O que são estratégias de negociação algorítmica?

O que é negociação algorítmica?

A negociação algorítmica procura eliminar o fator humano e, em seu lugar, segue estratégias predeterminadas, baseadas em estatísticas, que podem ser executadas 24 horas por dia, 7 dias por semana por computadores com supervisão mínima.

Os computadores podem oferecer múltiplas vantagens sobre os traders humanos. Por um lado, eles podem permanecer ativos o dia todo, todos os dias sem descanso. Eles também podem analisar dados com precisão e responder a alterações em milissegundos. Ainda por cima, eles nunca se deixam levar pela emoção em suas decisões. Por esse motivo, muitos investidores já perceberam que as máquinas podem ser excelentes negociadoras, desde que estejam usando as estratégias corretas.

É assim que o campo da negociação algorítmica evoluiu. Embora tenha começado com a negociação de computadores nos mercados tradicionais, o aumento dos ativos digitais e as trocas 24 horas por dia, 7 dias por semana, elevaram essa prática a um novo nível. Pode até parecer que negociações automáticas e criptomoedas foram feitas uma para a outra. É verdade que os usuários ainda terão que elaborar suas próprias estratégias, mas, quando aplicadas corretamente, essas técnicas podem ajudar os traders a tirar as mãos do volante e deixar a matemática fazer o seu trabalho.

Quais são as principais estratégias?

Os conceitos por trás da maioria das negociações algorítmicas giram em torno do uso de software para identificar oportunidades lucrativas e saltar sobre elas mais rapidamente do que outro ser humano. As práticas mais comuns são negociações de momento, reversão média, arbitragem e uma variedade de estratégias de aprendizado de máquina.

A maioria das estratégias de negociação algorítmica se concentra na identificação de oportunidades no mercado com base em estatísticas. A negociação dinâmica procura acompanhar as tendências atuais; a reversão média procura divergências estatísticas no mercado; a arbitragem procura diferenças nos preços à vista nas diferentes exchanges; e as estratégias de machine learning tentam automatizar conceitos mais complexos ou integrar várias de uma vez. Nenhuma delas traz garantia de lucros, e os traders terão que entender quando e onde implementar o algoritmo correto, ou "bot".

Geralmente, os bots são testados com dados históricos do mercado, chamados de backtesting. Isso permite que os usuários testem sua estratégia no mercado real em que planejam implementá-la, mas com movimentos estabelecidos do passado. Alguns riscos ao fazer isso podem incluir "ajuste excessivo" - ou seja, quando um bot é criado a partir de dados históricos que não refletem as condições atuais, levando a uma estratégia falha. Um exemplo muito simples seria se você projetasse e testasse um bot contra dados de um mercado em alta, mas começasse a executá-lo ao vivo em um mercado em baixa. Obviamente, você não verá os retornos que esperava.

O que é negociação dinâmica?

A negociação dinâmica baseia-se na lógica de que, se uma tendência predominante já estiver visível no mercado, essa tendência continuará pelo menos até que os sinais comecem a escassear.

A idéia da negociação dinâmica é que, se um determinado ativo estiver se movendo principalmente em uma direção por, digamos, vários meses, então podemos assumir com segurança que essa tendência continuará, pelo menos até que os dados comecem a mostrar o contrário. Portanto, o plano será comprar a cada mergulho e obter lucros em cada bomba, ou vice-versa, se estiver em curto. Obviamente, os traders precisam estar cientes de quando um mercado mostra sinais de reversão de tendência, ou então essa mesma estratégia pode começar a mudar rapidamente.

Deve-se notar também que os traders não devem definir estratégias que tentem comprar e vender nas mínimas e máximas reais, mas sim travar lucros e comprar de volta em níveis razoavelmente seguros. A negociação algorítmica é ideal para isso, pois os usuários podem simplesmente definir porcentagens com as quais se sentem confortáveis ​​e deixar o código fazer o resto. Essa técnica, por si só, pode ser ineficaz se um mercado estiver se movendo de lado ou tão volátil que uma tendência clara não tenha surgido.

Um excelente indicador para observar tendências são as médias móveis. Assim como soam, uma média móvel é uma linha em um gráfico de preços que mostra o preço médio de um ativo durante x quantidade de dias (ou horas, semanas, meses etc.). Geralmente, são usados ​​valores como 50, 100 ou 200, mas estratégias diferentes analisam períodos de tempo diferentes para fazer suas previsões comerciais.

Geralmente, uma tendência é considerada forte quando permanece bem acima ou abaixo da média móvel - e fraca quando se aproxima ou cruza a linha MA. Além disso, as MAs baseadas em períodos de tempo mais longos geralmente recebem muito mais peso do que aquelas que apenas observam, digamos, as últimas 100 horas ou um período de tempo semelhante.

O que é reversão média?

A reversão média refere-se ao fato de que, estatisticamente, o preço de um ativo deve tender para o preço médio histórico. Desvios extremos desse preço implicam condições de sobrecompra ou sobrevenda e a probabilidade de reversão.

Mesmo para algo como o Bitcoin (BTC), que realmente só esteve em um mercado em baixa, pode haver altos ou baixos notáveis ​​que se afastam da trajetória que o preço historicamente seguiu. Na maioria das vezes, os mercados tendem a voltar para esse preço médio em pouco tempo. Observando as médias de longo prazo, os algoritmos podem apostar com segurança que grandes mudanças em relação a esses preços provavelmente não durarão muito e definirão as ordens em conformidade com o desempenho.

Por exemplo, uma forma específica disso é chamada de reversão do desvio padrão e é medida por um indicador chamado Bandas de Bollinger. Basicamente, essas bandas agem como limites para cima e para baixo nos desvios da média móvel central. Quando a ação do preço se move em direção a um desses extremos, as chances são altas de que uma reversão em direção ao centro está chegando.

Obviamente, um dos maiores riscos aqui é que o algoritmo não pode explicar as alterações nos fundamentos. Se um mercado está em queda devido a alguma falha no ativo atrelado, é possível que o preço nunca se recupere - ou pelo menos não rapidamente. É aqui, novamente, que os traders precisam monitorar e contabilizar certas condições que seus algoritmos não podem ver.

Outra forma de reversão média pode ocorrer em vários ativos e a utilização dessa técnica é denominada negociação de pares. Digamos que dois ativos estejam tradicionalmente correlacionados. Ou seja, quando um sobe ou desce, então estatisticamente, o outro também. Um algoritmo pode ser criado para vigiar um desses ativos, e depois negociar com base na probabilidade de que o outro siga-o em breve. Os prazos para essas diferenças às vezes podem ser bastante curtos, tornando a natureza automatizada dessa estratégia muito mais valiosa.

O que é arbitragem?

A arbitragem é uma estratégia que tira proveito de uma diferença de preço no mesmo ativo em vários mercados.

Às vezes, o mesmo produto, como uma mercadoria ou moeda, pode temporariamente ter preços diferentes em diferentes trocas. Isso pode oferecer uma grande oportunidade de obter lucro para aqueles com rapidez suficiente para negociar entre esses mercados antes que eles se equilibrem. Para esse fim, um algoritmo pode ser desenvolvido para observar vários ativos em diferentes mercados e abrir negociações assim que forem encontradas discrepâncias.

Essa técnica não é muito complexa, mas os traders que podem responder mais rapidamente têm uma vantagem distinta sobre os que são mais lentos. Essa é uma estratégia em que as negociações de alta frequência definitivamente têm uma vantagem notável, pois são precisamente os operadores que tiram proveito dessas condições de mercado que causam o colapso da diferença de preço.

O que são estratégias de aprendizado de máquinas?

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão presentes para levar a negociação algorítmica a novos níveis. Não apenas estratégias mais avançadas podem ser empregadas e adaptadas em tempo real, mas novas técnicas como o Processamento de linguagem natural de artigos de notícias podem oferecer ainda mais caminhos para obter uma visão privilegiada dos movimentos do mercado.

Os algoritmos já podem tomar decisões complexas e fazê-las de acordo com estratégias e dados predeterminados, mas com o aprendizado de máquina, ou machine learning (ML), essas estratégias podem se atualizar com base no que realmente está funcionando. Em vez de apenas lógica "se / então", um algoritmo de ML pode avaliar várias estratégias e refinar as próximas negociações com base nos retornos mais altos. Enquanto eles ainda precisam trabalhar para configurar, isso significa que os traders podem confiar no bot, mesmo que as condições do mercado evoluam além dos parâmetros iniciais.

Um tipo popular de estratégia de ML é chamado "naive Bayes", ou Bayes ingênuo. Nesta técnica, os algoritmos de aprendizado fazem negócios com base em estatísticas e probabilidades anteriores. Por exemplo, dados históricos do mercado mostram que o Bitcoin sobe 70% após três dias consecutivos no vermelho. Um algoritmo ingênuo de Bayes veria que os últimos três dias estavam inoperantes e colocaria automaticamente um pedido com base na probabilidade de aumento hoje. Esses sistemas são altamente personalizáveis ​​e caberá a todos os traders definir seus próprios parâmetros para fatores como taxas de risco e recompensa, mas quando você estiver satisfeito com o equilíbrio, poderá deixá-lo funcionar com o mínimo de interferência.

Outro benefício do ML é a capacidade das máquinas de ler e interpretar reportagens. Ao procurar por palavras-chave e alinhar as estratégias apropriadas, esses tipos de bots podem ser negociados em segundos quando surgem notícias positivas ou negativas. Obviamente, eles serão tão precisos quanto a lógica que os envolve - e, portanto, são difíceis de implementar - mas ainda oferecem uma vantagem sobre outros traders quando configurados adequadamente.

Observe que essa é a vanguarda de uma nova forma de negociação automatizada. Portanto, os bots projetados para funcionar dessa maneira podem ser mais difíceis de encontrar, custar mais para acessar ou simplesmente ser menos previsíveis do que algumas das técnicas mais testadas pelo tempo.

O que é busca de ordens?

A busca de ordens é a prática de observar certos pedidos muito grandes e, em seguida, tentar avançar rapidamente com base no pressuposto de que isso levará a um novo movimento de preços.

Geralmente, ser capaz de antecipar uma grande iniciativa de um grande player exigiria informações privilegiadas de algum tipo, e negociar com esse conhecimento geralmente é ilegal. No entanto, alguns traders de alta frequência descobriram maneiras legais de coletar dados de fóruns de negociação de balcão, chamados "Dark Pools". Esses tipos de fóruns de negociação não precisam enviar os dados de seus pedidos em tempo real, como uma bolsa, e, portanto, seus movimentos tendem a ter um efeito atrasado no mercado. Ao coletar e implementar esses dados mais rapidamente do que o operador médio, os usuários dessa técnica podem ter uma vantagem séria sobre aqueles que não o fazem.

Por exemplo, você vê uma enorme ordem de venda sendo executada em um Dark Pool. Isso indica que, logo que esses dados forem lançados no restante do mercado, muitos vendedores menores provavelmente responderão com seus próprios pedidos. Como isso pode ser antecipado, você pode ficar à frente da onda e estar entre os primeiros a vender, o que significa que você pode facilmente comprar novamente quando o mergulho esfriar. Novamente, esse método não é ilegal, desde que os dados sejam coletados pelos canais corretos, e muitos traders algorítmicos fizeram dessa a sua estratégia de escolha.

Onde posso começar a negociação algorítmica com criptomoeda?

Existem muitos sites que oferecem uma variedade de algoritmos de negociação, que você pode conectar à troca de ativos digitais de sua escolha.

Existem alguns serviços que permitem configurar rapidamente a negociação algorítmica. Sites como TradeSanta, Bitsgap e Cryptohopper oferecem vários tipos de contas que podem variar de gratuitas a caras, dependendo de quais ferramentas são disponibilizadas. Para iniciantes, uma conta gratuita geralmente oferece muitas opções para começar, mas as contas pagas podem ser muito úteis se você se tornar um profissional.

Esses sites geralmente oferecem tutoriais e outros materiais para que você seja instruído a encontrar os bots e as estratégias certas para você. Embora nem todo serviço seja compatível com todas as exchanges, você descobrirá que a maioria desses produtos suporta quase todas as exchanges maiores e mais populares. Alguns até têm promoções especiais para usar seus bots em conexão com uma plataforma específica, portanto, os usuários devem ter muitas opções para escolher.

É certo que existem muito mais técnicas e serviços que você pode explorar, mas este guia deve fornecer os conceitos básicos de que você precisa para experimentar a negociação algorítmica. Vá devagar e aprenda tudo o que puder, e não demorará muito para você decidir se uma estratégia automatizada é ideal para você.