Инструментарий для анализа активов

Если вы трейдер или инвестор на финансовых рынках, вы, вероятно, знаете, что за последние 10 лет ландшафт трейдинга и инвестирования претерпел кардинальные изменения. В основе этого лежит использование количественных методов при принятии решений о покупке и продаже на рынках.

Количественные методы предполагают использование различных данных, передовых математических и статистических моделей для создания и реализации алгоритмических торговых стратегий.

Электронизация фондового рынка, такая как алгоритмы, интеллектуальная маршрутизация ордеров и динамический анализ торговых площадок, помогли сделать торговлю намного более быстрой, эффективной и ликвидной.

Отсюда имеем, что Данные — это новая жизненная сила трейдинга. И это меняет метод торговли на стороне buy-side. Слово “Данные” уже следует писать с большой буквы.

Исторически сложилось так, что именно исследования, написанные людьми и предоставленные cо стороны sell-side, были движущей силой торговли акциями. Эти исследования, по большей части, основывались на цвете рынка*. И это по-прежнему так, хотя уже и в более демократичном стиле.

*Цвет рынка / Market Color. Market Color, (который не следует путать с объемом), - это терминология, обычно используемая в контексте маркет-мейкеров и брокеров, описывающих глубину рыночной ликвидности. Market Color также определяется как последующее настроение на рынках. Цвет рынка обычно предоставляется от брокера к маркет-мейкеру. Информация, которая обычно описывает цвет рынка конкретного инструмента, обычно включает Данные о размещенных ценах, их соответствующих объемах и количестве продавцов и покупателей.

Сегодняшние Данные значительно отличают торговлю от того, что было 10 лет назад.

Управляющие активами и владельцы институциональных активов обеспокоены тем, что объемы Данных о рынке акций, собираемых биржами, могут быть использованы для поиска информации об институциональных торговых стратегиях и их объемах торговли, что приведет к различным стратегиям фронт-раннинг и другим проблемным действиям. Но сами биржи создают дополнительные потоки доходов от продажи своих Данных по мере снижения доходов от транзакций сделок.

Уже сейчас существуют закрытые и не публичные продукты рыночных Данных, которые преобразовывают Данные по опционам в индикаторы и при помощи обратного инжиниринга производят расчеты для получения специфической информации о сделках, которая недоступна ни в каких других источниках Данных, и в терминалах Bloomberg и Eikon в том числе.

Институциональные трейдеры получают информацию о цвете рынка, в той или иной степени, от стороны sell-side. Обычные трейдеры получают "цвет рынка" из совершенно другого источника – из чисто числовых данных. Эти Данные поступают на сторону buy-side, как какой-то пожарный шланг, пытающийся наполнить чашку для чая. Именно здесь находимся мы. Но, в нашем случае, этот "цвет рынка" не супердеталированный, как у некоторых институционалов, но он все же остается намного эффективнее любой публичной и популярной аналитики.

Роль трейдера на стороне buy-side за последние ряд лет заметно расширилась, поскольку торговые отделы стали меньше по размеру и в них работает меньше сотрудников. Во многих случаях трейдер на стороне buy-side также выполняет функции и портфельного менеджера, и аналитика, и риск-менеджера, и директора по управлению персоналом и т.д. Наша задача - помочь трейдерам на стороне buy-side и sell-side более эффективно справляться с различными ролями и обязанностями, используя технологии и аналитику, которые упрощают рабочий процесс и представляют Данные в удобном и легко усваиваемом виде.

Публичные ссылки:

Кратко о преимуществе профессиональной аналитики моего блога

Перераспределение богатства от частных трейдеров к маркет-мейкерам

Маркет-мейкеры усиливают влияние на рынке акций США. Темная ликвидность

Инструментарий для анализа активов

Отзывы трейдеров о платной подписке - 2