Friday, 3 November 2017

High frequency trading online curso


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Todas as coisas que alguém teria passado horas e horas de pesquisa na web e em livros, eles são agora combinados em uma fonte. Obrigado ldquoPrometheusrdquo para entregar ldquofirerdquo à humanidade Mantenha o bom trabalho E-mail da Holanda, janeiro de 2017 Uma simbiose perfeita Encontrar o algoritmo certo para o comércio de forma automática e com êxito nos mercados financeiros é o santo graal em finanças. Não muito tempo atrás, a Algorithmic Trading só estava disponível para jogadores institucionais com bolsos profundos e muitos activos sob gestão. Desenvolvimentos recentes nas áreas de código aberto, dados abertos, computação em nuvem e armazenamento, bem como plataformas de negociação on-line nivelaram o campo de jogo para as pequenas instituições e comerciantes individuais mdash tornando possível para começar nesta disciplina fascinante sendo equipado com um notebook moderno E apenas uma ligação à Internet. Hoje em dia, Python e seu eco-sistema de pacotes poderosos é a plataforma de tecnologia de escolha para negociação algorítmica. Entre outros, Python permite que você faça análises de dados eficientes (com, por exemplo, pandas), para aplicar a aprendizagem de máquina à previsão do mercado de ações (com, por exemplo, scikit-learn) ou até mesmo usar a tecnologia de aprendizado profundo do Google8217. Tópicos do curso Este é um curso intensivo e on-line sobre o Python (versão 3.5) para Algorithmic Trading. Tal curso, na intersecção de dois campos vastos e excitantes, dificilmente pode abranger todos os tópicos de relevância. No entanto, ele pode abranger uma série de importantes meta tópicos em profundidade: dados financeiros. Os dados financeiros estão no centro de cada projeto de negociação algorítmica Python e pacotes como NumPy e pandas fazer um grande trabalho na manipulação e trabalho com dados financeiros estruturados de qualquer tipo (back-end de fim de dia, intraday, alta freqüência). Sem negociação algorítmica automatizada, sem um teste rigoroso da estratégia de negociação a ser implantado o curso abrange, entre outros, estratégias de negociação baseia em médias móveis simples, impulso, reversão de média e maquinagem aprendizagem baseado em dados de previsão em tempo real. Negociação algorítmica exige lidar com dados em tempo real, algoritmos on-line com base nele e visualização em tempo real o curso introduz a programação de soquete com ZeroMQ e visualização de fluxo contínuo com Plotly plataformas on-line. Não negociação sem uma plataforma de negociação o curso abrange três populares plataformas de negociação eletrônica: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (negociação de ações e opções) e Gemini (criptocurrency trading) também fornece convenientes classes wrapper em Python para se levantar e correr em poucos minutos automação. A beleza, bem como alguns grandes desafios no resultado negociação algorítmica da automação da operação de negociação do curso mostra como implantar Python na nuvem e como configurar um ambiente apropriado para o comércio automatizado e algorítmico Uma lista incompleta do técnico e financeiro Os tópicos incluem: benefícios de Python, Python e negociação algorítmica, estratégias de negociação, implantação Python, gerenciamento de ambiente de pacote, containerização Docker, instâncias de nuvem, dados financeiros, APIs de dados, wrappers API, dados abertos, dados intraday, NumPy, pandas, vectorization, vectorized Backtesting, visualização, alfa, medidas de risco de desempenho, previsão do mercado de ações, regressão OLS linear, aprendizado de máquina para classificação, aprendizado profundo para previsão de mercado, programação orientada a objetos (OOP), backtesting baseado em eventos, Visualização em tempo real, plataformas de negociação on-line (para CFDs, ações, opções, cryptocurrencies), APIs RESTful para hist Dados orais, APIs de streaming para dados em tempo real, algoritmos on-line para estratégias de negociação, negociação automatizada, implantação na nuvem, monitoramento em tempo real mdash e muitos mais. Tome uma olhada no índice (atual) da versão em PDF do material do curso on-line. Unicidade e Benefícios O curso oferece uma experiência única de aprendizagem com os seguintes recursos e benefícios. Cobertura de tópicos relevantes. É o único curso que abrange tal amplitude e profundidade no que diz respeito a tópicos relevantes em Python para Algorithmic trading auto-contido base de código. O curso é acompanhado por um repositório Git na Plataforma Quant que contém todos os códigos de forma auto-contida, executável (3.000 linhas de código a partir de 01 de fevereiro de 2017) como PDF. Além da versão on-line do curso, há também uma versão de livro como PDF (400 páginas a partir de 01 de fevereiro de 2017) onlinevideo formação (opcional). 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Hilpisch é fundador e sócio-gerente do The Python Quants. Um grupo focado no uso de tecnologias de código aberto para a ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros Yves palestras sobre financiamento computacional no Programa CQF. Na ciência dos dados em htw saar Universidade de Ciências Aplicadas e é o diretor para o programa de treinamento on-line levando ao primeiro Python para o Certificado de Universidade de Finanças (concedido por htw saar). Yves escreveu a biblioteca de análise financeira DX Analytics e organiza meetups e conferências sobre Python para finanças quantitativas em Frankfurt, Londres e Nova York. Ele também deu palestras em conferências de tecnologia nos Estados Unidos, Europa e Ásia. Repositório Git Todos os códigos Python e Notebooks Jupyter são fornecidos como um repositório Git na Plataforma Quant para facilitar a atualização e também o uso local. Certifique-se de ter uma instalação completa científica Python 3.5 pronto. Encomende o curso Atualmente, oferecemos-lhe um acordo especial ao se inscrever hoje. Basta pagar em vez do preço normal de 299 EUR. O material ainda está em desenvolvimento. Com sua inscrição hoje, você também garante o acesso a futuras atualizações. Isso deve ajudá-lo um pouco em fazer esta decisão potencialmente mudança de carreira. Nunca foi tão fácil dominar Python para negociação algorítmica. Basta colocar o seu pedido através do PayPal para o qual você também pode usar seu cartão de crédito. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. Obter Keep in Touch Escreva-nos em trainingtpq. io se você tiver mais perguntas ou comentários. Inscreva-se abaixo para ficar informado.234,557 Número de NetPicks mundiais Traders inteligentes Desde 1996 (agora o nosso vigésimo ano), nosso principal objetivo foi capacitar e apoiar investidores e comerciantes como você para se tornarem comerciantes consistentemente rentáveis ​​e financeiramente independentes. Com a educação, formação, sistemas de negociação e treinadores de negociação experientes, Netpicks está totalmente empenhada em ajudá-lo a se tornar um comerciante consistentemente rentável para que você possa aproveitar a liberdade de estilo de vida profissional que o comércio pode lhe dar. Sistemas de negociação e ferramentas Estes são os sistemas de negociação disponíveis e ferramentas que você pode tirar proveito de que irá ajudá-lo a alcançar as habilidades para aprender a operar com êxito. 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Quando eu me sentei para escrever Flash Boys, em 2017, eu didnx2019t pretende ver o quão irritado eu poderia fazer as pessoas mais ricas em Wall Street. Eu estava muito mais interessado nos personagens e na situação em que se encontravam. Liderados por um obscuro comerciante de 35 anos no Royal Bank of Canada chamado Brad Katsuyama, todos eles eram profissionais de renome no mercado de ações dos EUA. A situação era que eles já não entendiam esse mercado. E sua ignorância era perdoável. Teria sido difícil encontrar alguém, por volta de 2009, capaz de lhe dar um relato honesto sobre o funcionamento interno do mercado de ações norte-americano, então completamente automatizado, espetacularmente fragmentado e complicado além da crença de reguladores possivelmente bem-intencionados e menos bem-intencionados Insiders Que o mercado de ações americano se tornou um mistério me pareceu interessante. Como isso acontece E quem se beneficia Quando eu conheci meus personagens, eles já passaram vários anos tentando responder a essas perguntas. No final, descobriram que a complexidade, embora possa ter surgido inocentemente o suficiente, serviu o interesse dos intermediários financeiros ao invés dos investidores e corporações que o mercado deve servir. Permitiu uma quantidade enorme de comércio predatório e institucionalizou uma injustiça sistêmica e totalmente desnecessária no mercado e, em pechincha, tornou-a menos estável e mais propensa a falhas de flash e interrupções e outros eventos infelizes. Tendo compreendido os problemas, Katsuyama e seus colegas tinham decidido não explorá-los, mas repará-los. Isso também me pareceu interessante: algumas pessoas em Wall Street queriam consertar alguma coisa, mesmo que significasse menos dinheiro para Wall Street e para eles pessoalmente. Leia mais: Inscreva-se agora para acessar. A edição completa está disponível em 11 de março nas edições digitais e em 17 de março nas bancas nacionais. Evidentemente, ao tentar corrigir o mercado de ações, eles também ameaçaram os lucros das pessoas que estavam ocupadas explorando suas ineficiências voluntárias. Aqui é onde se tornou inevitável que os Rapazes Flash seriamente irritar algumas pessoas importantes: qualquer pessoa em uma indústria estabelecida que se levanta e diz x201CThe maneira as coisas estão sendo feitas aqui é totalmente insano aqui é por isso que é insano e aqui está uma maneira melhor Para fazê-los x201D é obrigado a incorrer a ira de iniciados estabelecidos, que agora são acusados ​​de criar a loucura. A coisa mais próxima na minha vida de escrever para a resposta de Wall Street para Brad Katsuyama foi a resposta da Major League Baseball para Billy Beane depois Moneyball foi publicado, em 2003, e ficou claro que Beane tinha feito sua indústria parecer tolo. Mas a história Moneyball colocou em perigo apenas os empregos e prestígio do estabelecimento de beisebol. A história de Flash Boys colocou em perigo bilhões de dólares de Wall Street lucros e uma forma de vida financeira. Duas semanas antes da publicação do livro, Eric Schneiderman, procurador-geral de Nova York, anunciou uma investigação sobre a relação entre os comerciantes de alta freqüência, que negociam com algoritmos de computador a uma velocidade quase reduzida e os cerca de 60 Estados Unidos. Nos dias após a chegada de Flash Boys, o Departamento de Justiça anunciou sua própria investigação, e foi relatado que o F. B.I. Tinha outro. O S. E.C. Responsável em primeiro lugar pelas regras do mercado, conhecido como Reg NMS, que levou à confusão, manteve-se bastante tranquila, embora o seu diretor de aplicação deixe saber que a comissão estava investigando exatamente o que indecentes vantagens comerciantes de alta freqüência estavam recebendo para seus Dinheiro quando eles pagaram corretores de varejo como Schwab e TD Ameritrade para o direito de executar as ordens do mercado de ações de pequenos investidores. (Boa pergunta) A explosão inicial foi logo seguida por uma queda constante de multas e ações judiciais e queixas, o que, suponho eu, realmente apenas começou. A Financial Industry Regulatory Authority anunciou que havia aberto 170 casos em x201Cabusive algoritmos, x201D e também entrou com uma queixa contra uma corretora chamada Wedbush Securities para permitir que seus clientes de alta freqüência de negociação de janeiro de 2008 a agosto de 2017 x201C inundar as bolsas dos EUA com milhares de Operações de lavagem potencialmente manipulativas e outros negócios potencialmente manipuladores, incluindo manipulação de camadas e spoofing. x201D (Em um comércio de x201Cwash, x201D um comerciante atua como comprador e vendedor de um estoque, para criar a ilusão de volume x201CLayeringx201D e x201Cspoofingx201D são off-market Encomendas destinadas a enganar o resto do mercado em pensar que há compradores ou vendedores de um estoque esperando nas asas, em uma tentativa de cutucar o preço das ações de uma forma ou de outra.) Em 2009, Wedbush negociados em média 13 por cento de todos Ações da NASDAQ. O S. E.C. Eventualmente multa a empresa para as violações, e Wedbush admitiu irregularidades. O S. E.C. Também multou uma empresa de negociação de alta freqüência chamada Athena Capital Research por usar x201Ca algoritmo sofisticado x201D pelo qual x201CAthena manipulou os preços de fechamento de milhares de ações listadas na NASDAQ durante um período de seis meses x201D (ofensa que, se cometida por seres humanos em um Em vez de por computadores em um data center, teria conseguido aqueles seres humanos banidos da indústria, pelo menos). Ele foi. O bem nomeado grupo BATS, o segundo maior operador de bolsa nos Estados Unidos, com mais de 20% do mercado total, pagou uma multa para liquidar outro S. E.C. Que duas de suas bolsas haviam criado tipos de ordens (isto é, instruções que acompanham uma ordem de mercado) para os operadores de alta freqüência sem informar investidores comuns. O S. E.C. Cobrava ao banco suíço UBS a criação de tipos ilegais de ordens secretas para os comerciantes de alta freqüência, para que pudessem explorar mais facilmente os investidores dentro do UBS dark poolx2017 do mercado de ações privado administrado pelo UBS. A Schneiderman apresentou um processo ainda mais chocante contra o fx, acusando o banco de mentir aos investidores sobre a presença de comerciantes de alta freqüência em seu pool escuro, para tornar mais fácil para os comerciantes de alta freqüência ter o prazer de negociar contra os investidores. Em algum lugar no meio de tudo isso, um advogado, chamado Michael Lewisx2017, que havia planejado a estratégia legal bem-sucedida para perseguir a Big Tobacco, ajudou a arquivar ações coletivas em nome de investidores contra as 13 bolsas públicas americanas, acusando-as de, entre outras Coisas, enganando investidores comuns, vendendo acesso especial aos comerciantes de alta freqüência. Um grande banco, o Bank of America, fechou sua operação de negociação de alta freqüência, e dois outros, Citigroup e Wells Fargo, fecharam suas piscinas escuras. O fundo de soberania do Noruegax2019s, o worldx2019s o maior, anunciou que faria o que necessitou evitar comerciantes high-frequency. Uma empresa de corretagem norte-americana, a Interactive Brokers, anunciou que, ao contrário de seus concorrentes, não vendeu ordens de mercado de varejo a comerciantes de alta freqüência, e até instalou um botão que permitia aos investidores encaminhar suas ordens diretamente ao IEX, uma nova alternativa A bolsa abriu em outubro de 2017 por Brad Katsuyama e sua equipe, que usa a tecnologia para bloquear os comerciantes predadores de alta freqüência de obter as vantagens milissegundo que eles precisam. Um gestor de fundos calculou que a negociação em bolsas de valores norte-americanas que não o IEX elevava-se a 240 milhões de impostos por ano sobre o seu fundo. XA9 Simon BelcherAlamy. Em 15 de outubro de 2017, em um desenvolvimento relacionado, houve um crash flash no mercado de títulos do Tesouro dos EUA. De repente, a estrutura do mercado de ações norte-americano, que havia sido adotada por outros mercados, parecia implicar mais do que apenas o mercado de ações norte-americanas. Nos últimos 11 meses, o mercado de ações dos EUA tem sido tão caótico quanto um canteiro de obras cambojano. Às vezes o ruído soou como preparativos para a demolição de um edifício perigoso. Em outras ocasiões soou como uma oferta desesperada por um slumlord para gussy o lugar acima para distract os inspectores. Em qualquer caso, os slumlords parecem perceber que não fazer nada não é mais uma opção: muitas pessoas estão muito chateadas. Brad Katsuyama explicou ao mundo o que ele e sua equipe tinham aprendido sobre o funcionamento interno do mercado de ações. A nação de investidores foi appalledx2017a sondagem dos investidores institucionais no final de abril de 2017, conduzida pela corretora ConvergEx, descobriu que 70 por cento deles pensavam que o mercado de ações dos EUA era injusto e 51 por cento consideraram alta freqüência de negociação x201Charmfulx201D ou x201Cvery prejudicial. x201D E os investidores reclamando eram os grandes, os fundos mútuos e fundos de pensão e hedge funds que você poderia pensar que poderiam defender-se no mercado. Só se pode imaginar como o rapaz se sentia. As autoridades evidentemente viram a necessidade de pular em ação, ou aparentar. O aumento do mercado de ações não pode ser rejeitado como uma disputa entre RICH HEDGE-FUND INDIVÍDUOS E CLEVER TECHIES. A fatia estreita do setor financeiro que faz dinheiro fora da situação que Flash Boys descreveu sentiu a necessidade de moldar a percepção pública do mesmo. Levou um tempo para descobrir como fazer isso bem. No dia da publicação de bookx2019s, por exemplo, um analista dentro de um grande banco circulou um memorando idiota aos clientes que reivindicaram que eu tive a participação não revelada de x201Can em IEX. x201D (Ix2019ve nunca teve uma estaca em IEX.) Então veio um episode infeliz em CNBC, Durante o qual Brad Katsuyama foi agredido verbalmente pelo presidente da troca BATS, que queria que o público acreditasse que Katsuyama tinha cavado sujeira nas outras bolsas de valores simplesmente para promover a sua própria, e que ele deveria se sentir envergonhado. Ele gritou e ranted e acenou e, em geral, fez uma exibição tão incomum público de sua vida interior que metade de Wall Street parou, paralisado. Foi-me dito por um produtor de CNBC que era o segmento o mais assistido na história de channelx2019s, e quando eu não tiver nenhuma idéia se thatx2019s verdadeiro, ou como qualquer um saberia mesmo, pôde também ser. Um chefe no andar de negociação Goldman Sachs me disse que o lugar parou morto para vê-lo. Um sujeito mais velho ao lado dele apontou para a tela da TV e perguntou: "O cara irritado, é verdade que nós possuímos um pedaço de seu exchangex201D (Goldman Sachs realmente detinha um pedaço da troca de BATS.) X201And o pequeno cara, nós donx2019t próprio Um pedaço do seu exchangex201D (Goldman Sachs não possui um pedaço de IEX.) O velho pensou sobre isso um minuto, então disse, x201CWex2019re fucked. x201D Pensando, rápido e lento Esse sentimento foi eventualmente compartilhado pelo presidente BATS. Seu momento decisivo veio quando Katsuyama perguntou-lhe uma pergunta simples: BATS venderam um retrato mais rápido do mercado conservado em estoque aos comerciantes high-frequency ao usar uma imagem mais lenta ao preço os ofícios dos investors Que é, permitiu que os comerciantes high-frequency, que Sabia preços de mercado atuais, para negociar injustamente contra os investidores a preços antigos O presidente do BATS disse que didnx2019t, o que me surpreendeu. Por outro lado, ele não parecia feliz em ter sido perguntado. Dois dias depois, ficou claro por quê: não era verdade. O procurador-geral de Nova York chamou a troca de BATS para informá-los de que era um problema quando seu presidente entrou na TV e ficou errado sobre esse aspecto muito importante de seus negócios. BATS emitiu uma correção e, quatro meses depois, se separou do presidente. A partir daquele momento, ninguém que se sustenta da disfunção no mercado de ações norte-americano desejou qualquer parte de uma discussão pública com Brad Katsuyama. Convidado em junho de 2017 para testemunhar em uma audiência do Senado dos EUA sobre o comércio de alta freqüência, Katsuyama ficou surpreso ao descobrir uma completa ausência de comerciantes de alta freqüência. (CNBCx2019s Eamon Javers informou que o subcomitê do Senado tinha convidado um número deles para testemunhar, e todos tinham recusado.) Em vez disso, eles realizaram sua própria mesa redonda em Washington, liderada por um congressista de Nova Jersey, Scott Garrett, para o qual Brad Katsuyama não era convidamos. Nos últimos 11 meses, esse foi o padrão: a indústria gastou tempo e dinheiro criando uma máquina de fumaça sobre o conteúdo do Flash Boys, mas não está disposta a assumir diretamente as pessoas que forneceram esses conteúdos. Por outro lado, levaram apenas algumas semanas para que um consórcio de comerciantes de alta freqüência organizasse um exército de lobistas e publicitários para fazer o seu caso para eles. Estes condottieri se empenharam em erigir linhas de defesa para seus patronos. Aqui está o primeiro: as únicas pessoas que sofrem com os comerciantes de alta freqüência são ainda mais ricos gestores de fundos de hedge, quando suas grandes ordens de mercado de ações são detectadas e de frente. Não tem nada a ver com os americanos comuns. Que é uma coisa tão estranha para dizer que você tem que saber o que está passando pela mente de quem diz isso. É verdade que, entre os primeiros apoiadores financeiros da Katsuyamax2019s, IEX eram três dos mais famosos gestores de fundos de hedge, que entenderam que suas ordens de mercado estavam sendo detectadas e administradas pela frente por comerciantes de alta freqüência. Mas os ricos gerentes de fundos de hedge são os únicos investidores que submetem grandes encomendas ao mercado de ações que podem ser detectadas e administradas pela frente por comerciantes de alta freqüência. Os fundos mútuos e os fundos de pensão e doações universitárias também apresentam grandes ordens de mercado de ações, e estes também podem ser detectados e administrados pela frente por comerciantes de alta freqüência. A grande maioria da economia americana de classe média é administrada por essas instituições. O efeito do sistema existente sobre estas economias não é trivial. No início de 2017, um dos maiores gestores de fundos da Americax2019s procurou quantificar os benefícios para os investidores de negociar no IEX em vez de um dos outros mercados dos EUA. Ele detectou um padrão muito claro: no IEX, os estoques tendiam a negociar ao preço x201Carrivalx201Dx2017, ou seja, o preço ao qual o estoque foi cotado quando sua ordem chegou ao mercado. Se eles queriam comprar 20.000 ações da Microsoft, e a Microsoft era oferecida a 40 por ação, compraram a 40 por ação. Quando eles enviaram as mesmas encomendas para outros mercados, o preço da Microsoft se moveu contra eles. Este chamado derrapamento ascendeu a quase um terço de 1 por cento. Em 2017, esse gigante de dinheiro comprou e vendeu cerca de 80 bilhões em ações norte-americanas. Os professores e bombeiros e outros investidores de classe média cujas pensões administrava pagavam coletivamente um imposto de aproximadamente 240 milhões por ano para o benefício de interagir com comerciantes de alta freqüência em mercados injustos. Qualquer pessoa que ainda duvida da existência do couro cabeludo invisível pode valer-se da excelente pesquisa da empresa de dados de mercado Nanex e seu fundador, Eric Hunsader. Em um artigo publicado em julho de 2017, a Hunsader foi capaz de mostrar o que exatamente acontece quando um investidor profissional ordinário submete uma ordem para comprar ações ordinárias ordinárias. Todo o investidor viu foi que ele comprou apenas uma fração do estoque em oferta antes de seu preço subiu. Hunsader foi capaz de mostrar que os comerciantes de alta freqüência puxou sua oferta de algumas ações e saltou na frente do investidor para comprar outros e, assim, fez com que o preço das ações a subir. A manipulação do mercado de ações não pode ser descartada como uma disputa entre ricos hedge-fundos caras e techies inteligente. Itx2019s nem mesmo o caso de que o homenzinho trocando calcinha em seu porão é imune a seus custos. Em Janeiro de 2017, a S. E.C. Multado UBS para criar tipos de ordem dentro de seu pool escuro que permitiu que os comerciantes de alta freqüência para explorar os investidores comuns, sem se preocupar em informar qualquer um dos comerciantes não-alta freqüência cujas encomendas veio para o pool escuro. A piscina escura do UBS é um lugar ao qual as ordens de mercado de lotes de pequenos investidores são encaminhadas. As ordens do mercado de ações feitas por Charles Schwab, por exemplo. Quando eu faço um pedido para comprar ou vender ações através da Schwab, essa ordem é vendida pela Schwab para a UBS. Dentro da piscina escura UBS, a minha encomenda pode ser negociada contra, legalmente, no melhor preço x201Cofficialx201D no mercado. Um comerciante de alta freqüência com acesso à piscina escura do UBS saberá quando o melhor preço oficial difere do preço de mercado real, como acontece com freqüência. Dito de outra forma: a ação do S. E.C. x2019s revelou que o pool escuro do UBS tinha ido para comprimentos incomuns para permitir que os comerciantes de alta freqüência para comprar ou vender ações de mim em algo diferente do preço de mercado atual. Isso claramente não funciona a meu favor. Como qualquer outro pequeno investidor, eu preferiria não estar entregando a algum outro comerciante um direito de negociar contra mim a um preço pior do que o preço de mercado atual. Mas a minha desgraça explica por que o UBS está disposto a pagar Charles Schwab para permitir que o UBS troque contra a minha encomenda. O melhor dos tempos, o pior dos tempos À medida que o tempo passou, as defesas erguidas pelo lobby de alta freqüência-negociação melhorou. O seguinte foi: o autor de Flash Boys não consegue entender que os investidores nunca tiveram melhor, graças aos computadores e os comerciantes de alta freqüência que sabem como usá-los. Esta linha foi retomada e repetida por executivos de bolsas de valores, porta-vozes de alta freqüência negociados e até jornalistas. Itx2019s nem sequer metade verdadeira, mas talvez metade dela é metade verdadeira. O custo de negociação de ações caiu muito nos últimos 20 anos. These savings were fully realized by 2005 and were enabled less by high-frequency market-making than by the Internet, the subsequent competition among online brokers, the decimalization of stock prices, and the removal of expensive human intermediaries from the stock market. The story Flash Boys tells really doesnx2019t open until 2007. And since late 2007, as a study published in early 2017 by the investment-research broker ITG has neatly shown, the cost to investors of trading in the U. S. stock market has, if anything, risenx2017possibly by a lot. SOME PEOPLE ON WALL STREET WANTED TO FIX SOMETHING, EVEN IF IT MEANT LESS MONEY FOR WALL STREET, AND FOR THEM PERSONALLY. Finally there came a more nuanced line of defense. For obvious reasons, it was expressed more often privately than publicly. It went something like this: O. K. we admit some of this bad stuff goes on, but not every high-frequency trader does it. And the author fails to distinguish between x201Cgoodx201D H. F.T. and x201Cbadx201D H. F.T. He further misidentifies H. F.T. as the villain, when the real villains are the banks and the exchanges that enablex2017nay, encouragex2017H. F.T. to prey on investors. Therex2019s some actual truth in this, though the charges seem to me directed less at the book I wrote than at the public response to it. The public response surprised me: the attention became focused almost entirely on high-frequency trading, whenx2017as I thought I had made clearx2017the problem wasnx2019t just high-frequency trading. The problem was the entire system. Some high-frequency traders were guilty of not caring a great deal about the social consequences of their tradingx2017but perhaps itx2019s too much to expect Wall Street traders to worry about the social consequences of their actions. From his seat onstage beside Warren Buffett at the 2017 Berkshire Hathaway investorsx2019 conference, vice-chairman Charlie Munger said that high-frequency trading was x201Cthe functional equivalent of letting a lot of rats into a granaryx201D and that it did x201Cthe rest of the civilization no good at all. x201D I honestly donx2019t feel that strongly about high-frequency trading. The big banks and the exchanges have a clear responsibility to protect investorsx2017to handle investor stock-market orders in the best possible way, and to create a fair marketplace. Instead, theyx2019ve been paid to compromise investorsx2019 interests while pretending to guard those interests. I was surprised more people werenx2019t angry with them. If I didnx2019t do more to distinguish x201Cgoodx201D H. F.T. from x201Cbadx201D H. F.T. it was because I saw, early on, that there was no practical way for me or anyone else without subpoena power to do it. In order for someone to be able to evaluate the strategies of individual high-frequency traders, the firms need to reveal the contents of their algorithms. They donx2019t do this. They cannot be charmed or cajoled into doing this. Indeed, they sue, and seek to jail, their own former employees who dare to take lines of computer code with them on their way out the door. Rookie Season In the months after the publication of Moneyball, I got used to reading quotes from baseball insiders saying that the author of the book couldnx2019t possibly know what he was talking about, as he was not a x201Cbaseball expert. x201D In the 11 months since the publication of Flash Boys, Ix2019ve read lots of quotes from people associated with the H. F.T. lobby saying the author is not a x201Cmarket-structure expert. x201D Guilty as charged Back in 2017, I stumbled upon Katsuyama and his team of people, who knew more about how the stock market actually worked than anyone then being paid to serve as a public expert on market structure. Most of what I know I learned from them. Of course I checked their understanding of the market. I spoke with high-frequency traders and people inside big banks, and I toured the public exchanges. I spoke to people who had sold retail-order flow and people who had bought it. And in the end it was clear that Brad Katsuyama and his band of brothers were reliable sourcesx2017that they had learned a lot of things about the inner workings of the stock market that were unknown to the wider public. The controversy that followed the bookx2019s publication hasnx2019t been pleasant for them, but itx2019s been fun for me to see them behave as bravely under fire as they did before the start of the war. Itx2019s been an honor to tell their story. The controversy has come with a price: it has swallowed up the delight an innocent reader might have taken in this little episode in financial history. If this story has a soul, it is in the decisions made by its principal characters to resist the temptation of easy money and to pay special attention to the spirit in which they live their working lives. I didnx2019t write about them because they were controversial. I wrote about them because they were admirable. That some minority on Wall Street is getting rich by exploiting a screwed-up financial system is no longer news. That is the story of the last financial crisis, and probably the next one, too. What comes as news is that there is now a minority on Wall Street trying to fix the system. Their new stock market is flourishing their company is profitable Goldman Sachs remains their biggest single source of volume they still seem to be on their way to changing the world. All they need is a little help from the silent majority. QuantInsti Quantitative Learning QuantInsti (QI) is one of Asias pioneer Algorithmic Trading Research and Training Institute, focused on preparing financial market professionals for the contemporary field of Algorithmic and High Frequency Trading. Headquartered in Mumbai with a subsidiary in Singapore, QI was founded by iRageCapital and a team of Quantitative and High Frequency Traders and domain experts dedicated to providing practical knowledge to professionals interested in Algorithmic Trading. Executive Programme in Algorithmic Trading (EPAT TM ) EPAT TM is tailor-made algorithmic trading course for individuals working in, or intending to move into the buy or sell-side of business focusing on derivatives, quantitative trading, electronic market-making or trading related technology and risk management. The program is built around a fully examined core of three modules: Statistics 038 Econometrics Algorithmic 038 Quantitative Trading Financial Computing 038 Technology The course covers all aspects of the theory and practice of quantitative tools, products and methods. The course is a result of QuantInsti Faculty s several years of experience in trading in financial markets and domain expertise. Its comprehensive, interactive and collaborative learning environment makes it highly-preferred among the beginners as well as seasoned traders. QuantInstis association with the industry include exchanges, brokering firms, prop trading firms, technology developers, data providers, algorithmic trading desks, High frequency trading firms among others. The placement team at QuantInsti strives hard to fill the requirements under relevant profiles including Quants Developer Trader Analyst Programmer and many other profiles with the most suited and deserving professionals.

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