Quando se trata de criar uma estratégia de negociação quantitativa, é melhor usar métodos mais avançados ou é melhor manter-se com ideias simples?

Uma velha questão na comunidade de quantificação é se os comerciantes de sistemas devem persistir em usar estratégias de quantificação simples ou se devem esforçar-se para implementar métodos mais avançados.

É comum pensar que os comerciantes de algoritmos de varejo usam apenas estratégias mais simples, enquanto os fundos de hedge quantitativos usam métodos altamente complexos e matematicamente complexos. No entanto, recentemente, a situação mudou.

Os comerciantes de algoritmos de varejo agora podem realizar análises complexas com base em computação em nuvem relativamente barata, fornecedores de dados alternativos que fornecem conjuntos de dados acessíveis e fáceis de usar e uma estrutura de pesquisa de código aberto.

Neste artigo, vamos discutir se os analistas de quantificação de varejo devem dedicar tempo para executar essas estratégias avançadas ou se devem persistir com ideias mais simples.

Preferências dos investidores

Antes de listar uma série de vantagens e desvantagens de estratégias simples e estratégias complexas, é necessário descrever como vamos julgar os vantagens e desvantagens relativos de cada método.

Uma das questões-chave é que cada investidor tem suas próprias preferências específicas e, portanto, eles têm um conjunto de funções de meta para os objetivos que eles tentam alcançar através do sistema de negociação.

Por exemplo, um investidor pode ter uma base de capital enorme, mas pode precisar regularmente extrair qualquer receita de transação obtida a partir desses capitais. A garantia é importante para esse investidor, para minimizar os prejuízos.

O outro investidor pode ter uma base de capital relativamente pequena e estar apenas interessado em aumentar a riqueza total. A volatilidade da curva de ganhos e perdas de patrimônio líquido pode ser menos preocupante se houver maior retorno.

Alguns comerciantes de quantidade dão mais importância ao estímulo intelectual que vem do desenvolvimento de estratégias de negociação de sistemas eficazes. Eles podem, na verdade, considerar a obtenção de lucros positivos como um dos bons efeitos colaterais do que eles amam.

Obviamente, os investidores têm muitas preferências diferentes. Esses aspectos ajudam a construir uma estrutura de discussão entre estratégias de negociação simples e complexas de sistemas para analistas de quantificação de varejo que podem estar decidindo se devem ou não adotar um método mais avançado.

Estratégias simples são mais fáceis de pesquisar e implementar no mercado. Elas requerem menos dados e infraestrutura. E mesmo se os sinais são gerados automaticamente, alguns podem ser executados manualmente.

Por outro lado, as estratégias avançadas são mais rentáveis em termos intelectuais, e elas tendem a possuir uma taxa de Sharpe mais favorável. Ou seja, elas oferecem uma melhor expectativa de retorno por unidade de volatilidade. A taxa de Sharpe será um indicador importante a ser considerado por investidores preocupados em como minimizar perdas e volatilidade.

Neste artigo, vamos explorar em detalhe se a culinária simples é melhor do que a culinária complexa. Teremos em mente as motivações acima, bem como outros pontos positivos e negativos.

Estratégias de negociação simples

Se uma estratégia de negociação é considerada simples ou não depende muito da formação educacional e habilidades técnicas do investidor. Pessoas com um PhD em cálculo aleatório podem definir a simples ou a simples de forma muito diferente em comparação com um analista quantitativo de varejo autodidata.

Para o presente artigo, se a estratégia de negociação for aplicada em mercados desenvolvidos, em grandes classes de ativos conhecidos, com o uso de ferramentas simples com complexidade matemática ou estatística básica, nós definimos isso como simples.

Exemplos de tais estratégias incluem a análise técnica, a análise de indicadores, a análise de sinais, sem uma construção de portfólio clara ou componente de gerenciamento de risco, para mercados de alta liquidez, como ações, ETFs ou FX.

Os benefícios de uma estratégia mais simples incluem:

• dados- Todas as estratégias de negociação de sistemas requerem dados. As estratégias simples geralmente utilizam dados de preços/volumes de negociação prontos para uso de boas ferramentas de negociação em categorias de ativos maduras.
• Pesquisa- Há uma grande quantidade de ambientes de retrospectiva para testar estratégias de estilo, desde produtos comerciais (como o TradeStation ou o MetaTrader 5) até bibliotecas de código aberto (como o QSTrader, o Backtrader e o Zipline) e até mesmo bibliotecas como o Pandas. As estratégias mais simples geralmente podem ser facilmente implementadas em uma das estruturas.
• Custos de transação- Como as ferramentas simples são usadas em mercados desenvolvidos e altamente líquidos, é relativamente fácil estimar os custos de transação. Isso, por sua vez, torna mais simples determinar se a estratégia pode ser lucrativa fora da amostra.
• Infraestrutura- As estratégias de tipo de análise técnica executadas com baixa frequência podem ser automatizadas com uma infraestrutura relativamente simples. De acordo com o nível de robustez desejado, pode-se configurar uma tarefa cron para gerar a lista de transações desejadas, que pode ser executada manualmente.
• Capacidade- Além disso, o uso de ferramentas simples em mercados de alta liquidez é pouco provável para problemas de limitação de capacidade.

No entanto, há desvantagens em usar estratégias mais simples:

• AlphaA estratégia de arbitragem de indicadores de analise técnica é muito conhecida e generalizada nos mercados financeiros. Não está claro se a estratégia mais simples é mais valiosa do que a estratégia de compra e posse básica ou a disposição de ativos táticos baseados em dinâmicas. Ou seja, a estratégia em si pode não gerar arbitragem alfa, mas obter arbitragem beta do próprio mercado ou de outros fatores de risco acadêmicos conhecidos.
• Rendabilidade- Uma vez que o método é universal, pode ser desafiador manter lucros fora da amostra, uma vez que os custos reais de transação são considerados. É por isso que é necessário estimar os custos de transação da forma mais eficiente possível em qualquer retrospectiva.
• Teste estatístico- Embora não seja uma questão de estratégias de negociação simples, geralmente há pouca ou nenhuma análise estatística sólida das estratégias simples. Portanto, muitas dessas estratégias que mostram alto desempenho no feedback podem ser apenas devido a uma superalimentação dos dados na amostra.
• Liberdade de escolha- Uma estratégia simples de execução manual pode levar a que elementos de livre arbítrio sejam aplicados ao processo. Por exemplo, atrasar a entrada de uma transação devido ao horário de abertura de um negócio muito ocupado ou usar o botão de intuição de um negócio para derrubar uma transação. Isso torna desafiador determinar o verdadeiro desempenho da estratégia.
• Construção de portfólio- As estratégias simples geralmente evitam o uso de qualquer construção de carteira sólida ou técnica de gerenciamento de risco. Embora a barra de parada de prejuízos seja frequentemente usada, raramente a meta de taxa de flutuação, a taxa de flutuação equivalente ponderada (também conhecida como barra de preço de equilíbrio de risco) ou a diversificação entre os mercados são considerados mecanismos potenciais para aumentar o retorno após o ajuste de risco.
• A recompensa da inteligência- As estratégias simples geralmente não usam nenhuma matemática complexa ou análise avançada. Se o objetivo do investidor é o retorno intelectual, é improvável que as estratégias simples atinjam esse objetivo.

Pode-se ver que, embora estratégias de negociação mais simples sejam mais fáceis de implementar, testar e negociar, essa simplicidade pode ser feita à custa da estabilidade estatística e da lucratividade a longo prazo.

Estratégias de negociação avançadas

As estratégias de alto nível incluem estratégias baseadas em testes de hipóteses estatísticas, conhecimento de uma ampla gama de classes de ativos, métodos rigorosos de construção de portfólios e estratégias para classes de ativos ou instrumentos de menor liquidez e nicho, como mercados emergentes, commodities e derivativos.

Essas estratégias são normalmente o domínio dos fundos de cobertura institucionais de quantificação, mas, devido à disponibilidade de dados e à popularização de melhores ferramentas de simulação, elas estão se tornando cada vez mais comuns nas negociações de quantificação de varejo.

As vantagens de uma estratégia complexa incluem:

• Relevância- De acordo com o design, as estratégias avançadas tendem a ter uma menor correlação de design com o mercado em geral e com qualquer portfólio existente composto por outras estratégias de negociação. Isso tende a levar a uma maior taxa de Sharpe para o portfólio em geral.
• Rendabilidade- Com conhecimento de campo avançado, é possível estimar razoavelmente os custos de transação. Isso significa que geralmente é mais fácil determinar se a estratégia pode ser lucrativa fora da amostra. Assim, muitas idéias de retrospectiva não lucrativas podem ser rejeitadas antes do período de teste em tempo real.
• Teste estatístico- A análise estatística de estratégias de negociação rigorosas geralmente é acompanhada de métodos mais avançados. Isso significa que a análise estatística geralmente é acompanhada de métodos mais avançados. Isso significa que a estratégia implementada tem menor queda de desempenho fora da amostra em comparação com as estratégias simples que podem ser excessivamente adaptadas dentro da amostra.
• Alpha- O potencial de Alpha em tais estratégias é maior devido ao uso de ferramentas de nicho em mercados menos desenvolvidos. O Alpha tende a declinar mais lentamente devido à diminuição da disseminação do conhecimento da estratégia em todo o mercado.
• Construção de portfólio- Construção de portfólio e gestão de risco complementar com métodos mais avançados. Isso ajuda a manter os objetivos dos investidores em consonância com o desempenho da estratégia.
• A recompensa da inteligência- A estratégia de alto nível requer análises mais complexas, conhecimentos matemáticos mais maduros e desenvolvimento de software mais abrangente. Para alguns investidores amadores, isso é mais um objetivo do que a criação de riqueza.

A estratégia avançada tem algumas desvantagens, tal como a estratégia simples:

• Complexidade matemática- Os métodos mais avançados de negociação de sistemas geralmente requerem análises estatísticas, análise de sequências temporais, cálculo aleatório ou aprendizado de máquina. Embora esses conhecimentos possam ser auto-aprendizados, é muito mais fácil obter conhecimentos relevantes através de um diploma de graduação, MFE e / ou doutorado.
• Conhecimento especializado- Mesmo com vários diplomas de pós-graduação, ainda é necessário possuir conhecimento de áreas razoáveis de classes de ativos ou tipos de instrumentos de base lucrativa para produzir continuamente alfa de qualquer tecnologia de negociação de sistemas avançada. Esse conhecimento especializado é geralmente adquirido por anos de experiência de trabalho, trabalhando em um banco ou fundo em um balcão específico.
• dados- Em geral, os custos de dados variam com a frequência de amostragem, a amplitude do alcance, a duração da história, a qualidade dos dados e a especificidade da classe de ativos / ferramenta. As estratégias avançadas dependem de mercados de nicho para gerar alfa. Portanto, os dados podem ser muito caros.
• Pesquisa- Se a estratégia é usada para negociar ferramentas mais complexas, então é necessário um ambiente de feedback especializado. Geralmente, isso significa desenvolver um código totalmente personalizado a partir do zero. É um enorme investimento de tempo.
• Infraestrutura- Mesmo com uma estrutura de feedback robusta para pesquisar estratégias avançadas, uma infraestrutura complexa é necessária para realizar transações. Pode ser totalmente automatizada.
• Capacidade- Algumas estratégias avançadas são muito eficazes porque são limitadas em capacidade. Os grandes fundos não podem negociar essas estratégias porque o investimento de tempo não vale o retorno absoluto que elas podem gerar. Isso significa que há um limite na quantidade de capital que pode ser aplicada às estratégias avançadas.

Pode-se ver que, embora as estratégias de negociação avançadas ofereçam mais oportunidades de alfa e potencialmente altos lucros, isso requer conhecimentos matemáticos mais complexos, a especialização necessária e uma infraestrutura de negociação automática mais complexa.

Resumir

Em suma, é evidente que as estratégias de negociação simples podem ser lançadas mais rapidamente no mercado. Eles exigem muito menos conhecimento especializado e podem ser executados manualmente, mesmo que os sinais sejam gerados automaticamente. No entanto, eles são mais propensos a serem excessivamente adaptados e menos lucrativos em comparação com os métodos avançados.

As estratégias complexas oferecem um nível de alfa irrelevante, rentabilidade razoável e retorno intelectual. No entanto, isso vem à custa de custos de dados mais elevados, mais tempo gasto no desenvolvimento de pesquisas e infraestrutura de negociação e a necessidade de uma formação educacional mais profunda.

O artigo principal desta seção é “Estratégias de negociação simples versus estratégias de negociação avançadas”.