Estratégias de negociação de insiders corporativos ☆
Destaques.
Usamos negociações privilegiadas para testar teorias complementares de estratégias de negociação ótimas.
As teorias baseadas em informações prevêem que os investidores concorrentes negociam mais rapidamente.
Teorias baseadas na liquidez prevêem o oposto.
A análise de toda a amostra suporta as previsões de modelos baseados em liquidez.
A análise de negociações informadas suporta as previsões de modelos baseados em informações.
Testamos duas teorias complementares de estratégias de negociação ótimas, analisando os padrões de transação de insiders corporativos. De acordo com as teorias baseadas em informações, os investidores negociam mais rapidamente se competirem com os outros pela exploração da mesma informação, enquanto as teorias baseadas na liquidez prevêem o contrário. Nossa análise apóia as previsões de modelos baseados em liquidez: os insiders demoram mais para concluir as negociações quando enfrentam concorrência de outros insiders e negociam mais lentamente em mercados menos líquidos. Os insiders se adaptam às flutuações na liquidez do mercado. Identificamos negociações informadas usando CARs, anúncios de notícias da empresa e padrões de negociação privilegiada. Nossos resultados suportam as previsões de modelos baseados em informações para negociações informadas.
Classificação JEL.
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Agradecemos a Utpal Bhattacharya, Thierry Foucault, Craig Holden, Rik Sen, Eric Theissen e Bohui Zhang, bem como aos participantes do seminário no BI Oslo, Instituto de Tecnologia de Karlsruhe, Universidade de Mannheim, Universidade Nacional de Cingapura, Universidade de Administração de Cingapura, Technical A Universidade de Munique, as reuniões da Associação Alemã de Finanças (DGF) em Frankfurt, a reunião da EFMA em Braga e a conferência do TR / SFB 15 em Caputh para discussões e sugestões sobre rascunhos anteriores deste documento. Agradecemos também aos centros de pesquisa colaborativa SFB 504 “Conceitos de Racionalidade, Tomada de Decisão e Modelagem Econômica” e TR / SFB 15 “Governança e Eficiência de Sistemas Econômicos” da Universidade de Mannheim e da Fundação Rudolf von Bennigsen-Foerder para apoio financeiro.
Diário de estratégias de negociação
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Diário de estratégias de negociação
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Revistas de Investidores Institucionais (II Journals) são criadas para profissionais da indústria e escritas por profissionais e acadêmicos líderes. Eles fornecem análises detalhadas e insights estratégicos que podem ser traduzidos em ideias implementáveis em gerenciamento de investimentos globais e finanças.
O Journal of Trading (JOT) oferece uma análise aprofundada de novas ferramentas e estratégias na negociação institucional e mostra como usá-las de maneira prática. O objetivo do JOT é fornecer inteligência crítica sobre negociação algorítmica, opções de execução, problemas de liquidez, plataformas de negociação e modelos analíticos. Você obtém as ferramentas práticas para revisar e medir o desempenho da execução comercial; realizar análise pré e pós-negociação e análise de custos de transação; avaliar alocações de comissão e estratégias de negociação; alcançar a melhor execução e evitar armadilhas de negociação e controlar os custos de transação e minimizar os custos gerais. O JOT é ideal para traders de buy-sellers e sell-side de nível sênior, investidores institucionais e gerentes de portfólio, e corretores e revendedores de firmas de investimento.
Brian R. Bruce, editor, é fundador e CEO da Hillcrest Asset Management e diretor do Center for Investment Research.
Gestores de fundos de pensão, gestores de carteiras, tesoureiros, consultores de investimentos.
4 edições por ano.
Primavera (março), verão (junho), outono (setembro), inverno (dezembro)
© O Centro de Pesquisa de Investimentos, 2009. Todos os direitos reservados.
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Estratégias de negociação baseadas em notícias.
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Divulgações financeiras são a principal fonte de decisão em finanças.
A análise do sentimento das divulgações financeiras pode fornecer suporte à decisão.
Nós projetamos e comparamos diferentes estratégias para negociação de notícias.
Estes podem superar nossos benchmarks em termos de lucros, mas ao custo do risco.
Abordagens especialmente viáveis são o aprendizado supervisionado e o reforço.
A maravilha dos mercados reside no fato de que informações dispersas são instantaneamente processadas e usadas para ajustar o preço de bens, serviços e ativos. Os mercados financeiros são particularmente eficientes quando se trata de processar informação; essa informação é tipicamente embutida em notícias textuais que são interpretadas pelos investidores. Muito recentemente, os pesquisadores começaram a determinar automaticamente o sentimento de notícias para explicar os movimentos dos preços das ações. Curiosamente, esse assim chamado sentimento noticioso funciona razoavelmente bem ao explicar os retornos das ações. Neste artigo, desenhamos estratégias de negociação que utilizam notícias textuais para obter lucros com base em novas informações que entram no mercado. Assim, propomos abordagens para tomada de decisão automatizada com base na aprendizagem supervisionada e de reforço. Ao todo, demonstramos como os dados baseados em notícias podem ser incorporados em um sistema de investimento.
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Stefan Feuerriegel Stefan Feuerriegel é uma pesquisa de pós-doutorado na Cátedra de Pesquisa de Sistemas de Informação da Universidade de Freiburg, com foco em mineração de texto e análise de sentimentos de notícias financeiras. Anteriormente, ele obteve seu doutorado na mesma instituição de pesquisa. Ele também possui um Master of Science em Simulation Sciences pela RWTH Aachen University. É co-autor de publicações de pesquisa no European Journal of Operational Research, na Optimization Engineering, no Journal of Decision Systems e no Decision Support Systems.
Helmut Prendinger Helmut Prendinger é professor do Instituto Nacional de Informática, em Tóquio, onde trabalha na Divisão de Pesquisa de Conteúdo Digital e Ciências da Mídia. Realiza pesquisas nas áreas de Internet 3D, simulação social cibernética, análise de dados, agentes virtuais, interfaces multimodais inteligentes e reconhecimento de emoções / atitudes a partir do texto. Ele publicou mais de 200 artigos em revistas e conferências com revisão por pares.
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