Arquiteturas de software para Trading Systems

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 online/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.