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 de acordo com critérios predefinidos.

• Entre as estratégias utilizadas na negociação algorítmica encontram-se o Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP), o Preço Médio Ponderado por Tempo (TWAP) e o 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 risco de falhas no sistema.

Introdução

As emoções costumam interferir na tomada de decisões racionais ao operar nos mercados. A negociação algorítmica oferece uma solução ao automatizar o processo de negociação. Neste artigo, exploraremos o que é a negociação algorítmica, como funciona e quais são suas vantagens e limitações.

O que é a negociação algorítmica?

A negociação algorítmica envolve o uso de algoritmos computacionais para gerar e executar ordens de compra e venda nos mercados financeiros. Estes algoritmos analisam dados de 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 várias formas de implementar o trading algorítmico, e nem todas resultam eficientes ou bem-sucedidas. No entanto, a título ilustrativo, discutiremos alguns exemplos simples que podem servir como ponto de partida e fornecer conceitos básicos sobre o seu funcionamento na prática.

Definição da estratégia

O primeiro passo na negociação algorítmica é determinar uma estratégia de negociação. Essas estratégias podem ser baseadas em vários 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 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 se poderia codificar um algoritmo de trading simples em Python para operar com bitcoin:

Este código utilizaria a biblioteca yfinance para baixar dados históricos de bitcoin (BTC-USD) e a biblioteca pandas para processar os dados. As estratégias de trading seriam determinadas criando sinais de compra e venda baseados em movimentos de preços. Especificamente, este algoritmo geraria um sinal de compra quando o preço caísse 5% em comparação com o preço de fechamento do dia anterior e um sinal de venda quando o preço aumentasse 5% desde o preço de fechamento do dia anterior. A função execute_strategy iteraria através dos dados e imprimiria uma ordem de compra ou venda de acordo com o sinal.

Backtesting

Antes do lançamento, o algoritmo passaria 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 um backtesting da estratégia anterior:

Este código simularia a compra e venda de bitcoins com base nos sinais gerados por um algoritmo para rastrear os saldos ao longo do tempo. A função de backtest inicializaria o saldo da conta, iteraria através dos dados para executar ordens de compra e venda, e imprimiria os saldos inicial e final. Esta função ajudaria a avaliar o desempenho passado de uma estratégia.

Execução

Uma vez testado adequadamente, o algoritmo poderia conectar-se a uma plataforma de trading ou exchange para executar operações. Os algoritmos monitorizariam continuamente o mercado. Quando identificassem uma oportunidade de trading que cumprisse os seus critérios, o algoritmo colocaria 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 mostrado um exemplo de como fazer uma ordem de mercado utilizando a API da Gate:

Este código utilizaria a biblioteca Gate_api para se conectar à API da Gate. Inicializaria o cliente com uma chave API e uma chave secreta, depois colocaria uma ordem de compra de mercado para uma quantidade específica de bitcoin (BTC) usando USDT. A resposta da API seria 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 de mercado ou métricas de desempenho.

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

Este código configuraria um mecanismo de registo utilizando a biblioteca de registo do Python. Criaria um ficheiro de registo chamado trading.log, e em seguida, registaria as ações de compra e venda juntamente com a marca de tempo e o preço quando essas ações ocorreram. Estes registos ajudariam a manter um historial detalhado 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 perto possível do preço médio ponderado por volume. O conceito consiste em dividir a ordem total em pequenos fragmentos e executá-los durante um certo período com o objetivo de que coincidam com o preço médio ponderado por volume do mercado.

Preço Médio Ponderado por Tempo (TWAP)

A estratégia TWAP é semelhante ao VWAP, mas foca na execução de operações de maneira uniforme durante um certo período, em vez de ponderá-las pelo volume. Esta estratégia busca 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 de mercado. Por exemplo, um algoritmo poderia ter como objetivo executar operações que representem 10% do volume total do mercado durante um determinado período. 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, de modo que mesmo pequenos movimentos do mercado podem ser aproveitados pelos traders.

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 afetar negativamente os resultados das operações.

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