Negociação algorítmica O que é negociação algorítmica A negociação algorítmica, também referida como negociação de algo e negociação de caixa preta, é um sistema de negociação que utiliza modelos matemáticos avançados e complexos e fórmulas para tomar decisões de alta velocidade e transações nos mercados financeiros. A negociação algorítmica envolve o uso de programas de computador rápidos e algoritmos complexos para criar e determinar estratégias de negociação para retornos ideais. BREAKING DOWN Algorithmic Trading Algumas estratégias de investimento e estratégias de negociação como arbitragem. A propagação de intermercados, a produção de mercado ea especulação podem ser melhoradas através de negociação algorítmica. Plataformas eletrônicas podem operar completamente estratégias de investimento e negociação através de negociação algorítmica. Como tal, os algoritmos são capazes de executar instruções de negociação em condições específicas em preço, volume e tempo. O uso de negociação algorítmica é mais comumente usado por grandes investidores institucionais, devido à grande quantidade de ações que eles compram todos os dias. Algoritmos complexos permitem que esses investidores obtenham o melhor preço possível sem afetar significativamente o preço da ação e aumentar os custos de compra. Arbitragem Arbitragem é a diferença de preços de mercado entre duas entidades diferentes. Arbitragem é comumente praticada em negócios globais. Por exemplo, as empresas podem tirar proveito de suprimentos ou mão-de-obra mais baratos de outros países. Estas empresas são capazes de cortar custos e aumentar os lucros. Arbitragem também pode ser utilizado em negociação S P futuros, proporcionando uma oportunidade de arbitragem. Negociação algorítmica de alta velocidade pode rastrear esses movimentos e lucrar com as diferenças de preços. Negociação Antes do Fundo do Índice Rebalanceamento Poupança de aposentadoria como fundos de pensão são investidos principalmente em fundos mútuos. Os fundos de índices de fundos mútuos são regularmente ajustados para corresponder aos novos preços dos ativos subjacentes do fundo. Antes disso, as instruções de negociação pré-programadas são acionadas por estratégias de negociação algorítmicas, que podem transferir lucros de investidores para comerciantes algorítmicos. Reversão média A reversão média é o método matemático que calcula a média de uma segurança s preços altos e baixos temporários. A negociação algorítmica calcula essa média e o lucro potencial da movimentação do preço da segurança, pois ela se afasta ou vai para o preço médio. Scalping Scalpers lucro da negociação do lance-pede espalhar o mais rápido possível várias vezes por dia. Os movimentos de preços devem ser inferiores ao spread de segurança. Esses movimentos ocorrem em minutos ou menos, portanto, a necessidade de decisões rápidas, que podem ser otimizadas por fórmulas de negociação algorítmica. Outras estratégias otimizadas por negociação algorítmica incluem redução de custos de transação e outras estratégias pertencentes a piscinas escuras. Uma obrigação sem data de vencimento. Obrigações perpétuas não são resgatáveis, mas pagar um fluxo constante de juros para sempre. Alguns dos. O primeiro de uma série de anos em um índice econômico ou financeiro. Um ano de base é normalmente definido para um nível arbitrário de 1. Um vínculo que pode ser convertido em uma quantidade predeterminada de capital da empresa em determinados momentos durante a sua vida, normalmente. O excesso de retorno que o investimento no mercado de ações oferece ao longo de uma taxa livre de risco, como o retorno de títulos do governo. Um índice de 500 ações escolhidas para o tamanho do mercado, liquidez e agrupamento da indústria, entre outros fatores. O S P 500 foi projetado. Usando Algoritmos Genéticos Para Previsão de Mercados Financeiros Carregando o player. Burton sugeriu em seu livro A Random Walk Down Wall Street (1973) que um macaco com os olhos vendados jogando dardos nas páginas financeiras de um jornal poderia selecionar um portfólio que faria exatamente o mesmo que um cuidadosamente selecionado por especialistas. Enquanto a evolução pode ter feito o homem não mais inteligente na colheita de ações, a teoria de Charles Darwin tem bastante eficaz quando aplicado mais diretamente. Algoritmos genéticos (GAs) são métodos de resolução de problemas (ou heurísticas) que imitam o processo de evolução natural. Ao contrário das redes neurais artificiais (RNAs), projetadas para funcionarem como neurônios no cérebro, esses algoritmos utilizam os conceitos de seleção natural para determinar a melhor solução para um problema. Como resultado, GAs são comumente usados como otimizadores que ajustam parâmetros para minimizar ou maximizar alguma medida de realimentação, que pode então ser usada independentemente ou na construção de uma RNA. Nos mercados financeiros. Algoritmos genéticos são mais comumente usados para encontrar os melhores valores de combinação de parâmetros em uma regra de negociação, e eles podem ser construídos em modelos de ANN projetado para escolher ações e identificar negócios. Vários estudos têm demonstrado que esses métodos podem ser eficazes, incluindo Genetics Algorithms: Genesis of Stock Evaluation (2004) por Rama, e The Applications of Genetic Algorithms in Stock Market Data Mining Optimization (2004) por Lin, Cao, Wang, Zhang. Como os Algoritmos Genéticos Funcionam Os algoritmos genéticos são criados matematicamente usando vetores, que são quantidades que têm direção e magnitude. Os parâmetros para cada regra comercial são representados com um vetor unidimensional que pode ser considerado como um cromossomo em termos genéticos. Entretanto, os valores utilizados em cada parâmetro podem ser pensados como genes, que são então modificados usando a seleção natural. Por exemplo, uma regra de negociação pode envolver o uso de parâmetros como Moving Average Convergence-Divergence (MACD). Exponential Moving Average (EMA) e Estocástica. Um algoritmo genético poderia então introduzir valores nestes parâmetros com o objetivo de maximizar o lucro líquido. Ao longo do tempo, pequenas mudanças são introduzidas e aqueles que fazem um desejável impacto são mantidos para a próxima geração. Existem três tipos de operações genéticas que podem então ser realizadas: Crossovers representam a reprodução e crossover biológico visto na biologia, pelo qual uma criança assume certas características de seus pais. As mutações representam a mutação biológica e são utilizadas para manter a diversidade genética de uma geração de uma população para outra, introduzindo pequenas alterações aleatórias. As selecções são a fase em que os genomas individuais são escolhidos de uma população para reprodução posterior (recombinação ou crossover). Estes três operadores são então utilizados em um processo de cinco passos: Inicializar uma população aleatória, onde cada cromossomo é n-comprimento, sendo n o número de parâmetros. Isto é, um número aleatório de parâmetros é estabelecido com n elementos cada. Selecione os cromossomos, ou parâmetros, que aumentam os resultados desejáveis (presumivelmente lucro líquido). Aplique operadores de mutação ou crossover aos pais selecionados e gere uma prole. Recombinar a prole ea população atual para formar uma nova população com o operador de seleção. Repita os passos dois a quatro. Ao longo do tempo, este processo resultará em cromossomas cada vez mais favoráveis (ou, parâmetros) para uso em uma regra comercial. O processo é então terminado quando um critério de paragem é cumprido, o que pode incluir tempo de execução, aptidão, número de gerações ou outros critérios. (Para mais informações sobre o MACD, leia Trading The MACD Divergence.) Usando Algoritmos Genéticos em Trading Enquanto algoritmos genéticos são usados principalmente por comerciantes institucionais quantitativos. Os comerciantes individuais podem aproveitar o poder de algoritmos genéticos - sem um grau em matemática avançada - usando vários pacotes de software no mercado. Essas soluções variam de pacotes de software independentes voltados para os mercados financeiros para complementos do Microsoft Excel que podem facilitar análises mais práticas. Ao usar essas aplicações, os comerciantes podem definir um conjunto de parâmetros que são então otimizados usando um algoritmo genético e um conjunto de dados históricos. Alguns aplicativos podem otimizar quais parâmetros são usados e os valores para eles, enquanto outros são focados principalmente em simplesmente otimizar os valores para um dado conjunto de parâmetros. (Para saber mais sobre estas estratégias derivadas do programa, consulte O Poder das Operações do Programa.) Dicas e Truques Importantes de Otimização O encaixe da curva (sobre o ajuste), projetando um sistema comercial em torno de dados históricos ao invés de identificar o comportamento repetível, algorítmos genéticos. Qualquer sistema de negociação que utilize GAs deve ser testado em frente no papel antes do uso ao vivo. Escolher parâmetros é uma parte importante do processo, e os comerciantes devem procurar parâmetros que se correlacionam com mudanças no preço de um determinado valor. Por exemplo, experimente diferentes indicadores e veja se alguns parecem se correlacionar com grandes turnos do mercado. O Bottom Line algoritmos genéticos são formas únicas de resolver problemas complexos, aproveitando o poder da natureza. Ao aplicar esses métodos para prever os preços dos títulos, os comerciantes podem otimizar as regras de negociação, identificando os melhores valores a serem usados para cada parâmetro para um determinado valor. No entanto, esses algoritmos não são o Santo Graal, e os comerciantes devem ter cuidado para escolher os parâmetros certos e não ajuste de curva (sobre ajuste). (Para ler mais sobre o mercado, confira o Listen To The Market, não é seu Pundits.) Negociação em Dados Médicos: Trata-se de uma dor de cabeça ou uma oportunidade para Patologistas e Laboratórios Clínicos Published: April 25 2017 Legislação foi introduzida que, se aprovado Quando se trata de privacidade do paciente, os patologistas e os gerentes de laboratório clínico pode estar gastando mais tempo abordando um problema crescente com os dados do paciente seus laboratórios criar e armazenar. Os corretores de dados de terceiros querem posicionar-se para coletar dados de saúde na fonte para que possam desidentificá-lo e vendê-lo às partes interessadas. Os corretores de dados são entidades comerciais que coletam, reúnem e / ou mantêm informações pessoais sobre indivíduos. Eles também vendem ou fornecem acesso de terceiros à informação, explicou o Serviço de Pesquisa do Congresso. Uma agência do ramo legislativo que fornece a análise política e legal aos membros e aos comitês da Câmara e do Senado do Congresso dos EUA, independentemente da filiação partidária. As empresas farmacêuticas, fabricantes de dispositivos médicos e outras empresas podem comprar os dados de vários tipos de corretores de dados, tais como informações, análise e empresas de tecnologia. Os dados comprados, em seguida, pode ir para orientar os investimentos da indústria ou lançar campanhas de marketing de drogas. O comércio de dados médicos já é um grande negócio Patologistas e líderes de laboratórios médicos que se sentem incomodados com esse fluxo de dados aparentemente não estão sozinhos. Eu encontrei crescente desconforto sobre a expansão da venda de informações médicas não apenas entre os defensores da privacidade, mas também entre insiders da indústria da saúde, escreveu Adam Tanner em um artigo que ele escreveu para Scientific American. Tanner é membro do Instituto de Ciências Sociais Quantitativas da Universidade de Harvard. O negócio de compilação de dados de saúde e alavancagem Os corretores de dados obtêm informações longitudinais de centenas de milhões de registros de hospitais e médicos prescrição e reivindicações de seguros e relatórios de testes de laboratório médico, explicou Tanner. Uma vez que os dados de laboratório clínico compõem uma parcela significativa dos registros de saúde dos pacientes, os grupos de patologia e os laboratórios clínicos têm uma participação na forma como os dados coletados são usados. As empresas de dados anonimizar dados (observando apenas o ano de nascimento, sexo, código postal parcial e nomes de médicos) antes da venda. Portanto, de acordo com Tanner, as regras de privacidade médica dos EUA não são aplicáveis. Pfizer anualmente gasta 12 milhões para comprar dados de saúde de diversas fontes, incluindo IMS Health. Disse Marc Berger. Pfizer s vice-presidente de dados do mundo real e Analytics, no artigo Scientific American. A IMS Health (IMS), uma empresa global de tecnologia e informação localizada em Danbury, Connecticut, diz que visa oferecer aos clientes (empresas farmacêuticas e consumidoras de saúde, fabricantes de dispositivos médicos, fornecedores, pagadores e agências governamentais) soluções para medir e melhorar o desempenho . A IMS faturou 2.921 milhões em 2017 e projeta um aumento de 10 a 12 na receita neste ano, de acordo com um comunicado. Adam Tanner (acima) é um companheiro no Instituto de Harvard para Ciências Sociais Quantitativas. Em uma entrevista com a Harvard Gazette sobre um livro que ele escreveu sobre a coleta de dados do consumidor, Tanner afirmou que quer que os consumidores entendam como os dados sobre eles são constantemente coletados e, em seguida, decidir como compartilhar informações de acordo com o nível em que eles São confortáveis. (Foto copyright: Harvard Gazette.) Agências governamentais Pesar-Em agências governamentais estão pedindo responsabilidade e transparência por corretores de dados. No ano passado, quatro senadores dos Estados Unidos introduziram a Lei de Responsabilidade e Transparência do Data Broker de 2017. Proibe que os corretores de dados obtenham ou façam divulgar informações pessoais ou qualquer outra informação relacionada a qualquer pessoa, fazendo declarações ou representações falsas, fictícias ou fraudulentas . É cada vez mais fácil identificar pessoas de dados anônimos, Chesley Richards, MD. Diretor Adjunto do Escritório de Serviços Científicos da Saúde Pública, Centros de Controle e Prevenção de Doenças, disse à Scientific American. Em um relatório da Computerworld 2017 sobre a legislação proposta, a Associação de Marketing Direto (DMA), uma organização de comércio para os usuários e fornecedores na base de dados direta e campos de marketing interativo, declarou não há necessidade da legislação. A DMA apontou três investigações de 2017 sobre a indústria de corretagem de dados pela Comissão Federal de Comércio (FTC), o Escritório de Responsabilidade do Governo dos Estados Unidos (GAO) e o Comitê de Comércio, Ciência e Transporte do Senado que, de acordo com a DMA, Thomas. Encontraram poucas evidências de transgressões na indústria. Além disso, uma Declaração de Direitos de Privacidade do Consumidor revelada no ano passado pela Administração Obama, tentou fazer proteções claras para os consumidores e maior certeza para as empresas. Consumidores, o documento proclama, tem o direito de: 1) exercer o controle sobre as organizações de dados recolher a partir deles, e como os dados são usados 2) compreender as informações sobre privacidade e segurança 3) esperar organizações coletar, usar e divulgar dados pessoais Em resumo, como o Dark Daily já explorou, grandes projetos de saúde de dados podem ter outros objetivos além de melhorar os resultados dos cuidados e reduzir os custos. Dados médicos, incluindo relatórios de testes de laboratório clínico estão impulsionando o sucesso das empresas, lançando campanhas de marketing, levantando preocupações com a privacidade e estimulando a possível legislação. Donna Marie Pocius
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