Algorithmic Trading Strategies Kissell

Estratégias de negociação algorítmica Esta dissertação apresenta as técnicas e estrutura necessárias para permitir que os investidores tomem decisões de negociação algorítmicas adequadas, tendo em conta as metas comerciais e os objetivos de investimento do fundo. Essas técnicas podem ser utilizadas por instituições financeiras, bancos, hedge funds, sell-side broker-dealers e corporações para melhorar as decisões de execução da implementação, reduzir os custos de negociação, gerenciar o risco de negociação e aumentar os retornos da carteira. A dissertação introduzirá os modelos matemáticos necessários (ou seja, impacto de mercado e risco de tempo) para avaliar e comparar estratégias alternativas de execução, determinar algoritmos apropriados e parâmetros algorítmicos e construir portfólios mais eficientes. Uma técnica de otimização do cronograma de vários períodos é apresentada para determinar estratégias de execução ótima para cestas de ações em um período de tempo que pode ser útil para investidores (ou seja, minutos em comparação com horas ou mais). A dissertação visa proporcionar transparência e estrutura a um campo atualmente indisciplinado. Esta dissertação fornece diversas contribuições chaves ao financiamento. São eles: uma técnica de modelagem de impactos de mercado, uma formulação eficiente de otimização de horários comerciais multi-período, uma técnica de gerenciamento de risco em tempo real e um quadro algorítmico de tomada de decisão. Ele também fornece informações sobre a melhoria do desempenho do portfólio por meio do tratamento apropriado do impacto de mercado e do risco de negociação na fase de construção da carteira do ciclo de investimento. Área de Assunto Citação Recomendada Robert L Kissell, Algorithmic trading strategies (January 1, 2006). Coleção ETD para Fordham University. Paper AAI3216918. Fordham. bepress / dissertations / AAI3216918 A ciência da negociação algorítmica e gerenciamento de portfólio, 1 ª edição Principais características Prepara leitores para avaliar modelos de impacto de mercado e avaliar o desempenho através de algoritmos, comerciantes e corretores. Ajuda os leitores a projetar sistemas para gerenciar o risco algorítmico e a incerteza do pool escuro. Resume um algoritmo de tomada de decisão quadro para garantir a coerência entre os objetivos de investimento e os objetivos comerciais. Descrição The Science of Algorithmic Trading and Portfolio Management. Com sua ênfase em processos de negociação algorítmicos e modelos de negociação atuais, senta-se além de outros de seu tipo. Robert Kissell, o primeiro autor a discutir a negociação algorítmica entre as várias classes de ativos, fornece insights essenciais sobre maneiras de desenvolver, testar e construir algoritmos de negociação. Os leitores aprendem a avaliar modelos de impacto de mercado e avaliar o desempenho em algoritmos, comerciantes e corretores e adquirir o conhecimento para implementar sistemas de negociação eletrônica. Este valioso livro resume a estrutura do mercado, a formação de preços e como diferentes participantes interagem uns com os outros, incluindo bluff, especulação e jogos de azar. Os leitores aprendem os detalhes subjacentes ea matemática de algoritmos de negociação personalizados, bem como técnicas avançadas de modelagem para melhorar a rentabilidade através de negociação algorítmica e técnicas adequadas de gerenciamento de riscos. Temas de gerenciamento de portfólio, incluindo fatores quant e modelos de caixa preta, são discutidos, e um site acompanhante inclui exemplos, conjuntos de dados complementando exercícios no livro e grandes projetos. Estudantes e professores que estudam seleção de ações e gestão de portfólio, bem como comerciantes, profissionais e gestores de carteira que trabalham no setor financeiro. Robert Kissell O Dr. Robert Kissell é o presidente e fundador do Grupo de Pesquisa Kissell. Ele tem mais de vinte anos de experiência especializada em economia, finanças, matemática estatística, risco e modelagem de esportes. Dr. Kissell é autor dos principais livros da indústria, The Science of Algorithmic Trading Portfolio Management, (Elsevier, 2013), Multi-Asset Risk Modeling (Elsevier, 2014) e Optimal Trading Strategies (AMACOM, 2003). Ele publicou inúmeros trabalhos de pesquisa sobre negociação, algoritmos eletrônicos, gerenciamento de riscos e melhor execução. Seu artigo, Dynamic Pre-Trade Modelos: Beyond the Black Box, (2011) ganhou Prêmio de Investidores Institucionais do prestigiado prêmio do ano. O Dr. Kissell é um membro adjunto do corpo docente da Escola de Negócios Gabelli da Fordham University e é editor associado do Journal of Trading e do Journal of Index Investing. Ele já foi instrutor na Cornell University em seu programa de engenharia financeira. Dr. Kissell trabalhou com vários Bancos de Investimento ao longo de sua carreira, incluindo o UBS Securities, onde foi Diretor Executivo de Estratégias de Execução e Análise de Portfólios, e na JPMorgan, onde foi Diretor Executivo e Chefe de Estratégias Quantitativas de Negociação. Foi anteriormente no Citigroup / Smith Barney onde foi vice-presidente de Pesquisa Quantitativa, e na Instinet onde foi Diretor de Pesquisa de Negociação. Ele começou sua carreira como Consultor Econômico na R. J. Rudden Associates especializada em energia, preços, riscos e otimização. Durante seus anos da faculdade, o Dr. Kissell era um membro da equipe de futebol do Stony Brook e era Co-Capitão em seus anos júniors e sênior. Foi durante este tempo como um atleta estudante onde ele começou a aplicar matemática e estatística para esportes problemas de modelagem. Muitas das técnicas discutidas em Optimal Sports Math, Estatísticas e Fantasia foram desenvolvidas durante seu tempo em Stony Brook, e avançou depois disso. Assim, tornando este livro o subproduto de décadas de pesquisa bem sucedida. Dr. Kissell tem um Ph. D. Em Economia pela Universidade de Fordham, Mestre em Matemática Aplicada pela Universidade de Hofstra, Mestre em Gestão Empresarial pela Stony Brook University e Bacharel em Estatística de Matemática Aplicada pela Stony Brook University. Afiliações e Especialização Robert Kissell, PhD, é Presidente do Grupo de Pesquisa Kissell, uma empresa global de consultoria financeira e econômica especializada em modelagem quantitativa, análise estatística e negociação algorítmica. Ele também é atualmente um membro do corpo docente adjunto da Gabelli School of Business na Fordham University, e tem ocupado várias posições de liderança sênior com proeminente proeminente suporte bancos de investimento. A ciência da negociação algorítmica e gestão de carteiras. Com sua ênfase em processos de negociação algorítmicos e modelos de negociação atuais, senta-se além de outros de seu tipo. Robert Kissell, o primeiro autor a discutir a negociação algorítmica entre as várias classes de ativos, fornece insights essenciais sobre maneiras de desenvolver, testar e construir algoritmos de negociação. Os leitores aprendem a avaliar modelos de impacto de mercado e avaliar o desempenho em algoritmos, comerciantes e corretores e adquirir o conhecimento para implementar sistemas de negociação eletrônica. Este valioso livro resume a estrutura do mercado, a formação de preços e como diferentes participantes interagem uns com os outros, incluindo bluff, especulação e jogos de azar. Os leitores aprendem os detalhes subjacentes ea matemática de algoritmos de negociação personalizados, bem como técnicas avançadas de modelagem para melhorar a rentabilidade através de negociação algorítmica e técnicas adequadas de gerenciamento de riscos. Temas de gerenciamento de portfólio, incluindo fatores quant e modelos de caixa preta, são discutidos, e um site acompanhante inclui exemplos, conjuntos de dados complementando exercícios no livro e grandes projetos. Prepara leitores para avaliar modelos de impacto de mercado e avaliar desempenho através de algoritmos, comerciantes e corretores. Ajuda os leitores a projetar sistemas para gerenciar o risco algorítmico e a incerteza do pool escuro. Resume um algoritmo de tomada de decisão quadro para garantir a coerência entre os objetivos de investimento e os objetivos comerciais. X22Kissell. Apresenta os modelos matemáticos para construir, calibrar e testar modelos de impacto de mercado que calculam a mudança no preço das ações causada por um grande comércio ou ordem e apresenta um processo avançado de otimização de carteira que incorpora impacto de mercado e custos de transação diretamente otimização de carteira. - ProtoView, março de 2014 x22 Este livro fornece uma excelente cobertura dos desafios enfrentados pelos gestores de carteira e comerciantes na implementação de idéias de investimento e as técnicas avançadas de modelagem para lidar com esses desafios. x22-- Kumar Venkataraman, xA0Southern Methodist University From the Back Cover Sua ênfase onxA0algorithmic trading Processos e modelos de negociação atuais define este livro para além de others. xA0xA0As o firstxA0author para discutir negociação algorítmica em várias classes de ativos, xA0Robert Kissell fornece keyxA0insights em maneiras toxA0develop, testar e construir trading algorithms. xA0 Ele resume a estrutura de xA0market, a formação de preços, E como diferentes participantes interagem uns com os outros, incluindo bluff, especulando e gambling. xA0HexA0shows readersxA0the detalhes subjacentes e matemática necessária para desenvolver, construir e testar algoritmos personalizados, fornecendo themxA0with técnicas de modelagem avançada para melhorar a rentabilidade através de negociação algorítmica e técnicas adequadas de gestão de risco. xA0 O website acompanhantexA0 inclui exemplos, conjuntos de dados exercícios subjacentes no livro e grandes projetos. xA0 Os leitores aprendem a avaliar modelos de impacto de mercado e avaliar desempenho através de algoritmos, comerciantes e corretores, além de adquirir os sistemas de negociação eletrônica de xxA0toxA0. Sobre o autor Dr. Robert Kissell é o presidente e fundador do Grupo de Pesquisa Kissell. Ele tem mais de vinte anos de experiência especializada em economia, finanças, matemática estatística, risco e modelagem de esportes. O Dr. Kissell é autor dos principais livros da indústria, x201CoSciência de Gestão de Carteira Trading Algorítmica, x94 (Elsevier, 2013), x201CMulti-Asset Risk Modelingx94 (Elsevier, 2014) e x201COptimal Trading Strategies, x94 (AMACOM, 2003). Ele publicou inúmeros trabalhos de pesquisa sobre negociação, algoritmos eletrônicos, gerenciamento de riscos e melhor execução. Seu papel, x201 modelos de pré-comércio dinâmico: além da caixa preta, x94 (2011) ganhou o prêmio Institutional Investorx2019s prêmio do ano. O Dr. Kissell é um membro adjunto do corpo docente da Escola de Negócios Gabelli da Fordham University e é editor associado do Journal of Trading e do Journal of Index Investing. Ele já foi instrutor na Cornell University em seu programa de engenharia financeira. O Dr. Kissell trabalhou com vários Bancos de Investimento ao longo de sua carreira, incluindo o UBS Securities, onde foi Diretor Executivo de Estratégias de Execução e Análise de Portfólios, e na JPMorgan onde foi Diretor Executivo e Chefe de Estratégias Quantitativas de Negociação. Foi anteriormente no Citigroup / Smith Barney onde foi vice-presidente de Pesquisa Quantitativa, e na Instinet onde foi Diretor de Pesquisa de Negociação. Ele começou sua carreira como Consultor Econômico na R. J. Rudden Associates especializada em energia, preços, riscos e otimização. Durante seus anos da faculdade, o Dr. Kissell era um membro da equipe de futebol do Stony Brook e era Co-Capitão em seus anos júniors e sênior. Foi durante este tempo como um atleta estudante onde ele começou a aplicar matemática e estatística para esportes problemas de modelagem. Muitas das técnicas discutidas em x201COptimal Sports Math, Statistics e Fantasyx94 foram desenvolvidas durante seu tempo em Stony Brook, e avançaram a partir daí. Assim, tornando este livro o subproduto de décadas de pesquisa bem sucedida. Dr. Kissell tem um Ph. D. Em Economia pela Universidade de Fordham, Mestre em Matemática Aplicada pela Universidade de Hofstra, Mestre em Gestão Empresarial pela Stony Brook University e Bacharel em Estatística de Matemática Aplicada pela Stony Brook University. Sobre este item