Introdução aos Tipos de Negociação: Traders Fundamentais.
Negociação fundamental é um método pelo qual um comerciante se concentra em eventos específicos da empresa para determinar qual ação comprar e quando comprá-lo. Negociar sobre os fundamentos está mais associado à estratégia de compra e manutenção do investimento do que à negociação de curto prazo. Há, no entanto, casos específicos em que a negociação sobre os fundamentos pode gerar alguns lucros agradáveis em um curto período (você pode ler sobre o comércio de impulso na Introdução aos Tipos de Negociação: Traders de Momento).
Revendo Diferentes Tipos de Comerciantes.
Antes de nos concentrarmos na negociação fundamental, vamos rever todos os principais estilos de negociação de ações:
Escalpelamento - O escalpador é um indivíduo que faz dezenas ou centenas de transações por dia, tentando "extrair" um pequeno lucro de cada negócio, explorando o spread bid-ask. (Você pode ler sobre escalpelamento em Introdução a Tipos de Negociação: Scalpers.) Momentum Trading - Os operadores de momentum procuram encontrar ações que estão se movendo significativamente em uma direção em alto volume e tentam embarcar no trem do momentum para um lucro desejado . Negociação Técnica - Os operadores técnicos são obcecados por tabelas e gráficos, observando as linhas em gráficos de ações ou índices para sinais de convergência ou divergência que podem indicar sinais de compra ou venda. Negociação Fundamental - Os fundamentalistas negociam empresas com base em análise fundamental, que examina coisas como eventos corporativos, como relatórios de lucros reais ou esperados, desdobramentos, reorganizações ou aquisições. Swing Trading - Swing traders são realmente traders fundamentais que mantêm suas posições por mais de um dia. A maioria dos fundamentalistas é de fato um comerciante de swing, já que as mudanças nos fundamentos das empresas geralmente demandam vários dias, ou mesmo semanas, para produzir um movimento de preço suficiente para que o negociante reivindique um lucro razoável. (Você pode ler sobre o swing trading em Introdução a Tipos de Negociação: Swing Traders.)
Comerciantes novatos podem experimentar cada uma dessas técnicas, mas devem, em última análise, se estabelecer em um único nicho, combinando seu conhecimento e experiência de investimento com um estilo no qual sintam que podem dedicar mais pesquisa, educação e prática. (Você pode ler sobre negociação técnica em Introdução a Tipos de Negociação: Traders Técnicos.)
Vamos começar nossa exploração do comércio fundamental.
Dados Fundamentais.
A maioria dos investidores em ações está ciente dos dados financeiros mais comuns usados na análise fundamental: lucro por ação, receita e fluxo de caixa. Esses fatores quantitativos podem incluir quaisquer números encontrados no relatório de lucros, no fluxo de caixa ou no balanço patrimonial de uma empresa. Eles também podem incluir os resultados de índices financeiros, como retorno sobre o capital próprio e dívida para capital próprio. Comerciantes fundamentais podem usar esses dados quantitativos para identificar oportunidades de negociação se, por exemplo, uma empresa emitir resultados de ganhos que pegam o mercado de surpresa.
Dois dos fatores fundamentais mais observados para traders e investidores em todos os lugares são anúncios de ganhos e atualizações e downgrades de analistas. Ganhar uma vantagem em tais informações, no entanto, é muito difícil, pois há literalmente milhões de olhos em Wall Street procurando por essa mesma vantagem.
Anúncios de ganhos.
A situação mais importante em torno dos anúncios de resultados é a fase de pré-anúncio - o momento em que uma empresa emite uma declaração declarando se ela atenderá, excederá ou deixará de atender às expectativas de ganhos. Um comerciante vai querer negociar imediatamente após tal anúncio, porque uma oportunidade momentânea de curto prazo provavelmente estará disponível.
Atualizações e Downgrades de Analistas.
Da mesma forma, as atualizações e downgrades de analistas podem apresentar uma oportunidade de negociação de curto prazo, particularmente quando um analista proeminente rebaixa inesperadamente uma ação. A ação do preço nessa situação pode ser semelhante a uma rocha caindo de um penhasco, então o operador deve ser rápido e ágil em seus botões de venda a descoberto.
Os anúncios de resultados e as classificações de analistas também estão intimamente associados à negociação de momentum, pois os negociadores de momentum procuram por eventos inesperados que fazem com que uma ação negocie um grande volume de ações e se mova constantemente para cima ou para baixo.
O trader fundamental é frequentemente mais preocupado em ganhar vantagem sobre as informações sobre eventos especulativos que o restante do mercado pode não ter. Para ficar um passo à frente do mercado, os negociadores astutos podem freqüentemente usar seu conhecimento dos padrões históricos de negociação que ocorrem durante o advento dos desdobramentos, aquisições, aquisições e reorganizações.
Divisões de ações.
Quando uma ação de $ 20 se divide em 2 por 1, a capitalização de mercado da empresa não muda, mas a empresa agora tem o dobro do número de ações em circulação, cada uma a um preço de $ 10. Muitos investidores acreditam que, como os investidores estarão mais inclinados a comprar ações de US $ 10 do que seriam de US $ 20, um desdobramento de ações logo aumentará a capitalização de mercado da empresa (mas lembre-se de que isso fundamentalmente não altera o valor da empresa) .
Para negociar ações com sucesso, um comerciante deve, acima de tudo, identificar corretamente a fase em que a ação está sendo negociada atualmente. De fato, a história provou que um número específico de padrões de negociação ocorre antes e depois de um anúncio dividido: a valorização do preço e, portanto, as oportunidades de compra de curto prazo geralmente ocorrerão na fase de pré-anúncio e no período pré-split; e depreciação de preço (oportunidades de curto prazo) ocorrerá na depressão pós-anúncio e depressão pós-split. Ao identificar essas quatro fases corretamente, um trader de divisão pode realmente entrar e sair do mesmo estoque pelo menos quatro vezes antes e depois da divisão, talvez com muito mais operações intraday ou mesmo hora a hora.
Aquisições, aquisições e reorganizações.
O velho ditado "compre com boatos, venda em notícias" aplica-se à negociação de aquisições, aquisições e reorganizações. Nesses casos, um estoque frequentemente experimentará aumentos extremos de preço na fase de especulação que levará ao evento e quedas significativas imediatamente após o anúncio do evento.
Dito isto, o ditado do antigo investidor "vender em notícias" precisa ser qualificado de forma significativa para o comerciante astuto. O jogo de um comerciante é estar um passo à frente do mercado, então é muito improvável que ele compre uma ação em uma fase especulativa e mantenha-a até o anúncio real. O trader está preocupado em capturar parte do momentum na fase especulativa e pode negociar dentro e fora do mesmo estoque várias vezes enquanto os traficantes de rumores trabalham sua mágica. O trader pode manter uma posição longa pela manhã e curto à tarde, sempre observando os gráficos e os dados do Nível 2 em busca de sinais de quando mudar de posição.
E quando o anúncio for feito, o trader provavelmente terá a oportunidade de reduzir as ações da empresa adquirente imediatamente após a emissão da notícia de sua intenção de aquisição, encerrando assim a euforia especulativa que levará ao anúncio. Raramente é um anúncio de aquisição visto de forma positiva, por isso, encurtar uma empresa que está fazendo a aquisição é uma estratégia duplamente sólida.
Em contraste, uma reorganização societária pode muito bem ser vista de forma positiva se o mercado não estivesse esperando por ela, e se a ação já estivesse em um slide de longo prazo devido a problemas corporativos internos. Se um conselho de administração, de repente, expulsa um impopular presidente, por exemplo, uma ação pode exibir um movimento ascendente de curto prazo em comemoração às notícias.
Negociar o estoque de uma meta de aquisição apresenta um caso especial, uma vez que uma oferta de aquisição terá um preço por ação associado a ela. Um comerciante deve ter o cuidado de evitar ficar preso segurando o estoque no preço de oferta ou perto dele, porque as ações geralmente não se moverão significativamente no curto prazo, uma vez que eles achem seu alcance estreito perto do alvo. Particularmente no caso de uma suposta aquisição, as melhores oportunidades de negociação serão na fase especulativa, ou seja, o tempo em que um preço por ação rumurado para a oferta de aquisição impulsionará o movimento real dos preços.
O boato e a especulação são propostas de negociação arriscadas, especialmente nos casos de aquisições, aquisições e reorganizações, pois tais eventos podem gerar volatilidade extrema nos preços das ações. No entanto, devido ao potencial de movimentos rápidos dos preços, esses eventos também servem potencialmente como as oportunidades de negociação fundamental mais lucrativas disponíveis.
The Bottom Line.
Muitos estrategistas de negociação desenvolveram modelos bastante sofisticados de oportunidades de negociação associadas a eventos que antecederam e seguiram anúncios de lucros, atualizações e downgrades de analistas, desdobramentos, aquisições, aquisições e reorganizações. Esses gráficos se assemelham aos gráficos usados na análise técnica, mas faltam a sofisticação matemática. Os gráficos são gráficos de padrões simples. Eles exibem padrões históricos de comportamentos de negociação que ocorrem próximos a esses eventos, e esses padrões são usados como guias para fazer uma previsão sobre o movimento de curto prazo no presente.
Se os negociantes fundamentais forem capazes de identificar corretamente a posição atual dos estoques e os subsequentes movimentos de preços que provavelmente ocorrerão, eles têm uma boa chance de executar operações bem-sucedidas. Negociar sobre os fundamentos pode ser arriscado em casos de euforia e exagero, mas o comerciante astuto é capaz de mitigar o risco fazendo da história seu guia para lucros comerciais de curto prazo. Em resumo, faça sua lição de casa antes de entrar.
Estratégias de Negociação do Santo Graal поделился (-ась) публикацией Financial Times.
Mover-se para o território dos ursos?
Financial Times.
Os analistas substituíram seus cenários de ganhos de céu azul & # 039; do final do ano passado com mais nublado & # 039; perspectivas.
Os estoques dos bancos dos EUA seguem para o mercado de urso.
Estratégias de Negociação do Santo Graal.
Bancos chineses a sofrer mudança de financiamento da cadeia de suprimentos. ow. ly/ 1wmR30ccatT.
Estratégias de Negociação do Santo Graal.
Sterling sob pressão à medida que a eleição se aproxima. ow. ly/ f7Yo30cca1d.
Libra pressiona quando riscos eleitorais pesam no sentimento | Revista de Futuros.
Estratégias de Negociação do Santo Graal поделился (-ась) публикацией Financial Times.
Repressão às ações do banco China chocam os mercados.
Financial Times.
A medida provocou um sell-off nas ações dos bancos chineses, eliminando US $ 38 bilhões em valor para os acionistas nos últimos dois meses.
Estratégias de negociação de agências
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Por favor, me dê a sugestão sobre isso.
O que vocês pagam por boas sugestões que aumentam a receita porque eu tenho uma que é garantida para fazer $. Me avise se estiver interessado.
O que vocês pagam por boas sugestões que aumentam a receita porque eu tenho uma que é garantida para fazer $. Me avise se estiver interessado.
Por favor, envie para desindexação.
Por favor, envie o link '410' para desindexação. Obrigado.
diga trump a tempo de imposto todo o mundo doa 1 dólar como patos ilimitado e.
como eles fazem para patos ilimitados e os fundos quando eles correm para o escritório?
Pare de ser um traidor para o nosso país. Whoo nomeou você para ser Juiz e Júri re Trump.
Quem nomeou você como juiz e jurado do presidente Trump?
Não é fácil dar um comentário.
Mantenha a verdadeira notícia que é muito importante. Trunfos *** a vida antes de ele ser presidente não é importante hoje, quando ele nem estava no cargo. Rússia, China, militares, comércio, protegendo a fronteira que eu vivo precisando da parede etc é o que é importante. A mídia não achava que era importante quando outros presidentes estavam fazendo negócios enquanto estavam no cargo, como os Kennedy, Clinton e outros. Ele mostra que você está alvejando Trump, que não é isso que os relatórios devem fazer. Também você sabe que eu pareço lembrar quando Obama disse que ele usou o Facebook etc a máquina eletrônica para ajudá-lo a ser eleito e como eles eram espertos e eu pensei a mesma coisa, mas agora, quando é Trumps campanha usando isso que está errado. Você não consegue ver porque está perdendo os espectadores? Você não está sendo tarifa. Como sobre as coisas importantes nas notícias que afetam nossa segurança (defesa, proteção de nossas fronteiras, negócios para empregos, dinheiro em nossos livros de bolso, quem no congresso estava por trás deles recebendo um aumento, etc.) O que é coisas que queremos saber.
Mantenha a verdadeira notícia que é muito importante. Trunfos *** a vida antes de ele ser presidente não é importante hoje, quando ele nem estava no cargo. Rússia, China, militares, comércio, protegendo a fronteira que eu vivo precisando da parede etc é o que é importante. A mídia não achava que era importante quando outros presidentes estavam fazendo negócios enquanto estavam no cargo, como os Kennedy, Clinton e outros. Ele mostra que você está alvejando Trump, que não é isso que os relatórios devem fazer. Além disso, você sabe que eu me lembro quando Obama disse que ele usou o Facebook, etc o eletrônico ... mais.
Estratégias de negociação de agências
Os casos do Rotman Interactive Trader (RIT) foram projetados para complementar os currículos de finanças nos níveis de graduação e pós-graduação. Cada caso RIT simula os riscos e as oportunidades associados a determinados valores mobiliários ou estratégias. Casos RIT são projetados para se concentrar em conceitos financeiros específicos e apresentá-los de uma maneira fácil de entender para que os alunos possam explorar, aprender e praticar estratégias que atinjam os objetivos desejados. Os casos de RIT também passam da sequência introdutória (geralmente 1 fonte de risco) para os casos mais ricos para os quais o tomador de decisão tem que gerenciar vários riscos. Observe que a maioria dos casos tem um modelo do Excel associado que aplica a teoria relevante e links para o mercado orientado a pedidos em tempo real. Isso reflete nossa missão de integrar teoria e prática.
Os casos de RIT são projetados para serem executados iterativamente usando várias replicações que implementam uma variedade de cenários potenciais. Essa abordagem de simulação para o aprendizado é ideal para entender os riscos e oportunidades associados a títulos financeiros e inerente à maioria das estratégias de investimento ou de gerenciamento de risco. A mesma estratégia pode gerar resultados diferentes dependendo da realização final do cenário. Os participantes aprendem com o feedback imediato sobre o sucesso de suas estratégias e práticas até encontrarem uma estratégia robusta que funcione bem em toda a gama de possíveis resultados. Com efeito, os casos de RIT são projetados para aplicar a teoria financeira em um cenário em que os participantes aprendem a tomar boas decisões quando confrontados com a incerteza sobre os resultados.
Tópicos atuais e listas de casos RIT associados.
(clique com o botão esquerdo no título do caso para abrir ou fechar sua descrição)
O primeiro caso de negociação de agência foi projetado para introduzir os traders nos mercados orientados por pedidos, para os tipos de pedidos e para as estratégias do VWAP. Por exemplo, pode-se ilustrar como o uso de ordens limitadas, em vez de ordens de mercado, permite ao negociante capturar o lance pedir spread em vez de pagar o spread ask ask. O mercado é projetado para ser extremamente líquido para que os estudantes não sejam expostos ao risco de liquidez.
O segundo caso de transação da agência baseia-se no caso AT1, adicionando risco de liquidez. Nessa simulação, o mercado ficará extremamente ilíquido, de modo que os estudantes devem usar ordens com limite para executar suas negociações a preços desejáveis (ou seja, evitar o impacto sobre os preços). Os alunos também estarão sujeitos a uma restrição de tempo e precisarão usar algumas ordens de mercado para receber preenchimentos de pedidos em tempo hábil.
O primeiro caso de negociação de passivos introduz os estudantes a assumir riscos de preço e liquidez aceitando um grande comércio de blocos e exigindo que eles relaxem a posição no mercado aberto. Ao fechar a posição, eles causarão impacto de preço devido à liquidez limitada (mas razoavelmente alta) no mercado.
O segundo caso de negociação de responsabilidade é consideravelmente mais difícil porque força os estudantes a negociarem diretamente uns com os outros para poderem desfazer suas posições. Uma restrição de tempo também é adicionada, exigindo que os negócios sejam fechados até o meio e no final do pregão.
O terceiro caso de negociação de obrigações é uma versão dinâmica do caso LT2; os alunos receberão seus pedidos de diferentes ações em intervalos desconhecidos.
O quarto caso de negociação de obrigações acrescenta múltiplas funcionalidades de mercado e exige que os estudantes busquem a melhor execução enquanto pesam diferentes comissões e planos de descontos de pedidos passivos.
O terceiro caso de descoberta de preço baseia-se nos casos anteriores, adicionando uma segunda empresa e um ETF. O ETF pode ser cotado em uma base livre de arbitragem usando os valores de mercado das duas empresas individuais. Os estudantes devem observar como o risco e a distribuição para o ETF são consideravelmente diferentes das empresas com preços individuais.
O quarto caso de negociação de obrigações acrescenta múltiplas funcionalidades de mercado e exige que os estudantes busquem a melhor execução enquanto pesam diferentes comissões e planos de descontos de pedidos passivos.
O primeiro caso de transação algorítmica introduz os alunos na negociação algorítmica, fornecendo um exemplo simples de exploração de uma oportunidade de arbitragem para uma ação negociada em duas bolsas diferentes.
O quarto caso de negociação de obrigações acrescenta múltiplas funcionalidades de mercado e exige que os estudantes busquem a melhor execução enquanto pesam diferentes comissões e planos de descontos de pedidos passivos.
O segundo caso de negociação algorítmica é consideravelmente mais difícil porque força os alunos a desenvolver as habilidades aprendidas no caso Arbitragem Algorítmica (ALGO1) e motiva os alunos a construir um algoritmo de criação de mercado que gere lucros capturando o spread bid-ask.
O quarto caso de negociação de obrigações acrescenta múltiplas funcionalidades de mercado e exige que os estudantes busquem a melhor execução enquanto pesam diferentes comissões e planos de descontos de pedidos passivos.
O terceiro caso de transação algorítmica desafiará os alunos a criar um algoritmo para gerenciar o risco de liquidez associado a negociações em bloco / ofertas de compra.
Descoberta de preços em mercados de ações com informação assimétrica.
O caso Price Discovery 0 demonstra o conceito de eficiência informacional à medida que os estudantes tentam determinar o preço justo para uma oferta pública de aquisição. Os alunos têm informações assimétricas que são atualizadas ao longo do tempo, mas não há incerteza agregada.
O Price Discovery 1 se baseia no caso do Price Discovery 0 (PD0) para demonstrar o conceito de eficiência informacional à medida que os estudantes tentam determinar o preço justo de um estoque recém-emitido. Como acontece no PD0, os alunos têm informações assimétricas que são atualizadas ao longo do tempo, mas não há incerteza agregada.
O segundo caso de descoberta de preços também demonstra a eficiência informacional, fornecendo aos alunos estimativas de preços e intervalos de confiança privados associados a essas previsões. O valor justo da equidade é baseado na interseção das informações de todos os alunos.
Lei de um preço e arbitragem.
O terceiro caso de descoberta de preço baseia-se nos casos anteriores, adicionando uma segunda empresa e um ETF. O ETF pode ser cotado em uma base livre de arbitragem usando os valores de mercado das duas empresas individuais. Os estudantes devem observar como o risco e a distribuição para o ETF são consideravelmente diferentes das empresas com preços individuais.
Fixed Renda de precificação de segurança, características de títulos, risco de taxa de juros.
O primeiro caso de renda fixa ilustra como calcular o valor justo (valor presente dos fluxos de caixa futuros) de uma conta do Tesouro livre de risco quando as taxas de juros são conhecidas. A negociação é baseada na identificação de uma conta do Tesouro mal calculada.
O segundo caso de renda fixa introduz uma curva de rendimento e obrigações de cupão do governo (nominalmente livres de risco). Os estudantes que negociam o título aprendem sobre pagamentos de cupons, juros acumulados, preços sujos e limpos.
O terceiro caso de renda fixa baseia-se nos casos de renda fixa anteriores, adicionando o risco da taxa de juros.
Visão geral da análise de crédito, risco de inadimplência.
O quarto caso de renda fixa apresenta aos alunos títulos corporativos arriscados com uma chance de inadimplência e exige que eles precifiquem os títulos de acordo. Existe uma condição de arbitragem onde os estudantes podem criar uma carteira de títulos com risco de default conhecido.
Medidas de rendimento e estrutura a termo das taxas de juros.
O quinto caso de renda fixa desafia o entendimento dos estudantes sobre a precificação de títulos com base em notícias e taxas de juros de referência derivadas de 4 títulos não-negociáveis de cupom zero. Os estudantes têm que precificar 3 títulos de cupom governamentais negociáveis com base nas taxas de referência e notícias. As notícias, que serão divulgadas ao longo do caso, podem ter um impacto sobre as taxas de referência e, portanto, sobre os preços justos dos títulos de cupom negociáveis.
O sexto caso de renda fixa desafia a compreensão dos estudantes sobre o risco de crédito e os introduz tanto a um modelo estrutural (modelo de Merton) quanto ao uso do Altman Z-score.
Descoberta de preços, informação assimétrica, valorização relativa, produtos estruturados, M & A:
O caso Price Discovery 0 demonstra o conceito de eficiência informacional à medida que os estudantes tentam determinar o preço justo para uma oferta pública de aquisição. Os alunos têm informações assimétricas que são atualizadas ao longo do tempo, mas não há incerteza agregada.
O Price Discovery 1 se baseia no caso do Price Discovery 0 (PD0) para demonstrar o conceito de eficiência informacional à medida que os estudantes tentam determinar o preço justo de um estoque recém-emitido. Como acontece no PD0, os alunos têm informações assimétricas que são atualizadas ao longo do tempo, mas não há incerteza agregada.
O segundo caso de descoberta de preço também demonstra a eficiência informacional ao fornecer aos alunos estimativas de preços e intervalos de confiança privados associados a essas previsões. O valor justo da equidade é baseado na interseção das informações de todos os alunos.
O terceiro caso de descoberta de preço baseia-se nos casos anteriores, adicionando uma segunda empresa e um ETF. O ETF pode ser cotado em uma base livre de arbitragem usando os valores de mercado das duas empresas individuais. Os estudantes devem observar como o risco e a distribuição para o ETF são consideravelmente diferentes das empresas com preços individuais.
O primeiro caso de avaliação de patrimônio líquido introduz os alunos na avaliação básica de patrimônio aplicando uma relação P / L fixa aos ganhos realizados de uma empresa para determinar a avaliação de estoque associada. A negociação é baseada na identificação de estoques com preço errado de acordo com esse critério de avaliação relativa.
O segundo caso de avaliação de patrimônio requer que os alunos usem o Modelo de Desconto de Dividendo de Gordon para avaliar o capital negociado no caso. Os alunos devem modelar EPS anual, dividendos e a taxa de desconto apropriada para obter uma avaliação para a empresa.
O terceiro caso de avaliação de patrimônio requer que os alunos desenvolvam um modelo DCF para avaliar uma empresa e, em seguida, identifiquem oportunidades de precificação incorreta no mercado.
O primeiro caso de fusões e aquisições exige que os estudantes calculem o preço sem arbitragem de uma empresa que recebeu uma oferta de aquisição. A probabilidade de sucesso do acordo é atualizada dinamicamente ao longo do tempo e os alunos devem avaliar a segurança com base nos resultados ponderados de probabilidade.
Os casos do Rotman Interactive Trader (RIT) foram projetados para complementar os currículos de finanças nos níveis de graduação e pós-graduação. Cada caso RIT simula os riscos e as oportunidades associados a determinados valores mobiliários ou estratégias. Casos RIT são projetados para se concentrar em conceitos financeiros específicos e apresentá-los de uma maneira fácil de entender para que os alunos possam explorar, aprender e praticar estratégias que atinjam os objetivos desejados. Os casos de RIT também passam da sequência introdutória (geralmente 1 fonte de risco) para os casos mais ricos para os quais o tomador de decisão tem que gerenciar vários riscos. Observe que a maioria dos casos tem um modelo do Excel associado que aplica a teoria relevante e links para o mercado orientado a pedidos em tempo real. Isso reflete nossa missão de integrar teoria e prática.
Os casos de RIT são projetados para serem executados iterativamente usando várias replicações que implementam uma variedade de cenários potenciais. Essa abordagem de simulação para o aprendizado é ideal para entender os riscos e oportunidades associados a títulos financeiros e inerente à maioria das estratégias de investimento ou de gerenciamento de risco. A mesma estratégia pode gerar resultados diferentes dependendo da realização final do cenário. Os participantes aprendem com o feedback imediato sobre o sucesso de suas estratégias e práticas até encontrarem uma estratégia robusta que funcione bem em toda a gama de possíveis resultados. Com efeito, os casos de RIT são projetados para aplicar a teoria financeira em um cenário em que os participantes aprendem a tomar boas decisões quando confrontados com a incerteza sobre os resultados.
Tópicos atuais e listas de casos RIT associados.
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O primeiro caso de negociação de agência foi projetado para introduzir os traders nos mercados orientados por pedidos, para os tipos de pedidos e para as estratégias do VWAP. Por exemplo, pode-se ilustrar como o uso de ordens limitadas, em vez de ordens de mercado, permite ao negociante capturar o lance pedir spread em vez de pagar o spread ask ask. O mercado é projetado para ser extremamente líquido para que os estudantes não sejam expostos ao risco de liquidez.
O segundo caso de transação da agência baseia-se no caso AT1, adicionando risco de liquidez. Nessa simulação, o mercado ficará extremamente ilíquido, de modo que os estudantes devem usar ordens com limite para executar suas negociações a preços desejáveis (ou seja, evitar o impacto sobre os preços). Os alunos também estarão sujeitos a uma restrição de tempo e precisarão usar algumas ordens de mercado para receber preenchimentos de pedidos em tempo hábil.
O primeiro caso de negociação de passivos introduz os estudantes a assumir riscos de preço e liquidez aceitando um grande comércio de blocos e exigindo que eles relaxem a posição no mercado aberto. Ao fechar a posição, eles causarão impacto de preço devido à liquidez limitada (mas razoavelmente alta) no mercado.
O segundo caso de negociação de responsabilidade é consideravelmente mais difícil porque força os estudantes a negociarem diretamente uns com os outros para poderem desfazer suas posições. Uma restrição de tempo também é adicionada, exigindo que os negócios sejam fechados até o meio e no final do pregão.
O terceiro caso de negociação de obrigações é uma versão dinâmica do caso LT2; os alunos receberão seus pedidos de diferentes ações em intervalos desconhecidos.
O quarto caso de negociação de obrigações acrescenta múltiplas funcionalidades de mercado e exige que os estudantes busquem a melhor execução enquanto pesam diferentes comissões e planos de descontos de pedidos passivos.
O terceiro caso de descoberta de preço baseia-se nos casos anteriores, adicionando uma segunda empresa e um ETF. O ETF pode ser cotado em uma base livre de arbitragem usando os valores de mercado das duas empresas individuais. Os estudantes devem observar como o risco e a distribuição para o ETF são consideravelmente diferentes das empresas com preços individuais.
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O terceiro caso de transação algorítmica desafiará os alunos a criar um algoritmo para gerenciar o risco de liquidez associado a negociações em bloco / ofertas de compra.
Descoberta de preços em mercados de ações com informação assimétrica.
O caso Price Discovery 0 demonstra o conceito de eficiência informacional à medida que os estudantes tentam determinar o preço justo para uma oferta pública de aquisição. Os alunos têm informações assimétricas que são atualizadas ao longo do tempo, mas não há incerteza agregada.
O Price Discovery 1 se baseia no caso do Price Discovery 0 (PD0) para demonstrar o conceito de eficiência informacional à medida que os estudantes tentam determinar o preço justo de um estoque recém-emitido. Como acontece no PD0, os alunos têm informações assimétricas que são atualizadas ao longo do tempo, mas não há incerteza agregada.
O segundo caso de descoberta de preços também demonstra a eficiência informacional, fornecendo aos alunos estimativas de preços e intervalos de confiança privados associados a essas previsões. O valor justo da equidade é baseado na interseção das informações de todos os alunos.
Lei de um preço e arbitragem.
O terceiro caso de descoberta de preço baseia-se nos casos anteriores, adicionando uma segunda empresa e um ETF. O ETF pode ser cotado em uma base livre de arbitragem usando os valores de mercado das duas empresas individuais. Os estudantes devem observar como o risco e a distribuição para o ETF são consideravelmente diferentes das empresas com preços individuais.
Fixed Renda de precificação de segurança, características de títulos, risco de taxa de juros.
O primeiro caso de renda fixa ilustra como calcular o valor justo (valor presente dos fluxos de caixa futuros) de uma conta do Tesouro livre de risco quando as taxas de juros são conhecidas. A negociação é baseada na identificação de uma conta do Tesouro mal calculada.
O segundo caso de renda fixa introduz uma curva de rendimento e obrigações de cupão do governo (nominalmente livres de risco). Os estudantes que negociam o título aprendem sobre pagamentos de cupons, juros acumulados, preços sujos e limpos.
O terceiro caso de renda fixa baseia-se nos casos de renda fixa anteriores, adicionando o risco da taxa de juros.
Visão geral da análise de crédito, risco de inadimplência.
O quarto caso de renda fixa apresenta aos alunos títulos corporativos arriscados com uma chance de inadimplência e exige que eles precifiquem os títulos de acordo. Existe uma condição de arbitragem onde os estudantes podem criar uma carteira de títulos com risco de default conhecido.
Medidas de rendimento e estrutura a termo das taxas de juros.
O quinto caso de renda fixa desafia o entendimento dos estudantes sobre a precificação de títulos com base em notícias e taxas de juros de referência derivadas de 4 títulos não-negociáveis de cupom zero. Os estudantes têm que precificar 3 títulos de cupom governamentais negociáveis com base nas taxas de referência e notícias. As notícias, que serão divulgadas ao longo do caso, podem ter um impacto sobre as taxas de referência e, portanto, sobre os preços justos dos títulos de cupom negociáveis.
O sexto caso de renda fixa desafia a compreensão dos estudantes sobre o risco de crédito e os introduz tanto a um modelo estrutural (modelo de Merton) quanto ao uso do Altman Z-score.
Descoberta de preços, informação assimétrica, valorização relativa, produtos estruturados, M & A:
O caso Price Discovery 0 demonstra o conceito de eficiência informacional à medida que os estudantes tentam determinar o preço justo para uma oferta pública de aquisição. Os alunos têm informações assimétricas que são atualizadas ao longo do tempo, mas não há incerteza agregada.
O Price Discovery 1 se baseia no caso do Price Discovery 0 (PD0) para demonstrar o conceito de eficiência informacional à medida que os estudantes tentam determinar o preço justo de um estoque recém-emitido. Como acontece no PD0, os alunos têm informações assimétricas que são atualizadas ao longo do tempo, mas não há incerteza agregada.
O segundo caso de descoberta de preço também demonstra a eficiência informacional ao fornecer aos alunos estimativas de preços e intervalos de confiança privados associados a essas previsões. O valor justo da equidade é baseado na interseção das informações de todos os alunos.
O terceiro caso de descoberta de preço baseia-se nos casos anteriores, adicionando uma segunda empresa e um ETF. O ETF pode ser cotado em uma base livre de arbitragem usando os valores de mercado das duas empresas individuais. Os estudantes devem observar como o risco e a distribuição para o ETF são consideravelmente diferentes das empresas com preços individuais.
O primeiro caso de avaliação de patrimônio líquido introduz os alunos na avaliação básica de patrimônio aplicando uma relação P / L fixa aos ganhos realizados de uma empresa para determinar a avaliação de estoque associada. A negociação é baseada na identificação de estoques com preço errado de acordo com esse critério de avaliação relativa.
O segundo caso de avaliação de patrimônio requer que os alunos usem o Modelo de Desconto de Dividendo de Gordon para avaliar o capital negociado no caso. Os alunos devem modelar EPS anual, dividendos e a taxa de desconto apropriada para obter uma avaliação para a empresa.
O terceiro caso de avaliação de patrimônio requer que os alunos desenvolvam um modelo DCF para avaliar uma empresa e, em seguida, identifiquem oportunidades de precificação incorreta no mercado.
O primeiro caso de fusões e aquisições exige que os estudantes calculem o preço sem arbitragem de uma empresa que recebeu uma oferta de aquisição. A probabilidade de sucesso do acordo é atualizada dinamicamente ao longo do tempo e os alunos devem avaliar a segurança com base nos resultados ponderados de probabilidade.
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