O trade algorítmico é o tipo de operação mais popular da atualidade, e é mais vantajoso do que o trade manual porque permite operar com mais velocidade e precisão.
Durante o período de projeção, espera-se que o mercado mundial de trade algorítmico cresça a uma taxa composta anual (CAGR) de aproximadamente 10% (2021-2026).
Por isso, seja você analista de dados, trader pessoa física ou engenheiro, praticamente todo mundo quer entender de trade algorítmico hoje em dia. Vamos passar pelas cinco razões dessa dedicação a dominar o trade algorítmico:
- Conquistar o emprego dos sonhos no crescente setor de FinTech
- Estabelecer uma estratégia de trade mais orientada por dados
- Montar sua própria mesa de operações algorítmicas ou consultoria
- Reduzir os obstáculos manuais relacionados ao trade
- Gerenciar riscos com mais eficiência e praticidade
Para conquistar o emprego dos sonhos no crescente setor de FinTech
Graças a procedimentos rápidos, precisos e seguros, o setor de FinTech é o que mais se expande no mundo. O trade algorítmico é um segmento da indústria de FinTech que atrai pessoas em busca de empregos bem remunerados e bônus.
Muita gente quer aprender trade algorítmico por causa desse fato conhecido, mas é preciso ter em mente que existem muitas funções na carreira, como analista quantitativo, desenvolvedor quantitativo e assim por diante.
Independentemente da função escolhida, há algumas coisas que você deve entender sobre trade algorítmico. Entre elas:
- Linguagem de programação
- Experiência no mercado financeiro
- Gestão de dados
- Análise quantitativa
Para estabelecer uma estratégia de trade mais orientada por dados
O trade orientado por dados é mais preciso e tem menor risco de prejuízo. Com a ajuda dos dados, você pode fazer o seguinte:
- Examinar os dados históricos do mercado.
- Fazer backtest das táticas de trade.
- Monitorar os mercados financeiros simultaneamente para identificar as melhores operações.
O aspecto mais importante do processo de trade algorítmico são os dados. A análise de dados consegue identificar tendências nos mercados financeiros, fornecendo a base para todas as ideias de trade e para o desenvolvimento de estratégias. Em resumo, os dados são o combustível das operações no mercado financeiro.
Além disso, no trade sempre se falou de "quem tem acesso rápido aos dados". Não basta o acesso rápido: você também precisa dominar a gestão de dados, pois as duas coisas são essenciais.
Assim, com acesso rápido aos dados, gestão eficaz e implementação adequada, é possível operar no mercado financeiro consideravelmente à frente dos outros e obter vantagem.
Os dados podem ser recuperados rapidamente e convertidos em informação útil com o auxílio da inteligência artificial ou do machine learning.
As cinco categorias de produtos de dados são as seguintes:
- Dados em tempo real (Level 1, Level 2, Level 3 e tick a tick)
- Dados de snapshot
- Dados de fim de dia (EOD)
- Dados corporativos
- Dados históricos
Para montar sua própria mesa de operações ou consultoria
Para montar sua própria mesa de operações ou empresa de consultoria, primeiro você precisa de um entendimento profundo de trade algorítmico, sem o qual não conseguiria avançar.
Depois de entender bem o trade algorítmico, você conseguirá seguir o método da forma mais eficiente possível. Por ser um tipo de negócio com futuro promissor, uma mesa de operações pode ajudar você a obter vantagem.
Com o crescimento acelerado do trade algorítmico pelo mundo, ter uma mesa de operações ou um negócio de consultoria pode ser extremamente útil e lucrativo. Montar sua própria mesa ou consultoria, como qualquer outro negócio, exige capital, esforço e ampla experiência.
Além disso, os traders confiam nas mesas de operações por causa do conhecimento do assunto e da performance.
Para eliminar os obstáculos manuais relacionados ao trade
Quando se fala em trade algorítmico superando o trade convencional, observa-se que operar por algoritmos é mais rápido e preciso, já que não há emoções humanas para causar erros. Além disso, os custos de transação caem, pois os algoritmos executam apenas o que lhes foi ensinado.
Vamos dar uma olhada em todos os obstáculos que o trade algorítmico remove:
Emoções como medo, ganância ou euforia não dominam
No trade algorítmico, é possível ter certeza de que as emoções não levarão a decisões ruins ao desenvolver estratégias ou executar operações. O trade algorítmico é inteiramente baseado em lógica e busca maximizar os lucros.
Reduzir os custos de transação das operações.
Reduzir os custos de transação das operações
Os custos de transação caem ao mínimo com a ajuda do trade algorítmico, já que os algoritmos não pulam de uma operação para outra em pouco tempo por influências emocionais. Ou seja, um algoritmo opera da maneira especificada.
Gestão do tempo ao operar
Quando o assunto é economizar tempo, o trade algorítmico é a opção ideal, pois observa e opera em vários mercados financeiros ao mesmo tempo. Os algoritmos executam operações com base nas mudanças das condições de mercado, tendências e instruções como stop-loss, stop-limit e assim por diante.
Ajuda a estar pronto para o futuro
O trade algorítmico é uma ferramenta fantástica para se preparar para o futuro, como destacamos ao mostrar a rapidez com que os traders algorítmicos vêm ganhando força com o tempo.
Para gerenciar riscos com mais eficiência e praticidade
A gestão de risco no trade é fundamental para evitar o perigo de sofrer perdas nas operações do mercado. A gestão de risco inclui identificar, avaliar e mitigar os riscos que costumam surgir quando o mercado se move na direção oposta às expectativas.
Por isso, é fundamental basear suas expectativas em uma pesquisa de mercado abrangente e depois de antecipar todos os perigos.
Os seguintes métodos de gestão de risco podem ser implementados com a ajuda do trade algorítmico:
Otimização de portfólio
A otimização de portfólio consiste em examinar portfólios com diferentes alocações de investimento. A otimização dos investimentos ocorre por meio da avaliação do risco e do retorno de cada um dos portfólios.
Por exemplo, um portfólio pode ser analisado usando o índice de Sharpe, que calcula o retorno excedente em relação ao risco adicional incorrido para cada investimento do portfólio.
Assim, o portfólio pode ser otimizado de modo que os ativos com índice de Sharpe mais alto superem em quantidade aqueles com índice mais baixo.
Hedge
O hedge é uma técnica de investimento usada para compensar uma possível perda ou, em outras palavras, variações futuras de preço. Produtos financeiros como seguros, contratos futuros, swaps, opções e outros podem ser usados para fazer hedge.
Por exemplo, contratos futuros de arroz tipo A são negociados em um mercado de commodities, com cada contrato pesando 100 kg. Mani deseja comprar 5.000 kg de arroz tipo A na última semana do mês, enquanto Russell deseja vender 5.000 kg de arroz tipo A na última semana do mês.
Nesse caso, o contrato futuro é aceitável para ambas as partes, já que uma operação de 50 contratos no mercado pode ser concluída entre as duas.
A regra de 1% e a regra de investimento de 2%
As regras de trade de 1% e 2% dizem que o risco máximo assumido em uma única operação deve ser de 1% ou 2%. Isso permite evitar a perda enorme que ocorreria em caso contrário.
Por exemplo, utilizando o Beta, uma medida de volatilidade, é possível evitar a operação se o risco de investir em um ativo ultrapassar 2%.
Ficar de olho nos mercados financeiros utilizando tecnologias de ponta.
Para descobrir as maiores chances de trade, as operações devem ser acompanhadas usando inteligência artificial, como o machine learning. Por exemplo, usando técnicas de machine learning, os algoritmos monitoram vários mercados e ativos financeiros para identificar as possibilidades de trade mais lucrativas.
Evitar configurações de trade ambíguas
Quando você usa indicadores de médias móveis como EMA, MA e outros, e um deles indica um setup claro de trade que não concorda com os setups dos demais indicadores, isso gera confusão.
Nesse caso, é aconselhável esperar pela operação adequada e evitar qualquer decisão se estiver em dúvida. Por exemplo, se a EMA não concordar com a MA, é preciso esperar pela circunstância correta de trade antes de entrar nas operações.
Stop-loss
Uma ordem de stop-loss é uma ordem de compra ou venda acionada quando o preço do ativo atinge um valor predeterminado, conhecido como preço de stop. Isso permite ao trader evitar o monitoramento constante do mercado.
Por exemplo, se você comprou a ação XYZ por US$ 50 e ficou preocupado com a possibilidade de queda no preço, poderia utilizar uma ordem de stop-loss. Se o preço cair abaixo de um nível específico, a ordem de stop-loss pode indicar que é hora de vender. Suponha que você defina o preço em US$ 45 por ação: abaixo desse valor, o algoritmo venderá o ativo para se proteger de uma perda maior.
Concluindo
Este texto pretendeu simplesmente destacar as cinco razões mais importantes pelas quais o trade algorítmico vem se popularizando nos dias de hoje. Além disso, buscou mostrar o que diferencia essa abordagem sofisticada de trade do tradicional trade manual.
Se você quer aprender trade algorítmico, pode conferir os guias do HafizeBot.