Tuesday 15 August 2017

Estratégias De Negociação De Otimização De Portfólio


Solução de implementação de estratégia de backtesting de gerenciamento de dados de classe institucional: - ações, opções, futuros, moedas, cestas e instrumentos sintéticos personalizados são suportados - múltiplos feeds de dados de baixa latência suportados (velocidades de processamento em milhões de mensagens por segundo em terabytes de dados) - C e Teste de backtesting e otimização de estratégia baseada em rede - execução de vários corretores suportados, sinais de negociação convertidos em pedidos FIX QuantFACTORY - Solução de implementação de estratégia de backtesting de gerenciamento de dados de classe institucional: - QuantDEVELOPER - framework e IDE para estratégias de negociação de desenvolvimento, depuração, backtesting e otimização, disponíveis como Um plug-in Visual Studio - QuantDATACENTER - permite gerenciar um data warehouse histórico e capturar dados de mercado de latência em tempo real ou ultra baixa de provedores e trocas - QuantENGINE - permite implantar e executar estratégias pré-compiladas - multi-ativos, multi-período baixo Dados de latência, vários corretores apoiados. Dados da classe institucional homem Solução de implantação de estratégia de backtesting: - OpenQuant - C e VisualBasic. NET sistema de nível de backtesting de negociação, multi-ativos, testes de nível intradiário, otimização, WFA etc. múltiplos corretores e feeds de dados suportados - QuantTrader - ambiente de negociação de produção - QuantBase - centralizado Gerenciamento de dados - QuantRouter - roteamento de dados e pedidos Solução de implantação de estratégia de backtesting de gerenciamento de dados de classe institucional: - solução multi-ativos, múltiplos feeds de dados suportados, o banco de dados suporta qualquer tipo de RDBMS fornecendo uma interface JDBC, por exemplo Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL, etc. - os clientes podem usar o IDE para rotear sua estratégia em Java, Ruby ou Python, ou podem usar sua própria estratégia IDE - execução de vários corretores suportados, sinais comerciais convertidos em ordens FIX Institucional - Solução de implantação de estratégia de backtesting de gerenciamento de dados de classe: - solução multi-ativos (forex, opções, futuros, ações, ETFs, commodities, instrumentos sintéticos e spreads personalizados de derivativos etc.), múltiplos feeds de dados suportados - estrutura para desenvolvimento de estratégias de negociação, depuração, backtesting E otimização - execução de vários corretores suportados, sinais comerciais convertidos em pedidos FIX (IB, JPMorgan, FXCM, etc.) Plataforma de software dedicada integrada com dados de Tradestations para backtesting e auto-negociação: - dados intradiários diários (estoques de US para 43 anos, futuros para 61 Anos) - prático para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para a linguagem de programação EasyLanguage - suporte a ETFs de ações dos EUA Futuros, índices dos EUA, ações alemãs, índices alemães, grátis para clientes de corretagem da Tradestation - 249,95 mensalmente para não profissionais (plataforma de software Tradestation somente, sem corretora) - 299,95 mensalmente para profissionais (plataforma de software de tradestation somente, sem corretagem) Dedicado Plataforma de software para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias dailyintraday, teste de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados, análise multi-threaded, gráficos 3D, análise WFA, etc. - melhor para sinais baseados em preços backtesting (análise técnica) - link direto para eSignal, Interactive Brokers, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, qualquer feed compatível com DDE, MS, txtfiles e muito mais (Yahoo Finance. ) - uma taxa de tempo 279 para edição padrão ou 339 para edição profissional Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - backtesting e trading do sistema de nível de portfólio, multi-ativos, teste de nível intradiário, otimização, visualização etc. - permite a integração R, Negociação automática na linguagem de script Perl com todas as funções subjacentes escritas em C nativo, preparadas para co-localização do servidor - Suporte nativo do FXCM e Interactive Brokers - suporte gratuito ao FXCM, 100 por mês para a plataforma IB, entre em contato com Salesseertrading para outras opções Plataforma de software dedicado para Backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias dailyintraday, testes de nível de portfólio e otimização - melhor para backtesting baseados em preços (análise técnica), C scripting - extensões de software suportadas - manipulação de feeds de dados, execução de estratégia, etc. - 799 por licença, 150 por ano Taxa após a plataforma de software dedicado para backtesting, otimização, atribuição de desempenho e análise: - Axioma ou 3ª parte Análise do fator de dados, análise de fatores, modelagem de risco, análise do ciclo de mercado Plataforma de software dedicado para backtesting e auto-negociação: - melhor para backtesting baseada em preços de sinais (análise técnica), suporte a estratégias diárias de intrusão, teste de nível de portfólio e otimização - Turtle Edition - motor backtesting, Gráficos, relatórios, testes EoD - Professional Edition - editor de sistema mais, análise progressiva, estratégias intradias, testes multi-threaded etc. - Pro Plus Edition - mais gráficos de superfície 3D, scripts etc. - Builder Edition - IB API, depurador etc. - Turtle Edition 990 - Professional Edition 1,990 - Pro Plus Edition 2,990 - Builder Edition 3,990 Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias dailyintraday, teste de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados etc. - melhor para backtesting Sinais baseados em preços (análise técnica) - link direto para Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM e outros - dados de M arquivos de texto, eSignal, Google Finance, Yahoo finance, IQFeed e outros - funcionalidade básica (funcionalidade EoD) - livre - funcionalidade avançada - arrendamento de licença de vida de 50 meses ou 995 Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - melhor para backtesting Sinais baseados em preços (análise técnica), suporte a estratégias diárias de intruso, testes de nível de portfólio e otimização, gráficos, visualização, relatórios personalizados - suporta C e Visual Basic. NET - link direto para Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles e mais (Yahoo Finance. ) - licença perpétua - 499 - arrendamento 50 por mês Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias dailyintraday, testes e otimização de nível de portfólio, gráficos, visualização, relatórios personalizados - sinais técnicos e também fundamentais, suporte multi-ativos - 245 para Versão Avançada (provedores de dados gratuitos) - 595 para Versão Premium (suporte a vários provedores de dados e corretores) Plataforma de software dedicada para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias diárias de intruso, teste de nível de portfólio e otimização - melhor para sinais baseados em preços de backtesting Análise técnica) - dados de compilação de ações, futuros e divisas (ações diárias dos EUA a partir de 1990, futuros diários 31 anos, divisas a partir de 1983 etc.) - preços de 45 meses a 295 meses (os preços dependem da disponibilidade de dados) Plataforma de software dedicado Para backtesting e auto-negociação: - usa linguagem MQL4, usada principalmente para negociar mercado forex - oferece suporte a vários corretores de Forex e feeds de dados - suporta Gerenciamento de contas múltiplas Plataforma de software dedicado para backtesting e auto-negociação: - suporte a estratégias diárias em tempo real, testes de nível de portfólio e otimização - melhor para sinais baseados em preços de backtesting (análise técnica), suporte para linguagem de programação EasyLanguage - suporte de múltiplos feeds de dados (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal, etc.), suporte direto para vários corretores (Interactive Brokers, etc.) - Multicartos 797 por ano - Multicartros vida útil 1.497 - Multicartros Pro 9,900 (Bloomberg Thomson Reuters feed de dados, etc.) Ferramenta de teste back-based baseada na Web para testar Estratégias de escolha de estoque: - ETFs de ações dos EUA (diariamente) - dados fundamentais pontuais desde 1999 - estratégias longshort, sinais baseados em preços inflacionados - Designer - 139 meses - Gerente - 199 meses - funcionalidade completa Análise de portfólio usando dados de mercado de alta freqüência: Este produto é para uso de pesquisadores de traders de baixa, média e alta freqüência. Todos os cálculos são feitos usando dados de mercado de alta freqüência que beneficiam os comerciantes e pesquisadores de baixa e alta freqüência. - backtesting intradía, gerenciamento de risco de portfólio, previsão e otimização a cada preço segundo, minutos, horas, fim de dia. Entradas do modelo totalmente controláveis. - Fontes de dados de mercado de 8k mercado desde 2012 (ações, índices ETFs negociados no NASDAQ). Os clientes também podem carregar seus próprios dados de mercado (por exemplo, ações chinesas). - 40 métricas do portfólio (VaR, ETL, alfa, beta, razão de Sharpe, razão Omega, etc.) - suporta R, Matlab, Java Python - 10 otimizações de portfólio ferramenta de backtesting baseada na Web: - preços de estoque dos EUA (diariamente, durante o período), desde 1998, Dados da QuantQuote - dados de divisas da FXCM - suporte Trader Interactive Brokers para operações ao vivo Ferramenta de backtesting baseada na Web: - Preços dos estoques e ETF dos EUA (diariamente, durante o período), desde 2002 - dados fundamentais da Morningstar (mais de 600 métricas) - suportando Interactive Brokers para negociação ao vivo Ferramentas de backtesting baseadas na Web: - simples de usar, estratégias de alocação de ativos, dados desde 1992 - momentum da série de tempo e estratégias de média móvel em ETFs - estratégias simples de escolha de ações de Momentum e Simple Value Ferramenta de backtesting baseada na Web: - dados de até 25 anos para 49 Futuros e estoques SP500 - caixa de ferramentas em Python e Matlab - Quantiacs hospeda competições de negociação algorítmica com investimentos variando de 500k a 1 milhão de ferramentas de backtesting baseadas em WebCloud: - Dados FX (ForexCurrency) em ma Jor pairs, voltando para 2007 - SecondMinuteHourlyAs barras diárias - negociação ao vivo compatível com qualquer corretor que esteja usando o Metatrader 4 como ferramenta de proteção back-test baseada na Web backend: - mais de 10 000 estoques dos EUA, dados até 20 anos de história - critérios técnicos fundamentais - grátis - Funcionalidade limitada (1 ano de dados, sem backtests guardados, etc.) - 50 por mês - funcionalidade completa Ferramenta de backtesting baseada na Web para testar estratégias de escolha de fator de patrimônio e alocação de ativos: - fatores de equidade múltiplos com valores de referência alfa alocados de mercado, investimento múltiplo comprovado Universos, filtros de gerenciamento de riscos - estratégias de alocação de ativos backtests, mistura de alocação de ativos e seleção de fator em um portfólio - grátis no universo SP 100 - 50 meses ou 480 anos - universos de investimento mais amplos dos EUA, ações da UE do Reino Unido, estratégias de alocação de ativos MATLAB - linguagem de alto nível e Ambiente interativo para computação estatística e gráficos: - computação paralela e GPU, backtesting e otimização, ampla possibilitie S de integração, etc. - preço a pedido aqui Ambiente de software livre para computação estatística e gráficos, muitos quants preferem usá-lo por sua arquitetura aberta e flexibilidade excepcional: - instalações eficazes de armazenamento e armazenamento de dados, instalações gráficas para análise de dados, Facilmente expandido através de pacotes - extensões recomendadas - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfólio, portfolioSim, backtest, etc. Linguagem de programação gratuita de código aberto, arquitetura aberta, flexível, facilmente estendida por pacotes: - extensões recomendadas - pandas ( Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinanças, etc. O BacktestingXL Pro é um complemento para construir e testar suas estratégias de negociação no Microsoft Excel 2010 e 2013: - os usuários podem usar o VBA para criar estratégias para o BacktestingXL Pro, o conhecimento do VBA é opcional, os usuários podem construir regras de negociação em uma planilha usando códigos de teste de teste padrão pré-fabricados - supp Prateleira de ortos, limitação de posição de curta duração, cálculo de comissão, rastreamento de patrimônio, controle de dinheiro livre, customização de preços Buysell - relatórios de performancerisk múltiplos - 74.95 para BacktestingXL Pro Ferramenta de backtesting baseada na Web: - ferramenta de backtesting baseada em nível básico de nível básico Para testar a força relativa e as estratégias de média móvel em ETFs - vários tipos de estratégias para funcionalidade de backtesting gratuita e completa 34,99 Fator FactorWave mensal é uma ferramenta de backtesting baseada na web simples para investir fatores: - permite ao usuário misturar múltiplos fatores ETFoptionsfuturesequity com alfa comprovada Sobre benchmarks de mercado - livre - ETFStock Screener com 5 fatores - 149mo - opções de opções gratuitas, estratégias de futuros, estratégias vix Ferramenta baseada na Web - Avaliações de ações gratuitas, Análise sazonal, Gráficos Fundamentos - Modelo Freemium grátis Ferramenta de backtesting baseada na web gratuita para Estratégias de escolha de estoque de teste: - estoques dos EUA, dados da ValueLine de 1986 a 2014 - preço e dados fundamentais, 1700 ações, Teste de granularidade mensal Os 7 principais problemas de otimização de portfólio Tropeços na caminhada da teoria à otimização prática no gerenciamento de fundos. Problema 1: a otimização do portfólio é muito difícil Se você estiver usando uma planilha, então isso é realmente um problema. As planilhas são perigosas quando é dada uma tarefa complexa. Otimização de portfólio qualifica como complexo neste contexto (complexo em requisitos de dados). Se você estiver usando um ambiente de computação mais apropriado, então não é realmente tão difícil. Existem alguns problemas que precisam ser tratados, mas levá-los de um para o outro impedem a tarefa de ser esmagadora. Se você estiver usando planilhas, minha receita é mudar para R. Quando há dinheiro real na linha, usar uma planilha para otimização de portfólio parece ser um penny sábio e um tolo tolo. Se você tiver outros problemas com a otimização, leia o restante desta publicação. Problema 2: os otimizadores do portfólio sugerem muita negociação. Uma grande frustração com os otimizadores é que o volume de negócios pode ser excessivo. Todos os otimizadores de portfólio razoáveis ​​permitem: restrições de volume de negócios custos de transação Use qualquer um destes para reduzir o volume de negócios a um valor adequado. Nós don8217t muitas vezes deixamos os carros rolarem descontrolados por uma colina. E não devemos permitir isso também aos otimizadores. Problema 3: os retornos esperados são necessários Primeiro, esse isn8217t é estritamente verdadeiro. Você pode encontrar portfólios de variância mínima que precisam de uma matriz de variância, mas não esperados. O sucesso da baixa volatilidade de investimento é uma razão para seguir esta rota. Mas assumindo que você é um investidor ativo, você precisa de expectativas em algum sentido. Existem várias técnicas que requerem retornos numéricos esperados. Portfólio de endereços Qualquer um deve ser capaz de fornecer um portfólio objetivo ideal 8212 o portfólio que você gostaria de manter quando todas as restrições são ignoradas. Depois de ter o portfólio alvo, você pode obter um portfólio que seja 8220close8221 para o alvo, mas obedece às restrições. Uma dessas restrições deve ser seguramente uma rotatividade. Provavelmente, uma solução melhor seria minimizar o erro de rastreamento para o portfólio de destino. Isso exige uma matriz de variância. Otimização reversa A técnica de otimização reversa (também chamada alfa implícita) pode ser usada iterativamente para tentar encontrar um portfólio que se pareça com o que você deseja em termos dos retornos esperados que estão implícitos. Isso evita realmente fazer otimização, mas é intensivo em mão-de-obra e depende das restrições que não destroem os alfas implícitos (o que talvez seja duvidoso). Rankings de ativos Se você pode ordenar os ativos em seu universo em termos de retornos esperados, então é possível produzir retornos esperados para dar a um otimizador. Os ativos de classificação são muito mais fáceis do que dar estimativas numéricas de retornos. Um artigo de Almgren e Chriss explica como transformar as classificações em retornos numéricos esperados. O caso simples apenas requer o uso da função qnorm em R. Isso lhe dá tamanhos relativos, mas você ainda deseja dimensioná-los para combinar a matriz de variância. Problema 4: otimização da variância média é restritiva Existe um mito de que a otimização da variância média só é útil quando os retornos são normalmente distribuídos. Atrás do passado. Se os retornos forem normalmente distribuídos, a otimização da variância média é tudo o que pode ser feito 8212 todos os outros utilitários serão equivalentes. Veja mais em 8220Cortical de portfólio antigo8221. Se a distribuição de retorno de quaisquer ativos no universo não for razoavelmente próxima da simétrica, então, sim, a otimização da variância média é restritiva e não deve ser usada. Exemplos de ativos disruptivos são títulos e opções. No entanto, se o universo é apenas estoque, então a variância média é uma aproximação bastante boa para o melhor que podemos fazer. Skewness e kurtosis podem ser adicionados ao utilitário para explicar a não-normalidade dos retornos. A publicação do blog 8220Predictability of skewness and kurtosis in SampP constituents8221 indica que o skewness provavelmente é quase impossível de prever e a previsibilidade da curtose é limitada. Em 1999, os momentos parciais mais baixos e a semi-variância eram populares com os estoques tecnológicos porque eles não eram realmente arriscados, eles apenas subiram. Descobriu-se que havia simetria nos retornos das ações de tecnologia 8212 era apenas que o lado negativo veio mais tarde. Se de fato você estiver em uma situação 8212, incluindo renda fixa ou opções 8212, onde a otimização de variância média não é apropriada, então você provavelmente deve fazer otimização de cenário. Problema 5: entradas de otimização de portfólio são estimativas barulhentas Os otimizadores de portfólio são estúpidos o suficiente para acreditar no que lhes dizemos. O otimizador nos dá uma solução como se realmente conhecesse os retornos esperados e a matriz de variância. Na verdade: as estimativas dos retornos esperados são estimativas de ruído quase total da matriz de variância são bastante ruidosas. O 8220 quase 8221 aplica-se aos melhores gestores de fundos 8212. O 8220modo8221 precisa ser descartado por gerentes de fundos abaixo da média. Os modelos de variância de fatores são freqüentemente insumos para otimizadores. Estas são muito melhores do que as matrizes de variância de amostras para universos grandes. No entanto, usar uma estimativa de encolhimento provavelmente é melhor do que qualquer um. Erro nominativo Temos um problema de Wharfian com otimização de portfólio 82208221. As pessoas pensam que estamos otimizando o portfólio quando dizemos isso. Na verdade, estamos realmente otimizando o comércio. Para alguns fins, isso não interessa, mas importa quando pensamos sobre o que fazer com entradas ruidosas. Operações tipo Black-Litterman Algumas pessoas pensam que fazer algo como Black-Litterman é uma solução para este problema. Não é. Se feito de forma inteligente, reduz o 8212, mas não elimina 8212 o ruído nos retornos esperados. Otimização robusta A solução real para este problema passa pelo nome da otimização robusta. Acho que este termo é infeliz, uma vez que existem vários usos do termo 8220robust8221 que podem ser facilmente confundidos com o significado de obter boas soluções para uma otimização comercial de entradas barulhentas. Existe uma seleção bastante ampla de propostas para implementar soluções. A maioria deles é bastante complicada. Existe uma solução simples e facilmente implementada (embora o número exato provavelmente precise ser encontrado através da experimentação). Aqui, a história (assumindo que temos um portfólio existente): se as entradas que damos ao otimizador são exatamente verdadeiras, devemos aceitar o que o otimizador diz. Devemos fazer o comércio sugerido 8212 lembre-se de que estamos otimizando o comércio. Se as entradas que damos ao otimizador são lixo completo, não devemos fazer nada. Nosso comércio deve ser zero. A realidade é que nossos insumos estão em algum lugar entre lixo verdadeiro e completo, de modo que nosso comércio deve estar em algum lugar entre o comércio sugerido e nenhum comércio. Queremos reduzir o comércio. É fácil reduzir o comércio, quer impondo uma restrição de volume de negócios (mais forte) ou aumentando os custos de transação. O quanto fazer é um problema, é claro, mas o princípio é simples. É provável que um palpite seja melhor do que não fazê-lo. Problema 6: os custos de transação são difíceis. Isso é verdade. Alguns dos custos são diretos, mas o impacto no mercado é difícil de identificar. Mas isso é um pouco mais difícil: os custos de transação precisam ser dimensionados para corresponder os retornos esperados e a variação, ou os retornos esperados e a variação precisam ser dimensionados para corresponder aos custos de transação. As três entidades aparecem na função de utilidade, e a escala é necessária para que o utilitário faça sentido. A saída do coward8217 é apenas impor uma restrição de volume de negócios. O outro caminho é trabalhar e pensar muito sobre os custos de negociação. E provavelmente usar um otimizador que permita especificações flexíveis de custos. Problema 7: risco e problema de alinhamento do fator alfa Houve conversa entre o otimização de portfólio de literatos sobre alimentação alfa e alinhamento de fatores. A coisa toda soa seriamente geeky (mesmo para um nerd como eu). A essência disso é que, se houver fatores usados ​​nos retornos esperados que não sejam fatores no modelo de risco, o otimizador irá pensar que esses fatores são essencialmente sem risco e usá-los demais. Uma das principais 8220solutions8221 para isso é adicionar os fatores que faltam ao modelo de risco. Isso, obviamente, pressupõe que existem fatores no modelo de retorno esperado. Eu suspeito que o problema real é que os modelos de fatores são a tecnologia errada para usar como a matriz de variância em otimizadores. A solução, então, é melhor tecnologia. Minha sugestão é usar as estimativas de Ledoit-Wolf que se encolhem em direção a uma correlação igual. Problema 8: restrições ficam no caminho Este é o problema invisível. Não preocupa as pessoas porque não sabem que elas têm. As restrições estão em vigor para que a carteira não faça nada tão estúpido. Mas quantos verificaram para ver que as restrições estão fazendo como pretendido. O 8220the8221 no título é, obviamente, absurdo 8212 Eu realmente não sei quais problemas estão no topo. Quais outros problemas estão na otimização do portfólio Apêndice R em R Muitos dos otimizadores de portfólio comercial possuem uma interface R. Isso, claro, inclui o Portfolio Sonda. Existem algumas implementações de otimização de portfólio mais ou menos ingênuas em R que foram contribuídas. Veja a visão da tarefa Empirical Finance para obter mais detalhes. Encolhimento de Ledoit-Wolf Você pode obter uma função que faz o encolhimento de Ledoit-Wolf para uma correlação igual ao fazer (em R): O primeiro comando que você só precisa fazer uma vez (por versão de R), o segundo que você precisa fazer em cada R Sessão em que você deseja usar a função. É chamado var. shrink. eqcor. Por padrão, isso garante que o autovalor mínimo seja pelo menos 0,001 vezes o maior autovalor. Esta é uma maneira de evitar o problema de alinhamento de fator. Não há nenhuma razão científica para esse valor particular do limite 8212 sinta-se livre para experimentar e relatar. O pacote BurStFin também possui factor. model. stat, que estima um modelo de fator estatístico. Ao obter dados dos estoques, eles devem ser da mesma data. Dispondo de dados para uma empresa de ações (ações da empresa A) nos anos anteriores à crise financeira (quando eles realmente foram bons) e uma empresa8217s (empresa B) em anos de recessão Não é bastante útil, porque o algoritmo de software de otimização de portfólio retornará a saída que todos os pesos devem ser diretos para a empresa. Você está no Problema 3 aqui: os retornos esperados são difíceis. Como eu disse em meus momentos mais altos, conversar com retornos históricos é quase inútil para a maioria dos propósitos. Como você acertadamente salienta, eles seriam ainda mais perigosos se os períodos históricos não forem os mesmos (pelo menos em grande parte). Obrigado pela publicação esclarecedora. Estou especialmente interessado no poder da R como uma ferramenta de análise de investimentos. Depois de implementar com sucesso o modelo clássico de otimização de portfólio, procuro uma maneira eficiente de desenhar toda a área de investimento viável em R (além da fronteira de investimento eficiente). Minha abordagem atual é gerar pesos de portfólio aleatórios (uniformemente distribuídos dentro de um simples), verifique se as restrições são mantidas e traçam. No entanto, os gráficos que recebo são muito diferentes dos que eu vi como resultado de outros programas (por exemplo, OptiFolio. ECVaR). Meus resultados mostram uma pequena nuvem de carteiras. Você tem alguma sugestão sobre como produzir uma área de investimento viável mais detalhada usando R. Eu suspeito que você esteja vendo algo como a Figura 3 de Frentes eficientes realizadas. Parece que as carteiras típicas vivem em uma parte bastante pequena do espaço viável. Eu nunca tentei fazer o que você está fazendo, então eu realmente não tenho qualquer sabedoria sobre o assunto. Eu acho que você precisará fazer algum tipo de otimização com diferentes entradas. Mas eu não o vejo completamente, no momento pelo menos. Se você pode assumir que o espaço viável é convexo, a função 8216chull8217 (como na 8216convex hull8217) R é sua amiga. Otimização de portfólio de energia e estratégias de negociação Introdução A forma ideal de negociação e estratégias de gerenciamento de portfólio de acordo com metas de retorno de risco individuais é a chave Para o sucesso de empresas no comércio de energia e gás. Para atingir esses objetivos de forma prática e consistente, é indispensável fazer uso de abordagens quantitativas poderosas. Nosso curso As estratégias de otimização e comercialização de portfólio de energia fornecerão o conhecimento necessário e a experiência prática para estabelecer e aplicar com sucesso esses conceitos em sua organização. O curso é apresentado em conjunto com o nosso parceiro KYOS. Grupos-alvo Este curso visa uma ampla gama de profissionais ativos no setor de energia e financeiro, incluindo gerentes, comerciantes, desenvolvedores de ativos, gestores de portfólio e riscos e reguladores. Qualquer outra pessoa que deseje desenvolver uma compreensão prática da otimização de portfólio de energia e das estratégias de negociação com base nas melhores práticas aproveitará o curso. O curso é apresentado em um dia, dividido em sessões da manhã e da tarde. Durante a sessão da manhã, os participantes adquirirão conhecimentos sobre as características dos mercados europeus de energia e gás. Esta sessão abrange estruturas de mercado relevantes e questões de liquidez de mercado, bem como estruturas de portfólio ao longo da cadeia de suprimentos e exposições de risco prevalecentes. Além disso, os principais objetivos em gerenciamento de riscos e mitigação de riscos são introduzidos. Isso inclui o alinhamento da tolerância ao risco individual e da estratégia de negócios, bem como a alocação de capital de risco e a limitação de riscos. Finalmente, os participantes aprenderão sobre as características e mecanismos das estruturas de contratos físicos e financeiros específicos necessários para gerenciar portfólios de energia, desde instrumentos padronizados até instrumentos mais flexíveis. A sessão da tarde baseia-se nessa base e fornece informações detalhadas sobre técnicas básicas e mais avançadas de negociação e de hedge dinâmico em mercados incompletos. Finalmente, os participantes do curso aprenderão como otimizar e monitorar as carteiras e as estratégias de negociação na prática com base no conceito econômico bem-fundamentado de utilidade. Todo o curso tem um forte foco na aplicabilidade e fornece inúmeros exemplos em primeira mão e estudos de caso, tais como: otimização diária do portfólio de energia e gás, uso ótimo de contratos de armazenamento e balanço, estratégias de negociação óptimas para alimentação renovável incerta . Um certificado de atendimento será emitido para cada participante. Requisitos O curso não requer nenhum pré-conhecimento específico. Os instrutores são usados ​​para apresentar os conceitos subjacentes, bem como os exemplos práticos de forma intuitiva. Clique aqui para baixar nossa brochura (incluindo detalhes do curso, preço, data e local).

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