Troca de opções com r

Tutorial básico de opções.

Hoje em dia, muitas carteiras de investidores incluem investimentos como fundos de investimento, ações e títulos. Mas a variedade de valores mobiliários que você possui à sua disposição não termina. Outro tipo de segurança, conhecida como opções, apresenta um mundo de oportunidades para investidores sofisticados que entendem os usos práticos e os riscos inerentes a essa classe de ativos.

O poder das opções reside na sua versatilidade e sua capacidade de interagir com ativos tradicionais, como ações individuais. Eles permitem que você adapte ou ajuste sua posição de acordo com muitas situações de mercado que possam surgir. Por exemplo, as opções podem ser usadas como hedge efetivo contra uma queda do mercado acionário para limitar perdas negativas. As opções podem ser usadas para fins especulativos ou para serem extremamente conservadoras, como você deseja. O uso de opções é, portanto, melhor descrito como parte de uma estratégia maior de investimento.

Esta versatilidade funcional, no entanto, não vem sem seus custos. As opções são títulos complexos e podem ser extremamente arriscadas se usadas de forma inadequada. É por isso que, ao negociar opções com um corretor, você encontrará muitas vezes um aviso legal como o seguinte:

As opções envolvem riscos e não são adequadas para todos. O comércio de opções pode ser de natureza especulativa e suportar um risco substancial de perda. Apenas investe com capital de risco.

As opções pertencem ao grupo maior de títulos conhecido como derivativos. Esta palavra passou a ser associada a uma tomada de risco excessiva e a ter a capacidade de economias de falhas. Essa percepção, no entanto, é amplamente exagerada. Todo "derivado" significa que seu preço depende ou derivado do preço de outra coisa. Por assim dizer, o vinho é um derivado de uvas; O ketchup é um derivado dos tomates. As opções são derivativos de títulos financeiros - seu valor depende do preço de algum outro ativo. Isso significa tudo derivado, e existem muitos tipos diferentes de títulos que se enquadram no nome de derivativos, incluindo futuros, contratos a prazo, swaps (dos quais existem vários tipos) e títulos garantidos por hipotecas. Na crise de 2008, eram títulos garantidos por hipotecas e um tipo particular de troca que causava problemas. As opções eram em grande parte irrepreensíveis. (Veja também: 10 estratégias de opções para saber.)

Saber corretamente como as opções funcionam, e como usá-las apropriadamente, pode dar-lhe uma vantagem real no mercado. Se a natureza especulativa das opções não se encaixa no seu estilo, não há problema - você pode usar opções sem especular. Mesmo que você decida nunca usar opções, no entanto, é importante entender como as empresas que você está investindo usam. Quer se trate de proteger o risco de transações cambiais ou de dar a propriedade dos empregados sob a forma de opções de compra de ações, a maioria dos multi-nacionais hoje usam opções de alguma forma.

Este tutorial irá apresentá-lo aos fundamentos das opções. Tenha em mente que a maioria dos comerciantes de opções tem muitos anos de experiência, então não espere ser um especialista imediatamente após ler este tutorial. Se você não está familiarizado com o funcionamento do mercado de ações, você pode querer verificar primeiro o tutorial do Stock Basics.

opções de negociação.

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O R Trader.

Usando R e ferramentas relacionadas em Finanças Quantitativas.

Visualizando dados da série temporal em R.

Estou muito satisfeito em anunciar o meu curso DataCamp sobre Visualização de Dados da Série Temporal em R. Este curso também faz parte da série Time com R habilidades. Sinta-se livre para dar uma olhada, o primeiro capítulo é gratuito!

Descrição do Curso.

Como diz o ditado, "Um gráfico vale mais que mil palavras". É por isso que a visualização é a maneira mais utilizada e poderosa de obter uma melhor compreensão dos seus dados. Após este curso, você terá uma ótima visão geral das capacidades de visualização da série R e você poderá decidir melhor qual modelo escolher para uma análise posterior. Você também poderá transmitir a mensagem que deseja entregar de forma eficiente e linda.

Esboço de Curso.

Capítulo 1: R Time Series Visualization Tools.

Este capítulo irá apresentá-lo às ferramentas básicas de visualização da série R.

Capítulo 2: séries temporais univariadas.

Os gráficos univariados são projetados para aprender o máximo possível sobre a distribuição, a tendência central e a disseminação dos dados em questão. Neste capítulo, você receberá algumas ferramentas visuais usadas para diagnosticar séries de tempos univariados.

Capítulo 3: séries temporais multivariadas.

O que fazer se você tiver que lidar com séries temporais multivariadas? Neste capítulo, você aprenderá como identificar padrões na distribuição, tendência central e propagação em pares ou grupos de dados.

Capítulo 4: Estudo de caso: selecionando visualmente um estoque que melhora sua carteira existente.

Deixe colocar tudo o que aprendeu até agora na prática! Imagine que você já possui um portfólio de ações e você tem algum dinheiro extra para investir, como você pode escolher com sabedoria um novo estoque para investir seu dinheiro adicional? Analisar as propriedades estatísticas das ações individuais versus um portfólio existente é uma boa maneira de abordar o problema.

Vinculando R para IQFeed com o pacote QuantTools.

O IQFeed fornece serviços de transmissão de dados e soluções de negociação que cobrem o mercado agrícola, energético e financeiro. É um fornecedor bem conhecido e reconhecido de feed de dados voltado para usuários de varejo e pequenas instituições. O preço da assinatura começa em torno de US $ 80 / mês.

Stanislav Kovalevsky desenvolveu um pacote chamado QuantTools. É um pacote tudo em um projetado para melhorar a modelagem de negociação quantitativa. Ele permite baixar e organizar dados históricos de mercado de várias fontes como Yahoo, Google, Finam, MOEX e IQFeed. O recurso que mais me interessa é a capacidade de vincular o IQFeed à R. I & # 8217; tenho usado o IQFeed há alguns anos e estou feliz com ele (eu não sou afiliado à empresa em nenhum caminho). Mais informações podem ser encontradas aqui. Eu procurei uma integração dentro de R por um tempo e aqui está. Como resultado, depois de executar alguns testes, mudei meu código que ainda estava em Python em R. Apenas por completude, aqui é um link que explica como baixar dados históricos do IQFeed usando o Python.

O QuantTools oferece quatro funcionalidades principais: Obter dados de mercado, armazenar / recuperar dados do mercado, traçar dados da série temporal e testar as costas.

Primeiro, certifique-se de que o IQfeed esteja aberto. Você pode baixar dados diários ou intraday. O código abaixo baixa os preços diários (Open, High, Low, Close) para a SPY de 1 de janeiro de 2017 a 1 de junho de 2017.

O código abaixo baixa dados intraday de 1 de maio de 2017 a 3 de maio de 2017.

Observe o parâmetro do período. Pode levar qualquer um dos seguintes valores: tick, 1min, 5min, 10min, 15min, 30min, hora, dia, semana, mês, dependendo da frequência que você precisa.

O QuantTools torna o processo de gerenciamento e armazenamento de dados do mercado de tiques fácil. Você apenas configura parâmetros de armazenamento e está pronto para ir. Os parâmetros são onde, desde que data e quais símbolos você gostaria de ser armazenado. Sempre que você pode adicionar mais símbolos e se eles não estiverem presentes em um armazenamento, o QuantTools tenta obter os dados da data de início especificada. O código abaixo salvará os dados no seguinte diretório: & # 8220; C: / Usuários / Arnaud / Documents / Market Data / iqfeed & # 8221 ;. Existe uma sub-pasta por instrumento e os dados são aved em arquivos. rds.

Você também pode armazenar dados entre datas específicas. Substitua a última linha de código acima com uma das seguintes.

Agora, você deseja recuperar alguns dos dados armazenados, basta executar algo como:

Tenha em atenção que apenas os carrapatos são suportados no armazenamento local, pelo que o período deve ser & # 8216; assinalar & # 8217;

O QuantTools fornece a função plot_ts para traçar dados da série temporal sem fins de semana, feriados e intervalos overnight. No exemplo abaixo, primeiro recupero os dados armazenados acima, selecione as primeiras 100 observações de preços e, finalmente, desenhe o gráfico.

Duas coisas a notar: primeiro espião é um objeto data. table daí a sintaxe acima. Para obter uma visão geral rápida das capacidades de data. table, veja esta excelente folha de truques da DataCamp. Segundo, o parâmetro local é VERDADEIRO à medida que os dados são recuperados do armazenamento interno.

O QuantTools permite escrever sua própria estratégia comercial usando sua API C ++. Eu não vou elaborar sobre isso, pois este é basicamente o código C ++. Você pode consultar a seção Exemplos no site QuantTools.

No geral, considero o pacote extremamente útil e bem documentado. O único bit faltante é o feed ao vivo entre R e IQFeed, o que tornará o pacote uma solução de fim a fim real.

Como de costume, todos os comentários são bem-vindos.

BERT: um recém-chegado na conexão do R Excel.

Alguns meses atrás, um leitor me apontou essa nova maneira de conectar R e Excel. Eu não sei por quanto tempo isso aconteceu, mas nunca encontrei isso e eu nunca vi nenhuma postagem no blog ou artigo sobre isso. Então eu decidi escrever uma publicação, pois a ferramenta realmente vale a pena e, antes que alguém pergunte, eu não estou relacionado à empresa de nenhuma maneira.

BERT significa Basic Excel R Toolkit. É grátis (licenciado sob a GPL v2) e foi desenvolvido pela Structured Data LLC. No momento da redação, a versão atual do BERT é 1.07. Mais informações podem ser encontradas aqui. De uma perspectiva mais técnica, o BERT foi projetado para suportar a execução de funções R a partir de células da planilha do Excel. Em termos de Excel, ele é para escrever funções definidas pelo usuário (UDFs) em R.

Nesta publicação, não vou mostrar-lhe como o R e o Excel interagem através do BERT. Há muito bons tutoriais aqui, aqui e aqui. Em vez disso, quero mostrar-lhe como usei o BERT para criar uma torre de controle # 8222; para minha negociação.

Meus sinais comerciais são gerados usando uma longa lista de arquivos R, mas eu preciso da flexibilidade do Excel para exibir resultados de forma rápida e eficiente. Como mostrado acima, o BERT pode fazer isso por mim, mas eu também quero adaptar o aplicativo às minhas necessidades. Ao combinar o poder de XML, VBA, R e BERT, posso criar uma aplicação bem parecida e poderosa na forma de um arquivo Excel com código VBA mínimo. Em última análise, tenho um único arquivo do Excel reunindo todas as tarefas necessárias para gerenciar meu portfólio: atualização do banco de dados, geração de sinal, envio de ordens etc e # 8230; Minha abordagem poderia ser dividida nas 3 etapas abaixo:

Use XML para criar menus e botões definidos pelo usuário em um arquivo do Excel. Os menus e botões acima são essencialmente chamadas para funções VBA. Essas funções VBA estão envolvidas em torno de funções R definidas usando o BERT.

Com esta abordagem, posso manter uma distinção clara entre o núcleo do meu código mantido em R, SQL e Python e tudo usado para exibir e formatar resultados mantidos no Excel, VBA e amp; XML. Nas próximas seções, apresento o pré-requisito para desenvolver essa abordagem e um guia passo a passo que explica como o BERT poderia ser usado para simplesmente passar dados de R para Excel com um código mínimo de VBA.

1 & # 8211; Baixe e instale o BERT a partir deste link. Uma vez que a instalação foi concluída, você deve ter um novo menu de suplementos no Excel com os botões como mostrado abaixo. É assim que o BERT se materializou no Excel.

2 & # 8211; Baixe e instale o editor de UI personalizado: O Editor de UI personalizado permite criar menus e botões definidos pelo usuário na faixa de Excel. Um procedimento passo a passo está disponível aqui.

1 & # 8211; Código R: A função R abaixo é um código muito simples apenas para fins ilustrativos. Ele calcula e retorna os resíduos de uma regressão linear. Isto é o que queremos recuperar no Excel. Salve isso em um arquivo chamado myRCode. R (qualquer outro nome está bem) em um diretório de sua escolha.

2 & # 8211; functions. R em BERT: do Excel, selecione Add-Ins - & gt; Diretório inicial e abra o arquivo chamado functions. R. Neste arquivo cole o seguinte código. Certifique-se de inserir o caminho correto.

Isso está apenas fornecendo o arquivo RERT que você criou acima. Em seguida, salve e feche as funções do arquivo. R. Se você quiser fazer alguma alteração no arquivo R criado na etapa 1, você terá que recarregá-lo usando o botão BERT & # 8220; Recarregar arquivo de inicialização e # 8221; no menu Complementos no Excel.

3 & # 8211; No Excel: Crie e salve um arquivo chamado myFile. xslm (qualquer outro nome está bem). Este é um arquivo ativado por macro que você salva no diretório de sua escolha. Uma vez que o arquivo é salvo, feche-o.

4 & # 8211; Abra o arquivo criado acima no editor UI personalizado: depois que o arquivo estiver aberto, cole o código abaixo.

Você deve ter algo assim no editor XML:

Essencialmente, essa parte do código XML cria um menu adicional (RTrader), um novo grupo (Meu Grupo) e um botão definido pelo usuário (Novo botão) na faixa do Excel. Depois de concluir, abra myFile. xslm no Excel e feche o Editor de UI personalizado. Você deve ver algo assim.

5 & ​​# 8211; Abra o editor VBA: no myFile. xlsm insira um novo módulo. Cole o código abaixo no módulo recém-criado.

Isso apaga os resultados anteriores na planilha antes de lidar com novos.

6 & # 8211; Clique no botão Novo: Agora volte para a planilha e no menu do RTrader clique no & # 8220; Novo botão & # 8221; botão. Você deve ver algo como o que aparece abaixo.

O guia acima é uma versão muito básica do que pode ser alcançado usando o BERT, mas mostra como combinar o poder de várias ferramentas específicas para criar sua própria aplicação personalizada. Do meu ponto de vista, o interesse de tal abordagem é a capacidade de colar R e Excel, obviamente, mas também para incluir via XML (e lote) partes de código de Python, SQL e muito mais. Isso é exatamente o que eu precisava. Finalmente, ficaria curioso para saber se alguém tem alguma experiência com o BERT?

Estratégia de negociação: aproveitando ao máximo os dados da amostra.

Ao testar as estratégias de negociação, uma abordagem comum é dividir o conjunto de dados inicial em dados de amostra: a parte dos dados projetados para calibrar o modelo e fora dos dados de amostra: a parte dos dados utilizados para validar a calibração e garantir que o desempenho criado na amostra será refletido no mundo real. Como regra geral, cerca de 70% dos dados iniciais podem ser utilizados para calibração (isto é, na amostra) e 30% para validação (isto é, fora da amostra). Em seguida, uma comparação dos dados de entrada e saída da amostra ajuda a decidir se o modelo é robusto o suficiente. Esta publicação pretende dar um passo adiante e fornece um método estatístico para decidir se os dados fora da amostra estão alinhados com o que foi criado na amostra.

No gráfico abaixo, a área azul representa o desempenho fora da amostra para uma das minhas estratégias.

Uma simples inspeção visual revela um bom ajuste entre o desempenho dentro e fora da amostra, mas o grau de confiança que tenho nisso? Nesta fase não muito e esta é a questão. O que é realmente necessário é uma medida de similaridade entre os conjuntos de dados dentro e fora da amostra. Em termos estatísticos, isso pode ser traduzido como a probabilidade de os números de desempenho dentro e fora da amostra serem provenientes da mesma distribuição. Existe um teste estatístico não paramétrico que faz exatamente isso: o teste Kruskall-Wallis. Uma boa definição deste teste pode ser encontrada no R-Tutor & # 8220; Uma coleção de amostras de dados são independentes se elas vierem de populações não relacionadas e as amostras não se afetam. Usando o teste de Kruskal-Wallis, podemos decidir se as distribuições de população são idênticas sem assumir que elas sigam a distribuição normal. & # 8221; O benefício adicional deste teste não está assumindo uma distribuição normal.

Existe outros testes da mesma natureza que podem enquadrar-se nesse quadro. O teste de Mann-Whitney-Wilcoxon ou os testes de Kolmogorov-Smirnov adequam-se perfeitamente à estrutura descreve aqui no entanto, isso está além do escopo deste artigo para discutir os prós e contras de cada um desses testes. Uma boa descrição junto com exemplos R podem ser encontradas aqui.

Aqui, o código usado para gerar o gráfico acima e a análise:

No exemplo acima, o período de amostra é mais longo do que o período fora da amostra, portanto, criei aleatoriamente 1000 subconjuntos dos dados de amostra, cada um deles com o mesmo comprimento que os dados fora da amostra. Então eu testei cada um em subconjunto de amostra contra os dados fora da amostra e gravei os valores p. Este processo não cria um único valor de p para o teste de Kruskall-Wallis, mas uma distribuição que torna a análise mais robusta. Neste exemplo, a média dos valores de p é bem acima de zero (0.478) indicando que a hipótese nula deve ser aceita: existem fortes evidências de que os dados dentro e fora da amostra são provenientes da mesma distribuição.

Como de costume, o que é apresentado nesta publicação é um exemplo de brinquedo que apenas arranha a superfície do problema e deve ser adaptado às necessidades individuais. No entanto, acho que propõe um quadro estatístico interessante e racional para avaliar os resultados da amostra.

Esta publicação é inspirada nos dois artigos seguintes:

Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), "Efeitos de várias funções de otimização sobre o desempenho da amostra de estratégias de negociação desenvolvidas genéticamente", Conferência de mercados financeiros de previsão.

Vigier Alexandre, Chmil Swann (2010), "Um processo de otimização para melhorar dentro / fora da consistência da amostra, um caso do mercado de ações", JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, Londres, outubro de 2010.

Apresentando fidlr: FInancial Data LoadeR.

fidlr é um complemento do RStudio projetado para simplificar o processo de download de dados financeiros de vários provedores. Esta versão inicial é um invólucro em torno da função getSymbols no pacote quantmod e apenas o Yahoo, Google, FRED e Oanda são suportados. Provavelmente vou adicionar funcionalidades ao longo do tempo. Como de costume com essas coisas apenas um lembrete amável: & # 8220; O SOFTWARE É FORNECIDO & # 8220; COMO ESTÁ & # 8221 ;, SEM GARANTIA DE QUALQUER TIPO & # 8230; & # 8221;

Como instalar e usar o fidlr?

Você pode obter o addin / pacote de seu repositório Github aqui (Eu vou registrá-lo em CRAN mais tarde) Instale o addin. Existe um excelente tutorial para instalar o RStudio Addins aqui. Uma vez que o addin está instalado, ele deve aparecer no menu Addin. Basta escolher fidlr no menu e uma janela como ilustrada abaixo deve aparecer. Escolha um fornecedor de dados no menu suspenso Origem. Selecione um intervalo de datas no menu Data Digite o símbolo que deseja baixar na caixa de texto do instrumento. Para baixar vários símbolos, basta inserir os símbolos separados por vírgulas. Use os botões de rádio para escolher se deseja baixar o instrumento em um arquivo csv ou no ambiente global. O arquivo csv será salvo no diretório de trabalho e haverá um arquivo csv por instrumento. Pressione Executar para obter os dados ou Fechar para fechar o addin.

Mensagens de erro e avisos são tratados pelos pacotes subjacentes (quantmod e Shiny) e podem ser lidos a partir do console.

Esta é uma primeira versão do projeto, então não espere perfeição, mas espero que melhore com o tempo. Informe qualquer comentário, sugestão, erro, etc. & # 8230; para: thertradergmail.

Mantendo um banco de dados de arquivos de preços em R.

Fazer pesquisas quantitativas implica uma grande quantidade de dados crunching e um precisa de dados limpos e confiáveis ​​para conseguir isso. O que é realmente necessário é a limpeza de dados facilmente acessíveis (mesmo sem conexão à internet). A maneira mais eficiente de fazer isso por mim tem sido manter um conjunto de arquivos csv. Obviamente, esse processo pode ser tratado de várias maneiras, mas eu encontrei horas extras muito eficientes e simples para manter um diretório onde eu armazeno e atualize arquivos csv. Eu tenho um arquivo csv por instrumento e cada arquivo é nomeado após o instrumento que ele contém. A razão pela qual eu faço isso é dupla: primeiro, eu não quero baixar dados (preço) do Yahoo, Google etc e # 8230; Toda vez que eu quero testar uma nova ideia, mas mais importante, uma vez que eu identifiquei e corrigi um problema, não quero ter que fazer isso novamente na próxima vez que eu precisar do mesmo instrumento. Simples, mas muito eficiente até agora. O processo está resumido no quadro abaixo.

Em tudo o que se segue, suponho que os dados sejam provenientes do Yahoo. O código terá que ser alterado para dados do Google, Quandl etc e # 8230; Além disso, apresento o processo de atualização dos dados diários de preços. A configuração será diferente para dados de freqüência mais alta e outro tipo de conjunto de dados (ou seja, diferente dos preços).

1 & # 8211; Transferência inicial de dados (listOfInstruments. R & amp; historicalData. R)

O arquivo fileOfInstruments. R é um arquivo contendo apenas a lista de todos os instrumentos.

Se um instrumento não é parte da minha lista (ou seja, nenhum arquivo csv na minha pasta de dados) ou se você fizer isso pela primeira vez que você precisa baixar o conjunto de dados históricos inicial. O exemplo abaixo baixa um conjunto de preços diários dos ETFs do Yahoo Finance de volta para janeiro de 2000 e armazena os dados em um arquivo csv.

2 & # 8211; Atualizar dados existentes (updateData. R)

O código abaixo começa a partir de arquivos existentes na pasta dedicada e atualiza todos eles um após o outro. Costumo executar esse processo todos os dias, exceto quando eu estiver no feriado. Para adicionar um novo instrumento, basta executar o passo 1 acima para este instrumento sozinho.

3 & # 8211; Crie um arquivo em lote (updateDailyPrices. bat)

Outra parte importante do trabalho é criar um arquivo em lote que automatiza o processo de atualização acima (I & # 8217; m um usuário do Windows). Isso evita abrir o R ​​/ RStudio e executar o código a partir daí. O código abaixo é colocado em um arquivo. bat (o caminho deve ser alterado com a configuração do leitor). Observe que eu adicionei um arquivo de saída (updateLog. txt) para rastrear a execução.

O processo acima é extremamente simples porque ele apenas descreve como atualizar os dados de preços diários. Eu já usei isso por um tempo e tem funcionado muito bem para mim até agora. Para dados mais avançados e / ou frequências mais elevadas, as coisas podem ficar muito mais complicadas.

Como de costume, todos os comentários são bem-vindos.

The Rise of the Robots (Advisors & # 8230;)

A indústria de gerenciamento de ativos está à beira de uma grande mudança. Ao longo dos últimos anos, os Robots Advisors (RA) emergiram como novos jogadores. O termo em si é difícil de definir, pois engloba uma grande variedade de serviços. Alguns são projetados para ajudar conselheiros tradicionais a alocar melhor o dinheiro de seus clientes e alguns são reais & # 8220; caixa preta & # 8221 ;. O usuário insere alguns critérios (idade, renda, filhos, etc. & # 8230;) e o robô propõe uma alocação personalizada. Entre esses dois extremos, está disponível uma gama completa de ofertas. Encontrei a definição da Wikipedia muito boa. & # 8220; Eles são uma classe de consultor financeiro que fornece gerenciamento de portfólio on-line com uma intervenção humana mínima & # 8221 ;. Mais precisamente, eles usam gerenciamento de portfólio baseado em algoritmos para oferecer todo o espectro de serviços que um conselheiro tradicional ofereceria: reinvestimento de dividendos, relatórios de conformidade, reequilíbrio de portfólio, colheita de perda de impostos, etc. & # 8230; (Bem, isso é o que a comunidade de investimentos quantitativos está fazendo há décadas!). A indústria ainda está em sua infância, com a maioria dos jogadores ainda gerenciando uma pequena quantidade de dinheiro, mas eu só percebi o quão profunda era a mudança quando eu estava em Nova York há alguns dias. Quando a RA recebe seus nomes na TV adiciona ou no telhado do taxi de Nova York você sabe que algo grande está acontecendo e # 8230;

Está ficando cada vez mais atenção da mídia e, acima de tudo, faz muito sentido da perspectiva do investidor. Na verdade, existem duas vantagens principais na utilização da RA:

Taxas significativamente mais baixas sobre os conselheiros tradicionais O investimento é mais transparente e mais simples, o que é mais atraente para pessoas com conhecimentos financeiros limitados.

Nesta publicação, R é apenas uma desculpa para apresentar bem o que é uma grande tendência no setor de gerenciamento de ativos. O gráfico abaixo mostra as partes de mercado da RA mais popular do final de 2014. O código usado para gerar o gráfico abaixo pode ser encontrado no final desta publicação e os dados estão aqui.

Esses números são um pouco datados, desde a rapidez com que essa indústria evolui, mas ainda é muito informativa. Não é de surpreender que o mercado seja dominado por provedores dos EUA, como Wealthfront e Betterment, mas a RA surge em todo o mundo: Ásia (8Now!), Suíça (InvestGlass), França (Marie Quantier) e # 8230; .. Ele está começando a afetar significativamente da forma como os gestores de ativos tradicionais estão fazendo negócios. Um exemplo proeminente é a parceria entre Fidelity e Betterment. Desde dezembro de 2014, além da marca AUM de US $ 2 bilhões.

Apesar de tudo acima, acho que a verdadeira mudança está à nossa frente. Como eles usam menos intermediários e produtos de baixa comissão (como ETFs) eles cobram taxas muito mais baixas do que os conselheiros tradicionais. A RA certamente ganhará quotas de mercado significativas, mas também reduzirá as taxas cobradas pela indústria como um todo. Em última análise, isso afetará a forma como as empresas de investimento tradicionais fazem negócios. O gerenciamento de portfólio ativo que está tendo um tempo difícil por alguns anos agora sofrerá ainda mais. As taxas elevadas que cobra serão ainda mais difíceis de justificar a menos que se reinvente. Outro impacto potencial é o aumento de ETFs e produtos financeiros de baixa comissão em geral. Obviamente, isso começou há um tempo atrás, mas acho que o efeito será ainda mais pronunciado nos próximos anos. Novas gerações de ETF acompanham índices mais complexos e estratégias customizadas. Essa tendência ficará mais forte inevitavelmente.

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R séries de séries de tempo financeiras que todos devem conhecer.

Há muitos tutoriais da série R que flutuam na web, este post não foi projetado para ser um deles. Em vez disso, eu quero apresentar uma lista dos truques mais úteis que encontrei ao lidar com séries temporais financeiras em R. Algumas das funções apresentadas aqui são incrivelmente poderosas, mas infelizmente enterradas na documentação, portanto, meu desejo de criar uma publicação dedicada. Eu só dirijo séries de tempos de frequência diária ou baixa. Lidar com dados de freqüência mais alta requer ferramentas específicas: pacotes de dados ou de alta freqüência são alguns deles.

xts: O pacote xts é o que deve ter quando se trata de séries de tempos em R. O exemplo abaixo carrega o pacote e cria uma série de tempo diária de 400 dias, normalmente retornados distribuídos.

merge. xts (pacote xts): Isso é incrivelmente poderoso quando se trata de vincular duas ou mais vezes as séries, se elas têm o mesmo comprimento ou não. O argumento de junção faz a magia! Ele determina como a ligação é feita.

apply. yearly / apply. monthly (pacote xts): aplique uma função específica para cada período distinto em um determinado objeto de séries temporais. O exemplo abaixo calcula os retornos mensais e anuais da segunda série no objeto tsInter. Observe que eu uso a soma dos retornos (sem composição)

pontos de extremidade (pacote xts): extrair valores de índice de um determinado objeto xts correspondente às últimas observações, dado um período especificado por on. O exemplo dá o último dia do mês retorna para cada série no objeto tsInter usando o ponto final para selecionar a data.

na. locf (pacote zoológico): função genérica para substituir cada NA com o mais recente não-NA antes dele. Extremamente útil ao lidar com uma série de tempo com alguns furos # 8221; e quando esta série de tempo é posteriormente utilizada como entrada para funções R que não aceita argumentos com NAs. No exemplo, crio uma série temporal de preços aleatórios, em seguida, inclui artificialmente alguns NAs e substitui-los pelo valor mais recente.

charts. PerformanceSummary (pacote PerformanceAnalytics): para um conjunto de retornos, crie um gráfico de índice de riqueza, barras para desempenho por período e gráfico subaquático para redução. Isso é incrivelmente útil, pois exibe em uma única janela todas as informações relevantes para uma rápida inspeção visual de uma estratégia de negociação. O exemplo abaixo transforma a série de preços em um objeto xts e, em seguida, exibe uma janela com os 3 gráficos descritos acima.

A lista acima não é de forma alguma exaustiva, mas uma vez que você domina as funções descritas nesta publicação torna a manipulação das séries temporais financeiras muito mais fácil, o código mais curto e a legibilidade do código melhor.

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Avaliação do fator na gestão quantitativa da carteira.

Quando se trata de gerenciar um portfólio de ações versus um benchmark, o problema é muito diferente de definir uma estratégia de retorno absoluto. No primeiro, é necessário manter mais ações do que no final, onde nenhum estoque pode ser realizado se não houver uma oportunidade suficiente. A razão para isso é o erro de rastreamento. Isso é definido como o desvio padrão do retorno da carteira menos o retorno do benchmark. Menos estoques são mantidos em comparação com um benchmark quanto maior o erro de rastreamento (por exemplo, maior risco).

A análise que se segue é amplamente inspirada no livro # 8220; Gerenciamento de portfólio ativo # 8221; por Grinold & amp; Kahn. Esta é a Bíblia para qualquer pessoa interessada em administrar um portfólio em relação a um benchmark. Eu encorajo fortemente qualquer pessoa interessada no tópico a ler o livro desde o início até o fim. É muito bem escrito e estabelece as bases do gerenciamento sistemático de portfólio ativo (não tenho afiliação ao editor ou aos autores).

Aqui, estamos tentando classificar com a maior precisão possível as ações no universo de investimento em uma base de retorno para a frente. Muitas pessoas criaram muitas ferramentas e inúmeras variantes dessas ferramentas foram desenvolvidas para conseguir isso. Nesta publicação, foco em duas métricas simples e amplamente utilizadas: Coeficiente de Informações (IC) e Quantiles Return (QR).

O IC fornece uma visão geral da capacidade de previsão de fator. Mais precisamente, esta é uma medida de quão bem o fator classifica os estoques em uma base de retorno para a frente. O IC é definido como a correlação de classificação (ρ) entre a métrica (por exemplo, fator) e o retorno direto. Em termos estatísticos, a correlação de classificação é uma medida não paramétrica de dependência entre duas variáveis. Para uma amostra de tamanho n, as n pontuações brutas são convertidas em classificações e ρ é calculado a partir de:

O horizonte para o retorno para a frente deve ser definido pelo analista e é uma função da rotação da estratégia e da decaimento alfa (este tem sido objeto de pesquisa extensiva). Obviamente, os ICs devem ser o mais alto possível em termos absolutos.

Para o leitor afiado, no livro de Grinold & amp; Kahn é dada uma fórmula que liga Relação de informação (IR) e IC: com a amplitude sendo o número de apostas independentes (trades). Esta fórmula é conhecida como a lei fundamental do gerenciamento ativo. O problema é que muitas vezes, definir a amplitude com precisão não é tão fácil quanto parece.

Para ter uma estimativa mais precisa do poder preditivo do fator, é necessário avançar um pouco e agrupar os estoques por quantile de fatores de fator, em seguida, analise o retorno direto médio (ou qualquer outra métrica de tendência central) de cada um desses quantiles. A utilidade desta ferramenta é direta. Um fator pode ter um bom IC, mas seu poder preditivo pode ser limitado a um pequeno número de ações. Isso não é bom, pois um gerente de portfólio terá que escolher ações dentro do universo inteiro para atender a sua restrição de erro de rastreamento. O bom retorno dos quantiles é caracterizado por uma relação monótona entre os quantiles individuais e os retornos diretos.

Todas as ações no índice S & P500 (no momento da redação). Obviamente, há um viés de navio de sobrevivência: a lista de ações no índice mudou significativamente entre o início e o final do período de amostragem, porém é bom o suficiente para fins de ilustração apenas.

O código abaixo baixa os preços das ações individuais no S & P500 entre janeiro de 2005 e hoje (leva um tempo) e transforma os preços brutos em retorno nos últimos 12 meses e no último mês. O primeiro é o nosso fator, o último será usado como a medida de retorno direto.

Abaixo está o código para calcular Coeficiente de Informações e Quantiles Return. Note-se que usei quintios neste exemplo, mas qualquer outro método de agrupamento (terciles, deciles, etc. & # 8230;) pode ser usado. Depende realmente do tamanho da amostra, do que você deseja capturar e da sua vontade de ter uma visão ampla ou foco nas caudas de distribuição. Para estimar os retornos dentro de cada quintil, a mediana foi utilizada como estimador de tendência central. Esta medida é muito menos sensível a valores aberrantes do que a média aritmética.

E, finalmente, o código para produzir o gráfico de retorno Quantiles.

3 & # 8211; Como explorar as informações acima?

No gráfico acima Q1 é mais baixo após 12 meses de retorno e Q5 mais alto. Existe um aumento quase monotônico no retorno de quantiles entre Q1 e Q5, o que indica claramente que os estoques que caíram em Q5 superam aqueles que caíram em Q1 em cerca de 1% por mês. Isso é muito significativo e poderoso para um fator tão simples (não é realmente uma surpresa e # 8230;). Portanto, há maiores chances de vencer o índice por sobreponderar os estoques caindo no Q5 e subponderar aqueles que caem no Q1 em relação ao benchmark.

Um IC de 0,0206 pode não significar um ótimo negócio em si, mas é significativamente diferente de 0 e indica um bom poder preditivo dos últimos 12 meses em geral. Os testes de significância formal podem ser avaliados, mas isso está além do escopo deste artigo.

A estrutura acima é excelente para avaliar a qualidade do fator de investimento, porém existem várias limitações práticas que devem ser abordadas para a implementação da vida real:

Reequilíbrio: na descrição acima, considerou que, no final de cada mês, o portfólio é totalmente reequilibrado. Isso significa que todas as ações que caem no primeiro trimestre estão abaixo do peso e todas as ações que caem no Q5 estão com sobrepeso em relação ao benchmark. Isso nem sempre é possível por razões práticas: alguns estoques podem ser excluídos do universo de investimento, existem restrições ao peso da indústria ou do setor, existem restrições sobre o roteamento etc & # 8230; Custos de transação: isso não foi levado em consideração na análise acima e isso é um travão grave para a implementação da vida real. As considerações sobre o volume de negócios geralmente são implementadas na vida real sob uma forma de penalidade na qualidade dos fatores. Coeficiente de transferência: esta é uma extensão da lei fundamental da gestão ativa e relaxa a suposição do modelo de Grinold & # 8217; que os gerentes não enfrentam restrições que impedem que eles traduzam seus insights de investimentos diretamente em apostas de portfólio.

And finally, I’m amazed by what can be achieved in less than 80 lines of code with R…

As usual any comments welcome.

Risk as a “Survival Variable”

I come across a lot of strategies on the blogosphere some are interesting some are a complete waste of time but most share a common feature: people developing those strategies do their homework in term of analyzing the return but much less attention is paid to the risk side its random nature. I’ve seen comment like “a 25% drawdown in 2011 but excellent return overall”. Well my bet is that no one on earth will let you experience a 25% loss with their money (unless special agreements are in place). In the hedge fund world people have very low tolerance for drawdown. Generally, as a new trader in a hedge fund, assuming that you come with no reputation, you have very little time to prove yourself. You should make money from day 1 and keep on doing so for a few months before you gain a bit of credibility.

First let’s say you have a bad start and you lose money at the beginning. With a 10% drawdown you’re most certainly out but even with a 5% drawdown the chances of seeing your allocation reduced are very high. This has significant implications on your strategies. Let’s assume that if you lose 5% your allocation is divided by 2 and you come back to your initial allocation only when you passed the high water mark again (e. g. the drawdown comes back to 0). In the chart below I simulated the experiment with one of my strategies.

You start trading in 1st June 2003 and all goes well until 23rd Jul. 2003 where your drawdown curve hits the -5% threshold (**1**). Your allocation is cut by 50% and you don’t cross back the high water mark level until 05th Dec. 2003 (**3**). If you have kept the allocation unchanged, the high water mark level would have been crossed on 28th Oct. 2003 (**2**) and by the end of the year you would have made more money.

But let’s push the reasoning a bit further. Still on the chart above, assume you get really unlucky and you start trading toward mid-June 2003. You hit the 10% drawdown limit by the beginning of August and you’re most likely out of the game. You would have started in early August your allocation would not have been cut at all and you end up doing a good year in only 4 full months of trading. In those two examples nothing has changed but your starting date….

The trading success of any individual has some form of path dependency and there is not much you can do about it. However you can control the size of a strategy’s drawdown and this should be addressed with great care. A portfolio should be diversified in every possible dimension: asset classes, investment strategies, trading frequencies etc…. From that perspective risk is your “survival variable”. If managed properly you have a chance to stay in the game long enough to realise the potential of your strategy. Otherwise you won’t be there next month to see what happens.