Estratégia de negociação vpin

Negociação Quantitativa.
Investimento quantitativo e idéias de negociação, pesquisa e análise.
Quinta-feira, 24 de outubro de 2013.
Quão útil é o fluxo de pedidos e o VPIN?
31 comentários:
Confira a recente literatura acadêmica sobre esse tema - o conceito de v p n n foi desbancado por econometras bem conhecidos.
Obrigado pela sua contribuição. Você tem um link para um artigo relevante para desmascará-lo?
As barras de volume são um conceito interessante, elas contêm informações muito mais ricas do que apenas as barras de tempo sozinhas. Barras de volume naturalmente provam o preço mais rapidamente em partes importantes do dia.
Marcos Lopez de Prado, um dos criadores da VPIN, tem muitos vídeos que ele alega serem em tempo real (you tube). mas eu não vi ninguém replicar os mesmos resultados ainda.
Re: barras de volume, eu fiz um breve estudo dos comercios SPY ordenados por contagem de ticks (nao soma de volume), para normalidade:
As lojas de HFT que possuem bons modelos preditivos (ou seja, estão freqüentemente negociando de maneira direcional) são muito mais sofisticadas que o VPIN. Eles negociam no fluxo de pedidos (entre outras coisas), mas em um complexo profundamente derivado de conjuntos de dados massivos, toneladas de poder de computação e técnicas de aprendizado de máquina de última geração.
Dica de chapéu para um leitor Mark que compartilhou conosco estes 2 trabalhos:
Sim, eu concordo que retornos baseados em barras de volume são mais normalmente distribuídos do que aqueles baseados em barras de tempo.
Obrigado pela sua contribuição!
Ernie, obrigado pela sua resposta.
O principal custo de transação é o spread bid-ask, que para ES é de aproximadamente 2 bps para uma viagem de ida e volta. Comissões, taxa de câmbio, taxa de regulamentação totalizam cerca de 0,3 bps em uma conta de varejo. Então você precisa de um lucro por negociação de cerca de 1,3 bps.
Obrigado novamente Ernie!
A margem do portfólio do IB é baseada na composição exata do seu portfólio. Então, sim, é teoricamente possível obter x6 intraday e / ou alavancagem overnight com constituintes muito seguros (por exemplo, ETF longo-curto de grande capitalização). Mas tudo depende da execução de seu modelo de risco em seu portfólio específico.
Posso perguntar qual é esse provedor de terceiros? Qual feed de dados em tempo real é estável e barato?
Eu acho que não posso pagar a Bloomberg agora.
Foi-me dito que o IQFeed é bom.
Mesmo no Filtro de Kalman, você ainda precisa de um conjunto de treinamento separado para os parâmetros que definem as distribuições iniciais do estado e das variáveis ​​observadas.
Eu pessoalmente não usei o IQFeed, então não sei se eles fornecem dados de troca primária. Se o fizerem, tenho certeza de que ele deve estar disponível tanto para barras de 1 minuto quanto para preços EOD.
Isso significa que podemos obter barras históricas de 1 minuto diretamente de & quot; NYSE & quot; ou "NASDAQ"?
Na verdade, não acredito que o IB permita que você faça o download dos dados de troca primários. Não tenho certeza se definir exchange = NYSE funcionará para dados históricos.
Eu tenho um sistema de negociação baseado em alguns indicadores técnicos e agora gostaria de configurar um algoritmo de negociação quantitativo para que ele possa negociar mais rápido. Você sugeriria alguém com quem eu possa trabalhar?
Meu associado trabalha nesses projetos. Por favor me mande um email para que eu possa conectar vocês dois.
Eu levaria o outro lado para todos vocês, idiotas. Você está sempre olhando para a coisa errada nos lugares errados. Vpin, modelos de computador. Quem programa os modelos que você mupets. Negociação Negociação adequada é feita por pessoas. Existe a sua maior e única pista.
Oi Ernie ... acho que o volume é o coração do mercado. Eu sou de varejo e não tenho plataformas sofisticadas disponíveis para Quants. No entanto, tenho estudado velocidade nos mercados e é Volume & amp; Velocidade que vira os mercados. Tem vindo a fazer algum indicador com precisão sub-segundo na plataforma de varejo, como Tradestation por vários anos.
Recentemente me deparei com o conceito de VPIN e decidi também olhar em seus pensamentos.
O tópico da VPIN me interessa bastante, pois envolve equilíbrio / desequilíbrio, velocidade e estudo do volume. Gostaria de saber se você tem alguma recomendação de desenvolvimento de VPIN usando plataformas de varejo, como Ninjatrader, que é codificado usando C # & gt; Net. E como posso tentar fazer isso? Qualquer insight será apreciado. Eu vi você em uma postagem anterior provavelmente de um associado e, portanto, pensei em verificar.
Isso se resume à seleção adversa e à probabilidade de negociação informada (PIN) e, subsequentemente, como distorcer preços e quantidades. Quaisquer bons documentos / documentos sobre esses tópicos que tiveram alguns usos práticos? Especialmente no último bit que é sobre a integração do PIN em uma estratégia (já tenho uma boa estimativa do meu PIN).
Na verdade, o capítulo Intraday Trading do meu novo livro Machine Trading tem uma implementação completa de uma estratégia de negociação usando VPIN. Você já deu uma olhada?

Estratégia de negociação Vpin
Forex Pin Bar Trading Strategy.
A estratégia de negociação do Forex pin bar é de longe o meu padrão de ação de preço favorito. Nesta lição, abordaremos o que torna um pin bar uma barra de pinos, como saber se vale a pena trocar uma barra de pinos, além das estratégias de entrada e saída. Como sempre, o termo bar é intercambiável com castiçal, no entanto, o termo comum sempre foi a barra de pin, não pin candelabro?
Antes de entrar na estratégia real de negociação de barras de pinos Forex, precisamos conhecer as partes que compõem uma barra de pinos para que possamos identificá-las facilmente.
O que é uma barra de pinos?
Vamos começar com a cauda da barra de pinos, que é sua característica definidora e também às vezes chamada de pavio ou sombra. A cauda de uma barra de pinos deve ter pelo menos 2/3 do comprimento da barra inteira. Quanto mais, melhor, mas deve fazer pelo menos 2/3 da barra de ponta a ponta. Observe na imagem à direita, a cauda é de cerca de 3/4 da barra inteira, então isso se qualifica.
O corpo de uma barra de pinos também é importante, pois representa a abertura e o fechamento da barra de pinos. A abertura e o fechamento devem estar próximos; quanto mais próximo melhor. O corpo também deve estar perto do final da barra de pinos. Observe o quão perto a abertura e fechamento são para o nariz da barra de pinos na imagem.
Por último mas não menos importante, o nariz da barra de pinos. Embora não seja tão importante quanto a cauda ou o corpo, o nariz é importante apenas no que se refere à cauda e ao corpo. Isso ocorre porque se a cauda é pelo menos 2/3 da barra inteira e o corpo é pequeno, então o nariz também deve ser relativamente pequeno. Também sei que uma barra de pinos não precisa de um nariz para ser uma barra de pinos. Às vezes, não existe se a abertura ou fechamento ocorrer no extremo da barra de pinos.
Dois tipos de barras de pinos.
Existem dois tipos principais de barras de pinos no que se refere aos padrões de ação de preço que são ensinados no meu curso de ação de preço. A maioria dos traders presume que a barra de pinos é simplesmente um padrão de reversão, e é, mas há outra maneira de trocar barras de pinos que explicarei em breve. Primeiro, vamos ver a maneira mais comum de trocar barras de pinos como um padrão de reversão.
A barra de pinos de reversão (acima) é melhor reproduzida em um mercado abrangente ou em um pullback dentro de uma tendência maior. Vamos ver os dois em ação.
Abaixo está um ótimo exemplo de uma barra de pinos que se formou após o preço romper o suporte e, em seguida, testou novamente do outro lado como resistência. Este é realmente um padrão que ainda está tomando forma quando eu digito isso.
Agora, para o outro tipo de barra de pino de reversão, que pode ser encontrado em um mercado abrangente.
Justin Bennett é um comerciante de Forex em tempo integral e proprietário do Daily Price Action. Sua carreira de negociação Forex começou há 6 anos e seguiu um caminho semelhante a muitos traders. Nos primeiros 3 anos, ele tentou quase todos os indicadores e estratégias conhecidos pelo homem, mas cada vez que a jornada terminava onde começava, frustrada e em busca do próximo Santo Graal que traria lucros consistentes. Não foi até que ele limpou cada indicador de seu prontuário que ele tinha seu momento. Nos últimos 3 anos, Justin trabalhou para aperfeiçoar esse momento em algo que pode ser facilmente duplicado por outros traders em busca de lucros consistentes.
O problema com o vpin.
O problema com o VPIN.
Novo indicador econômico não cumpre suas promessas.
Baseado na pesquisa de Torben Andersen e Oleg Bondarenko.
Mercados de ações nos Estados Unidos em 6 de maio de 2010, não estavam tendo um bom dia. No início da tarde, as preocupações com a crise da dívida europeia e com um próximo relatório de empregos haviam impulsionado a maioria dos principais índices para território negativo. Mas, por pior que as coisas parecessem, estavam prestes a piorar muito.
Às 14h41, os preços dos futuros do E-mini SP 500 - o contrato de índice de ações mais líquido do mundo - começaram a despencar. Às 14h44, os algoritmos usados ​​pelos operadores de alta frequência para comprar e vender esse contrato estavam enlouquecendo, vendendo mais do que compravam e ameaçando vaporizar a liquidez. Poucos segundos depois, esses mesmos algoritmos compraram e venderam mais de 27.000 contratos em apenas 14 segundos, mas conseguiram apenas 200 contratos adicionais. O mercado estava ficando descontrolado. Um segundo depois desse frenesi, a negociação de futuros do E-mini SP 500 foi interrompida por cinco segundos, forçando os computadores a respirar. Às 15h, os mercados se recuperaram do acidente. Em apenas 20 minutos, o Dow Jones Industrial Average havia perdido e depois recuperado quase 1.000 pontos.
O incidente teve um pedágio psicológico. Os investidores ficaram assustados. E pior, ninguém parecia saber como isso aconteceu. A Comissão de Valores Mobiliários e Câmbio e a Comissão de Comércio de Futuros de Commodities levarão cinco meses para divulgar um relatório que tirou apenas conclusões preliminares. Desde então, algumas medidas preventivas foram implementadas, mas muitos especialistas não estão convencidos de que sejam suficientes.
Imagine o alívio das pessoas quando um novo método foi anunciado que poderia prever falhas de flash iminentes. Concebida por dois economistas respeitados e o chefe de pesquisa de um fundo de hedge, a medida chamada VPIN, ou probabilidade de negociação informada, monitora os desequilíbrios na negociação - quando os vendedores superam os compradores ou vice-versa - e pretende atingir o pico antes dos problemas surgir. Seus inventores o consideram superior aos indicadores de mercado existentes, como o VIX, o índice de volatilidade amplamente observado.
O trio por trás da VPIN - David Easley e Maureen OHara, ambos economistas da Cornell University, e Marcos L & oacute; pez de Prado, diretor de negociação de alta frequência da Tudor Investment - acreditam que a medida tem potencial para se tornar um indicador financeiro crítico. pediu uma patente. Além disso, eles estão pedindo aos reguladores que usem o VPIN como um sinal de vigilância. Há todos os motivos para pensar que isso possa acontecer - além de sua posição na Cornell, OHara também faz parte de um painel convocado pela SEC e pela CFTC para investigar o crash do flash. Ela e seus co-autores acreditam fortemente que a VPIN poderia alertar os reguladores do mercado para um acidente iminente como o que ocorreu em 6 de maio de 2010.
O problema é que nem todos concordam.
Torben Andersen é uma dessas pessoas. Sua pesquisa se concentra na volatilidade do mercado e na precificação de ativos, dois fatores que são fundamentais para entender o crash do flash. Seu interesse em eventos de mercado peculiares o levou a pegar o papel da VPIN.
& ldquo; Tem relevância política, & rdquo; diz Andersen, professor de finanças da Kellogg School of Management, do documento de trabalho. O que também despertou seu interesse foi que os autores afirmam que o VPIN poderia prever desequilíbrios de mercado e volatilidade de curto prazo melhor do que o VIX. & ldquo; Tenho outros artigos em que critico VIX & rdquo; ele diz, "mas eu ainda acho que é razoavelmente bom". Talvez você possa melhorar um pouco, mas é bom.
& ldquo; Então eu comecei a ler, & rdquo; Andersen diz do papel da VPIN. & ldquo; É só & ldquo; não consigo colocar minhas mãos nessa coisa. É uma fera tão complicada. Não em sua construção, mas em sua mistura de todos esses conceitos diferentes. E quando começamos a analisá-lo sistematicamente, em termos de previsão, ele é muito pior do que o VIX ”.
Ao dizer "nós", & rdquo; Andersen está se referindo a si mesmo e seu co-autor, Oleg Bondarenko, professor da Universidade de Illinois em Chicago. Juntos, os dois separaram a VPIN para analisar matematicamente cada componente. Quando terminaram, concluíram que o VPIN não era ruim, por si só. mas não conseguiu fazer o que seus criadores haviam reivindicado. & ldquo; Nós não podemos obter completamente os resultados que eles obtiveram, & rdquo; Andersen diz.
Para calcular o VPIN em sua forma mais simples, agrupe os contratos negociados consecutivamente - digamos 50.000 em uma linha - em lixeiras, independentemente da hora ou data. O agrupamento de transações sequenciais dessa forma é chamado de tempo de negociação e, dependendo do volume de mercado, pode variar substancialmente em relação ao tempo do relógio e do calendário. Na próxima etapa, você analisa quantos minutos esses 50.000 negócios duraram, até incrementos de um minuto, também conhecidos como barras de tempo. Se a negociação está acontecendo em um ritmo furioso, é possível que todos os 50.000 negócios em uma lata possam ser espremidos em um minuto ou barra de tempo. Depois de identificar as barras de tempo individuais, você atribui a cada barra uma & ldquo; compra & rdquo; etiqueta se houvesse mais contratos comprados do que vendidos naquele período ou um & ldquo; vender & rdquo; etiqueta se mais foram vendidos do que comprados. Barras de tempo rotuladas como & ldquo; comprar & rdquo; são avaliadas em +1, enquanto as barras de tempo rotuladas como & ldquo; vender & rdquo; são valorados 1. Você então constrói uma média ponderada por volume dos indicadores de compra e venda para as barras de tempo e toma o valor absoluto desse número. Finalmente, você mescla aquela caixa com as 50 caixas que a precedem, executa mais alguma magia matemática e pronto - você calculou o VPIN para aquele minuto.
Segundo Andersen, os problemas com o VPIN são numerosos. Uma questão é a maneira como mistura o volume e o tempo de negociação. & ldquo; Quantos contratos negociados em um minuto estão altamente correlacionados com a volatilidade. Quando a volatilidade é alta, as pessoas negociam mais e, portanto, esses minutos conterão muitos mais contratos. Como resultado, haverá muito menos minutos no balde de volume, e isso influenciará a medida ao extremo de uma maneira completamente mecânica, " ele diz.
A fusão de volume e tempo também causou outro problema. Como as transações são agrupadas primeiro sequencialmente e depois em seguida pela hora normal do relógio, a separação entre duas sessões de negociação de dias é obscurecida. Por exemplo, se não houver negociações suficientes de um dia para concluir um grupo, as negociações do dia seguinte serão usadas até que o número adequado, digamos 50.000, seja atingido. Como resultado, o VPIN é altamente dependente de quando exatamente você começa a contar comércios. Se você começar a contar um dia depois de outra pessoa, seus grupos conterão negociações diferentes e seu VPIN será diferente. Também é de vital importância que você tenha todos os negócios para esse período de tempo. Qualquer negociação ausente também mudará o conteúdo dos grupos, levando potencialmente a resultados muito diferentes.
Inicialmente, Andersen e Bondarenko não puderam reproduzir os achados de Easley, OHara e L & oacute; pez de Prados. & ldquo; Tivemos que começar em dez ou quinze lugares diferentes no passado para replicar seus resultados, & rdquo; ele conta. Andersen e Bondarenko também perceberam que estavam usando uma fonte de dados diferente da Easley, OHara, e L & oacute; pez de Prado. "Após a inspeção, ficou evidente que nosso volume de negociação era, em média, um pouco maior que o deles", disse. Andersen diz.
Os dados que ambos os grupos de pesquisadores usaram são transações de contratos do E-mini SP 500 no Chicago Mercantile Exchange - o mesmo instrumento que precipitou o crash do flash. Easley, OHara e L & oacute; pez de Prado obtiveram seus dados a partir do feed de dados em tempo real de um fundo de hedge, enquanto Andersen e Bondarenko receberam dados históricos diretamente do CME Group. & ldquo; Eu falei com os caras do CME Group. Este contrato específico é negociado apenas eletronicamente, e todos os negócios são registrados em seu sistema, & rdquo; Andersen conta. & ldquo; Esse é o único registro histórico completo para esses dados. & rdquo;
Figura 1. Dados minuto a minuto para o nível do índice de futuros E-mini SP 500, a medida VPIN construída a partir de dados de um minuto, o índice de volatilidade SP 500, VIX e o volume de contratos negociados do E-mini SP 500 futuros no CME para 6 de maio de 2010. Linhas verdes verticais indicam o tempo do "flash crash". & Rdquo;
Quando Andersen e Bondarenko finalmente conseguiram encontrar o ponto de partida adequado, encontraram outros problemas. O mais alarmante foi que a VPIN disparou após o acidente, não antes, sugerindo que ela pode ser uma métrica reativa, em vez de preditiva (Figura 1). Também foi problemático que o VPIN não tenha atingido um nível alto durante a época do flash crash. Na verdade, ele cruzou o mesmo limite que durante o flash crash em pelo menos duas outras ocasiões, nenhuma das quais correspondia a um mercado errante.
Apesar de suas reservas, Andersen não acha que o VPIN é uma medida fatalmente falha. Com algumas mudanças, ele diz, "há algum encorajamento para que você possa dizer algo útil". com VPIN. & ldquo; Se você mediu de forma mais sensata, se alinha muito mais com o que realmente aconteceu & rdquo; no flash crash, ele acrescenta.
A primeira coisa que Andersen e Bondarenko sugerem é usar medições assinadas, dentro e através das barras de tempo. Ao tomar o valor absoluto do desequilíbrio de negociação a cada minuto, a VPIN ignora informações sobre a direção na qual o mercado está se movendo. Também pode impedir que períodos alternados de compra e venda cancelem uns aos outros. Por exemplo, se o indicador de venda ultrapassar o indicador de compra em um intervalo de volume por uma margem de 0,5, mas reverter o mesmo valor ao longo do próximo, os dois intervalos receberão 0,5 por VPIN. O resultado é um desequilíbrio médio de 0,5, apesar do equilíbrio perfeito entre compra e venda. Em contraste, uma medida VPIN não assinada relataria uma mudança de zero (0,5 0,5), fornecendo aos observadores melhores informações sobre desequilíbrios cumulativos ou a falta deles.
Andersen e Bondarenko também eliminariam a troca entre tempo de negociação e tempo de calendário. Começando com o volume de negociações e permanecendo com o volume de negociações - em oposição a começar com o volume de negociações e depois estudar negociações por minuto -, um VPIN modificado não seria artificialmente inclinado a valores extremos durante períodos de estresse.
Preparando-se para o próximo Flash Crash.
Em 20 de setembro de 2010, a SEC e a CFTC divulgaram um relatório conjunto de suas investigações. Eles atribuíram a culpa pelo acidente de 6 de maio aos pés de um fundo mútuo, mais tarde identificado pelo Wall Street Journal como Waddell Reed Financial, de Overland Park, Kansas. Por volta das 14h32 daquele dia, um trader de Waddell Reed havia começado um programa de vendas para descarregar 75 mil contratos de E-mini SP 500 no valor de US $ 4,1 bilhões, uma enorme venda para aquele instrumento. A taxa de venda foi atrelada a 9% do volume negociado no minuto anterior, o que significava que, com o aumento do volume, o programa deixou ainda mais contratos no mercado.
Inicialmente, as empresas de comércio de alta frequência retomaram os contratos com a intenção de revertê-las rapidamente. Mas o subseqüente excesso de contratos fez com que o preço caísse ainda mais. Os algoritmos dos operadores de alta frequência entraram em pânico, provocando os 14 segundos de febril negociação em que foram feitos 27.000 negócios, mas apenas 200 posições foram adicionadas - o que os reguladores chamaram de "batata quente". Computadores CME, em seguida, intervieram, interrompendo a negociação por cinco segundos, o suficiente para que todos pudessem respirar. O mercado começou a se recuperar a partir daí, embora os principais índices ainda terminassem o dia com perdas substanciais.
Já se passaram quase dois anos desde a falha do flash. A SEC implementou os disjuntores & rdquo; que pare de negociar quando os preços começarem a bater, junto com "limitar-up, limitar-down" controles para evitar que os preços das ações individuais sejam negociados fora das faixas especificadas. Ainda assim, os medos persistem que, apesar dessas defesas, outro desses flashes rápidos poderia varrer o mercado.
Easley, OHara e L & oacute; pez de Prado estão pedindo aos reguladores para usar VPIN como uma ferramenta de alerta precoce. Andersen, como você pode imaginar, é menos otimista quanto à utilidade da VPIN. Por enquanto, porém, suas mãos estão atadas. "O que está nos impedindo é que os reguladores coletaram dados importantes sobre a atividade de negociação de firmas individuais que acadêmicos americanos podem acessar, mas eu não posso, pois sou apenas um residente", disse. ele diz. Mas isso não significa que a investigação tenha terminado. & ldquo; Os reguladores têm esses dados, & rdquo; ele diz, acrescentando: "As pessoas estão trabalhando ativamente nisso".
& ldquo; acho que há esperança de que você possa apresentar algumas medidas úteis relacionadas ao VPIN. Exatamente o quão bem sucedidos eles serão, eu não sei.
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1) Se o preço estiver acima de 21 EMA.
2) Se a última vela foi de alta e não passou 3/4 do caminho para baixo da vela anterior.
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Você precisa de uma estratégia de negociação do dia, se você está indo para lucrar com suas atividades de negociação on-line do dia, como nenhuma dica de negociação dia de ações vai fazer dinheiro automaticamente. A estratégia de negociação deste dia deve ser robusta, simples de implementar e não envolvê-lo em grandes perdas.
Deve ser robusto porque os mercados modernos exigem hoje uma estratégia de negociação resiliente. Aumentar a volatilidade e expandir a concorrência tornou mais importante do que nunca que sua estratégia de negociação diária seja impermeável.
Sua estratégia de negociação do dia deve ser simples, porque você irá implementá-la todos os dias. Uma complicada estratégia de negociação do dia em breve te cansará mentalmente e te deixará lutando para se lembrar das regras, especialmente no ritmo que os mercados atuais movem.
Uma estratégia de negociação de bom dia NÃO te atingirá com grandes rebaixamentos, já que não importa quão grandes sejam suas vitórias, grandes perdas irão desmoralizá-lo mais do que suas vitórias irão incentivá-lo.
Etraining mapas estratégicos e balanced scorecard.
eTraining: Mapas Estratégicos e Balanced Scorecard.
Na segunda parte do treinamento, você aprenderá como definir seus objetivos estratégicos e como criar mapas estratégicos. A duração da parte de treinamento: 31 min. Parte de coaching inclui 1 exercício.
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Nesta parte do treinamento do BSC, falaremos sobre seus objetivos estratégicos e a criação de mapas estratégicos.
O objetivo do Balanced Scorecard é colocar sua estratégia em ação, o que é exatamente o que explicamos nesta parte do treinamento:
Por que as empresas precisam de mapas estratégicos? Nós falamos sobre mapas estratégicos como uma ferramenta de visualização.
Que passos você precisa dar para passar das declarações de visão e missão para os mapas estratégicos.
Na parte de coaching do treinamento, respondemos a perguntas sobre os Mapas de Estratégia:
Quem deve projetar mapas estratégicos, quem deve estar envolvido no processo de criação?
Com que frequência o mapa estratégico deve ser revisado?
Podemos simplesmente usar o Balanced Scorecard ou devemos combinar mapas estratégicos e BSC? ?
Quais etapas do projeto do mapa estratégico precisamos passar para criar um ótimo mapa estratégico?
Nesta parte do treinamento também discutimos o algoritmo envolvido no projeto de mapas estratégicos:
Como definir objetivos estratégicos;
Que período de tempo devemos usar?
Como podemos vincular o mapa estratégico aos indicadores?
Como automatizar a criação de mapas estratégicos com software.
Estratégia de negociação Adx.
Adx Trading Strategy.
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Como excluir o indicador Adx Trading Strategy do seu gráfico de negociação?
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Estratégia de negociação de commodities.
Estratégia de Negociação de Commodities.
As Estratégias de Negociação de Mercadorias são determinadas pelos negociantes de acordo com os seus objetivos e requisitos pessoais. Pode haver muitos tipos de Estratégia de Negociação de Commodities, mas os mais populares são a Estratégia de Seguimento de Tendências e a Estratégia de Negociação de Alcance.
A estratégia de negociação de commodities pode ser de vários tipos. Depende totalmente dos negociantes que a Commodity Trading Strategy deseja empreender para colher o benefício da Opção de Compra ou Opção de Venda.
Mas, para determinar a estratégia ideal de negociação de commodities, todo trader deve considerar os seguintes problemas:
o nível de tolerância ao risco.
o nível de conforto com a Opção escolhida.
as tendências do mercado.
parâmetros importantes do sistema de negociação de commodities.
Depois de considerar as coisas mencionadas acima, os traders podem desenvolver seu próprio plano de negociação e construir uma estratégia pessoal de negociação de commodities, de acordo com suas necessidades. Mas, aqui, discutiremos as duas mais populares Estratégias de Negociação de Commodities -
Além das duas estratégias discutidas acima, um operador pode construir uma estratégia própria. Ele pode até optar por uma combinação de Estratégia de Acompanhamento de Tendências e Estratégia de Negociação de Alcance.
Guia avançado para o analisador de estratégia ninjatrader.
Guia Avançado Para NinjaTrader: Strategy Analyzer.
O NinjaTrader Strategy Analyzer permite que os comerciantes executem análises históricas em estratégias de negociação automatizadas baseadas em NinjaScript. Para abrir o Strategy Analyzer, dentro do NinjaTrader Control Center, selecione Arquivo & gt; Novo & gt; Strategy Analyzer, conforme mostrado na Figura 17.
Figura 17: Selecione Arquivo & gt; Novo & gt; Strategy Analyzer para abrir o NinjaTrader Strategy Analyzer.
Execute a otimização para a frente.
Calcular modo (moeda, porcentagem ou pontos)
2. & lt; Na mosca & gt; para executar um teste histórico no instrumento que não está incluído na Lista de instrumentos.
7. Menu de Estratégia - aparece automaticamente quando o cursor do mouse passa sobre ele; Clique com o botão esquerdo no ícone de tachinha no canto superior direito da janela para fixá-lo na janela do Strategy Analyzer.
Exemplos e amostras de mapas de estratégia.
Mapas estratégicos passo a passo.
Baixe os Exemplos do Mapa de Estratégia Gratuito.
Todos os mapas estratégicos que você verá foram gerados pelo BSC Designer. lets have a look inside the product that you are going to download:
Open full-report-example. html for all strategy maps examples in one place;
Open png image files from directory to check maps one by one;
To generate your own strategy maps:
1. Download BSC Designer PRO from bscdesigner (there is a free 30-day fully functional version)
2. Create necessary Balanced Scorecard items:
3. Go to the Strategy Map tab. Placement wizard will start automatically. It is doesnt: select Placement Wizard in Strategy Map menu.
4. Select items that you want to create strategy map for (scorecard items or business goal items)
5. Select placement style for strategy map.
6. Click Execute to create a new strategy map.
7. If you want to have all strategy maps in one file use Strategy Map option in Reports menu.

Vpin trading strategy

Forex Pin Bar Trading Strategy.
The Forex pin bar trading strategy is by far my favorite price action pattern. In this lesson were going to cover what makes a pin bar a pin bar, how to know if a pin bar is worth trading as well as entry and exit strategies . As always, the term bar is interchangeable with c and lestick, however the common term has always been pin bar, not pin c and lestick ??
Before getting into the actual Forex pin bar trading strategy, we need to know the parts that make up a pin bar so we can easily identify them.
O que é uma barra de pinos?
Lets start with the tail of the pin bar, which is its defining characteristic and also sometimes called the wick or shadow. The tail of a pin bar should be at least 2/3 the length of the entire bar. The longer the better, but it must make up at least 2/3 of the bar from end to end. Notice in the image to the right, the tail is about 3/4 of the entire bar, so this qualifies.
The body of a pin bar is also important as it represents the open and close of the pin bar. The open and close should be close together; the closer the better. The body should also be close to the end of the pin bar. Notice how close the open and close are to the nose of the pin bar in the image.
Last but not least, the nose of the pin bar. While not as important as the tail or body, the nose is important only as it relates to the tail and body. This is because if the tail is at least 2/3 of the entire bar and the body is small, then the nose should also be relatively small. Also know that a pin bar doesnt need a nose to be a pin bar. Sometimes its non-existent if the open or close occur at the extreme end of the pin bar.
Two Types of Pin Bars.
There are two main types of pin bars as it relates to price action patterns that are taught in my price action course. Most traders assume the pin bar is simply a reversal pattern, and it is, but theres another way to trade pin bars that Ill explain shortly. First, lets look at the more common way to trade pin bars as a reversal pattern.
The reversal pin bar (above) is best played in a ranging market or on a pullback within a larger trend. Lets look at both in action.
Below is a great example of a pin bar that formed after price broke through support and then retested it from the other side as resistance. This is actually a pattern thats still taking shape as I type this.
Now for the other type of reversal pin bar, which can be found in a ranging market.
Justin Bennett is a full-time Forex trader and Owner of Daily Price Action. His Forex trading career began 6 years ago and has followed a path similar to many traders. For the first 3 years he tried nearly every indicator and strategy known to man, but each time the journey ended where it began, frustrated and in search of the next holy grail that would bring consistent profits. It wasnt until he cleared every indicator from his chart that he had his ah ha moment. For the past 3 years, Justin has worked to perfect that moment into something that can be easily duplicated by other traders in search of consistent profits.
The trouble with vpin.
The Trouble with VPIN.
New economic indicator fails to live up to its promises.
Based on the research of Torben And ersen and Oleg Bondarenko.
Stock markets in the United States on May 6, 2010, were not having a good day. By early afternoon, concerns over the European debt crisis and an upcoming jobs report had driven most major indices solidly into negative territory. But as bad as things looked, they were about to get a lot worse.
At 2:41 PM, prices for E-mini SP 500 futures—the worlds most liquid equity index contract—started plunging. By 2:44 PM, algorithms used by high-frequency traders to buy and sell that contract were going crazy, selling more than they were buying and threatening to vaporize liquidity. Mere seconds later, those same algorithms bought and sold over 27,000 contracts in just 14 seconds, yet netted only 200 additional contracts. The market was going haywire. One second after that frenzy, trading in E-mini SP 500 futures was halted for five seconds, forcing the computers to take a breather. By 3:00 PM, markets recovered from the crash. In just 20 minutes, the Dow Jones Industrial Average had lost and then regained nearly 1,000 points.
The incident had taken a psychological toll. Investors were spooked. And worse, no one seemed to know how it had happened. It would take the Securities and Exchange Commission and Commodity Futures Trading Commission five months to release a report that drew only tentative conclusions. Since then, some preventative measures have been put in place but many experts are not convinced they are enough.
Imagine peoples relief when a new method was announced that could predict imminent flash crashes. Devised by two well-respected economists and the research head of a hedge fund, the measure, called VPIN , or volume-synchronized probability of informed trading, monitors imbalances in trading—when sellers outnumber buyers or vice versa— and purports to peak before problems arise. Its inventors hail it as superior to existing market indicators like VIX, the widely watched volatility index.
The trio behind VPIN —David Easley and Maureen OHara, both economists at Cornell University, and Marcos López de Prado, head of high-frequency trading at Tudor Investment—believe the measure has the potential to become a critical financial indicator and have filed for a patent. Furthermore, they are urging regulators to use VPIN as a watchdog signal. There is every reason to think that might happen—in addition to her position at Cornell, OHara also serves on a panel convened by the SEC and the CFTC to investigate the flash crash. She and her co-authors strongly believe that VPIN could alert market regulators to an impending crash like that which occurred on May 6, 2010.
The problem is, not everyone agrees.
Torben And ersen is one of those people. His research focuses on market volatility and asset pricing, two factors that are central to underst and ing the flash crash. His interest in peculiar market events is what led him to pick up the VPIN paper.
“It has policy relevance,” says And ersen, a professor of finance at the Kellogg School of Management, of the working paper. What also piqued his interest was the authors claim that VPIN could predict market imbalances and short-term volatility better than VIX. “I have other papers where I criticize VIX,” he says, “but I still think its fairly good. Maybe you could make it a little bit better, but its good.”
“So I started reading it,” And ersen says of the VPIN paper. “Its just—I cant get my h and s on this thing. Its such a complicated beast. Not in its construction, but in its mixing of all these different concepts. And when we started looking at it systematically, in terms of forecasting it performs much worse than VIX.”
In saying “we,” And ersen is referring to himself and his co-author, Oleg Bondarenko, a professor at the University of Illinois at Chicago. Together, the two took VPIN apart to mathematically analyze each component. When they were finished, they concluded that VPIN was not bad, per se . but it could not do what its creators had claimed. “We cant completely get the results they got,” And ersen says.
To calculate VPIN in its simplest form, you group consecutively traded contracts—say 50,000 in a row—into bins, regardless of time or date. Grouping sequential trades in that way is called trading time, and depending on market volume it can vary substantially with respect to clock and calendar time. In the next step you analyze how many minutes those 50,000 trades spanned, down to one-minute increments, also known as time bars. If trading is happening at a furious pace, it is possible all 50,000 trades in a bin could be squeezed into one minute, or time bar. After identifying the individual time bars, you assign each bar a “buy” label if there were more contracts bought than sold in that span or a “sell” label if more were sold than bought. Time bars labeled as “buy” are valued +1, while time bars labeled “sell” are valued 1. You then construct a volume-weighted average of the buy-sell indicators for the time bars and take the absolute value of that number. Finally, you merge that bin with the 50 bins preceding it, perform some more mathematical wizardry, and presto—you have calculated VPIN for that minute.
According to And ersen, the problems with VPIN are numerous. One issue is the way in which it mixes trading volume and time. “How many contracts that are traded in a minute is very highly correlated with volatility. When volatility is high, people trade more, and so these minutes will contain many more contracts. As a result, there will be many less minutes in the volume bucket, and that will bias the measure towards the extreme in a completely mechanical way,” ele diz.
The conflation of volume and time also caused another problem. Because trades are first grouped sequentially and then next by regular clock time, the separation between two days trading sessions is obscured. For example, if there are not enough trades from one day to complete a group, then trades from the next day are used until the proper number, say 50,000, is reached. As a result, VPIN is highly dependent on when exactly you start counting trades. If you start counting one day later than someone else, your groups will contain different trades and your VPIN will be different. It is also vitally important that you have all the trades for that time period. Any missing trades also will shift the contents of the groups, potentially leading to very different results.
At first, And ersen and Bondarenko could not reproduce Easley, OHara, and López de Prados findings. “We had to start in ten or fifteen different places in the past in order to replicate their results,” he recounts. And ersen and Bondarenko also realized they were using a different data source than Easley, OHara, and López de Prado did. “Upon inspection, it was evident that our trading volume was on average a little bit bigger than theirs,” And ersen says.
The data both groups of researchers used are trades of E-mini SP 500 contracts on the Chicago Mercantile Exchange—the same instrument that precipitated the flash crash. Easley, OHara, and López de Prado obtained their data from the real-time data feed of a hedge fund, while And ersen and Bondarenko received historical data directly from the CME Group. “Ive subsequently spoken to the guys at the CME Group. This particular contract is only traded electronically, and all the trades are recorded in their system,” And ersen recounts. “Thats the only complete historical record for this data.”
Figure 1. Minute-by-minute data for the E-mini SP 500 futures index level, the VPIN measure constructed from one-minute data, the SP 500 volatility index, VIX, and the volume of traded contracts of the E-mini SP 500 futures on the CME for May 6, 2010. Vertical green lines indicate the timing of the “flash crash.”
When And ersen and Bondarenko were finally able to find the proper starting point, they ran into other problems. The most alarming was that VPIN spiked after the crash, not before, hinting that it may be a reactive metric rather than a predictive one (Figure 1). Also troublesome was that VPIN did not hit an all-time high around the time of the flash crash. In fact, it crossed the same threshold as during the flash crash on at least two other occasions, neither of which corresponded with an errant market.
Despite his reservations, And ersen does not think VPIN is a fatally flawed measure. With some changes, he says, “there is some encouragement that you might be able to say something useful” with VPIN . “If you measured more sensibly, it lines up much more with what actually happened” in the flash crash, he adds.
The first thing And ersen and Bondarenko suggest is using signed measurements, both within and across the time bars. By taking the absolute value of trading imbalance each minute, VPIN ignores information about the direction in which the market is moving. It may also prevent alternating periods of buying and selling from canceling each other out. For example, if the selling indicator outpaces the buying indicator over one volume bucket by a margin of 0.5 but reverses by the same amount over the next, both buckets are scored 0.5 by VPIN . The result is an average imbalance of 0.5, despite the overall perfect balance of buying and selling. In contrast, an unsigned VPIN measure would report a change of zero (0.5 0.5), providing observers with better information on cumulative imbalances or lack thereof.
And ersen and Bondarenko would also do away with the switch between trading time and calendar time. Starting with trading volume and sticking with trading volume—as opposed to starting with trading volume and then studying trades per minute—a modified VPIN would not be artificially biased toward extreme values during periods of stress.
Preparing for the Next Flash Crash.
On September 20, 2010, the SEC and CFTC released a joint report of their investigations. They laid blame for the May 6 flash crash at the feet of a mutual fund, later identified by the Wall Street Journal as Waddell Reed Financial of Overl and Park, Kansas. At around 2:32 PM that day, a trader from Waddell Reed had started a sell program to unload 75,000 E-mini SP 500 contracts worth about $4.1 billion, an enormous sale for that instrument. The rate of selling was pegged to 9 percent of trading volume in the previous minute, which meant as volume ramped up the program dumped even more contracts onto the market.
High-frequency trading firms initially picked up the contracts with the intention of quickly turning them around. But the subsequent glut of contracts caused the price to drop further. The high-frequency traders algorithms panicked, sparking the 14 seconds of fevered trading in which 27,000 trades were made but only 200 positions were added—what regulators called a “hot potato.” CME computers then stepped in, halting trading for five seconds, enough for everyone to catch their digital breaths. The market started to recover from there, though major indices still ended the day with substantial losses.
It has been nearly two years since the flash crash. The SEC has implemented “circuit breakers” that halt trading when prices start flailing, along with “limit-up, limit-down” controls to prevent individual stock prices from trading outside specified b and s. Still, fears linger that despite these defenses another such flash crash could sweep the market.
Easley, OHara, and López de Prado are urging regulators to use VPIN as an early warning tool. And ersen, as you might imagine, is less sanguine about VPIN s utility. For now, though, his h and s are tied. “Whats holding us back is that regulators have collected important data about individual firms trading activity that American scholars may access, but I cant as Im only a resident,” ele diz. But that does not mean the inquiry is over. “The regulators have this data,” he says, adding, “People are actively working on it.”
“I think theres hope that you could come up with some useful measures related to VPIN . Exactly how successful they will be, I dont know.”
Related reading on Kellogg Insight.
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Posted: vtatsakovich Date: 13.06.2015.
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Tipos de opções
There are two types of option contracts: Call Option s and Put Option s.
Call Option s give the option buyer the right to buy the underlying asset.
Put Option s give the option buyer the right the sell the underlying asset.
The simple examples so far have only been call option s i. e. giving you the right to buy the underlying asset. Você provavelmente já está pensando "e se eu quiser vender as ações em vez de comprá-las por US $ 25?". É por isso que esses dois tipos de contratos de opção (Chamadas e Puts) existem.
Em nosso exemplo anterior, Peter comprou uma opção de compra da Sarah. Peter também poderia ter comprado uma opção de venda de Sarah. Comprar uma opção de venda significa que Peter compra o direito de vender ações da Microsoft a US $ 25 no dia 5 de maio. Portanto, Peter terá lucro se o mercado estiver abaixo de US $ 25 no dia da expiração.
Buying put option s enables investors to profit when the markets fall without having to sell short stock.
Buyers of put option s have unlimited profit potential if markets begin to sell off. Put option holders also have limited risk if the market goes against them i. e. acima.
To get a better underst and ing of the payoff of a put option , take a look at the following option strategy graphs:
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Identifying and Pricing Adverse Selection Risk with VPIN.
34 Pages Posted: 29 Apr 2015 Last revised: 2 Mar 2016.
Paul Borochin.
University of Connecticut - School of Business.
Stephen Rush.
Date Written: February 1, 2016.
We perform the first large-sample estimation of the Volume Synchronized Probability of Informed Trading (VPIN) measure on the NYSE TAQ universe, enabling us to test the validity of VPIN with high statistical power and to do traditional asset pricing tests of informed trading. Informed trading measured by VPIN is priced, and is not explained by firm characteristics such as volume, volatility, or liquidity, supporting the validity of the measure. Additionally, we create a novel signed version of VPIN to identify the direction of informed trades. A portfolio long low-VPIN stocks and short high-VPIN ones delivers a monthly five-factor alpha of .18%, which rises to .29% when using signed VPIN. A trading strategy following this signed VPIN factor delivers an annualized five-factor BHAR of 11.45%. We further document a reversal in stock performance in portfolio sorts on signed VPIN, the incorporation of which into a trading strategy improves performance to an annualized BHAR of 17.34%.
Keywords: Asset Pricing, VPIN, Adverse Selection, Informed Trading, Market Microstructure.
JEL Classification: G12, G14, C55, D56.
Paul Borochin.
University of Connecticut - School of Business ( email )
Escola de Negócios.
2100 Hillside Road.
Storrs, CT 06269.
Stephen Rush (Contact Author)
BGSU ( email )
Business Administration 201.
Bowling Green, OH 43403.
Estatísticas de papel.
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Measuring Toxic Flow for Trading & Gerenciamento de riscos.
A common theme of microstructure modeling is that trade flow is often predictive of market direction. One concept in particular that has gained traction is flow toxicity, i. e. flow where resting orders tend to be filled more quickly than expected, while aggressive orders rarely get filled at all, due to the participation of informed traders trading against uninformed traders. The fundamental insight from microstructure research is that the order arrival process is informative of subsequent price moves in general and toxic flow in particular. This is turn has led researchers to try to measure the probability of informed trading (PIN). One recent attempt to model flow toxicity, the Volume-Synchronized Probability of Informed Trading (VPIN)metric, seeks to estimate PIN based on volume imbalance and trade intensity. A major advantage of this approach is that it does not require the estimation of unobservable parameters and, additionally, updating VPIN in trade time rather than clock time improves its predictive power. VPIN has potential applications both in high frequency trading strategies, but also in risk management, since highly toxic flow is likely to lead to the withdrawal of liquidity providers, setting up the conditions for a flash-crash” type of market breakdown.
The procedure for estimating VPIN is as follows. We begin by grouping sequential trades into equal volume buckets of size V. If the last trade needed to complete a bucket was for a size greater than needed, the excess size is given to the next bucket. Then we classify trades within each bucket into two volume groups: Buys (V(t) B ) and Sells (V(t) S ), with V = V(t) B + V(t) S.
The Volume-Synchronized Probability of Informed Trading is then derived as:
Typically one might choose to estimate VPIN using a moving average over n buckets, with n being in the range of 50 to 100.
Another related statistic of interest is the single-period signed VPIN. This will take a value of between -1 and =1, depending on the proportion of buying to selling during a single period t.
Fig 1. Single-Period Signed VPIN for the ES Futures Contract.
It turns out that quote revisions condition strongly on the signed VPIN. For example, in tests of the ES futures contract, we found that the change in the midprice from one volume bucket the next was highly correlated to the prior bucket’s signed VPIN, with a coefficient of 0.5. In other words, market participants offering liquidity will adjust their quotes in a way that directly reflects the direction and intensity of toxic flow, which is perhaps hardly surprising.
Of greater interest is the finding that there is a small but statistically significant dependency of price changes, as measured by first buy (sell) trade price to last sell (buy) trade price, on the prior period’s signed VPIN. The correlation is positive, meaning that strongly toxic flow in one direction has a tendency to push prices in the same direction during the subsequent period. Moreover, the single period signed VPIN turns out to be somewhat predictable, since its autocorrelations are statistically significant at two or more lags. A simple linear auto-regression ARMMA(2,1) model produces an R-square of around 7%, which is small, but statistically significant.
A more useful model, however , can be constructed by introducing the idea of Markov states and allowing the regression model to assume different parameter values (and error variances) in each state. In the Markov-state framework, the system transitions from one state to another with conditional probabilities that are estimated in the model.
An example of such a model for the signed VPIN in ES is shown below. Note that the model R-square is over 27%, around 4x larger than for a standard linear ARMA model.
We can describe the regime-switching model in the following terms. In the regime 1 state the model has two significant autoregressive terms and one significant moving average term (ARMA(2,1)). The AR1 term is large and positive, suggesting that trends in VPIN tend to be reinforced from one period to the next. In other words, this is a momentum state. In the regime 2 state the AR2 term is not significant and the AR1 term is large and negative, suggesting that changes in VPIN in one period tend to be reversed in the following period, i. e. this is a mean-reversion state.
The state transition probabilities indicate that the system is in mean-reversion mode for the majority of the time, approximately around 2 periods out of 3. During these periods, excessive flow in one direction during one period tends to be corrected in the.
ensuring period. But in the less frequently occurring state 1, excess flow in one direction tends to produce even more flow in the same direction in the following period. This first state, then, may be regarded as the regime characterized by toxic flow.
Markov State Regime-Switching Model.
Markov Transition Probabilities.
P(1|.) 0.54916 0.27782.
P(2|.) 0.45084 0.7221.
AR1 1.35502 0.02657 50.998 0.
AR2 -0.33687 0.02354 -14.311 0.
MA1 0.83662 0.01679 49.828 0.
Error Variance^(1/2) 0.36294 0.0058.
AR1 -0.68268 0.08479 -8.051 0.
AR2 0.00548 0.01854 0.296 0.767.
MA1 -0.70513 0.08436 -8.359 0.
Error Variance^(1/2) 0.42281 0.0016.
Log Likelihood = -33390.6.
Schwarz Criterion = -33445.7.
Hannan-Quinn Criterion = -33414.6.
Akaike Criterion = -33400.6.
Sum of Squares = 8955.38.
Residual SD = 0.3847.
Residual Skewness = -0.0194.
Residual Kurtosis = 2.5332.
Jarque-Bera Test = 553.472.
Box-Pierce (residuals): Q(9) = 13.9395.
Box-Pierce (squared residuals): Q(12) = 743.161.
One way to try to monetize the predictability of the VPIN model is to use the forecasts to take directional positions in the ES.
contrato. In this simple simulation we assume that we enter a long (short) position at the first buy (sell) price if the forecast VPIN exceeds some threshold value 0.1 (-0.1). The simulation assumes that we exit the position at the end of the current volume bucket, at the last sell (buy) trade price in the bucket.
This simple strategy made 1024 trades over a 5-day period from 8/8 to 8/14, 90% of which were profitable, for a total of $7,675 – i. e. around ½ tick per trade.
The simulation is, of course, unrealistically simplistic, but it does give an indication of the prospects for more realistic version of the strategy in which, for example, we might rest an order on one side of the book, depending on our VPIN forecast.
Figure 2 – Cumulative Trade PL.
Easley, D., Lopez de Prado, M., O’Hara, M., Flow Toxicity and Volatility in a High frequency World, Johnson School Research paper Series # 09-2011, 2011.
Easley, D. and M. O‟Hara (1987), “Price, Trade Size, and Information in Securities Markets”, Journal of Financial Economics, 19.
Easley, D. and M. O‟Hara (1992a), “Adverse Selection and Large Trade Volume: The Implications for Market Efficiency” ,
Journal of Financial and Quantitative Analysis, 27(2), June, 185-208.
Easley, D. and M. O‟Hara (1992b), “Time and the process of security price adjustment” , Journal of Finance, 47, 576-605.

The Trouble with VPIN.
New economic indicator fails to live up to its promises.
Based on the research of Torben Andersen and Oleg Bondarenko.
Stock markets in the United States on May 6, 2010, were not having a good day. By early afternoon, concerns over the European debt crisis and an upcoming jobs report had driven most major indices solidly into negative territory. But as bad as things looked, they were about to get a lot worse.
At 2:41 PM, prices for E-mini S&P 500 futures—the world’s most liquid equity index contract—started plunging. By 2:44 PM, algorithms used by high-frequency traders to buy and sell that contract were going crazy, selling more than they were buying and threatening to vaporize liquidity. Mere seconds later, those same algorithms bought and sold over 27,000 contracts in just 14 seconds, yet netted only 200 additional contracts. The market was going haywire.
One second after that frenzy, trading in E-mini S&P 500 futures was halted for five seconds, forcing the computers to take a breather. By 3:00 PM, markets recovered from the crash. In just 20 minutes, the Dow Jones Industrial Average had lost and then regained nearly 1,000 points.
The incident had taken a psychological toll. Investors were spooked. And worse, no one seemed to know how it had happened. It would take the Securities and Exchange Commission and Commodity Futures Trading Commission five months to release a report that drew only tentative conclusions. Since then, some preventative measures have been put in place but many experts are not convinced they are enough.
Imagine people’s relief when a new method was announced that could predict imminent flash crashes. Devised by two well-respected economists and the research head of a hedge fund, the measure, called VPIN, or volume-synchronized probability of informed trading, monitors imbalances in trading—when sellers outnumber buyers or vice versa—and purports to peak before problems arise. Its inventors hail it as superior to existing market indicators like VIX, the widely watched volatility index.
The trio behind VPIN—David Easley and Maureen O’Hara, both economists at Cornell University, and Marcos López de Prado, head of high-frequency trading at Tudor Investment—believe the measure has the potential to become a critical financial indicator and have filed for a patent. Furthermore, they are urging regulators to use VPIN as a watchdog signal.
There is every reason to think that might happen—in addition to her position at Cornell, O’Hara also serves on a panel convened by the SEC and the CFTC to investigate the flash crash. She and her co-authors strongly believe that VPIN could alert market regulators to an impending crash like that which occurred on May 6, 2010.
The problem is, not everyone agrees.
Torben Andersen is one of those people. His research focuses on market volatility and asset pricing, two factors that are central to understanding the flash crash. His interest in peculiar market events is what led him to pick up the VPIN paper.
“It has policy relevance,” says Andersen, a professor of finance at the Kellogg School of Management, of the working paper. What also piqued his interest was the authors’ claim that VPIN could predict market imbalances and short-term volatility better than VIX. “I have other papers where I criticize VIX,” he says, “but I still think it’s fairly good. Maybe you could make it a little bit better, but it’s good.”
“So I started reading it,” Andersen says of the VPIN paper. “It’s just—I can’t get my hands on this thing. It’s such a complicated beast. Not in its construction, but in its mixing of all these different concepts . And when we started looking at it systematically, in terms of forecasting it performs much worse than VIX.”
In saying “we,” Andersen is referring to himself and his co-author, Oleg Bondarenko, a professor at the University of Illinois at Chicago. Together, the two took VPIN apart to mathematically analyze each component. When they were finished, they concluded that VPIN was not bad, per se , but it could not do what its creators had claimed. “We can’t completely get the results they got,” Andersen says.
To calculate VPIN in its simplest form, you group consecutively traded contracts—say 50,000 in a row—into bins, regardless of time or date. Grouping sequential trades in that way is called trading time, and depending on market volume it can vary substantially with respect to clock and calendar time. In the next step you analyze how many minutes those 50,000 trades spanned, down to one-minute increments, also known as time bars. If trading is happening at a furious pace, it is possible all 50,000 trades in a bin could be squeezed into one minute, or time bar.
After identifying the individual time bars, you assign each bar a “buy” label if there were more contracts bought than sold in that span or a “sell” label if more were sold than bought. Time bars labeled as “buy” are valued +1, while time bars labeled “sell” are valued –1. You then construct a volume-weighted average of the buy-sell indicators for the time bars and take the absolute value of that number. Finally, you merge that bin with the 50 bins preceding it, perform some more mathematical wizardry, and presto—you have calculated VPIN for that minute.
According to Andersen, the problems with VPIN are numerous. One issue is the way in which it mixes trading volume and time. “How many contracts that are traded in a minute is very highly correlated with volatility. When volatility is high, people trade more, and so these minutes will contain many more contracts. As a result, there will be many less minutes in the volume bucket, and that will bias the measure towards the extreme in a completely mechanical way,” he says.
The conflation of volume and time also caused another problem. Because trades are first grouped sequentially and then next by regular clock time, the separation between two days’ trading sessions is obscured. For example, if there are not enough trades from one day to complete a group, then trades from the next day are used until the proper number, say 50,000, is reached.
As a result, VPIN is highly dependent on when exactly you start counting trades. If you start counting one day later than someone else, your groups will contain different trades and your VPIN will be different. It is also vitally important that you have all the trades for that time period. Any missing trades also will shift the contents of the groups, potentially leading to very different results.
At first, Andersen and Bondarenko could not reproduce Easley, O’Hara, and López de Prado’s findings. “We had to start in ten or fifteen different places in the past in order to replicate their results,” he recounts. Andersen and Bondarenko also realized they were using a different data source than Easley, O’Hara, and López de Prado did. “Upon inspection, it was evident that our trading volume was on average a little bit bigger than theirs,” Andersen says.
The data both groups of researchers used are trades of E-mini S&P 500 contracts on the Chicago Mercantile Exchange—the same instrument that precipitated the flash crash. Easley, O’Hara, and López de Prado obtained their data from the real-time data feed of a hedge fund, while Andersen and Bondarenko received historical data directly from the CME Group. “I’ve subsequently spoken to the guys at the CME Group. This particular contract is only traded electronically, and all the trades are recorded in their system,” Andersen recounts. “That’s the only complete historical record for this data.”
Figure 1. Minute-by-minute data for the E-mini S&P 500 futures index level, the VPIN measure constructed from one-minute data, the S&P 500 volatility index, VIX, and the volume of traded contracts of the E-mini S&P 500 futures on the CME for May 6, 2010. Vertical green lines indicate the timing of the “flash crash.”
When Andersen and Bondarenko were finally able to find the proper starting point, they ran into other problems. The most alarming was that VPIN spiked after the crash, not before, hinting that it may be a reactive metric rather than a predictive one (Figure 1). Also troublesome was that VPIN did not hit an all-time high around the time of the flash crash. In fact, it crossed the same threshold as during the flash crash on at least two other occasions, neither of which corresponded with an errant market.
Despite his reservations, Andersen does not think VPIN is a fatally flawed measure. With some changes, he says, “there is some encouragement that you might be able to say something useful” with VPIN. “If you measured more sensibly, it lines up much more with what actually happened” in the flash crash, he adds.
By taking the absolute value of trading imbalance each minute, VPIN ignores information about the direction in which the market is moving.
The first thing Andersen and Bondarenko suggest is using signed measurements, both within and across the time bars. By taking the absolute value of trading imbalance each minute, VPIN ignores information about the direction in which the market is moving. It may also prevent alternating periods of buying and selling from canceling each other out.
For example, if the selling indicator outpaces the buying indicator over one volume bucket by a margin of 0.5 but reverses by the same amount over the next, both buckets are scored 0.5 by VPIN. The result is an average imbalance of 0.5, despite the overall perfect balance of buying and selling. In contrast, an unsigned VPIN measure would report a change of zero (0.5 – 0.5), providing observers with better information on cumulative imbalances or lack thereof.
Andersen and Bondarenko would also do away with the switch between trading time and calendar time. Starting with trading volume and sticking with trading volume—as opposed to starting with trading volume and then studying trades per minute—a modified VPIN would not be artificially biased toward extreme values during periods of stress.
Preparing for the Next Flash Crash.
On September 20, 2010, the SEC and CFTC released a joint report of their investigations. They laid blame for the May 6 flash crash at the feet of a mutual fund, later identified by the Wall Street Journal as Waddell & Reed Financial of Overland Park, Kansas. At around 2:32 PM that day, a trader from Waddell & Reed had started a sell program to unload 75,000 E-mini S&P 500 contracts worth about $4.1 billion, an enormous sale for that instrument. The rate of selling was pegged to 9 percent of trading volume in the previous minute, which meant as volume ramped up the program dumped even more contracts onto the market.
High-frequency trading firms initially picked up the contracts with the intention of quickly turning them around. But the subsequent glut of contracts caused the price to drop further. The high-frequency traders’ algorithms panicked, sparking the 14 seconds of fevered trading in which 27,000 trades were made but only 200 positions were added—what regulators called a “hot potato.” CME computers then stepped in, halting trading for five seconds, enough for everyone to catch their digital breaths. The market started to recover from there, though major indices still ended the day with substantial losses.
It has been nearly two years since the flash crash. The SEC has implemented “circuit breakers” that halt trading when prices start flailing, along with “limit-up, limit-down” controls to prevent individual stock prices from trading outside specified bands. Still, fears linger that despite these defenses another such flash crash could sweep the market.
Easley, O’Hara, and López de Prado are urging regulators to use VPIN as an early warning tool. Andersen, as you might imagine, is less sanguine about VPIN’s utility. For now, though, his hands are tied. “What’s holding us back is that regulators have collected important data about individual firms’ trading activity that American scholars may access, but I can’t as I’m only a resident,” he says. But that does not mean the inquiry is over. “The regulators have this data,” he says, adding, “People are actively working on it.”
“I think there’s hope that you could come up with some useful measures related to VPIN. Exactly how successful they will be, I don’t know.”
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About the Featured Faculty.
Torben Andersen.
Nathan S. and Mary P. Sharp Professor of Finance, Department Chair of Finance.
Department: Finance.
About the Writer.
Tim De Chant was science writer and editor of Kellogg Insight between 2009 and 2012.
About the Research.
Andersen, Torben G. and Oleg Bondarenko. Forthcoming. VPIN and the Flash Crash. Journal of Financial Markets , October 2012 (in press).
Read the original research.
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