Estratégias de negociação de dados de tick

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Analisando dados de marca.
Quais são algumas das técnicas comumente usadas para analisar os dados do carrapato? Eu estou olhando para verificar dados para ver como as cotações / preço médio evoluem devido a determinados eventos no mercado. Como os dados do carrapato são assíncronos, não se pode aplicar modelos de séries temporais tradicionais para explicar esses movimentos de preços. Algumas pessoas propuseram que eu crie barras de preços com base em tempo de clock ou tempo de troca, mas acho que isso não faz falta nas informações que acontecem entre as barras.
Alguma sugestão sobre como posso abordar isso?
Sua pergunta é muito vaga (por exemplo, o que você está tentando medir e o que "dados de marca" você tem), mas vou dar algumas dicas:
Em geral, quando as pessoas consideram a evolução dos preços, tendem a pensar em coisas como volatilidade e dinâmica de correlação. Então, eu começaria por definir exatamente o que você quer medir. A irregularidade dos dados da série temporal não é um problema em si, exceto na medida em que você está fazendo suposições em seus cálculos sobre coisas como a dispersão no tempo. A quantidade de variação acima de 1 milissegundo geralmente será diferente de mais de 1 segundo (e também variará por ativos), então você precisa organizar suas estatísticas para explicar isso.
1.1. Há uma vasta literatura sobre medir a volatilidade usando dados de ticks de alta freqüência. Procure por documentos sobre variância, volatilidade e correlação realizadas de pessoas como Neil Shepard (ver seu instituto) ou Tim Bollerslev. Uma característica desta literatura é que é realmente ideal não usar dados de tique-por-carrapato por causa do que é conhecido como ruído de microestrutura (por exemplo, salto de lance-pedido), e você geralmente é melhor fazer estimativas fora de algo como 5 minutos dados.
1.2 Há também uma literatura sobre como lidar com dados espaçados desigualmente (veja, por exemplo, artigos de Muller e Zumbach). Um artigo recente sobre o assunto é "Algoritmos para séries temporais não divididas: médias móveis e outros operadores rolantes". Há uma boa seção no livro de Eric Zivot sobre análise de séries temporais que cobre isso (procure dados de alta frequência irregularmente espaçados ou operadores não homogêneos).
Olhar as estatísticas no horário ou no tempo de comércio é uma distinção importante. Por exemplo, o número de cotações ou negociações pode variar drasticamente entre os ativos, com ativos ilíquidos apenas negociando algumas vezes por dia vs. ativos líquidos que trocam muitas vezes por segundo. O uso do tempo de comércio para medir coisas como a volatilidade pode, em parte, resolver este problema (bem como coisas como o significado de sua estimativa), embora você precise considerar se existem outros efeitos do tempo do relógio (como estrias temporais abertas ou fechadas) mesmo quando você trabalha na hora do comércio.
No caso de Tick Data, você pode usar o pacote RTAQ em R. As técnicas padrão para analisar dados de tiques podem ser vistas em Haustch ou Frederi G. Viens.
Eu sugiro verificar algumas das pesquisas da Nanex. Você deve conseguir alguns métodos apenas passando por algumas de suas análises de eventos.
Para usar métodos para séries temporais equidistantes:
simplesmente desconsiderar timestamps comércio separado e hora do relógio (como 1: incrementos do tempo do relógio como séries temporais) criam séries de tempo equidistantes [esparsas] com um pequeno incremento de tempo ([implicitamente] repetindo os preços quando necessário) barras equidistantes agregadas.
Embora alguns acima sejam flagrantes, eles iriam fazer você ir. Além disso, eu tive o Engle, Russell, 2004, "Análise de dados financeiros de alta freqüência" esperando por eu lê-lo há algum tempo. Uma introdução ao financiamento de alta frequência também pode ser relevante.

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3 fontes de dados históricos de mercado para testar uma estratégia comercial da CME.
Backtesting é o processo de simulação de uma estratégia comercial usando dados históricos. Ao reproduzir dados históricos para reconstruir um livro de pedidos durante um determinado período de tempo, os comerciantes podem examinar ordens e calcular o potencial para determinar a eficácia da sua estratégia se fosse negociada historicamente.
Backtesting é um processo crítico no desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica ou de alta frequência efetivo porque permite que os comerciantes testem e otimizem rapidamente suas estratégias. As estatísticas geradas por um backtest determinarão em última análise qual a estratégia mais viável para a execução em uma troca. Normalmente, cada estratégia terá sido testada através de inúmeras iterações e será refinada para evitar os perigos da superposição.
As armadilhas de backtesting típicas incluem:
Falha ao usar vários tempos de início aleatório em um conjunto de dados estendido; evitando, assim, tendências baseadas no mercado e no mercado. Falha no teste de períodos de volatilidade alta, baixa e intermediária. Falha na concessão de atrasos e tempos de transmissão de ordem inconsistentes.
De todas essas armadilhas, um componente subjacente não pode ser suficientemente estressado. A precisão e a granularidade dos dados históricos utilizados no backtesting têm um impacto significativo no resultado final.
Então, quais são as opções disponíveis para uma fonte de dados de backtesting confiável e precisa?
CME Datamine Capture os dados históricos do CME você mesmo Nanotick.
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CME Datamine é uma oferta muito abrangente. Os dados históricos retornam por dez anos e mais.
Os dados são timestampados em resolução de milissegundos e são aplicados no tempo de envio (esta é a hora do sistema operacional ou do sistema em que a mensagem de dados de mercado foi criada pelo CME. Por outro lado, o tempo de recebimento é o tempo que os dados chegaram na co-localização centro de dados Aurora.) Pode-se argumentar que os tempos de Recepção na Aurora e em outros lugares simplesmente podem ser calculados adicionando um deslocamento de tempo constante, porém isso não permite a latência baseada em demanda entre os tempos de envio e recebimento, função do mecanismo de correspondência específico, e, portanto, níveis subjacentes de produtos e atividades.
Reduzir o tempo de cálculo de uma estratégia e os tempos de "ida e volta" por microssegundos e frações de microssegundos é um driver constante para muitas empresas comerciais, particularmente aquelas que usam comércio em ordens de liquidação. Como resultado, a resolução sobre Datamine pode ser inadequada para algumas estratégias de backtesting.
Capture os dados históricos do CME.
Captar seus próprios dados do feed MDM do CME é outra alternativa viável. No entanto, isso pode ser bastante dispendioso. Você deve considerar as taxas de acesso aos dados brutos, aos custos de software associados e ao hardware para manter entre 80 e 120 milhões de pacotes de dados a cada dia. Os custos de dados não são insignificantes, pois você deve antecipar cerca de 30GB de dados por dia, em média, se você armazene o feed inteiro. A profundidade do histórico de preços também pode ser um problema no primeiro dia.
Snapshots, barras e dados de fim de dia contêm um viés em frente. Algoritmos treinados em tais dados geralmente mostrarão resultados fantásticos - e invariavelmente falsos -.
Oferecemos uma solução alternativa. Os dados históricos do tick by tick estão disponíveis sob demanda com atualizações diárias. Nossos dados possuem o tempo de envio de CME e o tempo de recebimento preciso em Aurora com nano de segunda resolução a partir da sincronização atômica do relógio GPS.
Sendo hospedados, não há custos de hardware adicionais, é apenas um serviço de assinatura simples. Os dados são, por definição, atômicos e não contém nenhum olhar para a frente. Está disponível depois de alguns traços de teclas.