Sistema alternativo de negociação Os sistemas de negociação alternativos (ATS) são um termo regulamentar dos EUA para um local de negociação que não seja de câmbio, que combine compradores e vendedores para encontrar contrapartes para transações. Um ATS deve ser aprovado pela Securities and Exchange Commission dos Estados Unidos e é uma alternativa a uma bolsa de valores tradicional. O termo equivalente ao abrigo da legislação europeia é uma Facilidade Multilateral de Negociação (MTF). Estes locais desempenham um papel importante nos mercados públicos para permitir meios alternativos de acesso à liquidez. Eles podem ser usados para a negociação de grandes blocos de ações longe do câmbio normal, uma prática que de outra forma poderia distorcer o preço de mercado em uma determinada direção, dependendo de uma segurança de capitalização de mercado e volume de negociação. ATSs são geralmente eletrônicos, mas não tem que ser, ATS pode ser distinguido de redes de comunicação eletrônica (ECNs), que são um subconjunto totalmente eletrônico de ATSs que automaticamente e anonimamente corresponder ordens. 1 Definição legal Editar a regra 300 (a) do SECs Regulamento ATS fornece a seguinte definição legal de um sistema de comércio alternativo: Qualquer organização, associação, pessoa, grupo de pessoas ou sistema: Que constitui, mantém ou fornece um mercado ou As facilidades para reunir compradores e vendedores de valores mobiliários ou para realizar de outra forma em relação a valores mobiliários as funções normalmente desempenhadas por uma bolsa de valores na acepção da Regra 3b-16 do presente capítulo e que não: Estabelecer regras que regem a conduta dos assinantes, A conduta de tais assinantes que negociam em tal organização, associação, pessoa, grupo de pessoas, ou sistema ou subscritores de Disciplina que não seja pela exclusão da negociação. A regulamentação ATS foi introduzida pela SEC em 1998 e destina-se a proteger os investidores ea resolver quaisquer preocupações decorrentes deste tipo de sistema de negociação. O Regulamento ATS exige um registro mais rigoroso e exige relatórios mais intensivos sobre questões como a transparência, uma vez que o sistema chega a mais de 5 do volume de negociação para qualquer segurança. Especificamente, exige que um sistema de comércio alternativo cumpra os requisitos de relatório e manutenção de registros da Regra 301 (b) (5) (ii) do Reg ATS, se durante pelo menos 4 dos últimos 6 meses civis, tal sistema de negociação alternativo tivesse: Em relação a qualquer ação NMS, 5% ou mais do volume diário médio desse título registrado por um plano de relatório de transação efetivo Em relação a um título de capital que não seja um estoque de NMS e para o qual as transações sejam relatadas a uma organização de auto-regulação , 5% ou mais do volume médio diário de negociação desse título, conforme calculado pela organização autorreguladora a qual tais transações são relatadas Em relação aos títulos municipais, 5% ou mais do volume diário médio negociado nos Estados Unidos ou Com Em relação aos títulos de dívida corporativa, 5% ou mais do volume diário médio negociado nos Estados Unidos. Exemplos de ATS Editar Referências Editar Lee / Zubulake, The High Frequency Game Changer (2011), p. 17Frequently Requerido FOIA Documento: Sistema Alternativo de Negociação (quotATSquot) Lista O Que Você Deve Saber Sobre o Arquivo de Dados Este relatório é fornecido como um arquivo PDF. O relatório inclui o nome, o nome (s) sob que negócio é conduzido, ea localização de cada arquivador atual de um formulário ATS. Ele é organizado alfabeticamente pelo nome do sistema de negociação alternativa. Observe que, a partir de 13 de março de 2013, o formato da lista ATS foi alterado. O que você deve saber sobre os dados A SEC recebe submissões de sistemas de negociação alternativos em uma base contínua de acordo com o Regulamento ATS. Observamos que a lista de sistemas de negociação alternativos muda ao longo do tempo. Consequentemente, o pessoal da Comissão espera actualizar a lista conforme as circunstâncias o justifiquem. Para questões técnicas sobre o site, envie um e-mail para webmastersec. gov. Para obter informações adicionais sobre os dados, entre em contato com o Escritório de Interpretação e Orientação, Divisão de Negociação e Mercados em 202-551-5777 ou tradingandmarketssec. gov. Lista atual Listas de arquivoAlgorithmic trading Algorithmic trading. Também chamado de negociação automatizada. Black-box de negociação. Ou algo comercial. É o uso de plataformas eletrônicas para a entrada de ordens de negociação com um algoritmo que executa instruções de negociação pré-programadas cujas variáveis podem incluir tempo, preço ou quantidade da ordem, ou em muitos casos iniciar a ordem por um robô, sem intervenção humana. A negociação algorítmica é amplamente utilizada pelos bancos de investimento. fundos de pensão. fundos mútuos. E outros comerciantes institucionais compradores (investidores), para dividir os grandes negócios em vários negócios menores para gerenciar o impacto e o risco do mercado. 1 2 Vender side traders, tais como os criadores de mercado e alguns fundos de hedge. Fornecer liquidez ao mercado, gerando e executando ordens automaticamente. Uma classe especial de negociação algorítmica é a negociação de alta freqüência (HFT). Muitos tipos de atividades de negociação algorítmicas ou automatizadas podem ser descritas como HFT. Como resultado, em fevereiro de 2012, a Commodity Futures Trading Commission (CFTC) formou um grupo de trabalho especial que incluiu acadêmicos e especialistas da indústria para aconselhar a CFTC sobre a melhor forma de definir HFT. As estratégias HFT utilizam computadores que tomam decisões elaboradas para iniciar ordens baseadas em informações que são recebidas eletronicamente, antes que os comerciantes humanos sejam capazes de processar as informações que observam. A negociação algorítmica e a HFT resultaram em uma mudança drástica na microestrutura do mercado, particularmente na forma como a liquidez é fornecida. 5 A negociação algorítmica pode ser utilizada em qualquer estratégia de investimento. Incluindo a produção de mercado. Inter-mercado, arbitragem. Ou pura especulação (incluindo a tendência seguinte). A decisão de investimento e implementação podem ser aumentadas em qualquer fase com suporte algorítmico ou podem operar de forma totalmente automática. Uma das principais questões sobre HFT é a dificuldade em determinar como é rentável. Um relatório divulgado em agosto de 2009 pela TABB Group, uma empresa de pesquisa de serviços financeiros da indústria, estimou que as 300 empresas de valores mobiliários e hedge funds que se especializam neste tipo de negociação levou em um máximo de US21 bilhões em lucros em 2008 6, Chamado relativamente pequeno e surpreendentemente modesto quando comparado com o mercado global de negociação. Um terço de todos os negócios de ações da União Européia e dos Estados Unidos em 2006 foram impulsionados por programas automáticos ou algoritmos, de acordo com a consultoria de consultoria e empresa de consultoria Aite Group. 7 A partir de 2009, estudos sugeriram que as empresas HFT representaram 60-73 de todo o volume de negociação de ações dos EUA, com esse número caindo para aproximadamente 50 em 2012. 8 9 Em 2006, na Bolsa de Valores de Londres. Mais de 40 de todas as encomendas foram introduzidas por comerciantes algorítmicos, com 60 previstos para 2007. Mercados americanos e mercados europeus geralmente têm uma maior proporção de negociações algorítmicas do que outros mercados, e as estimativas para 2008 gama tão elevada como uma proporção de 80 em alguns mercados. Os mercados de câmbio também têm negociação algorítmica ativa (cerca de 25 de pedidos em 2006). 10 Os mercados de futuros são considerados bastante fáceis de integrar na negociação algorítmica, 11 com cerca de 20 opções de volume esperado para ser gerado por computador em 2010. Erro de script Erro de script 91 informações datadas 93 12 Os mercados de títulos estão se movendo em direção a mais acesso aos comerciantes algorítmicos. 13 Algorithmic e HFT têm sido o assunto de muito debate público desde a Comissão de Valores Mobiliários e Câmbio dos EUA ea Commodity Futures Trading Commission disse em relatos que um comércio algorítmico entrou por uma empresa de fundo mútuo desencadeou uma onda de venda que levou à 2010 Flash Crash . 14 15 16 17 18 19 20 21 Os mesmos relatórios encontraram estratégias HFT pode ter contribuído para a volatilidade subseqüente. Como resultado desses eventos, a Dow Jones Industrial Average sofreu sua segunda maior variação intradiária até essa data, embora os preços tenham se recuperado rapidamente. Um relatório de julho de 2011 da Organização Internacional de Comissões de Valores (IOSCO), um órgão internacional de reguladores de valores mobiliários, concluiu que embora os algoritmos ea tecnologia HFT tenham sido usados por mercado Participantes para gerenciar suas negociações e riscos, seu uso também foi claramente um fator contribuinte no evento flash crash de 6 de maio de 2010. 22 23 Alguma negociação algorítmica antes do reequilíbrio do fundo índice transfere lucros dos investidores. 24 25 26 Conteúdo História A informatização do fluxo de pedidos nos mercados financeiros começou no início da década de 1970, com alguns pontos de referência como a introdução do sistema de entrega de ordens designado pela Bolsa de Valores de Nova York (DOT, e mais tarde SuperDOT) O posto comercial adequado, que executou-os manualmente. O sistema automatizado de notificação de abertura (OARS) auxiliou o especialista na determinação do preço de abertura do mercado (SOR Smart Order Routing). Programa de negociação é definida pela Bolsa de Valores de Nova York como uma ordem para comprar ou vender 15 ou mais ações avaliadas em mais de US1 milhão total. Na prática, isto significa que todas as transacções do programa são introduzidas com o auxílio de um computador. Na década de 1980, o programa de negociação tornou-se amplamente utilizado na negociação entre os mercados de ações SampP500 e futuros. Na arbitragem de índices de ações, um trader compra (ou vende) um contrato de futuros de índices de ações, como os futuros SampP 500, e vende (ou compra) um portfólio de até 500 ações (pode ser um subconjunto representativo muito menor) Futuros. O programa de negociação na NYSE seria pré-programado em um computador para inserir a ordem automaticamente para o sistema de roteamento de ordens eletrônicas NYSEs em um momento em que o preço de futuros eo índice de ações estavam longe o suficiente para fazer um lucro. No mesmo período, o seguro de carteira foi projetado para criar uma opção de venda sintética em um portfólio de ações negociando dinamicamente futuros de índices de ações de acordo com um modelo de computador baseado no modelo de precificação de opções do BlackScholes. Ambas as estratégias, muitas vezes simplesmente agrupadas como programa de negociação, foram responsabilizados por muitas pessoas (por exemplo, o relatório Brady) para exacerbar ou mesmo iniciar o crash de 1987 mercado acionário. No entanto, o impacto da negociação orientada por computador em falhas do mercado de ações é pouco claro e amplamente discutido na comunidade acadêmica. 27 Mercados financeiros com execução totalmente electrónica e redes de comunicações electrónicas similares desenvolvidas no final dos anos 80 e 90. Na decimalização norte-americana. Que alterou o tamanho mínimo de tick de 1/16 de dólar (US0.0625) para US0.01 por ação, pode ter encorajado negociação algorítmica, pois alterou a microestrutura do mercado, permitindo menores diferenças entre os preços de oferta e oferta, diminuindo o mercado , Tornando a vantagem de negociação, aumentando assim a liquidez do mercado. Este aumento da liquidez do mercado levou os comerciantes institucionais a dividir as encomendas de acordo com algoritmos de computador para que pudessem executar encomendas a um preço médio melhor. Esses benchmarks de preço médio são medidos e calculados pelos computadores, aplicando o preço médio ponderado pelo tempo ou mais normalmente pelo preço médio ponderado pelo volume. Um incentivo adicional para a adoção da negociação algorítmica nos mercados financeiros ocorreu em 2001, quando uma equipe de pesquisadores da IBM publicou um artigo 28 na Conferência Internacional Conjunta sobre Inteligência Artificial, onde mostraram que em versões laboratoriais experimentais dos leilões eletrônicos usados no mercado financeiro Mercados, duas estratégias algorítmicas (IBM próprio MGD e Hewlett-Packard s ZIP) poderia consistentemente out-perform comerciantes humanos. MGD foi uma versão modificada do algoritmo GD inventado por Steven Gjerstad amp John Dickhaut em 1996/7 29 o algoritmo ZIP tinha sido inventado na HP por Dave Cliff (professor) em 1996. 30 Em seu trabalho, a equipe da IBM escreveu que o financeiro Impacto dos seus resultados mostrando MGD e ZIP superando os comerciantes humanos. Pode ser medido em bilhões de dólares anualmente o papel IBM gerado cobertura de mídia internacional. Com a abertura de mais mercados eletrônicos, foram introduzidas outras estratégias de negociação algorítmica. Essas estratégias são mais facilmente implementadas pelos computadores, porque as máquinas podem reagir mais rapidamente a erros de preços temporários e examinar os preços de vários mercados simultaneamente. Por exemplo Stealth (desenvolvido pelo Deutsche Bank), Sniper e Guerilla (desenvolvido pelo Credit Suisse 31), arbitragem. Arbitragem estatística. Tendência seguinte. E reversão média. Este tipo de negociação é o que está impulsionando a nova demanda por baixa latência de proximidade de hospedagem e conectividade global do Exchange. É imperativo entender o que é latência quando se junta uma estratégia para o comércio eletrônico. Latência refere-se ao atraso entre a transmissão de informações de uma fonte ea recepção da informação em um destino. A latência tem como limite inferior a velocidade da luz, o que corresponde a cerca de 3,3 milissegundos por 1.000 km de fibra óptica. Qualquer equipamento de regeneração ou encaminhamento de sinal introduz uma latência maior do que esta linha de base da velocidade da luz. Estratégias Editar Trading antes do rebalanceamento do fundo índice Editar A maioria das economias de aposentadoria. Tais como fundos de pensão privados ou 401 (k) e contas individuais de aposentadoria nos EUA, são investidos em fundos mútuos. Os mais populares são fundos de índices que devem periodicamente reequilibrar ou ajustar sua carteira para coincidir com os novos preços e capitalização de mercado dos títulos subjacentes no estoque ou outro índice que rastreiam. Isto permite aos comerciantes algorítmicos (80 dos quais envolvem os 20 principais títulos mais populares 32) antecipar e negociar antecipadamente os movimentos dos preços das ações causados pelo reequilíbrio dos fundos mútuos, obtendo lucro com o conhecimento prévio das grandes ordens de blocos institucionais. Isso resulta em lucros transferidos de investidores para comerciantes algorítmicos, estimados em pelo menos 21 a 28 pontos base anualmente para fundos de índice SampP 500 e, pelo menos, 38 a 77 pontos base por ano para fundos Russell 2000. 25 John Montgomery da Bridgeway Capital Management diz que os retornos dos investidores pobres resultantes da negociação antes de fundos mútuos é o elefante na sala que chocante, as pessoas não estão falando. A arbitragem de fusos horários relacionados com fundos mútuos e seus títulos subjacentes negociados em mercados estrangeiros é susceptível de prejudicar a integração financeira entre os Estados Unidos, a Ásia e a Europa. 35 Trend following Edit Trend following é uma estratégia de investimento que tenta aproveitar os movimentos de longo prazo, médio e curto prazo que às vezes ocorrem em vários mercados. A estratégia visa tirar proveito de uma tendência de mercado em ambos os lados, indo longa (compra) ou curto (venda) em um mercado em uma tentativa de lucrar com os altos e baixos dos mercados de ações ou futuros. Os comerciantes que usam esta aproximação podem usar o cálculo atual do preço de mercado, as médias moventes e os breakouts do canal para determinar a direção geral do mercado e para gerar sinais do comércio. Os comerciantes que aderem a uma estratégia de tendência seguinte não pretendem prever ou prever níveis de preços específicos, eles iniciam um comércio quando uma tendência parece ter começado e sair do comércio uma vez que a tendência parece ter terminado. 36 pares de negociação Editar pares de negociação ou par de negociação é um longo-curto. Idealmente estratégia neutra do mercado, permitindo que os comerciantes lucram com discrepâncias transitórias no valor relativo de substitutos próximos. Ao contrário do caso da arbitragem clássica, no caso de negociação de pares, a lei de um preço não pode garantir a convergência de preços. Isto é especialmente verdadeiro quando a estratégia é aplicada a estoques individuais - esses substitutos imperfeitos podem de fato divergir indefinidamente. Em teoria, a natureza de longo prazo da estratégia deve fazê-lo funcionar independentemente da direção do mercado de ações. Na prática, o risco de execução, divergências persistentes e grandes, bem como um declínio na volatilidade podem tornar esta estratégia não rentável por longos períodos de tempo (por exemplo, 2004-7). Pertence a categorias mais amplas de arbitragem estatística. Convergência. E estratégias de valor relativo. 37 Estratégias Delta neutras Em finanças, delta-neutral descreve uma carteira de títulos financeiros relacionados, nos quais o valor da carteira permanece inalterado devido a pequenas alterações no valor do título subjacente. Tal carteira contém tipicamente opções e seus correspondentes títulos subjacentes de tal forma que os componentes delta positivo e negativo são compensados, resultando no valor das carteiras sendo relativamente insensível às mudanças no valor do título subjacente. Arbitragem Editar Em economia e finanças. Arbitragem / r b t r / é a prática de tirar proveito de uma diferença de preço entre dois ou mais mercados. Golpeando uma combinação de negócios de harmonização que capitalizam no desequilíbrio, sendo o lucro a diferença entre os preços de mercado. Quando usada por acadêmicos, uma arbitragem é uma transação que não envolve fluxo de caixa negativo em qualquer estado probabilístico ou temporal e um fluxo de caixa positivo em pelo menos um estado em termos simples, é a possibilidade de um lucro sem risco a custo zero. Condições de arbitragem Arbitragem é possível quando uma das três condições é cumprida: O mesmo ativo não é negociado ao mesmo preço em todos os mercados (a lei de um preço é temporariamente violada). Dois ativos com fluxos de caixa idênticos não são negociados ao mesmo preço. Um activo com um preço conhecido no futuro não negoceia actualmente com o seu preço futuro descontado à taxa de juro sem risco (ou, o activo não tem custos insignificantes de armazenagem como tal, por exemplo, esta condição é válida para o grão, mas não Para títulos). Arbitragem não é simplesmente o ato de comprar um produto em um mercado e vendê-lo em outro por um preço mais elevado em algum momento posterior. As transacções longas e curtas deveriam idealmente ocorrer simultaneamente para minimizar a exposição ao risco de mercado, ou o risco de que os preços possam mudar num mercado antes que ambas as transacções estejam completas. Em termos práticos, isso geralmente só é possível com títulos e produtos financeiros que podem ser negociados eletronicamente, e mesmo assim, quando a primeira etapa da transação é executada, os preços nas outras pernas podem ter piorado, bloqueando uma garantia perda. Faltar uma das pernas do comércio (e, posteriormente, ter que abri-lo a um pior preço) é chamado de risco de execução ou mais especificamente perna-in e perna-out risco. Nota 1 No exemplo mais simples, qualquer bem vendido em um mercado deve vender para o mesmo preço em outro. Os comerciantes podem, por exemplo, achar que o preço do trigo é menor nas regiões agrícolas do que nas cidades, comprar o bem e transportá-lo para outra região para vender a um preço mais alto. Este tipo de arbitragem de preços é o mais comum, mas este exemplo simples ignora o custo de transporte, armazenamento, risco e outros fatores. A verdadeira arbitragem exige que não haja nenhum risco de mercado envolvido. Quando os valores mobiliários são negociados em mais de uma bolsa, a arbitragem ocorre ao comprar simultaneamente um e vender no outro. Tal execução simultânea, se forem substitutos perfeitos, minimiza os requisitos de capital, mas na prática nunca cria uma posição de autofinanciamento (livre), como muitas fontes incorretamente assumem seguindo a teoria. Enquanto houver alguma diferença no valor de mercado e risco das duas pernas, capital teria que ser posto para transportar a posição de arbitragem longa-curta. Reversão média A reversão média é uma metodologia matemática usada às vezes para investimento em ações, mas pode ser aplicada a outros processos. Em termos gerais, a idéia é que tanto um estoque alto e baixo preços são temporários, e que um preço das ações tende a ter um preço médio ao longo do tempo. A reversão média envolve primeiro identificar a faixa de negociação de uma ação e, em seguida, calcular o preço médio usando técnicas analíticas relacionadas a ativos, ganhos, etc. Quando o preço atual de mercado é menor que o preço médio, o estoque é considerado atrativo para compra , Com a expectativa de que o preço vai subir. Quando o preço de mercado atual está acima do preço médio, o preço de mercado deverá cair. Em outras palavras, espera-se que os desvios do preço médio revertem para a média. O desvio padrão dos preços mais recentes (por exemplo, os últimos 20) é frequentemente utilizado como um indicador de compra ou de venda. Os serviços de reporte de ações (como o Yahoo Finance, o MS Investor, a Morningstar, etc.) oferecem geralmente médias móveis para períodos de 50 e 100 dias. Embora os serviços de relatórios fornecem as médias, a identificação dos preços altos e baixos para o período de estudo ainda é necessária. Scalping Editar Scalping (trading) é um método de arbitragem de pequenas diferenças de preços criadas pelo spread bid-ask. Scalpers tentam agir como tradicionais fabricantes de mercado ou especialistas. Para fazer a propagação significa comprar ao preço de oferta e vender ao preço de venda, para ganhar a diferença de lance / pedir. Este procedimento permite o lucro, mesmo quando o lance e pedir não se movem em tudo, desde que há comerciantes que estão dispostos a tomar preços de mercado. Ele normalmente envolve estabelecer e liquidar uma posição rapidamente, geralmente em minutos ou mesmo segundos. O papel de um scalper é realmente o papel dos criadores de mercado ou especialistas que são para manter a liquidez eo fluxo de ordem de um produto de um mercado. Um market maker é basicamente um scalper especializado. O volume de um comerciante comerciantes são muitas vezes mais do que a média individual scalpers. Um fabricante de mercado tem um sistema de negociação sofisticado para monitorar a atividade de negociação. No entanto, um fabricante de mercado é obrigado por estritas regras de troca, enquanto o comerciante individual não é. Por exemplo, o NASDAQ exige que cada criador de mercado publique pelo menos um lance e um pergunte a algum nível de preço, de modo a manter um mercado de dois lados para cada ação representada. Redução de custos de transação Editar A maioria das estratégias referidas como negociação algorítmica (bem como busca de liquidez algorítmica) caem na categoria de redução de custos. A idéia básica é quebrar uma grande ordem em pequenas encomendas e colocá-los no mercado ao longo do tempo. A escolha do algoritmo depende de vários fatores, sendo os mais importantes a volatilidade ea liquidez do estoque. Por exemplo, para um estoque altamente líquido, combinar uma certa porcentagem das ordens gerais de estoque (chamado de algoritmos em linha de volume) é geralmente uma boa estratégia, mas para um estoque altamente ilíquido, os algoritmos tentam combinar cada ordem que tem um preço favorável ( Chamados algoritmos de busca de liquidez). O sucesso dessas estratégias geralmente é medido comparando o preço médio ao qual a ordem inteira foi executada com o preço médio obtido por meio de uma execução de benchmark para a mesma duração. Normalmente, o preço médio ponderado pelo volume é utilizado como referência. Às vezes, o preço de execução também é comparado com o preço do instrumento no momento de fazer o pedido. Uma classe especial desses algoritmos tenta detectar ordens algorítmicas ou iceberg no outro lado (isto é, se você está tentando comprar, o algoritmo tentará detectar ordens para o lado de venda). Esses algoritmos são chamados algoritmos sniffing. Um exemplo típico é Stealth. Alguns exemplos de algoritmos são TWAP, VWAP, falta de implementação, POV, tamanho de exibição, buscador de liquidez e Stealth. Estratégias que pertencem apenas a piscinas escuras Recentemente, HFT, que compreende um amplo conjunto de buy-side, bem como mercado de venda vender comerciantes lado, tornou-se mais proeminente e controversa. 38 Esses algoritmos ou técnicas são comumente dados nomes como Stealth (desenvolvido pelo Deutsche Bank), Iceberg, Dagger, Guerrilha, Sniper, BASOR (desenvolvido pela Quod Financial) e Sniffer. 39 As piscinas escuras são bolsas de valores eletrônicas alternativas onde a negociação ocorre anonimamente, com a maioria das ordens ocultas ou icebergadas. 40 Os jogadores ou os tubarões cheiram as grandes encomendas fazendo ping às pequenas encomendas do mercado para comprar e vender. Quando várias pequenas encomendas são preenchidas os tubarões podem ter descoberto a presença de uma grande ordem iceberg. Agora é uma corrida armamentista, disse Andrew Lo, diretor do Massachusetts Institute of Technology s Laboratório de Engenharia Financeira. Todo mundo está construindo algoritmos mais sofisticados, e quanto mais concorrência existe, menor os lucros. 41 Comércio de alta freqüência Editar Nas empresas de negociação de alta freqüência dos EUA (HFT), as empresas representam 2 das aproximadamente 20.000 empresas que operam hoje, mas respondem por 73 de todo o volume de negociação de ações. 42 A partir do primeiro trimestre de 2009, o total de ativos sob gestão de hedge funds com estratégias de HFT foi de US141 bilhões, cerca de 21 de sua alta. 43 A estratégia da HFT foi pela primeira vez bem sucedida pela Renaissance Technologies. 44 Os fundos de alta freqüência começaram a se tornar especialmente populares em 2007 e 2008. 43 Muitas empresas HFT são criadoras de mercado e fornecem liquidez ao mercado, o que diminuiu a volatilidade e ajudou a reduzir os spreads da oferta de compra, tornando a negociação e o investimento mais baratos para outros participantes do mercado. 43 45 46 A HFT tem sido objeto de um intenso foco público desde que a Comissão de Valores Mobiliários e Câmbio da Commodity Futures Trading Commission declarou que tanto a HFT como a algorítmica contribuíram para a volatilidade do Flash Crash 2010. Principais jogadores em HFT incluem GETCO LLC, LLC Trading Jump, Tower Research Capital, Hudson River Trading, bem como Citadel Investment Group, Goldman Sachs, DE Shaw, Renaissance Technologies. 14 15 16 17 Existem quatro categorias principais de estratégias de HFT: mercado-making baseado no fluxo de ordem, mercado-making baseado em informação de dados de carrapato, arbitragem de evento e arbitragem estatística. Todas as decisões de alocação de carteira são feitas por modelos quantitativos computadorizados. O sucesso das estratégias de HFT é em grande parte impulsionado pela sua capacidade de processar simultaneamente volumes de informação, algo que os comerciantes humanos comuns não podem fazer. Tipo move image Arquivo: Merge-arrow. svg imageright estilo de classe textstyle texto Sugeriu-se que este artigo seja mesclado em erro de script. (Discutir) Proposta desde agosto de 2013. small small small small small small small small small small home smalltext data Nome do mercado Edit Market making é um conjunto de estratégias HFT que envolve colocar uma ordem limite para vender (ou oferecer) acima do preço de mercado atual ou Lance) abaixo do preço atual para se beneficiar do spread bid-ask. Mesa de negociação automatizada. Que foi comprado pelo Citigroup em julho de 2007, tem sido um fabricante de mercado ativo, representando cerca de 6 do volume total, tanto na Nasdaq quanto na Bolsa de Valores de Nova York. 47 Arbitragem estatística Outro conjunto de estratégias de HFT é a estratégia de arbitragem clássica pode envolver vários valores mobiliários, como a paridade de taxa de juros cobertos no mercado de câmbio que dá uma relação entre os preços de uma ligação doméstica, uma obrigação denominada em moeda estrangeira, o spot Preço da moeda eo preço de um contrato a termo sobre a moeda. Se os preços de mercado forem suficientemente diferentes dos implícitos no modelo para cobrir o custo da transação, então quatro operações podem ser feitas para garantir um lucro sem risco. HFT permite arbitragens semelhantes usando modelos de maior complexidade envolvendo mais de 4 títulos. O Grupo TABB estima que os lucros agregados anuais de estratégias de baixa latência de arbitragem atualmente ultrapassam US21 bilhões. 8 Foi desenvolvida uma vasta gama de estratégias de arbitragem estatística através das quais as decisões comerciais são tomadas com base em desvios de relações estatisticamente significativas. Como as estratégias de mercado, a arbitragem estatística pode ser aplicada em todas as classes de ativos. Event arbitrage Editar Um subconjunto de arbitragem de risco, fusão, conversão ou angustiado que conta com um evento específico, como assinatura de contrato, aprovação regulatória, decisão judicial, etc., para alterar a relação de preço ou taxa de dois ou mais instrumentos financeiros E permitir que o arbitrageur para ganhar um lucro. A arbitragem de fusões também denominada arbitragem de risco seria um exemplo disto. A arbitragem de fusão geralmente consiste em comprar o estoque de uma empresa que é o alvo de uma aquisição e, ao mesmo tempo, encurtar o estoque da empresa adquirente. Normalmente, o preço de mercado da empresa-alvo é menor do que o preço oferecido pela empresa adquirente. O spread entre estes dois preços depende principalmente da probabilidade e do momento em que a aquisição está a ser concluída, bem como do nível prevalecente das taxas de juro. A aposta em uma arbitragem de fusão é que tal propagação será eventualmente zero, se e quando a aquisição for concluída. O risco é que o negócio quebra e a disseminação maciçamente alarga. Baixa latência de negociação HFT é muitas vezes confundido com baixa latência de negociação que usa computadores que executam negócios dentro de microssegundos, ou com latência extremamente baixa no jargão do comércio. Os operadores de baixa latência dependem de redes de ultra baixa latência. Eles lucram com o fornecimento de informações, tais como ofertas concorrentes e oferece, aos seus algoritmos de microssegundos mais rápido do que seus concorrentes. 8 O avanço revolucionário na velocidade levou à necessidade de as empresas terem uma plataforma de negociação em tempo real, colocada para se beneficiar da implementação de estratégias de alta freqüência. 8 As estratégias são constantemente alteradas para refletir as sutis mudanças no mercado, bem como para combater a ameaça da estratégia de ser engenharia reversa por concorrentes. Há também uma pressão muito forte para adicionar continuamente funcionalidades ou melhorias a um determinado algoritmo, tais como modificações específicas do cliente e várias mudanças que melhoram o desempenho (no que diz respeito ao desempenho de negociação de referência, redução de custos para a empresa comercial ou uma gama de outras implementações). Isso se deve à natureza evolutiva das estratégias de negociação algorítmicas que devem ser capazes de se adaptar e negociar inteligentemente, independentemente das condições do mercado, o que envolve ser flexível o suficiente para resistir a uma vasta gama de cenários de mercado. Como resultado, uma proporção significativa da receita líquida das empresas é gasta na RampD desses sistemas de comércio autônomo. 8 Implementação da Estratégia Editar A maioria das estratégias algorítmicas são implementadas usando linguagens de programação modernas, embora algumas ainda implementem estratégias desenhadas em planilhas. Cada vez mais, os algoritmos utilizados pelas grandes corretoras e gestores de ativos são escritos no FIX Protocols Algorithmic Trading Definition Language (FIXatdl), que permite que as empresas recebam ordens para especificar exatamente como suas ordens eletrônicas devem ser expressas. Ordens construídas usando FIXatdl podem então ser transmitidas de sistemas de comerciantes através do protocolo FIX. Os modelos básicos podem contar com uma regressão linear tão pequena quanto mais complexa a teoria do jogo e o reconhecimento de padrões 50 ou modelos preditivos também podem ser usados para iniciar a negociação. Redes neuronais e programação genética têm sido usadas para criar esses modelos. Problemas e desenvolvimentos Editar negociação algorítmica foi mostrado para melhorar substancialmente a liquidez do mercado 51 entre outros benefícios. No entanto, as melhorias na produtividade trazidas pela negociação algorítmica têm sido combatidas por corretores humanos e comerciantes que enfrentam uma forte concorrência dos computadores. A desvantagem com esses sistemas é a caixa preta deles / delas, Sr. Williams disse. Os comerciantes têm sentidos intuitivos de como o mundo funciona. Mas com esses sistemas você despeja um monte de números, e algo sai do outro lado, e nem sempre é intuitivo ou claro por que a caixa preta trava em determinados dados ou relacionamentos. 41 A Autoridade de Serviços Financeiros tem mantido um olhar atento sobre o desenvolvimento da negociação de caixa preta. Em seu relatório anual, o regulador destacou os grandes benefícios da eficiência que a nova tecnologia está trazendo para o mercado. Mas também apontou que a maior dependência de tecnologia sofisticada e modelagem traz consigo um maior risco de que a falha de sistemas pode resultar em interrupção de negócios. 52 O ministro do Tesouro britânico, Lord Myners, alertou que as empresas podem se tornar brinquedos de especuladores por causa do comércio automático de alta freqüência. Lord Myners disse que o processo corre o risco de destruir a relação entre um investidor e uma empresa. 53 Outras questões incluem o problema técnico da latência ou o atraso na obtenção de cotações para os comerciantes, 54 a segurança e a possibilidade de uma completa quebra do sistema levando a uma queda do mercado. Goldman gasta dezenas de milhões de dólares nessas coisas. Eles têm mais pessoas trabalhando em sua área de tecnologia do que as pessoas na mesa de negociação. A natureza dos mercados mudou dramaticamente. 56 Em 1 de agosto de 2012, o Knight Capital Group experimentou um problema de tecnologia em seu sistema de negociação automatizado, 57 causando uma perda de 440 milhões. Esta questão estava relacionada com a instalação de software de negociação Knights e resultou em Knight enviar inúmeras ordens erradas em títulos cotados na NYSE para o mercado. Este software foi removido dos sistemas da empresa. .. Os clientes não foram afetados negativamente pelas ordens erradas, eo problema de software foi limitado ao roteamento de determinadas ações listadas para NYSE. Knight trocou fora de toda a sua posição de comércio errado, o que resultou em uma perda antes de impostos realizados de aproximadamente 440 milhões. Algorítmica e HFT foram mostrados para ter contribuído para a volatilidade durante o 6 de maio de 2010 Flash Crash, 14 16 quando o Dow Jones Industrial Average mergulhou cerca de 600 pontos apenas para recuperar essas perdas em poucos minutos. Na época, foi o segundo maior ponto de balanço, 1.010,14 pontos, eo maior declínio de um dia, 998,5 pontos, em uma base intraday na história Dow Jones Industrial Average. 58 Desenvolvimentos recentes Editar Notícias do mercado financeiro está sendo formatado por empresas como Need To Know News. Thomson Reuters. Dow Jones. E Bloomberg. Para ser lido e negociado através de algoritmos. Os computadores estão sendo usados agora para gerar histórias da notícia sobre resultados de lucros da companhia ou estatísticas econômicas enquanto são liberados. E esta informação quase instantânea forma uma alimentação direta em outros computadores que comercializam nas notícias. Os algoritmos não se limitam a trocar em notícias simples, mas também a interpretar notícias mais difíceis de entender. Algumas empresas também estão tentando atribuir automaticamente sentimento (decidir se a notícia é boa ou ruim) para notícias de modo que a negociação automatizada pode trabalhar diretamente na notícia. Cada vez mais, as pessoas estão olhando para todas as formas de notícias e construindo seus próprios indicadores em torno dele de forma semi-estruturada, como eles constantemente procuram novas vantagens comerciais disse Rob Passarella, diretor global de estratégia do Dow Jones Enterprise Media Group. Sua empresa fornece tanto um feed de notícias de baixa latência e análise de notícias para os comerciantes. Passarella also pointed to new academic research being conducted on the degree to which frequent Google searches on various stocks can serve as trading indicators, the potential impact of various phrases and words that may appear in Securities and Exchange Commission statements and the latest wave of online communities devoted to stock trading topics. 60 Markets are by their very nature conversations, having grown out of coffee houses and taverns, he said. So the way conversations get created in a digital society will be used to convert news into trades, as well, Passarella said. 60 There is a real interest in moving the process of interpreting news from the humans to the machines says Kirsti Suutari, global business manager of algorithmic trading at Reuters. More of our customers are finding ways to use news content to make money. 59 An example of the importance of news reporting speed to algorithmic traders was an advertising campaign by Dow Jones (appearances included page W15 of the Wall Street Journal. on March 1, 2008) claiming that their service had beaten other news services by 2 seconds in reporting an interest rate cut by the Bank of England. In July 2007, Citigroup. which had already developed its own trading algorithms, paid 680 million for Automated Trading Desk, a 19-year-old firm that trades about 200 million shares a day. 61 Citigroup had previously bought Lava Trading and OnTrade Inc. In late 2010, The UK Government Office for Science initiated a Foresight project investigating the future of computer trading in the financial markets, 62 led by Dame Clara Furse. ex-CEO of the London Stock Exchange and in September 2011 the project published its initial findings in the form of a three-chapter working paper available in three languages, along with 16 additional papers that provide supporting evidence. 63 All of these findings are authored or co-authored by leading academics and practitioners, and were subjected to anonymous peer-review. The Foresight project is set to conclude in late 2012. In September 2011, RYBN has launched ADM8, 64 an open source Trading Bot prototype, already active on the financial markets. Technical design Edit The technical designs of such systems are not standardized. Conceptually, the design can be divided into logical units: The data stream unit (the part of the systems that receives data (e. g. quotes, news) from external sources) The decision or strategy unit The execution unit With the wide use of social networks, some systems implement scanning or screening technologies to read posts of users extracting human sentiment and influence the trading strategies. 65 Effects Edit Though its development may have been prompted by decreasing trade sizes caused by decimalization, algorithmic trading has reduced trade sizes further. Jobs once done by human traders are being switched to computers. The speeds of computer connections, measured in milliseconds and even microseconds. have become very important. 66 67 More fully automated markets such as NASDAQ, Direct Edge and BATS, in the US, have gained market share from less automated markets such as the NYSE. Economies of scale in electronic trading have contributed to lowering commissions and trade processing fees, and contributed to international mergers and consolidation of financial exchanges. Competition is developing among exchanges for the fastest processing times for completing trades. For example, in June 2007, the London Stock Exchange launched a new system called TradElect that promises an average 10 millisecond turnaround time from placing an order to final confirmation and can process 3,000 orders per second. 68 Since then, competitive exchanges have continued to reduce latency with turnaround times of 3 milliseconds available. This is of great importance to high-frequency traders, because they have to attempt to pinpoint the consistent and probable performance ranges of given financial instruments. These professionals are often dealing in versions of stock index funds like the E-mini SampPs, because they seek consistency and risk-mitigation along with top performance. They must filter market data to work into their software programming so that there is the lowest latency and highest liquidity at the time for placing stop-losses and/or taking profits. With high volatility in these markets, this becomes a complex and potentially nerve-wracking endeavor, where a small mistake can lead to a large loss. Absolute frequency data play into the development of the traders pre-programmed instructions. 69 Spending on computers and software in the financial industry increased to 26.4 billion in 2005. 1 Communication standards Edit Algorithmic trades require communicating considerably more parameters than traditional market and limit orders. A trader on one end (the buy side ) must enable their trading system (often called an order management system or execution management system ) to understand a constantly proliferating flow of new algorithmic order types. The RampD and other costs to construct complex new algorithmic orders types, along with the execution infrastructure, and marketing costs to distribute them, are fairly substantial. What was needed was a way that marketers (the sell side ) could express algo orders electronically such that buy-side traders could just drop the new order types into their system and be ready to trade them without constant coding custom new order entry screens each time. FIX Protocol LTD www. fixprotocol. org is a trade association that publishes free, open standards in the securities trading area. The FIX language was originally created by Fidelity Investments, and the association Members include virtually all large and many midsized and smaller broker dealers, money center banks, institutional investors, mutual funds, etc. This institution dominates standard setting in the pretrade and trade areas of security transactions. In 2006-2007 several members got together and published a draft XML standard for expressing algorithmic order types. The standard is called FIX Algorithmic Trading Definition Language (FIXatdl ). 70 The first version of this standard, 1.0 was not widely adopted due to limitations in the specification, but the second version, 1.1 (released in March 2010) is expected to achieve broad adoption and in the process dramatically reduce time-to-market and costs associated with distributing new algorithms. Algorithms Edit Some common trading algorithms include: 71 72 List of algorithms - TILT - 2-step 2200 BTUs 4-Wheel Drive 60-Step The Abyss Algo Mountains Almost Human Apollo Asimovs Nightmare The Awakening Back to School The Bagman Bankers Ball Bankers Blitz BAT Cave BAT Code BAT Discovery BAT Dribble BAT Fence BAT Hats BAT Horizon BAT Lego Bat Pig Batastic Batsicles BBOBomber The Beach Beyond the Blue Wall Bid Stuffer The Bird Blast This Blockhead Blotter Blue Bandsaw The Blue Bidder Blue Blaster Blue Blind Blue Blocker Blue Flicker Blue Ice The Blue Pig Blue Stubble Blue Thicket Blue Wave Blue Zinger Bluegrass Boston Buckr Boston Shuffle Boston Zapper Bot Town Bot Wars Botastic BOTvsBOT The Bridge Bristles Broken BAT Broken Highway Broken SKY Broken Zanti Buckaroo Banzai The Bug The Bunker CancelBot CancelBot Jr. Cancelled Check Cannons Cannons 2 The Carnival Castle Wall Changing Tide Cherokee Nation The Circus Comes to Town City Of BATS City Under Siege The Click Clockwork Orange Clogged Artery Continental Crust Control Tower Crazy Eyes The Crown Danger Will Robinson Day Trippin The Dead Pool The Deep The Deer Hunter Deer vs. Bat Depth Ping Detox Dinosaur Hunt Dirty Glaciers Dont Tread On Me Double Dip Double Pole, Double Throw The Drowning Early Discovery Early Riser Enchanted Forest EPIC Zapper Eraser Head Faster Zapper Flag Repeater The Flood Flutter Focus The Follower Fred Frog Pond From Above From Below Full Moon Rising Fuzzy Orange Gold Finger Gone Fishing Good Luck Human The Green Flash The Green Hornet Ground Strike Hairline Heart Attack High EQ High Tide Im A PC Inner Chart Jump Shot Junior Just Ask The Knife Landmine Life and Death Lightning Strike Living On The Edge Local Dump Low Tide Made in America Mainframe Mannie, Moe and Jack Marco Polo Market Share Master Blaster Maxy-Zapper Meteors The Monster Monster Mash Morning Zanti The Morphing NARA Zapper No Joy No Reason Obstructus Maximus One Ping Only Orange Crush Orange Marmalade The Outer Limits Pacific Rim The Palace Penny Pincher The Pepsi Challenge Periscopes Petting Zoo Pinger Plate Shift Platform Drilling The Port Power Line Power Tower Puzzle Pieces The Quota Quota Catcher Quota Machine The Raceway Racing Stripe Railway The Ramp Red Sky at Night Red Tide Redline Repeater Wars Robot Fight Robot Hunting Rock Star Rollerball The Ron Rougue Wave The Rover Runaway S. O.S. Scissors Scofflaw Sea Level Sea of BATS Sea of BATS Star The Search Search Bots The Seekers Seen Too Much Seizure Shades of Blue The Shredder Simple BAT Single Track Social Butterfly Solar Flare Soylent Blue The Spartan Spastic BAT Street Lamps Stubby Triangles Sunshowers T1 Killer Take Two Tank Tracks Teslas Cathedral Test Pattern Them tHigh EQ The Thin Blue Line Thin Blue Line Things that make you go hmmmm The Tickler To The Moon, Alice Twilight Wading Pool Wake Up Call Warp 15 Waste Pool When the Levee Breaks Wild Thing Wild Thing Edge Yellow Picket Fence Yellow Snow You Dont Know Jack Zanti Mahem The Zanti Misfit Zapata Zappa Street Zapper Clone Zero to Sixty See also Edit Notes Edit As an arbitrage consists of at least two trades, the metaphor is of putting on a pair of pants, one leg (trade) at a time. The risk that one trade (leg) fails to execute is thus leg risk. Trading Systems: What Is A Trading System 13 A trading system is simply a group of specific rules, or parameters, that determine entry and exit points for a given equity. Esses pontos, conhecidos como sinais, são freqüentemente marcados em um gráfico em tempo real e estimulam a execução imediata de um comércio. Aqui estão algumas das ferramentas de análise técnicas mais comuns usadas para construir os parâmetros de sistemas de negociação: Médias móveis (MA) 13 Estocásticos 13 Osciladores 13 Força relativa 13 Bandas de Bollinger Muitas vezes, duas ou mais dessas formas de indicadores serão combinadas na criação De uma regra. Por exemplo, o sistema de crossover MA usa dois parâmetros de média móvel, a longo prazo ea curto prazo, para criar uma regra: comprar quando o curto prazo cruza acima do longo prazo, e vender quando o oposto é verdade. Em outros casos, uma regra usa apenas um indicador. Por exemplo, um sistema pode ter uma regra que proíbe qualquer compra, a menos que a força relativa esteja acima de um determinado nível. Mas é uma combinação de todos estes tipos de regras que faz um sistema de negociação. MSFT Moving Average Cross-Over System Usando 5 e 20 médias móveis Como o sucesso do sistema global depende de quão bem as regras funcionam, os comerciantes do sistema gastam tempo otimizando A fim de gerir o risco. Aumentar a quantidade ganha por comércio e alcançar a estabilidade a longo prazo. Isso é feito modificando diferentes parâmetros dentro de cada regra. Por exemplo, para otimizar o sistema de crossover MA, um comerciante iria testar para ver quais médias móveis (10 dias, 30 dias, etc) funcionam melhor e, em seguida, implementá-los. Mas a otimização pode melhorar os resultados por apenas uma pequena margem - é a combinação de parâmetros utilizados que, em última análise, determinará o sucesso de um sistema. Vantagens Então, por que você pode querer adotar um sistema de negociação Ele tira toda a emoção de negociação - Emoção é muitas vezes citada como uma das maiores falhas de investidores individuais. Investidores que são incapazes de lidar com as perdas segundo adivinhar suas decisões e acabam perdendo dinheiro. Seguindo estritamente um sistema pré-desenvolvido, os comerciantes do sistema podem renunciar à necessidade de tomar quaisquer decisões, uma vez que o sistema é desenvolvido e estabelecido, o comércio não é empírico, porque é automatizado. Ao reduzir as ineficiências humanas, os comerciantes do sistema podem aumentar os lucros. Ele pode economizar muito tempo - Uma vez que um sistema eficaz é desenvolvido e otimizado. Pouco ou nenhum esforço é exigido pelo comerciante. Os computadores são usados frequentemente automatizar não somente a geração do sinal, mas também a troca real, assim que o comerciante é livrado de gastar o tempo na análise e em fazer comércios. É fácil se você deixar outro o fazer para você - necessita todo o trabalho feito para Algumas empresas vendem sistemas de negociação que desenvolveram. Outras empresas vão dar-lhe os sinais gerados pelos seus sistemas de negociação interna para uma taxa mensal. Tenha cuidado, porém - muitas dessas empresas são fraudulentas. Dê uma olhada de perto quando os resultados que se vangloriam sobre foram tomadas. Afinal, é fácil ganhar no passado. Procure empresas que oferecem um teste, que permite testar o sistema em tempo real. Desvantagens Weve olhou para as principais vantagens de trabalhar com um sistema de comércio, mas a abordagem também tem suas desvantagens. Sistemas de negociação são complexos - Este é o seu maior inconveniente. Nos estágios de desenvolvimento, os sistemas de negociação exigem uma compreensão sólida da análise técnica, a capacidade de tomar decisões empíricas e um conhecimento profundo de como os parâmetros funcionam. Mas mesmo se você não está desenvolvendo seu próprio sistema de comércio, é importante estar familiarizado com os parâmetros que compõem o que você está usando. Adquirir todas essas habilidades pode ser um desafio. Você deve ser capaz de fazer suposições realistas e efetivamente empregar o sistema - comerciantes do sistema deve fazer suposições realistas sobre os custos de transação. Estes irão consistir em mais de custos de comissão - a diferença entre o preço de execução eo preço de enchimento é uma parte dos custos de transação. Tenha em mente, muitas vezes é impossível testar sistemas com precisão, causando um grau de incerteza ao trazer o sistema ao vivo. Problemas que ocorrem quando os resultados simulados diferem muito dos resultados reais são conhecidos como deslizamento. Efetivamente lidar com o deslizamento pode ser um grande obstáculo para a implantação de um sistema bem-sucedido. O desenvolvimento pode ser uma tarefa demorada - Muito tempo pode ir para o desenvolvimento de um sistema comercial para obtê-lo funcionando e funcionando corretamente. Conceber um conceito de sistema e colocá-lo em prática envolve a abundância de testes, o que leva um tempo. Backtesting histórico leva alguns minutos no entanto, testar de volta sozinho não é suficiente. Os sistemas também devem ser comercializados em papel em tempo real para garantir a confiabilidade. Finalmente, o deslizamento pode fazer com que os comerciantes façam várias revisões em seus sistemas mesmo após a implantação. Eles funcionam Há uma série de fraudes na Internet relacionadas ao sistema de negociação, mas também existem muitos sistemas legítimos e bem sucedidos. Talvez o exemplo mais famoso seja o desenvolvido e implementado por Richard Dennis e Bill Eckhardt, que são os Comerciantes de Tartaruga Originais. Em 1983, estes dois tiveram uma disputa sobre se um comerciante bom é nascido ou feito. Então, eles tiraram algumas pessoas da rua e treinaram-nas com base no seu agora famoso sistema de comércio de tartarugas. Eles reuniram 13 comerciantes e acabaram fazendo 80 por ano nos próximos quatro anos. Bill Eckhardt disse uma vez, qualquer um com inteligência média pode aprender negociar. Isso não é ciência de foguetes. No entanto, é muito mais fácil aprender o que você deve fazer na negociação do que fazê-lo. Sistemas de negociação estão se tornando cada vez mais popular entre os comerciantes profissionais, gestores de fundos e investidores individuais - talvez este é um testamento de quão bem eles trabalham. Dealing com Scams Ao olhar para comprar um sistema comercial, pode ser difícil encontrar um negócio confiável . Mas a maioria dos golpes pode ser manchada pelo senso comum. Por exemplo, uma garantia de 2.500 anualmente é claramente ultrajante, pois promete que com apenas 5.000 você poderia fazer 125.000 em um ano. E, em seguida, através de composição por cinco anos, 48.828.125.000 Se isso fosse verdade, wouldnt o criador comércio seu caminho para se tornar um bilionário Outras ofertas, no entanto, são mais difíceis de decodificar, mas uma maneira comum para evitar fraudes é procurar sistemas que Oferecem um teste gratuito. Dessa forma você pode testar o sistema sozinho. Nunca confie cegamente que o negócio se vangloria sobre. É também uma boa idéia contatar outros que usaram o sistema, ver se podem afirmar sua confiabilidade e rentabilidade. Conclusão Desenvolver um sistema de comércio eficaz não é de modo algum uma tarefa fácil. Requer uma compreensão sólida dos muitos parâmetros disponíveis, a capacidade de fazer suposições realistas eo tempo e dedicação para desenvolver o sistema. No entanto, se desenvolvido e implantado corretamente, um sistema comercial pode render muitas vantagens. Ele pode aumentar a eficiência, liberar tempo e, mais importante, aumentar seus lucros. Trading Systems: Projetando seu sistema - parte 1
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