Liquidnet, een mondiaal institutioneel investeringsnetwerk dat eigendom is van de TP ICAP Group, heeft James Rubinstein aangenomen als hoofd Execution and Quantitative Services (EQS) voor Amerika.
Rubinstein, die meer dan twintig jaar ervaring in deze functie meebrengt, zal verantwoordelijk zijn voor het bepalen van de strategische richting en het leiden van de inspanningen voor het EQS-aanbod van Liquidnet in de VS en Amerika.
De voormalige Head of Electronic Equities Product, Americas van BNP Paribas, is gevestigd in New York en zal rapporteren aan Rob Laible, Global Head of Equities van Liquidnet.
James Rubinstein sprak in reactie op zijn benoeming zijn vertrouwen uit in het vermogen van het bedrijf om institutionele liquiditeit aan zijn klanten te bieden. “De aandelenfranchise van Liquidnet heeft een enorm potentieel. De diepe en gevarieerde pool van institutionele liquiditeit
Liquiditeit
Liquiditeit vormt de kern van het aanbod van elke makelaar. Het is een basiskenmerk van elk financieel actief – of het nu een valuta, aandeel, obligatie, grondstof of onroerend goed is. Hoe meer liquide een activum is, hoe gemakkelijker het is om te verkopen en te kopen op de open markt. Deviezen worden beschouwd als de meest liquide activaklasse. Makelaars kunnen liquiditeit betrekken van een enkele of meerdere bronnen, waardoor hun klanten voldoende marktdiepte krijgen om hun orders te kunnen uitvoeren. Het belangrijkste kenmerk van liquiditeit is de diepte, die bepaalt hoe snel en hoe groot een order kan worden uitgevoerd via het handelsplatform. Liquiditeit begrijpen Liquiditeit kan intern of extern zijn, afhankelijk van de grootte en het boek van de broker. Bedrijven die groot genoeg zijn en consequent materiële klantstromen hebben, creëren hun eigen liquiditeitspools uit de orderstroom van hun klanten, waardoor ze stromen internaliseren en kosten besparen om klantorders naar de interbancaire markt te sturen. Door dat te doen, stellen ze zichzelf echter bloot aan het dragen van het risico op de transactie. Liquiditeitsverschaffers kunnen prime brokers, prime of primes, andere brokers of het makelaarsboek zelf zijn. Traditioneel zijn makelaars verdeeld tussen het internaliseren van stromen en het overladen van transacties van hun klanten naar verschillende liquiditeitsverschaffers. Over het algemeen geven retailmakelaars en hun klanten de voorkeur aan meer liquide activa, wat leidt tot betere opvullingspercentages en minder ontsporingen. Wanneer er op een bepaalde markt een gebrek aan liquiditeit is, kan er slippage optreden – de order wordt uitgevoerd tegen een prijs die het dichtst in de buurt komt van de door de klant gevraagde prijs.
Liquiditeit vormt de kern van het aanbod van elke makelaar. Het is een basiskenmerk van elk financieel actief – of het nu een valuta, aandeel, obligatie, grondstof of onroerend goed is. Hoe meer liquide een activum is, hoe gemakkelijker het is om te verkopen en te kopen op de open markt. Deviezen worden beschouwd als de meest liquide activaklasse. Makelaars kunnen liquiditeit betrekken van een enkele of meerdere bronnen, waardoor hun klanten voldoende marktdiepte krijgen om hun orders te kunnen uitvoeren. Het belangrijkste kenmerk van liquiditeit is de diepte, die bepaalt hoe snel en hoe groot een order kan worden uitgevoerd via het handelsplatform. Liquiditeit begrijpen Liquiditeit kan intern of extern zijn, afhankelijk van de grootte en het boek van de broker. Bedrijven die groot genoeg zijn en consequent materiële klantstromen hebben, creëren hun eigen liquiditeitspools uit de orderstroom van hun klanten, waardoor ze stromen internaliseren en kosten besparen om klantorders naar de interbancaire markt te sturen. Door dat te doen, stellen ze zichzelf echter bloot aan het dragen van het risico op de transactie. Liquiditeitsverschaffers kunnen prime brokers, prime of primes, andere brokers of het makelaarsboek zelf zijn. Traditioneel zijn makelaars verdeeld tussen het internaliseren van stromen en het overladen van transacties van hun klanten naar verschillende liquiditeitsverschaffers. Over het algemeen geven retailmakelaars en hun klanten de voorkeur aan meer liquide activa, wat leidt tot betere opvullingspercentages en minder ontsporingen. Wanneer er op een bepaalde markt een gebrek aan liquiditeit is, kan er slippage optreden – de order wordt uitgevoerd tegen een prijs die het dichtst in de buurt komt van de door de klant gevraagde prijs.
Lees deze term, gecombineerd met zijn technologie, talent en vertrouwde merk, betekent dat we goed geplaatst zijn om aan de veranderende behoeften van onze leden te voldoen,” zei hij.
Ondertussen beschreef Laible Rubinstein als “een nieuwe stap voorwaarts in het verbeteren van ons EQS-aanbod in de VS. Zijn diepgaande technische kennis en staat van dienst op het gebied van het leveren van innovatieve, marktgestuurde oplossingen positioneren ons goed om de groei te stimuleren”, voegde de aandelendirecteur eraan toe.
Voordat hij bij BNP Paribas kwam, werkte Rubinstein drie jaar bij Deutsche Bank als hoofd Electronic Equities, Americas. Bij de Duitse multinationale investeringsbank was Rubinstein verantwoordelijk voor de algoritmische ontwikkeling, kwantitatief onderzoek, transactiekostenanalyse, klantadvies en liquiditeitsstrategie.
Hij kwam van UBS bij Deutsche Bank, waar hij twaalf jaar lang hoofd van Algorithms in Amerika was Analytics
Analytics
Analytics kan worden gedefinieerd als het detecteren, analyseren en doorgeven van consequente patronen in gegevens. Analytics probeert ook de relatie tussen gegevens en effectieve besluitvorming uit te leggen of nauwkeurig weer te geven. In de handelsruimte worden analyses op een voorspellende manier toegepast in een poging om de prijs nauwkeuriger te voorspellen. Dit voorspellende analysemodel omvat over het algemeen de analyse van historische prijspatronen die worden gebruikt in een poging om bepaalde prijsresultaten te bepalen. Analytics kan ook worden gestructureerd met een beschrijvend model, waarbij lezers proberen een correlatie te trekken en een beter begrip te krijgen van hoe en waarom handelaren op een bepaalde reeks variabelen reageren. Traders implementeren soms technische indicatoren zoals voortschrijdende gemiddelden, Bollinger Bands en breekpunten die zijn gebaseerd op historische gegevens en worden gebruikt om toekomstige prijsbewegingen te voorspellen. Hoe Analytics zich verhoudt tot Algo Trading Op Analytics wordt vertrouwd in het concept van algoritmische handel, waarbij software is geprogrammeerd om autonoom koop- en verkooporders te signaleren en/of uit te voeren op basis van een reeks vooraf bepaalde factoren. In de institutionele ruimte is Algo-trading in de loop der jaren enorm concurrerend geworden, omdat handelsinstellingen ernaar streven de concurrenten te overtreffen via geautomatiseerde systemen en de virtuele toepassing van handelsstrategieën. De verwerking en berekening van analyses worden ook gezien in het opkomende gebied van hoogfrequente trading, waarbij supercomputers worden gebruikt om meerdere markten tegelijk te analyseren om vrijwel onmiddellijke geautomatiseerde handelsbeslissingen te nemen. Platforms die HFT ondersteunen, kunnen aanzienlijk beter presteren dan menselijke handelaren. Dit komt door het aangeboren vermogen om grote datasets uitgebreid te analyseren, terwijl ze rekening houden met een ontelbare som van factoren die mensen met zo'n snelheid niet kunnen bevatten. Bovendien worden analyses gezien met backtesting. Backtesting wordt door handelaren gebruikt om de consistentie en effectiviteit van handelsstrategieën en op software gebaseerde handelsoplossingen te testen tegen historische prijsgegevens. Backtesting dient ook als een ideale speeltuin voor de verdere ontwikkeling van hoogfrequente handel en voor het evalueren van de prestaties van handmatige of geautomatiseerde transacties. Analytics zal een steeds grotere rol blijven spelen in de handel naarmate opkomende technologieën en de vooruitgang van handelsapplicaties verder gaan dan de menselijke mogelijkheden.
Analytics kan worden gedefinieerd als het detecteren, analyseren en doorgeven van consequente patronen in gegevens. Analytics probeert ook de relatie tussen gegevens en effectieve besluitvorming uit te leggen of nauwkeurig weer te geven. In de handelsruimte worden analyses op een voorspellende manier toegepast in een poging om de prijs nauwkeuriger te voorspellen. Dit voorspellende analysemodel omvat over het algemeen de analyse van historische prijspatronen die worden gebruikt in een poging om bepaalde prijsresultaten te bepalen. Analytics kan ook worden gestructureerd met een beschrijvend model, waarbij lezers proberen een correlatie te trekken en een beter begrip te krijgen van hoe en waarom handelaren op een bepaalde reeks variabelen reageren. Traders implementeren soms technische indicatoren zoals voortschrijdende gemiddelden, Bollinger Bands en breekpunten die zijn gebaseerd op historische gegevens en worden gebruikt om toekomstige prijsbewegingen te voorspellen. Hoe Analytics zich verhoudt tot Algo Trading Op Analytics wordt vertrouwd in het concept van algoritmische handel, waarbij software is geprogrammeerd om autonoom koop- en verkooporders te signaleren en/of uit te voeren op basis van een reeks vooraf bepaalde factoren. In de institutionele ruimte is Algo-trading in de loop der jaren enorm concurrerend geworden, omdat handelsinstellingen ernaar streven de concurrenten te overtreffen via geautomatiseerde systemen en de virtuele toepassing van handelsstrategieën. De verwerking en berekening van analyses worden ook gezien in het opkomende gebied van hoogfrequente trading, waarbij supercomputers worden gebruikt om meerdere markten tegelijk te analyseren om vrijwel onmiddellijke geautomatiseerde handelsbeslissingen te nemen. Platforms die HFT ondersteunen, kunnen aanzienlijk beter presteren dan menselijke handelaren. Dit komt door het aangeboren vermogen om grote datasets uitgebreid te analyseren, terwijl ze rekening houden met een ontelbare som van factoren die mensen met zo'n snelheid niet kunnen bevatten. Bovendien worden analyses gezien met backtesting. Backtesting wordt door handelaren gebruikt om de consistentie en effectiviteit van handelsstrategieën en op software gebaseerde handelsoplossingen te testen tegen historische prijsgegevens. Backtesting dient ook als een ideale speeltuin voor de verdere ontwikkeling van hoogfrequente handel en voor het evalueren van de prestaties van handmatige of geautomatiseerde transacties. Analytics zal een steeds grotere rol blijven spelen in de handel naarmate opkomende technologieën en de vooruitgang van handelsapplicaties verder gaan dan de menselijke mogelijkheden.
Lees deze term.
Liquidnets focus op vastrentende waarden
Liquidnet in november vorig jaar rekruteerde Nicholas Stephan als Global Head of Fixed Income om het vastrentende aanbod van het bedrijf op de primaire en secundaire markten te cultiveren. Stephan werd belast met het bevorderen van nieuwe handelsprotocollen, bestuur en toegang tot liquiditeit.
In december maakte de particuliere handelsoperator bekend dat dit het geval was het verbeteren van de dekking van zijn diensten in continentaal Europa door aandelen- en vastrentende specialisten in te zetten in Parijs, Madrid, Frankfurt en Kopenhagen.
Eerder in september kondigde het bedrijf echter aan een protocol gelanceerd waardoor haar leden nieuwe emissies kunnen verhandelen op obligatiemarkten in Europa en de Verenigde Staten.
Liquidnet, een mondiaal institutioneel investeringsnetwerk dat eigendom is van de TP ICAP Group, heeft James Rubinstein aangenomen als hoofd Execution and Quantitative Services (EQS) voor Amerika.
Rubinstein, die meer dan twintig jaar ervaring in deze functie meebrengt, zal verantwoordelijk zijn voor het bepalen van de strategische richting en het leiden van de inspanningen voor het EQS-aanbod van Liquidnet in de VS en Amerika.
De voormalige Head of Electronic Equities Product, Americas van BNP Paribas, is gevestigd in New York en zal rapporteren aan Rob Laible, Global Head of Equities van Liquidnet.
James Rubinstein sprak in reactie op zijn benoeming zijn vertrouwen uit in het vermogen van het bedrijf om institutionele liquiditeit aan zijn klanten te bieden. “De aandelenfranchise van Liquidnet heeft een enorm potentieel. De diepe en gevarieerde pool van institutionele liquiditeit
Liquiditeit
Liquiditeit vormt de kern van het aanbod van elke makelaar. Het is een basiskenmerk van elk financieel actief – of het nu een valuta, aandeel, obligatie, grondstof of onroerend goed is. Hoe meer liquide een activum is, hoe gemakkelijker het is om te verkopen en te kopen op de open markt. Deviezen worden beschouwd als de meest liquide activaklasse. Makelaars kunnen liquiditeit betrekken van een enkele of meerdere bronnen, waardoor hun klanten voldoende marktdiepte krijgen om hun orders te kunnen uitvoeren. Het belangrijkste kenmerk van liquiditeit is de diepte, die bepaalt hoe snel en hoe groot een order kan worden uitgevoerd via het handelsplatform. Liquiditeit begrijpen Liquiditeit kan intern of extern zijn, afhankelijk van de grootte en het boek van de broker. Bedrijven die groot genoeg zijn en consequent materiële klantstromen hebben, creëren hun eigen liquiditeitspools uit de orderstroom van hun klanten, waardoor ze stromen internaliseren en kosten besparen om klantorders naar de interbancaire markt te sturen. Door dat te doen, stellen ze zichzelf echter bloot aan het dragen van het risico op de transactie. Liquiditeitsverschaffers kunnen prime brokers, prime of primes, andere brokers of het makelaarsboek zelf zijn. Traditioneel zijn makelaars verdeeld tussen het internaliseren van stromen en het overladen van transacties van hun klanten naar verschillende liquiditeitsverschaffers. Over het algemeen geven retailmakelaars en hun klanten de voorkeur aan meer liquide activa, wat leidt tot betere opvullingspercentages en minder ontsporingen. Wanneer er op een bepaalde markt een gebrek aan liquiditeit is, kan er slippage optreden – de order wordt uitgevoerd tegen een prijs die het dichtst in de buurt komt van de door de klant gevraagde prijs.
Liquiditeit vormt de kern van het aanbod van elke makelaar. Het is een basiskenmerk van elk financieel actief – of het nu een valuta, aandeel, obligatie, grondstof of onroerend goed is. Hoe meer liquide een activum is, hoe gemakkelijker het is om te verkopen en te kopen op de open markt. Deviezen worden beschouwd als de meest liquide activaklasse. Makelaars kunnen liquiditeit betrekken van een enkele of meerdere bronnen, waardoor hun klanten voldoende marktdiepte krijgen om hun orders te kunnen uitvoeren. Het belangrijkste kenmerk van liquiditeit is de diepte, die bepaalt hoe snel en hoe groot een order kan worden uitgevoerd via het handelsplatform. Liquiditeit begrijpen Liquiditeit kan intern of extern zijn, afhankelijk van de grootte en het boek van de broker. Bedrijven die groot genoeg zijn en consequent materiële klantstromen hebben, creëren hun eigen liquiditeitspools uit de orderstroom van hun klanten, waardoor ze stromen internaliseren en kosten besparen om klantorders naar de interbancaire markt te sturen. Door dat te doen, stellen ze zichzelf echter bloot aan het dragen van het risico op de transactie. Liquiditeitsverschaffers kunnen prime brokers, prime of primes, andere brokers of het makelaarsboek zelf zijn. Traditioneel zijn makelaars verdeeld tussen het internaliseren van stromen en het overladen van transacties van hun klanten naar verschillende liquiditeitsverschaffers. Over het algemeen geven retailmakelaars en hun klanten de voorkeur aan meer liquide activa, wat leidt tot betere opvullingspercentages en minder ontsporingen. Wanneer er op een bepaalde markt een gebrek aan liquiditeit is, kan er slippage optreden – de order wordt uitgevoerd tegen een prijs die het dichtst in de buurt komt van de door de klant gevraagde prijs.
Lees deze term, gecombineerd met zijn technologie, talent en vertrouwde merk, betekent dat we goed geplaatst zijn om aan de veranderende behoeften van onze leden te voldoen,” zei hij.
Ondertussen beschreef Laible Rubinstein als “een nieuwe stap voorwaarts in het verbeteren van ons EQS-aanbod in de VS. Zijn diepgaande technische kennis en staat van dienst op het gebied van het leveren van innovatieve, marktgestuurde oplossingen positioneren ons goed om de groei te stimuleren”, voegde de aandelendirecteur eraan toe.
Voordat hij bij BNP Paribas kwam, werkte Rubinstein drie jaar bij Deutsche Bank als hoofd Electronic Equities, Americas. Bij de Duitse multinationale investeringsbank was Rubinstein verantwoordelijk voor de algoritmische ontwikkeling, kwantitatief onderzoek, transactiekostenanalyse, klantadvies en liquiditeitsstrategie.
Hij kwam van UBS bij Deutsche Bank, waar hij twaalf jaar lang hoofd van Algorithms in Amerika was Analytics
Analytics
Analytics kan worden gedefinieerd als het detecteren, analyseren en doorgeven van consequente patronen in gegevens. Analytics probeert ook de relatie tussen gegevens en effectieve besluitvorming uit te leggen of nauwkeurig weer te geven. In de handelsruimte worden analyses op een voorspellende manier toegepast in een poging om de prijs nauwkeuriger te voorspellen. Dit voorspellende analysemodel omvat over het algemeen de analyse van historische prijspatronen die worden gebruikt in een poging om bepaalde prijsresultaten te bepalen. Analytics kan ook worden gestructureerd met een beschrijvend model, waarbij lezers proberen een correlatie te trekken en een beter begrip te krijgen van hoe en waarom handelaren op een bepaalde reeks variabelen reageren. Traders implementeren soms technische indicatoren zoals voortschrijdende gemiddelden, Bollinger Bands en breekpunten die zijn gebaseerd op historische gegevens en worden gebruikt om toekomstige prijsbewegingen te voorspellen. Hoe Analytics zich verhoudt tot Algo Trading Op Analytics wordt vertrouwd in het concept van algoritmische handel, waarbij software is geprogrammeerd om autonoom koop- en verkooporders te signaleren en/of uit te voeren op basis van een reeks vooraf bepaalde factoren. In de institutionele ruimte is Algo-trading in de loop der jaren enorm concurrerend geworden, omdat handelsinstellingen ernaar streven de concurrenten te overtreffen via geautomatiseerde systemen en de virtuele toepassing van handelsstrategieën. De verwerking en berekening van analyses worden ook gezien in het opkomende gebied van hoogfrequente trading, waarbij supercomputers worden gebruikt om meerdere markten tegelijk te analyseren om vrijwel onmiddellijke geautomatiseerde handelsbeslissingen te nemen. Platforms die HFT ondersteunen, kunnen aanzienlijk beter presteren dan menselijke handelaren. Dit komt door het aangeboren vermogen om grote datasets uitgebreid te analyseren, terwijl ze rekening houden met een ontelbare som van factoren die mensen met zo'n snelheid niet kunnen bevatten. Bovendien worden analyses gezien met backtesting. Backtesting wordt door handelaren gebruikt om de consistentie en effectiviteit van handelsstrategieën en op software gebaseerde handelsoplossingen te testen tegen historische prijsgegevens. Backtesting dient ook als een ideale speeltuin voor de verdere ontwikkeling van hoogfrequente handel en voor het evalueren van de prestaties van handmatige of geautomatiseerde transacties. Analytics zal een steeds grotere rol blijven spelen in de handel naarmate opkomende technologieën en de vooruitgang van handelsapplicaties verder gaan dan de menselijke mogelijkheden.
Analytics kan worden gedefinieerd als het detecteren, analyseren en doorgeven van consequente patronen in gegevens. Analytics probeert ook de relatie tussen gegevens en effectieve besluitvorming uit te leggen of nauwkeurig weer te geven. In de handelsruimte worden analyses op een voorspellende manier toegepast in een poging om de prijs nauwkeuriger te voorspellen. Dit voorspellende analysemodel omvat over het algemeen de analyse van historische prijspatronen die worden gebruikt in een poging om bepaalde prijsresultaten te bepalen. Analytics kan ook worden gestructureerd met een beschrijvend model, waarbij lezers proberen een correlatie te trekken en een beter begrip te krijgen van hoe en waarom handelaren op een bepaalde reeks variabelen reageren. Traders implementeren soms technische indicatoren zoals voortschrijdende gemiddelden, Bollinger Bands en breekpunten die zijn gebaseerd op historische gegevens en worden gebruikt om toekomstige prijsbewegingen te voorspellen. Hoe Analytics zich verhoudt tot Algo Trading Op Analytics wordt vertrouwd in het concept van algoritmische handel, waarbij software is geprogrammeerd om autonoom koop- en verkooporders te signaleren en/of uit te voeren op basis van een reeks vooraf bepaalde factoren. In de institutionele ruimte is Algo-trading in de loop der jaren enorm concurrerend geworden, omdat handelsinstellingen ernaar streven de concurrenten te overtreffen via geautomatiseerde systemen en de virtuele toepassing van handelsstrategieën. De verwerking en berekening van analyses worden ook gezien in het opkomende gebied van hoogfrequente trading, waarbij supercomputers worden gebruikt om meerdere markten tegelijk te analyseren om vrijwel onmiddellijke geautomatiseerde handelsbeslissingen te nemen. Platforms die HFT ondersteunen, kunnen aanzienlijk beter presteren dan menselijke handelaren. Dit komt door het aangeboren vermogen om grote datasets uitgebreid te analyseren, terwijl ze rekening houden met een ontelbare som van factoren die mensen met zo'n snelheid niet kunnen bevatten. Bovendien worden analyses gezien met backtesting. Backtesting wordt door handelaren gebruikt om de consistentie en effectiviteit van handelsstrategieën en op software gebaseerde handelsoplossingen te testen tegen historische prijsgegevens. Backtesting dient ook als een ideale speeltuin voor de verdere ontwikkeling van hoogfrequente handel en voor het evalueren van de prestaties van handmatige of geautomatiseerde transacties. Analytics zal een steeds grotere rol blijven spelen in de handel naarmate opkomende technologieën en de vooruitgang van handelsapplicaties verder gaan dan de menselijke mogelijkheden.
Lees deze term.
Liquidnets focus op vastrentende waarden
Liquidnet in november vorig jaar rekruteerde Nicholas Stephan als Global Head of Fixed Income om het vastrentende aanbod van het bedrijf op de primaire en secundaire markten te cultiveren. Stephan werd belast met het bevorderen van nieuwe handelsprotocollen, bestuur en toegang tot liquiditeit.
In december maakte de particuliere handelsoperator bekend dat dit het geval was het verbeteren van de dekking van zijn diensten in continentaal Europa door aandelen- en vastrentende specialisten in te zetten in Parijs, Madrid, Frankfurt en Kopenhagen.
Eerder in september kondigde het bedrijf echter aan een protocol gelanceerd waardoor haar leden nieuwe emissies kunnen verhandelen op obligatiemarkten in Europa en de Verenigde Staten.
Bron: https://www.financemagnates.com/executives/liquidnet-taps-james-rubinstein-to-enhance-eqs-offerings-in-us-americas/