Começar

Análise Fundamentalista

DOMINÂNCIA DO BITCOIN PODE EXPLODIR NAS PROXIMAS SEMANASPela análise técnica, vemos o CRYPTOCAP:BTC.D ganhando força contra as altcoin, por mais que o bitcoin esteja caindo junto isso mostra irracionalidade das pessoas sendo uma ação de manada levando o mercado para grandes quedas. Outro possível cenário é o MarketCap das altcoins estar diminuindo drasticamente em comparação ao INDEX:BTCUSD que mostra uma resiliência do Bitcoin mesmo em um momento "apocalíptico". Podemos ver esse cenário como uma ótima oportunidade de compra visando o médio e longo prazo, tanto no INDEX:BTCUSD quanto CRYPTOCAP:BTC.D tendo uma exposição em questão de risco retorno confortável para Holds ou Swing Trade.
CRYPTOCAP:BTC.DViés de alta
por LuanVieira13
2
O Santo Graal dos Investidores - O Ciclo de Negócios/EconômicoO ciclo de negócios descreve como a economia se expande e contrai ao longo do tempo. É um movimento ascendente e descendente do produto interno bruto, juntamente com sua taxa de crescimento de longo prazo. O ciclo de negócios consiste em 6 fases/estágios: 1. Expansão 2. Pico 3. Recessão 4. Depressão 5. Calha 6. Recuperação 1) Expansão Setores afetados : Tecnologia, Discrição do consumidor A expansão é a primeira fase do ciclo de negócios. A economia move-se lentamente para cima e o ciclo começa. O governo fortalece a economia: Redução de impostos Aumento nos gastos. - Quando o crescimento desacelera, o banco central reduz as taxas para encorajar as empresas a tomar empréstimos. - À medida que a economia se expande, é provável que os indicadores econômicos mostrem sinais positivos, como emprego, renda, salários, lucros, demanda e oferta. - Um aumento no emprego aumenta a confiança do consumidor, aumentando a atividade nos mercados imobiliários e o crescimento torna-se positivo. Um alto nível de demanda e oferta insuficiente levam a um aumento no preço da produção. Os investidores tomam empréstimos com taxas altas para suprir a pressão da demanda. Esse processo continua até que a economia se torne favorável à expansão. 2) Pico: Setor Afetado: Financeiro, energia, materiais - A segunda fase do ciclo de negócios é o pico que mostra o crescimento máximo da economia. Identificar o ponto final de uma expansão é a tarefa mais complexa porque pode durar vários anos. - Esta fase mostra uma redução nas taxas de desemprego. O mercado continua com perspectivas positivas. Durante a expansão, o banco central procura sinais de pressão crescente sobre os preços, e o aumento das taxas pode contribuir para esse pico. O banco central também tenta proteger a economia contra a inflação nesta fase. - Uma vez que as taxas de emprego, renda, salários, lucros, demanda e oferta já são altos, não há mais aumento. - O investidor produzirá cada vez mais para suprir a pressão da demanda. Assim, o investimento e o produto ficarão caros. Neste momento, o investidor não terá retorno devido à inflação. Os preços são muito mais altos para os compradores comprarem. A partir desta situação, ocorre uma recessão. A economia reverte a partir desta fase. 3) Recessão: Setor afetado : serviços públicos, saúde, produtos básicos de consumo - Dois trimestres consecutivos de quedas consecutivas no produto interno bruto constituem uma recessão. - A recessão é seguida por uma fase de pico. Nesta fase os indicadores econômicos começam a derreter. A demanda pelas mercadorias diminuiu devido aos preços elevados. A oferta continuará aumentando e, por outro lado, a demanda começará a diminuir. Isso causa um "excesso de oferta" e levará à queda dos preços. 4) Depressão: - Em recessões mais prolongadas, a economia entra em uma fase de depressão. O período de mal-estar é chamado de depressão. A depressão não acontece com frequência, mas quando acontece, parece não haver nenhuma quantidade de estímulo político que possa tirar os consumidores e as empresas de suas crises. Quando a economia está em declínio e abaixo do crescimento estável, esse estágio é chamado de depressão. - Os consumidores não tomam empréstimos ou gastam porque estão pessimistas sobre as perspectivas econômicas. À medida que o banco central reduz as taxas de juros, os empréstimos ficam baratos, mas as empresas não conseguem tirar proveito dos empréstimos porque não conseguem ver uma imagem clara de quando a demanda começará a aumentar. Haverá menos demanda por empréstimos. O negócio acaba ficando com estoques e reduzindo a produção, que já produzia. - As empresas demitem cada vez mais funcionários, a taxa de desemprego dispara e a confiança diminui. 5) Calha: - Quando o crescimento econômico se torna negativo, as perspectivas parecem desesperadoras. O declínio adicional na demanda e oferta de bens e serviços levará a mais queda nos preços. - Mostra a situação negativa máxima quando a economia atingiu seu ponto mais baixo. Todos os indicadores econômicos serão piores. Ex. A maior taxa de desemprego e nenhuma demanda por bens e serviços (menor), etc. Após a conclusão, o bom momento começa com a fase de recuperação. 6) Recuperação: Setores afetados: Industriais, materiais, imobiliário - Como resultado dos preços baixos, a economia começa a se recuperar de uma taxa de crescimento negativa, e a demanda e a produção começam a aumentar. - As empresas param de demitir funcionários e começam a encontrar para atender o atual nível de demanda. Como resultado, eles são obrigados a contratar. Com o passar dos meses, a economia já está em expansão. - O ciclo de negócios é importante porque os investidores tentam concentrar seus investimentos naqueles que se espera um bom desempenho em um determinado momento do ciclo. - O governo e o banco central também tomam medidas para estabelecer uma economia saudável. O governo vai aumentar as despesas e também tomar medidas para aumentar a produção. Após as fases de recuperação, a economia entra novamente na fase de expansão. Céu Seguro/Ações Defensivas - Mantém ou antecipa seus valores durante a crise, então se sai bem. Podemos até esperar bons retornos nessas classes de ativos. Ex. utilitários, cuidados de saúde, produtos básicos de consumo, etc. Perdoe-me pela barreira da comunicação. @Money_Dictators
BITSTAMP:BTCUSDEducacional
por Money_Dictators
13
Negociação Algorítmica vs. Manual - Qual Estratégia Reina SupremIntrodução: No mundo dinâmico dos mercados financeiros, as estratégias de negociação evoluíram significativamente ao longo dos anos. Com os avanços da tecnologia e o surgimento da inteligência artificial (IA), a negociação algorítmica, também conhecida como algo trading, ganhou imensa popularidade. A negociação Algo utiliza algoritmos complexos e sistemas automatizados para executar negociações com rapidez e eficiência, oferecendo inúmeras vantagens sobre as abordagens tradicionais de negociação manual. Neste artigo, exploraremos as vantagens e desvantagens do algo trading em comparação com o trading manual, fornecendo uma visão abrangente de ambas as abordagens. Vamos nos aprofundar na velocidade, eficiência, tomada de decisão sem emoção, consistência, escalabilidade, precisão, recursos de backtesting, gerenciamento de risco e diversificação oferecidos pela negociação de algo. Além disso, discutiremos a flexibilidade, adaptabilidade, intuição, experiência, inteligência emocional e pensamento criativo que a negociação manual traz para a mesa. Vantagens da negociação Algo: Velocidade e Eficiência: Uma das principais vantagens da negociação de algo é sua notável velocidade e eficiência. Com algoritmos executando negociações em milissegundos, a negociação de algo elimina os atrasos associados à negociação manual. Essa vantagem de velocidade permite que os traders capitalizem oportunidades de mercado fugazes e capturem discrepâncias de preço que, de outra forma, seriam perdidas. Ao responder rapidamente às mudanças do mercado, o algo trading garante que os traders possam entrar e sair de posições a preços ótimos. Tomada de decisão sem emoção: os humanos são propensos a vieses emocionais, que podem obscurecer o julgamento e levar a decisões de investimento irracionais. A negociação de Algo remove esses vieses emocionais, contando com regras e algoritmos pré-programados. Os algoritmos tomam decisões com base em parâmetros lógicos, análise objetiva e dados históricos, eliminando a influência do medo, ganância ou outras emoções humanas. Como resultado, a negociação de algo permite uma tomada de decisão mais disciplinada e objetiva, levando a melhores resultados de negociação. Consistência: A consistência é um fator crucial no sucesso comercial. A negociação de Algo oferece a vantagem de manter uma abordagem de negociação consistente ao longo do tempo. Os algoritmos seguem um conjunto de regras predefinidas de forma consistente, garantindo que as negociações sejam executadas de maneira padronizada. Essa consistência ajuda os traders a evitar decisões impulsivas ou desvios da estratégia de negociação original, levando a uma abordagem de investimento mais disciplinada. Escalabilidade aprimorada: a negociação manual tradicional tem limitações quando se trata de escalabilidade. À medida que os volumes de negociação aumentam, torna-se um desafio para os traders executar ordens com eficiência. A negociação de Algo supera esse obstáculo automatizando todo o processo. Os algoritmos podem lidar com um alto volume de negociações em vários mercados simultaneamente, garantindo escalabilidade sem comprometer a velocidade ou a precisão da execução. Essa escalabilidade permite que os traders aproveitem diversas oportunidades de mercado sem quaisquer restrições operacionais. Maior precisão: a negociação de Algo aproveita o poder da tecnologia para aumentar a precisão da negociação. Os algoritmos podem analisar grandes quantidades de dados de mercado, identificar padrões e executar negociações com base em parâmetros precisos. Ao eliminar o erro humano e a subjetividade, o algoritmo de negociação aumenta a precisão da execução da negociação. Essa precisão aprimorada pode levar a melhores resultados comerciais, maximizando os lucros e minimizando as perdas. Recursos de backtesting e otimização: Outra vantagem significativa do algo trading é sua capacidade de backtesting de estratégias de trading. Os algoritmos podem analisar dados históricos do mercado para simular cenários de negociação e avaliar o desempenho de diferentes estratégias. Esse processo de backtesting ajuda os traders a otimizar suas estratégias, identificando padrões ou variáveis que geram os melhores resultados. Ao ajustar as estratégias antes de implementá-las em mercados ativos, os comerciantes de algo podem aumentar suas chances de sucesso. Gerenciamento de risco automatizado: gerenciamento de risco automatizado: o gerenciamento de risco é um aspecto crítico da negociação. A negociação Algo oferece recursos automatizados de gerenciamento de risco que podem ser incorporados aos algoritmos. Os traders podem programar parâmetros de risco específicos, como ordens de stop loss ou regras de dimensionamento de posições, para garantir que as perdas sejam limitadas e as posições sejam gerenciadas adequadamente. Ao automatizar o gerenciamento de riscos, o algo trading reduz a dependência do monitoramento manual e ajuda a proteger contra possíveis desacelerações do mercado. Diversificação: Diversificação: A negociação de Algo permite que os traders diversifiquem seus portfólios de forma eficaz. Com algoritmos capazes de executar negociações simultaneamente em vários mercados, classes de ativos ou estratégias, os traders podem distribuir seus investimentos e reduzir o risco geral. A diversificação ajuda a mitigar o impacto das flutuações individuais do mercado e pode aumentar potencialmente os retornos de longo prazo. Remoção de vieses emocionais: Finalmente, a negociação de algo elimina a influência de vieses emocionais que muitas vezes atrapalham as decisões de negociação. Medo, ganância e outras emoções podem obscurecer o julgamento e levar a más escolhas de investimento. Baseando-se em algoritmos, o algo trading remove esses vieses emocionais do processo de tomada de decisão. Essa abordagem objetiva ajuda os traders a tomar decisões mais racionais e baseadas em dados, levando a um melhor desempenho geral da negociação. Disadvantage of Algo Trading Vulnerabilidades e riscos do sistema: Uma das principais preocupações com a negociação de algo são as vulnerabilidades e riscos do sistema. Uma vez que a negociação de algoritmos depende fortemente de tecnologia e sistemas de computador, qualquer mau funcionamento técnico ou falha do sistema pode ter consequências graves. Quedas de energia, interrupções de rede ou falhas de software podem interromper as operações comerciais e potencialmente levar a perdas financeiras. É crucial que os traders tenham medidas robustas de gerenciamento de risco para mitigar esses riscos de forma eficaz. Desafios Técnicos e Complexidade: Desafios Técnicos e Complexidade: A negociação de Algol envolve infraestrutura tecnológica complexa e algoritmos sofisticados. Implementar e manter tais sistemas requer um alto nível de conhecimento técnico e recursos. Os comerciantes devem ter uma compreensão completa das linguagens de programação e algoritmos para desenvolver e modificar estratégias de negociação. Além disso, monitorar e manter a infraestrutura pode ser desafiador e demorado, exigindo atualizações e ajustes contínuos para acompanhar a evolução das condições do mercado. Otimização excessiva: Outra desvantagem da negociação de algo é o risco de otimização excessiva. Os comerciantes podem ser tentados a ajustar seus algoritmos excessivamente com base em dados históricos para alcançar um desempenho passado excepcional. No entanto, a otimização excessiva pode levar a um fenômeno chamado "ajuste de curva", em que os algoritmos se tornam muito específicos para dados históricos e falham em ter um bom desempenho em condições de mercado em tempo real. É essencial encontrar um equilíbrio entre otimizar as estratégias e garantir a adaptabilidade às mudanças na dinâmica do mercado Excesso de confiança em dados históricos: a negociação de Algo depende fortemente de dados históricos para gerar sinais de negociação e tomar decisões. Embora os dados históricos possam fornecer informações valiosas, nem sempre refletem com precisão as condições futuras do mercado. A dinâmica, tendências e relacionamentos do mercado podem mudar ao longo do tempo, tornando os dados históricos menos relevantes. Os comerciantes devem ser cautelosos em não confiar apenas no desempenho passado e monitorar e adaptar continuamente suas estratégias às condições atuais do mercado. Falta de adaptabilidade: Outra desvantagem do algo trading é sua potencial falta de adaptabilidade a eventos inesperados do mercado ou mudanças repentinas nas condições do mercado. As estratégias de negociação de Algo são normalmente baseadas em regras e algoritmos predefinidos, que podem não levar em conta eventos imprevistos ou extrema volatilidade do mercado. Os comerciantes devem estar atentos e prontos para intervir ou modificar suas estratégias manualmente quando as condições do mercado se desviarem significativamente das regras programadas. Vantagens da negociação manual Flexibilidade e Adaptabilidade: A negociação manual oferece a vantagem de flexibilidade e adaptabilidade. Os comerciantes podem ajustar rapidamente suas estratégias e reagir às mudanças nas condições do mercado em tempo real. Ao contrário dos algoritmos, os operadores humanos podem adaptar seu processo de tomada de decisão com base em novas informações, eventos inesperados ou tendências emergentes do mercado. Essa flexibilidade permite uma tomada de decisão ágil e a capacidade de capitalizar as oportunidades de mercado em evolução. Intuição e experiência: os traders humanos possuem intuição e experiência, que podem ser recursos valiosos no processo de negociação. Através de anos de experiência, os traders desenvolvem uma compreensão profunda da dinâmica do mercado, padrões e inter-relações entre os ativos. A intuição permite que eles façam julgamentos informados com base em seu conhecimento e instintos acumulados. Esse elemento humano adiciona um aspecto qualitativo às decisões de negociação que os algoritmos podem não ter. Tomada de decisão complexa: a negociação manual envolve uma tomada de decisão complexa que vai além das regras predefinidas. Os traders analisam vários fatores, como indicadores fundamentais e técnicos, notícias econômicas e eventos geopolíticos, para tomar decisões bem informadas. Essa capacidade de considerar várias variáveis e avaliar seu impacto no mercado permite que os traders tomem decisões diferenciadas que os algoritmos podem ignorar. Inteligência emocional e sentimento de mercado: os humanos possuem inteligência emocional, o que pode ser vantajoso no comércio. As emoções podem fornecer informações valiosas sobre o sentimento do mercado e a psicologia do investidor. Os comerciantes humanos podem avaliar o sentimento do mercado interpretando os movimentos de preços, o sentimento das notícias e as conversas do mercado. Compreender e incorporar o sentimento do mercado na tomada de decisões pode ajudar os traders a identificar possíveis mudanças no mercado e aproveitar as oportunidades baseadas no sentimento. Compreensão contextual: a negociação manual permite que os traders tenham uma compreensão contextual profunda dos mercados em que operam. Eles podem analisar fatores econômicos mais amplos, desenvolvimentos políticos e dinâmicas específicas do setor para avaliar o ambiente de mercado com precisão. Essa compreensão contextual fornece aos traders uma visão abrangente dos fatores que podem influenciar os movimentos do mercado, permitindo uma tomada de decisão mais informada. Pensamento criativo e oportunista: Os traders humanos trazem o pensamento criativo e oportunista para o processo de negociação. Eles podem detectar oportunidades únicas que os algoritmos podem não considerar. Ao empregar habilidades analíticas, pensamento crítico e abordagens prontas para uso, os traders podem identificar estratégias de negociação não convencionais ou ativos subvalorizados que os algoritmos podem ignorar. Esse pensamento criativo permite que os traders capitalizem as ineficiências do mercado e gerem retornos. Condições de mercado complexas: a negociação manual prospera em condições de mercado complexas que os algoritmos podem ter dificuldade para navegar. Em situações em que a dinâmica do mercado está mudando rapidamente, volátil ou influenciada por eventos imprevisíveis, os operadores humanos podem se adaptar rapidamente e tomar decisões com base em seu julgamento e experiência. A capacidade de pensar por conta própria e ajustar as estratégias de acordo permite que os traders naveguem pelas condições desafiadoras do mercado de forma eficaz. Disadvantage of Manual Trading Viés Emocional: Negociar com Algol carece de emoções humanas, o que às vezes pode ser uma desvantagem. Os comerciantes humanos podem analisar as condições do mercado com base na intuição e na experiência, enquanto os algoritmos dependem exclusivamente de dados históricos e regras predefinidas. Vieses emocionais, como medo ou ganância, podem desempenhar um papel na tomada de decisões, mas os algoritmos não podem levar em consideração esses aspectos humanos diferenciados. Tempo e Esforço: Implementar e manter sistemas de negociação de algo requer tempo e esforço. O desenvolvimento de algoritmos e estratégias eficazes exige conhecimento técnico e recursos significativos. Os comerciantes precisam monitorar e atualizar continuamente seus algoritmos para garantir que permaneçam relevantes nas mudanças nas condições do mercado. Esse compromisso contínuo pode consumir muito tempo e exigir pessoal adicional ou suporte técnico. Velocidade de execução: Embora a negociação de algo seja conhecida por sua velocidade, pode haver desafios na execução. Em mercados em rápida evolução, atrasos na execução de ordens podem levar à perda de oportunidades ou a resultados comerciais menos favoráveis. Os sistemas de negociação Algo precisam ser equipados com infraestrutura de alto desempenho e conectividade confiável para executar negociações com rapidez e eficiência. Sobrecarga de informações: na era digital de hoje, grandes quantidades de dados estão disponíveis para os traders. Os sistemas de negociação Algo podem processar rapidamente grandes volumes de informações, mas existe o risco de sobrecarga de informações. Filtrar dados excessivos e identificar sinais relevantes pode ser um desafio. Os comerciantes devem projetar cuidadosamente algoritmos para se concentrar em informações essenciais e evitar serem sobrecarregados por dados irrelevantes ou ruidosos. O poder da IA para aprimorar a negociação algorítmica: Análise de dados e reconhecimento de padrões: os algoritmos de IA se destacam no processamento de grandes quantidades de dados e no reconhecimento de padrões que podem ser difíceis de serem identificados pelos operadores humanos. Ao analisar dados históricos de mercado, notícias, sentimento de mídia social e outras informações relevantes, os algoritmos baseados em IA podem descobrir correlações e tendências ocultas. Isso permite que os traders desenvolvam estratégias de negociação mais robustas com base em insights orientados por dados. Análise preditiva e previsão: os algoritmos de IA podem aproveitar as técnicas de aprendizado de máquina para gerar modelos preditivos e previsões. Ao treinar em dados históricos de mercado, esses algoritmos podem identificar padrões e relacionamentos que podem ajudar a prever futuros movimentos de preços. Essa capacidade preditiva permite que os traders antecipem as tendências do mercado, identifiquem oportunidades em potencial e ajustem suas estratégias de acordo. Monitoramento de mercado em tempo real: sistemas baseados em IA podem monitorar continuamente dados de mercado em tempo real, feeds de notícias e plataformas de mídia social. Isso permite que os traders se mantenham atualizados sobre os desenvolvimentos do mercado, notícias de última hora e mudanças de opinião. Ao incorporar dados em tempo real em seus algoritmos, os traders podem tomar decisões de negociação mais rápidas e precisas, especialmente em condições de mercado voláteis e em rápida mudança. Sistemas adaptativos e de autoaprendizagem: os algoritmos de IA têm a capacidade de se adaptar e aprender a partir de dados de mercado e resultados comerciais. Por meio de técnicas de aprendizado por reforço, esses algoritmos podem otimizar continuamente as estratégias de negociação com base no feedback de desempenho em tempo real. Essa adaptabilidade permite que os algoritmos evoluam e melhorem com o tempo, aprimorando sua capacidade de gerar retornos consistentes e se adaptar às mudanças na dinâmica do mercado. Suporte aprimorado à decisão: Os algoritmos de IA podem fornecer ferramentas de suporte à decisão para os traders, apresentando-lhes informações baseadas em dados, análise de risco e ações recomendadas. Ao combinar o poder da IA com a experiência humana, os traders podem tomar decisões mais informadas e completas. Essas ferramentas de suporte à decisão podem auxiliar na alocação de portfólio, execução comercial e gerenciamento de risco, melhorando o desempenho comercial geral. Como a negociação algorítmica lida com notícias e eventos? No mundo acelerado dos mercados financeiros, notícias e eventos desempenham um papel fundamental na condução dos movimentos de preços e na criação de oportunidades de negociação. A negociação algorítmica surgiu como uma ferramenta poderosa para capitalizar essas dinâmicas. Monitoramento automatizado de notícias: Os sistemas de negociação algorítmica são equipados com a capacidade de monitorar automaticamente as fontes de notícias, incluindo sites de notícias financeiras, comunicados à imprensa e plataformas de mídia social. Ao utilizar o processamento de linguagem natural (NLP) e técnicas de análise de sentimento, os algoritmos podem filtrar grandes quantidades de dados de notícias, identificando informações relevantes que podem impactar o mercado. Processamento de dados em tempo real: Os algoritmos se destacam no processamento de dados em tempo real e na análise rápida de seu impacto potencial no mercado. Ao integrar feeds de notícias e outros dados baseados em eventos em seus modelos, os algoritmos podem avaliar rapidamente a relevância e o potencial significado de mercado de notícias ou eventos específicos. Isso permite que os traders reajam prontamente a oportunidades ou riscos emergentes. Estratégias de negociação orientadas a eventos: Os sistemas de negociação algorítmica podem ser programados para executar estratégias de negociação orientadas a eventos. Essas estratégias são projetadas para capitalizar os movimentos do mercado desencadeados por eventos específicos, como lançamentos econômicos, anúncios de lucros corporativos ou desenvolvimentos geopolíticos. Os algoritmos podem verificar automaticamente eventos relevantes e executar negociações com base em critérios predefinidos, como limites de preços ou resultados de análises de sentimentos. Análise de sentimentos: A análise de sentimento é um componente crucial da negociação baseada em notícias e eventos. Os algoritmos podem analisar artigos de notícias, sentimento de mídia social e outros dados textuais para avaliar o sentimento do mercado em torno de um evento ou notícia específico. Ao avaliar o sentimento positivo ou negativo, os algoritmos podem tomar decisões de negociação informadas e ajustar as estratégias de acordo. Backtesting e Otimização: A negociação algorítmica permite backtesting e otimização de notícias e estratégias de negociação orientadas a eventos. Os dados históricos podem ser usados para testar o desempenho dos modelos de negociação em vários cenários de notícias. Ao analisar as reações anteriores do mercado a eventos semelhantes, os algoritmos podem ser ajustados para melhorar sua precisão e lucratividade. Negociação algorítmica de notícias: A negociação algorítmica de notícias envolve a execução automática de negociações com base em gatilhos de notícias predefinidos. Por exemplo, algoritmos podem ser programados para comprar ou vender automaticamente certos ativos quando notícias específicas são divulgadas ou quando certas condições são atendidas. Essa abordagem automatizada elimina a necessidade de monitoramento manual e garante uma execução rápida em resposta a eventos de notícias. Gerenciamento de riscos: Os sistemas de negociação algorítmica incorporam medidas de gerenciamento de risco para mitigar a desvantagem potencial das negociações orientadas por notícias e eventos. Ordens de stop loss, algoritmos de dimensionamento de posição e regras de gerenciamento de risco podem ser integrados para proteger contra movimentos adversos do mercado ou resultados inesperados de notícias. Isso ajuda a minimizar as perdas e garante uma exposição controlada ao risco. Flash Crash 2010: um evento de mercado histórico Em 6 de maio de 2010, os mercados financeiros experimentaram um evento sem precedentes conhecido como "Flash Crash". Em questão de minutos, os preços das ações despencaram drasticamente, apenas para se recuperar logo em seguida. Essa turbulência repentina e extrema do mercado provocou ondas de choque no mundo financeiro e destacou as vulnerabilidades de um cenário comercial cada vez mais interconectado e orientado para a tecnologia. O Flash Crash se desenrola: Naquele dia fatídico, entre 14h32. e 14h45 EDT, o mercado de ações dos EUA experimentou um declínio abrupto e severo nos preços. Em minutos, o Dow Jones Industrial Average (DJIA) caiu quase 1.000 pontos, apagando aproximadamente US$ 1 trilhão em valor de mercado. Ações de primeira linha, como Procter & Gamble e Accenture, viram seus preços caírem brevemente para uma mera fração de seus valores anteriores à queda. Esse colapso repentino e dramático foi seguido por uma rápida recuperação, com os preços se recuperando amplamente no final do pregão. Os fatores contribuintes: Vários fatores convergiram para criar a tempestade perfeita para o Flash Crash. Um elemento-chave foi a prevalência crescente de negociação de alta frequência (HFT), em que algoritmos de computador executam negociações em velocidades ultrarrápidas. Essa negociação automatizada, combinada com a interconexão dos mercados, exacerbou a velocidade e a intensidade do crash. Além disso, o uso generalizado de ordens de stop loss, que são acionadas quando uma ação atinge um preço especificado, ampliou a pressão de venda à medida que os preços caíram rapidamente. A falta de salvaguardas de mercado e mecanismos reguladores adequados exacerbou ainda mais a situação. Papel da negociação algorítmica: A negociação algorítmica desempenhou um papel significativo no Flash Crash. À medida que os mercados diminuíam rapidamente, certas estratégias de negociação algorítmica falharam em funcionar como pretendido, exacerbando a liquidação. Esses algoritmos, projetados para capturar pequenas discrepâncias de preços, acabaram se envolvendo em um "ciclo de feedback" de vendas, empurrando os preços ainda mais para baixo. A velocidade e a automação da negociação algorítmica dificultaram a intervenção humana para mitigar efetivamente a situação em tempo real. Reformas de mercado e lições aprendidas: O Flash Crash de 2010 levou a reformas regulatórias e tecnológicas significativas destinadas a prevenir eventos semelhantes no futuro. As medidas incluíram a implementação de disjuntores, que interrompem temporariamente a negociação durante movimentos extremos de preços, e revisões das regras de disjuntores em todo o mercado. A vigilância do mercado e a coordenação entre bolsas e reguladores também foram aprimoradas para melhor monitorar e responder a atividades comerciais incomuns. Além disso, o incidente destacou a necessidade de maior transparência e escrutínio das práticas de negociação algorítmica. Implicações para a estabilidade do mercado: O Flash Crash serviu como um alerta para os participantes e reguladores do mercado, ressaltando os riscos potenciais associados à negociação algorítmica e de alta frequência. Ele destacou a importância de garantir que a infraestrutura e as regulamentações do mercado acompanhem os avanços tecnológicos. O incidente também enfatizou a necessidade de os participantes do mercado entenderem as complexidades dos sistemas de negociação que empregam e de os reguladores avaliarem e adaptarem continuamente as estruturas regulatórias para lidar com os riscos emergentes. O Flash Crash de 2010 representa um momento crucial na história do mercado financeiro, expondo vulnerabilidades no mundo cada vez mais complexo e interconectado do comércio eletrônico. O evento desencadeou reformas significativas e levou a um maior foco na estabilidade do mercado, transparência e gestão de riscos. Embora tenham sido feitos avanços para melhorar as salvaguardas do mercado e a supervisão regulatória, a vigilância contínua e a adaptação contínua aos avanços tecnológicos são necessárias para manter a integridade e a estabilidade dos mercados financeiros modernos. Como a negociação algorítmica prospera em mercados em mudança? A negociação algorítmica (ALGO) pode lidar com as mudanças nas condições do mercado por meio de várias técnicas e estratégias que permitem que os algoritmos se adaptem e respondam com eficácia. Aqui estão algumas maneiras pelas quais a ALGO pode lidar com as mudanças nas condições do mercado: Análise de dados em tempo real: os sistemas da Algo monitoram continuamente os dados de mercado, incluindo movimentos de preço, volume, feeds de notícias e indicadores econômicos, em tempo real. Ao analisar esses dados prontamente, os algoritmos podem identificar mudanças nas condições do mercado e ajustar as estratégias de negociação de acordo. Isso permite que a Algo capture oportunidades e reaja às mudanças do mercado mais rapidamente do que os operadores humanos. Roteamento dinâmico de ordens: os sistemas da Algol podem rotear ordens dinamicamente para diferentes bolsas ou pools de liquidez com base nas condições de mercado predominantes. Ao avaliar fatores como liquidez, profundidade do livro de pedidos e custos de execução, os algoritmos podem adaptar suas estratégias de roteamento de pedidos para otimizar a execução do comércio. Essa flexibilidade garante que algo aproveite as condições de mercado mais favoráveis disponíveis em um determinado momento. Estratégias de negociação adaptáveis: Algo pode utilizar estratégias de negociação adaptáveis que são projetadas para ajustar seus parâmetros ou regras com base nas mudanças nas condições do mercado. Essas estratégias geralmente incorporam algoritmos de aprendizado de máquina para aprender continuamente com dados históricos e se adaptar à evolução da dinâmica do mercado. Ao modificar dinamicamente suas regras e parâmetros, os sistemas algo podem otimizar as decisões de negociação e capturar oportunidades em diferentes ambientes de mercado. Gerenciamento de volatilidade: as mudanças nas condições do mercado geralmente vêm com maior volatilidade. Os sistemas Algo podem incorporar técnicas de gerenciamento de volatilidade para ajustar a exposição ao risco de acordo. Por exemplo, os algoritmos podem ajustar dinamicamente os tamanhos das posições, definir níveis de stop-loss mais rígidos ou modificar os parâmetros de gerenciamento de risco com base na volatilidade atual do mercado. Essas medidas ajudam a controlar o risco e proteger o capital durante períodos de maior incerteza. Reconhecimento de padrão e análise estatística: Os sistemas Algol podem empregar técnicas avançadas de reconhecimento de padrão e análise estatística para identificar padrões recorrentes de mercado ou anomalias. Ao reconhecer esses padrões, os algoritmos podem tomar decisões de negociação informadas e ajustar as estratégias de acordo. Essa capacidade de identificar e adaptar-se a padrões ajuda a capitalizar em condições de mercado recorrentes, ao mesmo tempo em que permanece adaptável a mudanças no comportamento do mercado. Backtesting e Simulação: Os sistemas Algol podem ser extensivamente testados e simulados usando dados históricos de mercado. Ao submeter algoritmos a vários cenários de mercado e conjuntos de dados históricos, os traders podem avaliar seu desempenho e robustez sob diferentes condições de mercado. Esse processo permite o ajuste fino e a otimização de estratégias de algoritmo para lidar melhor com as mudanças na dinâmica do mercado. Em resumo, o algo lida com as mudanças nas condições do mercado por meio de análise de dados em tempo real, roteamento dinâmico de pedidos, estratégias de negociação adaptáveis, gerenciamento de volatilidade, reconhecimento de padrões, análise estatística e backtesting rigoroso. Ao alavancar esses recursos, a algo pode se adaptar com eficácia às condições de mercado em evolução e capitalizar as oportunidades, gerenciando os riscos com mais eficiência do que as abordagens comerciais tradicionais. A ascensão dos traders de Algo: a análise técnica está perdendo terreno? Embora a negociação algorítmica (algo trading) possa automatizar e otimizar certos elementos da análise técnica, é improvável que o substitua integralmente. A análise técnica é uma disciplina financeira que abrange o exame de preços históricos e dados de volume, padrões gráficos, indicadores e outras variáveis de mercado para informar as estratégias de negociação. Existem várias razões pelas quais os comerciantes de algo não podem suplantar totalmente a análise técnica: Interpretação da psicologia do mercado: A análise técnica incorpora o entendimento da psicologia do mercado, que se baseia na crença de que os padrões históricos de preços se repetem devido ao comportamento humano. Envolve a análise do sentimento do investidor, tendências, níveis de suporte e resistência e outros fatores que podem influenciar os movimentos do mercado. Os comerciantes de Algo podem usar indicadores técnicos para identificar esses padrões, mas podem não capturar totalmente as nuances do sentimento do mercado e dos fatores psicológicos. Subjetividade na análise: a análise técnica geralmente envolve interpretação subjetiva por parte dos traders, pois diferentes indivíduos podem analisar o mesmo gráfico ou indicador de maneira diferente. Os comerciantes de Algo contam com regras e algoritmos predefinidos que podem não abranger todos os elementos subjetivos da análise técnica. Os comerciantes humanos podem incorporar sua experiência, intuição e julgamento para tomar decisões diferenciadas que podem não ser facilmente capturadas por algoritmos. Adaptabilidade de mercado: a análise técnica requer a capacidade de se adaptar às mudanças nas condições do mercado e ajustar as estratégias de acordo. Embora os algoritmos possam ser programados para ajustar determinados parâmetros com base nos dados de mercado, eles podem não possuir a mesma adaptabilidade que os operadores humanos, que podem interpretar e responder dinamicamente às condições de mercado em evolução em tempo real. Eventos imprevisíveis: a análise técnica é frequentemente desafiada por eventos inesperados, como desenvolvimentos geopolíticos, anúncios econômicos ou notícias corporativas, que podem causar interrupções significativas no mercado. Os comerciantes humanos podem ter a capacidade de interpretar e reagir a esses eventos com base em seu conhecimento e compreensão, enquanto os comerciantes de algo podem lutar para responder de forma eficaz a circunstâncias imprevistas. Análise fundamental: a análise técnica se concentra principalmente nos dados de preço e volume, enquanto a análise fundamental considera fatores mais amplos, como finanças da empresa, indicadores macroeconômicos, tendências do setor e eventos de notícias. Os comerciantes de Algo podem não ter a capacidade de analisar fatores fundamentais e incorporá-los em seu processo de tomada de decisão, o que pode limitar sua capacidade de substituir totalmente a análise técnica. Em conclusão, embora o algo trading possa automatizar certos elementos da análise técnica, é improvável que o substitua totalmente. A análise técnica incorpora interpretação subjetiva, psicologia do mercado, adaptabilidade e fatores fundamentais que podem ser um desafio para os algoritmos serem totalmente replicados. Os traders humanos com experiência em análise técnica e capacidade de interpretar a dinâmica do mercado continuarão a desempenhar um papel significativo na tomada de decisões comerciais informadas. O vencedor final - Algo Trading ou Manual Trading? Determinar se a negociação de algo ou a negociação manual é melhor depende de vários fatores, incluindo preferências individuais, metas de negociação e conjuntos de habilidades. Ambas as abordagens têm suas vantagens e limitações, e o que funciona melhor para uma pessoa pode não ser o mesmo para outra. Vamos comparar os dois: Velocidade e eficiência: a negociação Algo se destaca em velocidade e eficiência, pois os algoritmos de computador podem analisar dados e executar negociações em milissegundos. A negociação manual envolve a tomada de decisão humana, que pode estar sujeita a vieses cognitivos e fatores emocionais, levando potencialmente a uma execução mais lenta ou a oportunidades perdidas. Emoção e Disciplina: A negociação de algoritmos elimina vieses emocionais das decisões de negociação, pois os algoritmos seguem regras predefinidas sem serem influenciados por medo ou ganância. A negociação manual requer disciplina e controle emocional para tomar decisões objetivas, o que pode ser desafiador para alguns traders. Adaptabilidade: a negociação de Algo pode se adaptar rapidamente às mudanças nas condições do mercado e executar negociações com base em regras pré-programadas. Os traders manuais também podem adaptar suas estratégias, mas pode exigir mais tempo e esforço para monitorar e ajustar a dinâmica do mercado em rápida evolução. Complexidade e conhecimento técnico: a negociação com Algoritmo requer habilidades de programação ou o uso de plataformas algorítmicas, o que pode ser um desafio para traders sem formação técnica. A negociação manual, por outro lado, depende da compreensão da análise fundamental e técnica, o que requer aprendizado e análise contínuos das tendências do mercado. Desenvolvimento de estratégia: o comércio de Algo permite o desenvolvimento sistemático e preciso de estratégia com base na análise de dados históricos e backtesting. Os traders manuais também podem desenvolver suas estratégias, mas podem envolver interpretações mais subjetivas de gráficos, padrões e indicadores. Gerenciamento de risco: Tanto a negociação de algo como a negociação manual exigem um gerenciamento de risco eficaz. A negociação de algoritmo pode incorporar parâmetros de gerenciamento de risco predeterminados em algoritmos, enquanto os traders manuais precisam monitorar e gerenciar ativamente o risco com base em seu julgamento. Em última análise, a melhor abordagem depende das circunstâncias individuais. Alguns traders podem preferir a negociação de algo por sua velocidade, eficiência e tomada de decisão objetiva, enquanto outros podem desfrutar da flexibilidade e adaptabilidade da negociação manual. Vale a pena notar que muitos traders usam uma combinação de ambas as abordagens, utilizando algo trading para certas estratégias e trading manual para outras. Em conclusão, a negociação algorítmica oferece benefícios como velocidade, eficiência e gerenciamento de risco, enquanto a negociação manual oferece adaptabilidade e intuição humana. A IA aprimora a negociação algorítmica processando dados, reconhecendo padrões e fornecendo suporte à decisão. Algos se destacam no monitoramento automatizado de notícias e estratégias orientadas a eventos. No entanto, o Flash Crash de 2010 expôs vulnerabilidades no cenário comercial interconectado, com o comércio algorítmico exacerbando o declínio do mercado. Ele serve como um lembrete para implementar salvaguardas adequadas e medidas de gerenciamento de risco. No geral, uma abordagem equilibrada que combina os pontos fortes da negociação algorítmica e manual pode levar a estratégias de negociação mais eficazes e resilientes.
BITSTAMP:BTCUSDEducacional
por Money_Dictators
não à riscos a serem precificadosvix; vvix;spx;put/call vix. put/call = 2/8.5 praticamente não deixa o vix subir, mercados n caem. não necessariamente longs de vix são pessimistas, mas enxergam uma relação de risco retorno muito favorável, vão precisar de estomago. vix niveis de pré c19, uma calmaria que so deus sabe de onde vem. vvix, mais realista, porém rompeu um canal de alta pra baixo indicando que a festa não acabou, mas também ta é lindo demais nesses patamares abaixo do topo do ano passado. nenhum risco é precificado quando acreditam que todos que veem risco são pessimistas. arrogancia paira no ar e deve ser corrigida alguma hora.
TVC:VIX
por CastroviejoElegante
USD/CAD: A consolidação da calmaria antes da tempestade? USD/CAD: A consolidação da calmaria antes da tempestade? O USD/CAD vem se consolidando desde o final da última sexta-feira. Os principais níveis incluem 1,346 e 1,345 para o limite superior e 1,341 e 1,340 para o limite inferior. O mercado parece estar no meio da tempestade que pode ser desencadeada após a decisão sobre a taxa de juros do Banco do Canadá (BoC) na quarta-feira. Em janeiro, o BoC fez história ao ser o primeiro grande banco central global a interromper seu ciclo de aumento de taxas e manteve as taxas inalteradas em suas duas últimas reuniões de política. Entretanto, o desempenho inesperadamente robusto da economia desde então colocou o banco em uma posição desafiadora e testará sua determinação em manter uma postura neutra. Depois de cair de seu pico de 8,1% em 2022, a inflação no Canadá experimentou inesperadamente seu primeiro aumento em 10 meses, subindo de 4,3% em março para 4,4% em abril. O aumento está sendo atribuído à recente recuperação do mercado imobiliário do Canadá. O consenso atual do mercado é de aproximadamente 40% a 45% de chance de um aumento de 25 pontos-base na taxa de juros na quarta-feira. De acordo com alguns, isso está subestimando a possibilidade de um aumento da taxa. Isso significa que os limites inferiores da atual banda de consolidação poderiam ser facilmente testados (e rompidos) antes da decisão sobre a taxa de juros. Do outro lado da negociação, o dólar norte-americano enfrentou obstáculos, pois foi revelado que o setor de serviços dos EUA teve um crescimento mínimo em maio, principalmente devido a uma desaceleração no volume de novos pedidos. Essa notícia pôs fim ao aumento inicial do dólar, que foi desencadeado pelo crescimento incrivelmente robusto do número de empregos.
por BlackBull_Markets
Petrobras ou Vale? Estudo de Análise Técnica e FundamentalistaATIVOS: PETR4, VALE3 GRÁFICO: Suporte, resistência, tendência FUNDAMENTOS: P/VP, P/L, dividend yeld, crescimento 5 anos, ROE, endividamento Olá amigo trader ! Olá amigo investidor ! Uma pergunta muito comum que recebo: Paulo, é para comprar Petrobras ou Vale? Segue aqui um estudo abordando market cap, aspectos gráficos e fundamentalistas. Petrobras está com fundamentos melhores, mas Vale está em melhor situação gráfica. Vejam os comentários, fatos e tirem suas conclusões. Minha opinião pessoal (reforço que é opinião pessoal e não sugestão): VALE está em região de suporte gráfico e tem maiores possibilidades para "crescer". Espero críticas, comentários, sugestões. Trocar ideias é sensacional ! Paz e Bem e muito GAIN !
BMFBOVESPA:VALE3
por PCTEDESCO
2
Bitcoin VS Federal ReserveAnálise do Bitcoin: No gráfico diário, observamos que o Bitcoin está atualmente abaixo da média móvel de 8 períodos e enfrentando dificuldades para se manter na média de 100 períodos. Essa situação sugere um momento de desafio para o Bitcoin, onde a pressão de venda parece estar presente no curto prazo. Se o Fed optar por aumentar as taxas de juros, isso pode fortalecer o dólar americano e potencialmente reduzir o interesse em ativos considerados mais arriscados, como o Bitcoin. Por outro lado, se o Fed decidir manter as taxas de juros baixas ou adotar uma postura acomodatícia, isso pode estimular a busca por investimentos alternativos, incluindo criptomoedas.
BITSTAMP:BTCUSDViés de baixa
por AdmSilvioMedeiros
Relatório do NFP: Como ele moldará a tendência do ouro? Relatório do NFP: Como ele moldará a tendência do ouro? Os preços do ouro registraram um aumento na terça e na quinta-feira (lateral na quarta-feira), impulsionados pelas expectativas dos investidores de outro aumento da taxa de juros pelo Federal Reserve dos EUA. Mas será que a tendência de baixa de médio prazo realmente acabou? Um indicador fundamental que pode ajudar a responder a essa pergunta é o Nonfarm Payrolls, que será divulgado nesta sexta-feira (horário dos EUA). Qualquer resultado inesperado pode levar a uma maior volatilidade em ativos sensíveis a taxas, como o ouro. As projeções do mercado indicam que o próximo relatório da folha de pagamento não agrícola de maio mostrará uma desaceleração na adição de empregos à economia, com 190.000 empregos em comparação com os 253.000 empregos adicionados em abril. É interessante notar que a previsão para o mês anterior também era de cerca de 190.000 empregos. Os dados da folha de pagamento não agrícola servem como o indicador-chave final antes da divulgação dos dados de inflação em 14 de junho e da decisão simultânea sobre a taxa de juros do Federal Reserve. Atualmente, o sentimento do mercado sugere uma probabilidade de 60% de um aumento de 25 pontos-base na taxa de juros durante a próxima reunião de junho do Federal Reserve, em comparação com uma chance de 26% observada uma semana antes. Se implementado, isso marcaria o 11º aumento consecutivo da taxa do banco central. O ouro estava sendo negociado em torno de US$ 1.932, atingindo seu nível mais baixo desde 17 de março, antes do início de sua inclinação na terça-feira. Embora a quinta-feira tenha sido um dia positivo para o metal, ele ainda retrocedeu cerca de metade de seus ganhos no dia e agora é negociado a aproximadamente US$ 1.960. Ele atingiu o pico de US$ 1.974, que é o nível de resistência mais imediato, mas sem muita precedência histórica. Considerando que ainda faltam dois dias para o NFP, esse nível pode se tornar irrelevante. US$ 1.985 é um nível com mais precedência de médio prazo, mas será preciso esperar até mais perto da divulgação dos dados para saber se esse nível é algo que precisa ser observado. Se o ouro virar para o lado negativo, pode valer a pena ficar de olho em US$ 1.938 como um nível de suporte.
BLACKBULL:XAUUSD
por BlackBull_Markets
1
5 fatores que influenciam o dólar americano nesta semana5 fatores que influenciam o dólar americano nesta semana O dólar americano está no meio de uma semana repleta de eventos fundamentais. Juntos, esses fatores fundamentais são a chave para entender as possíveis mudanças no desempenho do dólar americano ao longo da semana: O presidente dos EUA, Joe Biden, anunciou que um acordo bipartidário foi alcançado para aumentar o teto da dívida dos EUA de US$ 31,4 trilhões, com o objetivo de evitar um calote. Ele agora pediu ao Congresso que aprove o acordo o mais rápido possível. A Fitch ratings removerá a classificação de "vigilância negativa" dos Estados Unidos quando o acordo for aprovado ou parecer provável que seja aprovado pelo Congresso. O acordo sobre o teto da dívida enfraqueceu potencialmente o apelo de porto seguro do dólar americano, levando a um aumento do apetite pelo risco nos mercados globais. O índice de preços das Despesas de Consumo Pessoal, a medida de inflação preferida do Federal Reserve, aumentou 4,4% em abril em comparação com o ano anterior, acima do aumento de 4,2% observado em março. Esse desenvolvimento aumentou a probabilidade de um aumento de 25 pontos-base na taxa de juros pelo Federal Reserve em junho. Devido ao fim de semana do Memorial Day nos EUA, bem como aos feriados bancários na Europa e no Reino Unido, a liquidez do mercado será reduzida na segunda-feira. Além disso, as instituições estão se preparando para as negociações de fim de mês na quarta-feira, o que pode introduzir mais volatilidade. O relatório da folha de pagamento dos EUA de maio será divulgado em 2 de junho. Os últimos meses têm mostrado consistentemente números de empregos melhores do que o esperado. Espera-se que os números de empregos desta semana indiquem um acréscimo de 180.000 empregos, com um ligeiro aumento na taxa de desemprego para 3,5%. Um mercado de trabalho mais apertado reforçará a postura hawkish do Federal Reserve, com dados salariais sólidos também oferecendo suporte se os números reais superarem as estimativas.
TVC:DXY
por BlackBull_Markets
Excelente resultado só não foi bom!As expectativas pro próximo resultado de Nvidia é tão absurdo, mas tão absurdo que simplesmente disseram em outras palavras "APPL vocês vão comer poeira". Um resultado a cima do esperado pelos makers e pior em comparação ao mesmo período ao ano anterior. Espera um pouco, você estão menores do que exatos 1 ano atrás, valendo mais em valor nominal do papel e projetando um crescimento massivo? A meu amigo, prefiro acreditar em papai noel do que em suas projeções. Enquanto houver quem pague o rally não acabou e está cada vez mais difícil achar quem pague.
NASDAQ:NVDAViés de baixa
por CastroviejoElegante
O mercado reage de forma exagerada? NZD afunda mais de 2% O mercado reage de forma exagerada? NZD afunda mais de 2% O dólar neozelandês sofreu uma queda significativa de mais de 2% na quarta-feira, atingindo seu nível mais baixo em mais de três meses, de US$ 0,6039. Essa queda ocorreu após a decisão esperada do Reserve Bank of New Zealand (RBNZ) de aumentar as taxas de juros à vista em 25 pontos-base, para 5,5%. Entretanto, o banco central também deu a entender que poderia concluir sua campanha de aperto, o que provavelmente contribuiu para a queda da moeda. Em uma notícia mais positiva, as expectativas de inflação diminuíram durante o primeiro trimestre, caindo de 3,30% para 2,79%, potencialmente solidificando a escolha do RBNZ de suspender novos aumentos das taxas. Analisando o gráfico de 1 hora do par NZD/USD, é evidente que ele quebrou abaixo da baixa oscilante anterior em 0,6111. No entanto, a dinâmica de venda pode ter começado a se enfraquecer na última hora, como indicado pela condição de sobre-venda extrema do RSI e a incapacidade do par de fechar abaixo de 0,6100. O próximo alvo para um movimento descendente pode ser 0,6092, que parece ser o nível onde os vendedores atuais se sentem confortáveis para sondar mais. Uma possível explicação para essa desaceleração pode ser a divulgação da última ata do Comitê Federal de Mercado Aberto (FOMC). As atas revelaram uma divisão entre os funcionários do Federal Reserve durante sua reunião anterior com relação à direção futura das taxas de juros. Alguns membros acreditavam que eram necessários mais aumentos nas taxas, enquanto outros previam uma desaceleração no crescimento econômico que negaria a necessidade de medidas adicionais de aperto. Como resultado, o comitê decidiu remover a frase "pode ser apropriado um maior endurecimento da política" de sua declaração pós-reunião. Atualmente, as expectativas do mercado indicam que o aumento da taxa em maio será o último do ciclo atual. Além disso, há especulações de que o Federal Reserve poderá reduzir as taxas em aproximadamente um quarto de ponto percentual antes do final do ano. Se essa previsão se confirmar, pode-se argumentar que a queda acentuada do dólar neozelandês é uma reação exagerada.
por BlackBull_Markets