Estratégia de negociação do modelo alfa

Quantas estratégias - são para você?
As estratégias de investimento quantitativo evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento dos computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam a mais de 70 anos. Eles normalmente são administrados por equipes altamente instruídas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Existem até programas prontos para uso que são plug-and-play para aqueles que buscam simplicidade. Os modelos Quant sempre funcionam bem quando testados novamente, mas suas aplicações reais e sua taxa de sucesso são discutíveis. Embora pareçam funcionar bem em mercados altistas, quando os mercados se descontrolam, as estratégias quantitativas estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia.
Estratégias de investimento quantitativo tornaram-se extremamente populares entre os comerciantes de dia, mas eles não são as únicas estratégias que os comerciantes usam para consistentemente lucrar. O curso Torne-se um Day Trader da Investopedia descreve uma estratégia comprovada que inclui seis tipos de negociações, além de estratégias para gerenciar riscos. Com mais de cinco horas de vídeo sob demanda, exercícios e conteúdo interativo, você obterá as habilidades necessárias para negociar qualquer segurança em qualquer mercado.]
Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicado ao financiamento foi Robert Merton. Você pode imaginar o quão difícil e demorado foi o processo antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de portfólio baseada na moderna teoria do portfólio. O uso tanto do cálculo quantitativo quanto do cálculo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de precificação de opções Black-Scholes, que não apenas ajuda as opções de preço dos investidores e desenvolve estratégias, mas ajuda a manter os mercados sob controle.
Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio, o objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento: agregar valor, retorno alfa ou excesso. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos por aí quanto quantos os desenvolvem e todos afirmam ser os melhores. Um dos pontos mais vendidos de uma estratégia de investimento quant é que o modelo e, em última análise, o computador, toma a decisão de compra / venda real, não um ser humano. Isso tende a eliminar qualquer resposta emocional que uma pessoa possa ter ao comprar ou vender investimentos.
Quantas estratégias são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, fundos de hedge e investidores institucionais. Eles normalmente usam o nome de geradores alfa ou alfa gens.
Assim como em "O Mágico de Oz", alguém está por trás da cortina que conduz o processo. Como em qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não haja um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quantificados combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia.
Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam nos back-offices, mas à medida que os modelos quânticos se tornaram mais comuns, o back office está se mudando para o front office.
Benefícios das Estratégias Quant.
Embora a taxa de sucesso global seja discutível, a razão pela qual algumas estratégias de quant funcionam é que elas são baseadas na disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores de velocidade relâmpago para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os modelos em si podem se basear em apenas alguns índices, como P / L, dívida em relação ao capital e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo.
Estratégias bem-sucedidas podem captar as tendências em seus estágios iniciais, à medida que os computadores executam constantemente cenários para localizar ineficiências antes que outras o façam. Os modelos são capazes de analisar um grupo muito grande de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de notas como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo em investimentos altamente cotados e vendendo os de baixa classificação.
Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como long, short e long / short. Os fundos quant bem-sucedidos estão atentos ao controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa pesos setoriais e setoriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o modelo em si. Os fundos Quant geralmente são executados com base em custos menores porque não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los.
Desvantagens das estratégias Quant.
Existem razões pelas quais tantos investidores não abraçam totalmente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos quant bem sucedidos lá fora, assim como muitos parecem ser mal sucedidos. Infelizmente para a reputação dos quants, quando eles falham, eles falham em grande momento.
O Long-Term Capital Management foi um dos fundos de hedge mais famosos, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas ganhadores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante a década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não apenas explorar ineficiências, mas também por usar o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado.
A natureza disciplinada de sua estratégia criou a fraqueza que levou ao seu colapso. A Long-Term Capital Management foi extinta e dissolvida no início de 2000. Seus modelos não incluíam a possibilidade de que o governo russo pudesse inadimplir parte de sua própria dívida. Esse evento único desencadeou eventos e uma reação em cadeia aumentada pela destruição gerada pela alavancagem. A LTCM estava tão fortemente envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve entrou em cena para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Essa é uma das razões pelas quais os fundos de quantia podem falhar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros.
Embora uma equipe de quanteamento forte esteja constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro a cada vez. Os fundos Quant podem também ficar sobrecarregados quando a economia e os mercados estão experimentando uma volatilidade acima da média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que a alta rotatividade pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Os fundos Quant podem também representar um perigo quando são comercializados como prova de impacto ou se baseiam em estratégias curtas. A previsão de desacelerações, o uso de derivativos e a combinação de alavancagem podem ser perigosos. Um turno errado pode levar a implosões, que muitas vezes são notícia.
Estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas pretas de back office para ferramentas de investimento tradicionais. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes dos negócios e os computadores mais rápidos para explorar ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ter muito sucesso se os modelos incluírem todas as entradas corretas e forem ágeis o suficiente para prever eventos anormais de mercado. Por outro lado, enquanto fundos quantificados são rigorosamente testados até que funcionem, sua fraqueza é que eles confiam em dados históricos para seu sucesso. Embora o investimento no estilo quant tenha seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação, é uma boa ideia tratar as estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-las com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada.

Top 5 livros essenciais para iniciantes para negociação algorítmica.
Top 5 livros essenciais para iniciantes para negociação algorítmica.
O comércio algorítmico é geralmente percebido como uma área complexa para os iniciantes se familiarizarem. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de maturidade matemática e estatística. Consequentemente, pode ser extremamente desanimador para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são fáceis de entender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de maneira iterativa e contínua.
A beleza da negociação algorítmica é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras oferecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam certas ressalvas associadas a esses sistemas, elas fornecem um ambiente para promover um nível profundo de entendimento, sem absolutamente nenhum risco de capital.
Uma pergunta comum que recebo dos leitores da QuantStart é "Como faço para começar no comércio quantitativo?". Eu já escrevi um guia para iniciantes sobre negociação quantitativa, mas um artigo não pode esperar cobrir a diversidade do assunto. Assim, decidi recomendar meus livros de negociação de quantia de nível de entrada favoritos neste artigo.
A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Eu descobri que é muito mais fácil evitar discussões matemáticas pesadas até que o básico seja coberto e entendido. Os melhores livros que encontrei para esse fim são os seguintes:
1) Negociação Quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros financeiros favoritos. O Dr. Chan oferece uma excelente visão geral do processo de criação de um sistema de negociação quantitativo "de varejo", usando o MatLab ou o Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que "qualquer um pode fazê-lo". Embora haja muitos detalhes que são ignorados (principalmente por questão de brevidade), o livro é uma ótima introdução sobre como funciona o comércio algorítmico. Ele discute geração alfa ("o modelo comercial"), gerenciamento de risco, sistemas automatizados de execução e certas estratégias (particularmente momentum e reversão à média). Este livro é o lugar para começar. 2) Inside the Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, Dr. Narang explica em detalhes como funciona um fundo de hedge quantitativo profissional. É lançado em um investidor experiente que está pensando em investir em tal "caixa preta". Apesar da aparente irrelevância para um comerciante de varejo, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um "bom" sistema de negociação de quantum deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de risco são delineados, com idéias sobre onde procurar mais informações. Muitos comerciantes de algo de varejo poderiam fazer bem para pegar isso e ver como os 'profissionais' realizam sua negociação. 3) Negociação Algorítmica & amp; DMA por Barry Johnson - A frase "negociação algorítmica", no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução usados ​​por bancos e corretores para executar transações eficientes. Eu estou usando o termo para cobrir não apenas os aspectos de negociação, mas também de negociação quantitativa ou sistemática. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isso significa que não tem utilidade para o quant varejo? De modo nenhum. Possuir uma compreensão mais profunda de como as trocas funcionam e a "microestrutura de mercado" pode ajudar imensamente a lucratividade das estratégias de varejo. Apesar de ser um tomo pesado, vale a pena pegar.
Uma vez que os conceitos básicos são apreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia de negociação. Isso é geralmente conhecido como o componente de modelo alfa de um sistema de negociação. As estratégias são fáceis de encontrar nos dias de hoje, no entanto, o verdadeiro valor vem em determinar seus próprios parâmetros de negociação através de extensa pesquisa e backtesting. Os seguintes livros discutem certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los:
4) Algorithmic Trading por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele escapou ao momentum, à reversão à média e a certas estratégias de alta frequência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes significativos da implementação, embora com mais complexidade matemática do que na primeira (por exemplo, filtros de Kalman, estacionariedade / cointegração, CADF, etc.). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C ++, Python / pandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o comportamento mais recente do mercado, já que o primeiro livro foi escrito há alguns anos. 5) Negociação e Trocas por Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura do mercado, que eu pessoalmente acho que é uma área essencial para aprender, mesmo nos estágios iniciais da negociação de quant. A microestrutura de mercado é a "ciência" de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem na carteira de pedidos. Está intimamente relacionado a como as trocas funcionam e o que realmente acontece quando uma negociação é feita. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas mais sobre coisas para estar ciente ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais do espaço financeiro financeiro consideram isso um excelente livro e também o recomendo.
Nesta fase, como um comerciante de varejo, você estará em um bom lugar para começar a pesquisar os outros componentes de um sistema de negociação, como o mecanismo de execução (e seu profundo relacionamento com os custos de transação), bem como gerenciamento de risco e portfólio. Eu dicarei livros para esses tópicos em artigos posteriores.
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O que é 'alfa'
Alpha é usado em finanças como medida de desempenho. A Alpha, muitas vezes considerada o retorno ativo de um investimento, mede o desempenho de um investimento em relação a um índice de mercado ou referência que é considerado como representando o movimento do mercado como um todo. O excesso de retorno de um investimento em relação ao retorno de um índice de referência é o alfa do investimento.
Alpha é usado para fundos mútuos e todos os tipos de investimentos. É frequentemente representado como um único número (como 3 ou -5), mas isto refere-se a uma percentagem que mede a forma como a carteira ou o fundo executou em comparação com o índice de referência (ou seja, 3% melhor ou 5% pior).
O Alpha é frequentemente usado em conjunto com o beta, que mede a volatilidade ou o risco. Alfa também é muitas vezes referido como "excesso de retorno" ou "taxa de retorno anormal".
Uma análise mais detalhada do alfa também pode incluir "o alfa de Jensen". O alfa de Jensen leva em consideração a teoria de mercado do modelo de precificação de ativos (CAPM) e inclui um componente ajustado ao risco em seu cálculo.
Gerador Alfa.
Alfa Portátil.
Medida de Jensen.
Alfa Tainted.
QUEBRANDO PARA BAIXO 'Alfa'
Alfa é uma das cinco razões técnicas de risco. Os outros são beta, desvio padrão, R-quadrado e o índice de Sharpe. Essas são todas as medidas estatísticas usadas na moderna teoria de portfólio (MPT). Todos esses indicadores visam ajudar os investidores a determinar o perfil de risco-retorno de um investimento.
Os gestores de carteira buscam gerar alfa em carteiras diversificadas com diversificação destinada a eliminar o risco não sistemático. Como alfa representa o desempenho de um portfólio em relação a um benchmark, muitas vezes ele é considerado como representando o valor que um gerente de portfólio adiciona ou subtrai do retorno de um fundo. Em outras palavras, alfa é o retorno de um investimento que não é resultado de um movimento geral no mercado maior. Como tal, um alfa de zero indicaria que o portfólio ou fundo está acompanhando perfeitamente o índice de referência e que o gerente não adicionou ou perdeu nenhum valor.
O conceito de alfa tornou-se mais popular com o advento dos fundos do índice beta inteligente vinculados a índices como o S & P 500 e o Wilshire 5000. Esses fundos tentam melhorar o desempenho de um portfólio que monitora um subconjunto direcionado do mercado.
Apesar do desejo considerável de alfa em um portfólio, muitos benchmarks de índice conseguem superar os gerentes de ativos na maior parte do tempo. Devido, em parte, à crescente falta de fé na assessoria financeira tradicional trazida por essa tendência, cada vez mais investidores estão migrando para consultores on-line passivos de baixo custo (geralmente chamados de conselheiros-robôs) que investem exclusivamente ou quase exclusivamente o capital dos clientes. fundos de rastreamento de índice, o pensamento é que, se eles não podem bater o mercado, eles podem muito bem se juntar a ele.
Além disso, como a maioria dos consultores financeiros “tradicionais” cobra uma taxa, quando administra uma carteira e imprime um alfa de zero, na verdade representa uma pequena perda líquida para o investidor. Por exemplo, suponha que Jim, um consultor financeiro, cobra 1% do valor de um portfólio por seus serviços e que, durante um período de 12 meses, Jim tenha conseguido produzir um alfa de 0,75 para o portfólio de um de seus clientes, Frank. Embora Jim tenha de fato ajudado no desempenho do portfólio de Frank, a taxa cobrada por Jim excede o alfa gerado por ele, de modo que o portfólio de Frank sofreu uma perda líquida. Para os investidores, o exemplo destaca a importância de considerar as taxas em conjunto com os retornos de desempenho e alfa.
Buscando Investimento Alpha.
Todo o universo de investimentos oferece uma ampla gama de valores mobiliários, produtos de investimento e opções de consultoria para os investidores considerarem. Diferentes ciclos de mercado também influenciam o alfa de investimentos em diferentes classes de ativos. É por isso que as métricas de risco-retorno são importantes para considerar em conjunto com o alfa.
Isso é ilustrado nos dois exemplos a seguir para um ETF de renda fixa e um ETF de capital:
O iShares Convertible Bond ETF (ICVT) é um investimento de renda fixa com baixo risco. Ele rastreia um índice personalizado chamado Bloomberg Barclays Convertible Cash Pay Bond dos EUA & gt; Índice de US $ 250 milhões.
O ICVT tem um desvio padrão anual relativamente baixo de 4,72%. No acumulado do ano, a partir de 15 de novembro, o retorno é de 13,17%. No acumulado do ano, o índice agregado americano Bloomberg Barclays tem um retorno de 3,06%. Portanto, o alfa para o ICVT é de 10,11% em comparação com o índice agregado americano Bloomberg Barclays e oferece um risco relativamente baixo com um desvio padrão de 4,72%.
O Fundo de Crescimento de Dividendos dos EUA da Wisdom Tree (DGRW) é um investimento de capital com maior risco de mercado que procura investir em ações de crescimento de dividendos. Suas holdings rastreiam um índice customizado chamado WisdomTree Quality Dividend Growth Index.
Tem um desvio padrão anualizado de três anos de 10,58%, superior ao ICVT. O retorno acumulado até 15 de novembro de 2017 é de 18,24%, superior ao S & amp; P 500, com 14,67%, de modo que tem um alfa de 3,57% em comparação ao S & amp; P 500.
O exemplo acima ilustra o sucesso de dois gestores de fundos na geração de alfa. Evidências, no entanto, mostram que as taxas dos gerentes ativos de alcançar o alfa em fundos e carteiras no universo do investimento nem sempre são bem-sucedidas. As estatísticas mostram que, nos últimos dez anos, 83% dos fundos ativos nos EUA não correspondem aos benchmarks escolhidos. Especialistas atribuem essa tendência a muitas causas, incluindo:
A crescente especialização dos consultores financeiros Avanços em tecnologia financeira e software que os consultores têm à sua disposição Aumento de oportunidades para possíveis investidores se envolverem no mercado devido ao crescimento da Internet Uma proporção cada vez menor de investidores assumindo riscos em suas carteiras e quantidade crescente de dinheiro sendo investido em busca de alfa.
Considerações Alfa.
Embora o alfa tenha sido chamado de “santo graal” do investimento e, como tal, recebe muita atenção de investidores e consultores, há algumas considerações importantes que devem ser levadas em conta ao usar o alfa.
1. Um cálculo básico de alfa subtrai o retorno total de um investimento de um benchmark comparável em sua categoria de ativos. Esse cálculo alfa é usado principalmente apenas em comparação a um benchmark de categoria de ativos comparável, conforme observado nos exemplos acima. Portanto, não mede o desempenho superior de um ETF de ações em comparação a um benchmark de renda fixa. Esse alfa também é melhor usado ao comparar o desempenho de investimentos em ativos semelhantes. Assim, o alfa do patrimônio ETF DGRW não é relativamente comparável ao alfa do ICVT de renda fixa do ETF.
2. Algumas referências a alfa podem se referir a uma técnica mais avançada. O alfa de Jensen leva em consideração a teoria do CAPM e as medidas ajustadas ao risco, utilizando a taxa livre de risco e o beta.
Ao usar um cálculo alfa gerado, é importante entender os cálculos envolvidos. O Alpha pode ser calculado usando vários benchmarks de índices diferentes dentro de uma classe de ativos. Em alguns casos, pode não haver um índice preexistente adequado. Nesse caso, os consultores podem usar algoritmos e outros modelos para simular um índice para fins de cálculo comparativo de alfa.
O Alpha também pode se referir à taxa anormal de retorno de um título ou segurança em excesso do que seria previsto por um modelo de equilíbrio como o CAPM. Nesse caso, um modelo CAPM pode ter como objetivo estimar retornos para investidores em vários pontos ao longo de uma fronteira eficiente. A análise do CAPM pode estimar que um portfólio deve ganhar 10% com base no perfil de risco do portfólio. Se a carteira realmente faturar 15%, o alfa da carteira seria 5, ou 5% acima do previsto no modelo CAPM.

Modelo Alfa.
Um Modelo Alfa é um dos principais componentes do comércio quantitativo, ou a chamada caixa preta & # 8221; modelos que representam uma quantidade tão alta de volume de negociação hoje. Os modelos alfa são os algoritmos que modelam e prevêem o comportamento dos preços dos títulos.
P. Você foi o árbitro na “Batalha dos Quants” nesta manhã, onde o debate era se os humanos ou as máquinas são melhores investidores. Houve alguns pesos pesados ​​no evento, incluindo Bob High, o cientista chefe do IBM Watson & # 8211; deve ter sido um argumento interessante. E um dos termos em debate foi "modelo alfa" ... então, o que é isso?
R. É o elemento chave de um modelo de negociação quantitativo, o algoritmo que prevê como o preço de um título ou conjunto de títulos se comportará no futuro, extrapolado de padrões que o autor do algoritmo (muitas vezes outro) encontrou em o passado. Esse é o coração dos famosos sistemas de negociação automática "black box".
Q. Mas não é a única parte, certo?
R. Não. Veja um diagrama simples de como essas coisas funcionam, tiradas de "Inside the Black Box". Dois outros elementos realmente cruciais são o modelo de risco, que dá atenção especial a como erros dispendiosos podem ser; e o modelo de custo de transação, que diz: ei, ótima ideia, mas custará mais para ser executado no negócio do que faremos. Todos os três são inseridos no modelo de construção do portfólio, o que alimenta o modelo de execução. E tem o seu sistema.
Q. Mas todos sabemos que a saída é tão boa quanto os dados…
R. Sim, e esse é um grande ponto de debate aqui. Ontem foi um exemplo simples ... uma informação não filtrada & # 8211; que o presidente foi ferido & # 8211; causou um grande selloff. Então, quanto esses dados precisam ser filtrados e verificados? E se você gastar o tempo para verificar isso, sua ideia de negociação ainda pode ganhar dinheiro? É uma das questões mais centrais que os quantos têm que enfrentar.
Q. Então… quem ganhou o argumento? Os humanos ou os quantos?
A. Este ano, a competição contou com uma nova equipe, os “quantimentalistas”, empresas que tentam combinar velocidade e eficiência da máquina com o julgamento humano. E, embora possa ter sido um pouco fora, os eleitores votaram neles de forma esmagadora.
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