Implementando estratégias de negociação

MSG Management Study Guide.

Implementação da Estratégia - Significado e Etapas na Implementação de uma Estratégia.

A implementação da estratégia é a tradução da estratégia escolhida para a ação organizacional, de modo a alcançar metas e objetivos estratégicos. A implementação da estratégia também é definida como a forma como uma organização deve desenvolver, utilizar e amalgamar a estrutura organizacional, os sistemas de controle e a cultura para seguir estratégias que levem à vantagem competitiva e a um melhor desempenho. A estrutura organizacional atribui valor especial ao desenvolvimento de tarefas e funções para os funcionários e afirma como essas tarefas e papéis podem ser correlacionados para maximizar a eficiência, a qualidade e a satisfação do cliente - os pilares da vantagem competitiva. Mas, a estrutura organizacional não é suficiente em si mesma para motivar os funcionários.

Um sistema de controle organizacional também é necessário. Este sistema de controle equipa os gerentes com incentivos motivacionais para funcionários, bem como comentários sobre o desempenho dos funcionários e organizacionais. A cultura organizacional refere-se à coleção especializada de valores, atitudes, normas e crenças compartilhadas por membros e grupos organizacionais.

Seguem-se os principais passos na implementação de uma estratégia:

Excelentes estratégias formuladas falharão se não forem devidamente implementadas. Além disso, é essencial notar que a implementação da estratégia não é possível, a menos que haja estabilidade entre a estratégia e cada dimensão organizacional, como estrutura organizacional, estrutura de recompensas, processo de alocação de recursos, etc.

A implementação da estratégia representa uma ameaça para muitos gerentes e funcionários de uma organização. Novas relações de poder são previstas e alcançadas. Novos grupos (formais e informais) são formados cujos valores, atitudes, crenças e preocupações podem não ser conhecidos. Com a mudança de poder e papéis de status, os gerentes e funcionários podem empregar comportamentos de confronto.

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O Guia de Estudos de Gestão é um tutorial completo para estudantes de gestão, onde os estudantes podem aprender os conceitos básicos, bem como conceitos avançados relacionados ao gerenciamento e seus assuntos relacionados.

4 estratégias comuns de negociação ativa.

O comércio ativo é o ato de comprar e vender títulos com base em movimentos de curto prazo para lucrar com os movimentos de preços em um gráfico de ações de curto prazo. A mentalidade associada a uma estratégia de negociação ativa difere da estratégia de longo prazo de compra e retenção. A estratégia de compra e retenção emprega uma mentalidade que sugere que os movimentos de preços a longo prazo superarão os movimentos de preços no curto prazo e, como tal, os movimentos de curto prazo devem ser ignorados. Os comerciantes ativos, por outro lado, acreditam que os movimentos de curto prazo e a captura da tendência do mercado são os lucros obtidos. Existem vários métodos utilizados para realizar uma estratégia de negociação ativa, cada uma com ambientes de mercado adequados e riscos inerentes à estratégia. Aqui estão quatro dos tipos mais comuns de negociação ativa e os custos internos de cada estratégia. (A negociação ativa é uma estratégia popular para aqueles que tentam superar a média do mercado. Para saber mais, veja como superar o mercado.)

O comércio diário é talvez o estilo de negociação ativo mais conhecido. Muitas vezes, é considerado um pseudônimo para negociação ativa. O comércio diário, como o próprio nome indica, é o método de compra e venda de títulos no mesmo dia. As posições são fechadas no mesmo dia em que são tomadas e nenhuma posição é realizada durante a noite. Tradicionalmente, o comércio diário é feito por comerciantes profissionais, como especialistas ou fabricantes de mercado. No entanto, a negociação eletrônica abriu essa prática para comerciantes novatos. (Para leitura relacionada, veja também Day Trading Strategies For Beginners.)

[Aprender qual estratégia vai funcionar melhor para você é uma das primeiras etapas que você precisa tomar como comerciante aspirante. Se você está interessado em fazer o dia, o Curso de Tradutor do Dia da Academia Investopedia pode ensinar-lhe uma estratégia comprovada que inclui seis tipos diferentes de negócios. ]

Alguns realmente consideram a negociação de posições como uma estratégia de compra e retenção e não negociação ativa. No entanto, a negociação de posição, quando realizada por um comerciante avançado, pode ser uma forma de negociação ativa. A negociação de posições usa gráficos de longo prazo - em qualquer lugar do dia a mês - em combinação com outros métodos para determinar a tendência da direção atual do mercado. Este tipo de comércio pode durar vários dias a várias semanas e às vezes mais, dependendo da tendência. Os comerciantes da Tendência procuram maiores ou mais altos sucessivos ou altos baixos para determinar a tendência de uma segurança. Ao saltar e montar a "onda", os comerciantes de tendências pretendem beneficiar tanto da desvantagem como dos movimentos do mercado. Os comerciantes tendem a determinar a direção do mercado, mas eles não tentam prever nenhum nível de preço. Normalmente, os comerciantes de tendências pulam na tendência depois de se estabelecer, e quando a tendência se rompe, eles geralmente saem da posição. Isso significa que, em períodos de alta volatilidade do mercado, a negociação de tendências é mais difícil e suas posições geralmente são reduzidas.

Quando uma tendência se rompe, os comerciantes de swing geralmente entram no jogo. No final de uma tendência, geralmente há uma certa volatilidade de preços à medida que a nova tendência tenta estabelecer-se. Os comerciantes Swing compram ou vendem como a volatilidade dos preços. Os negócios Swing geralmente são mantidos por mais de um dia, mas por um período mais curto do que os negócios de tendências. Os comerciantes Swing muitas vezes criam um conjunto de regras comerciais baseadas em análises técnicas ou fundamentais; Essas regras comerciais ou algoritmos são projetados para identificar quando comprar e vender uma segurança. Enquanto um algoritmo de troca de balanço não precisa ser exato e prever o pico ou o vale de um movimento de preço, ele precisa de um mercado que se mova em uma direção ou outra. Um mercado limitado ou paralelo é um risco para os comerciantes swing. (Para mais informações sobre negociação de swing, veja nossa Introdução ao Swing Trading.)

Scalping é uma das estratégias mais rápidas empregadas pelos comerciantes ativos. Inclui a exploração de várias lacunas de preços causadas por spreads de lances / pedidos e fluxos de pedidos. A estratégia geralmente funciona fazendo o spread ou a compra ao preço da proposta e a venda no preço do pedido para receber a diferença entre os dois pontos de preço. Os Scalpers tentam manter suas posições por um curto período, diminuindo assim o risco associado à estratégia. Além disso, um scalper não tenta explorar grandes movimentos ou mover grandes volumes; Em vez disso, eles tentam aproveitar os pequenos movimentos que ocorrem com freqüência e movem pequenos volumes com mais freqüência. Uma vez que o nível de lucros por comércio é pequeno, os scalpers procuram mercados mais líquidos para aumentar a freqüência de seus negócios. E ao contrário dos comerciantes de swing, os scalpers gostam de mercados silenciosos que não são propensos a movimentos repentinos de preços para que possam potencialmente fazer a propagação repetidamente nos mesmos preços de oferta / pedido. (Para saber mais sobre esta estratégia de negociação ativa, leia Scalping: Pequenos lucros rápidos podem ser adicionados.)

Custos inerentes às estratégias de negociação.

Há uma razão pela qual as estratégias de negociação ativa foram empregadas apenas por comerciantes profissionais. Não só ter uma corretora interna reduz os custos associados ao comércio de alta freqüência, mas também garante uma melhor execução comercial. Comissões mais baixas e melhor execução são dois elementos que melhoram o potencial de lucro das estratégias. Importantes compras de hardware e software são necessárias para implementar com êxito essas estratégias, além de dados de mercado em tempo real. Esses custos tornam bem sucedida implementar e lucrar com o comércio ativo um pouco proibitivo para o comerciante individual, embora nem todos sejam incomuns.

Os comerciantes ativos podem empregar uma ou várias das estratégias acima mencionadas. No entanto, antes de decidir sobre o envolvimento nessas estratégias, os riscos e custos associados a cada um precisam ser explorados e considerados. (Para leitura relacionada, veja também as Técnicas de Gerenciamento de Riscos para Tradutores ativos.)

Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.

Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.

O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)

Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:

Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.

Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]

Benefícios da negociação algorítmica.

A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)

O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.

O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.

Estratégias de negociação algorítmica.

Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:

As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)

Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.

Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.

A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.

A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.

A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.

Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.

A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)

Requisitos técnicos para negociação algorítmica.

Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:

Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar somente na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.

Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.

The Bottom Line.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

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Implementar Algo Trading Strategies em Live Markets.

Webinar Data e hora.

Quarta-feira, 28 de setembro de 2016.

7:30 PM IST | 7:00 da manhã PT.

Muitos comerciantes quantos e pesquisadores preferem a negociação algorítmica Python hoje em dia em relação a outras linguagens de programação, pois o Python os ajuda a construir seus próprios conectores de dados, mecanismos de execução, mecanismos de backtesting, sistema de gerenciamento de pedidos e riscos, Walkforward e módulos de teste de otimização.

Para indivíduos novos para negociação algorítmica, o código Python é facilmente legível e compreensível. Python é mais fácil de escrever e avaliar as estruturas de negociação da Algo devido à sua abordagem de programação funcional.

Palestrante convidado.

Dr. Hui Liu.

Autor, IBridgePy, um software de código aberto para negociar com Interactive Brokers.

Fundador, Running River Investment LLC.

Os principais interesses comerciais do Dr. Hui são as ações de ações e o mercado Forex dos EUA. Running River Investment LLC é um fundo de hedge privado especializado no desenvolvimento de estratégias de negociação automatizadas usando o Python. Hui é o autor da IBridgePy, uma famosa plataforma de negociação Python que permite aos comerciantes implementar suas estratégias comerciais rapidamente.

O Dr. Hui Liu obteve o grau de bacharelado e mestrado em ciência e engenharia de materiais da Universidade de Tsinghua, China e Ph. D. da Universidade da Virgínia, EUA. Seu MBA era da Universidade de Indiana, U. S.A e seu interesse em Indiana era análise quantitativa.

Detalhes da sessão.

A sessão é perfeita para iniciantes e profissionais do mundo das negociações automatizadas com Python. O orador começará com uma breve visão geral sobre plataformas de negociação algorítmicas populares e existentes na web.

O foco da sessão seria sobre a aplicabilidade do IBridgePy, que é um software de código aberto usado para se conectar à Interactive Brokers C ++ API para a execução de códigos Python em mercados ativos.

Dr. Hui, autor deste software popular, mostrará como usar esta plataforma gratuita para negociar suas estratégias e discutir as três pedras angulares do IBridgePy: obtenha cotações em tempo real, obtenha dados históricos e faça pedidos.

Quem deve comparecer?

Entusiastas comerciais automatizados Codificadores Python interessados ​​nos mercados financeiros Usuários Interactive Brokers Aqueles que procuram soluções de execução automatizadas Aqueles que têm curiosidade em usar o Python para negociação.

Mais sobre o IBridgePy.

IBridgePy é uma famosa plataforma de negociação Python que permite aos comerciantes implementar suas estratégias comerciais rapidamente. É amplamente aceito como a plataforma de negociação Python da próxima geração na comunidade de Python. As principais características do IBridgePy incluem:

Pode negociar quaisquer valores mobiliários oferecidos pela Interactive Brokers, por exemplos, futuros, opções, divisas e etc. Ele pode gerenciar várias contas ao mesmo tempo. Ele pode executar simultaneamente múltiplas estratégias de negociação.

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2 pensamentos sobre "Implementar estratégias de negociação Algo em mercados ao vivo"

22 de setembro de 2016.

Negociando com Interactivebrokers usando python.

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Princípios de Investimento de Equidade Quantitativa & # x3a; Um guia completo para criar, avaliar e implementar estratégias de negociação.

Se você é um educador.

Se você é um estudante.

Descrição.

Em Princípios de Investimento em Equivalência Quantitativa, o pesquisador financeiro pioneiro Dr. Sugata Ray demonstra como investir com sucesso em ações dos EUA com estratégias quantitativas, usando conjuntos rigorosos de regras para decidir quando e o que comercializar.

Se você é um investidor sério, um conselheiro profissional ou um estudante de finanças, a Ray irá ajudá-lo a determinar as regras quantitativas ótimas para seus objetivos de investimento e, em seguida, • testar sua performance em qualquer período de tempo histórico. Ele demonstra cada técnica-chave usando o software de software Equities Lab - e este livro vem com 20 semanas de acesso gratuito ao Equities Lab, além de um desconto na compra.

Ray cobre tópicos chave, incluindo triagem de estoque, reequilíbrio de portfólio, timing de mercado, retornos e dividendos, benchmarks, medidas personalizadas e muito mais. Ele também apresenta uma série de telas poderosas construídas por muitos dos investidores mais bem sucedidos do mundo.

Juntos, este guia e software se combinam para oferecer uma solução chave na mão para criar praticamente qualquer estratégia quantitativa e, em seguida, estimando com precisão suas características de desempenho e risco - ajudando você a maximizar sistematicamente seus lucros e controlar seu risco.

Use estratégias quantitativas para maximizar os lucros e controlar o risco na negociação de ações dos EUA В.

Índice.

Capítulo 1: Visão geral do investimento quantitativo 1.

Capítulo 2: O que você precisa para começar a investir usando técnicas quantitativas 7.

Capítulo 3: Criando uma tela - As porcas e parafusos da escolha de uma estratégia de investimento quantitativo 29.

Capítulo 4: Para os mergulhadores mais profundos entre nós: como usar estratégias quantitativas para melhorar as avaliações fundamentais 59.

Capítulo 5: Tempo de mercado - Entrada e saída no momento certo 65.

Capítulo 6: Análise Técnica para Quants 73.

Capítulo 7: Como medir o desempenho 85.

Capítulo 8: Reequilíbrio - Por que, como e quantas vezes 99.

Capítulo 9: Pesos - Igual ou não 109.

Capítulo 10: Algumas telas poderosas 113.

Capítulo 11: Onde obter idéias para novas telas 129.

Capítulo 12: Solução de problemas 135.

Capítulo 13: Preconceitos comportamentais evitados investindo quantitativamente 139.

Capítulo 14: Como você realmente ganha dinheiro agora? Um breve guia para a implementação 145.

Capítulo 15: Ferramentas alternativas para investimento quantitativo 161.

Capítulo 16: Por que o investimento quantitativo funciona? 165.

Capítulo 17: Investimento Quantitativo nos Mercados Hoje 173.

Capítulo 18: Godspeed 179.

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Papel.

Princípios de Investimento de Equidade Quantitativa & # x3a; Um guia completo para criar, avaliar e implementar estratégias de negociação.

& copy; 2015 & nbsp | & nbspFT Pressione & nbsp | & nbsp224 pp.

Sobre os autores)

Sugata Ray ensina e conduz pesquisas na Universidade da Flórida. A pesquisa de Ray foi publicada em vários periódicos revisados ​​por pares, incluindo o Journal of Investment Management e o Journal of Financial Markets. O trabalho de Ray foi apresentado aos reguladores, incluindo os da SEC e do Fed; acadêmicos em conferências como a American Finance Association e a European Finance Association; e participantes da indústria. A pesquisa da Ray foi abordada na CNN, The Economist, no Financial Times, na NPR e no The Wall Street Journal, entre inúmeras outras lojas de imprensa comerciais e populares. Além de suas atividades acadêmicas, Ray também desenvolve e gerencia estratégias de investimento quantitativas para a Fundamental Global Investors, uma empresa de investimentos e a Capital Wealth Advisors, uma empresa de gestão de patrimônio. Anteriormente, Ray trabalhava em várias capacidades em várias empresas de serviços financeiros e gerentes de ativos, incluindo Legg Mason, Oliver Wyman e Lehman Brothers. Ele recebeu seus diplomas de Doutorado, Mestrado e Bacharel da Wharton School na Universidade da Pensilvânia. Você pode ler mais sobre o autor em seu site: sugata. in.

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