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The Massive Hedge Fund apostou em AI.
Como diretor executivo de um dos maiores hedge funds do mundo, Luke Ellis orgulha-se de um apetite saudável por risco. & # x201C; Meu trabalho, & # x201D; ele diz, & # x201C; é não piscar. & # x201D; Cerca de cinco anos atrás, ele fez, embora, em grande parte. O que o assustou foi um experimento em sua empresa, Man Group Plc. Os engenheiros da unidade de AHL centrada na tecnologia da empresa estavam mexendo com inteligência artificial e uma tecnologia bem-vinda, embora não amplamente utilizada, na época. O sistema que eles construíram evoluiu de forma autônoma, encontrando estratégias de ganhar dinheiro que os humanos perderam. Os resultados foram surpreendentemente bons, e agora Ellis e colegas executivos precisavam descobrir o próximo passo. & # XA0;
Man Group, que tem cerca de US $ 96 bilhões sob gerenciamento, normalmente leva suas idéias mais promissoras de testes para negociação de dinheiro real dentro de semanas. No mundo em rápido movimento das finanças modernas, uma vantagem hoje pode desaparecer amanhã. A captura aqui foi que, mesmo que o novo software produza retornos encorajadores nas simulações, os engenheiros não poderiam explicar por que a AI estava executando os negócios que estava fazendo. A criação era uma caixa tão preta que até mesmo seus criadores não entenderam completamente como funcionou. Isso deu a Ellis uma pausa. Ele não é um engenheiro e não esteve intimamente envolvido na criação da tecnologia, mas ele instintivamente sabia que essa explicação, # x201C; eu posso te dizer por que # x2009 ; & # x2026; & # x201D; & # x2014; nunca voaria com grandes clientes à procura de respostas quando o Homem inevitavelmente perdeu parte do seu dinheiro. & # xA0;
Então, Ellis e a equipe optaram por tirar o programa da via rápida para testes prolongados. Sarcásticamente, ele diz que a criação foi mantida em um servidor separado, como se pudesse de alguma forma infectar o sistema de computador principal do Grupo Man. & # x201C; costumava sentar-se em um bunker nuclear na esquina, & # x201D; Chistes de Ellis, caídos casualmente em uma cadeira do principal andar de comércio em Londres, bebendo um refrigerante. Ellis, que se tornou CEO no ano passado, estava no comitê executivo então. & # x201C; ficamos assustados com isso? Sim. Você queria lavar as mãos toda vez que você olhou para ele. & # X201D;
O programa permaneceu em quarentena até 2014, quando um gerente de portfólio sênior com um Ph. D. Na lógica matemática chamada Nick Granger decidiu que era hora de retirá-lo dos testes. Ele deu ao sistema AI uma pequena quantia de dinheiro de um portfólio que ele estava gerenciando e # x2014; então mais, então mais novamente. Em cada etapa, o programa foi lucrativo. & # x201C; Resistiu a tudo o que jogamos, & # x201D; diz Granger, que tem uma atitude livre de livros, com cabelos louros curtos, olhos curvados e óculos retangulares de borda escura. & # x201C; Nós não conseguimos que o quebrar. & # x201D;
Ao longo do tempo, Granger construiu a confiança da empresa na tecnologia. Até 2015, a inteligência artificial estava contribuindo com a metade dos lucros em um dos maiores fundos da Man, o Programa AHL Dimension, que agora administra US $ 5,1 bilhões, embora a AI tenha controle apenas uma pequena proporção de ativos globais. Em outros lugares da empresa & # x2014; e na indústria como um todo, a tecnologia AI é usada para encontrar a maneira mais rápida de executar negócios, fazer apostas no impulso do mercado e verificar os comunicados de imprensa e os relatórios financeiros para palavras-chave que poderiam sinalizar que um estoque aumentará ou cairá. Mesmo a divisão discricionária muito humana humana, onde o negócio é centrado em gestores de ativos experientes, está explorando técnicas de AI.
Esses grandes clientes, Ellis, inicialmente estavam preocupados com o clímax, como o que eles estão vendo e se apressaram a juntar-se aos fundos centrados em algoritmos da Man & # x2019 ;. Todos, quatro fundos do Homem, que gerem coletivamente US $ 12,3 bilhões, estão incorporando AI. Os ativos sob gerenciamento da Man cresceram cerca de 77% desde o início de 2014. Os recursos do fundo AHL Dimension têm mais que quintuplicado desde então. & # XA0;
A empresa passou de ver AI com ceticismo para torná-lo uma estratégia de pedra angular. Entre as maiores despesas da empresa agora é o equipamento informático # x2014, juntamente com a contratação de engenheiros para acompanhar a mudança tecnológica e o crescimento que se segue. AI agora não é apenas fora do bunker nuclear, mas em um pedestal. & # x201C; passou de um isolamento total para & # x2018; OK, você tem permissão para sentar-se no jantar com o resto de nós, mas não fale; # x2019; até o ponto em que ela se tornou uma parte da família, & # x201D; Ellis diz.
Man Group & # x2019; abraço de inteligência artificial coloca-o na vanguarda de uma mudança sísmica que não apenas remodela as finanças globais, mas também levanta questões profundas sobre uma indústria em que os algoritmos de auto-alteração estão tomando decisões de vários bilhões de dólares com pouco envolvimento humano. Mesmo quando o homem abraça a revolução, seu CEO está impressionado com a velocidade da transformação, e é cauteloso que possa aguardar o hype, nervoso sobre o que as novas ferramentas dizem sobre o futuro. & # x201C; Minha esperança é sempre que haverá partes que os humanos fazem que AI não faz, & # x201D; Ellis diz. Mas, ele acrescenta, # x201C; eu não poderia apostar minha vida nele. & # X201D;
Para os não iniciados, a maioria de nós e assistindo um sistema de inteligência artificial no trabalho é como tentar decifrar uma linguagem impenetrável. Slavi Marinov, um cientista búlgaro de computação de 31 anos contratado pela Man há dois anos, está tentando traduzir o código em termos compreensíveis para um par de jornalistas visitantes. No que ele insiste é uma demonstração elementar na sede de Man & # x2019; Londres, os tipos de Marinov encaminham para uma tela preta. As batidas de tecla indicam à máquina que encontre padrões em retornos do mercado de futuros. & # XA0;
Ele está fazendo uma aposta sobre se o mercado aumentará ou diminuirá. Com mais algumas batidas de teclas, ele está dizendo à máquina que aproveite milhões de pontos de dados, incluindo informações comerciais importantes em empresas de todo o mundo. Ele entra em cena e um fluxo de números chove na tela, como os gráficos de Hollywood que correm atrás dos créditos de abertura de um thriller de tecnologia:
Os números em cascata mostram o computador & # x201C; thinking, & # x201D; dados cruciais a velocidades que um ser humano nunca conseguiu alcançar. & # x201C; O elemento que toma a decisão são essas camadas de números, & # x201D; diz Marinov, que fez o software de educação em uma inicialização antes de se juntar ao Man. À medida que os segundos passam, o sistema está ajustando os dados para dar mais importância. Ele está com uma probabilidade de o que acontecerá depois. Uma vez que a máquina determina uma posição ideal para segurar com base nessas informações, eleva as tendências de mercado mais amplas e o custo de fazer um comércio antes de decidir se deve avançar. Tudo em alguns momentos. & # XA0;
No Man e outros hedge funds, dois fatores interconectados impulsionam a adoção da AI. Primeiro, considere os avanços exponenciais no poder de computação & # x2014, mesmo do primeiro modelo de iPhone para o modelo de aniversário de 10 anos. O homem tem um vasto centro de dados fora de Londres preenchido com uma fila após uma fila de servidores. As máquinas são carregadas com processadores de ponta que, até recentemente, poderiam ter sido usados para renderizar gráficos para jogos de vídeo avançados. Cada cartão de processamento custa cerca de US $ 1.000, uma fração do custo há uma década. & # XA0;
O segundo catalisador principal por trás do crescimento fenomenal da AI é a pura disponibilidade de dados. Se o poder de processamento for o motor da IA, a informação é seu combustível. Ele permite aos engenheiros ensinar algoritmos para adaptar e aprender habilidades sem intervenção humana. Marinov escreve alguns comandos em seu computador para abrir uma lista de espera on-line usada por engenheiros que desejam tempo no equipamento topo de gama da empresa. A demanda pode ser tão alta que um alerta de aviso é desencadeado se os processadores estão ficando quentes de uso excessivo, como um Xbox que foi jogado o dia inteiro por um adolescente nas férias de verão. & # XA0;
Cerca de 90% de todos os dados existentes hoje foram criados nos últimos dois anos. O Man Group armazena milhares de terabytes de dados, equivalentes a mais de 10.000 PCs de escritório padrão e # x2014, desde informações de ticker de ações até previsões meteorológicas para os movimentos de navios porta-contêineres. Enquanto isso, o preço das informações de estoque caiu e # x2014; um gigabyte de armazenamento custou US $ 300.000 em 1981, em comparação com 10 & # xA2; hoje. & # x201C; Os dados são mais baratos do que costumava ser, a disponibilidade de dados é enorme, o custo do armazenamento é essencialmente irrelevante, & # x201D; diz & # xA0; Sandy Rattray, gerente de investimento do Grupo Man. & # x201C; Como usá-lo? Isso é muito difícil. & # X201D;
Para toda a conversa sobre máquinas que eliminam a necessidade de seres humanos, o trabalho de construção e gerenciamento de um sistema de IA é intensivo em mão-de-obra, o que significa que o homem está mais interessado em contratar engenheiros e cientistas de dados do que MBAs. Máquinas completamente autônomas não estão sendo tomadas em breve. & # x201C; A idéia de que os humanos simplesmente desaparecerão e seria banida do processo não está correta, & # x201D; Granger diz. & # x201C; É apenas que eles se mudam para tarefas diferentes, para tarefas de maior valor agregado. Precisamos de seres humanos inteligentes do que nós. & # X201D; & # xA0;
O tipo de aprendizagem de máquina que Man e seus concorrentes estão adotando tem sido em torno de décadas; um artigo do New York Times da década de 1950 descreve um algoritmo treinado para classificar imagens. Mas a tecnologia está apenas começando a cumprir sua promessa. No seu mais básico, um sistema de aprendizado de máquina é ensinado a fazer julgamentos com base em lições de informações históricas. Essas ferramentas estão sendo aplicadas na leitura de raios-X, respondendo perguntas que as pessoas solicitam a Siri e Alexa, auto-dirigindo carros e melhorando a eficiência energética. O Facebook e o Google ensinaram computadores a identificar cães, gatos e outras imagens em fotos. & # XA0;
Finanças é talvez o desafio mais desafiador da AI. Treinar um computador para identificar corretamente um Labrador é diferente de conseguir que ele faça um mercado de títulos. Os mercados se movem de maneiras misteriosas, influenciadas por eventos de notícias, economia, política, regulamentação e julgamento humano. & # x201C; No mundo financeiro, & # x201D; diz Gary Collier, co-diretor de tecnologia da Man AHL & # x2019; o terreno está sempre mudando. & # x201D; & # xA0;
O código do computador tem sido uma ferramenta padrão nos andares durante anos. Dizer a um computador o que fazer quando certas coisas acontecem é a base dos fundos quantitativos que há muito usaram análises estatísticas para encontrar vantagens. As máquinas podiam realizar uma tarefa cinco vezes ou 5.000 vezes, mas o código nunca mudaria nem evoluiria sem que matemáticos, engenheiros e estatistas intervieram. & # XA0;
A inteligência artificial vai além ao permitir que o sistema se adapte com base nas informações que recebe. No Man, os engenheiros estabelecem parâmetros: limites de exposição, classe de ativos, volatilidade, custos de negociação, etc. As regras de conformidade e gerenciamento de risco estão inseridas no DNA do sistema, impedindo que ele seja perverso ou quebrar a lei como uma via rápida para lucro. Essas restrições configuram as fronteiras dentro das quais a máquina trabalha. O sistema então busca padrões, fazendo conexões entre os dados que os humanos podem ver. AI faz previsões educadas com base no que aconteceu no passado, negociando quando as probabilidades são a seu favor. O homem tem vários desses sistemas no trabalho. O comércio mais rápido várias vezes por dia; outros ocupam uma posição por duas semanas ou mais.
Há uma história de AI particular que os executivos do homem adoram contar. Em agosto de 2015, as preocupações com a economia chinesa provocaram uma súbita queda. O sistema da Homem estava apostando em uma desaceleração do mercado e rapidamente se beneficiou do declínio. Mas depois que os mercados dos EUA caíram cerca de 3%, o sistema voltou ao mercado, detectando uma oportunidade de compra. A AI não pode prever o futuro, é claro, mas os algoritmos podem aprender padrões. As apostas do mercado serão recuperadas, tal como ocorreu em selloffs anteriores com características semelhantes. A vantagem vem de uma máquina que pode detectar essas semelhanças. & # x201C; Ninguém havia dito para ir e procurar mergulhar para comprar; Aprendeu a olhar para o comportamento anterior, & # x201D; Granger diz. Foi um dos dias mais bem sucedidos do algoritmo. No mês de novembro e dezembro passado, quando o mundo ainda estava enfrentando a eleição do presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, o AI da IA foi rápido para comprar no mercado, aproveitando o rali que se seguiu. (O homem não quis comentar sobre o desempenho do fundo).
A pesquisa do grupo Man sobre inteligência artificial ocorre em um prédio alto com vistas do Observatório Radcliffe do século XVIII na Universidade de Oxford, um curto passeio de trem a oeste de Londres. Os engenheiros, os estatísticos e os codificadores da empresa compartilham o espaço com acadêmicos e pesquisadores que estudam como algoritmos, AI e avanços relacionados podem ser aplicados ao financiamento. A parceria, denominada Oxford-Man Institute of Quantitative Finance e financiada com uma dotação inicial de $ 10 milhões (US $ 14,2 milhões) do Grupo Man, dá ao hedge funds acesso a especialistas e uma análise precoce dos documentos técnicos. & # XA0 ;
O instituto é biblioteca-silenciosa. Coders, fones de ouvido, toque em computadores. As equações adornam quadros brancos. Um foco central do trabalho da Man aqui é a adaptação de técnicas de aprendizado de máquinas que foram criadas para coisas como reconhecimento de imagem, não finanças ou negociação. O hedge fund construiu sua própria biblioteca de código e # x2014, alguns escritos por suas pessoas, alguns adaptados de bases de dados publicamente disponíveis. Os engenheiros podem tirar disso ao desenvolver novas técnicas de AI, diz Anthony Ledford, que administra o laboratório de Oxford como cientista-chefe da Man AHL & # x2019. & # x201C; Você deve pegar o nugget da idéia e aplicá-la ao nosso mundo, & # x201D; ele diz. & # x201C; It & # x2019; s não um modelo para como realmente ir sobre a construção de um sistema de comércio. & # x201D; & # xA0;
Ledford, um matemático seguro de si mesmo que passou parte de sua mochila dos anos 20 pela Austrália, é o porteiro que ajuda a decidir quais novas técnicas de AI, Man Group, adotarão. Ele é céptico sobre inteligência artificial e diz que um monte de excitação em torno da tecnologia é alimentada pelo marketing. Ele é um tipo exato. Sua esposa adora seu hobby como hormonista; Os relógios reconstruídos antigos enchem sua casa no campo inglês. Para alguns no Homem que devem suportar as sessões de revisão pelos pares da Ledford, o ex-professor de fala direta é um Scrooge cativante. & # x201C; Ele é uma pessoa bastante difícil de discutir, & # x201D; Granger diz. & # x201C; Ele geralmente lhe dá mais tristeza do que qualquer outra pessoa. É um fator de medo de forma positiva. & # X201D;
Os engenheiros da AI usam punições e recompensas para guiar a máquina; É como ensinar um mouse para pressionar um botão de comida. No que é amplamente conhecido como aprendizagem profunda, os algoritmos são treinados para buscar padrões preditivos dentro das bibliotecas de informações históricas. Eles são & # x201C; estimulados & # x201D; quando eles acham semelhanças em, digamos, os dados de preços de ações ou commodities. Em outra abordagem, chamada aprendizagem de reforço, a máquina se recalibra em movimento de acordo com o sucesso ou o fracasso de certas ações. Os pesquisadores também projetam penalidades em algoritmos para desencorajar determinados comportamentos da AI, como a criação de estratégias que são semelhantes aos que já empregam.
Ainda assim, Ledford diz que a AI trabalha, você precisa de mais do que um monte de geeks que batem o código. A vantagem vem dos dados. Todas as semanas, um desfile de vendedores vem através dos conjuntos de dados de pitching dos escritórios da Man & # x2019; s. A informação geralmente é desorganizada, como um enigma que foi abalado, dificultando a compreensão dos computadores. & # x201C; Essa é a coisa mais difícil. Nós temos dados muito, muito ruidosos, & # x201D; Ledford diz. & # x201C; É muito difícil encontrar o sinal. & # x201D; & # xA0;
Man Group, talvez mais conhecido do mundo exterior por seu patrocínio do prêmio literário Man Booker Prizes, não foi sempre uma casa de investimento centrada em tecnologia. A firma foi fundada em 1783 por James Man como um fabricante de barril e uma corretora na Harp Lane, a cerca de 500 metros de seu escritório atual ao longo do Tamisa, em Londres. Durante os dois séculos seguintes, forneceu rum à Royal Navy e comercializou commodities como café e açúcar antes de eventualmente se concentrar exclusivamente em serviços financeiros. Em 1989, Man começou a adquirir uma loja comercial chamada de computador chamada AHL, que agora abriga todo o trabalho de AI da maioria da empresa. (Os fundadores originais de AHL & # x2014; o nome deriva de suas iniciais & # x2014; passou a criar dois fundos de hedge competitivos de tecnologia, Aspect Capital Ltd. e Winton.) & # XA0;
Por mais promissor que seja a tecnologia de Man, a empresa está batalhando os ventos contrários da indústria. Os investidores estão se revoltando contra as altas taxas cobradas pelos gestores de hedge funds que produzem resultados medíocres. No ano passado, os clientes retiraram US $ 112 bilhões da indústria. Nos últimos dois anos, mais hedge funds fecharam o que começaram. O estoque do Grupo Man é de 40% este ano, mas ainda baixou 77% do seu pico de crise pré-financeira em 2007. & # XA0;
Um sinal encorajador para o homem é que os investidores em todos os lugares confiam cada vez mais o seu dinheiro na tecnologia. Os fundos quantitativos baseados em computador, e o cluster que investiu fortemente em AI, são a única parte do setor de hedge funds que cresceu no ano passado. Outros que exploram AI incluem Renaissance Technologies, Two Sigma e Bridgewater Associates. Paul Tudor Jones, investidor norte-americano bilionário, teria adotado uma parte da tecnologia depois de experimentar retornos lentos. Point72 Asset Management LP, o escritório familiar que gerencia a fortuna do bilionário Steven Cohen, também tem contratado especialistas no campo. & # XA0;
Mas AI não é uma máquina mágica. Você pode simplesmente descarregar os dados no topo e esperar que o dinheiro jorra para fora da parte inferior. Muitos algos se tornam inúteis. Alguns funcionários do Homem alertam que a AI geralmente produz teorias que já são conhecidas, um desperdício caro de tempo e previsões que não traduzem para negociação em tempo real. Felizmente para o homem, o sistema tem sido o mais certo do que o resto, fazendo pequenas quantias de dinheiro gradualmente ao invés de colocar grandes apostas aventureiras. & # x201C; Não estamos tentando colocar algo lá fora, que leva grandes quantidades de risco, & # x201D; Granger diz.
Por volta das 2:45 p. m. em Nova York em 6 de maio de 2010, os preços das ações da Accenture, CenterPoint Energy e outras empresas de repente subiram para um centavo por ação. Procter & amp; O estoque da Gamble & caiu quase 40%. Ao mesmo tempo, as ações da Apple, Sotheby & # x2019; s, e outros, momentaneamente, pularam para mais de US $ 100.000 cada. Os mercados estavam no caos. Nenhuma causa explica o que se tornou conhecido como o Flash Crash 2010, mas, à medida que pesquisadores e reguladores escolheram as peças, o papel das máquinas era um fio unificador. Algoritmos enviaram sistemas automáticos de negociação perseguindo-se com consequências catastróficas. Este momento de caos e outros como ele & # x2014; o estoque da Apple caiu de repente novamente em 2012; # x2014; mostrou o papel de papel crescente e às vezes contraproducente do computador no mundo financeiro. & # XA0;
AI traz novas complexidades ao mercado. Os sistemas de auto-alteração funcionam de maneiras que não são sempre claras até mesmo para seus criadores. Isso é bom enquanto o dinheiro estiver sendo feito, mas, se as coisas não forem verdadeiras, esses avanços tecnológicos devem ser examinados. E os programas de AI só serão mais complexos à medida que o poder de computação aumentar e mais dados estiverem disponíveis. Um neuropsicano suíço, Pascal Kaufmann, recentemente brincou dizendo que saberemos que a inteligência artificial avançou para a consciência humana quando começa a trapaçar. Humor escuro, sim, mas também um aviso ameaçador. & # XA0;
O que explica por que alguns pesquisadores e especialistas em ética defendem o estabelecimento de um regime de revisão AI, semelhante ao policiamento farmacêutico feito pela Administração Federal de Drogas dos Estados Unidos. Os seres humanos precisam escrever restrições em sistemas de AI para garantir que não sejam criminosos, diz Stephen Roberts, professor de aprendizado de máquinas no instituto de pesquisa Oxford-Man. & # x201C; Nós só estamos apenas a lidar com a forma como colocamos políticas, legislação e restrições sobre os tipos de coisas que a aprendizagem de máquinas e AI podem fazer, & # x201D; ele diz. & # x201C; As respostas simplesmente não estão disponíveis. & # x201D; & # xA0;
Granger diz que Man Group se baseia em salvaguardas. Os negócios incomuns são examinados por um humano antes da execução. Uma ferramenta de autópsia ajuda os engenheiros a saber por que certas decisões da AI são feitas. Mesmo com essas precauções, o CEO Ellis diz, adotar a tecnologia exige um salto de fé. Afinal, ele diz, & # x201C; Se você sabe exatamente o que está fazendo e por que está fazendo isso, ele não é o aprendizado da máquina. & # X201D; Ele acrescenta, & # x201C; você precisa confiar no processo. Foi assustador dar o primeiro salto. & # X201D;
Dúvidas dizem que o desempenho de fundos centrados em AI não corresponde ao hype. Até agora, os retornos são pouco inspiradores. Eurekahedge Pte. Ltd., uma casa de pesquisa da indústria que administra um índice que rastreia 12 pools de dinheiro que empregam a tecnologia, descobriu que eles não conseguiram vencer o S & amp; P 500 desde 2011. Ainda assim, os ganhos foram ligeiramente melhores do que o setor de hedge funds como um todo. O fundo AHL Dimension da Man, que começou a usar a aprendizagem de máquinas em 2014, ganhou quase 15% nos três anos até junho, quase o dobro da média da indústria. & # x201C; Não é um tipo de poeira mágica mágica, & # x201D; diz Adam Duncan, diretor-gerente da Cambridge Associates, que assessora mais de 1.100 clientes e rastreia 31.000 fundos em todo o mundo. & # x201C; Ele apenas técnicas estatísticas aprimoradas que permitem que você construa melhores modelos preditivos. & # x201D; & # xA0;
Jeff Tarrant, fundador e presidente da empresa de investimentos Prot & # xE9; g & # xE9; Parceiros, passou vários anos estudando inteligência artificial em finanças. Ele diz que, embora a tecnologia ainda esteja em fase inicial de adoção, terá um impacto transformador na indústria, e ele se compara com a Uber Technologies Inc. & # X2019; s no transporte. Apesar da adoção agressiva da AI, Tarrant diz, o Man Group está entre os que correm o risco de serem revoltados. Alguns novos fundos focados na IA cobram uma taxa de gerenciamento de 1 por cento e 10 por cento dos lucros, metade do que um fundo de hedge típico. Em empresas de IA puras, grande parte do processo é automatizado, então não há necessidade de uma enorme força de trabalho. Tarrant diz que o poder na indústria está mudando para quem constrói a melhor tecnologia, e não aqueles que possuem os mais talentosos gerentes de portfólio. & # x201C; haverá desemprego em massa na gestão de ativos nos próximos anos, & # x201D; ele diz. & # xA0;
Atrás de toda a mão-torção é uma questão filosófica mais ampla: por que estamos transformando mais do sistema financeiro em código de computador em primeiro lugar? O que é o lado positivo da diminuição do envolvimento humano? Na medicina, a AI tem o potencial de detectar doenças antes e salvar vidas. Auto-dirigir carros poderia reduzir o número de acidentes fatais. Em finanças, no entanto, a resposta é menos clara. Advogados dizem que a tecnologia tem potencial para tornar os mercados mais eficientes. As ações e outros valores serão com preços precisos porque as máquinas poderão processar mais informações disponíveis. Por sua vez, Man Group diz que a tecnologia afila sua vantagem para o benefício de clientes, incluindo fundos de pensão e aposentados. É um argumento atraente: quem não deseja que sua conta de aposentadoria cresça? #AAA;
Granger, o primeiro gerente de portfólio da Man Group a confiar o dinheiro do cliente à inteligência artificial, diz que, mesmo quando os seres humanos passam mais de suas vidas para a tecnologia, eles são céticos dos seus poderes. Ele aponta para pesquisar a chamada aversão ao algoritmo; Isso mostra que as pessoas confiam nos seres humanos para fazerem empregos mesmo quando, de acordo com a evidência, os computadores são mais eficazes. Assista, Granger diz: quando alguém morrer em um acidente de carro auto-dirigido, será um negócio muito maior do que os milhares de falhas que acontecem todos os dias. Vivemos em um mundo rodeado de algoritmos, ele diz, & # x201C, e ainda existe a evidência de que as pessoas acham difícil confiar. & # X201D; & # xA0;
Vários anos se passaram desde a decisão inicial de Granger, de dar dinheiro à AI da Man Group. Ele foi recompensado por seus instintos: ele se tornou o principal agente de investimentos da AHL em julho. Granger encontra satisfação em não saber por que o sistema AI da Man está fazendo certas trocas. Isso significa que a tecnologia está descobrindo coisas que ele não conhece. & # x201C; Algumas pessoas gostam disso, algumas don & # x2019; t, & # x201D; ele diz. & # xA0;
O medo da tecnologia está exagerado, diz Granger. Ele pensa em um de seus livros favoritos, The Fear Index, de Robert Harris, um romance de leitura de praia sobre um matemático brilhante que constrói um fundo de hedge baseado em AI em Genebra. Seu sistema funciona perfeitamente. Isso o torna insanamente rico. Então tenta matá-lo.
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Joe Marwood é um comerciante independente e investidor especializado em sistemas de análise e comercialização de mercado financeiro. Ele trabalhou como comerciante profissional de futuros para uma empresa comercial em Londres e agora trabalha em sua própria empresa privada.
Ele começou sua carreira como comerciante de um dia e trabalhou diretamente durante a crise financeira de 2008/2009. Ele tem paixão por construir estratégias de negociação mecânica e usa uma combinação de análise fundamental e técnica para encontrar oportunidades de investimento de baixo risco.
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CLÁUSULA CFTC 4.41 - RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS OU SIMULADOS TÊM CERTAS LIMITAÇÕES. DESEJO UM REGISTRO DE DESEMPENHO REAL, OS RESULTADOS SIMULADOS NÃO REPRESENTAM A NEGOCIAÇÃO REAL. TAMBÉM, DESDE QUE OS NEGÓCIOS NÃO FORAM EXECUTADOS, OS RESULTADOS PODERÃO TER COMPRIMIDO COM COMPENSADO PARA O IMPACTO, SE QUALQUER, DE CERTOS FATORES DE MERCADO, COMO FALTA DE LIQUIDEZ. PROGRAMAS DE NEGOCIAÇÃO SIMULADOS EM GERAL SÃO TAMBÉM SUJEITOS AO FATO QUE ESTÃO DESIGNADOS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE, OU É POSSÍVEL ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES AOS DISCUTIDOS NESTE SITE, APOIO E TEXTOS. NOSSO (S) CURSO (S), PRODUTOS E SERVIÇOS DEVEM SER UTILIZADOS COMO APRENDER A AIDS SOMENTE E NÃO DEVEM SER USADOS PARA INVESTIR O DINHEIRO REAL. SE VOCÊ DECIDIR INVESTIR O DINHEIRO REAL, TODAS AS DECISÕES DE NEGOCIAÇÃO DEVEM SER SUAS PRÓPRIAS. Veja o Aviso de Risco completo.
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