Tt Forex Chennai Contact

O grupo TTK Rs 1.500-crore, baseado em Chennai - uma empresa de produtos diversificados para eletrodomésticos para produtos de saúde conhecida por sua marca doméstica Prestige - está em estágios avançados de negociações com a Tata Capital por alienar seu negócio forex, TT Forex. Fontes disseram que o braço de serviços financeiros do Grupo Tata pode adquirir a TT Forex, que tem escritórios em todo o país. Se o acordo for atingido, daria acesso à Tata Capital aos clientes e à rede do TT Forex, com sede em Bangalore, que é uma divisão da TT Holdings amp Services Pvt Ltd. A adição de serviços de forex ao seu buquê será uma área relativamente nova para a Tata Capital, que atualmente oferece uma série de serviços relacionados com viagens. Uma fonte disse: Tata Capital poderia estar pagando dinheiro inicial de Rs 10-15 crore se as discussões tiverem sucesso. Embora o tamanho deste negócio (TT Forex) não tenha sido imediatamente determinado, ele constitui claramente um pequeno componente do volume de negócios do grupo. Um rastreador da indústria disse que, normalmente, esses grupos diversificados procuram constantemente reestruturar sua carteira de negócios e alienar alguns dos ativos marginais e não essenciais. Uma fonte bancária, que não faz parte desta transação, disse que o grupo também havia passado com a idéia de alienar o interesse no TT Forex e TTK Healthcare TPA Pvt Ltd. O TT Forex oferece serviços como cheques de viagem, transferência de dinheiro , Cartão de câmbio de viagem e câmbio contra cartão de crédito, entre outros. Tem centros em Bangalore (incluindo um no aeroporto internacional de Bangalore), Chennai, Mumbai, Hyderabad, Coimbatore, Kolkata, Delhi, Pune, Trivandrum, Ahmedabad, entre outros. Alguns de seus centros são implantes em empresas como Tata Consultancy Services (Chennai e Mumbai) e o Programa de Desenvolvimento das Nações Unidas (em Delhi). Tata Capital não deseja comentar sobre o mesmo, disse um porta-voz da Tata Capital. E-mails enviados e chamadas feitas aos funcionários do Grupo TTK não provocaram uma resposta até o momento da publicação deste artigo. A Tata Capital vem expandindo seu bouquet de serviços e entrando em novas áreas, pois pretende se tornar um conglomerado de serviços financeiros. A TC Travel and Services Ltd, uma subsidiária integral da Tata Capital, oferece pacotes de férias personalizados, passagens aéreas, facilitação de passaportes de vistos, alojamento em hotel e transporte de superfície de ampliação de carros. A empresa adquiriu o negócio de ingressos de viagens da Inditravel Private Limited em dezembro de 2008. A Tata Capital oferece financiamento ao consumidor e habitação, serviços de consultoria, private equity, entre outros. Tata Capital disse recentemente que planeja suspender o financiamento da infra-estrutura em uma subsidiária diferente. Também tem vinculado os japoneses Mizuho Securities para criar um fundo de capital privado de capital de crescimento. Também formou um empreendimento com a Japans Capital Services Holding Corporation no espaço de recebíveis. Próximos eventos Você pode economizar enormes quantias de dinheiro usando tt-forex em vez de um banco para transações em moeda estrangeira. Evite as taxas 2-4 típicas adicionadas pelos bancos Sem custos ocultos Nós mantemos tudo transparente - não há cobranças para transferências acima de 3000 e apenas 10 para quantidades menores. Certifique-se de que não haja taxas ocultas e você pode garantir taxas de câmbio ao vivo antes de reservar para que não haja surpresas. 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Order Flow Analytics Forex

Indicador de fluxo de mercado para o MetaTrader MT4 O fluxo de mercado tenta modelar os fluxos de pedidos institucionais no mercado cambial. O indicador do fluxo do mercado monitora fractals multi-timeframe e determina onde a ação do preço está em relação aos fractals específicos. Se a ação de preços atravessar um nível de suporte anterior, o fluxo de mercado neste período de tempo será reduzido. Por outro lado, quando a ação de preços atravessa um nível de resistência - o fluxo neste cronograma é considerado como sendo acima. Os comerciantes de fluxo procuram uma alocação de fluxos em seu prazo de negociação preferencial e também apoiam prazos maiores. Por exemplo, um comerciante de fluxo normalmente pode negociar um gráfico horário. Com isso em mente, eles podem procurar fluxos no gráfico de 30 minutos, 60 minutos e quatro horas para que todos estejam alinhados. Um dos aspectos mais importantes da negociação forex é determinar a direção do mercado antes de entrar em um comércio. Os comerciantes de forex avançados usam frequentemente dados de fluxo de mercado Forex multi timeframe para determinar quais pares de divisas forex exibem o fluxo direcional mais forte. Afinal, a tendência é o seu amigo O indicador de Forex do FX AlgoTrader Market Flow V1 usa suporte baseado em fracturas e níveis de resistência para calcular dados de fluxo de mercado Forex multi-timeframe em tempo real. Os dados de fluxo são exibidos em uma janela de gráfico indicada. O uso de suporte derivado de preços e dados de resistência para derivar o fluxo de mercado é extremamente poderoso, pois não há efeito de atraso introduzido por indicadores que tentam prever futuras ações de preços com base em dados históricos. Os comerciantes que usam o fluxo do mercado normalmente só negociam pares que exibem fluxos alinhados. Este é o lugar onde o fluxo do mercado está na mesma direção em vários prazos. Claramente quanto maior o período do gráfico, mais significativo será o dado de fluxo. Por exemplo, se um par de divisas tivesse alinhado os fluxos de mercado nos gráficos por hora, 4 horas e diários, isso indicaria que uma tendência bastante forte estava em vigor. Quando os fluxos do mercado estão alinhados nos prazos mais altos, a probabilidade de um comércio na direção dos fluxos tem um maior resultado de sucesso. O fluxo de mercado é melhor usado em conjunto com outros indicadores baseados em suporte e resistência, como linhas de tendência, pivôs de vários tempos, suporte tradicional e ferramentas de resiliência e MACD para verificações de divergência. Análise de fluxo de oração Olá, comerciantes Há algum zumbido no mercado em torno do novo indicador de ninjatrader OFA . Parece que algumas empresas estão ganhando boas vendas por esse suposto quiloHoly Grailquot. Eu sei que o assunto não é novo no FF, Alguém aqui está usando isso, qualquer avaliação valiosa sobre o conceito ainda, se for, onde obtê-lo ou informações. Qualquer codificador tentando configurar uma ferramenta como esta. Qualquer comentário sobre o assunto seria apreciado. Elogios Se houvesse alguma ferramenta analítica de fluxo de pedidos REAL (não possível): 1. Você teria arruinado sua carreira quotlifequot. 2. Você faria bilhões. 3. Provavelmente, você não teria que vender seu quotHGquot. 4.Na extremidade, você teria destruído todo o mercado fx (brincadeira). Parece bom, sim. Mas o problema é essa pequena palavra no início da minha resposta-quotIFquot. Há também tipos de pessoas que ganham dinheiro no FX: 1.Traders ou investidores (eles estão negociando investindo no senso comum e aspectos logicamente justificados). 2.Vendedores (eles não podem e não sabem como negociar, mas seu conhecimento no campo do marketing é ótimo e eles podem vender cada lixo em uma casca bonita e promissora). O engraçado é que o segundo tipo (quotsellersquot) pode ganhar mais dinheiro do que alguns dos comerciantes e, em mais casos, eles não arriscam nada, exceto o quotfacequot. Se houvesse alguma ferramenta analítica de fluxo de pedidos REAL (não possível tecnicamente): 1. Você teria arruinado seus curadores quotlifequot. 2. Você faria bilhões. 3. Provavelmente, você não teria que vender seu quotHGquot. 4.Na extremidade, você teria destruído todo o mercado fx (brincadeira). Parece bom, sim. Mas o problema é essa pequena palavra no início da minha resposta-quotIFquot. Há também tipos de pessoas que ganham dinheiro no FX: 1.Traders ou investidores (eles estão negociando investindo no senso comum e aspectos logicamente justificados). 2.Sellers (eles não sabem e não sabem. Sim, definitivamente é a opção com menos risco. Neste negócio, você deve ser um corretor ou um produtor de sonhos. Negociar para sua própria conta não é a maneira mais lucrativa e certamente carrega Um risco financeiro maior a longo prazo. Quando eu vejo que tipo de porcaria é vendida na web por 500 peças, se houver muitas pessoas comprando essa porcaria, eu começo a pensar por que queria aprender a negociar Na primeira vez, em vez de aprender a vender as merdas. Poderia ter me salvado tantas perdas, anos do meu tempo, e poderia mesmo me fazer mais lucros se fosse bem. Troca de Fluxo de Operações Ive encontrado há alguns meses algumas discussões interessantes sobre Um método de negociação chamado Order Flow trading e estou me perguntando se alguém no fórum aqui está aplicando algo semelhante, eu aprendi mais sobre isso no Daemon Goldsmiths book quotOrder Flow Tradingquot, trabalhos de pesquisa sobre microestrutura de mercado e fóruns de negociação. Eu sou relativamente novo nisso, mas Do que entendi, o principal objetivo é prever o futuro fluxo de ordens nos mercados, limitando o sentimento e entendendo o que outros participantes do mercado fazem. Estou agora aplicando os conceitos básicos que eu recebi do livro, trata-se de caças de caça dos comerciantes que estão no lado errado dos mercados - negociação contra o sentimento. Um exemplo seria caçar as paradas de venda de comerciantes que são AUDUSD longas apesar de fundamentos negativos. Eu já tive bons resultados até agora, mas não passei tempo suficiente ainda aplicando o método e provavelmente também precisarei testar outras estratégias. Mas parece muito melhor do que a análise técnica porque podemos entender muito mais claro por que certas coisas ocorrem nos mercados. Parece que os movimentos de preços não são tão aleatórios como eu pensei anteriormente. Então, se houver alguém um pouco mais experiente na aplicação do método - por favor, compartilhe suas idéias, acho que podemos criar um excelente tópico com uma discussão interessante. Postado originalmente por goldmember1 Na minha opinião (e outros podem diferir), não há como transferir fluxo de pedidos no forex porque você não tem acesso ao livro de pedidos. O nível 2 que você pode ter para o seu corretor é específico do corretor e cobre apenas o l0,0.01 do mercado - não há como você conseguir fluir a partir dele. Algumas pessoas nem se preocupam com o livro e usam o gráfico ou o volume para fazer isso - novamente, um corretor varia desde o próximo (e eles constituem uma minoria das ordens no mercado), de modo que na verdade não é um sistema válido para usar em absoluto. Eu concordo que o Level 2 é inútil no FX porque é um mercado descentralizado (OTC) e duvidamos que os dados de qualquer intermediário de varejo sejam importantes em um mercado tão grande. Mas o fluxo de pedidos de negociação tem um significado mais amplo do que a negociação dos livros (Nível 2 Profundidade do Mercado, etc.), é mais sobre aproveitar o comportamento previsível de outros comerciantes. Houve vários trabalhos de pesquisa sobre o mercado FX que indicaram que mesmo grandes comerciantes (institucionais) colocaram suas ordens em torno de grandes figuras (ou seja, 1.30, 1.31, 1.32 e assim por diante) e médias (ou seja, 1.3050, 1.3150, 1.3250 etc), como Bem como suas ordens de parada abaixo. O que lhes dá uma vantagem é que eles consideram os fundamentos eo sentimento do mercado. Se você pensa sobre isso, isso também é o que nos ensinamos o tempo todo por todos aqueles mentores e seus cursos de negociação. Coloque a sua parada abaixo do nível de suporte acima do nível de resistência, nível Fibonacci, média móvel ou qualquer outra ferramenta de análise técnica. Isso nos deixa vulneráveis ​​aos participantes que são mais experientes e sabem onde as paradas residem. Penso que seria interessante se pensarmos um pouco mais profundamente sobre onde EXACTAMENTE nós colocamos a nossa parada. O Order Flow Trading não é apenas uma parada - é muito mais do que isso. É apenas o tópico em que estou fazendo a maioria das minhas pesquisas. Re: Negociação de fluxo de pedidos Aqui está um exemplo de uma análise do fluxo de pedidos no GBPUSD. O Sentimento é atualmente negativo com fundamentos fracos do Reino Unido e melhorando os fundamentos dos EUA, o que leva a um viés positivo para o Dólar e um viés negativo para a Libra. Não é preciso muita análise fundamental para chegar a esta conclusão, basta ler as principais manchetes em sites como Bloomberg ou Reuters. Anote os principais tópicos sobre os quais os comerciantes estão falando (como atualmente, com a possibilidade de o FED diminuir suas operações QE). Então, muitos comerciantes são curtos GBPUSD e o viés prevalecente do mercado está baixo com base nos fundamentos. Mas também podemos analisar o viés de mercado de uma perspectiva mais técnica. Os principais níveis de resistência ao suporte também são níveis psicológicos, mesmo quando não estão em uma figura redonda. A área onde o maior volume negociado (visto no gráfico como uma área de consodlação seguida de um movimento claro para cima ou para baixo) terá um impacto psicológico em outros comerciantes. Para GBPUSD estes são atualmente 1.5220 e 1.5260. Não só um monte de pedidos de stop loss serão construídos acima desses níveis, mas uma vez que obtenhamos uma quebra clara acima, os comerciantes que são curtos consideram tirar lucros ou fechar sua posição porque todo o processo pode levar a uma aceleração no impulso ascendente e, finalmente, um Aperto curto. Como comerciantes de fluxo de pedidos, devemos observar cuidadosamente esses níveis e perceber o preço de uma perspectiva diferente. Pense sobre a psicologia associada a isso. Pense o que outros comerciantes poderiam provavelmente fazer. Os profissionais podem ter melhores insights do que nós temos como comerciantes de varejo, mas eles também usam paradas, se não técnicas, então mentais. Há um ponto em que ele foi provado errado.

Taxas Ao Vivo Forex Bancos Indianos

Fontes de dados de Forex News: Mecklai Financial Services - dados de pontos de câmbio tardios de 5 minutos, dados de futuros e futuros de moeda do EOD, relatórios, taxas de depósito. Oanda ndash Currency Spot EOD data para conversor Forex, dados de moeda baseados no continente e desempenho histórico. Todos os timbres são refletindo IST (Indian Time Standard). Ao usar este site, você concorda com os Termos de Serviço e Política de Privacidade. Browse Companies Browse Mutual Funds Outros sites do Times Group Vida e entretenimento Networking Hot on the Web Copyright 169 2017 Bennett, Coleman amp Co. Ltd. Todos os direitos reservados. INR - Rúpia indiana O banco central na Índia é chamado de Reserve Bank of India. O INR é um flutuador gerenciado, permitindo ao mercado determinar a taxa de câmbio. Como tal, a intervenção é usada apenas para manter baixa volatilidade nas taxas de câmbio. Early Coinage of India India foi um dos primeiros emissores de moedas, cerca do século VI aC, com as primeiras moedas documentadas sendo chamadas de moedas marcadas por socos devido à forma como foram fabricadas. Os desenhos de cunhinhas das Índias mudaram com freqüência ao longo dos próximos séculos, à medida que vários impérios subiam e caíam. No século 12, uma nova moeda referida como Tanka foi introduzida. Durante o período Mughal, foi estabelecido um sistema monetário unificado e a Rupayya ou a Rúpia da Prata foi introduzida. Os estados da Índia pré-colonial cunharam suas moedas com um design semelhante à Rúpia da prata com variações dependendo da região de origem. Moeda na Índia britânica Em 1825, a Índia britânica adotou um sistema padrão de prata baseado na Rúpia e foi usado até o final do século XX. Embora a Índia fosse uma colônia da Grã-Bretanha, nunca adotou a Libra esterlina. Em 1866, os estabelecimentos financeiros entraram em colapso e o controle do papel-moeda foi transferido para o governo britânico, e os bancos da presidência foram desmantelados um ano depois. No mesmo ano, a série Victoria Portrait de notas foi emitida em homenagem à Rainha Victoria e permaneceu em uso por aproximadamente 50 anos. Ruptura indiana do dia moderno Depois de conquistar sua independência em 1947 e se tornar uma república em 1950, a Rúpia moderna das Índias (INR) foi modificada de volta ao design da moeda assinada. A Rúpia Indiana foi adotada como a única moeda do país, e o uso de outras moedas domésticas foi removido da circulação. A Índia adotou um sistema de decimalização em 1957. Em 2016, os Rs 500 e Rs 1,000 deixaram de ser legal na Índia. A remoção das denominações é uma tentativa de parar a corrupção e as participações em dinheiro ilegais. Em novembro do mesmo ano, o Reserve Bank of India começou a emitir 2000 notas de denominação na série Mahatma Gandhi (New). Cole o link no e-mail ou IM Taxas do Banco Central Perfis de moeda popular Obtenha uma conta do XE Acesse serviços XE premium como Alertas de tarifas. Saiba mais Transferir dinheiro Dados da moeda Use o nosso conteúdo Top 2017-01-27 14:40 UTC (GMT) Aviso: As taxas de câmbio aqui dadas são apenas para referência e conveniência. O banco tomou o devido cuidado e cautela na compilação dos dados aqui fornecidos. No entanto, o banco não garante a precisão, adequação ou integridade dos dados e não é responsável por quaisquer erros ou omissões ou pelos resultados obtidos com a utilização desses dados de informação. O banco não possui qualquer responsabilidade financeira para qualquer usuário em função da utilização de dados de informações fornecidos nesta página. Siga-nos Compartilhe Pesquisa on-line Customer Helpline Localize ATM Branch Mapa do site Política de privacidade Legal Disclaimer amp Termos de uso. Melhor Vista Com: IE8 FF3 Chrome10 Opera10 Safari5. Todas as informações copiar 2017 Tamilnad Mercantile Bank Ltd. Portal Design cópia 2017 Pintograph Pvt. Ltd. Todos os direitos reservados. Nenhuma parte deste site pode ser reproduzida de qualquer forma em qualquer tipo de mídia sem autorização prévia por escrito específica.

Sistema De Comércio Visual Básico

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TXT GRATUITOS disponíveis na internet (do YahooFinance ou outro provedor), ou do seu serviço de dados de assinatura (com o nosso sem um link DDE). O modelo pode ser usado sozinho ou em conjunto com sua análise fundamental de mercado e de mercado para melhorar o tempo de investimento e evitar situações não lucrativas. Um modelo de Backtesting pré-construído separado também está incluído para análises históricas e testes de vários estoques e períodos de tempo. Veja o vídeo do software do Back Testing Excel (BONUS LIVRE) O que você obteve com cada curso: um tremendo valor de 3 em 1 Um curso de instruções completo PLUS VBA Código e seções de FAQs Instruções detalhadas sobre a importação de dados de preço no Excel com o DownloaderXL ou o YahooFinance Arquivos csv Um modelo pré-construído de Backtesting no Excel com gráficos e estatísticas de comércio para sua análise histórica. Aprenda a integrar Excel, VBA, fórmulas e fontes de dados em uma ferramenta de negociação rentável. Adquira conhecimento exclusivo aplicável a qualquer projeto de modelagem ou análise de Excel. Poupe dinheiro Eliminando custos de software recorrentes Calcule os sinais de negociação em uma grande quantidade de ações, fundos ou spreads em segundos (limitado apenas pela capacidade de dados Excels) Acesso rápido aos materiais do curso fornecidos no momento da compra Espaço em disco do Microsoft Excel 2 megabytes (para arquivos e Armazenamento de dados de estoque) Dados de preço de preço aberto-alto-baixo-fechado, diário ou semanal Acesso à Internet (DSL de alta velocidade ou modem a cabo sugerido, mas não nec Essary) OPCIONAL: link de importação de dados DDE para o Excel através do seu provedor de dados (aconselhamos mais de 5-10 valores mobiliários, caso contrário, os dados de preços gratuitos da YahooFinance ou outra fonte funcionam bem) Índice Introdução Requisitos técnicos básicos Os 5 indicadores técnicos Etapa 1: Índice Médio de Movimento Direcional (ADX) Etapa 2: Tendência ou Oscilação Etapa 2A: Tendência dos Crossovers Médias Mínimas Etapa 2B: Oscilador Estocástico Oscilador Etapa 3: Timing BuySell Signals with Bollinger Bands Etapa 4: Melhorando o Sucesso Comercial com o DMI System Architecture Setting Up Construindo o Diretório e a Estrutura do Arquivo Construindo a Estrutura da Planilha Construindo as Fórmulas do Indicador Dados do Mercado Indicador ADX Médias Movimentais Bandas Estoquestic Bollinger DMI Construindo o Macro Code Etapa 1: Abrindo a janela do Visual Basic Editor Etapa 2: Escrevendo o Macro Code Etapa 3: Verificando o Código Para erros O que o código faz Construção da folha de sinais Etapa 1: Folhas de sinalização Etiquetas e fórmulas Ste P 2: Construa as intervalos Etapa 3: Adicionando um botão de controle e atribuindo uma macro Etapa 4: formatando a planilha Construindo o arquivo de fonte de dados Carregando dados de outras fontes Carregando arquivos. CSV ou. TXT Obtendo dados históricos GRATUITOS da Finança do Yahoo executando o modelo Em uma base diária Quando executar o modelo Combinando os sinais com outras informações do mercado Dinheiro e gerenciamento de riscos Erros de macro comuns Perguntas frequentes Backtesting the modelBest Linguagem de programação para sistemas de negociação algorítmica Uma das perguntas mais freqüentes que recebo no QS mailbag é Qual é o melhor Linguagem de programação para negociação algorítmica. A resposta curta é que não há melhor linguagem. Parâmetros de estratégia, desempenho, modularidade, desenvolvimento, resiliência e custo devem ser considerados. Este artigo descreve os componentes necessários de uma arquitetura de sistema de negociação algorítmica e como as decisões relativas à implementação afetam a escolha do idioma. Em primeiro lugar, os principais componentes de um sistema de negociação algorítmica serão considerados, como ferramentas de pesquisa, otimizador de portfólio, gerenciador de riscos e motor de execução. Posteriormente, serão examinadas diferentes estratégias de negociação e como elas afetam o design do sistema. Em particular, a freqüência de negociação e o provável volume de negociação serão discutidos. Uma vez que a estratégia de negociação foi selecionada, é necessário arquitetar todo o sistema. Isso inclui a escolha de hardware, o (s) sistema (s) operacional (is) e a resiliência do sistema contra eventos raros e potencialmente catastróficos. Enquanto a arquitetura está sendo considerada, deve-se ter em conta o desempenho, tanto para as ferramentas de pesquisa como para o ambiente de execução ao vivo. O que é o Sistema de Negociação Tentando Fazer Antes de decidir sobre o melhor idioma com o qual escrever um sistema de negociação automatizado, é necessário definir os requisitos. O sistema vai ser puramente baseado em execução Será que o sistema exigirá um módulo de gerenciamento de risco ou construção de portfólio O sistema exigirá um backtester de alto desempenho. Para a maioria das estratégias, o sistema de negociação pode ser dividido em duas categorias: Pesquisa e geração de sinal. A pesquisa está preocupada com a avaliação de um desempenho de estratégia em relação aos dados históricos. O processo de avaliação de uma estratégia de negociação em relação aos dados anteriores do mercado é conhecido como backtesting. O tamanho dos dados e a complexidade algorítmica terão um grande impacto na intensidade computacional do backtester. A velocidade e a concorrência do CPU são muitas vezes os fatores limitantes na otimização da velocidade de execução da pesquisa. A geração de sinal está preocupada com a geração de um conjunto de sinais de negociação de um algoritmo e o envio de tais pedidos para o mercado, geralmente através de uma corretora. Para determinadas estratégias, é necessário um alto nível de desempenho. As questões de IO, como a largura de banda da rede e a latência, muitas vezes são fatores limitantes na otimização de sistemas de execução. Assim, a escolha de idiomas para cada componente de todo o seu sistema pode ser bastante diferente. Tipo, Frequência e Volume de Estratégia O tipo de estratégia algorítmica empregada terá um impacto substancial no design do sistema. Será necessário considerar os mercados comercializados, a conectividade com os fornecedores de dados externos, a frequência e o volume da estratégia, o trade-off entre facilidade de desenvolvimento e otimização de desempenho, bem como qualquer hardware personalizado, incluindo customizado Servidores, GPUs ou FPGAs que possam ser necessários. As opções de tecnologia para uma estratégia de ações de baixa freqüência dos EUA serão muito diferentes das de uma negociação de estratégias de arbitragem estatística de alta freqüência no mercado de futuros. Antes da escolha do idioma, muitos fornecedores de dados devem ser avaliados de acordo com a estratégia em questão. Será necessário considerar a conectividade com o fornecedor, a estrutura de todas as APIs, a pontualidade dos dados, os requisitos de armazenamento e a resiliência em face de um fornecedor que está offline. Também é aconselhável possuir acesso rápido a vários fornecedores. Diversos instrumentos possuem todos os seus peculiaridades de armazenamento, exemplos dos quais incluem múltiplos símbolos de ticker para ações e datas de validade para futuros (para não mencionar nenhum dado OTC específico). Isso precisa ser incorporado ao design da plataforma. A frequência da estratégia provavelmente será um dos maiores drivers de como a pilha de tecnologia será definida. As estratégias que empregam dados com mais freqüência do que minuciosamente ou em segundo lugar, requerem uma consideração significativa em relação ao desempenho. Uma estratégia que exceda as barras segundo (isto é, dados de marca) leva a um design orientado a desempenho como o principal requisito. Para estratégias de alta freqüência, uma quantidade substancial de dados do mercado precisará ser armazenada e avaliada. Software como HDF5 ou kdb são comumente usados ​​para essas funções. Para processar os extensos volumes de dados necessários para aplicações HFT, um sistema de backtester e execução extensivamente otimizado deve ser usado. CC (possivelmente com algum montador) é provável para o candidato a linguagem mais forte. As estratégias de ultra-alta freqüência certamente exigirão hardware personalizado, como FPGAs, troca de co-localização e ajuste de interface de kernalnetwork. Os sistemas de pesquisa de sistemas de pesquisa geralmente envolvem uma mistura de desenvolvimento interativo e script automatizado. O primeiro geralmente ocorre dentro de um IDE, como Visual Studio, MatLab ou R Studio. O último envolve cálculos numéricos extensos em vários parâmetros e pontos de dados. Isso leva a uma escolha de idioma que fornece um ambiente direto para testar código, mas também fornece desempenho suficiente para avaliar estratégias em várias dimensões de parâmetros. Os IDE típicos neste espaço incluem Microsoft Visual CC, que contém extensos utilitários de depuração, capacidades de conclusão de código (via Intellisense) e visões gerais diretas de toda a pilha do projeto (via o banco de dados ORM, LINQ) MatLab. Que é projetado para uma grande variedade de álgebra linear numérica e operações vectorizadas, mas em uma maneira de console interativo R Studio. Que envolve o console de linguagem estatística R em um IDE Eclipse IDE de pleno direito para Linux Java e C e IDE semi-proprietários, como Enthought Canopy para Python, que incluem bibliotecas de análise de dados, como NumPy. SciPy. Scikit-learn e pandas em um único ambiente interativo (console). Para backtesting numérico, todos os idiomas acima são adequados, embora não seja necessário utilizar uma GUIIDE, pois o código será executado em segundo plano. A principal consideração nesta fase é a velocidade de execução. Um idioma compilado (como C) geralmente é útil se as dimensões dos parâmetros do backtesting forem grandes. Lembre-se de que é necessário desconfiar de tais sistemas, se esse for o caso. As linguagens interpretadas, como Python, costumam fazer uso de bibliotecas de alto desempenho, como NumPypandas para a etapa de teste, para manter um grau razoável de competitividade com equivalentes compilados. Em última análise, o idioma escolhido para o backtesting será determinado por necessidades algorítmicas específicas, bem como o alcance das bibliotecas disponíveis no idioma (mais sobre isso abaixo). No entanto, o idioma usado para o backtester e ambientes de pesquisa pode ser completamente independente dos usados ​​na construção de portfólio, gerenciamento de riscos e componentes de execução, como será visto. Construção de carteiras e gerenciamento de riscos A construção de portfólio e os componentes de gerenciamento de risco são muitas vezes ignorados pelos comerciantes algorítmicos de varejo. Isso é quase sempre um erro. Essas ferramentas fornecem o mecanismo pelo qual o capital será preservado. Eles não só tentam aliviar o número de apostas arriscadas, mas também minimizam o efeito de churn dos próprios negócios, reduzindo os custos de transação. Versões sofisticadas desses componentes podem ter um efeito significativo na qualidade e consistência da lucratividade. É direto criar um estável de estratégias, pois o mecanismo de construção do portfólio e o gerenciador de riscos podem ser facilmente modificados para lidar com vários sistemas. Assim, eles devem ser considerados componentes essenciais no início do projeto de um sistema de comércio algorítmico. O trabalho do sistema de construção de carteira é levar um conjunto de trades desejados e produzir o conjunto de negócios reais que minimizam o churn, manter exposições a vários fatores (como setores, classes de ativos, volatilidade, etc.) e otimizar a alocação de capital para vários Estratégias em um portfólio. A construção do portfólio geralmente se reduz a um problema de álgebra linear (como uma fatoração da matriz) e, portanto, o desempenho é altamente dependente da eficácia da implementação de álgebra linear numérica disponível. Bibliotecas comuns incluem uBLAS. LAPACK e NAG para C. MatLab também possuem operações de matriz amplamente otimizadas. Python utiliza NumPySciPy para tais cálculos. Um portfólio freqüentemente reequilibrado exigirá uma biblioteca de matriz compilada (e bem otimizada) para levar a cabo esta etapa, de modo a não engarrafar o sistema de comércio. O gerenciamento de riscos é outra parte extremamente importante de um sistema de comércio algorítmico. O risco pode vir de várias formas: maior volatilidade (embora isso possa ser visto como desejável para certas estratégias), o aumento das correlações entre as classes de ativos, o defeito do contraparte, as interrupções do servidor, os eventos de cisnes negros e os erros não detectados no código comercial, para nomear um poucos. Os componentes de gerenciamento de risco tentam antecipar os efeitos da volatilidade excessiva e a correlação entre classes de ativos e seus efeitos subsequentes sobre o capital de negociação. Muitas vezes isso se reduz a um conjunto de cálculos estatísticos, como os testes de esforço de Monte Carlo. Isso é muito semelhante às necessidades computacionais de um mecanismo de precificação de derivados e, como tal, será vinculado à CPU. Essas simulações são altamente paralelizáveis ​​(veja abaixo) e, até certo ponto, é possível lançar hardware no problema. Sistemas de execução O trabalho do sistema de execução é receber sinais de negociação filtrados dos componentes de construção de portfólio e gerenciamento de riscos e enviá-los para uma corretora ou outros meios de acesso ao mercado. Para a maioria das estratégias de negociação algorítmica de varejo, isso envolve uma conexão API ou FIX para uma corretora, como Interactive Brokers. As considerações primárias ao decidir sobre um idioma incluem a qualidade da API, a disponibilidade do idioma para uma API, a freqüência de execução e o deslizamento antecipado. A qualidade da API refere-se ao quão bem documentado é, qual o tipo de desempenho que ele fornece, se ele precisa de um software autônomo para ser acessado ou se um gateway pode ser estabelecido de forma sem cabeça (ou seja, sem GUI). No caso dos Interactive Brokers, a ferramenta Trader WorkStation precisa ser executada em um ambiente GUI para acessar sua API. Uma vez, tive que instalar uma edição Desktop Ubuntu em um servidor da nuvem Amazon para acessar intermediários interativos de forma remota, apenas por esse motivo, a maioria das API fornecerá uma interface C andor Java. Geralmente, é para a comunidade o desenvolvimento de wrappers específicos do idioma para C, Python, R, Excel e MatLab. Observe que, com cada plugin adicional utilizado (especialmente wrappers da API), há possibilidades de insetos no sistema. Sempre testar plugins desse tipo e garantir que eles sejam ativamente mantidos. Um indicador valioso é ver quantas novas atualizações de uma base de código foram feitas nos últimos meses. A frequência de execução é de extrema importância no algoritmo de execução. Observe que centenas de pedidos podem ser enviados a cada minuto e, como tal, o desempenho é crítico. Slippage será incorrido através de um sistema de execução mal executado e isso terá um impacto dramático sobre a rentabilidade. Os idiomas estaticamente digitados (veja abaixo), como o CJava, geralmente são ótimos para execução, mas há um trade-off em tempo de desenvolvimento, testes e facilidade de manutenção. Idiomas dinamicamente digitados, como Python e Perl agora são geralmente suficientemente rápidos. Certifique-se sempre de que os componentes foram projetados de forma modular (veja abaixo) para que possam ser trocados para fora à medida que o sistema se equilibra. Processo de planejamento e desenvolvimento arquitetônico Os componentes de um sistema comercial, seus requisitos de freqüência e volume foram discutidos acima, mas a infraestrutura do sistema ainda não foi coberta. Aqueles que atuam como comerciante de varejo ou que trabalham em um fundo pequeno provavelmente estarão usando muitos chapéus. Será necessário cobrir o modelo alfa, o gerenciamento de riscos e os parâmetros de execução, bem como a implementação final do sistema. Antes de aprofundar linguagens específicas, o projeto de uma arquitetura de sistema ideal será discutido. Separação de preocupações Uma das decisões mais importantes que devem ser tomadas no início é como separar as preocupações de um sistema comercial. No desenvolvimento de software, isso significa essencialmente como dividir os diferentes aspectos do sistema de negociação em componentes modulares separados. Ao expor as interfaces em cada um dos componentes, é fácil trocar partes do sistema por outras versões que ajudem o desempenho, confiabilidade ou manutenção, sem modificar nenhum código de dependência externo. Esta é a melhor prática para esses sistemas. Para estratégias em frequências mais baixas, tais práticas são aconselhadas. Para a comercialização de ultra alta frequência, o livro de regras pode ser ignorado à custa de ajustar o sistema para ainda mais desempenho. Um sistema mais acoplado pode ser desejável. Criar um mapa de componentes de um sistema de negociação algorítmico vale um artigo em si. No entanto, uma abordagem ótima é garantir que haja componentes separados para as entradas de dados de mercado históricos e em tempo real, armazenamento de dados, API de acesso a dados, backtester, parâmetros de estratégia, gerenciamento de portfólio, gerenciamento de riscos e sistemas de execução automatizada. Por exemplo, se o armazenamento de dados em uso estiver atualmente em baixa performance, mesmo em níveis significativos de otimização, ele pode ser trocado com reescrituras mínimas para a ingesta de dados ou API de acesso a dados. Até o ponto em que o backtester e os componentes subsequentes estão em causa, não há diferença. Outro benefício dos componentes separados é que permite que uma variedade de linguagens de programação sejam usadas no sistema geral. Não é necessário restringir a um único idioma se o método de comunicação dos componentes for independente do idioma. Este será o caso se estiverem se comunicando via TCPIP, ZeroMQ ou algum outro protocolo independente de linguagem. Como um exemplo concreto, considere o caso de um sistema de backtesting escrito em C para o desempenho de crunching numérico, enquanto o gerenciador de portfólio e os sistemas de execução são escritos em Python usando SciPy e IBPy. Considerações sobre o desempenho O desempenho é uma consideração significativa para a maioria das estratégias comerciais. Para estratégias de maior frequência, é o fator mais importante. O desempenho abrange uma ampla gama de problemas, como velocidade de execução algorítmica, latência de rede, largura de banda, IO de dados, paralelismo de simultaneidade e dimensionamento. Cada uma dessas áreas é coberta individualmente por grandes livros didáticos, portanto este artigo apenas arranhará a superfície de cada tópico. A escolha da arquitetura e da linguagem agora será discutida em termos de seus efeitos sobre o desempenho. A sabedoria predominante, como afirmou Donald Knuth. Um dos pais da Ciência da Computação, é que a otimização prematura é a raiz de todo o mal. Este é quase sempre o caso - exceto ao construir um algoritmo de negociação de alta freqüência Para aqueles que estão interessados ​​em estratégias de baixa freqüência, uma abordagem comum é construir um sistema da maneira mais simples possível e apenas otimizar à medida que os estrangulamentos começam a aparecer. As ferramentas de criação de perfil são usadas para determinar onde surgem os estrangulamentos. Perfis podem ser feitos para todos os fatores listados acima, em um ambiente MS Windows ou Linux. Existem muitas ferramentas de sistema operacional e linguagem disponíveis para isso, bem como utilitários de terceiros. A escolha da linguagem será agora discutida no contexto da performance. C, Java, Python, R e MatLab contêm bibliotecas de alto desempenho (como parte do padrão ou externo) para estrutura básica de dados e trabalho algorítmico. C é fornecido com a Biblioteca de modelos padrão, enquanto o Python contém NumPySciPy. Tarefas matemáticas comuns são encontradas nessas bibliotecas e raramente é benéfico escrever uma nova implementação. Uma exceção é se uma arquitetura de hardware altamente personalizada for necessária e um algoritmo está fazendo uso extensivo de extensões proprietárias (como caches personalizados). No entanto, muitas vezes a reinvenção da roda desperdiça o tempo que poderia ser melhor gasto desenvolvendo e otimizando outras partes da infra-estrutura de negociação. O tempo de desenvolvimento é extremamente precioso especialmente no contexto dos únicos desenvolvedores. A latência é muitas vezes uma questão do sistema de execução, pois as ferramentas de pesquisa geralmente estão localizadas na mesma máquina. Para o primeiro, a latência pode ocorrer em vários pontos ao longo do caminho de execução. Os bancos de dados devem ser consultados (latência da rede de disco), os sinais devem ser gerados (sistema operacional, latência de mensagens do kernal), sinais comerciais enviados (latência NIC) e pedidos processados ​​(latência interna dos sistemas de troca). Para operações de maior freqüência, é necessário familiarizar-se intimamente com a otimização do kernal, além de otimizar a transmissão da rede. Esta é uma área profunda e está significativamente além do escopo do artigo, mas se um algoritmo UHFT é desejado, então, esteja ciente da profundidade do conhecimento necessário. O cache é muito útil no conjunto de ferramentas de um desenvolvedor de negociação quantitativo. O armazenamento em cache refere-se ao conceito de armazenar dados freqüentemente acessados ​​de forma que permita um acesso de alto desempenho, em detrimento do potencial estancamento dos dados. Um caso de uso comum ocorre no desenvolvimento da web ao tirar dados de um banco de dados relacional com respaldo de disco e colocá-lo na memória. Quaisquer pedidos subseqüentes para os dados não precisam acertar o banco de dados e, portanto, os ganhos de desempenho podem ser significativos. Para situações de negociação, o cache pode ser extremamente benéfico. Por exemplo, o estado atual de um portfólio de estratégia pode ser armazenado em um cache até que seja reequilibrado, de modo que a lista não precisa ser regenerada em cada ciclo do algoritmo de negociação. Essa regeneração provavelmente será uma alta operação de CPU ou disco IO. No entanto, o armazenamento em cache não está sem seus próprios problemas. A regeneração de dados de cache de uma só vez, devido à natureza volátil do armazenamento de cache, pode colocar uma demanda significativa na infraestrutura. Outra questão é o empilhamento de cães. Onde múltiplas gerações de uma nova cópia de cache são realizadas com uma carga extremamente alta, o que leva a uma falha em cascata. A alocação de memória dinâmica é uma operação cara na execução de software. Assim, é imperativo que os aplicativos de maior desempenho comercial sejam conscientes de como a memória está sendo alocada e desalocada durante o fluxo do programa. Novos padrões de linguagem, como Java, C e Python, todos realizam coleta automática de lixo. Que se refere à desalocação da memória alocada dinamicamente quando os objetos ficam fora do escopo. A coleta de lixo é extremamente útil durante o desenvolvimento, pois reduz erros e ajuda a legibilidade. No entanto, muitas vezes é sub óptimo para certas estratégias de negociação de alta freqüência. A coleta de lixo personalizada é muitas vezes desejada para esses casos. Em Java, por exemplo, ao ajustar a configuração do coletor de lixo e do heap, é possível obter alto desempenho para as estratégias de HFT. C não fornece um coletor de lixo nativo e, portanto, é necessário lidar com todas as alocações de alocação de memória como parte de uma implementação de objetos. Embora potencialmente propenso a erros (potencialmente levando a ponteiros pendurados), é extremamente útil ter controle fino de como os objetos aparecem no heap para determinadas aplicações. Ao escolher um idioma, certifique-se de estudar como o coletor de lixo funciona e se ele pode ser modificado para otimizar um caso de uso particular. Muitas operações em sistemas de negociação algorítmica são favoráveis ​​à paralelização. Isso se refere ao conceito de realização de múltiplas operações programáticas ao mesmo tempo, ou seja, em paralelo. Os algoritmos denominados algoritmos paralisantes incluem etapas que podem ser computadas totalmente independentemente de outras etapas. Certas operações estatísticas, como as simulações de Monte Carlo, são um bom exemplo de algoritmos embarassingly paralelos, pois cada sorteio aleatório e subseqüente operação do caminho podem ser computados sem o conhecimento de outros caminhos. Outros algoritmos são apenas parcialmente paralelizados. As simulações de dinâmica de fluidos são um exemplo, onde o domínio da computação pode ser subdividido, mas, em última instância, esses domínios devem se comunicar entre si e, portanto, as operações são parcialmente seqüenciais. Os algoritmos paralisáveis ​​estão sujeitos à Lei Amdahls. Que fornece um limite superior teórico para o aumento de desempenho de um algoritmo paralelizado quando sujeito a N processos separados (por exemplo, em um núcleo ou fio de CPU). A paralelização tornou-se cada vez mais importante como um meio de otimização, uma vez que as velocidades do clock do processador estagnaram, já que os processadores mais novos contêm muitos núcleos com os quais realizar cálculos paralelos. O aumento do hardware de gráficos do consumidor (predominantemente para videogames) levou ao desenvolvimento de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), que contêm centenas de núcleos para operações altamente concorrentes. Tais GPUs são agora muito acessíveis. Os quadros de alto nível, como o Nvidias CUDA, levaram à adoção generalizada na academia e nas finanças. Esse hardware de GPU geralmente é apenas adequado para o aspecto de pesquisa de financiamento quantitativo, enquanto outros equipamentos mais especializados (incluindo matrizes de portas programáveis ​​em campo - FPGAs) são usados ​​para (U) HFT. Atualmente, a maioria dos langauges modernos suporta um grau de reprodução simultânea. Assim, é direto otimizar um backtester, uma vez que todos os cálculos são geralmente independentes dos outros. O dimensionamento em engenharia de software e operações refere-se à capacidade do sistema de lidar consistentemente com o aumento de cargas sob a forma de solicitações maiores, maior uso do processador e maior alocação de memória. Na negociação algorítmica, uma estratégia pode escalar se pode aceitar quantidades maiores de capital e ainda produzir retornos consistentes. A pilha de tecnologia de negociação escala se pode suportar maiores volumes de comércio e latência aumentada, sem gargalo. Enquanto os sistemas devem ser projetados para dimensionar, muitas vezes é difícil prever de antemão, onde um gargalo irá ocorrer. O registro, o teste, o perfil e o monitoramento rigorosos ajudarão grandemente em permitir um sistema a escala. Os próprios idiomas são muitas vezes descritos como inesquecíveis. Isso geralmente é o resultado de uma desinformação, e não de um fato difícil. É a pilha de tecnologia total que deve ser verificada quanto à escalabilidade, e não ao idioma. Claramente, certas linguagens têm maior desempenho do que outras em casos de uso específicos, mas um idioma nunca é melhor do que outro em todos os sentidos. Um meio de gerenciar escala é separar as preocupações, como afirmado acima. A fim de introduzir ainda a capacidade de lidar com picos no sistema (isto é, volatilidade súbita que desencadeia uma série de trades), é útil criar uma arquitetura de filas de mensagens. Isso simplesmente significa colocar um sistema de fila de mensagens entre os componentes para que as encomendas sejam empilhadas se um determinado componente não conseguir processar muitos pedidos. Em vez de pedidos de perda, eles simplesmente são mantidos em uma pilha até que a mensagem seja tratada. Isso é particularmente útil para enviar trocas para um mecanismo de execução. Se o motor está sofrendo sob latência intensa, ele irá fazer backup de trades. Uma fila entre o gerador de sinal comercial e a API de execução aliviará essa questão à custa do possível deslizamento comercial. Um bem respeitado corretor de fila de mensagens de código aberto é RabbitMQ. Hardware e sistemas operacionais O hardware que gerencia sua estratégia pode ter um impacto significativo na rentabilidade do seu algoritmo. Esta não é uma questão restrita aos comerciantes de alta freqüência. Uma má escolha no hardware e no sistema operacional pode levar a uma falha da máquina ou reiniciar no momento mais inoportuno. Assim, é necessário considerar onde sua candidatura irá residir. A escolha é geralmente entre uma máquina de mesa pessoal, um servidor remoto, um provedor de nuvem ou um servidor co-localizado em troca. As máquinas de mesa são simples de instalar e administrar, especialmente com sistemas operacionais mais novos e amigáveis ​​como Windows 78, Mac OSX e Ubuntu. Os sistemas de desktop possuem algumas desvantagens significativas, no entanto. O principal é que as versões dos sistemas operacionais projetados para máquinas de mesa provavelmente irão requerer o reinício (e muitas vezes no pior dos tempos). Eles também usam mais recursos computacionais pela virtude de exigir uma interface gráfica de usuário (GUI). Utilizar hardware em um ambiente doméstico (ou escritório local) pode levar à conectividade com a internet e aos problemas de tempo de atividade. O principal benefício de um sistema de desktop é que a potência computacional significativa pode ser comprada pela fração do custo de um servidor dedicado remoto (ou sistema baseado em nuvem) de velocidade comparável. Um servidor dedicado ou uma máquina baseada em nuvem, muitas vezes mais caro do que uma opção de área de trabalho, permite uma infra-estrutura de redundância mais significativa, como backups de dados automatizados, a capacidade de garantir de forma mais direta o tempo de atividade e monitoramento remoto. Eles são mais difíceis de administrar, pois exigem a capacidade de usar recursos de logon remoto do sistema operacional. No Windows, isto é geralmente através do GUI Remote Desktop Protocol (RDP). Em sistemas baseados em Unix, a linha de comando Secure SHell (SSH) é usada. A infraestrutura de servidor baseada em Unix é quase sempre baseada em linha de comando, o que imediatamente faz com que as ferramentas de programação baseadas em GUI (como MatLab ou Excel) sejam inutilizáveis. Um servidor co-localizado, como a frase é usada nos mercados de capitais, é simplesmente um servidor dedicado que reside dentro de uma troca para reduzir a latência do algoritmo de negociação. Isso é absolutamente necessário para certas estratégias de negociação de alta freqüência, que dependem de baixa latência para gerar alfa. O aspecto final para a escolha do hardware e a escolha da linguagem de programação é a independência da plataforma. Existe a necessidade de o código ser executado em vários sistemas operacionais diferentes. O código projetado para ser executado em um tipo particular de arquitetura de processador, como o Intel x86x64 ou será possível executar em processadores RISC, como os fabricados pela ARM Essas questões serão altamente dependentes da frequência e do tipo de estratégia implementada. Resiliência e Teste Uma das melhores maneiras de perder muito dinheiro na negociação algorítmica é criar um sistema sem resiliência. Isso se refere à durabilidade do sistema quando sujeito a eventos raros, como falências de corretagem, volatilidade súbita em excesso, tempo de inatividade em toda a região para um provedor de servidor em nuvem ou a exclusão acidental de um banco de dados de negociação inteiro. Anos de lucro podem ser eliminados em segundos com uma arquitetura mal projetada. É absolutamente essencial considerar questões como debugging, testes, logging, backups, alta disponibilidade e monitoramento como componentes principais do seu sistema. É provável que, em qualquer aplicativo de negociação quantitativo personalizado razoavelmente complicado, pelo menos 50 de tempo de desenvolvimento serão gastos em depuração, teste e manutenção. Quase todas as linguagens de programação são enviadas com um depurador associado ou possuem alternativas de terceiros bem respeitadas. Em essência, um depurador permite a execução de um programa com inserção de pontos de interrupção arbitrários no caminho do código, que interrompe temporariamente a execução para investigar o estado do sistema. O principal benefício da depuração é que é possível investigar o comportamento do código antes de um ponto de falha conhecido. A depuração é um componente essencial na caixa de ferramentas para analisar erros de programação. However, they are more widely used in compiled languages such as C or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements. Despite this tendency Python does ship with the pdb. which is a sophisticated debugging tool. The Microsoft Visual C IDE possesses extensive GUI debugging utilities, while for the command line Linux C programmer, the gdb debugger exists. Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code-paths, helping to ensure that a system behaves as it should. A more recent paradigm is known as Test Driven Development (TDD), where test code is developed against a specified interface with no implementation. Antes da conclusão da base de código real, todos os testes falharão. As code is written to fill in the blanks, the tests will eventually all pass, at which point development should cease. TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully. In C, Boost provides a unit testing framework. In Java, the JUnit library exists to fulfill the same purpose. Python also has the unittest module as part of the standard library. Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options. In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential. Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database. Logs are a first line of attack when hunting for unexpected program runtime behaviour. Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed. Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases. It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often lead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns. While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now . All aspects of the system should be considered for monitoring. System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information. Trading metrics such as abnormal pricesvolume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectorsmarkets should also be continuously monitored. Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method (email, SMS, automated phone call) depending upon the severity of the metric. System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager. However, as a sole trading developer, these metrics must be established as part of the larger design. Many solutions for monitoring exist: proprietary, hosted and open source, which allow extensive customisation of metrics for a particular use case. Backups and high availability should be prime concerns of a trading system. Consider the following two questions: 1) If an entire production database of market data and trading history was deleted (without backups) how would the research and execution algorithm be affected 2) If the trading system suffers an outage for an extended period (with open positions) how would account equity and ongoing profitability be affected The answers to both of these questions are often sobering It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data. Many individuals do not test a restore strategy. If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment Similarly, high availability needs to be baked in from the start. Redundant infrastructure (even at additional expense) must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems. I wont delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system. Choosing a Language Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system. The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised. Type Systems When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system . The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed . A statically-typed language performs checks of the types (e. g. integers, floats, custom classes etc) during the compilation process. Such languages include C and Java. A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime. Such languages include Python, Perl and JavaScript. For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors. However, type-checking doesnt catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations. Dynamic languages (i. e. those that are dynamically-typed) can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check. For this reason, the concept of TDD (see above) and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone. Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type (and thus memory requirements) are known at compile-time. In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit. Libraries for dynamic languages, such as NumPySciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays. Open Source or Proprietary One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary (commercial) or open source technologies. There are advantages and disadvantages to both approaches. It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensingmaintenance costs. The Microsoft. NET stack (including Visual C, Visual C) and MathWorks MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software. Both tools have had significant battle testing in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds. Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products. Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both. The. NET software allows cohesive integration with multiple languages such as C, C and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ. MatLab also has many pluginslibraries (some free, some commercial) for nearly any quantitative research domain. There are also drawbacks. With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader (although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free). Microsoft tools play well with each other, but integrate less well with external code. Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned. MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading. The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code. This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive. Open source tools have been industry grade for sometime. Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQLPostgreSQL, Python, R, C and Java in high-performance production roles. However, they are far from restricted to this domain. Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats. The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time. Python and R require far fewer lines of code (LOC) to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries. Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process. Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so (unless in the HFT space), it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack. Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity. Documentation is excellent and bugs (at least for core libraries) remain scarce. Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces. A typical Linux server (such as Ubuntu) will often be fully command-line oriented. In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks. There are mechanisms for integrating with C in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming. While proprietary software is not immune from dependencyversioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments. Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer. I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies. In particular I use: Ubuntu, MySQL, Python, C and R. The maturity, community size, ability to dig deep if problems occur and lower total cost ownership (TCO) far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations. Having said that, Microsoft Visual Studio (especially for C) is a fantastic Integrated Development Environment (IDE) which I would also highly recommend. Batteries Included The header of this section refers to the out of the box capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they This is where mature languages have an advantage over newer variants. C, Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, HTTP, operating system interaction, GUIs, regular expressions (regex), iteration and basic algorithms. C is famed for its Standard Template Library (STL) which contains a wealth of high performance data structures and algorithms for free. Python is known for being able to communicate with nearly any other type of systemprotocol (especially the web), mostly through its own standard library. R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code (which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance). Outside of the standard libraries, C makes use of the Boost library, which fills in the missing parts of the standard library. In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency. Python has the high performance NumPySciPyPandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research. Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL (MySQLC), JDBC (JavaMatLab), MySQLdb (MySQLPython) and psychopg2 (PostgreSQLPython). Python can even communicate with R via the RPy plugin An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API. Most APIs natively support C and Java, but some also support C and Python, either directly or with community-provided wrapper code to the C APIs. In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin. If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol . Conclusion As is now evident, the choice of programming language(s) for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought. The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries. The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be plugged in for different aspects of a trading stack, as and when requirements change. A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it.

Nyu Trading Strategies

Bernard S. Donefer Departamento de Informação, Ciências da Gestão de Operações Henry Kaufman Management Center 44 West 4th Street, Suite 8-171 New York, Nova Iorque 10012-1126 (212) 998-0831 bdoneferstern. nyu. edu Informações biográficas Bernard Donefers longa carreira em O setor de serviços financeiros incluiu trabalho com bancos, empresas de valores mobiliários e bolsas nos EUA, Europa e Ásia, onde ocupou cargos de alto nível, incluindo a presidência de duas empresas internacionais de software financeiro. É Professor Associado adjunto da Escola de Negócios de Graduação Stern da NYU. Na Stern desde 2005, o Prof. Donefer ensina Sistemas de Informação Financeira e Sistemas de Gestão de Risco no programa de MBA. Ele também é Distinguido Palestrante e Diretor Interino do Wasserman Trading Floor, Centro de Serviços Financeiros Subotnick na Zicklin Business School do Baruch College, Universidade da Cidade de Nova York. Ele possui MBA em Finanças pela Stern. Anteriormente, vice-presidente e chefe de sistemas de mercados de capitais da Fidelity Investments em Boston, ele implementou um dos primeiros ambientes de negociação de ações sem papel da indústria. Ele também foi responsável por seus sistemas de negociação algorítmica, de renda fixa, de câmbio, de mercado e mid-office, conectividade cliente e mercado e seu sistema de gerenciamento de risco de mercado e risco baseado em VaR em tempo real. As posições anteriores incluíram o EVPCIO do Dai Ichi Kangyo Bank (agora Mizuho), onde foi responsável pela recuperação operacional após o bombardeio e presidências do World Trade Center de 1993, tanto dos Bankers Trust Financial Services Information Systems quanto da CAP Information Systems, empresas internacionais de software e serviços. Prof. Donefer é diretor da Conatum Consulting LLC. Ensino de gestão de risco para não-Quants, Bootcamp de mercados de capitais e novos mercados de ações em seminários públicos e clientes corporativos como a SEC, FRB, DTCC, OCRVM, OCC, Alliance Bernstein, Getco, ITG, Harvard Management Co. et al . Nos EUA, no Canadá e na Europa. Servindo como perito em práticas de serviços financeiros, patentes de software e casos de fraude, ele testemunhou em tribunal federal, audiências da SEC e arbitragem de FINRA. Ele se ofereceu com patrocinadores para oportunidades educacionais (SEO) em desenvolvimento e treinamento. Ele atuou como um conselheiro voluntário ou membro do conselho do St. Lukes Chamber Ensemble, Bostons Artists for Humanity. Poetas nas Escolas, Voluntários para as Artes e o Grupo de Consultoria de Voluntariado Urbano. Um comentador freqüente da indústria, o Prof. Donefer presidiu e moderou painéis nas conferências fintech, algo, HFT e hedge funds sobre os desafios, riscos e oportunidades da negociação eletrônica nos mercados globais. Ele falou no Conselho de Relações Exteriores em Washington DC, a NY Bar Association, SIAAFISD, TradeTech, et al. E citado na imprensa nacional e internacional. Nomeação acadêmica Distinguished Lenturer and Interim Director, Subotnick Financial Services Center, Wasserman Trading Floor. Baruch College, Escola Superior de Negócios Zicklin, Universidade da Cidade de Nova York. Anteriormente, Professor Assistente Adjunto, Fordham Graduate School of Business. Interesses de pesquisa Gerenciamento de riscos Microestrutura dos mercados financeiros. Sistemas de negociação - alta freqüência, algorítmica, gerenciamento de pedidos e roteamento Ensaios de ensaios publicados Ensinaram leituras sugeridas Muitas vezes eu perguntei sobre leituras e sites úteis para meus cursos. Aqui está uma lista pessoal de sugestões: leituras e sites. Citações de imprensa recentes e aparições públicas New York Times, Financial Times, Wall Street Journal, MIT Technology Review, Atlantic Magazine, BBC World Service, Australian Public Radio, Securities Industry News, Reuters, Guardian UK, Advanced Trader, Wall Street e Tecnologia, Wall Street Letter e Nikkei Shimbun Japan, et al. Blockchain: padrões desejados. GARP Risk Intelligence. 8 de abril de 2016, a NYSE propõe mudanças, à medida que se entrega para mais volatilidade. Wall Street Journal. 29 de janeiro de 2016 A NYSE delineia as prioridades para melhorar a estrutura do mercado. Dow Jones Business News. 28 de janeiro de 2016 Implicações de Processamento, Tecnologia e Risco Operacional da Migração Blockchain, Moderador de Painel, Visão Financeira Global, Blockchain em Mercado de Capitais, 2016, NYC Blockchain, Orador Convidado, The Regulatory Fundamentals Group, 2016, Fundamentos de Nova York em Negociação de Alta Freqüência, Webcast , Gerson Lehrman Group, 2015, NYC Market Data em Apoio ao Equity Trading, Moderador do Painel, FISD Issue Brief, 2015, NYC Capital Markets Trading Activity na Cloud Technology Age e Cloud Centric Applications em Data Centers, Panel Moderator, HPC para Wall Street , 2015, NYC High Speed ​​Trading Under Siege. Semana de Conformidade. 15 de abril de 2014, a Goldman Sachs corta o negócio do mercado da NYSE. Sohu (Chinese News Service). 2 de abril de 2014, a Goldman em negociações para venda da Unidade de Negociação de Piso da NYSE para a Empresa Holandesa. Wall Street Journal, 2 de abril de 2014 Secrets Behind High Frequency Trading. ECNS. CN (E Chinese News Service), 3 de abril de 2014 High Frequency Trading Under Investigation. CCTV América (China Central Television), Biz Asia America TV Entrevista, 3 de abril de 2014 TradeTech 2014 Comprar Side Summit, Presidente, 2014, NYC Você sabe onde suas ordens estão sendo roteadas, Moderador do painel, TradeTech Comprar Side Summit, 2014, NYC Cobertura de um toque: o que as parcerias entre as mesas eletrônicas de dinheiro significam para o lado da compra, o moderador do painel, TradeTech Buy Side Summit, 2014, NYC Fireside Chat com Donald Bollerman, mercado IEX, TradeTech Buy Side Summit, 2014, NYC Study: Rebates São a chave para onde os corretores encaminham pedidos. Wall Street Journal. 13 de dezembro de 2013 Raging Bulls: Como Wall Street se tornou dependente da velocidade de negociação. Gagamir (russo). 28 de novembro de 2013. Debate HFT: Praça dois especialistas em estrutura de mercado. Tradutor avançado. 1 de maio de 2013. O Regulamento de Comércio Transfronteiriço, Presidente, Comitê de Direito Externo e Comparado da Ordem dos Advogados da Cidade de Nova York, 2013, NYC. High Frequency Trading e Financial Markets, Speaker, Council on Foreign Relations, 2013, Washington DC. Debatendo Comércio de Alta Frequência, Orador, Zicklin Center for Corporate Integrity, 2013, NYC. Negociação de alta freqüência - Os mercados e os investidores melhoram agora agora, Moderador do painel, RELATÓRIO DE EMISSÃO DO SIIAFISD, 2013, NYC. TradeTech EUA Global Trading Conference, Presidente, 2013, NYC. Melhorando o Desempenho Comercial Ao Estabelecer Melhores Práticas para Seleção do Local de Negociação de Pool Sombra, Moderador do Painel, TradeTech, 2013, NYC. Painel de Melhores Práticas: como pagar seus corretores intermediários, moderador do painel, TradeTech, 2013, NYC. Desenvolvendo sua Estratégia de OMSEMS confiável confiável, Moderador de painel, TradeTech, 2013, NYC. Markets Face Challenge reaberto após Sandy. NPR Marketplace. 30 de outubro de 2012. Os interruptores de matar podem ser muito difíceis de implementar. Accelus da Reuters. 17 de outubro de 2012. Cópias de queda vs. Switches de matança: o que vem em seguida para HFT. Lei CFTC. 18 de outubro de 2012. Execução de serviços de consultoria. Webinar Streambase. Setembro de 2012. Tudo o que você precisa saber sobre a fusão do Capitão Knight. Motley Fool. 14 de setembro de 2012. Como Wall Street foi adicta à Light Speed ​​Trading. Com fio. Setembro de 2012. Vivendo com operações de alta velocidade. Wall Street Journal. 11 de agosto de 2012. Hiccups com HFT Criar riscos para todo o mercado. Semana do conselheiro de investidores. 13 de agosto de 2012. Knight diz que a empresa pode sofrer mais perdas com o erro comercial. Bloomberg. 9 de agosto de 2012. O Knight Capital Obtém o Backstop, os Reguladores sob pressão para parar o Flash Crashes. Globe and Mail. Canadá, 6 de agosto de 2012. A desconexão do software da placa mostra dependência do PC. Wiener Zeitung. Áustria, 6 de agosto de 2012. A divisão de Knight Capital revela o problema dos mercados de ações. Padrão padrão. Áustria 6 de agosto de 2012. Cavaleiro à procura de um Cavaleiro Branco. Vídeo da Reuters, 3 de agosto de 2012. Como negociamos. Reuters Video, 3 de agosto de 2012. Knight Capital Failures Destaque o mercado de ações fraco. Reuters China, 3 de agosto de 2012. Erros de software, Knight Cap Loss of US 440 Jt. Inilah. Indonésia, 3 de agosto de 2012. Knight Capital Trading Loss mostra rachaduras em mercados de ações. Economic Times of India. 3 de agosto de 2012. Por que Knight não será o único. CNN Money. 3 de agosto de 2012. Knight Capital Filings mostra Scant Board Duty for Tech Risks. Reuters. 3 de agosto de 2012. IBM, Coke Investors Whipsawed by Hourly Swings. Semana de negócios. 19 de julho de 2012. O comércio de alta velocidade é o progresso, e não a pirataria. Bloomberg View. 12 de abril de 2012. Atribuição de ativos de carteira e gerenciamento de risco de desvantagem, moderador de painel, 2012 Fórum de liderança de investimentos, 2012, NYC. Quando Big Data Obtém Rápido, Casos de Negócios em Tempo Real, Orador Convidado, Orange Institute - Feedback Economy e Realtime Society, 2012, NYC. Ganhando o e-Trading Technology Arms Race, Moderador do Painel, FX Week USA Conference, 2012, NYC. Teleconferência Educacional sobre Negociação de Alta Freqüência, Presidente convidado, Conselho de Investidores Institucionais, 2012. Tecnologia de Estratégias de Negociação, Track Chairman, TradeTech, 2012, NYC. Alinhando Técnicas de Agregação de Ordem Inteligente e Dark Pool com Estratégias de Negociação, Moderador de Painel, TradeTech, 2012, NYC. Estratégias de negociação multi-ativos, Moderador do painel, TradeTech, 2012, NYC. Liquidez evasiva: percepções, realidades dos mitos, moderador do painel, TradeTech, 2012, NYC. Análise comparativa da OMS: abordagens diferentes para sistemas fora de caixa e proprietários, Moderador do painel, TradeTech, 2012, NYC. Risco Operacional, Painelista, Conferência sobre Gestão de Riscos pós-crise, Fordham University, 2012, NYC. Citações de imprensa anteriores Casos de conversação anteriores Não existe tal coisa como HFT, Keynote, Divisão de Serviços de Informações Financeiras, Associação da Indústria de Informações de Software, Assembléia Geral, 2011, NYC. Quais são as principais condições que promovem o crescimento da HFT nos mercados de opções e futuros, Panelista, Comércio de alta freqüência no mundo, Nova York, 2011. Desenvolvimento de negócios e foco da Front Office, Presidente da pista, Trade Tech Architecture, 2011, NYC. Navegando e gerenciando transações de investimentos de infra-estrutura à medida que os volumes aumentam, Moderador do painel, Trade Tech Architecture, 2011, NYC. The Latency Debate-Defining and Measuring Latency in Todays Marketplace, Panel Moderator, Trade Tech Architecture, 2011, NYC. Realização de Infraestrutura de Dados de Mercado, Moderador de Painel, Arquitetura de Tecnologia de Comércio, 2011, NYC. Next Generation Trading Strategies, Track Chairman, TradeTech EUA 2011, NYC. Obtendo transparência no local em tempo real em piscinas escuras, Moderador de painel, TradeTech EUA 2011, NYC. Investigando opções Trading Technology e Market Structure of the Future, Moderador do Painel, TradeTech EUA 2011, NYC. Algo Trading e 6 de maio Flash Crash, orador principal, Exchange Panel Moderator, Capital Markets Consortium, 2010, NYC. Alcançando a melhor execução, Track Chairman, TradeTech USA, 2010, NYC. Analisando a Qualidade de Execução para Alcançar Melhor Execução em um Mercado Fragmentado, Moderador, TradeTech, EUA 2010, NYC. Balanceando o uso da intervenção humana e ferramentas eletrônicas de negociação para se tornar o negociador de patrimônio mais rentável, Moderador, TradeTech EUA 2010, NYC. Riscos na negociação eletrônica, palestrante, Exchange Panel Moderator, Capital Markets Consortium, 2010, NYC. Credit Default SWAPS e AIG, palestrante convidado, Financial Executives International, 2010, NYC. Oportunidades de Negociação Internacional e Alternativa, Track Chairman, TradeTech USA 2009, NYC. Usando as Últimas Estratégias de Negociação e Ferramentas em Mercados Emergentes para Amplificar Devoluções em Sua Mesa, Moderador, TradeTech USA 2009, NYC. Gerenciando o comércio internacional para rentabilidade a longo prazo em mercados globais, Moderador, TradeTech EUA 2009, NYC. Home é onde a crise de crédito é convocada, Associação de Advogados de Finanças Comerciais, 2009, NYC. Capital Markets BootCamp sm, SEO NYC e clientes corporativos em NYC, Boston, LA e Madrid. Gestão de Risco para Non-Quants sm, Instrutor de seminários de 2 dias em NYC, Chicago, Toronto, Oxford, Reino Unido, Filadélfia, Washington DC e Boston Credit Default SWAPS e AIG, palestrante convidado, Financial Executives International, 2010, NYC. Oportunidades de Negociação Internacional e Alternativa, Track Chairman, TradeTech USA 2009, NYC. Usando as mais recentes estratégias de negociação e ferramentas em mercados emergentes para amplificar os retornos na sua mesa, Moderador, TradeTech EUA 2009, NYC. Análise da Série Tema e Arbitragem Estatística G63.2707, Outono de 2009 Como analisamos os dados financeiros históricos para desenvolver recursos lucrativos e de baixo custo, Estratégias de negociação de risco Este curso é uma introdução à análise de séries temporais, tal como usado em finanças e estratégias de negociação relevantes tanto para os participantes do mercado de compra quanto para os vendedores. O curso será dividido em três partes: modelos lineares: AR e MA para processos escalares e vetoriais, e estimativa de volatilidade e covariância simples. Avaliação do modelo e análise residual. Cointegration e sua aplicação em modelos de risco e estratégias de negociação de pares. Modelos não-lineares: ARCH, GARCH e modelos de volatilidade mais gerais. Aplicações: microestrutura de mercado, modelagem de custos de transações e estratégias de negociação ótimas tanto para agência quanto para negociação principal. Instrutores Lin Li, ll1084 em nyu Pré-requisitos O curso destina-se a estudantes de segundo ano no Programa MS de Institutos Courant em Matemática em Finanças. Espera-se que esses estudantes tenham uma excelente base em matemática aplicada ao financiamento (cálculo estocástico e PDEs), um histórico razoável em finanças (teoria de portfólio e gerenciamento de riscos) e no computação, mas não necessariamente um conhecimento intensivo de estatísticas. Estudantes com preparação comparável podem se matricular se houver espaço disponível. Cerca de 5 conjuntos de lição de casa (40 total), um teste (30) e um projeto final (30). Referências Temos uma conta de classe na Wharton Research Data Services. As informações de login serão dadas na aula. Carol Alexander, Modelos de mercado. James D. Hamilton, Time Series Analysis, Princeton University Press 1994. Joel Hasbrouck, Empirical Market Microstructure, Oxford University Press 2006 (mais informações na página Hasbroucks). Stephen J. Taylor, Dinâmica de Preços de Ativos, Volatilidade e Previsão, Princeton University Press 2005. Ruey S. Tsay, Análise da Série de Tempo Financeiro, 2ª Edição, Wiley 2005. Os artigos de pesquisa serão disponibilizados conforme necessário. Segunda-feira à noite, das 7h10 às 9h da manhã em Silver 713, de 14 de setembro a 7 ou 14 de dezembro. (Não há feriado de Columbus Day este ano.) O cronograma e o esboço abaixo estão sujeitos a alterações dependendo de como o curso Desenvolve e nas exigências de viagem dos instrutores. Escola de Negócios NYU Stern A classe descreve algumas das principais estratégias utilizadas pelos hedge funds e comerciantes proprietários e fornece uma metodologia para analisá-los. Na aula e através de exercícios e projetos (veja abaixo), as estratégias são ilustradas usando dados reais e os alunos aprendem a usar o teste 8220back8221 para avaliar uma estratégia. A classe também abrange questões institucionais relacionadas à venda a descoberto, liquidez, requisitos de margem, gerenciamento de risco e medição de desempenho. Os retornos das estratégias8217 são ajustados pela indisponibilidade e seus riscos são avaliados, incluindo o risco de liquidação forçada devido a restrições de margem. A classe é altamente quantitativa. Como resultado das técnicas avançadas utilizadas em fundos de hedge de última geração, a classe exige que os alunos trabalhem de forma independente, analise e manipule dados reais e use modelos matemáticos. Os alunos devem formar grupos de até 5 membros e analisar (i) uma estratégia de hedge funds ou (ii) um estudo de caso de hedge funds. Abaixo, você encontrará idéias para estratégias ou estudos de caso, mas os alunos são encorajados a apresentar suas próprias idéias. Cada grupo deve documentar suas descobertas em um relatório escrito para ser entregue no último dia da aula. Cada grupo que analisa uma estratégia deve estudar o raciocínio econômico por trás da estratégia (o que o patrimônio do mercado torna ineficiente de uma maneira que você pode explorar), a evidência relevante da literatura acadêmica (se houver), a estratégia passada retorna usando dados reais , Estimar os custos de transações associados e o uso do capital (margem), e descrever seu sucesso (ou falha) usando várias medidas de desempenho. Cada grupo que analisa um estudo de caso deve descrever as partes envolvidas e os eventos, analisar os mecanismos econômicos subjacentes em jogo, discutir as lições gerais que podem ser aprendidas e incentivados a tentar estimar os retornos e o uso de capital de uma estratégia que corresponda Que utilizou o (s) fundo (es) de hedge envolvido (s) para verificar evidências anedóticas. A avaliação da classe será baseada nos projetos de grupos escritos, participação em aula e trabalhos de casa. Introdução aos hedge funds Organização, história e status atual Os fundamentos das estratégias de negociação rentáveis ​​Estilos e estratégias (idéias para tópicos de projetos de grupo): i. Arbitragem de títulos convertíveis. Conversões longas, hedge equity, crédito, renda fixa gama, brigas, alta moeda ii. Dedicado curto viés. Identificando fraudes, contabilidade forense iii. Mercados emergentes . Seleção de estoque emergente seleção de países moedas iv. Equidade do mercado neutro. Valor, BM, tamanho PE, inversões de impulso, negociações de convergência, negociação de pares, arbitro de arbitragem de arbitrária de alta velocidade arbitrária v. Evento conduzido. As fusões angustiadas acabaram com os resultados. Splitoffs. Quando emitidos IPOs. SEOs SPACs vi. Arbitragem de renda fixa. Swap spread yield curve, butterfly mortgage CDS-bond base-on-the-runoff-the-run vii. Macro global. Carry trade (parceria de interesse descoberta) desvalorização curva de rendimento temática seleção de país alocação tática de ativos viii. Equidade de longo prazo. Valor, crescimento ganhos qualidade gestão qualidade indústria rotações setor especialistas estrutura de capital arb ix. Futuros gerenciados. Tendências, contra tendências, tendências ampliadas x. Multi-estratégia. Vários estilos diferentes em um fundo a. Fung e Hsieh (1999), 8220A primário sobre hedge funds, 8221 Journal of Empirical Finance, vol. 6, pp. 309-331. B. Malkiel e Saha (2005), 8220Hedge Funds: Risco e Retorno, 8221 Financial Analysts Journal, vol. 61, não. 6, 80-88. Previsibilidade: Seleção de Mercado e Seleção de Segurança Distribuição de mercado Seleção de segurança e estratégias de longo prazo A relação entre análise de regressão e tipos de carteira Exemplos neutros do mercado de ações: tamanho, valor, reversões e impulso Exemplos de futuros gerenciados: tendências c. Asness, Friedman, Krail. E Liew (2000), 8220Style Timing: Valor versus crescimento, 8221 Journal of Portfolio Management, vol. 26, não. 3, pp 50-60. Leitura de fundo, não necessária: g. Lakonishok. Shleifer. E Vishny (1994), 8220Investimento, Extrapolação e Risco, 8221 The Journal of Finance, vol. 49, não. 5, pp. 1541-1578. Medição de desempenho, custos de negociação e risco de liquidez do mercado: medidas de desempenho: alfa, beta, razão de Sharpe, índice de informação Eficiência do mercado: por que estratégias bem conhecidas podem não funcionar para sempre Ajustando os retornos para custos proporcionais e impacto no mercado Negociação para minimizar os custos de transação e liquidez Risco O efeito do risco de liquidez na avaliação a. Asilo, Krail. E Liew (2001), 8220Do Hedge Funds Hedge. 8221 Journal of Portfolio Management, vol. 28, não. 1, pp. 6-19. C. Acharya. E Pedersen (2005), 8220Asset Price with Liquidity Risk, 8221 Journal of Financial Economics, vol. 77, pp. 375-410. Leia as páginas 375-378 e esconda as páginas 378-384. Leitura de fundo, não exigida: margens, arbitragem limitada e risco de liquidez de financiamento Como funcionam os requisitos de margem O uso de capital de um comércio. Limites de Arbitragem Comércio Predatório Saída de capital: riscos e oportunidades a. Brunnermeier e Pedersen (2007), 8220 Liquidez do mercado e liquidez de financiamento, 8221 The Review of Financial Studies, 22, 2201-2238. Introdução somente de leitura e Apêndice A. b. Shleifer e Vishny (1997), 8220The Limits of Arbitrage, 8221 The Journal of Finance, vol. 52, não. 1, pp. 35-55. Leia apenas a introdução, Seção III, IV e V. c. Mitchell, Pedersen e Pulvino (2007), 8220Slow Moving Capital, 8221 The American Economic Review, 97, 215-220. Leitura de fundo, não necessária: e. Brunnermeier e Pedersen (2005), 8220Predatory Trading, 8221 The Journal of Finance, vol. 60, não. 4, pp. 1825-1863. Comércio a curto prazo e negociações de convergência Como as vendas curtas realmente funcionam Atividade e avaliação de curto prazo LTCM e negociação de convergência Combinando estratégias em uma arbitragem de risco de portfólio e desembolsamentos Diversificação, Markowitz e além Incorporando pontos de vista em um portfólio Arbitragem de risco e esculpir a. Black and Litterman (1992), 8220Global Portfolio Optimization, 8221 Financial Analysts Journal, SeptemberOctober. B. Mitchell, Pulvino. E Stafford (2002), 8220 Arbitragem Limitada em Mercados de Patrimônio, 8221 The Journal of Finance, vol. 57, pp. 551-584. Idéias para projetos sobre estratégias de negociação (veja também esboço) Você poderia estudar estratégias com base em 1.a. Uma relação de avaliação (BM, PE, etc.), 1.b. Problemas de estoque líquido ou veja, por exemplo, Os artigos na classe 2 e Estudar os lucros de impulso ou reversões em patrimônio, indústrias, commodities, FX ou outro mercado. Veja artigos na classe 2. Existem muitos outros, e. Chan, Jegadeesh. E Lakonishok (1996), 8220Momentum Strategies, 8221 The Journal of Finance, vol. 51, não. 5. pp. 1681-1713. Obtenha dados sobre os preços das obrigações conversíveis e os preços das ações das mesmas empresas e implemente um backtest da estratégia. Veja também Obter dados sobre taxas de juros e taxas de câmbio para vários países e considerar o retorno sobre o carry trade. É o risco simétrico, ou seja, o mesmo tamanho dos retornos para cima e para baixo Veja também Brunnermeier. Nagel e Pedersen (2008) 8220Carry Trades and Currency Crashes, 8221 NBER Macroeconomics Annual. 23, 313-348. Alguns títulos 8220 devem seguir-se, mas às vezes divergem. Qual é uma boa estratégia comercial para explorar isso. Olhe, e. No Royal Dutch Shell e pares similares e veja também Lucro da diferença entre duas taxas virtualmente livres de risco, a taxa do Tesouraria e a taxa de permuta. Veja Duarte. Longstaff. E Yu (2005), 8220Risco e Retorno no Arbitragem de Renda Fixa: Níquel em frente a um papel de trabalho Steamroller8221. Faça uma estratégia de títulos sem risco de vários vencimentos. Veja Duarte. Longstaff. E Yu (2005) como acima. Pode ser difícil obter dados sobre títulos garantidos por hipotecas, então você só deve fazer isso se alguém no grupo tiver acesso a esses dados. Veja Se os comerciantes trocam 8220 por preços muito mais do que 8221 e 8220push em excesso8221, então, como você se beneficia com esta inspiração, por exemplo, Considere estratégias de opções de índice, como a venda nas estradas de dinheiro. Quando a estratégia é mais rentável Veja, por exemplo, É rentável comprar empresas com boas notícias de ganhos e curtas com más notícias, depois que a notícia é divulgada Veja, por exemplo, Como você identifica as oportunidades entre os títulos em dificuldades Como avaliar o risco de inadimplência e a recuperação em caso de inadimplência Os detentores de títulos podem ser investidores ativos O que é retorno a um portfólio diversificado de vínculos em dificuldades (isto é, sem tentativa de seleção de segurança) e isso captura a maioria dos O risco premium Como você pode identificar idéias de venda curta Existem maneiras de identificar fraudes ou ajuda contábil forense É certo comportamento da administração um sinal de falha de problemas Como algumas das estratégias de investimento mencionadas acima funcionam nos mercados emergentes Quais são as considerações especiais (Por exemplo, custos, barreiras e riscos) devem ser levados em consideração ao investir em mercados emergentes. Quais são as oportunidades especiais. Quanto dos retornos dos fundos de hedge do mercado emergente podem ser explicados simplesmente por serem índices de ações de mercado emergentes. Como você seleciona hedge funds Como Você deve analisar os dados de retorno e quais outros dados estão disponíveis (por exemplo, 13F, 13D, etc.) e como isso pode ser usado para validação cruzada Comente gerentes Como você combina fundos hedge em um portfólio Qual é a melhor maneira de alocar capital entre estilos Idéias para Projetos em Casos Hedge Fund: John A. Paulson e o comércio hipotecário subprime. Como Paulson e co. Estruturar o seu comércio Qual foi o risco negativo e o potencial positivo Como os preços das casas evoluíram antes e depois do comércio, e como você acha que Paulson e Co. Antecipou que os preços das casas iriam parar de aumentar O que poderia ter sido o raciocínio dos investidores institucionais que negociaram agressivamente do outro lado Bernard Madoff. Esquema de Ponzi revelado 2009 Ver livro de Arvedlund (2009), 8220Too Bom para ser verdade: A ascensão e queda de Bernie Madoff .8221 Colapso do fundo de hedge Bear Stearns, 2007. Fundos de hedge durante a recente crise em geral. Como os fundos de hedge fizeram durante a recente crise? Quais estilos sofreram mais e quais estilos se beneficiaram e por que os fundos de hedge forneceram diversificação em relação às ações? Que tipo de gerenciamento de risco funcionou e quais foram as principais fontes de problemas, os conselheiros Amaranth, explodiram 2006 Veja a imprensa, por exemplo, WSJ 1302007. e tente obter dados sobre o futuro do petróleo e veja o que aconteceu em torno do Amaranth explodir. Como a perda de Amaranth8217s se compara à perda de dólar para alguém que teve todo o interesse aberto nos casos NYMEX HBS 9-200-007, 9-200-008, 9-200-009. George Soros 8220 quebrando o Banco da Inglaterra 8221, 1992. O que aconteceu e o que aprendemos sobre o comércio de moeda Olhe os dados sobre as taxas de câmbio e discuta o risco e o retorno de um ataque cambial. As referências específicas usadas na classe são mencionadas acima. Abaixo você encontra material adicional que é uma leitura de fundo útil para sua educação geral, mas não é necessário. Damodaran (2003), Filosofia de Investimento. Estratégias bem-sucedidas e os investidores que os fizeram trabalhar, 8221 John Wiley amp Sons, Nova Jersey. Grinold e Kahn (1999), 8220 Gestão de carteira de ativos, 8221 McGraw-Hill. Nova york . Litterman e o Grupo de Recursos Quantitativos Goldman Sachs Asset Management (2003), 8220Modern Investment Management. Uma abordagem de equilíbrio, 8221 John Wiley amp Sons, Nova Jersey. Andrew W. Lo (2008), 8220Hedge Funds: An Analytic Perspective, 8221 Princeton University Press. Lewis (1990), 8220Liars Poker, 8221 Penguin. Lowenstein (2000), 8220A ascensão e queda da gestão de capital a longo prazo. Quando Genius Failed, 8221 Random House, Nova York. Schwager (1990), 8220Market Wizards, 8221 First Perennial Library.