This book is a practical guide to algorithmic trading strategies that can be readily implemented by both retail and institutional traders. It is not an academic treatise on fi nancial theory. Rather, I hope to make accessible to the reader some of the most useful fi nancial research done in the past few decades, mixing them with insights I gained from actually exploiting some of those theories in live trading.
Because strategies take a central place in this book, we will cover a wide array of them, broadly divided into the mean-reverting and momentum camps, and we will lay out standard techniques for trading each category of strategies, and equally important, the fundamental reasons why a strategy should work. The emphasis throughout is on simple and linear strategies, as an antidote to the overfi tting and data-snooping biases that often plague complex strategies.
In the mean-reverting camp, we will discuss the multiple statistical techniques (augmented Dickey-Fuller [ADF] test, Hurst exponent, Variance Ratio test, half-life) for detecting “time series” mean reversion or stationarity, and for detecting cointegration of a portfolio of instruments (cointegrated augmented Dickey Fuller [CADF] test, Johansen test). Beyond the mechanical application of these statistical tests to time series, we strive to convey an intuitive understanding of what they are really testing and the simple mathematical equations behind them.
We will explain the simplest techniques and strategies for trading meanreverting portfolios (linear, Bollinger band, Kalman fi lter), and whether using raw prices, log prices, or ratios make the most sense as inputs to these tests and strategies. In particular, we show that the Kalman fi lter is useful to traders in multiple ways and in multiple strategies. Distinction between time series versus cross-sectional mean reversion will be made. We will debate the pros and cons of “scaling-in” and highlight the danger of data errors in mean-reverting strategies, especially those that deal with spreads.
Examples of mean-reverting strategies will be drawn from interday and intraday stocks models, exchange-traded fund (ETF) pairs and triplets, ETFs frente a sus existencias componentes, pares de divisas y calendario de futuros y diferenciales entre mercados. Explicaremos qué hace que el comercio de algunas de estas estrategias sea bastante desafiante en los últimos años debido al aumento de las reservas oscuras y el comercio de alta frecuencia. También ilustraremos cómo ciertas consideraciones fundamentales pueden explicar el desmantelamiento temporal de un par de ETF hasta ahora muy profi table y cómo las mismas consideraciones pueden llevarlo a construir una versión mejorada de la estrategia. Al analizar el comercio de divisas, nos ocupamos de explicar por qué incluso el cálculo de los rendimientos puede parecerle extraño a un operador de acciones, y donde conceptos tales como el interés de renovación a veces pueden ser importantes. Se dedicará mucho énfasis al estudio de los rendimientos al contado versus los rendimientos en futuros, y varias estrategias de negociación a futuro pueden derivarse o entenderse a partir de un modelo matemático simple de precios de futuros. Los conceptos de backwardation y contango se ilustrarán tanto gráficamente como matemáticamente. El capítulo sobre reversión promedio de monedas y futuros se acumula en el estudio de un futuro muy especial: el futuro de la volatilidad (VX) y cómo puede formar la base de algunas estrategias bastante lucrativas.
En el campo de impulso, comenzamos por explicar algunas pruebas estadísticas para el impulso de la serie de tiempo. El tema principal, sin embargo, es explorar los cuatro principales impulsores del impulso en acciones y futuros y proponer estrategias que puedan extraer series temporales y un impulso transversal. Las devoluciones de dinero en futuros son uno de esos factores, pero resulta que las compras y ventas de activos forzados son el principal impulsor de las existencias y el impulso de ETF en muchas circunstancias diversas. Se cubrirán algunas de las estrategias de impulso más recientes basadas en eventos noticiosos, sentimiento de noticias, ETF apalancados, flujo de pedidos y operaciones de alta frecuencia. Finalmente, veremos los pros y los contras de las estrategias de impulso frente a reverso de la media y descubriremos sus características de rendimiento-riesgo diametralmente diferentes bajo diferentes regímenes de mercado en la historia financiera reciente.
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