Forex negociação quantitativa estratégias

Negociação quantitativa O que é negociação quantitativa Negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base em análise quantitativa. Que contam com cálculos matemáticos e crunching de números para identificar oportunidades comerciais. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e hedge funds. As transações geralmente são de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, a negociação quantitativa está sendo mais usada pelos investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading O preço eo volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizadas na análise quantitativa como as principais entradas aos modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta freqüência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e tipicamente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreendendo o comércio quantitativo Os comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bases de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo dele usando a matemática, e então eles desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se os resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê 90 chances de chuva enquanto o sol está brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando estes padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados históricos do clima (backtesting) e 90 das 100 vezes o resultado é a chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão 90. Os comerciantes quantitativos aplicam esse mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais. Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio lucrativo. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões comerciais em uma quantidade limitada de títulos antes que a quantidade de dados recebidos superem o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos na negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então o comércio quantitativo elimina esse problema. Negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativa devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente rentáveis ​​para a condição de mercado para o qual eles foram desenvolvidos, mas eles finalmente falham quando as condições do mercado mudam. Estratégias de participação - são para você As estratégias quantitativas de investimento evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento de computadores modernos , Mas as raízes das estratégias remontam aos 70 anos. Geralmente são executados por equipes altamente educadas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Existem programas até mesmo em prateleira que são plug-and-play para quem procura simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando testados, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Embora parecem funcionar bem em mercados de touro. Quando os mercados não estão relacionados, as estratégias de quant estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia. A História Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada ao financiamento foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação do portfólio com base na moderna teoria da carteira. O uso de financiamento e cálculo quantitativo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de preços de opções Black-Scholes, que não só ajuda as opções de preços dos investidores e desenvolve estratégias, mas também ajuda a manter os mercados em risco com liquidez. Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio. O objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento. Para adicionar valor, alfa ou excesso de retorno. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compor modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos por aí como quants que os desenvolvem, e todos afirmam ser os melhores. Uma das estratégias de investimento de quantos pontos mais vendidos é que o modelo e, finalmente, o computador, fazem a decisão real de compra, não um humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa possa experimentar ao comprar ou vender investimentos. As estratégias Quant são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles geralmente passam pelo nome de geradores alfa. Ou alfa gens. Atrás da cortina Assim como no The Wizard of Oz, alguém está atrás da cortina que conduz o processo. Como com qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam quant modelos combinam as habilidades dos analistas de investimentos, estatísticos e os programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia. Historicamente, esses membros da equipe trabalharam nos back offices. Mas, à medida que os modelos quant tornam-se mais comuns, o back office está se movendo para o front office. Benefícios de Quant Strategies Embora a taxa de sucesso global seja discutível, o motivo de algumas estratégias de quant é funcionar é que elas são baseadas em disciplina. Se o modelo for certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores com velocidade relâmpada para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os próprios modelos podem basear-se em apenas algumas proporções, como PE. Dívida para patrimônio e crescimento de ganhos, ou use milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo. Estratégias bem-sucedidas podem adotar as tendências em seus estágios iniciais, pois os computadores constantemente correm cenários para localizar ineficiências antes que outros o façam. Os modelos são capazes de analisar simultaneamente um grande grupo de investimentos, onde o analista tradicional pode estar observando apenas alguns por vez. O processo de triagem pode avaliar o universo por níveis de grau como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito direto, investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos. Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como longas, curtas e longshort. Os fundos bem sucedidos da quantidade mantêm um olho no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa as ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant normalmente funcionam em uma base de custo menor, porque eles não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los. Desvantagens de Quant Strategies Existem razões pelas quais tantos investidores não aceitam completamente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos bem sucedidos da quantia lá fora, apenas muitos parecem ser infrutíferos. Infelizmente para a reputação de quants, quando eles falham, eles falham grande momento. O Gerenciamento de Capital de Longo Prazo foi um dos mais famosos hedge funds, já que foi dirigido por alguns dos líderes acadêmicos mais respeitados e dois economistas vencedores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante a década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não só explorar as ineficiências, mas usar o acesso fácil ao capital para criar grandes apostas alavancadas nas direções do mercado. A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. O Gerenciamento de Capital de Longo Prazo foi liquidado e dissolvido no início de 2000. Os modelos não incluíam a possibilidade de o governo russo estar inadimplente em algumas das suas próprias dívidas. Este evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada por estragos criados por alavancagem. LTCM estava tão fortemente envolvido com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve entrou para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Esta é uma das razões pelas quais os fundos quantitativos podem falhar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros. Enquanto uma equipe de quantos fortes estará constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro sempre. Os fundos Quant também podem se surpreender quando a economia e os mercados estão passando por uma volatilidade maior do que a média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que o alto volume de negócios pode criar altas comissões e eventos tributáveis. Os fundos Quant também podem representar um perigo quando são comercializados como resistentes ao incômodo ou baseados em estratégias curtas. Previsão de recessões. O uso de derivados e a alavancagem combinada podem ser perigosos. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem as novidades. The Bottom Line As estratégias quantitativas de investimento evoluíram das caixas pretas do back office para as principais ferramentas de investimento. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes no negócio e os computadores mais rápidos, tanto para explorar ineficiências quanto usar a alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ter muito sucesso se os modelos incluíram todas as entradas certas e são ágeis o suficiente para prever eventos anormais do mercado. Por outro lado, enquanto os fundos quantitativos são rigorosamente testados até que eles funcionam, sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para o seu sucesso. Embora o investimento em estilo quântico tenha seu lugar no mercado, é importante estar atento às suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação. É uma boa idéia tratar estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-lo com estratégias tradicionais para alcançar uma diversificação adequada. Estratégias de Mumentum em futuros e contratos de divisas Eu achei há muito tempo que é mais fácil encontrar estratégias de retorno médio boas (ou seja, alta Sharpe) Do que boas estratégias de impulso. Em parte, é porque eu era principalmente um comerciante de ações em vez de um comerciante de futuros e as ações individuais significavam - reverter a maior parte do tempo. Há exceções, como após eventos corporativos especiais, como anúncios de ganhos, e testei as estratégias de impulso com base nesses eventos. Mas o sucesso dessas estratégias direcionadas a eventos tem sido desigual, especialmente porque mais comerciantes se tornam conscientes delas. Agora que estou me concentrando mais na negociação de futuros e moedas, gradualmente fui introduzido no mundo do impulso de investimento. Há um bom livro nesta área que merece ser mais conhecido: Joe Duffys The Ultimate Trading Robot. Que é um guia quase passo a passo para a construção de estratégias de tendências de futuros que dependem apenas de preços. Outro exemplo seria a estratégia London Breakout mencionada pelo nosso leitor Bernd nos comentários aqui. Depois de estudar esses exemplos, percebi por que minha busca anterior e bastante desproporcional de estratégias de impulso nos mercados de futuros e FX tinha sido em vão: a lacuna durante a noite nesses mercados parece crítica. Para os futuros, a lacuna durante a noite é óbvia, mas, no caso da estratégia London Breakout, por exemplo, o comerciante tem a tarefa de definir para si o que os ótimos tempos de fechamento e abertura são para calcular a lacuna. A tendência intradía sem uma interrupção durante a noite não parece persistente o suficiente para ser negociada de forma lucrativa. Também me pergunto se existe uma maneira mais elegante (ou seja, matemática) de quantificar esses fenômenos de fuga sem usar os indicadores técnicos tradicionais. Se você conhece idéias para boas estratégias de impulso, você é bem-vindo para compartilhar e discutir aqui 68 comentários: geralmente confio nas recomendações do seu livro, mas uma busca rápida no google é duvidosa. Reclamações de 1000 retornos anualizados, etc. Você tem certeza sobre este, eu prefiro separar as decisões da classe de ativos do impulso no nível da sub-classe de ativos. Por exemplo, uma indústria cíclica pode reunir-se fortemente simplesmente devido ao seu alto beta se o mercado se reunir. Pegue os retornos idiossincráticos, calcule o retorno de 2-12 meses (o primeiro mês tende a ter alguma reversão média), escala que pela volatilidade idiossincrática. Uma vez que um mês de semana (eles não alteram tão freqüentemente quanto seus sinais tradicionais), converta estes para um escore Z que pode ser usado em alguma outra parte do processo de construção da vista ou formar um portfólio dos top 25, inferior 25 e meio 50 E acompanhar o desempenho. Você poderia fazer isso dentro de cada classe de ativos ou em todas as classes de ativos. Você também pode ter algumas opiniões em um nível de classe de ativos, bem como com uma abordagem semelhante. O truque é então métodos para combinar vistas em conjunto (Black-LittermanEntropy Pooling). Uma vez que você tenha um método para combinar diferentes tipos de pontos de vista, você poderia facilmente incorporar estratégias de reversão e momentum em um único portfólio. No SensoBeat (sensobeat), assumimos que há um quotmomentumquot para notícias, e tentamos rastrear esse impulso (stock quotbuzzquot). Nós fazemos isso apenas para estoques, mas também podemos ser adaptados a outros campos, desde que eles possam ter um quotbuzzquot. Nós pensamos em usá-lo para algo-trading, o que é mais relevante para você, mas torná-lo totalmente automático foi um grande problema. Por exemplo. O sentimento de uma notícia é positivo, mas se perde as expectativas, o efeito é negativo. Nós decidimos buscar uma ferramenta de ajuda à decisão, que o comerciante faça a decisão final. Seria interessante ouvir o que os comerciantes profissionais pensam da idéia de Anon. Como mencionei no meu livro, raramente acho uma estratégia publicada rentável, tal como é. Muitas vezes, ele ainda não aguarda backtesting, para não falar de negociação ao vivo. Então, não ganhei muito peso na reivindicação 1000. A importante retirada do livro é algumas técnicas que não conheci antes das quais eu posso modificar e melhorar. Ernie John, obrigado pela sua ideia. Na verdade, isso me lembra toda uma série de estratégias de impulso sobre as quais lido: basicamente, mantendo um portfólio longo e curto com base em critérios de classificação simples, como os retornos atrasados ​​como você sugeriu. Aparentemente, isso funciona não apenas em ações, mas também em futuros de commodities. (Google o artigo de Joelle Miffre e Georgios Rallis chamado quotMomentum no Commodity Futures Marketsquot). O problema para mim (mas não necessariamente para, por exemplo, fundos de pensão) é que o período de detenção é muito longo e o retorno comparativamente baixo. O longo período de retenção implica necessariamente que a carteira sofra volatilidade provisória, suprimindo assim a relação de Sharpe. O que não quer dizer que sua sugestão necessariamente tenha esse problema. Ernie Guy, obrigado por compartilhar seu produto conosco. Neste contexto, devo mencionar que a empresa Ravenpack tem um indicador de sentimento de notícias similar, que acredito que pode ser usado para negociação algorítmica, e os indicadores do Ravenpack39 podem ser integrados na plataforma Alphacet Discovery39. Além disso, se alguém está interessado em notícias coletadas da internet, mas não necessariamente de notícias financeiras, a empresa Recorded Future também oferece dados de sentimento similares através de uma API adequada para negociação algorítmica. Ernie, obrigado por me apontar para Ravenpack. Eles fazem análise de sentimento que algumas outras empresas também fazem (thestocksonar, sentigo). Todos tentam decidir se uma notícia é positiva ou não. SensoBeat tenta responder a uma pergunta diferente: quanto difunde o noticiário (em tempo real) Tanto quanto sabemos, essa informação não está disponível para os comerciantes. 2 itens similares de 2 empresas diferentes podem ter uma propagação muito diferente e, portanto, um impacto diferente no estoque. Quando o comerciante lê uma notícia de seu feed favorito, ele não sabe se esta notícia agora está começando a se espalhar, já é quotall-overquot a internet, e assim por diante. Gtgt quotI evitaria entrar em posições de ações que anunciaram ou esperam anunciar ganhos para estratégias de reversão média. Eu tenho evitado ganhos. Mas acho que isso ainda é uma expectativa positiva. Muito mais volatilidade. Tive dificuldade em obter datas de ganhos para um conjunto de dados suficientemente grande para realmente testar isso - você conseguiu testar este Free Trade com as chances. Centro estatístico completo para padrões sazonais e estatísticos para Dow, SP, Nasdaq, Dax. Procure seus melhores padrões de negociação, escolhendo o mês, o dia do mês, as semanas de vencimento, a fase da lua, o ciclo presidencial, a política, etc. Ferramentas extra: 1) e se. (Retorne n dias depois se a mudança for.) 2) Estatísticas intradias surpreendentes e lucrativas. 3) Previsão do dia para Dax e Nasdaq. Experimente e obtenha lucros. Microbolsa. blogspotpmicro-pautas-nuevo. html Comentários e sugestões são bem-vindos. Mark, Você já ouviu falar sobre o PEAD: Anúncio de resultados da propaganda A pesquisa de desvio indica que o preço não significará - reverter após o anúncio de ganhos. Eu testei essas situações por meio de dados de desconto na web de ganhos. Obrigado por suas respostas, Ernie. Quando se trata de PEAD e testes de reversão significativos com dados de scrape dos ganhos, o que foi a) o tempo de espera médio para sua estratégia b) e quantos dias antes ou depois do lucro a entrada seria excluída. A maioria das pesquisas do PEAD que eu leio fala sobre um Deriva durando 3-12 meses, enquanto meu balanço de reversão médio não funciona mais do que 4 dias. Uma pergunta semelhante à minha foi criada em seu blog em epchan. blogspot200707more-on-news-driven-trading. html por quotvivkrishquot Mark, eu não posso revelar-lhe o período de espera exato da minha estratégia, mas posso dizer-lhe que a escala de tempo É bastante semelhante às suas estratégias de reversão média. O momento do PEAD não pode durar mais de 3 meses, uma vez que há um anúncio de ganhos a cada 3 meses, o que provocará uma nova tendência. Ernie, acho que estratégias de negociação rentáveis ​​para as carteiras de futuros, não são impossivelmente difíceis de encontrar. Normalmente, eles têm um tempo de espera médio de compra vencedora de 25 a 100 dias e um tempo de espera de perda média de perda de 5-25 dias. (Porque eles reduziram os perdedores e deixaram os vencedores serem executados). Mesmo o sistema de média móvel triplicar-se no livro de texto é solidamente lucrativo, mesmo com comissões e derrapagens punivelmente grandes, quando testado em uma carteira diversificada de 50 mercados de futuros. (Certifique-se de usar um portfólio globalmente diversificado, para obter mais dessa não-correlação de almoço grátis). Ajuste os parâmetros para obter gt75 dias de tempo de espera para ganhar negócios, voila: lucros. Outro sistema de impulso simples e lucrativo para futuros aparece no site da Ed Seykota39. Ele o chama de suporte e Resistência, mas é realmente um sistema de Breakout clássico: vá longo quando o preço corta a resistência (acima), etc. bit. lye5tTRo Com qual o tipo de capital você achou possível começar a negociar no dia de negociação Com algum capital inicial necessário apenas para poder negociar o dia na maioria das trocas e muitos fundos de hedge macho sendo felizes com 4 LIBORs acima de 3 meses nos dias de hoje (mencionando isso como um indicador de uma expectativa de desempenho ambiciosa e possivelmente realista - nota: A LIBOR também é muito baixa nos dias de hoje), de forma realista, você acha que isso é um período ruim e fundamentalmente diferente do tempo que você configurou seu próprio negócio. Falaríamos de um mínimo de 100-150k disponível apenas para começar Ok, então deixe Eu me colocou no lugar de um novo comerciante com não tanto capital e não muita experiência, let180 diz 10 ou 20k, apenas tentando obter um bom retorno de suas economias, não ganhando a vida fora da negociação. O comerciante encontra um modelo T O chapéu é rentável, ele não tem recursos para automatizar o seu sistema usando o matlab (precisa pagar por isso, tornando-o capaz de interagir com a plataforma do corretor). O comerciante desenvolverá sua atividade no Forex, por exemplo, devido às melhores condições para Alavancar o seu capital (um 20 retorno desalavancado no forex - 40 se o alavancagem for 1: 2, o que é uma alavancagem bastante conservadora. ) Qual seria a melhor escolha para este comerciante para testar as estratégias. Se essa pessoa troco tempo parcial e faz isso no prazo de 4 horas, por exemplo, será provável alcançar altos índices de sharpe ou é exatamente inversamente correlacionado com o período de tempo que eu pergunto Sobre isso porque, quando você tem 500k ou 1Million ou mais, pode ser rentável investir 10 ou 15k na automação de suas operações, ainda mais, mas se você é um comerciante de 20k, isso apenas drenaria seu capital. Agradeço antecipadamente Ernest hello M chan, tenho vindo a desenvolver estratégias de negociação em perto de fechar dados por cerca de um ano e i39m procurando começar a comercializar intradia (barras de 1 hora). Você sabia de algum livro se eu pudesse encontrar os conceitos básicos das técnicas envolvidas. Por exemplo, quais são os pressupostos de deslizamento. Que tipo de execução de ordem devo usar para backtest (comércio no próximo preço de abertura do bar, VWAP), etc. Obrigado antecipadamente. Eu suponho que, quando você disse quotdoes no prazo de 4 horas, você quer dizer que esta pesquisa de comerciante e enviar um pedido com estas 4 horas. Não é que o comerciante executa muitas negociações dentro destas 4 horas. Em caso afirmativo, o comerciante pode usar o Excel ou um Programa de automação FX padrão como o Metatrader para automatizar a estratégia. Na verdade, se o comerciante é bom na programação, mas sem dinheiro, ela pode usar R em vez disso. Oi Anon, Na verdade, você pode apenas recuperar o retorno dos tipos de pedidos que produzirão os melhores resultados de backtest. No que diz respeito ao deslizamento, é igual a metade do spread bid-ask, supondo que o tamanho da sua encomenda não seja maior do que o tamanho típico do bidask. Parece haver muitos estudos sobre a rentabilidade da negociação Par para stocksetfs, mas não para FX. Você tem alguma referência a documentos que realizaram esses estudos para o comércio de par FX. Parece que o Par Trading usando stocksetf parece mais direto do que o FX, em termos de dimensionamento de posição. Digamos que encontramos um par FX cointegrado usando diferentes moedas básicas, AUD. CAD e NZD. JPY. Se quisermos arriscar dizer apenas USD10000 em cada perna longshort, quantos lotes devemos obter para cada perna. Espero ter seu conselho sobre isso. Tks Hi Adrian, se NZD. USD0.75, então US10,000 é equivalente a 13.333 unidades de NZD. JPY. Você deve converter ambos os lados do par para o USD primeiro antes de executá-los através das estratégias de negociação de par habituais. Em vez de ler documentos sobre troca de pares FX, eu recomendo ler as negociações básicas do FX. Por exemplo, Materiais de estudo para o exame FINRA Series 34 no thectr. Primeiro, obrigado por produzir um blog muito informativo. Eu estou lutando um pouco com a forma de encontrar pares e trigêmeos cointegrados em futuros, mas você é o último comentário: a necessidade de se converter em valor em forex pode ter ajudado. Antes de testar a cointegração (ou mesmo o Paerson39s r), eu deveria primeiro multiplicar os vários contratos por seu valor em dólares, de modo a obtê-los em dólares, por exemplo, multiplicar o contrato ES por 50 e o ENQ até 20. Uma relação de cobertura para esses valores antes do teste. Acabei de ficar pendurado ao tentar comparar um índice de ações com uma moeda ou commodity. Oi Mike, Quando o multiplicador é uma constante (como é o caso de um futuro ou ETF negociado em uma bolsa dos EUA), a relação de hedge cuidará automaticamente. Se o multiplicador varia (como uma moeda estrangeira onde o quotquote currencyquot não é USD), então você deve converter as séries temporais usando a taxa FX de volta para o USD primeiro, porque o PampL desse par é denominado na moeda da cotação. Você poderia explicar por que quotFor futuros, a diferença durante a noite é óbvia. Muitos contratos de futuros negociam quase 24 horas no Globex. Existe uma pequena definição de mercado aberto e fechado nesses mercados para definir lacunas