Liquidnet, ett globalt institutionellt investeringsnätverk som ägs av TP ICAP Group, har anställt James Rubinstein som Head of Execution and Quantitative Services (EQS) för Amerika.
Rubinstein, som tar med sig över två decennier av erfarenhet till rollen, kommer att ansvara för att sätta den strategiska riktningen och leda arbetet med Liquidnets EQS-erbjudanden i USA och Amerika.
Den tidigare BNP Paribas chef för Electronic Equities Product, Americas, är baserad i New York och kommer att rapportera till Rob Laible, Liquidnets Global Head of Equities.
James Rubinstein, som reaktion på sin utnämning, uttryckte förtroende för företagets förmåga att tillhandahålla institutionell likviditet till sina kunder. "Liquidnets aktiefranchise har enorm potential. Dess djupa och mångsidiga pool av institutionella likviditet
Likviditet
Likviditet är kärnan i varje mäklares erbjudande. Det är en grundläggande egenskap hos varje finansiell tillgång – vare sig det är en valuta, aktie, obligation, råvara eller fastighet. Ju mer likvid en tillgång är, desto lättare är det att sälja och köpa på den öppna marknaden. Utländsk valuta anses vara den mest likvida tillgångsklassen. Mäklare kan hämta likviditet från en eller flera källor och därigenom leverera till sina kunder tillräckligt med marknadsdjup för att deras order ska kunna fyllas. Det huvudsakliga kännetecknet för likviditet är dess djup, vilket kommer att avgöra hur snabbt och hur stor en order kan utföras via handelsplattformen. Förstå likviditet Likviditet kan vara intern eller extern beroende på mäklarens storlek och bok. Företag som är tillräckligt stora och konsekvent har väsentliga kundflöden skapar sina egna likviditetspooler från sina kunders orderflöde och internaliserar därigenom flöden och sparar kostnader för att skicka kundorder till interbankmarknaden. Genom att göra det utsätter de sig dock för att bära risken på handeln. Likviditetsleverantörer kan vara prime brokers, prime of prime, andra mäklare eller mäklarens bok själv. Traditionellt är mäklare uppdelade mellan internaliseringsflöden och avlastning av sina kunders affärer till olika likviditetsleverantörer. I allmänhet föredrar detaljhandelsmäklare och deras kunder mer likvida tillgångar som leder till bättre fyllningsgrader och mindre glidning. När det råder brist på likviditet på en viss marknad kan glidning uppstå – ordern utförs till ett pris som är närmast tillgängligt för det som kunden begärt.
Likviditet är kärnan i varje mäklares erbjudande. Det är en grundläggande egenskap hos varje finansiell tillgång – vare sig det är en valuta, aktie, obligation, råvara eller fastighet. Ju mer likvid en tillgång är, desto lättare är det att sälja och köpa på den öppna marknaden. Utländsk valuta anses vara den mest likvida tillgångsklassen. Mäklare kan hämta likviditet från en eller flera källor och därigenom leverera till sina kunder tillräckligt med marknadsdjup för att deras order ska kunna fyllas. Det huvudsakliga kännetecknet för likviditet är dess djup, vilket kommer att avgöra hur snabbt och hur stor en order kan utföras via handelsplattformen. Förstå likviditet Likviditet kan vara intern eller extern beroende på mäklarens storlek och bok. Företag som är tillräckligt stora och konsekvent har väsentliga kundflöden skapar sina egna likviditetspooler från sina kunders orderflöde och internaliserar därigenom flöden och sparar kostnader för att skicka kundorder till interbankmarknaden. Genom att göra det utsätter de sig dock för att bära risken på handeln. Likviditetsleverantörer kan vara prime brokers, prime of prime, andra mäklare eller mäklarens bok själv. Traditionellt är mäklare uppdelade mellan internaliseringsflöden och avlastning av sina kunders affärer till olika likviditetsleverantörer. I allmänhet föredrar detaljhandelsmäklare och deras kunder mer likvida tillgångar som leder till bättre fyllningsgrader och mindre glidning. När det råder brist på likviditet på en viss marknad kan glidning uppstå – ordern utförs till ett pris som är närmast tillgängligt för det som kunden begärt.
Läs denna termin, i kombination med dess teknologi, talang och pålitliga varumärke gör att vi har goda förutsättningar att möta våra medlemmars föränderliga behov”, sa han.
Samtidigt beskrev Laible Rubinstein som "ett annat steg framåt för att förbättra vårt EQS-erbjudande i USA. Hans djupa tekniska kunskap och meritlista av att leverera innovativa, marknadsdrivna lösningar positionerar oss väl för att driva tillväxt”, tillade aktiechefen.
Innan Rubinstein kom till BNP Paribas tillbringade han tre år hos Deutsche Bank som chef för Electronic Equities, Americas. På den tyska multinationella investeringsbanken var Rubinstein ansvarig för algoritmutveckling, kvantitativ forskning, transaktionskostnadsanalys, kundrådgivning och likviditetsstrategi.
Han kom till Deutsche Bank från UBS där han tillbringade tolv år som Americas Head of Algoritms och Analytics
Analytics
Analys kan definieras som upptäckt, analys och vidarebefordran av följdmönster i data. Analytics försöker också förklara eller korrekt återspegla förhållandet mellan data och effektivt beslutsfattande. I handelsområdet tillämpas analyser på ett prediktivt sätt i ett försök att mer exakt förutsäga priset. Denna prediktiva analysmodell involverar i allmänhet analys av historiska prismönster som används i ett försök att fastställa vissa prisutfall. Analytics kan också struktureras med en beskrivande modell, där läsarna försöker skapa en korrelation och bättre förståelse för hur och varför handlare reagerar på en viss uppsättning variabler. Handlare implementerar ibland tekniska indikatorer som glidande medelvärden, Bollinger Bands och brytpunkter som bygger på historiska data och används för att förutsäga framtida prisrörelser. Hur Analytics förhåller sig till Algo TradingAnalytics är beroende av konceptet med algoritmisk handel där programvara är programmerad att autonomt signalera och/eller utföra köp- och säljorder baserat på en rad förutbestämda faktorer. Inom det institutionella utrymmet har Algo-trading blivit mycket konkurrenskraftig genom åren då handelsinstitutioner försöker överträffa konkurrenterna genom automatiserade system och virtuell tillämpning av handelsstrategier. Sammanfattningen och beräkningen av analyser ses också inom det framväxande området högfrekvens handel, där superdatorer används för att analysera flera marknader samtidigt för att fatta nästan omedelbara automatiserade handelsbeslut. Plattformar som stöder HFT har förmågan att avsevärt överträffa mänskliga handlare. Detta beror på den medfödda förmågan att kunna analysera stora datamängder på ett omfattande sätt samtidigt som man tar hänsyn till en oräknelig summa av faktorer som människor är oförmögna att förstå i sådan hastighet. Dessutom ses analyser med backtesting. Backtesting används av handlare för att testa konsekvensen och effektiviteten hos handelsstrategier och mjukvarubaserade handelslösningar mot historiska prisdata. Backtesting fungerar också som en idealisk lekplats för vidareutveckling av högfrekvent handel samt utvärdering av prestanda för manuella eller automatiserade affärer. Analytics kommer att fortsätta att spela en allt viktigare roll i handeln i takt med att framväxande teknologier och utvecklingen av handelsapplikationer går längre än mänsklig förmåga.
Analys kan definieras som upptäckt, analys och vidarebefordran av följdmönster i data. Analytics försöker också förklara eller korrekt återspegla förhållandet mellan data och effektivt beslutsfattande. I handelsområdet tillämpas analyser på ett prediktivt sätt i ett försök att mer exakt förutsäga priset. Denna prediktiva analysmodell involverar i allmänhet analys av historiska prismönster som används i ett försök att fastställa vissa prisutfall. Analytics kan också struktureras med en beskrivande modell, där läsarna försöker skapa en korrelation och bättre förståelse för hur och varför handlare reagerar på en viss uppsättning variabler. Handlare implementerar ibland tekniska indikatorer som glidande medelvärden, Bollinger Bands och brytpunkter som bygger på historiska data och används för att förutsäga framtida prisrörelser. Hur Analytics förhåller sig till Algo TradingAnalytics är beroende av konceptet med algoritmisk handel där programvara är programmerad att autonomt signalera och/eller utföra köp- och säljorder baserat på en rad förutbestämda faktorer. Inom det institutionella utrymmet har Algo-trading blivit mycket konkurrenskraftig genom åren då handelsinstitutioner försöker överträffa konkurrenterna genom automatiserade system och virtuell tillämpning av handelsstrategier. Sammanfattningen och beräkningen av analyser ses också inom det framväxande området högfrekvens handel, där superdatorer används för att analysera flera marknader samtidigt för att fatta nästan omedelbara automatiserade handelsbeslut. Plattformar som stöder HFT har förmågan att avsevärt överträffa mänskliga handlare. Detta beror på den medfödda förmågan att kunna analysera stora datamängder på ett omfattande sätt samtidigt som man tar hänsyn till en oräknelig summa av faktorer som människor är oförmögna att förstå i sådan hastighet. Dessutom ses analyser med backtesting. Backtesting används av handlare för att testa konsekvensen och effektiviteten hos handelsstrategier och mjukvarubaserade handelslösningar mot historiska prisdata. Backtesting fungerar också som en idealisk lekplats för vidareutveckling av högfrekvent handel samt utvärdering av prestanda för manuella eller automatiserade affärer. Analytics kommer att fortsätta att spela en allt viktigare roll i handeln i takt med att framväxande teknologier och utvecklingen av handelsapplikationer går längre än mänsklig förmåga.
Läs denna termin.
Liquidnets fokus på ränteintäkter
Liquidnet i november förra året rekryterade Nicholas Stephan som Global Head of Fixed Income för att odla företagets ränteerbjudande över primära och sekundära marknader. Stephan anklagades för att främja nya handelsprotokoll, styrning och tillgång till likviditet.
I december meddelade den privata handelsoperatören att så var fallet förbättra täckningen av sina tjänster på den europeiska kontinenten genom att distribuera aktie- och räntespecialister i Paris, Madrid, Frankfurt och Köpenhamn.
Men tidigare i september, företaget lanserade ett protokoll som gör det möjligt för dess medlemmar att handla med nya emissioner på obligationsmarknader i Europa och USA.
Liquidnet, ett globalt institutionellt investeringsnätverk som ägs av TP ICAP Group, har anställt James Rubinstein som Head of Execution and Quantitative Services (EQS) för Amerika.
Rubinstein, som tar med sig över två decennier av erfarenhet till rollen, kommer att ansvara för att sätta den strategiska riktningen och leda arbetet med Liquidnets EQS-erbjudanden i USA och Amerika.
Den tidigare BNP Paribas chef för Electronic Equities Product, Americas, är baserad i New York och kommer att rapportera till Rob Laible, Liquidnets Global Head of Equities.
James Rubinstein, som reaktion på sin utnämning, uttryckte förtroende för företagets förmåga att tillhandahålla institutionell likviditet till sina kunder. "Liquidnets aktiefranchise har enorm potential. Dess djupa och mångsidiga pool av institutionella likviditet
Likviditet
Likviditet är kärnan i varje mäklares erbjudande. Det är en grundläggande egenskap hos varje finansiell tillgång – vare sig det är en valuta, aktie, obligation, råvara eller fastighet. Ju mer likvid en tillgång är, desto lättare är det att sälja och köpa på den öppna marknaden. Utländsk valuta anses vara den mest likvida tillgångsklassen. Mäklare kan hämta likviditet från en eller flera källor och därigenom leverera till sina kunder tillräckligt med marknadsdjup för att deras order ska kunna fyllas. Det huvudsakliga kännetecknet för likviditet är dess djup, vilket kommer att avgöra hur snabbt och hur stor en order kan utföras via handelsplattformen. Förstå likviditet Likviditet kan vara intern eller extern beroende på mäklarens storlek och bok. Företag som är tillräckligt stora och konsekvent har väsentliga kundflöden skapar sina egna likviditetspooler från sina kunders orderflöde och internaliserar därigenom flöden och sparar kostnader för att skicka kundorder till interbankmarknaden. Genom att göra det utsätter de sig dock för att bära risken på handeln. Likviditetsleverantörer kan vara prime brokers, prime of prime, andra mäklare eller mäklarens bok själv. Traditionellt är mäklare uppdelade mellan internaliseringsflöden och avlastning av sina kunders affärer till olika likviditetsleverantörer. I allmänhet föredrar detaljhandelsmäklare och deras kunder mer likvida tillgångar som leder till bättre fyllningsgrader och mindre glidning. När det råder brist på likviditet på en viss marknad kan glidning uppstå – ordern utförs till ett pris som är närmast tillgängligt för det som kunden begärt.
Likviditet är kärnan i varje mäklares erbjudande. Det är en grundläggande egenskap hos varje finansiell tillgång – vare sig det är en valuta, aktie, obligation, råvara eller fastighet. Ju mer likvid en tillgång är, desto lättare är det att sälja och köpa på den öppna marknaden. Utländsk valuta anses vara den mest likvida tillgångsklassen. Mäklare kan hämta likviditet från en eller flera källor och därigenom leverera till sina kunder tillräckligt med marknadsdjup för att deras order ska kunna fyllas. Det huvudsakliga kännetecknet för likviditet är dess djup, vilket kommer att avgöra hur snabbt och hur stor en order kan utföras via handelsplattformen. Förstå likviditet Likviditet kan vara intern eller extern beroende på mäklarens storlek och bok. Företag som är tillräckligt stora och konsekvent har väsentliga kundflöden skapar sina egna likviditetspooler från sina kunders orderflöde och internaliserar därigenom flöden och sparar kostnader för att skicka kundorder till interbankmarknaden. Genom att göra det utsätter de sig dock för att bära risken på handeln. Likviditetsleverantörer kan vara prime brokers, prime of prime, andra mäklare eller mäklarens bok själv. Traditionellt är mäklare uppdelade mellan internaliseringsflöden och avlastning av sina kunders affärer till olika likviditetsleverantörer. I allmänhet föredrar detaljhandelsmäklare och deras kunder mer likvida tillgångar som leder till bättre fyllningsgrader och mindre glidning. När det råder brist på likviditet på en viss marknad kan glidning uppstå – ordern utförs till ett pris som är närmast tillgängligt för det som kunden begärt.
Läs denna termin, i kombination med dess teknologi, talang och pålitliga varumärke gör att vi har goda förutsättningar att möta våra medlemmars föränderliga behov”, sa han.
Samtidigt beskrev Laible Rubinstein som "ett annat steg framåt för att förbättra vårt EQS-erbjudande i USA. Hans djupa tekniska kunskap och meritlista av att leverera innovativa, marknadsdrivna lösningar positionerar oss väl för att driva tillväxt”, tillade aktiechefen.
Innan Rubinstein kom till BNP Paribas tillbringade han tre år hos Deutsche Bank som chef för Electronic Equities, Americas. På den tyska multinationella investeringsbanken var Rubinstein ansvarig för algoritmutveckling, kvantitativ forskning, transaktionskostnadsanalys, kundrådgivning och likviditetsstrategi.
Han kom till Deutsche Bank från UBS där han tillbringade tolv år som Americas Head of Algoritms och Analytics
Analytics
Analys kan definieras som upptäckt, analys och vidarebefordran av följdmönster i data. Analytics försöker också förklara eller korrekt återspegla förhållandet mellan data och effektivt beslutsfattande. I handelsområdet tillämpas analyser på ett prediktivt sätt i ett försök att mer exakt förutsäga priset. Denna prediktiva analysmodell involverar i allmänhet analys av historiska prismönster som används i ett försök att fastställa vissa prisutfall. Analytics kan också struktureras med en beskrivande modell, där läsarna försöker skapa en korrelation och bättre förståelse för hur och varför handlare reagerar på en viss uppsättning variabler. Handlare implementerar ibland tekniska indikatorer som glidande medelvärden, Bollinger Bands och brytpunkter som bygger på historiska data och används för att förutsäga framtida prisrörelser. Hur Analytics förhåller sig till Algo TradingAnalytics är beroende av konceptet med algoritmisk handel där programvara är programmerad att autonomt signalera och/eller utföra köp- och säljorder baserat på en rad förutbestämda faktorer. Inom det institutionella utrymmet har Algo-trading blivit mycket konkurrenskraftig genom åren då handelsinstitutioner försöker överträffa konkurrenterna genom automatiserade system och virtuell tillämpning av handelsstrategier. Sammanfattningen och beräkningen av analyser ses också inom det framväxande området högfrekvens handel, där superdatorer används för att analysera flera marknader samtidigt för att fatta nästan omedelbara automatiserade handelsbeslut. Plattformar som stöder HFT har förmågan att avsevärt överträffa mänskliga handlare. Detta beror på den medfödda förmågan att kunna analysera stora datamängder på ett omfattande sätt samtidigt som man tar hänsyn till en oräknelig summa av faktorer som människor är oförmögna att förstå i sådan hastighet. Dessutom ses analyser med backtesting. Backtesting används av handlare för att testa konsekvensen och effektiviteten hos handelsstrategier och mjukvarubaserade handelslösningar mot historiska prisdata. Backtesting fungerar också som en idealisk lekplats för vidareutveckling av högfrekvent handel samt utvärdering av prestanda för manuella eller automatiserade affärer. Analytics kommer att fortsätta att spela en allt viktigare roll i handeln i takt med att framväxande teknologier och utvecklingen av handelsapplikationer går längre än mänsklig förmåga.
Analys kan definieras som upptäckt, analys och vidarebefordran av följdmönster i data. Analytics försöker också förklara eller korrekt återspegla förhållandet mellan data och effektivt beslutsfattande. I handelsområdet tillämpas analyser på ett prediktivt sätt i ett försök att mer exakt förutsäga priset. Denna prediktiva analysmodell involverar i allmänhet analys av historiska prismönster som används i ett försök att fastställa vissa prisutfall. Analytics kan också struktureras med en beskrivande modell, där läsarna försöker skapa en korrelation och bättre förståelse för hur och varför handlare reagerar på en viss uppsättning variabler. Handlare implementerar ibland tekniska indikatorer som glidande medelvärden, Bollinger Bands och brytpunkter som bygger på historiska data och används för att förutsäga framtida prisrörelser. Hur Analytics förhåller sig till Algo TradingAnalytics är beroende av konceptet med algoritmisk handel där programvara är programmerad att autonomt signalera och/eller utföra köp- och säljorder baserat på en rad förutbestämda faktorer. Inom det institutionella utrymmet har Algo-trading blivit mycket konkurrenskraftig genom åren då handelsinstitutioner försöker överträffa konkurrenterna genom automatiserade system och virtuell tillämpning av handelsstrategier. Sammanfattningen och beräkningen av analyser ses också inom det framväxande området högfrekvens handel, där superdatorer används för att analysera flera marknader samtidigt för att fatta nästan omedelbara automatiserade handelsbeslut. Plattformar som stöder HFT har förmågan att avsevärt överträffa mänskliga handlare. Detta beror på den medfödda förmågan att kunna analysera stora datamängder på ett omfattande sätt samtidigt som man tar hänsyn till en oräknelig summa av faktorer som människor är oförmögna att förstå i sådan hastighet. Dessutom ses analyser med backtesting. Backtesting används av handlare för att testa konsekvensen och effektiviteten hos handelsstrategier och mjukvarubaserade handelslösningar mot historiska prisdata. Backtesting fungerar också som en idealisk lekplats för vidareutveckling av högfrekvent handel samt utvärdering av prestanda för manuella eller automatiserade affärer. Analytics kommer att fortsätta att spela en allt viktigare roll i handeln i takt med att framväxande teknologier och utvecklingen av handelsapplikationer går längre än mänsklig förmåga.
Läs denna termin.
Liquidnets fokus på ränteintäkter
Liquidnet i november förra året rekryterade Nicholas Stephan som Global Head of Fixed Income för att odla företagets ränteerbjudande över primära och sekundära marknader. Stephan anklagades för att främja nya handelsprotokoll, styrning och tillgång till likviditet.
I december meddelade den privata handelsoperatören att så var fallet förbättra täckningen av sina tjänster på den europeiska kontinenten genom att distribuera aktie- och räntespecialister i Paris, Madrid, Frankfurt och Köpenhamn.
Men tidigare i september, företaget lanserade ett protokoll som gör det möjligt för dess medlemmar att handla med nya emissioner på obligationsmarknader i Europa och USA.
Källa: https://www.financemagnates.com/executives/liquidnet-taps-james-rubinstein-to-enhance-eqs-offerings-in-us-americas/