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-estrathttp://www.lcad.inf.ufes.br/wiki/index.php?title=Arquiteturas_de_software_para_Trading_Systems&action=editégia que implemente os requisitos funcionais do modelo Black Box descrito por Rishi K Narang ([1]).
Entendemos por arquiteturas de software, no contexto deste trabalho, diversos aspectos práticos para implementação de trading systems tais como:
- Modelos de comunicação e troca de mensagens (por exemplo, Carnegie Mellon IPC.
- Armazenamento de alto desempenho para de séries históricas de alta frequência.
- Arquitetura de sistema que permitam online research.
- Suporte a multi-estratégias plug-and-play.
- Suporte a otimização online de parâmetros de estratégias.
- Controle de execução.
- Controle de risco.
- Auto-monitoramento e tolerância a falhas.
Metodologia
Empregaremos 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.
