O que é trading algorítmico e como funciona?

Aspectos principais

• A negociação algorítmica utiliza algoritmos informáticos para automatizar a compra e venda de instrumentos financeiros de acordo com critérios predefinidos.

• Entre as estratégias empregues no trading algorítmico incluem-se o Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP), o Preço Médio Ponderado por Tempo (TWAP) e a Percentagem de Volume (POV).

• Embora aumente a eficiência e elimine o viés emocional da negociação, também enfrenta desafios como a complexidade técnica e o risco de falhas do sistema.

Introdução

As emoções costumam interferir na tomada de decisões racionais ao operar. A negociação algorítmica oferece uma solução ao automatizar o processo. Neste artigo, exploraremos sua definição, funcionamento, vantagens e limitações.

O que é o trading algorítmico?

A negociação algorítmica utiliza algoritmos computacionais para gerar e executar ordens de compra e venda nos mercados financeiros. Esses algoritmos analisam dados de mercado e operam de acordo com regras específicas estabelecidas pelo trader. O objetivo é otimizar a negociação e eliminar o viés emocional que pode afetar negativamente os resultados.

Como funciona a negociação algorítmica?

Existem várias formas de implementar a negociação algorítmica, nem todas eficientes ou bem-sucedidas. No entanto, a título de ilustração, abordaremos alguns exemplos simples que podem servir como ponto de partida e fornecer conceitos básicos do seu funcionamento prático.

Definição da estratégia

O primeiro passo é determinar uma estratégia de trading. Estas podem basear-se em diversos fatores, como movimentos de preços ou padrões técnicos. Por exemplo, uma estratégia simples poderia ser comprar quando os preços caem 5% e vender quando sobem 5%.

Programação de algoritmos

O próximo passo é converter esta estratégia em um algoritmo informático. O processo envolve codificar regras e condições em um programa capaz de monitorizar o mercado e executar operações automaticamente.

Python é uma linguagem de programação popular para este fim devido à sua simplicidade e disponibilidade de poderosas bibliotecas. Aqui está um exemplo ilustrativo de como poderia ser codificado um algoritmo de trading simples em Python para operar com bitcoin:

Este código utiliza a biblioteca yfinance para descarregar dados históricos de bitcoin (BTC-USD) e a biblioteca pandas para processá-los. As estratégias de trading são determinadas criando sinais de compra e venda baseados em movimentos de preços. Especificamente, este algoritmo gera um sinal de compra quando o preço cai 5% em relação ao fechamento do dia anterior e um sinal de venda quando sobe 5%. A função execute_strategy itera através dos dados e imprime uma ordem de compra ou venda de acordo com o sinal.

Teste retroativo

Antes do lançamento, o algoritmo é submetido a backtesting utilizando dados históricos do mercado para avaliar o seu desempenho passado. Isso ajuda a refinar a estratégia e aumentar a sua eficácia.

Aqui está um exemplo de como realizar o backtesting da estratégia anterior:

Este código simula a compra e venda de bitcoins de acordo com os sinais gerados por um algoritmo para rastrear os saldos ao longo do tempo. A função backtest inicializa o saldo da conta, itera através dos dados para executar ordens de compra e venda, e imprime os saldos inicial e final. Esta função ajuda a avaliar o desempenho passado de uma estratégia.

Execução

Uma vez testado adequadamente, o algoritmo pode conectar-se a uma plataforma de trading ou exchange para executar operações. Os algoritmos monitorizam continuamente o mercado. Quando identificam uma oportunidade que cumpre os seus critérios, realizam automaticamente uma operação.

Numerosas plataformas oferecem APIs (Interfaces de Programação de Aplicações) que permitem que os algoritmos interajam programaticamente com o mercado. Abaixo, está um exemplo de como fazer uma ordem de mercado usando a API do Gate:

Este código utiliza a biblioteca Gate_api para se conectar à API da Gate. Inicializa o cliente com uma chave API e um segredo, depois coloca uma ordem de compra a mercado para uma quantidade específica de bitcoin (BTC) usando USDT. A resposta da API será impressa, incluindo os detalhes da ordem.

Monitoramento

Uma vez que o algoritmo está em funcionamento, é necessário um monitoramento contínuo para garantir que opere conforme o previsto. Podem ser necessários ajustes com base em mudanças nas condições de mercado ou métricas de desempenho.

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

Este código configura um mecanismo de registro utilizando a biblioteca logging do Python. Cria um arquivo de registro chamado trading.log, e registra as ações de compra e venda juntamente com a marca de tempo e o preço quando ocorrem tais ações. Esses registros ajudam a manter um histórico detalhado de todas as operações executadas pelo algoritmo, facilitando a análise do desempenho e o diagnóstico de possíveis problemas.

Estratégias de trading algorítmico

A seguir, são apresentados exemplos de alguns indicadores que poderiam ser potencialmente úteis em estratégias de trading algorítmico.

Preço Médio Ponderado por Volume (VWAP)

O VWAP é um indicador que pode ser utilizado em estratégias de trading que buscam executar ordens o mais perto possível do preço médio ponderado por volume. O conceito consiste em dividir a ordem total em pequenos fragmentos e executá-los durante um período determinado com o objetivo de igualar o preço médio ponderado por volume do mercado.

Preço Médio Ponderado por Tempo (TWAP)

A estratégia TWAP é semelhante ao VWAP, mas concentra-se em executar operações de forma uniforme durante um período determinado, em vez de ponderá-las por volume. Esta estratégia visa minimizar o impacto de grandes ordens nos preços do mercado, distribuindo-as ao longo do tempo.

Porcentagem de Volume (POV)

O POV implica a execução de operações com base em uma porcentagem predeterminada do volume do mercado. Por exemplo, um algoritmo poderia tentar executar operações que representem 10% do volume total do mercado durante um período específico. Esta estratégia ajusta as taxas de execução de acordo com a atividade do mercado para minimizar seu impacto.

Vantagens do trading algorítmico

Eficiência

A negociação algorítmica pode executar ordens a alta velocidade, muitas vezes em milissegundos, permitindo que até mesmo pequenos movimentos do mercado sejam aproveitados pelos traders.

Trading livre de emoções

Os algoritmos operam com base em regras predefinidas e não são influenciados por emoções como o FOMO ou a ganância. Podem reduzir o risco de decisões impulsivas que poderiam afetar negativamente os resultados das negociações.

Limitações da negociação algorítmica

Complexidade técnica

Desenvolver e manter algoritmos de trading requer experiência técnica em programação e mercados financeiros. Isso pode representar uma barreira para muitos traders.

Falhas do sistema

Os sistemas de trading algorítmico são suscetíveis a problemas técnicos, como erros de software, problemas de conectividade e falhas de hardware. Este problema pode ocasionar perdas financeiras significativas se não for gerido adequadamente.

Conclusão

A negociação algorítmica envolve o uso de programas de computador para executar automaticamente operações com base em regras e critérios pré-determinados. Embora ofereça diversas vantagens, como maior eficiência e negociação livre de emoções, também enfrenta desafios como a complexidade técnica e o risco de falhas no sistema.