Introduction to Algorithmic Trading Strategies

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  • Published : September 29, 2012
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Introduction to Algorithmic Trading Strategies Lecture 1 Overview of Algorithmic Trading
Haksun Li haksun.li@numericalmethod.com www.numericalmethod.com

Outline
   

Definitions IT requirements Back testing Scientific trading models

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Lecturer Profile
     

Haksun Li CEO, Numerical Method Inc. Quantitative Trader/Analyst, BNPP, UBS PhD, Computer Science, University of Michigan Ann  Arbor M.S., Financial Mathematics, University of Chicago B.S., Mathematics, University of Chicago

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Overview
 

Quantitative trading is the systematic execution of  trading orders decided by quantitative market models. It is an arms race to build  

more reliable and faster execution platforms (computer  sciences) more comprehensive and accurate prediction models  (mathematics)

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Market Making Quote to the market.  Ensure that the portfolios respect certain  risk limits, e.g., delta, position.  Money comes mainly from client flow, e.g.,  bid‐ask spread.  Risk: market moves against your position  holding. 

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Statistical Arbitrage
  

Bet on the market direction, e.g., whether the price  will go up or down. Look for repeatable patterns. Money comes from winning trades.



Risk: market moves against your position  holding (guesses).

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Prerequisite


Build or buy a trading infrastructure.
 

many vendors for Gateways, APIs Reuters Tibco



Collect data, e.g., timestamps, order book history,  numbers, events. 

Reuters, EBS, TAQ, Option Metrics (implied vol),  flat file, HDF5, Vhayu, KDB, One Tick (from GS)



Clean and store the data.


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Trading Infrastructure


Gateways to the exchanges and ECNs.
 

ION, ECN specific API Aggregated prices





Communication network for broadcasting and  receiving information about, e.g., order book, events  and order status. API: the interfaces between various components, e.g.,  strategy and database, strategy and broker, strategy  and exchange, etc.

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STP Trading Architecture Example
Exchanges/ECNs
xchanges, ., Reuters, oomberg existing syste

InterBank

OTC

CFETS: FX, bonds

Back-office, e.g., settlements

Other Trading Systems

Booking System
Adapter Protocol

Clearanc

Algo Trading System

Unified Trade Feed Adapter, CSTP

Trading System Adapter

Booking System Adapter

Clearanc Adapter

FIX

Main Communication Bus

Market Data 9

RMB Yield Curves

Trade Data Database

Risk Management

Credit Limit

Centralized Database Farm

Process
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.

Generate or improve a trading idea (intuition). Quantify the idea and build a model for it. Back test the strategy. Collect the performance statistics. If the statistics are not good enough, go back to #1. If the strategy does not add significant value to the  existing portfolio, go back to #1. Implement the strategy on an execution platform. Trade.

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Sample Trading System Design

a strategy

a strategy

a strategy

a strategy

a strategy

a strategy

a strategy

a strategy

broker

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Exchanges

Broker Justifications
 

Separation of responsibilities.


Simplify coding of the trading logic.

Mimic how a human trader and broker work.

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Broker Justifications

A strategy

• implements the trading logic; • needs not wait/block for handshake messages  from the exchanges.

Broker
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• handles all the complicated order routing  protocols with the exchanges • acts an internal market to aggregate and reuse  orders to optimize execution; • acts as a guard to catch errors.

Rapid Strategy Implementation Problem
 

We want to release a strategy to production in hours if  not sooner after research. Our experience is that the majority of the code is  about order manipulations. 

This is especially true for high frequency trading for which  clever order manipulations are necessary to reduce slippage.

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