Cada etapa do processo de negociação, desde da entrada para a estrutura de negociação, reduzindo drasticamente os custos incorridos por intermediários. Ao reduzir os atritos e os custos, a tecnologia tem o potencial de ativar o compartilhamento de risco mais eficiente, facilitar a cobertura, melhorar a liquidez, e tornar os preços mais eficientes.

Não deixe de ler esse interessante artigo: http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1540-6261.2010.01624.x/pdf

Existem alguns problemas com a regressão linear, por exemplo o método só pode captar as relações de primeira ordem, mas quando a relação sinal/ruído é muito baixa, não há muita razão em se preocupar com isso, mas é necessário fazer alguns testes para determinar isso.

Outro problema é que a regressão é lenta se você a fizer de maneira típica. A maioria das pessoas só vai utilizar o operador barra invertida “\”, ou “R lm ()” do Matlab . Isso por si só não é lento, na verdade, é um dos algoritmos mais otimizados da ferramenta. O problema é quando estamos em modo backtesting e necessitamos recalcular toda a regressão linear em cada nova etapa, isso sim torna os testes demorados.

É especialmente custoso quando você está testando muitos valores para cada parâmetro e tem que executar o backteting diversas vezes, uma para cada variação de um único parâmetro (o algoritmo genético é uma resposta eficiente para isso, mas envolve algum suor). Uma das soluções é utilizar um algoritmo online para o cálculo dos coeficientes de regressão. Algoritmos online tiram proveito em velocidade por calcular um peso para os dados antigos e fazer acréscimos suaves a cada dado novo dependendo da volatilidade com relação a esse peso.

É uma idéia bem interessante e não apresenta prejuízos na metodologia de testes. Obviamente a otimização depende da estratégia, um exemplo simples que realizei em uma série histórica de alguns meses no índice futuro com estratégia de médias móveis ajustadas, sem o algoritmo online, a busca por 2 melhores parâmetros levou de 15 a 20 minutos, utilizando pesos e acréscimos dependendo da volatilidade, menos de 5 minutos.

Observamos acima os dois maiores ativos do índice Bovespa, VALE5 e PETR4. Correlação baixa (ótimo para diversificação) porém é sistemático desde início de junho a presença de poucos e concentrados movimentos  em detrimento à tendências bem definidas. Na percepção do investidor de curto prazo e de estratégias trend-followers um mercado extremamente complicado.

Esse comportamento não é novo. Apenas evidencia de forma mais clara que as concentrações de volatilidade que determinam, no final da contas, as tendências principais. E esta análise é persistente com quaisquer janelas de tempo de observação (intraday, semanal, mensal, etc)  mantendo vivo um artigo que escrevi em 2009 : 10 dias que abalaram o ibovespa.

Frigir dos ovos, qual a filosofia de estratégias que devemos seguir nesses momentos ? Muitas vezes, sem as ferramentas adequadas, o melhor trade é nenhum trade.

A motivação e necessidade é a verdadeira força motriz para avanços tecnológicos, Asimov ficaria surpreso hoje ao ver que o seu “cérebro positrônico” não está dentro de invólucros de metal ambulantes, falantes e serviçais e sim em supercomputadores, com estratégias agressivas, determinando o presente e o futuro das movimentações financeiras mundiais.

O intermediador humano, o operador de mesa, o analista financeiro são papéis que pouco a pouco desaparecerão se não obtiverem auxílio de ferramentas de apoio a decisão amparados em algoritmos, a decisão puramente humana, emocional, cederá lugar à mente estatística do trader de silício, dos algoritmos científico-financeiros, que correlacionarão mercados mundiais instantaneamente, integrarão, avaliarão a presença da aleatoriedade e do caos e por fim negociarão, lenta ou rapidamente, dependendo da estratégia e do interesse da instituição, conectados e presentes na financial-cloud, com uma margem de segurança nunca antes atingida.

Traders eletrônicos sofisticados obviamente serão tecnologias de poucos, como armas nucleares restritas, já podemos observar artigos sugestivos sobre os avanços nessa área, incompletos, em uma junção previsível entre academia e instituições financeiras de grande porte, publicações que visam demonstrar avanço e poderio bélico, já presentes em mais de 50% do volume negociado em alguns mercados.

A complexidade e o avanço da inteligência artificial, mesmo que restrita à área financeira atingirá patamares similares às previsões dos escritores de ficção científica ? Haverá leis subjacentes que suportarão todo caos oriundo do universo do mercado ?

Aqui no Brasil a liquidez está concentrada nos futuros do índice Bovespa (principalmente o mini contrato, com 5x maior liquidez que o contrato cheio) e nos contratos de dólar.

Após 20 de julho, observamos fortes indicações estatísticas para um cenário de tendências definidas, nos aproximando dos patamares de abril, 69 mil pontos, o tão famoso flerte com as máximas, que pode indicar…absolutamente….nada !  Há muitas estratégias reversionistas que optam pelo risco de antever realizações e se posicionam de forma contrária as tendências principais, dependendo do volume das posições podemos testemunhar a execução de uma professia auto-realizável.

A expressão foi cunhada pelo sociólogo Robert K. Merton, que elaborou o conceito no seu livro Social Theory and Social Structure, publicado em 1949. Merton estudou a corrida aos bancos, verificando que, quando se difunde o boato de que um banco está em dificuldades, os correntistas apressam-se em retirar os valores ali depositados e liquidar outros negócios, de modo que o banco acaba mesmo falindo.

Mas o futuro e seus pretensos (exterminadores e lucrativos) índices não se redem facilmente à uma compreensão simplista de seu modus operandi.

Caminhando na grande via financeira, muito mais questionamentos surgem, certezas pétreas hoje, serão devaneios do passado amanhã, quando Alan Turing criou o conceito de sua máquina (a arquitetura de qualquer computador hoje) jamais imaginou milhares de processadores atuando em algoritmos complexos, auxiliando desde a descoberta de novos medicamentos até na fria decisão do momento exato da operação nos mercados financeiros.

Em uma interessante reportagem na Valor Ecônomico, com o nome espirituoso de “Eu, robô“, Antonio Perez faz sua análise da chegada dos Algorithmics Trading no Brasil, segue a transcrição:

“Dos replicantes de Blade Runner ao mundo virtual Matrix, o cinema sempre explorou a ideia de que a máquina um dia substituiria o homem nas atividades mais complexas. Aos poucos, o que era pura imaginação começa a ganhar contornos cada vez mais nítidos, pelo menos no mercado acionário. Depois de conquistar os fundos de investimento e os grandes investidores institucionais brasileiros, o uso de programas de computação baseados em algoritmos para negociação de ações começam a chegar às pessoas físicas.

Em geral, esses programas auxiliam os investidores a executar transações mais sofisticadas, que envolvem compra e venda simultânea de papéis e opções de ações (direito a comprar ou vender uma ação a um determinado preço em uma data futura). Para montar tais estratégias, o investidor tem que realizar rapidamente duas, três ou até quatro operações ao mesmo tempo, com a combinação exata de preços e quantidades.

É nesse ponto que os sistemas baseados em algoritmos entram em cena. Basicamente, o investidor define os parâmetros e alimenta o programa com informações como preços e quantidades desejadas. Em seguida, a ferramenta varre o mercado e, ao identificar as condições necessárias, pode avisar o investidor ou até disparar automaticamente as ordens para executar a operação. “Sem o sistema, o investidor dificilmente consegue fazer a transação na quantidade desejada e com o preço ideal”, afirma Francisco Valente, gerente da mesa de negociação eletrônica da corretora Ágora, do Bradesco.

Ele explica que, com a adoção dos sistemas eletrônicos pelos investidores institucionais nos últimos anos, os preços de opções de ações passaram a oscilar com mais intensidade. “Hoje é tudo muito mais rápido, as oportunidade surgem e desaparecem em segundos”, ressalta Valente.

Faz cerca de três meses, a Ágora começou a oferecer às pessoas físicas os sistemas de algoritmos já disponíveis aos seus clientes institucionais. Por ora, as operações são realizadas com o auxílio dos operadores da corretora. O cliente liga para a mesa de operações que insere os parâmetros da estratégia (preço e quantidade) no sistema.

O programa então verifica o mercado e, quando identifica uma oportunidade, executa as ordens. “A pessoa física já usa muito o algoritmo pela nossa mesa”, conta Valente. “O cliente está cada vez mais percebendo o valor das ferramentas”.

A Ágora acabou de lançar uma safra de algoritmos, com a possibilidade de acesso ao sistema pela internet. Além das estratégias usuais de arbitragem de ações e opções, haverá a ferramenta chamada Volume Weighted Average Price, que busca executar ordens a um preço médio próximo ao valor em que a ação foi negociada no período da estratégia.

Na corretora Coinvalores, as pessoas físicas passaram a ter acesso ao sistema de algoritmos da mesa de operações da corretora – desenvolvido pela empresa de tecnologia CMA – há cerca de dois meses. Além de oferecer a ferramenta, a corretora assessora os clientes na escolha de estratégias. “Nós ajudamos a identificar oportunidades e montar as operações”, afirma Francisco Nogueira, operador da Coinvalores, que vem notando um interesse crescente pelo sistema de algoritmos. “Os investidores buscam mais essas operações quando o mercado vive momentos de instabilidade”, ressalta.

Nas operações de arbitragem com ações e opções, os ganhos não dependem diretamente da valorização da bolsa. Segundo Nogueira, os adeptos são investidores já com experiência no mercado e valores elevados para aplicar. O valor médio das operações de arbitragem de ações, por exemplo, gira em torno de R$ 40 mil.

Há também ferramentas mais simples para a pessoa física, como o “Best Offer” desenvolvido pela CMA. O algoritmo programa o sistema para sempre manter a ordem de compra e venda do investidor em primeiro lugar no livro de ofertas. Se o investidor quiser, por exemplo, vender rapidamente um lote de ações da Petrobras, o programa reduzirá automaticamente o preço caso outro investidor incluia uma oferta de venda menor. Algumas corretoras também já oferecem plataformas para que os clientes operem diretamente com sistemas de algoritmos. É o caso da LinkTrade, home broker da Link Investimentos. Por R$ 2 mil por mês, o cliente tem acesso à plataforma. “São pessoas físicas com mais recursos e vivência no mercado”, conta Mônica Saccarelli, diretora do Link Trade. “Mesmo assim, realizamos cursos, já que não dá para oferecer um sistema desses sem educar o investidor”, ressalta.

Mônica acredita que, em pouco tempo, haverá opções de estratégias com algoritmos diretamente na tela do home broker. A própria Linktrade já estuda alguns sistemas com estratégias mais simples e preços menores, acessíveis ao investidor. “O mercado de home broker ainda é pequeno no Brasil e os custos devem cair à medida que o número de investidores crescer”, diz.

No Brasil, as transações com algoritmos respondem por cerca de 6% do volume negociado no segmento Bovespa, com predominância dos investidores institucionais. Nos Estados Unidos, as negociações automáticas já superam 70% do volume negociado. Mônica lembra que, dos 500 mil investidores cadastrados na bolsa, apenas metade opera frequentemente. “Quando esse número saltar para 2 milhões, por exemplo, os algoritmos serão usados com frequência”, acredita ela.

A corretora Icap Brasil, filial da britânica Icap, promete lançar em três semanas o primeiro sistema de algoritmos para seus clientes. Será uma espécie de radar que identificará oportunidades de execução de estratégias com opções, seja em um mercado de alta ou de baixa. Caberá, contudo, ao investidor realizar a operação, disparando as ordens de execução no sistema.

Daqui a quatro meses, o cliente da Icap Brasil terá um sistema que identificará as oportunidades e, após a autorização dos clientes, executará as ordens. “O cliente pessoa física ainda não se sente à vontade em deixar tudo com a máquina”, diz Paulo Levy, diretor da Icap Brasil e responsável pelo home broker da corretora, o MyCap.

O próximo passo, diz Levy, será deixar que a máquina execute automaticamente as ordens. O investidor vai apenas definir a estratégia, com preços e quantidades. A partir daí, o sistema identifica e executa as transações. “Quando a máquina fizer, não vai mais existir o estresse de ficar acompanhando”, afirma Levy.”

Trecho do Artigo:

Nos Estados Unidos, sistemas ultravelozes de negociação e ambientes alternativos são colocados na berlinda. A dúvida é se eles não são injustos com o investidor de longo prazo.

Os dilemas filosóficos que acompanham os avanços tecnológicos, quem diria, chegaram às bolsas de valores. As inovações criadas para aumentar a eficiência da execução de ordens são vistas como uma ameaça à credibilidade dos mercados de ações.

A Securities and Exchange Commission (SEC) expressou neste ano sua preocupação com as negociações de alta frequência, o chamado high frequency trading. Em janeiro, colocou em audiência pública uma série de reformas relativas à estrutura do mercado de valores mobiliários. No começo de junho, organizou uma mesa-redonda a respeito. A grande dúvida é se a tendência de operações cada vez mais velozes prejudica o investidor de longo prazo, elo fundamental que une os projetos de crescimento das companhias com o mercado de ações.

Saiba mais: http://www.capitalaberto.com.br/ler_artigo.php?pag=2&sec=74&i=3238

Nesse ponto, a questão passa a girar em torno de como desenvolver a capacidade analógica. Atividades de todos os gêneros do espectro acompanhadas de coordenadores com experiência e sensibilidade em diversos campos, que permitem enxergar princípios comuns a tudo, favorecem a construção e enredamento de significados mais amplos.

De tal forma, favorável a essa estrutura de construção de conhecimento, concebi espaços amplos nesse blog,  com assuntos por vezes distantes do mercado financeiro, no qual, corriqueiramente, fia-se  em conceitos com coerência interna sem dialogar com outras áreas que acrescentariam e construiriam um corpo muito mais robusto e com mais significados justificáveis.

Por exemplo, diversos termos do corpo de conhecimento no mercado trás associações livres e analogias derivados de uma origem na hidráulica, não coincidemente utilizam-se termos semelhantes, como fluxo de caixa, resultados líquidos, conta corrente, etc. Assim como o desenvolvimento da física trouxe muitas analogias com o corpo da música, como ondas, frequências, ressonância, harmonia, etc., notamos nesses exemplos simples, as diversas e muitas vezes veladas conexões entre diversas áreas do conhecimento, que em minha visão, formam uma só entidade, segmentada pelo problema da compreensão e complexidade.

Submergindo na busca fundamental do mercado financeiro, qual o significado da busca da automação operações vencedoras ? Creio que além do sentido óbvio, e pelo qual você deve estar aqui,  uma das respostas é a solução de indagações na teoria da complexidade computacional.

A Teoria da complexidade computacional é a parte da teoria da computação que estuda os recursos necessários durante o cálculo para resolver um problema. O termo foi criado pelo Juris Hartmanis e Richard Stearns. Os recursos comumente estudados são o tempo (número de passos de execução de um algoritmo para resolver um problema) e o espaço (quantidade de memória utilizada para resolver um problema).

A importância da complexidade pode ser observada no exemplo abaixo, que mostra 5 algoritmos A1 a A5 para resolver um mesmo problema, de complexidades diferentes. Supomos que uma operação leva 1 milisegundo para ser efetuada. A tabela seguinte dá o tempo necessário por cada um dos algoritmos.

Tk(n) é a complexidade do algoritmo.

Qual a complexidade do algoritmo que descreve o mercado ? E como seria esse algoritmo ? E quanto tempo de processamento levaria para obter uma resposta satisfatória ?  Isso no remete ao problema do Caixeiro-Viajante, que poderá ajudar a compreender o nível de complexidade que estamos vislumbrando.

O problema do caixeiro-viajante é um estudo de otimização que, apesar de parecer modesto é, na realidade, um dos mais investigados, por cientistas, matemáticos e investigadores de diversas áreas, tais como: logística, genética e produção, entre outros.

O problema pertence à categoria NP-difícil, que o remete para um campo de complexidade exponencial, isto é, o esforço computacional necessário para a sua resolução cresce exponencialmente com o tamanho do problema. Assim, dado que é difícil, se não impossível, determinar a solução ótima desta classe de problemas, os métodos de resolução passam pelas heurísticas e afins que, do ponto de vista matemático, não asseguram a obtenção de uma solução ótima.

O problema do caixeiro-viajante consiste na procura de um caminho que possua a menor distância, começando numa qualquer cidade, entre várias, visitando cada cidade precisamente uma vez e regressando à cidade inicial.

Para encontrar uma resposta em tempo hábil e muito próxima da ideal, utilizamo os algoritmos genéticos (AGs) são um dos vários métodos que se utilizam para a resolução de problemas complexos como esse. Este método tem por base um processo iterativo sobre uma determinada população fixa, denominados por indivíduos, que representam as várias soluções do problema. Esta técnica advém do processo de evolução dos seres vivos demonstrada por Darwin.

Da mesma forma que os sistemas biológicos, ao longo da sua evolução, tiveram que se «moldar» às alterações ambientais para a sua sobrevivência, os AGs acumulam a informação sobre o ambiente com o intuito de se adaptarem ao novo meio. Tal informação funciona como um sistema de triagem para a obtenção de novas soluções exequíveis. O método dos algoritmos genéticos é muito utilizado devido à simplicidade de operação, eficácia pela determinação de um máximo global e aplicabilidade em problemas onde se desconhece o modelo matemático ou onde o mesmo se torna impreciso em funções lineares e não-lineares (Costa, 2003).

Algoritmos genéticos são recomendados para determinar convergências rápidas para funções de estratégias que, a priori, não conheço sua eficiência, e sua elaboração, além de exigir alguns requisitos científicos mínimos, é uma miríade de conhecimento e intuição, que deve emergir por conexões com outros conhecimentos diversos, muitas vezes não relacionados ao tema principal. E tenho a plena ciência que não será um algoritmo definitivo, que desvendará todos os movimentos com 100% de rendimento, creio, que pela própria estrutura subjacente dos tipos de sistemas que o mercado se inclui, isso parece um devaneio.

Mais próximo da verdade seria afirmar que estratégias vencedoras (mesmo temporariamente) fazem parte da família de funções (também temporariamente) que devem compor o universo da utópia estratégia ou função definitiva, um demônio de Laplace do Mercado Financeiro:

Nós podemos tomar o estado presente do universo como o efeito do seu passado e a causa do seu futuro. Um intelecto que, em dado momento, conhecesse todas as forças que dirigem a natureza e todas as posições de todos os itens dos quais a natureza é composta, se este intelecto também fosse vasto o suficiente para analisar essas informações, compreenderia numa única fórmula os movimentos dos maiores corpos do universo e os do menor átomo; para tal intelecto nada seria incerto e o futuro, assim como o passado, seria presente perante seus olhos – Pierre Simon Laplace

Venho observado que há um aglomerado bem definido de três abordagens para explicar o comportamento do mercado, creio que quase todos aqui irão concordar. A primeira é onde economistas e analistas financeiros se questionam e tentam explicar os fatores responsáveis por variações de curto e longo prazo correlacionando com fatores econômicos, políticos, e o histórico e evolução do setor econômico em foco, aqui podemos incluir, os fundamentalistas e/ou economistas como participantes desse pensamento.

A segunda abordagem há questionamentos sobre riscos associados a investimentos, medidas utilizando risco x retorno, desenvolvimento de estratégias, muitas vezes com viéses comportamentais, nessa categoria podemos incluir bancos, investidores, parte dos analistas gráficos.

A última é um linha que tenta encontrar leis estatísticas que governam as variações de preços, se essas variações possuem periodicidade, quão raros são os saltos de retorno maiores e se é possível prevê-los, aqui estão raros analistas gráficos, matemáticos, economestristas e físicos.

Muitas vezes somos guiados por caminhos mais simples, conhecimentos mais visuais do que abstratos, explicações com tendências culturais, fomos feitos assim, nosso cérebro evoluiu focado na sobrevivência biológica e não matemática-financeira. Dessa forma a compreensão do mercado sempre oscilou entre a primeira e a segunda abordagem, não duvido que com o desenvolvimento crescente da automação nos investimentos, muitas estratégias embutidas nos códigos refletirão dessa visão fundamentalista e comportamental. Mas serão as mais eficientes ?

Sem grandes alardes, chegará o dia que o último investidor humano restará, observando o livro de ofertas oscilando em nanosegundos, enviando ordens cegas e aguardando algum ganho milagroso…

Liquidez é um dos muitos parâmetros necessários, mas não suficiente, que mensura a possibilidade operacional de estratégias quantitativas no ativo objeto. Mas a obviedade dessa afirmação pode ocultar informações que surgem em uma análise mais criteriosa, como por exemplo, como essa liquidez se distribui por tempo ou por frequência.

No gráfico acima, observamos um breve estudo sobre o espectro de frequência de tamanhos de contratos negociados por trade em um intervalo de uma semana do Mini Contrato Futuro do Ibovespa (WINJ10).

Nesse período foram realizadas aproximadamente 130 mil negociações, podemos observar que 50% desse total foram trocas de um contrato, uma excepcional concentração de liquidez para operações para esse volume. Em segundo lugar, 23% de operações com 2 contratos. Observamos também um pequeno aumento para operações com 5 e 10 contratos, mas muito distantes das pequenas e numerosas trocas. Fica claro que não podemos utilizar uma abordagem comum, como o Teorema do Limite Central para determinar uma média de números de contratos negociados por operações, que daria algo em torno de 2,5 contratos por operação, distante da realidade observada.

Leis de Potência e a Hipótese do Mercado Fractal são as linhas de estudo que mais aderem às observações colhidas. Sobre a liquidez desse ativo, ainda restrito ao pequeno investidor pelo volume e granularidade de negociações, mas suficiente interessante para utilizar trades automatizados.