Estratégias de negociação algorítmicas e sua lógica

A negociação algorítmica segue instruções que permitem que os investidores coloquem e executem negociações automaticamente. No entanto, isso não significa que um trader não precise fazer nada para obter recompensas. A tarefa do trader é escolher a estratégia que se adequa ao seu estilo de negociação, quantidade de fundos, gestão de risco e objetivos.

A negociação algorítmica tornou-se permitida na Índia em 2008, quando o SEBI (Entidade Reguladora da Índia) emitiu uma circular memorável afirmando que o país abriu seus mercados para a negociação algorítmica. Desde 2011, o percentual de rotatividade, baseado em algo-trading (trading algorítmico), aumentou mais de 50% nas ações da BSE (Bolsa de Valore de Bombaim).

Abaixo, você pode encontrar as melhores estratégias de negociação algorítmica.

Tipos de estratégias de negociação algorítmica 

Vamos começar com os principais tipos de estratégias de algo-trading (robôs de investimentos)

1. Momentum

Momentum é o sistema de negociação algorítmico básico. A ideia por trás disso é pegar uma forte tendência de mercado.

• Esta estratégia pode ser usada para negociações simples. Por exemplo, você pode investir em cinco ações com desempenho melhor do que outras de acordo com as métricas de desempenho anuais.
• Você pode tornar a estratégia mais abrangente usando o momentum relativo e absoluto. Os investidores podem alterar o sistema de momentum periodicamente – por exemplo, a cada semana, mês, trimestre ou ano.

2. Reversão à média 

Estratégia vs. sistema em trading: qual a diferença?

Existe uma crença comum de que o preço reverte ao seu valor médio após a sobrevenda ou sobrecompra. A ideia da estratégia de reversão à média é determinar o preço médio de longo prazo e encontrar um ativo sobrevendido ou sobrecomprado. Se estiver sobrevendido, você deve comprá-lo e vendê-lo quando o preço atingir o centro do intervalo da negociação (preço médio). Quando o preço está sobrecomprado, os investidores vendem o ativo e o compram quando o preço atinge o ponto médio do intervalo de negociação.

3. Estratégias de sazonalidade

Ao operar, é importante conhecer os períodos com retornos mais altos e mais baixos. Por exemplo, o mercado de ações geralmente tem retornos mais altos durante o verão e no final do ano. Muitos investidores preferem vender suas negociações perdedoras até o final do ano para aproveitar o incentivo fiscal. Setembro deve ser o mês com os menores retornos. Além disso, vale lembrar que os preços das ações oscilam significativamente no final de um trimestre e perto dos feriados.

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Algoritmos de negociação “sniffing”

Além dos sistemas algorítmicos padrão, existem os chamados algoritmos de sniffing. Eles são usados ​​para determinar se um algoritmo é usado por um trader/investidor do outro lado. Por exemplo, um vendedor pode identificar se um comprador usa algum algoritmo. Isso ajuda a detectar grandes oportunidades de ordens e permite que um investidor tenha uma negociação bem-sucedida, preenchendo as ordens a uma taxa mais alta.

Benefícios da Negociação Algorítmica

A negociação algorítmica tem vários benefícios que um trader pode desfrutar continuamente. Entre tais vantagens podemos destacar:

· Maior velocidade: A negociação por algoritmo é capaz de examinar vários indicadores e parâmetros técnicos para executar uma negociação. Isso permite que os traders peguem a oscilação do preço assim que ela acontecer.

·  Precisão: O erro humano é a causa da perda de muitos negócios. A negociação de algoritmo analisará os indicadores técnicos corretamente e não os interpretará erroneamente, verificando cada negociação.

· Menores Custos de Transação: Diferentes tecnologias são utilizadas para encontrar as melhores negociações, reduzindo os custos de transação. Traders não precisarão mais verificar seus dispositivos com frequência, pois o processo é feito automaticamente para eles. Sem supervisão constante, os custos de negociação são menores.

Com a negociação algorítmica de algoritmos, os day traders podem aumentar sua frequência de transações, sem o risco de ser impactado pelo erro humano. Isso traz maiores chances de lucro, pois os traders podem realizar várias negociações por dia ou até por minuto.

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Estratégias de negociação algorítmica: exemplos 

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1. Média do custo do dólar 

Essa abordagem pode ser facilmente implementada na negociação algorítmica. A ideia é investir uma quantia fixa de capital em determinado ativo periodicamente. É uma das abordagens de investimento de longo prazo mais eficazes. A lógica é que as flutuações de preço podem permitir que você compre o ativo mais barato do que se investisse todo o valor de uma só vez.

2. Rebalancemento de um fundo de índice 

Existem períodos definidos em que os fundos de índice relanceiam suas participações para parear com seus respectivos índices de referência. O rebalanceamento oferece oportunidades para traders algorítmicos, que capitalizam nas negociações esperadas. As recompensas dependem do número de participações do fundo antes do rebalanceamento. O trading algorítmico permite a execução de operações no momento certo e pelos melhores preços.

3. Preço Médio Ponderado no Tempo

Essa estratégia pega uma ordem grande e a divide em vários pedaços menores, enviando-o ao mercado. Para que isso aconteça, ele utilizará intervalos de tempo que foram divididos igualmente entre o horário de início e o momento de término. O objetivo dessa estratégia é preencher ordens o mais próximo possível do preço médio, reduzindo o impacto do mercado.

4. Déficit de Implementação

Essa estratégia de negociação algorítmica tenta minimizar os custos potenciais de execução de ordens ao não negociar durante o mercado em tempo real. Isso economiza os custos da ordem e traz lucro com os custos de execução atrasada. Essa estratégia também aumentará a taxa de participação direcionada quando os preços se moverem em um ritmo favorável. Ao mesmo tempo, diminuirá quando os preços começarem a se mover de forma contrária a ordem.

5. Porcentagem do volume

Este algoritmo analisa a taxa de participação definida coletada do volume do mercado. Usando esses dados, ele enviará ordens parciais até que a negociação seja concluída. Combinado com outras estratégias, pode enviar ordens em uma porcentagem do usuário do mercado que foi definida pelo usuário. Também pode diminuir ou aumentar a taxa de participação, dependendo se os preços das ações atingirem os níveis definidos pelo usuário ou não.

Considerações finais 

A negociação algorítmica é uma ferramenta eficaz que permite ao investidor economizar tempo, evitar erros causados ​​por emoções e multiplicar o número de negociações. No entanto, para aplicar uma estratégia de algoritmo às suas negociações, você deve desenvolver uma estratégia confiável manualmente. Lembre-se de que qualquer abordagem de negociação deve ser personalizada de acordo com seus objetivos, abordagem de investimento, quantidade de fundos e o ativo que você negocia.