QUANTITATIVE TRADING & PORTFOLIO MANAGEMENT

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1 QUANTITATIVE TRADING & PORTFOLIO MANAGEMENT 2012 São Paulo Em parceria com &

2 Visão Geral MÉTODOS QUANTITATIVOS TEORIA E PRÁTICA RESULTADO AGREGANDO VALOR PÚBLICO ALVO EXIGÊNCIA DO CURSO NETWORKING Em parceria com &

3 Quem trabalha no mercado não quer e nem precisa fazer cálculo básico. Precisa de ferramentas avançadas. Não começamos pelo início começamos pelo meio. Não acabamos onde os outros cursos vão vamos além. Somente profissionais experientes com bom background teórico podem ensinar o que é necessário saber. O aluno tem que levar um resultado para casa uma implementação que possa ser usada em seu trabalho e ajustada a novas demandas. MÉTODOS QUANTITATIVOS Quem trabalha no mercado financeiro brasileiro já percebeu as mudanças dos últimos anos com a eletronificação da bolsa e a presença de robôs nas execuções. O mercado está ficando cada vez mais técnico. Existe a preocupação, mesmo daqueles que não querem ser high-frequency traders, em usar cada vez mais métodos quantitativos no seu trabalho. Infelizmente, as universidades ainda não têm a capacidade de oferecer cursos para a comunidade de traders do mercado, pois estão distantes das problemáticas atuais. Por outro lado, os conhecimentos técnicos necessários para a compreensão e atuação no mercado requerem não só um viés prático, mas também um nível de formalização acadêmica que permita que os profissionais interajam com a comunidade internacional. O curso de QT&PM visa fechar preencher esta lacuna. TEORIA E PRÁTICA Tudo mundo fala em juntar esses dois mundos por que é tão difícil? Os cursos das universidades, com um alto número de horas, começam a ensinar o básico e quase sempre falham ao entrar nos detalhes práticos necessários na vida profissional. Qual a razão disso? Os professores acadêmicos não têm que resolver tais problemas no dia-a-dia. Os cursos executivos usam muitas vezes profissionais experientes, mas que não necessariamente atuam diretamente com métodos quantitativos. Na Blitz, os professores têm um background teórico e todos trabalham no mercado financeiro sabem exatamente quais são os problemas. Adicionalmente, a programação é outro fator importante ao levar para a prática a teoria dos métodos quantitativos. O foco do curso é criar soluções práticas funcionais para levar para casa. RESULTADO O curso segue uma linha mestra que procura ser abrangente o suficiente para englobar todos os problemas práticos diários. Os diversos blocos do curso se complementam. Os conteúdos vistos num bloco tornam-se requisitos em outros. Em cada bloco, o aluno entra em contato com soluções bem estabelecidas no mercado. Toda a metodologia de ensino é orientada a resultados. Temos sempre em mente a idéia: saber fazer e entender o porquê! 3

4 VANTAGENS Aprenda o que é necessário para ser um profissional diferenciado. Abordaremos tudo o que se precisa saber para atuar como quant: programação, estatística e modelagem para o mercado brasileiro. Entenda como os problemas mais complicados têm soluções práticas Conheça os sistemas usados no mercado e saiba escolher a melhor solução. Faça networking com a comunidade quant. AGREGANDO VALOR Toda a grade segue o objetivo do curso não vamos disperdiçar o tempo de ninguém! As pessoas não possuem as mesmas habilidades. Assim, tentaremos atender as necessidades individuais. Isso somente é possível porque todo o corpo docente quer criar o máximo de valor para os participantes. Para tanto ajustamos detalhes do curso às demandas dos participantes; mostramos em sistemas do mercado como implementar as idéias; ajudamos, individualmente, cada participante a compreender os assuntos. PÚBLICO ALVO Não faremos distinção pela função que o aluno desempenha no mercado, mas por motivação! A função pode ser de trader, gestor de carteiras, analista de risco, pesquisador ou outras relacionadas só necessitamos que o aluno se interesse por métodos quantitativos Como o curso apresenta os conteúdos de uma forma avançada para garantir o estado da arte aos seus participantes, recomenda-se que os alunos tenham aptidões e/ou formação em área compatível. Contudo, também serão oferecidos cursos de nivelamento que os alunos poderão fazer de forma adicional. QT&PM não é um curso para quem quer saber um pouco como funciona o mundo quant é para quem quer fazer o mundo quant. EXIGÊNCIA DO CURSO Como os participantes não são homogêneos, como fazer para não aborrecer aqueles mais avançados? Todos os professores vão entrar logo no início nos detalhes dos modelos avançados. Para quem não entendeu o básico, direcionaremos individualmente e indicaremos material adicional. No final das contas, o mercado é competitivo e não iremos nivelar por baixo. NETWORKING A interação com os colegas e professores que atuam em outras instituções é fundamental para o sucesso profissional. O curso propiciará o ambiente ideal para trocar idéias, criar contatos para futuros negócios e mesmo oportunidades de reposicionamento profissional. 4

5 Programa S CARGA HORÁRIA PROFESSORES Em parceria com &

6 CONTEUDO No. Aulas Metodologia 24 Programação avançada Estatística avançada Mercado Modelos de renda fixa 18 Modelos de derivativos Modelos de renda variável & Portfolio Management Trading Tecnologia de Trading 12 Algorithmic Trading High Frequency Trading

7 PROGRAMAÇÃO AVANÇADA Escalante / Agit (parceiro) 15 aulas PA PRÉ-REQUISITOS Conhecimento básico de uma linguagem de programação e lógica de programação. De preferência conhecimento em C, C++ ou C#. O curso abordará técnicas avançadas de C++ em ambientes Windows e Linux. Os padrões de projeto mais utilizados na prática serão apresentados juntamente com comunicação entre processos, comunicação via rede e com banco de dados. Problemas comuns no mercado financeiro serão tratados em exemplos e exercícios práticos, permitindo ao aluno aplicar de forma imediata seus conhecimentos no desenvolvimento de soluções específicas deste mercado, tais como: Protocolo FIX (Financial Information exchange) para recebimento de dados do mercado e envio de ordens Processamento de cálculos Elementos de desempenho Alta disponibilidade de aplicações Em termos de framework usaremos o Qt, como uma alternativa ao MFC, por ser uma alternativa multi-plataforma. Discutir-se-á também a interação com as bibliotecas Boost e QuantLib. Orientação a objetos em C++ (encapsulamento, herança, polimorfismo e programação genérica) Conceito de multithreading, comunicação e sincronização entre processos Framework Qt Comunicação via rede de dados (TCP e UDP) Comunicação com banco de dados (SQL) Protocolo FIX e conectividade aos mercados usando QuickFIX Utilização da biblioteca Boost e QuantLib Helm, R., Design Patterns: Elements of Reusable Object- Oriented Software, Addison-Wesley Professional, Meyers, S., More Effective C++: 35 New Ways to Improve Your Programs and Designs, Addison-Wesley Professional, Meyers S., Effective C++: 55 Specific Ways to Improve Your Programs and Designs (3rd Edition), Addison-Wesley Professional, Joshi, M. S., C++ Design Patterns and Derivatives Pricing (2 nd Ed.), Cambridge University Press, 2008.

8 ESTATÍSTICA AVANÇADA Dr. José Euclides de Melo Ferraz 9 aulas EA PRÉ-REQUISITOS Assumimos que os participantes têm conhecimentos de estatística para enteder os modelos básicos paramêtricos como VAR, EC, GARCH, Regime Switching. Não é preciso saber os detalhes matemáticos dos métodos (e.g. saber provar convergência de um estimador), mas um entendimento dos mesmos. Saber usar Eviews ou Matlab é desejável para conesguir entregar os trabalhos e poder seguir o professor. Focalizamos em modelos dinâmicos, principalmente baseados em filtros de Kalman (FK). Mostramos como usar FK na prática, quais problemas surgem na estimação e como contorná-los. Mostramos como usar força bruta para estimar qualquer tipo de distribuição, usando Matlab e / ou C++. MCMC e Metropolis Hastings vão ser introduzidos e mostramos como implementar. Modelo de espaço de estados lineares Aproximações lineares Inferência Bayesiana e métodos para inferência MCMC, Metropolis hasting e amostrador de Gibbs Filtros de partículas Korn, R., Korn E. e Kroisandt G., Monte Carlo methods and models in Finance and Insurance, Chapman and Hall, Liu, J. S., Monte Carlo Strategies in Scientifique Computing. Springer, Lütkepohl, H., New Introduction to Multiple Time Series Analysis, Springer, Ristic, B., S. Arulampalam, e Gordon N., Beyond the Kalman Filter - Particle Filters for tracking applications. Artech House, Robert, C. P., e Casella G., Monte Carlo Statistical Methods, Springer, 2. ed, Shumway, R. H. e Stoffer D. S., Time Series Analysis and its Applications, Springer, Tanner, M. A., Tools for Statistical Inference - methods for the exploration of posterior distributions and likelihood functions. Springer, 1996.

9 MODELOS DE RENDA FIXA Dr. Gustavo M. Atahyde Dr. José Euclides de Mello Ferraz PRÉ-REQUISITOS O aluno deve conhecer conceitos básicos de renda fixa : precificação de bonds, curva de juros, etc. Possuir noção de não-arbitragem, especialmente para taxa de juros, facilitará o entendimento. 4 aulas + 2 aulas (risco de crédito) RF O objetivo principal do módulo será fornecer ao aluno um profundo entendimento do comportamento de modelos de curva de juros com foco em HJM e BDT. Os modelos serão aplicados no mercado brasileiro: incluindo a estimação dos parâmetros e a ausência de arbitragem. Serão aplicados os métodos de otimização e estimação estatística (e.g. Filtro de Kalman) das aulas anteriores em exemplos pragmáticos para uso direto no trabalho. A apresentação de modelagem de risco de crédito como base para a precificação de debêntures completará o módulo. Noções sobre gestão de carteiras de renda fixa Vasicek, CIR HJM BDT Modelo de curva de juros intermercado (NSS) Modelos de intensidade e estruturais para risco de crédito Jarrow, R. Modelling Fixed Income Securities and Interest Rate Options, 2 nd ed.,stanford Economics and Finance, Tuckman, B., Fixed Income Securities: Tools for Today's Markets, 2 nd ed., Wiley Finance, Fabozzi, F. J., Fixed Income Mathematics, 4 th ed., McGraw-Hill, Brigo, D. Interest Rate Models - Theory and Practice: With Smile, Inflation and Credit, 2 nd ed., Springer, Andersen, L. e Piterbarg, V., Interest Rate Modeling. Volume 2: Term Structure Models, Atlantic Press, Cesari, G., Modelling, Pricing, and Hedging Counterparty Credit Exposure, Springer, 2010.

10 MODELOS DE DERIVATIVOS Dr. Gustavo M. Athayde 6 aulas DE PRÉ-REQUISITOS Conceitos básicos de probabilidade para modelagem de derivativos Processos Estocásticos Cálculo (estocástico) -derivadas parciais e integração Passar de forma prática e aplicada as vantagens e limitações da abordagem de Black-Scholes, e afins, bem como a generalização para derivativos mais complexos e exóticos. Poucas questões foram tão mal interpretadas e vítimas de uso indevido quanto os problema do smile, e a construção de superfícies de volatilidade (principalmente nos derivativos exóticos). Este curso atacará estes problemas e orientará os alunos a fazer uso apropriado destes instrumentos, principalmente nos derivativos exóticos. Calls, Puts, Binárias Hedge dinâmico Opções path-dependent (barreias, asiáticas,etc.) Opções sobre vários ativos Superfícies de volatilidade livres de arbitragem Volatilidade Estocástica Volatilidade Local Vanna Volga Hull, J., Options, Futures and Other Dervatives Securities, Prentice Hall, Wilmott, P., Derivatives, Wiley, Haug, E. G., The Complete Guide to Options Formulas, Mcgraw Hill, 1997.

11 MODELOS DE RENDA VARIÁVEL & PORTFOLIO MNGMT Dr. Christian J. Zimmer 6 aulas AA Modelos quantitativos de renda variável são principalmente modelos (multi-) fatoriais. Dessa forma, conceitos de gestão de carteiras são fundamentais para esse tema. A abordagem do Markovitz já é bem conhecida, inclusive os seus problemas. Partimos desse modelo, discutindo as alternativas desenvolvidas. Tratamos não somente questões de estimação para retornos e covariâncias, mas também medidas de risco alternativas. Entramos em detalhes de otimização numérica e de programação distribuída. Analisamos também abordagens praticadas nas Assets, levando em conta problemas de definição de produto e backtesting. APT, modelos fatoriais Factor modelling e atribuição de risco Black-Litterman e Reamostragem Estimação de retornos e risco, reverse engineering Draw-down. CVaR e otimização Parametric portfolio policies AA como metodologia na criação de serviços PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS Usamos principalmente Matlab para os modelos e C# para a operacionalização. Expomos em PPT as alternativas usadas no mundo e discutimos em classe os problemas e as vantagens. Criamos em XLS uma interface junto com os participantes para o uso dos algoritmos discutidos. Michaud, R.O., 1989, The Markowitz optimization enigma: Is optimized optinal? Financial Analyst Journal, 45, Black, F. e Litterman R., 1992, Global portfolio optimization, Financial Analysts Journal, Meucci, A., Risk and Asset Allocation, Springer, Brandt, M.W. e Santa-Clara P., Dynamic Portfolio Selection by Augmenting the Asset Space, The Journal of Finance, Vol LXI, No. 5, Meucci, A., Factors on Demand, Risk, July 2010, p Brandt, M. W., Santa-Clara P. e Valkanov R., Parametric Portfolio Policies, The Review of Financial Studies, Vol. 22, Issue 9, pp , 2009.

12 TECNOLOGIA DE TRADING Dr. Hellinton H. Takada 4 aulas O curso abordará tecnologias relacionadas à negociação eletrônica. Serão discutidas as arquiteturas de sistemas de front mais usuais tanto para sell-side quanto buy-side. Adicionalmente, será apresentada a problemática da automatização de estratégias de trading, risco envolvido e o framework necessário para o controle de tais estratégias. TT Conceitos e tecnologias relacionadas à negociação eletrônica Arquiteturas de sistemas de front-office mais usuais para sell-side e buy-side Processo de automatização de estratégias de trading Arquitetura para controle de estratégias de trading PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS Aulas expositivas com o uso de recursos audiovisuais, leituras bibliográficas, debates e práticas de exercícios com ênfase na aplicação prática. Mostramos o uso prático de alguns dos sistemas de referência do mercado. Kim, K, Electronic and Algorithmic Trading Technology: The complete guide, Burlington: Academic Press, Vliet, B. V. Building Automated Trading Systems: with an introduction to C++.NET 2005, Burlington: Academic Press, 2007.

13 ALGORITHMIC TRADING Dr. Hellinton H. Takada 4 aulas O módulo abordará aspectos matemáticos e computacionais dos algoritmos de execução de ordens em ambiente de negociação eletrônica. Adicionalmente, será abordada a problemática da análise de custos de transação (Transaction Costs Analysis TCA). Ao final do módulo, o aluno deverá ser capaz de modelar, programar e avaliar o desempenho um algo. AT Conceito de algoritmos de execução Algoritmos de execução ótimos Custos de transação e TCA Desenvolvimento de algos PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS Aulas expositivas com o uso de recursos audiovisuais, leituras bibliográficas, debates e práticas de exercícios com ênfase na aplicação prática. Os algoritmos serão programados em C++/ C# e /ou num sistema de referência do mercado. Utilizaremos extensivamente soluções do mercado para TCA onde comparamos também as diversas abordagens. Johnson, B. Algorithmic Trading and DMA: An introduction to direct access trading strategies, London: 4Myeloma Press, Kissel, R. e Glantz, M. Optimal Trading Strategies: Quantitative approaches for managing market impact and trading risk. New York: AMACOM, 2003.

14 HIGH FREQUENCY TRADING Dr. Christian J. Zimmer 4 aulas HFT Abordaremos as diversas estratégias usadas no escopo de HFT. Apesar que diversas das estratégias podem ser usadas em freqüências menores, e.g. diário, cuidados adicionais devem ser tomados. Mostramos como aplicar as idéias nos ativos do mercado brasileiro. Aspecto de hedge são tratados e questões de capacidade. Finalmente, modelos de micro-estrutura são desenvolvidos e analisados. Estratégias de HFT Hedge e gestão de risco Modelos de micro-estrutura Implementação em sistema de baixa latência PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS Além da exposição visual, usamos principalmente bancos de dados tick-by-tick e Matlab para modelagem. Implementação dos algoritmos será feito em sistemas de baixa latência, com uso no mercado financeiro. Os alunos têm que entregar uma implementação de uma das estratégias discutidas. Aldridge, I., High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic Strategies and Trading Systems, Wiley Trading, Cont, R. e A. De Larrard, Price Dynamics in a Markovian Limit Order Market, Working paper, 2010 Hasbrouck, J., Empirical Market Microstructure, Oxford University Press, De Jong, F., The Microstructure of Financial Markets, Cambridge University Press, Lyons, R. K., The Microstructure Approach to Exchange Rates, The MIT Press, Engle, R. F., The Econometrics of Uitra-High-Frequency data, Econometrica, v. 68, no. 1, 2000.

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