Liquidnet, rangkaian pelaburan institusi global yang dimiliki oleh Kumpulan TP ICAP, telah mengupah James Rubinstein sebagai Ketua Perlaksanaan dan Perkhidmatan Kuantitatif (EQS) untuk Amerika.
Rubinstein, yang membawa lebih dua dekad pengalaman dalam peranan itu, akan bertanggungjawab untuk menetapkan hala tuju strategik dan mengetuai usaha untuk penawaran EQS Liquidnet di AS dan Amerika.
Bekas Ketua Produk Ekuiti Elektronik BNP Paribas, Americas, berpangkalan di New York, dan akan melaporkan kepada Rob Laible, Ketua Ekuiti Global Liquidnet.
James Rubinstein, sebagai reaksi kepada pelantikannya, menyatakan keyakinan terhadap keupayaan syarikat untuk menyediakan kecairan institusi kepada pelanggannya. “Francais ekuiti Liquidnet mempunyai potensi besar. Kumpulan institusi yang mendalam dan pelbagai mudah tunai yang
mudah tunai
Kecairan adalah teras kepada setiap tawaran broker. Ia adalah ciri asas setiap aset kewangan - sama ada mata wang, saham, bon, komoditi atau hartanah. Lebih cair aset, lebih mudah untuk menjual dan membeli di pasaran terbuka. Pertukaran asing dianggap sebagai kelas aset paling cair. Broker boleh mendapatkan kecairan daripada satu atau berbilang sumber, dengan itu menyampaikan kepada pelanggan mereka kedalaman pasaran yang mencukupi untuk pesanan mereka diisi. Ciri utama kecairan ialah kedalamannya, yang akan menentukan seberapa cepat dan berapa besar pesanan boleh dilaksanakan melalui platform dagangan. Memahami KecairanKecairan boleh dalaman atau luaran bergantung pada saiz dan buku broker. Syarikat yang cukup besar dan mempunyai aliran pelanggan material secara konsisten mencipta kumpulan mudah tunai mereka sendiri daripada aliran pesanan pelanggan mereka, dengan itu menginternalisasi aliran dan menjimatkan kos untuk menghantar pesanan pelanggan ke pasaran antara bank. Dengan berbuat demikian, walau bagaimanapun mereka mendedahkan diri mereka untuk membawa risiko pada perdagangan. Pembekal kecairan boleh menjadi broker utama, prima of prima, broker lain atau buku broker itu sendiri. Secara tradisinya, broker dibahagikan antara aliran dalaman dan pemunggahan dagangan pelanggan mereka kepada pembekal kecairan yang berbeza. Secara umumnya, broker runcit dan pelanggan mereka lebih suka aset cair yang membawa kepada kadar pengisian yang lebih baik dan kurang gelinciran. Apabila terdapat kekurangan kecairan pada pasaran tertentu, kegelinciran boleh berlaku - pesanan dilaksanakan pada harga yang paling hampir tersedia dengan yang diminta oleh pelanggan.
Kecairan adalah teras kepada setiap tawaran broker. Ia adalah ciri asas setiap aset kewangan - sama ada mata wang, saham, bon, komoditi atau hartanah. Lebih cair aset, lebih mudah untuk menjual dan membeli di pasaran terbuka. Pertukaran asing dianggap sebagai kelas aset paling cair. Broker boleh mendapatkan kecairan daripada satu atau berbilang sumber, dengan itu menyampaikan kepada pelanggan mereka kedalaman pasaran yang mencukupi untuk pesanan mereka diisi. Ciri utama kecairan ialah kedalamannya, yang akan menentukan seberapa cepat dan berapa besar pesanan boleh dilaksanakan melalui platform dagangan. Memahami KecairanKecairan boleh dalaman atau luaran bergantung pada saiz dan buku broker. Syarikat yang cukup besar dan mempunyai aliran pelanggan material secara konsisten mencipta kumpulan mudah tunai mereka sendiri daripada aliran pesanan pelanggan mereka, dengan itu menginternalisasi aliran dan menjimatkan kos untuk menghantar pesanan pelanggan ke pasaran antara bank. Dengan berbuat demikian, walau bagaimanapun mereka mendedahkan diri mereka untuk membawa risiko pada perdagangan. Pembekal kecairan boleh menjadi broker utama, prima of prima, broker lain atau buku broker itu sendiri. Secara tradisinya, broker dibahagikan antara aliran dalaman dan pemunggahan dagangan pelanggan mereka kepada pembekal kecairan yang berbeza. Secara umumnya, broker runcit dan pelanggan mereka lebih suka aset cair yang membawa kepada kadar pengisian yang lebih baik dan kurang gelinciran. Apabila terdapat kekurangan kecairan pada pasaran tertentu, kegelinciran boleh berlaku - pesanan dilaksanakan pada harga yang paling hampir tersedia dengan yang diminta oleh pelanggan.
Baca Istilah ini, digabungkan dengan teknologi, bakat dan jenama yang dipercayai bermakna kami berada pada kedudukan yang baik untuk memenuhi keperluan Ahli kami yang semakin berkembang,” katanya.
Sementara itu, Laible menyifatkan Rubinstein sebagai "satu lagi langkah ke hadapan dalam meningkatkan tawaran EQS kami di AS. Pengetahuan teknikalnya yang mendalam dan rekod prestasinya dalam menyampaikan penyelesaian yang inovatif, dipacu pasaran meletakkan kami dengan baik untuk memacu pertumbuhan,” tambah ketua ekuiti itu.
Sebelum menyertai BNP Paribas, Rubinstein menghabiskan tiga tahun dengan Deutsche Bank sebagai Ketua Ekuiti Elektronik, Amerika. Di bank pelaburan multinasional Jerman, Rubinstein bertanggungjawab untuk pembangunan algoritma, penyelidikan kuantitatif, analisis kos transaksi, perundingan pelanggan dan strategi kecairan.
Beliau menyertai Deutsche Bank dari UBS di mana beliau menghabiskan dua belas tahun sebagai Ketua Algoritma Amerika dan Analisis
Analisis
Analitis boleh ditakrifkan sebagai pengesanan, analisis dan penyampaian corak berbangkit dalam data. Analitis juga berusaha untuk menerangkan atau menggambarkan dengan tepat hubungan antara data dan membuat keputusan yang berkesan. Dalam ruang dagangan, analitik digunakan dalam cara ramalan dalam usaha untuk meramalkan harga dengan lebih tepat. Model ramalan analitik ini secara amnya melibatkan analisis corak harga sejarah yang digunakan dalam percubaan untuk menentukan hasil harga tertentu. Analitis juga mungkin distrukturkan dengan model deskriptif, di mana pembaca cuba melukis korelasi dan pemahaman yang lebih baik tentang cara dan sebab peniaga bertindak balas terhadap set pembolehubah tertentu. Pedagang kadangkala melaksanakan penunjuk teknikal seperti purata bergerak, Bollinger Bands dan titik putus yang dibina berdasarkan data sejarah dan digunakan untuk meramalkan pergerakan harga masa hadapan. Bagaimana Analitis Berkaitan dengan Algo TradingAnalytics bergantung pada konsep perdagangan algoritma di mana perisian diprogramkan untuk memberi isyarat secara autonomi dan/atau melaksanakan pesanan beli dan jual berdasarkan siri faktor yang telah ditetapkan. Dalam ruang institusi, Algo-trading telah menjadi sangat kompetitif selama bertahun-tahun apabila institusi perdagangan berusaha untuk mengatasi pesaing melalui sistem automatik dan aplikasi maya strategi perdagangan. Pencernaan dan pengiraan analitik juga dilihat dalam bidang frekuensi tinggi yang muncul. perdagangan, di mana superkomputer digunakan untuk menganalisis berbilang pasaran serentak untuk membuat keputusan perdagangan automatik yang hampir serta-merta. Platform yang menyokong HFT mempunyai keupayaan untuk mengungguli pedagang manusia dengan ketara. Ini disebabkan oleh keupayaan semula jadi untuk dapat menganalisis set data besar secara menyeluruh sambil mengambil kira sejumlah besar faktor yang manusia tidak mampu memahami dalam kelajuan sedemikian. Selain itu, analitik dilihat dengan ujian belakang. Ujian belakang digunakan oleh pedagang untuk menguji ketekalan dan keberkesanan strategi dagangan dan penyelesaian dagangan berasaskan perisian terhadap data harga sejarah. Ujian belakang juga berfungsi sebagai taman permainan yang ideal untuk pembangunan selanjutnya perdagangan frekuensi tinggi serta menilai prestasi perdagangan manual atau automatik. Analitis akan terus mempunyai peranan yang semakin penting dalam perdagangan apabila teknologi baru muncul dan kemajuan aplikasi perdagangan berkembang melebihi kemampuan manusia.
Analitis boleh ditakrifkan sebagai pengesanan, analisis dan penyampaian corak berbangkit dalam data. Analitis juga berusaha untuk menerangkan atau menggambarkan dengan tepat hubungan antara data dan membuat keputusan yang berkesan. Dalam ruang dagangan, analitik digunakan dalam cara ramalan dalam usaha untuk meramalkan harga dengan lebih tepat. Model ramalan analitik ini secara amnya melibatkan analisis corak harga sejarah yang digunakan dalam percubaan untuk menentukan hasil harga tertentu. Analitis juga mungkin distrukturkan dengan model deskriptif, di mana pembaca cuba melukis korelasi dan pemahaman yang lebih baik tentang cara dan sebab peniaga bertindak balas terhadap set pembolehubah tertentu. Pedagang kadangkala melaksanakan penunjuk teknikal seperti purata bergerak, Bollinger Bands dan titik putus yang dibina berdasarkan data sejarah dan digunakan untuk meramalkan pergerakan harga masa hadapan. Bagaimana Analitis Berkaitan dengan Algo TradingAnalytics bergantung pada konsep perdagangan algoritma di mana perisian diprogramkan untuk memberi isyarat secara autonomi dan/atau melaksanakan pesanan beli dan jual berdasarkan siri faktor yang telah ditetapkan. Dalam ruang institusi, Algo-trading telah menjadi sangat kompetitif selama bertahun-tahun apabila institusi perdagangan berusaha untuk mengatasi pesaing melalui sistem automatik dan aplikasi maya strategi perdagangan. Pencernaan dan pengiraan analitik juga dilihat dalam bidang frekuensi tinggi yang muncul. perdagangan, di mana superkomputer digunakan untuk menganalisis berbilang pasaran serentak untuk membuat keputusan perdagangan automatik yang hampir serta-merta. Platform yang menyokong HFT mempunyai keupayaan untuk mengungguli pedagang manusia dengan ketara. Ini disebabkan oleh keupayaan semula jadi untuk dapat menganalisis set data besar secara menyeluruh sambil mengambil kira sejumlah besar faktor yang manusia tidak mampu memahami dalam kelajuan sedemikian. Selain itu, analitik dilihat dengan ujian belakang. Ujian belakang digunakan oleh pedagang untuk menguji ketekalan dan keberkesanan strategi dagangan dan penyelesaian dagangan berasaskan perisian terhadap data harga sejarah. Ujian belakang juga berfungsi sebagai taman permainan yang ideal untuk pembangunan selanjutnya perdagangan frekuensi tinggi serta menilai prestasi perdagangan manual atau automatik. Analitis akan terus mempunyai peranan yang semakin penting dalam perdagangan apabila teknologi baru muncul dan kemajuan aplikasi perdagangan berkembang melebihi kemampuan manusia.
Baca Istilah ini.
Fokus Liquidnet pada Pendapatan Tetap
Liquidnet pada November tahun lepas merekrut Nicholas Stephan sebagai Ketua Global Pendapatan Tetap untuk memupuk tawaran pendapatan tetap syarikat merentas pasaran utama dan sekunder. Stephan didakwa dengan memajukan protokol dagangan baharu, tadbir urus dan akses kepada Kecairan.
Pada bulan Disember, pengendali perdagangan swasta mengumumkan bahawa ia adalah meningkatkan liputan perkhidmatannya di benua Eropah dengan mengerahkan pakar ekuiti dan pendapatan tetap di Paris, Madrid, Frankfurt dan Copenhagen.
Walau bagaimanapun, pada awal September, syarikat itu melancarkan protokol yang membolehkan ahlinya memperdagangkan terbitan baharu dalam pasaran bon di seluruh Eropah dan Amerika Syarikat.
Liquidnet, rangkaian pelaburan institusi global yang dimiliki oleh Kumpulan TP ICAP, telah mengupah James Rubinstein sebagai Ketua Perlaksanaan dan Perkhidmatan Kuantitatif (EQS) untuk Amerika.
Rubinstein, yang membawa lebih dua dekad pengalaman dalam peranan itu, akan bertanggungjawab untuk menetapkan hala tuju strategik dan mengetuai usaha untuk penawaran EQS Liquidnet di AS dan Amerika.
Bekas Ketua Produk Ekuiti Elektronik BNP Paribas, Americas, berpangkalan di New York, dan akan melaporkan kepada Rob Laible, Ketua Ekuiti Global Liquidnet.
James Rubinstein, sebagai reaksi kepada pelantikannya, menyatakan keyakinan terhadap keupayaan syarikat untuk menyediakan kecairan institusi kepada pelanggannya. “Francais ekuiti Liquidnet mempunyai potensi besar. Kumpulan institusi yang mendalam dan pelbagai mudah tunai yang
mudah tunai
Kecairan adalah teras kepada setiap tawaran broker. Ia adalah ciri asas setiap aset kewangan - sama ada mata wang, saham, bon, komoditi atau hartanah. Lebih cair aset, lebih mudah untuk menjual dan membeli di pasaran terbuka. Pertukaran asing dianggap sebagai kelas aset paling cair. Broker boleh mendapatkan kecairan daripada satu atau berbilang sumber, dengan itu menyampaikan kepada pelanggan mereka kedalaman pasaran yang mencukupi untuk pesanan mereka diisi. Ciri utama kecairan ialah kedalamannya, yang akan menentukan seberapa cepat dan berapa besar pesanan boleh dilaksanakan melalui platform dagangan. Memahami KecairanKecairan boleh dalaman atau luaran bergantung pada saiz dan buku broker. Syarikat yang cukup besar dan mempunyai aliran pelanggan material secara konsisten mencipta kumpulan mudah tunai mereka sendiri daripada aliran pesanan pelanggan mereka, dengan itu menginternalisasi aliran dan menjimatkan kos untuk menghantar pesanan pelanggan ke pasaran antara bank. Dengan berbuat demikian, walau bagaimanapun mereka mendedahkan diri mereka untuk membawa risiko pada perdagangan. Pembekal kecairan boleh menjadi broker utama, prima of prima, broker lain atau buku broker itu sendiri. Secara tradisinya, broker dibahagikan antara aliran dalaman dan pemunggahan dagangan pelanggan mereka kepada pembekal kecairan yang berbeza. Secara umumnya, broker runcit dan pelanggan mereka lebih suka aset cair yang membawa kepada kadar pengisian yang lebih baik dan kurang gelinciran. Apabila terdapat kekurangan kecairan pada pasaran tertentu, kegelinciran boleh berlaku - pesanan dilaksanakan pada harga yang paling hampir tersedia dengan yang diminta oleh pelanggan.
Kecairan adalah teras kepada setiap tawaran broker. Ia adalah ciri asas setiap aset kewangan - sama ada mata wang, saham, bon, komoditi atau hartanah. Lebih cair aset, lebih mudah untuk menjual dan membeli di pasaran terbuka. Pertukaran asing dianggap sebagai kelas aset paling cair. Broker boleh mendapatkan kecairan daripada satu atau berbilang sumber, dengan itu menyampaikan kepada pelanggan mereka kedalaman pasaran yang mencukupi untuk pesanan mereka diisi. Ciri utama kecairan ialah kedalamannya, yang akan menentukan seberapa cepat dan berapa besar pesanan boleh dilaksanakan melalui platform dagangan. Memahami KecairanKecairan boleh dalaman atau luaran bergantung pada saiz dan buku broker. Syarikat yang cukup besar dan mempunyai aliran pelanggan material secara konsisten mencipta kumpulan mudah tunai mereka sendiri daripada aliran pesanan pelanggan mereka, dengan itu menginternalisasi aliran dan menjimatkan kos untuk menghantar pesanan pelanggan ke pasaran antara bank. Dengan berbuat demikian, walau bagaimanapun mereka mendedahkan diri mereka untuk membawa risiko pada perdagangan. Pembekal kecairan boleh menjadi broker utama, prima of prima, broker lain atau buku broker itu sendiri. Secara tradisinya, broker dibahagikan antara aliran dalaman dan pemunggahan dagangan pelanggan mereka kepada pembekal kecairan yang berbeza. Secara umumnya, broker runcit dan pelanggan mereka lebih suka aset cair yang membawa kepada kadar pengisian yang lebih baik dan kurang gelinciran. Apabila terdapat kekurangan kecairan pada pasaran tertentu, kegelinciran boleh berlaku - pesanan dilaksanakan pada harga yang paling hampir tersedia dengan yang diminta oleh pelanggan.
Baca Istilah ini, digabungkan dengan teknologi, bakat dan jenama yang dipercayai bermakna kami berada pada kedudukan yang baik untuk memenuhi keperluan Ahli kami yang semakin berkembang,” katanya.
Sementara itu, Laible menyifatkan Rubinstein sebagai "satu lagi langkah ke hadapan dalam meningkatkan tawaran EQS kami di AS. Pengetahuan teknikalnya yang mendalam dan rekod prestasinya dalam menyampaikan penyelesaian yang inovatif, dipacu pasaran meletakkan kami dengan baik untuk memacu pertumbuhan,” tambah ketua ekuiti itu.
Sebelum menyertai BNP Paribas, Rubinstein menghabiskan tiga tahun dengan Deutsche Bank sebagai Ketua Ekuiti Elektronik, Amerika. Di bank pelaburan multinasional Jerman, Rubinstein bertanggungjawab untuk pembangunan algoritma, penyelidikan kuantitatif, analisis kos transaksi, perundingan pelanggan dan strategi kecairan.
Beliau menyertai Deutsche Bank dari UBS di mana beliau menghabiskan dua belas tahun sebagai Ketua Algoritma Amerika dan Analisis
Analisis
Analitis boleh ditakrifkan sebagai pengesanan, analisis dan penyampaian corak berbangkit dalam data. Analitis juga berusaha untuk menerangkan atau menggambarkan dengan tepat hubungan antara data dan membuat keputusan yang berkesan. Dalam ruang dagangan, analitik digunakan dalam cara ramalan dalam usaha untuk meramalkan harga dengan lebih tepat. Model ramalan analitik ini secara amnya melibatkan analisis corak harga sejarah yang digunakan dalam percubaan untuk menentukan hasil harga tertentu. Analitis juga mungkin distrukturkan dengan model deskriptif, di mana pembaca cuba melukis korelasi dan pemahaman yang lebih baik tentang cara dan sebab peniaga bertindak balas terhadap set pembolehubah tertentu. Pedagang kadangkala melaksanakan penunjuk teknikal seperti purata bergerak, Bollinger Bands dan titik putus yang dibina berdasarkan data sejarah dan digunakan untuk meramalkan pergerakan harga masa hadapan. Bagaimana Analitis Berkaitan dengan Algo TradingAnalytics bergantung pada konsep perdagangan algoritma di mana perisian diprogramkan untuk memberi isyarat secara autonomi dan/atau melaksanakan pesanan beli dan jual berdasarkan siri faktor yang telah ditetapkan. Dalam ruang institusi, Algo-trading telah menjadi sangat kompetitif selama bertahun-tahun apabila institusi perdagangan berusaha untuk mengatasi pesaing melalui sistem automatik dan aplikasi maya strategi perdagangan. Pencernaan dan pengiraan analitik juga dilihat dalam bidang frekuensi tinggi yang muncul. perdagangan, di mana superkomputer digunakan untuk menganalisis berbilang pasaran serentak untuk membuat keputusan perdagangan automatik yang hampir serta-merta. Platform yang menyokong HFT mempunyai keupayaan untuk mengungguli pedagang manusia dengan ketara. Ini disebabkan oleh keupayaan semula jadi untuk dapat menganalisis set data besar secara menyeluruh sambil mengambil kira sejumlah besar faktor yang manusia tidak mampu memahami dalam kelajuan sedemikian. Selain itu, analitik dilihat dengan ujian belakang. Ujian belakang digunakan oleh pedagang untuk menguji ketekalan dan keberkesanan strategi dagangan dan penyelesaian dagangan berasaskan perisian terhadap data harga sejarah. Ujian belakang juga berfungsi sebagai taman permainan yang ideal untuk pembangunan selanjutnya perdagangan frekuensi tinggi serta menilai prestasi perdagangan manual atau automatik. Analitis akan terus mempunyai peranan yang semakin penting dalam perdagangan apabila teknologi baru muncul dan kemajuan aplikasi perdagangan berkembang melebihi kemampuan manusia.
Analitis boleh ditakrifkan sebagai pengesanan, analisis dan penyampaian corak berbangkit dalam data. Analitis juga berusaha untuk menerangkan atau menggambarkan dengan tepat hubungan antara data dan membuat keputusan yang berkesan. Dalam ruang dagangan, analitik digunakan dalam cara ramalan dalam usaha untuk meramalkan harga dengan lebih tepat. Model ramalan analitik ini secara amnya melibatkan analisis corak harga sejarah yang digunakan dalam percubaan untuk menentukan hasil harga tertentu. Analitis juga mungkin distrukturkan dengan model deskriptif, di mana pembaca cuba melukis korelasi dan pemahaman yang lebih baik tentang cara dan sebab peniaga bertindak balas terhadap set pembolehubah tertentu. Pedagang kadangkala melaksanakan penunjuk teknikal seperti purata bergerak, Bollinger Bands dan titik putus yang dibina berdasarkan data sejarah dan digunakan untuk meramalkan pergerakan harga masa hadapan. Bagaimana Analitis Berkaitan dengan Algo TradingAnalytics bergantung pada konsep perdagangan algoritma di mana perisian diprogramkan untuk memberi isyarat secara autonomi dan/atau melaksanakan pesanan beli dan jual berdasarkan siri faktor yang telah ditetapkan. Dalam ruang institusi, Algo-trading telah menjadi sangat kompetitif selama bertahun-tahun apabila institusi perdagangan berusaha untuk mengatasi pesaing melalui sistem automatik dan aplikasi maya strategi perdagangan. Pencernaan dan pengiraan analitik juga dilihat dalam bidang frekuensi tinggi yang muncul. perdagangan, di mana superkomputer digunakan untuk menganalisis berbilang pasaran serentak untuk membuat keputusan perdagangan automatik yang hampir serta-merta. Platform yang menyokong HFT mempunyai keupayaan untuk mengungguli pedagang manusia dengan ketara. Ini disebabkan oleh keupayaan semula jadi untuk dapat menganalisis set data besar secara menyeluruh sambil mengambil kira sejumlah besar faktor yang manusia tidak mampu memahami dalam kelajuan sedemikian. Selain itu, analitik dilihat dengan ujian belakang. Ujian belakang digunakan oleh pedagang untuk menguji ketekalan dan keberkesanan strategi dagangan dan penyelesaian dagangan berasaskan perisian terhadap data harga sejarah. Ujian belakang juga berfungsi sebagai taman permainan yang ideal untuk pembangunan selanjutnya perdagangan frekuensi tinggi serta menilai prestasi perdagangan manual atau automatik. Analitis akan terus mempunyai peranan yang semakin penting dalam perdagangan apabila teknologi baru muncul dan kemajuan aplikasi perdagangan berkembang melebihi kemampuan manusia.
Baca Istilah ini.
Fokus Liquidnet pada Pendapatan Tetap
Liquidnet pada November tahun lepas merekrut Nicholas Stephan sebagai Ketua Global Pendapatan Tetap untuk memupuk tawaran pendapatan tetap syarikat merentas pasaran utama dan sekunder. Stephan didakwa dengan memajukan protokol dagangan baharu, tadbir urus dan akses kepada Kecairan.
Pada bulan Disember, pengendali perdagangan swasta mengumumkan bahawa ia adalah meningkatkan liputan perkhidmatannya di benua Eropah dengan mengerahkan pakar ekuiti dan pendapatan tetap di Paris, Madrid, Frankfurt dan Copenhagen.
Walau bagaimanapun, pada awal September, syarikat itu melancarkan protokol yang membolehkan ahlinya memperdagangkan terbitan baharu dalam pasaran bon di seluruh Eropah dan Amerika Syarikat.
Sumber: https://www.financemagnates.com/executives/liquidnet-taps-james-rubinstein-to-enhance-eqs-offerings-in-us-americas/