Realmente depende …
Puede tener un Trader Algorítmico Institucional (IAT), que se centra exclusivamente en instrumentos y clases de activos como bonos, futuros, swaps y opciones en dinero.
Con ese tipo de veneno, no es realmente necesario tener una comprensión exhaustiva de la microestructura del mercado, ya que opera con plazos más largos.
- Cómo encontrar un segmento en una matriz con un número máximo de elementos con suma S
- ¿Qué tipos de algoritmos o códigos no valen la pena publicar en trabajos académicos de estudiantes graduados?
- ¿Qué es una explicación intuitiva de la minimización de arrepentimiento contrafactual?
- ¿Cuál es la diferencia entre los algoritmos de Dijkstra, Kruskal y Prim?
- ¿Hay algún buen sitio para aprender algoritmos / conceptos de programación todos los días (similar a la pregunta SAT del día)?
Esto se debe a que HFT puro trata el mercado como un proceso de Markov.
Por lo tanto, cuanto más largo sea su período de tiempo, menos tendrá que asociar con la microestructura (las acciones HFT se verán como una constante).
Además de esto, la distribución del retorno de la inversión se vuelve más sesgada, cuanto más se aventura en plazos más cortos de negociación: así que supongo que podría girar una cierta correlación de cómo HFT no tiene efectos drásticos en estrategias de negociación discrecionales más largas.
Por supuesto, sin embargo, para un IAT que se ocupa de las tenencias intradiarias y la gestión de pedidos de iceberg, tener una buena comprensión de la microestructura es bueno … pero no particularmente una prioridad * (una comprensión básica de la toma de liquidez frente a la provisión de liquidez probablemente sea suficiente) .
Sin embargo…
Yo personalmente sugeriría que sí.
Principalmente porque lo que puede aprender de la microestructura de un mercado puede ayudarlo enormemente cuando se trata de su propio comercio.
Lo mejor de HFT es lo gracioso que es. Las estrategias, la arquitectura y la profesionalidad que rodean la microestructura, es un espacio muy interesante.
- Hubo primeros operadores de HFT, que inundaron los canales alfabéticos de teletipos de acciones con pedidos falsos (relleno de cotizaciones), y al hacerlo, desaceleraron su competencia, para que tengan acceso prioritario a las transacciones de enrutamiento de pedidos entrantes en otros canales.
- Ahora hay operadores de HFT, que están utilizando tecnología de aprendizaje automático para hacer que sus algoritmos se repitan más rápido: la respuesta de Timothy Gouskov a ¿Dónde se ve el aprendizaje de refuerzo en HFT y algo de comercio?
- Las torres de microondas y las ubicaciones geográficas se están volviendo tan importantes como siempre para los comerciantes de HFT: Sniper In Mahwa – HFT en la tierra bananera
Ahora, aunque todos esos elementos, parecen ser exclusivos de HFT solamente; Todos ellos comparten elementos comunes con el comercio exitoso.
La creatividad matemática y computacional utilizada en ese espacio, ciertamente tiene fuertes relaciones con el comercio cuantitativo y algorítmico.
- Un pionero comercial de alta velocidad descubre una nueva forma de obtener grandes ganancias
- Podcast 088: un antiguo operador de alta frecuencia habla sobre velocidad, estructura del mercado y piscinas oscuras – Dave Lauer
- Podcast 118: tecnología de negociación, datos alternativos y originalidad con Manoj Narang
^ Manoj Narang habla sobre este tipo de cosas con gran detalle y creo que es importante reflexionar sobre lo que dice acerca de los PI y la importancia que les da.
Esencialmente, el gran beneficio de tener una sólida comprensión de la microestructura del mercado es que puede ver cómo operan los HFT e intentar ver el mercado desde su perspectiva.
Esto puede contribuir al desarrollo de su propia estrategia, ya que ahora posee una gama más amplia de ideas / ecuaciones / modelos, etc., y lo más importante …
Comienza a comprender cuán crucial, una estrategia única y ‘poco convencional’ puede ser para un comerciante.
* Aquí hay algo de literatura académica que realmente me ayudó. Una excelente manera de estudiar esos documentos es verlos desde un enfoque muy abstracto y basado en la teoría; se trata más de separar los modelos y teorías y soldarlos en lo que crees que es un buen desarrollo Alpha.
- Comercio de alta frecuencia depredador
- Equilibrio de Markovian Nash en los mercados financieros con información asimétrica y sistemas relacionados hacia adelante y hacia atrás.
- Un juego de impacto en el mercado bajo impacto transitorio de precios
- En el lado oscuro del mercado: identificación y análisis de ubicaciones de pedidos ocultos
- Propagators: Impacto transitorio versus dependiente de la historia
Espero que esto ayude al hombre. Siéntase libre de hacer cualquier pregunta (es un tema muy amplio, puedo haber perdido algunos puntos).
