Algorithmisch Trading Strategien Kissell

Algorithmische Handelsstrategien Diese Dissertation stellt die notwendigen Techniken und Rahmenbedingungen dar, um es Investoren zu ermöglichen, entsprechende algorithmische Handelsentscheidungen zu treffen, die den Handelszielen und den Anlagezielen des Fonds entsprechen. Diese Techniken können von Finanzinstituten, Banken, Hedgefonds, Sell-Side-Broker-Händlern und Unternehmen genutzt werden, um die Implementierungsentscheidungsentscheidungen zu verbessern, die Handelskosten zu senken, das Handelsrisiko zu steuern und die Portfolio-Renditen zu erhöhen. Die Dissertation führt notwendige mathematische Modelle (nämlich Markt - und Zeitrisiken) ein, um alternative Ausführungsstrategien zu bewerten und zu vergleichen, geeignete Algorithmen und algorithmische Parameter zu ermitteln und effizientere Portfolios zu erstellen. Es wird eine mehrperiodische Handelsplanungsoptimierungstechnik vorgestellt, um optimale Ausführungsstrategien für Körbe von Beständen in einer Zeitspanne zu bestimmen, die für Investoren nützlich sein kann (nämlich Minuten im Vergleich zu Stunden oder mehr). Die Dissertation zielt darauf ab, Transparenz und Struktur zu einem derzeit undisziplinierten Bereich zu bieten. Diese Dissertation bietet mehrere wichtige Beiträge zur Finanzierung. Sie sind: eine Markt-Impact-Modelling-Technik, eine effiziente Multi-Period-Trade-Schedul-Optimierung Formulierung, eine Echtzeit-Risikomanagement-Technik und eine algorithmische Entscheidungsfindung Rahmen. Es gibt auch einen Einblick in die Verbesserung der Portfolio-Performance durch eine ordnungsgemäße Behandlung von Markt Auswirkungen und Handelsrisiko in der Portfolio-Bau-Phase des Investitionszyklus. Fachgebiet Empfohlenes Zitat Kissell, Robert L, Algorithmische Handelsstrategien (2006). ETD Kollektion für die Fordham University. AAI3216918 Fordham. bepressdissertationsAAI3216918Die Wissenschaft des algorithmischen Handels und des Portfoliomanagements Beschreibung Die Wissenschaft des algorithmischen Handels und des Portfoliomanagements. Mit dem Schwerpunkt auf algorithmischen Handelsprozessen und aktuellen Handelsmodellen, sitzt abgesehen von anderen seiner Art. Robert Kissell, der erste Autor, der den algorithmischen Handel über die verschiedenen Assetklassen diskutiert, bietet wichtige Einblicke in Möglichkeiten, Trading-Algorithmen zu entwickeln, zu testen und zu bauen. Die Leser lernen, wie man Marktwirkungsmodelle bewertet und die Leistung über Algorithmen, Händler und Broker beurteilt und das Wissen zur Implementierung von elektronischen Handelssystemen erwerben kann. Dieses wertvolle Buch fasst die Marktstruktur, die Preisbildung und die Art und Weise, wie verschiedene Teilnehmer miteinander interagieren, einschließlich Bluffen, Spekulationen und Glücksspielen. Leser lernen die zugrunde liegenden Details und Mathematik von kundenspezifischen Trading-Algorithmen, sowie fortgeschrittene Modellierung Techniken zur Verbesserung der Rentabilität durch algorithmischen Handel und geeignete Risikomanagement-Techniken. Portfolio-Management-Themen, darunter Quellfaktoren und Black-Box-Modelle, werden diskutiert, und eine begleitende Website enthält Beispiele, Datensätze ergänzende Übungen in das Buch und große Projekte. Hauptmerkmale Bereitet die Leser vor, Marktwirkungsmodelle zu bewerten und die Performance über Algorithmen, Händler und Broker zu bewerten. Hilft den Lesern, Systeme zu entwickeln, um algorithmisches Risiko und dunkle Poolunsicherheit zu bewältigen. Fasst einen algorithmischen Entscheidungsrahmen zusammen, um die Kohärenz zwischen Investitionszielen und Handelszielen zu gewährleisten. LeserInnen und Professoren studieren Aktienselektion und Portfoliomanagement sowie Händler, Praktiker und Portfoliomanager in der Finanzbranche. Inhaltsverzeichnis Über den Autor Robert Kissell Dr. Robert Kissell ist Präsident und Gründer der Kissell Research Group. Er hat über zwanzig Jahre Erfahrung, spezialisiert auf Wirtschaft, Finanzen, Mathematik, Risiko und Sportmodellierung. Dr. Kissell ist Autor der führenden Branchenbücher, The Science of Algorithmic Trading Portfolio Management, (Elsevier, 2013), Multi-Asset Risk Modeling (Elsevier, 2014) und Optimal Trading Strategies (AMACOM, 2003). Er hat zahlreiche Forschungsarbeiten zum Handel, elektronische Algorithmen, Risikomanagement und beste Ausführung veröffentlicht. Sein Papier, Dynamic Pre-Trade-Modelle: Jenseits der Black Box, (2011) gewann Institutional Investors prestigeträchtigen Papier des Jahres Award. Dr. Kissell ist ein zusätzliches Fakultätsmitglied der Gabelli School of Business an der Fordham University und ist Associate Editor des Journal of Trading und der Zeitschrift für Index Investing. Er war zuvor Lehrer an der Cornell University in ihrem Graduate Financial Engineering Programm. Dr. Kissell hat während seiner gesamten Karriere mit zahlreichen Investment Banks gearbeitet, darunter UBS Securities, wo er als Executive Director von Execution Strategies und Portfolio Analysis tätig war, und bei JPMorgan, wo er Executive Director und Head of Quantitative Trading Strategies war. Er war zuvor bei CitigroupSmith Barney, wo er Vizepräsident der quantitativen Forschung war, und bei Instinet, wo er Direktor der Handelsforschung war. Er begann seine Karriere als Wirtschaftsberater bei R. J. Rudden Associates spezialisiert sich auf Energie, Preisgestaltung, Risiko und Optimierung. Während seiner College-Jahre war Dr. Kissell Mitglied des Stony Brook Soccer Teams und war Co-Captain in seinem Junior und Senior Jahre. Es war während dieser Zeit als Student Athlet, wo er begann Mathe und Statistiken auf Sport-Modellierung Probleme. Viele der Techniken, die in Optimal Sports Math, Statistics und Fantasy diskutiert wurden, wurden während seiner Zeit bei Stony Brook entwickelt und danach fortgeschritten. So macht dieses Buch das Nebenprodukt von Jahrzehnten erfolgreicher Forschung. Dr. Kissell hat einen Ph. D. In Wirtschaftswissenschaften von der Fordham University, ein MS in Angewandter Mathematik von der Hofstra Universität, ein MS in Business Management von der Stony Brook University und ein BS in Angewandter Mathematik Statistik von der Stony Brook University. Zugehörigkeit und Kompetenz Robert Kissell, PhD, ist Präsident der Kissell Research Group, einer globalen Finanz - und Wirtschaftsberatung, die sich auf quantitative Modellierung, statistische Analyse und algorithmischen Handel spezialisiert hat. Er ist derzeit auch ein zusätzliches Fakultätsmitglied der Gabelli School of Business an der Fordham University und hat mehrere leitende Führungspositionen mit prominenten Bulge Bracket Investment Banks gehalten. Kissell Stellt die mathematischen Modelle für den Aufbau, die Kalibrierung und die Erprobung von Marktwirkungsmodellen vor, die die Veränderung des Aktienkurses, die durch einen großen Handel oder Auftrag verursacht wird, berechnen und einen fortschrittlichen Portfolio-Optimierungsprozess vorstellen, der Markt - und Transaktionskosten direkt in die Portfoliooptimierung einbezieht. ProtoView, März 2014 Dieses Buch bietet eine hervorragende Berichterstattung über die Herausforderungen, denen sich Portfoliomanager und Händler bei der Umsetzung von Investitionsideen und den fortgeschrittenen Modellierungstechniken gegenübersehen, um diese Herausforderungen zu bewältigen. - Kumar Venkataraman, Southern Methodist University Request QuoteAlgorithmische Handelsstrategien Diese Dissertation stellt die notwendigen Techniken vor Und Rahmenbedingungen, um es den Anlegern zu ermöglichen, geeignete algorithmische Handelsentscheidungen unter Berücksichtigung der Handelsziele und Anlageziele des Fonds zu treffen. Diese Techniken können von Finanzinstituten, Banken, Hedgefonds, Sell-Side-Broker-Händlern und Unternehmen genutzt werden, um die Implementierungsentscheidungsentscheidungen zu verbessern, die Handelskosten zu senken, das Handelsrisiko zu steuern und die Portfolio-Renditen zu erhöhen. Die Dissertation führt notwendige mathematische Modelle (nämlich Markt - und Zeitrisiken) ein, um alternative Ausführungsstrategien zu bewerten und zu vergleichen, geeignete Algorithmen und algorithmische Parameter zu ermitteln und effizientere Portfolios zu erstellen. Es wird eine mehrperiodische Handelsplan-Optimierungstechnik vorgestellt, um quellenoptimierte Ausführungsstrategien für Körbe von Beständen in einer Zeitspanne zu bestimmen, die für Investoren nützlich sein kann (nämlich Minuten im Vergleich zu Stunden oder mehr). Die Dissertation zielt darauf ab, Transparenz und Struktur zu einem derzeit undisziplinierten Feld zu bieten. Diese Dissertation bietet mehrere wichtige Beiträge zur Finanzierung. Sie sind: eine Markt-Impact-Modelling-Technik, eine effiziente Multi-Period-Trade-Schedul-Optimierung Formulierung, eine Echtzeit-Risikomanagement-Technik und eine algorithmische Entscheidungsfindung Rahmen. Es gibt auch einen Einblick in die Verbesserung der Portfolio-Performance durch eine ordnungsgemäße Behandlung von Markt Auswirkungen und Handelsrisiko in der Portfolio-Bau-Phase des Investitionszyklus. ETD-Sammlung für die Fordham-Universität Gespeichert in Lesezeichenlisten Fragen LIVE CHATDie Wissenschaft des algorithmischen Handels und des Portfoliomanagements Beschreibung Die Wissenschaft des algorithmischen Handels - und Portfoliomanagements, mit dem Schwerpunkt auf algorithmischen Handelsprozessen und aktuellen Handelsmodellen, sitzt neben anderen seiner Art. Robert Kissell, der erste Autor, der den algorithmischen Handel über die verschiedenen Assetklassen diskutiert, bietet wichtige Einblicke in Möglichkeiten, Trading-Algorithmen zu entwickeln, zu testen und zu bauen. Die Leser lernen, wie man Marktwirkungsmodelle bewertet und die Leistung über Algorithmen, Händler und Broker beurteilt und das Wissen zur Implementierung von elektronischen Handelssystemen erwerben kann. Dieses wertvolle Buch fasst die Marktstruktur, die Preisbildung und die Art und Weise, wie verschiedene Teilnehmer miteinander interagieren, einschließlich Bluffen, Spekulationen und Glücksspielen. Leser lernen die zugrunde liegenden Details und Mathematik von kundenspezifischen Trading-Algorithmen, sowie fortgeschrittene Modellierung Techniken zur Verbesserung der Rentabilität durch algorithmischen Handel und geeignete Risikomanagement-Techniken. Portfolio-Management-Themen, darunter Quellfaktoren und Black-Box-Modelle, werden diskutiert und eine begleitende Website enthält Beispiele, Datensätze ergänzende Übungen im Buch und große Projekte. show mehr Produktdetails Format Hardback 496 Seiten Abmessungen 192 x 236 x 30mm 1.159.98g Erscheinungsdatum 14 Nov 2013 Herausgeber Elsevier Science Publishing Co Inc Impressum Academic Press Inc Publikation CityCountry San Diego, Vereinigte Staaten Sprache Englisch Illustrationen Anmerkung schwarzer Ampere weiß Illustrationen, schwarzer Ampere weiße Zeilendiagramme, schwarze Ampere weiße Tische, Figuren ISBN10 0124016898 ISBN13 9780124016897 Bestseller Rang 363.825 Personen, die dies gekauft haben, kauften auch Rezension zitat 034Dieses Buch bietet eine hervorragende Berichterstattung über die Herausforderungen, denen sich Portfoliomanager und Händler bei der Umsetzung von Investitionsideen und den fortgeschrittenen Modellierungstechniken gegenübersehen, um diese Herausforderungen zu bewältigen.034 --Kumar Venkataraman, Southern Methodist Universityshow mehr Inhaltsverzeichnis I - Einführung 1. Algorithmischer Handel 2. Marktmikrostruktur 3. Transaktionskostenanalyse (TCA) II - Mathematische Modellierung 4. Marktwirkung 5. Multi-Asset-Klasse Marktwirkung 6 Preis 7. Algorithmisches Handelsrisiko 8. Algorithmische Entscheidungsfindung Framework 9. Portfolio Algorithmen III - Portfolio Management 10. Portfolioaufbau 11. Quant Factors 12. Black Box ModelShow mehr Über Robert Kissell Dr. Robert Kissell ist Präsident und Gründer der Kissell Research Group. Er hat über zwanzig Jahre Erfahrung spezialisiert auf Wirtschaft, Finanzen, Mathe Amps Statistiken, Risiko und Sport-Modellierung. Dr. Kissell ist Autorin der führenden Branchenbücher, 034Die Wissenschaft des Algorithmischen Handelsverstärkungsportfolios, 034 (Elsevier, 2013), 034Multi-Asset Risk Modeling034 (Elsevier, 2014) und 034Optimal Trading Strategies, 034 (AMACOM, 2003). Er hat zahlreiche Forschungsarbeiten zum Handel, elektronische Algorithmen, Risikomanagement und beste Ausführung veröffentlicht. Sein Papier, 034Dynamische Pre-Trade-Modelle: Jenseits der Black Box, 034 (2011) gewann Institutional Investor039s prestigeträchtigen Papier des Jahres Award. Dr. Kissell ist ein zusätzliches Fakultätsmitglied der Gabelli School of Business an der Fordham University und ist Associate Editor des Journal of Trading und der Zeitschrift für Index Investing. Er war zuvor Lehrer an der Cornell University in ihrem Graduate Financial Engineering Programm. Dr. Kissell hat während seiner gesamten Karriere mit zahlreichen Investment Banks gearbeitet, darunter UBS Securities, wo er als Executive Director von Execution Strategies und Portfolio Analysis tätig war, und bei JPMorgan, wo er Executive Director und Head of Quantitative Trading Strategies war. Er war zuvor bei CitigroupSmith Barney, wo er Vizepräsident der quantitativen Forschung war, und bei Instinet, wo er Direktor der Handelsforschung war. Er begann seine Karriere als Wirtschaftsberater bei R. J. Rudden Associates spezialisiert sich auf Energie, Preisgestaltung, Risiko und Optimierung. Während seiner College-Jahre war Dr. Kissell Mitglied des Stony Brook Soccer Teams und war Co-Captain in seinem Junior und Senior Jahre. Es war während dieser Zeit als Student Athlet, wo er begann Mathe und Statistiken auf Sport-Modellierung Probleme. Viele der Techniken, die in 034Optimal Sports Mathe, Statistik und Fantasy034 besprochen wurden, wurden während seiner Zeit bei Stony Brook entwickelt und danach fortgeschritten. So macht dieses Buch das Nebenprodukt von Jahrzehnten erfolgreicher Forschung. Dr. Kissell hat einen Ph. D. In Wirtschaftswissenschaften von der Fordham University, ein MS in Angewandter Mathematik von der Hofstra Universität, ein MS in Business Management von der Stony Brook University und ein BS in Angewandter Mathematik amp Statistiken von Stony Brook University. show mehr Review Text 034Kissell. Stellt die mathematischen Modelle für den Aufbau, die Kalibrierung und die Prüfung von Marktwirkungsmodellen vor, die die Veränderung des Aktienkurses, die durch einen großen Handel oder Auftrag verursacht wird, berechnen und einen fortschrittlichen Portfolio-Optimierungsprozess vorstellt, der Markt - und Transaktionskosten direkt in die Portfoliooptimierung einbezieht.034- - ProtoView, März 2014 034Dieses Buch bietet eine hervorragende Berichterstattung über die Herausforderungen, denen sich Portfoliomanager und Händler bei der Umsetzung von Investitionsideen und den fortschrittlichen Modellierungstechniken gegenübersehen, um diese Herausforderungen zu bewältigen.034 - Kumar Venkataraman, Southern Methodist Universityshow mehr