O que é o trading algorítmico e como funciona?

Aspectos chave

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

• Entre as estratégias empregues 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, a negociação algorítmica também enfrenta desafios como a complexidade técnica e o risco de falhas do sistema.

Introdução

As emoções costumam interferir na tomada de decisões racionais ao operar. O trading algorítmico oferece uma solução ao automatizar o processo. Neste artigo, exploraremos sua definição, funcionamento, vantagens e limitações.

O que é o trading algorítmico?

O trading algorítmico utiliza algoritmos computacionais para gerar e executar ordens de compra e venda nos mercados financeiros. Esses algoritmos analisam dados do mercado e operam com base em regras específicas estabelecidas pelo trader. O seu objetivo é aumentar a eficiência e eliminar o viés emocional que pode afetar negativamente os resultados.

Como funciona o trading algorítmico?

Existem várias formas de implementar a negociação algorítmica, nem todas eficientes ou bem-sucedidas. No entanto, a título ilustrativo, abordaremos alguns exemplos simples que podem servir como ponto de partida e fornecer conceitos básicos do seu funcionamento prático.

Definição da estratégia

O primeiro passo consiste em determinar uma estratégia de trading. Estas 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 informático. O processo envolve codificar regras e condições em um programa capaz de monitorizar o mercado e executar operações de forma automática.

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

Este código utiliza a biblioteca yfinance para baixar 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. Em concreto, este algoritmo gera um sinal de compra quando o preço cai 5% em relação ao fechamento do dia anterior e um sinal de venda quando o preço aumenta 5% em relação ao fechamento do dia anterior. A função execute_strategy itera através dos dados e imprime uma ordem de compra ou venda de acordo com o sinal.

Teste retrospectivo

Antes do lançamento, o algoritmo é submetido a backtesting usando dados históricos do mercado para avaliar seu desempenho passado. Isso ajuda a refinar a estratégia e aumentar sua eficácia.

Aqui está um exemplo de como realizar um 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 através dos 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 monitorizarão continuamente o mercado. Quando identificarem uma oportunidade de trading que cumpra os 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, segue um exemplo de como colocar uma ordem de mercado utilizando a API da Gate:

Este código utiliza a biblioteca Gate_api para se conectar à API da Gate. Inicializa o cliente com uma chave API e um segredo, e depois coloca uma ordem de compra de mercado para uma quantidade específica de bitcoin (BTC) utilizando 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 previsto. Podem ser necessários ajustes com base em mudanças nas condições do mercado ou métricas de desempenho.

Este monitoramento pode incluir mecanismos de registro que documentem as ações do algoritmo e as métricas de desempenho para sua revisão. Aqui está um exemplo de como adicionar um registro a um algoritmo:

Este código configura um mecanismo de registro utilizando a biblioteca de registro do Python. Cria um arquivo de log chamado trading.log e depois regista as ações de compra e venda juntamente com a marca de tempo e o preço quando essas ações ocorreram. Esses registros ajudam a manter um histórico detalhado de todas as operações executadas pelo algoritmo, facilitando a análise do desempenho e o diagnóstico de problemas que possam surgir.

Estratégias de trading algorítmico

A seguir estão 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 consiste em dividir a ordem total em pequenos fragmentos e executá-los durante um período determinado 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 período determinado em vez de ponderá-las por volume. Esta estratégia busca minimizar o impacto de grandes ordens nos preços de mercado ao distribuí-las ao longo do tempo.

Percentagem de Volume (POV)

O POV implica a execução de operações com base numa percentagem predeterminada do volume de mercado. Por exemplo, um algoritmo poderia tentar executar operações que representem 10% do volume total do mercado durante um período de tempo determinado. Esta estratégia ajusta as taxas de execução de acordo com a atividade do mercado para minimizar o impacto no mesmo.

Vantagens do trading algorítmico

Eficiência

A negociação algorítmica pode executar ordens a alta velocidade, muitas vezes em milissegundos, permitindo que até mesmo pequenos movimentos do mercado sejam aproveitados pelos traders.

Operações livres 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 afetar negativamente os resultados do trading.

Limitações do trading algorítmico

Complexidade técnica

O desenvolvimento e manutenção de algoritmos de trading requer experiência técnica em programação e mercados financeiros. Isso pode representar 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 de computador para executar automaticamente operações com base em regras e critérios pré-determinados. Embora ofereça várias vantagens, como maior eficiência e operações livres de emoções, a negociação algorítmica também enfrenta desafios, como a complexidade técnica e o risco de falhas no sistema.