Como montar uma estratégia de trading quantitativo
Você já pensou em investir com base em dados, eliminando a tomada de decisão emocional que pode ocorrer durante a compra e venda de ações? É possível!
Com a estratégia de trading quantitativo, as funções matemáticas e modelos de negociação automatizados orientam as tomadas de decisão de investimentos.
Os dados testados são aplicados a vários cenários diferentes para identificar as melhores oportunidades de lucro.
Neste artigo, mostramos o conceito, os benefícios e as estratégias de trading quantitativo. Aproveite o conteúdo!
O que é trading quantitativo?
É um sistema de negociação baseado em modelos estatísticos e/ou matemáticos que permitem encontrar oportunidades e executá-las.
Para prever resultados futuros de transações de mercado, este tipo de trading depende de estatísticas, cálculos matemáticos e conjuntos de dados maciços de negociação anteriores. Técnicas de pesquisa e medição também são usadas para reduzir padrões comportamentais complexos a valores numéricos.
De forma geral, o trading quantitativo pode ser entendido como a aplicação de uma abordagem científica ao mercado financeiro. Isso porque o modelo envolve a medição das probabilidades de mudanças nas condições do setor, bem como o uso desses dados para desenvolver uma estratégia de negociação baseada em regras.
Vale destacar que, na prática, o trading quantitativo exclui a análise qualitativa, que avalia oportunidades com base em critérios subjetivos, como habilidade de gerenciamento ou reputação corporativa.
Como funciona o trading quantitativo?
O trading quantitativo consiste, basicamente, em avaliar a probabilidade de um resultado específico ocorrer usando estratégias baseadas em dados. Ele usa várias tecnologias, técnicas estatísticas, programação, dados históricos e modelos matemáticos.
Os fundamentos do trading quantitativo são raciocínio lógico e análise de dados estatísticos extraídos de enormes conjuntos de dados. A precisão matemática do modelo é o que vem consolidando-o como uma das estratégias mais eficazes no setor financeiro.
Para conduzir o trading quantitativo, duas variáveis comuns que os traders podem incorporar em modelos matemáticos são preço e volume. Além disso, eles também criam ferramentas para rastrear o sentimento do público em relação a ativos ou setores específicos.
Ao explorar o trading quantitativo, alguns traders usam ainda conjuntos de dados alternativos ou públicos para descobrir tendências atuais e potenciais, garantindo que o modelo matemático que eles criaram seja adequado e avançado.
Por exemplo, um investidor pode observar que grandes mudanças de preço são seguidas por aumentos de volume nas ações de uma marca. A partir daí, ele desenvolve um programa para acompanhar essa tendência que analisa a história do papel. Se o modelo descobrir que o padrão causou determinado movimento no passado, ele revela uma probabilidade de até 95% de padrões semelhantes ocorrerem no futuro.
Trading quantitativo: vantagens da estratégia
Entre os vários benefícios do trading quantitativo, um dos principais é monitorar dados e análises de forma automatizada.
Como resultado, o trabalho de tomada de decisão dos traders se torna objetivo e sistemático. Afinal, os profissionais têm condições de avaliar uma ampla gama de mercados usando pontos de dados teoricamente infinitos.
Por norma, ao analisar um mercado, um trader tende a se concentrar em apenas algumas variáveis, examinando aquelas que lhe são familiares. Graças ao trading quantitativo, os profissionais podem usar estratégias matemáticas para superar essas limitações, fazendo uma análise sempre mais abrangente.
Os contras do trading quantitativo
É importante ter em mente que o trading quantitativo também carrega alguns riscos consideráveis. Como o mercado financeiro está em constante mudança, muitas vezes de forma imprevisível ou inesperada, uma estratégia que gera lucros num dia pode levar à perda de dinheiro no dia seguinte.
Levando isso em conta, é importante que o trading quantitativo seja implementado de maneira flexível, especialmente em mercados instáveis.
Geralmente, os traders quantitativos desenvolvem apenas modelos lucrativos de investimento de curto prazo por esse motivo. No entanto, devido às condições voláteis do mercado de criptomoedas, os resultados dessas estratégias de negociação de curto prazo nem sempre são confiáveis, o que pode levar a perdas.
O trading quantitativo também exige dos traders um alto nível de conhecimento matemático, habilidade de codificação e conhecimento de mercado.
Trading quantitativo versus trading algorítmico
Os dois modelos automatizam suas estratégias de investimento, mas são diferentes.
Os traders algorítmicos usam sistemas automatizados para avaliar padrões de gráficos, bem como abrir e fechar posições em seu nome. Por outro lado, os traders quantitativos empregam ferramentas estatísticas para encontrar, mas nem sempre executar, oportunidades.
Normalmente, o trading algorítmico é visto como um subconjunto do trading quantitativo. Embora se sobreponham, são duas estratégias distintas que não devem ser aplicadas da mesma forma. Veja algumas diferenças entre os dois modelos:
- Os sistemas algorítmicos sempre realizam transações em nome do investidor. Alguns traders quantitativos utilizam modelos para encontrar oportunidades, mas depois abrem a posição manualmente;
- O trading quantitativo emprega técnicas matemáticas sofisticadas. A negociação algorítmica, geralmente, usa análises técnicas mais convencionais;
- Os traders algorítmicos usam apenas dados de bolsas e análises de gráficos para identificar novas posições. Já os traders quantitativos exploram uma ampla variedade de conjuntos de dados.
Cinco estratégias para trading quantitativo
Existem vários tipos de estratégias de trading quantitativo. Uma estratégia específica pode ser empregada pelo quant, dependendo dos dados de mercado em que eles desejam se concentrar, como tendências de preços, volume de negociação ou sentimento do trader.
Reversão média
É uma estratégia quantitativa popular baseada na ideia de que os movimentos de preços têm tendências de longo prazo. Portanto, as alternâncias desta tendência, provavelmente, serão corrigidas de modo automático no futuro.
Um trading quantitativo baseado em reversão média encontra mercados divergentes de tendências de longa data e aponta uma possibilidade de investimento na direção oposta.
Acompanhamento de tendências e padrões
Na prática, esse método consiste em acompanhar tendências para encontrar padrões específicos no movimento de preços. Uma estratégia comum é monitorar tendências e o preço de um ativo específico para entender como ele se comporta e saber qual o melhor momento de negociá-lo.
Com um sistema de trading quantitativo é possível acompanhar como o ativo se move em correlação com um mercado maior.
A partir do acompanhamento de tendências é possível:
- Reconhecer o sentimento do mercado sobre empresas influentes para prever movimentos de investidores institucionais;
- Concentrar-se nas tendências de impulso, monitorando a volatilidade e o volume de negociação para determinar a força de uma nova tendência.
Arbitragem estatística
Os modelos estatísticos de arbitragem concentram-se em um grupo específico de ativos que estão correlacionados. Por exemplo, as ações de duas marcas concorrentes – Coca-Cola e Pepsi – são negociadas na mesma bolsa de valores e afetadas por condições de mercado semelhantes.
Nesse contexto, o modelo de arbitragem estatística determinaria um preço médio justo para essas duas ações. Então, usando os robôs de High Frequency Trading (HFT), o modelo abriria posições vendidas ou compradas em ambas as empresas, dependendo se o preço de mercado atual está acima ou abaixo do preço médio determinado.
A arbitragem estatística é uma combinação de análise fundamental calculada por computador para determinar o preço médio justo com execuções rápidas de HFT, para capitalizar sobre desvios rápidos em várias ações simultaneamente.
Entre as estratégias de trading quantitativo, a negociação de arbitragem leva as estratégias de reversão à média um pouco mais longe, aplicando-as a empresas correlacionadas ou mercados inteiros.
Como a negociação de arbitragem exige grande poder computacional em micro-quantidades de tempo, ela é feita principalmente por operadores de alta frequência e fundos de hedge que oferecem os recursos tecnológicos necessários.
Reconhecimento de padrões algorítmicos
Essa é uma estratégia baseada em modelos quantitativos que identificam quando uma empresa fará uma grande negociação.
As empresas de negociação institucional fazem grandes pedidos via algoritmo. Eles usam modelos que espalham seus pedidos em várias bolsas, corretoras, dark pools, sendo que todos são ligeiramente escalonados para disfarçar seus pedidos.
Quando o investidor tem acesso a um sistema de negociação quantitativo suficientemente forte, capaz de interpretar essas ordens ‘disfarçadas’, ele pode antecipar a negociação. Como? Comprando um estoque de ações antes da operação e vendendo-o com lucro assim que o preço aumentar.
A abordagem de reconhecimento de padrões algorítmicos é uma estratégia quântica que exige um grau excepcionalmente alto de poder de computação e sistemas HFT.
Análise de sentimentos
Essa estratégia de trading quantitativo usa dados agregados, como postagens de mídia social e relatórios de pesquisa, para identificar o sentimento geral do mercado em torno de ativos específicos. Assim, o investidor pode negociar movimentos de preços de curto prazo com base nesses dados.
Os modelos de análise de sentimento variam de um para outro porque as classificações de sentimento positivo e negativo podem diferir. Na maioria deles, porém, cada pedaço de dados será associado a um ativo e data específicos e classificados em uma escala fixa.
Para ações, por exemplo, o sistema precisará usar machine learning para identificar fases de baixa e alta, e classificá-las adequadamente.
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O trading quantitativo é um campo complexo que requer treinamento intensivo e muitos anos de experiência para entender e aplicar com eficácia. No entanto, a abordagem com trading quantitativo também é empolgante, com novos desenvolvimentos e aplicações surgindo em ritmo acelerado.
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