Cluster Analysis For Evaluation Trading Strategies

Análise de Cluster para Avaliar Estratégias de Negociação Neste artigo, apresentamos uma nova metodologia para identificar empíricamente as estratégias primárias usadas por um comerciante usando apenas dados de preenchimento pós-negociação. Para fazer isso, aplicamos uma técnica de agrupamento estatístico bem estabelecida chamada k-means para uma amostra de gráficos de progresso, representando a parte da ordem concluída por cada ponto do dia como medida de agressividade de negócios. Nossa metodologia identifica as estratégias primárias usadas por um comerciante e determina qual estratégia o comerciante usou para cada ordem na amostra. Tendo identificado a estratégia usada para cada ordem, a análise de custos de negociação (TCA) pode ser feita por estratégia. Nós também discutimos maneiras de explorar esta técnica para caracterizar o comportamento do comerciante, avaliar o desempenho do comerciante e sugerir os benchmarks apropriados para cada estratégia de negociação distinta. Avaliar o desempenho do comerciante é um desafio porque os comerciantes geralmente variam suas estratégias dependendo dos objetivos de cada comércio. Por exemplo, quando as encomendas são comparadas ao aberto, os comerciantes podem carregar seus negócios, talvez executando uma grande parte do comércio no leilão de abertura. Para pedidos maiores e mais impactantes, os comerciantes podem optar por negociar mais passivamente, estendendo a ordem por um longo período de tempo. Idealmente, a análise de custos de negociação (TCA) deve levar em consideração a estratégia de subjacentes dos comerciantes. Na realidade, fazer isso é desafiador porque 1) muitas vezes não é claro como caracterizar as estratégias subjacentes utilizadas pelo comerciante e 2) mesmo que as estratégias fossem conhecidas, determinando quais ordens se aplicam para qual estratégia pode ser difícil se essa informação não for capturada Em bancos de dados pós-comércio. À luz desses desafios, uma abordagem comum para avaliar o desempenho do comerciante é agrupar trocas por algoritmo como proxy para a estratégia subjacente dos comerciantes. Se os comerciantes usam algoritmos específicos para atingir seus objetivos (por exemplo, usando algoritmos próximos para negociações comparadas com o fim, Algoritmos VWAP para negociações com o VWAP, etc.), essa abordagem faz sentido porque o algoritmo é a estratégia. No entanto, os comerciantes de alto toque geralmente usam algoritmos como táticas em vez de estratégias, alternando entre diferentes algoritmos dentro de uma determinada ordem. Como resultado, o TCA por algoritmo não fornecerá informações sobre a eficácia da estratégia híbrida dos comerciantes. Outra abordagem comumente utilizada para avaliar o desempenho do comerciante é avaliar seu desempenho no contexto da agressividade média. Por exemplo, pode-se olhar o gráfico de progresso médio de um comerciante para ver de forma passiva ou agressiva o comerciante tende a trabalhar ordens e avaliar o desempenho nesse contexto. Essas médias podem não ser significativas, no entanto, à medida que se agregam em estratégias subjacentes. Por exemplo, a Figura 1 mostra o gráfico de progresso de preenchimento agregado para um comerciante único. Do gráfico, parece que esta estratégia subjacente aos comerciantes é VWAP. No entanto, na realidade, este comerciante pode ter usado estratégias múltiplas que se assemelham ao VWAP no agregado, mesmo que o comerciante nunca visse o VWAP de dia inteiro em uma única ordem. Jeff Bacidore, Kathryn Berkow, Ben Polidore e Nigam Saraiya Para pedir reimpressões de Este artigo, entre em contato com Dewey Palmieri em dpalmieriiijournals ou 212-224-3675. Neste artigo, introduzimos uma nova metodologia para identificar empiricamente as estratégias primárias utilizadas por um comerciante usando apenas dados de preenchimento pós-negociação. Para fazer isso, aplicamos uma técnica de cluster estatística bem estabelecida chamada k-means para uma amostra de gráficos de progresso, representando a parcela da ordem concluída por cada ponto do dia como medida de agressividade de negócios. Nossa metodologia identifica as estratégias primárias usadas por um comerciante e determina qual estratégia o comerciante usou para cada ordem na amostra. Tendo identificado a estratégia usada para cada ordem, a análise de custos de negociação pode ser realizada por estratégia. Nós também discutimos maneiras de explorar esta técnica para caracterizar o comportamento do comerciante, avaliar o desempenho do comerciante e sugerir os benchmarks apropriados para cada estratégia de negociação distinta. Jeff Bacidore é o diretor-gerente e chefe da Algorithmic Trading na ITG, Inc. em Nova York, NY. Jeff. bacidoreitg Kathryn Berkow é um analista quantitativo de Algorithmic Trading na ITG, Inc. em New York, NY. Kathryn. berkowitg Ben Polidore é diretor da Algorithmic Trading na ITG, Inc. em Nova York, NY. Benjamin. polidoreitg Nigam Saraiya é vice-presidente da Algorithmic Trading na ITG, Inc. em Nova York, NY. Nigam. saraiyaitg Johnson. R. A. E Wichern. D. W. Análise estatística multivariada aplicada, sexta edição. Upper Saddle River, Nova Jersey: Pearson Prentice Hall, 2007. MacQueen. J. B. Alguns Métodos de Classificação e Análise de Observações Multivariadas. Procedimentos do 5º Seminário de Berkeley sobre Estatística e Probabilidade Matemática, 1, Berkeley, CA: University of California Press, 1967, pp. 281-297.