Pontos-chave
O trading algorítmico (algo trading) usa algoritmos de computador para automatizar a compra e venda de instrumentos financeiros com base em critérios predefinidos.
As estratégias usadas no trading algorítmico incluem Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP), Preço Médio Ponderado pelo Tempo (TWAP) e Porcentagem do Volume (POV).
Embora o trading algorítmico melhore a eficiência e remova vieses emocionais da negociação, ele também enfrenta desafios como complexidade técnica e possíveis falhas no sistema.
Introdução
As emoções muitas vezes atrapalham a tomada de decisões racionais no trading. O trading algorítmico oferece uma solução ao automatizar esse processo. Neste artigo, vamos conhecer o que é trading algorítmico, como ele funciona e seus benefícios e limitações.
O que é trading algorítmico?
O trading algorítmico envolve o uso de algoritmos de computador para gerar e executar ordens de compra e venda nos mercados financeiros. Esses algoritmos analisam dados de mercado e executam trades baseados em regras e condições específicas definidas pelo trader. O objetivo é tornar o trading mais eficiente e remover os vieses emocionais que podem afetar negativamente os resultados da negociação.
Como o trading algorítmico funciona?
Existem inúmeras maneiras de fazer trading algorítmico e nem todas são eficientes ou bem-sucedidas. Para ilustrar, vamos passar por alguns exemplos simples que podem servir como pontos de partida e dar uma ideia básica de como ele funciona na prática.
Definição da estratégia
O primeiro passo no trading algorítmico é definir uma estratégia de trading. Ela pode ser baseada em vários fatores, como movimentos de preços ou padrões técnicos. Por exemplo, uma estratégia de trading pode ser tão simples quanto comprar quando o preço cai 5% e vender quando sobe 5%.
Programação do algoritmo
O próximo passo é traduzir essa estratégia em um algoritmo de computador. Isso envolve codificar as regras e condições em um programa que pode monitorar o mercado e executar trades automaticamente.
Python é uma linguagem de programação popular para esse fim, devido à sua simplicidade e à disponibilidade de bibliotecas robustas. Aqui está um exemplo ilustrativo de como um trading algorítmico simples pode ser codificado em Python para negociar bitcoin:
Esse código usa a biblioteca yfinance para baixar dados históricos para bitcoin (BTC-USD) e a biblioteca pandas para manipular os dados. A estratégia de trading é definida pela criação de sinais de compra e venda com base nos movimentos de preços. Especificamente, o 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 sobe 5% em relação ao preço de fechamento do dia anterior. A função execute_Strategy itera os dados e imprime ordens de compra ou venda com base nos sinais.
Backtesting
Antes de iniciar o algoritmo, ele passa pelo backtest usando o histórico de dados do mercado para ver qual seria seu desempenho no passado. Isso ajuda a refinar a estratégia e melhorar sua eficácia.
Aqui está um exemplo de como realizar o backtest para a estratégia acima:
Esse código simula a compra e venda de bitcoin com base nos sinais gerados pelo algoritmo, rastreando o saldo ao longo do tempo. A função backtest inicializa um saldo de conta, itera os dados para executar ordens de compra e venda e imprime o saldo inicial e final. Isso ajuda a avaliar o desempenho da estratégia ao longo do período histórico.
Execução
Uma vez que o algoritmo é devidamente testado, ele pode ser conectado a uma plataforma de trading ou corretora para executar as negociações. O algoritmo monitora continuamente o mercado e, quando identifica uma oportunidade de negociação que atenda aos seus critérios, ele cria a ordem automaticamente.
Muitas plataformas oferecem APIs (interface de programação de aplicações) que permitem que os algoritmos interajam com o mercado de forma programática. Aqui está um exemplo de criação de uma ordem a mercado usando a API da Binance:
Este código usa a biblioteca binance para se conectar à API da Binance. Ele inicializa o "client" com uma chave API e uma chave secreta e, em seguida, cria uma ordem de compra a mercado para uma quantidade especifica de bitcoin (BTC) com USDT. A resposta da API que inclui detalhes da ordem, é impressa.
Monitoramento
Depois que o algoritmo está ativo, ele requer monitoramento contínuo para garantir que esteja funcionando conforme o esperado. Ajustes podem ser necessários com base nas mudanças das condições de mercado ou métricas de desempenho.
Isso pode envolver mecanismos de registro que documentam as ações e métricas de desempenho do algoritmo para revisão. Aqui está um exemplo de adição de registro ao algoritmo:
Esse código configura um mecanismo de registro usando a biblioteca logging da Python. Ele cria um arquivo de registro chamado trading.log e registra as ações de compra e venda, juntamente com a data e hora do registro e o preço em que as ações ocorrem. Isso ajuda a manter um registro detalhado de todos os trades executados pelo algoritmo, facilitando a análise do desempenho e o diagnóstico de quaisquer problemas que possam surgir.
Estratégias de trading algorítmico
Abaixo estão exemplos de alguns indicadores que podem ser úteis em estratégias de trading algorítmico.
Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP)
O VWAP é um indicador que pode ser usado em uma estratégia de trading que visa executar uma ordem o mais próximo possível do preço médio ponderado por volume. A ideia é dividir a ordem total em partes menores e executá-las durante um período específico, com o objetivo de corresponder ao 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 trades de maneira uniforme durante um período específico, em vez de ponderá-los por volume. Essa estratégia tem o objetivo de minimizar o impacto de grandes ordens a preço de mercado, espalhando-as ao longo do tempo.
Porcentagem do Volume (POV)
O POV envolve a execução de trading com base em uma porcentagem predefinida do volume de mercado. Por exemplo, um algoritmo pode ter como objetivo executar trades que representam 10% do volume total do mercado durante um período de tempo específico. Essa estratégia ajusta a taxa de execução com base na atividade do mercado para minimizar o impacto no mercado.
Benefícios do trading algorítmico
Eficiência
O trading algorítmico pode executar ordens em alta velocidade, muitas vezes em milissegundos, permitindo que os traders capitalizem mesmo com pequenos movimentos do mercado.
Trading sem emoções
Os algoritmos operam com base em regras predefinidas e não são influenciados por emoções, como FOMO (medo de ficar de fora) ou ganância. Isso pode reduzir o risco de decisões impulsivas que podem impactar negativamente os resultados das negociações.
Limitações do trading algorítmico
Complexidade técnica
O desenvolvimento e a manutenção do trading algorítmico exigem conhecimento técnico tanto em programação quanto nos mercados financeiros. Isso pode ser uma barreira para muitos traders.
Falha no sistema
Os sistemas de trading algorítmico são suscetíveis a problemas técnicos, como bugs de software, problemas de conectividade e falhas de hardware. Isso pode resultar em perdas financeiras consideráveis se não forem gerenciados adequadamente.
Considerações finais
O trading algorítmico envolve o uso de programas de computador para executar trades automaticamente, com base em regras e critérios predefinidos. Embora ele ofereça inúmeros benefícios, como maior eficiência e negociação sem emoções, ele também traz desafios, como a complexidade técnica e o risco de falhas no sistema.
Leituras adicionais
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