Estratégias de negociação algorítmica kissell

Negociação algorítmica: estratégias para otimizar a execução comercial.

Robert Kissell, Kissell Research Group.

Robert Kissell fornece uma visão geral de como o MATLAB pode ser usado pelo profissional da indústria para melhorar a qualidade do comércio e os retornos de portfólio em todas as fases do ciclo de investimento. Ele fornece exemplos práticos e um estudo de caso utilizando as funções de análise de custo de transações (TCA) lançadas recentemente pela MATLAB para ajudar os gerentes de portfólio, comerciantes e analistas a desenvolver estratégias para reduzir os custos de negociação e gerenciar melhor o risco de negociação. Sua apresentação mostrará como o MATLAB está atualmente sendo usado para calcular:

Impacto do mercado (por tempo de comércio, taxa de POV e cronograma de comércio) Cronograma de risco para um cronograma de comércio Análise de estoque (Tamanho, Volatilidade, Tempo, Otimização) Curvas de custo de estoque de construção Análise de custo de liquidação e Análise de sensibilidade.

Sobre o apresentador.

Robert é o presidente e fundador do Kissell Research Group. Possui mais de 20 anos de experiência profissional especializada em economia, modelagem quantitativa, análise estatística e gerenciamento de riscos. Ele aconselha e consulta gestores de carteiras em todo os Estados Unidos e a Europa em gerenciamento adequado de riscos, análise de negociação e técnicas de construção de portfólio. Ele é o autor dos principais livros da indústria Optimal Trading Strategies, The Science of Algorithmic Trading & amp; Gestão de Carteira e Gerenciamento de Riscos Multi-ativos. Robert publicou numerosos trabalhos de pesquisa sobre estratégias de negociação, negociação algorítmica, gerenciamento de riscos e melhor execução. Seu artigo "Modelos Dinâmicos Pré-Comerciais: além da Caixa Negra" ganhou o Prêmio de Prestígio Institucional do Prestigio do Ano.

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DigitalResearchFordham.

Esta dissertação apresenta as técnicas e o enquadramento necessários para que os investidores possam tomar decisões de negociação algorítmicas apropriadas, tendo em vista os objetivos comerciais e os objetivos de investimento do fundo. Essas técnicas podem ser utilizadas por instituições financeiras, bancos, hedge funds, corretores-negociantes e corporações para melhorar as decisões de implementação, reduzir os custos de negociação, gerenciar o risco de negociação e aumentar os retornos da carteira. A dissertação introduzirá os modelos matemáticos necessários (nomeadamente, impacto no mercado e risco de tempo) para avaliar e comparar estratégias de execução alternativas, determinar algoritmos e parâmetros algorítmicos apropriados e construir portfólios mais eficientes. Uma técnica de otimização de cronograma de comércio de vários períodos é apresentada para determinar estratégias de execução "ótimas" para cestas de ações em uma quantidade de tempo que pode ser útil para investidores (ou seja, minutos em comparação com horas ou mais). A dissertação visa proporcionar transparência e estrutura a um campo atualmente indisciplinado. ^ Esta dissertação fornece várias contribuições importantes para financiar. Eles são: uma técnica de modelagem de impacto de mercado, uma formulação de otimização de programação de comércio multi-período eficiente, uma técnica de gerenciamento de risco em tempo real e uma estrutura de tomada de decisão algorítmica. Também fornece informações sobre o aprimoramento do desempenho do portfólio através do tratamento adequado do impacto no mercado e do risco de negociação na fase de construção do portfólio do ciclo de investimento. ^

Área da matéria.

Citação recomendada.

Kissell, Robert L, "Algorithmic trading strategies" (2006). Coleção ETD para Fordham University. AAI3216918.

A Ciência da Negociação Algorítmica e Gestão de Portfólio.

1ª edição.

Acesso institucional.

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Nenhuma ordem mínima.

Descrição.

A Ciência da Negociação Algorítmica e Gestão de Portfólio, com ênfase nos processos de negociação algorítmica e nos atuais modelos de negociação, se afasta de outros desse tipo. Robert Kissell, o primeiro autor a discutir negociações algorítmicas nas várias classes de ativos, fornece insights importantes sobre formas de desenvolver, testar e construir algoritmos de negociação. Os leitores aprendem a avaliar os modelos de impacto de mercado e avaliar o desempenho em algoritmos, comerciantes e corretores e adquirem conhecimento para implementar sistemas de negociação eletrônica.

Este valioso livro resume a estrutura do mercado, a formação de preços e a forma como diferentes participantes interagem uns com os outros, incluindo bluff, especulação e jogos de azar. Os leitores aprendem os detalhes subjacentes e a matemática de algoritmos de negociação personalizados, bem como técnicas avançadas de modelagem para melhorar a lucratividade através de negociação algorítmica e técnicas adequadas de gerenciamento de riscos. São discutidos temas de gerenciamento de portfólio, incluindo fatores de quant e modelos de caixa preta, e um site que acompanha inclui exemplos, conjuntos de dados que complementam exercícios no livro e grandes projetos.

Características principais.

Prepara os leitores para avaliar os modelos de impacto no mercado e avaliar o desempenho em algoritmos, comerciantes e corretores. Ajuda os leitores a designar sistemas para gerenciar risco algorítmico e incerteza do pool escuro. Resume uma estrutura de tomada de decisão algorítmica para assegurar a consistência entre objetivos de investimento e objetivos de negociação.

Leitores.

Estudantes e professores que estudam seleção de ações e gerenciamento de portfólio, bem como comerciantes, profissionais e gestores de portfólio que atuam no setor financeiro.

Índice.

Capítulo 1. Negociação Algorítmica.

Alterando o Ambiente de Negociação.

Crescimento recente na negociação algorítmica.

Classificações de Algoritmos.

Tipos de Algoritmos.

Tendências de negociação algorítmica.

Classificação do local de negociação.

Tipos de Pedidos.

O Piso de Negociação.

Decisões de negociação algorítmica.

Ferramentas de análise algorítmica.

Comércio de alta freqüência.

Acesso direto ao mercado.

Capítulo 2. Microstrução do mercado.

Literatura de Microstructure de Mercado.

A Estrutura do Novo Mercado.

Novo modelo de negociação NYSE.

NASDAQ Select Market Maker Program.

Capítulo 3. Análise de custo de transação algorítmica.

Componentes de custo de transação descompactados.

Classificação de custos de transação.

Categorização de custos de transação.

Análise de custos de transações.

Nota final sobre análise pós-comercial.

Capítulo 4. Modelos de Impacto do Mercado.

Ilustrações gráficas de Market Impact.

Desenvolvendo um Modelo de Impacto do Mercado.

Derivação de Modelos.

Modelo de Impacto do Mercado I-Star.

Técnicas de estimativa de parâmetros.

Capítulo 5. Estimando os Parâmetros do Modelo I-Star.

Capítulo 6. Volatilidade dos preços.

Observações de mercado & # 8212; resultados empíricos.

Previsão de volatilidade das ações.

Modelo de Ajuste HMA-VIX.

Medição do desempenho do modelo.

Tipos de modelos de fatores.

Capítulo 7. Técnicas Avançadas de Previsão Algorítmica.

Equações de custo de negociação.

Componentes de risco de negociação.

Trading Cost Models & # 8212; Reformulated.

Equação de Risco de Temporização.

Comparação das estimativas de impacto do mercado.

Técnicas de Previsão de Volume.

Previsão de volumes mensais.

Fronteira de Negociação Eficiente.

Capítulo 8. Algorithmic Decision Making Framework.

Algorithmic Decision Making Framework.

Capítulo 9. Algoritmos de portfólio.

Equações de custo de transação.

Técnicas de otimização de portfólio.

Táticas de adaptação de portfólio.

Gerenciando o risco do portfólio.

Capítulo 10. Construção da carteira.

Otimização e restrições de portfólio.

Custos de transação na otimização de portfólio.

Processo de gerenciamento de portfólio.

Processo de Decisão de Negociação.

Unificando as Teorias de Investimento e Negociação.

Determinando o Nível Apropriado de Aversão ao Risco.

Melhor Fronteira de Execução.

Construção do portfólio com custos de transação.

Capítulo 11. Técnicas quantitativas de gerenciamento de carteiras.

Os modelos existentes são suficientes para a construção do portfólio?

Pré-comércio de pré-negociações.

Qual é o custo do comércio?

Índices do Fator MI.

Alpha Capture Program.

Capítulo 12. Índice de custos e # 38; Custos de negociação multi-ativos.

Índice de custo em tempo real.

Investimento em Classe Multi-Ativo.

Custos de negociação multi-ativos.

Capítulo 13. Modelos de negociação de alta freqüência e Black Box.

Dados e pesquisa.

Sobre o autor.

Robert Kissell.

Dr. Robert Kissell é o presidente e fundador do Kissell Research Group. Ele tem mais de vinte anos de experiência especializada em economia, finanças, matemática e estatística, risco e modelagem esportiva.

O Dr. Kissell é autor dos principais livros da indústria, "The Science of Algorithmic Trading & Portfolio Management" (Elsevier, 2013), "Multi-Asset Risk Modeling" (Elsevier, 2014) e "Optimal Trading Strategies" (AMACOM , 2003). Ele publicou inúmeros trabalhos de pesquisa sobre negociação, algoritmos eletrônicos, gerenciamento de riscos e melhor execução. Seu artigo, "Modelos Dinâmicos Pré-Comerciais: além da Black Box", (2011) ganhou o prêmio de prestigiado papel institucional do investidor do ano.

O Dr. Kissell é um membro da faculdade adjunta da Gabelli School of Business na Fordham University e é editor associado do Journal of Trading e do Journal of Index Investing. Ele já foi instrutor da Universidade Cornell em seu programa de Engenharia Financeira graduado.

O Dr. Kissell trabalhou com inúmeros Bancos de Investimento ao longo de sua carreira, incluindo UBS Securities, onde foi Diretor Executivo de Estratégias de Execução e Análise de Portfólio, e no JPMorgan, onde foi Diretor Executivo e Chefe de Estratégias de Negociação Quantitativas. Anteriormente, ele estava no Citigroup / Smith Barney, onde era vice-presidente de pesquisa quantitativa e na Instinet, onde era diretor de pesquisa comercial. Ele começou sua carreira como Consultor Econômico no R. J. Rudden Associates especializada em energia, preços, riscos e otimização.

Durante seus anos de faculdade, o Dr. Kissell foi membro da equipe de futebol Stony Brook e foi co-capitão em seus anos júnior e sénior. Foi durante esse período como atleta estudante onde começou a aplicar matemática e estatística para problemas de modelagem esportiva. Muitas das técnicas discutidas em "Optimal Sports Math, Statistics e Fantasy" foram desenvolvidas durante seu tempo em Stony Brook, e avançaram depois disso. Assim, fazendo deste livro o subproduto de décadas de pesquisas bem-sucedidas.

Dr. Kissell tem um Ph. D. em Economia da Universidade Fordham, um MS em Matemática Aplicada da Universidade Hofstra, um MS em Gestão Empresarial da Universidade Stony Brook e um BS em Matemática Aplicada e Estatística da Universidade Stony Brook.

Afiliações e especialidades.

Robert Kissell, PhD, é presidente da Kissell Research Group, uma empresa de consultoria financeira e econômica global especializada em modelagem quantitativa, análise estatística e negociação algorítmica. Ele também é atualmente um membro do corpo docente adjunto da Gabelli School of Business na Fordham University, e ocupou vários cargos de liderança sênior com proeminente protuberância de bancos de investimento.

"Kissell. Apresenta os modelos matemáticos para construir, calibrar e testar modelos de impacto de mercado que calculam a variação no preço das ações causado por uma grande negociação ou ordem, e apresenta um avançado processo de otimização de portfólio que incorpora impacto de mercado e custos de transação diretamente na otimização de portfólio . "- ProtoView, março de 2014.

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