Setups Dinâmicos com Osciladores: Ideias abertas para operar com robôs (Trajecta Open Livro 2)

Nesse segundo livro da série Trajecta Open iremos nos dedicar a sistemas mais complexos que os baseados em médias móveis, do primeiro livro. As estratégias de definição de tendência também serão mais qualificadas em termos de resiliência a possíveis estados de mercado, com quatro modos internos de definição de tendência, utilizando períodos positivos e negativos, como referência.
Também, como nas médias móveis, a adoção de setups dinâmicos com osciladores, como veremos nesse livro, ajuda bastante a diminuir o sobreajuste, uma vez que faz a estratégia depender menos de um ajuste específico de períodos.
Evidentemente que você poderia fazer isso de forma manual, como por exemplo, refazer seu backtesting diariamente. Mas nesse caso, como sempre digo, estaremos fazendo o trabalho do robô, perdendo o sentido de termos um sistema automático ajustado constantemente de forma discricionária.
E, no mínimo, a solução mais elegante é o robô fazer sua própria mudança de ajustes, sendo que apresentarei três opções para isso, com modos de operação pessimista, realista e otimista, e com quatro possibilidades de combinação de períodos, para dois osciladores, sendo um baseado em preços e outro baseado em volumes, conforme diferentes estados assumidos pelo nosso trading system, a partir da medição de seus resultados no mercado. Na verdade, buscamos, mais que elegância, eficácia e ajuste automático a partir da percepção dos resultados fora de nossas expectativas.
Nos ajustes de setups dinâmicos, também iremos modificar a nossa exposição no mercado, alterando o volume de operação, conforme a análise desses estados pelos algoritmos de reação a perdas que forem escolhidos. E, para os três modos de operação apresentados, serão fornecidos exemplos de setups reais, com relatório e análise ordem a ordem dos ajustes feitos e de seus resultados, para facilitar o entendimento da abordagem proposta.

Veja mais em: https://www.amazon.com.br/dp/B01NCOAEAY/ref=sr_1_1?s=digital-text&ie=UTF8&qid=1482412067&sr=1-1

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Setups Dinâmicos com Médias Móveis: Ideias abertas para operar com robôs (Trajecta Open Livro 1)

Um dos maiores problemas das médias móveis, principalmente para sistemas operacionais automáticos, ou trading systems, está no fato de que elas são muito vulneráveis ao sobreajuste, que é quando se faz um ajuste com excesso de detalhismo sobre a análise de dados do passado, que provavelmente nunca irão se repetir no futuro.
Nesse ponto, a adoção de setups dinâmicos, como veremos nesse livro, ajuda bastante a diminuir o sobreajuste, uma vez que faz a estratégia depender menos de um ajuste específico de períodos.
Evidentemente que você poderia fazer isso de forma manual, como por exemplo, refazer seu backtesting diariamente. Mas nesse caso, como sempre digo, estaremos fazendo o trabalho do robô, perdendo o sentido de termos um sistema automático ajustado constantemente de forma discricionária.
E, no mínimo, a solução mais elegante é o robô fazer sua própria mudança de ajustes, como veremos a partir do próximo capítulo, com três opções para isso, com quatro possibilidades de combinação de períodos, para duas médias móveis, conforme diferentes estados assumidos pelo nosso trading system, a partir da medição de seus resultados no mercado. Na verdade, buscamos, mais que elegância, eficácia e ajuste automático a partir da percepção dos resultados fora de nossas expectativas.
Nos ajustes de setups dinâmicos, também iremos modificar a nossa exposição no mercado, alterando o volume de operação, conforme a análise desses estados pelos algoritmos de reação a perdas que forem escolhidos.

Veja mais em: https://www.amazon.com.br/dp/B01NCN5N8F/ref=sr_1_9?s=digital-text&ie=UTF8&qid=1482176241&sr=1-9

StopLoss com Inteligência Artificial: Estratégias de ajuste de perda máxima de posições usando robôs inteligentes

Quando abrimos uma posição em algum mercado, seja comprada ou vendida, utilizando algum instrumento financeiro qualquer, estamos nos baseando em uma série de expectativas sobre os movimentos futuros dos preços, embora tudo seja especulação, pois, em renda variável, nada podemos garantir sobre eles.
Mesmo se você estiver operando com arbitragem estatística, com abertura de outro instrumento de comportamento similar ao anterior, porém com uma posição contrária, ainda assim existirão os riscos de os movimentos serem justamente contrários às expectativas, dobrando o prejuízo.
Na verdade, a única variável que temos controle, a partir da abertura da posição, ou das posições, no caso da arbitragem ou de uma carteira de ativos, é minimizar nossa perda ou realizar nosso lucro, ou seja, encerrar a posição.
Mas encerrar uma posição em um momento de perda é sempre uma decisão de alta complexidade, pois, além dos aspectos emocionais, que passam a pressionar o trader para uma tomada de decisão, e os custos envolvidos, existe o risco de justamente após a posição ser finalizada o mercado se mover justamente a favor da antiga posição, o que causa uma frustração e sensação de perda ainda maior e erro de decisão.
Afinal, uma coisa é aceitar uma perda no mercado variável por falha da estratégia, que se posicionou de forma errada, e outra coisa é ter que aceitar uma perda por ansiedade ou erro de decisão de parada, que afetou a decisão da própria estratégia original.
Uma forma de buscar diminuir os riscos de erro dessa decisão, e que trataremos nesse livro, é fazer a gestão do StopLoss, ou encerramento de uma posição por perda, utilizando inteligência artificial, aproveitando a tecnologia de robôs traders e investidores existente nas plataformas de algoritmos.
No meu entender, a vantagem dessa abordagem é abstrair as questões emocionais com a confiança em um sistema mais inteligente, talvez até mesmo que nossa decisão discricionária, que não irá levar em conta o número necessário e suficiente de variáveis para a tomada de decisão. E essa é uma abordagem que utilizo a bastante tempo em meus robôs traders, mas que exige alguns cuidados de treinamento e aprendizado do mercado, pelas redes neurais artificiais, como veremos com mais detalhes, para ser mais eficaz, principalmente com as diversas evoluções existentes no mercado, que exigem uma modelagem mais eficiente das questões relacionadas ao StopLoss.
Evidentemente que essa será apenas mais uma abordagem de análise, uma vez que não há como garantir que a tecnologia em si seja mais eficiente que outras abordagens.
Mas, em um mercado complexo como o atual, penso que é justamente a análise e teste de várias ideias que pode conduzir a melhores soluções, dentro de nossas próprias convicções.

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Robôs Traders: Unindo sorte e visão

Quanto mais olhamos para os detalhes do dia a dia do mercado de capitais, ou ainda o intradiário, mais percebemos oportunidades de ganho de curto prazo.
E essa atraente verdade esconde uma outra verdade inconveniente: o aleatório. Portanto, os traders, mesmo os que operam com posições de alguns dias, conhecidos como positions, não irão escapar das consequências do mercado com movimentos de pura sorte ou azar, onde nem o mais inteligente dos investidores conseguiria prever. Nem mesmo os que dominam a volatilidade ativa, que é uma hipótese que descrevo em meu livro Robôs Investidores.
Afinal, o mercado ainda é a força mais inteligente, pois concentra todas as inteligências de todos traders e investidores, humanos e robôs, e por muitos anos. E faz isso agregando todos os novos movimentos, tick a tick, linha a linha do book e do fluxo de ordens, de todos os instrumentos financeiros existentes.
Mesmo assim, não faltam no mercado, infelizmente, as promessas de oráculos para garantir performance em conta real, provavelmente por terem um ego gigantesco ou uma falta de visão maior ainda, sem contar a possibilidade de estarem apenas buscando o lucro fácil.
E, para complicar o cenário ainda mais, a complexidade, os riscos e as oportunidades crescem exponencialmente quando migramos de traders discricionários para algotraders, que são os traders que operam com algoritmos e robôs traders, pois agora a frequência de operação e sua qualidade dependem apenas de um sistema automático.
E você verá, utilizando cada vez mais os robôs traders, que o automático está evoluindo cada vez mais para o autônomo, que é um efeito cuja principal causa é a evolução da tecnologia de aprendizado de máquina profundo – deep learning – e de todas demais áreas de inteligência artificial, onde destacaria as plataformas alpha, que também tratarei um pouco nesse livro.
Robôs traders com autoajuste ou autosetup, como prefiro referir, onde o backtesting já não é o mais relevante, mas sim os algoritmos de inteligência de máquina dos robôs.
E, talvez, conhecendo mais os limites da sorte e da visão estratégica e de futuro, que são as forças que considero mais relevantes para os robôs traders, seja possível sobreviver com um pouco de razão, nesse belo, mas infinitamente incerto e complexo mercado, buscando lógicas inteligentes para competir como algotrader no universo da operação automática e cada vez mais autônoma.

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