Mudanças entre as edições de "Arquiteturas de software para Trading Systems"

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O objetivo deste estudo é investigar arquiteturas de software adequadas ao desenvolvimento de uma  
 
O objetivo deste estudo é investigar arquiteturas de software adequadas ao desenvolvimento de uma  
plataforma automática de negociação, ou ''trading system'', multi-estratégia que implemente os  
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plataforma automática de negociação, ou ''trading system'', multi-estratégia que implemente os requisitos
requisitos descritos no '''Black Box''' ()  
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funcionais do modelo '''Black Box''' descrito por Rishi K Narang ([http://www.thequantbook.com/]).
  
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Entendemos por ''arquiteturas de software'', no contexto deste trabalho, aspectos práticos para implementação
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de ''trading systems''tais como:
  
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* Modelos de comunicação e troca de mensagens (por exemplo, [http://www.cs.cmu.edu/~IPC/ Carnegie Mellon IPC].
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* Armazenamento de alto desempenho para de séries históricas de alta frequência.
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* Arquitetura de sistema que permita ''online resaerch''.
  
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''algorithmic trading'' no mercado de capitais Brasileiro, dentre elas:
 
  
* Existem oportunidades de alta frequência?
 
* Quais as frequências mais promissoras, considerando-se os custos de negociação envolvidos?
 
 
* Quais ativos (ações, futuros, etc.) são os mais promissoras para negociação em alta frequência?
 
* Quais ativos (ações, futuros, etc.) são os mais promissoras para negociação em alta frequência?
 
* Qual o impacto dos custos de negociação nas diversas frequências?
 
* Qual o impacto dos custos de negociação nas diversas frequências?

Edição das 01h42min de 10 de outubro de 2012

Objetivos

O objetivo deste estudo é investigar arquiteturas de software adequadas ao desenvolvimento de uma plataforma automática de negociação, ou trading system, multi-estratégia que implemente os requisitos funcionais do modelo Black Box descrito por Rishi K Narang ([1]).

Entendemos por arquiteturas de software, no contexto deste trabalho, aspectos práticos para implementação de trading systemstais como:

  • Modelos de comunicação e troca de mensagens (por exemplo, Carnegie Mellon IPC.
  • Armazenamento de alto desempenho para de séries históricas de alta frequência.
  • Arquitetura de sistema que permita online resaerch.


  • Quais ativos (ações, futuros, etc.) são os mais promissoras para negociação em alta frequência?
  • Qual o impacto dos custos de negociação nas diversas frequências?

Metodologia

Empregaremos uma investigação empírica a partir de séries históricas reais de ativos do mercado Brasileiro, com frequência máxima de minuto-a-minuto.
Serão investigados os retornos obtidos por estratégias ótimas de negociação com sinais obtidos ex-post, ou seja, tomando conhecimento do futuro.
Estes retornos fornecerão um conjunto de baselines para o desempenho de trading systems de alta frequência no mercado Brasileiro.

Resultados esperados

Com este trabalho, esperamos elucidar aspectos que norteiem o desenvolvimento de estratégias negociação em alta frequência no mercado de capitais Brasileiro, dentre os quais destacamos:

  • Mapeamento de ativos e frequências de negociação mais adequados a sistemas do tipo algorithmic trading no mercado de capitais Brasileiro.
  • Avaliação de como os custos de negociação do mercado de capitais Brasileiro impactam as oportunidades de investimento nas diversas frequências de negociação.
  • Obtenção de métricas para avaliação de desempenho de trading systems.