Prefácio à Análise Quantitativa, Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação: Presença de Risco de Crédito de Contraparte para o Mercado de Renda Fixa.
Análise Quantitativa, Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação: Presença de Risco de Crédito de Contraparte no Mercado de Renda Fixa.
7 páginas afixado: 2 out 2009.
Goldman Sachs Group, Inc.
Westport Financial, LLC, EUA.
Data de Escrita: 23 de janeiro de 2007.
Este livro aborda aplicações práticas selecionadas e desenvolvimentos recentes nas áreas de modelagem financeira quantitativa em instrumentos derivativos, alguns dos quais são da própria pesquisa e prática dos autores. Ele é escrito do ponto de vista de engenheiros financeiros ou profissionais, e, como tal, coloca mais ênfase nas aplicações práticas da matemática financeira no mercado real do que a própria matemática com condições técnicas precisas (e tediosas). Ele tenta combinar idéias econômicas com matemática e modelagem, de modo a ajudar o leitor a desenvolver intuições.
Palavras-chave: CVA, Ajuste de Avaliação de Crédito, Crédito de Contraparte, Modelo BGM, Modelo HJM, Modelo RS, Martingale, Modelagem de Derivados, Reamostragem Martingale, Spline Exponencial Ortogonal, Stat Arb, Árvore Espessa Não Explodindo, NBT, PRDC, TARN, Snowball, Snowbear, CCDS , Extintor de crédito.
Download de análise quantitativa de modelagem de derivativos e estratégias de negociação livre de livros.
Análise Quantitativa Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação.
ISBN 10: 9789812706652.
ISBN 13: 9812706658.
Este livro aborda aplicações práticas selecionadas e desenvolvimentos recentes nas áreas de modelagem financeira quantitativa em instrumentos derivativos, alguns dos quais são do a ..
Análise Quantitativa Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação.
ISBN 10: 9813203226.
ISBN 13: 9789813203228.
Este livro aborda aplicações práticas selecionadas e desenvolvimentos recentes nas áreas de modelagem financeira quantitativa em instrumentos derivativos, alguns dos quais são do a ..
Financiamento Quantitativo de Energia.
ISBN 10: 9781461472483.
ISBN 13: 1461472482.
Os mercados de finanças e energia têm sido um campo científico ativo há algum tempo, embora o desenvolvimento e as aplicações de métodos quantitativos sofisticados nessas áreas sejam.
Avaliação do Risco Energético e Gestão de Derivados de Energia.
ISBN 10: 9780071594479.
ISBN 13: 0071594477.
Os Métodos e Estratégias Mais Recentes para Trocar e Gerenciar com Sucesso os Riscos nos Mercados de Energia Volátil de Hoje A Segunda Edição de Risco de Energia atualizada apresenta um relatório oficial.
Métodos Quantitativos Aplicados Para Negociação E Investimento.
ISBN 10: 9780470871348.
ISBN 13: 0470871342.
Este livro fornece um manual sobre análise financeira quantitativa. Concentrando-se em métodos avançados para modelagem de mercados financeiros no contexto de aplicações financeiras práticas, é ..
Regras Avançadas de Negociação.
ISBN 10: 9780080493435.
ISBN 13: 0080493432.
Advanced Trading Rules é o guia essencial para as técnicas de ponta usadas atualmente pelos melhores traders financeiros, analistas e gestores de fundos. Os editores trouxeram ..
Garantias e financiamento de risco de crédito de contraparte.
ISBN 10: 9780470661789.
ISBN 13: 047066178X.
O conteúdo do livro é focado em métodos quantitativos rigorosos e avançados para precificação e proteção de crédito de contraparte e risco de financiamento. A nova teoria geral que é re ..
Prefácio à Análise Quantitativa, Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação: Presença de Risco de Crédito de Contraparte para o Mercado de Renda Fixa.
Análise Quantitativa, Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação: Presença de Risco de Crédito de Contraparte no Mercado de Renda Fixa.
7 páginas afixado: 2 out 2009.
Goldman Sachs Group, Inc.
Westport Financial, LLC, EUA.
Data de Escrita: 23 de janeiro de 2007.
Este livro aborda aplicações práticas selecionadas e desenvolvimentos recentes nas áreas de modelagem financeira quantitativa em instrumentos derivativos, alguns dos quais são da própria pesquisa e prática dos autores. Ele é escrito do ponto de vista de engenheiros financeiros ou profissionais, e, como tal, coloca mais ênfase nas aplicações práticas da matemática financeira no mercado real do que a própria matemática com condições técnicas precisas (e tediosas). Ele tenta combinar idéias econômicas com matemática e modelagem, de modo a ajudar o leitor a desenvolver intuições.
Palavras-chave: CVA, Ajuste de Avaliação de Crédito, Crédito de Contraparte, Modelo BGM, Modelo HJM, Modelo RS, Martingale, Modelagem de Derivados, Reamostragem Martingale, Spline Exponencial Ortogonal, Stat Arb, Árvore Espessa Não Explodindo, NBT, PRDC, TARN, Snowball, Snowbear, CCDS , Extintor de crédito.
Análise Quantitativa, Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação.
Na Presença de Risco de Crédito de Contraparte para o Mercado de Renda Fixa.
Este livro aborda aplicações práticas selecionadas e desenvolvimentos recentes nas áreas de modelagem financeira quantitativa em instrumentos derivados, alguns dos quais são da própria pesquisa e prática dos autores. Ele é escrito do ponto de vista de engenheiros financeiros ou profissionais, e, como tal, coloca mais ênfase nas aplicações práticas da matemática financeira no mercado real do que a própria matemática com condições técnicas precisas (e tediosas). Ele tenta combinar idéias econômicas com matemática e modelagem, de modo a ajudar o leitor a desenvolver intuições.
Entre as modelagens e as técnicas numéricas apresentadas estão as aplicações práticas das teorias do martingale, como a reamostragem e a interpolação de martingale model factory e martingale. Além disso, o livro aborda as estratégias de modelagem, precificação e arbitragem de risco de contraparte na perspectiva de uma funcionalidade de front office e um centro de receita (e não apenas uma funcionalidade de gerenciamento de risco), que são desenvolvimentos relativamente recentes e de importância crescente. Ele também discute várias estratégias de estruturação de negociação e aborda alguns produtos híbridos de crédito / IR / FX populares, como PRDC, TARN, Snowballs, Snowbears, CCDS e extintores de crédito.
Embora o escopo principal deste livro seja o mercado de renda fixa (com foco adicional no mercado de taxas de juros), muitas das metodologias apresentadas também se aplicam a outros mercados financeiros, como os mercados de crédito, patrimônio, câmbio e commodities.
Conteúdo: Teoria e Aplicações da Modelagem de Derivativos: Introdução ao Risco de Crédito da Contraparte Martingale Arbitrage Pricing in Real Market O Black-Scholes Framework e Extensões Martingale Reamostragem e Interpolação Introdução à Modelagem de Termo de Taxa de Juros Modelo The Health-Jarrow-Morton O Modelo de Mercado de Taxa de Juros Modelagem de Risco de Crédito e Pricing Taxa de Juros Fundamentos de Mercado e Estratégias de Negociação Proprietárias: Modelagem de Curva de Rendimento de Taxa de Juros Simples Modelo de Risco de Dois Fatores O Graal Sagrado - Modelo de Decomposição de Rendimento de Arbitragem de Taxa de Juros Modelo de Inflação.
Leitor: Leitores avançados que trabalham ou estão interessados no mercado de renda fixa.
Yi Tang está atualmente no Morgan Stanley & amp; Co., Inc. como chefe do CVA Strategies Group. Anteriormente, ele foi Gerente Geral e chefe da Divisão de Analítica Quantitativa da Shinsei Securities responsável pela modelagem de derivativos em RI, Câmbio, Patrimônio, Crédito, Commodity, bem como IR / FX, IR / Equity e outros híbridos. Ele também trabalhou na Goldman, Sachs & amp; Co., Inc. como chefe do CVA Strategies Group na FICC, e na Bear, Stearns & amp; Co., Inc. como Diretor Gerente / Principal no Departamento FAST e chefe de um grupo Quant responsável por parte de modelagem de derivativos de IR e parte da modelagem de derivativos híbridos de IR / Credit. Antes de mudar para o campo de Finanças Quantitativas, ele trabalhou como Professor Assistente Adjunto e pesquisador de pós-doutorado em Física na UCLA. Yi foi palestrante convidado em várias conferências / seminários sobre finanças quantitativas. Ele recebeu seu PhD em Física pela Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA) em 1992.
Atualmente, Bin Li é diretor de operações da Ping Capital Management, um fundo global de hedge macro em Nova York. Antes disso, Bin foi presidente e CIO da Entropy Partners, LLC. Antes disso, Bin foi Presidente e CEO da Tradetrek Inc. e co-fundou a AAStocks International (aastocks), uma empresa de websites financeiros em Hong Kong. De 1993 a 1998, Bin atuou em várias funções, incluindo Vice-Presidente do Grupo de Análise Quantitativa da Merrill Lynch e Diretor Executivo de Estratégias Globais de Negociação Quantitativa no UBS. Bin é um pesquisador e praticante internacionalmente conhecido no setor financeiro e tem sido palestrante convidado em muitas conferências / workshops sobre Finanças Quantitativas. Bin recebeu seu PhD em Física pela New York University em 1992.
Diretora do Mestrado em Matemática Financeira.
Instituto Courant, NYU.
“É bastante óbvio que os autores têm experiência prática significativa em análises quantitativas sofisticadas e modelagem de derivativos. Esse foco no mundo real resultou em um texto que não apenas fornece apresentações claras sobre modelagem, precificação e produtos de derivativos de hedge, mas também fornece material mais avançado que geralmente é encontrado apenas em publicações de pesquisa. Este livro tem ideias inovadoras, aplicativos de última geração e contém uma riqueza de informações valiosas que interessarão acadêmicos, modeladores de derivativos quantitativos aplicados e traders. ”
Kenneth Walter Haber Professor.
Departamento de Bancos e Finanças, Escola de Administração Weatherhead, Universidade Case Western Reserve.
Escrito por dois Quants de produção experiente, este livro contém uma riqueza de métodos práticos e insights úteis que foram experimentados e testados. Ao abordar novas tarefas, a maioria dos Quants se preocupa com as melhores práticas. Junto com artigos publicados especializados, etc, este livro é uma obrigação para ajudar a calibrar o julgamento. Atualmente, há uma dúzia de livros selecionados sobre finanças matemáticas que realmente deveriam estar na prateleira!
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Análise Quantitativa Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação.
ISBN 10: 9789812706652.
ISBN 13: 9812706658.
Este livro aborda aplicações práticas selecionadas e desenvolvimentos recentes nas áreas de modelagem financeira quantitativa em instrumentos derivativos, alguns dos quais são do a ..
Análise Quantitativa Modelagem de Derivativos e Estratégias de Negociação.
ISBN 10: 9813203226.
ISBN 13: 9789813203228.
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Financiamento Quantitativo de Energia.
ISBN 10: 9781461472483.
ISBN 13: 1461472482.
Os mercados de finanças e energia têm sido um campo científico ativo há algum tempo, embora o desenvolvimento e as aplicações de métodos quantitativos sofisticados nessas áreas sejam.
Avaliação do Risco Energético e Gestão de Derivados de Energia.
ISBN 10: 9780071594479.
ISBN 13: 0071594477.
Os Métodos e Estratégias Mais Recentes para Trocar e Gerenciar com Sucesso os Riscos nos Mercados de Energia Volátil de Hoje A Segunda Edição de Risco de Energia atualizada apresenta um relatório oficial.
Métodos Quantitativos Aplicados Para Negociação E Investimento.
ISBN 10: 9780470871348.
ISBN 13: 0470871342.
Este livro fornece um manual sobre análise financeira quantitativa. Concentrando-se em métodos avançados para modelagem de mercados financeiros no contexto de aplicações financeiras práticas, é ..
Regras Avançadas de Negociação.
ISBN 10: 9780080493435.
ISBN 13: 0080493432.
Advanced Trading Rules é o guia essencial para as técnicas de ponta usadas atualmente pelos melhores traders financeiros, analistas e gestores de fundos. Os editores trouxeram ..
Garantias e financiamento de risco de crédito de contraparte.
ISBN 10: 9780470661789.
ISBN 13: 047066178X.
O conteúdo do livro é focado em métodos quantitativos rigorosos e avançados para precificação e proteção de crédito de contraparte e risco de financiamento. A nova teoria geral que é re ..
Análise quantitativa: uma visão geral simples.
Todos os altos, baixos e sentimentos potenciais associados ao investimento podem ofuscar o objetivo final: ganhar dinheiro. Em um esforço para focar no último e eliminar o primeiro, a abordagem “quantitativa” do investimento procura prestar atenção aos números em vez dos intangíveis.
Digite o "Quants"
Harry Markowitz é geralmente creditado com o início do movimento de investimento quantitativo quando publicou uma "Seleção de Portfólio" no Journal of Finance em março de 1952. Markowitz usou matemática para quantificar a diversificação e é citado como um adotante inicial do conceito de que modelos matemáticos poderiam ser aplicado ao investimento.
Robert Merton, um pioneiro na teoria financeira moderna, ganhou um prêmio Nobel por seu trabalho de pesquisa em métodos matemáticos para precificação de derivativos. O trabalho de Markowitz e Merton lançou as bases para a abordagem quantitativa (quant) do investimento.
Ao contrário dos analistas de investimento qualitativos tradicionais, os interessados não visitam empresas, não conhecem as equipes de gerenciamento nem pesquisam os produtos que as empresas vendem em um esforço para identificar uma vantagem competitiva. Eles geralmente não sabem ou se preocupam com os aspectos qualitativos das empresas nas quais investem, confiando apenas na matemática para tomar decisões de investimento.
Os gestores de hedge funds adotaram a metodologia e os avanços na tecnologia de computação que avançaram ainda mais no campo, já que algoritmos complexos poderiam ser calculados em um piscar de olhos. O campo floresceu durante o boom e o estouro das pontocom, já que os quants evitaram em grande parte o frenesi do colapso tecnológico e o crash do mercado.
Enquanto eles tropeçavam na Grande Recessão, estratégias quantitativas continuam em uso hoje e ganharam notável atenção por seu papel na negociação de alta frequência (HFT) que depende da matemática para tomar decisões comerciais. O investimento quantitativo também é amplamente praticado como uma disciplina autônoma e em conjunto com a análise qualitativa tradicional para o aprimoramento do retorno e a mitigação do risco.
Dados, dados em todo lugar.
A ascensão da era do computador tornou possível o processamento de enormes volumes de dados em períodos de tempo extraordinariamente curtos. Isso levou a estratégias de negociação quantitativas cada vez mais complexas, na medida em que os comerciantes buscam identificar padrões consistentes, modelar esses padrões e usá-los para prever movimentos de preços em títulos.
Os quantos implementam suas estratégias usando dados disponíveis publicamente. A identificação de padrões permite que eles configurem gatilhos automáticos para comprar ou vender títulos.
Por exemplo, uma estratégia de negociação baseada em padrões de volume de negociação pode ter identificado uma correlação entre o volume de negociação e os preços. Assim, se o volume de negociação de uma determinada ação subir quando o preço da ação atingir US $ 25 por ação e cair quando o preço atingir US $ 30, um quant pode configurar uma compra automática de US $ 25,50 e uma venda automática de US $ 29,50.
Estratégias semelhantes podem ser baseadas em ganhos, previsões de lucros, surpresas de lucros e uma série de outros fatores. Em cada caso, os traders de quantia pura não se importam com as perspectivas de vendas, a equipe de gerenciamento, a qualidade do produto ou qualquer outro aspecto de seus negócios. Eles estão colocando suas ordens para comprar e vender estritamente com base nos números contabilizados nos padrões que identificaram.
Identificando padrões para reduzir o risco.
A análise quantitativa pode ser usada para identificar padrões que podem ser usados em negociações de segurança lucrativas, mas esse não é seu único valor. Embora ganhar dinheiro seja uma meta que todo investidor possa entender, a análise quantitativa também pode ser usada para reduzir o risco.
A busca dos chamados “retornos ajustados ao risco” envolve a comparação de medidas de risco como alfa, beta, r-quadrado, desvio padrão e o índice de Sharpe, a fim de identificar o investimento que proporcionará o mais alto nível de retorno para o nível dado. risco. A ideia é que os investidores não arrisquem mais do que o necessário para atingir o nível de retorno desejado.
Portanto, se os dados revelarem que dois investimentos provavelmente gerarão retornos semelhantes, mas que um deles será significativamente mais volátil em termos de oscilações de preço para cima e para baixo, os quantos (e o bom senso) recomendariam o investimento menos arriscado. Mais uma vez, os "quants" não se importam com quem gerencia o investimento, com o que se parece com o seu balanço, com o produto que ajuda a ganhar dinheiro ou qualquer outro fator qualitativo. Eles se concentram inteiramente nos números e escolhem o investimento que (matematicamente falando) oferece o nível mais baixo de risco.
Portfólios de paridade de risco são um exemplo de estratégias baseadas em quantia em ação. O conceito básico envolve tomar decisões de alocação de ativos com base na volatilidade do mercado. Quando a volatilidade declina, o nível de risco assumido na carteira aumenta. Quando a volatilidade aumenta, o nível de risco assumido na carteira diminui.
Para tornar o exemplo um pouco mais realista, considere um portfólio que divide seus ativos entre dinheiro e um fundo de índice S & P 500. Usando o Índice de Volatilidade de Câmbio (VIX) da Chicago Board Options como proxy para a volatilidade do mercado de ações, quando a volatilidade aumenta, nossa carteira hipotética mudaria seus ativos para o caixa. Quando a volatilidade declina, nossa carteira mudaria os ativos para o índice S & amp; P 500. Os modelos podem ser significativamente mais complexos do que o que aqui referenciamos, talvez incluindo ações, títulos, commodities, moedas e outros investimentos, mas o conceito permanece o mesmo.
Os benefícios da negociação Quant.
Quant trading é um processo de decisão desapaixonado. Os padrões e números são tudo o que importa. É uma disciplina eficaz de compra / venda, que pode ser executada de forma consistente, livre da emoção que é frequentemente associada a decisões financeiras.
Também é uma estratégia econômica. Como os computadores fazem o trabalho, as empresas que dependem de estratégias quant não precisam contratar equipes grandes e caras de analistas e gerentes de portfólio. Eles também não precisam viajar pelo país ou pelo mundo para inspecionar empresas e se reunir com a administração para avaliar possíveis investimentos. Eles simplesmente usam computadores para analisar os dados e executar os negócios.
Quais são os riscos?
"Mentiras, malditas mentiras e estatísticas" é uma citação muitas vezes usada para descrever a miríade de maneiras em que os dados podem ser manipulados. Enquanto analistas quantitativos buscam identificar padrões, o processo não é, de forma alguma, à prova de erros. A análise envolve a seleção de grandes quantidades de dados. Escolher os dados certos não é de forma alguma uma garantia, assim como os padrões que parecem sugerir certos resultados podem funcionar perfeitamente até que eles não funcionem. Mesmo quando um padrão parece funcionar, validar os padrões pode ser um desafio. Como todo investidor sabe, não há apostas seguras.
Pontos de inflexão, como a desaceleração do mercado de ações de 2008-09, podem ser difíceis nessas estratégias, já que os padrões podem mudar de repente. Também é importante lembrar que os dados nem sempre contam toda a história. Os humanos podem ver um escândalo ou uma mudança gerencial enquanto está se desenvolvendo, enquanto uma abordagem puramente matemática não pode necessariamente fazê-lo. Além disso, uma estratégia torna-se menos eficaz à medida que um número crescente de investidores tenta empregá-la. Os padrões que funcionam se tornarão menos eficazes à medida que mais e mais investidores tentem lucrar com isso.
The Bottom Line.
Muitas estratégias de investimento usam uma combinação de estratégias quantitativas e qualitativas. Eles usam estratégias quant para identificar potenciais investimentos e, em seguida, usam análises qualitativas para levar seus esforços de pesquisa ao próximo nível na identificação do investimento final.
Eles também podem usar uma visão qualitativa para selecionar investimentos e quantificar os dados para o gerenciamento de riscos. Embora as estratégias de investimento quantitativo e qualitativo tenham seus proponentes e seus críticos, as estratégias não precisam ser mutuamente exclusivas.
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