Desenvolva bons indicadores Uma vez que você tenha usado o storyboard eo mapa de impacto e esteja claro sobre o que você quer saber, é hora de definir indicadores para que você possa medir e acompanhar seus resultados e impactos. Os indicadores podem ajudar você a descobrir o que aconteceu ou mudou como resultado de seu trabalho de organização e outros fatores e pode ajudá-lo a fazer perguntas adicionais sobre como essas mudanças aconteceram. Para qualquer desfecho, há uma série de possíveis sinais, sintomas ou dicas através dos quais estes resultados podem ser observados, medidos ou detectados com diferentes graus de certeza. Os indicadores podem ser quantitativos que têm que ver com uma quantidade ou um número ou qualitativo que tem que fazer com as qualidades ou características de o que está sendo discutido. Ver Tabela 1. Indicadores quantitativos ajudam a responder perguntas sobre coisas que são inerentemente expressas em números. Indicadores qualitativos ajudam a demonstrar, descrever ou medir que algo aconteceu. Alguns indicadores podem ajudá-lo a identificar resultados objetivos (por exemplo, se os funcionários permaneceram no cargo há mais de seis meses ou quantas toneladas de móveis domésticos foram reciclados pela organização). 1 Objetivo Resultado Indicadores exemplo perguntas Depois de deixar o emprego com o Soap Co. você tem sido empregado Muitas vezes, os indicadores dos dois tipos de resultados subjetivos e objetivos são de igual importância para as empresas sociais, por isso itrsquos útil para capturar a mudança ou progresso em ambos os sentidos. Um dos benefícios do uso de indicadores subjetivos é que pode ser possível comparar peoplersquos sentimentos, atitudes e percepções ao longo do tempo, a fim de medir o que é muitas vezes referida como a distância percorrida. Por exemplo, uma empregada que trabalha na Soap Co. pode indicar, usando uma escala de 0 a 10 como a foto acima, que ela se sente mais confiante em sua interação com os clientes shoprsquos do que quando ela foi perguntada seis meses antes. Este é um progresso que muitas vezes é difícil, mas que vale a pena compreender e demonstrar. O que faz um bom indicador Muitas questões são interessantes para a organização e suas partes interessadas, e uma organização pode procurar medir muitas coisas. Itrsquos essenciais para desenvolver processos que ajudam você a entender por que as coisas acontecem e fornecer mais feedback de forma livre. Como complemento a estes, é importante escolher indicadores de desempenho, qualidade ou resultados que estejam dentro do escopo da organização para mensuração e uso. Quatro critérios para a escolha de indicadores são resumidos pelo acrônimo AIMS: Ação focada. O conhecimento sobre esta questão ajuda a sua organização ou seus principais interessados a fazer as coisas melhor ou mais eficazmente É dentro da sua organização o poder de influenciá-la Importante. É relevante para sua organização É uma prioridade para um stakeholder ou grupo de partes interessadas principais Medível. Você pode obter informações que lhe diz algo sobre os efeitos yoursquove tinha simples. É claro e direto o suficiente para ser compreendido por todas as partes interessadas É fácil obter informações sem assistência especializada se não houver nenhuma disponível 4 The Soap Co. Edimburgo é uma empresa social desenvolvida pela Forth Sector, uma organização que oferece oportunidades de emprego e treinamento apoiadas Para pessoas com problemas de saúde mental. Ele dirige várias empresas sociais que criam empregos e oportunidades de treinamento no varejo, produção e marketing. O Soap Co. está localizado no coração da cidade histórica Edinburghrsquos e produz e vende produtos de alta qualidade, artesanais, feitos localmente a partir de matérias-primas básicas. A sua expressão da sua filosofia é: Tradicional Feito à Mão Única, e os seus objectivos incluem: Melhorar os empregados, a auto-estima e o desenvolvimento pessoal Desenvolver um negócio sustentável À medida que assume um processo de provas e melhorias, seguem-se alguns exemplos de uma lsquobrainstormrsquo de indicadores Que o Soap Co. Edimburgo pode querer usar para determinar se itrsquos cumprir os seus objectivos. Sample Quantitative Indicators for the Soap Co. Edimburgo Social Indicadores de que o Soap Co está melhorando employeesrsquo auto-estima e desenvolvimento pessoal. Indicadores de negócios que informam o Soap Co. que ele está reunindo, ou como ele pode atender, seus objetivos de negócios. Quantas horas de treinamento o funcionário recebeu Quantas unidades de sabão e outros produtos foram vendidos Quantas vezes um funcionário exigiu cuidados de saúde para uma determinada condição em comparação com outras pessoas fora da empresa que tinham a mesma condição Quantas vezes os clientes vieram Voltar para mais produtos Quanto dinheiro a organização trouxe para o economyQuantitative local O que é o comércio quantitativo negociação quantitativa consiste em estratégias de negociação com base na análise quantitativa. Que se baseiam em cálculos matemáticos e número crunching para identificar oportunidades comerciais. Como o comércio quantitativo é geralmente usado por instituições financeiras e fundos de hedge. As transações são normalmente de grande porte e podem envolver a compra e venda de centenas de milhares de ações e outros títulos. No entanto, o comércio quantitativo está se tornando mais comumente usado por investidores individuais. BREAKING Down Quantitative Trading Preço e volume são duas das entradas de dados mais comuns utilizados na análise quantitativa como os principais inputs para modelos matemáticos. As técnicas de negociação quantitativas incluem o comércio de alta frequência. Negociação algorítmica e arbitragem estatística. Estas técnicas são rápido-fogo e têm tipicamente horizontes de investimento a curto prazo. Muitos comerciantes quantitativos estão mais familiarizados com ferramentas quantitativas, como médias móveis e osciladores. Compreender a negociação quantitativa Comerciantes quantitativos tirar proveito da tecnologia moderna, matemática ea disponibilidade de bases de dados completas para tomar decisões comerciais racionais. Os comerciantes quantitativos tomam uma técnica de negociação e criam um modelo usando matemática, e então desenvolvem um programa de computador que aplica o modelo aos dados históricos do mercado. O modelo é então testado e otimizado. Se forem obtidos resultados favoráveis, o sistema é então implementado em mercados em tempo real com capital real. A forma como funcionam os modelos quantitativos de negociação pode ser melhor descrita usando uma analogia. Considere um relatório meteorológico em que o meteorologista prevê uma chance de 90 de chuva, enquanto o sol está brilhando. O meteorologista obtém essa conclusão contra-intuitiva coletando e analisando dados climáticos de sensores em toda a área. Uma análise quantitativa computadorizada revela padrões específicos nos dados. Quando esses padrões são comparados aos mesmos padrões revelados nos dados climáticos históricos (backtesting), e 90 em cada 100 vezes o resultado é chuva, então o meteorologista pode tirar a conclusão com confiança, daí a previsão de 90. Os comerciantes quantitativos aplicam este mesmo processo ao mercado financeiro para tomar decisões de negociação. Vantagens e Desvantagens da Negociação Quantitativa O objetivo da negociação é calcular a ótima probabilidade de executar um comércio rentável. Um comerciante típico pode efetivamente monitorar, analisar e tomar decisões de negociação em um número limitado de títulos antes que a quantidade de dados recebidos oprima o processo de tomada de decisão. O uso de técnicas de negociação quantitativas ilumina esse limite usando computadores para automatizar as decisões de monitoramento, análise e negociação. Superar a emoção é um dos problemas mais difundidos com a negociação. Seja medo ou ganância, ao negociar, a emoção serve apenas para sufocar o pensamento racional, que geralmente leva a perdas. Computadores e matemática não possuem emoções, portanto, o comércio quantitativo elimina esse problema. O comércio quantitativo tem seus problemas. Os mercados financeiros são algumas das entidades mais dinâmicas que existem. Portanto, os modelos de negociação quantitativos devem ser tão dinâmicos para serem consistentemente bem-sucedidos. Muitos comerciantes quantitativos desenvolvem modelos que são temporariamente lucrativos para a condição de mercado para a qual eles foram desenvolvidos, mas eles falham, em última instância, quando as condições do mercado mudam. Básicos de negociação algorítmica: conceitos e exemplos Carregando o jogador. Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação em caixa-preta ou simplesmente negociação de algo) é o processo de utilização de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um negócio a fim de gerar lucros a uma velocidade e frequência que é impossível para um Comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras baseiam-se no tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além de oportunidades de lucro para o comerciante, algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática, excluindo impactos humanos emocionais sobre as atividades de negociação. Suponha que um comerciante segue estes critérios simples do comércio: Compre 50 partes de uma ação quando sua média movente de 50 dias for acima da média movente de 200 dias Vender partes da ação quando sua média movente de 50 dias vai abaixo da média movente de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que irá monitorar automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocar as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante já não precisa manter um relógio para os preços ao vivo e gráficos, ou colocar os pedidos manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso por ele, identificando corretamente a oportunidade de negociação. Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Trades executados com os melhores preços possíveis Instant e exata colocação de ordem de comércio (assim altas chances de execução em níveis desejados) Trades (Veja o exemplo de insuficiência de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em várias condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação das operações Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzido Possibilidade de erros por parte de comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos A maior parte do dia-a-dia é negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar colocando um grande número de ordens em velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplas decisões Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. O Algo-trading é usado em muitas formas de negociação e atividades de investimento, incluindo: Investidores de médio a longo prazo ou empresas compradoras (fundos de pensão , Fundos mútuos, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos de grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitradores) beneficiam-se da execução de comércio automatizada além disso, algo-troca ajudas na criação de liquidez suficiente para vendedores no mercado. Tradutores sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e deixar o programa trocar automaticamente. A negociação algorítmica proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Algorithmic Trading Estratégias Qualquer estratégia de negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que é rentável em termos de ganhos melhorou redução de custos. As estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading são as seguintes: As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis. Canal breakouts. Movimentos de nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica, porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e simples de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de 50 e 200 dias de média móvel é uma estratégia de tendência popular seguinte. Comprar uma ação cotada dual a um preço mais baixo em um mercado e vendê-lo simultaneamente em um preço mais elevado em um outro mercado oferece o diferencial de preço como o lucro sem risco. (Para mais em estratégias negociando da tendência, veja: Estratégias simples para capitalizar em tendências. Ou arbitragem. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, já que existem diferenciais de preços de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar tais diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades rentáveis de forma eficiente. Os fundos de índice definiram períodos de reequilíbrio para trazer as suas participações a par com os respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os comerciantes algorítmicos, que capitalizar sobre os negócios esperados que oferecem 20-80 pontos-base de lucros, dependendo do número de ações no fundo de índice, pouco antes do rebalanceamento do fundo índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Um monte de modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta neutro, que permitem a negociação sobre a combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos de modo que o delta da carteira seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente. Identificar e definir um intervalo de preço e algoritmo de implementação com base em que permite que os comércios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entrar e sair do seu intervalo definido. Volume ponderada estratégia de preço médio quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando os perfis de volume histórico específico do estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado pelo tempo rompe uma grande ordem e libera blocos menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre uma hora de início e uma de fim. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre o início eo fim, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem de negociação seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a relação de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia de etapas relacionadas envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge níveis definidos pelo usuário. A estratégia de redução da implementação tem como objetivo minimizar o custo de execução de uma ordem, trocando o mercado em tempo real, economizando no custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia irá aumentar a taxa de participação alvo quando o preço das ações se move favoravelmente e diminuí-lo quando o preço das ações se move adversamente. Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos do outro lado. Esses algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de sell side têm a inteligência interna para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado de compra de uma grande ordem. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. Requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, bateu com backtesting. (Para mais sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta comercial para a colocação de encomendas. Os seguintes são necessários: Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação requerida, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar as ordens Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar Ordens A capacidade ea infra-estrutura para backtest o sistema uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo Aqui está um exemplo abrangente: Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdam Bolsa de Valores (AEX) e Bolsa de Valores de Londres (LSE). Permite construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: AEX negocia em Euros, enquanto LSE negocia em libras esterlinas Devido à diferença de uma hora, AEX abre uma hora mais cedo do que LSE, seguido por ambas as trocas que negociam simultaneamente por próximas horas e então negociando somente em LSE durante A última hora à medida que a AEX fecha Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes Um programa de computador que pode ler os preços atuais de mercado Alimentações de preços tanto da LSE quanto da AEX A forex rate feed for Taxa de câmbio GBP-EUR Ordem de capacidade de colocação que pode encaminhar a ordem para a troca correta Capacidade de back-testing em feeds de preços históricos O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o feed de preços de entrada de ações RDS de ambas as câmaras Usando as taxas de câmbio disponíveis . Converter o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, então coloque a ordem de compra em câmbio de menor preço e venda na ordem de câmbio mais alta Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro de arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio algo-gerado, assim que os outros participantes do mercado. Conseqüentemente, os preços flutuam em milisegundos e até microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio comprar é executado, mas vender o comércio doesnt como os preços de venda mudar no momento em que sua ordem atinge o mercado Você vai acabar sentado com uma posição aberta. Tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Há riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha de sistema, erros de conectividade de rede, intervalos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação. A análise quantitativa de um desempenho de algoritmos desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. Sua emocionante para ir para a automação auxiliado por computadores com uma noção de fazer dinheiro sem esforço. Mas um deve certificar-se que o sistema é testado completamente e os limites requeridos são ajustados. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de programação e sistemas de construção por conta própria, para ter certeza de implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste completo de algo-trading podem criar oportunidades lucrativas.
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