Negociação quantitativa - página 5

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Vanguard - O Império Financeiro de 8 Trilhões de Dólares | 2023 Documentário

Vanguard - O Império Financeiro de 8 Trilhões de Dólares | 2023 Documentário

John Bogle, o fundador pioneiro da Vanguard, deixou uma marca indelével na indústria de fundos mútuos. Ele revolucionou as estratégias de investimento ao introduzir o primeiro fundo de índice, que provou ser um sucesso retumbante e contribuiu para a prosperidade do setor financeiro no século XXI. A jornada de Bogle para o sucesso foi moldada por sua infância desafiadora, marcada pela luta de seu pai contra o alcoolismo e a necessidade de seus irmãos sustentarem a família. Essas primeiras experiências instilaram em Bogle um espírito tenaz e uma determinação para atingir seus objetivos. Graduando-se como saudador da classe em Princeton, ele embarcou em um caminho que o tornaria um dos indivíduos mais ricos do mundo.

A descoberta de Bogle na indústria de fundos mútuos começou em 1951, quando ele escreveu uma tese sobre a empresa de investimento aberta, atraindo a atenção de Walter Morgan, fundador e presidente do fundo de Wellington. Isso levou Bogle a ser contratado como assistente executivo de Morgan, onde suas percepções únicas sobre a indústria de fundos mútuos o diferenciaram de seus contemporâneos. Nos 35 anos seguintes, o fundo de Bogle, Wellington, floresceu e se tornou um dos maiores fundos mútuos dos Estados Unidos.

Em 1958, em meio a um mercado em alta, muitas empresas de fundos mútuos estavam lançando vários fundos para atrair investidores. No entanto, Bogle, reconhecendo o declínio da popularidade das carteiras equilibradas, desafiou a indústria criando o Wallington Equity Fund, um sucesso imediato. O desempenho e a popularidade deste fundo continuaram a crescer na década seguinte, solidificando a reputação de Bogle como um investidor astuto.

Quando a indústria de fundos mútuos entrou na era especulativa da década de 1960 e enfrentou desafios subsequentes no início da década de 1970, Bogle assumiu o cargo de CEO da Wellington aos 35 anos. No entanto, a estratégia conservadora do fundo enfrentou ameaças à sua existência e uma a guerra dentro da indústria de fundos mútuos surgiu no horizonte, com Bogle correndo o risco de ser a primeira vítima. Buscando uma fusão com uma empresa mais estabelecida, as ofertas de Bogle foram rejeitadas devido a preocupações de que a abordagem conservadora de Wellington impediria o desempenho. Forçado a explorar fundos menores, Bogle voltou sua atenção para o Ives, um fundo mútuo agressivo em Boston conhecido por seu excelente desempenho de 1960 a 1965. Apesar de administrar apenas $ 17 milhões em ativos, Ives era muito procurado na indústria. Bogle acreditava que a fusão com Ives permitiria a Wellington expandir seus negócios e atrair mais investidores. Após meses de consolidação, surgiu uma nova empresa, a Wellington Management Company, com os sócios de Ives assumindo papéis-chave dentro da organização.

O vídeo investiga a história da Vanguard, um império financeiro extraordinário que, até 2023, cresceu e vale US$ 8 trilhões. O sucesso da Vanguard pode ser atribuído em grande parte às estratégias inovadoras e bem-sucedidas introduzidas por seu fundador, John Bogle. No entanto, o final dos anos 1970 trouxe mudanças significativas para a indústria, resultando em uma redução nos ativos da Vanguard em $ 1,3 bilhão. Em 1997, a fusão da Bogle com outra empresa de fundos mútuos, a Ives, não teve sucesso. Posteriormente, em 2004, Bogle foi demitido do cargo de CEO da Vanguard após um desentendimento com os Growth Management Partners da empresa. Implacável, Bogle estabeleceu a Masterworks, uma empresa de investimento em arte de sucesso. No entanto, em uma reviravolta surpreendente em 2022, Bogle foi derrotado em uma luta por procuração e removido da empresa.

Uma das realizações notáveis de Bogle foi sua recusa em terceirizar as funções administrativas do fundo mútuo da Vanguard para uma empresa de gestão, optando por internalizar essas operações. Essa decisão estratégica resultou em economia significativa de custos para o fundo e posicionou a Vanguard como a empresa de fundos mútuos mais econômica para os investidores.

No início da década de 1990, o fundo de índice Vanguard de Jack Bogle interrompeu a indústria de fundos mútuos, desafiando o domínio da Fidelity, que havia se tornado o líder indiscutível. O crescimento da Fidelity foi impulsionado por estratégias de marketing agressivas, apresentando fundos mútuos como produtos prontamente disponíveis nas prateleiras das lojas e diversificando os investimentos em vários setores e classes de ativos. No entanto, a Fidelity enfrentou um revés substancial em 2006, quando sua grande aposta na dívida mexicana saiu pela culatra, e seu fundo de títulos estrangeiros recém-criado estava entre os muitos fundos mútuos que sofreram perdas durante a crise financeira de 2008.

Enquanto isso, Vanguard, sob a liderança de Bogle, continuou a evoluir. Em 2019, a empresa acumulou quase US$ 5 trilhões em ativos totais. Durante esse tempo, Brennan, o CEO, pensou em entrar no mercado de fundos negociados em bolsa (ETF), um movimento que solidificaria ainda mais o status da Vanguard como um gigante financeiro.

Infelizmente, no reino dos finais, Jack Bogle, o visionário fundador do Vanguard Group, faleceu aos 89 anos após uma corajosa batalha contra o câncer de esôfago. O legado de Bogle vai muito além de suas conquistas financeiras. Ele era conhecido por seu compromisso inabalável com o conservadorismo financeiro e sua defesa de investimentos de longo prazo. Sua morte marcou uma perda significativa para a comunidade financeira, pois ele deixou uma marca indelével no setor e inspirou inúmeros investidores a adotar uma abordagem prudente e disciplinada na gestão de patrimônio.

Embora o vídeo termine com uma nota sombria, o impacto das contribuições de John Bogle para a indústria de fundos mútuos e seus esforços pioneiros na Vanguard continuarão a moldar o cenário financeiro nos próximos anos. Suas ideias visionárias e princípios firmes servem como uma luz orientadora para investidores que buscam sucesso a longo prazo e estabilidade financeira. A história de John Bogle e da Vanguard é um testemunho do poder da inovação, da perseverança e da busca pela excelência no mundo das finanças.

• 00:00:00 John Bogle, capitão da Vanguard, é o fundador do primeiro e maior fundo de índice dos Estados Unidos, que ajudou o setor financeiro a se tornar mais próspero no século XXI. A infância de Bogle foi difícil; seu pai era alcoólatra e seus irmãos tinham que trabalhar para ajudar no sustento da família. Bogle se acostumou a usar a força bruta para conseguir o que queria e se formou em Princeton como salutator de classe. Ele então se tornou o inventor do fundo de índice, que ajudou a torná-lo um dos homens mais ricos do mundo.
  
  
• 00:05:00 Em 1951, o pioneiro da indústria de fundos mútuos John Bogle escreveu uma tese sobre a empresa de investimento aberto, que chamou a atenção de Walter Morgan, fundador e presidente do fundo de Wellington. Morgan contratou Bogle como seu assistente executivo, e as percepções de Bogle sobre a indústria de fundos mútuos o diferenciaram de outros financiadores da época. Nos 35 anos seguintes, o fundo de Bogle, Wellington, tornou-se um dos maiores fundos mútuos do país. Em 1958, com o mercado altista em pleno andamento, muitas empresas de fundos mútuos estavam abrindo mais fundos para atrair mais investidores. No entanto, o portfólio equilibrado de Bogle estava caindo em desgraça e ele decidiu desafiar a indústria criando o Wallington Equity Fund, um sucesso instantâneo. O desempenho e a popularidade do telefone continuarão a crescer na próxima década.
  
  
• 00:10:00 No início dos anos 1960, o espírito de especulação está de volta no que se tornou a década Go-Go e, no início dos anos 1970, a indústria de fundos mútuos está com problemas. Aos 35 anos, Jack Bogle se torna o CEO de um dos maiores fundos mútuos do setor, mas é um fundo mútuo cuja existência inteira está ameaçada. Uma guerra na indústria de fundos mútuos está prestes a estourar, e Bogle pode ser sua primeira vítima. Bogle tenta encontrar uma fusão com uma empresa mais estabelecida, mas eles rejeitam sua oferta porque acreditam que a estratégia excessivamente conservadora de Wellington prejudicará o desempenho de seu fundo. Incapaz de encontrar um grande fundo mútuo para fundir, Bogle foi forçado a procurar fundos menores, e logo um fundo em Boston chamou sua atenção. O Ives foi um fundo mútuo agressivo que teve o melhor desempenho do setor de 1960 a 1965. Mesmo valendo apenas 17 milhões de dólares sob gestão, é um dos fundos mais procurados do setor, e Bogle acredita que, ao se fundir com o Ivest, Wellington será capaz de expandir os negócios e atrair mais investidores. Após meses de consolidação, nasce uma nova empresa que, embora leve o nome de Wellington Management Company, os sócios da Ivest terão agora
  
  
• 00:15:00 O vídeo discute a história da Vanguard, um império financeiro avaliado em 8 trilhões de dólares até 2023. O sucesso da Vanguard deveu-se em grande parte às estratégias inovadoras e bem-sucedidas de seu fundador, John Bogle. No entanto, no final dos anos 1970, a indústria mudou e os ativos da Vanguard diminuíram em 1,3 bilhão de dólares. Em 1997, a Bogle se fundiu com outra empresa de fundos mútuos, a Ives, que não teve sucesso. Em 2004, a Vanguard demitiu seu CEO, Bogle, após um desentendimento com os Growth Management Partners da empresa. Mais tarde, Bogle fundou a Masterworks, uma nova empresa de investimentos em arte, que teve sucesso. Em 2022, Bogle é derrotado em uma luta por procuração e expulso da empresa.
  
  
• 00:20:00 John Bogle, presidente da empresa de fundos mútuos Vanguard, vai contra a sabedoria convencional ao se recusar a terceirizar as funções administrativas do fundo para uma empresa de gestão, em vez de internalizá-las. Essa decisão economiza milhões em taxas para o fundo e, eventualmente, leva a Vanguard a se tornar a empresa de fundos mútuos mais econômica para se investir.
  
  
• 00:25:00 No início dos anos 1990, o fundo de índice Vanguard de Jack Bogle começou a perturbar a indústria de fundos mútuos e, no final dos anos 1990, a Fidelity era o rei incontestável da indústria. O crescimento da Fidelity foi alimentado por seu marketing agressivo de fundos mútuos como um produto de prateleira e seu sucesso na diversificação de seus investimentos em setores e classes de ativos. No entanto, em 2006, a Fidelity foi duramente atingida depois de fazer uma grande aposta na dívida mexicana, e seu recém-criado fundo de títulos estrangeiros estava entre os muitos fundos mútuos que perderam dinheiro na crise financeira de 2008.
  
  
• 00:30:00 Vanguard, um império financeiro fundado por John C. Bogle, teve sucesso na década de 1990 com a introdução de ETFs. No entanto, em 2019, a Vanguard possui quase 5 trilhões de dólares em ativos totais. Brennan, o CEO, está pensando em entrar no mercado de ETFs, o que tornaria a Vanguard uma gigante.
  
  
• 00:35:00 Jack Bogle, fundador do Vanguard Group, morreu aos 89 anos após uma longa batalha contra o câncer de esôfago. Bogle era conhecido por sua dedicação ao conservadorismo financeiro e sua defesa de investimentos de longo prazo. Sua morte é uma perda significativa para a comunidade financeira.

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Peter Lynch - NÃO da América. 1 Gerenciador de Dinheiro | Uma biografia

Peter Lynch - NÃO da América. 1 Gerenciador de Dinheiro | Uma biografia

O vídeo fornece uma biografia perspicaz de Peter Lynch, conhecido como o gerente de dinheiro número um da América. Ele investiga sua juventude, destacando o profundo impacto da morte prematura de seu pai, que o obrigou a assumir responsabilidades desde muito jovem para sustentar sua mãe. A determinação inabalável de Lynch em garantir um futuro melhor para sua família o levou a um caminho que se entrelaçou com a orientação de George Sullivan, vice-presidente executivo da Fidelity. Sullivan reconheceu a ética de trabalho excepcional de Lynch e o recomendou para uma bolsa integral no Boston College, onde o fascínio de Lynch por ações se aprofundou, impulsionado por sua crença de que o investimento no mundo real era o verdadeiro teste de seu conhecimento.

O vídeo revela a história de sucesso do investimento de Lynch, lançando luz sobre seus empreendimentos em Flying Tigers e Sugar Beets. Ele explora como a sorte se entrelaçou com sua tomada de decisão astuta, como seu investimento na Flying Tigers, que inicialmente estagnou por três anos, mas disparou quando a Guerra do Vietnã estourou. A busca de conhecimento de Lynch o levou à Wharton, onde ele dedicou seu tempo a pesquisar ações em vez de frequentar aulas tradicionais de economia e finanças. A seção também relata o investimento de Lynch em Sugar Beets, uma joia escondida que ele descobriu por meio de pesquisa e convicção completas, apesar da falta de atenção de Wall Street.

À medida que o vídeo avança, ele investiga a história dos fundos mútuos na América e a ascensão da Fidelity para se tornar a maior empresa de gerenciamento de ativos do país sob a liderança de Edward Johnson. O foco muda para os desafios enfrentados pelos fundos mútuos em encontrar um equilíbrio entre captação de recursos e geração de retorno para os investidores. O fundo de Jerry Ty na Fidelity destacou-se por empregar análise técnica, o que impulsionou seu desempenho acima da concorrência. Após a saída de Ty, a Fidelity enfrentou desafios de crescimento até que a empresa reconheceu o talento excepcional de Peter Lynch na escolha de ações.

O vídeo destaca a jornada de Lynch para administrar o Magellan Fund, começando como analista de pesquisa e eventualmente assumindo a liderança. Sua abordagem única enfatizou fazer as coisas de maneira diferente para superar o mercado, mesmo em condições de baixa. A estratégia de Lynch girava em torno de encontrar dez histórias de investimento atraentes e investir em todas elas, alavancando sua crença no poder da probabilidade. Notavelmente, o investimento de Lynch na Taco Bell se tornou um sucesso retumbante quando foi adquirido pela PepsiCo. No entanto, a seção também reconhece que a filosofia de investimento de Lynch não era infalível, como evidenciado por sua experiência com a Biltmore, uma empresa que não conseguiu competir fora de Boston.

A filosofia de investimento de Lynch, enfatizando a aprendizagem experiencial e uma abordagem voltada para o ser humano, é explorada em detalhes. Ele mergulhou nos negócios em que considerava investir, formando sua tese de investimento com base em suas experiências em primeira mão e no potencial de crescimento em escala. O vídeo reconhece que mesmo o notável histórico de Lynch enfrentou desafios à medida que seu fundo aumentava e sua fama aumentava, tornando mais difícil descobrir joias escondidas.

O vídeo termina discutindo a decisão crucial de Lynch de se aposentar no auge de sua carreira como gerente do Fidelity's Magellan Fund. O desejo de Lynch de passar mais tempo com sua família e a percepção de que administrar um fundo maior limitaria sua capacidade de investir em empresas menores influenciaram sua aposentadoria. Apesar de uma acusação de suborno pela SEC em 2008, a reputação de Lynch permanece intacta e seus insights sobre investimentos continuam relevantes. A Fidelity, uma empresa privada com impressionantes $ 8 trilhões em ativos sob gestão, permanece sob o controle da influente família Johnson, continuando seu legado de sucesso.

• 00:00:00 Nesta seção, aprendemos como a morte do pai de Peter Lynch aos 10 anos de idade afetou ele e sua família, forçando-o a amadurecer rapidamente e começar a trabalhar ainda jovem para sustentar sua mãe. Apesar de querer uma infância normal, Lynch estava determinado a ganhar dinheiro suficiente no futuro para que sua mãe nunca mais tivesse que trabalhar. Ele começou a trabalhar como caddie em um clube de golfe e conheceu seu mentor, o vice-presidente executivo da Fidelity, George Sullivan. Sua excelente ética de trabalho e ato de bondade levaram Sullivan a recomendá-lo para uma bolsa integral no Boston College, onde Lynch aprendeu que filosofia e lógica eram os assuntos mais úteis para aprender sobre ações. Ele acreditava que investir no mundo real era a verdadeira maneira de examinar seu conhecimento, como vemos em seu investimento na Flying Tigers, uma ação em crescimento no setor de navegação aérea.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, aprendemos como a sorte desempenhou um papel no sucesso do investimento de Peter Lynch. Ele inicialmente investiu na Flying Tigers, uma ação estagnada por três anos, que só decolou após o início da Guerra do Vietnã, fazendo com que os preços disparassem. Com seus lucros, ele continuou seus estudos na Wharton, onde ignorou as aulas de economia e finanças e passou o tempo pesquisando a próxima ação a comprar. Ele então se junta ao exército, estacionado longe do campo de batalha, permitindo-lhe pesquisar seu próximo investimento, Sugar Beets, que ele acredita ser uma situação de 10 baggers que nenhuma empresa de Wall Street notou ainda. Apesar da relutância dos agricultores em plantar beterraba, Lynch acredita que é um bom investimento, o que lhe dá uma forte convicção em sua pesquisa e uma compreensão do potencial de crescimento de longo prazo da empresa.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, aprendemos sobre a história dos fundos mútuos na América e como a Fidelity cresceu e se tornou a maior empresa de gestão de ativos do país sob a liderança de Edward Johnson. No entanto, a concorrência levou muitos fundos mútuos a se concentrarem demais em arrecadar dinheiro, em vez de gerar retornos para seus investidores, e foi aí que o fundo de Jerry Ty na Fidelity se destacou. Usando a análise técnica, o fundo de Ty superou a concorrência por uma ampla margem, tornando-o uma estrela na indústria de fundos mútuos. Após a saída de Ty, a Fidelity lutou para crescer, mas a solução estava diante deles o tempo todo na forma de um talentoso selecionador de ações chamado Peter Lynch.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, aprendemos sobre como Peter Lynch passou a administrar o Magellan Fund. Começando como analista de pesquisa, Lynch desenvolveu uma carteira de ações que logo se tornou o assunto da Fidelity. Ele foi promovido ao Magellan Fund como seu chefe, que inicialmente era um fundo fechado que consistia na riqueza da família de Johnson e executivos da Fidelity. Lynch acreditava que, para superar o mercado, ele deveria fazer as coisas de maneira diferente. Mesmo em um mercado em baixa, ele viu pechinchas e investiu em empresas que outros investidores ignoravam, como a Taco Bell. A estratégia de Lynch era encontrar dez boas histórias e comprá-las todas, acreditando que suas probabilidades de sucesso funcionariam a seu favor. A Taco Bell provou ser um investimento extremamente bem-sucedido para Lynch quando foi adquirida pela PepsiCo por US$ 50 a ação. A inflação derrubou o Dow Jones em 18% em 1978.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, aprendemos sobre a filosofia de investimento de Peter Lynch, que prioriza o aprendizado de experiências diretas em vez de confiar apenas em números e papéis. Ao mergulhar nos negócios em que está pensando em investir, ele forma sua tese de investimento por meio de uma abordagem voltada para o ser humano, buscando encontrar empresas cujos produtos ele goste e que tenham capacidade de escalar, mas foram negligenciadas por Wall Street. Embora seu Fundo Magellan gere lucros consistentemente, até mesmo o método de Lynch às vezes não é infalível, como ele aprende com seu investimento em Biltmore, que falhou em competir com suas lojas fora de Boston. Lynch continua caçando 10-baggers, mas gradualmente acha mais difícil à medida que seu fundo aumenta e ele se torna mais famoso.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, aprendemos sobre a decisão de Peter Lynch de se aposentar no auge de sua carreira como gerente do Fidelity's Magellan Fund. O desejo de Lynch de passar mais tempo com sua família e a percepção de que um fundo maior limitaria sua capacidade de investir em pequenas empresas foram os principais motivos de sua aposentadoria. Apesar de ter sido acusado de receber bilhetes de suborno pela SEC em 2008, a reputação de Lynch permanece intacta em 2022 e suas percepções de investimento ainda são relevantes hoje. A Fidelity, uma empresa privada com quase US$ 8 trilhões em ativos sob gestão, ainda é controlada pela poderosa família Johnson.

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O Abutre de Wall Street | Investidor bilionário Howard Marks

O Abutre de Wall Street | Investidor bilionário Howard Marks

O investidor bilionário Howard Marks cativa o público ao compartilhar sua jornada cativante para se tornar um investidor de grande sucesso. O vídeo começa investigando a criação de Marks, enfatizando sua inclinação natural para questionar o status quo. Embora inicialmente não exibisse sinais de intelecto superior, Marks nutria sonhos de estudar na Wharton e seguir carreira em finanças. Apesar de seguir os passos de seu pai como contador, Marks sentiu-se cada vez mais atraído pelos aspectos intrigantes e criativos da indústria financeira. O vídeo destaca como seus estudos em filosofia japonesa lhe proporcionaram clareza de espírito e influenciaram seus empreendimentos subsequentes. Depois de se formar na Wharton e obter um MBA da Universidade de Chicago, Marks recebeu várias ofertas de emprego, sinalizando um futuro promissor pela frente.

O vídeo prossegue lançando luz sobre o início da carreira de Marks em Wall Street. Ingressando no Citibank como analista de pesquisa de ações durante o mandato do estimado banqueiro Walter B. Riston, Marks se destacou em sua função, fazendo previsões precisas e, por fim, ascendendo ao cargo de diretor de pesquisa. No entanto, ocorreu um revés quando as ações recomendadas pelo grupo de pesquisa, conhecidas como Nifty 50s, sofreram uma perda drástica de 90% em valor. Essa experiência humilhante ensinou a Marks uma lição fundamental: não se trata apenas do que se compra, mas também do preço pago por isso. Marks teve outra oportunidade quando foi encarregado de administrar uma carteira de títulos podres, um nicho que logo floresceria.

A descoberta de Marks do lucrativo mundo das empresas em dificuldades e sua abordagem de investimento centrada na probabilidade e no bom senso são exploradas no vídeo. Reconhecendo o potencial de altas recompensas em empresas subvalorizadas e em dificuldades, Marks desenvolveu um método que abraçava a incerteza e percebia o mundo como uma distribuição de probabilidade. Essa metodologia permitiu que ele gerasse lucros substanciais durante seu mandato no Citibank e mais tarde no TCW Group antes de se aventurar a estabelecer sua própria empresa.

O vídeo então investiga o estabelecimento de Marks da Oaktree, o maior fundo da América dedicado a investir em títulos problemáticos. Para materializar sua visão, Marks precisou de um capital significativo, sendo um bilhão de dólares a referência. Inicialmente rejeitado pela TCW, Marks mais tarde recebeu um investimento inicial substancial de $ 2,5 bilhões do fundador da TCW, Mark Stearns, após uma mudança de opinião. A presença de Bruce Karsh, muitas vezes comparado a Charlie Munger, aumentou ainda mais o poder de barganha de Marks. Juntos, Marks e Karsh aderiram a uma proposta de investimento direta: priorizar o controle de risco, buscar consistência e identificar empresas em dificuldades com investidores sobrecarregados.

O vídeo mostra como Marks e sua equipe acumularam uma fortuna investindo em empresas à beira da falência durante a bolha das pontocom. Um exemplo notável foi o investimento na Regal Cinemas, uma empresa endividada. Colaborando com o bilionário de Denver Philip Anschutz, Marks e sua equipe adquiriram as dívidas incobráveis da Regal a preços significativamente reduzidos, com a antecipação da valorização dos ativos da empresa após a falência, gerando assim lucros substanciais. O vídeo reconhece que investidores como Marks, muitas vezes rotulados como abutres, desempenham um papel vital no ecossistema financeiro, fornecendo uma tábua de salvação para empresas à beira do colapso.

O vídeo explora ainda mais a cultura agressiva do Lehman Brothers, um dos bancos de investimento mais antigos de Wall Street, e sua contribuição para a crise financeira de 2008. Sob a liderança do CEO Dick Fuld, o banco priorizou estratégias agressivas de busca de lucro, incluindo a geração de receita de títulos lastreados em hipotecas que acabaram se mostrando quase inúteis. Apesar dos desafios crescentes, Fuld permaneceu confiante de que o Lehman Brothers sobreviveria, contando com a ajuda de seu conhecido de Wall Street e ex-secretário do Tesouro, Hank Paulson. No entanto, as ramificações da falência do Lehman no sistema financeiro global foram grosseiramente subestimadas. Com o desenrolar da crise, Marks e Karsh decidiram investir em dívidas inadimplentes, uma decisão que enfrentou resistência de investidores e clientes que não tinham certeza sobre as condições turbulentas do mercado.

O vídeo continua ilustrando como Howard Marks manteve suas estratégias de investimento bem-sucedidas e comunicação eficaz com os clientes durante e após a crise financeira de 2008. Apesar da pressão e da dúvida em torno do mercado, a Oaktree Capital Management, sob a liderança de Marks, continuou a investir em títulos problemáticos, obtendo lucros substanciais de $ 6 bilhões de seus empreendimentos em 2008. Esse sucesso notável lançou as bases para o IPO da Oaktree em 2012, onde Marks visava estabelecer uma marca pessoal que atraísse investidores de longo prazo, indivíduos que possuíam coragem para comprar em tempos difíceis e resiliência para manter seus investimentos.

No entanto, o vídeo reconhece as crescentes dificuldades enfrentadas pelos investidores de valor no atual clima de mercado. À medida que o mercado em alta persiste, encontrar oportunidades subvalorizadas torna-se cada vez mais desafiador. No entanto, Howard Marks permanece firme, pronto para aproveitar as oportunidades e "receber o aluguel" quando o mercado eventualmente sofrer uma mudança.

Ao longo do vídeo, a jornada de Marks desde o questionamento do status quo até se tornar um proeminente investidor bilionário é caracterizada por sua capacidade de aprender com os contratempos, adotar estratégias de investimento não convencionais e priorizar o gerenciamento de riscos. Sua história serve de inspiração para aspirantes a investidores, enfatizando a importância da resiliência, adaptabilidade e disposição para desafiar a sabedoria convencional na busca do sucesso do investimento.

• 00:00:00 Nesta seção, aprendemos sobre a criação do investidor bilionário Howard Marks e como sua tendência a questionar e ser cético sobre o status quo fez dele um grande investidor. Apesar de não mostrar sinais de intelecto superior quando criança, Marks sonhava em ir para a Wharton e ingressar no setor financeiro. Ele estudou e se tornou contador como seu pai, mas acabou achando as finanças mais interessantes e criativas. Ele também estudou filosofia japonesa, que inconscientemente informou tudo o que ele fez e lhe deu clareza de espírito. Depois de se formar na Wharton e obter seu MBA pela Universidade de Chicago, Marks recebe muitas ofertas de emprego e vê um futuro claro pela frente.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o início da carreira de Howard Marks em Wall Street é discutido. Depois de se formar na escola de negócios, ele consegue um emprego como analista de pesquisa de ações no Citibank, assim como o lendário banqueiro, Walter B. Riston, torna-se presidente e CEO. Marks se destaca em seu trabalho, fazendo previsões precisas e subindo para se tornar o diretor de pesquisa. No entanto, seu histórico é manchado quando o grupo de pesquisa recomenda um grupo de ações, chamado Nifty 50s, que acaba perdendo 90% de seu valor. Isso ensina a Marks a importante lição de que não é o que você compra, mas o que você paga por isso. Marks recebe uma segunda chance quando é designado para administrar uma carteira de junk bonds, que logo se tornará um nicho de investimento em expansão.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, vemos como Howard Marks descobriu o mundo lucrativo dos títulos podres e aprendeu a abordar o investimento de uma forma que evita fazer previsões precisas sobre o futuro, concentrando-se na probabilidade e no bom senso. Marks viu que empresas subvalorizadas e em dificuldades poderiam oferecer grandes recompensas aos detentores de títulos. Seu estilo de investimento envolvia entender a natureza da incerteza e ver o mundo como uma distribuição de probabilidade. Ao desenvolver esse método, Howard Marks conseguiu gerar lucros significativos para o Citibank, então no TCW Group, antes de abrir sua própria empresa.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, vemos como Howard Marks iniciou a Oaktree, que é o maior fundo da América exclusivamente para investir em títulos problemáticos. Para fazer esse fundo, ele precisa de muito capital, e nada menos que um bilhão de dólares será suficiente. Ele opta por deixar o TCW em termos amigáveis e pede que invistam em seu novo fundo, mas eles rejeitam sua oferta. Depois de cair em si, o fundador da TCW, Mark Stearns, investe 2,5 bilhões de capital inicial no novo fundo de Howard Mark. Bruce Karsh, sua versão de Charlie Munger, é outra razão pela qual Howard Marks podia negociar com tanta eficiência. Juntamente com Bruce Karsh, Howard Marks tem uma proposta de investimento simples: concentre-se primeiro no controle de risco, depois na consistência e encontre empresas em dificuldades com investidores sobrecarregados.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, vemos como Howard Marks e sua equipe fizeram fortuna investindo em empresas à beira da falência durante a bolha pontocom. Um desses investimentos foi na Regal Cinemas, que estava à beira da falência devido a uma pesada dívida. Marks e sua equipe se uniram ao bilionário de Denver Philip Anschutz para comprar as dívidas incobráveis da Regal por centavos de dólar, esperando que os ativos da empresa fossem reavaliados para serem muito mais altos após a falência, o que geraria lucro. Embora pessoas como Marks sejam chamadas de abutres, elas desempenham um papel benéfico no ecossistema financeiro, fornecendo dinheiro a certas empresas que as salvarão do colapso total.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, aprendemos como a cultura agressiva do Lehman Brothers, um dos bancos de investimento mais antigos de Wall Street, contribuiu para a crise financeira de 2008. O CEO Dick Fuld havia reconstruído o banco à sua imagem, concentrando-se na busca agressiva de lucros por todos os meios necessários, incluindo a geração de receita de títulos lastreados em hipotecas que acabaram sendo lixo, valendo quase nada. Embora o banco esteja enfrentando problemas, Fuld está confiante de que o Lehman Brothers sobreviverá, presumindo que o amigo de Wall Street e ex-secretário do Tesouro, Hank Paulson, o salve. No entanto, Paulson pode ter subestimado o impacto da falência do Lehman no sistema financeiro global. À medida que a crise se desenrola, o investidor bilionário Howard Marks e Bruce Karsh decidem investir em dívidas inadimplentes, levando à resistência de investidores e clientes.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, vemos como Howard Marks manteve suas bem-sucedidas estratégias de investimento e comunicação com os clientes durante e após a crise financeira de 2008. Apesar da pressão e da dúvida, a Oaktree Capital Management continuou a investir em títulos problemáticos, ganhando US$ 6 bilhões com seus investimentos em 2008. Esse sucesso levou ao IPO da Oaktree em 2012, onde Howard Marks teve como objetivo construir uma marca pessoal que atraísse investidores de longo prazo. investidores corajosos o suficiente para comprar e resilientes o suficiente para reter. No entanto, quanto mais tempo o mercado em alta dura, mais difícil é para os investidores de valor encontrarem pechinchas, tornando o mercado difícil para Howard Marks e outros investidores em valor. No entanto, Howard Marks continua pronto para cobrar o aluguel quando o mercado finalmente mudar.

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O investidor mais lucrativo da América do qual você nunca ouviu falar | Um Documentário sobre Stanley Druckenmiller

O investidor mais lucrativo da América do qual você nunca ouviu falar | Um Documentário sobre Stanley Druckenmiller

Neste vídeo perspicaz, Stanley Druckenmiller, uma figura renomada no mundo das finanças, compartilha sua notável carreira em investimentos e esclarece como ele navegou no cenário de mercado em evolução desde sua aposentadoria. Druckenmiller atribui seu extraordinário sucesso a uma combinação de trabalho árduo, uma abordagem de investimento não convencional e um foco constante na praticidade, em vez de depender apenas de estruturas teóricas.

A jornada de Druckenmiller para a proeminência começou na década de 1970, quando previu astutamente o impacto da inflação no mercado de ações, levando a ganhos financeiros significativos. Durante a década de 1980, ele se tornou um pioneiro no investimento em fundos mútuos, supervisionando cinco fundos que alcançaram um aumento impressionante de 40% sob sua gestão. Hoje, replicar esses retornos excepcionais na indústria de fundos mútuos seria um desafio formidável.

Ao longo do vídeo, Druckenmiller investiga sua estratégia de utilizar a análise técnica para cronometrar o mercado e identifica sinais de alerta de possíveis quedas do mercado de ações. Ele se lembra de uma ocasião em 1987, quando Paul Tudor Jones, um gerente financeiro relativamente desconhecido na época, publicou um relatório prevendo uma quebra do mercado. Embora Druckenmiller tenha experimentado um pânico momentâneo, o mercado não respondeu como esperado e suas ações rápidas permitiram que seu fundo prosperasse.

Outro marco significativo na carreira de Druckenmiller ocorreu no início dos anos 1990, quando ele acumulou uma posição de dois bilhões de dólares em ativos denominados em marcos alemães pouco antes da queda do Muro de Berlim. Essa conquista destaca sua capacidade de avaliar o timing do mercado e sua crença inabalável no poder dos fundamentos sobre as flutuações de preços de curto prazo.

À medida que o vídeo avança, ele investiga os desafios que Druckenmiller enfrentou no final da década de 1990, quando uma quebra do mercado, desencadeada por avanços tecnológicos e mudanças nas informações, o pegou desprevenido. As perdas que se seguiram o levaram a se afastar de sua empresa de investimentos, uma decisão que marcou uma virada em sua carreira.

Refletindo sobre sua perspectiva pós-aposentadoria, Druckenmiller enfatiza que, embora seja menos ativo nos mercados agora, ele mantém uma fé inabalável na análise fundamental e se sente confortável baseando suas decisões de investimento nesses princípios. Ele reconhece o impacto transformador de eventos globais significativos, como os ataques de 11 de setembro e a eleição de Donald Trump, no cenário do mercado. Apesar de não se esforçar mais para reproduzir seu desempenho anterior, Druckenmiller reconhece que o mercado continuou a ter um bom desempenho desde sua aposentadoria.

No geral, a jornada e os insights de Stanley Druckenmiller servem como prova da importância da adaptabilidade, da análise astuta do mercado e do foco no investimento de longo prazo. Sua capacidade de aprender com os contratempos e se adaptar às mudanças nas circunstâncias exemplifica a resiliência necessária para prosperar no mundo financeiro em constante evolução.

• 00:00:00 Stanley Druckenmiller é uma lenda de Wall Street que gerou 30 lucros anuais consecutivos, incluindo o fechamento de um fundo de hedge de bilhões de dólares no auge de sua carreira. Druckenmiller credita seu sucesso ao trabalho árduo, uma estratégia de investimento pouco ortodoxa e um foco na praticidade sobre a teoria.
  
  
• 00:05:00 Stanley Druckenmiller foi um bem-sucedido gerente de fundos de hedge e mago do mercado que, na década de 1970, fez fortuna prevendo corretamente os efeitos da inflação no mercado de ações. Na década de 1980, Druckenmiller tornou-se um dos pioneiros no investimento em fundos mútuos e, em 1986, quando assumiu cinco fundos dos motoristas de uma empresa de fundos mútuos, todos eles subiram 40%. Hoje, seria difícil para um grupo de gestores de fundos mútuos obter retornos comparáveis.
  
  
• 00:10:00 Stanley Druckenmiller, um banqueiro de investimentos que ganhou dezenas de milhões de dólares para uma empresa de fundos mútuos, discute sua estratégia de usar a análise técnica para cronometrar o mercado e os sinais de alerta de uma quebra do mercado de ações. Paul Tudor Jones, um gerente financeiro relativamente desconhecido, publica um relatório em 1987 alertando sobre uma quebra do mercado de ações, e Druckermiller entra em pânico. Felizmente, o mercado não leva a sério os avisos de Jones e se recupera dos 200 pontos negativos para os quais ele caiu. No entanto, o fundo de Druckermiller aumenta graças a suas ações rápidas.
  
  
• 00:15:00 No início dos anos 90, Stanley Druckenmiller tornou-se um dos investidores mais bem-sucedidos do mundo, construindo uma posição de dois bilhões de dólares em ativos denominados em marcos alemães pouco antes da queda do Muro de Berlim. Seu sucesso é uma prova de sua capacidade de cronometrar o mercado e de sua crença no poder dos fundamentos sobre o preço.
  
  
• 00:20:00 O vídeo fala sobre o sucesso de Stanley Druckenmiller, conhecido como um dos investidores mais bem-sucedidos da história. Druckenmiller discute os fatores que contribuíram para seu sucesso, como sua capacidade de prever com precisão os padrões do mercado de ações e seu foco em investimentos de longo prazo. No entanto, no final da década de 1990, as mudanças tecnológicas e de informação levaram a um colapso do mercado que Druckenmiller não conseguiu prever. Ele perdeu uma quantia significativa de dinheiro e acabou saindo de sua empresa de investimentos.
  
  
• 00:25:00 Neste vídeo, Stanley Druckenmiller, um investidor de sucesso que se aposentou em 2010, fala sobre como o mundo mudou desde que ele se aposentou e como isso afetou seus investimentos. Drucker Miller diz que, embora não seja tão ativo como costumava ser, ainda acredita nos fundamentos do mercado e se sente confortável em investir com base nessas crenças. Ele discute como o mundo mudou desde o 11 de setembro, a eleição de Trump e outros eventos globais, e como essas tendências afetaram seus investimentos. Drucker Miller diz que, embora não tente mais viver de acordo com seu desempenho anterior, o mercado continua tendo um bom desempenho desde sua aposentadoria.

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Short Sellers - Os Anti-heróis do Mercado Financeiro

Short Sellers - Os Anti-heróis do Mercado Financeiro

O vídeo intitulado "Short Sellers - The Anti-heroes of the Financial Market" desafia corajosamente a noção predominante de que os short sellers são os vilões do mundo financeiro, destacando, em vez disso, seu papel indispensável no aumento da eficiência do mercado. Ao desmascarar equívocos, o vídeo lança luz sobre as estratégias, a importância e os desafios associados à venda a descoberto como técnica de investimento.

A venda a descoberto, uma prática que remonta à abordagem inovadora de Isaac Lamar na Companhia Holandesa das Índias Orientais, envolve tomar ações emprestadas de uma corretora e vendê-las a outros participantes do mercado na esperança de recomprá-las a um preço mais baixo para obter lucro. Embora os vendedores a descoberto tenham sido injustamente culpados pelo colapso do mercado de 1929, eles na verdade desempenham um papel vital em garantir o bom funcionamento do mercado financeiro.

Uma das principais vantagens dos vendedores a descoberto é sua capacidade de expor empresas supervalorizadas ou fraudulentas no mercado. Ao contrário da crença popular, a venda a descoberto não é a causa raiz do declínio do preço das ações de uma empresa, mas sim um catalisador para a correção do mercado. Além disso, a venda a descoberto pode servir como uma estratégia de cobertura de risco, em vez de uma aposta especulativa contra uma determinada ação. Alfred Winslow Jones, creditado com o estabelecimento do primeiro fundo de hedge em 1949, utilizou a venda a descoberto para construir carteiras neutras ao mercado. Notavelmente, figuras renomadas como Soros fizeram apostas curtas bem-sucedidas, como sua infame aposta contra a libra esterlina, que lhe rendeu medo e animosidade como especulador de moeda. No entanto, surgem preocupações quando um pequeno grupo de vendedores a descoberto pode potencialmente desestabilizar a moeda de um país.

O vídeo explora ainda mais as complexidades da venda a descoberto, destacando as estratégias e os desafios associados a essa técnica de investimento. Os investidores que empregam vendas a descoberto geralmente se concentram na identificação de empresas com baixo desempenho ou com probabilidade de falência, como o caso de Jim Channels. Embora a especulação bem-sucedida implique uma alavancagem significativa, os vendedores a descoberto dependem de extensa pesquisa e insights psicológicos para tomar decisões informadas. É crucial observar que as perdas incorridas pelos investidores que utilizam a venda a descoberto podem ser teoricamente ilimitadas. O vídeo fornece exemplos de empreendimentos de venda a descoberto bem-sucedidos, como os executados por Kainikos e Green Light Capital, com o último começando com fundos modestos fornecidos pelos pais abastados do fundador.

O vídeo investiga a mentalidade distinta dos vendedores a descoberto, muitas vezes chamados de contrários, que desafiam a sabedoria convencional e assumem posições em empresas que acreditam estar supervalorizadas ou fraudulentas. Ele também destaca o fenômeno de short squeezes, como testemunhado no caso GameStop, onde investidores de varejo se uniram para aumentar o preço das ações, levando a perdas substanciais para os vendedores a descoberto que apostaram em seu declínio.

Apesar de serem vistos como anti-heróis, os vendedores a descoberto têm desempenhado um papel fundamental na formação do cenário do mercado financeiro. Suas ações contribuíram para a eficiência do mercado dentro da estrutura de um sistema de mercado livre que incentiva a tomada de riscos e oportunidades individuais de obtenção de lucro, incluindo estratégias de venda a descoberto. No entanto, eventos recentes, como o ataque coordenado de investidores de varejo contra vendedores a descoberto em ações como a GameStop, geraram controvérsias e inflamaram debates sobre a guerra de classes. O vídeo argumenta persuasivamente que os verdadeiros adversários são a ignorância e o desejo, intrínsecos à natureza humana, pois perpetuam os altos e baixos do mercado.

Em conclusão, "Short Sellers - Os Anti-heróis do Mercado Financeiro" desafia a percepção negativa dos short sellers, destacando o seu papel vital na promoção da eficiência do mercado. Ao dissipar equívocos e esclarecer suas estratégias, impactos e desafios, o vídeo elucida o mundo sutil da venda a descoberto. Em última análise, convida os espectadores a questionar noções preconcebidas e reconhecer a dinâmica complexa que impulsiona os mercados financeiros.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo discute o equívoco de que os vendedores a descoberto são "os bandidos" e o importante papel que desempenham no mercado financeiro. A primeira instância de venda a descoberto foi inventada por Isaac Lamar, um ex-acionista descontente da Companhia Holandesa das Índias Orientais que fundou uma empresa secreta para negociar as ações da empresa da qual foi expulso. A venda a descoberto envolve tomar ações emprestadas de uma corretora e vendê-las a outros participantes do mercado com a esperança de comprá-las de volta a um preço mais baixo para obter lucro. Embora os vendedores a descoberto tenham sido responsabilizados pelo crash do mercado de 1929, eles desempenham um papel crucial em tornar o mercado financeiro mais eficiente.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, é explicado que os vendedores a descoberto podem, na verdade, servir para expor empresas supervalorizadas ou fraudulentas no mercado. Embora a venda a descoberto possa gerar reação, não é a causa principal da queda do preço das ações de uma empresa. A venda a descoberto também pode ser usada como uma forma de proteger o risco, em vez de apostar contra uma ação. Alfred Winslow Jones é creditado com a criação do primeiro fundo de hedge em 1949, que usou a venda a descoberto para criar um portfólio neutro de mercado. Soros é um dos vendedores a descoberto mais famosos, e sua aposta bem-sucedida contra a libra esterlina fez dele um especulador cambial temido e odiado. No entanto, o fato de que um pequeno grupo de vendedores a descoberto pode potencialmente destruir a moeda de um país é preocupante.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo explica as estratégias e os desafios da venda a descoberto como técnica de investimento. O objetivo é adivinhar a direção do mercado, mas, como no caso de Jim Channels, um vendedor a descoberto dedicado, o foco do investimento é escolher empresas com desempenho ruim para vender ou vender a descoberto. Sem a mesma alavancagem dos especuladores de sucesso, os investidores procuram empresas que acabarão por falir. A pesquisa e a psicologia por trás da venda a descoberto e do timing do mercado são discutidas, destacando que as perdas para um investidor nessa técnica são potencialmente ilimitadas. O vídeo expõe os sucessos da venda a descoberto com Kainikos e Green Light Capital como exemplos, particularmente com o último, que começou com uma pequena quantia em dinheiro dos pais ricos do fundador.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o vídeo discute o mundo das vendas a descoberto e como os vendedores a descoberto, muitas vezes chamados de contrários, adotam uma abordagem diferente dos investidores tradicionais, questionando a sabedoria convencional e assumindo posições em empresas que acreditam estar supervalorizadas ou fraudulentas. O vídeo também destaca um short squeeze ocorrido com a GameStop, no qual os investidores de varejo se uniram para aumentar o preço das ações, causando perdas significativas para os vendedores a descoberto que apostavam em seu declínio.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o vídeo discute o papel dos short sellers no mercado financeiro. Embora os vendedores a descoberto possam ser vistos como anti-heróis, suas ações tornaram o mercado mais eficiente. O sistema de mercado livre permite que os indivíduos assumam riscos e ganhem dinheiro para si mesmos, incluindo vendedores a descoberto que apostam no valor de uma empresa em queda. No entanto, o recente ataque coordenado de investidores de varejo a vendedores a descoberto em certas ações como a GameStop gerou polêmica e guerra de classes. O vídeo argumenta que os verdadeiros bandidos são a ignorância e o pensamento positivo, pois fazem parte da natureza humana e contribuem para os altos e baixos do mercado.

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Charlie Munger – O Homem que Construiu a Berkshire Hathaway | Um documentário

Charlie Munger – O Homem que Construiu a Berkshire Hathaway | Um documentário

O documentário investiga a vida extraordinária de Charlie Munger, traçando sua jornada desde os desafios de crescer durante a Grande Depressão até sua ilustre carreira como advogado e investidor. A filosofia única de Munger, enraizada na busca de negócios excepcionais e na aplicação do pensamento dos primeiros princípios, o levou ao sucesso, apesar das dificuldades pessoais e crises econômicas.

No segmento de abertura, ganhamos uma visão dos anos de formação de Munger moldados pelas duras realidades da Grande Depressão. Suas primeiras experiências fomentaram uma forte ética de trabalho e uma profunda apreciação pelo valor do dinheiro. Desde muito jovem, Munger assumiu vários empregos, que continuaram durante seus anos de faculdade até seu serviço militar durante a Segunda Guerra Mundial como meteorologista. Após a guerra, ele aproveitou a oportunidade para cursar o ensino superior na Harvard Law School, iniciando uma carreira de sucesso como advogado. No entanto, o caminho de Munger deu uma guinada importante quando ele se associou a Warren Buffett e transformou um pequeno fundo de investimento na renomada empresa Berkshire Hathaway.

Ao longo do documentário, as experiências de vida de Munger surgem como fatores fundamentais que moldaram suas estratégias de investimento. Sua formação em meteorologia e física instilou nele uma compreensão profunda do pensamento dos primeiros princípios, um princípio que ele aplicou ao mundo dos negócios. Munger enfrentou tragédias pessoais, incluindo um doloroso divórcio e a perda de seu filho para o câncer, o que alimentou ainda mais sua determinação de buscar riqueza. Reconhecendo que a construção de riqueza era mais bem alcançada por possuir negócios excepcionais em vez de tentar consertar os quebrados, ele desenvolveu sua filosofia de buscar "negócios maravilhosos" para investir. levando ao seu primeiro sucesso de um milhão de dólares no setor imobiliário.

Nas seções subsequentes, o documentário mostra a transição de Munger do setor imobiliário para o negócio de investimentos. Ele alavancou sua segurança financeira de empreendimentos imobiliários para estabelecer uma empresa de investimentos, concentrando-se na aquisição de pequenas empresas e até mesmo investindo em empréstimos de carrinho. A carteira concentrada de Munger em empresas de pequena capitalização rendeu desempenho volátil no curto prazo, mas no longo prazo superou a maioria dos investidores. Quando a parceria foi dissolvida em 1974, Munger havia alcançado um impressionante retorno médio anual de 24,3%, acumulando cinco milhões de dólares.

O documentário também investiga a colaboração de Munger com Warren Buffett e seus esforços conjuntos por meio da Berkshire Hathaway. Começando com a aquisição da See's Candies, eles enfrentaram desafios inesperados, como quando Russell Stover Candies tentou replicar seu modelo. A abordagem resoluta de Munger ajudou a superar esses obstáculos com sucesso. Como a Berkshire Hathaway continuou a prosperar e expandir seu portfólio de empresas adquiridas, Munger e Buffett reconheceram a intensa concorrência que enfrentaram ao investir em empresas de grande capitalização em comparação com as vantagens oferecidas por empresas de pequena capitalização - uma percepção que ressoa com investidores de varejo que buscam estilos de investimento ideais .

Ao longo da narrativa, a abordagem diferenciada de Munger aos negócios é enfatizada — uma análise meticulosa do que funcionaria e do que não funcionaria com base nos primeiros princípios. Apesar de suportar recessões econômicas, guerras e tragédias pessoais, Munger enfrentou os obstáculos da vida de frente, emergindo como uma figura icônica no mundo dos negócios. Sua filosofia - acreditar em merecer o que você deseja e entregar o que compraria se estivesse do outro lado - serve como um ethos duradouro não apenas para advogados, mas também para indivíduos de todas as esferas da vida.

Em conclusão, o documentário mergulha os espectadores na vida notável de Charlie Munger, narrando seu começo humilde, suas experiências transformadoras e suas conquistas pioneiras nos negócios. A busca inabalável de Munger por negócios excepcionais e sua aplicação do pensamento dos primeiros princípios solidificaram seu status como uma figura influente nos domínios do direito e dos investimentos.

• 00:00:00 Nesta seção, aprendemos sobre a educação de Charlie Munger durante a Grande Depressão, que incutiu nele uma forte ética de trabalho e valorização do dinheiro. Ele começou a trabalhar na adolescência e continuou durante a faculdade até o início da Segunda Guerra Mundial, forçando-o a servir no exército como meteorologista. Ao retornar à vida civil, Munger se matriculou na Harvard Law School e acabou se tornando um advogado de sucesso antes de ingressar em um pequeno fundo de investimento e transformá-lo na empresa Berkshire Hathaway de renome mundial ao lado de Warren Buffett.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, aprendemos sobre as experiências de vida de Charlie Munger que moldaram sua maneira de pensar e suas estratégias de investimento. O treinamento de Munger em meteorologia e física o ensinou a pensar nos fundamentos, uma maneira que ele levou para o investimento empresarial. Depois de passar por tragédias pessoais, como um divórcio doloroso e a perda do filho para o câncer, Munger desenvolveu um forte senso de urgência em buscar riquezas. Ele percebeu que a maneira mais fácil de construir riqueza era possuir bons negócios e não consertando os quebrados. Essa constatação inspirou sua filosofia de buscar negócios maravilhosos para investir. Embora Munger considerasse uma empresa de fabricação de transformadores inteligentes um negócio ruim, ele investiu todas as suas economias e pegou mais empréstimos para transformá-lo e vendê-lo com lucro. Essa experiência lhe ensinou uma lição valiosa sobre investimentos, e logo ele ganhou seu primeiro milhão em imóveis.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, vemos como Charlie Munger usou imóveis para construir sua riqueza e depois fez a transição para o negócio de investimentos. Munger esteve envolvido em vários projetos imobiliários, que lhe renderam milhões, mas assim que alcançou a segurança financeira, Munger passou a investir em empresas. Ele abriu uma empresa de investimentos e eles compraram pequenas empresas, como um fabricante de máquinas de lavar carrinhos, e até investiram em alguns empréstimos de carrinhos. A carteira de Munger era muito concentrada em empresas de pequena capitalização, o que lhe dava um desempenho muito volátil, mas, no longo prazo, tinha um desempenho muito melhor do que a maioria das pessoas. Em 1974, quando a parceria foi dissolvida, havia obtido um retorno médio anual de 24,3%, rendendo a Munger cinco milhões de dólares.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, aprendemos sobre como Warren Buffet e Charlie Munger usaram a Berkshire Hathaway para investir em outras empresas e aumentar sua riqueza. Embora tenham começado com a pequena loja de doces, See's Candies, eles enfrentaram desafios em áreas inesperadas, como quando Russell Stover Candies tentou copiar seu modelo. No entanto, a abordagem do "punho de ferro" de Munger os ajudou a sair ilesos da situação. Embora a Berkshire Hathaway tenha prosperado e adquirido mais empresas, seu modelo de negócios exclusivo pode ter atingido seu limite. Tanto Buffet quanto Munger percebem a concorrência acirrada que enfrentam ao investir em empresas de grande capitalização em comparação com as de pequena capitalização, que é o melhor estilo de investimento para investidores de varejo.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, a abordagem de negócios de Charlie Munger é destacada - ele analisou o que funcionaria e o que não funcionaria com base nos primeiros princípios. Apesar de passar por várias recessões econômicas, guerras e tragédias, Munger lidou com tudo o que a vida tinha a oferecer e se tornou uma figura icônica nos negócios. A filosofia de Munger é "a maneira mais segura de tentar obter o que deseja é tentar e merecer o que deseja" e entregar ao mundo o que você compraria se estivesse do outro lado. Munger acredita que não há ethos melhor para qualquer advogado ou qualquer outra pessoa ter.

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Dentro do mundo de um especulador bilionário - Documentário de Paul Tudor Jones

Dentro do mundo de um especulador bilionário - Documentário de Paul Tudor Jones

Prepare-se para explorar a intrigante estratégia de negociação do bilionário dos fundos de hedge Paul Tudor Jones neste cativante documentário. Ele revela a notável capacidade de Jones de lucrar consistentemente com as crises como um lendário comerciante de FOREX e commodities, fornecendo informações valiosas sobre sua estrutura mental para especulação de mercado e gerenciamento de risco.

O documentário começa investigando os antecedentes e o início da carreira de Paul Tudor Jones, um especulador bilionário que vem de Memphis, Tennessee. Crescendo em uma família rica, Jones demonstrou um espírito competitivo por meio de seu amor pelo boxe e um fascínio por jogos mentais competitivos. Depois de se formar em economia, ele embarcou em sua jornada profissional como balconista na Bolsa de Algodão de Nova York. Foi nessa época que Jones observou astutamente padrões de comportamento no mercado que poderiam ser explorados para ganhos financeiros. Embora tenha enfrentado contratempos, como ser demitido por adormecer em sua mesa, Jones rapidamente se recuperou e garantiu uma posição como corretor de commodities para EF Hutton, onde começou a negociar por conta própria e gerar lucros.

O documentário continua explorando como Paul Tudor Jones fez a transição de negociar para outros para negociar para si mesmo, percebendo que poderia obter melhores resultados devido a comissões mais baixas. Eventualmente, ele fundou a Tudor Investment Corporation, sua própria empresa, e começou a entregar retornos de dois e três dígitos para seus clientes. Quando o mercado de baixa ocorreu no final dos anos 1980, Jones estava excepcionalmente preparado em comparação com seus pares. Ao vender futuros do S&P 500 e prever com precisão a desaceleração do mercado, ele garantiu lucros significativos. Jones também empregou uma aposta assimétrica, alavancando seu entendimento de que uma injeção de dinheiro na economia pelo Federal Reserve durante uma recessão impulsionaria o mercado de ações para cima, resultando em ganhos substanciais para ele. Com sua primeira negociação, Jones arrecadou $ 80 milhões e aumentou ainda mais sua fortuna ao apostar com sucesso na intervenção monetária do Fed, acumulando $ 100 milhões adicionais. Esse triunfo durante o mercado baixista solidificou a reputação de Jones como uma força formidável em Wall Street.

O documentário lança luz sobre outra faceta da reputação inicial de Paul Tudor Jones em Wall Street - a personalidade de um festeiro, o que lhe valeu o apelido de "Homem Quotron". No entanto, os instintos aguçados de Jones permaneceram aguçados e ele previu com sucesso uma crise no mercado de ações japonês no final dos anos 1980 devido à sua forte dependência de crédito e dívida. Esperando pacientemente pelo crash, ele habilmente vendeu a descoberto no mercado no momento oportuno, gerando um notável retorno de 90% em sua carteira. O segredo de Jones para o sucesso sustentado está em sua estratégia de negociação defensiva, sempre protegendo contra os piores cenários e considerando meticulosamente todo o fluxo de capital em todo o sistema, em vez de se concentrar apenas em ativos individuais. Seus retornos consistentes conquistaram seguidores dedicados, atraindo até mesmo a atenção da Comissão de Valores Mobiliários (SEC), resultando em um acordo por violação da regra de aumento.

O documentário investiga os desafios enfrentados por Paul Tudor Jones no campo das finanças, particularmente após o colapso do Lehman Brothers em 2008, que levou a uma perda substancial de ativos no valor de centenas de milhões de dólares. Apesar desse revés, Jones mitigou habilmente suas perdas por meio de posições curtas oportunas, concluindo o tumultuado ano de 2008 com apenas 4% de perda - o único ano negativo que ele já experimentou. Para sustentar seu desempenho excepcional, Jones adotou uma abordagem mais conservadora e buscou uma nova vantagem, acabando por encontrá-la no reino da tecnologia e dos algoritmos. Co-fundador da Two Sigma, uma empresa de gestão de investimentos quantitativos composta por Ph.Ds em matemática, física e ciência da computação, Jones traduziu seus princípios de negociação em estratégias algorítmicas. Essa abordagem inovadora permitiu que ele permanecesse à frente e fizesse previsões astutas, mesmo em meio a crises como a recuperação do mercado após o início da pandemia em março de 2020.

Nos segmentos finais do documentário, testemunhamos como Paul Tudor Jones adotou os avanços tecnológicos e os algoritmos para se manter na vanguarda do cenário financeiro. Após o colapso do Lehman Brothers, Jones reconheceu a necessidade de se adaptar e encontrar uma nova vantagem competitiva. Isso o levou a co-fundar a Two Sigma, uma empresa de gerenciamento de investimentos quantitativos de ponta. Ao reunir uma equipe de mentes brilhantes com experiência em matemática, física e ciência da computação, Jones aproveitou o poder das estratégias baseadas em dados e transformou seus princípios de negociação em algoritmos sofisticados.

Por meio da aplicação de tecnologia e modelos estatísticos avançados, o Two Sigma navegou com sucesso nas flutuações do mercado e capitalizou as oportunidades que surgem em tempos turbulentos. Mesmo em meio à pandemia global, Jones e sua equipe foram capazes de fazer previsões precisas e aproveitar perspectivas de investimento lucrativas. Sua capacidade de se adaptar rapidamente e alavancar a tecnologia permitiu que eles mantivessem um forte histórico e alcançassem lucratividade consistente.

À medida que o documentário chega ao fim, os espectadores obtêm uma compreensão abrangente da estratégia de negociação e abordagem de gerenciamento de risco de Paul Tudor Jones. Sua jornada, desde seus primeiros dias como observador perspicaz dos padrões de mercado até sua evolução para um especulador bilionário, destaca sua resiliência, adaptabilidade e compromisso inabalável de permanecer à frente da curva. A estrutura mental de Jones para especulação de mercado serve como uma lição inestimável para aspirantes a traders, enfatizando a importância de estratégias defensivas, avaliação de risco abrangente e a utilização de tecnologia para obter uma vantagem competitiva.

Em conclusão, este documentário oferece uma exploração cativante da estratégia de negociação empregada pelo bilionário do fundo de hedge Paul Tudor Jones. Ao narrar sua trajetória de carreira, insights sobre sua mentalidade e sua capacidade de lucrar consistentemente com as crises, os espectadores têm um vislumbre do mundo notável de um dos traders mais bem-sucedidos das finanças modernas.

• 00:00:00 Nesta seção, aprendemos sobre o passado e o início da carreira do especulador bilionário Paul Tudor Jones. Nascido em uma família rica em Memphis, Tennessee, Jones tinha um caráter competitivo, que se manifestava em seu amor pelo boxe e no desenvolvimento do gosto por jogos mentais competitivos. Depois de se formar em economia, Jones conseguiu um emprego como balconista na Bolsa de Algodão de Nova York, onde rapidamente descobriu padrões de comportamento que poderiam ser explorados para fins lucrativos. Demitido de seu emprego por adormecer em sua mesa, Jones logo conseguiu outro emprego como corretor de commodities para EF Hutton, onde começou a ganhar dinheiro negociando sua própria conta.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, aprendemos como Paul Tudor Jones começou como trader, percebendo que poderia negociar melhor por conta própria devido às comissões mais baixas. Ele finalmente fundou sua própria empresa, a Tudor Investment Corporation, e começou a gerar retornos de dois e três dígitos para os clientes. Quando o mercado de baixa atingiu no final de 1980, Jones estava preparado, enquanto seus pares não estavam. Ele obteve lucros significativos vendendo futuros do S&P 500 e prevendo a desaceleração do mercado. Jones também usou uma aposta assimétrica, sabendo que se o Fed injetasse mais dinheiro na economia durante uma recessão, o mercado de ações dispararia, levando a ganhos significativos para ele. Jones arrecadou US $ 80 milhões em sua primeira negociação e outros US $ 100 milhões ao apostar que o Fed acrescentaria mais dinheiro. Vencer durante o mercado em baixa solidificou a posição de Jones em Wall Street como uma força a ser reconhecida.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, aprendemos sobre a reputação inicial de Paul Tudor Jones em Wall Street como um festeiro, o que lhe valeu o apelido de "Homem Quotron". No entanto, Jones teve mais uma previsão bem-sucedida no final dos anos 80 de que o mercado de ações japonês estava à beira de uma crise devido à sua dependência de crédito e dívida. Ele esperou pacientemente pelo crash e vendeu a descoberto no mercado no momento certo, obtendo um retorno de 90% sobre sua carteira. O segredo de Jones para o sucesso é sua estratégia de negociação defensiva, sempre se protegendo contra os piores cenários e pensando em todo o fluxo de capital através do sistema, em vez de ativos individuais. Seus retornos consistentes lhe renderam seguidores, e até mesmo a SEC prestou atenção às suas atividades comerciais, resultando em um acordo por violação da regra de alta.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, conhecemos os desafios enfrentados por Paul Tudor Jones no mundo das finanças, principalmente após o colapso do Lehman Brothers em 2008, que o levou a perder cem milhões de dólares em ativos. Apesar desse revés, Jones conseguiu compensar parte de suas perdas por meio de suas posições vendidas e encerrou 2008 com apenas 4% de perda, o único ano negativo que ele já teve. Para manter seu desempenho, Jones teve que ser mais conservador e buscar uma nova vantagem, que encontrou na tecnologia e nos algoritmos. Ele co-fundou a Two Sigma, uma empresa de gestão de investimentos quantitativos com Ph.Ds em matemática, física e ciência da computação, e transformou seus princípios de negociação em algoritmos. Essa abordagem o ajudou a ficar à frente e fazer as previsões certas, mesmo em tempos de crise, como a recuperação do mercado após a pandemia em março de 2020.

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Entrevista com uma lenda da negociação algorítmica Dr. Ernie Chan

Entrevista com uma lenda da negociação algorítmica Dr. Ernie Chan

Dr. Ernie Chan, conhecido por sua experiência em negociação algorítmica, continua a enfatizar os princípios fundamentais que contribuem para estratégias de negociação bem-sucedidas. Ele coloca grande ênfase na simplicidade, gerenciamento de riscos e no elemento humano nas decisões de negociação. Dr. Chan aconselha os comerciantes a permanecerem humildes, manterem o foco e se protegerem contra o excesso de confiança e o viés de espionagem de dados. Ele acredita no poder da experiência pessoal e conhecimento na elaboração de estratégias eficazes e incentiva os comerciantes a validar suas ideias por meio da aplicação prática.

Em sua entrevista, o Dr. Chan enfatiza a importância de equilibrar as estratégias de reversão à média e impulso em um portfólio. Ao diversificar as estratégias e garantir que não estejam correlacionadas, os traders podem obter retornos estáveis para seus clientes. Ele também destaca a importância dos testes estatísticos de robustez e análise de dados históricos para determinar a eficácia de uma estratégia e adaptá-la às mudanças nas condições do mercado.

Um dos principais insights do Dr. Chan gira em torno do gerenciamento de riscos baseado em aprendizado de máquina. Ele discute seu projeto PredictNow.ai, que aproveita o aprendizado de máquina para oferecer aos traders uma probabilidade de perda em períodos futuros. Isso permite que os traders tomem decisões informadas sobre alavancagem e gerenciem riscos com eficácia. Dr. Chan reconhece as limitações de confiar em um único indicador e defende o uso de vários indicadores para observar os vários aspectos da realidade do mercado.

Ao longo da entrevista, o Dr. Chan compartilha conselhos práticos para os comerciantes. Ele incentiva os traders a manter suas estratégias simples, praticar em simuladores e avaliar minuciosamente os níveis de risco antes de comprometer dinheiro real. Ele enfatiza a importância da paixão na negociação algorítmica, pois é um campo desafiador que requer perseverança e experimentação contínua.

Em conclusão, os insights do Dr. Ernie Chan fornecem orientações valiosas para os comerciantes no domínio da negociação algorítmica. Sua ênfase na simplicidade, gerenciamento de riscos e no elemento humano serve como um lembrete de que as estratégias de negociação bem-sucedidas são construídas sobre uma base sólida. Ao equilibrar diferentes estratégias, adaptando-se às mudanças do mercado e aproveitando o aprendizado de máquina para gerenciamento de riscos, os traders podem aumentar suas chances de obter lucratividade consistente.

• 00:00:00 Nesta seção, o entrevistador apresenta o Dr. Ernie Chan, uma lenda do comércio algorítmico que está envolvido nos mercados financeiros e no comércio há muitos anos. Dr. Chan tem um Ph.D. em física e trabalhou para IBM, Morgan Stanley e Credit Suisse no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados. Ele é uma instituição no espaço de aprendizado de máquina e inteligência artificial e escreveu vários livros sobre algoritmos e sistemas de negociação automatizados. O coapresentador da entrevista, Norm, compartilha que o Dr. Chan foi a primeira pessoa com conhecimento significativo a escrever sobre negociação algorítmica há mais de dez anos e que seu livro os colocou no caminho para desenvolver um processo de como desenvolver sistemas algorítmicos . O Dr. Chan conta que tinha formação em física teórica e era apaixonado por aprendizado de máquina, o que o levou a pesquisar na IBM.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan discute como ele fez a transição de trabalhar em pesquisa na IBM para trabalhar em finanças. Ele explica que seu interesse por finanças foi inicialmente despertado por colegas de trabalho que deixaram a IBM para trabalhar na Renaissance Technologies, um fundo de hedge pouco conhecido na época. Depois de se mudar para Manhattan para trabalhar em finanças, o Dr. Chan começou a trabalhar em estratégias de aprendizado de máquina para negociação, mas acabou desistindo dessa abordagem depois de achar extremamente difícil encontrar uma vantagem sustentável. Ele então fez a transição para o comércio de varejo e descobriu que estratégias simples geralmente funcionam melhor, uma lição que ele compartilhou em seu livro. O Dr. Chan também observa que há uma nova compreensão de como o aprendizado de máquina pode ser aplicado ao gerenciamento de riscos em vez da geração alfa, uma percepção que é compartilhada por muitos especialistas na área.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan discute a importância da simplicidade na negociação algorítmica e como o aprendizado de máquina pode ajudar a melhorar as estratégias de negociação, prevendo quando é provável que elas percam dinheiro. Ele enfatiza que os traders discricionários não devem subestimar a mente humana e o valor de seu próprio julgamento, mas também devem trabalhar para disciplinar seus pensamentos e emoções para superar o medo e a ganância. Além disso, ele observa que alguns traders discricionários podem se beneficiar ao melhorar suas estratégias com uma abordagem mais lógica e disciplinada.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan discute como controlar o medo é crucial para os traders discricionários e como os sistemas de gerenciamento de risco baseados em aprendizado de máquina podem ajudar até mesmo os traders discricionários. Ele explica que, se os traders tiverem um estilo consistente em seu programa de negociação discricionária e tiverem um histórico longo o suficiente, o aprendizado de máquina pode aprender com ele para descobrir em que circunstâncias a estratégia tende a sofrer. Isso pode ser aumentado pela implementação de uma camada de gerenciamento de risco sistemático, como determinação de alavancagem e alocação de capital. Ele também sugere que traders com pontos fortes diferentes, como um profundo conhecimento em um determinado setor, possam usar seus conhecimentos para encontrar uma estratégia de negociação lucrativa.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção da entrevista, o Dr. Ernie Chan discute a importância de os novos traders filtrarem as estratégias de negociação por meio de seus próprios conhecimentos e experiências. Negociar não deve ser apenas seguir as ideias de outras pessoas, mas adicionar sua própria vantagem e validar suas ideias por meio da experiência pessoal. Ele também observa que alguns traders gravitam em torno de sistemas excessivamente complexos como um desafio intelectual, mas essa não deve ser a principal motivação para negociar. Dr. Chan também compartilha que colocar dinheiro na linha é essencial para confrontar a realidade de que o objetivo principal da negociação não é a excitação intelectual, mas sim não perder dinheiro. É importante colocar uma quantia significativa, mas administrável, em jogo para focar a mente.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan explica como se deve permanecer humilde diante do mercado e se concentrar no que realmente funciona. Ele aconselha os traders a manter o foco e observar os fenômenos do mercado que nem todos observaram. Embora muitos de seus traders tenham formação acadêmica e tenham habilidades matemáticas e computacionais brilhantes, eles acham difícil criar uma estratégia que gere lucro real. Isso ocorre principalmente porque eles não têm sua própria riqueza pessoal em jogo. Dr. Chan enfatiza a importância de ter seu próprio dinheiro em jogo para se tornar um trader e como isso distingue um trader de um pesquisador. Na discussão a seguir, Norm e Dr. Chan discutem seus processos e estratégias de negociação.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan enfatiza a importância de minimizar a perda máxima para ganhar nas negociações. Ele aconselha que os traders manuais negociem no papel por algum tempo antes de negociar uma conta real e usem ambientes de treinamento simulados para acelerar o processo de aprendizado. Ele também menciona o conceito de mudança de regime e sugere que os traders controlem sua confiança e evitem alavancar demais seus negócios. Além disso, ele observou que os ambientes de mercado podem mudar e os traders precisam experimentar uma mudança nas condições de mercado para ter certeza de que sua estratégia é insensível a essa situação.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan fala sobre a importância de não ser capaz de ver o futuro ao desenvolver ou testar um sistema de negociação, chamado de espionagem de dados. Embora possa parecer óbvio que ter o Wall Street Journal de amanhã hoje resultaria em se tornar um bilionário instantâneo, existem maneiras mais sutis pelas quais a espionagem de dados pode ocorrer, particularmente com viés de emoção e retrospectiva. Dr. Chan aconselha o uso de diferentes instrumentos para dados de treinamento para evitar overfitting e testar uma estratégia em vários ativos. Além disso, ele sugere monitorar o desempenho em busca de sinais de retornos decrescentes e fazer os ajustes necessários para evitar riscos.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan enfatiza a importância do conhecimento fundamental sobre o mercado e a estratégia ao determinar se um sistema está funcionando conforme o esperado ou requer ajustes. Ele menciona a necessidade de entender as mudanças na estrutura do mercado e ler pesquisas acadêmicas para fazer um julgamento. Por exemplo, entender o efeito dos comerciantes de varejo que compram opções de compra devido às apostas de Wall Street pode ter impactos positivos e negativos em diferentes estratégias. Ele também aconselha os traders a adaptarem sua estratégia a novos fenômenos, aprimorando sua abordagem e fornecendo informações sobre como quantificar os rebaixamentos. No geral, ele sugere que tanto os dados quantificáveis quanto a intuição são importantes para determinar se uma estratégia parou de funcionar.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan discute a importância dos dados históricos na negociação algorítmica e como isso também pode ser benéfico para os operadores manuais. Ele enfatiza a necessidade de ter pontos de gatilho para sistemas de negociação, que são baseados em testes históricos. Se um sistema se aproxima do rebaixamento máximo ou sofre estagnação, é provável que seja agrupado e substituído por um mais robusto que se encaixe em seu lugar. Dr. Chan sugere que praticar em dados históricos pode dar aos traders ideias estatisticamente significativas sobre como seu sistema de negociação irá funcionar e que tipo de consistência e lucro eles podem esperar, bem como prepará-los para possíveis perdas. Quando um sistema não está funcionando conforme o esperado, pode ser hora de sentar e examinar a mecânica do sistema para resolver o problema. O Dr. Chan também menciona que seu portfólio tem uma mistura de estratégias de negociação de reversão à média e de impulso.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan discute a importância de equilibrar as estratégias de reversão à média e impulso em um portfólio, principalmente em tempos de volatilidade. As estratégias de reversão à média podem fornecer retornos consistentes, mas podem desmoronar rapidamente em uma crise, enquanto as estratégias de impulso podem ajudar a manter os portfólios intactos durante as recessões. Dr. Chan recomenda ter uma combinação de ambas as estratégias para entregar retornos consistentes para clientes em tempos normais e retornos externos durante crises. Ele também menciona o desenvolvimento de uma estratégia de swing trading de longo prazo que combina elementos de ambas as estratégias com perdas curtas e fatores de alto lucro.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan discute sua abordagem para criar vários sistemas de negociação algorítmica que não estão correlacionados entre si. Ele descreve seu processo de sobrepor sistemas e forçar a máquina a não fazer um semelhante aos anteriores. Ele explica que, com o tempo, seus algoritmos mudaram de sistemas de automação para mineração de dados, onde estatisticamente permitem que a máquina faça tudo. Ele explica ainda a importância de encontrar o sistema mais robusto em vez do sistema mais sortudo ao experimentar novos modelos e a necessidade de testes estatísticos de robustez.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan explica como seu portfólio de estratégias evoluiu de duas maneiras; alocando para traders que já possuem um histórico de sucesso e se envolvendo em sua própria pesquisa interna, com foco no gerenciamento de risco baseado em aprendizado de máquina. Ele também destaca que os sistemas que funcionam para ele são conceitualmente simples e que não há um único indicador ou conjunto de indicadores que capturem todos os aspectos da realidade do mercado. Em vez disso, ele acredita que vários indicadores diferentes podem ser usados para observar a mesma realidade e que a abordagem de aprendizado de máquina os examina adequadamente para decidir quais indicadores são os mais bem-sucedidos.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan fala sobre o PredictNow.ai, um projeto no qual ele trabalha há mais de um ano, que fornece um serviço de gerenciamento de risco para traders baseado em aprendizado de máquina. Em vez de confiar nos sinais do mercado, o serviço aprende com o retorno de cada trader e oferece uma probabilidade de perda para cada período futuro, permitindo que os traders decidam quanta alavancagem usar em uma negociação. O Dr. Chan pode ser contatado por meio de sua conta no Twitter ou blog, e seu conselho de despedida é manter as estratégias de negociação simples, praticar em simuladores e verificar os níveis de risco antes de investir dinheiro real.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o Dr. Ernie Chan enfatiza a importância de ter paixão na negociação algorítmica, pois é um negócio difícil que requer perseverança e experimentação. Ele acredita que ter a paixão como fator de sustentação é o que mantém os traders avançando, apesar das falhas ou resultados desfavoráveis. Ele também expressa sua gratidão aos entrevistadores e conclui a entrevista com um lembrete para curtir, se inscrever e comentar em seu canal.

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Negociação de Reversão à Média | Lições de um Fundo | Por Dr Ernest Chan

Negociação de Reversão à Média | Lições de um Fundo | Por Dr Ernest Chan

O Dr. Ernest Chan, fundador e CEO da PredictNow.ai e membro gerente da QTS Capital Management LLC, fornece informações valiosas sobre o mundo da negociação de reversão média e os riscos e recompensas associados. Ao longo de sua palestra, o Dr. Chan enfatiza a necessidade de experiência comercial na vida real e destaca a importância da diversificação, teste de estresse e combinação de estratégias de reversão à média e impulso para construir um portfólio robusto capaz de resistir a diferentes condições de mercado.

Dr. Chan começa apresentando-se como um comerciante altamente experiente com experiência em bancos de investimento e fundos de hedge. Ele enfatiza que, embora o conhecimento teórico seja valioso, nada se compara à experiência prática de negociar grandes somas de dinheiro.

Um aspecto fundamental da palestra do Dr. Chan é sua estratégia de negociação de reversão média de alta frequência, com foco em um único par de moedas. Esta estratégia envolve a formação de mercado entre dois pares de moedas, com o objetivo de capitalizar a tendência do mercado de reverter à sua média. Embora a estratégia inicialmente tenha gerado retornos consistentes e lucrativos, o fundo enfrentou uma grave queda em agosto de 2011, quando a dívida do Tesouro dos Estados Unidos foi rebaixada, resultando em uma perda de mais de 35%. Este evento serviu como um lembrete do risco de queda ilimitado inerente à negociação de reversão à média.

O palestrante conta a história do evento catastrófico inicial de seu fundo, o que não é incomum em estratégias de reversão à média. Ele adverte sobre a tentação de alavancar demais, pois isso pode levar a perdas significativas. Comparando a negociação de reversão média com a volatilidade e opções realizadas a descoberto, o Dr. Chan enfatiza a similaridade nos riscos. Ele recomenda uma análise matemática do Dr. Andrew Ing para obter uma compreensão mais profunda de por que vender a descoberto esses investimentos é comparável a negociar estratégias de reversão à média.

Na negociação de reversão média, o potencial de lucro é limitado, enquanto o risco negativo é ilimitado. Dr. Chan explica que o lucro da estratégia é limitado pela diferença entre o preço de entrada e o preço médio pelo qual se deve sair. Para gerenciar o risco negativo, ele desaconselha a alavancagem excessiva e enfatiza a importância de testar o portfólio sob estresse. Embora as ordens de stop loss possam proteger contra eventos catastróficos, elas devem ser usadas com moderação e colocadas longe do preço atual para evitar comprometer o desempenho do backtest. O Dr. Chan também adverte contra o viés de sobrevivência ao testar estratégias de reversão à média, o que pode levar a um portfólio de desempenho inferior.

A palestra investiga as nuances do uso de ordens de stop loss na negociação. Embora possam ser eficazes em eventos catastróficos, eles podem não fornecer proteção adequada durante movimentos de mercado menos drásticos. O Dr. Chan sugere alternativas como executar uma estratégia de hedge de cauda, como a estratégia "Tail Reaper", em combinação com reversão à média para mitigar perdas na carteira longa sem incorrer em reduções significativas.

A diversificação e a neutralidade da volatilidade são destacadas como considerações cruciais na execução de uma estratégia de reversão à média. O Dr. Chan explica a necessidade de uma estratégia de queda longa e uma estratégia de acompanhamento de tendências, que são volatilidades realizadas há muito tempo, para proteger uma estratégia de volatilidade curta de forma eficaz. Ele enfatiza que uma estratégia de acompanhamento de tendências complementa a reversão à média ao prosperar nos movimentos do mercado na mesma direção. A negociação de uma estratégia de transformação de parede longa é favorecida em relação à compra de opções de venda devido à eficiência de custos e à capacidade de se beneficiar de ambos os lados do mercado.

O Dr. Chan discute como os desastres naturais, como terremotos, podem impactar os mercados financeiros e a lucratividade das estratégias de transformação. Ao alavancar posições e prever com precisão a direção do mercado, é possível capturar parte do movimento da cauda e capitalizar os movimentos excessivos do mercado, mesmo durante curtos períodos de espera. Ele conclui que a combinação de estratégias de reversão à média e impulso pode criar um portfólio de bom desempenho capaz de prosperar em várias condições de mercado.

O palestrante explica a combinação de uma estratégia de momentum com uma estratégia de reversão à média. Ao utilizar uma estratégia de fuga para entrar na posição oposta da negociação de reversão média e sair da estratégia de impulso quando a tendência se esgotar, os traders podem efetivamente implementar uma estratégia de stop loss. A adequação de uma estratégia de reversão à média depende da série temporal específica e se o instrumento realmente exibe características de reversão à média. A necessidade de servidores co-localizados e infraestrutura cara é determinada pela duração e frequência da estratégia de negociação.

O Dr. Chan explora as aplicações não óbvias dos modelos de aprendizado profundo no mercado financeiro. Embora o uso de aprendizado profundo para prever os preços das ações seja propenso a superajuste, ele pode ser valioso na identificação de regimes de mercado e na geração de dados sintéticos para fins de backtesting. O Dr. Chan reconhece que tem experiência limitada com aprendizado profundo por reforço em finanças, mas sugere que a classificação funciona melhor do que a regressão ao prever os movimentos do mercado de ações. Além disso, ele enfatiza que a colocação de stop loss deve ser determinada pela tolerância de risco pessoal de um investidor, em vez de depender de um número fixo de desvios padrão da média.

O palestrante destaca a futilidade de usar ordens de stop loss ao manter posições durante a noite. Como eventos catastróficos podem ocorrer enquanto o mercado está fechado, as ordens de stop loss não oferecem proteção em tais situações. O Dr. Chan explica que prever regimes de mercado requer uma combinação de mais de 170 preditores por meio de uma abordagem hierárquica não linear complexa. Ele também compartilha as principais conclusões de seu livro, "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets", que inclui o foco na relação Karma (uma métrica de desempenho ajustada ao risco) e atenção à microestrutura do mercado.

O trecho transcrito conclui com uma observação final, agradecendo ao público por sua presença e expressando antecipação para eventos futuros.

Em resumo, o Dr. Ernest Chan fornece informações valiosas sobre negociação de reversão média, seus riscos e suas recompensas. Ele enfatiza a importância da experiência de negociação na vida real, diversificação, teste de estresse e a combinação de reversão à média e estratégias de impulso para construir um portfólio robusto e adaptável. Além disso, ele explora as aplicações de modelos de aprendizado profundo em finanças, as limitações das ordens de stop loss e a importância do gerenciamento de risco e das técnicas de análise de mercado. No geral, a palestra do Dr. Chan oferece conhecimento valioso para traders interessados em estratégias de reversão à média e seu potencial de sucesso e fracasso nos mercados financeiros.

• 00:00:00 Nesta seção, o apresentador apresenta o palestrante, Dr. Ernest Chan, que é o fundador e CEO da PredictNow.ai e membro administrativo da QTS Capital Management LLC. O Dr. Chan trabalhou para vários bancos de investimento e fundos de hedge e é um palestrante de renome mundial sobre negociação computadorizada. Ele discutirá sua experiência com negociação de reversão média e como seu fundo, QTS Capital Management, se beneficiou disso. Apesar de ter lido sobre negociação de reversão média, o Dr. Chan destaca que nada se compara à experiência da vida real ao negociar milhões de dólares.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute sua estratégia de negociação de alta frequência e reversão à média que envolve a negociação de apenas um par de moedas. Essa estratégia é uma estratégia de criação de mercado entre dois pares de moedas, que é uma estratégia de reversão à média. Essa estratégia é altamente alavancada e funciona fornecendo liquidez ao mercado. A estratégia foi bem-sucedida e consistente em seus retornos, motivando-os a aproveitá-la o mais alto possível. No entanto, seu sucesso durou pouco e, em agosto de 2011, houve uma forte redução devido ao primeiro rebaixamento da dívida do Tesouro dos Estados Unidos, resultando em uma perda de mais de 35%.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante conta a história de seu fundo e como ele sofreu um evento catastrófico apenas oito meses após o início de suas operações. Embora isso não seja exclusivo do fundo e seja bastante comum com estratégias de reversão à média, foi um lembrete claro dos riscos inerentes a essa estratégia, pois o lado negativo é ilimitado. Apesar de muito consistentes, as estratégias de reversão à média têm a tentação de serem superalavancadas, o que se mostrou oneroso para o fundo. O palestrante compara as estratégias de reversão à média de negociação com a volatilidade realizada e as opções vendidas, já que todas apresentam riscos semelhantes. O palestrante recomenda um livro do Dr. Andrew Ing para uma análise matemática detalhada de por que vender a descoberto esses investimentos é semelhante a negociar estratégias de reversão à média.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan explica o potencial de lucro limitado e o risco de queda ilimitado da negociação de reversão à média. Semelhante às opções vendidas, o lucro na negociação de reversão à média é limitado pela diferença entre o preço de compra e o preço médio pelo qual se deve sair. Enquanto isso, o risco negativo é ilimitado e é preciso lidar com esse risco não alavancando demais e testando o estresse do portfólio. Embora a aplicação de um stop loss possa salvar os investidores de situações de cisne negro, ela deve ser usada com moderação e aplicada apenas longe do preço atual para evitar a diminuição do desempenho do backtest. O viés dos sobreviventes também pode ocorrer ao testar estratégias de reversão à média, o que pode levar a um portfólio de desempenho inferior.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute as nuances do uso de ordens de stop loss na negociação. Embora o stop-loss possa funcionar para eventos catastróficos, pode não funcionar para movimentos de mercado menos drásticos. Comprar opções de venda para proteger um portfólio pode ser muito caro no longo prazo. Além disso, fundos de hedge de cauda que compram opções de venda podem não ser melhores do que comprar opções diretamente. Em vez disso, executar uma estratégia de hedge de cauda, como sua própria estratégia "Tail Reaper", em conjunto com uma estratégia de reversão à média, pode ajudar a compensar quaisquer perdas no portfólio longo sem incorrer em reduções significativas.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan explica a importância da diversificação e da neutralidade da volatilidade ao executar uma estratégia de reversão à média. Ele observa que, ao fazer hedge de uma estratégia de volatilidade curta, é essencial executar uma estratégia de queda longa e uma estratégia de acompanhamento de tendências, que são volatilidades realizadas a longo prazo. Ele explica que isso ocorre porque uma estratégia de seguimento de tendência tem a característica oposta de uma estratégia de reversão à média; é uma longa volatilidade e adora quando o mercado se move na mesma direção. O Dr. Chan também observa que negociar uma estratégia de transformação de parede longa custa menos prêmio de opção do que comprar opções de venda, pois você pode se beneficiar de ambos os lados do mercado e negociar apenas quando critérios específicos forem atendidos. A flexibilidade de negociar uma estratégia de transformação é muito mais do que comprar e manter a opção o tempo todo e perder o prêmio.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute como desastres naturais, como terremotos, podem afetar o mercado financeiro e como estratégias transformadoras ainda podem ser lucrativas mesmo durante esses eventos. Ele enfatiza que capturar parte do movimento da cauda é fundamental e, ao alavancar adequadamente e prever a direção com precisão, é possível capitalizar o excesso de movimento após a entrada e ainda capturar os prêmios das opções, apesar de manter as estratégias por um curto período. O Dr. Chan conclui que a combinação de estratégias de reversão à média e impulso pode criar um verdadeiro portfólio para todos os climas, com bom desempenho tanto em crises quanto em prosperidade.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan explica a combinação de uma estratégia de impulso em cima de uma estratégia de reversão à média. Ao usar uma estratégia de fuga para entrar na posição oposta da estratégia de reversão à média e sair da estratégia de impulso quando a tendência se esgotar, os traders podem permitir que a posição de reversão à média reapareça. Isso pode ser visto como uma estratégia de stop loss. A configuração necessária para uma estratégia de reversão à média depende da série temporal e se o instrumento está realmente revertendo à média. A necessidade de servidores co-localizados e infraestrutura cara depende da duração e frequência da estratégia de negociação.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute a aplicação não óbvia de modelos de aprendizado profundo nos mercados financeiros. Embora não seja necessariamente limitado, não funcionará de maneira ingênua, como usá-lo para prever os preços das ações devido ao overfitting. No entanto, pode ser útil para identificar regimes de mercado passados/atuais e gerar dados sintéticos para backtesting. O Dr. Chan não tem muita experiência com aprendizado por reforço profundo em finanças, mas sugere que a classificação funciona melhor do que a regressão para prever o mercado de ações. Além disso, o posicionamento do stop loss deve ser determinado pelo ponto em que você não pode tolerar perdas, em vez de um pequeno número de desvios padrão da média.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan explica que o stop-loss é inútil se for mantido durante a noite porque não protegerá contra catástrofes que ocorrem enquanto o mercado está fechado. Não há um indicador que possa prever o regime, pois requer uma combinação de mais de 170 preditores por meio de uma complexa combinação hierárquica não linear. Ele também discute as principais conclusões de seu novo livro, "Machine Trading: Deploying Computer Algorithms to Conquer the Markets", que inclui o foco na proporção de Karma e a atenção à microestrutura do mercado.
  

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"Otimizando estratégias de negociação sem overfitting" por Dr. Ernest Chan - QuantCon 2018

"Otimizando estratégias de negociação sem overfitting" por Dr. Ernest Chan - QuantCon 2018

O Dr. Ernest Chan investiga os desafios de otimizar as estratégias de negociação enquanto evita o overfitting, um fenômeno que ocorre quando os traders selecionam sinais com base em dados históricos, levando a um modelo que carece de poder preditivo em dados não vistos. Para combater esse problema, o Dr. Chan propõe duas abordagens. A primeira é empregar técnicas de aprendizado de máquina ou bootstrapping, que envolve oversampling com substituição para introduzir mais ruído em dados antigos, evitando que o modelo de negociação se ajuste muito próximo aos caminhos históricos. No entanto, ele reconhece que esse método pode não ser direto para dados de séries temporais devido à estrutura de autocorrelação inerente, tornando-o mais adequado para dados com autocorrelação mínima. A segunda abordagem é criar um modelo matemático de preços históricos e derivar um sinal de negociação analítico, embora isso exija um preço simples e um modelo de negociação. O Dr. Chan então explora a abordagem de simulação, que envolve a criação de um modelo de série temporal por meio de modelagem discreta que se assemelha bastante ao comportamento real do mercado.

Seguindo em frente, o Dr. Chan investiga a otimização matemática das estratégias de negociação. Ele apresenta a série PI com reversão à média como a série temporal mais simples de lidar matematicamente, representada pela equação de Ornstein-Uhlenbeck. Essa equação captura o nível médio do preço das ações, com qualquer desvio da média tendendo a puxar o preço de volta para essa média. Para construir um modelo de estratégia de negociação, deve-se determinar o nível de entrada ideal (o maior desvio da média em que uma posição longa ou curta deve ser iniciada) e o nível de saída ideal. Embora vários objetivos possam ser otimizados matematicamente, o objetivo mais simples é o lucro de ida e volta. No entanto, é necessário incluir o componente de tempo de desconto ao calcular o lucro.

O Dr. Chan passa a descrever os níveis ideais de entrada e saída em um modelo de negociação simples com um lucro esperado de US$ 1 em um minuto, contabilizando fatores de desconto. Ele faz referência à solução para a forma ideal da Bollinger Band em uma única série temporal, detalhada no livro "Dynamic Hedging". Essa solução emprega conceitos matemáticos avançados, como equações de Hamilton-Jacobi-Bellman, para transformar a equação diferencial estocástica em uma equação diferencial parcial. A solução revela que os níveis ótimos de entrada e saída são simétricos em relação à média, e a distância da média aumenta à medida que a taxa de reversão à média (kappa) diminui. Além disso, o Dr. Chan destaca três pontos intrigantes: a solução ideal nesse modelo é sempre ser longo ou curto; a saída longa e os pontos de entrada curtos coincidem; e as posições longas e curtas dependem não apenas do preço atual, mas também do caminho percorrido.

Expandindo ainda mais a modelagem matemática, o Dr. Chan explora a melhor estratégia de negociação dos pobres do Japão. Ele explica como os níveis longos de entrada e saída longos são determinados, com a distância entre a saída longa e os níveis médios escalonados com a raiz quadrada de sigma ao quadrado dividido por 2 vezes kappa. Embora este modelo seja elegante e preciso, ele tem limitações e pode não ser aplicável na maioria das situações práticas devido aos desafios associados à transformação da equação diferencial parcial estocástica e à sua utilidade restrita. Conseqüentemente, a simulação numérica torna-se necessária para alcançar os resultados desejados pelos matemáticos, como a otimização do índice de Sharpe em um modelo AR(1).

Na seção subseqüente, o Dr. Chan se concentra na otimização de estratégias de negociação sem sucumbir ao overfitting. O objetivo é maximizar o índice médio de Sharpe, e isso pode ser feito por meio de uma abordagem baseada em simulação. O fluxo de trabalho envolve começar com preços históricos e ajustar um modelo autorregressivo (AR) para gerar séries de preços simulados para testar a estratégia de negociação. As simulações podem ser realizadas na medida desejada, mitigando o risco de overfitting. Depois de encontrar os parâmetros ideais para a estratégia de negociação por meio de simulação, o modelo pode ser testado novamente na série temporal original ou em dados fora da amostra para avaliar seu desempenho.

Dr. Ernest Chan passa a discutir a utilização de um modelo discreto, especificamente o modelo autorregressivo com lag um, para estabelecer um modelo de série temporal não aleatória para uma estratégia prática de negociação. Este modelo simples envolve três parâmetros que podem ser facilmente ajustados usando um software padrão. A estratégia gira em torno da tomada de decisões em cada ponto com base em se o retorno log esperado supera ou cai abaixo de um múltiplo da volatilidade incondicional e condicional. Embora essa estratégia simples envolva apenas um parâmetro, ela pode ser refinada e aprimorada por meio de simulação. O Dr. Chan observa que o valor ideal do parâmetro é 0,08, com alguma variabilidade devido à aleatoriedade.

Seguindo em frente, o Dr. Chan explora dois métodos para otimizar estratégias de negociação sem ser vítima de overfitting. O primeiro método envolve examinar a proporção de Sharpe de um caminho com um determinado parâmetro e ajustar esse parâmetro para atingir a proporção de Sharpe máxima. Esse método fornece resultados precisos, mas depende de um pequeno subconjunto de caminhos. O segundo método envolve traçar a distribuição do índice de Sharpe em função do parâmetro ideal e identificar a moda dessa distribuição como o parâmetro que produz o melhor índice de Sharpe para a maioria das realizações. Embora esse método possa ser menos preciso, ele oferece uma melhor interpretação intuitiva. No entanto, o Dr. Chan destaca que o retorno cumulativo da estratégia de negociação que emprega o parâmetro otimizado pode não ser impressionante em testes fora da amostra e, ocasionalmente, parâmetros abaixo do ideal podem produzir melhores resultados. Ele sugere que uma razão para essa discrepância é que o modelo de série temporal usado é ajustado usando um conjunto fixo dentro da amostra, enquanto a negociação na vida real exige um ajuste contínuo com novos dados. Portanto, embora esses métodos sejam valiosos para encontrar parâmetros ideais para uma estratégia de negociação, é essencial reconhecer que eles otimizam apenas a proporção média de Sharpe sobre caminhos e não podem garantir resultados ideais para um caminho realizado específico.

Na seção subseqüente, Dr. Chan aborda o problema de overfitting em estratégias de negociação quantitativa e oferece possíveis soluções. Ele enfatiza a importância de adotar uma abordagem de conjunto, em que a estratégia é aplicada a várias séries temporais em vez de apenas uma. Essa abordagem ajuda a mitigar os riscos associados ao overfitting e aumenta a robustez da estratégia de negociação. Além disso, o Dr. Chan enfatiza que é crucial não apenas ajustar um modelo de série temporal aos dados de preços, mas também ajustar uma estratégia de negociação ao modelo para minimizar o overfitting. Ele recomenda empregar vários métodos de otimização e explorar modelos mais sofisticados, como redes neurais recorrentes, para melhorar a eficácia das estratégias de negociação.

No final, o Dr. Chan responde a uma pergunta sobre como selecionar o melhor modelo de série temporal considerando o grande número de parâmetros que podem ser ajustados. Ele explica que existem procedimentos estatísticos estabelecidos para ajustar modelos de séries temporais com base nos dados disponíveis, o que é comparativamente mais fácil em comparação com o ajuste de uma estratégia de negociação devido à maior quantidade de dados disponíveis para análise.

Dr. Ernest Chan fornece insights sobre os desafios de otimizar estratégias de negociação sem overfitting e sugere abordagens como aprendizado de máquina, modelagem matemática e simulação para enfrentar esses desafios. Ele enfatiza a importância de considerar abordagens de conjunto, ajustar estratégias de negociação a modelos e usar procedimentos estatísticos para aumentar a robustez e a eficácia das estratégias de negociação, minimizando o overfitting.

• 00:00:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute os desafios de otimizar estratégias de negociação sem overfitting. Ele explica o típico fluxo de trabalho de backtest usado em estratégias de negociação onde os preços são usados para gerar sinais de compra e venda, o que leva a posições longas e curtas, gerando lucros com base nos preços reais de mercado. No entanto, o problema com a otimização de estratégias de negociação é que o número de sinais de negociação é muito menor do que o número de preços disponíveis, tornando mais fácil escolher sinais de negociação para otimizar com base em séries temporais históricas. Isso resulta em overfitting ou espionagem de dados, o que cria um modelo de negociação sem poder preditivo em dados não vistos ou fora da amostra. O Dr. Chan sugere que uma maneira de superar esse problema é fornecer mais dados, mas explica as desvantagens de usar dados históricos muito antigos ou irrelevantes para as condições atuais do mercado.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute dois métodos para superar problemas de overfitting em modelos de negociação. O primeiro método é o aprendizado de máquina ou bootstrapping, que envolve oversampling com substituição para gerar mais ruído em dados antigos, evitando que seu modelo de negociação se ajuste muito bem aos caminhos históricos. No entanto, esse método não é fácil de implementar para dados de séries temporais devido à estrutura de autocorrelação incorporada, tornando-o adequado para dados com pouca autocorrelação. O segundo método é criar um modelo matemático de preços históricos e encontrar um sinal de negociação analítico, mas isso requer um modelo de preço e um modelo de negociação simples. O Dr. Chan então discute a abordagem de simulação para criar um modelo de série temporal usando um modelo discreto que pode ser tão próximo da realidade quanto desejado, lançando várias peculiaridades do comportamento real do mercado.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute a otimização matemática das estratégias de negociação. A série PI com reversão à média é a série temporal mais simples que os matemáticos podem manipular e é descrita por uma equação contínua chamada equação de Ornstein-Uhlenbeck. Essa equação fornece uma compreensão do nível médio do preço de bloqueio e quaisquer desvios da média trazem o preço de volta a esse nível médio. Para criar um modelo para uma estratégia de negociação, deve-se determinar um nível de entrada ideal, que é o maior desvio da média em que se deve entrar em uma posição longa ou curta, e o nível de saída ideal. Embora o modelo analítico possa otimizar qualquer coisa, o objetivo mais simples é o lucro de ida e volta. No entanto, há um fator de tempo de desconto a ser considerado ao determinar o lucro.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan descreve os níveis ideais de entrada e saída em um modelo de negociação simples com um lucro esperado de $ 1 em um minuto, levando em conta os fatores de descontos. Chan explica que a solução determinada para a forma ideal da Banda de Bollinger em uma série temporal, encontrada no livro "Dynamic Hedging", utiliza matemática avançada, especificamente as equações de Hamilton-Jacobi-Bellman, para transformar a equação diferencial estocástica em uma equação diferencial parcial. A solução revela que os níveis ótimos de entrada e saída são simétricos em relação à média, e a distância à média aumenta com um kappa decrescente, ou taxa de mini-versão. Os três últimos pontos da solução também são interessantes: a solução ótima nesse modelo é sempre ser longo ou curto; a saída longa e os pontos de entrada curtos são os mesmos; a posição longa e curta não é apenas uma função do preço atual, mas também dependente do caminho.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção do vídeo, o Dr. Ernest Chan discute o modelo matemático para a melhor estratégia de negociação dos pobres do Japão. Ele explica como os níveis longos de entrada e saída longos são determinados e como a distância entre a saída longa e os níveis médios escalam com a raiz quadrada do quadrado Sigma dividido por 2*kappa. Embora este modelo seja elegante e exato, ele tem muitas ressalvas e deficiências, como dificuldades em transformar a equação estocástica da PDE e não ser útil para a maioria das situações práticas. Portanto, a simulação numérica é necessária para alcançar o que um matemático deseja, como otimizar o índice de Sharpe em um modelo AR 1.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute como otimizar as estratégias de negociação sem overfitting. O objetivo é maximizar o índice de Sharpe médio, o que pode ser feito por meio de uma abordagem de simulação. O fluxo de trabalho envolve começar com preços históricos e ajustar um modelo autorregressivo (AR) a ele. O modelo AR é então usado para gerar quantos usuários de preços simulados forem necessários para a estratégia de negociação a ser testada. A abordagem de simulação permite quantas simulações forem desejadas, reduzindo o risco de overfitting. Depois que os parâmetros ideais para a estratégia de negociação são encontrados por meio da abordagem de simulação, ela pode ser usada para testar a série temporal original ou os dados fora da amostra para ver o desempenho do modelo.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute o uso de um modelo discreto, como o autorregressivo com lag um, para encontrar um modelo de série temporal não aleatória para uma estratégia de negociação sensata. O modelo simples possui três parâmetros, que podem ser facilmente ajustados com software padrão. A estratégia envolve tomar uma decisão em cada ponto com base em se o retorno log esperado é maior ou menor que um múltiplo da volatilidade incondicional e condicional. Essa estratégia simples possui apenas um parâmetro, mas pode ser ajustada e aprimorada por meio de simulação. O parâmetro ideal encontrado é 0,08 com alguma variabilidade devido à aleatoriedade.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute dois métodos de otimização de estratégias de negociação sem overfitting. O primeiro método examina a proporção de Sharpe de um caminho com um determinado parâmetro e encontra a proporção de Sharpe máxima ajustando esse parâmetro. Esse método fornece resultados precisos, mas usa um pequeno subconjunto de caminhos. O segundo método plota a distribuição do índice de Sharpe em função do parâmetro ideal e escolhe o modo dessa distribuição para localizar o parâmetro que fornece o melhor índice de Sharpe para a maioria das realizações. Este método é menos preciso, mas pode ter um significado intuitivo melhor. No entanto, o retorno cumulativo da estratégia de negociação com o parâmetro otimizado não é impressionante no teste fora da amostra e, às vezes, parâmetros abaixo do ideal podem dar melhores resultados. Chan sugere que uma razão para isso é que o modelo de série temporal usado é ajustado usando um conjunto fixo dentro da amostra, enquanto na negociação da vida real, o modelo deve ser ajustado continuamente com novos dados. No geral, esses métodos são úteis para encontrar parâmetros ideais para uma estratégia de negociação, mas é importante ter em mente que eles otimizam apenas a proporção média de Sharpe sobre caminhos e não podem garantir resultados ideais para um determinado caminho realizado.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan discute o problema de overfitting em estratégias de negociação quantitativa e como superá-lo. Ele explica que, embora seja impossível prever os resultados futuros do mercado com total precisão, a melhor abordagem é usar uma abordagem de conjunto e aplicar a estratégia a várias séries temporais em vez de apenas uma. O Dr. Chan também enfatiza a importância de não apenas ajustar um modelo de série temporal aos dados de preço, mas também ajustar uma estratégia de negociação ao modelo para minimizar o overfitting. Ele sugere o uso de vários métodos de otimização e modelos ainda mais complexos, como redes neurais recorrentes, para melhorar as estratégias de negociação.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o Dr. Ernest Chan responde a uma pergunta sobre como escolher o melhor modelo de série temporal, considerando o número quase infinito de parâmetros que podem ser ajustados. Ele explica que existem procedimentos estatísticos estabelecidos para ajustar modelos de séries temporais com base nos dados disponíveis, o que é mais fácil em comparação com o ajuste de uma estratégia de negociação, pois há mais dados para lidar no último.