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Tipos de estratégias de negociação Quantitative Hedge Fund.

Os Quant Hedge Funds vêm em todas as formas e tamanhos - desde pequenas empresas com empregados na adolescência, até fundos internacionais com presença em três continentes. Uma base de ativos maior não se correlaciona necessariamente com um número maior de funcionários; em vez disso, a equipe do Hedge Fund provavelmente é uma função do número de estratégias que emprega. Os Hedge Funds Quant podem se concentrar em ações, renda fixa ou outras classes de ativos, embora raramente um Quant Hedge Fund estivesse envolvido em uma estratégia de longo prazo de picking individual de ações sem proteção. Muitos CTAs ou “Consultores de Negociação de Commodities” também seriam considerados Quant Hedge Funds, dado seu papel na compra ou venda de contratos futuros, opções sobre futuros ou contratos de forex fora da bolsa de varejo (ou aconselhamento a outros para negociar nessas commodities).

A tabela a seguir fornece mais detalhes sobre os diferentes tipos de estratégias de investimento no Hedge Funds; É importante notar que versões quantitativas e não quantitativas de quase todos esses estilos de investimento do Hedge Fund podem ser construídas:

Negociação Relativa de Valor vs. Negociação Direcional.

A maioria das abordagens de investimento / investimento do Quantitative Hedge Fund se enquadra em uma de duas categorias: aquelas que usam estratégias de Relative Value e aquelas cujas estratégias seriam caracterizadas como Direcionais. Ambas as estratégias utilizam fortemente modelos de computador e software estatístico.

As estratégias de Relative Value tentam capitalizar sobre relacionamentos de preços previsíveis (geralmente relacionamentos de "reversão") entre vários ativos (por exemplo, a relação entre rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA de curto prazo versus títulos de títulos do Tesouro dos EUA de longo prazo ou o relacionamento volatilidade em dois contratos de opções diferentes). Enquanto isso, as estratégias direcionais geralmente baseiam-se em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo para um título ou conjunto de valores mobiliários (por exemplo, apostar que os rendimentos de títulos do Tesouro dos EUA aumentam ou que implicavam volatilidade declínio).

Estratégias Relativas de Valor.

Exemplos comuns de estratégias de Relative Value incluem colocar apostas relativas (ou seja, comprar um ativo e vender outro) em ativos cujos preços estão intimamente ligados:

Títulos públicos de dois países diferentes Títulos do governo de dois tamanhos diferentes até o vencimento Títulos corporativos versus títulos hipotecários O diferencial de volatilidade implícita entre dois derivativos Índices acionários versus preços de títulos de um emissor de títulos corporativos ) se espalha.

A lista de potenciais estratégias de Valor Relativo é muito longa; acima são apenas alguns exemplos. Existem três estratégias de Valor Relativo muito importantes e comumente usadas para estar ciente, no entanto:

Arbitragem Estatística: negociação de uma tendência de reversão à média dos valores de cestas de ativos similares com base em relações comerciais históricas. Uma forma comum de Arbitragem Estatística, ou "Stat Arb," trading, é conhecida como negociação de Equity Market Neutral. Nesta estratégia, duas cestas de ações são escolhidas (uma cesta "longa" e uma cesta "curta"), com o objetivo de que os pesos relativos das duas cestas saiam do fundo com exposição líquida zero a vários fatores de risco (indústria, geografia, setor, etc. .) Stat Arb também pode envolver a negociação de um índice contra um ETF similar, ou um índice versus ações de uma única empresa. Arbitragem conversível: compra de emissões de obrigações convertíveis por uma empresa e, simultaneamente, venda das mesmas ações ordinárias da empresa, com a ideia de que, caso as ações de uma determinada empresa caiam, o lucro da posição vendida mais que compense qualquer perda no posição de obrigações convertíveis, dado o valor das obrigações convertíveis como instrumento de rendimento fixo. Da mesma forma, em qualquer movimento de subida das acções ordinárias, o fundo pode lucrar com a conversão das suas obrigações convertíveis em acções, vendendo essas acções no mercado. valor por uma quantia que exceda quaisquer perdas em sua posição vendida. Arbitragem de Renda Fixa: negociar títulos de renda fixa em mercados de títulos desenvolvidos para explorar anomalias percebidas de taxa de juros relativa. As posições de Arbitragem de Renda Fixa podem usar títulos do governo, swaps de taxa de juros e futuros de taxa de juros. Um exemplo popular desse estilo de negociação em arbitragem de renda fixa é o comércio de base, em que se vende (compra) títulos do Tesouro e compra ( vende) uma quantia correspondente da obrigação potencial de entrega. Aqui, está-se tendo uma visão sobre a diferença entre o preço à vista de uma obrigação e o preço do contrato ajustado futuro (preço futuro - fator de conversão) e negociando os pares de ativos em conformidade.

As estratégias de negociação direcional, por sua vez, baseiam-se tipicamente em tendências ou outros caminhos baseados em padrões sugestivos de impulso para cima ou para baixo por um preço de segurança. O comércio direcional muitas vezes incorpora algum aspecto da Análise Técnica ou do gráfico. de preços através do estudo de dados de mercado anteriores de preço e volume. O “direcionamento” negociado pode ser aquele de um ativo em si (momentum nos preços das ações, por exemplo, ou a taxa de câmbio euro / dólar) ou um fator que afeta diretamente o mercado. próprio preço do ativo (por exemplo, volatilidade implícita para opções ou taxas de juros para títulos do governo).

A negociação técnica também pode incluir o uso de médias móveis, bandas em torno do desvio padrão histórico dos preços, níveis de suporte e resistência e taxas de variação. Tipicamente, os indicadores técnicos não constituiriam a base única para o investimento de um Fundo Quantitativo de Hedge. estratégia; Os Quante Hedge Funds empregam muitos fatores adicionais além das informações históricas sobre preço e volume. Em outras palavras, os Fundos Quantitativos de Hedge que empregam estratégias de negociação direcional geralmente têm estratégias quantitativas gerais que são muito mais sofisticadas do que a Análise Técnica geral.

Isto não é sugerir que os comerciantes do dia podem não ser capazes de lucrar com a Análise Técnica - ao contrário, muitas estratégias de negociação baseadas no momento podem ser lucrativas. Assim, para os propósitos deste módulo de treinamento, as referências às estratégias de negociação do Quant Hedge Fund não incluirão apenas as estratégias baseadas na Análise Técnica.

Outras estratégias quantitativas.

Outras abordagens quantitativas de negociação que não são facilmente categorizadas como estratégias de valor relativo ou estratégias direcionais incluem:

High-Frequency Trading, onde os investidores tentam tirar proveito das discrepâncias de preços entre múltiplas plataformas com muitos negócios ao longo do dia. As estratégias de volatilidade gerenciada usam futuros e contratos futuros para focar em gerar retornos absolutos baixos, mas estáveis, LIBOR-plus, aumentando ou diminuindo o número de contratos dinamicamente à medida que as volatilidades subjacentes das bolsas de valores, títulos e outros mercados mudam. As Estratégias de Volatilidade Gerenciada ganharam popularidade nos últimos anos devido à recente instabilidade dos mercados de ações e de títulos. O que é um fundo de hedge quantitativo? Top Quantitative Hedge Funds & rarr;

O que é 'negociação quantitativa'

A negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação baseadas em análises quantitativas, que dependem de cálculos matemáticos e processamento de números para identificar oportunidades de negociação. Como a negociação quantitativa é geralmente usada por instituições financeiras e fundos de hedge, as transações geralmente são grandes em tamanho e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais.

Dinâmica de mercado.

QUEBRANDO "Negociação Quantitativa"

As técnicas de negociação quantitativa incluem negociação de alta frequência, negociação algorítmica e arbitragem estatística. Essas técnicas são rápidas e normalmente têm horizontes de investimento de curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores.

Compreender Negociação Quantitativa.

Comerciantes quantitativos aproveitam a tecnologia moderna, a matemática e a disponibilidade de bancos de dados abrangentes para tomar decisões comerciais racionais.

Comerciantes quantitativos adotam uma técnica de negociação e criam um modelo usando a matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo a dados históricos do mercado. O modelo é então backtested e otimizado. Se resultados favoráveis ​​forem alcançados, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real.

A forma como os modelos de negociação quantitativa funcionam pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um boletim meteorológico em que o meteorologista prevê 90% de chance de chuva enquanto o sol estiver brilhando. O meteorologista deriva essa conclusão contra-intuitiva ao coletar e analisar dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados com os mesmos padrões revelados em dados históricos do clima (backtesting), e 90 de 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90%. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões comerciais.

Vantagens e desvantagens da negociação quantitativa.

O objetivo da negociação é calcular a probabilidade ótima de executar uma negociação lucrativa. Um trader típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação sobre um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos sobrecarregue o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas quantitativas de negociação ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação.

Superar a emoção é um dos problemas mais difusos da negociação. Seja medo ou ganância, quando se negocia, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, o que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, então a negociação quantitativa elimina esse problema.

A negociação quantitativa tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para as condições de mercado para as quais foram desenvolvidos, mas acabam fracassando quando as condições do mercado mudam.

Quantas estratégias - são para você?

As estratégias de investimento quantitativo evoluíram para ferramentas muito complexas com o advento dos computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam a mais de 70 anos. Eles normalmente são administrados por equipes altamente instruídas e usam modelos proprietários para aumentar sua capacidade de vencer o mercado. Existem até programas prontos para uso que são plug-and-play para aqueles que buscam simplicidade. Os modelos Quant sempre funcionam bem quando testados novamente, mas suas aplicações reais e sua taxa de sucesso são discutíveis. Embora pareçam funcionar bem em mercados altistas, quando os mercados se descontrolam, as estratégias quantitativas estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia.

Estratégias de investimento quantitativo tornaram-se extremamente populares entre os comerciantes de dia, mas eles não são as únicas estratégias que os comerciantes usam para consistentemente lucrar. O curso Torne-se um Day Trader da Investopedia descreve uma estratégia comprovada que inclui seis tipos de negociações, além de estratégias para gerenciar riscos. Com mais de cinco horas de vídeo sob demanda, exercícios e conteúdo interativo, você obterá as habilidades necessárias para negociar qualquer segurança em qualquer mercado.]

Um dos pais fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicado ao financiamento foi Robert Merton. Você pode imaginar o quão difícil e demorado foi o processo antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de portfólio baseada na moderna teoria do portfólio. O uso tanto do cálculo quantitativo quanto do cálculo levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, a fórmula de precificação de opções Black-Scholes, que não apenas ajuda as opções de preço dos investidores e desenvolve estratégias, mas ajuda a manter os mercados em cheque com liquidez.

Quando aplicado diretamente ao gerenciamento de portfólio, o objetivo é como qualquer outra estratégia de investimento: agregar valor, retorno alfa ou excesso. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos por aí quanto quantos os desenvolvem e todos afirmam ser os melhores. Um dos pontos mais vendidos de uma estratégia de investimento quant é que o modelo e, em última análise, o computador, toma a decisão de compra / venda real, não um ser humano. Isso tende a eliminar qualquer resposta emocional que uma pessoa possa ter ao comprar ou vender investimentos.

Quantas estratégias são agora aceitas na comunidade de investimentos e administradas por fundos mútuos, fundos de hedge e investidores institucionais. Eles normalmente usam o nome de geradores alfa ou alfa gens.

Assim como em "O Mágico de Oz", alguém está por trás da cortina que conduz o processo. Como em qualquer modelo, é tão bom quanto o humano que desenvolve o programa. Embora não haja um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quantificados combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo nos computadores. Devido à natureza complexa dos modelos matemáticos e estatísticos, é comum ver credenciais como pós-graduação e doutorado em finanças, economia, matemática e engenharia.

Historicamente, esses membros da equipe trabalhavam nos back-offices, mas à medida que os modelos quânticos se tornaram mais comuns, o back office está se mudando para o front office.

Benefícios das Estratégias Quant.

Embora a taxa de sucesso global seja discutível, a razão pela qual algumas estratégias de quant funcionam é que elas são baseadas na disciplina. Se o modelo estiver certo, a disciplina mantém a estratégia trabalhando com computadores de velocidade relâmpago para explorar ineficiências nos mercados com base em dados quantitativos. Os modelos em si podem se basear em apenas alguns índices, como P / L, dívida em relação ao capital e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo.

Estratégias bem-sucedidas podem captar as tendências em seus estágios iniciais, à medida que os computadores executam constantemente cenários para localizar ineficiências antes que outras o façam. Os modelos são capazes de analisar um grupo muito grande de investimentos simultaneamente, onde o analista tradicional pode estar olhando apenas alguns de cada vez. O processo de triagem pode classificar o universo por níveis de notas como 1-5 ou A-F, dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo em investimentos altamente cotados e vendendo os de baixa classificação.

Os modelos Quant também abrem variações de estratégias como long, short e long / short. Os fundos quant bem-sucedidos estão atentos ao controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa pesos setoriais e setoriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o modelo em si. Os fundos Quant geralmente são executados com base em custos menores porque não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los.

Desvantagens das estratégias Quant.

Existem razões pelas quais tantos investidores não abraçam totalmente o conceito de deixar uma caixa preta executar seus investimentos. Para todos os fundos quant bem sucedidos lá fora, assim como muitos parecem ser mal sucedidos. Infelizmente para a reputação dos quants, quando eles falham, eles falham em grande momento.

O Long-Term Capital Management foi um dos fundos de hedge mais famosos, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas ganhadores do Prêmio Nobel, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante a década de 1990, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não apenas explorar ineficiências, mas também por usar o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas alavancadas nas direções do mercado.

A natureza disciplinada de sua estratégia criou a fraqueza que levou ao seu colapso. O Long-Term Capital Management foi liquidado e dissolvido no início de 2000. Seus modelos não incluíam a possibilidade de que o governo russo pudesse inadimplir parte de sua própria dívida. Esse evento único desencadeou eventos e uma reação em cadeia aumentada pela destruição gerada pela alavancagem. A LTCM estava tão fortemente envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, provocando eventos dramáticos. No longo prazo, o Federal Reserve entrou em cena para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiaram o LTCM para evitar mais danos. Essa é uma das razões pelas quais os fundos de quantia podem falhar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros.

Embora uma equipe de quanteamento forte esteja constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro a cada vez. Os fundos Quant podem também ficar sobrecarregados quando a economia e os mercados estão experimentando uma volatilidade acima da média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que a alta rotatividade pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Os fundos Quant podem também representar um perigo quando são comercializados como prova de impacto ou se baseiam em estratégias curtas. A previsão de desacelerações, o uso de derivativos e a combinação de alavancagem podem ser perigosos. Um turno errado pode levar a implosões, que muitas vezes são notícia.

Estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas pretas de back office para ferramentas de investimento tradicionais. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes dos negócios e os computadores mais rápidos para explorar ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ter muito sucesso se os modelos incluírem todas as entradas corretas e forem ágeis o suficiente para prever eventos anormais de mercado. Por outro lado, embora os fundos quant sejam rigorosamente testados até que funcionem, sua fraqueza é que eles confiam em dados históricos para seu sucesso. Embora o investimento no estilo quant tenha seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Para ser consistente com as estratégias de diversificação, é uma boa ideia tratar as estratégias quantitativas como um estilo de investimento e combiná-las com as estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada.

Guia para iniciantes em negociação quantitativa.

Guia para iniciantes em negociação quantitativa.

Neste artigo, vou apresentar alguns dos conceitos básicos que acompanham um sistema de negociação quantitativo de ponta a ponta. Espera-se que este post atenda a dois públicos-alvo. O primeiro será indivíduos tentando obter um emprego em um fundo como um comerciante quantitativo. A segunda será pessoas que desejam tentar montar seu próprio negócio de comércio algorítmico "de varejo".

A negociação quantitativa é uma área extremamente sofisticada de finanças quânticas. Pode levar uma quantidade significativa de tempo para obter o conhecimento necessário para passar uma entrevista ou construir suas próprias estratégias de negociação. Não só isso, mas requer extensa experiência em programação, pelo menos em uma linguagem como MATLAB, R ou Python. No entanto, à medida que a frequência de negociação da estratégia aumenta, os aspectos tecnológicos tornam-se muito mais relevantes. Assim, estar familiarizado com o C / C ++ será de suma importância.

Um sistema de negociação quantitativo consiste em quatro componentes principais:

Identificação Estratégica - Encontrando uma estratégia, explorando uma vantagem e decidindo sobre a frequência de negociação Backtesting da estratégia - Obtendo dados, analisando o desempenho da estratégia e removendo vieses Sistema de Execução - Vinculando a uma corretora, automatizando a negociação e minimizando custos de transação tamanho da aposta "/ critério de Kelly e psicologia de negociação.

Começaremos dando uma olhada em como identificar uma estratégia de negociação.

Identificação de estratégia.

Todos os processos de negociação quantitativos começam com um período inicial de pesquisa. Este processo de pesquisa engloba encontrar uma estratégia, verificando se a estratégia se encaixa em um portfólio de outras estratégias que você pode estar executando, obtendo quaisquer dados necessários para testar a estratégia e tentando otimizar a estratégia para retornos mais altos e / ou menor risco. Você precisará levar em conta suas próprias necessidades de capital se administrar a estratégia como um operador de "varejo" e como os custos de transação afetarão a estratégia.

Ao contrário da crença popular, é bastante simples encontrar estratégias lucrativas por meio de várias fontes públicas. Os acadêmicos publicam regularmente resultados teóricos de negociação (embora, em sua maioria, sejam brutos dos custos de transação). Os blogs de finanças quantitativas discutirão as estratégias em detalhes. Os jornais de comércio delinearão algumas das estratégias empregadas pelos fundos.

Você pode questionar por que os indivíduos e as empresas estão interessados ​​em discutir suas estratégias lucrativas, especialmente quando sabem que outras pessoas "que estão ocupando o mercado" podem impedir que a estratégia funcione a longo prazo. A razão está no fato de que eles não costumam discutir os parâmetros exatos e os métodos de ajuste que eles realizaram. Essas otimizações são a chave para transformar uma estratégia relativamente medíocre em uma altamente lucrativa. Na verdade, uma das melhores maneiras de criar suas próprias estratégias únicas é encontrar métodos semelhantes e, em seguida, realizar seu próprio procedimento de otimização.

Aqui está uma pequena lista de lugares para começar a procurar ideias estratégicas:

Muitas das estratégias que você irá analisar se encaixarão nas categorias de reversão à média e tendência / momento. Uma estratégia de reversão à média é aquela que tenta explorar o fato de que existe uma média de longo prazo em uma "série de preços" (como o spread entre dois ativos correlatos) e que desvios de curto prazo dessa média acabarão sendo revertidos. Uma estratégia de momentum tenta explorar tanto a psicologia do investidor quanto a grande estrutura de fundos, "pegando carona" em uma tendência de mercado, que pode ganhar impulso em uma direção e seguir a tendência até que ela se reverta.

Outro aspecto extremamente importante da negociação quantitativa é a frequência da estratégia de negociação. A negociação de baixa frequência (LFT) geralmente se refere a qualquer estratégia que detenha ativos por mais de um dia de negociação. Correspondentemente, a negociação de alta frequência (HFT) geralmente se refere a uma estratégia que mantém ativos intraday. Negociação de frequência ultra-alta (UHFT) refere-se a estratégias que mantêm ativos na ordem de segundos e milissegundos. Como profissionais de varejo, HFT e UHFT certamente são possíveis, mas apenas com conhecimento detalhado da "pilha de tecnologia" e da dinâmica do livro de pedidos. Não vamos discutir esses aspectos em grande medida neste artigo introdutório.

Uma vez que uma estratégia, ou conjunto de estratégias, tenha sido identificada, ela agora precisa ser testada quanto à lucratividade nos dados históricos. Esse é o domínio do backtesting.

Backtesting de estratégia.

O objetivo do backtesting é fornecer evidências de que a estratégia identificada por meio do processo acima é lucrativa quando aplicada a dados históricos e fora da amostra. Isso define a expectativa de como a estratégia funcionará no "mundo real". No entanto, backtesting não é garantia de sucesso, por várias razões. É talvez a área mais sutil do comércio quantitativo, uma vez que implica inúmeros vieses, que devem ser cuidadosamente considerados e eliminados, tanto quanto possível. Discutiremos os tipos comuns de polarização, incluindo viés de antecipação, viés de sobrevivência e viés de otimização (também conhecido como viés de "espionagem de dados"). Outras áreas de importância dentro do backtesting incluem a disponibilidade e a limpeza de dados históricos, levando em consideração custos de transação realistas e decidindo sobre uma plataforma robusta de backtesting. Discutiremos os custos de transação na seção Sistemas de Execução abaixo.

Uma vez que uma estratégia tenha sido identificada, é necessário obter os dados históricos através dos quais realizar testes e, talvez, refinamento. Há um número significativo de fornecedores de dados em todas as classes de ativos. Seus custos geralmente variam de acordo com a qualidade, profundidade e pontualidade dos dados. O ponto de partida tradicional para os comerciantes de quantia iniciais (pelo menos no nível de varejo) é usar o conjunto de dados gratuito do Yahoo Finance. Não vou me debruçar muito sobre fornecedores aqui, em vez disso, gostaria de me concentrar nas questões gerais ao lidar com conjuntos de dados históricos.

As principais preocupações com dados históricos incluem exatidão / limpeza, viés de sobrevivência e ajuste para ações corporativas, como dividendos e desdobramentos:

Precisão pertence à qualidade geral dos dados - se contém algum erro. Às vezes, os erros podem ser fáceis de identificar, como com um filtro de pico, que detecta "picos" incorretos nos dados de séries temporais e os corrige. Em outras ocasiões, podem ser muito difíceis de detectar. Muitas vezes é necessário ter dois ou mais provedores e, em seguida, verificar todos os seus dados uns contra os outros. O viés de sobrevivência é muitas vezes uma "característica" de conjuntos de dados gratuitos ou baratos. Um conjunto de dados com viés de sobrevivência significa que ele não contém ativos que não estão mais sendo negociados. No caso de ações, isso significa ações excluídas / falidas. Esse viés significa que qualquer estratégia de negociação de ações testada em tal conjunto de dados provavelmente terá um desempenho melhor do que no "mundo real", já que os "vencedores" históricos já foram pré-selecionados. As ações corporativas incluem atividades "logísticas" realizadas pela empresa, que geralmente causam uma mudança na função de etapa do preço bruto, que não deve ser incluída no cálculo dos retornos do preço. Ajustes para dividendos e desdobramentos são os culpados comuns. Um processo conhecido como ajuste de costas é necessário para ser realizado em cada uma dessas ações. É preciso ter muito cuidado para não confundir uma divisão de ações com um verdadeiro ajuste de retorno. Muitos traders foram pegos por uma ação corporativa!

Para realizar um procedimento de backtest, é necessário usar uma plataforma de software. Você tem a escolha entre softwares backtest dedicados, como o Tradestation, uma plataforma numérica como o Excel ou o MATLAB ou uma implementação personalizada completa em uma linguagem de programação como Python ou C ++. Eu não vou me demorar muito em Tradestation (ou similar), Excel ou MATLAB, como eu acredito em criar uma pilha de tecnologia interna completa (por razões descritas abaixo). Um dos benefícios disso é que o software de backtest e o sistema de execução podem ser totalmente integrados, mesmo com estratégias estatísticas extremamente avançadas. Para as estratégias de HFT, em particular, é essencial usar uma implementação personalizada.

Ao fazer o backtest de um sistema, é preciso ser capaz de quantificar o desempenho do mesmo. As métricas "padrão da indústria" para estratégias quantitativas são o rebaixamento máximo e o Índice de Sharpe. O rebaixamento máximo caracteriza a maior queda de ponta a ponta na curva de patrimônio da conta em um determinado período de tempo (geralmente anual). Isso é mais frequentemente citado como uma porcentagem. As estratégias de LFT tenderão a ter rebaixamentos maiores do que as estratégias de HFT, devido a vários fatores estatísticos. Um backtest histórico mostrará o último drawdown máximo, que é um bom guia para o futuro desempenho de drawdown da estratégia. A segunda medida é o Índice de Sharpe, que é definido heuristicamente como a média dos retornos excedentes dividida pelo desvio padrão desses retornos excedentes. Aqui, os retornos excedentes referem-se ao retorno da estratégia acima de um benchmark pré-determinado, como o S & P500 ou um Tesouro de 3 meses. Note-se que o retorno anualizado não é uma medida normalmente utilizada, pois não leva em conta a volatilidade da estratégia (ao contrário do Índice de Sharpe).

Uma vez que uma estratégia tenha sido testada novamente e seja considerada livre de vieses (na medida em que isso seja possível!), Com um bom Sharpe e rebaixamentos minimizados, é hora de construir um sistema de execução.

Sistemas de Execução.

Um sistema de execução é o meio pelo qual a lista de negociações geradas pela estratégia é enviada e executada pelo intermediário. Apesar do fato de que a geração de comércio pode ser semi ou totalmente automatizada, o mecanismo de execução pode ser manual, semi-manual (ou seja, "um clique") ou totalmente automatizado. Para estratégias de LFT, técnicas manuais e semi-manuais são comuns. Para as estratégias de HFT, é necessário criar um mecanismo de execução totalmente automatizado, que muitas vezes será fortemente acoplado ao gerador de comércio (devido à interdependência entre estratégia e tecnologia).

As principais considerações ao criar um sistema de execução são a interface com a corretora, a minimização dos custos de transação (incluindo comissão, derrapagem e spread) e a divergência de desempenho do sistema ao vivo do desempenho do backtested.

Há muitas maneiras de interagir com uma corretora. Eles variam de chamar seu corretor por telefone até uma Application Programming Interface (API) de alto desempenho totalmente automatizada. O ideal é que você queira automatizar a execução de seus negócios o máximo possível. Isso libera você para se concentrar em mais pesquisas, bem como permitir que você execute várias estratégias ou mesmo estratégias de maior frequência (na verdade, HFT é essencialmente impossível sem execução automatizada). O software comum de backtesting descrito acima, como MATLAB, Excel e Tradestation, é bom para estratégias mais simples e de menor frequência. No entanto, será necessário construir um sistema de execução interno escrito em uma linguagem de alto desempenho, como C ++, para fazer qualquer HFT real. Como uma anedota, no fundo em que eu costumava trabalhar, tínhamos um "ciclo de negociação" de 10 minutos, onde baixávamos novos dados de mercado a cada 10 minutos e depois executávamos negociações com base nessas informações no mesmo período de tempo. Isso estava usando um script Python otimizado. Para qualquer coisa que se aproxime de dados de frequência de minutos ou segundos, acredito que C / C ++ seria mais ideal.

Em um fundo maior, muitas vezes não é o domínio do comerciante de quantificação para otimizar a execução. No entanto, em pequenas lojas ou empresas de HFT, os comerciantes são os executores e, portanto, um conjunto de habilidades muito mais amplo é geralmente desejável. Tenha isso em mente se você deseja ser empregado por um fundo. Suas habilidades de programação serão tão importantes, se não mais, do que suas estatísticas e talentos econométricos!

Outra questão importante que cai sob a bandeira da execução é a minimização dos custos de transação. Geralmente, há três componentes nos custos de transação: Comissões (ou impostos), que são as taxas cobradas pela corretora, pela bolsa e pela SEC (ou órgão regulador governamental similar); escorregamento, que é a diferença entre o que você pretendia que seu pedido fosse preenchido versus o que foi realmente preenchido; spread, que é a diferença entre o preço de compra / venda do título negociado. Observe que o spread NÃO é constante e depende da liquidez atual (ou seja, disponibilidade de ordens de compra / venda) no mercado.

Os custos de transação podem fazer a diferença entre uma estratégia extremamente lucrativa com um bom índice de Sharpe e uma estratégia extremamente não lucrativa com um índice de Sharpe terrível. Pode ser um desafio prever corretamente os custos de transação de um backtest. Dependendo da frequência da estratégia, você precisará acessar os dados históricos do câmbio, que incluirão dados de ticks para preços de compra / venda. Equipes inteiras de quantos são dedicadas à otimização da execução nos fundos maiores, por esses motivos. Considere o cenário em que um fundo precisa descarregar uma quantidade substancial de negociações (das quais as razões para isso são muitas e variadas!). Ao "despejar" tantas ações no mercado, elas rapidamente deprimirão o preço e podem não obter uma execução ideal. Daí algoritmos que "gotejam feed" ordens para o mercado existem, embora o fundo corre o risco de derrapagem. Além disso, outras estratégias "atacam" essas necessidades e podem explorar as ineficiências. Este é o domínio da arbitragem da estrutura do fundo.

A última grande questão para os sistemas de execução diz respeito à divergência de desempenho da estratégia do desempenho do backtested. Isso pode acontecer por vários motivos. Já analisamos o viés de look-ahead e o viés de otimização em profundidade, ao considerar os backtests. No entanto, algumas estratégias não facilitam o teste desses vieses antes da implantação. Isso ocorre em HFT mais predominantemente. Pode haver bugs no sistema de execução, bem como a própria estratégia de negociação que não aparece em um backtest, mas aparece no live trading. O mercado pode ter sido sujeito a uma mudança de regime após a implantação de sua estratégia. Novos ambientes regulatórios, mudanças no sentimento do investidor e fenômenos macroeconômicos podem levar a divergências na forma como o mercado se comporta e, consequentemente, na rentabilidade de sua estratégia.

Gerenciamento de riscos.

A peça final do quebra-cabeça de negociação quantitativa é o processo de gerenciamento de risco. "Risco" inclui todos os vieses anteriores que discutimos. Isso inclui risco de tecnologia, como servidores co-localizados na central de repente desenvolvendo um mau funcionamento do disco rígido. Isso inclui risco de corretagem, como o corretor estar falido (não tão louco quanto parece, dado o recente susto com a MF Global!). Em suma, abrange quase tudo o que poderia interferir com a implementação comercial, dos quais existem muitas fontes. Livros inteiros são dedicados à gestão de risco para estratégias quantitativas, então eu não tentarei elucidar todas as possíveis fontes de risco aqui.

A gestão de risco também abrange o que é conhecido como alocação de capital ideal, que é um ramo da teoria de portfólio. Esse é o meio pelo qual o capital é alocado a um conjunto de estratégias diferentes e aos negócios dentro dessas estratégias. É uma área complexa e depende de algumas matemáticas não triviais. O padrão da indústria pelo qual a alocação ótima de capital e a alavancagem das estratégias estão relacionadas é chamado de critério de Kelly. Como este é um artigo introdutório, não vou me alongar em seu cálculo. O critério de Kelly faz algumas suposições sobre a natureza estatística dos retornos, que muitas vezes não são verdadeiros nos mercados financeiros, de modo que os operadores geralmente são conservadores quando se trata da implementação.

Outro componente fundamental do gerenciamento de riscos é lidar com o próprio perfil psicológico. Existem muitos vieses cognitivos que podem surgir na negociação. Embora isso seja reconhecidamente menos problemático com negociação algorítmica se a estratégia for deixada em paz! Um viés comum é o da aversão à perda, em que uma posição perdedora não será fechada devido à dor de ter que perceber uma perda. Da mesma forma, os lucros podem ser tomados muito cedo porque o medo de perder um lucro já ganho pode ser muito grande. Outro viés comum é conhecido como viés de recência. Isso se manifesta quando os operadores enfatizam demais os eventos recentes e não a longo prazo. Então, é claro, há o par clássico de preconceitos emocionais - medo e ganância. Estes podem muitas vezes levar a sub ou sobre-alavancagem, o que pode causar blow-up (ou seja, o título da conta indo para zero ou pior!) Ou lucros reduzidos.

Como pode ser visto, o comércio quantitativo é uma área extremamente complexa, embora muito interessante, de financiamento quantitativo. Eu literalmente arranhei a superfície do tópico neste artigo e já está ficando bastante longo! Livros e documentos inteiros foram escritos sobre questões para as quais eu só dei uma ou duas sentenças. Por esse motivo, antes de se candidatar a cargos quantitativos de negociação de fundos, é necessário realizar uma quantidade significativa de estudo de base. No mínimo, você precisará de um extenso conhecimento em estatística e econometria, com muita experiência em implementação, por meio de uma linguagem de programação como MATLAB, Python ou R. Para estratégias mais sofisticadas no final de frequência mais alta, seu conjunto de habilidades é provável para incluir a modificação do kernel do Linux, C / C ++, programação de montagem e otimização de latência de rede.

Se você estiver interessado em tentar criar suas próprias estratégias de negociação algorítmica, minha primeira sugestão seria se programar bem. Minha preferência é construir o máximo possível de dados capturados, backtester de estratégia e sistema de execução. Se o seu próprio capital está em jogo, não dormiria melhor à noite sabendo que você testou completamente o seu sistema e está ciente de suas armadilhas e problemas específicos? Terceirizar isso para um fornecedor, enquanto potencialmente economiza tempo a curto prazo, pode ser extremamente caro a longo prazo.

Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.

Quantas Estratégias Implementadas pela Comunidade Quantopiana.

Na semana passada, fiz uma palestra sobre finanças no quesito Hacker Dojo em Mountain View, Califórnia. O formato foi inspirado em algumas análises que fiz sobre os tipos de algoritmos compartilhados e clonados na comunidade de Quantopian - inicialmente eu queria perguntar: Quais são as estratégias mais populares codificadas em Quantopian? Para responder a essa pergunta, classifiquei todas as postagens do fórum público de três maneiras, primeiro no número de respostas, segundo no número de visualizações e terceiro no número de vezes clonado. Calculei a média dessas pontuações e re-classifiquei a lista para chegar às 25 primeiras postagens mais populares de todos os tempos. (NB: Eu não fiz nenhuma correção para a data do post original, então a quantidade de tempo que o thread esteve vivo não foi normalizada.)

Partindo desta lista, trabalhei de trás para frente e usei exemplos da comunidade de Quantopian para introduzir 5 tipos básicos de estratégia de quant: Reversão Média, Momento, Valor, Sentimento e Sazonalidade. Embora essa lista não seja tecnicamente "mutuamente exclusiva e coletiva - mente exaustiva", abrange uma grande fração do intraday para estratégias de quant de frequência mais baixa e fornece uma boa visão geral da maneira como os futuros focados em ações pensam sobre a previsão de preços de mercado. Voltei para minha lista dos 25 principais e categorizei cada um dos algoritmos em um desses cinco intervalos e depois criei esse gráfico de pizza com base no número agregado de visualizações para cada tipo de estratégia.

Há uma série de conclusões interessantes a serem tiradas desta visão inicial da atividade da comunidade. Talvez o mais óbvio e previsível é que as estratégias baseadas em preços estão atualmente na liderança por uma grande margem - devido, espero, ao fácil acesso a precificação de capital por minuto e à acessibilidade da lógica para o momentum e a reversão à média. . Na verdade, não houve estratégias baseadas em valor que entraram no Top 25 - o que, a meu ver, representa um espaço-chave para oportunidades no momento.

Mais sutil e, do meu ponto de vista reconhecidamente tendencioso, mais atraente é a diversidade e a qualidade do conteúdo e da colaboração na esfera pública. Tendo se juntado à equipe da Quantopian de um grande ambiente corporativo trabalhando com um pequeno grupo de clientes institucionais, vendo que os top 25 algos foram clonados mais de 13.000 vezes, uma média de mais de 500 clones por estratégia é . bem, é muito legal.

Abaixo você pode encontrar o deck de slides da minha apresentação:

O material deste site é fornecido apenas para fins informativos e não constitui uma oferta de venda, uma solicitação de compra ou uma recomendação ou endosso para qualquer segurança ou estratégia, nem constitui uma oferta para fornecer serviços de consultoria de investimento pela Quantopian.

Além disso, o material não oferece opinião com relação à adequação de qualquer investimento específico ou de segurança. Nenhuma informação aqui contida deve ser considerada como uma sugestão para se envolver ou se abster de qualquer ação relacionada ao investimento, já que nenhuma das empresas da Quantopian ou de suas afiliadas está prestando consultoria de investimento, atuando como consultora de qualquer plano ou entidade sujeita a o Employee Retirement Income Security Act de 1974, conforme alterado, conta de aposentadoria individual ou anuidade de aposentadoria individual, ou dar conselhos em uma capacidade fiduciária com relação aos materiais aqui apresentados. Se você for um investidor individual ou outro investidor, entre em contato com seu consultor financeiro ou outro fiduciário não relacionado com a Quantopian sobre se qualquer ideia, estratégia, produto ou serviço de investimento descrito aqui pode ser apropriado para suas circunstâncias. Todos os investimentos envolvem risco, incluindo perda de principal. A Quantopian não garante a exatidão ou integridade das opiniões expressas no site. As opiniões estão sujeitas a alterações e podem ter se tornado não confiáveis ​​por várias razões, incluindo mudanças nas condições de mercado ou circunstâncias econômicas.

25 lugares para encontrar estratégias de negociação quantitativa.

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O comércio quantitativo envolve o uso de cálculos matemáticos, análise de dados e processamento de números para buscar oportunidades de negócios lucrativos nos mercados financeiros.

Preço, volume e dados fundamentais podem ser usados ​​para formular estratégias de negociação quantitativas, dependendo do que você está esperando alcançar. No restante deste artigo, identificarei 25 locais on-line, onde você poderá encontrar algumas estratégias e ideias lucrativas de negociação de quant:

O SSRN, a Rede de Pesquisas em Ciências Sociais, contém uma grande quantidade de informações acadêmicas de alta qualidade, e há muitos periódicos e artigos interessantes relacionados a finanças e comércio.

Se você for ao site principal e começar a pesquisar palavras-chave como & # 8216; trading & # 8217 ;, & # 8216; stocks & # 8217 ;, & # 8216; forex & # 8217; etc você é obrigado a encontrar alguns grandes trabalhos e muitas idéias interessantes. Pode ser uma boa idéia classificar seus resultados para que você esteja observando as adições mais recentes, já que alguns dos trabalhos mais antigos não são mais tão relevantes ou efetivos.

Quantpedia é chamada de enciclopédia on-line de estratégias de negociação de quant e este é um dos meus lugares favoritos para encontrar idéias de sistemas sólidos. Há uma grande mistura de sistemas aqui, alguns complexos e alguns simples, e ao longo de vários prazos e mercados diferentes.

Enquanto SSRN contém cargas de trabalhos de pesquisa diferentes em vários tópicos, Quantpedia supera organizando só as melhores estratégias em um lugar. Ele divide várias idéias de estratégias acadêmicas e as apresenta em um formato fácil de entender, o que é crucial.

Eu tive muito sucesso com algumas das estratégias lá e consegui transferir algumas delas para a Amibroker para testá-las eu mesmo. Não é particularmente barato, mas vale a pena o dinheiro na minha opinião.

A Quantocracia é um agregador curado de links de negociação quântica de toda a web e é um excelente recurso para ficar de olho. Há sempre muitos artigos que podem ser instigados e perspicazes no site, desde simples ideias de negociação de quantia até argumentos muito mais complexos.

O Elite Trader é chamado de rede social número um para os comerciantes, mas é essencialmente um fórum que contém muitas discussões interessantes e tópicos relacionados à negociação. Há uma quantidade razoável de discussão relacionada à negociação quantitativa, com seções sobre negociação automatizada, NinjaTrader, Collective2 etc.

O sucesso do sistema comerciante tem ido por um bom tempo e contém inúmeras idéias e estratégias de sistema de negociação de vários contribuintes e profissionais de negociação. O site está sempre aberto a novos envios, o que significa que há sempre conteúdos novos e interessantes provenientes de uma ampla variedade de fontes. O objetivo da STS é "educar e capacitar o comerciante de varejo com todo o conhecimento e ferramentas para ter sucesso no mundo comercial quantitativo".

A Quantopian oferece uma plataforma que oferece aos usuários a oportunidade de trabalhar em algoritmos de negociação ao vivo. Reúne os melhores talentos do mundo de algoritmos e finanças e dá a eles a chance de se tornarem inativos. As ferramentas oferecidas pela Quantopian facilitam a resolução de problemas de infraestrutura e qualidade de dados, permitindo que os usuários se concentrem no desenvolvimento de suas ideias de investimento.

O fórum Trade2Win tem um grande número de seguidores dos comerciantes do Reino Unido e contém muitas discussões de negociação em todos os tipos de áreas. Se você navegar para a seção sobre sistemas de negociação, provavelmente encontrará alguns tópicos interessantes sobre as estratégias de negociação de quant.

Como o Fórum Trade2Win, o Fórum de Ações Aussie também tem uma seção relacionada a estratégias e sistemas de negociação e há muitas informações úteis para os usuários da Amibroker também.

Blue Owl Press é a página inicial de todos os livros do Dr. Howard Bandy. O Dr. Bandy é um programador experiente da Amibroker e possui vários livros que contêm todos os tipos de estratégias de negociação.

O Price Action Lab é um software para analisar a ação do preço construído pelo experiente trader Michael Harris. Harris & # 8217; O blog PAL é uma mina de ouro para pesquisa e ideias quantitativas de negociação e é uma leitura obrigatória para quem acha que a negociação quant é fácil. Como Harris mostra e outra vez, há muito mais a negociação quantitativa do que a maioria das pessoas imagina.

O Better System Trader é um blog relativamente novo que apresenta entrevistas quinzenais em podcast com alguns dos melhores traders do sistema do setor e muitos dos autores nesta página foram apresentados no site nos últimos meses. Fundada por Andrew Swanscott, esta é uma obrigação para qualquer pessoa interessada em idéias de negociação de quant.

Ernie Chan é um comerciante quantitativo bem respeitado e autor de uma série de best-seller quântico negociando livros, incluindo "Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business".

Ernie tem estado na indústria desde o final dos anos 90 e seu blog contém muitas informações interessantes sobre o mundo comercial quantitativo.

A Trading Markets foi fundada por Larry Connors (criador do indicador RSI da Connors), Kevin Haggerty e alguns outros profissionais de trading. O site de Mercados de Negociação tem uma enorme quantidade de conteúdo relacionado à negociação de ações, bem como outros ativos, e vale sempre a pena vasculhar novas idéias de negociação. O site também contém vários sistemas de negociação pagos e cursos úteis para o aprendizado do Amibroker.

Cesar Alvarez é engenheiro de software, trader de quant e programador da Amibroker que passou nove anos trabalhando para a Trading Markets e a Connors Research (acima). Seu blog é atualizado regularmente com novas idéias e pesquisas sobre sistemas de negociação e vale a pena ficar de olho nele.

O ASX Market Watch é um excelente recurso para trocar idéias de sistemas e tutoriais da Amibroker executados por Dave McLachlan. O site é focado principalmente para o mercado de ações australiano (ASX), mas também contém muitos vídeos úteis e material grátis.

Pesquisa Quantitativa e Negociação de Jonathan Kinlay é um ótimo recurso para os mais recentes modelos, teorias e estratégias de investimento usando quant research e trading. O site contém várias estratégias de negociação desenvolvidas a partir de algoritmos baseados em notícias criados pela Quantitative Trading na Systematic Strategies, LLC. A pesquisa de investimentos do Dr. Kinlay criou as estratégias de arbitragem de volatilidade atualmente sendo usadas pelo fundo de hedge Caissa Capital.

Alpha Architect visa capacitar os investidores através da educação. As quatro crenças fundamentais da Alpha Architect reforçam sua missão de reduzir a lacuna de retorno comportamental entre os investidores. Ele fornece uma série de estratégias sobre patrimônio ativo, alocação de ativos e alternativas. O site é um excelente recurso para investidores de longo prazo, com mentalidade independente e sensíveis a impostos, que buscam obter um bom valor pelo seu dinheiro.

Turing Finance desenvolvido a partir StuartReid. co. za, um blog pessoal que mostra as idéias pessoais do autor sobre a aplicação da informática moderna nos mercados financeiros. A Turing Finance concentra-se no conteúdo e não no autor e pretende solicitar contribuições de pesquisadores que compartilham a paixão de Stuart Reid. Promove o conceito de que a ciência da computação e a aprendizagem de máquina podem transformar todo o cenário do mercado financeiro.

Dual Momentum Investing fornece uma visão sobre o método de investimento de momentum utilizado por Gary Antonacci. O método visa aumentar os níveis de lucro, reduzindo o risco. Oferece aos investidores uma maneira de obter retornos de longo prazo em seus investimentos enquanto reduz as perdas de mercado e se baseia nos 35 anos de experiência de Gary Antonacci. Dual Momentum visa utilizar variações significativas na força relativa e tendências no mercado.

O Quants Portal é um projeto de fundos hedge de fonte aberta que oferece estratégias quantitativas baseadas em investimentos momentâneos. Com um crescente interesse em quantocracia, o site oferece inúmeros recursos para discutir o investimento de momentum, back testing e outras estratégias financeiras quantitativas. A equipe por trás do Quants Portal é composta por estudantes de gestão financeira, gestão de investimentos e estatística matemática, que pesquisam e revisam os métodos de investimento em momentum.

Eu ouvi pela primeira vez de Quantifiable Edges de Rob Hanna através de um podcast Better System Trader e é um ótimo site para pesquisa quantificável e ver os resultados de idéias comerciais interessantes. Rob utiliza conceitos de análise técnica para quantificar bordas lucrativas no mercado. Tais ideias de negociação geralmente incorporam indicadores, amplitude, volume, sentimento, volatilidade, sazonalidade e ação de preço. Seu trabalho nas bordas noturnas também é muito interessante.

A KJ Trading Systems oferece métodos para melhorar o desempenho comercial entre os investidores. Oferece as técnicas utilizadas por Kevin Davey em seus 25 anos de experiência em negociação. Além dos artigos de livre comércio, a KJ Trading Systems também oferece inúmeros vídeos, webinars gratuitos e a estratégia de negociação de futuros usada por Kevin Davey em seus próprios investimentos.

O QuantStart é um recurso de negociação algorítmica que fornece aos investidores em potencial uma excelente maneira de iniciar uma carreira em finanças quantitativas e negociação algorítmica. Também oferece inúmeros artigos e vídeos intuitivos. O QuantStart também explica como as ferramentas Python podem ser usadas na criação de estratégias de negociação lucrativas.

O Chartist vem do experiente comerciante e seguidor de tendência Nick Radge, que é autor de vários livros e artigos populares. Nick Radge é baseado na Austrália e é outro programador competente da Amibroker. O site oferece vários modelos de investimento de assinatura que permitem que os operadores copiem as negociações de Nick, além de fornecerem vários artigos e vídeos informativos.

O Sistema de Negociação Automática da Jez Liberty é focado principalmente na estratégia de acompanhamento de tendências e o blog contém vários artigos interessantes que são úteis para qualquer profissional que siga o sistema. O site também contém retornos mensais de uma série de assistentes de tendência que sempre faz uma leitura interessante.

Portanto, há 25 locais on-line para começar a procurar estratégias e ideias quantitativas de negociação. Tenho certeza de que perdi alguns da lista, então, por favor, deixe-me saber nos comentários quais são seus favoritos. # 8230;

Sunday, 27 May 2022.

Estratégia de diversificação restrita relacionada.

Diversificação relacionada ou diversificação não relacionada:

Qual Estratégia é Mais Adequada ao Seu Negócio?

Entenda as diferenças entre a diversificação relacionada e a diversificação não relacionada antes de investir. Para diversificar seu negócio, seus mercados ou seus produtos podem ser caros; portanto, investir em uma estratégia eficiente de diversificação.

Procure este site.

Por que diversificar?

Uma análise de diversificação precisa demonstrar e apoiar que o negócio obterá um retorno sobre o investimento que mais do que compense o risco e o custo.

O proprietário de uma empresa precisa considerar estratégias de diversificação eficientes para construir uma vantagem competitiva, para alcançar economias de escala ou escopo e / ou aproveitar uma oportunidade financeira que se alinhe com o plano estratégico do negócio.

A diversificação pode ser segmentada em diversificação relacionada ou diversificação não relacionada.

O que é Diversificação Relacionada?

É quando uma empresa adiciona ou expande suas linhas de produtos ou mercados existentes. Por exemplo, uma empresa telefônica que adiciona ou expande seus produtos e serviços sem fio adquirindo outra empresa sem fio está participando da diversificação relacionada.

Com uma estratégia de diversificação relacionada, você tem a vantagem de entender os negócios e de saber quais são as oportunidades e ameaças do setor; no entanto, várias aquisições relacionadas não fornecem os benefícios ou retornos originalmente previstos.

Por quê? Geralmente, é porque a análise de diversificação subestima o custo de alguns dos problemas mais sutis: gerenciamento de mudanças, integração de duas culturas, tratamento de funcionários. demissões e rescisões, promoções e até recrutamento. E, por outro lado, a análise de diversificação pode superestimar os benefícios a serem obtidos nas sinergias.

O que é diversificação não relacionada?

É quando uma empresa adiciona linhas de produtos ou mercados novos ou não relacionados. Por exemplo, a mesma companhia telefônica pode decidir entrar no negócio de televisão ou no negócio de rádio. Esta é uma diversificação não relacionada: não há ajuste direto com o negócio existente.

Por que uma empresa gostaria de se envolver em uma diversificação não relacionada? Porque pode haver eficiências de custo. Ou a aquisição pode fornecer um fluxo de caixa compensatório durante um período de calmaria sazonal. O driver para essa decisão de aquisição é lucro; precisa ser um investimento de baixo risco, com alto potencial de retorno.

Certifique-se de rever os custos e benefícios do investimento.

em novos equipamentos; em custos de economia de trabalho; na melhoria da produtividade e / ou fluxo de trabalho; em atender clientes existentes melhor e mais lucrativamente; na diversificação, adicionando novos produtos e serviços e / ou novos mercados; abordando questões de segurança e / ou ambientais; e mais.

Seu plano de investimento de capital alavanca a diversificação?

Avalie a oportunidade para um bom retorno:

Novos mercados e novos produtos ou serviços são geralmente boas oportunidades de diversificação; mas considere estas oportunidades no contexto da integração de benefícios em uma proposição de valor única global muito mais forte.

A adição de novos produtos ou serviços oferece a você uma oportunidade alavancada?

Por exemplo, se você é uma impressora comercial e adiciona serviços básicos de design gráfico e serviços de embalagem à sua linha de produtos, você terá uma oportunidade de diversificação alavancada.

Por quê? Porque seus serviços de impressão podem ser combinados com serviços de design gráfico upstream (mesmo cliente final) e combinados com serviços de empacotamento downstream (mesmo cliente final e / ou mesmo destino). Você terá economizado tempo e dinheiro do seu cliente, permitindo que o cliente 'compre' em uma única parada (desde que você possa se destacar na entrega desses serviços).

Se você estiver preparado (e habilitado) para investir em seus negócios durante períodos bons ou desafiadores, certifique-se de desenvolver medidas de desempenho de negócios para acompanhar os custos e os benefícios esperados.

Você precisa garantir que as vantagens da diversificação e os benefícios esperados do investimento sejam atendidos conforme planejado.

Certifique-se de criar essas medidas de negócios, configurar relatórios (mesmo que seja um processo manual) e certifique-se de que alguém seja responsável pelos resultados planejados.

Compreender as vantagens e desvantagens de estratégias de diversificação não relacionadas ou relacionadas é importante para o crescimento do seu negócio.

Boletim informativo mais para pequenas empresas:

Para obter informações mensais mais atualizadas e regulares sobre o gerenciamento de sua pequena empresa,

por favor assine aqui.

Leia mais a relação das análises com a estratégia no seu negócio:

Analise os critérios necessários para criar uma análise de cadeia de valor para o seu negócio.

Entenda a importância da Estratégia para Pequenas Empresas e o relacionamento das Fusões Verticais com o crescimento de seus negócios.

uma. Borders fez um bom trabalho ao implementar sua estratégia, mas sua estrutura estava errada. b. estruturas raramente evoluem em resposta a mudanças estratégicas.

c. enquanto a estrutura de uma empresa geralmente segue a estratégia, uma vez implementada, a estrutura pode ter um efeito significativo na estratégia.

d. A estrutura descentralizada das fronteiras levou a uma tomada de decisão deficiente.

uma. As organizações tendem a mudar a estrutura com muita frequência, o que corrói sua vantagem competitiva. b. Grandes organizações podem manter uma estrutura simples, desde que tenham uma estratégia de foco.

c. A flexibilidade na estrutura é mais importante que a estabilidade.

d. A estratégia tem uma influência mais importante na estrutura do que a estrutura na estratégia.

uma. especifica as relações, procedimentos, controles e processos de autoridade e tomada de decisões da empresa.

b. especifica os relacionamentos informais, procedimentos, controles e processos de autoridade e tomada de decisões da empresa.

c. especifica a proposta de valor formal da empresa, os mercados aos quais ela servirá e como a empresa fornecerá valor nesses mercados.

d. especifica os mecanismos de controle, os procedimentos de reclamação, os relacionamentos, os procedimentos e a autoridade da empresa sobre os processos de tomada de decisão.

b. lidar com a incerteza sobre as relações de causa e efeito na economia global. c. desenvolver novas vantagens competitivas.

d. gerenciar consistentemente e previsivelmente suas rotinas de trabalho diárias.

uma. as empresas devem ser flexíveis, mantendo um certo grau de estabilidade.

b. os gerentes nunca conseguem obter todas as informações necessárias para fazer a melhor seleção. c. a estrutura de uma empresa não deve duplicar as estruturas de seus concorrentes.

d. o ambiente muda muito rapidamente para as corporações manterem uma estrutura corporativa consistente.

uma. indica aos concorrentes que a empresa é vulnerável a uma aquisição hostil. b. só levará a ineficiências.

c. exige que a empresa realize um período de reestruturação de vários anos que atrasará a aposentadoria. d. sugere que as escolhas anteriores da empresa não foram as melhores.

uma. avaliar o desempenho em nível de negócios em critérios objetivos. b. concentre-se nas operações corporativas do dia-a-dia.

c. avaliar o desempenho de funcionários e gerentes em cada unidade de negócios. d. examine o ajuste entre o que a empresa pode fazer e o que pode fazer.

b. restrito relacionado c. não relacionado diversificado.

d. complementares verticais.

b. Gerencial c. Financeiro.

tinha mais de 20 designers e joalheiros em sua loja. Andermeyer Jewelers deve usar a estrutura.

c. de qualquer tamanho, se a empresa for privada.

d. uma empresa familiar de propriedade e gerenciada de qualquer tamanho.

c. multidivisional d. vertical.

uma. facilidade de coordenação dentro da organização.

b. a falta de sistemas sofisticados de informação. c. envolvimento ativo do proprietário-gerente.

d. a capacidade de especialistas para desenvolver conhecimentos profundos.

uma. estratégia de liderança de custo. b. estratégia de diferenciação.

c. estratégia de diversificação restrita relacionada.

d. estratégia corporativa de negócios única ou dominante.

uma. carreiras e desenvolvimento profissional são limitados. b. relações de subordinação duais obscurecem linhas de autoridade.

c. o CEO não pode coordenar e controlar os esforços dos funcionários em nível funcional. d. comunicação e coordenação são difíceis entre as funções organizacionais.

uma. aumentando a diversificação.

b. questões de coordenação e controle.

c. necessidade de compartilhamento de conhecimento entre especialistas.

d. maiores quantidades de dados e informações a processar.

uma. alinhando a estrutura corporativa com as demandas da expansão global b. monitoramento mais preciso do desempenho de cada negócio.

c. facilitando a comparação entre divisões.

d. Estimulando os gerentes de divisões com baixo desempenho a procurar maneiras de melhorar o desempenho.

uma. problemas de coordenação e controle. b. ineficiências burocráticas.

c. competição excessiva entre os gerentes de divisão.

d. comunicação limitada entre especialistas funcionais.

b. a crescente demanda dos consumidores por alta qualidade e preços baixos. c. problemas de coordenação e controle.

d. uma mudança para a economia global.

estrutura para ser uma das organizações mais significativas do século XX.

inovações devido ao seu valor para empresas diversificadas. uma. rede.

c. multidivisional d. funcional.

uma. finança; contabilidade.

b. fabricação; processo R & amp; D.

c. produto R & amp; D; marketing.

d. informações gerenciais; finança.

b. requer uma estrutura que seja muito formal.

c. usar equipes de desenvolvimento multifuncional. d. desenvolver unidades de negócios autônomas.

uma. Uma estratégia de liderança de custos exige uma estrutura simples que enfatize alta especialização, centralização e funções de trabalho estruturadas.

b. Uma estratégia de diferenciação requer uma estrutura funcional com formalização limitada, descrições de cargos amplos e ênfase nas funções de P & D e marketing do produto.

c. Uma estratégia integrada de liderança / diferenciação de custos requer uma estrutura multidivisional que utiliza alta formalização, tomada de decisão descentralizada e coordenação vertical.

d. Uma estratégia focada requer uma estrutura funcional com altos níveis de especialização e formalização.

Gestão Estratégica Capítulo 6 MC.

uma. é amplamente diversificada, mas compete apenas em indústrias de manufatura. b. teve um registro ambiental impecável.

c. é uma das poucas grandes empresas diversificadas que foram bem-sucedidas ao longo do tempo. d. restringiu seus investimentos apenas às economias desenvolvidas.

uma. estreitar o foco de seu portfólio em setores relacionados à energia. b. para superar e corrigir seus registros em questões ambientais.

c. para diversificar ainda mais seu portfólio de serviços.

d. a indústria de energia limpa foi garantida para ser rentável para os próximos anos.

Essa estratégia de nível corporativo é melhor descrita como diversificação. uma. relacionado restrito.

b. relacionado ligado c. não relacionado.

b. em quais mercados e empresas de produtos a empresa deveria estar.

c. se a carteira de negócios deve gerar retornos imediatos acima da média ou se deve ser uma empresa problemática que irá gerar retornos acima da média somente após a reestruturação.

d. se deve integrar para trás ou para frente.

b. A equipe de alta gerência está satisfeita com o desempenho da corporação.

c. os negócios no portfólio valem mais sob a administração da empresa em questão do que sob qualquer outra propriedade.

d. as empresas do portfólio aumentam os retornos financeiros da empresa.

uma. menos as ligações entre os negócios dentro do portfólio de propriedade da empresa. b. quanto maior a variação na carteira de empresas de propriedade da empresa.

c. quanto mais links houver entre os negócios pertencentes a uma organização.

d. quanto menor a proporção da receita organizacional total derivada do negócio dominante.

uma. estava se afastando de sua estratégia tradicional de um único negócio em direção a uma estratégia dominante. b. estava se afastando de sua tradicional estratégia dominante em direção a uma estratégia relacionada.

c. tornou-se um conglomerado, uma vez que a Life Savers e a Altoids são empresas não relacionadas. d. provavelmente planejou reestruturar essas empresas e vendê-las.

uma. 99 b. 95 c. 90 d. 70.

b. constrangido c. integrado.

b. restrito relacionado c. relacionado vinculado.

d. negócio dominante.

uma. negócio único.

b. negócios dominantes c. restrito relacionado d. relacionado vinculado.

uma. Um fabricante de doces adquire um laboratório químico especializado em aromas alimentares. b. Uma cadeia de centros de jardinagem adquire uma empresa de arquitetura paisagista.

c. Um hospital adquire um lar para idosos de longa permanência.

d. Uma sofisticada & quot; toalha de mesa branca & quot; cadeia de restaurantes adquire uma agência de viagens.

b. negócio dominante.

c. relacionado restrito.

uma. a porcentagem da lucratividade organizacional total que vem do negócio dominante. b. o nível de recursos e atividades compartilhadas entre os negócios.

c. se a diversificação é vertical ou horizontal.

d. se a diversificação é criadora de valor ou neutra em termos de valor.

uma. relacionado vinculado.

b. restrito relacionado c. não relacionado.

uma. restrito relacionado b. relacionado vinculado.

c. não relacionado d. dominante.

b. restrito relacionado c. relacionado vinculado.

uma. negócios dominantes b. restrito relacionado c. relacionado vinculado.

uma. criação de valor. b. valor-neutro.

uma. aumento da remuneração gerencial.

b. redução de custos por meio de reestruturação de negócios c. aproveitando as mudanças na legislação tributária.

d. em conformidade com o regulamento antitruste.

uma. aumentando a competitividade estratégica de toda a empresa.

b. expandir o portfólio de negócios para diversificar o risco de emprego gerencial c. ganhar poder de mercado em relação aos concorrentes.

d. em conformidade com o regulamento antitruste.

b. implementar a integração vertical.

c. alcançar economias financeiras através de uma aquisição não relacionada.

d. adquirir talentos especializados da empresa de gestão veterinária.

b. economias de escopo entre unidades de negócios. c. a demanda favorável de compradores.

uma. compartilhamento de atividades. b. transferências de habilidade.

c. transferências de competências essenciais corporativas. d. desintegração.

b. a alavancagem de recursos individuais tangíveis.

c. o compartilhamento de atividades da cadeia de valor e funções de suporte. d. joint ventures e terceirização.

b. compartilhamento; actividades.

c. transferência; competências essenciais. d. transferência; actividades.

estratégia de diversificação para criar um. relacionado restrito; relação operacional.

b. relacionado ligado; relação corporativa.

c. relacionado restrito; relação corporativa. d. relacionado ligado; relação operacional.

uma. Os conglomerados não existem mais no cenário empresarial dos EUA, mas são comuns nos mercados emergentes. b. Empresas diversificadas não relacionadas buscam criar valor através de economias de escopo.

c. O compartilhamento de recursos intangíveis, como o know-how, entre empresas é um tipo de compartilhamento operacional em diversificações relacionadas.

d. Empresas restritas relacionadas compartilham recursos e atividades mais tangíveis entre empresas do que empresas vinculadas relacionadas.

uma. tendem a ter resultados financeiros decepcionantes a longo prazo. b. estão sendo substituídos por aquisições virtuais.

c. resultam em níveis mais baixos de desempenho do que aquisições não relacionadas.

d. são capazes de usar o compartilhamento de atividades para criar com sucesso economias de escopo.

artistas locais cênicos, usando sua faculdade como professores itinerantes. Além disso, a academia de arte comprou uma empresa de molduras para criar quadros para obras de arte da academia, mas também para vender serviços de enquadramento de qualidade para o público. A academia de artes está se dedicando à diversificação baseada em relacionamentos.

uma. operacional b. corporativo c. intelectual.

uma. Esta é uma aquisição horizontal.

b. Este é um exemplo de integração virtual.

c. A libélula está começando a construir um conglomerado.

d. É improvável que as economias de escopo resultem dessa aquisição.

b. integração vertical.

c. networking da organização. d. aquisição horizontal.

uma. restrito relacionado b. não relacionado.

c. relacionado vinculado.

d. negócio dominante.

uma. as pessoas envolvidas podem não querer se mover.

b. competências gerenciais não são facilmente transferíveis para diferentes culturas organizacionais. c. gerentes com essas habilidades são caros.

d. gerentes de alto nível podem resistir a transferir essas pessoas-chave.

b. empresas têm vários produtos em seu setor primário.

c. empresas diversificadas competem entre si em vários mercados. d. firmas diversificaram portfólios de empresas.

b. transferir pessoas-chave para novas posições gerenciais.

c. compartilhar atividades de suporte, como práticas de compra.

d. reestruturar a empresa mais fraca para espelhar a estrutura da empresa mais bem-sucedida.

uma. O gerente de St. Louis pode deixar Xanadu para permanecer em St. Louis.

b. Técnicas americanas de fabricação de produtos farmacêuticos não podem ser transferidas para a Irlanda. c. Os gerentes irlandeses se recusarão a assumir a direção de um executivo estrangeiro.

d. O custo da transferência de gerentes dos EUA para o exterior geralmente não é econômico.

c. empresa dominante d. negócio único.

b. multiportal c. multiponto d. multiplicit.

b. restrito relacionado c. relacionado vinculado.

uma. competição multiponto b. integração virtual.

d. integração vertical.

b. possui sua própria fonte de distribuição de produtos. c. está concentrado em uma única indústria.

d. está desinvestindo empresas não relacionadas.

o negócio. uma. desintegrado.

b. verticalmente integrado c. totalmente integrado.

d. horizontalmente integrado.

uma. melhorada adaptação às mudanças tecnológicas. b. economia nos custos operacionais.

c. melhor qualidade do produto.

d. evitar custos de mercado.

uma. custos burocráticos.

b. a perda de flexibilidade através do investimento em tecnologias específicas.

c. Balanço de capacidade e problemas de coordenação de mudanças na demanda d. imitação de tecnologia central por concorrentes em potencial.

uma. integração reversa. b. integração para a frente.

c. integração horizontal. d. integração virtual.

uma. O Specialty Steel tem menos flexibilidade agora do que se não fosse integrado verticalmente. b. Este é um exemplo de um problema de balanceamento de capacidade.

c. Este é um resultado de conflitos de interesse entre os gerentes da fábrica de tijolos e os executivos da.

d. O poder de mercado da Specialty Steel foi desintegrado.

b. compartilhamento de atividades e transferência de competências essenciais. c. transferência de competências essenciais.

d. alocação e reestruturação de capital interno eficiente.

uma. descontados pelos investidores. b. inflado pelos investidores.

c. completamente ignorado pelos investidores. d. altamente valorizada pelos investidores.

b. a empresa provavelmente será supervalorizada pelos investidores.

c. a empresa sofrerá de deseconomias de escopo que superam a economia de custos gerada. d. a empresa está procurando criar valor através das economias financeiras.

uma. relacionado restrito.

b. relacionamento operacional e corporativo c. não relacionado.

d. relacionado vinculado.

uma. através da divulgação reduzida para terceiros. b. pela capacidade de não reportar perdas aos investidores.

c. pela capacidade de aumentar o salário dos gerentes sem que os acionistas estejam cientes. d. através da capacidade de reinvestir o dinheiro em dividendos para os acionistas.

uma. sedes corporativas podem alocar capital de acordo com critérios mais específicos do que é possível com alocações de mercado externo.

b. sedes corporativas têm informações mais completas sobre os negócios subsidiários do que o mercado de capitais externo.

c. a empresa pode adquirir outras empresas com produtos inovadores em vez de alocar capital para pesquisa e desenvolvimento.

d. sedes corporativas podem disciplinar de forma mais eficiente equipes de gestão com baixo desempenho por meio da alocação de recursos do que o mercado externo.

c. não relacionado; compartilhamento de atividades.

d. não relacionado; transferência de competências essenciais.

uma. Entendemos que as eficiências financeiras dessa estratégia automaticamente fazem com que essas ações valham mais do que sua avaliação de mercado atual.

b. Acreditamos que o valor dos conglomerados é menor que o valor da soma de suas partes. c. aumentar as receitas futuras esperadas dos conglomerados.

d. Descobrimos que, com o tempo, os conglomerados ganham mais do que as empresas componentes teriam ganho independentemente.

b. alta rotatividade de CEO c. ameaça de aquisição.

d. desconto conglomerado.

b. uma "caminhada aleatória" de boa sorte em escolher empresas para comprar.

c. buscando empresas de alta tecnologia em indústrias de alto crescimento.

d. uma equipe de alta gerência que não é limitada por ideias pré-estabelecidas de como o portfólio da empresa deve ser desenvolvido.

b. conglomerados são tipicamente de propriedade de um poderoso empreendedor e não sobrevivem à sua aposentadoria ou morte.

c. as regulamentações governamentais, especialmente na Europa, forçaram periodicamente a dissolução de conglomerados. d. os concorrentes podem imitar economias financeiras mais facilmente do que imitam economias de escopo.

uma. Eles são dependentes de recursos humanos. b. Eles têm poucos ativos tangíveis.

c. Ambos os tipos de empresa dependem de economias financeiras.

d. A demanda por seus produtos é altamente sensível a crises econômicas.

uma. uma prática médica.

b. uma empresa de consultoria de gestão que tem uma tradição de relacionamentos de longo prazo com clientes e consultores c. um fabricante de pneus estabelecido em 1910.

d. uma empresa start-up de tecnologia de comunicações.

uma. o fato de que outras empresas em um setor estão se diversificando.

b. pressão dos acionistas que estão exigindo que a empresa diversifique. c. mudanças nos regulamentos antitruste e leis tributárias.

d. baixo desempenho de uma empresa.

uma. redução global do risco da empresa.

b. fluxos de caixa futuros incertos.

c. interpretação mais rigorosa das leis antitruste. d. baixa performance.

uma. pagar dividendos anualmente.

b. manter fluxos de caixa livres para investimento em aquisições. c. distribuir ganhos de capital regularmente.

d. aumentar salários gerenciais.

uma. ativos financeiros líquidos para os quais investimentos em negócios atuais não são mais economicamente viáveis.

b. ativos financeiros líquidos que, para fins fiscais, devem ser reinvestidos na empresa se não forem distribuídos como dividendos aos acionistas.

c. os lucros resultantes depois de uma empresa reestruturada ter sido vendida.

d. dividendos distribuídos aos acionistas que são tributados como ganhos de capital.

uma. criar valor. b. reduzir o valor.

c. são de valor neutro.

d. são motivos gerenciais para diversificar.

uma. as estratégias corporativas de empresas dominantes tendem a ter um desempenho mais alto do que as estratégias de negócios relacionadas restritas ou não relacionadas.

b. a estratégia de negócios com maior desempenho está relacionada à diversificação restrita.

c. quanto menos relacionado os negócios adquiridos, maior o desempenho da organização. d. nenhuma das estratégias supera consistentemente as outras.

b. diversificar em ambientes menos arriscados.

c. reduzir o nível de diversidade em seus investimentos. d. prosseguir linhas de produtos não comprovadas.

uma. a redução de custos é obtida através de alocações melhores de recursos financeiros com base em investimentos dentro ou fora da empresa.

b. duas unidades criam valor utilizando o poder de mercado em suas respectivas indústrias.

c. as empresas utilizam diversificação relacionada restrita para construir um portfólio atraente de negócios.

d. o valor criado pelas unidades de negócios trabalhando juntas excede o valor que as unidades criam quando trabalham de forma independente.

Ao expandir para diferentes produtos ou mercados usando os recursos existentes, as empresas podem criar diversificação relacionada usando seus recursos e recursos em outras configurações. Um fabricante de carros pode, por exemplo, expandir suas operações para a fabricação de motocicletas ou caminhões e usar suas capacidades e recursos para se tornar bem-sucedido nesses mercados.

Da mesma forma, uma empresa pode criar diversificação relacionada integrando-se à rede de valor existente. Por exemplo, as empresas produtoras de aço podem entrar no negócio de mineração, onde pode controlar os suprimentos, etc., para suas principais operações. Da mesma forma, os fabricantes de roupas podem criar suas próprias lojas de marca, nas quais vendem suas roupas.

Acima, vemos alguns exemplos de diversificação relacionada, que podem dar às empresas as vantagens de uma estratégia de diversificação.

Procter And Gamble.

P & G: Diversificação Corporativa Relacionada.

Procter & amp; A Gamble posicionou-se como líder mundial na indústria de produtos para embalagens domésticas, fabricando e distribuindo uma grande variedade de produtos domésticos de consumo. Originalmente, a P & G foi fundada com base na oferta de sabonetes e velas aos consumidores, que era comumente considerada como um negócio dominante (diversificação limitada). Uma empresa de negócios dominante é uma organização com entre 70% e 95% de suas vendas totais em um único setor. No entanto, hoje a P & amp; G oferece uma das linhas de produtos mais fortes e confiáveis, que inclui muitos produtos bem conhecidos, como Tide, Pampers, Duracell e Crest. Especificamente, Procter & amp; A Gamble é líder global em três segmentos fundamentais do mercado, que incluem beleza e aparência, saúde e bem-estar e cuidados domésticos. Com a fabricação e distribuição de tantos produtos exclusivos, a P & G mudou seu foco de negócios de um negócio dominante para um negócio relacionado (diversificação relacionada). Um negócio de link relacionado é uma organização com menos de 70% das receitas da empresa sendo geradas a partir de um único negócio. Esses negócios diferentes em uma estrutura vinculada relacionada compartilham apenas alguns links e atributos comuns ou diferentes links e atributos comuns. Por exemplo, Procter & amp; O segmento de mercado mais forte da Gamble é o departamento de atendimento domiciliar, que gerou quase 50% das vendas anuais de 2011 da P & G. A próxima unidade de sucesso é considerada o segmento de beleza e grooming, que é seguido pelo segmento de mercado de saúde e bem-estar.

A atenção aos detalhes e o nível excepcional de satisfação do cliente que a P & G proporcionou aos seus consumidores fizeram com que a empresa se tornasse uma líder de mercado global nas categorias de negócios de beleza e higiene pessoal. Na verdade, seu maior produto de beleza feminina é a Olay, que atualmente é a marca de cuidados faciais mais importante do mundo, com aproximadamente 10% da participação no mercado global. A empresa também compete no mercado de grooming masculino. Um de seus produtos masculinos mais conhecidos é considerado o produto de lâmina e lâmina da Gillette, que atualmente detém 70% dessa participação específica no mercado de produtos.

A P & G compete em cuidados orais, cuidados femininos e saúde pessoal. Na higiene bucal, existem vários concorrentes globais no mercado, e a empresa ocupa a segunda posição de participação de mercado, com aproximadamente 20% do mercado global. Procter & amp; A Gamble é considerada a líder do mercado global na categoria de cuidados femininos, com cerca de 35% da quota de mercado global. Na saúde pessoal, a organização é líder de mercado em medicamentos para queimaduras sem receita médica, atrás de Prilosec OTC e em tratamentos respiratórios com Vicks.

Fabric Care e Home Care: este segmento dentro do design de negócios da P & G inclui uma variedade de produtos de cuidados com tecidos, incluindo detergentes para lavagem de roupas, aditivos e realçadores de tecidos; Produtos para cuidados domiciliários, incluindo líquidos para lavagem de louça e detergentes, produtos de limpeza de superfícies e ambientadores; e baterias. No segmento de tecidos, a P & G geralmente tem a posição de número um ou número dois nos mercados em que competem e são considerados líderes de mercado global, com cerca de 30% da participação de mercado global. Procter & amp; A quota de mercado global da Gamble para cuidados a domicílio é superior a 15% nas categorias em que competem. Em baterias, a empresa atualmente compete com sua marca Duracell e tem aproximadamente 25% da participação global de mercado de baterias.

Cuidados com o bebê e cuidados com a família: No cuidado do bebê, a P & G compete principalmente em fraldas e lenços umedecidos, com aproximadamente 35% da participação no mercado global. Na verdade, eles são o concorrente número um ou número dois em cuidados com bebês na maioria dos principais mercados em que competem, principalmente atrás da Pampers, a maior marca da empresa, com vendas líquidas anuais de aproximadamente US $ 9 bilhões. Seu negócio de cuidados familiares é predominantemente um negócio norte-americano composto principalmente de papel toalha Bounty e marcas de papel higiênico Charmin. As quotas de mercado dos EUA são de aproximadamente 45% para o Bounty e acima de 25% para o Charmin.

Depois de ler as informações acima, não há dúvida de que a Procter & amp; A Gamble é considerada uma das concorrentes relacionadas mais relacionadas dentro dos mercados que atende.

Empresas implementam estratégias de diversificação relacionadas a fim de alcançar e explorar economias de escopo e construir uma vantagem competitiva, aproveitando os recursos, capacidades e competências essenciais existentes. Para empresas que operam em vários setores ou mercados de produtos, economias de escopo representam redução de custos atribuída à entrada de um negócio adicional usando recursos e competências essenciais desenvolvidos em outro negócio que podem ser transferidos para um novo negócio sem custos adicionais significativos. Em outras palavras, as empresas que transferem com sucesso as competências essenciais de uma empresa para outra, sem incorrer em custos adicionais significativos, perceberão economias de escopo.

As duas principais economias relacionadas às operações por meio das quais as empresas podem criar valor (de economias de escopo) são compartilhando atividades ou compartilhando competências essenciais. A diferença entre compartilhamento de atividades e compartilhamento de competência principal é baseada em como diferentes recursos são usados ​​em conjunto para criar economias de escopo. Recursos tangíveis ou físicos, como instalações e equipamentos, podem ser compartilhados para alcançar economias de escopo. Recursos intangíveis, como o know-how de manufatura, podem ser compartilhados para alcançar economias de escopo. Uma chave para criar valor através do compartilhamento que são essencialmente atividades separadas é compartilhar conhecimento ou habilidades, em vez de recursos físicos ou tangíveis.

Saturday, 26 May 2022.

Estratégias de negociação de ordens de livros.

Estratégias de negociação baseadas em carteira de pedidos. Nos últimos anos, os pedidos de limite eletrônico, que coletam pedidos de limite de entrada e correspondem automaticamente às ordens de mercado contra a melhor ordem de limite disponível, foram introduzidos por quase todas as principais bolsas de valores. A introdução de livros de ordens limitadas mudou significativamente as estratégias de negociação, à medida que a velocidade de negociação aumentou drasticamente e os traders têm a escolha entre diferentes tipos de pedidos, o que automaticamente impõe a questão de qual deles deve ser usado e sob quais condições. Isso representa uma grande quantidade de dados financeiros eletrônicos que podem ser armazenados e processados ​​para explorar padrões subjacentes. As instituições financeiras estão usando esses dados para criar vantagem para eles no mercado. Uma das aplicações são estratégias de negociação automatizadas que usam esses padrões para negociar com vantagem competitiva. Analise os dados do histórico de pedidos de limite e tente encontrar padrões, que possam ser reutilizados na criação de futuras estratégias de negociação algorítmica ou na engenharia reversa. Para conseguir o que precisamos, vamos usar algoritmos genéticos para diferentes estratégias de negociação. Candidatar-se ao TotalView-ITCH histórico do LOBSTER / TradingPhysics NASDAQ. Análise dos conjuntos de dados de amostra disponíveis (7 a 10 dias) Treinamento + Mecanismo do sistema (analisador, analisador, processador de dados) básico (4 semanas). 2.1 Algoritmos Genéticos (descrição do Vidor) 2.2 Especifique interfaces e necessidades do nosso System Engine. 2.3 Iniciando a implementação do nosso System Engine. Conclusão do mecanismo do sistema para testar diferentes algoritmos / estratégias (1 semana) 4. Implementação de algoritmos e estratégias em simulações com dados históricos (1 semana) 4.1 Iniciando a implementação de diferentes algoritmos de negociação. 4.2 Iniciar a implementação de estratégias baseadas em algoritmos de negociação. 5. Otimização, teste e avaliação do sistema final (1 semana) 5.1 Teste e otimização de algoritmos de negociação. 5.2 Avaliação dos resultados das estratégias de negociação e do sistema final. Obteremos os dados da seguinte maneira: A LOBSTER oferece dados de limite de pedidos derivados dos arquivos Historical TotalView-ITCH da NASDAQ somente para pesquisa acadêmica. (Lobster. wiwi. hu-berlin. de/info/help faq general. php) Como ingressar na LOBSTER: lobster. wiwi. hu-berlin. de/info/HowToJoin. php. O processo pode levar até duas semanas. No entanto, existem conjuntos de dados de amostra fornecidos que podem ser usados ​​para iniciar. O preço é de 300 EUR excl. IVA, a pagar antecipadamente. Esta é uma taxa anual mais um bloco de crédito pré-pago (por exemplo, 100 dias de um nível de ação (por exemplo, Amazon) 10 (4 vezes mais dias para dados de nível 1). Já fez uma consulta para acesso gratuito aos arquivos históricos do TotalView-ITCH. Esperando pelo replay. (tradingphysics / Feeds / DownloadHistoricalItch. aspx). Preço normal para dados derivados e brutos ilimitados - US $ 199,95. OU 500 Créditos - US $ 99,95 para até 500 downloads de arquivos históricos ( Algoritmos Genéticos e Estratégias Evolutivas. Muitas estratégias de negociação estão por aí. Para a maioria deles é alegado que eles são bem sucedidos, embora ainda não exista uma estratégia final que todos usam. (Existem teorias que sugerem que tal algoritmo não pode existir.) A fim de fazer uso de todas as estratégias, usaremos algoritmos genéticos e estratégias evolutivas para encontrar o algoritmo mais eficiente, que é talvez uma mistura de muitos outros algoritmos. Para obter nosso algoritmo, precisamos: 1. Colete o máximo possível de algoritmos de negociação, estratégias que pudermos. 2. Implemente-os (ou alguns deles) como benchmarks, para que possamos comparar nosso algoritmo derivado com eles. 3. Encontre uma maneira de extrair os recursos deles. É essencial ser capaz de discernir os recursos, pois cada um deles representará um cromossomo em nossa evolução. 4. Construa um sistema no qual possamos executar a evolução (já existe um kit de ferramentas de algoritmo genético baseado em scala, do qual podemos fazer uso). Além disso, teremos que garantir que o conjunto de recursos seja facilmente modificável. Com o tempo, podemos adicionar novos recursos derivados de novas estratégias de negociação exatas ou novas possibilidades devido a novos dados. 4.a. a disponibilidade dos dados determinará que tipo de estratégias podemos usar. Se o intervalo de tempo for curto, não podemos avaliar as estratégias de longo prazo, pois na evolução temos que calcular a adequação da população, e teremos que ter gerações suficientes para descobrir uma boa estratégia. Se pudermos obter apenas preços diários, não poderemos implementar tantos algoritmos quanto pudéssemos se tivéssemos um dado do livro de pedidos. 4.b. Existem estratégias que usam, por exemplo, a análise de sentimentos de notícias, tweets, ou tirar conclusões pelo volume de pesquisas em algumas palavras-chave no google. Apesar de não nos concentrarmos nesta parte, teremos uma interface comum com outras equipes, que estão trabalhando nisso. Dessa forma, poderemos fazer uso de seu progresso. 5. Invente novas ideias para melhorar as estratégias. Por exemplo, descubra como avaliar uma adequação da estratégia de longo prazo em comparação com uma estratégia de curto prazo, ou para tornar algumas características mais relevantes se for provado que sua contribuição é maior para o sucesso do que outra. 6. Como sempre neste tipo de projetos, não podemos prever como o nosso investimento mudaria a estrutura do mercado e o movimento de preços. Mas este não é o escopo do nosso projeto. Dados financeiros estão disponíveis, mas muitas vezes são muito caros (a exceção é a LOBSTER para pesquisa acadêmica) Existem algumas dúvidas sobre o uso de técnicas de aprendizado de máquina na análise dos mercados financeiros (www-stat. wharton. upenn. edu/ As estratégias de negociação baseadas em dados do livro de ordens não levam em consideração a transação estabelecida em dark pools. Estas são principalmente grandes transações que teriam um grande impacto no mercado (manequins / como fazer / conteúdo / investigar-o-encomendar-livro-para-uptotheminute-stock. html) Visualização de dados dos resultados coletados. Integração da análise de notícias de sentimentos em nosso sistema. Aplicação de estratégias de negociação em dados em tempo real. & # 65279; Atualmente, somos 6 pessoas neste projeto. Alexios Voulimeneas (comunicação com outras equipes para interface comum) As habilidades necessárias para este projeto são Data Mining, Machine Learning, algumas estatísticas, Java, Scala, Hadoop / Spark. No início, todos nós nos concentraremos na coleta de dados e na busca de diferentes estratégias de negociação que possam ser implementadas. Quando fizermos isso, vamos nos separar e todos terão sua própria atribuição, alguns trabalharão no aprendizado de máquina e outros se concentrarão na criação do mecanismo do sistema. No momento, não podemos fornecer um plano detalhado de requisitos de recursos. No entanto, temos certeza de que não precisaremos de processamento paralelo pesado em tempo real. Vamos criar nossos algoritmos e fazer a mineração de dados de forma paralela, que pode ser executada algumas vezes em um cluster. É claro que também usaremos nossas máquinas locais para que possamos fazer testes em conjuntos de dados menores.

Estratégias de negociação de carteiras de pedidos As carteiras de ordens de troca são frequentemente escondidas como as chamadas "Dark Pools". A medida foi tomada para evitar estratégias aparentes de manipulação de mercado executadas por traders na época. Quais dessas estratégias de arbitragem / manipulação são possíveis se a carteira de pedidos for pública? Explique as estratégias em detalhes. Dica # 1: Existem três estratégias de exemplo nos comentários abaixo. Um livro de ordens público fornece aos comerciantes informações não apenas sobre o preço atual de um título, mas também sobre o volume e a estrutura de todo o cronograma de oferta e demanda. Tais informações podem ser usadas para estratégias de arbitragem e manipulação de mercado de várias maneiras: Spoofing: Inserir uma ordem de limite grande como um sinal de compra ou venda aparente que é cancelado a qualquer momento antes de poder ser executado. Citação recheio: Inserindo uma seqüência rápida de limite ou ordens de mercado para dar ao mercado a impressão de um grande movimento próximo. Encerramento do Fogo: Muitas instituições financeiras usam apenas preços de fechamento, mas não preços intradiários para seus modelos financeiros. Portanto, é possível alterar rapidamente o preço de fechamento antes do final do dia, se o livro de ofertas não for suficientemente espesso, e não pode haver pedidos posteriores após esse período. Intermitente: algoritmos de negociação de alta velocidade podem identificar uma ordem pública e, em seguida, negociar com antecedência para "acompanhar" seu impacto no mercado. Sabe-se para amplificar falhas de mercado de grandes encomendas. Arbitragem de Latência: usa diferenças de preço entre trocas e ordens de velocidade rápida para capturar desvios da lei de um preço. Aprendizado de Máquina: O livro de pedidos público e seu fluxo de pedidos podem ser usados ​​para extrair informações valiosas sobre as mudanças de preço esperadas. Não tenho certeza se Dark Pools (DP) foram criados para evitar "manipulação de mercado". Eles foram criados por empresas porque encontraram uma vantagem para criá-los (veja Market Microtructure in Practice, L e Laruelle Eds.). As principais razões foram: taxas de reposição de mercado, para DP criadas por corretores (como o UBS MTF); impacto de mercado de reposição, para pools de bloco (como ITG / POSIT); Metade sobressalente do bid ask spread, para DP criado por market makers (como o Knight Link). É possível uma negociação otimizada em DP, veja por exemplo Divisão ideal de ordens em pools de liquidez: uma abordagem de algoritmo estocástico, por Laruelle, Pagès e L (publicado no SIAM Journal em Financial Mathematics, Vol. 2 (2011), pp. 1042-1076 ). Você pode dar uma olhada em estratégias de alocação ideal para o problema do Dark Pool, por Agarwal, Bartlett e Dama. E à exploração censurada e ao problema do dark pool, por Ganchev, Nevmyvaka, Kearns e Vaughan também. Em termos de negociação ideal em carteiras de pedidos, você tem poucos documentos interessantes: um para negociação de muito curto prazo: Preço de postagem ótimo de ordens limitadas: aprendendo por negociação, por Laruelle, Pagès e L (de novo), publicado em Mathematics and Financial Economics, vol. 7, No. 3. (11 de junho de 2013), pp. 359-403. um para fazer o mercado: Lidando com o risco de estoque: uma solução para o problema de mercado, por Guéant, Fernandez-Tapia e L, em Matemática e Economia Financeira, vol. 4, No. 7. (3 de setembro de 2013), pp. 477-507. Compre Low Sell High: uma perspectiva de negociação de alta frequência, por Cartea, Jaimungal e Ricci. Você encontrará aqui tudo o que precisa para construir sua própria estratégia de pedidos.

Aprimorando Estratégias de Negociação com os Sinais do Livro de Ordens. 38 Pages Publicado: 3 Out 2022 Última revisão: 14 Oct 2022. Álvaro Cartea. Universidade de Oxford; Universidade de Oxford - Oxford-Man Institute of Quantitative Finance. Ryan Francis Donnelly. Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada. Sebastian Jaimungal. Universidade de Toronto - Departamento de Estatística. Data de Escrita: 1 de outubro de 2022. Utilizamos dados de alta frequência da bolsa Nasdaq para construir uma medida de desequilíbrio de volume no livro de pedidos de limite (LOB). Mostramos que nossa medida é um bom preditor do sinal da próxima ordem de mercado (MO), ou seja, comprar ou vender, e também ajuda a prever mudanças de preço imediatamente após a chegada de um MO. Com base nesses resultados empíricos, introduzimos e calibramos um modelo de salto puro modulado por cadeia de Markov de preço, spread, chegadas LO e MO e desequilíbrio de volume. Como uma aplicação do modelo, colocamos e resolvemos um problema de controle estocástico para um agente que maximiza a riqueza terminal, sujeito a penalidades de estoque, executando operações usando LOs. Utilizamos dados amostrais (janeiro a junho de 2014) para calibrar o modelo para dez ações negociadas na bolsa Nasdaq e usamos dados fora da amostra (julho a dezembro de 2014) para testar o desempenho da estratégia. Mostramos que a introdução da medida de desequilíbrio de volume no problema de otimização aumenta consideravelmente os lucros da estratégia. Os lucros aumentam porque o uso de nossa medida de desequilíbrio reduz os custos de seleção adversos e posiciona os LOs no livro para aproveitar os movimentos favoráveis ​​de preços. Palavras-chave: desequilíbrio de ordem, negociação algorítmica, negociação de alta frequência, fluxo de pedidos, criação de mercado, seleção adversa. Classificação JEL: G10, G11, G14, C41. Álvaro Cartea. Universidade de Oxford (email) Oxford, Oxfordshire OX1 4AU. Universidade de Oxford - Oxford-Man Instituto de Finanças Quantitativas (email) Walton Well Road. Oxford, Oxfordshire OX2 6ED. Ryan Francis Donnelly. Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada (email) Sebastian Jaimungal (Contato) Universidade de Toronto - Departamento de Estatística (email) 100 St. George St. Toronto, Ontário M5S 3G3. Estatísticas de papel. EJournals relacionados. Mercado de Capitais: Preços e Avaliação de Ativos eJournal. Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico. Mercados de Capitais: eJournal da Microestrutura da Mercado. Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico. IO: Estudos Empíricos de Empresas e Mercados eJournal. Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico. Modelagem Econométrica: Mercado de Capitais - eJournal de Preços de Ativos. Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico. Links Rápidos do SSRN. Rankings SSRN. Sobre o SSRN. Os cookies são usados ​​por este site. Para recusar ou aprender mais, visite nossa página de Cookies. Esta página foi processada por apollo8 em 0,203 segundos.

Aprimorando Estratégias de Negociação com os Sinais do Livro de Ordens. 38 Pages Publicado: 3 Out 2022 Última revisão: 14 Oct 2022. Álvaro Cartea. Universidade de Oxford; Universidade de Oxford - Oxford-Man Institute of Quantitative Finance. Ryan Francis Donnelly. Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada. Sebastian Jaimungal. Universidade de Toronto - Departamento de Estatística. Data de Escrita: 1 de outubro de 2022. Utilizamos dados de alta frequência da bolsa Nasdaq para construir uma medida de desequilíbrio de volume no livro de pedidos de limite (LOB). Mostramos que nossa medida é um bom preditor do sinal da próxima ordem de mercado (MO), ou seja, comprar ou vender, e também ajuda a prever mudanças de preço imediatamente após a chegada de um MO. Com base nesses resultados empíricos, introduzimos e calibramos um modelo de salto puro modulado por cadeia de Markov de preço, spread, chegadas LO e MO e desequilíbrio de volume. Como uma aplicação do modelo, colocamos e resolvemos um problema de controle estocástico para um agente que maximiza a riqueza terminal, sujeito a penalidades de estoque, executando operações usando LOs. Utilizamos dados amostrais (janeiro a junho de 2014) para calibrar o modelo para dez ações negociadas na bolsa Nasdaq e usamos dados fora da amostra (julho a dezembro de 2014) para testar o desempenho da estratégia. Mostramos que a introdução da medida de desequilíbrio de volume no problema de otimização aumenta consideravelmente os lucros da estratégia. Os lucros aumentam porque o uso de nossa medida de desequilíbrio reduz os custos de seleção adversos e posiciona os LOs no livro para aproveitar os movimentos favoráveis ​​de preços. Palavras-chave: desequilíbrio de ordem, negociação algorítmica, negociação de alta frequência, fluxo de pedidos, criação de mercado, seleção adversa. Classificação JEL: G10, G11, G14, C41. Álvaro Cartea. Universidade de Oxford (email) Oxford, Oxfordshire OX1 4AU. Universidade de Oxford - Oxford-Man Instituto de Finanças Quantitativas (email) Walton Well Road. Oxford, Oxfordshire OX2 6ED. Ryan Francis Donnelly. Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada (email) Sebastian Jaimungal (Contato) Universidade de Toronto - Departamento de Estatística (email) 100 St. George St. Toronto, Ontário M5S 3G3. Estatísticas de papel. EJournals relacionados. Mercado de Capitais: Preços e Avaliação de Ativos eJournal. Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico. Mercados de Capitais: eJournal da Microestrutura da Mercado. Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico. IO: Estudos Empíricos de Empresas e Mercados eJournal. Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico. Modelagem Econométrica: Mercado de Capitais - eJournal de Preços de Ativos. Inscreva-se neste diário de taxas para obter mais artigos selecionados sobre este tópico. Links Rápidos do SSRN. Rankings SSRN. Sobre o SSRN. Os cookies são usados ​​por este site. Para recusar ou aprender mais, visite nossa página de Cookies. Esta página foi processada por apollo1 em 0.203 segundos.

Encomendar O que é um "livro de pedidos"? Um livro de ofertas é uma lista eletrônica de ordens de compra e venda de um instrumento financeiro ou de segurança específico, organizado por nível de preço. O livro de ofertas lista o número de ações que estão sendo ofertadas ou oferecidas em cada ponto de preço ou profundidade de mercado. Ele também identifica os participantes do mercado por trás das ordens de compra e venda, embora alguns optem por permanecer anônimos. O livro de ofertas é dinâmico e constantemente atualizado em tempo real ao longo do dia. Intercâmbios como a Nasdaq referem-se a este livro de encomendas como o livro contínuo. & Rdquo; As ordens que especificam a execução apenas no mercado aberto ou no mercado são mantidas separadamente. Estes são conhecidos como o & ldquo; livro de abertura (ordem) & rdquo; e & ldquo; livro de fechamento (pedido) & rdquo; respectivamente. QUEBRANDO PARA BAIXO 'Livro de Ofertas' No mercado aberto na Nasdaq, o livro de abertura e o livro contínuo são consolidados para criar um preço de abertura único. Um processo similar é seguido no fechamento do mercado, quando o livro de fechamento e o livro contínuo são consolidados para gerar um único preço de fechamento. A informação da carteira de pedidos ajuda os negociadores a tomarem decisões de negociação mais bem informadas, uma vez que eles podem ver quais corretoras estão comprando ou vendendo as ações e se a ação do mercado está sendo conduzida por investidores ou instituições de varejo. O livro de ofertas também mostra os desequilíbrios de pedidos, que podem fornecer pistas para a direção do estoque no curtíssimo prazo. Um desequilíbrio maciço de ordens de compra em comparação com ordens de venda, por exemplo, pode indicar um movimento mais alto no estoque devido à pressão de compra. O livro de ofertas também é útil para identificar os níveis de suporte e resistência potencial de um estoque. Um cluster de grandes ordens de compra a um preço específico pode indicar um nível de suporte, enquanto uma abundância de ordens de venda a um preço próximo ou próximo a ele pode sugerir uma área de resistência. O livro de ofertas não mostra & ldquo; dark pools, & rdquo; que são lotes de ordens ocultas mantidas por grandes jogadores que não querem que suas intenções de negociação sejam conhecidas por outros operadores. A presença de dark pools reduz a utilidade da carteira de pedidos em certa medida, já que não há como saber se as ordens mostradas no livro são representativas da oferta real e da demanda pela ação. Os livros de pedidos continuam agrupando uma quantidade crescente de informações que estão disponíveis aos negociadores por uma taxa. O TotalView da Nasdaq, por exemplo, pretende fornecer mais informações de mercado do que qualquer outro livro, como exibir mais de 20 vezes a liquidez de seu produto de profundidade de mercado herdado Nível 2. Embora essas informações adicionadas possam não ter muita importância para o investidor médio comprado e mantido, pode ser útil para day traders e profissionais experientes do mercado para os quais o livro de ofertas é um dos insumos mais críticos na formulação de decisões de negociação.

Um modelo de Markov de um livro de ordens de limite: limites, recorrência e estratégias de negociação. Formulamos um modelo analiticamente tratável de um livro de ordens com limites em escalas de tempo curtas, em que a dinâmica é impulsionada por flutuações estocásticas entre oferta e demanda. Estabelecemos a existência de uma distribuição limitante para o lance mais alto e para o menor, onde as distribuições limitantes estão confinadas entre dois limites. Fazemos uso extensivo de limites de fluidos para estabelecer propriedades de recorrência do modelo. Usamos nosso modelo para analisar várias estratégias de negociação de alta frequência e comentamos os equilíbrios de Nash que emergem entre os operadores de alta frequência quando um mercado em tempo contínuo é substituído por leilões em lote frequentes. Palavras-chave: limite de pedidos, filas, limite de fluidos, negociação de alta frequência, equilíbrio de Nash arxiv, repositório de Cambridge Versões anteriores deste trabalho apareceram na tese de PhD de Elena Filas de colaboração: rede de serviços de grande porte e um livro de pedidos de limite, 2012, e seu artigo A modelo simples de um livro de ordens com limite, 2012. A última versão do artigo de Jan Swart "Resultados rigorosos para o modelo Stigler-Luckock para a evolução de um livro de pedidos" está disponível em sua página na Internet.