Quantitative options strategies

Estamos oferecendo o curso on-line Cryptocurrency Trading com Python conduzido em tempo real através do Adobe Connect. Este curso é conduzido por Nick Kirk, um especialista em algoritmos cripto trading e um desenvolvedor quantitativo, e é moderado pelo Dr. Ernest Chan. Os participantes receberão código-fonte e dados do Python para backtesting. Gemini Exchanges Sandbox ambiente será usado, que oferece funcionalidade de troca completa usando fundos de teste, para testar API conectividade ea execução de estratégias. Número máximo de participantes: 30. Total de horas: 6. Taxa: 499. Datas e horários: 11 e 18 de março. Sábados. 10: 00-13: 00 hora de Nova York. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. Sobre Nick Kirk Nick é um algoritmo algorítmico cripto comerciante e desenvolvedor quantitativo. Ele tem mais de 10 anos de experiência no desenvolvimento, automatização e integração de sistemas de negociação para bancos de investimento e empresas de gestão de activos. Antes de trabalhar em Finanças, trabalhou na IBM Labs e Siemens Research. Ele já ensinou algoritmo cripto negociação no Instituto CQF a grande aclamação. Elogios para esta oficina Nick é um defensor muito apaixonado das criptocorrências. Fiquei muito satisfeito por ter participado de uma de suas oficinas de negociação criptocorrente no passado. Seu entusiasmo franco, juntamente com seu conhecimento em profundidade sobre o resultado do campo em uma experiência muito positiva e valor acrescentado na negociação cryptocurrency com implementação hands-on real. Em combinação com Ernie Chan, o guru da negociação de algo, a mistura vai ser 8216explosive8217 Cant wait8221 8211 Konstantinos Moutsioulis Analista de Portfólio, Banco Holandês de Desenvolvimento, Área de Haia 8220I fiquei muito impressionado com workshops anteriores do Ernies e gostei de discutir idéias de negociação de criptocorrência Com Nick em muitas ocasiões. Estou ansioso para a sua parceria única na próxima Workshop Bitcoin8221. 8211 Stephen Hope Ex-Chefe de Estratégias de Negociação Quantitativa de Renda Fixa, BNP Paribas Vou estar a leccionar um workshop on-line sobre Técnicas de Inteligência Artificial para Comerciantes em Maio. Esta é uma oficina de 6 horas que introduz o uso de técnicas de inteligência artificial para a identificação de variáveis ​​preditivas úteis e regras de negociação para a previsão de retornos. A ênfase será colocada nas técnicas para evitar o viés de dados e nos modelos de seleção de ações. Serão fornecidas licenças de teste gratuitas para Matlab Statistics e Machine Learning e Neural Network Toolboxes, bem como conjuntos de dados de amostra para backtesting. (Os tutoriais de programação MATLAB pré-gravados estão incluídos.) Número máximo de participantes: 14. Total de horas: 6. Taxa: 899. Datas e horários: 13 e 20 de maio. Sábados, das 10: 00h às 13: 00h, horário de Nova York. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. O Backtesting de curso on-line já está disponível. Isso consiste em sessões gravadas do Adobe Connect. O foco está em descobrir e evitar várias armadilhas durante o processo de backtesting que podem degradar a previsão de desempenho. Exercícios ilustrativos são extraídos de uma estratégia de futuros e uma estratégia de negociação de carteira de ações usando MATLAB. As licenças de teste MATLAB gratuitas serão organizadas para exercícios extensivos em sala de aula. Nenhum conhecimento prévio de MATLAB é necessário, mas alguma experiência com programação é necessária. O requisito de matemática é estatísticas básicas de nível universitário. Total de horas: 7 horas de sessão gravada. Taxa: 499. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. Ernie também oferece workshops em pessoa em Londres. Esses workshops podem se qualificar para créditos de educação continuada do Instituto CFA. Louvor pelas nossas oficinas: 8220 Um excelente curso por um grande professor. Ernie explicou e aplicou claramente as diferentes áreas da Inteligência Artificial, forneceu informações inestimáveis ​​sobre seus méritos relativos e deu-me a confiança para implementá-las em minha própria negociação.8221 8211 Dr. Nikhil Shenai (Ph. D. Imperial College, BA, Cambridge University), Fundador da EK Technologies (Quantitative Trading amp Desenvolvimento) 82208230thank você novamente para o curso Momentum Estratégias esta semana. Foi muito benéfico. Eu encontrei suas explicações dos conceitos muito claros e os exemplos bem desenvolvidos. Eu gosto da abordagem rigorosa que você toma para a avaliação de estratégia.8221 8211 Andrew B. 8220 Ernie8217s workshop oferece insights particularmente útil na implementação de estratégias de negociação rentável e that8217s além de seu conteúdo books8217. E ele é um dos mais pacientes e dando instrutores que eu já conheci 8220 8211 K. W. Fung, CQF, Fundador do Quants Investment 8220 Estas oficinas me forneceram familiaridade e confiança suficientes para enfrentar as últimas pesquisas. Apenas o segmento em ordens de varredura de intermarket no curso MFT valia o preço de admissão para todos os três workshops que eu fui. 8220 8211 Cedric Yau 8220 Dr. Chan 8230 é um fenomenal instrutor8230 8221 8211 Estudante anônimo assessmentQuantitative Research Pesquisa quantitativa é o lado de números de pesquisa de mercado. Trata-se de medir e anexar números a um mercado - por exemplo, tamanho do mercado, participação de mercado, penetração, base instalada e taxas de crescimento do mercado. A pesquisa quantitativa também pode ser usada para medir atitudes, satisfação, comprometimento e uma gama de outros dados de mercado úteis e métricas de mercado que podem ser monitoradas ao longo do tempo e usadas para gerar insights como parte de um planejamento de negócios mais amplo e processo de estratégia de negócios. A maioria dos estudos quantitativos de mercado é agora realizada on-line através de pesquisas baseadas na web. Mas também fazemos pesquisas por telefone, pós e face-a-face como costurar a pesquisa para o público continua a ser vitalmente importante. Nosso principal objetivo de pesquisa foi obter uma hierarquia de necessidades do consumidor para nosso programa NPD, mas dobney excedeu nossas expectativas, também construindo um modelo baseado em excel para testar a preferência dos consumidores por cenários de produtos diferentes - temos muito mais do que esperávamos, Reckitt Benckiser O pilar do planejamento de negócios é o uso de números como o tamanho do mercado, participação e uso. Esta forma de dados numéricos, ou métricas de mercado, é recolhida através da utilização de inquéritos estatísticos baseados em questionários. O uso avançado desses dados quantitativos procura correlações e relacionamentos dentro dos dados. Isso pode fornecer insights chaves sobre a estrutura ou conceitos subjacentes ou drivers de comportamento. A base de toda a pesquisa quantitativa vem da concepção da amostra e tipo de inquérito. A concepção do questionário ea qualidade da análise e da elaboração de relatórios. Um bom projeto vem da compreensão não apenas como fazer pesquisa, mas também o contexto de negócios para que a investigação e conhecimento das decisões que podem ser tomadas uma vez que os resultados estão dentro Para obter mais informações, consulte as páginas específicas sobre: ​​Um bom ponto de partida é Nosso guia de Fundamentos de Pesquisa de Mercado. Nós também fornecemos o nosso software Assistente Questionário para ajudar as empresas a gerenciar melhor e acelerar o processo de criação de questionários. A amostra e o tipo de inquérito são a base estatística em que se baseia a investigação quantitativa. O desenho da pesquisa baseia-se em definir adequadamente o universo-alvo ou população, encontrar meios para fazer contato com essa população e estratificar ou dividir a população em um esquema de classificação conhecido para que a amostra possa ser desenhada adequadamente. O tipo de inquérito a realizar dependerá quase inteiramente da população-alvo e do sujeito objecto de inquérito. As opções variam do postal, ao telefone, a entrevistas de interceptação face a face (entrevistas de rua), à pesquisa de casa em casa e on-line a partir de listas internas ou de provedores de painel de pesquisa. Entender as taxas de resposta provável, vieses e definir corretamente a tarefa de entrevista irá determinar a verdadeira qualidade estatística dos dados finais. Realizamos pesquisas quantitativas em todas as formas, seja postal, telefone, on-line ou usando entrevistadores face a face, o que nos torna bem colocados para determinar qual técnica funcionará melhor para seu projeto. A pesquisa quantitativa, ao contrário da pesquisa qualitativa, baseia-se em um questionário fixo que deve ser estruturado para garantir que seja administrado da mesma forma para cada respondente obter uma medida confiável do mercado (filtragem e aleatorização excluídas). Embora não seja difícil de conceber, os questionários exigem algumas regras básicas a serem seguidas para evitar resultados ambíguos. Como evitar o duplo sentido ou deixar o respondente incapaz de responder. Um questionário bem projetado será curto, ao ponto, ainda tem um fluxo que o entrevistado (e entrevistador para telefone ou face-a-face) pode usar para passar por ele de forma rápida e precisa. Idealmente, um questionário deve ser projetado com análise e apresentação em mente. Será que vou ser capaz de usar e explicar os resultados Tenho coberto as principais métricas de mercado necessárias para análise Posso adequadamente segmento e classificar as diferentes partes do mercado Cada vez mais questionários não são apenas sobre a medição quotx da população disse. Quot, mas também envolvem modelagem e previsão de comportamentos a partir das respostas dadas. O pensamento adequado para a produção estatística e as possibilidades de modelagem devem ser fortemente consideradas ao projetar as questões, particularmente se o questionário deve ser usado em qualquer forma de rastreamento de longo prazo, onde as mudanças são difíceis e muitas vezes caro de fazer. Como o questionário é central para o resultado, a pilotagem e os testes garantem que as perguntas cheguem aos dados que precisam ser investigados. O melhor piloto acontece frente a frente, mas apenas executando uma pesquisa para algumas entrevistas on-line e permitindo que as pessoas comentem sobre as perguntas, em seguida, verificar os dados podem ajudar a detectar quaisquer problemas imprevistos. A análise de qualidade é o herói desconhecido da pesquisa quantitativa. Seria justo dizer que a maioria dos estudos quantitativos de pesquisa de mercado são sub-analisados, geralmente por causa de pressões de tempo e um desejo de obter os resultados em uma apresentação, criando assim uma pilha de gráficos, mas não a inteligência ou interpretação do negócio realmente O que aqui significa não deve ser tomado para significar cortar e recortar os dados em milhões de subgrupos minúsculos procurando minúsculas gemas de informação (que é muito intenso e geralmente não muito produtivo). Sub-analisado significa fazer um cruzamento de uma medida com outra dentro da mesma pesquisa (e com dados externos também). Por exemplo, analisar o tamanho médio das vendas da sua empresa em relação aos seus concorrentes ou descobrir a proporção de seus clientes que estão ativos em um mercado (ver métricas de mercado). Quanto melhor a análise, mais curto será o questionário ea apresentação será. A razão é que a análise de boa qualidade significa ser capaz de se concentrar no importante sobre o meramente interessante. Mas para entender o que é importante, o analista precisa ter uma boa visão do que é o negócio e assim o que o público precisa ouvir. A apresentação de informações quantitativas também é um desafio. É pela sua natureza numérica e não particularmente visual (fantasia gráficos podem vestir-se e mascarar este facto). O desafio para o pesquisador é trazer para fora e ilustrar a história, e não apenas apresentar a lista de respostas ao questionário. Se a pesquisa foi principalmente para coletar informações (como um UampA) como um banco de dados, uma pergunta é se você deve sempre apresentar todas as informações para todos todos ao mesmo tempo, ou apenas necessidade de comunicar o que você tem e entrar e sair . Em particular, você pode olhar para as ferramentas que você tem para acessar os dados - por exemplo, muitas vezes fornecemos bespoke drill-down ferramentas que ajudam as pessoas a explorar os dados com mais detalhes ou de uma perspectiva específica no futuro. Estratégias quantitativas de investimento evoluíram em ferramentas muito complexas com o advento de computadores modernos, mas as raízes das estratégias remontam a mais de 70 anos . Eles são geralmente executados por equipes altamente educadas e usar modelos proprietários para aumentar sua capacidade de bater o mercado. Há mesmo off-the-shelf programas que são plug-and-play para aqueles que procuram simplicidade. Quant modelos sempre funcionam bem quando volta testado, mas suas aplicações reais e taxa de sucesso são discutíveis. Enquanto eles parecem funcionar bem em mercados de touro. Quando os mercados se esgotam, estratégias quantirais estão sujeitas aos mesmos riscos que qualquer outra estratégia. A História Um dos fundadores do estudo da teoria quantitativa aplicada às finanças foi Robert Merton. Você só pode imaginar o quão difícil e demorado o processo foi antes do uso de computadores. Outras teorias em finanças também evoluíram a partir de alguns dos primeiros estudos quantitativos, incluindo a base da diversificação de portfólio baseada na moderna teoria da carteira. O uso de ambos os recursos financeiros quantitativos e cálculos levou a muitas outras ferramentas comuns, incluindo uma das mais famosas, Black-Scholes fórmula opção de preço, que não só ajuda os investidores opções de preços e desenvolver 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. Para adicionar valor, alfa ou excesso retorna. Quants, como os desenvolvedores são chamados, compõem modelos matemáticos complexos para detectar oportunidades de investimento. Existem tantos modelos lá fora como quants que desenvolvê-los, e todos afirmam ser o melhor. Uma das estratégias de investimento mais vantajosas é que o modelo, e, em última instância, o computador, faz a decisão real de compra, não um ser humano. Isso tende a remover qualquer resposta emocional que uma pessoa pode experimentar ao comprar ou vender investimentos. As estratégias de Quant são agora aceitas na comunidade de investimento e geridas por fundos mútuos, hedge funds e investidores institucionais. Eles normalmente vão pelo nome alfa geradores. Ou alfa gens. Atrás da cortina Assim como em O Mágico de Oz, alguém está por trás da cortina que conduz o processo. Como com qualquer modelo, seu somente tão bom quanto o ser humano que desenvolve o programa. Embora não exista um requisito específico para se tornar um quant, a maioria das empresas que executam modelos quant combinam as habilidades de analistas de investimento, estatísticos e programadores que codificam o processo para os 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 como os modelos de quant tornou-se mais comum, o back office está se movendo para o front office. Benefícios de estratégias Quant Enquanto a taxa de sucesso global é discutível, a razão de algumas estratégias quant trabalho é que eles são baseados 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 ser baseados em tão pouco como algumas razões como PE. Dívida para capital próprio e crescimento de lucros, ou usar milhares de insumos trabalhando juntos ao mesmo tempo. Estratégias bem sucedidas podem pegar em tendências em seus estágios iniciais como os computadores constantemente executar cenários para localizar ineficiências antes que outros fazem. 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 grau como 1-5 ou A-F dependendo do modelo. Isso torna o processo de negociação real muito simples, investindo nos investimentos altamente cotados e vendendo os mais baixos. Modelos Quant também abrem variações de estratégias como longo, curto e longshort. Fundos quant bem sucedidos mantêm um olho afiado no controle de risco devido à natureza de seus modelos. A maioria das estratégias começa com um universo ou benchmark e usa ponderações setoriais e industriais em seus modelos. Isso permite que os fundos controlem a diversificação até certo ponto sem comprometer o próprio modelo. Os fundos Quant funcionam normalmente em uma base de custo mais baixo porque eles não precisam de tantos analistas tradicionais e gerentes de portfólio para executá-los. Desvantagens de estratégias Quant Há razões por que tantos investidores não abraçar 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 malsucedido. Infelizmente para a reputação dos quants, quando falham, falham grande. Long-Term Capital Management foi um dos mais famosos fundos de hedge, já que foi administrado por alguns dos mais respeitados líderes acadêmicos e dois economistas premiados com o Nobel Memorial, Myron S. Scholes e Robert C. Merton. Durante os anos 90, sua equipe gerou retornos acima da média e atraiu capital de todos os tipos de investidores. Eles eram famosos por não apenas explorar as ineficiências, mas usando o acesso fácil ao capital para criar enormes apostas apalancadas nas direções do mercado. A natureza disciplinada de sua estratégia realmente criou a fraqueza que levou ao seu colapso. Long-Term Capital Management foi liquidada e dissolvida no início de 2000. Seus modelos não incluem a possibilidade de que o governo russo poderia inadimplência em parte de sua própria dívida. Esse evento desencadeou eventos e uma reação em cadeia ampliada pelo caos causado pela alavancagem. A LTCM estava tão envolvida com outras operações de investimento que seu colapso afetou os mercados mundiais, desencadeando eventos dramáticos. A longo prazo, o Federal Reserve interveio para ajudar, e outros bancos e fundos de investimento apoiou LTCM para evitar quaisquer danos adicionais. Esta é uma das razões pelas quais os fundos podem fracassar, pois são baseados em eventos históricos que podem não incluir eventos futuros. Enquanto uma equipe de quant forte vai constantemente adicionando novos aspectos aos modelos para prever eventos futuros, é impossível prever o futuro cada vez. Quant fundos também podem se tornar oprimido quando a economia e os mercados estão experimentando maior do que a volatilidade média. Os sinais de compra e venda podem vir tão rapidamente que a alta rotatividade pode criar comissões elevadas e eventos tributáveis. Quant fundos também podem representar um perigo quando eles são comercializados como à prova de urso ou são baseados em estratégias de curto. Previsões de recessão. Usando derivativos e combinando alavancagem pode ser perigoso. Uma vez errada pode levar a implosões, que muitas vezes fazem a notícia. O Bottom Line As estratégias de investimento quantitativo evoluíram de caixas pretas de back office para ferramentas de investimento mainstream. Eles são projetados para utilizar as melhores mentes nos negócios e os computadores mais rápidos para explorar as ineficiências e usar alavancagem para fazer apostas no mercado. Eles podem ser muito bem sucedidos se os modelos têm incluído todas as entradas direito e são ágeis o suficiente para prever eventos anormais do mercado. Por outro lado, enquanto os fundos quant estão rigorosamente testados até que funcionam, a sua fraqueza é que eles dependem de dados históricos para o seu sucesso. Embora o estilo de estilo de investimento tem seu lugar no mercado, é importante estar ciente de suas deficiências e riscos. Ser coerente com as estratégias de diversificação. É uma boa idéia para tratar estratégias quant como um estilo de investimento e combiná-lo com estratégias tradicionais para alcançar a diversificação adequada. O valor de mercado total do dólar de todas as partes em circulação de uma companhia. A capitalização de mercado é calculada pela multiplicação. Frexit curto para quotFrancês exitquot é um spin-off francês do termo Brexit, que surgiu quando o Reino Unido votou. Uma ordem colocada com um corretor que combina as características de ordem de parada com as de uma ordem de limite. Uma ordem de stop-limite será. Uma rodada de financiamento onde os investidores comprar ações de uma empresa com uma avaliação menor do que a avaliação colocada sobre a. Uma teoria econômica da despesa total na economia e seus efeitos no produto e na inflação. A economia keynesiana foi desenvolvida. A detenção de um activo numa carteira. Um investimento de carteira é feito com a expectativa de ganhar um retorno sobre ele. Este.