Reconhecimento sistemático de padrões de negociação

Previsão de Ações Baseada em Algoritmo Preditivo. Entre em contato: [email & # 160; protegido]
Negociação Sistemática.
Previsão de Volatilidade: Esta previsão de volatilidade é projetada para investidores e analistas para negociação sistemática e para aqueles que precisam de previsões da volatilidade implícita para uma cesta de opções de compra e venda relacionadas a um índice específico. Inclui 8 índices de volatilidade com sinais de alta e baixa e indica o melhor Índice de Volatilidade para negociar:
Índices de volatilidade para a posição longa Índices de volatilidade para a posição curta.
Posições Recomendadas: Long.
Duração prevista: 1 Mês (10/04/2016 & # 8211; 11/04/2016)
Nesta previsão de 1 mês para o Pacote de Volatilidade, havia muitas transações de alto desempenho e o algoritmo previu corretamente 8 a 10 ações. A previsão de melhor desempenho nesta previsão foi ^ VXO, que registrou um retorno de 79,58%. Os retornos elevados adicionais vieram de ^ VIX e ^ VXD, a 65,88% e 64,95%, respectivamente. O pacote teve um retorno médio geral de 32,63%, proporcionando aos investidores um prêmio de 36,15% sobre o retorno do S & amp; P 500 de -3,52% durante o mesmo período.
O CBOE Original Volatility Index (VXO) calcula e divulga o índice de volatilidade introduzido em 1993 com base na negociação de opções S & P 100 (OEX). Este índice tem um histórico de preços que remonta a 1986, que permanece o mesmo. Em 22 de setembro de 2003, o nome foi modificado & # 8212; O índice de fórmula original agora é conhecido como CBOE S & P 100 Volatility IndexSM e agora é disseminado sob o novo código VXO.
Os traders algorítmicos utilizam essas previsões diárias pelo sistema de previsão de mercado I Know First como uma ferramenta para melhorar o desempenho do portfólio, verificar suas próprias análises e atuar nas oportunidades de mercado mais rapidamente. Essa previsão foi enviada aos atuais assinantes do I Know First.
Como interpretar esse diagrama
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Conheço as Previsões do Primeiro Mercado Diário, não forneço investimento pessoal ou aconselhamento financeiro a indivíduos, nem atuo como consultores financeiros, legais ou institucionais de investimento, ou defendo individualmente a compra ou venda de qualquer título ou investimento ou o uso de qualquer estratégia financeira. Todos os investimentos, previsões de ações e estratégias de investimento incluem o risco de perda para alguns ou mesmo todo o seu capital. Antes de buscar quaisquer estratégias financeiras discutidas neste site, você deve sempre consultar um consultor financeiro licenciado.

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Negociação Sistemática.
A análise de estoques para a Brazil Stock Forecast faz parte do pacote “Por país”, como uma das pesquisas sistemáticas de negociação da I Know First. A previsão completa inclui previsões diárias para um total de 20 ações com sinais de alta e baixa:
As dez ações do Brasil estão em alta As dez ações do Brasil estão em baixa.
Nome do pacote: Brazil Stock Forecast.
Posições Recomendadas: Long.
Duração da previsão: 3 meses (22/05/16 - 22/08/16)
A GOL Linhas Aéreas Inteligentes S. A. (GOL) foi a nossa escolha de ações de maior desempenho para essa previsão de longo prazo da previsão de ações com um retorno de 157,99%. As ações preferenciais da Vale SA (VALE) também apresentaram fortes retornos de 45,23% em 3 meses. O pacote retornou uma média de 44,84% em comparação com o retorno do S & amp; P 500 de 6,35% para o mesmo período.
A GOL Linhas Aéreas Inteligentes SA (GOL), através de suas subsidiárias, presta serviços regulares e não regulares de transporte aéreo para passageiros, cargas e malas postais na América do Sul e no Caribe.
O Algoritmo: O sistema é um algoritmo preditivo baseado em Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML), e incorporando elementos de Redes Neurais Artificiais e Algoritmos Genéticos. A análise preditiva do sistema é auto-atualizada e, portanto, ativa. O algoritmo é um recurso poderoso para qualquer investidor que realize negociações de caixa-preta ou algotrading.
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Conheço as Previsões do Primeiro Mercado Diário, não forneço investimento pessoal ou aconselhamento financeiro a indivíduos, nem atuo como consultores financeiros, legais ou institucionais de investimento, ou defendo individualmente a compra ou venda de qualquer título ou investimento ou o uso de qualquer estratégia financeira. Todos os investimentos, previsões de ações e estratégias de investimento incluem o risco de perda para alguns ou mesmo todo o seu capital. Antes de buscar quaisquer estratégias financeiras discutidas neste site, você deve sempre consultar um consultor financeiro licenciado.

Nicholas R. Kirk.
Desenvolvedor Quantitativo e Cientista de Dados.
Nick traz uma imensa experiência no desenvolvimento de sistemas de negociação sistemáticos. Desempenhou funções de consultor em muitas empresas de investimento, incluindo a Schroders Asset Management, a Mitsubishi UFJ Securities e a AXA Investment Managers. No início de sua carreira, ele trabalhou em sistemas de mensagens de alto desempenho no IBM Research Center, La Gaude (França). Desde 2015, Nick tem negociado criptomoedas com sucesso, pesquisando e desenvolvendo múltiplas estratégias de negociação lucrativas. Nick foi professor convidado na Universidade de Washington, onde ensinou o comércio sistemático de criptomoedas no seu programa de Mestrado em Finanças Computacionais. Ele também ensina um workshop sistemático de negociação de criptomoedas com Ernest P. Chan.
Nick tem um mestrado em matemática aplicada pela Universidade de Washington.
Ernest P. Chan.
Ernie é o membro gestor da QTS Capital Management, LLC. Depois de se formar com um PhD da Universidade de Cornell em 1994, Ernie trabalhou como pesquisador no grupo de Tecnologias da Linguagem Humana da IBM T. J. Watson Research Center, onde projetou algoritmos estatísticos de reconhecimento de padrões. Ernie se juntou ao Morgan Stanley, do Investment Bank, trabalhando em seu grupo de mineração de dados, onde foi pioneiro na aplicação de algoritmos estatísticos à complexa tarefa de extrair relacionamentos com clientes no banco de dados de contas de clientes do Morgan Stanley.
Ele foi convidado a participar de um grupo de negociação proprietária no Credit Suisse em Nova York em 1998 para desenvolver modelos estatísticos para ações e negociação de futuros. Mais tarde, ele se juntou à Mapleridge Capital Management Corp. em 2002 como Analista Quantitativo Sênior trabalhando em estratégias de negociação de futuros e, em seguida, na Maple Financial em 2003 como pesquisador sênior e trader. Ele co-fundou a EXP Capital Management, LLC, uma empresa de administração de fundos com sede em Chicago em 2008 e fundou a QTS Capital Management, LLC. em 2011.
Ele é o autor de “Negociação Quantitativa: Como Construir seu Próprio Negócio de Negociação Algorítmica”, “Negociação Algorítmica: Estratégias Vencedoras e Sua Razão”, e “Negociação de Máquina: Implantando Algoritmos de Computador para Conquistar os Mercados”, todos publicados pela Wiley. Ele foi professor adjunto de Finanças na Nanyang Technological University em Cingapura (NTU) e membro do Industry NTU-SGX Center for Financial Education. Ernie ensina Risk Analytics no programa de Mestrado em Ciência da Preditiva da Northwestern University, e ministra workshops sobre Arbitragem Estatística, Estratégias Quantitativas de Momento e Inteligência Artificial para Traders em Londres.
Ernie tem mestrado e doutorado em física teórica pela Cornell University.
Laurent Hoffmann.
Pesquisador Quantitativo e Cientista de Dados.
Depois de concluir seu doutorado e pesquisa de pós-doutorado, Laurent ingressou na d-fine em Frankfurt como analista e consultor de risco quantitativo. Em seguida, mudou-se para o Depfa Bank em Londres, onde foi analista quantitativo e pesquisador em negociações de renda fixa e crédito estruturado, trabalhando em modelos de precificação de derivativos, técnicas estatísticas para arbitragem de valor relativo sistemático e liquidação ótima de ativos ilíquidos. Ele ocupou cargos de consultoria em hedge funds em Londres, pesquisando várias estratégias sistemáticas de negociação, incluindo arbitragem de volatilidade cambial e de opções, e a construção de carteiras reversíveis de contratos futuros. Laurent também é um empreendedor e co-fundou a OpenCapacity, que desenvolve sistemas de aprendizado de máquina para análise preditiva na indústria de transporte público.
Laurent tem um mestrado em Finanças Matemáticas pela Universidade de Oxford e um mestrado e doutorado em Física Teórica e Matemática pela Universidade de Kaiserslautern.
Brian G. Peterson.
Brian Peterson é sócio e head trader de negociação automatizada da DV Trading em Chicago. Na DV, Brian administra uma equipe de negociação quantitativa que é uma das 25 principais criadoras de mercado em vários mercados de taxa de juros e energia, e uma forma de mercado registrada em muitos deles. Além dos produtos de taxa de juros e energia, a equipe de Brian também comercializa FX, agricultura e outras commodities. A equipe de Brian participa regularmente como formador de mercado designado no lançamento de novos produtos em várias bolsas globais de commodities.
Brian é um professor sênior no departamento de Finanças Computacionais e Gerenciamento de Risco da Universidade de Washington, onde leciona desenvolvimento quantitativo de sistemas de negociação. Em finanças computacionais, Brian publicou vários artigos sobre risco de portfólio e construção de portfólio, e é regularmente convidado para falar em grandes conferências sobre tópicos relacionados a finanças quantitativas. Ele tem sido palestrante sobre Computação de Alto Desempenho e Negociação Algorítmica na Trading Show Chicago (2016) e na Conferência Internacional para Computação de Alto Desempenho (2015).
Brian também é autor ou coautor de mais de 10 pacotes de código aberto para usar o R ​​in Finance, o administrador da organização da participação do R no Google Summer of Code e um membro fundador do comitê da conferência anual de financiamento quantitativo R / Finance. Chicago. Antes da DV e da UW, Brian ocupou cargos semelhantes em outras grandes empresas comerciais de Chicago e foi executivo de duas empresas globais de consultoria de gestão, uma das quais foi incluída na Fortune 1000 durante o boom da Internet nos anos 90.
Como consultor de gestão, Brian aconselhou 8 dos 10 principais bancos globais e muitos bancos regionais, aproximadamente metade dos 25 principais gestores de ativos, corretoras globais e muitos outros clientes de serviços não financeiros em setores como saúde, produtos farmacêuticos, manufatura, serviços e tecnologia.
Timothy V. Kirk.
Chefe da Blockchain Research.
Tim é um talentoso cientista de materiais com experiência em Física, Química e Engenharia. Depois de concluir seu doutorado, ele foi pesquisador de pós-doutorado no Laboratório de Bioquímica, ESPCI ParisTech (França), onde desenvolveu instrumentos e dispositivos para ensaios baseados em microfluidos e sequenciamento de DNA. Ele também estudou Gestão de Tecnologia na Haas School of Business, enquanto em Berkeley, e nos últimos dois anos circulou de volta para este campo. Desta vez, suas habilidades analíticas estão focadas nos mercados de blockchain, onde ele realiza pesquisa detalhada de setor por setor sobre as tecnologias subjacentes e o potencial de mercado de ativos e plataformas.
Tim é mestre em Ciência dos Materiais pela UC Berkeley e PhD em Engenharia Bioquímica pela University College London.
A Cypher Capital é uma empresa de investimentos quantitativos, especializada no comércio sistemático de criptomoedas. Negociamos um conjunto diversificado de estratégias, incluindo a criação de mercado, fornecendo liquidez à economia simbólica revolucionária e emergente. Além de se engajar em negociações de alta frequência, a Cypher Capital investe em ativos baseados em blockchain que possuem fortes fundamentos.
Nicholas R. Kirk.
Desenvolvedor Quantitativo e Cientista de Dados.
Ernest P. Chan.
Laurent Hoffmann.
Pesquisador Quantitativo e Cientista de Dados.
Brian G. Peterson.
Timothy V. Kirk.
Chefe da Blockchain Research.
artigos de pesquisa.
Análise de Criptomoedas - Uma Pesquisa de Literatura Acadêmica Recente.
Esta é uma pesquisa de literatura acadêmica recente que discute a diversificação de carteira e o hedge usando criptomoedas & # 8230;
KCS Token & # 8211; do KuCoin; Cálculo de Bônus e Avaliação de Preço.
Esta planilha analisa o token KCS do KuCoin & # 8211; bônus emitido e preço & # 8211; dado o volume de negócios de câmbio, o dividendo esperado e a quantidade de KCS realizada & # 8230;
FunFair - Avaliação de um Token de Jogo de Blockchain.
Este white paper examina a FunFair, uma startup de apostas em blockchain, e explora os valores potenciais de seu token de utilidade, FUN & # 8230;
Comunicados de imprensa e cobertura da mídia.
FunFair e o futuro do jogo de blockchain.
Quer você participe de jogos de azar ou não, é uma grande indústria.
Por William Kolb - 01 de novembro de 2017.
Bitcoin & nero; nerds & # 8217; dar lugar a ternos de Wall Street na conferência de moeda digital.
O mundo das finanças está ficando tão interessado em bitcoins que não é mais apenas a terra dos codificadores.
CNBC - Evelyn Cheng, 25 de maio de 2017.
Depois que o bitcoin se recupera para registrar uma alta, os investidores revigorados apostam em ganhos ainda maiores.
Os analistas também prevêem que o bitcoin aumentará com o aumento do interesse dos investidores à medida que mais fundos de criptografia e lançamento de derivativos de bitcoin se desenvolvam.
CNBC - Evelyn Cheng, 12 de outubro de 2017.
Oficina do Comércio Guru Ernie Chan Usa Bitcoin Exchange Gemini.
A próxima geração do Bitcoin Exchange Gemini será usada como uma caixa de areia para estudantes dos renomados traders algorítmicos Ernest Chan e Nick Kirk.

Reconhecimento sistemático de padrões de negociação
Jonathan Kinlay, fundador da Systematic Strategies, foi o General Partner do fundo de hedge Caissa Capital, que administrou mais de US $ 400 milhões em ativos derivativos usando algoritmos de arbitragem de volatilidade desenvolvidos pela firma de pesquisa Dr. Kinlay, Investment Analytics.
O Dr. Kinlay passou a estabelecer a Proteom Capital, cujos algoritmos de negociação eram baseados em técnicas de reconhecimento de padrões usadas no sequenciamento de DNA.
Dr. Kinlay, que anteriormente era diretor administrativo do banco de investimentos americano Bear Stearns, tem PhD em economia e atuou no corpo docente da Stern School of Business da Universidade de Nova York, da Universidade Carnegie Mellon e da Reading University.

Nicholas R. Kirk.
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Nick traz uma imensa experiência no desenvolvimento de sistemas de negociação sistemáticos. Desempenhou funções de consultor em muitas empresas de investimento, incluindo a Schroders Asset Management, a Mitsubishi UFJ Securities e a AXA Investment Managers. No início de sua carreira, ele trabalhou em sistemas de mensagens de alto desempenho no IBM Research Center, La Gaude (França). Desde 2015, Nick tem negociado criptomoedas com sucesso, pesquisando e desenvolvendo múltiplas estratégias de negociação lucrativas. Nick foi professor convidado na Universidade de Washington, onde ensinou o comércio sistemático de criptomoedas no seu programa de Mestrado em Finanças Computacionais. Ele também ensina um workshop sistemático de negociação de criptomoedas com Ernest P. Chan.
Nick tem um mestrado em matemática aplicada pela Universidade de Washington.
Ernest P. Chan.
Ernie é o membro gestor da QTS Capital Management, LLC. Depois de se formar com um PhD da Universidade de Cornell em 1994, Ernie trabalhou como pesquisador no grupo de Tecnologias da Linguagem Humana da IBM T. J. Watson Research Center, onde projetou algoritmos estatísticos de reconhecimento de padrões. Ernie se juntou ao Morgan Stanley, do Investment Bank, trabalhando em seu grupo de mineração de dados, onde foi pioneiro na aplicação de algoritmos estatísticos à complexa tarefa de extrair relacionamentos com clientes no banco de dados de contas de clientes do Morgan Stanley.
Ele foi convidado a participar de um grupo de negociação proprietária no Credit Suisse em Nova York em 1998 para desenvolver modelos estatísticos para ações e negociação de futuros. Mais tarde, ele se juntou à Mapleridge Capital Management Corp. em 2002 como Analista Quantitativo Sênior trabalhando em estratégias de negociação de futuros e, em seguida, na Maple Financial em 2003 como pesquisador sênior e trader. Ele co-fundou a EXP Capital Management, LLC, uma empresa de administração de fundos com sede em Chicago em 2008 e fundou a QTS Capital Management, LLC. em 2011.
Ele é o autor de “Negociação Quantitativa: Como Construir seu Próprio Negócio de Negociação Algorítmica”, “Negociação Algorítmica: Estratégias Vencedoras e Sua Razão”, e “Negociação de Máquina: Implantando Algoritmos de Computador para Conquistar os Mercados”, todos publicados pela Wiley. Ele foi professor adjunto de Finanças na Nanyang Technological University em Cingapura (NTU) e membro do Industry NTU-SGX Center for Financial Education. Ernie ensina Risk Analytics no programa de Mestrado em Ciência da Preditiva da Northwestern University, e ministra workshops sobre Arbitragem Estatística, Estratégias Quantitativas de Momento e Inteligência Artificial para Traders em Londres.
Ernie tem mestrado e doutorado em física teórica pela Cornell University.
Laurent Hoffmann.
Pesquisador Quantitativo e Cientista de Dados.
Depois de concluir seu doutorado e pesquisa de pós-doutorado, Laurent ingressou na d-fine em Frankfurt como analista e consultor de risco quantitativo. Em seguida, mudou-se para o Depfa Bank em Londres, onde foi analista quantitativo e pesquisador em negociações de renda fixa e crédito estruturado, trabalhando em modelos de precificação de derivativos, técnicas estatísticas para arbitragem de valor relativo sistemático e liquidação ótima de ativos ilíquidos. Ele ocupou cargos de consultoria em hedge funds em Londres, pesquisando várias estratégias sistemáticas de negociação, incluindo arbitragem de volatilidade cambial e de opções, e a construção de carteiras reversíveis de contratos futuros. Laurent também é um empreendedor e co-fundou a OpenCapacity, que desenvolve sistemas de aprendizado de máquina para análise preditiva na indústria de transporte público.
Laurent tem um mestrado em Finanças Matemáticas pela Universidade de Oxford e um mestrado e doutorado em Física Teórica e Matemática pela Universidade de Kaiserslautern.
Brian G. Peterson.
Brian Peterson é sócio e head trader de negociação automatizada da DV Trading em Chicago. Na DV, Brian administra uma equipe de negociação quantitativa que é uma das 25 principais criadoras de mercado em vários mercados de taxa de juros e energia, e uma forma de mercado registrada em muitos deles. Além dos produtos de taxa de juros e energia, a equipe de Brian também comercializa FX, agricultura e outras commodities. A equipe de Brian participa regularmente como formador de mercado designado no lançamento de novos produtos em várias bolsas globais de commodities.
Brian é um professor sênior no departamento de Finanças Computacionais e Gerenciamento de Risco da Universidade de Washington, onde leciona desenvolvimento quantitativo de sistemas de negociação. Em finanças computacionais, Brian publicou vários artigos sobre risco de portfólio e construção de portfólio, e é regularmente convidado para falar em grandes conferências sobre tópicos relacionados a finanças quantitativas. Ele tem sido palestrante sobre Computação de Alto Desempenho e Negociação Algorítmica na Trading Show Chicago (2016) e na Conferência Internacional para Computação de Alto Desempenho (2015).
Brian também é autor ou coautor de mais de 10 pacotes de código aberto para usar o R ​​in Finance, o administrador da organização da participação do R no Google Summer of Code e um membro fundador do comitê da conferência anual de financiamento quantitativo R / Finance. Chicago. Antes da DV e da UW, Brian ocupou cargos semelhantes em outras grandes empresas comerciais de Chicago e foi executivo de duas empresas globais de consultoria de gestão, uma das quais foi incluída na Fortune 1000 durante o boom da Internet nos anos 90.
Como consultor de gestão, Brian aconselhou 8 dos 10 principais bancos globais e muitos bancos regionais, aproximadamente metade dos 25 principais gestores de ativos, corretoras globais e muitos outros clientes de serviços não financeiros em setores como saúde, produtos farmacêuticos, manufatura, serviços e tecnologia.
Timothy V. Kirk.
Chefe da Blockchain Research.
Tim é um talentoso cientista de materiais com experiência em Física, Química e Engenharia. Depois de concluir seu doutorado, ele foi pesquisador de pós-doutorado no Laboratório de Bioquímica, ESPCI ParisTech (França), onde desenvolveu instrumentos e dispositivos para ensaios baseados em microfluidos e sequenciamento de DNA. Ele também estudou Gestão de Tecnologia na Haas School of Business, enquanto em Berkeley, e nos últimos dois anos circulou de volta para este campo. Desta vez, suas habilidades analíticas estão focadas nos mercados de blockchain, onde ele realiza pesquisa detalhada de setor por setor sobre as tecnologias subjacentes e o potencial de mercado de ativos e plataformas.
Tim é mestre em Ciência dos Materiais pela UC Berkeley e PhD em Engenharia Bioquímica pela University College London.
A Cypher Capital é uma empresa de investimentos quantitativos, especializada no comércio sistemático de criptomoedas. Negociamos um conjunto diversificado de estratégias, incluindo a criação de mercado, fornecendo liquidez à economia simbólica revolucionária e emergente. Além de se engajar em negociações de alta frequência, a Cypher Capital investe em ativos baseados em blockchain que possuem fortes fundamentos.
Nicholas R. Kirk.
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Ernest P. Chan.
Laurent Hoffmann.
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Brian G. Peterson.
Timothy V. Kirk.
Chefe da Blockchain Research.
artigos de pesquisa.
Análise de Criptomoedas - Uma Pesquisa de Literatura Acadêmica Recente.
Esta é uma pesquisa de literatura acadêmica recente que discute a diversificação de carteira e o hedge usando criptomoedas & # 8230;
KCS Token & # 8211; do KuCoin; Cálculo de Bônus e Avaliação de Preço.
Esta planilha analisa o token KCS do KuCoin & # 8211; bônus emitido e preço & # 8211; dado o volume de negócios de câmbio, o dividendo esperado e a quantidade de KCS realizada & # 8230;
FunFair - Avaliação de um Token de Jogo de Blockchain.
Este white paper examina a FunFair, uma startup de apostas em blockchain, e explora os valores potenciais de seu token de utilidade, FUN & # 8230;
Comunicados de imprensa e cobertura da mídia.
FunFair e o futuro do jogo de blockchain.
Quer você participe de jogos de azar ou não, é uma grande indústria.
Por William Kolb - 01 de novembro de 2017.
Bitcoin & nero; nerds & # 8217; dar lugar a ternos de Wall Street na conferência de moeda digital.
O mundo das finanças está ficando tão interessado em bitcoins que não é mais apenas a terra dos codificadores.
CNBC - Evelyn Cheng, 25 de maio de 2017.
Depois que o bitcoin se recupera para registrar uma alta, os investidores revigorados apostam em ganhos ainda maiores.
Os analistas também prevêem que o bitcoin aumentará com o aumento do interesse dos investidores à medida que mais fundos de criptografia e lançamento de derivativos de bitcoin se desenvolvam.
CNBC - Evelyn Cheng, 12 de outubro de 2017.
Oficina do Comércio Guru Ernie Chan Usa Bitcoin Exchange Gemini.
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Reconhecimento sistemático de padrões de negociação
Estratégias Táticas englobam várias estratégias distintas, incluindo macro global, CTA, FX, commodities e programas de negociação de volatilidade. O tema comum é a sua fonte de diversificação e o seu potencial para gerar retornos que não estão correlacionados com os investimentos em ações e renda fixa. De acordo com várias pesquisas, estimou-se que havia cerca de US $ 2,6 trilhões em ativos totais alternativos em todo o mundo em 2013-2014 e mais de US $ 325 bilhões em ativos futuros gerenciados (ou seja, CTAs, gerentes de FX e gerentes de commodities). A adição de programas Macro globais a esse universo aumenta o total de ativos alocados para Estratégias Táticas para um valor próximo a US $ 600 bilhões.
Matriz de Estratégias Táticas.
ESTRATÉGIAS DE TENDÊNCIAS SISTEMÁTICAS.
Os programas de Macro / Tendência sistemáticos são comercializados com base em um conjunto de regras objetivas e automatizadas, projetado para evitar vieses emocionais humanos que influenciam decisões comerciais discricionárias. Tais abordagens mecânicas assumem que alguns negócios não serão bem-sucedidos, mas o trader aceita esses contratempos na esperança de que o sistema geralmente seja capaz de capturar as principais tendências.
MULTI-ESTRATÉGIA.
Vários programas de estratégia são programas que podem abranger qualquer ou todos os outros programas listados nesta página.
ESTRATÉGIAS MACRO QUANTAS.
Quantas estratégias macro dependem de modelos quantitativos que se baseiam em fatores macroeconômicos - incluindo oferta e demanda, fluxos globais de ativos e fatores geopolíticos globais - para prever movimentos de preços em vários mercados, predominantemente nos mercados globais de ações, renda fixa e câmbio.
OPÇÕES / ESTRATÉGIAS DE VOLATILIDADE.
Opções e métodos de negociação de volatilidade exploram movimentos em outra dimensão que não a volatilidade do preço. Os gerentes neste setor conseguem isso através da negociação de contratos de opções e da posição de spreads para capitalizar sobre certos tipos de movimento tanto na volatilidade quanto no preço, ou contratos futuros sobre volatilidade implícita.
Termo curto.
Estratégias de negociação de curto prazo são estratégias nas quais posições são mantidas por um período que varia de um dia a duas semanas. Geralmente, a negociação de curto prazo pode consistir em técnicas de reversão de tendência / média ou técnicas de acompanhamento de tendência.
Estratégias de Moeda.
Gestores de câmbio (ou “FX”) buscam capitalizar a flutuação constante das taxas de câmbio entre as moedas. Esses programas podem negociar moedas estabelecidas, como o dólar e o euro, ou moedas emergentes, como o peso mexicano ou o rand sul-africano. Esta categoria engloba vários estilos de negociação de divisas estrangeiras, incluindo uma abordagem macro fundamental, uma abordagem técnica ou uma abordagem baseada no carry trade.
ESTRATÉGIAS DE COMMODITIES FUNDAMENTAIS.
Essas estratégias geralmente são negociadas de um ponto de vista discricionário com base nos fundamentos do mercado, em que o gerente analisa os fatores econômicos subjacentes de um mercado com base na experiência do gerente e de sua equipe de pesquisa. Tais estratégias se especializam em setores ou mercados específicos. Por exemplo, um trader agrícola fundamental pode assumir uma posição no trigo com base na área plantada, precipitação e outros fatores de oferta versus demanda.
Estratégias Macro Globais.
Gerentes macro globais empregam fatores macroeconômicos - incluindo oferta e demanda, fluxos globais de ativos e fatores geopolíticos globais - para prever movimentos de preços em vários mercados, predominantemente nos mercados globais de ações, renda fixa e câmbio. Por exemplo, um investidor pode capitalizar a recessão de um país vendendo a descoberto um mercado de títulos ou ações de um país usando contratos de futuros ou derivativos.
Gerentes de Hidra atuais.
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