Negociação de alta frequência Sexta-feira, 11 de Fevereiro de 2022 – Posted in: Forex trading – Tags: ,

High-Frequency Trading (HFT – negociação de alta frequência) foi aplicado pela primeira vez à negociação nos mercados financeiros em 1989. A principal vantagem desse método de negociação é a velocidade do processamento das informações. Não é segredo que um processador de computador consegue fazer isso, em algumas aplicações, muito mais rápido do que um ser humano. Nem todas as áreas do processador superam o cérebro humano, mas no trading, na maioria dos casos, isso acontece. A ideia principal da negociação de alta frequência era utilizar computadores de alto desempenho para obter lucro nas plataformas de negociação. Atualmente, essa forma de ganho está disponível para quase qualquer pessoa que tenha ao menos um conhecimento superficial do funcionamento das plataformas de trading, processadores, computadores e movimentos de preços. Na prática, na negociação de alta frequência, vence quem obtém as cotações mais rapidamente e realiza as transações no pregão com maior velocidade devido às características computacionais do equipamento utilizado. O processo é muito rápido e leva uma fração de segundo. Uma pessoa em uma competição desse tipo é melhor não participar — está condenada desde o início. A negociação de alta frequência e a negociação algorítmica possuem algumas diferenças: na alta frequência, uma das principais propriedades que afetam o lucro é a potência do equipamento, a velocidade da internet e a proximidade ao data center.

A ideia de utilizar computadores de alto desempenho no comércio foi concebida por Stephen Sonson. Em sua época, ele trabalhou com a determinação do movimento das cotações de mercado por alguns segundos. Steven Swanson, David Whitcomb e Jim Hawkes formaram uma empresa de automação de trading chamada Automated Trading Desk. A vantagem, naquele momento, era evidente, pois a velocidade de negociação era de um segundo. Ao mesmo tempo, outros participantes realizavam suas negociações com o auxílio do telefone. A negociação de alta frequência entrou em massa nos mercados no final da década de 1990 do século XX, após a Comissão SEC (EUA) permitir plataformas eletrônicas de negociação em 1998. Inicialmente, as operações de alta frequência duravam apenas alguns segundos. Em 2010, o tempo já era medido em milissegundos, às vezes até mais rápido. Informações sobre o uso da negociação de alta frequência nos locais de negociação raramente saíam do círculo financeiro até o final dos anos 2000. Um dos primeiros artigos a chamar a atenção do público para esse tipo de negociação foi publicado em julho de 2009 no jornal New York Times.

<strong>A Comissão CFTC propôs em 2011 o uso das características centrais do trading HFT.</strong>

1. Sistemas que implementam colocação, modificação ou cancelamento extremamente rápido de ordens em menos de cinco milissegundos, com atraso mínimo.
2. Uso de software ou algoritmos especiais para automatizar o mecanismo de tomada de decisão, no qual todas as operações com ordens são determinadas pelo software e não exigem a participação humana para executar qualquer ação individual.
3. Co-location, a localização de servidores próximos ao pregão para reduzir o tempo de transmissão das informações, acesso direto ao pregão ou um canal separado de recepção de dados que bolsas ou outras organizações podem oferecer para reduzir atrasos de rede.
4. Vida útil muito limitada das operações.
5. Grande giro financeiro e/ou uma alta proporção de ordens colocadas em relação às negociações executadas.
6. Colocação de um grande volume de ordens que são canceladas em milissegundos.
7. O dia de negociação termina com volume zero de posições; grandes posições não protegidas não são mantidas durante a noite.

Os lucros desse tipo de negociação ultrarrápida são obtidos a partir da margem entre a compra e a venda do instrumento financeiro. A negociação de alta frequência utiliza grandes volumes de transações, pois o lucro de uma única operação é muito pequeno e o resultado só pode ser alcançado por meio do volume. A base da negociação de alta frequência, fundamentada nos princípios gerais do trading de alta velocidade, é a negociação intradiária, sem переносar posições para o próximo dia de negociação.
<h2>Algoritmos de negociação de alta frequência</h2>
Algoritmos de negociação de alta frequência. A negociação algorítmica tornou-se popular entre investidores de fundos hedge que negociam seu capital para extrair lucros especulativos. Considerando que os fundos hedge possuem capital suficientemente elevado em suas reservas, é possível entender como a negociação de alta frequência se tornou popular entre os principais participantes do mercado. A negociação de alta frequência pode ser dividida de acordo com o uso de algoritmos de estratégias de trading para obtenção de ganhos nas plataformas de negociação. Vamos considerar alguns desses algoritmos.
<h3>Formação passiva de mercado</h3>
Formação passiva de mercado — algoritmo de alta frequência para trabalhar com liquidez. Ao utilizar essa estratégia, um algoritmo HFT obtém lucro no pregão negociando dentro do spread. O spread reflete a diferença entre o preço do vendedor e o preço do comprador do instrumento financeiro selecionado no momento atual. Existem situações em que o spread se amplia — muitos compradores ou vendedores participam da negociação. Ao mesmo tempo, existe um formador de mercado nas plataformas de negociação, cujas funções incluem a manutenção da liquidez. O formador de mercado garante que o spread não se amplie significativamente devido à falta de compradores ou vendedores no mercado. Se um formador de mercado não conseguir encontrar participantes suficientes, ele precisa cobrir a oferta ou a demanda do instrumento financeiro. É evidente que o formador de mercado nem sempre deseja manter a liquidez do instrumento por conta própria. Para isso, ele atrai traders terceiros por meio de comissões e recompensas de liquidez. Ao compreender esse mecanismo, os proprietários de sistemas HFT participam da manutenção da liquidez dos instrumentos financeiros nas plataformas. Com seus recursos, eles desempenham parcialmente a função de formador de mercado, ganhando com o estreitamento do spread, enquanto compradores e vendedores realizam negociações com facilidade. Nesse caso, os proprietários de sistemas HFT beneficiam a plataforma de negociação e, ao mesmo tempo, obtêm lucro.
<h3>Algoritmo de arbitragem estatística de alta frequência</h3>
A estratégia de arbitragem estatística de alta frequência baseia-se na busca de correlação entre o ativo subjacente e os derivativos. Por exemplo, a negociação algorítmica permite que um algoritmo HFT busque relações entre os futuros de um instrumento financeiro e o preço de seu ativo subjacente. A arbitragem em HFT é realizada principalmente por bancos comerciais de investimento. Para isso, eles dispõem de capital suficiente, podem instalar software exclusivo e contratar especialistas altamente qualificados. Em resumo, não faltam recursos para atingir os objetivos de geração de lucro nas plataformas de negociação.
<h3>Estratégia de política</h3>
Estratégia de política ou estratégia de busca por liquidez na negociação de alta frequência. Essa estratégia baseia-se na identificação de grandes ordens no livro de preços. A busca por liquidez ocorre da seguinte forma: o proprietário do sistema HFT envia uma ordem de compra ou venda aos preços do livro de ordens. O objetivo é detectar negociações com grandes volumes. Quando um nível de preço de um grande participante é identificado no pregão, o algoritmo de busca por liquidez começa a operar em direção a essa negociação. A probabilidade de que um grande participante detecte esse algoritmo e queira se livrar dele é extremamente baixa. Esse tipo de negociação não é protegida (não hedgeada), o que significa que os riscos de movimentos de preços na direção oposta são assumidos.
<h3>Estratégia estrutural</h3>
A estratégia estrutural tem como objetivo explorar possíveis vulnerabilidades na estrutura do pregão e obter os dados mais necessários do pregão mais rapidamente. Nesse enfoque, os servidores são posicionados o mais próximo possível do centro do pregão ou conectados diretamente às fontes de informação. Com esse esquema de trabalho, os participantes lucram se outros demorarem mais tempo para receber as informações.

Todas as estratégias de negociação de alta frequência são possíveis graças à aplicação da execução em alta velocidade das ordens. Nas condições modernas, a velocidade de negociação é medida em milissegundos.
Vamos analisar como as negociações são concluídas nos pregões. Um trader ou um especialista algorítmico envia uma ordem eletrônica para realizar uma transação em um instrumento financeiro escolhido ao seu corretor por meio de uma plataforma de trading. As ordens de compra e venda são comparadas no pregão. Se a demanda coincidir com a oferta, a operação é concluída. As ordens podem ser vistas por todos os participantes por meio da tecnologia feed. O feed é a informação sobre o livro de preços fornecida por uma organização especial, como a Options Price Reporting Authority (OPRA). O feed contém um conjunto padrão de dados sobre um instrumento financeiro e é entregue ao terminal do participante por meio de um protocolo especial, geralmente via Ethernet usando UDP. Para manter a competitividade e obter vantagem na negociação de alta frequência, é essencial otimizar a transmissão de dados para reduzir o tempo. A solução passa a ser a colocação dos servidores próximos ao data center do pregão. Nesse caso, o tempo de recebimento do feed é reduzido. Atualmente, até mesmo essa abordagem já não representa uma vantagem especial. Aqueles que desejam obter uma vantagem clara negociam diretamente com o próprio pregão e, como resultado, conseguem receber os dados alguns milissegundos antes do restante. Evidentemente, esse serviço não é barato e os pequenos traders ficam em desvantagem, o que pode ser crítico para o HFT.

Recentemente, houve uma desaceleração no crescimento da negociação de alta frequência. Há razões para acreditar que esse tipo de trading pode levar a grandes perdas devido a falhas em sistemas aparentemente bem funcionais. Esses casos já ocorreram na prática. Cada algoritmo de trading, inclusive o HFT, possui seus prós e contras. Mesmo considerando as possibilidades tecnológicas atuais, esse método ainda tem muito a evoluir — cada milissegundo conta. Programas para negociação de alta frequência. Também em alguns idiomas utilizam-se conceitos como <a href=”https://bjftradinggroup.com/product/vip-deep-analysis-arbitrage-software-daas/”>robô para negociação de alta frequência</a>.

Existem duas formas de realizar negociação de alta frequência. A primeira é com o auxílio de um corretor especializado nesse tipo de trading. A segunda é adquirir o equipamento de alta potência necessário e instalar software especializado. Existem vários desenvolvedores no mercado. Antes de tudo, é necessário calcular antecipadamente todos os custos associados a esse tipo de negociação. As despesas obrigatórias incluem software e sistema de trading. Os desenvolvedores fornecem programas sem algoritmo, sinal ou estratégia. A negociação de alta frequência possui custos elevados, muitas vezes proibitivos para o trader médio — pagamento de serviços do corretor para conexão ao servidor, internet de alta velocidade e custos de colocação do servidor de trading. Fundos hedge normalmente utilizam esses serviços. Programas HFT exigem ajuste fino antes de iniciar as operações.
<h2>Negociação cripto de alta frequência.</h2>
O HFT pode ser aplicado a instrumentos de negociação cripto. As oportunidades de negociação de alta frequência em criptomoedas são idênticas às utilizadas em outros pregões. Deve-se considerar que a volatilidade dos instrumentos cripto é maior do que a dos tradicionais, o que cria novas oportunidades e riscos. Algoritmos HFT são usados principalmente para negociação de curto prazo e arbitragem no mercado cripto. Atualmente, há pouca informação sobre negociação cripto de alta frequência, o que sugere que esse segmento está apenas começando a se desenvolver. Nas condições atuais, dado o alto custo de preparação, software individual e o pequeno número de fornecedores, as expectativas superam amplamente os resultados. Os retornos são pequenos, quando existem. Há muitas formas de negociação superiores ao HFT cripto em relação custo-benefício.

Market making e arbitragem em diferentes variações são os mais utilizados na aplicação do HFT. Com o tempo, o número de estratégias e sistemas de trading aumenta, surgindo novos desenvolvimentos que não são amplamente divulgados. Não há uma definição única de se as transações de alta frequência são positivas ou negativas para o mercado. Por um lado, o HFT fornece liquidez, reduz custos de negociação e mantém a estabilidade do mercado; por outro, a negociação de alta frequência retira lucros de investidores tradicionais.
<h3>O que é negociação de alta frequência para um trader comum?</h3>
É evidente que, sem um suporte financeiro muito robusto, não faz sentido iniciar esse tipo de negociação. A comparação entre prós e contras sugere que ela pode ser aplicada apenas por um pequeno grupo de fundos hedge ou grandes bancos. Para o trader médio, esse método parece inicialmente caro demais e pouco lucrativo. Há uma ampla gama de métodos disponíveis nos pregões com custos significativamente menores, tanto para configuração quanto para manutenção do processo de negociação.

Compare a negociação de alta frequência com o scalping de tendência. O HFT exige investimentos em software, algoritmos e instalação de servidores próprios próximos ao data center. No scalping de tendência, é possível operar manualmente, criar um robô ou adquirir um pronto. Os preços desses robôs variam de cem a dez mil dólares, dependendo do sucesso do algoritmo e das estratégias de marketing do vendedor. A proximidade do robô ao pregão não é crítica — é possível utilizar um servidor VPS por quinze dólares por mês. Os custos do primeiro caso são desproporcionalmente maiores do que os do segundo.

O uso do HFT por formadores de mercado gera renda por meio de bônus e comissões. Ao mesmo tempo, o trader com um robô de scalping arca com perdas em comissões e spreads. Sob esse ponto de vista, o HFT é preferível. No entanto, ele exige grande capital, pois o lucro por operação é muito pequeno e só pode ser alcançado por meio de um grande número de transações e volumes elevados. No scalping de tendência, o investimento inicial pode ser muito mais modesto e, ainda assim, gerar um lucro proporcional. Cada método possui seus prós e contras, e a decisão cabe ao trader. Em minha opinião, para pessoas sem fundos hedge ou bancos de investimento, a escolha é clara: um método de negociação menos custoso.

Apesar de desvantagens como investimentos pesados nas fases pré-negociação e operacional, além de possíveis interrupções prolongadas e deficitárias, a negociação de alta frequência não é coisa do passado. É lógico supor que profissionais e investidores que utilizam esse tipo de trading vejam o futuro no HFT. Avaliemos para onde pode caminhar o desenvolvimento dessa tecnologia. Com base nas forças desse método — o aumento da velocidade do hardware e do software —, obtêm vantagem aqueles que utilizam a tecnologia mais avançada disponível. Atualmente, com base nas publicações existentes sobre HFT, ainda não é utilizado um sistema de previsão de mudanças de cotações baseado nos data centers. Em outras palavras, na saída do servidor do pregão há servidores de traders tentando capturar informações antes dos demais, enquanto na entrada do servidor parece não haver ninguém. Isso pode ser apenas aparente, pois não há cobertura pública desse método. Existe a possibilidade de que as informações recebidas não afetem as cotações ou até reflitam o movimento oposto ao esperado. Esses fatores devem ser considerados pelo sistema de trading e pelas regras de gestão de capital.
<h3>Estratégia de previsão de curto prazo usando negociação de alta frequência</h3>
Dessa forma, pode-se formular uma estratégia para o futuro imediato. A essência do algoritmo consiste em interceptar as informações recebidas pelos data centers das plataformas de trading, processá-las com inteligência artificial fora da plataforma e transmitir a previsão de cotações ao servidor de trading. A vantagem indiscutível desse esquema é que o tempo de recebimento das informações pode ser igual a zero ou até antecipar-se ao processamento e publicação das cotações pela plataforma. Na corrida pela velocidade, esse método deixa para trás os sistemas existentes posicionados na saída do pregão. Para o HFT, o tempo é um fator crítico; portanto, se estratégias de previsão de curto prazo se tornarem práticas, os participantes atuais poderão ser superados por tecnologias mais avançadas.

Consideremos o que é necessário para uma estratégia de previsão de curto prazo do ponto de vista técnico. As informações de entrada devem ser capturadas no momento em que as cotações são geradas no data center. Não é necessário antecipar-se muito; basta capturá-las na entrada do data center. Como alternativa, elas podem ser adquiridas das mesmas fontes utilizadas pelo pregão. A tarefa é lógica e executável com a tecnologia atual.

Uso de inteligência artificial treinada para previsão de curto prazo das mudanças de cotações. Com o desenvolvimento da IA, essa tarefa também é totalmente viável. Resta apenas treiná-la com dados históricos para compreender como as informações recebidas afetam as cotações. Essa etapa se torna uma das principais da estratégia e não deve sofrer economia. É preferível concentrar os principais investimentos no algoritmo de aprendizado da IA e fornecer o melhor hardware disponível. Em geral, o “cérebro” do sistema não precisará de nada — ele retornará em forma de lucros no pregão. A tarefa já é viável hoje.
Um robô de trading operando com cotações de fim de semana do pregão. Talvez, para implementar uma variante ainda mais rápida de negociação, valha a pena combinar inteligência artificial com robôs de trading de previsão de curto prazo, atribuindo à IA a execução das operações na conta. Esse ponto deve ser considerado em termos de desempenho de todo o sistema. Talvez o melhor cenário seja dividir funções entre a IA e o robô de trading. Essa tarefa já foi resolvida no passado; resta otimizá-la com a adição das capacidades de inteligência artificial.

Como resultado, verifica-se que todos os problemas podem ser resolvidos no estágio atual de desenvolvimento tecnológico. É possível que alguém já tenha resolvido isso, mas não divulgue por razões óbvias. Será necessário dividir lucros com concorrentes emergentes. A concorrência surgirá inevitavelmente, e sua força dependerá do “cérebro” utilizado na estratégia de trading. Não é segredo que uma mesma IA, com a mesma entrada, pode produzir resultados diferentes na saída, dependendo dos dados com os quais foi treinada. Existem problemas de sobreaprendizado e subaprendizado. A empresa com a previsão mais precisa das mudanças de curto prazo nas cotações será aquela que obterá o maior lucro.

Existe uma discrepância entre os preços finais e os dados recebidos. Por exemplo, o chamado “sorriso do dólar”, que consiste em um comportamento aparentemente ilógico das cotações do dólar americano em relação aos dados econômicos. Quando dados muito bons são divulgados, o dólar sobe de forma lógica; quando dados muito ruins são divulgados, o dólar também sobe de forma aparentemente ilógica, atuando como moeda de segurança, um “porto seguro”. Em valores intermediários da economia, a moeda americana pode cair frente a seus concorrentes. A explicação usual é que os investidores passam a assumir mais risco nesses momentos. Essas interpretações podem ser questionadas, mas o fato é que o “sorriso do dólar” existe e se intensifica com dados econômicos muito negativos dos EUA.
Quanto mais precisamente a inteligência artificial prever o comportamento das cotações em uma estratégia de previsão de curto prazo, maior será o lucro do proprietário dessa estratégia. A dependência direta desse algoritmo em relação às propriedades da IA utilizada é indiscutível. A adição de inteligência artificial aos algoritmos HFT existentes não aumentará significativamente os custos já elevados. No entanto, o impacto econômico pode ser maior do que o esperado, e a atual estagnação da tecnologia HFT está dando lugar a rápidos avanços impulsionados pela inteligência artificial.

O momento é propício para o desenvolvimento das tecnologias de inteligência artificial. Seu escopo é constantemente revisto e expandido. Além do setor financeiro, essa tecnologia se espalhou por quase todas as áreas da vida cotidiana, ocupando novos nichos ou substituindo tecnologias obsoletas. O trading não é exceção. As primeiras aplicações de IA no trading não foram tão bem-sucedidas a ponto de se dizer: “Como vivíamos sem isso antes?”. Isso pode estar relacionado a problemas da própria IA, como sobreaprendizado ou subaprendizado. Como sempre, o equilíbrio ideal está entre esses extremos e deve ser encontrado com base em dados históricos para produzir as previsões mais precisas possíveis para o futuro — ao menos no HFT, em intervalos medidos em milissegundos. Uma das principais características da inteligência artificial de diferentes desenvolvedores é a produção de resultados distintos para a mesma entrada, o que é absolutamente normal. No mercado, têm direito de existir diferentes IAs, com diferentes algoritmos e de diferentes desenvolvedores, que ao final da negociação proporcionem o melhor resultado positivo com o menor risco. Todas as organizações que utilizam HFT chegarão a isso; quanto mais cedo acontecer, menor será a probabilidade de permanecer no papel de retardatárias. E essa opção claramente não é adequada para participantes focados em tecnologia HFT.