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O que é trading algorítmico? Noções básicas, estratégias e software

computer keyboard with the print Algorithmic Trading

O trading algorítmico é uma abordagem à negociação de mercados financeiros em que um conjunto de instruções é previamente decidido e programado em um modelo de computador. Isso permite um processo de trading automatizado, que geralmente leva em consideração preço, tempo e volume. Isso geralmente envolveria fórmulas complexas, juntamente com modelos matemáticos e pode até incluir alguma interação humana. O objetivo é tomar decisões sobre a negociação em diferentes mercados financeiros; se comprar ou vender, quando entrar na negociação, a que hora ou a que preço, onde obter lucro, onde colocar um stop-loss. O trading algorítmico é uma estratégia baseada em regras, sendo a definição das regras a entrada crítica para saber se a abordagem é lucrativa ou não.

 

O que é trading algorítmico

 

O trading algoritmico funciona definindo primeiro o objetivo da estratégia. Quando se trata de trading algorítmico, isso não significa necessariamente que o objetivo seja lucrar. Muitos programas de trading algorítmico são utilizados para executar grandes ordens em nome de investidores institucionais, que procuram talvez alcançar o melhor preço global para entrar ou sair de uma posição no mercado. Embora isto seja semelhante a tentar obter lucro, uma vez que o objetivo é diferente do lucro real, o conjunto de regras que são definidas para a estratégia será diferente de um conjunto de regras que visam puramente gerar lucro a longo prazo.

 

robot on trading graphs background

 

Como traders, porém, o que buscamos é o lucro! Então, dado que esse é o objetivo, o próximo passo seria definir em que período de tempo estaríamos buscando esse lucro. De um modo geral, o trading algorítmico é feito em uma base de curto prazo, com negociações realizadas por dias, mas mais provavelmente por horas ou menos, talvez por minutos ou até segundos.

Uma vez que o trader algorítmico tenha decidido o período de tempo da estratégia, um conjunto de regras é decidido, experimentado e aplicado para compor a estratégia. Veremos esse processo com mais profundidade abaixo na seção “Quais são as melhores estratégias de trading algorítmico?” Essas regras e a estratégia geral precisariam ser testadas vigorosamente para garantir que a estratégia de trading algorítmico seja pelo menos lucrativa olhando para trás.

 

Traders algorítmicos

 

Um trader algorítmico é simplesmente um trader que usa uma abordagem algorítmica para negociar. O trader algorítmico decide sobre as regras e processos que são usados para definir a estratégia de trading algorítmico, alguns dos quais veremos com mais detalhes abaixo. Normalmente, um trader algorítmico não apenas terá um forte conhecimento do mercado, mas também gravitará em torno do lado da análise técnica do trading, terá interesse nos mercados do ponto de vista matemático e provavelmente também (embora não necessariamente) algum conhecimento e habilidades de programação.

 

O trading algorítmico e o desenvolvimento de estratégias automatizadas para ele continuaram a se expandir desde o surgimento dessa forma de negociação no início do século 21. Paralelamente a esta expansão, registrou-se um aumento do número de traders que se consideram traders algorítmicos.

 

Opções de software de trading algorítmico

 

O melhor software de trading algorítmico não é facilmente definido, com Matlab, Python, C++, JAVA e Perl sendo as linguagens de programação comuns usadas para escrever softwares de trading. No entanto, como provavelmente você não estará programando diretamente nessas linguagens, existem muitas interfaces de software disponíveis para o trader individual. Provavelmente o mais comumente usado e considerado o melhor para o trader individual é o conjunto de ofertas da Meta Trader, incluindo MT4 e MT5 e as linguagens de programação MQL5 e MQL4. Sugerimos experimentá-los em um primeiro momento no trading algorítmico.

 

Por que o trading algorítmico é considerado importante?

 

O trading algorítmico é importante, pois está em ascensão desde a década de 1980, mas com uma explosão particular desde o início do século 21. Isso significa que o trading algorítmico agora representa uma porcentagem significativa dos volumes globais de trading todos os dias. Embora os programas de trading algorítmico forneçam liquidez significativa aos mercados, eles também podem criar maior volatilidade e, às vezes, desencadear quedas agressivas ou altas nos mercados.

 

Estratégias de trading algorítmico

 

As melhores estratégias de trading algorítmico são numerosas e qualquer estratégia é tão boa quanto os resultados que ela gera. Embora as estratégias de trading algorítmico venham e vão, existem alguns pontos de partida mais comumente usados que os traders algorítmicos usam para começar a projetar estratégias de negociação algorítmica.

 

Elas incluem:

  • Estratégia de acompanhamento de tendências
  • Estratégia de reversão à média
  • Estratégia baseada em modelos matemáticos

 

Agora vamos olhar para elas com mais profundidade.

 

Estratégia de acompanhamento de tendências

 

Uma estratégia de acompanhamento de tendências é provavelmente a mais comum das estratégias de trading algorítmico. A estratégia procura seguir as tendências usando médias móveis, canais, talvez tentando identificar linhas de tendência, além de usar vários outros indicadores de análise técnica que sinalizam tendências, como indicadores de impulso de tendência, como um RSI. Com uma estratégia de acompanhamento de tendências, não é necessário fazer cálculos de preços futuros: só é preciso entrar em negociações na direção das tendências, em qualquer período de tempo definido. Em seguida, sair (e talvez inverter a posição) quando essas tendências forem consideradas pela estratégia como encerradas. Uma estratégia de trading algorítmico que segue a tendência também pode ser vista como uma estratégia de trading algorítmico que segue o impulso.

trend trading indicator

 

Estratégia de reversão à média

 

As estratégias de reversão à média baseiam-se na ideia de que os preços de mercado reverterão para uma média ou nível de preço médio em qualquer período de tempo. Isto baseia-se no conceito matemático de regressão à média. As estratégias de reversão à média tentam explorar situações em que um determinado mercado passa por mudanças significativas de preços longe de um nível médio, com a suposição de que ele retornará ao seu estado anterior. Uma estratégia de trading de reversão à média algorítmica é simplesmente aquela que usa esse conceito, mas o formaliza usando regras definidas e, em seguida, o integra com um programa automatizado. Tal como acontece com as estratégias de acompanhamento de tendências acima, indicadores técnicos como Bandas de Bollinger ou indicadores de impulso como Estocásticos podem ser usados em uma estratégia de trading algorítmico de reversão à média.

 

blue and black arrows - price and average

 

Estratégia baseada em modelos matemáticos

 

A maioria das estratégias de trading algorítmico são, de certa forma, estratégias baseadas em modelos matemáticos. Mesmo aquelas estratégias de trading algorítmico baseadas em fundamentos, como dados macroeconômicos, eventos geopolíticos mais amplos e notícias, ainda têm uma base matemática. Existem, no entanto, algumas estratégias de trading algorítmico que são muito especificamente baseadas em modelos matemáticos. Exemplos de modelos matemáticos incluiriam:

  • Estratégias delta neutras
  • Estratégias de arbitragem
  • Estratégias de trading de pares
  • Estratégias de reequilíbrio de fundos de índices
  • Estratégias de “fixação”

 

Resumo de trading algorítmico

 

Nesta lição sobre estratégias de trading algorítmico, vimos como o trading algorítmico funciona, por que é importante, a composição de um trader algorítmico e várias abordagens de trading algorítmico.

As principais conclusões da lição são:

  • Você precisa de um forte entendimento de análise técnica e modelos matemáticos se quiser seguir o caminho para ser um trader algorítmico.
  • Conhecimento em programação também será um grande diferencial.

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