O que é a negociação algorítmica e como funciona?

Aspectos chave

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

• Entre as estratégias utilizadas na negociação algorítmica incluem o Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP), o Preço Médio Ponderado por Tempo (TWAP) e a Percentagem de Volume (POV).

• Apesar de aumentar a eficiência e eliminar o viés emocional nas operações, o trading algorítmico também enfrenta desafios como a complexidade técnica e o potencial de falhas no sistema.

Introdução

As emoções costumam interferir na tomada de decisões racionais ao operar nos mercados. O trading algorítmico oferece uma solução ao automatizar o processo de negociação. Neste artigo, exploraremos a definição do trading algorítmico, seu funcionamento, e suas vantagens e limitações.

O que é o trading algorítmico?

A negociação algorítmica implica o uso de algoritmos computacionais para gerar e executar ordens de compra e venda nos mercados financeiros. Esses algoritmos analisam dados do mercado e realizam operações com base em regras e condições específicas estabelecidas pelo operador. O objetivo é tornar as operações mais eficientes e eliminar o viés emocional que pode impactar negativamente os resultados.

Como funciona o trading algorítmico?

Existem várias formas de implementar a negociação algorítmica, 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 sobre seu funcionamento na prática.

Determinação da estratégia

O primeiro passo na negociação algorítmica é determinar uma estratégia de negociação. Essas estratégias podem ser baseadas em diversos fatores, como movimentos de preços ou padrões técnicos. Por exemplo, uma estratégia de negociação pode ser tão simples quanto comprar quando os preços caem 5% e vender quando sobem 5%.

Programação de algoritmos

O próximo passo é converter esta estratégia em um algoritmo computacional. O processo implica codificar regras e condições em um programa que possa monitorizar o mercado e executar operações de forma automática.

Python é uma linguagem de programação popular para este propósito devido à sua simplicidade e disponibilidade de potentes bibliotecas. Aqui está um exemplo ilustrativo de como se pode 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 fechamento do dia anterior e um sinal de venda quando o preço aumenta 5% desde o preço de fechamento do dia anterior. A função execute_strategy itera através dos dados, e depois imprime uma ordem de compra ou venda baseada no sinal.

Teste de Retorno

Antes do lançamento, o algoritmo passará por um processo de backtesting utilizando dados históricos do mercado para ver como funcionou no passado. Isso ajuda a refinar a estratégia e aumentar a 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 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 monitorarão continuamente o mercado. Quando identificar 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 está um exemplo de como fazer uma ordem de mercado usando a API da Gate:

Este código utiliza a biblioteca Gate_api para se conectar à API da Gate. O código inicializa o cliente com uma chave API e um segredo, em seguida faz 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 como esperado. Podem ser necessários ajustes com base em mudanças nas condições do mercado ou métricas de desempenho.

Este monitoramento pode incluir mecanismos de registro que gravam 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 registo utilizando a biblioteca de registo do Python. O código cria um ficheiro de registo chamado trading.log, depois regista as ações de compra e venda juntamente com a marca de tempo e o preço quando ocorreram essas ações. Estes registos ajudam a manter registos detalhados de todas as operações executadas pelo algoritmo para facilitar a análise do desempenho e diagnosticar 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 procuram 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 se concentra em executar operações de maneira uniforme durante um determinado período, em vez de ponderá-las por volume. Esta estratégia tem como objetivo minimizar o impacto das 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 um percentual predeterminado do volume do mercado. Por exemplo, um algoritmo pode ter como objetivo executar operações que representem 10% do volume total do mercado durante um determinado período de tempo. Esta estratégia ajusta as taxas de execução com base na atividade do mercado para minimizar o impacto no mercado.

Benefícios da negociação algorítmica

Eficiência

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

Operações livres de emoções

Os algoritmos operam com base em regras predefinidas 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 das operações.

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 operadores.

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

O trading algorítmico 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 maior eficiência e operações livres de emoções, o trading algorítmico também enfrenta desafios, como a complexidade técnica e o risco de falhas do sistema.