Friday 23 February 2018

FOREXINNOVATION E CITIFX TRADESTREAM PARA PARCEIRO EM SOLUÇÕES INSTITUCIONAIS MT4 ALGO-TRADING


A ForexInnovation GmbH e a CitiFX TradeStream anunciaram sua parceria para as soluções automáticas de negociação MT4 através de uma conta CitiFX Margin Trading.


O CitiFX TradeStream fornece aos comerciantes acesso a liquidez agregada de alta qualidade, proveniente de vários provedores de primeira linha, incluindo Citi, com o benefício de ter o Citi como contraparte comercial. A equipe do CitiFX TradeStream tem experiência com uma variedade de configurações MT4 e tem o prazer de adicionar integração com a ForexInnovation que oferecerá o acesso dos clientes às estratégias de negociação e aos conhecimentos técnicos da ForexInnovation, seja em uma conta gerenciada ou em uma base de negociação.


"O foco da ForexInnovation no desenvolvimento de soluções de negociação algorítmica exigiu um parceiro forte que pudesse oferecer liquidez confiável através de uma instalação institucional de baixa latência MT4 com o requisito adicional de ter uma relação de contraparte direta com um banco líder. Estamos satisfeitos por termos conseguido satisfazer as necessidades da ForexInnovation e ajudá-las a desenvolver o seu negócio, fornecendo-lhes a configuração que eles e os seus clientes estavam procurando ", comentou Sasha Serebrinsky, que administra o negócio Citi FX Margin Trading na Europa, Oriente Médio e a África.


"A configuração técnica do CitiFX TradeStream com MT4 oferece uma combinação sem precedentes e poderosa para o nosso comércio algorítmico", disse Thomas Rosenkranz, CEO e fundador da ForexInnovation. "O acesso a uma excelente liquidez fornecida pelo CitiFX TradeStream nos proporciona uma vantagem extra para negociação automática consistente e oferece uma integração rápida e confiável do nosso software através da plataforma MT4".


"Nós negociamos com o Citi há muito tempo e comparamos e testamos o CitiFX TradeStream & # 8211; MT4 solução extensivamente ", afirma o co-fundador Alexander Klingelhoefer. & # 8220; Em termos de condições de negociação, como velocidade de execução, latência e spreads, bem como o profissionalismo de uma relação comercial com um banco de nível superior, encontramos uma configuração ideal para nossa negociação algorítmica que é acompanhada pelo Segurança e segurança que um relacionamento Citi oferece aos nossos clientes ".


Para saber mais sobre a solução institucional MT4, clique aqui:


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Estudos de caso.


Novo indicador de câmbio da Tendência do FOREX.


Sumário executivo.


Pesquisas sobre análises de séries temporais econômicas realizadas no Instituto de Tecnologia de Dublin e financiadas pela Science Foundation Ireland (SFI) levaram ao lançamento de uma nova empresa irlandesa que está se concentrando na negociação cambial. Financiado pela Enterprise Ireland, Currency Traders Ireland Limited, recebeu uma licença exclusiva de 50 anos para usar um novo algoritmo desenvolvido por SFI Stokes, o professor Jonathan Blackledge, para analisar mercados de câmbio e negociação FOREX, que se baseia exclusivamente na Hipótese do Mercado Fractal.


Visão geral do desafio.


A maioria dos indicadores financeiros utilizados para análise de séries temporais econômicas baseia-se na Hipótese do Mercado Eficiente (EMH) e na racionalização da carteira financeira. O EMH é a base para o modelo Black-Scholes desenvolvido para o Preço das Opções e Passivos Corporativos pelo qual Scholes ganhou o Prêmio Nobel de Economia em 1997. No entanto, há uma falha fundamental com este modelo, que é que é baseado em um A hipótese (o EMH) que assume os movimentos de preços, em particular, o derivado do log de um preço, é normalmente distribuído e isso simplesmente não é o caso. Na verdade, a maioria das séries temporais macroeconômicas são caracterizadas por distribuições de cauda longa que não estão em conformidade com as estatísticas gaussianas, criando modelos de gerenciamento de riscos, como a equação de Black-Scholes redundante. O desafio realizado pelo Professor Blackledge e pelo Instituto de Tecnologia de Dublim tem sido o desenvolvimento de um modelo de séries temporais financeiras que se baseia em estatísticas não gaussianas a que os sinais financeiros estão em conformidade. Para este fim, ele desenvolveu uma abordagem que se baseia no acoplamento Levy distribuiu sinais para a solução de certas classes de equações diferenciais fracionárias. Como os dados distribuídos da Levy são auto-affine, a abordagem é classificada em termos da Hipótese do Mercado Fractal (FMH).


Implementação da iniciativa.


Ao contrário da EMH, o FMH afirma que a informação é avaliada de acordo com o horizonte de investimento do investidor. Como os diferentes horizontes de investimento valorizam a informação de forma diferente, a difusão da informação é desigual. Ao contrário dos sistemas físicos mais complexos, os agentes de uma economia e, talvez até certo ponto, a própria economia, possuem um ingrediente extra, um grau extra de complexidade. Este ingrediente é a consciência que é o cerne de todas as estratégias de gerenciamento de risco e, indiretamente, é uma questão de governo em relação ao modelo dinâmico fracionário usado para desenvolver o algoritmo que agora está sendo usado pela Currency Traders Ireland Limited. Ao calcular com precisão um parâmetro chamado Índice Levy, o viés direcional associado a uma tendência futura pode ser previsto, em princípio, para qualquer série de tempo financeiro, desde que o algoritmo tenha sido finamente sintonizado com relação à interpretação de um dado fluxo de dados.


A Currency Traders Ireland Limited agora está empreendendo esta tarefa para os mercados FOREX, com o objetivo de desenvolver a plataforma para o nível comercial trabalhando junto aos parceiros da indústria financeira. Kieran Murphy, CEO da Currency Traders Ireland tem mais de vinte anos de experiência em negociação no mercado tendo liderado a balança patrimonial em corretores de bolsa BCP em Dublin. "A adição do indicador do índice Levy será fundamental na determinação de pontos de entrada e saída ao negociar pares de moedas", diz Kieran. "Isto é particularmente importante quando se decide ficar fora do mercado".


Resultados e realizações.


Os modelos FMH desenvolvidos foram utilizados para projetar um novo e único conjunto de indicadores que foram integrados ao MetaTrader 4, um pacote de análise financeira que fornece acesso em tempo real em linha a todas as principais taxas de câmbio e é usado em todo o mundo. O sistema foi testado e avaliado de forma independente por uma empresa dos EUA mostrando que a soma de todos os resultados vencedores (em termos de indicadores para o final de uma tendência) dividida por todos os resultados perdidos é de aproximadamente 4: 1 que foi descrito como "verdadeiramente desempenho de blockbuster '.


Lições aprendidas e replicabilidade.


Embora o desempenho do sistema precise ser melhorado no que se refere ao indicando o início de uma tendência, saber quando sair antes de uma tendência mudar é indiscutivelmente o indicador mais importante de todos. Após novas melhorias e otimização para diferentes pares de câmbio, esta abordagem algorítmica única para análise de dados financeiros será vendida sob licença pela Currency Traders Ireland Limited em todo o mundo.


Science Foundation Irlanda Stokes Professor,


Escola de Sistemas de Engenharia Elétrica,


Instituto de Tecnologia de Dublin Kevin Street,


Dublin 8, Irlanda.


Sumário executivo.


Pesquisas sobre análises de séries temporais econômicas realizadas no Instituto de Tecnologia de Dublin e financiadas pela Science Foundation Ireland (SFI) levaram ao lançamento de uma nova empresa irlandesa que está se concentrando na negociação cambial. Financiado pela Enterprise Ireland, Currency Traders Ireland Limited, recebeu uma licença exclusiva de 50 anos para usar um novo algoritmo desenvolvido por SFI Stokes, o professor Jonathan Blackledge, para analisar mercados de câmbio e negociação FOREX, que se baseia exclusivamente na Hipótese do Mercado Fractal.


Visão geral do desafio.


A maioria dos indicadores financeiros utilizados para análise de séries temporais econômicas baseia-se na Hipótese do Mercado Eficiente (EMH) e na racionalização da carteira financeira. O EMH é a base para o modelo Black-Scholes desenvolvido para o Preço das Opções e Passivos Corporativos pelo qual Scholes ganhou o Prêmio Nobel de Economia em 1997. No entanto, há uma falha fundamental com este modelo, que é que é baseado em um A hipótese (o EMH) que assume os movimentos de preços, em particular, o derivado do log de um preço, é normalmente distribuído e isso simplesmente não é o caso. Na verdade, a maioria das séries temporais macroeconômicas são caracterizadas por distribuições de cauda longa que não estão em conformidade com as estatísticas gaussianas, criando modelos de gerenciamento de riscos, como a equação de Black-Scholes redundante. O desafio realizado pelo Professor Blackledge e pelo Instituto de Tecnologia de Dublim tem sido o desenvolvimento de um modelo de séries temporais financeiras que se baseia em estatísticas não gaussianas a que os sinais financeiros estão em conformidade. Para este fim, ele desenvolveu uma abordagem que se baseia no acoplamento Levy distribuiu sinais para a solução de certas classes de equações diferenciais fracionárias. Como os dados distribuídos da Levy são auto-affine, a abordagem é classificada em termos da Hipótese do Mercado Fractal (FMH).


Implementação da iniciativa.


Ao contrário da EMH, o FMH afirma que a informação é avaliada de acordo com o horizonte de investimento do investidor. Como os diferentes horizontes de investimento valorizam a informação de forma diferente, a difusão da informação é desigual. Ao contrário dos sistemas físicos mais complexos, os agentes de uma economia e, talvez até certo ponto, a própria economia, possuem um ingrediente extra, um grau extra de complexidade. Este ingrediente é a consciência que é o cerne de todas as estratégias de gerenciamento de risco e, indiretamente, é uma questão de governo em relação ao modelo dinâmico fracionário usado para desenvolver o algoritmo que agora está sendo usado pela Currency Traders Ireland Limited. Ao calcular com precisão um parâmetro chamado Índice Levy, o viés direcional associado a uma tendência futura pode ser previsto, em princípio, para qualquer série de tempo financeiro, desde que o algoritmo tenha sido finamente sintonizado com relação à interpretação de um dado fluxo de dados.


A Currency Traders Ireland Limited agora está empreendendo esta tarefa para os mercados FOREX, com o objetivo de desenvolver a plataforma para o nível comercial trabalhando junto aos parceiros da indústria financeira. Kieran Murphy, CEO da Currency Traders Ireland tem mais de vinte anos de experiência em negociação no mercado tendo liderado a balança patrimonial em corretores de bolsa BCP em Dublin. "A adição do indicador do índice Levy será fundamental na determinação de pontos de entrada e saída ao negociar pares de moedas", diz Kieran. "Isto é particularmente importante quando se decide ficar fora do mercado".


Resultados e realizações.


Os modelos FMH desenvolvidos foram utilizados para projetar um novo e único conjunto de indicadores que foram integrados ao MetaTrader 4, um pacote de análise financeira que fornece acesso em tempo real em linha a todas as principais taxas de câmbio e é usado em todo o mundo. O sistema foi testado e avaliado de forma independente por uma empresa dos EUA mostrando que a soma de todos os resultados vencedores (em termos de indicadores para o final de uma tendência) dividida por todos os resultados perdidos é de aproximadamente 4: 1 que foi descrito como "verdadeiramente desempenho de blockbuster '.


Lições aprendidas e replicabilidade.


Embora o desempenho do sistema precise ser melhorado no que se refere ao indicando o início de uma tendência, saber quando sair antes de uma tendência mudar é indiscutivelmente o indicador mais importante de todos. Após novas melhorias e otimização para diferentes pares de câmbio, esta abordagem algorítmica única para análise de dados financeiros será vendida sob licença pela Currency Traders Ireland Limited em todo o mundo.

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