Trading Algorítmico

Trading algorítmico Desarrollar sistemas de comercio con MATLAB Comercio algorítmico utiliza algoritmos para tomar decisiones comerciales, por lo general en los mercados financieros electrónicos. Aplicado en el lado de la compra y venta del lado de las instituciones, comercio algorítmico es la base de la negociación de alta frecuencia, el mercado de divisas, y el análisis de riesgo y de ejecución asociados. Constructores y usuarios de aplicaciones de trading algorítmico necesitan desarrollar, backtest, y desplegar modelos matemáticos que detectan y explotan a los movimientos del mercado. Un flujo de trabajo eficaz implica: El desarrollo de estrategias comerciales, utilizando series de tiempo técnico. aprendizaje automático. y los métodos de series de tiempo no lineales Aplicando paralelo y computación de la GPU para backtesting eficiente en el tiempo y la identificación de parámetros Cálculo de pérdidas y ganancias y la realización de análisis de riesgos Realización de análisis de ejecución, tales como el modelado impacto en el mercado y la detección del iceberg La incorporación de estrategias y análisis en entornos comerciales de producción Trading algorítmico Comercio algorítmico implica entrar órdenes de operaciones a través de plataformas de comercio electrónico utilizando un algoritmo - que ayuda a tener en cuenta características de orden como la sincronización, el precio y el volumen de la orden. Además, en muchos casos, la negociación algorítmica también inicia órdenes sin la interferencia humana. Comercio algorítmico ayuda a dividir las grandes operaciones en numerosos comercios más pequeños por lo que es más fácil para los comerciantes para gestionar los riesgos y el "impacto en el mercado". Los fondos de cobertura, fondos de pensiones y Compra de lado (centradas en la inversión) comerciantes institucionales tienden a utilizar el comercio algorítmico en gran medida. Además, los comerciantes vender secundarios tales como grandes empresas correderas, y algunos fondos de cobertura utilizan ampliamente este mecanismo de comercio, ayudando a proporcionar liquidez al mercado, junto con el mantenimiento de alto nivel de eficiencia como órdenes se generan y se ejecutan automáticamente. Hay una clase especial en virtud de la negociación algorítmica llamada como "la negociación de alta frecuencia" (HFT). A diferencia de los operadores humanos, que no son muy rápido procesamiento de la información observada, HFT permite a los ordenadores a tomar decisiones complicadas en base a la información recibida por vía electrónica, en fracción de segundos. Esta tecnología ha creado una notable transformación en la microestructura del mercado, sobre todo cuando se trata de proporcionar liquidez al sistema. Comercio algorítmico se puede utilizar en cualquier estrategia de inversión junto con la "creación de mercado", entre el mercado difusión, el arbitraje, o simplemente comercializar la especulación que incluye el monitoreo de las tendencias de los vehículos de inversión deseados. Comercio algorítmico permite mejorar tanto las inversiones decisiones y ejecuciones en cualquier etapa, incluso, ya que puede funcionar completamente mecánicamente reaccionar de acuerdo con el programa de alimentación dentro del ordenador. De acuerdo con una información proporcionada por la firma de investigación de la industria de servicios financieros y de consultoría con sede en Boston Aite Group, para el año 2006 un tercio de las reservas que cotiza en la UE y de EE. UU. mercado de acciones utilizan programas o algoritmos automatizados. En 2009, el 73% del volumen total de comercio de renta variable estadounidense fue ejecutado por las empresas HFT. En la Bolsa de Londres fueron alimentados con más del 40% de todos los oficios en algoritmos, mientras que en 2007 se estima en 70%. A nivel mundial, la proporción de operaciones algorítmicas se encuentra generalmente más altos tanto en los mercados estadounidense y los mercados europeos. Además, el comercio de la equidad, los mercados de divisas también utilizan el comercio algorítmico. En 2006, el 25% del total de las operaciones de cambio de divisas fueron expulsados ​​por los programas de algoritmo. Derivados como mercados de futuros y de opciones también se pueden integrar fácilmente en el comercio algorítmico. Para el año 2010, alrededor del 20% del volumen total de las opciones de comercio generado por la computadora. En el mismo sentido, los mercados de bonos también están cambiando hacia los operadores algorítmicos. Sin embargo, una de las preocupaciones que rodea HFT es que la cantidad rentable que es? Según un informe, que fue lanzado en agosto de 2009 por el Grupo TABB, una firma de investigación de la industria de servicios financieros, a 300 firmas de valores y fondos de cobertura que utilizan comercio algorítmico ganado aproximadamente US $ 21 mil millones en ganancias en 2008. No obstante, la negociación algorítmica y de alta frecuencia atrajo muchas críticas para mayo flash crash de 2010. De acuerdo con la Comisión de Seguridad e Intercambio (SEC) y la Commodity Futures Trading Commission, algoritmos contribuyeron a la volatilidad de los mercados cuando DJIA hundió más del 9% en pocos minutos, su 2º peor oscilación intradiario nunca hasta la fecha, debido a una falla técnica en 6 de mayo de 2010. Sin embargo, los precios se recuperó rápidamente. Más tarde, en julio de 2011, la Organización Internacional de Comisiones de Valores (IOSCO) informó que a pesar de HFT y algoritmos permiten a los comerciantes para ejecutar grandes operaciones, junto con habilidades de gestión, su uso fue uno de los factores que contribuyen en el flash crash del 6 de mayo de 2010. Período temprano Los mercados financieros recibieron un gran impulso en la década de 1970 gracias a algunos desarrollos hito en la tecnología, como la informatización del flujo de órdenes. Si bien el sistema "cambio de tendencia orden designado" New York Stock Exchange 's (DOT, y más tarde SUPERDOT), ayudó a las órdenes de enrutamiento automáticamente al puesto comercial adecuada, la apertura automatizado sistema de información (OARS) ayudó a los expertos de comercio en la determinación del precio de apertura de equilibrio del mercado (SOR; Smart Order Routing). Las acciones de Nueva York Cambio define Programa de Comercio como la compra o venta de las órdenes relativas a 15 o más acciones por valor de sobre $ 15 millones en total. De hecho, muestra que todas las operaciones del programa se introducen con la ayuda de un ordenador. Equidad SP500 y los mercados de futuros utilizan ampliamente los programas de trading entre ellos en la década de 1980. Durante este período, algunas invenciones más tecnológicos como "Cartera de Seguros" fueron diseñados que ayudó a la creación de una opción de venta sintética en una cartera de acciones. Modelo de ordenador basado en el modelo de valoración de opciones Negro-Scholes hizo posible comerciar futuros de acciones a gran velocidad. Ambas estrategias comerciales a menudo apodado como "program trading" fueron severamente criticados por muchas personas, entre ellas el Informe Brady, para agravar o incluso de iniciar la caída de la bolsa de 1987. Sin embargo, el impacto de los programas de trading / trading equipo en caída de la bolsa de vez en cuando es un asunto de gran debate como está ampliamente discutido en los círculos académicos. Tras el éxito de "program trading" en los mercados financieros de Estados Unidos con la ejecución completamente electrónico, junto con las redes de comunicaciones electrónicas similares desarrollados en todo el mundo a finales de los años 1980 y 1990. Mientras tanto, en el sistema decimal de Estados Unidos, lo que altera el tamaño más pequeño de la señal 16.01 de un dólar (US $ 0,0625) a US $ 0.01 por acción, pueden haber alentado la negociación algorítmica. Decimalization ayudó a cambiar la microestructura del mercado por lo que es posible tener pequeñas diferencias entre los precios de oferta y demanda, la reducción de ese modo el mercado de los responsables ventaja comercial, y la creación de más liquidez en el mercado. En consecuencia, en medio de un mayor nivel de liquidez, los inversores institucionales empezaron división de pedidos de acuerdo a los algoritmos con el fin de completar las órdenes de un mejor precio promedio. Estos puntos de referencia la media de los precios son calculados por equipos mediante el "precio promedio ponderado en el tiempo" o más a menudo, aunque el precio medio ponderado por volumen. Año 2001 vio un mayor apoyo para el encendido a negociación algorítmica en los mercados financieros. Justo en ese momento, un equipo de investigadores de IBM publicó un trabajo de investigación en la Conferencia Conjunta Internacional sobre Inteligencia Artificial en el que resultaron en las versiones de laboratorio de experimentación de las subastas electrónicas utilizadas en los mercados financieros de que la forma en dos estrategias algorítmicas (IBMs poseen MGD. Y Hewlett-Packard ZIP) podría una y otra vez hacer mejor que los operadores humanos. MGD, una versión personalizada del algoritmo GD, fue inventado por Steven Gjerstad John Dickhaut en uno mil novecientos noventa y seis séptimas, mientras que el algoritmo postal fue inventado en HP por el profesor David Acantilado en 1996. En su papel de término el equipo de IBM escribió que el impacto financiero de la investigación que muestra MGD y código postal realizar mejor que humanos se traducirá en miles de millones de dólares anualmente. A medida que más y más mercados electrónicos reemplazados comercio manual, otras nuevas estrategias algoritmo también se introdujeron en los mercados financieros. Estrategias algoritmo se puede implementar fácilmente en los ordenadores debido a que estas máquinas están hechas, como tal, donde su tiempo de reacción a mispricing temporal junto con su capacidad para examinar los precios de diferentes mercados es muy rápido. Por ejemplo, Sigilo inventado por el Deutsche Bank, Sniper y Guerilla por Credit Suisse y los ejércitos de otras estrategias algorítmicas como el arbitraje, arbitraje estadístico, seguimiento de tendencias y de reversión a la media. Estas estrategias comerciales son tan rápidos y eficientes que comenzaron a conducir una nueva demanda de baja latencia Proximity Hosting y Global Exchange Conectividad. Por aquí, es importante saber lo que es la latencia mientras que los comerciantes ponen juntos una estrategia para el comercio electrónico. Latencia medios de retardo entre la transmisión de información de una fuente (o remitente) y la recepción de la información por el otro receptor o extremo. Latencia tiene como límite inferior que coincide con la velocidad de la luz; aproximadamente 3,3 milisegundos por cada 1.000 kilómetros de fibra óptica. Una probabilidad de mayores incrementos de latencia cuando regeneración de señal o equipos de enrutamiento se introduce en lugar de la velocidad de la luz de referencia. Estrategias de Trading Tras tendencia: Tendencia siguiente es una estrategia de negociación que capitaliza a largo plazo, medio plazo y las fluctuaciones del mercado a corto plazo que se producen en los diferentes mercados. El propósito de esta estrategia es tomar ventaja de una tendencia del mercado en ambos lados, es decir, ir en largo (compra) o ir en corto (venta) en el mercado de valores. La idea es beneficiarse de altos y bajos de las acciones y los mercados de futuros constantes. Los comerciantes que adoptan tendencias siguientes enfoques comerciales pueden utilizar técnicas como el cálculo del precio de mercado actual, 20/50 a 200 días en movimiento brotes de promedio y de canales para identificar fácilmente en qué dirección se dirige el mercado para el día y recoger las señales de comercio. Sin embargo, los comerciantes que emplean esta estrategia no se centran en la predicción de los precios; que sólo comienzan a operar cuando la tendencia parece haber comenzado y salir de un comercio una vez que la tendencia parece haber terminado. Par Trading También conocido como Comercio pares, este tipo de comercio permite a los operadores a tomar ganancias de prácticamente cualquier condición de mercado. En consecuencia, también se llama como el comercio neutral de mercado, ya que se aprovecha de la tendencia alcista, tendencia bajista, y los movimientos de lado. Esta estrategia se caracteriza por ser una estrategia estadística arbitraje comercial y la convergencia. Estrategias neutrales Delta Dentro de finanzas, estrategia neutral delta se describe como una cartera de valores financieros correlacionados, donde el valor de la cartera no se ve afectada debido a las pequeñas fluctuaciones en el valor del activo subyacente. Este tipo de cartera incluye normalmente las opciones y sus correspondientes valores subyacentes de tal manera que los componentes del delta positivos y negativos compensados, lo que resulta en el valor de las carteras de ser bastante invulnerable a los cambios en el valor del activo subyacente. En economía y finanzas. el arbitraje es una técnica de tomar ventaja de la diferencia de los precios de entre dos o más mercados. Arbitraje comercial implica la identificación de una combinación de igualar ofertas que se beneficia de los desequilibrios del mercado, y el beneficio es la diferencia entre los precios de mercado. Condiciones necesarias para el arbitraje comercial Arbitraje comercial sólo puede ocurrir cuando una de las tres condiciones se cumple. 1- El activo significado para el arbitraje comercial no se negocia en el mismo precio en todos los mercados. 2 - Dos activos con los mismos flujos de efectivo pueden no operar al mismo precio. 3- Un activo con un precio determinado en el futuro no lo hace en la actualidad el comercio en su precio futuro después de descontar el precio futuro a la tasa de interés libre de riesgo (es decir, el activo tiene costos significativos de almacenamiento; como tal, por ejemplo, esta condición se cumple para el grano, pero no para los valores) Sin embargo, el arbitraje comercial no significa la compra de un producto en un mercado donde los precios son bajos y venderlo en otro mercado en el que los precios son altos. La quintaesencia de arbitraje comercial es que la transacción se debe ejecutar de forma simultánea para reducir la exposición al riesgo de mercado, o el riesgo de que los precios pueden fluctuar en un mercado antes de que ambas operaciones han terminado. En general, esto sólo es posible con los valores y productos financieros que pueden ser objeto de comercio por vía electrónica. Una vez más, es imprescindible que cada etapa de la transacción se ejecuta antes de que los precios del mercado pueden haber cambiado. Perdiendo en una de las piernas del comercio y en consecuencia tener que cotizar a un precio peor que se denomina como "riesgo de ejecución o de riesgo más la pierna de forma explícita. En las operaciones de arbitraje sin riesgo de mercado o la incertidumbre deben participar. Por ejemplo, considere esto: Normalmente, un producto vendido en un mercado por un precio determinado debe buscar al mismo precio en otro lugar. Sin embargo, la esencia de la negociación arbitraria es que una mercancía no puede tener el mismo precio en dos o más mercados, incluso como ganancia proviene de la diferencia en los precios. Los comerciantes que venden el trigo, por ejemplo, pueden encontrar que el precio del trigo es menor en las regiones agrícolas, y para aprovechar de precios más altos en las ciudades, que compran y lo transportan diferentes ciudades. Sin embargo, los comerciantes ignoran el hecho de que el transporte de un lugar a otro implica costos de transporte, cuna de trabajo, gastos de seguro y el costo de almacenamiento. Esto no es una 'negociación arbitraria True'. Una verdadera negociación arbitraria es donde no hay riesgo, tales como la negociación de valores en más de una bolsa. Por aquí el arbitraje se produce mediante la compra de forma simultánea en un mercado y vender en el otro mercado. La media de Reversión La media de reversión es el comercio que emplea la metodología matemática para la inversión de valores; sin embargo, también se puede utilizar para otros procesos. El concepto básico de la negociación reversión a la media es que los precios de acciones altibajos son fenómeno temporal y las poblaciones tienden a tener un precio promedio durante el transcurso del tiempo. En reversión a la media, la primera tarea es identificar el rango de cotización de una acción; Posteriormente, el precio medio se calcula utilizando técnicas analíticas vinculadas a los ingresos, las ventas y los activos y así sucesivamente. La acción se considera como atractivo para la compra cuando el precio medio es más alto que el precio actual, en la mano cuando el precio medio es más bajo que el precio actual del mercado y se espera acciones a caer. En otras palabras, se espera una variación de un precio medio para traer de vuelta las acciones hacia la media. En general, la desviación estándar de la mayoría de los últimos precios 20 se utiliza un indicador de comprar o vender. Además, varias poblaciones de informes servicios como Google finanzas. Finanzas Yahoo. MarketWatch, Morningstar, etc proporciona regularmente medias móviles de 50, 100, 200 días. A pesar de que la presentación de informes servicios de medias móviles, es imperativo para mirar de cerca los altos y bajos para el periodo de estudio. Trading Scalping Esta es una especie de arbitraje comercial de pequeñas diferencias de precios formados por la oferta ask precio. Especulación comerciantes tratan de actuar como de costumbre creadores de mercado o especialistas. Es decir, comprar en el precio de la oferta y vender al precio de venta, los beneficios de ser la diferencia entre la oferta y precio. Este método permite con fines de lucro, incluso cuando la oferta y demanda se mantienen sin cambios, siempre y cuando hay comerciantes que están dispuestos a aceptar los precios de mercado. Por lo general, requiere la creación y liquidar una posición rápidamente, normalmente en cuestión de minutos o incluso segundos. La función de un revendedor es más como un creadores de mercado o especialistas, la liquidez y mantener el flujo de orden del mercado. Un creador de mercado es, en esencia, un revendedor de expertos. Los volúmenes negociados por un creador de mercado son bastante grandes en comparación con un revendedor individuo normal. Con el fin de observar de cerca la actividad comercial, los sistemas de comercio sofisticados son empleados por los creadores de mercado. Sin embargo, los creadores de mercado están limitados por reglas estrictas de cambio aun cuando el comerciante individual no lo es. Por ejemplo, se requiere que cada creador de mercado en el NASDAQ de colocar al menos una candidatura y uno pregunte en un determinado nivel de precios, con el fin de mantener un mercado de dos caras para cada población representada. Transacción y reducciones significativas en costos Un buen número de estrategias de negociación descritos como el comercio algorítmico (junto con la búsqueda de liquidez algorítmico) viene en la categoría de reducción de costes. Gracias a estas estrategias comerciales grandes pedidos comerciales se rompe fácilmente en órdenes menores y entró en el mercado tarde o temprano. Esta estrategia fundamental se conoce como "Iceberging". Para determinar el éxito de esta estrategia, el precio promedio de compra se divide por el "precio promedio ponderado por volumen" para el mercado en relación con un período en particular. Uno de los algoritmos que ayudan en la búsqueda de las órdenes ocultas o icebergs se denomina como "Stealth". Casi todas estas estrategias comerciales primero fueron documentados por Optimal Estrategias de Trading por Robert Kissell. Las estrategias que no se refieran a Dark Pools Últimamente, la negociación de alta frecuencia (HFT), que incluye un amplio conjunto de buy-side, así como de creación de mercado comerciantes secundarios venta, ha resultado ser más prominente pero con cierta cantidad de críticas. Estos algoritmos o diseños se dan generalmente nombres como invisible, creado por el Deutsche Bank, Iceberg, Puñal, Guerrilla, Francotirador, BASOR, todos ellos construidos por Quod Financiera y Sniffer. Sin embargo, las bases de todos estos programas se basan en modelos matemáticos simples. Piscinas oscuras son una especie de bolsas de valores electrónicos sustitutivos donde el comercio se llevará a cabo de forma anónima, con la mayoría de las órdenes ocultas o iceberged. Los jugadores o tiburones escanear a cabo grandes pedidos haciendo ping pequeñas órdenes de mercado para comprar y vender. Cuando un buen número de pedidos pequeños están llenos, los tiburones pueden haber detectado la presencia de un gran orden "iceberged". Al comentar sobre la rápida velocidad con que wew algoritmos se hacen, Andrew Lo, director del Instituto del Laboratorio de Tecnología de Ingeniería Financiera de Massachusetts, dijo una vez, "ahora es una carrera armamentista". Desde un montón de desarrolladores de algoritmos han entrado en el edificio del mercado más sofisticado programas, la competencia ha aumentado, mientras que los beneficios se han reducido. Sin embargo, uno de los impactos indeseables involuntarios de la negociación algoritmo ha sido dramático aumento en el volumen de las asignaciones comerciales y asentamientos, además de los costos de cierre de transacción vinculados con ellos. Desde 2004, sin embargo, con el fin de mantener el aumento de los costos en los registros, se han producido muy pocos avances en la tecnología y los servicios prestados. Por ejemplo, los individuos como Scott Kurland, han construido soluciones para combinar operaciones ejecutadas a través de algoritmos. High Frequency Trading Aunque, en las empresas de comercio de alta frecuencia nos representó sólo el 2% de los cerca de 20.000 empresas que operan en el 2009, todavía representaba el 73% del volumen total negociado. A finales del primer trimestre de 2009, el monto total de activos bajo gestión de los fondos de cobertura que emplean estrategias HFT se situó en $ 141 mil millones, lo cual fue un 21% más baja de su máximo anterior. Tecnología Renacimiento fue la primera empresa de gran éxito en la introducción de estrategias HFT. Por 2007-2008, los fondos de alta frecuencia comenzaron a ganar popularidad inmensa. La mayoría de las firmas de HFT son los creadores de mercado, asegurando la suficiente liquidez en el mercado y la reducción de la volatilidad. Además, HFT también ayuda en la reducción a "Oferta Oferta Spreads", que implica la puesta tanto el comercio y la inversión más barato y más fácil para los participantes del mercado. Sin embargo, HFT ha sido el centro de atención en los últimos años tras las declaraciones de la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos y de la Commodity Futures Trading Commission que tanto algorítmica y HFT fueron factores que contribuyen en el 06 de mayo 2010 de Flash Crash. Algunos de los nombres más importantes en el comercio de HFT son: GETCO LLC, Jump Trading LLC, Torre Capital Research, Hudson River Trading, así como Citadel Investment Group, Goldman Sachs, DE Shaw, Rentech. Comercio de alta frecuencia es como el comercio cuantitativa, que se caracteriza por períodos de cartera que sostiene cortos. Bajo la estrategia de negociación de alta frecuencia, hay cuatro grupos principales: 1- Mercado de decisiones basada en el flujo de órdenes, 2 - Mercado de decisiones arraigada en la información de datos de garrapatas 3 arbitraje - Evento 4-estadístico arbitraje Todas las decisiones de asignación de cartera se toman por modelos cuantitativos computarizados. Estrategias HFT son inmensamente exitosas porque son impulsados ​​principalmente por su capacidad de procesar simultáneamente volúmenes de información, tarea que no fue posible por los comerciantes humanos ordinarios. HFT Características Por lo general el comercio de alta frecuencia puede ser caracterizada por varias características distintivas Esta estrategia es muy cuantitativa, utilizando algoritmos computarizados para examinar los datos del mercado de entrada y ejecutar estrategias de negociación por cuenta propia; Una posición de inversión se mantiene sólo por períodos muy cortos de tiempo que va desde segundos a horas y rápidamente comercia dentro y fuera de esas posiciones, en ocasiones miles o decenas de miles de veces al día. (Las posiciones se mantuvieron en renta variable, divisas, ETFs, opciones. Futuros, incluyendo algunos otros instrumentos financieros que pueden negociarse de forma automática) Al final de un día de negociación no existe una posición neta de inversión; Se utiliza sobre todo por las empresas propietarias o en las mesas de negociación de propiedad en más grandes, las empresas diversificadas; Es muy sensible a la velocidad de procesamiento de los mercados y de su propio acceso al mercado; La mayoría de los operadores de alta frecuencia ofrecen liquidez y precio de descubrimiento a los mercados a través del mercado de decisiones y el arbitraje comercial. Toma de Mercado Creación de mercado es un conjunto de estrategias HFT que ayuda a la colocación de una orden limitada para vender (u ofrecer) más alto que el precio actual de mercado o una orden límite de compra (o la oferta) más bajo que el precio actual con el objetivo de beneficiarse de la oferta y demanda propagación. Uno de los fabricante más importante del mercado es Automated Trading Desk. Citigroup compró este creador de mercado en 2007 y representa aproximadamente el 7% del volumen total negociado tanto en la Bolsa de Valores de Nueva York (NYSE) y NASDAQ. El arbitraje estadístico Hay uno más recogida / juego de estrategias HFT, también conocidos como estrategia de arbitraje clásico. Incluye un buen montón de valores tales como cubiertos paridad de tasas de interés en el mercado de divisas que ayuda a determinar la relación entre los precios de un enlace interno, un bono denominado en una moneda extranjera. el precio de contado de la divisa. y el precio de un contrato a plazo sobre la moneda. Si los precios de mercado son suficientemente diferentes de los indicados por el modelo para cubrir los costos de transacción, en este caso cuatro transacciones se pueden hacer para garantizar una ganancia libre de riesgo. HFT hace posible la ejecución de arbitrajes similares utilizando modelos de mayor complejidad que involucra a varios más de 4 valores. Según estimaciones TABB Grupo, los beneficios totales anuales de estrategias de bajo arbitraje de latencia en la actualidad, se encuentra por encima de US $ 21 mil millones. Una variedad de estrategias de arbitraje estadístico se han construido mediante el cual las decisiones comerciales se hacen sobre la base de las variaciones de las relaciones estadísticamente importantes. Al igual que las estrategias de creación de mercado, arbitraje estadístico puede ser útil en todas las clases de activos. Arbitrage Evento Es un programa muy complejo, que tiene un subconjunto de riesgos, fusión, convertible, o el arbitraje de valores en dificultades, que busca sacar provecho de un evento específico, tales como la firma del contrato, la aprobación regulatoria, decisión judicial, etc., para alterar la relación precio o tipo de dos o más instrumentos financieros y hace posible que el arbitrajista para obtener un beneficio. Arbitraje de fusiones también se conoce como arbitraje de riesgo es un ejemplo perfecto de esto. Arbitraje de fusiones generalmente incluye de compra de las acciones de una empresa que es objeto de una toma de control, mientras que un cortocircuito en las acciones de la sociedad absorbente. En general, el precio de mercado de la empresa objetivo es menor que el precio de la oferta por la sociedad absorbente. El diferencial entre estos dos precios se centra en lo general más de la probabilidad y el momento de la adquisición se completó además del nivel actual de las tasas de interés. La apuesta en un arbitraje de fusiones es tal que un diferencial hará al final va a ser cero, siempre y cuando la adquisición se termina. El único riesgo aquí es cuando se rompe el acuerdo y la propagación se ensancha extraordinariamente. Baja Latencia Trading Muy a menudo la gente tiende a confundir al comercio de baja latencia con el comercio de alta frecuencia. Si bien el comercio de alta frecuencia incluye equipos que ejecutan operaciones en cuestión de milisegundos, o excepcionalmente baja latencia en la terminología del comercio, los comerciantes-baja latencia dependen de las redes de ultra baja latencia. Los comerciantes que utilizan beneficio baja latencia de comercio de la recepción de la información, como las ofertas y las ofertas de la competencia, a sus algoritmos microsegundos antes que los otros jugadores en el mercado que no lo utilizan. El avance en la velocidad ha llevado a la necesidad de que las empresas tienen un tiempo real, la plataforma de comercio emplazamiento común con el fin de beneficiarse de la aplicación de estrategias de alta frecuencia. Estrategias se cambian continuamente para discernir fácilmente los cambios sutiles en el mercado, así como para gestionar el riesgo de la estrategia que se está ingeniería inversa por los rivales. También hay una enorme presión para incluir constantemente nuevas características o mejoras a un algoritmo especial, como cliente alteraciones céntricas y una serie de cambios que mejoran el rendimiento, que incluyen, rendimiento comercial de destino (benchmarking), la reducción de costes para la empresa comercial o un rango de otras implementaciones. Debido a la siempre cambiante naturaleza de las estrategias de negociación algorítmica, los operadores deben ser capaces de adaptarse y el comercio inteligente bajo cualquier tipo de condiciones de mercado. Es imperativo que los comerciantes emplean estrategias de negociación flexibles, suficientes para combatir una amplia combinación de escenarios de mercado. Como resultado, una proporción significativa de los ingresos netos de las empresas se gasta en la RD de estos sistemas de comercio autónomas. De acuerdo con los comerciantes pasan proporción significativa de los ingresos de RD para actualizar varios sistemas de comercio. Implementación de Estrategia La mayoría de las estrategias algorítmicas demanda constructing de lenguajes de programación modernos, a pesar de que algunos comerciantes siguen utilizando estrategias diseñadas en hojas de cálculo. Cada vez más, los algoritmos implementados por las grandes casas de bolsa y administradores de activos se han diseñado de acuerdo con el FIX Protocolos algorítmico Definición Trading Idioma (FIXatdl), lo que permite a las empresas a recibir órdenes para identificar con precisión cómo sus pedidos electrónicos deben expresarse. Órdenes Trading construido usando FIXatdl puede entonces enviar hacia fuera de los sistemas de los comerciantes a través de los Protocol. Whereas FIX modelos básicos pueden trabajar muy bien en regresiones lineales, se necesitan identificación de teoría de juegos y el patrón más complejo o modelos de extrapolación para construir modelos comerciales. Para la construcción de estos modelos, los desarrolladores usan "redes neuronales" y "programación genética". Cuestiones relacionadas con el desarrollo del algoritmo Los algoritmos se utilizan ampliamente como sus anfitriones utilización oferta de beneficios como la mejora de la liquidez en el mercado y el aumento de la productividad; sin embargo, también ha atraído fuertes críticas de los corredores humanos y los comerciantes se enfrentan duro desafío de la tecnología. Además, los algoritmos han sido criticados por las siguientes razones: En general los comerciantes tienen juicios interesantes de cómo funciona la economía global y el mercado. Sin embargo, algunos expertos encuentran estas estrategias desconcertante. Argumentan que cuando estos sofisticados sistemas se implementan lo que implica entrar en algunos números, y algo sale por el otro extremo, a continuación, que no siempre es perceptible por qué el "recuadro negro" destacó ciertos datos o relaciones. La Autoridad de Servicios Financieros ha mantenido estrecha vigilancia sobre el desarrollo del comercio de "recuadro negro". En su informe anual el regulador observó que no había dudas sobre enormes beneficios que se deriven de la nueva tecnología, tales como llevar la eficiencia y la creación de liquidez en el mercado. Sin embargo, también advirtió que que la creciente dependencia de la tecnología sofisticada y modelado trae algunos riesgos mayores como la insuficiencia de sistemas que pueden dar lugar a la interrupción del negocio. El ex ministro de Hacienda Señor Myners del Reino Unido señaló una vez que las empresas podrían convertirse en los juguetes de los especuladores como consecuencia de la negociación de alta frecuencia automática. Señor Myners advirtió que el proceso amenaza con poner fin a la relación entre un inversor y una empresa. Otras preocupaciones consisten en el problema técnico de latencia o el retraso en la recepción de las cotizaciones a los comerciantes, la seguridad y la posibilidad de que todo el sistema de bajar, lo que lleva a una caída de la bolsa. Tal ha sido cambio en la dinámica del mercado de que el gigante de banca de inversión Goldman Sachs gasta decenas de millones de dólares en esta alta frecuencia estrategias de negociación. El banco emplea a más personas que trabajan en su departamento de tecnología de la gente en la mesa de operaciones. Algorítmica y HFT fueron culpados por haber contribuido a la volatilidad del mercado durante el 06 de mayo 2010 de Flash Crash, un día en el que el Promedio Industrial Dow Jones se desplomó casi 600 puntos sólo para rebotar esas pérdidas en cuestión de minutos. Últimos acontecimientos En medio de un rápido avance en la negociación algorítmica, las empresas de información financiera han comenzado noticias de negocios de formato de tal manera que es posible con el comercio de los algoritmos después de estudiar las noticias. Algunas de estas empresas de informes financieros incluyen, Bloomberg, Thomson Reuters y Dow Jones. En su 16 de abril 2007 Además, Financial Times señaló que las computadoras están siendo ampliamente utilizados para recopilar noticias tanto en historias sobre resultados de las ganancias de la empresa o las estadísticas económicas nacionales mundial / / regionales, momento después del lanzamiento. Posteriormente, casi toda la información directa constituye una fuente directa en otros ordenadores que luego comercializan en las noticias. Uno más noticias financieras informar publicación, "El comercio en las noticias", argumentó a favor de estrategias de negociación diciendo los algoritmos no simplemente el comercio en las noticias simples sino también interpretan más difícil de prensa. que nos ayuda a entender mejor. El artículo también menciona que algunas empresas también están tratando de asignar automáticamente un "sentimiento" (identificar si la noticia es buena o mala) a las noticias de modo que el comercio computarizado puede trabajar directamente en la historia de las noticias. En el mismo artículo, Rob Passarella, director global de estrategia en Dow Jones de Enterprise Media Group, dijo que cada vez más personas están manteniendo un ojo en todas las formas de las noticias y la formación de sus propios indicadores alrededor de una manera semi-estructurada. Desde los comerciantes sin descanso buscan nuevas ventajas comerciales, Passarella dijo que su firma comenzó a proporcionar tanto un servicio de noticias de baja latencia y análisis de noticias para los comerciantes. Passarella también dijo que la nueva investigación académica también se llevaron a cabo en el grado en que frecuentan las búsquedas de Google en distintas poblaciones pueden ser utilizados como indicadores de comercio. Además, los diseños de computadoras también se hicieron de una manera que permita la identificación de los posibles efectos de diferentes frases y palabras que pueden aparecer en las declaraciones de la Comisión de Valores y la última ola de comunidades en línea dedicadas a temas de comercio de acciones. Descripción