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Quanto dinheiro colocamos em cada estoque Quando compramos ou vendemos esses estoques Essas são todas as questões que podem ser respondidas através da definição de um sistema de gerenciamento de dinheiro. Aqui, observamos o Critério de Kelly. Uma das muitas técnicas que podem ser usadas para administrar seu dinheiro efetivamente. A História John Kelly, que trabalhou para o Laboratório Bell Bell da ATampTs, desenvolveu originalmente o Critério Kelly para auxiliar o ATampT com seus problemas de ruído de sinal telefônico de longa distância. Logo após o método ter sido publicado como uma Nova Interpretação da Taxa de Informação (1956), a comunidade de apostas ficou cheia disso e percebeu seu potencial como um ótimo sistema de apostas em corridas de cavalos. Isso permitiu que os jogadores maximizassem o tamanho de seu bankroll no longo prazo. Hoje, muitas pessoas usam isso como um sistema geral de gerenciamento de dinheiro, não só para jogos de azar, mas também para investimentos. O básico Existem dois componentes básicos para o critério Kelly: Probabilidade de vitória - A probabilidade de que qualquer troca comercial que você faça retornará um valor positivo. Rácio Winloss - O total dos montantes do comércio positivo dividido pelo total dos montantes comerciais negativos. Estes dois fatores são então colocados na equação de Kellys: KellyW (1 W) R Onde: W Probabilidade vencedora R Relação Winloss A saída é a porcentagem Kelly, que examinamos abaixo. Colocá-lo para usar o sistema Kellys pode ser usado para seguir estas etapas simples: Acesse seus últimos 50-60 negócios. Você pode fazer isso simplesmente perguntando ao seu corretor. Ou verificando suas declarações fiscais recentes (se você reivindicou todas as suas negociações). Se você é um comerciante mais avançado com um sistema comercial desenvolvido, então você pode simplesmente voltar a testar o sistema e obter esses resultados. O Kelly Criterion assume, no entanto, que você troca da mesma maneira que você negociou no passado. Calcule W, a probabilidade vencedora. Para fazer isso, divida o número de negócios que retornaram um valor positivo pelo seu número total de negócios (positivo e negativo). Esse número é melhor quando aproxima-se de um. Qualquer número acima de 0,50 é bom. Calcule R, a taxa de ganhos. Faça isso dividindo o ganho médio dos negócios positivos pela perda média dos negócios negativos. Você deve ter um número maior que 1 se seus ganhos médios forem maiores do que suas perdas médias. Um resultado menor do que um é gerenciável, desde que o número de negociações perdidas permaneça pequeno. Insira esses números na equação de Kellys: K W (1 W) R. Grave a porcentagem de Kelly que a equação retorna. Interpretando os resultados A porcentagem (um número menor que um) que a equação produz representa o tamanho das posições que você deveria tomar. Por exemplo, se a porcentagem de Kelly for 0,05, então você deve ter uma posição 5 em cada uma das ações em sua carteira. Este sistema, em essência, permite que você saiba o quanto você deve diversificar. No entanto, o sistema requer algum senso comum. Uma regra a ter em mente, independentemente do que a porcentagem de Kelly possa lhe dizer, é comprometer mais de 20 a 25 de seu capital para um patrimônio. Alocar mais do que isso é traz muito mais risco do que a maioria das pessoas deveria tomar. É eficaz Este sistema é baseado em matemática pura. No entanto, algumas pessoas podem questionar se esta matemática originalmente desenvolvida para telefones é realmente efetiva no mercado de ações ou arenas de jogo. Ao mostrar o crescimento simulado de uma determinada conta baseada em matemática pura, um gráfico de equidade pode demonstrar a eficácia deste sistema. Em outras palavras, as duas variáveis devem ser inseridas corretamente, e deve assumir-se que o investidor é capaz de manter esse desempenho. Aqui está um exemplo: Aqui vemos a atividade em 50 contas de negociação simuladas por meio de uma curva de patrimônio. O valor médio vencido é o mesmo que o valor médio perdido. No entanto, as pessoas conseguem ganhar 60 do tempo. O Kelly Criterion, em seguida, diz-lhes para alocar 19 de seu capital para cada equidade (dando-lhes cerca de cinco ações). O resultado é um retorno positivo a longo prazo para todos os comerciantes (notar algumas desvantagens de curto prazo, no entanto). O retorno mais alto foi de 140 (iniciado em 100, foi para 240) acima de 453 bares. Os bares representam o tempo entre os negócios ou as saídas do sistema comercial. Por que Isnt Everyone Making Money Nenhum sistema de gerenciamento de dinheiro é perfeito. Este sistema irá ajudá-lo a diversificar seu portfólio de forma eficiente, mas há muitas coisas que não pode fazer. Não pode escolher ações vencedoras para você, certifique-se de continuar a negociar consistentemente ou prever crises súbitas do mercado (embora possa aliviar o golpe). Além disso, há sempre uma certa sorte ou aleatoriedade nos mercados, o que pode alterar seus retornos. Considere novamente o gráfico acima. Veja como a melhor pessoa recebeu um retorno de 140 e o pior obteve menos de 40. Ambos os comerciantes usaram o mesmo sistema, mas aleatoriedade e volatilidade podem causar balanços temporários no valor da conta. O gerenciamento de dinheiro inferior não pode garantir que você sempre faça retornos espetaculares, mas pode ajudá-lo a limitar suas perdas e maximizar seus ganhos através de uma diversificação eficiente. O Kelly Criterion é um dos muitos modelos que podem ser usados para ajudá-lo a diversificar. Nossa Faculdade Nitesh Khandelwal Nitesh Khandelwal tem uma experiência rica em mercados financeiros abrangendo diversas classes de ativos em diferentes papéis. Ele co-fundou o iRageCapital Advisory Private Limited, que é um nome confiável no espaço de fornecer serviços de estratégia e tecnologia de Algorithmic Trading na Índia. Ele liderou o lado comercial para iRageCapital e QuantInsti. Na QuantInsti, ele também foi chefe do departamento de treinamento em estudos de inter-mercados de derivativos. Ele co-fundou o iRageCapital Advisory Private Limited, que é um dos principais players do domínio Algorithmic Trading na região. Ele teve experiência prévia em tesouraria bancária (domínio de taxa de juros da FX) e na mesa de negociação proprietária. Ele fez seu Bacharelado em Tecnologia em Engenharia Elétrica da IIT Kanpur antes de fazer sua pós-graduação em Gestão pela IIM Lucknow. Abhishek Kulkarni Abhishek é chefe do departamento Quantitativo da Quantinsti. Ele cursou Mestrado em Matemática Financeira na Dublin City University, Irlanda. Quando ele não é colado à análise de séries temporais, ele passa o tempo jogando xadrez, desenhando retratos e tentando muito tocar flauta. Ele está atualmente ensinando módulos quantitativos em EPAT. Você pode alcançá-lo no abhishek. kquantinsti Sameer Kumar Sameer se formou na BITS Pilani com mestrado em economia e sistemas de informação. Ele começou sua carreira no Yahoo, onde obteve experiência em arquitetura técnica, design e desenvolvimento de sistemas altamente escaláveis. Um evangelista de C e um poeta perl com ampla compreensão da economia e da dinâmica do mercado, ele agora projeta e constrói estratégias financeiras com inteligência integrada. Dr. Hui Liu Autor, IBridgePy, um software aberto para o comércio com Interactive Brokers Fundador, Running River Investment LLC Os principais interesses comerciais do Dr. Huis são as ações dos EUA e do mercado Forex. Running River Investment LLC é um fundo de hedge privado especializado no desenvolvimento de estratégias de negociação automatizadas usando o Python. Hui é o autor da IBridgePy, uma famosa plataforma de negociação Python que permite aos comerciantes implementar suas estratégias comerciais rapidamente. Dr. Hui Liu obteve o diploma de bacharel e mestrado em ciência e engenharia de materiais da Universidade de Tsinghua, China e Ph. D. Da Universidade da Virgínia, EUA. Seu MBA era da Universidade de Indiana, EUA, e seu interesse no estudo em Indiana era análise quantitativa. Radha Krishna Pendyala Radha trabalha como cientista de dados na Thomson Reuters. Seu trabalho envolve a aplicação de técnicas de aprendizagem mecânica e de modelagem financeira quantitativa para grandes conjuntos de dados, a fim de resolver problemas específicos no setor financeiro. Antes da Reuters, trabalhou como gerente de portfólio da Goldman Sachs Asset Management. Ele tem mais de uma década de experiência na construção de modelos financeiros e estatísticos. Radha obteve seus mestrado em engenharia financeira pela City University of New York, um pós-graduado em administração do Indian Institute of Management, Indore e um B. Tech em Engenharia Civil do Indian Institute of Technology, em Madras. Gaurav Raizada Gaurav Raizada é diretora da iRageCapital Advisory Private Ltd. lidera a prática de consultoria de empresas na Índia sobre Sistemas, Desempenho e Estratégias. Ele consultou extensivamente com o foco principal no desenvolvimento e execução da estratégia, incluindo desenvolvimento de sistemas de negociação, redução de latência, otimização e análise de custos de transações. Uma área de foco específico para a Gaurav tem trabalhado com clientes em desktops, corretoras e bancos de alta freqüência. Suas áreas atuais de pesquisa são Econometria de Alta Freqüência, Produtos Estruturados e Análise de Custos de Transações. Antes do iRageCapital, a Gaurav trabalhou com o Axis Bank como um comerciante de derivativos de taxas de juros Forex. Ele também trabalhou como Engenheiro de Performance no Veritas Software, onde ele pegou a sensação de Otimização. Gaurav possui pós-graduação em administração do Indian Institute of Management, Lucknow e um B. Tech. Em Engenharia Química do Indian Institute of Technology, Kanpur. Suneeth Reddy Suneeth é um especialista em campos de algoritmos evolutivos e modelos não convencionais de computação. Durante seu programa de Bacharelado em Ciência da Computação no IIT Madras, a Suneeth esteve envolvida com algum tipo de pesquisa em computação protéica e computação de dna. Seu trabalho foi apresentado no Symposium of Unconventional Models of Computing. Ele então passou a trabalhar com o Yahoo RD, onde ele criou algumas plataformas escaláveis realmente grandes. Ele também possui dois pedidos de patente pendentes. Antes do iRageCapital, ele estava com o grupo Lime e desempenhou um papel fundamental no desenvolvimento da infraestrutura e plataformas principais de Limes. A Suneeth traz consigo uma experiência técnica de muito alta qualidade especialmente nos campos de algoritmos e arquiteturas de alto desempenho. Além de acadêmicos, tênis, vida selvagem e futebol, mantê-lo ocupado. Valora nossa gente. Líder da editora b2b, especializado em comunidades profissionais interativas e on-line. Com uma variedade de serviços, incluindo sites, publicações de e-mail, prêmios e eventos industriais, a Sift Media oferece original, de marca Conteúdo para mais de meio milhão de profissionais em contabilidade, TI, RH e treinamento, marketing e pequenas empresas. Ao produzir conteúdos de qualidade e envolver o nosso público profissional em vários pontos de contato, oferecemos oportunidades de marketing únicas para marcas b2b que oferecem um verdadeiro retorno sobre o investimento. Nossos valores Nós acreditamos na criação de conteúdo, possibilitando conversas e conversão de oportunidades de negócios, tanto para nossos públicos de negócios como para nossos clientes de publicidade. Ao se concentrar no conteúdo e fomentar o engajamento da comunidade, buscamos criar ambientes confiáveis e únicos para empresas e profissionais de negócios para otimizar os relacionamentos. Nossa gente Nossa gente é o nosso maior trunfo e tivemos a sorte de atrair alguns dos melhores talentos digitais do país. Com uma equipe de gerenciamento sênior, uma equipe experiente e gerentes de contas, editores premiados e uma equipe de produção e tecnologia de ponta, temos uma estrutura e qualidade que nos separa de outras editoras. Saiba mais e conheça a equipe abaixo. 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