Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unitau.br/jspui/handle/20.500.11874/7185
metadata.dc.type: Trabalho de Graduação
Title: High frequency trading (Hft) : conceitos, custos e rentabilidade nas operações de Dólar Futuro
Authors: Silva, Gabriel Alves da, 1996-
Silva, Gabriel Alves da, 1996-
Abstract: Resumo:O High Frequency Trading (HFT) é uma técnica de negociação baseada em algoritmos, que utiliza tecnologias sofisticadas de processamento de informação com rapidez na comunicação com os sistemas dos mercados em que atuam implementando estratégias variadas no mercado de capitais. É um processo de negociação pode ou não resultar na conclusão de operações, dependendo das condições de oferta e demanda existentes durante a execução do programa, a qual se dá comumente sem nenhuma intervenção humana. O trabalho teve por objetivo demonstrar por meio de um estudo de caso realizado por Maaz (2018), quais os gastos iniciais para operar um High Frequency Trading (HFT) ou Negociações de Alta Frequência nas operações do mercado futuro de dólar, por meio da análise das oscilações da variação da taxa Cambial entre Reais (BRL) e Dólar dos Estados Unidos da América (USD) ao longo do dia, as chamadas day trade, e qual o retorno médio esperado. Para isso, realizou pesquisa bibliográfica exploratória apoiada coleta de dados de duas pesquisas; de Maaz em 2018 e na de Chow; et al. em 2017, para subsidiar o estudo de caso realizado. Considerou-se que, as negociações nas bolsas de valores com a utilização do HFT, permite que elas ocorram de maneira automática, gerando condições específicas e em prazos curtíssimos, realizar inúmeras operações de compra e venda de ativos. Com isso, cada fração de segundo pode influenciar os lucros obtidos nas operações, dada as pequenas variações nos preços, e dessa forma, os investidores ou negociadores conseguem otimizar o tempo e aumentar a eficiência das operações, resultando em lucros com pequenas variações de preços.
Abstract: High Frequency Trading (HFT) is a trading technique based on algorithms, which uses sophisticated information processing technologies to communicate quickly with the systems of the markets in which they operate, implementing different strategies in the capital market. It is a negotiation process that may or may not result in the conclusion of operations, depending on the supply and demand conditions existing during the execution of the program, which usually happens without any human intervention. The work aimed to demonstrate, through a case study carried out by Maaz (2018), which are the initial expenses to operate a High Frequency Trading (HTF) or High Frequency Trading in dollar futures market operations, through the analysis the fluctuations in the variation of the exchange rate between Reais (BRL) and the United States of America (USD) throughout the day, the so-called day trades, and what is the expected average return. For this, it carried out exploratory bibliographic research supported by the collection of data from two surveys; from Maaz in 2018 and from Chow; et al. in 2017, to support the case study carried out. It was considered that trading on the stock exchanges using the HFT allows them to occur automatically, generating specific conditions and in very short terms, to carry out numerous asset purchase and sale operations. Thus, every fraction of a second can influence the profits obtained in the operations, given the small variations in prices, and in this way, investors or traders can optimize time and increase the efficiency of operations, resulting in profits with small price variations.
Keywords: Mercado financeiro
Mercado futuro
Bolsa de Valores
metadata.dc.language: Português
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.unitau.br/jspui/handle/20.500.11874/7185
Issue Date: 2021
Appears in Collections:Engenharia de Computação - Trabalhos de Graduação

Files in This Item:
File SizeFormat 
Monografia BRUNO-GABRIEL- Versao final-1.pdf2.32 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.