CTS Forex recebe financiamento da Agência de Pesquisa do Governo.
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A CTS Forex, uma empresa de Calgary, Alberta, especializada em negociação algorítmica de câmbio automatizado, recebeu financiamento da organização nacional de pesquisa e treinamento Mitacs para promover suas iniciativas de expansão. A parceria é um sinal para a credibilidade da CTS Forex e sua promessa como uma força emergente no mercado de câmbio.
Calgary, Alberta (PRWEB) 17 de novembro de 2012.
A CTS Forex, uma empresa de Calgary, Alberta, especializada em negociação algorítmica de câmbio automatizado, recebeu financiamento da organização nacional de pesquisa e treinamento Mitacs para promover suas iniciativas de expansão. A parceria é um sinal para a credibilidade da CTS Forex e sua promessa como uma força emergente no mercado de câmbio.
O Mitacs-Accelerate é um programa de pesquisa que conecta organizações empresariais com mais de 50 universidades baseadas em pesquisa. Nessas parcerias, estudantes de pós-graduação e bolsistas de pós-doutorado aplicam seus conhecimentos especializados aos desafios de negócios. Os estagiários se beneficiam da experiência do mundo real, enquanto as empresas ganham acesso a especialistas de alta qualidade.
A parceria também é um casamento com o programa de MBA da Universidade de Calgary - Haskayne School of Business, que fornecerá os recursos, incluindo a experiência do renomado professor Dr. Robert Schulz, que supervisionará e orientará o envolvimento. Schulz leciona na Haskayne School of Business desde 1973. Recebeu o prestigioso título de “O Rei das Competições Competitivas de Calgary” pela revista The Globe and Mail em 2009. Ganhou 21 prêmios excepcionais de ensino e serviço para estudantes. nomeado em sete publicações Who's Who.
“É, sem dúvida, um testemunho do planejamento, do sucesso inicial e do potencial do CTS Forex como uma startup para tê-lo endossado pela Mitacs e pela Universidade de Calgary. É o suporte ideal que podemos conseguir nesta fase, e estou animado para ver as coisas em plena marcha, & quot; disse Winsor Hoang, CEO e fundador da CTS Forex.
O CTS Forex fornece um veículo de investimento para gerentes de fundos de hedge, escritórios familiares modernos e intermediários financeiros maiores que buscam diversificar seus portfólios de investimento e melhorar os retornos. A CTS Forex desenvolve e licencia soluções automatizadas de negociação de moeda que visam retornos consistentes por meio de um modelo de negociação baseado principalmente em disciplina, direção e consistência. Os modelos de negociação são projetados para reduzir as perdas e gerar lucros; O desempenho de dois anos mostrou que retornos significativos podem ser alcançados mesmo quando as negociações vencedoras estão abaixo de 50%. Como os mercados de ações globais continuam a sofrer de volatilidade, os retornos da CTS Forex são obtidos pelas flutuações do mercado. Ao agir de acordo com essa volatilidade, o CTS Forex oferece uma maneira comprovada de aumentar a diversidade, minimizar o risco e aumentar os retornos gerais do portfólio.
“A base subjacente do CTS Forex é a credibilidade. É o valor demonstrado que fornecemos aos nossos clientes, e o apoio da Mitacs e da Universidade de Calgary aumenta ainda mais essa proposta de valor ”, acrescentou Hoang.
O CTS Forex foi formado em 2004 com o objetivo de criar modelos de negociação automatizados que rastreiam e analisam os mercados de moeda estrangeira e iniciam operações com base em perfis de risco de investidores estabelecidos. Após sete anos de desenvolvimento, back testing e live trading, os primeiros modelos de negociação foram oferecidos comercialmente. O atual sistema de negociação consiste em seis modelos de negociação (robôs), cada um dos quais analisa os mercados de uma perspectiva diferente. Dois modelos rastreiam os mercados, enquanto outros se especializam em rastrear mercados secundários. Essa abordagem oferece maior percepção do mercado do que algoritmos únicos e de múltiplos propósitos. A iniciação automatizada do comércio elimina um grande problema com a técnica de negociação manual mais antiga baseada em sinal, ajudando os investidores a reagirem mais rapidamente às mudanças do mercado.
Winsor Hoang se formou com honras em Engenharia Elétrica em 1997 e é engenheiro profissional registrado. O Sr. Hoang trabalhou para várias grandes empresas canadenses de tecnologia, incluindo a Nortel Networks, a Sierra Wireless e a Research in Motion, especializada em projetos de sistemas de testes automatizados. Winsor transferiu com sucesso suas habilidades de design de sistema de teste automatizado para design de sistema de negociação automatizado. Ele é agora o arquiteto chefe da engenharia automatizada de sistemas e coordenador de recursos técnicos. Winsor também está no processo de escrever um livro sobre negociação Forex.
Revisão de código Forex Libra.
Nial Fuller Avaliações & # 038; Testemunhos.
Revisão Completa do Negociador de Moeda por James Edward A Safecap Investments Ltd (& # 8216; Safecap & # 8217;) é uma empresa de serviços de investimento regulamentada autorizada na condução de suas atividades pela Cyprus Securities and Exchange & # 8230;
Melhor Comparação da Plataforma de Negociação Forex (Atualizado para 2016)
Corretores de Forex com classificação mais alta Embora as opções binárias sejam um comércio global, nem todos os ativos estarão disponíveis o tempo todo. Eu tenho que dizer que o Royal Forex Trading oferece excelente & # 8230;
EPAT TM - Programa Executivo em Negociação Algorítmica.
O Programa Executivo de Negociação Algorítmica da QuantInsti é projetado para profissionais que desejam crescer no campo ou planejam iniciar suas carreiras em Negociações Algorítmicas e Quantitativas.
Ele inspira os traders tradicionais a uma carreira de negociação algorítmica bem-sucedida, concentrando-se em derivativos, negociação quantitativa, mercado eletrônico ou tecnologia relacionada ao comércio e gerenciamento de riscos. Este abrangente curso de negociação algorítmica oferece insights inigualáveis sobre o mundo dos algoritmos, tecnologia financeira e mudança da microestrutura do mercado, seguindo uma estrutura de curso exaustiva projetada pelos principais tradutores algorítmicos, especialistas quantitativos e líderes de pensamento HFT.
Duração - 6 meses (4 meses de treinamento & # 038; 2 meses de trabalho de projeto opcional)
Especialização - Classe particular de ativos e / ou estratégia de negociação algorítmica através do trabalho do projeto.
Entrega on-line - Uma experiência de aprendizado focada que consiste em sessões práticas conduzidas por meio de reuniões na Web e ambientes virtuais de aprendizagem.
Certificação - A avaliação é composta por tarefas, questionário e participação. Após a conclusão bem-sucedida, os participantes receberão um certificado da QuantInsti Quantitative Learning Pvt Ltd.
O currículo.
Este módulo é material preparatório para iniciantes que recentemente começaram a aprender Algorithmic Trading.
Aborda as bases do Algorithmic Trading, Statistics, Options & Derivatives, módulo de Auto-estudo do MS Excel, a ser completado antes que as Palestras ao Vivo comecem de 10 a 20 horas de curso, seguidas pelos Testes Primários obrigatórios.
Este módulo é o primeiro módulo com palestras ao vivo no treinamento Algorithmic Trading e abrange alguns dos conceitos mais cruciais a serem aplicados e usados no futuro.
Termos básicos, conceitos relacionados a pedidos e gerenciamento de dados Arquitetura do sistema e gerenciamento de riscos na negociação algorítmica - complexidades envolvidas Gestão de fluxo de pedidos, rastreamento, discrição, estratégias VWAP 12 horas de palestras ao vivo e 10 horas de curso composto de tarefas e questionários.
Um módulo para iniciantes neste curso de comércio da Algo que inclui conceitos de probabilidade, estatística e econometria.
Trabalhando com conjuntos de dados OHLC, indicadores e geração de sinais de negociação Aplicação de estratégias de negociação no MS Excel, aplicação de estatísticas na previsão de preços futuros de ações e aproximações de risco / recompensa Sessões práticas e práticas transmitindo habilidades computacionais que serão necessárias mais tarde 9 horas palestras e 8 horas de curso composto por tarefas e questionários.
Introdução a tópicos avançados em cursos de negociação quantitativa que requerem conhecimento sobre Opções e Derivativos e Estatística.
Modelos de precificação de opções e seus aplicativos. Carteiras de opções de construção com base nos gregos da opção. Conceitos de negociação de dispersão, implementação e roadblocks Concepção de uma ferramenta de gerenciamento de risco que mostra a sensibilidade do portfólio de opções a diferentes condições, permitindo que o trader modifique seu portfólio para atender a cenários futuros de mercado: 12-15 horas de conteúdo de palestras e 10-15 horas de curso.
R é uma linguagem popular para negociação e análise quantitativa. Os cursos de negociação algorítmica contam com a linguagem estatística de código aberto R para manipulação e gerenciamento de dados e Análise de séries temporais.
Introdução ao R através de testes estatísticos básicos e cálculos seguidos por códigos escritos para construir indicadores quantitativos e estratégias de negociação Dicas e truques R úteis para navegar em grandes conjuntos de dados Implementando o modelo usando GARCH (1,1) para prever a volatilidade usando R e estimar os parâmetros do modelo Usando pacotes avançados para codificar estratégias de negociação em R 15 horas de conteúdo de palestras e 25 horas de curso.
Este é o módulo mais estratégico para traders individuais, bem como para traders institucionais que desejam montar sua própria mesa de operações ou estão buscando novas plataformas / software / infraestrutura.
Entendendo os requisitos de infraestrutura Entendendo o ambiente de negócios, incluindo ambiente regulatório, os investimentos de capital necessários para configurar uma Mesa de Operações Algorítmicas Além do corpo docente da QI, os especialistas do setor são convidados a compartilhar experiências e insights de 3 a 9 horas de conteúdo da palestra.
É o módulo mais crucial deste curso de negociação algorítmica com altos requisitos dos alunos para praticar e tentar estratégias hands-on.
Exposição a diferentes paradigmas de estratégia de negociação quantitativa populares em negociação algorítmica, tais como arbitragem estatística, microestrutura de mercado, tendência, mercado, aprendizagem de máquina Avaliar problemas e oportunidades nos mercados globais através das lentes da econometria, psicologia e estatística Lidar com a incerteza com foco em gerenciamento de risco na negociação de 42 a 47 horas de conteúdo de palestras e 75 a 80 horas de trabalho no curso.
Aprenda a automatizar suas estratégias de negociação neste módulo do EPAT ™. Novamente, um módulo exigente que é prático e prático, exigindo que os participantes aprendam e pratiquem o Python para backtesting e execução de estratégias. Os principais especialistas, como o Dr. Yves Hilpisch, autor do livro "Python for Finance", são um dos principais membros do corpo docente deste módulo.
Introdução a plataformas de negociação automatizadas baseadas em Python Aprenda a escrever seus próprios códigos em Python Programação Orientada a Objetos e Pacotes Úteis em Python para negociação Permite que o participante implemente estratégias no ambiente de negociação ao vivo 18-24 horas de conteúdo de palestras e 80-100 horas de curso trabalhos.
Os participantes podem optar por concluir um projeto sob orientação de um profissional / comerciante que envolva ideação e criação de uma estratégia de negociação. O tópico do projeto qualifica-se para área de especialização e aprendizagem aprimorada. Os participantes precisam comparecer ao exame final para se qualificarem para a Certificação.
Faculdade EPAT.
Nitin é um parceiro da Pentagon Advisory Ltd. Ele tem sido um quant em iRageCapital.
Palestrante mundialmente renomado em Opções, Derivativos e Pesquisa de Negociação Baseada em Notícias.
Autor de "Algorithmic Trading: Estratégias Vencedoras e Sua Justificativa".
Faculdade de oficinas sobre programas de Algorithmic Trading realizados pela Indian National Stock Exchange.
Varun Divakar é membro da equipe de pesquisa e desenvolvimento da Quantra na QuantInsti.
Autor de "Python for Finance - Analisar grandes dados financeiros", publicado por O'Reilly.
Co-fundador iRageCapital e QuantInsti. Especialista em Estudos Inter-Mercados.
Vivek trabalhou em várias instituições financeiras e educacionais líderes na Índia e em Cingapura.
Chefe do departamento de Pesquisa Quantitativa da QuantInsti. Analista líder e especialista em quantificação.
Sameer lidera a divisão de Programação de Baixa Latência na iRageCapital Advisory Pvt Ltd.
Autor, IBridgePy, um software de código aberto para negociar com Interactive Brokers.
Radha trabalha como cientista de dados na Thomson Reuters.
Gaurav lidera o desenvolvimento de negociação quantitativa na iRage, juntamente com o negócio global de clientes.
Sunith é especialista no campo de algoritmos evolutivos e modelos não convencionais de computação.
A Anil concebeu práticas de risco e conformidade para toda a empresa na iRageCapital.
Nitin Agarwal.
Nitin é sócio da Pentagon Advisory Ltd. Sua gama de experiência vai desde o desenvolvimento de novas tecnologias químicas revolucionárias até a criação de estratégias de negociação proprietárias. Antes de liderar a equipe de Operações na Pentagon Advisory, ele tem sido uma quantia na iRageCapital e um Associado de Liderança com o Aditya Birla Group. Ele tem uma paixão pelo ensino e em seu tempo livre escreve artigos para revistas internacionais. Seu artigo mais recente envolveu o desenvolvimento da equação de Swamee-Aggarwal.
Rajib Ranjan Borah.
Rajib fez seu bacharelado em engenharia da computação pela NIT, Surathkal e PGDM da IIM Calcutta. Ele é finalista da Olimpíada Nacional de Biologia e representou a Índia no Campeonato Mundial de Quebra-Cabeças.
Rajib lidera o negócio de negociação de propulsores da iRage como seu CEO, focando no desenvolvimento de estratégias, gerenciamento de risco e processos internos. Ele também é palestrante regular em conferências de comércio algorítmico na Ásia, América e Europa. Experiências anteriores - quant research (Bloomberg, NY); negociação de alta frequência (Optiver, Amsterdã); tecnologia de análise de dados (Oracle); estratégia de negócios para uma empresa de investimento e bolsas de derivativos (PwC).
Dr. Ernest P. Chan.
Dr. Chan é um operador de pool de commodities e consultor comercial. Desde 1994, ele tem focado no desenvolvimento de modelos estatísticos e algoritmos avançados de computador para encontrar padrões e tendências em grandes quantidades de dados. Ele aplicou sua experiência em reconhecimento de padrões estatísticos para projetos que vão desde recuperação textual na IBM Research, dados de relacionamento com clientes de mineração no Morgan Stanley e negociação de arbitragem estatística.
pesquisa de estratégia no Credit Suisse, Mapleridge Capital Management e outros fundos de hedge.
Shaurya Chandra.
Shaurya fez B. Tech Electrical Engineering da IIT Roorkee e PGDM da IIM Ahmedabad.
Shaurya foca extensivamente em pesquisa estatística e desenvolvimento de estratégias. Em seus papéis anteriores, suas áreas de foco foram Derivativos e Pesquisa Quantitativa com foco em Algoritmos de Execução de Ordens do Sell-Side. Antes da iRageCapital, Shaurya trabalhou no Bank of America, na Edelweiss Securities Ltd. e na Systematix Stock & Shares Ltd., onde trabalhou como Analista de Derivativos e Quantitativo focado nos mercados de ações da Índia.
Varun Divakar.
Varun é graduado em engenharia civil pelo Instituto Indiano de Tecnologia, Roorkee.
Varun Divakar é membro da equipe de Pesquisa e Desenvolvimento da Quantra na QuantInsti e é responsável pela criação do conteúdo para estratégias de negociação, usando técnicas de Quantitative e Machine Learning.
Antes da QuantInsti, Varun trabalhou como trader de commodities associado gerenciando mercados internacionais de energia e softs no Futures First.
Dr. Yves Hilpisch.
Nitesh Khandelwal.
Nitesh fez engenharia elétrica de B. Tech de IIT Kanpur e PGDM de IIM Lucknow.
Nitesh tem uma rica experiência em mercados financeiros abrangendo várias classes de ativos em diferentes funções. Antes de liderar o QuantInsti ™ como seu CEO, ele era o líder de negócios da iRage.
Ele tem experiência anterior em tesouraria bancária (domínio de taxa de câmbio e juros) e como trader líder em uma mesa de negociação proprietária.
Vivek Krishnamoorthy.
Abhishek Kulkarni.
Sameer Kumar.
Sameer concluiu seu Mestrado em Economia e Sistemas de Informação na BITS Pilani.
Sameer lidera a pesquisa de tecnologia de núcleo e aprendizado de máquina na iRage. Ele é apaixonado por conduzir a tecnologia básica ao estabelecer novos benchmarks na latência de tick-to-trade. Ele está envolvido em projetar modelos comerciais usando pesquisas de aprendizagem profunda aproveitando a natureza temporal e espacial da microestrutura de mercado simultaneamente.
Dr. Hui Liu
Dr. Liu é o autor de IbridgePy e fundador da Running River Investment LLC. Seus principais interesses comerciais são ações dos EUA e mercado Forex. A Running River Investment LLC é um fundo de hedge privado especializado no desenvolvimento de estratégias de negociação automatizadas usando o Python.
Radha Krishna Pendyala.
Radha trabalha como cientista de dados na Thomson Reuters. Seu trabalho envolve a aplicação de aprendizado de máquina e técnicas de modelagem financeira quantitativa para grandes conjuntos de dados, a fim de resolver problemas específicos no setor financeiro. Obteve seu mestrado em engenharia financeira pela City University of New York.
Gaurav Raizada.
Gaurav fez o B. Tech Chemical Engineering do IIT Kanpur e o PGDM do IIM Lucknow.
Gaurav lidera o desenvolvimento de negociação quantitativa na iRage, juntamente com o negócio global de clientes. Ele também lidera o desenvolvimento de sistemas, desempenho e estratégia, incluindo desenvolvimento de sistemas de negociação, redução de latência e otimização.
Antes da iRageCapital, Gaurav trabalhou com o Axis Bank como um operador de derivativos de taxas de juros.
Sunith Reddy.
Sunith fez o B. Tech, Computer Engineering da IIT Madras.
Sunith é especialista no campo de algoritmos evolutivos e modelos não convencionais de computação. Seu trabalho foi apresentado no "Simpósio de Modelos Não-Convencionais da Computação". A Sunith traz consigo uma alta qualidade de conhecimento técnico, especialmente nos campos de algoritmos e arquitetura de alto desempenho. Experiência anterior - LimeLabs, Yahoo R & D, Xilinx.
Anil Yadav.
Anil fez B. Tech Mechanical Engineering da IIT Kanpur e PGDM da IIM Lucknow.
Na iRage, Anil gerenciou várias estratégias de negociação e, em seguida, também projetou práticas de risco e conformidade para toda a empresa. A Anil desenvolveu e liderou com sucesso o desenvolvimento escalonável da Estratégia Quantitativa para as operações do fundo. Antes da iRage, Anil trabalhou como trader independente de commodities, gerenciando um portfólio de produtos de metais e energia e como Analista Sênior no Private Equity do The Chatterjee Group (TCG).
fundo e como analista conversível no Lehman Brothers.
Histórias de sucesso.
Jacques Francois Joubert.
Analista Quantitativo na NMRQL,
“Passei muito tempo procurando o equivalente de CFA para negociação algorítmica e o EPAT é a correspondência mais próxima. Adorei como o curso cobriu uma ampla gama de tópicos. Quando comecei o curso, tinha planos de voltar à universidade para estudar matemática, mas, pouco antes de terminar o curso, fui contratado por um cobiçado fundo de hedge quantitativo como analista quantitativo. Um agradecimento especial à faculdade. ”
CEO da Quanticko Trading S. A.
"Estou muito feliz com o apoio prestado pela equipe de administração. O corpo docente está muito empenhado em resolver dúvidas. Tendo trabalhado em uma das principais corretoras, eu certamente gostaria de entrar em negociações algorítmicas e é aí que o curso EPAT da QuantInsti vai ajudar mim."
Associate na Morgan Stanley,
"Na Quantinsti, aprendi a desenvolver estratégias quantitativas que podem ser usadas em negociação algorítmica e de alta frequência. O corpo docente da Quantinsti é altamente qualificado. Os insights que eles trazem para a sala de aula como consultores são muito valiosos e tornam cada lição muito eficaz. A experiência de aprendizado on-line foi muito boa e me deu a flexibilidade para ver as gravações de palestras perdidas. "
Fundador, Chengetedzai Central.
Depositário de Valores Mobiliários, Zimbábue.
"Estou iniciando uma mesa de Algorithmic e High-Frequency mais tarde, então para mim o melhor (parte) foi obter a experiência real e o conhecimento de como implementar as estratégias que seriam úteis em minhas próprias mesas. Neste programa, você aprende desde o básico até estatísticas avançadas. É uma experiência incrível porque você aprende a trabalhar na plataforma de negociação avançada que é usada por muitas mesas de operações. "
EPAT TM Alumni Profile.
Nós treinamos participantes que vêm de experiências muito ricas e interdisciplinares, tanto em termos de sua formação acadêmica quanto de sua experiência na indústria.
Alunos de todos os continentes habitados participaram do EPAT ™.
O curso é projetado para profissionais que trabalham com um grande interesse em mercados financeiros e avanços tecnológicos. Em cada lote de EPAT ™, vemos uma rica mistura de traders, analistas, desenvolvedores, gestores de risco, fundadores, proprietários de mesa para fornecer uma experiência única de interação e networking com outras participações.
Aprender a construir uma estratégia comercial perfeita é uma coisa, mas é realmente a execução de idéias que separa as ovelhas das cabras. Nossos alunos dominam a arte da execução com projetos que não são apenas inovadores, mas também inovadores. Eles aproveitam o conhecimento adquirido durante o EPAT ™ e os transformam em trabalhos de pesquisa originais e prontos para publicação.
Alguns dos tópicos do projeto recentemente concluídos como parte do curso do EPAT ™ incluem:
Desenvolvimento do Sistema de Negociação Automatizado Baseado em Nuvem com Aprendizado de Máquina por Maxime Fages e Estratégia de Negociação de Pares Derek Wong e Backtesting usando Quantstrat por Marco Nicolas Dibo.
Admissão EPAT.
Quem pode se inscrever?
O curso de negociação Algo da QuantInsti destina-se a pessoas que trabalham ou que pretendem passar para o lado de compra ou venda de negócios com foco em derivativos, negociação quantitativa, mercado eletrônico ou tecnologia relacionada ao comércio e gerenciamento de risco.
O Programa Executivo na Algorithmic Trading ™ fornece treinamento prático para Quants, Traders Programmers, Gerentes de Fundos, Consultores, Desenvolvedores de Produtos Financeiros, Pesquisadores e Entusiastas da Algo Trading. Ele fornece insights sobre os fundamentos do comércio quantitativo e as soluções tecnológicas para implementá-los.
Cada participante que é aceito no curso tem um alto nível de curiosidade intelectual, um forte interesse em finanças e fortes habilidades analíticas. Embora não haja exigência específica de graduação, a maioria dos participantes terá formação em disciplinas quantitativas, como matemática, estatística, ciências físicas, engenharia, pesquisa operacional, ciência da computação, finanças ou economia. Os participantes de outras disciplinas devem ter familiaridade com cálculos, planilhas e resolução de problemas computacionais.
Processo de admissão.
Antes da admissão, será realizada uma sessão de aconselhamento que se concentrará na compreensão dos pontos fortes e fracos dos participantes. Essas sessões não determinam necessariamente a elegibilidade dos participantes, mas ajudam os conselheiros a orientá-los com informações antes da inscrição.
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