O que é o trading algorítmico e como funciona?

Pontos chave

• A negociação algorítmica utiliza algoritmos computacionais para automatizar a compra e venda de instrumentos financeiros com base em critérios pré-determinados.

• Algumas estratégias empregues na negociação algorítmica incluem 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 do trading, também enfrenta desafios como a complexidade técnica e o risco de falhas no sistema.

Introdução

As emoções muitas vezes interferem na tomada de decisões racionais ao operar nos mercados. O trading algorítmico oferece uma solução ao automatizar o processo. Neste artigo, exploraremos o que é o trading algorítmico, como funciona e suas vantagens e limitações.

O que é a negociação algorítmica?

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

Como funciona o trading algorítmico?

Existem diversas 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 prático.

Definição da estratégia

O primeiro passo na negociação algorítmica é determinar uma estratégia de negociação. Estas estratégias podem ser baseadas em vários 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 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 à disponibilidade de poderosas bibliotecas. Aqui está um exemplo ilustrativo de como um algoritmo de trading simples poderia ser codificado 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. 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 imprime uma ordem de compra ou venda baseada no sinal.

Teste retrospectivo

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

Aqui está um exemplo de como fazer 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 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, 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. Inicializa o cliente com uma chave API e uma chave secreta, 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 necessários 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 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, 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 igualá-los ao 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 maneira uniforme durante um certo período em vez de ponderá-las por volume. Esta estratégia tem como objetivo minimizar o impacto de grandes ordens nos preços do mercado ao distribuí-las ao longo do tempo.

Percentagem de Volume (POV)

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

Benefícios do trading algorítmico

Eficiência

O trading algorítmico pode executar ordens a alta velocidade, muitas vezes em milissegundos, de modo que até mesmo pequenos movimentos do mercado podem ser aproveitados pelos traders.

Negociação 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 da negociação algorítmica

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 de computador para executar automaticamente operações com base em regras e critérios predefinidos. Embora ofereça vários benefícios, como maior eficiência e uma negociação sem emoções, a negociação algorítmica também enfrenta desafios, como a complexidade técnica e o risco de falhas do sistema.