Libro De Estrategias De Negociación De Alta Frecuencia

Comercio de alta frecuencia: Guía práctica para estrategias algoritmicas y sistemas de comercio Acerca de este libro Una segunda edición completamente revisada de la mejor guía para el comercio de alta frecuencia El comercio de alta frecuencia es un esfuerzo difícil pero rentable que puede generar beneficios estables en varios condiciones de mercado. Pero la base sólida en la teoría y la práctica de esta disciplina son esenciales para el éxito. Si usted es un inversor institucional que busca una mejor comprensión de las operaciones de alta frecuencia o un inversor individual en busca de una nueva forma de comercio, este libro tiene lo que usted necesita para aprovechar al máximo su tiempo en los mercados dinámicos de hoy. Sobre la base del éxito de la edición original, la segunda edición de High-Frequency Trading incorpora las últimas investigaciones y preguntas que han salido a la luz desde la publicación de la primera edición. Cubriendo hábilmente todo, desde las nuevas técnicas de gestión de carteras para el comercio de alta frecuencia y los últimos desarrollos tecnológicos que permiten a HFT actualizar las estrategias de gestión de riesgos y cómo salvaguardar la información y el flujo de pedidos tanto en mercados oscuros como ligeros. Incluye numerosas estrategias de comercio cuantitativas y herramientas para construir un sistema de comercio de alta frecuencia. Abordar los aspectos más esenciales del comercio de alta frecuencia, desde la formulación de ideas hasta la evaluación de desempeño. Si bien el interés en el comercio de alta frecuencia continúa creciendo, poco se ha publicado para ayudar a los inversores a comprender e implementar este enfoque, hasta ahora. Este libro tiene todo lo que necesita para obtener un control firme de cómo funciona la negociación de alta frecuencia y lo que se necesita para aplicarlo a sus esfuerzos comerciales cotidianos. Tabla de contenidos Copia de Copyright 1999-2016 John Wiley amp Sons, Inc. Todos los derechos reservados. Acerca de Wiley Wiley Wiley Red de trabajo de alta frecuencia: una guía práctica para las estrategias algoritmicas y sistemas de negociación Una guía práctica para el mundo rápido y siempre cambiante de alta frecuencia, el comercio algorítmico Los mercados financieros están experimentando una rápida innovación debido a la continua proliferación De potencia de la computadora y algoritmos. Estos desarrollos han creado una nueva guía para el mundo rápido y siempre cambiante del comercio algorítmico de alta frecuencia. Los mercados financieros están experimentando una rápida innovación debido a la continua proliferación de la potencia de la computadora y los algoritmos. Estos desarrollos han creado una nueva disciplina de inversión llamada negociación de alta frecuencia. Este libro abarca todos los aspectos del comercio de alta frecuencia, desde el caso de negocio y la formulación de ideas a través del desarrollo de sistemas de comercio a la aplicación de capital y posterior evaluación del desempeño. También incluye numerosas estrategias de negociación cuantitativa, con microestructura de mercado, arbitraje de eventos y arbitraje de desviaciones discutido con gran detalle. Contiene las herramientas y técnicas necesarias para la construcción de un sistema de comercio de alta frecuencia Detalle el proceso de análisis post-comercial, incluyendo puntos de referencia clave de desempeño y la evaluación de la calidad comercial Escrito por profesionales de la industria bien conocida Irene Aldridge Interés en el comercio de alta frecuencia ha explotado en el pasado año. Este libro tiene lo que necesita para obtener una mejor comprensión de cómo funciona y lo que se necesita para aplicar este enfoque a sus esfuerzos comerciales. Menos Obtener una copia Comentarios de los amigos Para ver lo que tus amigos pensaron de este libro, por favor regístrate. Reseñas de la comunidad Austin calificó que estaba bien hace más de 6 años Este libro es bastante desprovisto de contenido (shocker - los que pueden hacer, los que no pueden enseñar), y la reputación de los autores entre los que sé que se han encontrado con ella es risible en mejor. La única razón válida para pensar en comprar este libro es para la bibliografía, que. Leer la reseña completa John ha calificado que le ha gustado mucho hace 6 años Sé que la gente dice que este libro es una mierda, pero que no tenía un montón de cosas nuevas. Tomé notas de algunos de los conceptos nuevos para mí y pensé que era sólido. Volveré y referencia de nuevo. Chris Donnan ha valorado que le ha curtido aproximadamente 2 años atrás No book will tell you how to go make free money. Buena visión general de la literatura de microestructura relevante (sobre todo más antigua). Tobias calificó que era increíble Negocio de alta frecuencia - HFT Negocio de alta frecuencia (HFT) es una plataforma de comercio de programas que utiliza computadoras de gran alcance para realizar un gran número de pedidos a velocidades muy rápidas. Utiliza algoritmos complejos para analizar múltiples mercados y ejecutar pedidos basados ​​en las condiciones del mercado. Normalmente, los operadores con las velocidades de ejecución más rápidas son más rentables que los operadores con velocidades de ejecución más lentas. Ruptura de Negocio de Alta Frecuencia - HFT El comercio de alta frecuencia se hizo popular cuando los intercambios empezaron a ofrecer incentivos para que las compañías añadieran liquidez al mercado. Por ejemplo, la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE) tiene un grupo de proveedores de liquidez llamado Proveedores de Liquidez Suplementaria (SLP) que intenta aumentar la competencia y la liquidez de las cotizaciones existentes en la bolsa. Como incentivo para las empresas, la NYSE paga una comisión o reembolso por proporcionar dicha liquidez. En julio de 2016, la rebaja promedio de SLP fue de 0,0019 para los valores cotizados en NYSE y NYSE MKT en NYSE. Con millones de transacciones por día, esto resulta en una gran cantidad de beneficios. El SLP fue introducido después del colapso de Lehman Brothers en 2008, cuando la liquidez era una preocupación importante para los inversionistas. Beneficios de HFT El mayor beneficio de HFT es que ha mejorado la liquidez del mercado y eliminado los diferenciales de oferta y demanda que previamente hubieran sido demasiado pequeños. Esto fue probado agregando honorarios en HFT, y como resultado, los spreads de oferta-demanda aumentaron. Un estudio evaluó cómo los spreads de oferta y demanda canadienses cambiaron cuando el gobierno introdujo los honorarios en HFT, y se encontró que los diferenciales bid-ask aumentaron 9. Las críticas de HFT HFT son polémicas y se han encontrado con algunas duras críticas. Ha reemplazado a una gran cantidad de intermediarios y utiliza modelos matemáticos y algoritmos para tomar decisiones, tomando la decisión humana y la interacción fuera de la ecuación. Las decisiones ocurren en milisegundos, y esto podría dar lugar a grandes movimientos del mercado sin razón. Como ejemplo, el 6 de mayo de 2010, el Dow Jones Industrial Average (DJIA) sufrió su mayor punto de caída intradía cada vez, disminuyendo 1.000 puntos y cayendo 10 en sólo 20 minutos antes de volver a subir. Una investigación gubernamental culpó a una orden masiva que desencadenó una liquidación para el accidente. Una crítica adicional de HFT es que permite a las grandes empresas a beneficio a expensas de los pequeños, o los inversores institucionales y minoristas. Otra queja importante acerca de HFT es la liquidez proporcionada por HFT es la liquidez fantasma, lo que significa que proporciona liquidez que está disponible para el mercado un segundo y pasó el siguiente, impidiendo a los comerciantes de ser realmente capaz de negociar esta liquidez. Algorithmic y High-Frequency Trading The El diseño de algoritmos comerciales requiere sofisticados modelos matemáticos respaldados por datos confiables. En este libro de texto, los autores desarrollan modelos para el comercio algorítmico en contextos tales como la ejecución de órdenes grandes, la fabricación del mercado, la orientación VWAP y otros horarios, pares comerciales o colección de activos, y la ejecución en oscuras piscinas. Estos modelos se basan en la forma en que funcionan los intercambios, si el algoritmo está negociando con comerciantes mejor informados (selección adversa) y el tipo de información disponible para los participantes del mercado tanto a alta como a baja frecuencia. Algorithmic and High-Frequency Trading es el primer libro que combina sofisticados modelos matemáticos, datos empíricos y economía financiera, llevando al lector desde ideas básicas hasta investigación y práctica de vanguardia. Si necesita comprender cómo operan los mercados electrónicos modernos, qué información proporciona una ventaja comercial y cómo otros participantes del mercado pueden afectar la rentabilidad de los algoritmos, entonces este es el libro para usted. Comentarios Este libro es un libro importante y oportuno sobre el comercio algorítmico. Los comerciantes humanos en los mercados financieros son una especie en peligro de extinción, reemplazado gradualmente por computadoras y algoritmos. En este nuevo mundo, diseñar y codificar estrategias de negociación requiere conocimiento de la microestructura del mercado, principios económicos básicos que rigen la formación de precios en los mercados financieros y hechos estilizados sobre la dinámica de precios y la actividad de negociación. También requiere herramientas matemáticas específicas, tales como el control estocástico, y la comprensión de cómo estas herramientas se utilizan para resolver problemas comerciales. Algorithmic y de alta frecuencia de comercio es único en que ofrece un tratamiento unificado de estos temas. Disfruté de leerlo y lo recomiendo altamente a los estudiantes o profesionales interesados ​​en los modelos matemáticos utilizados en el comercio algorítmico. Thierry Foucault, HEC Paris Este libro es el primero en dar una cobertura exhaustiva de las estrategias óptimas en el comercio algorítmico y de alta frecuencia, desde el punto de vista muy moderno de la optimización estocástica dinámica y basado en el trabajo de vanguardia, Estos autores. Otros libros cubren la mecánica y las estadísticas de la dinámica del mercado de alta frecuencia, pero ninguno cubre los aspectos matemáticos a esta profundidad. Sería un gran libro de texto para un curso de posgrado en el comercio óptimo. Robert Almgren, Quantitative Brokers Este libro de texto es una adición bienvenida a la literatura sobre el comercio algorítmico y los mercados de alta frecuencia. Se llena una brecha significativa mediante la introducción de modelos matemáticos de vanguardia en el análisis e implementación de algoritmos prácticos. Usando una mezcla única de teoría de microestructuras, análisis de datos financieros y modelos matemáticos, los autores recorren al lector a través del laberinto de los mercados de alta frecuencia, detallando cómo funcionan los intercambios y qué tipo de datos generan. Los algoritmos de negociación y sus implementaciones prácticas se describen en prosa fácil de entender y se ilustran con simulaciones esclarecedoras. Este texto es ideal para estudiantes de posgrado e investigadores en matemática e ingeniería financiera, así como para profesionales que ya trabajan en el campo. Ren Carmona, Universidad de Princeton Este libro de texto de vanguardia muestra cómo construir los modelos matemáticos avanzados que sustentan los algoritmos comerciales modernos. Si necesita comprender cómo funcionan los mercados electrónicos modernos, qué información proporciona una ventaja comercial y cómo otros participantes del mercado pueden afectar la rentabilidad de los algoritmos, entonces este libro es para usted. Sobre los Autores lvaro Cartea es Profesor de Finanzas Matemáticas en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oxford y miembro académico del Oxford-Man Institute. Antes de venir a Oxford, lvaro fue profesor de Finanzas Matemáticas en la Universidad de Londres, profesor asociado de Finanzas de la Universidad Carlos III de Madrid y profesor de la Facultad de Ciencias Económicas, Matemáticas y Estadística de la Universidad de Birkbeck. Anteriormente fue JP Morgan Profesor de Matemáticas Financieras, Exeter College, Universidad de Oxford. Lvaro obtuvo su Doctorado en la Universidad de Oxford en 2003. Sebastian Jaimungal es Profesor Asociado y Catedrático de Estudios de Posgrado en el Departamento de Ciencias Estadísticas de la Universidad de Toronto, donde enseña en los programas de Doctorado y Máster en Finanzas Matemáticas. Él consulta para los principales bancos y fondos de cobertura centrándose en la implementación de motores de valoración de derivados de avance y estrategias de negociación algorítmica. También es editor asociado de la Revista SIAM de Matemática Financiera, la Revista Internacional de Finanzas Teóricas y Aplicadas, la revista Risks y el boletín de Argo. Jaimungal es vicepresidente del grupo de actividades SIAM en Ingeniería Financiera y Matemáticas, y sus investigaciones han sido ampliamente publicadas en revistas académicas y profesionales. Sus intereses recientes incluyen el comercio de alta frecuencia y algorítmica, el control estocástico aplicado, juegos de campo medio, opciones reales y modelos de productos básicos y precios de derivados. Jos Penalva es profesor asociado de la Universidad Carlos III de Madrid, donde imparte clases de doctorado y de máster en Finanzas, así como a nivel de licenciatura. Actualmente está trabajando en modelos de información y microestructura de mercado y su investigación ha sido publicada en Econometrica y otras revistas académicas de primer nivel. Algo misterioso sacudió a uno de los mercados financieros más estables del mundo durante 12 minutos desgarradores el 15 de octubre de 2014. Durante ese breve período de tiempo, el rendimiento de la nota del Tesoro a 10 años La seguridad crítica para financiar el gobierno federal se desplomó dramáticamente y luego se disparó, y nadie pudo saber por qué. Fue, dijo Jamie Dimon, CEO de JPMorgan Chase, un evento que se supone que sucederá sólo una vez cada 3 mil millones de años. Al igual que otras sorpresas del mercado, incluyendo un desplome de mayo de 2010 en acciones y futuros, provocó una investigación. Las agencias gubernamentales pasaron meses diseccionando millones de puntos de datos del mercado del Tesoro para averiguar lo que había sucedido ese día. Su conclusión era inquietante: todavía no tenían ni idea de lo que la había causado. Lo que fueron capaces de documentar, sin embargo, fue el surgimiento de un nuevo actor importante en las notas del Tesoro: un grupo de inversores que utilizan sistemas de negociación ultra-rápidos para ganar dinero rápidamente moviendo la deuda pública. Las agencias descubrieron que las empresas, que negociaban en forma privada su propio capital en lugar del dinero de los inversionistas externos, representaban la mayoría de las operaciones en este mercado crucial. El comercio algorítmico de alta velocidad había sido durante mucho tiempo una gran preocupación en los mercados bursátiles, donde las empresas sofisticadas pero oscuras con conexiones rápidas a los intercambios obligaban a los reguladores a lidiar con problemas potenciales, incluida la volatilidad del mercado. Lo que la investigación de T-note encontró es que tales comerciantes también habían hecho una incursión profunda en el primer mercado de fondos del gobierno de globos, un refugio seguro para los inversionistas y una herramienta vital para implementar la política monetaria de Estados Unidos. Los resultados subrayaron lo difícil que podría ser mantener los mercados estables y justos a medida que los jugadores más rápidos y opacos aparecen. Las empresas de trading algorítmicas más agresivas han sido vistas con sospecha durante años debido a las preocupaciones de que su negocio es esencialmente depredador, explotando pequeñas deficiencias técnicas en el mercado en detrimento de otros inversores. Michael Lewis, autor de Moneyball y The Big Short, abordó este mundo sombrío en su libro Flash Boys de 2014, que demonizaba a estos comerciantes de alta frecuencia como depredadores que ganaban dinero a expensas de empresas más tradicionales, pagando para acceder a los mercados más rápidamente Que otros inversores. Los comerciantes trabajan en el piso de la Bolsa de Nueva York el 15 de octubre de 2014 en la ciudad de Nueva York. Durante 12 largos minutos ese día, el rendimiento de la nota del Tesoro a 10 años cayó en valor y luego repentinamente se recuperó. Spencer Platt / Getty Aunque HFT podría sonar como un problema dentro del béisbol en el mundo de las finanzas, el debate ha burbujeado hasta el punto de que ha surgido en la carrera presidencial. Tal vez la reforma financiera más importante en la plataforma de Hillary Clinton es un nuevo impuesto que apunta a niveles excesivos de ciertos tipos de órdenes del mercado de valores, una medida que su campaña argumenta ayudará a combatir el comercio dañino de alta frecuencia. La plataforma Democrática 2016 da un guiño a otros en el partido que quieren un impuesto más amplio de la transacción de Wall Street, para frenar la especulación excesiva y el comercio de alta frecuencia, que ha amenazado los mercados financieros. Clinton también ha articulado una revisión mucho más amplia del mercado de valores para garantizar un acceso igual a los mercados y la información, que los iniciados también ven como una referencia a las ventajas que los comerciantes de alta frecuencia intentan cultivar. (Los planes de Donald Trumps son mucho menos específicos.) Pero como la crítica se centra en el difícil de monitorear el mundo del comercio automatizado, las preguntas siguen siendo lo que es dañino comercio y quién lo está haciendo Los propios comerciantes defienden su trabajo no sólo legal, Manteniendo los mercados líquidos. E incluso si decidimos que el comercio es perjudicial, hay alguna manera de conseguir que el caballo regrese al granero? PARTE DEL desafío es que el comercio automatizado está en todas partes ahora: La tecnología detrás de esta nueva raza de comerciante es parte del tejido fundamental De los mercados, utilizados por una amplia variedad de empresas e inversores. Los comerciantes de mayor preocupación para los reguladores son los que tratan de jugar la complejidad del propio mercado para la ventaja competitiva. Su éxito se ha arraigado en la obtención de las conexiones más rápidas concebible a varios mercados y haciendo el mejor trabajo de analizar enormes cantidades de datos comerciales. La carrera armamentista ha producido numerosas firmas con diferentes estrategias, pero los observadores ahora las colocan en un par de categorías separadas. Un tipo de empresa compra y vende diversos productos de forma continua, proporcionando liquidez y cerrando rápidamente sus posiciones para limitar su propio riesgo. Los defensores de estos mercados de mercado electrónicos, sostienen que pueden ayudar a proporcionar liquidez en los mercados donde operan. Uno de estos, Virtu Financial, el año pasado se convirtió en la primera empresa de comercio de alta frecuencia para hacer público. Este año, JPMorgan Chase acordó una asociación en la que Virtu ayudará a las naciones mayor tesoros del comercio bancario. Estos grandes actores se están volviendo más populares y más aceptados, incluso por algunos de los más firmes críticos del comercio de alta frecuencia. Hace años pensábamos que el comercio de alta frecuencia era un cubo, y lo poníamos en un cubo. No sabíamos demasiado sobre esto, dijo Joseph Saluzzi, cofundador de la firma de corretaje Themis Trading. Era muy vago y nadie hablaba de ello. Luego están los comerciantes de los que se enteró cuando la Securities and Exchange Commission presenta una demanda contra ellos. Tome Athena Capital Research. El gestor de inversiones cuantitativas globales financiado con fondos privados fue el objetivo del primer caso de manipulación de mercado de alta frecuencia de las SEC, resultando en un acuerdo de 1 millón en 2014. La agencia alegó que la firma utilizó un algoritmo denominado Gravyquot para impulsar artificialmente los precios de mercado en su Haciendo grandes cantidades de operaciones cerca del cierre de un día de comercio. La SEC dijo que la empresa relativamente pequeña dominó el mercado en los últimos segundos de un día de negociación para decenas de miles de acciones que utilizan computadoras de alta potencia, algoritmos complejos y operaciones de fuego rápido. Un comerciante se sienta y monitorea sus pantallas de computadora como él negocia en los mercados financieros de las oficinas de Futex Co. en abril, 2015. Futex empleó anteriormente a Navinder Singh Sarao, que las autoridades de los EEUU demandan ayudaron a causar el choque de destello 2010. Getty Images Esos son los tipos que necesitan ser controlados, dijo Saluzzi. Esas son las personas que no conocen mucho. Son depredadores en la naturaleza. Atenea no admitió ni negó el mal hecho. CÓMO USTED las retiene en Hasta ahora, Washington ha manejado el asunto con cautela. La Presidenta de la SEC Mary Jo White ha hablado de la necesidad de evitar interferencia indebida con las prácticas que benefician a los inversionistas y la eficiencia del mercado. También ha descrito formas en que los inversores están mejor en el mercado algorítmico actual que en los antiguos mercados manuales gracias en parte a los menores costos de ejecución del comercio. Andrei Kirilenko, ex economista jefe de la Commodity Futures Trading Commission, dijo en una entrevista que los reguladores necesitan entender mejor quién está ahí afuera, por qué están ahí afuera, sabemos lo que hacen, si hacen algo mal Podemos obtener sus registros? El ex asesor general de la CFTC Dan Berkovitz dijo que los reguladores se han alejado de la cuestión de si la tecnología es inherentemente buena o mala. Ahora el enfoque se centra más en asegurar una estructura de mercado justa. La carrera por los speedwhos que realmente se benefician, y si beneficia a alguien, eso significa que algunos dolores por lo que dijo Berkovitz, ahora un socio en WilmerHale. Si la gente es más rápida y mejor y theyre hacer dinero de él, de dónde viene ese dinero es alguien que se lastima por él Yo no creo que los reguladores tienen la capacidad de entender realmente las tripas de estas cosas. Y por lo que se preocupa su va a salir de control. En lugar de tratar de revertir el reloj de la tecnología, las agencias que supervisan los mercados de los Estados Unidos se han movido para exigir a los comerciantes algorítmicos, y las personas que diseñan sus sistemas de comercio, para registrarse con los reguladores. Algunos de los mayores comerciantes de nuestros mercados no están sujetos a nuestra supervisión y necesitamos una manera de asegurarnos de que están siguiendo controles de riesgo razonables, dijo el presidente de la CFTC, Timothy Massad, en un discurso del 27 de septiembre. Y, de hecho, algunos de esos comerciantes han apoyado un requisito de registro. La CFTC, que supervisa el mercado de futuros, ha redactado una polémica propuesta que iría más lejos, extendiendo sus requisitos de mantenimiento de registros al código fuente que subyace a los sistemas de negociación automatizados. La regla, que todavía no se ha finalizado, requeriría que los comerciantes algorítmicos mantengan repositorios que rastreen los cambios en su código, lo que podría ponerse a disposición de los investigadores en caso de que algo saliera mal en los mercados. Los críticos de la industria están luchando contra este aspecto de la regla, argumentando que dar al gobierno el acceso a su propiedad intelectual sensible a la salsa secreta de sus algoritmos es un riesgo demasiado grande. En una entrevista, el comisionado de la CFTC, J. Christopher Giancarlo, el republicano solitario en el panel que aprueba las reglas en la agencia, dijo que era una acción retrógrada que tendría un impacto sofocante en el comercio de innovación tecnológica en los Estados Unidos. Massad, por su parte, promete un lenguaje final que respeta y protege la confidencialidad mientras sigue dando a la agencia un vistazo al código cuando sus problemas de investigación. Nuestro deseo nunca ha sido exigir que el código fuente se nos entregue rutinariamente, dice. En otro enfoque, la SEC está elaborando una regla de comercio anti-disruptiva como medida preventiva contra formas potencialmente peligrosas de comercio de alto volumen y alta frecuencia. La SEC no ha anunciado qué estrategias comerciales tratará de superar ahora, la norma está siendo señalada, pero no ha sido formalmente propuesta, pero el jefe de la agencia ha señalado que el informe del mercado del Tesoro como instructivo en la identificación de actividades agresivas que podrían trabajar contra los inversores . Aunque todas estas soluciones proceden del lado de la reglamentación, es posible que los operadores de alta frecuencia acaben por verse atrapados por el sector privado. El héroe de Lewiss Flash Boys era una nueva firma llamada IEX: un centro de negociación de acciones de lanzamiento, cuyos fundadores querían proporcionar a los inversores un lugar protegido para comerciar sin ser escalpelados por comerciantes depredadores que tenían acceso más rápido a los datos de Intercambios Su innovación fue una bobina bumpa de velocidad de cable de fibra óptica diseñada para frenar el acceso al mercado en 350 microsegundos. En septiembre de 2015, IEX pidió a la SEC que le permitiera convertirse en una bolsa de valores de pleno derecho, como NYSE y NASDAQ después de meses de intenso cabildeo en ambos lados de la propuesta, la SEC firmó su solicitud en Junemarking un hito importante en La respuesta de las agencias al comercio de alta frecuencia. Su evidencia de que los reguladores están dispuestos a permitir que el sector privado resuelva algunas de las grandes preocupaciones surgidas con la tecnología comercial. Ellos están de pie al margen viendo el experimento del sector privado con el diseño del mercado, Kirilenko dijo de los reguladores, la predicción de que no mucho más que eso sucedería pronto. Se mantendrán al margen hasta el próximo choque de flash. Autores: Zachary Warmbrodt zwarmbrodtpolitico zachary