Indicadores técnicos de negociação de alta freqüência

O comércio de alta frequência afeta a análise técnica e a eficiência do mercado? E se sim, como?

Destaques.

Evidência de previsibilidade e rentabilidade de HFT após custos de transação.

Os retornos excessivos são estatisticamente e economicamente significativos.

HFT aumenta a eficiência dos preços.

Não há uma conclusão definitiva sobre se HFT é benéfico ou prejudicial.

Pesquisas adicionais em diferentes populações de comerciantes são necessárias.

Neste trabalho, investigamos como a negociação de alta freqüência afeta a análise técnica e a eficiência do mercado no mercado de câmbio (FX), usando uma forma adaptativa especial do algoritmo de aprendizado baseado em STGP (Strongly Typed Genetic Programming). Utilizamos esta abordagem para dados reais de alta freqüência de um minuto dos pares de moedas mais negociados em todo o mundo: EUR / USD, USD / JPY, GBP / USD, AUD / USD, USD / CHF e USD / CAD. O desempenho do STGP é comparado com o de modelos paramétricos e não paramétricos e validado por dois testes empíricos formais. Realizamos comparações na amostra e fora da amostra entre todos os modelos com base no desempenho previsto e no retorno do investimento. Além disso, nosso artigo mostra a força relativa desses modelos em relação ao lucro comercial real gerado por suas previsões. Experimentos empíricos sugerem que a técnica de previsão STGP supera significativamente os modelos econométricos tradicionais. Encontramos evidências de que os retornos em excesso são estatisticamente e economicamente significativos, mesmo quando os custos de transação apropriados são levados em consideração. Também encontramos evidências de que a HFT tem um papel benéfico no processo de descoberta de preços.

Classificação JEL.

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A rentabilidade da análise técnica em uma configuração de alta freqüência.

Um mês ocupado atrás de mim, e outro próximo. Atualmente fazendo revisões de exames e teve um curso de trabalho bastante demorado até agora, o que infelizmente me proibiu de fazer qualquer coisa aqui neste blog. Então, para compensar um mês sem atividade de blog, eu reservei algum tempo fazendo isso agora.

Esta publicação no blog será sobre minha próxima dissertação. Estou escrevendo sobre a rentabilidade da análise técnica em uma configuração de alta freqüência. Eu também estarei olhando qualquer possível elo entre isso e a volatilidade. E eu estou muito interessado em qualquer comentário, dicas, informações ou o que você pensa querer contribuir. Algum documento específico que você ache que eu deveria ler? Outras fontes de informações interessantes? Envie comentários como um comentário aqui ou entre em contato comigo diretamente.

Introdução.

A análise técnica consiste em vários tipos diferentes de análise e interpretação, com base em dados históricos. Algumas dessas técnicas são difíceis ou impossíveis de descrever matematicamente ou algorítmicamente, tornando-as inadequadas ou difíceis de testar empiricamente. Pring (2002, pp. 2) dá a seguinte definição:

A abordagem técnica do investimento é essencialmente um reflexo da idéia de que os preços se movem em tendências determinadas pelas mudanças de atitudes dos investidores em relação a uma variedade de forças econômicas, monetárias, políticas e psicológicas. A arte da análise técnica, pois é uma arte, é identificar uma reversão de tendência em um estágio relativamente cedo e acompanhar essa tendência até que o peso da evidência mostre ou prova que a tendência se inverteu. & # 8217;

Conforme descrito mais detalhadamente mais adiante, um método simples e popular é olhar em médias móveis, representando essencialmente um filtro passa-baixa. Este filtro remove o "ruído" de maior frequência, permitindo assim ao investidor identificar de forma mais clara a tendência de baixa frequência. Outro conjunto popular de indicadores são aqueles agrupados como osciladores, representando indicadores que se expandem dentro de uma determinada banda. Osciladores são usados ​​para descobrir condições de sobrecompra ou sobrevenda a curto prazo.

Esses sistemas usam dados históricos passados, muitas vezes apenas preços históricos, como base para sua conclusão sobre o movimento futuro dos preços ou o nível de preços. Isso está em conflito direto com a hipótese de mercado eficiente, afirmando que os mercados são eficientes em termos de informação e, portanto, toda a informação disponível está refletida no preço atual (Fama, 1970). Em um mercado eficiente, qualquer preço futuro seria independente de qualquer preço atual ou passado.

Três níveis diferentes de eficiência do mercado são definidos (Jensen, 1978):

A hipótese da Estrutura de Fraco da Eficiência, em que o conjunto de informações Ω t é considerado apenas a informação contida no histórico de preços do mercado no tempo t. O Formulário Semi-forte, foram Ω t como sendo toda a informação que está disponível publicamente no momento t. O Formulário Forte, no qual Ω t é considerado como uma informação conhecida de qualquer pessoa no tempo t.

A análise técnica, conforme definido aqui, seria um teste de forma fraca, pois estamos apenas preocupados com preços passados.

Seriam necessários outros modelos para explicar como a análise técnica poderia ser rentável, uma vez que implicaria que os mercados não fossem eficientes mesmo em um nível de forma fraca. Dois desses modelos alternativos são modelos de expectativa racional barulhentos e modelos comportamentais (ou de feedback).

Modelos ruidosos de expectativa racional (Treynor e Ferguson 1985; Brown e Jennings 1989, Grundy e McNichols, 1989, Blume, Easley e O'Hara, 1994) argumentam que há informações assimétricas entre os participantes do mercado. Isso implica que há um atraso entre quando a informação é disponibilizada e quando ela é totalmente refletida no mercado. Esse atraso quebra os independentes entre os retornos de ativos sucessivos à medida que a informação é absorvida ao longo de um determinado período de tempo em vez de instantaneamente. Isso permitiria que se formassem tendências ou padrões, algo que pode ser explorado por análise técnica.

Os modelos comportamentais concentram-se mais no comportamento irracional, onde o valor subjacente é até certo ponto desconectado do preço atual (Shiller 2003), o que também ajudaria a descrever as bolhas do mercado de ações. Um modelo comportamental consiste em dois tipos principais de participantes; arbitragistas (definidos como investidores que formam expectativas totalmente racionais sobre retornos de segurança) e comerciantes de ruído (investidores que irracionalmente trocam o barulho como se fossem informações) (Black 1986). Os comerciantes de ruído, ao seguir uma estratégia de feedback positivo (comprar quando os preços subirem, vender quando os preços caem) podem afetar substancialmente o preço, contribuindo assim para as formações de tendência (De Long et al. 1990a; De Long et al., 1990b). Isso representa uma situação em que a análise técnica, na sua própria existência e devido ao uso extensivo, pode ser auto-realizável.

Estreitamente relacionados aos efeitos de feedback positivo, também encontramos que o comportamento de agrupamento de comerciantes de horizonte curto pode levar à ineficiência informacional, como demonstrado por Froot, Scharfstein e Stein (1992). Quanto aos modelos comportamentais, esse tipo de modelo argumenta que os investidores de curto prazo se beneficiarão de análises técnicas desde que sejam amplamente adotadas, mesmo que não haja conexão fundamental entre ela e o ativo subjacente.

Com esses modelos alternativos, a análise técnica, quando aplicada corretamente, poderia fornecer um investidor com uma estratégia de negociação viável. Existem inúmeros documentos disponíveis que testaram empiricamente a rentabilidade da análise técnica e, como relatado por Park e Irwin (2004), este número aumentou drasticamente durante a última década. Eles agrupam esses documentos em dois grupos, cedo e moderno. Estudos modernos são definidos como aqueles que incluem uma análise mais avançada e ampliada dos resultados. Isso pode incluir custos de transação, testes fora da amostra, testes estatísticos e / ou testes de snooping de dados. Entre um total de 92 estudos modernos, 58 estudos encontraram resultados lucrativos, 24 estudos obtiveram resultados não lucrativos, enquanto o restante indicou resultados mistos.

Muitos estudos ainda sofrem de inúmeros problemas, como a seleção de parâmetros ex post, o snooping de dados ou o risco insuficiente ou análise de custos de transação. Isso pode afetar significativamente as conclusões e precisa ser abordado. Os papéis relevantes para olhar são Brock, Lakonishok e LeBaron (1992), além de Sullivan, Timmermann e White (1999), que estende o primeiro artigo.

O uso de dados de alta freqüência é interessante por vários motivos. Em primeiro lugar, é razoável supor que muitas das anomalias do mercado (em comparação com a hipótese de mercado eficiente) ex supra são apenas observáveis ​​com maior granularidade. Além disso, conforme descrito por Cooper, Cliff e Gulen (2008), há diferenças significativas no comportamento do mercado durante o horário comercial e não comercial. A alegação de maior volatilidade durante os períodos de negociação vs. períodos não comerciais é interessante, pois existem alguns créditos que ligam maior volatilidade ao aumento da lucratividade para estratégias baseadas em análise técnica (ver, por exemplo, Barr 2018).

Metodologias.

Em breve, as etapas usadas ao realizar o teste seriam:

Selecione um conjunto de parâmetros para um determinado indicador técnico. Aplique o indicador a um conjunto de dados na amostra, executando negociações conforme descrito pela estratégia. Selecione os parâmetros mais apropriados com base no desempenho na amostra. Aplique o indicador com os parâmetros selecionados em um conjunto de dados sucessivos fora da amostra e mire o desempenho.

O desempenho é em breve definido como uma medida comparada com uma referência com risco adequado e penalidades de custos de transação. O significado do desempenho também desempenha um papel importante ao medir o snooping de dados, conforme definido mais tarde.

Serão analisados ​​dois tipos de indicadores técnicos; médias móveis e canais de preços. Estes são selecionados conforme eles se encaixam em algumas das estruturas de mercado subjacentes descritas anteriormente.

As médias móveis são indicadores muito simples, onde a estratégia de negociação normalmente consiste em duas médias móveis com diferentes períodos. Eles estão entre os indicadores mais populares utilizados para as estratégias seguindo as tendências (Taylor e Allen, 1992; Lui e Mole, 1998). Existem várias variantes deste indicador em relação à forma como a média é realizada, nomeadamente a média móvel simples (SMA), média móvel ponderada (WMA) e média móvel ponderada exponencialmente (EWMA). Consulte o PDF para fórmulas e definições de estratégia.

O outro indicador é o preço dos canais, conhecido como a regra do Donchian Breakout (Donchian 1957), ou "intervalo de negociação" # 8217; em Brock, et al. (1992). Este indicador fornece um sinal longo quando o preço mais recente é maior que o valor máximo de N número de valores de preço anteriores. Da mesma forma, um curto sinal é dado quando o preço atual é menor do que o valor mínimo de N número de valores de preço anteriores. Mais uma vez, veja o PDF para obter mais detalhes.

Dado esses indicadores, podemos agora produzir um conjunto de estratégias baseadas nos parâmetros. Um usaria uma gama de valores relevantes para cada parâmetro, com valores individuais dentro desse intervalo selecionados com um determinado valor de etapa entre eles. Além disso, todas as restrições sobre os parâmetros devem também ser mantidas.

Esses parâmetros seriam então otimizados em um determinado conjunto de dados da série temporal. É nesse ponto que o custo e o risco da transação entram inicialmente na imagem. Ao selecionar os parâmetros ótimos, estes não devem apenas refletir retornos absolutos, mas incluem o custo de cada transação. Dado um método de cálculo fixo para os custos de transação de cada comércio, a rotina de otimização seria mais penalizada com o aumento do número de negócios. O risco surge como um fator sobre como pontuamos o resultado geral. Para incluir esse risco, o índice Sharpe se qualifica como uma boa medida. Um benchmark de referência é usado e o desempenho da estratégia será medido conforme definido em Griffioen (2003), com mais detalhes em PDF. Na configuração de alta freqüência intradía retratada aqui, não faz sentido usar um benchmark de compra e retenção com posições durante a noite. A razão é simplesmente que um investidor intradiário de alta freqüência é livre para escolher o que fazer com o seu dinheiro em horário não comercial, e poderia, por isso, utilizar uma estratégia de compra e retenção durante a noite. O benchmark de referência deve, portanto, refletir isso representando apenas uma posição de compra e retenção para o horário de negociação intradiário.

Um problema potencial com a fórmula de desempenho pode estar localizado na suposição de normalidade ao medir o desvio padrão. Se necessário, uma substituição adequada seria a relação Sharpe modificada, conforme definido por Gregoriou e Gueyie (2003). Com esta modificação, tanto a skewness quanto a curtose da distribuição de retorno também são levadas em consideração.

Dado tudo isso, um método para avaliar o desempenho da estratégia na amostra foi delineado. Não foram tomadas medidas quanto à persistência nos parâmetros selecionados. Para abordar isso, o desempenho da estratégia real deve ser medido com base no desempenho fora da amostra. Ex hipótese, pode-se assumir um agrupamento de "humor de mercado". Isso implicaria que o período fora da amostra deveria consistir no conjunto de dados imediatamente seguinte e os parâmetros selecionados na amostra são transferidos para o período sucessivo de fora da amostra. O teste consistiria, portanto, em uma janela móvel de dados históricos na amostra, seguida de um conjunto de dados menor fora da amostra para teste de persistência. Esta janela seria movida para a frente com um passo de tempo definido. Seria interessante também definir um valor ótimo do passo de tempo com base em uma combinação de persistência de parâmetros e custo de cálculo.

Jobson e Korkie (1981) mostraram que o erro na estimativa da razão Sharpe é normalmente distribuído. Com a escala adequada da relação de Sharpe (com base na frequência de monitoramento) e um intervalo de confiança definido, esta fórmula (em PDF) pode ser usada como um guia para o número mínimo de observações necessárias no teste de volta. Então, resolveríamos T (período de medição) com o nível de significância dado. Também indicaria se o conjunto total de dados fora da amostra é suficientemente grande para cálculos de proporção Sharpe ex post.

O snooping de dados já foi mencionado como uma rápida e importante vinda de muitos artigos analisando análises técnicas. O snooping de dados (também conhecido como dragagem de dados ou pesca de dados) é o uso inadequado de mineração de dados para descobrir relacionamentos enganosos em dados. White's Reality Check (RC) para o espionamento de dados, conforme descrito por White (2000), seria usado para testar esse efeito. Existem dois métodos descritos como parte da estrutura ao realizar este teste, nomeadamente o Monte Carlo Reality Check e o Bootstrap Reality Check. Do ponto de vista computacional, a variante bootstrap é preferida, pois é menos exigente computacionalmente, mas produz resultados de qualidade similar. Esta técnica de bootstrapping se assemelha ao bootstrap do bloco em movimento, mas resolve a falta de estacionaridade usando blocos de comprimento variável, conforme descrito por Politis e Romano (1994). Com o quadro na amostra e fora da amostra apresentado aqui, a verificação da realidade é útil em duas configurações:

Use o teste como parte dos critérios de seleção ao selecionar os parâmetros de estratégia da amostra mais ótimos. Use o teste ao testar o significado dos parâmetros da estratégia ideal quando aplicado aos conjuntos de dados fora da amostra.

Finalmente, quando se trata de vincular a volatilidade à rentabilidade, seria interessante ver se há algum padrão tanto em relação aos conjuntos de dados na amostra, fora da amostra e bootstrapped. Há muitas maneiras de medir a volatilidade, mas dado que os dados de alta freqüência estão disponíveis, a volatilidade realizada (Andersen e Benzoni 2008) seria uma escolha natural.

Dados e requisitos computacionais.

Os dados de equidade dos EUA de alta freqüência seriam usados, com alta freqüência definida como barras de um minuto. Mais especificamente, apenas os estoques de alta liquidez seriam usados, pois ele remove algum da incerteza de preenchimento de pedidos simulada. A liquidez elevada pode, em parte, ser inferida de altos volumes de negociação e a seleção de empresas que fazem parte do S & amp; P 100 e / ou NASDAQ 100 garante, até certo ponto.

A realização de qualquer análise extensiva sobre dados de alta freqüência pode ser bastante exigente computacionalmente. Dado o quadro de inicialização utilizado, haveria numerosas amostras usadas por série temporal. Felizmente, essas formas de análise permitem um alto grau de paralelismo. Seria desenvolvido um sistema que realizasse a análise completa. Isso inclui, por estoque e estratégia distinta analisada:

Crie séries temporizadas de inicialização a partir de séries temporais originais, digamos entre 500 e 1000 amostras. Execute estratégias de negociação e testes em cada uma dessas séries temporais, com o período do período de teste de volta guiado pelo significado da relação Sharpe obtida. Calcule medidas diárias de desempenho e intervalos de confiança, além da medida de volatilidade realizada. Produza estatísticas resumidas para todas as medidas relevantes.

Mesmo que essas formas de análise permitam um alto grau de paralelismo, é de interesse geral ter um código de software de alto desempenho. Usar um idioma interpretado como o MATLAB é, portanto, considerado ineficiente. O Java seria, em vez disso, usado para todos os aspectos computacionalmente exigentes, pois representa uma linguagem estática e compilada de alto desempenho. Além de ter um software otimizado, também é benéfico distribuir as tarefas entre vários nós de trabalho. As plataformas de infra-estrutura modernas (normalmente referenciadas como computação em nuvem) seriam usadas para agendar esses recursos. Os provedores de infraestrutura altamente relevantes são Amazon Web Services e Rackspace Cloud, para nomear dois.

6 pensamentos sobre & ldquo; A rentabilidade da análise técnica em uma configuração de alta freqüência & rdquo;

O que temos aqui é uma falta de comunicação. HFT é exatamente o mesmo que LFT no sentido de fazer um pedido no mercado. Em um caso, você tem uma vantagem, pois todo o HFT requer automação, você remove erros além dos erros de programação. Isso seria um erro humano que pode estar presente na programação. Dependendo do método de HFT, você está lá primeiro ou está procurando fazer o mesmo que executar paradas. Por definição, o HFT não pode ser negociado a mão e nem todas as ordens de mercado são oferecidas ao público. Primeiro, eles podem ser oferecidos aos iniciados e feitos antes que o público possa vê-los.

O que é definido como o comércio de alta frequência depende de quem você pergunta. Se você olhar para as respostas da FINALTERNatives July 2009 Technology and Trading Survey para a pergunta "Qual o tempo de posse de posição qualificado como negociação de alta freqüência?", Estes são os resultados:

& lt; 1 segundo: pouco mais de 50%

1 sec - 10 min: pouco menos de 65%

10 min - 1 hora: cerca de 45%

1 hora - 4 horas: pouco menos de 40%

4 horas - 1 dia: pouco menos de 25%

Há também alguns considerando mais de 1 dia HFT também ..

Eu publiquei algumas notas quando eu era um corretor que lidava com a interface entre TA e economia. É bastante factível. Envie-lhes aqueles se você me enviar seu e-mail. Verifique também o trabalho de Salih Neftci. Ele é um dos (poucos) economistas para entender a questão correta em relação a sinais técnicos e métodos lineares. Os engenheiros que conhecem os métodos espaciais estaduais ou os fundos de hedge super lucrativos, como o renascimento, sabem do que estou falando, mas 99,99% dos economistas não têm ideias. É por isso que você nunca conhece os economistas ricos 🙂 kingsley.

Estratégias baseadas em Momentum para negociação de baixa e alta freqüência [WEBINAR]

É importante conhecer a diferença entre a alta frequência e a baixa frequência antes de discutir as estratégias de negociação específicas.

As opiniões tendem a diferir sobre o que constitui alta freqüência, mas, em geral, há um consenso de que a duração do período de retenção de ativos é muito baixa, variando de segundos a minutos. O comércio de alta freqüência gira em torno da microestrutura do mercado e da dinâmica do livro de pedidos. HFT envolve alto volume de compra e venda para lucrar com oportunidades sensíveis ao tempo que surgem durante as horas de negociação. As empresas dependem da baixa latência para a execução da ordem.

A negociação de baixa frequência inclui intradía à compra e venda inter-dias usando os dados do tick tick e análises técnicas / análise fundamental. O comércio de baixa frequência usa dados diários ou menos frequentes. A LFT ignora a microestrutura do mercado e baseia estratégias exclusivamente em tendências e gráficos.

O comércio de Momentum geralmente vem na forma de tendências, como o aumento contínuo / descendente do índice de ações, compra forte após um declínio acentuado, etc. Os comerciantes se concentram em estoques que estão se movendo significativamente em uma direção.

Estratégias de Momentum em LFT.

Indicadores Momentum (Bearish e bullish)

O indicador Momentum compara onde o preço atual é em relação ao local onde o preço foi no passado. Quão distante no passado a comparação é feita depende do comerciante de análise técnica.

Um exemplo do indicador Momentum é mostrado abaixo no gráfico do E-mini Nasdaq 100 Future:

RSI-Neutral para mercados emergentes.

Quando o preço de um ETF está movendo para frente e para trás dentro de uma faixa de preços por um longo período de tempo, o RSI (período de 14 dias) provavelmente flutuará entre 80 e 20. Se a negociação estiver realmente agitada, o RSI pode até ficar confortável para uma leitura de 50.

Quando o preço está se movendo dentro de um intervalo e o RSI está flutuando entre 20 e 80, os comerciantes estão melhor com uma estratégia de alcance e não uma estratégia de impulso.

A figura abaixo mostra isso ocorrendo para o United States Oil Fund (USO A). Embora existam oportunidades de trocar as serrações no preço, estas são geralmente ignoradas por comerciantes de impulso a favor de movimentos mais dinâmicos.

Aguarde até que o RSI se afaste desse intervalo antes de tomar negociações de impulso. Idealmente, uma tendência de alta no preço deve resultar em RSI atingindo acima de 80 e também ficar acima de 40. Em uma tendência de baixa do preço, o RSI tipicamente mergulha abaixo de 20 e geralmente permanece abaixo de 60.

A USO mostrou essas tendências de volta em 2018.

Momento transversal (Long o vencedor, curto o perdedor)

As estratégias de impulso transversal são aquelas que compram ações com altos retornos ao longo de um período passado (formação) e vendem ações com baixos retornos ao longo desse mesmo período. Jegadeesh (1990) foi o primeiro autor a documentar esse efeito. Neste artigo, Jegadeesh mostrou que os estoques que superaram a seção transversal nos meses anteriores continuam a ter altos retornos no próximo mês. Em contrapartida, os estoques com baixos retornos em relação à seção transversal continuam a sofrer um menor desempenho no próximo mês. Um estudo subseqüente de Jegadeesh e Titman (1993) confirmou esses achados e mostrou que o desempenho da estratégia pode ser melhorado considerando um conjunto de períodos de formação versus períodos de espera.

Ilustração de Cross Sectional Momentum.

Momento do Mercado Cruzado.

Momento da série de tempo do contrato Futures.

O impulso da série de tempo é muito simples e intuitivo: os retornos passados ​​de uma série de preços estão positivamente correlacionados com retornos futuros.

O impulso da série de tempo de uma série de preços significa que os retornos passados ​​estão positivamente correlacionados com retornos futuros. Segue-se que podemos simplesmente calcular o coeficiente de correlação dos retornos juntamente com seu valor p (o que representa a probabilidade da hipótese nula de nenhuma correlação). Uma característica da computação do coeficiente de correlação é que temos que escolher um intervalo de tempo específico para os retornos. Às vezes, as correlações mais positivas são entre retornos de diferentes atrasos.

Os retornos de 1 dia podem mostrar correlações negativas, enquanto a correlação entre o retorno do passado 20 dias com o futuro retorno de 40 dias pode ser muito positiva. Devemos encontrar o ótimo par de períodos passados ​​e futuros que dê a maior correlação positiva e use isso como nosso período de espera e de espera para nossa estratégia de impulso.

Estratégia gap gap.

A estratégia de impulso inversa às vezes funciona em futuros e moedas: comprando quando o instrumento desabafa, e acelere quando desabafa.

Notícias impulsionadas.

Momentum é impulsionado pela difusão lenta das notícias, certamente podemos nos beneficiar dos primeiros dias, horas ou mesmo segundos após um evento notável. Esta é a lógica dos modelos tradicionais de deriva de anúncios pós-ganhos (PEAD), bem como outros modelos baseados em várias notícias corporativas ou macroeconômicas.

Derrota o anúncio de resultados.

Um movimento inexplicável de ações em ações nas empresas que seguem os anúncios de que os ganhos trimestrais excederam as expectativas.

A deriva do anúncio pós-ganhos é uma longa anomalia que entra em conflito com a eficiência do mercado. Este estudo documenta que a deriva do anúncio pós-lucro ocorre principalmente em ações altamente ilíquidas. Uma estratégia de negociação que ultrapassa os estoques de alta renda e surpresa e os baixos estoques de baixa renda e surto prevê um retorno ponderado mensal de 0,04% nas ações mais líquidas e 2,43% nos estoques mais ilíquidos. As ações ilíquidas têm altos custos de negociação e altos custos de impacto no mercado. Ao usar uma infinidade de estimativas, o estudo conclui que os custos de transação representam 70 a 100 por cento dos lucros do papel de uma estratégia de curto prazo destinada a explorar a anomalia do momento de lucro.

Estratégias de Momento em HFT: - (Nós abordamos essas estratégias em detalhes em nosso post sobre Estratégias Populares de Alta Freqüência Reveladas)

Pedidos de mercado, ordens de limite, Pegging. Poke for pechinchas Junte-se aos fabricantes Ordens de reserva Ordens Iceberg Tempo cortando.

As estratégias de Momento têm formulários e podem ser baseadas em um preço ou um indicador. Para maximizar a oportunidade, aplique estratégias de impulso nos mercados de cima e de baixo. Durante os mercados silenciosos e não tendentes, você provavelmente vai querer se sentar à margem e aguardar maiores negócios em potencial. Quando você está negociando o impulso, os ganhos podem ser grandes, mas também os riscos, pois o impulso pode mudar de forma muito rápida e severa. Controle o risco com uma perda de parada e sempre troque com um plano de saída em mente.

Vídeo Webinar.

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