa obtener una gran cuenta y comenzar a operar en vivo, pero sí significa que debe estar involucrado / invertido de alguna manera en el movimiento de precios en tiempo real del instrumento que está buscando intercambiar. , sobre una base regular. Trate de sentirse cómodo con el (los) instrumento (s) que operará mediante inmersión, inmersión idealmente comprometida. . muchos asociados han optado por vivir el comercio mucho antes de lo que deberían (aunque sean inversiones menores) simplemente porque sentían que el hecho de haber invertido literalmente les hizo aprender las cuerdas de manera mucho más rápida y eficiente. No sugiero esto, per se, pero tampoco lo advierto, si se hace de manera prudente y conservadora, ya que los ahorros de tiempo con respecto a la curva de aprendizaje pueden superar las pequeñas pérdidas (potenciales) en los mercados en vivo. Existen numerosas plataformas que le permiten realizar transacciones utilizando una cuenta / saldo de simulación, exactamente de la misma manera que lo haría con la vida, y le sugiero encarecidamente este camino para la mayoría.
• Lee , escucha, embebe. . . Hay tantos almacenes invaluables de información relevante y útil en línea. Quora es definitivamente uno de ellos, pero con algunas búsquedas en Google (que me temo que no puedo ayudar hasta que sepa un poco más acerca de sus objetivos específicos) pronto se sentirá abrumado con la tarea. En la era moderna, tenemos la bendición de tener un conocimiento casi ilimitado al alcance de la mano, por lo que el objetivo ahora es aprender cómo clasificar y tamizar correctamente, aprender a juzgar qué es lo más probable y valioso, la información y lo que no. La mejor técnica de clasificación y cribado que puedo sugerir, en un nivel amplio y sin escribir una novela, es encontrar personas en las que pueda confiar en las opiniones y la metodología de pensamiento de, preferiblemente aquellas con registros probados y consistentes, y convertirlas en sus mentores ( incluso si no lo saben, aunque sea a distancia). Siempre me molesta sugerir libros, ya que hay muchos méritos y es imposible ser ‘justo’ o ‘solo’ al hacerlo, pero para los operadores más nuevos podría sugerir un libro de un asociado en el que confío y respeto (Kevin Davey ) llamado ‘ Construyendo sistemas de comercio algorítmicos ganadores: El viaje de un comerciante de la minería de datos a la simulación de Monte Carlo al comercio en vivo ‘, para el enfoque de “bosque”. Para aquellos que buscan los ‘árboles’, podría sugerir ‘ Aprendizaje automático estadístico para el comercio algorítmico de instrumentos financieros ‘ por David Aronson

Resumen: sumérjase, con los ojos y oídos abiertos, esté dispuesto a esforzarse, tenga cuidado con los ‘insumos’ que se permite captar (concéntrese en rodearse de los mejores y más brillantes en el campo, tanto en persona como a través de publicaciones, podcasts, foros), y finalmente, intente crear medios y métodos para probar su capacidad / conceptos / ideas de la manera más definitiva posible antes de que se realice una inversión significativa. Debe sentirse cómodo y seguro mucho antes de su primera apuesta real / importante.

Answer 9

Lea Algorithmic Trading y DMA: una introducción a las estrategias de comercio de acceso directo: Barry Johnson: 9780956399205: Amazon.com: Libros. Es uno de los pocos libros por ahí que en realidad revela muchos hechos originales sobre HFT. Después de haber trabajado en HFT durante más de 8 años, puedo asegurarle que las cosas que Barry Johnson menciona en el libro son en realidad lo que sucede en una situación del mundo real. En general, en HFT rara vez compartimos información, gran parte de lo que hicimos fueron temas sobre los cuales los recursos eran muy escasos. Me sorprendió encontrar este texto que discutía el tema de manera tan liberal. Los cursos son muy útiles, pero lo que necesita es una comprensión real de la materia. Nunca he tomado un curso en “algo comercial” y mi experiencia en finanzas se limita a las opciones de precios … pero creo que puedo discutir el tema a un nivel muy profundo del que conocerían los titulares de títulos más avanzados en finanzas cuantitativas.

Answer 10

Cómo comenzar a aprender los pasos de comercio de Algo como referencia.

Paso 1: Búsqueda de modelos. La búsqueda de modelos de sistemas de comercio utilizando metodologías tradicionales es un proceso tedioso de prueba y error. No hay recetas para el éxito y cada comerciante está solo en esta tarea tan exigente. Por ejemplo, algunos comerciantes confían en la inspección visual de los gráficos e intentan identificar formaciones de patrones que pueden modelarse como un conjunto de reglas simples. Otros adoptan la ruta algorítmica e intentan pronosticar la dirección futura de los precios utilizando indicadores u otras técnicas matemáticas. Por lo tanto, la complejidad de los modelos puede variar ampliamente. Muchos desarrolladores de sistemas comerciales utilizan sistemas e indicadores preenvasados ​​disponibles en los programas de software utilizados para las pruebas posteriores. Sin embargo, es altamente improbable que una combinación, o incluso una variación, de fórmulas, indicadores o formaciones de patrones conocidos pueda dar como resultado un sistema de comercio con potencial de ganancia. A menudo es el caso que las reglas comerciales basadas en la experiencia o en la inspección visual de los gráficos de precios pueden ofrecer más potencial que los indicadores u otros modelos de pronóstico matemáticos sofisticados.

Paso 2: Implementación. Después de que un modelo de un sistema de comercio está disponible, el siguiente paso es implementarlo y volver a probarlo. En el contexto de la metodología discutida, no es suficiente simplemente descubrir un

Modelo de sistema de trading que uno podría usar en el trading real. También es esencial que la lógica del modelo esté en una forma adecuada para la codificación en un lenguaje de programación. Los lenguajes de programación de alto nivel diseñados para este propósito particular, y que se ofrecen con los populares paquetes de software de back-testing, reducen significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para desarrollar y depurar el código de programación. Sin embargo, algunos desarrolladores de sistemas comerciales prefieren escribir su propio código debido a las limitaciones en la funcionalidad de la programación de lenguaje de alto nivel.

Paso 3: Pruebas de espalda. Las pruebas posteriores implican conducir el modelo de un sistema de comercio con entrada de datos históricos y generar señales de entrada y salida del mercado. Las señales de entrada y salida junto con la entrada se utilizan para calcular un conjunto de parámetros de rendimiento. La mayoría de los programas de software con funcionalidad de prueba de respaldo incorporada también ofrecen una capacidad gráfica avanzada para trazar puntos de entrada y salida en un gráfico y mostrar la curva de capital. El uso de lenguajes de programación de alto nivel proporciona una flexibilidad virtualmente ilimitada para codificar y calcular parámetros de rendimiento personalizados y ejecutar análisis avanzados para determinar la importancia estadística de los resultados.

Puede obtener muchos mejores recursos para obtener más información.

Answer 11

Éstos son algunos de los sitios web que pueden ayudarle

geeksforgeeks.org
-> Aquí puede encontrar una excelente colección de algoritmos y preguntas relacionadas con la programación con soluciones bien explicadas y bien escritas. Puede encontrar diferentes soluciones para un solo problema que le ayuda a mejorar sus habilidades de resolución de problemas (diferentes enfoques). Las preguntas de preguntas y entrevistas de Geeks son invaluables. Este es un gran sitio web para empezar.

codechef.com
-> Si desea comprobar sus habilidades de programación y también si desea lograr la optimización del programa, ¡esta es la única! También puede encontrar algunos tutoriales sobre ciertos temas de algoritmos y programación que están bien. Existen miles de problemas que le ayudan a fortalecer sus fundamentos de programación y resolución de problemas (enfoque). También puede encontrar soluciones para esos problemas en muchos lenguajes de programación resueltos por cientos y miles.

Si usted es una persona a la que le gusta aprender de los tutoriales en video, los diferentes cursos que se ofrecen, estos sitios lo ayudarán.
coursera.org
udemy.com
lynda.com
webcast.berkeley.edu
udacity.com
edx.org
khanacademy.com
nptel.ac.in (IIT cursos abiertos)

Por supuesto, algunos de los cursos que ofrecen estos sitios web no son gratuitos como los de udemy’s y Lynda’s, pero si está realmente interesado, hágalo. Aparte de estos, también puede encontrar algunos videos de YouTube sobre los temas que le interesan.: P

También puede echar un vistazo a topcoder.com y hackerrank.com.

Answer 12

Es difícil para un comerciante individual competir con los algos y los algos de sniffing desplegados por los HTF que aprovechan la latencia, reduciendo las posiciones mediante pedidos de compra / venta rápidos y grandes, y olfateando la fuerza de la cartera de pedidos, etc. en otro lugar – (no en el minuto TF) Estos son indicadores del curso.

* Comercio en la dirección de la tendencia diaria.
* Use 60Minute pivots como guías. La ruptura por encima de la dirección de la tendencia, especialmente después de una acción de consolidación / consolidación, debería ayudar.
* Como contra – Aprendizaje de reversiones comerciales – Dado que la mayoría de los comerciantes están de un lado, las reversiones pueden ser rápidas y abruptas. La rotura de los pivotes vuelve a mantener pulsada la tecla.
* 20 EMA de período en cualquier período de tiempo te dará un indicador de fuerza o falta de eso. Por ejemplo, en un gráfico de 5 M, 20EMA representa el valor de consenso de los últimos 100 minutos.

* Misc. : Comercio sólo grandes, contadores de líquidos. Los scripts de comercio fino son fáciles de manipular.
* El comercio no se trata solo de gráficos, estadísticas y señales, es un taburete de tres patas. Los otros componentes son Riesgo / Gestión del dinero, Psicología del comercio. Recuerde, no importa cuán buena sea una estrategia, sin las otras dos patas en las que apoyarse, una estrategia probada fallará. (Lo que importa no es solo la espada perfectamente elaborada, apenas importa si está en manos expertas)
* El conocimiento teórico es sólo eso. A menos que sumerja los dedos en el agua, el análisis del sillón y el comercio de papel serán de poca ayuda. (La diferencia aquí es volar un avión en un simulador en casa y el de la pista)
* Empieza pequeño…. construir capital. Necesitas ganarte el derecho a comerciar más grande. Entrar en el comercio solo porque tiene el dinero / capital no significa que deba comerciar en posición de tamaño completo. Así como el dinero puede conseguirte un Lamborgini o un Maserati, no significa que estés calificado para conducir …
* Finalmente, nadie puede decirle cuál es la técnica / estrategia comercial adecuada para usted. Tiene que encajar el gel con tu psique.

Buena suerte.

Answer 13

El comercio algorítmico es el proceso de usar computadoras programadas para seguir un conjunto definido de instrucciones para realizar un comercio con el fin de generar ganancias a una velocidad y frecuencia que es imposible para un comerciante humano. Los conjuntos de reglas definidos se basan en el tiempo, el precio, la cantidad o cualquier modelo matemático. Además de las oportunidades de ganancias para el comerciante, algo-trading hace que los mercados sean más líquidos y hace que el comercio sea más sistemático al descartar los impactos emocionales humanos en las actividades comerciales.

Algo-trading proporciona los siguientes beneficios:

1) Operaciones ejecutadas a los mejores precios posibles.
2) Colocación instantánea y precisa de órdenes comerciales (por lo tanto, altas posibilidades de ejecución en los niveles deseados)
3) Las operaciones cronometradas correctamente e instantáneamente, para evitar cambios significativos en los precios
4) Costes de transacción reducidos (consulte el ejemplo de déficit de implementación a continuación)
5) Controles automatizados simultáneos en múltiples condiciones de mercado
6) Riesgo reducido de errores manuales en la colocación de las operaciones.
7) Realice una prueba retrospectiva del algoritmo, según los datos históricos y en tiempo real disponibles.
8) Reducción de la posibilidad de errores por parte de comerciantes humanos basados ​​en factores emocionales y psicológicos.

Answer 14

El comercio algorítmico es una disciplina de habilidades múltiples y es mejor saltar en el fondo y aprenderlo en el camino. Los campos clave que cubrirás son:

Programación – Obtenga una base sólida y multilingüe.
Estadísticas: la comprensión profunda de las estadísticas es la única forma de obtener ganancias.
Trading & Finance – Comprender la mecánica de los mercados y el comportamiento humano.

Soy el fundador de http://QuantConnect.com. Tenemos una comunidad de ingenieros de negociación algorítmica que aprenden y comparten junto con una plataforma de negociación gratuita. El uso de QC impulsará su aprendizaje y le dará una comunidad para trabajar.

Answer 15

Podrías practicar cualquiera de los métodos que más te convengan:

Leer libros:
– Gran Fuente
– Muchos buenos libros están escritos sobre diferentes temas por algunos autores bien conocidos.
– Para afinar sus conocimientos en derivados, el libro “Opciones, futuros y derivados”, escrito por John C. Hull
– Para el comercio algorítmico, el libro “Comercio algorítmico: estrategias ganadoras y su justificación” por el Dr. Ernest Chan.

Contras: sin experiencia práctica

Recursos gratuitos:
– Artículos en línea
– Siga Blogs sobre Trading
– Ver videos de YouTube
– Podcasts de trading
– Webinars
– Portales que ofrecen cursos gratuitos.

Aprender de profesionales / expertos / profesionales del mercado
– Únase a cualquier organización como aprendiz o pasante para familiarizarse con su ética de trabajo y las mejores prácticas del mercado.
– Optar por cursos / talleres presenciales o cursos pagados en línea.
– Portales de aprendizaje en línea como QuantInsti, Coursera, Udemy, Udacity, edX y Open Intro, que cuentan con profesores expertos en matemáticas e informática.

Comencé con artículos en línea e Investopedia para lo básico.
Espero que esto ayude.

Answer 16

1. Estás estudiando ingeniería, lo cual es suficientemente bueno, ya que el comercio requiere una mente analítica.
2. Necesita conocimientos en finanzas para estudiar el balance, el flujo de efectivo, etc., es decir, para comprender los conceptos básicos de la compañía con la que está tratando o en el que está invirtiendo. Se requiere en el mercado y le dará una calificación adicional.
3. Pero si desea ser un comerciante, le sugiero que estudie finanzas de manera independiente y, a través del uso de varios libros, aprenda el concepto de mercado de valores y de acciones en general.
4. Trate de aprender un poco de la programación, ya que si desea hacer algo de comercio, debe codificar sus propias señales de compra / venta.
5. Instale programas básicos como amibroker en su sistema y descargue los datos de nose desde cualquier sitio como yahoo y comprenda cómo leer la tabla.
6. Descargue algoritmos gratuitos para amibrokar utilizados para generar señales de compra-venta y estudiarlos.
7. Trate de experimentar con ellos y desarrolle sus propios algoritmos comerciales, y luego realice una prueba de ellos para ver si generan algún beneficio.
8. Una vez que esté bien versado con todas estas herramientas, cambie a metastock.
9. En este momento sabrá mucho sobre algotrading y pronto podrá ingresar al mercado.

Answer 17

Obtener una exposición en estadísticas, codificación y mercados. Uno requeriría un cierto conocimiento básico en los mercados financieros y también cómo funcionan estas firmas de negociación algorítmica. Así que si tengo que ponerlo en unos pocos pasos. Yo sugeriría:

Paso 1: Obtener una graduación. Preferiblemente en antecedentes cuantitativos y codificación, es decir, un grado de ingeniería o equivalente. Si no aprendes por ti mismo. Simplemente no puedes ignorar los quants y los conocimientos de codificación.

Paso 2: Incrementa tu base de conocimiento en Mercados Financieros. Al menos, CONOCE los diferentes productos financieros, sus precios y características de riesgo.

Paso 3: Conocer las diferentes estrategias de trading en el mercado.

Aquí termina el conocimiento básico. Tienes que APLICAR tus cosas ahora. Obtenga cierta exposición o algo de experiencia en empresas de comercio algorítmico o nuevas empresas equivalentes y expanda su horizonte de pensamiento. Si no, y digamos que ya está trabajando en el sector de Finanzas o Tecnología de la Información, entonces aprenda y mejore sus habilidades.

Paso 4: Combine su ingeniería (lea estadísticas y codificación) y el conocimiento de los mercados financieros. Aprenda a codificar estas estrategias comerciales en algún lenguaje de programación y asegúrese de utilizar sus conocimientos de ‘quants’ mientras ajusta los parámetros de sus estrategias.

Paso 5: Aprender, aprender, aprender. Cree sus propias estrategias, haga una prueba de ellas y hágalas ganar al mercado. Si no repiten los pasos 2,3 y 4. Por favor, no te vuelvas a graduar 😛

Paso 6: Lleva tu estrategia en vivo.

El ESCRITO ESTIMULADO es lo que trato de sugerir a través de esta publicación.

Comenzar con el comercio algorítmico es uno de esos cursos básicos que lo introducirá en el mundo del comercio algorítmico. Python for Trading también le enseña los conceptos básicos de Python y le enseña a aplicarlos mientras crea una estrategia de trading.

Quantra es un destino único para tales cursos de negociación algorítmica.

Answer 18

Primero, asegúrese de haber hecho una investigación introductoria en línea (la página wiki de Algorithmic Trading e Investopedia son dos buenos lugares para comenzar), y que tenga suficiente experiencia en matemáticas (específicamente con ecuaciones diferenciales, álgebra lineal y tiempo). (análisis de la serie), fundamentos de la codificación (especialmente con Python, Matlab o R) y familiaridad básica con los productos financieros (es decir, futuros, acciones, bonos y materias primas). Intente trabajar algunas lecciones en Khan Academy y Codecademy si necesita mejorar alguna de estas habilidades.

Una vez que tenga una sólida formación, comience a buscar en algunos de los cursos en línea disponibles que se centran en el comercio algorítmico. Mi favorito personal es Algorithmic Trading Strategies on Experfy. El curso es impartido por Nick Firoozye, profesor de la University College London que trabajó anteriormente en Goldman Sachs.

El curso de Experfy cubre los principios subyacentes detrás de la negociación algorítmica, incluidos los análisis de seguimiento de tendencias, acarreo, valor, reversión de la media y estrategias de valor relativo. Nick discute los fundamentos de la estrategia, los diseños de estrategia estándar, los pros y los contras de varias opciones de diseño y los beneficios de la diversificación en las estrategias de cartera. Finalmente, dado que la industria está plagada de sobreajuste y un rendimiento deficiente, el curso cubre el pirateo (o “charlatanismo financiero”) y varias estrategias para evitarlo.

Answer 19

No puedo pensar en 5 buenos, pero vale la pena leer estos tres. Los estoy enumerando en ningún orden en particular:

• Estrategias comerciales óptimas: enfoques cuantitativos para gestionar el impacto en el mercado y el riesgo comercial
• Trading algorítmico y DMA
• Comercio e intercambios: microestructura de mercado para profesionales

Tenga en cuenta que todos estos están ahora algo anticuados, sin embargo, muchas ideas y enfoques aún tienen valor.

No era un fanático de los libros de Aldridge, ya que descubrí que carecían de profundidad y contexto al presentar material fechado incluso en el momento de escribir este artículo.

Answer 20

Algo trading es un sistema basado en comercio donde el sistema compra y vende sin intervención humana. Primero, debe hacer un comercio manual durante al menos 6 meses -1 año. Luego, puede diseñar una estrategia que considere segura y buena para que pueda ganar algo de dinero. . Luego, puede codificar la estrategia y ejecutarla en el mercado en vivo. Uno debería tener algunos conocimientos básicos sobre computadoras y operaciones. Puede consultar a los proveedores de comercio como Amibroker, MT4 y la cabina de Traders. La cabina de piloto de Ters también lleva a cabo sesiones de capacitación sobre Trading. Desarrollo de estrategias y trading automatizado.