Trading estratégia pov

Análise Técnica: Vs fundamental. Análise Técnica Análise técnica e análise fundamental são as duas principais escolas de pensamento nos mercados financeiros. Como vimos, a análise técnica analisa o movimento de preços de uma segurança e usa esses dados para prever seus movimentos de preços futuros. Análise fundamental, por outro lado, olha para fatores econômicos, conhecidos como fundamentos. Vamos entrar nos detalhes de como essas duas abordagens diferem, as críticas contra a análise técnica e como a análise técnica e fundamental pode ser usada em conjunto para analisar os títulos. Os gráficos de diferenças versus demonstrações financeiras No nível mais básico, um analista técnico aborda uma segurança a partir das cartas, enquanto um analista fundamental começa com as demonstrações financeiras. (Para obter mais informações, consulte Introdução à Análise Fundamental e Análise Avançada de Demonstrações Financeiras.) Examinando o balanço patrimonial. Demonstração de fluxo de caixa e demonstração de resultados. Um analista fundamental tenta determinar o valor de uma empresa. Em termos financeiros, um analista tenta medir o valor intrínseco de uma empresa. Nesta abordagem, as decisões de investimento são bastante fáceis de fazer - se o preço de um estoque negocia abaixo de seu valor intrínseco, é um bom investimento. Embora esta seja uma simplificação excessiva (a análise fundamental vai além das demonstrações financeiras) para os propósitos deste tutorial, este princípio simples é válido. Comerciantes técnicos, por outro lado, acreditam que não há razão para analisar os fundamentos de uma empresa, porque estes são todos contabilizados no preço das ações. Os técnicos acreditam que todas as informações de que necessitam sobre um estoque podem ser encontradas em seus gráficos. Time Horizon Análise fundamental leva uma abordagem relativamente a longo prazo para analisar o mercado em relação à análise técnica. Embora a análise técnica possa ser usada em um período de semanas, dias ou mesmo minutos, a análise fundamental analisa frequentemente os dados ao longo de vários anos. Os diferentes prazos que essas duas abordagens usam é um resultado da natureza do estilo de investimento a que cada um deles aderem. Pode levar muito tempo para que o valor de uma empresa seja refletido no mercado, portanto, quando um analista fundamental estima o valor intrínseco, um ganho não é realizado até que o preço do mercado de ações aumente para seu valor correto. Este tipo de investimento é chamado de investimento de valor e assume que o mercado de curto prazo é errado, mas que o preço de um determinado estoque irá corrigir-se a longo prazo. Este longo prazo pode representar um período de tempo de vários anos, em alguns casos. Além disso, os números que um fundamentalista analisa só são liberados ao longo de longos períodos de tempo. (Para mais informações, leia Warren Buffett: Como ele faz isso e o que é Warren Buffetts Investing Style) As demonstrações financeiras são arquivadas trimestralmente e as variações nos lucros por ação não surgem diariamente, como as informações de preço e volume. Lembre-se também que os fundamentos são as características reais de um negócio. A nova administração não pode implementar mudanças radicais durante a noite e leva tempo para criar novos produtos, campanhas de marketing, cadeias de suprimentos, etc. Parte dos motivos pelos quais os analistas fundamentais usam um prazo de longo prazo é porque os dados utilizados para analisar um estoque É gerado muito mais lentamente do que os dados de preço e volume utilizados pelos analistas técnicos. Negociação versus Investimento Não só a análise técnica é mais de curto prazo na natureza do que a análise fundamental, mas os objetivos de uma compra (ou venda) de um estoque são geralmente diferentes para cada abordagem. Em geral, a análise técnica é usada para um comércio. Enquanto a análise fundamental é utilizada para fazer um investimento. Os investidores compram ativos que acreditam que podem aumentar em valor, enquanto os comerciantes compram ativos que acreditam poder vender a terceiros a um preço maior. A linha entre um comércio e um investimento pode ser borrada, mas caracteriza uma diferença entre as duas escolas. Os Críticos Alguns críticos vêem a análise técnica como uma forma de magia negra. Não se surpreenda ao vê-los questionar a validade da disciplina até o ponto em que eles zombam de seus apoiantes. Na verdade, a análise técnica só recentemente começou a desfrutar de alguma credibilidade mainstream. Enquanto a maioria dos analistas em Wall Street se concentrar no lado fundamental, praticamente qualquer corretora maior emprega analistas técnicos também. Grande parte da crítica da análise técnica tem suas raízes na teoria acadêmica - especificamente a hipótese de mercado eficiente (EMH). Esta teoria diz que o preço dos mercados é sempre o correto - qualquer informação comercial passada já está refletida no preço do estoque e, portanto, qualquer análise para encontrar títulos subvalorizados é inútil. Existem três versões do EMH. Na primeira, chamada eficiência de forma fraca. Todas as informações sobre preços passados ​​já estão incluídas no preço atual. De acordo com a eficiência da forma fraca, a análise técnica não pode prever movimentos futuros porque todas as informações passadas já foram contabilizadas e, portanto, analisar as ações após os movimentos de preços não fornecerá nenhuma visão de seus movimentos futuros. Na segunda forma, eficiência de forma semi-forte. Se que a análise fundamental é de pouca utilidade para encontrar oportunidades de investimento. A terceira é a eficiência da forma forte. Que afirma que toda a informação no mercado é contabilizada em um preço de ações e nem análise técnica ou fundamental pode fornecer aos investidores com uma vantagem. A grande maioria dos acadêmicos acredita em pelo menos a versão fraca de EMH, portanto, do ponto de vista deles, se a análise técnica funciona, a eficiência do mercado será questionada. (Para mais introspecção, leia o que é Eficiência de Mercado e Trabalhando Através da Hipótese de Mercado Eficiente.) Não há uma resposta correta a respeito de quem está correto. Há argumentos a serem feitos em ambos os lados e, portanto, cabe a você fazer a lição de casa e determinar sua própria filosofia. Eles podem coexistir Embora a análise técnica e análise fundamental são vistos por muitos como opostos polares - o petróleo ea água de investir - muitos participantes do mercado tiveram grande sucesso através da combinação dos dois. Por exemplo, alguns analistas fundamentais usam técnicas de análise técnica para descobrir o melhor momento para entrar em uma segurança subestimada. Muitas vezes, esta situação ocorre quando a segurança é severamente sobrevendido. Por tempo de entrada em uma segurança, os ganhos sobre o investimento pode ser muito melhorada. Alternativamente, alguns comerciantes técnicos podem olhar para os fundamentos para adicionar força a um sinal técnico. Por exemplo, se um sinal de venda é dado através de padrões técnicos e indicadores, um comerciante técnico pode olhar para reafirmar sua decisão, olhando para alguns dados fundamentais fundamentais. Muitas vezes, ter os fundamentos e técnicos de seu lado pode fornecer o melhor cenário para um comércio. Enquanto a mistura de alguns dos componentes da análise técnica e fundamental não é bem recebida pelos grupos mais devotados em cada escola, certamente há benefícios para, pelo menos, compreender ambas as escolas de pensamento. Nas seções seguintes, bem dar uma olhada mais detalhada na análise técnica. Básicos de negociação algorítmica: conceitos e exemplos Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo. A negociação algorítmica (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente negociação de algo) é o processo de utilização de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um negócio a fim de gerar lucros a uma velocidade e frequência que é impossível para um Comerciante humano. Os conjuntos de regras definidos baseiam-se em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além de oportunidades de lucro para o comerciante, algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática, excluindo impactos humanos emocionais sobre as atividades de negociação. Suponha que um comerciante segue esses critérios comerciais simples: Comprar 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias ultrapassa a média móvel de 200 dias Vender ações da ação quando sua média móvel de 50 dias fica abaixo da média móvel de 200 dias Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que irá monitorar automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocar as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante já não precisa de manter um relógio para preços e gráficos vivos, ou põr nas ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade de negociação. Algo-trading oferece os seguintes benefícios: Trades executados nos melhores preços possíveis Instant e exata colocação da ordem de comércio (assim altas chances de execução em níveis desejados) Negociações Temporizado corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças significativas de preços Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de insuficiência de implementação abaixo) Verificações automáticas simultâneas em várias condições de mercado Redução do risco de erros manuais na colocação das operações Backtest o algoritmo, com base em dados históricos e em tempo real reduzidos Reduzido A possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos A maior parte do atual dia algo-trading é alta freqüência de negociação (HFT), que tenta capitalizar sobre a colocação de um grande número de ordens a velocidades muito rápidas em vários mercados e múltiplas decisões Parâmetros, com base em instruções pré-programadas. Algo-trading é usado em muitas formas de negociação e atividades de investimento, incluindo: Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra de lado (fundos de pensão , Fundos mútuos, companhias de seguros) que compram em ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos de grande volume. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitradores) beneficiam-se da execução automatizada do comércio além, de algo-negociar ajudas em criar liquidez suficiente para vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, fundos de hedge, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras de negociação e deixar o programa trocar automaticamente. A negociação algorítmica proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que métodos baseados em intuição ou instinto de comerciantes humanos. Estratégias Algorítmicas de Negociação Qualquer estratégia para negociação algorítmica requer uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de ganhos melhorados ou redução de custos. As estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading são as seguintes: As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis. Canal breakouts. Movimentos de nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e mais simples de implementar através de negociação algorítmica, porque essas estratégias não envolvem fazer quaisquer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis. Que são fáceis e simples de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. Comprar uma ação cotada dual a um preço mais baixo em um mercado e vendê-lo simultaneamente a um preço mais elevado em um outro mercado oferece o diferencial de preço como o lucro sem risco Ou arbitragem. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, já que existem diferenciais de preços de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar tais diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades rentáveis ​​de forma eficiente. Os fundos de índice definiram períodos de reequilíbrio para trazer as suas participações a par com os respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades lucrativas para os comerciantes algorítmicos, que capitalizar sobre os negócios esperados que oferecem 20-80 pontos-base de lucros, dependendo do número de ações no fundo de índice, pouco antes do rebalanceamento do fundo índice. Tais negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços. Um monte de modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação delta neutro, que permitem negociação na combinação de opções e sua segurança subjacente. Onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos de modo que o delta da carteira seja mantido em zero. A estratégia de reversão média baseia-se na idéia de que os preços altos e baixos de um ativo são um fenômeno temporário que revertem para seu valor médio periodicamente. Identificar e definir uma faixa de preço e algoritmo de implementação com base em que permite que os comércios sejam colocados automaticamente quando o preço do ativo entrar e sair do seu intervalo definido. Volume ponderada estratégia de preço médio quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando os perfis de volume histórico específico do estoque. O objetivo é executar a ordem próxima ao Preço Médio Ponderado pelo Volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio. A estratégia de preço médio ponderado pelo tempo rompe uma grande ordem e libera blocos menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre uma hora de início e uma de fim. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre o início eo fim, minimizando assim o impacto no mercado. Até que a ordem de negociação seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com a proporção de participação definida e de acordo com o volume negociado nos mercados. A estratégia de passos relacionados envia ordens a uma percentagem definida pelo utilizador dos volumes de mercado e aumenta ou diminui esta taxa de participação quando o preço da acção atinge níveis definidos pelo utilizador. A estratégia de déficit de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem, trocando o mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia vai aumentar a taxa de participação alvo quando o preço das ações se move favoravelmente e diminuí-lo quando o preço das ações se move adversamente. Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar acontecimentos no outro lado. Esses algoritmos de sniffing, usados, por exemplo, por um fabricante de mercado de sell side têm a inteligência interna para identificar a existência de quaisquer algoritmos no lado de compra de uma grande ordem. Essa detecção por meio de algoritmos ajudará o criador de mercado a identificar grandes oportunidades de pedidos e permitir que ele se beneficie ao preencher as encomendas a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. Requisitos técnicos para negociação algorítmica Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, bateu com backtesting. (Para mais sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta comercial para a colocação de encomendas. São necessários os seguintes: Conhecimento de programação de computadores para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar as ordens Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar Ordens A capacidade ea infra-estrutura para backtest o sistema uma vez construído, antes de ir viver em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo Aqui está um exemplo abrangente: Royal Dutch Shell (RDS) está listado em Amsterdam Bolsa de Valores (AEX) e Bolsa de Valores de Londres (LSE). Permite construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes: AEX negocia em Euros, enquanto LSE negocia em libras esterlinas Devido à diferença de hora de uma hora, AEX abre uma hora mais cedo do que LSE, seguido por ambas as trocas que negociam simultaneamente por próximas horas e então negociando somente em LSE durante A última hora à medida que a AEX fecha Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem sobre as ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Alimentações de preços tanto da LSE quanto da AEX A forex rate feed for Taxa de câmbio GBP-EUR Ordem de capacidade de colocação que pode encaminhar a ordem para a troca correta Capacidade de back-testing em feeds de preços históricos O programa de computador deve executar o seguinte: Leia o feed de preços de entrada de ações RDS de ambas as câmaras Usando as taxas de câmbio disponíveis . Converter o preço de uma moeda para outra Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade lucrativa, então coloque a ordem de compra em câmbio de menor preço e venda na ordem de câmbio mais alta Se as ordens forem executadas como Desejado, o lucro de arbitragem seguirá Simples e Fácil No entanto, a prática de negociação algorítmica não é tão simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio algo-gerado, assim que os outros participantes do mercado. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio comprar é executado, mas vender o comércio doesnt como os preços de venda mudar no momento em que sua ordem atinge o mercado Você vai acabar sentado com uma posição aberta. Tornando sua estratégia de arbitragem inútil. Há riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha de sistema, erros de conectividade de rede, intervalos de tempo entre ordens de negociação e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. Quanto mais complexo for um algoritmo, o backtesting mais rigoroso é necessário antes de ser colocado em ação. A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. Sua emocionante para ir para a automação auxiliado por computadores com uma noção de fazer dinheiro sem esforço. Mas um deve certificar-se que o sistema é testado completamente e os limites requeridos são ajustados. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de programação e sistemas de construção por conta própria, para ter certeza de implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso e o teste completo de algo-trading podem criar oportunidades lucrativas. Uma teoria econômica da despesa total na economia e seus efeitos no produto e na inflação. A economia keynesiana foi desenvolvida. A detenção de um activo numa carteira. Um investimento de carteira é feito com a expectativa de ganhar um retorno sobre ele. Este. Um índice desenvolvido por Jack Treynor que mede ganhos obtidos em excesso do que poderia ter sido obtido em um risco. A recompra de ações em circulação (recompra) por uma empresa para reduzir o número de ações no mercado. Empresas. Um reembolso de imposto é um reembolso sobre os impostos pagos a um indivíduo ou agregado familiar quando a responsabilidade fiscal real é inferior ao montante. O valor monetário de todos os produtos acabados e serviços produzidos dentro de um país fronteiras em um período de tempo específico. Pair Trading - Comércio duas ações que naturalmente acompanhar um ao outro exemplo poderia ser Coke e Pepsi, ganhar dinheiro quando eles caem fora da linha no Idéia de que eles terão de voltar a rastrear um ao outro. Esta é uma estratégia comum de revisão de média usada por hedge funds e pode não corresponder exatamente a negociação de alta freqüência, no entanto, ainda caem sob negociação algorítmica. Preço Médio Ponderado pelo Volume - O VWAP é usado para executar grandes encomendas a um melhor preço médio. É a relação entre o valor negociado eo volume total negociado ao longo de um período de tempo. Preço Médio Ponderado pelo Tempo - TWAP como VWAP é outra estratégia sofisticada para comprar ou vender grandes blocos de ações sem afetar o preço. Porcentagem de Volume - POV é usado onde os comerciantes querem definir a porcentagem, intervalos de negociação e preço quando há uma necessidade de trocar grandes blocos de ações sem afetar o preço. Iceberg e Sniffer - são algoritmos usados ​​para detectar e reagir a outros comerciantes que tentam esconder grandes negócios de bloco usando os algoritmos acima. Ordens de Flash - Os mercados expõem os seus livros de encomendas antecipadamente aos algoritmos subscritos para receber pedidos flash. Isso cria um mercado de dois cansados ​​para a maioria dos investidores passivos, onde os algoritmos podem executá-los. Uma ordem rápida recebida para vender um estoque a um preço permite que os algoritmos limpem seus próprios livros do negócio desse estoque em um preço mais elevado. Um monte de algoritmos HF ea infra-estrutura de rede de latência mínima é garantir que você pode coletar o desconto de liquidez que os mercados pagam para garantir um ambiente altamente líquido. Quando um monte de atores estão correndo para fornecer essa liquidez você tem que ser o mais rápido e mais inteligente para pegar o desconto. Enquanto VWAP, TWAP, POV são technicals eles também são benchmarks que os algoritmos usam enquanto fazem suas decisões de negociação. Por exemplo, em teoria se o preço de um comércio de compra é menor do que o VWAP, é um bom comércio e não é um bom comércio se o preço é maior do que o VWAP. É obviamente muito mais complicado do que isso e hoje. As empresas comerciais provavelmente usam derivativos muito mais complexos dessas estratégias mencionadas. Estes links abaixo irão ajudar com a compreensão mais: Algoritmos Competitivos para VWAP e Limite de Ordem de Negociação 20.00k Views middot Ver Upvotes middot Não para Reprodução Alta freqüência de negociação, popularmente conhecido como HFT é um novo buzz na cidade para as pessoas Associados aos mercados financeiros. Tem vindo a ganhar popularidade exponencialmente através da última década. Embora não haja regras pré-definidas para selecionar estratégias para HFT, mas existem poucas estratégias populares que são mais populares do que outros e utilizados pela maioria das empresas de comércio HFT. Arbitragem Estatística: Esta estratégia explora os desvios temporários de vários parâmetros estatísticos entre vários títulos. A arbitragem estatística em altas freqüências é usada ativamente em todos os títulos líquidos, incluindo ações, títulos, futuros, câmbio, etc. Mesmo o Arbitrage clássico pode ser usado examinando a paridade de preços de títulos em diferentes bolsas ou mercado spot e futuro. O Grupo TABB estima que os lucros agregados anuais das estratégias de arbitragem de alta freqüência ultrapassaram US21 bilhões em 2009. Opção de disparidade de preços: Geralmente, leva algum tempo para o preço de uma opção para seguir um estoque e vice-versa. Sistemas HFT modernos são capazes de modelar precisamente essas diferenças para chegar a um comércio favorável. Leia sobre as opções de preços e Black-Scholes modelo para entender melhor isso. Sistemas HFT baseados em notícias: As notícias da empresa em formato de texto eletrônico estão disponíveis em várias fontes, incluindo provedores comerciais como Bloomberg, sites de notícias públicas e feeds do Twitter. Sistemas automatizados podem identificar nomes de empresas, palavras-chave e, por vezes, semântica para o comércio de notícias antes que os comerciantes humanos podem processá-lo. Ignição Momentum: Esta estratégia visa causar um pico no preço de um estoque, usando uma série de comércios com o motivo de atrair outros comerciantes algoritmo também para negociar esse estoque. O instigador de todo o processo sabe que após o movimento de preços rapidamente criado artificialmente, o preço reverte para o normal e, portanto, o comerciante lucros, tendo uma posição no início e, eventualmente, negociação antes que fizzles fora. Par Trading: Pair Trading é uma estratégia de mercado neutro, onde dois instrumentos altamente co-relacionados são comprados e vendidos em conjunto, quando há um certo grau de desvio em sua relação. Normalmente, as ações ou mercadorias selecionadas para Par Trading são do mesmo setor e se move juntos durante a maioria dos eventos do mercado. Par negociação em tempo intradiário através de sistemas HFT deram resultados impressionantes. Leia mais sobre par negociação aqui. Além das estratégias acima, você pode adaptar qualquer estratégia intraday para HFT. Mas você precisa ter muito cuidado com o gerenciamento de riscos ea velocidade de execução. Normalmente, as empresas comerciais HFT co-localizam seus servidores perto da troca para ganhar vantagem sobre os outros em termos de velocidade. Confira alguns artigos e sistemas de negociação no Intraday no link abaixo: Além disso, aqui estão as ferramentas que você precisa para automatizar suas estratégias de negociação intraday. 1.8k Exibições middot Ver Upvotes middot Não para ReproduçãoDocumentação portfolioCostCurves O número de símbolos nos dados da carteira deve corresponder ao número de valores para cada parâmetro de impacto de mercado na propriedade miData de k. Para obter detalhes sobre os parâmetros de impacto de mercado, entre em contato com o Grupo de Pesquisa Kissell. Exemplo: estrutura de portfólio (Símbolo, XYZ, PriceLocal, 100,00, PriceCurrency, 100,00, ADV, 860000, Volatilidade, 0,27, Ações, 550) Esses exemplos não representam dados reais do mercado. Tipos de dados: struct table tradeQuantity 8212 Quantidade de comércio DollarValue PercentValue Quantidade comercial, especificada como um desses valores. Comércio Quantidade Descrição Valor total em dólar da carteira Porcentagem do valor total em dólar da carteira tqRange 8212 Variedade de quantidade de comércio Quantidade de quantidade comercial, especificada como vetor. O portfolioCostCurves utiliza esses valores com os valores da gama de estratégias comerciais para estimar os custos de impacto de mercado para quantidades e estratégias diferentes. Exemplo: Tamanho, (0,01: 0,01: 1) especifica um intervalo de quantidade comercial com incrementos de 0,01 começando de 0,01 e terminando em um tradeStrategy 8212 Estratégia comercial POV TradeTime Selecione seu país