Como é que o comércio de alta frequência está a ser lucrativo?

A primeira página diz: Em 30 de julho de 2016, o protagonista do portal, o comerciante de alta frequência Lio, foi convidado pela Conferência Geral de Alumnos da Universidade de Transportes de Hong Kong para fazer uma sessão de compartilhamento sobre o tema “Quantificação Financeira e Caixa de Comércio de Alta Frequência”. Com o consentimento de Lio, o conteúdo da sessão de compartilhamento foi lançado exclusivamente pelo portal.

• O conteúdo que eu vou falar vai ser um pouco sobre TI, porque eu sempre estive fazendo TI. Como eu não tive uma educação formal em matemática e estatística, isso pode parecer menos formal, com algumas dicas e experiência de fazer negócios. Eu vou falar sobre quatro tipos de estratégias de negociação, e depois sobre algo sobre matemática e TI. Quantitative Trading, como o nome sugere, pode ser dividido em duas partes, uma é Quantitative e a outra é Trading. Quantitative Comparado com a negociação manual tradicional, muitas coisas são quantificadas por meio de modelos, e não por intuição. Trading é intimamente associado ao controle de risco, e não à negociação manual, e é feito por meio de programação. A negociação quantitativa pode ser dividida em várias categorias, de uma semana a um mês. A parte fundamental tem alguns Long / Short Equity, algumas estratégias Alpha.

Gráfico 1

• A negociação de alta frequência é basicamente feita com dados de mercado puros, porque a própria demanda por dados é um pouco maior. Os dados de mercado estão mudando o tempo todo, mas o Fundamental, o News, geralmente não está mudando o tempo todo. O que é a negociação de alta frequência? Em primeiro lugar, é a automação. A negociação de alta frequência não pode ser feita manualmente, não em um nível de tempo, é preciso ter muita capacidade de computação, um computador poderoso, e depois um grande número de pedidos, não como as mãos humanas, talvez a cada segundo, a cada milissegundo, estão negociando. Claro que este módulo também inclui muitos pedidos de retirada, um grande número de pedidos de retirada. Algumas estratégias de retirada de muitos pedidos, talvez mais de um milhão de pedidos, apenas mais de dez mil pedidos. Além disso, é muito alta velocidade. Antes de prosseguir, deixe-me apresentar alguns conceitos de tempo. No nosso horário comum, as pequenas unidades podem ser em segundos ou até em minutos. Debaixo do segundo, há um milissegundo: um milésimo de segundo. Um olho atento pode ver como é 300 milissegundos.

Gráfico 2

• Compare: Os resultados mostram que o tempo de resposta é de 350 milissegundos; o tempo de negociação de 1000 decisões é de 15 milissegundos. Nós costumamos dizer que em um piscar de olhos, uma transação de alta frequência em um piscar de olhos pode ser feita mais de dez mil vezes. Portanto, o cronograma de negociação de alta frequência é diferente, um segundo é muito longo para negociação de alta frequência.

• #### Os principais tipos de estratégias de negociação de alta frequência são descritos abaixo.

Gráfico 3

• Estratégia de mercado

A estratégia de ser um comerciante de mercado tem como principal objetivo fornecer liquidez no mercado, fazer uma lista de BID/ASK para que o BID/ASK se estreite e ganhe a diferença no meio. Parece simples, mas há muitos modelos, como o Controle de Risco, a Corrida de Armas em TI. Afinal, alguns edifícios aqui são melhores que outros. Há muitas coisas para falar, como como controlar a sua posição, o seu risco. Há muito que fazer em Prediction. Como prever a Volatilidade e o Preço. O custo da TI é alto, porque todos estão competindo, todos querem ser mais rápidos, desde o Co-Location, até o FPGA, e agora o microondas. A concorrência é intensa. É porque o limiar é alto que as outras empresas estão fazendo um bom trabalho. Para o investidor comum, a existência de um mercado de ações é benéfica, pois reduz a diferença de preços entre as suas compras e vendas. Gráfico 4 Este é o desempenho de uma das minhas estratégias em uma demonstração de 50 futuros de ações em 12 de agosto do ano passado. Naquele dia, o volume de negociação de todo o mercado foi de 225.000 pessoas, minha estratégia representou 4.1% das 9180 pessoas, o P&L também funcionou e o Drawdown também foi menor. Em julho do ano passado, devido à catástrofe, a Zhongshan começou a restringir alguns investidores em futuros de índices de ações. Pode-se ver que os dias de julho mostraram sinais de aumento do Bid / Ask Spread. Em 7 de setembro, a Zhongshan começou a restringir os especuladores, aumentando o valor da garantia de depósito para 40%, a taxa de liquidação aumentou para 23 por cento, o volume de negociação de um único item em um único dia não excedeu 10 mãos. O volume de transações no mercado diminuiu para menos de 1% do que antes. Gráfico 5 Gráfico 6 Portanto, a estratégia de fazer mercado pode aumentar a liquidez do mercado, fazer com que o Bid/Ask Spread se estreite, e a quantidade de compra e venda, muitas vezes, não leva a muitos pontos de deslizamento. A estratégia de mercado requer uma estimativa aproximada de qual o preço mais razoável.

• Arbitragem estatística Cada um deles é um tópico muito grande. Arbitragem estatística envolve probabilidade, mineração de dados, modelagem, execução de transações, como fazer limpeza de dados. A mineração de dados é muito importante, e o mau tratamento é, às vezes, muito doloroso. Há uma frase muito clássica chamada: Garbage in, Garbage out. Um modelo de arbitragem mais simples é o fluxo de preços históricos, com alguns intervalos de execução em ambos os lados. Por exemplo, o leite, que você compra em Hong Kong por US\( 100, é vendido no continente por US\) 120. No meio, você gasta US\( 10 na estrada e ganha US\) 10 no final. Mas o preço pode variar, e nós podemos calcular essa diferença de preço, e se descobrirmos que ela se desvia da área estatística histórica, por exemplo, no momento do Brexit, veremos que o ouro da China é mais barato e o ouro dos EUA é mais caro. Então podemos comprar o preço mais baixo e vender o preço mais alto para obter lucro.

• Previsões Comparando dados do mercado passado com o ambiente do mercado atual, para prever o futuro movimento de preços:Price=a+b+c. Este futuro movimento pode ser o próximo segundo, o próximo minuto, o próximo dia de negociação, a próxima semana, o próximo mês. Gráfico 7 O processo básico é começar com os dados e depois descobrir quais são os fatores que estão afetando o mercado. Você pode começar muito rápido, você pode começar com uma linha média, você pode começar com resultados rápidos, mas a estabilidade do seu modelo vai durar por quanto tempo, e isso vai exigir um ciclo contínuo de ajustes. Você vai treinar, avaliar o modelo, e depois otimizar o seu fator. Claro que agora há muitos fatores, e algumas pessoas fazem isso, jogam 500 fatores. Seus modelos podem dizer-lhe quais fatores são úteis e quais não são, e os fatores de alta correlação podem ser removidos. Um Super Simple não é simples, o mais simples modelo de previsão é que o preço vai voltar para a mediana. O que a mediana é de ciclo, você vai esfregar. A complexidade deste meio, a maior parte vem de dados. Data e Factor precisam ser constantemente aperfeiçoados.

  • Micro Structure Isso é muito frequente, o Quant em geral pode não ser usado. Por exemplo, na negociação de ações, muitas vezes ouvimos falar de nível de suporte, nível de pressão, é simples Micro Estrutura. Veja uma pesquisa feita no ano passado pela agência de certificação dos EUA. Spoofer, alguns jogadores de Bluffing no mercado. O mercado era normal, as compras eram de 10, 20, de repente, um jogador entrou e disse que eu deveria comprar 1000. Todos pensaram que havia uma grande compra, todos foram comprar. O movimento das ações é uma relação de oferta e demanda do ponto de vista microscópico. O blogueiro publicou dois links interessantes: How to Catch a Spoofer http://www.bloomberg.com/graphics/2015-spoofing/ Iceberg Orders http://www.marketdelta.com/blog/2011/10/footprint-chart/iceberg-orders/ A matemática, na minha experiência, é usada tanto na matemática elementar quanto na matemática de doutoramento. Não despreze a matemática elementar, também faz muitos buracos. E há o Modelagem Preditiva, que é muito amplo, e há muito tempo, que é usado por muitas empresas. A desvantagem da alta frequência é que a capacidade é pequena. Digamos que você lhe dá 500 mil e ele ganha 200 mil. Se você lhe dá 5 milhões, ele ainda pode ganhar 200 mil.

• #### IT. Todos sabem sobre o incidente do dedo do ursinho gigante da Luz da Luz. Além disso, o Cavaleiro Capital perdeu US$ 440 milhões em meia hora. O programador atualizou o sistema, possivelmente 8 máquinas produtoras, uma delas não foi atualizada, o que levou a uma instrução errada executada, e continuou a negociar.

Em ambos os casos, é importante que a TI te faça perder muito dinheiro. Gráfico 8 O sistema de TI é dividido em quatro partes principais: O Price Data é relativamente simples, o Fundamental Data, o Unstructured Data é um pouco mais complexo, requer um monte de código de programador, como coletá-lo, formatá-lo, unificá-lo, o Access. Como um Quant, eu gostaria de ter um dia de dados para desenhar um mapa. Claro que você não pode errar, sua tolerância a erros e sua capacidade de verificar erros também é muito alta. Nós já tivemos esse tipo de situação antes, o teste de retorno é muito bom, ganhamos dinheiro todos os dias, mas descobrimos que os dados estão errados. Erros muito estúpidos. Esse Execution é todo o tipo de APIs, todo o tipo de acesso ao mercado, todo o tipo de controle de vento. Na área de alta frequência, a velocidade é muito importante. Porque a maioria dos dados é pública e muitos podem vê-la. Quando muitos veem uma oportunidade, apenas os mais rápidos podem obtê-la. Back Testing, às vezes o que o Quant pensa, pode ser que o seu sistema de feedback ainda não o suporte, e você precisa mudar o quadro de feedback. A visualização é muito importante. Você não pode dizer, me dê um monte de números, não se vê nada. É muito mais fácil ver o gráfico. A velocidade de retrospectiva também é importante. Por exemplo, retrospectiva de uma estratégia, um ano de dados, você precisa de uma semana. Quem vai esperar uma semana para ver o seu resultado! Um minuto pode ser aceito um pouco. Aqui também fizemos muitas otimizações, como pegar os dados, armazená-los em cache e melhorar o desempenho no meio. Anteriormente, eu fiz algumas experiências com a computação em nuvem na empresa anterior, distribuindo alguns Engines de retorno para muitos servidores. O outro é o Monitoring. Aqui há muita automação. Há muitas estratégias. Como monitorar o risco, como alertar, isso também é importante. Como nossas estratégias atuais são automatizadas, todas as estratégias são monitoradas, o nível de risco de cada estratégia não pode exceder um pouco, exceder o alerta. Quando há muitas variedades a serem comercializadas, é quase impossível que as pessoas estejam todas lá, então é preciso fazer muita vigilância.

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The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It
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Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading
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Quantitative Trading with R: Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant's Perspective

http://numericalmethod.com/courses/introduction-to-algorithmic-tradingstrategies-2011-2013/ https://www.quantstart.com/articles/beginners-guide-to-quantitative-trading https://www.zhihu.com/publications/nacl/19550372

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