
没有自动化,现代金融市场无法运行。交易商,交易对手和交易处理基础设施依赖于自动化,以应对市场产生的数据雪崩,对其可靠性和完整性至关重要。尽管偶尔的故障 - 由于2010年5月灾难性的潮流崩溃以来,这一切都变得越来越频繁,而且严重 - 这一切都是如此顺利地发生,很容易将技术视为理所当然。
这对今年贸易技术的贸易世界的技术人员提供了信贷40.无论他们在股票,固定收益,货币,商品或衍生品中工作,这里上市的高管都是在规模和复杂性提出的无数问题上的开拓解决方案市场。
作为一个例子,作为一个例子,流动性挤压在公司债券中,经销商从主要交易撤退的后果,使他们自己的资本受到风险。输入创造思想家和问题求解器,如Richard Prager,Blackrock的交易,流动性和投资平台负责人。今年第1号,PRAGer通过阐明了对狭窄流动性和鼓励买方向的解决方案的担忧来实现了一个世贸署的影响。Blackrock协作,例如,在开放交易上,关于市场抑制的协议(见第12号,Nick Themelis)平台,这些平台与广泛的市场参与者汇总流动性。
为了采购流动性并准备触发算法策略,在其他必要的任务中,计算能力和速度的加速多年来一直是交易技术开发中的驱动力。追求低延迟 - 最大限度地减少通信时间 - 推动了所谓的算法军备竞赛,这持续到这一天。对于KCG Holdings首席技术官Mike Blum(第9号),速度不是全部和最终的速度。虽然它仍然很重要而且不能被忽视,但现在的重点是alpha,“他说。“现在它是关于变得更聪明。”
事实上,情报已成为交易中的共同主题,并在分析界限和策略的分析中。PortWare(Alfred Eskandar,No.30)在2012年将一个人工智能组件引入其执行管理系统。今天的机器智能支持实时决策,嵌入在Bloomberg Tradlebook(Glenn Lesko,6号)和来自花旗的Optimus(丹克甘,第5号)。它没有结束:Tradeweb Markets(Billy Hult,14号)正在吹捧智能执行的概念“将机器学习集成越来越聪明”,而金融行业监管机构(史蒂文兰迪希,31号)是将机器学习用作监控500亿交易,报价和其他日常市场事件的工具。(不要折扣人体元素,Blackrock的Prager强调“这是关于人和机器。”)
交易技术40由机构投资者编辑选择,考虑到行业专家的提名和投入。亚博赞助欧冠领导标准包括近期和职业成就和对个别公司和整个行业的贡献;行政责任的范围和复杂性;和纯粹的技术创新。单击下面的40个人资料的链接。
排名是在高级贡献编辑杰弗里库勒的方向下编制的。案例由Kuler编写;亚洲局首席艾伦T. Cheng;工作人员Jess Delaney;和高级作家弗朗西斯丹麦,Imogen Rose-Smith和Julie Segal。
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