Este Podcast tiene como fin educar y crear comunidad en Latinoamérica sobre estas temáticas, abordándolas una manera amena y simple, que puedas entender fácilmente. Investigaremos y hablaremos sobre las principales noticias y temas de interés del ecosistema de trading algorítmico en la región, entrevistaremos a los principales referentes que encabezan esta revolución.Investigaremos y hablaremos sobre las principales noticias y temas de interés del ecosistema de trading algorítmico en la región, entrevistaremos a los principales referentes que encabezan esta revolución.
Juan Pablo Braña se inició en la inteligencia artificial, el trading algorítmico y machine learning 20 años atrás, cuando aún estos conceptos tenían otro nombre. Él era estudiante de matemáticas en aquel entonces, cuando machine learning era llamado estadística aplicada. Se fue interiorizando en el tema a través de papers e investigaciones académicas que luego tomaron forma de curso “Data Science”.
En el episodio de hoy vamos a estar escuchando el último webinar de TradeSpark, que impartieron Juan Ignacio Bais y Alexis Mendez, dónde se habló sobre cómo se desarrolla un área de trading algorítmico dentro de una organización, cómo es la trayectoria y que elementos componen el proceso.
En el episodio de hoy hablamos con Santiago Vidal sobre el proyecto que lideró en el desarrollo de un componente de back testing dentro de la plataforma de trading algorítmico ArQuants, llevado a cabo por TradeSpark junto a CONICET y la UNICEN (universidad del centro de la provincia de buenos aires).
En este episodio escucharás un fragmento del webinar que ofreció el grupo bamba Rofex sobre APIs y herramientas del ecosistema Primary para acceso al mercado de capitales, donde se abordaron dos casos de éxito en el uso de estas herramientas, siendo uno de ellos TradeSpark.
En este episodio escucharemos la grabación de un webinar impartido por Fabrizio Miceli, donde expone las posibilidades de automatización en la operatoria de futuros y opciones usando ArQuants, la herramienta desarrollada desde TradeSpark.
En este episodio se habló sobre las soluciones fintech que hay en los mercados de capitales y sobre cómo estas ayudan y contribuyen su desarrollo.
Juan Pablo Braña se inició en la inteligencia artificial, el trading algorítmico y machine learning 20 años atrás, cuando aún estos conceptos tenían otro nombre. Él era estudiante de matemáticas en aquel entonces, cuando machine learning era llamado estadística aplicada. Se fue interiorizando en el tema a través de papers e investigaciones académicas que luego tomaron forma de curso “Data Science”.
En el episodio de hoy vamos a estar escuchando el último webinar de TradeSpark, que impartieron Juan Ignacio Bais y Alexis Mendez, dónde se habló sobre cómo se desarrolla un área de trading algorítmico dentro de una organización, cómo es la trayectoria y que elementos componen el proceso.
En el episodio de hoy hablamos con Santiago Vidal sobre el proyecto que lideró en el desarrollo de un componente de back testing dentro de la plataforma de trading algorítmico ArQuants, llevado a cabo por TradeSpark junto a CONICET y la UNICEN (universidad del centro de la provincia de buenos aires).
En este episodio escucharás un fragmento del webinar que ofreció el grupo bamba Rofex sobre APIs y herramientas del ecosistema Primary para acceso al mercado de capitales, donde se abordaron dos casos de éxito en el uso de estas herramientas, siendo uno de ellos TradeSpark.
En este episodio escucharemos la grabación de un webinar impartido por Fabrizio Miceli, donde expone las posibilidades de automatización en la operatoria de futuros y opciones usando ArQuants, la herramienta desarrollada desde TradeSpark.
En este episodio se habló sobre las soluciones fintech que hay en los mercados de capitales y sobre cómo estas ayudan y contribuyen su desarrollo.
En el evento 2021 de la FIAB se dio el encuentro para hablar sobre la experiencia regional de las fintech en los mercados de valores de LATAM. La charla estuvo moderada por Alvaro Castro Lora, Dir. de Sumara Hub Legal y contó con la participación de Sebastián Ferro, Dir. de Btrader y CEO de Primary y Nicolás lino, CEO de TradeSpark. Se habló sobre la implementación de nuevas tecnologías en los mercados de capitales, del impacto que finalmente esto tiene en la accesibilidad a los mismos y se trataron aspectos como la regulación, la confianza y los limitantes entre otros.
Resumen y cortina de audio para el podcast: En el evento InverterDay llevado adelante por la BVC Bolsa de Valores de Colombia, Juan Bais, COO de TradeSpark explica de manera breve y concisa el concepto de trading algorítmico. Siendo la charla más taquillera del evento, donde alrededor de 1.000 personas conectadas en simultaneo de los casi 7.000 inscritos escucharon al Ingeniero. No te pierdas de escuchar en este podcast o ver nuestro canal de youtube esta charla donde se brindan multiples conceptos del tema de manera pedagógica.
En este episodio hablamos un poco de Diciembre en los distintos paises americanos, y algunos datos del desempeño de la economía en este 2021, sumado al rendimiento de los índices bursátiles de cada país para este año.
En este episodio conocerán cómo es la conexión entre el mercado de capitales y la innovación tecnológica, la Bolsa de Valores de Lima realizó un encuentro digital donde participó Nicolás Lino, CEO TradeSpark junto a Sebastián Ferro, CEO y presidente de Primary & ESCO, quienes hablaron de la importancia de las Fintech y su eje transformador en el sector financiero. Se trata de la 48° Asamblea General y Reunión Anual de la Federación Iberoamericana de Bolsas – FIAB 2021.
En el episodio de hoy, tenemos el agrado de presentarles a Juan Pablo Braña, quién se inició en la inteligencia artificial, el trading algorítmico, machine learning y mucho más 20 años atrás cuando aún estos conceptos tenían otro nombre. Él era estudiante de matemáticas en aquel entonces, cuando machine learning era llamado estadística aplicada. Se fue interiorizando en el tema a través de papers e investigaciones académicas que luego tomaron forma de curso “Data Science”.
En este nuevo episodio del podcast hablamos con José Miguel Farias, un Académico Venezolano que hace unos 6 años migro de la carrera de Ingenieria en petróleo al mundo de las finanzas, nos contó sobre como lo hizo y sobre varias cosas más
En este nuevo episodio del podcast hablamos de lo que es la IA y como la misma es utilizada en el trading algorítmico, haciendo una introducción a muchos puntos sobre la temática como los datos, el entrenamiento de robots, como se aplica esta tecnología, cuales son las dificultades y como se hace, incluso alguna de la técnicas para llevarlo adelante.
En este nuevo episodio del podcast hablamos de lo que es la IA y como la misma es utilizada en el trading algorítmico, haciendo una introducción a muchos puntos sobre la temática como los datos, el entrenamiento de robots, como se aplica esta tecnología, cuales son las dificultades y como se hace, incluso alguna de la técnicas para llevarlo adelante.
En este episodio nos encontramos Junto a Napoleon Lazardi, Algotrader en el broker argentino BullMarket quien nos cuenta su recorrido y carrera en el trading algorítmico, el estado y operatoria del mismo según visión y todos los proyectos que está llevando a cabo.
En este episodio Juan y Nico se encuentran con Matias Rivera para charlar de su camino recorrido en lo que es trading algorítmico y mercados de capitales. De ello surgen interesantes conversaciones sobre transformación personal y profesional, y la educación que tuvo para lograrlo. Nos compartió su experiencia en las entidades que participó y lo sigue haciendo para poder alcanzar los conocimientos en el tema.
Recorriendo el camino del trading algorítmico en primera persona.
Recorriendo el camino del trading algorítmico en primera persona.
Trading algorítmico en Grupo MTR
Los momentos más interesantes del 2020 en @Lg0 +
La transformación digital en las áreas de finanzas
Trading algorítmico en Byma, Bolsas y mercados Argentinos.
Título del Podcast: Experiencia en primera persona implementando ArQuants. Resumen: En este podcast contamos con la presencia de uno de nuestro clientes, Lisandro Nasini de
Título del Podcast: La actualidad del trading algorítmico en Colombia. Resumen: En este podcast Juan, COO de TradeSpark conversara con la gente de Info-projects sobre
Título del Podcast: Trading algorítmico. Resumen: En este episodio nos juntamos con Andrés Fonseca, founder y CEO de ITR MACHINES, para conversar toda la actualidad
Python
Risk
Algorithmic Trading
BI
Capital markets
Esta es una “caja” de estrategias para el operador o trader, que le permite llevar adelante la optimización y minimización de errores, en la ejecución de tareas repetitivas dentro de una mesa de operaciones. Mejora de este modo la productividad y eficiencia del equipo de trabajo en el accionar diario.
Tiene como objetivo realizar una compra de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.
Tiene como objetivo colocar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de colocación a tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.
Realizá operaciones de compra o venta de dólares mediante la operatoria de bonos o acciones. Para utilizar esta estrategia, debes configurar la cantidad de dólares a operar, el tipo de operación (compra o venta), el precio al que se desea realizar, y los títulos que se emplearán para realizar la operación.
Dada una posición tomada en un valor negociable, la desarmar y la rearma en otro valor negociable, respetando un ratio de precios configurado entre ambos.
Price Improvement Iceberg (PII). Esta estrategia busca estar siempre primera en el book de órdenes con el objetivo de discretizar una orden de compra o venta. Permite configurar precio límite, monto total a operar, límite de monto por orden y cuenta con un mecanismo para ocultarle al mercado su accionar, modificando las órdenes que va enviando en su tamaño.
Tiene como objetivo tomar un monto en una moneda determinada a tasa entre plazos. Pensado para poder optimizar el curso de operaciones de tomar tasa a través de un algoritmo y no requiriendo una intervención activa de un operador.
Tiene como objetivo realizar una venta de un activo promediando un valor por debajo del máximo configurado. Está pensada para optimizar el flujo de una operación, consiguiendo el precio deseado sin la necesidad de la intervención de un operador. Se puede configurar el monto total a operar, el precio límite y por último el tamaño máximo de las órdenes.
Pensada para simplificar la gestión pasiva de liquidez de una gran cantidad de cuentas comitentes, esta estrategia permite la automatización en la ejecución de órdenes de cauciones colocadoras en el mercado. A partir de una lista de cuentas y saldos, el algoritmo envía órdenes al mercado siguiendo parámetros de plazo, tasa, agresión y tamaño. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.
Es un algoritmo pensado para simplificar el proceso de colocación de órdenes para tomar liquidez del mercado. A partir de un detalle de saldo requerido por cuenta comitente y la definición del plazo (caución a t dias), el motor administra el envío de órdenes dentro de parámetros definidos de tasas objetivos y agresividad en la colocación. El resultado es la ejecución de cientos de órdenes en pocos minutos manteniendo un control global del proceso en cada momento.
