Mudanças entre as edições de "Arquiteturas de software para Trading Systems"
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* Modelos de comunicação e de troca de mensagens (por exemplo, [http://www.cs.cmu.edu/~IPC/ Carnegie Mellon IPC]). | * Modelos de comunicação e de troca de mensagens (por exemplo, [http://www.cs.cmu.edu/~IPC/ Carnegie Mellon IPC]). | ||
* Armazenamento de alto desempenho para de séries históricas de alta frequência. | * Armazenamento de alto desempenho para de séries históricas de alta frequência. | ||
| − | * | + | * Arquiteturas de sistema que permitam ''online''e ''offline research'' e ''backtesting'' de alto desempenho. |
* Suporte a multi-estratégias ''plug-and-play''. | * Suporte a multi-estratégias ''plug-and-play''. | ||
* Suporte a otimização ''online'' de parâmetros de estratégias. | * Suporte a otimização ''online'' de parâmetros de estratégias. | ||
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com frequência máxima de minuto-a-minuto.<br> | com frequência máxima de minuto-a-minuto.<br> | ||
Serão investigados os retornos obtidos por estratégias ótimas de negociação com sinais obtidos ''ex-post'', | Serão investigados os retornos obtidos por estratégias ótimas de negociação com sinais obtidos ''ex-post'', | ||
Edição das 01h56min de 10 de outubro de 2012
Objetivos
O objetivo deste estudo é investigar arquiteturas de software adequadas ao desenvolvimento de uma plataforma automática de negociação, ou trading system, multi-estratégia que implemente os requisitos funcionais do modelo Black Box de Rishi K Narang .
No contexto deste trabalho, entendemos por arquiteturas de software os diversos aspectos práticos de projeto para a implementação de trading systems, tais como:
- Modelos de comunicação e de troca de mensagens (por exemplo, Carnegie Mellon IPC).
- Armazenamento de alto desempenho para de séries históricas de alta frequência.
- Arquiteturas de sistema que permitam onlinee offline research e backtesting de alto desempenho.
- Suporte a multi-estratégias plug-and-play.
- Suporte a otimização online de parâmetros de estratégias.
- Suporte a múltiplos order routers e data sources.
- Controle de execução.
- Controle de risco.
- Auto-monitoramento e tolerância a falhas.
Metodologia
As aEmpregaremos uma investigação empírica a partir de séries históricas reais de ativos do mercado Brasileiro,
com frequência máxima de minuto-a-minuto.
Serão investigados os retornos obtidos por estratégias ótimas de negociação com sinais obtidos ex-post,
ou seja, tomando conhecimento do futuro.
Estes retornos fornecerão um conjunto de baselines para o desempenho de trading systems
de alta frequência no mercado Brasileiro.
Resultados esperados
Com este trabalho, esperamos elucidar aspectos que norteiem o desenvolvimento de estratégias negociação em alta frequência no mercado de capitais Brasileiro, dentre os quais destacamos:
- Mapeamento de ativos e frequências de negociação mais adequados a sistemas do tipo algorithmic trading no mercado de capitais Brasileiro.
- Avaliação de como os custos de negociação do mercado de capitais Brasileiro impactam as oportunidades de investimento nas diversas frequências de negociação.
- Obtenção de métricas para avaliação de desempenho de trading systems.
