O que é o trading algorítmico e como funciona?

Aspectos chave

• O trading algorítmico utiliza algoritmos informáticos para automatizar a compra e venda de instrumentos financeiros de acordo com critérios predefinidos.

• Entre as estratégias utilizadas no trading algorítmico encontram-se o Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP), o Preço Médio Ponderado por Tempo (TWAP) e a Percentagem de Volume (POV).

• Embora aumente a eficiência e elimine o viés emocional da negociação, também enfrenta desafios como a complexidade técnica e o risco de falhas do sistema.

Introdução

As emoções muitas vezes interferem na tomada de decisões racionais na negociação. A negociação algorítmica oferece uma solução ao automatizar o processo. Neste artigo, exploraremos sua definição, funcionamento, vantagens e limitações.

O que é trading algorítmico?

A negociação algorítmica envolve o uso de algoritmos computacionais para gerar e executar ordens de compra e venda nos mercados financeiros. Esses algoritmos analisam dados do mercado e executam operações com base em regras e condições específicas estabelecidas pelo trader. O objetivo é tornar a negociação mais eficiente e eliminar o viés emocional que pode afetar negativamente os resultados.

Como funciona o trading algorítmico?

Existem várias formas de implementar o trading algorítmico, e nem todas são eficientes ou bem-sucedidas. No entanto, a título de ilustração, discutiremos alguns exemplos simples que podem servir como ponto de partida e fornecer conceitos básicos do seu funcionamento na prática.

Determinação da estratégia

O primeiro passo é determinar uma estratégia de trading. Estas estratégias podem basear-se em diversos fatores, como movimentos de preços ou padrões técnicos. Por exemplo, uma estratégia simples poderia ser comprar quando os preços caem 5% e vender quando sobem 5%.

Programação de algoritmos

O próximo passo é converter esta estratégia em um algoritmo de computador. O processo envolve codificar regras e condições em um programa que possa monitorar o mercado e executar operações automaticamente.

Python é uma linguagem de programação popular para este propósito devido à sua simplicidade e à disponibilidade de poderosas bibliotecas. Aqui está um exemplo ilustrativo de como se poderia codificar um algoritmo de trading simples em Python para operar com bitcoin:

Este código utiliza a biblioteca yfinance para descarregar dados históricos de bitcoin (BTC-USD) e a biblioteca pandas para processar os dados. As estratégias de trading são determinadas criando sinais de compra e venda baseados em movimentos de preços. Especificamente, este algoritmo gera um sinal de compra quando o preço cai 5% em comparação com o preço de fecho do dia anterior e um sinal de venda quando o preço aumenta 5% desde o preço de fecho do dia anterior. A função execute_strategy itera através dos dados, depois imprime uma ordem de compra ou venda baseada no sinal.

Teste Retroativo

Antes do lançamento, o algoritmo passará por um processo de backtesting utilizando dados históricos do mercado para ver como se comportou no passado. Isso ajuda a refinar a estratégia e aumentar sua eficácia.

Aqui está um exemplo de como realizar o backtesting da estratégia anterior:

Este código simula a compra e venda de bitcoins com base nos sinais gerados por um algoritmo para rastrear os saldos ao longo do tempo. A função backtest inicializa o saldo da conta, itera pelos dados para executar ordens de compra e venda, e imprime os saldos inicial e final. Esta função ajuda a avaliar o desempenho passado de uma estratégia.

Execução

Uma vez testado adequadamente, o algoritmo pode conectar-se a uma plataforma de trading ou exchange para executar operações. Os algoritmos monitorarão continuamente o mercado. Quando identificarem uma oportunidade de trading que atenda aos seus critérios, o algoritmo colocará automaticamente uma operação.

Muitas plataformas oferecem APIs (Interfaces de Programação de Aplicações) que permitem que os algoritmos interajam com o mercado de forma programática. Abaixo, é apresentado um exemplo de como colocar uma ordem de mercado utilizando a API da Gate:

Este código utiliza a biblioteca da Gate para se conectar à API da Gate. Inicializa o cliente com uma chave API e um segredo, depois coloca uma ordem de compra de mercado para uma quantidade específica de bitcoin (BTC) usando USDT. A resposta da API será impressa, incluindo os detalhes da ordem.

Monitoramento

Uma vez que o algoritmo está em funcionamento, é necessário um monitoramento contínuo para garantir que funcione conforme o esperado. Podem ser necessárias ajustes com base em mudanças nas condições do mercado ou métricas de desempenho.

Esta monitorização pode incluir mecanismos de registo que gravem as ações do algoritmo e as métricas de desempenho para a sua revisão. Aqui está um exemplo de como adicionar um registo a um algoritmo:

Este código configura um mecanismo de registo utilizando a biblioteca de registo do Python. Cria um ficheiro de registo chamado trading.log, e depois regista as ações de compra e venda juntamente com a marca temporal e o preço quando essas ações ocorreram. Estes registos ajudam a manter um histórico detalhado de todas as operações executadas pelo algoritmo para facilitar a análise de desempenho e diagnosticar problemas que possam surgir.

Estratégias de trading algorítmico

A seguir, são apresentados exemplos de alguns indicadores que podem ser potencialmente úteis em estratégias de trading algorítmico.

Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP)

O VWAP é um indicador que pode ser utilizado em estratégias de trading que buscam executar ordens o mais próximo possível do preço médio ponderado por volume. O conceito é dividir a ordem total em pequenos fragmentos, depois executá-los durante um certo período com o objetivo de que coincidam com o preço médio ponderado por volume do mercado.

Preço Médio Ponderado pelo Tempo (TWAP)

A estratégia TWAP é semelhante ao VWAP, mas foca em executar operações de forma uniforme durante um determinado período em vez de ponderá-las pelo volume. Esta estratégia busca minimizar o impacto de grandes ordens nos preços do mercado, distribuindo-as ao longo do tempo.

Percentagem de Volume (POV)

O POV inclui a execução de operações com base em uma porcentagem predeterminada do volume do mercado. Por exemplo, um algoritmo poderia ter como objetivo executar operações que representem 10% do volume total do mercado durante um certo período. Esta estratégia ajusta as taxas de execução de acordo com a atividade do mercado para minimizar o impacto no mesmo.

Benefícios da negociação algorítmica

Eficiência

A negociação algorítmica pode executar ordens a alta velocidade, muitas vezes em milissegundos, de modo que mesmo pequenos movimentos do mercado podem ser aproveitados pelos traders.

Comércio livre de emoções

Os algoritmos operam com base em regras predeterminadas e não são influenciados por emoções, como o FOMO ou a ganância. Os algoritmos podem reduzir o risco de decisões impulsivas que podem impactar negativamente os resultados do trading.

Limitações do trading algorítmico

Complexidade técnica

Desenvolver e manter algoritmos de trading requer experiência técnica em programação e mercados financeiros. Isso pode ser uma barreira para muitos traders.

Falhas do sistema

Os sistemas de trading algorítmico são suscetíveis a problemas técnicos, como erros de software, problemas de conectividade e falhas de hardware. Este problema pode causar perdas financeiras significativas se não for gerido adequadamente.

Conclusão

A negociação algorítmica implica o uso de programas informáticos para executar automaticamente operações com base em regras e critérios pré-determinados. Embora ofereça uma série de benefícios, como uma maior eficiência e uma negociação livre de emoções, também enfrenta desafios, como a complexidade técnica e o risco de falhas do sistema.