Investigador quant para estratégias alternativas de negociação líquida

Pesquisador de quantia para estratégias alternativas de negociação de líquidos
Equipe israelense de Pesquisa e Desenvolvimento de matemáticos altamente qualificados, desenvolvedores de software, ciber especialistas e cientistas.
Sistemas de computação artificialmente inteligentes para coleta e análise substancial de grandes volumes de dados por meio de processos aprendidos por máquina.
Tecnologias de análise quantitativa ultra-rápidas e de ponta completas com capacidades de negociação e execução de microssegundos.
Nesta nova era da Era da Informação, conceitos visionários e ferramentas inovadoras estão sendo criados por meio de aprendizado de máquina, inteligência artificial e tecnologias disruptivas. Seguindo um rápido avanço em outras indústrias, o gerenciamento de ativos evoluiu de comerciantes humanos, andares comerciais físicos e trocas em pessoa para super-computação, algoritmos quantitativos de alta velocidade e análise de dados de ponta.
Nesta nova era da Idade da Informação, conceitos visionários e ferramentas inovadoras estão sendo criados por meio de aprendizagem mecânica, inteligência artificial e tecnologias disruptivas. Seguindo um rápido avanço em outras indústrias, o gerenciamento de ativos evoluiu de comerciantes humanos, andares comerciais físicos e trocas em pessoa para super-computação, algoritmos quantitativos de alta velocidade e análise de dados de ponta.
Israel, como "Start-Up Nation", tem sido considerado um centro global de inovação tecnológica e científica. O país ganhou a reputação de ser o melhor da classe e um líder mundial em avanço devido ao seu abundante grupo de talentos dentro desses campos relacionados.
Estabelecida e operando a partir do epicentro global em Israel, a Liquant é uma combinação única de experiência financeira de Wall Street e experiente veterana israelense de alta tecnologia.
A equipe executiva da Liquant representa conhecimentos de longo prazo em mercados de capitais, análises robustas e capacidades tecnológicas avançadas. Os membros da equipe incluem matemáticos de elite, comerciantes, gerentes de risco, desenvolvedores de algoritmos, estatísticos e pesquisadores de dados.
Lior Segev.
O Sr. Lior Segev é o Diretor Presidente e co-fundador da empresa. Veterano de Wall Street há mais de 20 anos, Segev também atuou como oficial da estimada Marinha de Israel. Antes de seu retorno a Israel em 2014, o Sr. Segev era o CEO e o ator atuante. COO da Lyxor Asset Management em Nova York. O Sr. Segev também praticou direito como advogado com Sidley Austin, com foco em M & amp; A & amp; Investimentos alternativos. O Sr. Segev possui um mestrado (LL. M) e um diploma LL. B.
Dr. Zvi Gabbay.
O Dr. Zvi Gabbay é o Chief Legal & amp; Compliance Officer. O Dr. Gabbay é um especialista líder em regulamentação e conformidade com ampla experiência nos Estados Unidos e em Israel, incluindo a prática de leis com a Skadden Arps Slate Meagher & amp; Flom e servindo como Chefe de Execução na Autoridade de Valores Mobiliários de Israel. Posteriormente, mudou-se para a prática privada e foi sócio da Gornitzky & amp; O Dr. Gabbay obteve um diploma de LLB da Escola de Direito da Universidade Hebraica e possui um grau de LLM (com honras) da Faculdade de Direito da Universidade Bar-Ilan. O Dr. Gabbay também obteve um grau de LLM (com honras) e um grau de JSD pela Faculdade de Direito da Universidade de Columbia. Dr. Gabbay é o autor de "Aplicação Administrativa da Lei de Valores Mobiliários de Israel", o primeiro livro de texto nesta área, elogiado por estudiosos, bem como pelo judiciário.
Avi Sharir.
O Sr. Avi Sharir é o Chief Risk Office da empresa. O Sr. Sharir tem mais de 20 anos de experiência na negociação de mercados, títulos e derivativos de câmbio & # 8211; atualmente servindo como um consultor de risco financeiro e CRO para vários fundos de previdência e pensão. Antes de sua função atual, o Sr. Sharir fundou e atuou como Chefe da Sala de Negociação em Mercados Globais de Excelência (a Divisão Forex e de Investimentos Alternativos da Excellence Investment House) e como parte de suas obrigações consultadas a grandes clientes institucionais na taxa de juros de hedge e exposições FX. Durante os anos 90, Sharir trabalhou na UMI (Mizrahi Bank) como formador de mercado em derivativos cambiais em Tel Aviv, depois de atuar como corretor de câmbio na KOOR Corporation.
Eitan Goldberg.
O Sr. Eitan Goldberg é o Diretor de Tecnologia da empresa. Após e paralelamente a um longo serviço militar israelense dentro de uma unidade de inteligência tecnológica de elite, Goldberg foi um dos empreendedores pioneiros da indústria israelense de start-ups de software, estabelecendo e administrando o primeiro centro de desenvolvimento de software israelense da Apple Computer. O Sr. Goldberg iniciou e gerenciou muitos projetos e empreendimentos tecnológicos complexos e de grande escala, envolvendo conhecimentos multidisciplinares e instalações de última geração. Em 2006, o Sr. Goldberg fundou um departamento da Fintech sob a Digisoft Ltd., focado na atividade de Al & R Trading R & amp; D. Este departamento foi posteriormente cindido como Binalgo Ltd., atualmente gerenciando com sucesso modelos de Long / Short Equity Intra-Day.
Haim Zilberlecht.
Sr. Haim Zilberlecht, chefe da pesquisa da empresa. O Sr. Zilberlecht tem mais de 30 anos de experiência no setor de software, anteriormente trabalhando para o Ministério de Defesa israelense, além de dar palestras e consultoria a grandes bancos israelenses e casas de investimentos em desenvolvimento de software, algorítmica e estratégia. Desde 2006, o Sr. Zilberlecht esteve envolvido nas áreas de R & amp; D e negociação de algoritmos com foco em estratégias de negociação líquida de baixo risco.
Scott Dembitzer.
O Sr. Scott Dembitzer é membro do Conselho Consultivo da Liquant Asset Management. Com mais de 20 anos de experiência no setor de investimentos, o Sr. Dembitzer trabalhou recentemente na PartnerRe Asset Management, onde gerenciou várias carteiras diferentes de crédito corporativo e títulos do governo. Sua experiência anterior também incluiu cargos como Lead Telecom, Mídia, Analista de Crédito Tecnológico no BNP Paribas e HSBC, e como Gerente de Carteira Associada na Lazard Asset Management.
O Sr. Joel Nae é o sócio-gerente da empresa. Com mais de 10 anos de experiência em investimentos globais, o Sr. Nae tem sido um empreendedor das explorações de imóveis dos EUA e empreendimentos de comunicação global. Desde 2013, o Sr. Nae tem atuado nas indústrias quantitativas e sistemáticas israelenses como um investidor influente, enquanto também atua como consultor de iniciativas recém-desenvolvidas. uções.
Sandra Kruk.
A Sra. Sandra Kruk é responsável por todos os assuntos administrativos da Diretoria Executiva. Em tal capacidade, ela é responsável por estabelecer e gerenciar as comunicações com todos os investidores. Antes de ingressar na Liquant, a Sra. Kruk trabalhou como assistente pessoal do CEO de uma empresa focada em commodities. A Sra. Kruk é Bacharel em Ciências (Bacharel), Magna Cum Laude, em marketing e administração da Hebrew University of Jerusalem. salem.
Isaac Levi.
O Sr. Isaac Levi é o Chefe de Back Office da empresa & amp; Controlador. O Sr. Levi tem mais de 7 anos de experiência em contabilidade e operações e traz para a Liquant um vasto conhecimento em gestão financeira e logística. Em sua capacidade dupla, o Sr. Levi é responsável pelas operações contábeis da Liquant, incluindo a produção de relatórios e registros financeiros periódicos. O Sr. Levi também é responsável pelas interações com os fornecedores e prestadores de serviços da empresa. O Sr. Levi confirma que todos os planos orçamentais e financeiros internos estão em conformidade com os objetivos organizacionais da Liquant.
Jason Silverman.
O Sr. Jason Silverman ingressou na Liquant Asset Management em 2017 como Chief Operating Officer (COO) após passar vários anos na J. P. Morgan em Houston, TX (EUA). No JPMorgan, Silverman atuou na mais prestigiada divisão de Private Bank do banco, destinada à base de clientes Ultra High Net Worth - clientes entre os mais ricos e os mais influentes do mundo. O Sr. Silverman foi o principal ponto de contato para todas as necessidades operacionais e de serviço de sua clientela dedicada. Antes do JPMorgan, o Sr. Silverman trabalhou como consultor financeiro licenciado no Morgan Stanley, assessorando indivíduos, family offices e empresas com estratégias de planejamento patrimonial e patrimonial. O Sr. Silverman obteve um diploma de Economia (B. A) da Yeshiva University em Nova York, NY.
O que nós fazemos.
Trazendo a tecnologia de ponta de Israel e o Talento Quantitativo aos Investidores em todo o mundo.
A Liquant Asset Management atua como uma empresa inovadora cuja cultura se concentra exclusivamente nas oportunidades de negociação sistemática de Israel.
A Liquant capitaliza as principais capacidades quantitativas e tecnológicas de I & D de Israel, aplicando sua abordagem exclusiva baseada em tecnologia à gestão de ativos em avenidas especializadas:
Pesquisa & amp; Desenvolvimento: Criando estratégias de investimento sistemáticas Semeando: Parceria com equipes emergentes de pesquisa quantitativa israelense.
BSR 3 Tower, 33rd Flr, 5 Kineret St, Bnei-Brak, 5126237 Israel.
Torre BSR 3, 33º Flr, 5 Kineret St, Bnei-Brak, 5126237 Israel.

Quais são os diferentes tipos de analistas quantitativos?
Quais são os diferentes tipos de analistas quantitativos?
Posições quantitativas dentro das finanças podem ser categorizadas em quatro tipos principais. Eles são o comerciante quantitativo, pesquisador quantitativo, engenheiro financeiro e o desenvolvedor quantitativo. Todos eles são posições essenciais na comunidade financeira, mas têm características muito diferentes em relação à importância percebida, níveis de remuneração e progressão na carreira.
Tradutor Quantitativo.
O comerciante quantitativo é tipicamente "o topo da cadeia alimentar" na comunidade financeira quantitativa. Isso ocorre porque eles estão gerando receita comercial para sua empresa empregadora - seja um banco (em uma mesa de operações) ou um fundo de hedge quantitativo / sistemático.
O comerciante de quantia gastará seu tempo projetando algoritmos que buscam por alfa, os retornos elusivos acima daqueles retornados como um componente das flutuações padrão do mercado de ações. Esses algoritmos geralmente têm um caráter pesado econométrico, estatístico ou de aprendizado de máquina, e assim os comerciantes quantificados frequentemente têm PhDs em Inteligência Artificial ou Matemática Aplicada.
Uma carreira como comerciante de quant pode ser extremamente lucrativa se a empresa (e o grupo de negociação!) Tiver uma série de bons anos comerciais. Não é incomum que os melhores traders estejam se aposentando em seus vinte e tantos anos!
Pesquisador Quantitativo.
O pesquisador quantitativo é geralmente um matemático puro ou PhD em cálculo estocástico, que decidiu assumir um papel mais aplicado do que a academia. Muitas vezes, eles podem ser encontrados em empresas de pesquisa alternativas ou alguns dos hedge funds maiores, trabalhando em mais abordagens de "céu azul" para obter retornos de mercado. No entanto, pesquisadores quânticos também são empregados por bancos de investimento - mas geralmente em uma capacidade de 'Middle Office', já que esses pesquisadores não gastarão muito tempo na implementação de modelos - eles geralmente passam seu trabalho para um engenheiro financeiro ou um desenvolvedor quantitativo.
Engenheiro Financeiro.
Os engenheiros financeiros geralmente são pessoas a que se refere quando o termo "analista quantitativo" é utilizado. Eles são encarregados de levar um produto, muitas vezes vendido por equipes de vendas para clientes dentro de grandes bancos, e descobrir como corretamente o preço. Isso envolverá as ferramentas de cálculo estocástico e preços neutros em risco, bem como a capacidade de implementar o modelo em uma biblioteca já existente, construída com um idioma como C ++, C # ou Java.
Os engenheiros financeiros são freqüentemente encontrados nas classes de ativos de renda fixa e câmbio, nos quais os produtos derivados são predominantes. Um engenheiro financeiro muitas vezes tem um histórico em física ou engenharia - utilizando suas habilidades de modelagem para implementar novos produtos financeiros.
Desenvolvedor Quantitativo.
Geralmente existem dois tipos de desenvolvedores quantitativos ou quant desvs no setor financeiro. O primeiro tipo trabalhará de perto com outros analistas quantitativos para implementar e otimizar seus modelos financeiros. Na prática, isso significa pegar um protótipo de código do MATLAB, R ou Python e reescrevê-lo em outra linguagem, como C ++ ou Java. Estes quantos estarão frequentemente próximos do dinheiro e residirão no Front Office de um banco de investimento.
O segundo tipo de desenvolvedor quantitativo lidará com dados de preços financeiros e arquitetura de sistemas de negociação. Eles estarão codificando a infra-estrutura bruta, permitindo que os analistas / operadores de quant para executar seus modelos e ganhar dinheiro. Na prática, isso significa ligar bancos de dados a "lógica de negócios" e APIs de corretagem. Em bancos de investimento, isso pode significar trabalhar na manutenção de sistemas legados em larga escala ou, se empregados em um fundo, trabalhar em projetos "greenfield" relacionados a um novo algoritmo de negociação. Nos bancos, isso normalmente será um papel do Middle Office.
O papel extremamente lucrativo que fica na área de desenvolvimento quantitativo é o da estrela C / C ++ que entende de programação de rede Unix, sistemas de baixa latência e os detalhes do Linux Kernal. Esses indivíduos muitas vezes podem ser encontrados trabalhando no mundo secreto do Ultra High-Frequency Trading (UHFT), onde ordens comerciais agora são medidas em microssegundos. Se um indivíduo possui este conjunto de habilidades específico, ele pode comandar pacotes de compensação de base de $ 250k e acima!
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Localização Estados Unidos, Nova Iorque.
Remuneração 300-400K.
Tipo de emprego permanente.
Atualizado em 30 de maio de 2014.
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Um dia na vida de um desenvolvedor quantitativo.
Um dia na vida de um desenvolvedor quantitativo.
Muitos de vocês enviaram um email perguntando recentemente o que é realmente como trabalhar em um fundo quantito. Eu escrevi antes sobre minhas experiências como um quant dev, mas eu pensei em delinear um dia normal para que você pudesse ter uma ideia de se você gostaria do papel.
Antes de estar envolvido na pesquisa comercial quantitativa real eu costumava trabalhar em Mayfair (Londres, Reino Unido) como um desenvolvedor de sistemas quantitativos. O seguinte foi um dia típico para mim nos primeiros dias do fundo:
Levante-se e tome café da manhã. Verifique os e-mails para se certificar de que os trabalhos cron da noite (tarefas automatizadas) foram executados com sucesso a noite anterior. Estes são para baixar dados financeiros e fazer o upload de nossos próprios relatórios internos. Mais sobre isso depois.
Vá para Mayfair no metrô. Continue lendo um livro sobre comércio algorítmico e acesso a mercados. Outras vezes eu li o Financial Times ou um livro de matemática / programação.
Eu nunca leio os jornais gratuitos, porque eles são essencialmente inúteis no que diz respeito a informações financeiras importantes. No caminho em cima, pego um café e um croissant (o meu vício para o dia).
Como um quant dev, eu estava principalmente preocupado com uma mistura de diagnóstico e reparo de anormalidades na infraestrutura que havíamos desenvolvido, bem como o desenvolvimento de novos recursos solicitados.
Verifique novamente se todas as tarefas de dados automatizados restantes foram concluídas com êxito. Se não, eu imediatamente reservo o tempo para corrigir o problema e verifique se ele não ocorreu novamente.
Verifique a lista de feeds RSS para obter informações financeiras interessantes. Eu gosto de manter as melhores ideias comerciais, bem como ferramentas relacionadas à TI / desenvolvedor que podem nos ajudar a melhorar o negócio.
Breve alinhamento com nosso pesquisador de negociação principal para discutir quaisquer solicitações de dados ou infra-estrutura. Também discutimos o estado do mercado dos EUA juntos, por isso estamos cientes do que pode acontecer mais tarde.
Temos até cerca das 13:00, hora do Reino Unido, para concluir qualquer tarefa de pesquisa e desenvolvimento. Depois das 13h, o mercado dos EUA abre e geralmente ficamos de olho no seu progresso. Enquanto nossa geração de sinal é totalmente automatizada, ainda executamos manualmente nossas negociações.
Manutenção - Um script de trabalho cron tardio falhou. Tenho scripts no local para me certificar de que recebo emails automaticamente se isso ocorrer. Neste caso, foi uma alteração não documentada em uma API externa. Outros incidentes incluíram pontos de dados de buggy (valores negativos) e erros internos.
Isso envolve a modificação de alguns testes de unidade para considerar o novo comportamento, reexecutar os scripts de teste de unidade e enviar o código para o servidor de temporariedade e, subsequentemente, para o ambiente de produção. Uma vez que o nosso código tem uma boa cobertura de teste, não é um problema estar sendo implantado continuamente.
Hora do almoço - Eu sempre vou para o almoço às 12h porque a maioria das pessoas almoça às 1-2h, o que eu acho bastante tarde. Eu muito raramente tenho um "almoço de trabalho" na recepção desde que eu não gosto de comer e código! Nosso fundo é muito mais uma "startup" e, portanto, a administração está significativamente mais interessada em "fazer as coisas" do que com "facetime" por causa disso.
Em vez disso, passo a hora do almoço continuando outro livro. Desta vez, está em estratégias de negociação. Eu costumo fazer anotações copiosas, muitas vezes no parque nas proximidades. No inverno, eu costumava ir ao café local!
Eu sinto fortemente que uma mudança de cenário é bom para o foco. Sentado em um monitor o dia inteiro geralmente não ajuda para aprender material novo.
Volte para o escritório e prepare-se para o mercado dos EUA aberto. Obtenha uma lista de negociações através do Portfólio automatizado e Sistema de Gerenciamento de Pedidos. Isso está vinculado à nossa corretora e faz sua API a cada dez minutos para obter o estado atual do nosso portfólio. Isso é comparado com o conjunto ideal de trades para formar um conjunto de transações para ser enviado à corretora.
Temos algumas ordens do Market-On-Open para executar. Às vezes, utilizamos ordens limite, mas não hoje. Uma vez que o mercado abre, os negócios são executados, uma vez que estão em ações líquidas de grande capitalização dos EUA.
Novas fontes de dados - O preço financeiro e os dados fundamentais são o sangue vital de um fundo quantico. A primeira parte da tarde envolve escrever scripts de download (em Python) para conectar-se a uma nova API para obter dados fundamentais de maneira automatizada, por meio de tarefas agendadas.
Desenvolvimento - A última parte da tarde envolve a especificação de um novo componente automatizado para eliminar o trabalho manual. Esse trabalho em particular é um "verificador de pico" que envia e-mails para mim e para o operador de quantum principal, se qualquer um dos dados de preços de fim de dia baixados se moverem mais de 20% da barra diária anterior.
Isso nos permite inserir manualmente as ações corporativas e voltar / encaminhar nossos dados de preços para "prontos para pesquisa". Eventualmente isso foi tratado automaticamente também.
Reunião de gerenciamento - Gerenciamento, desenvolvimento quantitativo e negociação quantitativa se juntam para uma reunião semanal. Temos um sistema de "semáforo" para emissão de relatórios (vermelho, amarelo e verde para gravidade do problema). Isso nos ajuda a identificar problemas de longo prazo que podem ser corrigidos.
A primeira metade da reunião é dedicada à discussão do desempenho recente dos fundos e se está de acordo com os testes anteriores. Os fundos estão indo bem nesta semana e estão alinhados com as expectativas.
A última metade da reunião discute quaisquer questões operacionais. Novas fontes de dados são discutidas e novas ideias estratégicas são consideradas para fins de pesquisa em andamento. Novas tarefas de automação também são sugeridas e priorizadas.
Vá para casa. Continue lendo o livro de texto sobre negociação algorítmica e encontre algumas informações interessantes sobre otimização de execução. Lembre-se de anotá-lo ao chegar em casa.
Tempo de inatividade para a noite. Geralmente lido através de um documento de pesquisa ou documentação da ferramenta de desenvolvimento, fazendo anotações. Quaisquer sugestões úteis são trazidas para a próxima reunião administrativa para consideração.
. E esse foi um dia típico para mim! Em artigos posteriores, vamos considerar o dia típico para um comerciante de quantificação.
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Blog Forexearlywarning.
Daniel fingindo faszination forex.
Pesquisador Quant para estratégias alternativas de negociação de líquidos.
Mestrado em Ciência de Dados. As responsabilidades serão diferentes de acordo com o pesquisador e. Quantias de estratégias podem ser necessárias para: Há quants que são para uma área específica - arbitragem estatística, preços de derivativos, alternativa de investimento quantitativo, negociação algorítmica ou criação de mercado eletrônico - e quantos exercem pontos fortes específicos. Abaixo, Micah discute os prós e contras de ser um para, os idiomas alternativos mais freqüentemente usados, e para aconselhar aos estudantes. O que quero dizer com isso: adicione isso à responsabilidade de quantos montantes de dinheiro grande e sempre existe um certo nível de estresse que existe. Os quants são os maiores geeks das finanças, pois os grandes empregadores são tipicamente fundos de hedge e bancos de investimento. Wall Street é onde está o dinheiro, para quantos e para todos os outros. Salário Mediano Salário Mediano Salário Mediano Ou poderia estar em um campo quantitativo relacionado, como física, estatística ou matemática. A menos que você tenha habilidades matemáticas e computacionais pendentes e experiências financeiras do mundo real, uma MBA não vai cortá-la. Para se qualificar para cargos de nível sênior ou alternativa de emprego em empresas alternativas, você precisará de um PhD em matemática, estatística, física, ciência da computação, engenharia financeira ou afins. Esteja ciente de que a concorrência de quant para papéis de quant pode ser extrema. Empregadores - especialmente fundos de primeira linha e bancos de investimento - estão no negócio de ganhar dinheiro. Michael Halls-Moore, pesquisador do QuantStart. Então, antes de investir no CFA ou no CQF, pergunte aos seus professores e mentores profissionais se a certificação tiver um benefício mensurável para a carreira. Oferecido pelo CFA Institutethis credencial é voltado para profissionais de investimento. Para negociar um titular de CFA, os candidatos devem completar um programa de estudo independente e passar por 3 exames. Cada exame requer aproximadamente seis meses de preparação. Além disso, os detentores de carteiras devem ter quatro anos de experiência de trabalho profissional e qualificada em tomadas de decisão de investimento. O CFA vale a pena? O líquido ainda está fora. O CQF é mais um curso de treinamento do que a certificação de estratégias. Às vezes anunciado como uma alternativa a um MFE, esse programa de engenharia financeira on-line em tempo parcial é direcionado a pessoas interessadas em finanças quantitativas do mundo real. Isso inclui derivativos, negociações quantitativas, seguros, validação de modelos ou gerenciamento de riscos. Cursos, oficinas e o exame final podem ser concluídos como um líquido de programa de seis meses dividido em dois níveis de três meses. Quants gasta muitas estratégias de seu tempo olhando para as telas. Você líquido tem a opção de se retirar para a academia ou para a pesquisa, como um puro matemático, ou aprimorar suas habilidades de programação para investigar os papéis da engenharia. Desenvolvedores quantitativos geralmente têm experiência orientada a objetos mais avançada e expertise em matemática e finanças alternativas do que analistas quantitativos. O pesquisador também é responsável por tarefas rotineiras, como codificação estatística ou manutenção de sistemas legados em grande escala. Esses indivíduos geralmente podem ser encontrados trabalhando no mundo secreto do Ultra High-Frequency Trading. Por enquanto, os pedidos comerciais agora são medidos em microssegundos. Esse percentual poderia ser maior para analistas quantitativos. Em um artigo da Investopedia para Forbesthe, os autores sugerem que a demanda por quants aumentaria devido a uma série de tendências :. 24 de maio, 7: Especialistas compartilham habilidades obrigatórias do DataScience além da codificação e da matemática. Quant, 8: As promessas e limitações do BigData - ow. 18 de maio, 6: Sobre nós Política de privacidade Termos de uso Blog. Responsabilidades do analista quantitativo As responsabilidades serão diferentes de acordo com o empregador e. Pode ser necessário: pesquisar e analisar tendências de mercado e estatísticas para tomar decisões de modelagem. Desenvolver e implementar estratégias de modelos de estratégias complexas. Gerar negociação de requisitos para desenvolvedores de software Apresentar e interpretar os resultados de dados para a alta administração e clientes Existem quantos especialistas em uma área específica - quantização estatística, preços de derivativos, gerenciamento quantitativo de investimentos, negociação algorítmica ou criação de mercado eletrônico - e quantos jogam com determinada forças. Quais são os principais prós e contras do seu trabalho? Ser capaz de aplicar métodos científicos para financiar e descobrir novas formas de visualizar e analisar esse tipo de dados. Ser capaz de oferecer aos investidores uma abordagem de investimento que busca uma compreensão melhor e mais verdadeira dos mercados em termos de geração alfa e gerenciamento de risco. Outros líquidos especialmente investidores sobre a importância da análise quantitativa e por que, se usado estratégias, é tão poderoso em comparação com métodos mais convencionais. Que tipo de impacto os analistas quantitativos têm na quantidade de bancos de investimento e hedge funds? Eu líquido a indústria como um todo mudando muito na próxima década. Minha experiência não é em banco de investimento, então minha opinião é bastante limitada, mas vejo analistas quantitativos tendo um impacto menor nessa indústria do que na indústria de fundos de hedge. Isso vai mudar no tempo, mas, na minha opinião, não tão rapidamente quanto no espaço dos fundos de hedge. Eu acredito que há um grande pesquisador de movimento, muitos fundos hedge líquidos para se tornarem mais parecidos com seus processos. Quais habilidades ou linguagens de programação você usa mais frequentemente em seu trabalho e por quê? Eu acredito que aqueles que pensam cientificamente muitas vezes realizam estratégias melhores neste campo. Pesquisador Os melhores quantos são aqueles com formação em matemática, ciência da computação, engenharia ou ciências naturais. Há uma razão pela qual fundos como a Renaissance Technologies contratam apenas cientistas, pelo menos os pesquisadores, como pesquisador. Conselho alternativo você ofereceria aos estudantes que se preparassem para uma posição como analista quantitativo? Eu acho que uma das coisas mais importantes para saber quando entrar neste campo é o poder de pensar por si mesmo. Pesquisador há uma coisa importante que descobri nos últimos anos é como alternativa crucial é questionar tudo. Nas finanças e, mais especificamente, nas finanças, sempre me surpreendo com a frequência com que as pessoas agrupam os mesmos pensamentos e ideias e às vezes trocam a resposta mais óbvia e verdadeira. Se você quer ser diferente, você deve pensar de forma diferente. Compartilhe no Facebook Share. Compartilhe no Twitter Tweet. Compartilhar em LinkedIn Partilhar. 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Do comerciante discricionário ao comerciante quantitativo w / David Bush, Alphatative.
4 pensamentos sobre o pesquisador Quant para estratégias alternativas de negociação de liquidez & rdquo;
Liberdade e independência é um tema muito importante em todo o romance, Edna passa a maior parte do romance tentando se libertar das expectativas das sociedades.
Mostrou-se que os relacionamentos proporcionam às crianças as necessidades necessárias para moldar seu comportamento nos anos seguintes.
Em breve, você apareceu em sua casa para um grifo, cortou todas as coisas e voltou para o pub.
A poesia galês precoce conhecida por nós é em grande parte um verso de batalha, bastante fino em imagens naturais, mas na alta Idade Média a poesia da natureza galês explode na variedade pirotécnica e no virtuosismo.

Desenvolvendo estratégias de negociação de alto desempenho com programação genética.
Um dos aspectos frustrantes da pesquisa e do desenvolvimento de sistemas de negociação é que nunca há tempo suficiente para investigar todas as idéias comerciais interessantes que alguém gostaria de explorar. No início da década de 1970, quando um sistema de cruzamento médio móvel era considerado estado da arte, era relativamente fácil desenvolver estratégias lucrativas usando indicadores técnicos simples. De fato, a pesquisa mostrou que a rentabilidade das regras comerciais simples persistiu no mercado de câmbio e em outros mercados por um período de décadas. Mas, coincidentes com o advento do PC no final da década de 1980, tais estratégias simples começaram a falhar. A ampla disponibilidade de dados, ferramentas analíticas e poder de computação contribuiu, indiscutivelmente, para o aumento da eficiência dos mercados financeiros e dificultou a busca por ideias lucrativas de negociação. Estamos agora em um estágio em que é possível levar uma equipe de 5-6 pesquisadores / desenvolvedores, usando técnicas avançadas de pesquisa e tecnologias de computação, desde 12 a 18 meses e centenas de milhares de dólares, para desenvolver uma estratégia de protótipo. E não há garantia de que o resultado final produza os retornos de investimento necessários.
O alongamento dos prazos de entrega e o aumento do custo e do risco da pesquisa de estratégia obrigaram as empresas de trading a explorar as possibilidades de acelerar o processo de P & D. Uma dessas abordagens é a Programação Genética.
Primeiras Experiências com Programação Genética.
Cheguei a abordar a abordagem do GP na estratégia de investimento no final da década de 1990, quando comecei a trabalhar com Haftan Eckholdt, então chefe de neurociência na Yeshiva University, em Nova York. Haftan propôs a criação de estratégias de negociação, aplicando o tipo de técnicas amplamente utilizadas para analisar conjuntos de dados volumosos e altamente complexos em pesquisa genética. Fiquei extremamente céptico com a idéia e passei os 18 meses seguintes, chutando os pneus muito, de fato, em nome de um investidor interessado. Embora os resultados de Haftan pareciam promissores, eu estava bastante certo de que eles eram o produto de uma chance aleatória e começaram a elaborar testes que demonstrariam isso.
Um dos desafios que criei foi criar conjuntos de dados nos quais séries de ações reais e sintéticas fossem misturadas e dadas ao sistema de avaliação. Para o olho humano (ou planilha do analista), as séries sintéticas eram indistinguíveis do real. But, in fact, I had “planted” some patterns within the processes of the synthetic stocks that made them perform differently from their real-life counterparts. Some of the patterns I created were quite simple, such as introducing a drift component. But other patterns were more nuanced, for example, using a fractal Brownian motion generator to induce long memory in the stock volatility process.
It was when I saw the system detect and exploit the patterns buried deep within the synthetic series to create sensible, profitable strategies that I began to pay attention. A short time thereafter Haftan and I joined forces to create what became the Proteom Fund.
That Proteom succeeded at all was a testament not only to Haftan’s ingenuity as a researcher, but also to his abilities as a programmer and technician. Processing such large volumes of data was a tremendous challenge at that time and required a cluster of 50 cpu’s networked together and maintained with a fair amount of patch cable and glue. We housed the cluster in a rat-infested warehouse in Brooklyn that had a very pleasant view of Manhattan, but no a/c. O calor tirado do cluster foi imenso, e quando combinado com música de rap muito alta explodiu pelas paredes pelos estúdios de música vizinhos, o efeito era debilitante. As you might imagine, meetings with investors were a highly unpredictable experience. Fortunately, Haftan’s intellect was matched by his immense reserves of fortitude and patience and we were able to attract investments from several leading institutional investors.
The Genetic Programming Approach to Building Trading Models.
Genetic programming is an evolutionary-based algorithmic methodology which can be used in a very general way to identify patterns or rules within data structures. The GP system is given a set of instructions (typically simple operators like addition and subtraction), some data observations and a fitness function to assess how well the system is able to combine the functions and data to achieve a specified goal.
In the trading strategy context the data observations might include not only price data, but also price volatility, moving averages and a variety of other technical indicators. The fitness function could be something as simple as net profit, but might represent alternative measures of profitability or risk, with factors such as PL per trade, win rate, or maximum drawdown. In order to reduce the danger of over-fitting, it is customary to limit the types of functions that the system can use to simple operators (+,-,/,*), exponents, and trig functions. The length of the program might also be constrained in terms of the maximum permitted lines of code.
Podemos representar o que está acontecendo usando um gráfico de árvore:
In this example the GP system is combining several simple operators with the Sin and Cos trig functions to create a signal comprising an expression in two variables, X and Y, which may be, for example, stock prices, moving averages, or technical indicators of momentum or mean reversion.
O aspecto "evolutivo" do processo de GP deriva da idéia de que um sinal ou modelo existente pode ser mutado substituindo os nós em um ramo de uma árvore, ou mesmo um ramo inteiro por outro. System performance is re-evaluated using the fitness function and the most profitable mutations are retained for further generation.
The resulting models are often highly non-linear and can be very general in form.
The last fifteen years has seen tremendous advances in the field of genetic programming, in terms of the theory as well as practice. Using a single hyper-threaded CPU, it is now possible for a GP system to generate signals at a far faster rate than was possible on Proteom’s cluster of 50 networked CPUs. Um pesquisador pode desenvolver e avaliar dezenas de milhões de possíveis algoritmos de negociação com o espaço de poucas horas. Implementing a thoroughly researched and tested strategy is now feasible in a matter of weeks. There can be no doubt of GP’s potential to produce dramatic reductions in R&D lead times and costs. But does it work?
To address that question I have summarized below the performance results from a GP-developed daytrading system that trades nine different futures markets: Crude Oil (CL), Euro (EC), E-Mini (ES), Gold (GC), Heating Oil (HO), Coffee (KC), Natural gas (NG), Ten Year Notes (TY) and Bonds (US). The system trades a single contract in each market individually, going long and short several times a day. Only the most liquid period in each market is traded, which typically coincides with the open-outcry session, with any open positions being exited at the end of the session using market orders. Com exceção dos mercados NG e HO, que são inseridos usando ordens stop, todos os mercados são inseridos e saiu usando ordens padrão de limite, a preços determinados pelo sistema.
The system was constructed using 15-minute bar data from Jan 2006 to Dec 2011 and tested out-of-sample of data from Jan 2012 to May 2014. The in-sample span of data was chosen to cover periods of extreme market stress, as well as less volatile market conditions. A lengthy out-of-sample period, almost half the span of the in-sample period, was chosen in order to evaluate the robustness of the system.
Out-of-sample testing was “double-blind”, meaning that the data was not used in the construction of the models, nor was out-of-sample performance evaluated by the system before any model was selected.
Os resultados de desempenho são líquidos de comissões de negociação de US $ 6 por rodada e, no caso de HO e NG, derrapagem adicional de 2 carrapatos por turno redondo.
(click on the table for a higher definition view)
The most striking feature of the strategy is the high rate of risk-adjusted returns, as measured by the Sharpe ratio, which exceeds 5 in both in-sample and out-of-sample periods. This consistency is a reflection of the fact that, while net returns fall from an annual average of over 29% in sample to around 20% in the period from 2012, so, too, does the strategy volatility decline from 5.35% to 3.86% in the respective periods. The reduction in risk in the out-of-sample period is also reflected in lower Value-at-Risk and Drawdown levels.
Um declínio na média PL por comércio de US $ 25 para US $ 16 em compensação em algum grau por um ligeiro aumento na taxa de negociação, de 42 para 44 negócios por dia, em média, enquanto a taxa diária de vitoria e as negociações lucrativas em percentagem permanecem consistentes ao redor 65% e 56%, respectivamente.
Overall, the system appears to be not only highly profitable, but also extremely robust. Isso é impressionante, uma vez que os modelos não foram atualizados com dados após 2011, permanecendo estático durante um período de quase metade, desde que o período de dados utilizado na sua construção. It is reasonable to expect that out-of-sample performance might be improved by allowing the models to be updated with more recent data.
Benefits and Risks of the GP Approach to Trading System Development.
Os benefícios potenciais da abordagem de GP para o desenvolvimento do sistema de negociação incluem velocidade de desenvolvimento, flexibilidade de design, generalidade de aplicação em mercados e testes rápidos e implantação.
E sobre a desvantagem? The most obvious concern is the risk of over-fitting. By allowing the system to develop and test millions of models, there is a distinct risk that the resulting systems may be too closely conditioned on the in-sample data, and will fail to maintain performance when faced with new market conditions. That is why, of course, we retain a substantial span of out-of-sample data, in order to evaluate the robustness of the trading system. Mesmo assim, dada a enorme quantidade de modelos avaliados, continua a existir um risco significativo de sobreposição.
Another drawback is that, due to the nature of the modelling process, it can be very difficult to understand, or explain to potential investors, the “market hypothesis” underpinning any specific model. “We tested it and it works” is not a particularly enlightening explanation for investors, who are accustomed to being presented with a more articulate theoretical framework, or investment thesis. Not being able to explain precisely how a system makes money is troubling enough in good times; but in bad times, during an extended drawdown, investors are likely to become agitated very quickly indeed if no explanation is forthcoming. Unfortunately, evaluating the question of whether a period of poor performance is temporary, or the result of a breakdown in the model, can be a complicated process.
Finally, in comparison with other modeling techniques, GP models suffer from an inability to easily update the model parameters based on new data as it become available. Normalmente, como modelo GP será reconstruído a partir do zero, muitas vezes produzindo resultados muito diferentes a cada vez.
Despite the many limitations of the GP approach, the advantages in terms of the speed and cost of researching and developing original trading signals and strategies have become increasingly compelling.
Given the several well-documented successes of the GP approach in fields as diverse as genetics and physics, I think an appropriate position to take with respect to applications within financial market research would be one of cautious optimism.