Liquidnet, una red de inversión institucional global propiedad de TP ICAP Group, ha contratado a James Rubinstein como Jefe de Ejecución y Servicios Cuantitativos (EQS) para las Américas.
Rubinstein, que aporta más de dos décadas de experiencia al puesto, será responsable de establecer la dirección estratégica y liderar el esfuerzo de las ofertas de EQS de Liquidnet en los EE. UU. y las Américas.
El ex director de productos de renta variable electrónica de BNP Paribas, América, tiene su sede en Nueva York y reportará a Rob Laible, director global de renta variable de Liquidnet.
James Rubinstein, en reacción a su nombramiento, expresó su confianza en la capacidad de la empresa para proporcionar liquidez institucional a sus clientes. “La franquicia de acciones de Liquidnet tiene un enorme potencial. Su conjunto profundo y diverso de instituciones liquidez
Liquidez
La liquidez es el núcleo de la oferta de cada corredor. Es una característica básica de todo activo financiero, ya sea moneda, acciones, bonos, materias primas o bienes raíces. Cuanto más líquido sea un activo, más fácil será venderlo y comprarlo en el mercado abierto. El tipo de cambio se considera la clase de activo más líquida. Los corredores pueden obtener liquidez de una fuente única o múltiple, entregando así a sus clientes suficiente profundidad de mercado para que sus órdenes se ejecuten. La principal característica de la liquidez es su profundidad, que determinará qué tan rápido y qué tan grande se puede ejecutar una orden a través de la plataforma de negociación. Comprensión de la liquidez La liquidez puede ser interna o externa según el tamaño y el libro del corredor. Las empresas que son lo suficientemente grandes y tienen flujos de clientes materiales consistentemente están creando sus propios fondos de liquidez a partir del flujo de pedidos de sus clientes, internalizando así los flujos y ahorrando costos para enviar pedidos de clientes al mercado interbancario. Sin embargo, al hacer eso, se exponen a asumir el riesgo de la operación. Los proveedores de liquidez pueden ser los principales corredores, los mejores de los números primos, otros corredores o el libro del corredor en sí. Tradicionalmente, los corredores se dividen entre internalizar los flujos y descargar las operaciones de sus clientes a diferentes proveedores de liquidez. En general, los corredores minoristas y sus clientes prefieren activos más líquidos que conducen a mejores tasas de cumplimiento y menos deslizamientos. Cuando hay falta de liquidez en un mercado determinado, puede ocurrir un deslizamiento: la orden se ejecuta a un precio que es el más cercano disponible al solicitado por el cliente.
La liquidez es el núcleo de la oferta de cada corredor. Es una característica básica de todo activo financiero, ya sea moneda, acciones, bonos, materias primas o bienes raíces. Cuanto más líquido sea un activo, más fácil será venderlo y comprarlo en el mercado abierto. El tipo de cambio se considera la clase de activo más líquida. Los corredores pueden obtener liquidez de una fuente única o múltiple, entregando así a sus clientes suficiente profundidad de mercado para que sus órdenes se ejecuten. La principal característica de la liquidez es su profundidad, que determinará qué tan rápido y qué tan grande se puede ejecutar una orden a través de la plataforma de negociación. Comprensión de la liquidez La liquidez puede ser interna o externa según el tamaño y el libro del corredor. Las empresas que son lo suficientemente grandes y tienen flujos de clientes materiales consistentemente están creando sus propios fondos de liquidez a partir del flujo de pedidos de sus clientes, internalizando así los flujos y ahorrando costos para enviar pedidos de clientes al mercado interbancario. Sin embargo, al hacer eso, se exponen a asumir el riesgo de la operación. Los proveedores de liquidez pueden ser los principales corredores, los mejores de los números primos, otros corredores o el libro del corredor en sí. Tradicionalmente, los corredores se dividen entre internalizar los flujos y descargar las operaciones de sus clientes a diferentes proveedores de liquidez. En general, los corredores minoristas y sus clientes prefieren activos más líquidos que conducen a mejores tasas de cumplimiento y menos deslizamientos. Cuando hay falta de liquidez en un mercado determinado, puede ocurrir un deslizamiento: la orden se ejecuta a un precio que es el más cercano disponible al solicitado por el cliente.
Leer este término, combinado con su tecnología, talento y marca confiable, significa que estamos bien posicionados para satisfacer las necesidades cambiantes de nuestros miembros”, dijo.
Mientras tanto, Laible describió a Rubinstein como “otro paso adelante en la mejora de nuestra oferta de EQS en EE. UU. Su profundo conocimiento técnico y su trayectoria en la entrega de soluciones innovadoras impulsadas por el mercado nos posicionan bien para impulsar el crecimiento”, agregó el director de renta variable.
Antes de unirse a BNP Paribas, Rubinstein pasó tres años en Deutsche Bank como director de acciones electrónicas para las Américas. En el banco de inversión multinacional alemán, Rubinstein fue responsable del desarrollo algorítmico, la investigación cuantitativa, el análisis de costos de transacción, la consultoría de clientes y la estrategia de liquidez.
Se incorporó a Deutsche Bank procedente de UBS, donde pasó doce años como Director de Algoritmos y Análisis
Análisis
La analítica puede definirse como la detección, el análisis y la transmisión de patrones consecuentes en los datos. La analítica también busca explicar o reflejar con precisión la relación entre los datos y la toma de decisiones efectiva. En el espacio comercial, los análisis se aplican de manera predictiva en un intento de pronosticar el precio con mayor precisión. Este modelo predictivo de análisis generalmente implica el análisis de patrones de precios históricos que se utilizan en un intento de determinar ciertos resultados de precios. La analítica también puede estar estructurada con un modelo descriptivo, en el que los lectores intentan establecer una correlación y comprender mejor cómo y por qué reaccionan los comerciantes a un conjunto particular de variables. Los comerciantes a veces implementan indicadores técnicos como promedios móviles, bandas de Bollinger y puntos de interrupción que se basan en datos históricos y se utilizan para predecir futuros movimientos de precios. Cómo se relaciona el análisis con el comercio algorítmico Los análisis se basan en el concepto de comercio algorítmico en el que el software está programado para señalar y / o ejecutar de forma autónoma órdenes de compra y venta en función de una serie de factores predeterminados. En el espacio institucional, el comercio de algoritmos se ha vuelto enormemente competitivo a lo largo de los años a medida que las instituciones comerciales buscan superar a sus competidores a través de sistemas automatizados y la aplicación virtual de estrategias comerciales. trading, donde las supercomputadoras se utilizan para analizar múltiples mercados simultáneamente para tomar decisiones comerciales automatizadas casi instantáneas. Las plataformas que admiten HFT tienen la capacidad de superar significativamente a los traders humanos, debido a la capacidad innata de poder analizar exhaustivamente grandes conjuntos de datos y al mismo tiempo tener en cuenta una innumerable suma de factores que los humanos son incapaces de comprender a tal velocidad. Además, los análisis se ven con backtesting. Los traders utilizan el backtesting para probar la coherencia y la eficacia de las estrategias comerciales y las soluciones comerciales basadas en software frente a los datos históricos de precios. El backtesting también sirve como un campo de juego ideal para el mayor desarrollo del comercio de alta frecuencia, así como para evaluar el rendimiento de los intercambios manuales o automatizados. La analítica seguirá teniendo un papel cada vez más importante en el comercio a medida que las tecnologías emergentes y el avance de las aplicaciones comerciales progresen más allá de la capacidad humana.
La analítica puede definirse como la detección, el análisis y la transmisión de patrones consecuentes en los datos. La analítica también busca explicar o reflejar con precisión la relación entre los datos y la toma de decisiones efectiva. En el espacio comercial, los análisis se aplican de manera predictiva en un intento de pronosticar el precio con mayor precisión. Este modelo predictivo de análisis generalmente implica el análisis de patrones de precios históricos que se utilizan en un intento de determinar ciertos resultados de precios. La analítica también puede estar estructurada con un modelo descriptivo, en el que los lectores intentan establecer una correlación y comprender mejor cómo y por qué reaccionan los comerciantes a un conjunto particular de variables. Los comerciantes a veces implementan indicadores técnicos como promedios móviles, bandas de Bollinger y puntos de interrupción que se basan en datos históricos y se utilizan para predecir futuros movimientos de precios. Cómo se relaciona el análisis con el comercio algorítmico Los análisis se basan en el concepto de comercio algorítmico en el que el software está programado para señalar y / o ejecutar de forma autónoma órdenes de compra y venta en función de una serie de factores predeterminados. En el espacio institucional, el comercio de algoritmos se ha vuelto enormemente competitivo a lo largo de los años a medida que las instituciones comerciales buscan superar a sus competidores a través de sistemas automatizados y la aplicación virtual de estrategias comerciales. trading, donde las supercomputadoras se utilizan para analizar múltiples mercados simultáneamente para tomar decisiones comerciales automatizadas casi instantáneas. Las plataformas que admiten HFT tienen la capacidad de superar significativamente a los traders humanos, debido a la capacidad innata de poder analizar exhaustivamente grandes conjuntos de datos y al mismo tiempo tener en cuenta una innumerable suma de factores que los humanos son incapaces de comprender a tal velocidad. Además, los análisis se ven con backtesting. Los traders utilizan el backtesting para probar la coherencia y la eficacia de las estrategias comerciales y las soluciones comerciales basadas en software frente a los datos históricos de precios. El backtesting también sirve como un campo de juego ideal para el mayor desarrollo del comercio de alta frecuencia, así como para evaluar el rendimiento de los intercambios manuales o automatizados. La analítica seguirá teniendo un papel cada vez más importante en el comercio a medida que las tecnologías emergentes y el avance de las aplicaciones comerciales progresen más allá de la capacidad humana.
Leer este término.
El enfoque de Liquidnet en renta fija
Liquidnet en noviembre del año pasado reclutó a Nicolás Stephan como director global de renta fija para cultivar la oferta de renta fija de la empresa en los mercados primario y secundario. Stephan se encargó de promover nuevos protocolos comerciales, gobernanza y acceso a Liquidez.
En diciembre, el operador comercial privado anunció que estaba potenciando la cobertura de sus servicios en Europa continental mediante el despliegue de especialistas en renta variable y renta fija en París, Madrid, Frankfurt y Copenhague.
Sin embargo, a principios de septiembre, la empresa lanzó un protocolo que permite a sus miembros negociar nuevas emisiones en los mercados de bonos de Europa y Estados Unidos.
Liquidnet, una red de inversión institucional global propiedad de TP ICAP Group, ha contratado a James Rubinstein como Jefe de Ejecución y Servicios Cuantitativos (EQS) para las Américas.
Rubinstein, que aporta más de dos décadas de experiencia al puesto, será responsable de establecer la dirección estratégica y liderar el esfuerzo de las ofertas de EQS de Liquidnet en los EE. UU. y las Américas.
El ex director de productos de renta variable electrónica de BNP Paribas, América, tiene su sede en Nueva York y reportará a Rob Laible, director global de renta variable de Liquidnet.
James Rubinstein, en reacción a su nombramiento, expresó su confianza en la capacidad de la empresa para proporcionar liquidez institucional a sus clientes. “La franquicia de acciones de Liquidnet tiene un enorme potencial. Su conjunto profundo y diverso de instituciones liquidez
Liquidez
La liquidez es el núcleo de la oferta de cada corredor. Es una característica básica de todo activo financiero, ya sea moneda, acciones, bonos, materias primas o bienes raíces. Cuanto más líquido sea un activo, más fácil será venderlo y comprarlo en el mercado abierto. El tipo de cambio se considera la clase de activo más líquida. Los corredores pueden obtener liquidez de una fuente única o múltiple, entregando así a sus clientes suficiente profundidad de mercado para que sus órdenes se ejecuten. La principal característica de la liquidez es su profundidad, que determinará qué tan rápido y qué tan grande se puede ejecutar una orden a través de la plataforma de negociación. Comprensión de la liquidez La liquidez puede ser interna o externa según el tamaño y el libro del corredor. Las empresas que son lo suficientemente grandes y tienen flujos de clientes materiales consistentemente están creando sus propios fondos de liquidez a partir del flujo de pedidos de sus clientes, internalizando así los flujos y ahorrando costos para enviar pedidos de clientes al mercado interbancario. Sin embargo, al hacer eso, se exponen a asumir el riesgo de la operación. Los proveedores de liquidez pueden ser los principales corredores, los mejores de los números primos, otros corredores o el libro del corredor en sí. Tradicionalmente, los corredores se dividen entre internalizar los flujos y descargar las operaciones de sus clientes a diferentes proveedores de liquidez. En general, los corredores minoristas y sus clientes prefieren activos más líquidos que conducen a mejores tasas de cumplimiento y menos deslizamientos. Cuando hay falta de liquidez en un mercado determinado, puede ocurrir un deslizamiento: la orden se ejecuta a un precio que es el más cercano disponible al solicitado por el cliente.
La liquidez es el núcleo de la oferta de cada corredor. Es una característica básica de todo activo financiero, ya sea moneda, acciones, bonos, materias primas o bienes raíces. Cuanto más líquido sea un activo, más fácil será venderlo y comprarlo en el mercado abierto. El tipo de cambio se considera la clase de activo más líquida. Los corredores pueden obtener liquidez de una fuente única o múltiple, entregando así a sus clientes suficiente profundidad de mercado para que sus órdenes se ejecuten. La principal característica de la liquidez es su profundidad, que determinará qué tan rápido y qué tan grande se puede ejecutar una orden a través de la plataforma de negociación. Comprensión de la liquidez La liquidez puede ser interna o externa según el tamaño y el libro del corredor. Las empresas que son lo suficientemente grandes y tienen flujos de clientes materiales consistentemente están creando sus propios fondos de liquidez a partir del flujo de pedidos de sus clientes, internalizando así los flujos y ahorrando costos para enviar pedidos de clientes al mercado interbancario. Sin embargo, al hacer eso, se exponen a asumir el riesgo de la operación. Los proveedores de liquidez pueden ser los principales corredores, los mejores de los números primos, otros corredores o el libro del corredor en sí. Tradicionalmente, los corredores se dividen entre internalizar los flujos y descargar las operaciones de sus clientes a diferentes proveedores de liquidez. En general, los corredores minoristas y sus clientes prefieren activos más líquidos que conducen a mejores tasas de cumplimiento y menos deslizamientos. Cuando hay falta de liquidez en un mercado determinado, puede ocurrir un deslizamiento: la orden se ejecuta a un precio que es el más cercano disponible al solicitado por el cliente.
Leer este término, combinado con su tecnología, talento y marca confiable, significa que estamos bien posicionados para satisfacer las necesidades cambiantes de nuestros miembros”, dijo.
Mientras tanto, Laible describió a Rubinstein como “otro paso adelante en la mejora de nuestra oferta de EQS en EE. UU. Su profundo conocimiento técnico y su trayectoria en la entrega de soluciones innovadoras impulsadas por el mercado nos posicionan bien para impulsar el crecimiento”, agregó el director de renta variable.
Antes de unirse a BNP Paribas, Rubinstein pasó tres años en Deutsche Bank como director de acciones electrónicas para las Américas. En el banco de inversión multinacional alemán, Rubinstein fue responsable del desarrollo algorítmico, la investigación cuantitativa, el análisis de costos de transacción, la consultoría de clientes y la estrategia de liquidez.
Se incorporó a Deutsche Bank procedente de UBS, donde pasó doce años como Director de Algoritmos y Análisis
Análisis
La analítica puede definirse como la detección, el análisis y la transmisión de patrones consecuentes en los datos. La analítica también busca explicar o reflejar con precisión la relación entre los datos y la toma de decisiones efectiva. En el espacio comercial, los análisis se aplican de manera predictiva en un intento de pronosticar el precio con mayor precisión. Este modelo predictivo de análisis generalmente implica el análisis de patrones de precios históricos que se utilizan en un intento de determinar ciertos resultados de precios. La analítica también puede estar estructurada con un modelo descriptivo, en el que los lectores intentan establecer una correlación y comprender mejor cómo y por qué reaccionan los comerciantes a un conjunto particular de variables. Los comerciantes a veces implementan indicadores técnicos como promedios móviles, bandas de Bollinger y puntos de interrupción que se basan en datos históricos y se utilizan para predecir futuros movimientos de precios. Cómo se relaciona el análisis con el comercio algorítmico Los análisis se basan en el concepto de comercio algorítmico en el que el software está programado para señalar y / o ejecutar de forma autónoma órdenes de compra y venta en función de una serie de factores predeterminados. En el espacio institucional, el comercio de algoritmos se ha vuelto enormemente competitivo a lo largo de los años a medida que las instituciones comerciales buscan superar a sus competidores a través de sistemas automatizados y la aplicación virtual de estrategias comerciales. trading, donde las supercomputadoras se utilizan para analizar múltiples mercados simultáneamente para tomar decisiones comerciales automatizadas casi instantáneas. Las plataformas que admiten HFT tienen la capacidad de superar significativamente a los traders humanos, debido a la capacidad innata de poder analizar exhaustivamente grandes conjuntos de datos y al mismo tiempo tener en cuenta una innumerable suma de factores que los humanos son incapaces de comprender a tal velocidad. Además, los análisis se ven con backtesting. Los traders utilizan el backtesting para probar la coherencia y la eficacia de las estrategias comerciales y las soluciones comerciales basadas en software frente a los datos históricos de precios. El backtesting también sirve como un campo de juego ideal para el mayor desarrollo del comercio de alta frecuencia, así como para evaluar el rendimiento de los intercambios manuales o automatizados. La analítica seguirá teniendo un papel cada vez más importante en el comercio a medida que las tecnologías emergentes y el avance de las aplicaciones comerciales progresen más allá de la capacidad humana.
La analítica puede definirse como la detección, el análisis y la transmisión de patrones consecuentes en los datos. La analítica también busca explicar o reflejar con precisión la relación entre los datos y la toma de decisiones efectiva. En el espacio comercial, los análisis se aplican de manera predictiva en un intento de pronosticar el precio con mayor precisión. Este modelo predictivo de análisis generalmente implica el análisis de patrones de precios históricos que se utilizan en un intento de determinar ciertos resultados de precios. La analítica también puede estar estructurada con un modelo descriptivo, en el que los lectores intentan establecer una correlación y comprender mejor cómo y por qué reaccionan los comerciantes a un conjunto particular de variables. Los comerciantes a veces implementan indicadores técnicos como promedios móviles, bandas de Bollinger y puntos de interrupción que se basan en datos históricos y se utilizan para predecir futuros movimientos de precios. Cómo se relaciona el análisis con el comercio algorítmico Los análisis se basan en el concepto de comercio algorítmico en el que el software está programado para señalar y / o ejecutar de forma autónoma órdenes de compra y venta en función de una serie de factores predeterminados. En el espacio institucional, el comercio de algoritmos se ha vuelto enormemente competitivo a lo largo de los años a medida que las instituciones comerciales buscan superar a sus competidores a través de sistemas automatizados y la aplicación virtual de estrategias comerciales. trading, donde las supercomputadoras se utilizan para analizar múltiples mercados simultáneamente para tomar decisiones comerciales automatizadas casi instantáneas. Las plataformas que admiten HFT tienen la capacidad de superar significativamente a los traders humanos, debido a la capacidad innata de poder analizar exhaustivamente grandes conjuntos de datos y al mismo tiempo tener en cuenta una innumerable suma de factores que los humanos son incapaces de comprender a tal velocidad. Además, los análisis se ven con backtesting. Los traders utilizan el backtesting para probar la coherencia y la eficacia de las estrategias comerciales y las soluciones comerciales basadas en software frente a los datos históricos de precios. El backtesting también sirve como un campo de juego ideal para el mayor desarrollo del comercio de alta frecuencia, así como para evaluar el rendimiento de los intercambios manuales o automatizados. La analítica seguirá teniendo un papel cada vez más importante en el comercio a medida que las tecnologías emergentes y el avance de las aplicaciones comerciales progresen más allá de la capacidad humana.
Leer este término.
El enfoque de Liquidnet en renta fija
Liquidnet en noviembre del año pasado reclutó a Nicolás Stephan como director global de renta fija para cultivar la oferta de renta fija de la empresa en los mercados primario y secundario. Stephan se encargó de promover nuevos protocolos comerciales, gobernanza y acceso a Liquidez.
En diciembre, el operador comercial privado anunció que estaba potenciando la cobertura de sus servicios en Europa continental mediante el despliegue de especialistas en renta variable y renta fija en París, Madrid, Frankfurt y Copenhague.
Sin embargo, a principios de septiembre, la empresa lanzó un protocolo que permite a sus miembros negociar nuevas emisiones en los mercados de bonos de Europa y Estados Unidos.
Fuente: https://www.financemagnates.com/executives/liquidnet-taps-james-rubinstein-to-enhance-eqs-offerings-in-us-americas/