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Após o primeiro depósito.

Jesse Spaulding.

Como fiz $ 500k com aprendizado de máquina e HFT (negociação de alta freqüência)

Esta publicação detalhará o que fiz para fazer aprox. 500k de negociação de alta freqüência de 2009 a 2010. Desde que eu estava negociando completamente de forma independente e não estou mais executando meu programa, eu estou feliz em contar tudo. Minha negociação foi principalmente em contratos de futuros Russel 2000 e DAX.

A chave para o meu sucesso, eu acredito, não estava em uma equação financeira sofisticada, mas sim no projeto de algoritmo geral que uniu muitos componentes simples e a aprendizagem de máquinas usadas para otimizar a máxima rentabilidade. Você ganhou não precisa conhecer qualquer terminologia sofisticada aqui porque, quando eu configurei meu programa, tudo foi baseado na intuição. (O curso de aprendizado de máquina incrível da Andrew Ng não estava ainda disponível - por favor, se você clicar nesse link, você será levado ao meu projeto atual: CourseTalk, um site de revisão para MOOCs)

Primeiro, eu só quero demonstrar que o meu sucesso não foi simplesmente o resultado da sorte. Meu programa fez 1000-4000 negociações por dia (meio e meio, curto) e nunca entrou em posições de mais de alguns contratos por vez. Isso significava que a sorte aleatória de qualquer comércio em particular era muito rápida. O resultado foi que nunca perdi mais de US $ 2000 em um dia e nunca tive um mês perdedor:

(EDITAR: estes números são depois de pagar comissões)

E aqui é um gráfico para dar uma sensação de variação diária. Observe que isso exclui os últimos 7 meses porque - à medida que os números pararam de subir - eu perdi minha motivação para inseri-los.

Antes de configurar meu programa de negociação automatizado I & rsquo; d tinha 2 anos de experiência como um & ldquo; manual & rdquo; comerciante do dia. Isso foi de volta em 2001 - foram os primeiros dias do comércio eletrônico e houve oportunidades para & ldquo; scalpers & rdquo; para ganhar dinheiro. Eu só posso descrever o que eu estava fazendo como semelhante a jogar um jogo de vídeo / jogo com uma suposta vantagem. Ser bem-sucedido significou ser rápido, ser disciplinado e possuir boas habilidades de reconhecimento de padrões intuitivas. Eu consegui fazer cerca de US $ 250 mil, pagar meus empréstimos estudantis e ter dinheiro restante. Ganhar!

Nos próximos cinco anos, eu lançaria duas startups, pegando algumas habilidades de programação ao longo do caminho. Não seria até o final de 2008 que eu voltaria a negociar. Com o dinheiro escorrendo da venda da minha primeira inicialização, a negociação ofereceu esperanças de algum dinheiro rápido enquanto eu descobri minha próxima jogada.

Em 2008 eu estava & ldquo; manualmente & rdquo; dia comercializando futuros usando o software chamado T4. Eu estava desejando algumas teclas de atalho de entrada de pedidos personalizadas, então, depois de descobrir que a T4 tinha uma API, assumi o desafio de aprender C # (a linguagem de programação necessária para usar a API) e segui adiante e construí-me algumas teclas rápidas.

Depois de ficar com os pés molhados com a API, logo tive aspirações maiores: queria ensinar o computador a trocar por mim. A API forneceu um fluxo de dados de mercado e uma maneira fácil de enviar ordens para a troca - tudo o que eu tinha que fazer era criar a lógica no meio.

Abaixo está uma captura de tela de uma janela de negociação T4. O que foi legal é que, quando trabalhei, consegui assistir o comércio de computadores nesta mesma interface. Ver as ordens reais que aparecem dentro e fora (por si com meu dinheiro real) foram emocionantes e assustadoras.

O design do meu algoritmo.

Desde o início, meu objetivo era configurar um sistema de forma que eu pudesse estar razoavelmente confiante. Eu ganharei dinheiro antes de fazer qualquer transação ao vivo. Para realizar isso, eu precisava construir uma estrutura de simulação de negociação que, com a maior precisão possível, simulasse a negociação ao vivo.

Embora a negociação no modo ao vivo exigisse o processamento de atualizações de mercado transmitidas através da API, o modo de simulação exigia a leitura de atualizações de mercado a partir de um arquivo de dados. To collect this data I setup the first version of my program to simply connect to the API and record market updates with timestamps. I ended up using 4 weeks worth of recent market data to train and test my system on.

With a basic framework in place I still had the task of figuring out how to make a profitable trading system. As it turns out my algorithm would break down into two distinct components, which I’ll explore in turn:

Predicting price movements; and Making profitable trades.

Predicting price movements.

Perhaps an obvious component of any trading system is being able to predict where prices will move. And mine was no exception. I defined the current price as the average of the inside bid and inside offer and I set the goal of predicting where the price would be in the next 10 seconds. My algorithm would need to come up with this prediction moment-by-moment throughout the trading day.

Creating & optimizing indicators.

I created a handful of indicators that proved to have a meaningful ability to predict short term price movements. Each indicator produced a number that was either positive or negative. An indicator was useful if more often than not a positive number corresponded with the market going up and a negative number corresponded with the market going down.

My system allowed me to quickly determine how much predictive ability any indicator had so I was able to experiment with a lot of different indicators to see what worked. Many of the indicators had variables in the formulas that produced them and I was able to find the optimal values for those variables by doing side by side comparisons of results achieved with varying values.

The indicators that were most useful were all relatively simple and were based on recent events in the market I was trading as well as the markets of correlated securities.

Making exact price move predictions.

Having indicators that simply predicted an up or down price movement wasn’t enough. I needed to know exactly how much price movement was predicted by each possible value of each indicator. I needed a formula that would convert an indicator value to a price prediction.

To accomplish this I tracked predicted price moves in 50 buckets that depended on the range that the indicator value fell in. This produced unique predictions for each bucket that I was then able to graph in Excel. As you can see the expected price change increases as the indicator value increases.

Based on a graph such as this I was able to make a formula to fit the curve. In the beginning I did this “curve fitting” manually but I soon wrote up some code to automate this process.

Note that not all the indicator curves had the same shape. Also note the buckets were logarithmically distributed so as to spread the data points out evenly. Finally note that negative indicator values (and their corresponding downward price predictions) were flipped and combined with the positive values. (My algorithm treated up and down exactly the same.)

Combining indicators for a single prediction.

An important thing to consider was that each indicator was not entirely independent. I couldn’t simply just add up all the predictions that each indicator made individually. The key was to figure out the additional predictive value that each indicator had beyond what was already predicted. This wasn’t to hard to implement but it did mean that if I was “curve fitting” multiple indicators at the same time I had to be careful; changing one would effect the predictions of another.

In order to “curve fit” all of the indicators at the same time I setup the optimizer to step only 30% of the way towards the new prediction curves with each pass. With this 30% jump I found that the prediction curves would stabilize within a few passes.

With each indicator now giving us it’s additional price prediction I could simply add them up to produce a single prediction of where the market would be in 10 seconds.

Why predicting prices is not enough.

You might think that with this edge on the market I was golden. But you need to keep in mind that the market is made up of bids and offers - it’s not just one market price. Success in high frequency trading comes down to getting good prices and it’s not that easy.

The following factors make creating a profitable system difficult:

With each trade I had to pay commissions to both my broker and the exchange. The spread (difference between highest bid and lowest offer) meant that if I were to simply buy and sell randomly I’d be losing a ton of money. Most of the market volume was other bots that would only execute a trade with me if they thought they had some statistical edge. Seeing an offer did not guarantee that I could buy it. By the time my buy order got to the exchange it was very possible that that offer would have been cancelled. As a small market player there was no way I could compete on speed alone.

Building a full trading simulation.

So I had a framework that allowed me to backtest and optimize indicators. But I had to go beyond this - I needed a framework that would allow me to backtest and optimize a full trading system; one where I was sending orders and getting in positions. In this case I’d be optimizing for total P&L and to some extent average P&L per trade.

This would be trickier and in some ways impossible to model exactly but I did as best as I could. Here are some of the issues I had to deal with:

When an order was sent to the market in simulation I had to model the lag time. The fact that my system saw an offer did not mean that it could buy it straight away. The system would send the order, wait approximately 20 milliseconds and then only if the offer was still there was it considered as an executed trade. This was inexact because the real lag time was inconsistent and unreported. When I placed bids or offers I had to look at the trade execution stream (provided by the API) and use those to gauge when my order would have gotten executed against. To do this right I had to track the position of my order in the queue. (It’s a first-in first-out system.) Again, I couldn’t do this perfectly but I made a best approximation.

To refine my order execution simulation what I did was take my log files from live trading through the API and compare them to log files produced by simulated trading from the exact same time period. I was able to get my simulation to the point that it was pretty accurate and for the parts that were impossible to model exactly I made sure to at least produce outcomes that were statistically similar (in the metrics I thought were important).

Making profitable trades.

With an order simulation model in place I could now send orders in simulation mode and see a simulated P&L. But how would my system know when and where to buy and sell?

The price move predictions were a starting point but not the whole story. What I did was create a scoring system for each of 5 price levels on the bid and offer. These included one level above the inside bid (for a buy order) and one level below the inside offer (for a sell order).

If the score at any given price level was above a certain threshold that would mean my system should have an active bid/offer there - below the threshold then any active orders should be cancelled. Based on this it was not uncommon that my system would flash a bid in the market then immediately cancel it. (Although I tried to minimize this as it’s annoying as heck to anyone looking at the screen with human eyes - including me.)

The price level scores were calculated based on the following factors:

The price move prediction (that we discussed earlier). The price level in question. (Inner levels meant greater price move predictions were required.) The number of contracts in front of my order in the queue. (Less was better.) The number of contracts behind my order in the queue. (More was better.)

Essentially these factors served to identify “safe” places to bid/offer. The price move prediction alone was not adequate because it did not account for the fact that when placing a bid I was not automatically filled - I only got filled if someone sold to me there. The reality was that the mere fact of someone selling to me at a certain price changed the statistical odds of the trade.

The variables used in this step were all subject to optimization. This was done in the exact same way as I optimized variables in the price move indicators except in this case I was optimizing for bottom line P&L.

When trading as humans we often have powerful emotions and biases that can lead to less than optimal decisions. Clearly I did not want to codify these biases. Here are some factors my system ignored:

The price that a position was entered - In a trading office it’s pretty common to hear conversation about the price at which someone is long or short as if that should effect their future decision making. While this has some validity as part of a risk reduction strategy it really has no bearing on the future course of events in the market. Therefore my program completely ignored this information. It’s the same concept as ignoring sunk costs. Going short vs. exiting a long position - Typically a trader would have different criteria that determines where to sell a long position versus where to go short. However from my algorithms perspective there was no reason to make a distinction. If my algorithm expected a downward move selling was a good idea regardless of if it was currently long, short, or flat. A “doubling up” strategy - This is a common strategy where traders will buy more stock in the event that there original trade goes against them. This results in your average purchase price being lower and it means when (or if) the stock turns around you’ll be set to make your money back in no time. In my opinion this is really a horrible strategy unless you’re Warren Buffet. You’re tricked into thinking you are doing well because most of your trades will be winners. The problem is when you lose you lose big. The other effect is it makes it hard to judge if you actually have an edge on the market or are just getting lucky. Being able to monitor and confirm that my program did in fact have an edge was an important goal.

Since my algorithm made decisions the same way regardless of where it entered a trade or if it was currently long or short it did occasionally sit in (and take) some large losing trades (in addition to some large winning trades). But, you shouldn’t think there wasn’t any risk management.

To manage risk I enforced a maximum position size of 2 contracts at a time, occasionally bumped up on high volume days. I also had a maximum daily loss limit to safeguard against any unexpected market conditions or a bug in my software. These limits were enforced in my code but also in the backend through my broker. As it happened I never encountered any significant problems.

From the moment I started working on my program it took me about 6 months before i got it to the point of profitability and begun running it live. Although to be fair a significant amount of time was learning a new programming language. As I worked to improve the program I saw increased profits for each of the next four months.

Each week I would retrain my system based on the previous 4 weeks worth of data. I found this struck the right balance between capturing recent market behavioral trends and insuring my algorithm had enough data to establish meaningful patterns. As the training began taking more and more time I split it out so that it could be performed by 8 virtual machines using amazon EC2. The results were then coalesced on my local machine.

The high point of my trading was October 2009 when I made almost 100k. After this I continued to spend the next four months trying to improve my program despite decreased profit each month. Unfortunately by this point I guess I’d implemented all my best ideas because nothing I tried seemed to help much.

With the frustration of not being able to make improvements and not having a sense of growth I began thinking about a new direction. I emailed 6 different high frequency trading firms to see if they’d be interested in purchasing my software and hiring me to work for them. Nobody replied. I had some new startup ideas I wanted to work on so I never followed up.

UPDATE - I posted this on Hacker News and it has gotten a lot of attention. I just want to say that I do not advocate anyone trying to do something like this themselves now. You would need a team of really smart people with a range of experiences to have any hope of competing. Even when I was doing this I believe it was very rare for individuals to achieve success (though I had heard of others.)

There is a comment at the top of the page that mentions "manipulated statistics" and refers to me as a “retail investor” that quants would “gleefully pick off”. This is a rather unfortunate comment that’s simply not based in reality. Setting that aside there’s some interesting comments: news. ycombinator/item? id=4748624.

UPDATE #2 - I’ve posted a follow-up FAQ that answers some common questions I’ve received from traders about this post.

delhideviant liked this.

Hi, I'm Jesse, founder of Thinklab. I live and play in San Francisco. You've found my home on the web.. Welcome!

How to build an HFT trading system for FX ($EURUSD $EURGBP)

To build a solid FX high-frequency trading environment is an extremely challenging exercise. A HFT engine usually contains the following components: liquidity aggregation, trading strategies manager, execution strategies manager, and risk analytic. Liquidity aggregation involves the utilization of today’s advanced network and computer technologies to extend the connections to as many market participants and liquidity venues as possible. Aggregating liquidities from different sources, a HFT engine will have a great view of FX market movements at a very low latency. Information about changes in price, volume, and volatility, etc. are coming in on a microsecond basis. And, as a result, better trading decisions and execution results can be achieved with better liquidity aggregation. Thus, access to the liquidity pool is very crucial in FX trading.

Trading strategies manager is the central brain of a high-frequency trading engine, which contains the strategies that are developed by traders and quantitative modelers. These strategies are usually built based on statistical data analysis, previous trading experiences, and alpha research, etc. It is the trading strategies that conduct all 14 the real-time market data analysis and make trading decisions on buy or sell certain amounts of currency pairs at certain prices. Execution strategies manager is designed to manage different types of orders (for example, IOC and GTC , etc.) and place orders into the market smartly and efficiently to achieve a high successful rate in its execution. It is very important for a HFT engine to be able to catch the best timing for its execution in this microseconds competition. Risk analytic calculates the realtime risk exposures and measures of the high-frequency trading activities. It is the tool for traders to monitor auto-trading processes that are initiated by the hedging strategies. Traders rely on risk analytic in terms of performing human-intervening for the high-frequency trading engine.

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Keywords: #forex #fx #risk $EURUSD $EURGBP $EURJPY.

Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais as histórias que realmente se destacam.

Stickin' It to the Nerds: Building a High-Frequency Trading System.

As a kid, did you ever dream of becoming a nerd? Não pensei nisso. But over the past couple of years, how many grinning people did you see in the financial news who looked like, well, nerds? Schooled in computer theory, math, physics, whatever, these nerds were in the headlines for making a lot of money with computerized trading: high-volume, split-second, machine-driven buys and sells that netted maybe $0.05 per 100 shares. That doesn’t sound like a lot of money, but multiply that by hundreds of thousands of shares across thousands of trades a day, and it starts to add up. In fact, it accounts for the majority of today’s stock trading volume. And as you switch on your underpowered laptop, you might wonder, is that what I have to do to make money trading?

Short answer: No.

Longer answer: Absolutely no.

Nerd Repellent.

What those stories haven’t told you is that the recent sharp swings in volatility have forced many who develop computerized trading to rethink their strategies. The short-term, back-and-forth price movements that computerized trading is supposed to capture have been more uni-directional, and have left some traders with large losing positions.

Okay then, you ask, if not high-frequency, computerized trading, then what? You need a strategy-based approach to trading, so that regardless of the stock or index, regardless of the market environment, you have an approach to finding and executing trades that makes sense. In other words, a system. This means you need to create a set of rules that you follow for getting in and out of trades every time, rather than simply shooting from the hip. Your system may not always turn out as you expected, or always make money, but you’ll have a plan for placing trades. You may not get your picture in the financial news, but maybe you’ll pay your bills and still have time to be a normal person.

Build a 1-2-3 System.

So, how do you do it? Well, for starters, if you already have the thinkorswim® platform loaded on your laptop, you have tools at your disposal that are designed to offer more than what most of the Wall Street nerds have. Seriously. And you’re going to use those tools to find trades that meet the following three criteria:

2. Positive time decay.

Let’s break each one down.

This means no matter what the stock or index does, whether it goes up big, down big or nowhere at all, your maximum potential loss is known before you even do the trade. For example, a short call vertical has defined risk. A short naked call does not. With the short vertical, the max loss is the difference between the strike prices minus the credit received. That’s it. With a naked short call, you don’t really know what your maximum loss might be. Even if you think you’ll use a stop order to buy the short call back if the loss gets too great, what if the stock gaps up overnight when you can’t trade? Stick with defined-risk trades.

Besides death and taxes, the only other thing you can count on is time passing. And if it doesn’t, we’ve all got bigger problems. Because of that inevitability, you want time passing on your side. That means you want your positions to have positive time decay so that all other things being equal, one day passing means your position is worth a little bit more. Positive time decay generally comes from having a short option somewhere in the position. It doesn’t have to be a naked short (see criterion #1), but as part of a spread like a short vertical, long calendar , or iron condor , a short option will put time on your side.

No matter how much research you do, the probability of a stock or index moving up or down is 50 %. But you don’t want your trading to depend on the flip of a coin. The way to tip the odds in your favor is with smarter strategy selection. That begins by searching the option chain for a shorter-term expiration and a high probability of expiring worthless. This will let you create spreads that depend less on being right on direction and more on premium decay.

Okay, Now What?

Not too nerdy, is it? Let's turn the theoretical into practical with a couple of real-life examples for both the stock and options trader.

You’re a stock trader. Maybe you’re not quite ready for all the option spread stuff. So how do the three criteria work for you? If you’re long stock, you already know your maximum potential loss if the stock goes to zero. Even though that risk might be a very large number, I’ll argue that it is defined in its own way. That’s criterion #1.

For #2, you look to create a short covered call against that long stock to give you some positive time decay. When you’re short a call against your long stock, for each day that the stock price doesn’t move, that short call is going to get cheaper and cheaper and make you a little bit of money.

For #3, getting the odds on your side means selling an out-of-the-money call that has a probability of expiring worthless of about 60 %, which you can do from TD Ameritrade's thinkorswim® trading platform (Figure 1, below). The stock can rise up to the strike price of the short call by expiration, and the call will still expire worthless. That reduces the cost basis of your long stock, which also lowers its breakeven point. That means the stock can make a larger move down, and you still might not lose money.

In thinkorswim, view the probability of an option expiring in-the-money (ITM). Here, a call with a 34% probability of.

expiring ITM is the same as saying it has a 66% probability of expiring worthless. Apenas para fins ilustrativos.

You’re raring to get going with options, but you’re not sure whether you should be bullish or bearish on a particular stock or index. Don’t sweat the direction of the stock. Using the three criteria, you can find a strategy that may still make money even if you’re wrong on your directional bet. Let’s see how.

First, start with some directional bias for the stock or index. Maybe it’s based on technical or fundamental analysis, or maybe your favorite talking head on TV suggested it. We’re going to create a short vertical spread (criteria #1 and #2)—a short call vertical if you have a bearish bias, or a short put vertical if you have a bullish bias. Start by finding the expiration ranging from 25 to 45 days.

For criteria #3, if you’re bearish, find the out-of-the-money short call that has a 60 % to 70 % probability of expiring worthless. If you’re bullish, consider finding the out-of-the-money short put that has a probability of expiring worthless of between 60 % and 70 %. To create a short call vertical, consider buying the call option that’s one strike further out-of-the-money than your short call. To create a short put vertical, consider buying the put option that’s one strike further out-of-the-money than your short put.

Now, here’s what can happen. With the short out-of-the-money call vertical, if the stock moves down by expiration, you make money. If the stock stays the same by expiration, you make money. If the stock moves up past the short strike of the short call vertical, you’ll probably lose money. But if it only goes up a little, not as high as the short strike of the short call vertical, you can still make money. The short put option works the same way but loses money if the stock moves down past the short strike of the short put vertical.

This is not a fool-proof, guaranteed way of making money trading. But it is better than sitting on the sidelines, frustrated and confused by not being able to trade the way you think the Wall Street pros do it. Each trade you make based on these criteria will have reasoning behind it. And even if the trade loses money, you’ll know exactly how much and why. That’s being an educated trader. Instead of a nerd.

Got thinkorswim?

If you don't have thinkorswim to analyze probabilities, what are you waiting for? Check out what it's all about & join in on the fun.

Dentro deste problema:

How to Trade the Government: The Big Five Economic Indicators.

Coach's Corner: Sometimes It’s Good to Fibonacci.

DENTRO ESTA EDIÇÃO # 26:

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Multi-legged option strategies such as those discussed in this article will have additional costs due to the additional strikes traded. Be sure to understand all risks involved with each strategy, including transaction costs, before attempting to place any trade. Be aware that assignment on short option strategies discussed in this article could lead to unwanted long or short positions on the underlying security.

A volatilidade do mercado, o volume e a disponibilidade do sistema podem atrasar o acesso à conta e as execuções comerciais.

O desempenho passado de uma segurança ou estratégia não garante resultados futuros ou sucesso.

As opções não são adequadas para todos os investidores, pois os riscos especiais inerentes à negociação de opções podem expor os investidores a perdas potencialmente rápidas e substanciais. Opções de negociação sujeitas à revisão e aprovação da TD Ameritrade. Leia Recursos e Riscos de Opções Padronizadas antes de investir em opções.

A documentação de suporte para quaisquer reivindicações, comparações, estatísticas ou outros dados técnicos será fornecida mediante solicitação.

A informação não se destina a ser conselho de investimento ou interpretada como uma recomendação ou endosso de qualquer investimento ou estratégia de investimento específica, e é apenas para fins ilustrativos. Certifique-se de compreender todos os riscos envolvidos com cada estratégia, incluindo custos de comissão, antes de tentar colocar qualquer comércio. Os clientes devem considerar todos os fatores de risco relevantes, incluindo suas próprias situações financeiras pessoais, antes da negociação.

TRADING SYSTEMS.

Peter Van Kleef.

CEO of Lakeview Arbitrage.

Peter Van Kleef, CEO of Lakeview Arbitrage, is currently leading a series of High-Frequency Trading Experts Workshops in London, New York, Dubai, and Hong Kong. Mr. Van Kleef managed significant hedge fund type investment portfolios and quantitative trading departments for, among others, Cooper Neff, Salomon Brothers, HypoVereinsbank and Credit Lyonnais. He has over 15 years of experience in the development and running of sophisticated automated trading operations. He is a frequent speaker on complex arbitrage strategies with a focus on volatility arbitrage and high frequency algorithmic trading. He is also a well-known consultant to the investment community with regards to trading, risk management, operational and strategic issues.

Peter talks to FX Trader Magazine about his experience as a trader and explains the main benefits and risks involved in High Frequency Trading.

How did you get into High Frequency Trading? Can you tell us a little bit about your background and experience as a trader?

During my studies, I was doing a stint at Salomon Brothers in the equity derivatives team in Frankfurt, Germany. We were arbitraging the index future against its components in the old IBIS and DTB trading systems, which were some of the first platforms for electronic trading. I was also market making the DAX options. This was in the early 90s. After finishing my studies in the US, I started working for Cooper Neff, which at the time was one of the leading players in the early days of high frequency trading. After that I had stints at DRW and Transoptions. All these firms were early adopters of electronic high frequency trading and at that time leaders in their field. It was immediately apparent that by having superior technology you could gain a significant advantage over your competitors and that you could generate outsize profits without outsize risk. After that, I started working for some larger banks such as Credit Lyonnais and HVB and helped them build up their electronic trading capabilities with the knowledge gained at the early leaders in the field. So I pretty much got in at the starting point of electronic high frequency trading and never looked back.

The speed race you are seeing now is just a repetition of what happened in the late 80s/early 90s when markets first got electronic and I am sure it will end in a similar way. There seem to be cycles in the market.

Can you explain what high frequency traders do and how they trade?

Generally traders in this segment try to analyze the markets faster than their competitors and also exploit opportunities faster than anyone else. There are basically two distinct segments. The first one is where people rely mostly on speed to get trades that, for example, correct mispricing across different markets. Those trades are nearly risk free for the fastest and therefore competition is fierce. The second segment relies more on a strategic advantage by looking at the same data differently or looking at other data such as news in combination with market data. Here speed is still very important but know-how and strategy are at least equally important. As both approaches require the analysis of hundreds if not thousands of securities and their order books in real time, plus potentially other types of information, this kind of trading can’t be done by humans. Computers do all the analysis and also execute the trades. The job of the trader is to come up with the strategies the computers are supposed to run and to help the IT staff to implement them. After that, traders are monitoring the trading and setting the parameters of the strategies. The trader therefore has to be more the responsible and careful type rather than the aggressive gun slinging type of the past. Some IT background also doesn’t hurt. The machine always only trades as good as the trader that designed the strategies and the IT person that implemented them.

What are the benefits of HFT for the markets?

HFT certainly ensures that prices across venues stay in line. Any significant deviation is arbitraged in split seconds. This is of course very valuable, as it ensures that differential pricing gets eliminated fast and people receive fair prices across venues. The second big advantage is that it makes it easier to provide liquidity to the market. If one can adapt prices quicker to changing markets one is less likely to be taken advantage off by, for example, news coming out. Any market depends on liquidity. This is mostly provided by market makers. They are also the early leaders and adopters of HFT as it helps them do their job better. Finally it equalizes opportunity. Electronic trading levels the playing field as connections and relationships are far less important than in voice traded markets. The technology is more affordable than ever and small firms can beat large established ones.

What are the key risks involved in HFT today? And what should be done to avoid them?

Key risks are basically poor design of the strategies and infrastructure. Routinely firms that skip on safety and don’t do things properly get carried out of the market. Experience has significant value and getting people involved that have the necessary skills and experience certainly is worthwhile. Making sure that there is no single point of failure and starting small and in a controlled environment is also important.

Why is there such a controversy surrounding HFT in the markets today?

Because it’s always nice to have someone to blame to raise one’s profile, especially when most people don’t understand the subject matter. It’s very easy to point the finger when someone doesn’t have a large lobby group. It’s always been in fashion to blame people with superior knowledge and technology for the evils in the world. People are always afraid of things that are new and that they don’t understand. HFT has been around for around 20 years. So if it would be really that bad, it should have made the same headlines before.

What does it take to get into the high-frequency trading space?

Not much, these days you can get a brokerage account that gives you an API you can connect to with a minimum deposit of around 2K USD and you can download an open source engine like Marketcetera for free to get you started. Of course there are serious limitations to what you can do with such a low cost setup but it can get you started on a platform that can grow with your skills and needs. Going forward, you will see university students and even people from high school starting in algo trading from home. Even if you want a state of the art setup, it doesn’t need to break the bank. HFT trading has become affordable for almost anyone.

What are the most profitable used HFT strategies?

Anything where people look at data that the competition doesn’t look at and that look at data differently than other people. Furthermore simple strategies. The most complex ideas rarely fly.

Is it true that the winner, in other words, the fastest, takes it all?

On pure speed competition yes, unless the fastest is on the toilet or on vacation. Then number 2 has a chance. But most leading HFT firms don’t make their money because they are the fastest. Their strategies are smarter than the ones of their competitors or slightly more aggressive when it counts.

What is the most important factor to reach speed: software - meaning the coding of the algorithms-,

hardware, or proximity to the order flow?

If you want to be a serious contender for the fastest slot these days, you have to implement things in hardware and plug it directly into the exchange with response levels pre-calculated so that your system does only execute binary comparisons.

HFT is an extremely profitable business. Does this come mainly from the fact that HFT computers can see both some of the order flow and institutional flash orders?

Não, na verdade não. If you trade via a fast computer you exclude any human from competition. So that’s already a lot of people. If you then look for small but almost certain edge and scale such strategy across many underlyings and markets you make a lot of money with little risk. That’s where the juice is. Analysis of market microstructure and behavioral finance are areas with a lot of opportunity. Flash orders are only a small piece of the puzzle.

How is HFT doing in the Forex space?

Forex has the drawback of very few liquid pairs to trade. The liquid pairs are of course crowded by a lot of players. Forex is an interesting market through the fragmentation and different time zones. Understanding of market idiosyncrasies and market structure are important.

Are there profitable HFT strategies or players in the Forex OTC market?

OTC and HFT are a bit of a contradiction. If a trade is real OTC, so negotiated over the phone rather than a trading system or platform you can’t really call it HFT.

How do you achieve speed in an OTC market without a central exchange?

If your definition of OTC is that of different proprietary bank platform, of course there is edge as there is always one provider that is out on the others. Exploiting that is not a very well received strategy of course by the price providers. If you want to take maximum advantage, you need to connect to as many platforms and price providers as possible to create your own synthetic central marketplace.

Will sophisticated retail traders be able to develop HTF forex strategies and models?

That’s already happening. In no other market do retail guys get 400 to 1 leverage. So that’s very attractive if you have limited capital, especially as currencies have been very volatile recently.

For a trading system developer, what are the differences between building a high-frequency trading system and a lower-frequency trading system?

If things go wrong, they will most likely go wrong fast and in size. So safety is paramount. That’s not so much the case with lower frequency trading as a human could always intervene after the first one or two bad trades or even before the first one, depending on frequency. In HFT, that is often not possible.

During the month of October you will be holding various workshops in London, New York, Dubai and Hong Kong. What is the objective of these workshops?

Mostly to educate people about the subject matter and dispel some of the myths surrounding the topic. Also a main objective is to give people the necessary information to build a state of the art algo operation from scratch and how to avoid the main pitfalls. To show people options with regards to strategies and systems.

What will be the major benefits for those who will attend?

To get a thorough understanding of the subject and how to master the challenges when getting into the game. For people that are already active in the field, the courses should also give some food for thought on how to improve one’s setup.

How do you see HFT evolving in the future? Do you believe that most hedge funds and money managers will incorporate HFT strategies into their own trading?

Not most. It actually depends on your definition of HFT. What is medium frequency trading now was ultra high frequency trading 15 years ago. Many institutional investors have a fairly long term horizon and it will take them a long time to understand that some high frequency techniques can benefit them greatly. At the moment many consider it a fad that will pass and therefore don’t engage in the topic. That’s a mistake but then again, the markets are usually a means for wealth transfer from many to few and not the other way round.

Would you like to give any specific advice to anyone considering getting into HFT?

Spend enough time learning about the subject. Learning lessons the hard way by trial and error can be expensive.

College Kids são agora alta freqüência de troca de dormitórios.

O estudante universitário Spencer Singleton está entre uma crescente banda de amadores voltando-se para a negociação automatizada de ações automatizadas por computador - até agora a reserva de hedge funds e mega corretores - e diz que está batendo o mercado.

Texas-based Singleton won a contest last July run by an algorithmic investing website to write trading programs. O site, Quantopian, deu-lhe US $ 100.000 para colocar seu modelo em ação por seis meses e disse-lhe para manter lucros.

The 21-year-old says his portfolio is up about 1.5% so far this year, against an 8% slump in the S&P 500 equity index. Likewise, he has made about 2.5% since mid-September, whereas the U. S. index lost more than 7% in the period.

Outros amadores tentaram o mesmo jogo de seus quartos da frente ou galpões de jardim e acabaram ficando queimados, concluindo que isso é uma caçada ao "ouro & # 8217; s # 8221; melhor para os grandes jogadores, a menos que você seja um ex-profissional ou um garoto do computador.

Singleton não é - ele é um estudante de terceiro ano de gerenciamento da cadeia de suprimentos -, mas diz que a competição deu sua grande chance. Como estudante universitário, não teria conseguido US $ 100.000 em um milhão de anos para negociar, e # 8221; ele disse à Reuters. & # 8220; Teria facilmente levado 10 anos para eu desenvolver uma plataforma de algo complicada como a oferecida por Quantopian. & # 8221;

As plataformas de negociação on-line orientadas por programas, como a Quantpian e a QuantConnect e a base britânica Cloud9trader, com sede nos Estados Unidos, que têm clientes em todo o mundo, não existiram no auge da crise financeira de 2008.

No entanto, Singleton disse que testou seu modelo contra dados históricos do ano de crise, obtendo um retorno de 16% contra uma queda de 38% no índice S & amp; P.

Um grande número de amadores agora está tentando atingi-lo rico nos mercados globais, com o mercado global de comércio no varejo no valor de US $ 3 trilhões nos Estados Unidos.

Mas enquanto a negociação automatizada representa cerca de 75 por cento de todo o volume de mercado financeiro, apenas uma pequena fração de comerciantes independentes ou amadores os usam devido à tecnologia complexa, necessidade de dados históricos maciços e altos custos.

No entanto, as empresas que fornecem plataformas para o aluguel de casas & # 8220; algues & # 8221; Dizem que a popularidade está crescendo entre todos, desde executivos de publicidade e engenheiros de telecomunicações para empreiteiros de defesa.

O fundador e executivo-chefe da Aspian, John Fawcett, disse que a sua adesão aumentou para 60 000 desde 35 mil menos do que um ano atrás, enquanto o fundador e CEO da QuantConnect, Jared Broad, viu um salto em sua participação em 17 mil em comparação com 6.000 no ano anterior .

Broad disse que as estratégias automatizadas tendem a fazer bem quando os mercados são voláteis ou diminuem acentuadamente, acrescentando que os volumes de negociação em uma de suas corretoras cresceram 300% em apenas três semanas em 2016.

O seu rápido crescimento aumenta o risco de manipulação de mercado ou fraude, mas a Aspian disse que criou muitas salvaguardas, incluindo limites no número de negócios que os clientes podem fazer.

Navinder Singh Sarao, com sede em Londres, foi preso no ano passado, com as autoridades dos EUA ligando seus negócios de computador automáticos para o flash crash do & # 8220; # 8221; em 2010, que secou brevemente US $ 1 trilhão dos mercados de ações dos EUA.

Sarao, que trocou de seus pais & # 8217; perto do aeroporto de Heathrow, em um subúrbio de Londres, está lutando contra os EUA tentando extraditá-lo. Um tribunal britânico deve ouvir o caso em 4 de fevereiro.

Essencialmente, as plataformas de negociação on-line baseadas em regras fornecem ferramentas e tutoriais para as pessoas escreverem algoritmos em navegadores da Web e testar seus modelos com anos de dados históricos. Eles também ajudam as pessoas a abrir contas com corretores aprovados.

É difícil verificar de forma independente as reivindicações de comerciantes de varejo que dizem ter feito muito dinheiro este ano, quando as preocupações com uma economia chinesa em desaceleração e o preço do petróleo em queda acabaram com US $ 8 trilhões dos mercados de ações mundiais apenas em janeiro.

Some people like Jason Roberts have lost and got out. Ele passou cerca de seis anos, de aproximadamente 1999 a 2004 e novamente em 2008, construindo software de negociação automatizado antes de sair para ajudar projetos de inicialização na web e celular.

Roberts disse que cada vez que ele se juntou com comerciantes em um empreendimento comercial automatizado, suas estratégias e idéias perderam a marca, mesmo que anteriormente tenham sido bem-sucedidas como profissionais do mercado.

Como as corretoras, esses sites de negociação ganham dinheiro quando as pessoas usam suas plataformas, por isso está interessado em convencê-lo de que você pode vencer o mercado, e # 8221; disse Roberts, que agora é consultor do serviço de viagem Uber.

Não estou totalmente convencido de que é possível vencer o mercado de forma consistente, quer você seja negociado manualmente, guiado por experiência e intuição ou algorítmica, o que equivale a seguir um conjunto codificado de regras & # 8230; É fácil perder dinheiro com negociação algorítmica, assim como com qualquer investimento. & # 8221;

Julien Turc, chefe da estratégia quantitativa de ativos cruzados da Societe Generale, disse que a construção de uma estratégia de negociação sistemática é muito difícil. É fácil encontrar estratégias que teriam feito bem no passado, mas mais difícil ganhar dinheiro com elas no futuro.

& # 8220; No entanto, o comércio de algoritmos está ficando mais popular agora, pois você obteve melhores tecnologias, os reguladores empurram para negociações transparentes e eletrônicas e cada vez mais se torna difícil ganhar dinheiro usando ferramentas de negociação tradicionais. # 8221;

Singleton and Michael Van Kleeck, another winner of Quantopian’s monthly code-writing contest last June, are among thousands of enthusiasts who, undeterred by the criticism, believe they have an edge over traditional trading methods.

& # 8220; Os seres humanos são consistentemente menos performantes porque têm interferência emocional. O comércio de Algo formaliza a sua estratégia por conta própria e define limites claros na sua exposição ao risco, & # 8221; disse Jon Kafton, fundador da Cloud9Trader, um site de negociação online automatizado sendo julgado.

Para Kleeck, os sites de algo e as plataformas de negociação atraem aqueles que, como ele, têm um apetite voraz por ler qualquer coisa relacionada a ganhar dinheiro nos mercados financeiros.

“It’s not a rocket science, although there might be some rocket scientists on the forum. Isso é parte da disseminação geral da tecnologia em vidas cotidianas. & # 8221; (Reportagem de Atul Prakash, edição de Sudip Kar-Gupta e David Stamp)

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