Wednesday 28 February 2018

Comerciantes de opções profissionais


Apenas seis por cento fazem o corte como comerciantes profissionais.


Apenas seis por cento das pessoas que tentam se tornar comerciantes profissionais realmente conseguem. Por que a maioria falha?


Quando as pessoas entram no mundo do comércio, muitos pensam que só precisam aprender uma estratégia e seguir as regras dessa estratégia. E, há algumas pessoas que realmente fazem isso por algum tempo. O problema com aqueles que não conseguem primeiro uma boa base dos mercados é que, quando os mercados mudam ou quando eles têm uma redução, eles começam a cometer erros. Esses erros levam a auto-sabotagem, mesmo nas mentes mais saudáveis.


Há aqueles que estão apenas negociando para ganhar dinheiro. O processo de negociação não é agradável para eles. Quando você faz algo que você não gosta, eventualmente sua mente subconsciente descobrirá maneiras de fazer você parar.


Aqueles que começam com paixão muitas vezes acham que esses sentimentos não estão mais quando percebem quanto trabalho e, em alguns casos, sacrifica, é para se tornar um comerciante. Quando a paixão se passa, a motivação vai.


Qualquer esforço empreendedor precisa de dinheiro para tornar o negócio rentável. Muitas pessoas entram no negócio comercial com a idéia de que o dinheiro de alguma forma aparecerá, alguém lhes dará dinheiro ou não haverá perdas. A maioria descobre que não é esse o caso. No entanto, eu incentivo aqueles com a paixão pelo comércio para estudar, enquanto economiza. Quando você espera que o dinheiro apareça, você terá perdido tempo em se tornar um comerciante.


Eu conheci uma série de pessoas que tiveram a paixão pela negociação que encontraram seu caminho no negócio, tornando-se gerentes de dinheiro para os outros, trabalhando em uma casa de suporte onde o dinheiro foi fornecido e / ou sendo contratado em uma sala de comércio. É preciso um ser humano excepcional para fazer qualquer um desses três trabalhar sem dinheiro próprio.


Falta de educação.


Há tantos professores, estratégias, livros, seminários, workshops e webinars disponíveis. Onde muitos ficam aquém é que eles não fazem a pesquisa para escolher os melhores professores para trabalhar. Você economizará muito tempo, energia e dinheiro se decidir o tipo de negociação que deseja fazer antes de escolher um professor.


Muitos escolhem os professores com base na capacidade do professor de vendê-los, na reputação do professor por fazer grandes lucros ou pela capacidade de um professor fazer com que pareça que haverá lucros imediatos com pouco esforço. Em meus seminários, eu ouço os comerciantes contar suas histórias de guerra sobre as más experiências que tiveram com os professores e os milhares que lhes custaram.


Um plano de negócios comercial tornará você responsável por suas ações. Muitos comerciantes não querem montar um plano porque não querem admitir a si mesmos que estão trabalhando com uma estratégia que não funciona. Eles também não querem se responsabilizar pela sua estratégia. Eles querem ser comerciantes mestres que seguem intuição / discrição antes de provar que podem seguir sua estratégia técnica.


Até que você tenha um plano, você não colherá as maiores recompensas da sua estratégia. Você não será capaz de entender completamente o que precisa ser ajustado e transformado.


Comércio sem testes.


A única maneira de confiar em sua estratégia é se você voltar e encaminhar para testá-lo. Se você não fizer isso, quando você tiver uma redução, você começará a questioná-lo e você mesmo. Então pode ser tarde demais porque você pode ficar sem dinheiro e ficar sem paixão. Além disso, onde houve apoio de sua família, você agora tem conflito.


Digamos que você tenha a paixão, a educação, o plano e você provou a si mesmo que você tem uma estratégia viável. O próximo passo é se você pode ou não seguir sua estratégia. Se você não pode, o problema é você. Este último passo é onde a maioria dos comerciantes falha porque eles não querem admitir isso a si mesmos, eles não vão investir em si mesmos ou ficaram sem dinheiro.


Um dos meus clientes disse uma vez quando pediu a lição mais importante que ele aprendeu ao se tornar um gerente de dinheiro: "Manuseie sua psicologia primeiro porque você acabará por lidar com isso e talvez seja tarde demais".


O comércio é uma profissão viável e uma ótima maneira de aproveitar o processo de ganhar dinheiro. Se você está disposto a fazer o que é necessário, você estará entre os seis por cento que apreciam suas vidas como comerciantes profissionais.


Adrienne Toghraie treinadores e investidores para o próximo nível de sucesso, ajudando-os a superar suas limitações auto-impostas. Ela tem sido palestrante desde 1989, autor de 13 livros e proprietária do TradingOnTarget.


Mais de Benzinga:


Leia o artigo original sobre Benzinga. Copyright 2018.


Como aprender a negociar e se tornar um comerciante profissional.


Três etapas sobre o que e como aprender.


Torne-se um comerciante profissional, aprendendo princípios básicos de negociação e princípios básicos avançados. O próximo passo para aprender estratégias e ganhar experiência em implementá-las.


Infelizmente, o caminho para se tornar um comerciante profissional não é direto. Existe uma quantidade significativa de informações incorretas e enganosas sobre o assunto da negociação. Às vezes, os novos comerciantes acreditam erroneamente algumas das informações incorretas, e a menos que eles corrigam o problema, talvez nunca se torne um comerciante profissional.


Ou o novo comerciante acredita que existe um método perfeito de negociação lá fora, que produz apenas negócios vencedores. Procurar uma coisa dessas é um esforço infrutífero e pode significar que o comerciante desperdiça um tempo valioso quando, em vez disso, eles poderiam estar aprendendo a trocar um sistema mais realista e ainda lucrativo.


Às vezes, os novos comerciantes percebem quais são as boas informações e quais devem ser evitadas e, eventualmente, se tornar comerciantes profissionais. Isso pode levar meses ou mesmo anos. Como uma orientação geral, para ajudar a evitar perder tempo em informações incorretas ou com defeito, ao ler sobre uma estratégia, puxe vários gráficos e veja se a estratégia tem potencial para ser lucrativa. Esta abordagem exige a verificação pessoal de todas as informações. Fazer isso eliminará rapidamente uma grande quantidade de informações inúteis por aí, deixando-lhe mais tempo para se concentrar nas informações que você considerou relevantes.


Qual é o método mais eficiente para aprender a trocar e se tornar um comerciante profissional?


Descrevemos abaixo o processo que os comerciantes de sucesso passaram.


Noções básicas de negociação.


Primeiro, concentre-se em aprender mercado e noções básicas de negociação.


Uma boa compreensão dos fundamentos da negociação fornece a base que irá suportar toda a carreira comercial de um comerciante. É necessário um conhecimento do básico antes que informações de negociação mais avançadas possam ser implementadas com sucesso.


O básico das negociações inclui todas as informações factuais sobre negociação, tais como: o que os mercados comercializam, como os preços se movem (preços de lances e pedidos), tipos de pedidos e como colocá-los, gerenciamento de risco, horário de negociação, como monitorar o desempenho das negociações , e quanto dinheiro é necessário para negociar de forma eficiente.


Os fundamentos da negociação são tipicamente de natureza factual. Os tipos de pedidos são o que são, e não existe qualquer subjetividade nisso. O mesmo acontece com a maioria dos outros princípios comerciais. Não há muita subjetividade, e se existe é relativamente menor. Uma fonte de informação pode dizer para começar o dia de negociação forex com pelo menos US $ 500, enquanto outra fonte pode dizer começar com pelo menos US $ 1.000. Uma fonte não é necessariamente correta ou errada. As informações de múltiplas fontes estão apenas dizendo que você definitivamente deve começar com pelo menos US $ 500 e, idealmente, com US $ 1.000 ou mais.


Os livros de negociação em sua loja de livros local, ou sites de negociação respeitáveis, fornecem todos os conceitos básicos de negociação que você precisa a um custo relativamente baixo, ou nenhum custo. As próprias trocas fornecem a maioria dos princípios básicos dos mercados que os comerciantes precisam. Por exemplo, a Bolsa de Valores de Nova York e as bolsas de valores NASDAQ fornecem recursos educacionais sobre como o mercado de ações opera através dos principais menus em seus sites.


O Chicago Mercantile Exchange faz isso para futuros e o Chicago Board Options Exchange faz o mesmo para aqueles que desejam aprender sobre negociação de opções.


Noções básicas avançadas.


Aprender os conceitos básicos de negociação dá aos novos comerciantes a oportunidade de aprender sobre vários mercados e determinar qual deles eles querem, e são capazes de negociar.


Ao aprender o básico, os comerciantes determinam se querem negociar ações, futuros, opções ou divisas. Ao fazer essa escolha, eles podem aprofundar os conceitos básicos de negociação específicos desse mercado.


Por exemplo, um novo comerciante de opções precisa aprender sobre a opção Gregos que ajudam a determinar o preço de uma opção. Os interessados ​​em negociação de futuros precisam aprender sobre carrapatos, pontos e as várias especificações para cada contrato de futuros que eles podem querer negociar. Os comerciantes de ações precisam saber como vender de curta duração, como os dividendos funcionam e as diferenças entre a negociação prévia do mercado e a negociação durante as horas normais.


Os comerciantes de Forex precisam aprender sobre valores de pip e taxas de rolagem diárias.


Sistemas e técnicas de negociação.


Ao aprender os conceitos básicos de negociação, e depois aprender mais sobre o mercado a ser negociado, o próximo passo é aprender estratégias que irão produzir lucros nesse mercado. Tais estratégias são subjetivas, o que significa que a fonte da informação é importante. Os recursos gratuitos podem fornecer estratégias genéricas que funcionaram ao mesmo tempo, mas não funcionam mais. Encontrar estratégias viáveis ​​requer muito mais pesquisa e verificação do que aprender noções básicas de negociação. Conforme discutido acima, ao aprender estratégias, abra gráficos e procure exemplos da estratégia no trabalho. Se parecer que poderia ser rentável em seu próprio teste do mundo real, continue investindo algum tempo no método. Caso contrário, deixe o método sozinho.


O melhor método de aprender uma técnica de negociação é encontrar um comerciante profissional que irá ensinar-lhe a sua técnica de negociação. Alguns comerciantes profissionais oferecem sites ou livros que destacam seus métodos. Eles também podem fornecer mentoring pessoal, que é a abordagem mais direta para aprender a trocar.


Também é possível aprender uma técnica de negociação discricionária sem qualquer forma de instrução. O auto-aprendizado está bem, mas pode levar mais tempo para criar um sistema rentável quando comparado ao aprendizado de um sistema que já é lucrativo. Muitos comerciantes profissionais desenvolvem seus próprios métodos de negociação, observando gráficos, observando certos padrões ou tendências e, em seguida, desenvolvendo um sistema que explora essas tendências. Isso pode levar meses ou mesmo anos de testes antes que o comerciante encontre um método viável que produza lucros consistentemente.


Ganho de experiência.


A prática não é perfeita. A prática perfeita faz melhorias. Na negociação, nunca teremos resultados perfeitos porque nunca ganharemos todos os nossos negócios. E está tudo bem. Nós não precisamos ganhar todos os negócios para produzir uma boa vida. O que é necessário, porém, está implementando nosso método quase que perfeitamente. Isso está no nosso controle, enquanto os resultados não são. Se fizermos o que é certo, os resultados favoráveis ​​são mais prováveis. Fazer o que é certo é seguir os métodos que aprendemos e optamos por usar.


Quando primeiro aprender um método, pode parecer muito fácil. Quando vamos implementá-lo, porém, pode ser mais difícil do que antecipamos. A maioria dos comerciantes desistem nesta fase e procuram outra estratégia. Infelizmente, esses tipos de pessoas raramente se tornam bem sucedidos. Mesmo uma estratégia de negociação simples geralmente requer pelo menos vários meses de experiência prática antes que o método comece a produzir resultados lucrativos.


À medida que um comerciante progride e ganha mais experiência, provavelmente encontrarão maneiras de melhorar suas estratégias ou notar outras tendências do mercado que podem ser exploradas se outra estratégia for formulada. Um comerciante bem sucedido também pode achar que uma estratégia que já funcionou já não está funcionando também. Desta forma, um comerciante está sempre aprendendo com suas experiências e tentando encontrar melhores maneiras de fazer as coisas. Eles estão simplesmente se adaptando às mudanças no mercado, o que pode tornar as estratégias atuais obsoletas, mas abre a porta para uma nova estratégia a ser implantada.


Inteview com um comerciante de opções profissional.


Tenho o prazer de apresentar a seguinte entrevista que realizei com o Dr. Mark Wolfinger, especialista em negociação de opções. Mark tem décadas de experiência como comerciante de opções profissionais e escreveu três livros sobre opções, além de manter seu próprio blog para investidores interessados ​​em aprender mais sobre negociação de opções. Minhas perguntas aparecem em negrito, e as respostas da marca aparecem em texto simples.


Mark, você tem mais de 30 anos de experiência em opções de negociação. Como os mercados de opções evoluíram desde o início?


Noite e dia! Quando comecei como fabricante de mercado do CBOE em 1977, nós só tínhamos opções de chamadas. Os lançamentos não começaram a operar até mais tarde, e isso tornou difícil a cobertura. Mas todos eram muito menos sofisticados naqueles dias. Nós tínhamos ajuda no computador para determinar o valor teórico de uma opção, mas se eu quisesse proteger um comércio de opções com ações, eu tinha que ligar para a mesa da minha empresa de compensação (a empresa de compensação é para um criador de mercado como corretor é um investidor individual) e faça que façam o pedido por telefone. Processo lento, e não houve preenchimentos imediatos. Nós também precisamos fazer tudo na nossa cabeça ou com lápis e papel. Isso inclui acompanhar as posições, estimar nossa posição delta e gamma, etc. Essa falta de sofisticação deu aos negociantes do chão uma vantagem sobre a maioria dos indivíduos, mas era muito mais difícil minimizar o risco. Tivemos que fazer o melhor que pudermos. Hoje, os computadores superam todos os números instantaneamente.


É também muito diferente da perspectiva de um comerciante individual. Ser capaz de ver todas as ofertas e ofertas em tempo real, a capacidade de receber preenchimentos em menos de um segundo, a capacidade de ver meus gregos instantaneamente [para mais informações sobre & # 8216; gregos & # 8217; como eles se relacionam com opções clique aqui] & # 8211; Todo torna o risco comercial e de gerenciamento muito mais fácil. E os custos de comissão são tão baixos que eu pago menos como cliente hoje do que eu fiz como um novo criador de mercado em 1977!


Você passou mais de 20 anos como fabricante de mercado e # 8211; você pode descrever brevemente o que um fabricante de mercado faz?


Um fabricante de mercado faz mercados! Assim, quando um corretor (que representa uma ordem de seu cliente) entra no poço comercial e pede uma cotação em uma opção específica ou spread, os fabricantes de mercado anunciam um preço no qual ele / ela está disposto a comprar a opção citada ( que é o preço da oferta), bem como um preço de venda (preço ao qual está disposto a vender). Isso deve ser feito para cada opção que negocia no poço. Quando comecei, havia três ou quatro ações e um monte de fabricantes de mercado em cada poço. As opções mais comercializadas, como a IBM, atraíram a maioria dos fabricantes de mercado, mas nenhum depósito estava vazio. Os fabricantes de mercado deveriam competir entre si para apresentarem a oferta mais alta ou a oferta mais baixa, para que o corretor (que representasse a ordem do cliente) trocasse com eles. Obviamente, ao vender, o corretor escolheu a oferta mais alta. Nossas lances e ofertas foram postadas para todos verem, mas era um processo manual. Quando o preço do estoque subjacente mudou, tivemos que alterar todas as cotações de opções. Isso foi certamente um incômodo. Hoje, os preços de compra e venda são estabelecidos por computadores. Os parâmetros utilizados para fazer essas ofertas e ofertas são estabelecidos pelos especialistas e as cotações mudam à medida que o preço da ação muda. Muito mais eficiente hoje.


Muitos leitores deste blog estão curiosos sobre carreiras no setor financeiro. No mundo de hoje, quais qualificações seriam necessárias para se tornar uma comerciante de opções profissionais e que tipo de renda alguém poderia esperar naquela carreira?


Eu não faço ideia. O mundo mudou drasticamente desde que eu deixei o CBOE há oito anos. É difícil começar como um fabricante de mercado independente. A maioria agora trabalha para grandes empresas comerciais. Os rendimentos variariam do nível de pobreza para a riqueza, dependendo da habilidade do comerciante individual e de seu parceiro (empresa comercial). Existem empresas proprietárias que ensinam e contratam comerciantes, mas a maioria cobra enormes taxas para ensinar, e eu simplesmente não tenho como saber como o processo funciona depois que um é # 8216; ensinado. & # 8217;


Você tem alguma estratégia preferencial de negociação de opções que você usa em uma base regular?


Eu acredito em mantê-lo simples. Quando eu escrevo, descrevo fácil de aprender, estratégias descomplicadas, e esses são os únicos métodos que uso com minha própria negociação. Agora, eu compro condores de ferro (em índices de base ampla) exclusivamente. Quando as volatilidades implícitas são baixas (pelo menos baixas na minha opinião), adiciono diagonais duplas ao meu arsenal comercial. Se eu tivesse uma opinião de mercado forte, eu continuaria trocando condores de ferro, mas # 8216; lean & # 8217; minhas posições a favor desse preconceito. Eu nunca tenho tal viés (a história me convenceu, eu não posso prever corretamente a direção), mas eu menciono isso para seus leitores que fazem. Eu usei a escrita de chamadas cobertas e vendido nus com dinheiro seguro por anos e acredito que é uma estratégia decente para pessoas que querem aprender como as opções funcionam. Mas, esses são métodos de alta e não funcionam bem em mercados baixos.


Eu sei que você é um ardente defensor dos investidores que se educam e experimentam com o comércio de papel antes de colocar dinheiro real na linha # 8211; você tem alguma recomendação para sites que permitam a boa troca de papel das estratégias de opções?


Não. Se o corretor de um investidor não oferecer essa capacidade & # 8211; sem custo & # 8211; então é hora de conseguir um novo corretor. Uma razão extra para usar um corretor para o comércio de papel é que você se familiarize com o sistema de entrada de pedidos e as ferramentas de gerenciamento de riscos do corretor. Isso é importante porque você nunca quer entrar em uma ordem para trás (vendendo quando você pretende comprar) & # 8211; e isso pode acontecer se o software de negociação não estiver familiarizado. Como a gestão de riscos é crucial para o sucesso a longo prazo (IMHO) quando a troca de papel é um bom momento para se familiarizar com essas ferramentas de gerenciamento de riscos. Para mim, essas ferramentas devem incluir gráficos de risco e a capacidade de monitorar a posição # 8216; Gregos. & # 8217;


Eu notei que o interesse nocional em produtos derivados (ações, índices, taxas de juros, etc.) acabou de explodir nos últimos cinco a dez anos, e a taxa de crescimento parece estar aumentando para inicializar. Você tem alguma idéia de por que o mercado de derivativos está crescendo mais rápido do que os tradicionais mercados de renda e renda fixa? Essa é uma bandeira vermelha?


Esse ritmo recorde está sendo continuado este ano. Não posso saber com certeza, mas acredito que mais e mais instituições estão usando derivativos. Os lucros surpreendentes dos hedge funds parecem ser uma coisa do passado, mas cada vez mais hedge funds estão em negócios e eles usam derivativos em uma base constante. Tenho certeza de que o número de indivíduos que usam opções também está crescendo, mas eu não acredito que eles contribuem significativamente para o volume total de opções # 8211; que será de mais de 3 bilhões de contratos este ano. Não vejo uma bandeira vermelha & # 8216; & # 8217; As bolhas ocorrem o tempo todo, mas o volume aumentado não deve ser uma bolha. Lembre-se de que as opções foram projetadas como ferramentas de redução de risco, e se usadas dessa maneira, nada terrível deve acontecer aos mercados. & # 8217; No entanto, como vimos com o Barings Bank, e especialmente a Gestão de Capital a Longo Prazo, etc., comerciantes desonesto ou empresas comerciais inteligentes podem perder dinheiro suficiente para agitar a confiança em todo o sistema.


Parece haver inúmeros seminários de opções & # 8221; por aí, prometo ensinar as pessoas a negociar opções com base em algoritmos de negociação proprietários ou apenas um conjunto de regras a seguir cegamente e # 8211; na minha opinião, parece que estes & # 8216; sistemas & # 8217; ignorar o conhecimento e a compreensão fundamentais necessários para negociar com prudência opções # 8211; o que, penso eu, é uma filosofia que você compartilha: os investidores precisam educar-se adequadamente primeiro, praticar o segundo e usar o bom senso ao negociarem. Qual é o seu conselho para o potencial investidor de negociação de opções que está apenas pensando em entrar em opções?


As empresas que vendem seminários onerosos estão fazendo dinheiro, não educam comerciantes rentáveis. Considere isso: se eles tivessem grandes métodos proprietários, eles nunca venderiam esses métodos para qualquer um a qualquer preço. Assim, para mim, esses algoritmos e regras comerciais não valem muito. Na medida em que ensinam & # 8217; o investidor para pensar por si mesmo, eles podem valer alguma coisa. Mas, eu não posso evitar que sejam excessivamente caras e simplesmente uma má idéia. O problema é que muitos caem para o hype de um & # 8216; get-rich-quick & # 8217; projete e tome essas aulas. Qualquer um pode ter sorte, então algumas pessoas fazem riquezas instantâneas. Mas, a grande maioria cairá no caminho. Esses seminários dão ao mundo das opções um nome ruim.


Eu acredito, como você diz, que cada investidor deve aprender por si mesmo. Não é complicado adotar as estratégias simples que eu incentivo. Meu livro recente: O Guia de Opções do Rookie, fornece uma explicação detalhada de como as opções funcionam e os benefícios de usar opções. Ele fornece detalhes que permitem ao leitor aprender a usar opções. Por & # 8216; aprender & # 8217; Eu penso por ele mesmo e realmente entendo como as opções funcionam. Imponho a importância do gerenciamento de riscos. Outros podem dizer ao leitor como abrir um comércio, mas discuto a abertura, gerenciamento e fechamento de cargos. O objetivo é lucros a longo prazo, e não riquezas instantâneas.


Conselhos: vá devagar. Ler. Comércio de papel. Pergunte. Ao usar dinheiro real, comece pequeno. Don & # 8217; t permitir que o ego fique no caminho. Se você ainda não entender o que você está tentando alcançar com cada comércio # 8211; e o que pode dar errado & # 8211; você ainda não está pronto para usar dinheiro real. Mais uma vez, seja paciente. Você tem o resto da sua vida para negociar.


Obrigado por tomar o tempo para participar desta entrevista Mark.


O prazer é meu. Agradeço o que você está tentando fazer pelos seus leitores.


UPDATE: Mark e quatro dos outros bloggers das melhores opções na internet criaram um site educacional pago projetado para pessoas interessadas em realmente aprender sobre as opções de negociação pela primeira vez, além de fornecer material avançado para aqueles que já negociaram opções para anos. Clique aqui para saber mais.


Para aqueles que estão interessados ​​em aprender mais, certifique-se de verificar o site da Mark & ​​my website (mdwoptions) e seu blog (blog. mdwoptions / options_for_rookies /). Ambos contêm links para um ebook gratuito, que é uma versão mais amostragem do seu livro mais recente. No total, Mark escreveu três livros sobre as opções disponíveis na Amazon.


Gostei muito desta entrevista.


[& # 8230;] sobre onde o All My Money é conduzido uma entrevista interessante com um comerciante de opções profissionais. Eu comecei minha carreira em finanças trabalhando para um back office de opção de estoque. Esta foi uma aventura louca [& # 8230;]


23 de agosto de 2008 06:00 da manhã.


[& # 8230;] | 10 dias atrás THQ Building Life-size 40k Rhino Primeiro salvo por MinchinWeb | 10 dias atrás Inteview com um comerciante de opções profissional primeiro salvado por danielgianni | 13 dias atrás LTD: Say It With Beer Primeiro salvo por brianst33 | 14 [& # 8230;]


5 de janeiro de 2009 06:05 AM.


[& # 8230;] começando com negociação de opções. Eu realizei uma entrevista com o Dr. Wolfinger neste blog e você pode lê-lo aqui. Compartilhe e [& # 8230;]


9 de fevereiro de 2009 21:18.


[& # 8230;] links públicos & gt; & gt; Empresa Summertime Saved por melinda923 em Sáb 14-2-2009 Inteview com um comerciante de opções profissional salvo por wolkanca em Sáb 14-2-2009 Alterações que chegam .... Salvo por IAmEverywhere15 no qua 31-12-2008 [& # 8230;]


25 de fevereiro de 2009 10:49.


[& # 8230;] dos autores contribuintes é o Dr. Mark Wolfinger, e você pode querer ler a entrevista que tive com ele neste blog, clicando aqui. Eu considero que ele é um verdadeiro atirador direto e então quando ele se aproximou de mim para ajudar a promover seu site [& # 8230;]


10 Traços de um comerciante de opções bem sucedido.


As opções são um dos instrumentos mais versáteis nos mercados financeiros. Eles são flexíveis na medida em que permitem que você aproveite sua posição para aumentar os retornos, gerenciar o risco, usando-os para hedging ou para obter lucro com movimentos ascendentes, negativos e paralelos no mercado.


Apesar de seus muitos benefícios, o comércio de opções traz um risco substancial de perda, e é de natureza muito especulativa. Não é para todos e nem todos podem se tornar um comerciante de opções bem-sucedido. Como qualquer outro negócio, tornar-se um comerciante de opções bem sucedido requer uma certa habilidade, tipo de personalidade e atitude. Este artigo irá ajudá-lo a entender as 10 características obrigatórias que você precisa para se tornar bem sucedido nas negociações de opções. (De escolher o tipo certo de estoque para a parametrização de perdas, aprenda como negociar com sabedoria)


[Se você está interessado em ir além de apenas 10 características e habilidades essenciais, e aprender estratégias de opções experimentadas e verdadeiras usadas por profissionais, confira o curso de negociação de opções da Academia Investopedia. Com treinamentos de vídeo e aulas sob demanda, você terá acesso ao conhecimento para colocar as chances a seu favor com as opções.]


Numeração - Mantenha Afiação suas habilidades quantitativas.


As opções são instrumentos de alto risco, e é importante que os comerciantes reconheçam quanto risco eles têm em qualquer momento. Qual é a desvantagem máxima do comércio? Qual é a posição implícita ou explícita em relação à volatilidade? Quanto do meu capital é alocado ao comércio? Estas são algumas das questões que os comerciantes terão sempre de manter em suas mentes. Os comerciantes também precisam tomar medidas adequadas para controlar o risco. Em particular, se você é comerciante de opções de curto prazo, você encontrará regularmente negócios com perda de dinheiro. Por exemplo, se você mantém uma posição durante a noite, sua aposta pode ficar ruim devido a notícias adversas. A qualquer momento, você precisa minimizar o risco de suas posições. Alguns comerciantes fazem isso, limitando o tamanho do seu comércio e se diversificando em vários negócios diferentes para que nem todos os seus ovos estejam na mesma cesta. Um comerciante de opções também tem que ser um excelente gerente de dinheiro. Eles precisam usar seu capital com sabedoria. Por exemplo, não seria sensato bloquear 90% do seu capital em um único comércio. Seja qual for a estratégia que adota, a gestão de riscos e a gestão do dinheiro não podem ser ignoradas. (O risco é inseparável do retorno. Para mais informações, consulte Medição e gerenciamento do risco de investimento.)


2. Seja bom com números:


Ao negociar em opções, você sempre está lidando com números. Qual é a volatilidade implícita? A opção no dinheiro, ou fora do dinheiro? Qual é o ponto de equilíbrio do comércio? Os comerciantes de opções estão sempre respondendo a essas perguntas. Eles também se referem à opção Gregos, como o delta, gama, vega e theta de suas tradições de opções. Por exemplo, um comerciante gostaria de saber se o comércio dele é de gama baixa. É importante que os comerciantes possam facilmente calcular e interpretar números. Você não precisa ser um cientista de foguetes, mas você deve treinar como um aspirante "atleta de quantos". (Compreender as influências de preços nas posições de opções requer aprender delta, theta, vega e gama. Para mais informações, consulte Como conhecer os "gregos".)


Comportamental - Desenvolva a Atitude Direita.


Para se tornar bem sucedido, as opções comerciantes devem praticar disciplina. Fazer pesquisas extensas, identificar oportunidades, estabelecer o comércio certo, formar e aderir a uma estratégia, estabelecer metas e formar uma estratégia de saída fazem parte da disciplina. Um simples exemplo de desvio da disciplina é ir com o conselho do rebanho. Nunca confie em uma opinião sem fazer sua própria pesquisa. Você não pode ignorar sua lição de casa e culpar o rebanho por suas perdas. Em vez disso, você deve elaborar uma estratégia comercial independente que funcione para sua situação.


Paciência é uma qualidade que todas as opções de comerciantes têm. Os investidores do paciente estão dispostos a esperar que o mercado ofereça a oportunidade certa, ao invés de tentar fazer uma grande vitória em todos os movimentos do mercado. Muitas vezes, você verá comerciantes sentados ociosos e apenas assistindo o mercado, esperando o momento perfeito para entrar ou sair de um comércio. O mesmo não acontece com os comerciantes amadores. Eles são impacientes, incapazes de controlar suas emoções, e eles serão rápidos para entrar e sair de negócios.


5. Corresponde ao seu estilo de negociação com sua personalidade:


Cada comerciante tem uma personalidade diferente; portanto, cada comerciante deve adotar um estilo de negociação que se adapte às suas características. Alguns comerciantes podem ser bons no dia comercial, onde eles compram e vendem opções várias vezes ao longo do dia, a fim de fazer pequenos lucros. Outros podem estar mais à vontade com a negociação de posições, onde formam estratégias de negociação para tirar proveito de oportunidades únicas, como a decadência do tempo e a volatilidade. E outros podem estar mais à vontade com operações de swing, onde os comerciantes fazem apostas no movimento dos preços durante períodos de cinco a 30 dias. (Para leitura relacionada, veja A Importância do Valor de Tempo na Negociação de Opções).


Aprendizagem - Torne-se um Aprendiz Ativo.


6. Leia e compreenda notícias:


É crucial para os comerciantes serem capazes de interpretar a notícia, fazer propaganda separada da realidade e tomar decisões adequadas com base nesse conhecimento. Você encontrará muitos comerciantes que estarão ansiosos para colocar sua capital em uma opção com notícias promissoras e, no próximo dia, passarão para a próxima grande notícia. Isso os distrai da identificação de maiores tendências no mercado. Os comerciantes mais bem sucedidos serão honestos consigo mesmos e tomarão decisões pessoais sólidas, ao invés de simplesmente passar pelas principais notícias nas notícias.


7. Aprenda com as perdas:


O Chicago Board of Trade informou recentemente que 90% das opções de comerciantes fazem perdas. O que separa os comerciantes bem-sucedidos dos médios é que os comerciantes bem-sucedidos podem aprender com suas perdas e implementar o que aprendem em suas estratégias comerciais. (Para leitura relacionada, veja Estratégias de negociação de opções: Compreender a posição Delta.)


8. Seja um aprendiz ativo:


Os mercados financeiros estão constantemente mudando e evoluindo; Você precisa ter um entendimento claro sobre o que está acontecendo e como tudo funciona. Ao se tornar um aprendiz ativo, você não só se tornará bom em suas estratégias de negociação atuais, mas também poderá identificar novas oportunidades que outros podem não ver ou que podem passar.


Administrativo - Desenvolva a rotina certa.


9. Planeje seus negócios:


Um comerciante de opções que planeja ter maior probabilidade de ter sucesso do que aquele que voa sobre o instinto e a sensação. Se você não possui um plano, você colocará trocas aleatórias e, conseqüentemente, você não terá direção. Por outro lado, se você tem um plano, é mais provável que fique com isso. Você será claro sobre quais são seus objetivos e como você planeja alcançá-los. Você também saberá como cobrir suas perdas ou quando reservar lucros. Você pode ver como o plano funcionou (ou não funcionou) para você. Todas essas etapas são essenciais para o desenvolvimento de uma estratégia comercial forte.


10. Manter registros:


A maioria dos comerciantes de opções de sucesso mantêm registros diligentes de seus negócios. Manter registros comerciais adequados é um hábito essencial que pode ajudá-lo a evitar tomar decisões dispendiosas. O histórico de seus registros comerciais também fornece uma riqueza de informações que podem ajudá-lo a melhorar suas chances de sucesso. (Para leitura relacionada, veja Fazer melhores operações de opções com o intervalo mensal médio).


As melhores opções dos comerciantes recebem uma emoção de explorar e assistir seus negócios. Claro, é ótimo ver uma seleção sair, mas muito como fãs de esportes, os comerciantes de opções gostam de ver todo o jogo se desdobrar, não apenas descobrir a pontuação final. Essas características não garantirão seu sucesso no mundo das trocas de opções, mas eles definitivamente aumentarão suas chances nela.


3 maneiras em casa comerciantes podem ser mais rentáveis ​​do que profissionais.


A maioria dos comerciantes de ações e opções acham que os comerciantes profissionais têm alguma vantagem mágica, ou segredo, que os torna mais bem-sucedidos. Como um treinador de opções para muitos estudantes todos os meses, eu constantemente ouço essa "história de soluços" de alguns dos comerciantes iniciantes. Eles pensam que se eles tivessem apenas esse método de troca "secreto", eles também podem fazer uma tonelada de ações e opções de troca de dinheiro. Honestamente, não existe uma enorme diferença entre as casas comerciais profissionais e os investidores individuais.


Tenho certeza que você também teve esses pensamentos pelo menos uma vez em sua mente, certo? Mas esta opinião é baseada em informações defeituosas e completamente falsas. Os comerciantes individuais podem ser muito mais rentáveis ​​do que os comerciantes profissionais.


70% dos comerciantes do dia perdem dinheiro - isso foi você!


A linha inferior é simplesmente isso - a maioria dos comerciantes do dia são perdedores. Forbes informou sobre um estudo apenas no outro ano que:


As Autoridades norte-americanas de valores mobiliários descobriram que 77% dos comerciantes do dia perderam dinheiro de forma consistente.


Então, a BusinessWeek informou que, na verdade, os números eram maiores e mais como 82% dos comerciantes do dia todo perdem dinheiro. Esses dados provêm de um estudo de alguns professores da Universidade de Taipei e da Universidade da Califórnia que pesquisaram 66.400 investidores ao longo de alguns anos. A principal conclusão: quanto mais você trocar, menos você ganha.


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As Principais Diferenças - Planos de Negociação e Risco.


Agora você notará no título da minha postagem que eu disse "CAN" e não "WILL" ser mais rentável. Quando você tira todo o resto, os comerciantes profissionais são idênticos aos comerciantes domésticos. Ambos precisam aprender a negociar nos mercados de forma segura e lucrativa. E nós somos todos humanos e, portanto, temos emoções que afetam nossa negociação até certo ponto - eu mesmo incluído.


Aqui estão 3 maneiras de você ser ainda mais lucrativo do que comerciantes profissionais:


Trate isso como um negócio: o comerciante profissional não ganha dinheiro nem trabalha, a menos que seja lucrativo. Eles não podem pagar suas contas e alimentam suas famílias com perdas maciças. Como tal, eles percebem que a negociação de opções NÃO é o caminho rápido e fácil para as riquezas. Obviamente, ter essa atitude obtém o comerciante típico em casa em problemas muito rapidamente. Então, trate isso como um negócio completo. Possuir um plano de negociação estratégico, gerenciamento de risco adequado e estratégias simples. Proteja seu investimento e reduza o risco sempre que possível. Gerenciamento de dinheiro é a sua primeira prioridade: com demasiada frequência, os iniciantes se concentram no quanto eles farão em um comércio e não quanto ao quanto eles possam perder. Pare com isso imediatamente. Para nossos próprios alertas comerciais e estratégias que oferecemos aqui, sempre tomo a rota altamente conservadora. Prefiro fazer um sólido ganho de 2% do que arriscar milhares de dólares por um possível ganho de 5% com risco consideravelmente maior. Os profissionais protegem seu dinheiro a todo o custo, ou estão fora do trabalho e nas ruas. Pense a longo prazo em todos os negócios e perceba agora que manter o dinheiro às vezes é mais importante que fazer grandes ganhos. Mestre Algumas Habilidades de Análise Técnica: Se você já aprendeu uma habilidade básica, você sabe que leva tempo para dominá-la completamente. O comércio não é diferente. Você simplesmente não consegue pegar o basquete e atirar 70% de jogadas livres diretamente do portão. Mesmo sabendo que isso é verdade, alguns comerciantes em casa não querem aproveitar a habilidade de indicadores de análise técnica como MACD, Stochastics, RSI e BollingerBands. Se você realmente comete tempo para esses indicadores e compreende como eles funcionam (e não funcionam), eu prometo que você começará a negociar de forma mais consistente.


Ainda escrevo esse blog para você (e para mim)


A média em casa do comerciante nos dias de hoje são a procura de um sistema mágico ou um robô para fazer a negociação para eles. Estou aqui para ajudá-los e você percebe que vai desperdiçar mais dinheiro e tempo indo na rota de "obter ricos rápidos" do que você, se você tivesse aprendido a trocar corretamente desde o início.


No decorrer dos últimos 4 anos, com este site, vi muitos comerciantes realmente levar seu portfólio para o próximo nível - o que é incrível! E eu quero ver mais de você intensificar e ganhar mais dinheiro. Nós não estamos negociando um contra o outro e qualquer coisa que eu possa fazer aqui para ajudar também me torne um comerciante melhor.


Nenhuma das coisas que descrevi acima pode ser implementada sem um forte compromisso de se tornar um comerciante mais bem-sucedido. Mas não importa onde sua carreira comercial o leva, eu encorajo você a aprender o máximo que puder dos comerciantes profissionais.


Lembre-se de que "se você quer ser bem sucedido, faça o que as pessoas bem-sucedidas fazem".


Sobre o autor.


Kirk Du Plessis.


Kirk fundou a Option Alpha no início de 2007 e atualmente atua como Chief Trader. Anteriormente, um banqueiro de investimentos no Grupo de Incorporações e Aquisições do Deutsche Bank em Nova York e Analista de REIT para BB & T Capital Markets em Washington D. C., ele é um comerciante de opções de tempo integral e investidor imobiliário.


Ele foi entrevistado em dezenas de sites / podcasts de investimentos e ele foi visto na Revista Barron, SmartMoney e várias outras publicações financeiras. Kirk atualmente mora na Pensilvânia (EUA) com sua linda esposa e duas filhas.


Na verdade, existem algumas outras razões pelas quais os comerciantes profissionais às vezes são mais lucrativos e # 8211; coisas que não podemos controlar & # 8230;


Alguém pode adivinhar o que são?


Eu realmente acho que o gerenciamento de dinheiro é a maior diferença. Eu ouvi dizer que perder comerciantes se concentrar em lucros ao ganhar comerciantes se concentrar em perdas ou que se você se concentrar em suas perdas, os lucros vão cuidar de si mesmos. Muito ruim, eu tive que aprender esta regra de ouro através da experiência.


Algo que eu possa adicionar é que os comerciantes rentáveis ​​não estão envolvidos emocionalmente com seus negócios e sempre têm uma estratégia de saída para cada comércio antes de serem colocados.


Muito, muito verdadeiro! A palavra de quatro letras deve ser sua principal preocupação sempre (R-I-S-K)


Eles têm acesso às notícias antes de atingir o fluxo principal? Além disso, eles espalham seu dinheiro em diferentes áreas de negociação, como ETF, Dividend stocks, Futures & # 8230; & # 8230;. Em outras palavras, eles diversificam suas carteiras.


Tenho certeza de que até certo ponto eles ouvem rumores antes de nós. Claro que se eles obtiverem notícias negociáveis, então eles realmente podem tirar muito dinheiro dele ou então a SEC vai colocar o martelo para baixo.


A velocidade é o que eu realmente estava pensando!


Ambos com entrada de pedidos e equipes de comerciantes que trabalham juntos para negociar muito mais rápido do que nós. Hoje em dia, mesmo uma segunda diferença na entrada da ordem pode significar milhões de dólares em ganhos / perdas. Felizmente, espero que ninguém aqui esteja negociando tanto durante o dia e essa "vantagem" realmente não tem sentido para o comerciante em casa. Mantenha todos os comentários excelentes!


Eu gosto de seus tutoriais, estou apenas tentando ficar com os pés molhados. Eu tenho negociado há anos e estou procurando uma maneira de fazer pequenos ganhos incrementais mais seguros.


Obrigado Steven & # 8211; Alegre que eles são uma grande ajuda para você!


Espero aprender alguns conceitos básicos sobre negociação de opções, antes de ter que gastar um monte de programas de treinamento e orientação. Eu sei que muitos dos programas valem a pena analisar, mas estou muito no estado de espírito de Missouri e # 8220; The Show Me State & # 8221 ;. Até encontrar alguém que realmente possa me mostrar como fazer isso em minha própria conta, dificilmente me inscrevo. Então, quando eu vi algumas coisas aqui, pelo menos, eu disse que havia uma pequena carne na mesa. Obrigado novamente.


haha ame todas as analogias! Verifique bem o meu curso gratuito de 4 partes, porque vejo tudo em detalhes.

Tuesday 27 February 2018

Especificações do projeto do sistema de comércio on-line


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1 Parte I - Antecedentes.
Tradicionalmente, a negociação é feita por operação manual, o que exige que um comerciante abra ou feche a posição manualmente, ou pelo menos convocando um corretor para fazê-lo. Benjamin Graham mencionou uma vez que muitos grandes investidores com registros de investimento pendentes sempre repetem o maior inimigo do investidor. Warren Buffett também disse que um investidor bem sucedido é aquele que tem o temperamento certo e a psicologia certa. Como todos sabemos, o comércio manual não é apenas vulnerável à flutuação psicológica e emocional dos comerciantes, mas também muito ineficiente em termos de velocidade de negociação e conveniência.
Devido ao avanço da tecnologia de computação, agora quase todos os ativos financeiros podem ser negociados eletronicamente. O sistema automatizado de negociação aproveita os computadores para desenvolver e testar estratégias e negociar recursos financeiros automaticamente. Pode ajudar os comerciantes novatos a evitar o comércio emocional e também ajudar comerciantes experientes a tornar a negociação mais eficiente e sistemática. Tem sido amplamente utilizado no setor financeiro e tornou-se indispensável para muitos investidores. Por outro lado, o comércio automático torna o mercado mais líquido e reduz os custos de negociação em conformidade.
Nos últimos anos, a plataforma de negociação on-line também se torna um ponto quente da inovação em engenharia financeira. Muitas empresas de tecnologia financeira, como a Quantopian, Quantconnect, Motif Investing, arrecadaram fundos consideráveis ​​de Wall Street. Os fundos Hedge como o WorldQuant também fornecem simulação on-line e ambiente de negociação para comerciantes individuais. Algumas dessas plataformas são lindamente projetadas e muito amigáveis. Mas quando você faz o teste de suas estratégias, eles realmente estão funcionando nos servidores, portanto, totalmente transparentes para a empresa. Para evitar o risco de expor as estratégias, é mais seguro fazer pesquisas em máquinas e trocas locais através de corretores confiáveis ​​ou DMA. Além disso, nas plataformas on-line, os dados são transferidos na Internet com o protocolo HTTP, o que pode ser OK para negociação de baixa freqüência, mas não é eficiente ou viável para o comércio de alta freqüência.
Sentosa tem o nome da ilha mais popular de Singapura. Os idiomas que eu usei para escrever Sentosa incluem C ++, Python, R, Go e Javascript. O projeto está hospedado em Quant365, onde você pode baixar o código-fonte e seguir todas as atualizações.
Existem três subprojetos no Sentosa:
O sistema de negociação da Sentosa é um sistema de negociação automática de alta freqüência, altamente escalável e multi-thread. A latência pode ser tão baixa quanto 100 milissegundos, dependendo da distância entre você e os servidores do local de negociação. Atualmente, o local de negociação é IB, então é necessária uma conta IB. Com o design modular, pode ser ampliado facilmente para suportar outros locais de negociação. O módulo de algoritmo pode ser escrito com qualquer idioma que suporte o protocolo nanomig ou websocket. Eu implementei a ligação de linguagem para Python, R para uma finalidade de ilustração. É muito fácil adicionar outros idiomas como Java, MATLAB, Haskell, Go, C #, etc. O módulo de dados de mercado se inscreve nos dados de comércio e cotação (TAQ), portanto, em alguma literatura ou livro, o sistema de negociação da Sentosa deve ser categorizado como técnico sistema de negociação automática, em contraste com o sistema de comércio automático fundamental, onde o sistema usa principalmente os fundamentos como sinal de negociação. Eu não acho que essa categorização tenha muito sentido porque o sinal é apenas um resultado do módulo de algoritmo e qualquer coisa pode ser um sinal: indicador técnico, relação fundamental, índice macroeconômico, notícias de mídia social, tendências do Google etc.
A plataforma de pesquisa Sentosa é essencialmente um ambiente computacional interativo baseado em Jupyter. Vou demonstrar como usar R e Python para fazer pesquisas de volatilidade na plataforma mais tarde.
Além disso, desenvolvi também uma plataforma web para o Sentosa com o Django e o Tornado, através da qual você pode monitorar o Sentosa e enviar ordens usando a interface da web.
Eu usei Sentosa para fazer pesquisas e negociação para mim. Embora possa ser usado para negociação real, aqui eu renuncio a todas as responsabilidades de qualquer perda de qualquer transação através do Sentosa. Mas se isso ajudasse você a ganhar dinheiro, não me importaria de receber uma xícara de café. Sentosa é um projeto em andamento e mais recursos serão adicionados no futuro. Também discutirei a direção futura de cada subprojeto.
2 Parte II - Sentosa Trading System.
2.1 Visão geral do projeto.
Ao projetar o sistema de negociação da Sentosa, minha ênfase está em sua configuração, modularidade e escalabilidade. Na pasta.
/.sentosa, existe um arquivo de configuração de formato YAML chamado sentosa. yml, que você pode usar para personalizar o sistema. O único requisito é que você precise configurar sua própria conta do IB na seção global para o papel ou negociação real.
O sistema de negociação da Sentosa é composto principalmente de cinco módulos: módulo de dados de mercado, módulo OMS, módulo de algoritmo, módulo de registro e módulo de simulação. Esses módulos são propositadamente desacoplados e as comunicações são através do sistema de mensagens. O sistema de comércio também possui quatro modos de execução: registro, comércio, simulação e merlion, que representam uma combinação diferente dos cinco módulos.
A Figura 1 é o gráfico de fluxo de trabalho do programa do sistema de negociação Sentosa.
Fluxo de trabalho do Sentosa Trading System.
2.1.1 Modo de execução.
Sentosa pode ser executado em quatro modos que é definido da seguinte maneira:
Não troque, apenas para gravar todas as informações do mercado em um arquivo de simulação para uso futuro.
Inicie todos os módulos e trocas do Sentosa.
Replay cenário histórico. Isto é para acompanhar o seu algoritmo em um ambiente de simulação.
O modo merlion é o mesmo que o modo comercial, exceto que ele não gera um arquivo de simulação. Você não pode reproduzir a sessão de negociação atual, pois não possui nenhum arquivo de simulação gerado.
O modo de execução pode ser configurado na seção global em sentosa. yml.
2.1.2 Multithreads e sistema de mensagens.
O Sentosa é um aplicativo multithread implementado com threads C ++ 14. Todos os tópicos são criados em heap e os ponteiros são armazenados em um vetor. Inicialmente, desenvolvi Sentosa na plataforma Windows e usei o ZMQ como protocolo de mensagens interno. Mas quando eu tentava portá-lo para o Linux, o ZMQ não funcionava bem com os tópicos no Linux. O ZMQ criou mais de dez threads automaticamente e confundiu com os tópicos do IB de alguma forma. Eu arquivei um relatório de erro do ZMQ e até agora ele ainda foi resolvido.
Nanomsg é criado como uma alternativa melhor ao ZMQ pelo mesmo autor. É mais fácil de usar e não tem esse problema no ambiente multithread. Substitui todo o código ZMQ por nanomsg e escolhi nanomsg como meu protocolo de mensagens interno.
2.1.3 Módulos.
Com nanomsg como protocolo de mensagens internas, desacoplar o sistema em cinco módulos básicos: módulo de dados de mercado, módulo de sistema de gerenciamento de pedidos, módulo de algoritmo, módulo de registro e módulo de simulação. Esses módulos coexistem em um processo, mas em tópicos diferentes. Eles se comunicam com o sistema de mensagens e podem ser desligados e ligados de acordo com os quatro modos de execução descritos acima. O design modular torna o sistema escalável e mais fácil para o desenvolvimento futuro.
Os três primeiros módulos representam os três componentes mais básicos de um sistema de troca automática. Nas seções a seguir, descreverei esses três módulos, um a um.
2.2 Módulo de dados de mercado.
2.2.1 Introdução de dados de mercado.
O módulo de dados de mercado é um dos componentes mais importantes de um sistema comercial. Geralmente, os dados do mercado incluem informações de nível de tiques sobre os preços e o tamanho da oferta, pedido, negociações completas. Diferentes fornecedores de dados às vezes fornecem informações extras como tag, nome de troca. Existem dois níveis de dados de mercado de acordo com as informações fornecidas.
Os dados do mercado de nível 1 fornecem a informação mais básica, que inclui o preço e o tamanho do lance / pedido, e o último preço e tamanho negociado. Do ponto de vista do livro de pedidos, essas informações são do topo do livro, de modo que os dados do mercado de nível 1 também são conhecidos como dados de topo.
Os dados do mercado de nível 2, também denominados livro de pedidos ou profundidade de mercado, fornecem informações adicionais de livro de pedidos parcial ou inteiro. O livro de pedidos tem duas longas filas de licitação e solicitação de pedidos, respectivamente. As filas se cancelam no topo e crescem quando a nova ordem do limite entra. O comprimento da fila é chamado de profundidade do livro de pedidos. O livro de pedidos muda muito rápido para estoques líquidos, de modo que a informação pode ser grandemente enorme.
A maioria dos comerciantes individuais usa dados de mercado de Nível 1. Os dados do mercado de nível 2 são cruciais para os comerciantes do dia, especialmente os comerciantes de alta freqüência de baixa latência. Existem muitas pesquisas acadêmicas sobre os dados do mercado de nível 2 nos últimos anos.
O IB tem sua própria maneira de fornecer dados de mercado. Freqüentemente, o IB fornece dados de mercado de nível 1 e de nível 2. reqMktData é solicitar dados de mercado de nível 1. reqMktDepth é solicitar dados de mercado de nível 2. Além dos dados brutos, o IB também fornece dados de barras em tempo real através da função reqRealTimeBars. Os dados da barra em tempo real, como os dados históricos da barra, também oferecem preços abertos, altos, próximos, baixos (OHCL), preço médio ponderado em volume (VWAP) e informações de contagem de negócios.
Note-se que o IB não fornece dados de nível de autenticação. Os dados de mercado são consolidados a cada 300 milissegundos ou mais e enviados de volta ao cliente mediante solicitação. Como não estamos fazendo negociações de latência ultra-baixa e não considerando a dinâmica do nível do tiquetaque, uma combinação de dados de nível 1 e dados de barra em tempo real de 5 segundos deve ser suficiente.
2.2.2 Tópicos.
No sistema de troca do Sentosa, o módulo de dados do mercado envolve os seguintes tópicos:
2.2.2.1 Thread_MKDataTick.
Thread_MKDataTick conecta-se ao IB para solicitar dois tipos de dados:
Dados de mercado em tempo real do nível de tiques do IB (por reqMktData) Dados da barra de TRADE em tempo real de 5 segundos do IB (por reqRealTimeBars)
Após dados enviados de volta do IB, os dados são enviados para o thread Thread_UpdateSboard para atualizar o painel de avaliação, uma estrutura de dados global implementada como singleton em scoreboard. h / cpp.
2.2.2.2 Thread_MKDepth.
Obtenha dados de mercado de nível 2 ao chamar IB API ReqMkDepth (). O TWS atualmente limita os usuários a um máximo de 3 solicitações de profundidade de mercado distintas. Esta mesma restrição aplica-se aos clientes API, no entanto, os clientes API podem fazer vários pedidos de profundidade de mercado para a mesma segurança. Devido a essa limitação, muitos algoritmos que envolvem a dinâmica do livro de pedidos não podem ser usados.
2.2.2.3 Thread_UpdateSboard.
Este tópico é atualizar o painel de avaliação na mensagem de dados de mercado.
Quando o sistema de negociação da Sentosa está sendo executado no modo de simulação, os dados do mercado podem ser de um arquivo de simulação, também conhecido como arquivo de repetição.
2.3 Módulo Algoritmo.
O sistema de negociação Sentosa fornece uma estrutura para os comerciantes para escrever suas estratégias. Essa estrutura é chamada de módulo de algoritmo. Este módulo se comunica com o módulo OMS através do sistema de mensagens. Nem muitos comerciantes são especialistas em programação, mas para implementar suas estratégias, eles sabem como usar linguagens de programação para escrever algoritmos de negociação. As línguas mais utilizadas pelos comerciantes incluem R, Matlab, Python e VBA (Excel). O sistema de negociação da Sentosa é um sistema orientado por mensagens e projetado com o suporte a vários idiomas em mente. Enquanto um idioma suportar nanomsg ou websocket, ele pode ser usado para escrever algoritmo de negociação.
Atualmente, o Senotsa suporta um módulo de algoritmo escrito em três idiomas, incluindo C ++, Python e R. Esses três idiomas representam três maneiras de como o módulo de algoritmo funciona no Sentosa.
Os comerciantes que usam o C ++ têm principalmente habilidades de programação fortes e maior exigência com o desempenho e a velocidade do sistema comercial. No sistema de negociação da Sentosa, o módulo de algoritmo é incorporado em uma biblioteca estática e, em seguida, usado para gerar o binário executável final.
Todos os algoritmos no sistema de negociação da Sentosa herdam de uma classe base abstrata AlgoEngine. O padrão de fábrica é usado para criar objetos de algoritmo:
No arquivo de configuração Sentosa. yml, existe uma seção de estratégia para especificar o nome da estratégia e o universo comercial. Faça o seguinte como exemplo:
Isso significa que existe uma estratégia chamada ta_indicator_raffles e o universo comercial inclui 10 ações / ETFs (SINA, ATHM ... FXI).
Eu nomeo a estratégia ta_indicator_raffles para uma finalidade de ilustração para que você possa ver esta é uma estratégia usando a Análise Técnica. Na negociação real, os comerciantes normalmente dão a suas estratégias nomes totalmente irrelevantes.
Os indicadores de análise técnica (TA) são extremamente populares entre os comerciantes individuais. Eles normalmente usam isso na negociação de baixa freqüência. Existem muitas regras para os indicadores de TA, que são aplicáveis ​​apenas ao ambiente de negociação de baixa freqüência. Para a negociação de alta freqüência, talvez seja necessário fazer algum ajuste. Tome RSI (Índice de Força Relativa), um indicador extremamente popular desenvolvido por J. Welles Wilder Jr., como exemplo:
RSI é definido como.
\ [RSI = 100 - 100 / (1 + RS) \] onde \ [RS = Ganho Médio / Perda Média \]
De acordo com Wilder, o RSI é considerado sobrecompra quando acima de 70 e sobrevendido quando abaixo de 30. Se usar dados de barra de 15 segundos, o estoque de ações não é tão freqüente, o RSI pode se tornar muito alto ou baixo porque há muitos períodos sem mudança de preço. Existem duas soluções. O primeiro é usar mais períodos de tempo para que o Ganho médio ou perda média não seja igual a 0. Outra solução é estabelecer RSI igual a 50 se as mudanças de preços forem muito poucas. Em outras palavras, o impulso não é óbvio quando não há informações de mudança de preço, então nós apenas damos um valor de 50. O seguinte é uma implementação C ++ da segunda idéia - se o número de mudanças de preços for inferior a 10, apenas configurado RSI para 50.
Alguns indicadores de TA que funcionam bem na negociação de baixa freqüência não funcionam de forma alguma na negociação de alta freqüência. Um dos motivos são os dados de mercado, como o TAQ, não são suficientes em alta freqüência, especialmente para ativos com baixa liquidez. Outra razão é que o ruído do mercado é significativo, às vezes dominante, na negociação de alta freqüência. Demasiados fatores imprevisíveis tornam a tendência do preço real não clara. Neste caso, são necessárias mais pesquisas e backtesting para descobrir qual é o valor real do recurso de negociação e depois de quanto tempo o ruído irá desaparecer.
Existe uma biblioteca de TA chamada ta-lib escrita em C ++ e também disponível em outras linguas como Python, Go. Sentosa inclui uma versão de desenvolvimento de ta-lib versão 0.6.0dev. Você também pode baixar ta-lib versão 0.4 de ta-lib, que é mais estável, mas com menos indicadores TA.
2.3.2 Python.
Os comerciantes que usam o Python não possuem exigências muito altas na velocidade de execução e no desempenho do sistema. Desenvolvi um pacote Python chamado Pysentosa que usa o protocolo nanomsg para se conectar ao módulo de dados de mercado e ao protocolo websocket para se conectar à OMS. Um código de demonstração é como o seguinte:
Este código demonstra um algoritmo simples:
Defina uma faixa de preço com limite inferior igual a 220 e limite superior igual a 250. Se o preço de pedido da SPY for inferior a 220, tente comprar 50 ações. Se o pedido BUY for preenchido, reduza o limite inferior por 20, e espere para comprar 50 ações até o preço de venda atingir abaixo de 200. Mas se o preço da oferta for maior que o valor do limite superior, envie uma ordem de VENDA de 100 ações SPY. Se for preenchido, aumente o limite superior em 20 e espere vender até que o preço da oferta venha além do novo valor do limite superior 270. Esse algoritmo pode ser usado para dividir grande ordem para os comerciantes institucionais.
Não é apenas o Pysentosa uma interface de mensagem do Sentosa, que inclui um tempo de execução do sistema de negociação da Sentosa. Eu uso boost. python para envolver o sistema de troca do Sentosa em uma biblioteca dinâmica e será executado como um daemon quando você criar um objeto Merlion. Em outras palavras, a Pysentosa é um completo sistema de negociação completo.
Em contraste com Pysentosa, desenvolvi também rsentosa com linguagem R, que é demonstrar outra maneira de usar Sentosa. rsentosa é para comerciantes que usam linguagem R, que normalmente possuem um sólido histórico de estatísticas. rsentosa usa protocolo nanomsg para se comunicar com OMS e módulo de dados de mercado. O código de demonstração é o seguinte:
O algoritmo é quase o mesmo que a versão python, exceto que não vende SPY, não importa o preço do lance.
2.4 Sistema de gerenciamento de pedidos.
OMS (sistemas de gerenciamento de pedidos) é um sistema de software para facilitar e gerenciar a execução da ordem, normalmente através do protocolo FIX. No Sentosa, o módulo OMS recebe ordens do Módulo de Algoritmo e envia-os para o IB. O IB recebe ordem da Sentosa OMS e executa-a usando sua tecnologia de roteamento inteligente. A API IB suporta dois tipos básicos de pedidos: Ordem Limitada e Ordem de Mercado.
O pedido de limite tem um limite de preço que garante que o preço de execução não pode ser pior do que ele. Para cada estoque, o intercâmbio mantém um livro de pedidos limitado, incluindo todos os preços de oferta / oferta, volumes e informações do carimbo de data / hora. Por favor, note que o preço do comércio pode ser favorável do que o preço da ordem limite. Por exemplo, se você enviar uma ordem limitada de vender ações da Google por 1 dólar por ação, o sistema irá preenchê-lo com o preço da oferta no topo do livro, que será superior a 1 dólar.
Um pedido de mercado em si não possui informações de preços. Quando um pedido de mercado é enviado para uma troca, o mecanismo de correspondência de pedidos encontrará o melhor preço atualmente disponível para executá-lo. O pedido de mercado normalmente será preenchido imediatamente, combinando outra ordem de limite na parte superior do livro de pedidos. Você não pode combinar duas ordens de mercado porque não há informações de preços em pedidos de mercado.
2.4.1 Projeto de design e mensagens da OMS.
A OMS aceita dois tipos de protocolos: nanomsg e websocket.
Thread Thread_API_NN irá monitorar e manipular qualquer mensagem de nanomigas recebidas na porta especificada como NN_MON_PORT em sentosa. yml.
Thread Thread_API_WS irá monitorar e lidar com qualquer mensagem de entrada do Websocket na porta especificada como WS_MON_PORT em sentosa. yml.
O WHO lida com dois protocolos diferentes, mas com a mesma lógica. Eu uso a sobrecarga de função C ++ para lidar com a diferença. A definição da interface está em api_core. cpp e a implementação está em api_nn. cpp para nanomsg e api_ws. cpp para websocket, respectivamente.
Sentosa é um aplicativo multithread onde existem quatro tópicos no módulo OMS:
Em Sentosa, para consideração de desempenho, o sistema irá pré-alocar uma matriz estática de pedidos com comprimento de 283 para cada instrumento. Em outras palavras, um instrumento pode enviar no máximo 283 ordens com identificação de ordem diferente (a substituição da ordem não é contada como o id da ordem é o mesmo). Este número deve ser suficiente para os comerciantes individuais. O Sentosa OMS usa nanomsg como o protocolo de comunicação e recebe o texto nanomigg como a instrução.
O Sentosa OMS abriu um soquete NN_PAIR no seguinte ponto final:
Você pode personalizar a porta alterando ALGO_TO_OMS_PORT em sentosa. yml.
A especificação do protocolo também é personalizável através do sendosa. yml. Tome a configuração padrão 'sentosa. yml' como exemplo:
Para fechar toda a sua posição atual com a ordem do mercado quando um texto nanomgg que começa com "e" é recebido.
Para fechar a posição de um instrumento o mais rápido possível. O formato nanomsg é f | SYMBOL. Por exemplo, "f | IBM" significa fechar a posição atual de manutenção da IBM com uma ordem de mercado.
Para cancelar todas as suas ordens pendentes atuais de um instrumento. O formato nanomsg é g | SYMOBL.
Para enviar uma ordem limite.
O formato é l | SYMBOL | Quantidade | Preço | AllowedMove | OID, onde:
Quantidade é um inteiro assinado. Signo positivo significa COMPRAR e negativo significa VENDER.
O preço é o preço limite.
AllowedMove é o intervalo de preços em que a ordem ainda é considerada válida. Na Sentosa OMS, se o preço do mercado se afastar muito do preço limite, a ordem será cancelada pela OMS. A lógica pode ser expressa com o seguinte pseudo-código:
OID é o ID da ordem.
Para enviar uma ordem de mercado. O formato é m | SYMBOL | Quantidade | OID.
Para verificar o status de um pedido por pedido id. O formato da mensagem é i | OID. Por exemplo, "i | 1634223" significa uma solicitação de OMS para retornar o status da ordem com id igual a 1634223. A OMS enviará um dos seguintes status da ordem ao cliente com o formato de "i | OID | ORDERSTATUS". Caso o pedido não exista, OMS enviará de volta -1. Se OMS enviar "i | 1634223 | 4" de volta, significa que a ordem com id igual a 1634223 tem um status de SUBMIT.
O status do pedido é definido como o seguinte:
Você pode consultar o documento do IB para obter detalhes sobre o status do pedido:
2.5 Direção futura.
O sistema de negociação Sentosa pode ser ampliado de várias maneiras:
De multithread para multiprocesso.
De máquina única para cluster.
Do IB para outros locais de negociação, ou acesso directo ao mercado (DMA), se possível.
Mais suporte de idiomas.
Mais suporte de módulos - módulo de gerenciamento de riscos, módulo de gerenciamento de portfólio.
3 Parte III - Plataforma de pesquisa Sentosa.
3.1 Introdução.
Pesquisa Research Platform é uma plataforma de computação interativa baseada na web baseada em Jupyter com suporte para Python e R. Você pode configurá-lo em sua máquina local e pesquisar com seus dados. O seguinte é uma captura de tela:
Plataforma de pesquisa Sentosa.
Nas seções a seguir, discutirei a seleção, coleta e gerenciamento de dados financeiros. Então, vou mostrar duas tarefas de pesquisa usando R e Python, respectivamente. O primeiro é o estudo comparativo da volatilidade da família GARCH com dados de baixa freqüência e o segundo é o verdadeiro cálculo da volatilidade com dados de alta freqüência.
3.2 Seleção, Recolha e Gerenciamento de Dados.
Em primeiro lugar, a negociação bem sucedida começa com dados de boa qualidade. Com dados de boa qualidade, particularmente dados quantitativos, o comerciante pode fazer pesquisas significativas. Para o comércio de equidade, alguns tipos de dados comumente usados ​​incluem dados comerciais, dados de cotação, dados fundamentais, dados macroeconômicos, dados de fatores de risco, dados de notícias, dados de redes sociais e dados de opções. Os dados de comércio diários da OHLC e alguns dados macroeconômicos estão normalmente disponíveis gratuitamente. Outros na maioria não são gratuitos, alguns dos quais são caros devido à informação que os comerciantes podem obter com eles.
Para os serviços de dados pagos, você precisa optar por pagar dados processados ​​ou dados brutos, ou ambos. Os dados processados ​​(por exemplo, relação PE / PB) são mais convenientes e prontos para serem usados ​​diretamente. Quanto aos dados brutos (por exemplo, dados de seleção e cotação), você precisa escrever um programa para limpá-los, calcular o indicador ou os fatores de risco com seu próprio algoritmo. Alguns podem precisar de computação fortemente intensa. Mas a coisa boa para dados em bruto é a sua flexibilidade e potencial para fornecer um comerciante com mais informações.
Os dados podem ser armazenados no sistema de arquivos em formato de texto simples. Muitos dados de séries temporais são apenas alguns arquivos csv, que podem ser muito convenientemente usados ​​por vários idiomas. Para grandes séries de dados, pode-se usar banco de dados como MSSQL, MySQL e MongoDB. Os dados são armazenados em tabelas ou documentos e os índices são criados para velocidade de consulta mais rápida. Para o processamento de dados de séries temporais de maior desempenho, você pode escolher banco de dados comercial como KDB +, One Tick ou eXtremeDB.
Existem muitos fornecedores de dados comerciais lá fora, como Thomson Reuters, Bloomberg, mas a maioria deles é proibitiva para os indivíduos. Neste projeto, usando o MySQL como armazenamento de dados e IB como fonte de dados, desenvolvi uma ferramenta histórica de coleta de dados chamada histData, que descreverei abaixo.
3.2.1 Ferramenta de coleta de dados históricos - histData.
Neste projeto, uso quatro tabelas para armazenar quatro dados da série temporal:
A estrutura da tabela é a mesma para cada tabela. Por exemplo, o seguinte é a estrutura da tabela bar1d:
A seguir estão três linhas na tabela bar15s:
A primeira linha significa durante 2018-Dez-06 09:30:00 a 2018-Dez-06 09:30:15, existem 8 transações para o BITA com WAP igual a 30,21, volume comercial igual a 25K, preço aberto igual a 30,27, preço mais alto igual a 30,27, preço mais baixo igual a 30,16 e preço de fechamento igual a 30,25.
Para estoques, as solicitações de dados históricos que usam um tamanho de barra de "30 segundos" ou menos só podem voltar seis meses. O IB também tem uma limitação na taxa de solicitação, que exige não mais de 60 solicitações de dados históricos em qualquer período de 10 minutos. Considerando essa limitação, acho que o IB deveria ter usado o algoritmo de controle de tráfego como o balde token do lado do servidor. No lado do cliente, para evitar causar violações de estimulação, nosso coletor de dados dorme por 1 minuto após o envio de 6 pedidos. Isso é personalizável no arquivo de configuração sentosa. yml. O seguinte é o que usei no meu arquivo de configuração:
Se histDataSleepT é igual a 30000, histDataReqNum deve ser igual a 3, o que significa dormir 30 segundos por 3 solicitações. HistDataBackMN significa quantos meses a partir de agora para trás você deseja coletar dados. No exemplo acima, se hoje for 2018-dez-31, significa que queremos coletar dados no período de 2018-jul-01 a 2018-dec-31.
Da seguinte forma, vou mostrar como usar a Sentosa Research Platform para fazer pesquisas quantitativas sobre a volatilidade. O caso 1 é sobre modelos paramétricos de volatilidade usando dados de baixa freqüência. Caso 2, trata-se de modelos não paramétricos que utilizam dados de alta freqüência com o ruído da microestrutura do mercado.
3.3 Caso 1: Estudo Comparativo de Previsão de Volatilidade (R)
A volatilidade é tão importante que é amplamente utilizada na negociação, nos preços e na gestão de riscos. Christian Brownlees, Rob Engle e Bryan Kelly publicaram um artigo chamado A Guia Prático de Previsão de Volatilidade Através de Calma e Tempestade, que conclui que os rankings modelo são insensíveis ao horizonte de previsão.
Para verificar a conclusão deste artigo, planejo usar a biblioteca Quandl para obter dados do índice S & amp; P 500 de 1950 a 03 de janeiro de 2018 a 18 de março e usar o programa R para comparar 5 modelos GARCH: GARCH, NGARCH, TGARCH, APARCH, eGARCH.
Nos 5 modelos, o modelo GARCH não explica a assimetria da distribuição de erros e o efeito de alavanca. eGARCH e TGARCH são capazes de lidar com efeito de alavanca onde o retorno tem negatividade negativa. NGARCH e APARCH são capazes de lidar com o efeito de alavanca tanto para a negatividade negativa como positiva.
O código está escrito no idioma R da seguinte maneira:
O código acima define uma função de perda de quasi-verossimilhança (QL) proposta pelo documento original, através da qual podemos comparar a previsibilidade do modelo. Em seguida, obtém dados de Quandl, define as especificações do modelo, ajusta modelos e prediz com cada modelo e, finalmente, desenha um gráfico com um valor de perda de quase-verossimilhança (QL). O comprimento da amostra fora é de 50 dias. Os horizontes de previsão que eu escolhi são 1, 10, 20, 30, 40, 50 dias. Compararei a previsibilidade dos cinco modelos nesses horizontes de previsão.
Supondo que a distribuição de retorno é normal, execute o código acima e eu acho que quando o horizonte de previsão é igual ou inferior a 30:
Quando o horizonte de previsão é maior que 30, nenhum padrão de classificação é observado.
O resultado é na Figura 3.
Modelos de família GARCH com distribuição normal.
Como sabemos, a distribuição do retorno do preço das ações está mais alinhada com a distribuição de estudantes t do que o normal. Agora, assumindo que a distribuição de retorno é a distribuição de estudantes t, no código, precisamos alterar a especificação do modelo de norma para std:
Execute o código acima e acho que quando o horizonte de previsão é igual ou inferior a 30:
Quando o horizonte de previsão é maior que 30, nenhum padrão de classificação é observado.
O resultado pode ser visto a partir da figura 4:
Modelos familiares GARCH com distribuição de alunos.
O resultado verifica que o ranking do modelo não muda à medida que o horizonte de previsão muda, desde que o horizonte não seja muito grande. Isso pode ser explicado pelas características de cada modelo. Por exemplo, tanto TARCH como eGARCH consideram efeito de alavanca de inclinação positiva, então eles têm quase o mesmo valor de perda de função. NGARCH e APARCH podem explicar a afinidade positiva e negativa, e é por isso que ele tem um valor de função de perda maior do que TARCH e eGARCH.
O resultado também verifica outro conhecimento empírico que, em comparação com outros modelos da família GARCH, o modelo GARCH é bom o suficiente. Quando usamos a distribuição do aluno como distribuição do modelo, o modelo GARCH classifica o número 1. Ao usar a distribuição normal, o GARCH classifica o número 2. Este é outro exemplo de que o modelo mais simples é o modelo mais poderoso.
3.4 Caso 2: volatilidade com dados de alta freqüência (Python)
3.4.1 Teoria e conceito.
Suponha que o preço das ações segue o movimento geométrico browniano: \ [S_t = S_0 \ cdot exp (\ sigma W_t + (\ mu - \ frac) \ cdot t) \]
Em seguida, o retorno de estoque \ (R_i = log (S_) - log (S_) \) é uma distribuição normal. Em uma unidade de tempo \ (0 = t_0 & lt; t_1 & lt; t_2. & Lt; t_i = 1 \), a soma de retorno quadrado \ (R_i \) (também conhecido como variação quadrática de \ (R_i \)) é:
Portanto, a definição de volatilidade em forma matemática é: \ [\ begin \ sigma = \ sqrt ^ \ infty [log (S_ / S_>)] ^ 2> \ label \ end \]
Essa volatilidade \ (\ sigma \) se chama verdadeira volatilidade. \ (\ sigma ^ 2 \) é chamado de variância verdadeira.
3.4.2 Efeitos da microestrutura do mercado.
Os dados de alta freqüência possuem características únicas que não aparecem em freqüências mais baixas. Existem vários fenômenos bem conhecidos como o comércio assíncrono, o salto de oferta e as regras mínimas de tiques, que são chamados de Efeitos da Microstrução do Mercado em literaturas de finanças.
A figura é gerada a partir de séries de tempo de retorno composto BITA com diferentes intervalos de amostragem: 1 minuto, 1 hora e 1 dia. Nas subparcelas de distribuição, a linha tracejada vermelha é a distribuição normal correspondente. Quando o comprimento do intervalo é de 1 dia, a distribuição é uma curva de sino leptokurtic direita inclinada. No entanto, à medida que a frequência de amostragem aumenta, a aspereza diminui e a curtose aumenta. Quando o comprimento do intervalo é de 1 minuto, a aspereza torna-se negativa e a curtose atinge até 45,5.
Efeitos da microestrutura do mercado no retorno do registro.
Isso significa que a propriedade estatística de dados foi alterada quando a freqüência de amostragem aumenta. Em dados de alta freqüência, o preço observado não é mais o preço intrínseco do estoque, mas um preço comercial fortemente distorcido pelos efeitos da microestrutura do mercado. Suponha que o logaritmo de um preço intrínseco / verdadeiro da empresa é um processo estocástico \ (P_t \) e o preço do comércio observado é \ (Q_t \).
Eu uso \ (P_t \) para representar um processo estocástico que é desconhecido e igual ao logaritmo de um preço intrínseco ou verdadeiro, e \ (Q_t \) é outro processo estocástico que é igual ao logaritmo do preço de negociação de um estoque.
Onde \ (\ epsilon_ \) é um i. i.d. Processo de ruído com \ [\ begin E [\ epsilon_] & amp; = 0 \\ Var [\ epsilon_] & amp; = E [\ epsilon_ ^ 2] = c \\ \ end \]
Variância de ruído \ (c \) é uma constante neste modelo. Não é necessariamente normal, mas deve ser simétrico e fraco imobilizado. Além disso, \ (\ epsilon_ \) é independente com \ (P_t \) e \ (Q_t \).
3.4.3 Realized Volatility and Volatility Proxies.
Although we have a math formula for true volatility, we can never get its precise value. First, it is a continuous calculus form equation, but in the real world, the price is always discrete. Second, market microstructure effects, as described in previous section, also distort the price, making trade price not exactly the same as stock’s intrinsic price as defined in our model. In order to make the return data close to normal distribution, which is a basic assumption in many financial models, one has to sample the trade price at sufficiently wide interval to avoid market microstructure effects, and in turn this will make the price more discrete.
So we have to introduce another concept called realized volatility . It is essentially a discrete version of true volatility defined at equation \(\eqref \) . If we split the time unit \(T\) equally into \(N\) smaller time intervals \(t\) with equal length, we have the sampling frequency \(N\) :
and realized volatility is defined as:
and the realized variance is accordingly defined as:
Please be noted here \(Q\) is observed price, not true price \(S\) .
Realized volatility (aka integrated volatility ) is a bias estimator of true volatility due to market microstructure effects. I will prove this theoretically and empirically later. Correspondingly, the square of realized volatility is called realized variance , or integrated variance , or sometimes realized quadratic variation .
Please be noted, in some literatures, realized volatility and realized variance sometimes are used interchangeably. In addition, there are two other volatilities often seen in literatures. (1.) Implied volatility is just a numeric calculated from the option price according to Black-Scholes formula, assuming all the assumptions of Black-Scholes model are correct. (2.) Historical volatility normally means the past daily volatility calculated with historical data according to parametric conditional volatility models like GARCH, EWMA, or stochastic volatility models.
Because true volatility is not known, one can use volatility proxies when specifying and evaluating volatility models. We can consider proxy as a mapping of original variable in another space through a proxy function. In statistics, proxy is used for a variable not of prime interest itself, but is closely connected to an object of interest. One uses proxy to replace latent variables of interest, so the absolute correlation of proxy variable and original variable should be close to 1. Please be noted that one can use estimator, either biased or unbiased, as a proxy, but it is probably wrong to use a proxy as an estimator.
3.4.4 Market Microstructure Effects and Volatility Proxies.
Realized variance is often used as a volatility proxy when high frequency data are available. But surprisingly, due to market microstructure effects, we may get worse result when we have higher frequency data.
For the noise process, we have \[ E[\epsilon_ ]E[\epsilon_ ] = 0 \] because \(\epsilon_ \) and \(\epsilon_ \) are independent. And then.
The expectation is: \[\begin \begin E[\hat\sigma^2] &= E[\sum\limits_ ^N [ R_ > + ( \epsilon_ > - \epsilon_ >)] ^2 ] \\ &= E[\sum\limits_ ^N [ R_ > ^2 + 2R_ >( \epsilon_ > - \epsilon_ >) +( \epsilon_ > - \epsilon_ >)^2] ] \\ &= E[\sigma^2] + 2Nc \label \end \end \] The variance is: \[\begin \begin Var[\hat\sigma^2] &= 4 N E[\epsilon ^4] + O_p(1) \label \end \end \] This proves realized variance is a biased estimator of true volatility . The higher the sampling frequency is, the bigger N is, and the bigger the bias is. When N goes to infinity, the bias and realized variance go to infinity too. Zhang proposed that, when \(N\) is large enough, \(\sigma\) will become negligible, we can get the value of c, the variance of noise process with this formula: \[\begin c = \frac \label \end \]
Once we get the value of \(c\) , we can use the same equation to get \(E[\sigma^2]\) .
But how to decide if N is large enough? I am proposing another method. Resample the raw data with two steps \(N_1\) and \(N_2\) , and get two expectation of realized variance \(\hat E_1[\hat\sigma^2]\) and \(\hat E_2[\hat\sigma^2]\) . We have: \[ \hat E_1[\hat\sigma^2] = E[\sigma^2] + 2N_1c \\ \] \[ \hat E_2[\hat\sigma^2] = E[\sigma^2] + 2N_2c \]
3.4.5 Other Volatility Proxies.
Price range is a good volatility proxy which is free from the market microstructure effects. One definition is as simple as \(PR = Q_h - Q_l\) , where \(Q_h\) is the highest trade price in one time unit, \(Q_l\) is the lowest price accordingly.
The expectation of price range is: \[ \begin E[PR] &= E[Q_h - Q_l] \\ &= E[P_h - P_l + ( \epsilon_ - \epsilon_l)]\\ &= E[P_h - P_l] \end \]
We can see it is related to spread of true price in one time unit, but has nothing to do with \(\epsilon_t\) .
Another method to construct price range using high frequency data is to sum all subinterval price spreads in one time unit. To avoid confusion, if necessary, I will use price range(H-L) for the first definition and price range(sum of H-L) for the second one. By default, price range means the first definition.
In addition, people sometimes also use absolute return as volatility proxy. It is very similar to price range, but because the log return only consider the last close price and current close prices, it will miss information between the two time points, so it has a downward bias.
3.4.6 Realized Variance and Other Volatility Proxies.
Realized variance is a biased estimator, also a proxy, of real variance. First, let’s compare it with another well known volatility proxy price range. The raw data is 15 seconds OHLC bar data of BITA from IB. I choose 5 minutes as the time unit, so according to equation \(\eqref \) , with sampling interval number \(N\) equal to 20, we can get the value of realized variance. It is noteworthy that, for price range, I use the highest price in 5 minutes minus the lowest price, not sum of high minus low in 20 15-seconds-OHLC bars.
I randomly choose one day and compare these two variance proxies. The result is figure .
Realized Variance VS. Price Range(H-L) in one day.
The upper graph is the absolute value comparison. Because the value of realized variance is so small that it becomes a straight line closely above x axis. After multiplying a scale-up factor 180.6 to every number in realized variance series, I get the lower graph. It looks much better than the upper one. It is easy to see the two time series have the same trend. There is only very minor difference between them.
Figure verifies that price range is a good proxy for stock variance and volatility. The proxy function in this case is just a multiplication to a constant 180.6.
Now, let’s add two more proxies absolute return and price range(sum of H-L) . As described in previous section, absolute return is calculated as log return of the time unit. price range(sum of H-L) is calculated by adding all high low difference in 15-seconds-OHLC bars in one time unit. In my program and graphs, I use rvar for realized variance , prange for price range (H-L) , srange for price range(sum of H-L) and absr for absolute return .
Then I choose 13 time units from 2 minutes to 1 day:
Still using 15-seconds-OHLC bar data of BITA , I calculate volatility proxy for every time unit above. After getting the results, I check the statistics characteristics to verify the model \(\eqref \) .
From and , we can get the variation coefficient \(k\) :
Suppose N is large enough, if the time unit increases by m times ( \(m>1\) ), according to volatility time square root rule , we have:
This means, if the sampling interval is fixed and N is large enough, variation coefficient \(k\) of realized variance will decrease exponentially \(O(m^ )\) as length of time unit increases.
To verify this conclusion, I check the relation of variation coefficient and time units and get figure \(\ref \) :
Market Microstructure Effects on Volatility Proxies.
We can see market microstructure effects has a big impact on realized variance . When length of time unit decreases, the variation coefficient increases dramatically. Robin and Marcel proved that smaller variance corresponds to better volatility proxy. We can see the realized variance becomes stable and close to the other proxies when the time unit increases to 1.5 Hours.
For the other three proxies, there is no obvious change of variation coefficient, which means they do not suffer from market microstructure effects. Also it is well known that measurements that are log-normally distributed exhibit stationary variation coefficient , which is \(exp(\sigma^2 -1)\) , figure \(\ref \) also implies true variance is log-normally distributed.
A good proxy should have a close correlation with the original and other good proxies too. Figure displays the correlation coefficient changes with the time units. We can see the correlation of realized variance and price range increases dramatically as length of time unit increases. This means realized variance becomes a better proxy when the unit time is large enough, say 1.5 hours.
Bias and Consistency of Volatility Proxies.
3.4.7 Daily Realized Variance and Noise Process.
In previous section, we fix the length of time interval \(t\) , increase the time unit \(T\) and find that market microstructure effects has an exponential impact on realized variance . In this section, I am going to fix the time unit \(T\) as 1 day and change the length of time interval \(t\) . I will show how market microstructure noise process affects daily realized volatility when changing sampling time interval and investigate two ways to get the variance of noise process.
Still using BITA 15 seconds OHLC bar data and equation \(\eqref \) but choosing three different time intervals 15 seconds, 10 minutes and 2 hours, I get three daily realized variance time series and display them in figure .
Daily Realized Variance at Different Sampling Intervals.
In figure , rvar_1 means sampling interval is 15 seconds, rvar_40 means 10 minutes, and rvar_480 means 2 hours. We can see the trend is almost the same, but red dots(rvar_480) are distributed closer to x axis, blue dots(rvar_1) are the farthest, and green dots(rvar_40) are in between. This means when sampling interval increases, or when sampling frequency \(N\) decrease, expectation of daily realized variance decreases accordingly. This is an expected result according to equation .
Now let’s try more different sampling intervals. I choose 7 intervals as follows:
Correspondingly, the time intervals are 15 seconds, 1 minutes, 2 minutes, 5 minutes, 10 minutes, 20 minutes and 40 minutes.
Expectation of Daily Realized Variance at Different Sampling Intervals.
The x axis represents the sampling intervals and y axis represents expectation of daily realized variance, which is asymptotically equal to sample mean. We can see as sampling interval increases, which corresponds to a smaller N, the expectation of daily realized variance decreases. This is in line with equation .
When the interval is 15 seconds, N is equal to 1560 because the trading hour is 6 hours and a half. This is the highest frequency data I can get. Assume N is large enough (1.) to ignore \(E[\sigma^2]\) in and (2.) to get population expectation \(E[\sigma^2]\) , using the method proposed by Zhang , we can get that the noise process variance \(c\) equals to 7.5347758757e-07.
Alternatively, I tried to use equation too. Assuming the first two intervals \(N_1\) (1560) and \(N_2\) (390) are large enough for population expectation \(E[\sigma^2]\) , using equation , I get the noise process variance \(c\) equal to 1.30248047255e-07.
The reason why the two results are different is 15 seconds time interval is too long.
In another words, the data frequency \(N\) is not high enough to ignore \(E[\sigma^2]\) . According to the formula:
when true variance is not negligible, if one uses , one will overestimate the denominator and then overestimate the noise process variance \(c\) .
Fortunately, equation doesn’t require N is large enough to ignore \(E[\sigma ^2]\) . Assuming equation is correct applied here, \(c\) equals to 1.30248047255e-07 when \(N = 1560\) , in turn we can get expectation of true variance : \[ \begin E[\sigma ^2] &= E[\hat \sigma ^2] - 2Nc \\ &= 0.0023508500732184 - 2* 1560 * 1.30248047255e-07 \\ &= 0.00194447616578 \end \]
Both equations and require higher frequency data. But the latter only affected by accuracy of expectation calculation. With the same frequency data, equation is better because it doesn’t require \(N\) is large enough to ignore \(E[\sigma ^2]\) .
3.4.8 Three Schemes for Realized Variance Calculation.
In previous section, although we always use equation \(\eqref \) to calculate daily realized variance, we have actually used two schemes.
Scheme 1 calculates squared return for every adjacent pair of prices sequentially in one unit of time \(T\) , and then sum all squared returns. Figure illustrates how the calculation goes on. I call it classical scheme as it is exactly from equation \(\eqref \) . In previous section, I verified classical scheme is most seriously affected by market microstructure effects because high frequency data are contaminated by the noise process. When sampling frequency is high, it demonstrates a strong upward bias, making the result totally useless. In realized variance time series calculated from this scheme, you can see many spikes, which corresponds to high variation coefficient.
Classical Scheme to Calculate Realized Variance.
Scheme 2 splits one time unit into multiple grids. Grid is a new sample interval in between \(t\) and \(T\) . Scheme 2 uses only one point of data in one grid, ignoring all other data, so I call it sparse sampling scheme . In my program to generate figure and figure , I use the first price to represent price of the new sampling time interval, and calculate rvar_40 and rvar_80 . Figure illustrates how the calculation goes on.
Sparse Sampling Scheme to Calculate Realized Variance.
According to theoretical and empirical analysis in previous section, we see that sparse sampling scheme has a better performance than classical scheme . This is very surprising as it uses much less data. In figure , if one cell represents a 15-seconds-OHLC bar, we have 1560 cells for one day. If the new sampling time interval is 1 minute, according to sparse sampling , we need to throw away 1170 = 1560/4*3 price data. But when we use the remaining 390 price data to calculate, we get a even better result. This sounds counterintuitive but can be perfectly explained by model \(\eqref \) . Please be noted there are two intervals in sparse sampling , the original interval is 15 seconds, and the new interval after sparse sampling becomes 1 minutes. To avoid confusion, I will use word grid for the latter in the future, which is how Zhang names it in the original paper.
Can we take advantage of all data and throw away only the noise part in trade price?
Here scheme 3 comes into play. It is a natural expansion of scheme 2. It uses all data but also robust to market microstructure effects. As displayed in figure , we apply the same calculation of return, like sparse sampling , for not only the first cell in that grid, but all the other data. In figure , there are four cells in one grid. So we will get four results, the final result will be the average of them. This method is proposed by Lan Zhang(2003). I call it averaging scheme because it is improved by averaging based on sparse sampling scheme .
Averaging Scheme to Calculate Realized Variance.
In theory, averaging scheme should be better than the other two. I am going to verify this as below.
Averaging Scheme vs Classical Scheme.
Still using BITA 15-seconds-OHLC data, I get a comparison of classical scheme and averaging scheme in figure :
Classical Scheme VS Averaging Scheme.
The purple dots are realized variance result from classical scheme and the green ones from averaging scheme with grid length equal to 1 hour(240*15 seconds). We can see the green dots are distributed at the bottom, closer to x axis, which corresponds to the overestimation issue of classical scheme . This proved averaging scheme is better than classical scheme .
Averaging Scheme vs Sparse Sampling Scheme.
Now let’s compare sparse sampling scheme and averaging scheme . I choose 8 grid lengths as follows.
Using two schemes to calculate daily realized variance, and then the expectation \(E[\hat \sigma^2]\) under each grid.
Display it as figure below:
Sparse Sampling Scheme VS Averaging Scheme.
We can see averaging scheme has a lower \(E[\hat \sigma^2]\) than sparse sampling scheme . This means the former suffers less from market microstructure noise, so it is better. Please be noted if grid length becomes the same as sampling time interval, sparse sampling scheme and averaging scheme are degraded to classical scheme . This is why when grid length equals to 15 seconds, the purple dot and green dot becomes the same.
We have seen averaging scheme is the best of the three schemes. We also see the grid length affects the results of averaging scheme . Let me increase grid from 15 seconds to 40 minutes and draw the realized variance time series at figure .
Averaging Scheme and Different Grid Length.
We can see the best result is the one with grid length equal to 40 minutes. We can display \(E[\hat \sigma^2]\) with grid length in figure .
Expectation of Realized Variance with Averaging Scheme and Different Grid Length.
We can see the expectation curve is a smooth convex hull. It decreases exponentially as grid Length increases. But after 20 minutes, \(E[\hat \sigma^2]\) doesn’t decrease any more. This is because if grid length is too long, we cannot use all the data any more, averaging scheme becomes more like sparse sampling scheme . For instance, when grid length is the same as time unit \(T\) , which is 1 day in our case, averaging scheme is degraded to sparse sampling scheme .
To verify this, I choose 13 grid lengths ‘30seconds’, ‘1min’, ‘2min’, ‘5min’, ‘10min’, ‘20min’, ‘40min’, ‘1H’, ‘1.25H’, ‘1.5H’, ‘1.75H’, ‘2H’, ‘2.25H’, and draw \(E[\hat \sigma^2]\) in figure .
Averaging Scheme and Different Grid Length.
Green curve is sparse sampling scheme and blue curve is averaging scheme . x axis is grid length and y axis is \(E[\hat \sigma^2]\) .
We can see, for averaging scheme , after 40mins, \(E[\hat \sigma^2]\) keep increasing in very slow speed. Also, because averaging scheme is actually an average of many equally reasonable results, it is smoother than sparse sampling scheme . After 40mins, sparse sampling scheme curve jumps up and down around averaging scheme curve. This means there is an optimal value for grid length between sampling time interval \(t\) and time unit \(T\) . In this case, it is around 40 minutes. When grid length equals to \(t\) , averaging scheme becomes classical scheme ; when it equals to \(T\) , averaging scheme becomes sparse sampling scheme .
3.4.9 True Variance and Volatility.
In previous sections, I got the variance \(c\) of noise process \(\epsilon_t\) . I also found that averaging scheme is the best way to calculate realized variance with grid length equal to 40 minutes in this case. I have reached my goal. I am ready to calculate true variance and true volatility now!
See figure for true volatility series I created using the information above.
I can also get the statistics of true variance time series. Take Logarithm of true variance and we can get the distribution at figure .
Logarithmic True Variance Distribution.
The dashed blue line is the normal distribution curve fitted with the same mean and standard deviation as above. We can see the distribution is close to normal. We know variance has properties like clustering and mean reversion, and now we know logarithm of variance is Gaussian distribution, or variance is lognormal distribution. This also supports the conclusion I get from figure that stationary variation coefficient of volatility proxies implies they are log-normally distributed.
True volatility is the square root of true variance . I checked the distribution and it is also lognormal.
Previously we use price range as a proxy of true variance . Now we can check the distribution of price range and see if it has the same distribution as true variance . Figure is the daily price range series and distribution I get from our BITA dataset.
Logarithmic Price Range Distribution.
The red dashed line is normal distribution curve fitted with corresponding mean and standard deviation. The distribution is very similar with figure . This is in line with our knowledge that price range is a good proxy for true variance .
3.4.10 Data Selection and Conclusion Generality.
To take a new nonparametric approach to calculate volatility, I need high frequency data. The data I use in this case study is BITA 15 seconds OHLC bar data from 2018-12-06 9:30AM to 2018-12-31 16:00PM . I got the data with the histData tool which I have described in section Historical Data Collection Tool - histData . There are 806,880 bars in the dataset, stored as a CSV format file named BITA_2018-12-06_2018-12-31.csv . You can download it from quant365/post/99/.
I also want to emphasize that the BITA data are picked from the database randomly. It has no special importance itself. The conclusion drawn from previous sections should also apply to other stocks.
It is noteworthy that, for two adjacent OHLC bars, close price of the first bar is not necessarily equal to open price of the second bar. When we calculate return, we have to use two bars to calculate close-to-close return. But when we calculate price range, we can use high price minus low price in the same bar.
3.5 Future Direction.
Consider relation between noise process and trading frequency in the noise process model More programming languages support Cluster for faster computing (Spark - Lightning-fast cluster computing) for Monte Carlo simulation and big matrix calculation Integration with Sentosa trading system and web platform.
4 Part IV – Sentosa Web Platform.
Initially, Sentosa web platform is a Django blog website called qblog that I developed to write trading diary, which features markdown and mathematical formula support. Later I added a sentosaapp module to monitor and debug Sentosa trading system. Finally I extended it to be able to interact with Sentosa trading system completely. It uses javascript websocket to communicate with Sentosa trading system and displays internal status at webpage using jQuery. It can also be used to send orders to Sentosa trading system.
Although this is a very important part of Sentosa, it is not directly related to any Finance knowledge so I just introduce it very briefly in one page. For more details, please check Sentosa website.
The following is the screenshot of Sentosa web platform:
Sentosa Web Platform in Backtesting Mode with Real Historical Data.
As for future development, this web platform can be extended to do online trading.
5 Reference.
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Process 2: Write the Functional Specification.
Published: April 25, 2008.
In this process, the project team documents the project requirements, creates the design documents, and writes the functional specification.
Figure 4. Write the functional specification.
Activities: Write the Functional Specification.
At the beginning of this process, the project team analyzes and creates the requirements documents. There are four categories of requirements:
Business requirements User requirements Operational requirements System requirements (requirements of the solution).
As team members design the solution and create the functional specifications, they must maintain traceability between requirements and features. Maintaining traceability serves as a way to check the correctness of the design and to verify that the design meets the solution’s goals and requirements. The usual method of maintaining traceability is to tag items in the functional specification with requirement IDs.
The design process gives the team a systematic way to work from abstract concepts to specific technical details. This begins with an analysis of user profiles, or personas. The team refines these personas into a series of use scenarios. Finally, the team refines each use scenario into use cases. This process is called story-boarding and results in the use scenarios document.
The team then uses the requirements documents, the use scenarios document, and the product and technology evaluations from the previous process to develop a functional specification that it submits to its customer and stakeholders for review. This is a detailed description, from the user’s and customer’s perspectives, of what the solution will look like and how it will behave. The functional specification serves multiple purposes, including:
Instructions to developers on what to build. A basis for estimating work. Agreement with the customer on exactly what will be built. A point of synchronization for the whole team.
The functional specification is also the basis for building the master project plan and master project schedule. After the customer and stakeholders accept the functional specification, the team baselines (places under change control) it and begins to formally track changes to it. After the functional specification is reviewed and a baseline made, the team can only change it with customer approval.
The project team also creates the design documents that record the results of the design process. These documents are separate from the functional specification and are focused on describing the internal workings of the solution. The project team can keep them internal and change them without burdening the customer with technical issues. The design process has three levels—conceptual design (owned by Product Management), logical design (owned by Program Management), and physical design (owned by Development)—so the team produces the following three design documents:
Conceptual design document Logical design document Physical design document.
The team completes and baselines each level in a staggered sequence.
The following table lists the activities involved in this process. These activities include:
Documenting the project requirements. Writing the functional specification.
Table 5. Activities and Considerations for Writing the Functional Specification.
Document the project requirements.
Does the organization have specific business requirements for the solution? Does the organization have return on investment (ROI) requirements for the solution? Does the organization have scalability, availability, performance, or security requirements for the solution? See the Policy SMF for more information. Do users have specific ease-of-use, reliability, performance, accessibility, language, or training requirements for the solution? See the Reliability SMF for more information. Does the solution have specific system and service dependencies? See the service map section of the Business/IT Alignment SMF for more information. Does the solution have interoperability requirements? Will the solution affect the network? Does Operations have scalability, security, manageability, supportability, availability, reliability, staffing, or training requirements for the solution? Does User Experience understand how users will interact with the solution? Can they document these interactions as user scenarios and use cases?
Vision/scope document Policies Reliability requirements.
Usage scenarios document Requirements documents, including: Business requirements Operations requirements. Requisitos de sistema. User requirements.
Write the functional specification.
Has the project team cut any features from the vision/scope document? What assumptions is the team making about the solution, the team’s customers, and the solution’s users? What dependencies does the solution have on other services, technologies, and people within the organization? Does the project team have a strategy for addressing security? Does the solution have specific installation and un-installation requirements? Does the solution have specific integration requirements? Is the solution’s business situation understood by the project team? Is the solution’s high-level architecture understood by the project team? Are all of the solution’s components understood by the project team, including how they behave and how they relate to other components? Does the solution have naming standards it must follow? Does the solution have rules it must follow for sizing and placing servers? Does the organization have an administration model that the solution must use? Does the organization have security guidelines that the solution must follow? Does the solution include any of the following infrastructure components: intranet communication, Internet communication, extranet communication, authentication, addressing, name resolution, remote access?
Vision/scope document Requirements documents, including: Business requirements. Operations requirements. Requisitos de sistema. User requirements. Product and technology evaluations.
Design documents, including: Conceptual design. Logical design. Physical design. Functional specification.
Avoid scope creep. Use the vision/scope document and specifications to maintain focus on the stated business goals and to trace critical features back to the original requirements. Apply the vision statement and specifications as filters to identify, discuss, and remove additional features that may have been added without proper consideration after the project has been defined.
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