O trading nos mercados financeiros tornou-se cada vez mais impulsionado pela tecnologia, com metodologias manuais abrindo espaço para estratégias algorítmicas populares construídas com linguagens de programação para executar ordens autonomamente com base em critérios previamente estabelecidos.
Embora compartilhem semelhanças, o trading quantitativo e o trading algorítmico têm diferenças fundamentais em como são construídos, praticados e definidos. Vamos analisá-los:
Como regra geral, o trading algorítmico é sempre automatizado, com foco em uma abordagem sistemática, enquanto o trading quantitativo pode ser executado manualmente, embora muitas vezes seja implementado via algoritmos para maior eficiência.
Existem pelo menos 5 princípios fundamentais por trás do trading quantitativo e do desenvolvimento de estratégias de trading sustentáveis para traders quantitativos. São eles:
O trading algorítmico foca na automação da execução de ordens, sendo guiado por princípios que garantem o melhor desempenho possível na operação dos mercados. Podemos destacar também 5 valores fundamentais:
Embora o trading quantitativo e o trading algorítmico compartilhem alguns conceitos e características principais, sendo que às vezes o trading algorítmico está ativamente envolvido em estratégias quantitativas e vice-versa, eles podem diferir em aspectos-chave. Essas diferenças devem ser avaliadas cuidadosamente ao decidir qual metodologia utilizar no seu processo de trading.
| Aspecto | Trading Quantitativo | Trading Algorítmico |
| Foco | Desenvolvimento de estratégias de trading utilizando modelos matemáticos e análise estatística | Automatização da execução de operações com base em um conjunto de regras predefinidas |
| Complexidade | Muito alta. Baseia-se em modelos complexos e na análise de múltiplos conjuntos de dados e variáveis | Moderada. O foco está principalmente na implementação de estratégias via automação |
| Uso de Dados | Uso extensivo de dados de mercado e histórico de preços, além de dados alternativos como notícias, publicações em redes sociais, etc. | Principalmente dados em tempo real para execução rápida das operações conforme definido no desenvolvimento do algoritmo |
| Execução | Pode ser manual ou automatizada. A ênfase principal está no desenvolvimento da estratégia | Completamente automatizada. O objetivo é reduzir a intervenção humana ao mínimo, eliminando emoções do processo |
| Usuários Típicos | Hedge funds orientados por dados e investidores/traders com forte formação em áreas STEM (Matemática, Ciência da Computação, Estatística, Física, etc.) | Traders, investidores e instituições que buscam automação |
| Habilidades Necessárias | Matemática, Estatística, Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Linguagens de Programação (Python, C++, Java) | Maior ênfase em codificação e compreensão de plataformas de trading. Menor foco em conhecimento matemático profundo |
| Desenvolvimento | Foco intenso no desenvolvimento de modelos para prever tendências futuras de mercado e identificar oportunidades de entrada | Foco na implementação de técnicas existentes – geralmente estratégias de análise técnica – por meio de uma abordagem automatizada |
| Adaptabilidade | Os modelos exigem monitoramento constante, ajustes e reentreinamento devido à natureza dinâmica dos mercados | Estratégias algorítmicas podem ser modificadas com mais facilidade e rapidez para se adaptar a novas regras ou condições de mercado |
| Gestão de Riscos | Pode incorporar avaliação de risco no desenvolvimento do modelo. Medidas estatísticas são usadas com mais frequência para gerenciar riscos | Regras de gestão de riscos tendem a ser implementadas e automatizadas junto com toda a estratégia, incluindo ordens de stop-loss e dimensionamento de posições |
| Sensibilidade à Latência | Menos sensível, pois pode operar em prazos mais longos | Extremamente sensível. A velocidade de execução é crítica para o sucesso de estratégias usadas no trading algorítmico |
De forma geral, podemos dizer que o trading quantitativo foca em descobrir o que negociar por meio do estudo de diferentes ativos e seus históricos, e no desenvolvimento dos modelos certos com base em Matemática e análise técnica para identificar as melhores oportunidades. Já os envolvidos com trading algorítmico estão mais concentrados em como negociar, com maior ênfase na execução e na integração fluida e eficiente entre dados e plataformas de trading para tomar decisões automatizadas.
É importante destacar que trading quantitativo e algorítmico não são termos mutuamente exclusivos. Muitas pessoas combinam o desenvolvimento de estratégias quantitativas com a execução algorítmica. Hedge funds, por exemplo, são conhecidos por misturar ambas as metodologias: utilizam todas as técnicas do trading quantitativo para desenvolver modelos matemáticos que identificam ativos com preços incorretos e, em seguida, usam seus próprios sistemas automatizados para executar as operações nos melhores momentos, minimizando o impacto no mercado e reduzindo custos. Essas empresas também constroem sistemas de high-frequency trading baseados em seus modelos estatísticos de previsão de preços. Um cenário onde você usa ambas as metodologias é totalmente possível, embora você possa preferir focar em uma delas inicialmente.
Sabendo que essas abordagens podem ser empregadas juntas, e que uma frequentemente complementa a outra, a pergunta é: qual abordagem é melhor para começar?
O trading quantitativo e o algorítmico já são partes importantes dos mercados modernos. Estão entre as ferramentas mais sofisticadas disponíveis para que traders ganhem vantagem competitiva. O trading quantitativo foca no desenvolvimento de estratégias baseadas em dados por meio da construção de modelos matemáticos complexos para analisar dados financeiros e não estruturados, enquanto o trading algorítmico foca na automação e execução eficiente. Ambas as metodologias têm sinergia e podem ser usadas juntas. Essa abordagem híbrida aumenta a competitividade e fortalece o arsenal do trader.
