Qual é a melhor linguagem para negociação de alta frequência?
Embora Python seja uma excelente escolha para prototipagem e desenvolvimento de algoritmos complexos de aprendizado de máquina, pode não ser uma linguagem adequada para implementar estratégias de negociação de alta frequência. Para tais empreendimentos,C e C++são as linguagens de programação preferidas.
C++C++, uma linguagem de programação de nível médio, é uma bênção para os traders, pois os componentes do High-Frequency Trading (HFT), que são sensíveis à latência, são geralmente desenvolvidos em C++. Isso ocorre porque o C++ é extremamente eficiente no processamento de grandes volumes de dados.
A velocidade é essencial na negociação do lado vendedor, portanto, linguagens de programação comoC++ e Javasão os mais indicados nesses casos. No entanto, Python é a linguagem preferida para a maioria dos traders quantitativos devido à disponibilidade de pacotes específicos para análise de dados.
Python é usado em HFT para vários casos de uso, incluindo processamento de dados de mercado, gerenciamento de risco e negociação algorítmica. Se você deseja se tornar um desenvolvedor HFT usando Python, você deve começar aprendendo o básico de programação Python e HFT.
Juntamente com os seus requisitos educacionais, os traders quantitativos também devem ter competências avançadas de software.C++é normalmente usado para aplicações de negociação de alta frequência, e a análise estatística off-line seria realizada em MATLAB, SAS, S-PLUS ou um pacote semelhante.
O HFT requer processamento de dados rápido e confiável, o que representa vários desafios para os desenvolvedores de software.Java é uma das linguagens de programação mais populares para HFT, mas também tem algumas desvantagens que precisam ser abordadas.
Não é adequado para negociação de alta frequência
Por ser uma linguagem de programação de alto nível,Python é muito lento para aplicativos de negociação de alta frequência. As implementações atuais de HFT atingem latências de apenas 40 microssegundos ou 0,04 milissegundos (um piscar de olhos leva entre 100 a 400 milissegundos).
EasyLanguage éuma linguagem de programação proprietária desenvolvida pela TradeStation e integrada em sua plataforma de negociação eletrônica. É usado para criar indicadores personalizados para gráficos financeiros e também para criar estratégias de negociação algorítmica para os mercados.
- Estratégia de acompanhamento de tendências e impulso. Esta é uma das melhores e mais comuns estratégias de algoritmo para negociação intradiária. ...
- Estratégia de negociação de arbitragem. ...
- Estratégia de Reversão à Média. ...
- Estratégia de preço médio ponderado. ...
- Estratégia de Arbitragem Estatística.
| Biblioteca | Descrição | Desvantagens |
|---|---|---|
| finanças | dados de preço | – Os dados podem não ser confiáveis – Biblioteca não oficial |
| python-binance | negociação de criptomoedas | – Biblioteca não oficial |
| finnhub-python | preço e dados alternativos | – Endpoints mais interessantes atrás de um acesso pago |
| panda | indicadores técnicos | – Mais lento que ta-lib |
Os corretores permitem HFT?
Sim, a negociação de alta frequência é legal. Dito isto, é possível que estratégias de negociação de alta frequência não sejam permitidas pela sua corretora. Estratégias baseadas em preços (como scalping) ou estratégias de arbitragem baseadas em latência são totalmente proibidas por algumas corretoras.
Algumas empresas HTF são subsidiárias de corretoras. Muitos possuem mesas de negociação proprietárias, onde o HFT é realizado. Esta seção é separada do trabalho da empresa para seus clientes externos regulares.
A negociação de alta frequência (HFT) é uma plataforma de negociação automatizada quegrandes bancos de investimento, fundos de hedge e investidores institucionais empregam. Ele usa computadores poderosos para transacionar um grande número de pedidos em velocidades extremamente altas.
Python, com sua versatilidade e extensas bibliotecas, continua sendo a linguagem preferida para a maioria dos quants. R, C++, Julia e MATLAB atendem a necessidades específicas, seja análise estatística, negociação de alta frequência, otimização de desempenho ou colmatar a lacuna entre a academia e a indústria.
| Linguagem | Tempo para aprender |
|---|---|
| Pitão | 1 a 3 meses para tópicos básicos, 4 a 12 meses para tópicos avançados |
| SQL | 1 a 2 meses para tópicos básicos, 1 a 3 meses para tópicos avançados |
| R | 1 a 3 meses para tópicos básicos, 4 a 12 meses para tópicos avançados |
| Júlia | 1 a 3 meses para tópicos básicos, 4 a 12 meses para tópicos avançados |
Pythonsimplicidade e facilidade de uso o tornam excelente para traders algorítmicos que precisam criar protótipos e testar novas estratégias de negociação rapidamente. Sua sintaxe é fácil de entender e há muitas bibliotecas disponíveis que facilitam a execução de tarefas complexas, como análise de dados, visualização e aprendizado de máquina.
"Se você ainda tem muito tempo e recursos e deseja criar vários adaptadores de troca, você escolherá C++. - Mas se você quiser se envolver com mais de 20 trocas, chegar ao mercado rapidamente e implementar ajuste contínuo de desempenho, você escolherá Java."
HFT tem as seguintes vantagens: Lucros RápidosAo executar muitas negociações, os traders de alta frequência podem obter lucros rápidos. Mesmo que haja pequenas flutuações de preços, os investidores podem obter lucros substanciais utilizando estratégias HFT através dos spreads de compra e venda.
| Salário anual | Pagamento mensal | |
|---|---|---|
| Principais ganhadores | US$ 205.000 | US$ 17.083 |
| 75º percentil | US$ 173.000 | US$ 14.416 |
| Média | US$ 147.524 | US$ 12.293 |
| 25º percentil | US$ 120.000 | US$ 10.000 |
Ética e impacto no mercado
Alguns profissionais criticam a negociação de alta frequência por acreditarem quedá uma vantagem injusta às grandes empresas e desequilibra o campo de jogo. Também pode prejudicar outros investidores que possuem uma estratégia de longo prazo e compram ou vendem a granel.
Quão rápidos são os algoritmos HFT?
Principais características e elementos: Velocidade: Os sistemas HFT são super rápidos, processando e executando negociações emmicrossegundos ou mesmo nanossegundos. Essa velocidade permite que as empresas de HFT reajam rapidamente às mudanças do mercado e aproveitem as oportunidades de arbitragem. Negociação Algorítmica: HFT depende fortemente de algoritmos de negociação automatizados.
À medida que mais traders de alta frequência entravam no mercado,as empresas começaram a desenvolver novas estratégias baseadas em aprendizado de máquina.
- Estratégia de negociação dinâmica: ...
- Estratégia de negociação Gap and Go. ...
- Estratégia de negociação da bandeira de touro. ...
- Retire a estratégia de negociação. ...
- Estratégia de negociação inovadora. ...
- Estratégia de ponto pivô. ...
- Estratégia de CFD. ...
- Estratégia de escalpelamento. Scalping é uma estratégia famosa no mercado Forex.
A curva de aprendizagem acentuada, combinada com a necessidade de disciplina, estratégia consistente e capacidade de lidar com perdas, torna o day trading algo difícil de obter sucesso.
Para aprender swing trading, leva pelo menos 6 meses e para negociação intradiária, pelo menos um ano. Portanto, não desanime com o tempo necessário, pois essa é uma habilidade que lhe renderá dinheiro para o resto da vida. Não há aposentadoria no comércio, pois você pode negociar em casa mesmo quando tiver 80 anos.
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