Uma entrevista com o bem-sucedido trader Grant

Sempre há uma grande história por trás do sucesso de alguém nos mercados. Estou feliz com a oportunidade de compartilhar com você uma entrevista com o trader Grant, que faz parte da equipe TipToeHippo. Nessa entrevista, você saberá como eles começaram, quais resultados alcançaram, como criaram estratégias e muito mais. Então, vamos começar com a primeira pergunta.

Como você começou com algo-trading?

A criação do TipToeHippo é semelhante à famosa história da Turtle Trading.

Os Turtle Traders originais não eram comerciantes, mas eram pessoas altamente inteligentes. Um deles era mestre em jogos de DnD, outro era piloto de caça, contador, graduado em Harvard etc.

Essas pessoas foram orientadas por causa de uma aposta - de que pessoas que não negociam poderiam ser ensinadas a negociar e ter sucesso. Acontece que elas puderam ser ensinadas a negociar e, nos quatro anos seguintes, obtiveram $150 milhões em lucros nos mercados.

Sou engenheiro de software especializado em reconhecimento de padrões e o Dylan é um estudante universitário que está estudando ciência da computação, mas até conhecermos a Norm, tivemos dificuldades para alcançar o sucesso.

Norm negocia com algoritmos há mais de 10 anos e, por acaso, foi encontrado respondendo a perguntas sobre algoritmos em um fórum on-line.

Dylan e eu tínhamos as habilidades técnicas e, quando combinamos nosso conhecimento com o de Norm, começamos a melhorar rapidamente.

Norm ficou impressionado com nosso esforço e disposição para implementar seus conselhos, formamos um grupo de amizade e começamos a trabalhar juntos em algos.

Norm nos apresentou muitos conceitos importantes que, de outra forma, provavelmente não teríamos percebido sem sua visão. É provável que tivéssemos desistido antes do sucesso.

Graças a muito trabalho árduo e pesquisa, agora somos bem-sucedidos e, recentemente, adicionamos nosso quarto membro do TipToeHippo. Max nos encontrou on-line e nos fez perguntas sobre o comércio de algo. Ficamos impressionados com suas habilidades (ele é engenheiro de software especializado em automação) e seu entusiasmo com o desafio da negociação de algo.

Foi assim que minha negociação com algo começou - agora temos um histórico comprovadamente lucrativo e um futuro empolgante. Houve algumas dúvidas ao longo do caminho, mas eu realmente gostei do desafio intelectual da negociação.

Você obteve sucesso usando o SQx?

Sim. Acabamos de completar 6 meses de negociações lucrativas em tempo real. Em seis meses de negociação, obtivemos um retorno de mais de 35% com um drawdown abaixo de 6%. Estamos muito orgulhosos desse resultado.

O maior indício de que encontramos um portfólio bem-sucedido a longo prazo é que os resultados ao vivo comprovaram ser um espelho dos resultados de nossos testes.

Como nossos resultados ao vivo foram os mesmos que os do backtest, estamos confiantes de que esses sistemas continuarão a ter um bom desempenho no futuro.

Trabalhamos muito no desenvolvimento de nosso fluxo de trabalho e na personalização de indicadores e outros parâmetros do SQx para alcançar esse sucesso, mas descobrimos que o SQx é uma ótima ferramenta para auxiliar o desenvolvimento algorítmico adequado. Isso se deve principalmente a todos os testes de robustez que ele é capaz de realizar.

Quanto tempo levou para ser bem-sucedido na negociação de algo usando o SQx?

Levei cerca de dois anos para ter sucesso depois que Dylan e eu conhecemos Norm. Continuamos refinando nossas ideias, melhorando-as, lendo conselhos de traders respeitados e fazendo perguntas ao Norm.

Na verdade, tirei um ano de folga entre um emprego e outro para me dedicar em tempo integral ao aprendizado de negociação de algo. Aprendi muito durante esse ano - não foi a época em que me tornei bem-sucedido, mas foi a época em que aprendi mais e estabeleci as bases para ser bem-sucedido.

Portanto, desde que comecei a estudar a negociação de algoritmos como hobby até agora, quando o TipToeHippo está se mostrando bem-sucedido, já se passaram cerca de 3 anos. Estou usando e personalizando o SQx há 2 anos.

O que você mais gosta no algo-trading?

O que mais me agrada é o fato de que o algo-trading consiste em confiar nos números.

Não há suposições nas negociações com algo, apenas evidências. Algo pode ser tentado e, se funcionar, os números lhe dirão.

Minha formação é em desenvolvimento de software, portanto, sinto-me à vontade para fazer com que as máquinas analisem e interpretem dados. Aplicar isso aos mercados faz sentido para mim.

Com o SQx, podemos usar CPUs Threadripper modernas para processar grandes quantidades de dados. Porque

Max e eu temos habilidades em reconhecimento de padrões em dados em nossos empregos "reais" e as aplicamos em nosso "hobby" de negociação. A personalização que a SQx permite nos dá a oportunidade de sonhar com novas ideias e implementá-las na plataforma. Como o TipToeHippo é o nosso hobby no momento (até sermos descobertos por um grande fundo institucional... LIGUE PARA NÓS!), a capacidade de ter uma plataforma como a SQx, que é tão poderosa, mas também tão fácil de manipular, realmente nos ajuda a economizar tempo.

Também gosto do fato de não precisar me preocupar em assumir e gerenciar posições de fato. Trabalhamos arduamente no desenvolvimento de sistemas de negociação robustos, nos quais confio totalmente meu próprio dinheiro. Considero muito menos estressante ter um robô negociando com base em estatísticas do que eu mesmo fazer as negociações. Confio na análise estatística feita pela TipToeHippo, confio em nosso processo de desenvolvimento de sistemas e confio em minha codificação.

Todas essas coisas levam a uma confiança zen em nossos sistemas de comércio de algoritmos.

Qual é a sua filosofia de criar um portfólio ideal?

Robustez e baixa correlação.

A robustez foi muito mencionada por mim nesta entrevista, mas é o aspecto mais importante a ser considerado na mineração de dados para criar sistemas. Se os sistemas forem excessivamente ajustados, não importa o que seja feito, o portfólio falhará.

O que se deseja são sistemas consistentemente lucrativos e robustos com baixa correlação com outros sistemas. Quando os sistemas com baixa correlação são selecionados, naturalmente eles encontrarão diferentes partes ou diferentes tipos de mercados para negociar.

Em vez de tentar criar um sistema para negociar em vários mercados o tempo todo, um portfólio é diferente sistemas de negociação diferente partes do mercado em vários diferente formas.

Descobrimos que quanto mais simples o sistema, mais robusto ele é. A combinação de sistemas com baixa correlação abrange os diferentes tipos de mercados e, ao mesmo tempo, permanece robusta. Um sistema mais complexo que tente negociar mais tipos de mercados provavelmente se ajustará à curva.

A conclusão é: muitos sistemas simples não correlacionados são mais desejáveis do que um único sistema complexo.

Você poderia nos dizer mais sobre o fluxo de trabalho que você está utilizando para criar e selecionar as melhores estratégias?

Acredito em retribuir à comunidade de algoritmos, especialmente às pessoas novas que estão tentando encontrar seu caminho. Eu era assim há alguns anos e contei com a ajuda do Norm, entre outros, portanto, espero que as pessoas possam encontrar algumas pepitas de ouro úteis em meus conselhos agora.

Portanto, um resumo de nosso fluxo de trabalho está abaixo. Obviamente, não queremos revelar os detalhes específicos, mas este é o resumo de nosso processo, desde o início até a negociação em tempo real. A prova está nos resultados lucrativos que o TipToeHippo alcançou.

1. Criação de um conjunto de estratégias
   1. Filtragem de parâmetros de desempenho desejados (correlação)
   2. Função de adequação personalizada
   3. Indicadores personalizados
2. Executar testes de robustez
   1. Otimização de sequências
   2. Mercados adicionais
   3. Testes de estresse de spread
   4. Monte Carlo
      1. Parâmetros
      2. Preço

• Slippage

1. Otimização Walk Forward
2. Permutação de parâmetros do sistema

Os testes de robustez são a seção mais importante do nosso processo. Escrevemos um whitepaper completo explicando por que os testes de robustez são tão importantes. Ele pode ser encontrado em www.tiptoehippo.com/research.

3. Armazene os candidatos sobreviventes e repita as etapas 1 e 2 para criar um banco de dados de candidatos.
4. Pegue o banco de dados de candidatos e selecione apenas um para execução no período de espera. (Novamente, sua importância vital é explicada no whitepaper).
5. Julgue o desempenho do período de espera como se o sistema tivesse sido executado ao vivo. (Ou seja, esse saque de 6 meses do 25% teria de fato mantido a confiança no sistema?)

Se o sistema for rejeitado, todo o processo será reiniciado do zero, excluindo todo o trabalho anterior.

6. Formar portfólios usando cálculos de correlação personalizados para minimizar a redução. Estamos especialmente interessados em encontrar sistemas que não percam juntos.
7. Executar na demonstração para confirmar que as negociações futuras = negociações de backtest. Vamos pegar 6 semanas de negociações de demonstração, executar o mesmo período de um backtest e confirmar que as negociações estão muito próximas. Isso confirma a validade de nossos testes.
8. Opere ao vivo. Obter lucros.

Todo portfólio sofre com o drawdown. Qual é a sua abordagem para superá-lo e manter a confiança em seus sistemas?

A única maneira de superar o drawdown é a teoria do portfólio. Por exemplo, se somarmos o drawdown combinado de todos os nossos sistemas separadamente, ele totaliza 25%. Entretanto, quando eles são executados juntos, o drawdown máximo é de 15%. A redução de 40% no drawdown se deve ao fato de os sistemas não perderem ao mesmo tempo.

Ao combinar sistemas, não só analisamos a correlação geral, mas também a correlação de perdas. Ganhar juntos é bom - o que queremos evitar é que os sistemas percam juntos em um portfólio.

Para manter a confiança em nossos sistemas, usamos duas coisas: robustez e precedentes históricos. Quando sabemos que um sistema é robusto, sabemos que seu desempenho histórico é uma representação mais fiel de seu provável desempenho futuro. Embora nada seja garantido, a robustez torna MUITO mais provável que o desempenho passado reflita o desempenho futuro.

Assim, é possível estabelecer uma expectativa do portfólio e dos sistemas individuais dentro dele.

Duas estatísticas diferentes são úteis: porcentagem de drawdown e período de estagnação para medir o drawdown. Ambas são importantes.

A porcentagem de drawdown mede o tamanho da perda entre as máximas e as mínimas (incluindo flutuação), enquanto a estagnação mede o tempo de recuperação do drawdown.

A estagnação é importante porque, ao negociar com o dinheiro de outras pessoas (ou mesmo com o seu!), o drawdown não é divertido. Quanto menos tempo passar no drawdown, melhor.

Quando essas duas medições são feitas em um sistema robusto, a profundidade e o comprimento do rebaixamento são conhecidos com confiança.

O desempenho dos sistemas e do portfólio pode então ser observado. Se o desempenho ficar fora do máximo histórico, a confiança nesse sistema será perdida e seus resultados precisarão ser analisados de perto para ver se há uma explicação ou se o sistema precisa ser retirado ou substituído.

Há alguma fonte de conhecimento que você recomendaria a outros traders?

Aprendemos muito com o Dr. Ernie Chan (Norm fez uma entrevista com ele que pode ser encontrada aqui: www.tiptoehippo.com/research ). Para qualquer pessoa interessada em negociação de algo, os livros de Ernie são uma excelente introdução ao assunto. Ele é escrito em uma prosa excelente, na qual o Dr. Chan torna os pontos facilmente compreensíveis para os novos operadores de algo.

O TipToeHippo também é discípulo do Dr. Tim Masters. Ele se aposentou recentemente de uma carreira em aprendizado de máquina, estatística, comércio de algoritmos e uma grande variedade de outras funções interessantes. Brincamos que ele "não tem mais nada para dar" e, por isso, compartilha livremente o conhecimento que adquiriu ao longo de sua vida. Quando ele diz alguma coisa, colocamos nossos ouvidos para trás e ouvimos.

No setor de algoritmos, é raro que pessoas tão inteligentes e com uma experiência tão vasta forneçam lixeiras com conhecimentos tão abrangentes e aprofundados.

Haverá outros por aí, mas o mais importante ao buscar conhecimento é verificar sua autenticidade. Confirme que a pessoa conhece o assunto.

Você tem alguma dica sobre o que deve ser observado ou evitado na negociação de algo?

A principal coisa, que não é imediatamente óbvia para alguém que está começando a fazer negociações algorítmicas, é estar ciente e evitar o overfitting.

Ao considerar os sistemas, selecione os sistemas mais robustos, não apenas os sistemas que tiveram melhor desempenho em testes históricos. É fácil criar testes históricos com resultados que vão até a lua, mas é improvável que esses sistemas tenham um bom desempenho quando colocados em uma conta real.

Perceber isso é a chave para o sucesso. Não é fácil aceitar que as curvas mais bonitas talvez não tragam os melhores resultados. Os maiores bancos com os cientistas da computação mais inteligentes caem nessa armadilha. Em outras áreas de aprendizado de computação/ mineração de dados, o ajuste excessivo não é a principal barreira para o sucesso como é no comércio financeiro (na verdade, muitas vezes é o motivo para sucesso).

Escrevemos um whitepaper como uma introdução aos diferentes testes de robustez e por que eles são importantes. Ele está disponível em nosso site aqui: www.tiptoehippo.com/research

Resolva o problema de sobreajuste com testes de robustez adequados e você estará no caminho certo para o sucesso.

Gostaria de compartilhar algumas recomendações para outros desenvolvedores de algoritmos, em que se concentrar, etc.?

Minha recomendação é que você aproveite o desafio. A negociação de algoritmos é difícil - criar resultados históricos de ótima aparência é fácil. Descobrir como saber se esses resultados históricos funcionarão no futuro é um ótimo exercício mental.

Faço algo trading em tempo parcial, acho que se pode dizer que sou um empresário noturno que oferece sinais de negociação por meio do TipToeHippo. No entanto, tudo isso começou como um hobby ou uma curiosidade intelectual, usando minhas habilidades de programação para negociar nos mercados financeiros.

Esse jogo é difícil, mas suas recompensas são ótimas. Ele exige um tipo de pensamento sobre problemas diferente de muitas outras coisas às quais fui exposto. Encontrar outras pessoas que também estejam pensando nesses problemas é muito útil, pois permite que as ideias sejam discutidas e cultivadas.

Se você encontrar operadores de algo experientes dispostos a compartilhar seus conhecimentos, ouça-os. Se eu não tivesse me unido como uma equipe com a experiência de Norm, talvez nunca tivesse aproveitado minhas habilidades para obter sucesso no comércio de algoritmos. Portanto, visite fóruns e salas do Discord e faça perguntas a operadores de algoritmos com um histórico comprovado. Se eles responderem, preste atenção ao que estão lhe dizendo.

Faça isso pela curiosidade intelectual e você poderá ter sucesso.