Melhores Livros de Negociação Algorítmica de 2025: Guias Essenciais para Traders

Melhores livros de negociação algorítmica de 2025: escolhas de especialistas

A negociação manual ou de varejo é o principal tipo de negociação nos mercados financeiros modernos, mas está longe de ser o único. A negociação algorítmica, que permite a negociação no modo automático, é muito popular. Aqueles que estão apenas começando a dominar o mundo da negociação escolhem o caminho da negociação automática ou algorítmica, se, é claro, puderem pagar por isso. O desejo deles pode ser compreendido, porque a máquina não tem sentimentos e emoções, o que interfere muito na negociação. Os algoritmos têm métricas predefinidas que serão seguidas independentemente de outros fatores.

A negociação algorítmica ou algo trading surgiu em 1980. Naquela época, esse tipo de negociação não era para todos, podendo ser praticado por indivíduos ou instituições ricas, devido à disponibilidade de grande poder computacional e à contratação de especialistas avançados na área de economia. A negociação algorítmica agora está disponível para qualquer pessoa com um computador, mas obter um algoritmo funcional ou contratar um profissional na área ainda custa muito dinheiro.

Neste artigo, você aprenderá o que é negociação algorítmica, bem como livros que podem ajudá-lo a entender esse assunto difícil.

Conceitos básicos

Negociação algorítmica é um tipo de negociação que envolve a divisão de uma ordem grande em várias ordens menores. Isso é feito usando algoritmos especiais de divisão, que também processam características de preço e enviam a ordem para execução. O objetivo principal não é lucrar com a transação, mas reduzir o custo de execução e diminuir o risco de não execução da ordem, além de ter um impacto mínimo no humor dos participantes do mercado.

Por exemplo: a tarefa é comprar 1 mil ações de uma empresa. Se você comprar tudo de um lote, o livro de ordens exibirá informações sobre a compra, o que inevitavelmente levará a uma reação dos participantes do mercado. A vantagem é a possibilidade de não execução da ordem devido à baixa liquidez deste ativo, bem como o aumento do custo de execução devido ao tamanho do lote. Com a ajuda de algoritmos especiais, as ações da empresa desejada serão compradas uniformemente, sem chamar atenção, a um preço pré-definido. No entanto, essa abordagem exigirá um certo tempo.

Hoje, mais de 90% do mercado é formado por meio de negociação algorítmica. Veja o famoso banco Goldman Sachs: no início dos anos 2000, havia cerca de 600 traders trabalhando lá, cuja principal tarefa era atender grandes clientes. Apenas 2 corretores de valores mobiliários permanecem até hoje, e todos os outros foram substituídos por 200 programadores que criam os algoritmos de negociação necessários para a negociação algorítmica.

Um exemplo do uso de negociação algorítmica

Vamos tomar o mercado de criptomoedas como exemplo. Digamos que haja uma corretora de criptomoedas e um agente de câmbio onde o bitcoin costuma ser mais barato. O programa pode ser configurado da seguinte forma:

1. Nós nos conectamos à bolsa e ao cambista via API. Isso permitirá que o algoritmo compre e venda BTC automaticamente no momento em que a taxa for diferente;

2. Defina uma diferença mínima de preço entre as plataformas. Por exemplo, você precisa que o BTC seja 3% mais caro na exchange do que na exchange;

3. Após o surgimento de uma diferença de preço (spread), o algoritmo compra BTC automaticamente na exchange e o envia imediatamente para a exchange, onde é vendido a um preço 3% maior. Hoje, você não precisa se preocupar com a velocidade de envio de BTC: a criptomoeda chega rapidamente ao destinatário, graças a várias sidechains e parachains.

Este é apenas um exemplo do uso de programas algorítmicos. Aqui tudo depende das tarefas do trader e do tamanho do seu capital. Essa estratégia é mais adequada para pequenas quantias, já que as corretoras de criptomoedas geralmente não têm uma grande quantidade de fundos para troca. Ao mesmo tempo, os grandes capitais simplesmente não estarão interessados nessa estratégia, porque podem ganhar somas muito maiores.

Como criar seu próprio programa algorítmico?

Criar um programa algorítmico que executará solicitações para você não é uma tarefa fácil. Você precisará de conhecimento não apenas de um programador, mas também de um trader, e melhor ainda – de uma pessoa só. Se você não tiver conhecimento suficiente, terá que comprar um programa pronto, que também terá que descobrir e configurar corretamente, ou transferir fundos para traders de algoritmos para negociação – eles ficarão com uma porcentagem do lucro recebido. E outro problema importante: as pessoas ou empresas que desenvolvem tais programas nem sempre querem vendê-los.

A negociação algorítmica é adequada para investidores com grande capital que usam criação de mercado, negociação de arbitragem, negociação de cesta, front running e outras estratégias de negociação complexas que exigem execução instantânea e a introdução de grande capital no mercado.

Mas se você ainda está entusiasmado com a ideia de criar seu próprio programa algorítmico, então você não pode ficar sem literatura informativa. Vamos passar para os 7 melhores livros que lhe darão a ideia certa sobre negociação algorítmica e também lhe dirão por onde começar ao criar programas algorítmicos.

"Negociação Algorítmica" - Ernie Chan

O livro é ideal para quem quer entender como aplicar algoritmos na negociação. Ernie Chan, um renomado especialista em negociação algorítmica, compartilha sua experiência no desenvolvimento e teste de estratégias de negociação. O autor descreve as principais etapas: da ideia de uma estratégia até sua implementação e teste em dados históricos.

O livro é escrito em uma linguagem acessível, o que o torna adequado para iniciantes. Ele aborda conceitos básicos como negociação de pares, uso de métodos estatísticos e gerenciamento de risco. O autor dá atenção especial à importância de avaliar uma estratégia antes de aplicá-la em condições reais.

●     Prós: explicações simples, foco prático e muitos exemplos que ajudam a entender melhor o material. No entanto, leitores que já têm experiência em programação ou finanças podem achar o livro muito básico;

●     Adequado para: iniciantes em negociação algorítmica, bem como aqueles que desejam aprender os conceitos básicos de construção de algoritmos de negociação com habilidades técnicas mínimas.

"Construindo sistemas de negociação algorítmica vencedores" – Kevin Dave

Um guia prático para criar sistemas de negociação lucrativos. Kevin Dave, um trader experiente e desenvolvedor de estratégias, compartilha instruções passo a passo sobre como criar algoritmos. O livro abrange todos os estágios do desenvolvimento: da geração de ideias até testes e otimização.

O autor enfatiza a importância de backtesting confiável, explicando como evitar otimização excessiva e erros de dados históricos. Um capítulo separado é dedicado à automação de negociação e à integração de algoritmos com plataformas de corretagem.

O que torna o livro especial é sua natureza prática: o autor fornece exemplos de código e instruções detalhadas que permitem aos leitores começar a desenvolver estratégias imediatamente após a leitura.

Este livro é adequado para traders experientes que desejam aprofundar seus conhecimentos e começar a criar algoritmos complexos.

“Avanços em Machine Learning Financeiro” – Marco Lo

Um verdadeiro achado para os interessados na aplicação de aprendizado de máquina em finanças. Marco Lo, um importante analista quantitativo, oferece técnicas avançadas para trabalhar com dados financeiros.

O livro aborda tópicos como desenvolvimento e teste de sinais de negociação, gerenciamento de riscos e otimização de portfólio. É dada atenção especial ao uso de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo classificação e agrupamento. O autor também explica como usar Python para análise de dados.

O material do livro é complexo e exige conhecimento prévio de programação, matemática e finanças. No entanto, aqueles que estão prontos para esses desafios encontrarão aqui muitas ideias para criar seus próprios algoritmos.

“Negociação de alta frequência: um guia prático para estratégias algorítmicas e sistemas de negociação” – Irene Aldrich

O livro é dedicado à negociação de alta frequência e é um recurso essencial para quem quer entender como funcionam os algoritmos de alta velocidade. O autor explica em detalhes os principais aspectos do desenvolvimento dessas estratégias, incluindo as tecnologias usadas para processar dados em tempo real.

Irene Aldrich se concentra em detalhes técnicos, desde arquitetura de sistemas de alta frequência até análise de dados de mercado. Ele também examina os riscos e os aspectos legais da negociação de alta frequência.

Para quem é: Técnicos, programadores e traders que desejam aprender negociação de alta frequência em um nível profundo.

“Python para Finanças: Dominando Finanças Orientadas a Dados” – Ives Hilpisch

Um ótimo recurso para quem quer usar Python em análise financeira e negociação algorítmica. Ives Hilpisch explica como trabalhar com dados financeiros, criar modelos e automatizar processos de negociação.

O autor fornece exemplos práticos que ajudarão o leitor a dominar bibliotecas como Pandas, NumPy e Matplotlib. O livro aborda tópicos desde análise básica de dados até a criação de modelos complexos de gerenciamento de riscos.

Adequado para traders, analistas e desenvolvedores interessados em programação e análise de dados em Python.

“Trading e trocas: microestrutura de mercado para praticantes” – Lawrence Harris

Fornece um guia fundamental para a microestrutura de mercado. Lawrence Harris explica como os mercados financeiros funcionam, como os preços são formados e como diferentes participantes influenciam a liquidez.

O livro é particularmente útil para entender como os algoritmos interagem com os mercados. O autor analisa o comportamento de formadores de mercado, arbitradores e outros participantes.

Para quem é: Traders e investidores que desejam obter uma compreensão mais profunda de como os mercados funcionam.

"Dentro da caixa preta: um guia simples para negociação quantitativa e de alta frequência" – Rishi K. Narang

Rishi K. Narang oferece uma perspectiva única sobre o funcionamento interno das estratégias de negociação quantitativa. O livro é destinado ao público em geral e explica conceitos complexos em linguagem simples.

O autor examina como as estratégias são criadas, quais métodos de análise de dados são usados e como os riscos são gerenciados. É dada atenção especial ao papel dos dados na criação de algoritmos bem-sucedidos.

Adequado para iniciantes e traders experientes interessados em desenvolver estratégias quantitativas sem entrar em detalhes técnicos.

Conclusão

A negociação algorítmica não é mais uma direção nova, mas sim uma direção em desenvolvimento ativo nas negociações, que vem melhorando a cada ano. Em termos de lucratividade, os traders de algoritmos há muito tempo começaram a superar até mesmo os traders mais experientes, o que demonstra a utilidade e a demanda pela tecnologia. Tecnologias para otimizar e simplificar o processo de negociação estão sendo aprimoradas, o que ajudará a reduzir o número de comerciantes de varejo, dando preferência à negociação automatizada.

No entanto, tanto agora quanto no futuro próximo, a negociação algorítmica não é barata, e haverá aqueles que simplesmente não podem pagar por ela. A popularização da negociação algorítmica falará em atrair novas pessoas para os mercados financeiros e, portanto, no desenvolvimento do setor como um todo.

No entanto, com a ajuda da literatura fornecida neste artigo, você poderá não apenas obter conhecimento básico sobre negociação algorítmica, mas também tentar o desenvolvimento independente. Claro, isso exigirá pelo menos conhecimento básico de codificação e programação, mas definitivamente vale a pena tentar.