Data, inligting en materiaal (ldquocontentrdquo) is bedoel vir inligting en opvoedkundige doeleindes. Hierdie materiaal nie wil sê nie, moet beskou word as 'n aanbod, uitnodiging of aanbeveling aan enige sekuriteite te koop of te verkoop. Enige belegging besluite wat deur die gebruiker deur middel van die gebruik van sodanige inhoud slegs op grond van die gebruikers onafhanklike ontleding met inagneming van jou finansiële omstandighede, beleggingsdoelwitte, en risiko toleransie. Nóg KJTradingSystems (KJ Trading) of enige van sy inhoud verskaffers sal aanspreeklik wees vir enige foute of vir enige aksies wat geneem is in afhanklikheid daarop. Deur toegang tot die KJ Trading webwerf, 'n gebruiker stem nie met die inhoud daarin gevind, tensy spesifiek gemagtig is om dit te doen herversprei. Individuele prestasie hang af van elke studentrsquos unieke vaardighede, tyd verbintenis, en moeite. Studente deel hul stories het nie vergoed vir hul getuigskrifte. Student stories is nie onafhanklik geverifieer word deur KJ Trading. Uitslae kan nie tipies wees en individuele uitslae sal wissel. 8203U. S. Regering Vereiste Disclaimer - Commodity Futures Trading Commission. Futures en opsies handel het 'n groot potensiaal belonings, maar ook groot potensiële risiko. Jy moet bewus wees van die risiko's en wees bereid om dit te aanvaar ten einde om te belê in die termynmark en opsies markte. Moenie handel met geld wat jy kan nie bekostig om te verloor. Hierdie webwerf is nie 'n uitnodiging of 'n aanbod om te koop / verkoop futures en opsies. Geen voorstelling gemaak word dat enige rekening sal of waarskynlik winste of verliese soortgelyk aan dié bespreek op hierdie webwerf te bereik. Die vorige prestasie van enige handel stelsel of metode is nie noodwendig 'n aanduiding van toekomstige resultate. CFTC REËL 4.41 - hipotetiese of gesimuleerde prestasieresultate sekere beperkings. Anders as 'n werklike vertoningslys, MOENIE gesimuleerde uitslae verteenwoordig werklike handel. Ook, omdat Die bedrywe HET NIE uitgevoer, kan die resultate onder OF-OOR vergoed vir DIE IMPAK, indien enige, van SEKERE markfaktore, soos 'n gebrek aan likiditeit, gesimuleerde TRADING programme in die algemeen ook onderhewig aan die feit dat Dit is ontwerp met die voordeel van agterna. GEEN VERTEENWOORDIGING gemaak DAT ENIGE rekening of waarskynlik om voordeel te trek of verliese soortgelyk aan dié wat ACHIEVE. Getuigskrifte wat op hierdie webwerf is werklik ontvang via e-pos voorlegging of web opname kommentaar. Hulle is individuele ervarings, weerspieël die werklike lewe ervarings van diegene wat ons produkte en / of dienste in een of ander manier gebruik. Hulle is egter individuele resultate en uitslae nie wissel. Ons het nie daarop aanspraak maak dat hulle tipiese resultate wat verbruikers oor die algemeen sal bereik. Die getuigskrifte is nie noodwendig verteenwoordigend van al diegene wat ons produkte en / of dienste sal gebruik. Die vertoon getuigskrifte word woordeliks behalwe vir regstelling van grammatikale of tikfoute. Sommige is verkort, wat beteken nie die hele boodskap deur die getuienis skrywer ontvang word vertoon, toe Hy dit goedgedink lang of die getuienis in sy geheel gelyk irrelevant vir die algemene publiek. E-pos: kdavey by kjtradingsystems (c) Kopiereg - KJ Trading Systems. Alle regte voorbehou wêreldwyd. KJ Trading SystemsBasics van Algorithmic Trading: Konsepte en voorbeelde laai die speler. 'N Algoritme is 'n spesifieke stel van duidelike instruksies gemik n taak of proses uit te voer. Algoritmiese handel (outomatiese handel, swart-box handel, of bloot algo-handel) is die proses van die gebruik van rekenaars geprogrammeer om 'n bepaalde stel instruksies gebruik om die 'n handelsmerk ten einde winste teen 'n spoed en frekwensie wat onmoontlik is vir 'n te genereer menslike handelaar. Die gedefinieer stelle reëls is gebaseer op tydsberekening, prys, hoeveelheid of enige wiskundige model. Afgesien van wins geleenthede vir die handelaar, algo-handel maak markte meer vloeistof en maak handel meer sistematiese deur die beslissing uit emosionele menslike impak op handelsaktiwiteite. Veronderstel 'n handelaar volg hierdie eenvoudige handel kriteria: Koop 50 aandele van 'n voorraad wanneer sy 50-dae - bewegende gemiddelde gaan bo die 200-daagse bewegende gemiddelde verkoop aandele van die voorraad wanneer sy 50-dae - bewegende gemiddelde gaan onder die 200-daagse bewegende gemiddelde die gebruik van hierdie reeks van twee eenvoudige instruksies, is dit maklik om 'n rekenaarprogram wat outomaties die aandele prys (en die bewegende gemiddelde aanwysers) sal monitor en plaas die koop en verkoop bestellings wanneer die gedefinieerde vereistes voldoen word skryf. Die handelaar nie meer nodig het om 'n horlosie vir lewendige pryse en grafieke hou, of sit in die bestellings hand. Die algoritmiese handel stelsel doen dit outomaties vir hom deur korrek te identifiseer die handel geleentheid. (Vir meer inligting oor bewegende gemiddeldes, sien: Eenvoudige bewegende gemiddeldes Maak Trends uitstaan.) Algo-handel bied die volgende voordele: Trades uitgevoer teen die beste moontlike pryse Instant en akkurate handel orde plasing (en sodoende 'n hoë kans om uitvoering aan die gewenste vlakke) Trades korrek snel en onmiddellik, tot 'n aansienlike prys veranderinge verlaagde transaksiekoste (sien die implementering tekort voorbeeld hieronder) Gelyktydige outomatiese kontrole op verskeie marktoestande risiko van handleiding foute in die plasing van die ambagte voorkom verlaagde backtest die algoritme, gebaseer op beskikbare historiese en real time data verlaagde moontlikheid van foute deur menslike handelaars wat gebaseer is op emosionele en sielkundige faktore Die grootste gedeelte van die hedendaagse algo-handel is 'n hoë frekwensie handel (HFT), wat poog om munt te slaan uit die plasing van 'n groot aantal bestellings teen 'n baie vinnige spoed op verskeie markte en verskeie besluit parameters, wat gebaseer is op geprogrammeerde instruksies. (Vir meer inligting oor 'n hoë frekwensie handel, sien: Strategieë en Secrets van High Frequency Trading (HFT) Firmas) Algo-handel gebruik word in baie vorme van handel en belegging aktiwiteite, insluitend: Mid om langtermyn beleggers of koop kant firmas (pensioenfondse , onderlinge fondse, versekeringsmaatskappye) wat te koop in aandele in groot hoeveelhede, maar wil nie aandele pryse beïnvloed met diskrete, groot-volume beleggings. Korttermyn handelaars en verkoop deelnemers kant (Market makers. Spekulante. En arbitrageurs) voordeel van outomatiese uitvoering handel benewens, algo-handel hulpmiddels in die skep van voldoende likiditeit vir verkopers in die mark. Sistematiese handelaars (tendens volgelinge. Pare handelaars. Verskansingsfondse. Ens) vind dit baie meer doeltreffend om hul handel reëls program en outomaties laat die program handel. Algoritmiese handel bied 'n meer sistematiese benadering tot aktiewe handel as metodes gebaseer op 'n menslike handelaars intuïsie of instink. Algoritmiese handel strategieë Enige strategie vir algoritmiese handel vereis 'n geïdentifiseerde geleentheid wat geen voordeel aanbring in terme van verbeterde verdienste of verlaging van die koste. Die volgende is algemene handel strategieë wat in algo-beurs: die mees algemene algoritmiese handel strategieë te volg tendense in bewegende gemiddeldes. kanaal breakouts. prys vlak bewegings en verwante tegniese aanwysers. Dit is die maklikste en eenvoudigste strategieë te implementeer deur middel van algoritmiese handel omdat hierdie strategieë behels nie die maak van enige voorspellings of prys voorspellings. Ambagte geïnisieer gebaseer op die voorkoms van gewenste tendense. wat is eenvoudig en maklik om te implementeer deur middel van algoritmes, sonder om in die kompleksiteit van voorspellende analise. Bogenoemde voorbeeld van 50 en 200 dae bewegende gemiddelde is 'n gewilde neiging volgende strategie. (Vir meer inligting oor tendens handel strategieë, sien: eenvoudige strategieë Kapitaliseer op tendense.) Koop 'n dubbele genoteerde aandeel teen 'n laer prys in 'n mark en gelyktydig verkoop dit teen 'n hoër prys in 'n ander mark bied die prysverskil as risiko-vrye wins of arbitrage. Dieselfde operasie herhaal kan word vir aandele teenoor termynmark instrumente, soos prysverskille doen bestaan van tyd tot tyd. Implementering van 'n algoritme om sulke prysverskille identifiseer en die plasing van die bestellings kan winsgewende geleenthede in doeltreffende wyse. Indeksfondse het tydperke van herbalansering gedefinieer om hul hoewes te par te bring met hul onderskeie maatstaf indekse. Dit skep winsgewende geleenthede vir algoritmiese handelaars, wat munt te slaan uit verwagte ambagte wat 20-80 basispunte winste na gelang van die aantal aandele in die indeks fonds, net voor indeksfonds herbalansering bied. Sulke transaksies is geïnisieer deur algoritmiese handel stelsels vir tydige uitvoering en die beste pryse. Daar is baie van bewese wiskundige modelle, soos die delta-neutraal handel strategie, wat handel toelaat op kombinasie van opsies en die onderliggende sekuriteit. waar ambagte geplaas om positiewe en negatiewe deltas geneutraliseer sodat die portefeulje delta gehandhaaf op nul. Beteken terugkeer strategie is gebaseer op die idee dat die hoë en lae pryse van 'n bate is 'n tydelike verskynsel wat terugkeer na hul gemiddelde waarde van tyd tot tyd. Die identifisering en definiëring van 'n prysklas en implementering algoritme gebaseer op wat dit moontlik maak ambagte outomaties geplaas word wanneer die prys van bate breek in en uit sy gedefinieer reeks. Deel gemiddelde prys strategie breek 'n groot bestelling en vrystellings dinamiese bepaal kleiner stukke van die einde van die mark met behulp van voorraad spesifieke historiese volume profiele. Die doel is om die einde naby aan die Deel gemiddelde prys (VWAP) uit te voer, en daardeur bevoordeel op gemiddelde prys. Tyd gemiddelde prys strategie breek 'n groot bestelling en vrystellings dinamiese bepaal kleiner stukke van die einde van die mark met behulp van eweredig verdeel tydgleuwe tussen 'n begin en einde van tyd. Die doel is om die einde naby aan die gemiddelde prys tussen die begin en einde tye uit te voer, en daardeur impak mark minimaliseer. Tot die handel orde ten volle gevul is, sit hierdie algoritme stuur gedeeltelike bestellings, volgens die gedefinieerde deelname verhouding en volgens die volume verhandel in die markte. Die verwante stappe strategie stuur bestellings by 'n gebruiker-gedefinieerde persentasie van die mark volumes en vermeerder of verminder hierdie deelname koers toe die aandeelprys gebruiker-gedefinieerde vlakke bereik. Die implementering tekort strategie het ten doel om die vermindering van die uitvoering koste van 'n bevel deur die handel van die real-time mark en sodoende spaar op die koste van die orde en voordeel trek uit die geleentheid koste van vertraagde uitvoering. Die strategie sal die geteikende deelname koers te verhoog wanneer die aandele prys gunstig beweeg en dit toe die aandeelprys beweeg nadelig verminder. Daar is 'n paar spesiale klasse van algoritmes wat poog om gebeure te identifiseer aan die ander kant. Hierdie snuif algoritmes, gebruik, byvoorbeeld deur 'n sell kant mark maker het die ingeboude intelligensie om die bestaan van enige algoritmes te identifiseer op die koop kant van 'n groot bestelling. Sulke opsporing deur algoritmes sal help om die mark maker identifiseer groot bestelling geleenthede en hom in staat stel om voordeel te trek deur die invul van die bestellings teen 'n hoër prys. Dit is soms geïdentifiseer as 'n hoë-tegnologie voor-loop. (Vir meer inligting oor 'n hoë-frekwensie handel en bedrieglike praktyke, sien: As jy koop Aandeel Online, is jy betrokke HFTs.) Tegniese vereistes vir Algorithmic Trading Implementering van die algoritme gebruik van 'n rekenaarprogram is die laaste deel, clubbed met back testing. Die uitdaging is om die geïdentifiseerde strategie te omskep in 'n geïntegreerde gerekenariseerde proses wat toegang tot 'n handelsrekening vir die plaas van bestellings het. Die volgende word benodig: Rekenaarprogramering kennis om die vereiste handel strategie program, gehuur programmeerders of pre-made handel sagteware Netwerk konneksie en toegang tot handel platforms vir die plasing van die bestellings Toegang tot die mark data feeds wat sal gemonitor word deur die algoritme vir geleenthede om te plaas bestellings die vermoë en infrastruktuur om die stelsel backtest keer gebou, voordat dit gaan live op werklike markte beskikbaar historiese data vir back testing, afhangende van die kompleksiteit van reëls in algoritme Hier geïmplementeer is 'n omvattende voorbeeld: Koninklike Nederlandse Shell (RDS) is gelys op Amsterdam aandelebeurs (AEX) en die Londense aandelebeurs (LSE). Kom ons bou 'n algoritme om arbitrage geleenthede te identifiseer. Hier is 'n paar interessante opmerkings: AEX ambagte in Euro, terwyl LSE handel dryf in Sterling Ponde As gevolg van die een uur tydsverskil, AEX open 'n uur vroeër as LSE, gevolg deur beide ruil handel gelyktydig vir volgende paar uur en dan handel net in LSE tydens die laaste uur as AEX toemaak kan ons ondersoek die moontlikheid van arbitrage handel oor die Koninklike Nederlandse Shell genoteerde oor hierdie twee markte in twee verskillende geldeenhede 'n rekenaarprogram wat huidige markpryse prys feeds van beide LSE en AEX n forex koers voer vir lees GBP-euro-wisselkoers bevel vermoë wat kan roete die einde die korrekte ruil Terug-toets vermoë op historiese prys voed die rekenaarprogram moet die volgende uit te voer: Lees die inkomende prys toevoer van RDS voorraad van beide ruil Gebruik die beskikbare buitelandse wisselkoerse . omskep die prys van een geldeenheid na 'n ander As daar 'n groot genoeg prysverskil (verdiskontering die makelaars koste) wat lei tot 'n winsgewende geleentheid bestaan, dan plaas die koop orde op laer pryse ruil en te verkoop ten einde op 'n hoër prys ruil As die bevele uitgevoer as jy wil, sal die arbitrage wins egter eenvoudig en maklik te volg, die praktyk van algoritmiese handel is nie so eenvoudig om te handhaaf en uit te voer. Onthou, as jy 'n-algo gegenereer handel die ander deelnemers aan die mark kan plaas, sodat ons kan. Gevolglik pryse wissel in milli - en selfs mikrosekondes. In die voorbeeld hierbo, wat gebeur as jou koop handel sal uitgevoer word, maar verkoop handel nie die geval is as die verkoop pryse te verander deur die tyd jou bestelling treffers die mark Jy sal uiteindelik sit met 'n oop posisie. maak jou arbitrage strategie waardeloos. Daar is bykomende risiko's en uitdagings: byvoorbeeld, stelsel mislukking risiko's, verbindingsnetwerk foute, time-lags tussen handel bestellings en uitvoering, en, die belangrikste van alles, onvolmaakte algoritmes. Hoe meer kompleks 'n algoritme, is die strenger back testing nodig voordat dit in werking gestel word. Kwantitatiewe ontleding van 'n algoritmes prestasie speel 'n belangrike rol en moet krities ondersoek word. Die opwindende om te gaan vir outomatisering aangehelp deur rekenaars met 'n idee om geld te moeiteloos te maak. Maar 'n mens moet seker maak die stelsel is deeglik getoets en vereis perke gestel. Analitiese handelaars in ag moet neem aanleer van programmering en die bou van stelsels op hul eie, vol vertroue oor die implementering van die regte strategieë in onfeilbaar wyse te wees. Versigtig gebruik en 'n deeglike toets van algo-handel kan winsgewend opportunities. As suiwer skep 'n rekenaarwetenskaplike julle in die perfekte posisie om te begin in algoritmiese handel. Dit is iets wat Ive gesien eerstehands by Quantiacs 1. waar wetenskaplikes en ingenieurs in staat is om regs in outomatiese handel te spring sonder enige vorige ondervinding. Met ander woorde, programmering tjops is die belangrikste bestanddeel wat nodig is om te begin. Om 'n algemene begrip van wat uitdagings wag jy na / tydens die skepping van 'n algoritmiese handel stelsel te kry, check hierdie Quora post. Die bou van 'n handel stelsel van die grond af sal 'n agtergrond kennis, 'n verhandelingsplatform, data mark, en marktoegang vereis. Hoewel dit nie 'n vereiste, die keuse van 'n enkele verhandelingsplatform dat die meeste van hierdie hulpbronne verskaf sal jou help om op te staan om 'n vinnige spoed. Dit gesê, sal die vaardighede wat jy ontwikkel oordraagbaar aan enige programmeertaal en byna enige platform wees. Glo dit of nie, die bou van 'n outomatiese handel strategieë isnt berus op 'n mark deskundige. Nietemin, leer basiese mark meganika sal jou help om te ontdek winsgewende handel strategieë. Opsies, termynkontrakte, en Ander Derivaten deur John C. Hull - Groot eerste boek vir die invoer van kwantitatiewe finansies, en dit kom uit die wiskunde kant. Kwantitatiewe Trading deur Ernie Chan - Ernie Chan bied die beste inleidende boek vir kwantitatiewe handel en stap vir stap deur die proses van die skep van handel algoritmes in MATLAB en Excel. Algoritmiese Trading van Futures via masjien Leer - 'n 5-bladsy uiteensetting van die toepassing van 'n eenvoudige masjien leermodel te algemeen gebruik ontleding aanwysers tegniese. Hier is 'n gemiddelde leeslys PDF met 'n Volledige uiteensetting van boeke, video's, kursusse, en handel forums. Die beste manier om te leer is om te doen, en in die geval van outomatiese handel wat neerdaal na kartering en kodering. 'N Goeie beginpunt is bestaande voorbeelde van handel stelsels en bestaande uitstallings van tegniese ontleding tegnieke. Daarbenewens is 'n geskoolde rekenaar wetenskaplike het die bykomende voordeel van die vermoë om masjienleer toepassing op algoritmiese handel. Hier is 'n paar van daardie hulpbronne: TradingView - 'N fantastiese visuele kartering platform op sy eie, TradingView is 'n groot speelterrein vir die kry gemaklik met tegniese ontleding. Dit het die bykomende voordeel dat u kan script handel strategieë en blaai ander mense handel idees. Outomatiese handel Forum - Groot aanlyn gemeenskap vir die opstel van beginner vrae en vind antwoorde op algemene Quant kwessies wanneer net begin. Quant forums is 'n goeie plek om te Midde in die strategieë, gereedskap, en tegnieke word. YouTube Seminaar oor handel idees met werk-kode monsters op GitHub. Masjienleer: Meer aanbiedings op outomatiese handel kan gevind word by die Quantiacs Quant Club. Die meeste mense uit 'n wetenskaplike agtergrond (of dis rekenaarwetenskap of ingenieurswese) blootstelling gehad het aan Python of MATLAB, wat gebeur met die algemene tale vir kwantitatiewe finansies wees. Quantiacs het 'n open source toolbox wat back testing en 15 jaar van historiese mark data verskaf gratis geskep. Die beste deel is alles is gebou op beide Python en MATLAB gee jou die keuse van wat om te jou stelsel te ontwikkel met. Hier is 'n monster-tendens volgende handel strategie in MATLAB. Dit is al die kode wat nodig is om 'n outomatiese handel stelsel loop, die klem op beide die krag van MATLAB en die Quantiacs Gereedskap. Quantiacs kan jy handel 44 termynmark en al die aandele van die SampP 500. Daarbenewens het 'n verskeidenheid van bykomende biblioteke soos TensorFlow word ondersteun. (Disclaimer: Ek werk van die Quantiacs) Sodra jy gereed is om geld te maak as 'n quant, kan jy aansluit by die jongste Quantiacs outomatiese handel wedstryd, met 'n totaal van 2.250.000 in beleggings beskikbaar: Kan jy kompeteer met die beste kwantitatiewe 12.2k Views middot View upvotes middot Nie vir Reproduksie Hierdie antwoord is heeltemal herskryf Hier is 6 belangrikste kennisbasis vir die bou van algoritmiese handel stelsels. Jy moet vertroud wees met almal van hulle ten einde doeltreffende handel stelsels te bou. Sommige van die terme wat gebruik word mag effens tegniese wees, maar jy moet in staat wees om hulle te verstaan deur Googlen. Let wel: (Die meeste van) hierdie is nie van toepassing as jy wil High-Frequency Trading doen 1. teorieë Jy moet verstaan hoe die mark werk. Meer spesifiek, moet jy die mark ondoeltreffendheid, verhoudings tussen verskillende bates / produkte en die prys gedrag te verstaan. Trading idees spruit uit die mark ondoeltreffendheid. Jy sal nodig hê om te weet hoe om die mark ondoeltreffendheid wat jy gee 'n handels rand teenoor diegene wat nie die geval te evalueer. Die ontwerp van effektiewe robotte behels die begrip van hoe outomatiese handel stelsels werk. In wese, 'n algoritmiese handel strategie bestaan uit 3 kernkomponente: 1) Inskrywings, 2) Exits en 3) Posisie groottes. nodig sal jy hierdie 3 komponente te ontwerp met betrekking tot die mark ondoeltreffendheid jy vaslegging (en nee, dit is nie 'n eenvoudige proses). Jy hoef nie te weet gevorderde wiskunde (hoewel dit sal help as jy daarop gemik is om meer komplekse strategieë te bou). Goeie kritiese denkvaardighede en 'n ordentlike greep op statistieke sal jy baie ver te neem. Ontwerp behels back testing (toets vir verhandeling rand en robuustheid) en optimalisering (maksimalisering prestasie met 'n minimale krommepassing). Jy moet weet hoe om 'n portefeulje van algoritmiese handel strategieë te bestuur. Strategieë kan aanvullend wees of teenstrydige dit kan lei tot onbeplande stygings in risikoblootstelling of ongewenste verskansing. Capital toekenning is belangrik te doen wat jy kapitaal gelykop verdeel tydens gereelde tussenposes of beloon die wenners met meer kapitaal As jy weet watter produkte jy wil om handel te dryf, vind geskikte handel platforms vir hierdie produkte. leer dan die programmeertaal API van hierdie platform / backtesters. As jy begin, sal ek Quantopian (slegs aandele), Quantconnect (aandele en FX) of Meta Trader 4 (FX en CFD's op ekwiteit indekse, aandele en kommoditeite) beveel. Die programmeertale gebruik is onderskeidelik Python, C en MQL4. 4. Data Management vullis in garbage out. Onakkurate data lei tot onakkurate toetsresultate. Ons moet redelik skoon data vir akkurate toets. Die skoonmaak van data is 'n trade-off tussen koste en akkuraatheid. As jy meer akkurate data wil, wat jy nodig het om meer tyd (tyd geld) te spandeer skoonmaak nie. Sommige kwessies wat vuil data veroorsaak sluit ontbrekende data, dubbele data, verkeerde data (slegte bosluise). Ander kwessies wat lei tot misleidende inligting sluit dividende, voorraad split en futures rollovers ens 5. Risikobestuur Daar is 2 hooftipes risiko: Markrisiko en operasionele risiko. Markrisiko behels risiko wat verband hou met jou handel strategie. Maak dit oorweeg ergste geval scenario Wat gebeur as 'n swart swaan gebeurtenis soos die Tweede Wêreldoorlog 3 gebeur Het jy verskans weg ongewenste risiko is jou posisie te hoog Benewens die bestuur van markrisiko sizing, moet jy kyk na operasionele risiko. Stelsel crash, verlies van die internet te verbind, swak uitvoering algoritme (wat lei tot swak uitgevoer pryse, of gemis ambagte as gevolg van onvermoë om requotes / hoë glip hanteer) en diefstal deur hackers is baie werklike kwessies. 6. Live uitvoering back testing en live handel is baie anders. Jy moet om behoorlike makelaars (MM vs STP vs ECN) te kies. Forex mark Nuus met Forex Trading Forum amp Forex Brokers Resensies is jou beste vriend, lees makelaar resensies daar. Jy moet behoorlike infrastruktuur (veilige Skynprivaatnetwerk en stilstand hantering ens) en evaluering prosedures (monitor jou robots prestasie en hulle te ontleed met betrekking tot die mark ondoeltreffendheid / backtests / op timisations) om jou robot te beheer regdeur sy leeftyd. Jy moet weet wanneer om in te gryp (verander / werk / afsluit / t urn op jou robots) en wanneer om nie te. Evaluering en die optimalisering van handel strategieë Pardo (Groot insigte oor metodes op te bou en toets handel strategieë) Handels - jou pad na finansiële vryheid Van K Tharp (Belaglik-Click aas titel ter syde stel, hierdie boek is 'n groot oorsig meganiese handel stelsels) Kwantitatiewe Trading Ernest Chan (Groot inleiding tot algo handel op 'n kleinhandel-vlak.) Trading en die uitruil: Market micro vir Praktisyns Larry Harris (mark mikrostruktuur is die wetenskap van hoe ruil funksioneer en wat eintlik gebeur wanneer 'n bedryf geplaas word Dit is belangrik om hierdie inligting om te weet. selfs al is jy net begin) Algorithmic Trading amp DMA Barry Johnson (lig werp op banke uitvoering algoritmes. dit is nie direk van toepassing jou algo handel, maar dit is goed om te weet) Die kwantitatiewe Scott Patterson (Oorlog stories van 'n paar top kwantitatiewe. goeie . as 'n slaaptyd lees) Quantopian (Kode, navorsing, en bespreek idees met die gemeenskap gebruik Python) Grondbeginsels van Algo Trading AlgoTrading101 (Disclaimer: Ek het hierdie site / loop. Leer robot ontwerp teorieë, teorieë en kodering. Gebruik MQL4) - Neem deel aan die uitdaging (Hier handel konsepte en back testing teorieë Hulle het onlangs hul eie back testing en verhandelingsplatform ontwikkel sodat hierdie deel is nog nuut vir my, maar hul kennis op die handel konsepte goed) Aanbeveel Blogs / Forum (hierdie... sluit finansies, handel en algo handel forums): Aanbevole Programmering Tale: As jy weet watter produkte jy wil om handel te dryf, vind geskikte handel platforms vir hierdie produkte. leer dan die programmeertaal API van hierdie platform / backtesters. As jy begin, sal ek Quantopian (slegs aandele), Quantconnect (aandele en FX) of Meta Trader 4 (FX en CFD's op ekwiteit indekse, aandele en kommoditeite) beveel. Die programmeertale gebruik is onderskeidelik Python, C en MQL4. 10.9k Views middot View upvotes middot Nie vir Reproduksie Hoewel dit 'n baie breë onderwerp met verwysings na die bou van algoritmes, die opstel van infrastruktuur, batetoewysing en risikobestuur, maar ek sal net fokus op die eerste deel van hoe werk moet wees op die bou van ons eie algoritme , en die regte dinge doen. 1. gebou strategie. Sommige van die belangrikste punte om daarop te let is: Vang groot tendense - 'n Goeie strategie moet in al die gevalle, geld maak wanneer die mark is trending. Markte gaan met 'n goeie tendens wat slegs 15-20 van die tyd duur, maar dit is die tyd wanneer al die katte en honde (handelaars uit alle tydraamwerk, intraday, daaglikse, weeklikse, langtermyn) uit inkopies doen en hulle het almal het een gemeenskaplike tema. Baie handelaars ook bou gemiddelde terugkeer strategieë waarop hulle probeer om toestande te oordeel wanneer die prys ver van die gemiddelde beweeg, en neem 'n handel teen die tendens, maar hulle moet gebou word as jy suksesvol te bou en verhandel 'n paar goeie tendens volgende stelsels . Kans van stapel up - Mense werk dikwels teenoor probeer om 'n stelsel wat 'n uitstekende oorwinning / verlies-verhouding het, maar that039s nie die regte benadering te bou. Byvoorbeeld 'n algo met 'n wenner van 70 met 'n gemiddelde wins van 100 per handel en gemiddelde verlies van 200 per handel sal maak net 100 per 10 ambagte (10 / handel netto). Maar 'n algo met 'n wenner van 30 met 'n gemiddelde wins van 500 per handel en die verlies van 100 per handel sal 'n netto wins van 800 vir 10 ambagte (80 / handel). Dit is dus nie nodig dat wen / verlies-verhouding goeie moet wees, eerder it039s die kans van stapel wat beter behoort te wees. Dit gaan deur te sê quotKeep verliese klein, maar laat julle wenners runquot. quotIn belê, wat gemaklik is selde profitable. quot - Robert Arnott Onttrekking - Onttrekking is onvermydelik, as jy volg 'n tipe van strategie. Dus, terwyl die ontwerp van 'n algo don039t probeer om die onttrekking te verminder of doen 'n paar spesifieke persoonlike toestand om te sorg van daardie onttrekking. Dit spesifieke toestand kan in die toekoms kan optree as 'n padblokkade in 'n groot tendens vang en jou algo kan swak presteer. Risikobestuur - Wanneer die bou van 'n strategie, moet jy altyd 'n uitgangshek, ongeag die mark verkies om te doen. Die mark is 'n plek van stryd en jy moet 'n algo ontwerp om jou uit 'n bedryf te kry so gou as moontlik indien dit doesn039t pas by jou risiko-aptyt. Gewoonlik word geargumenteer dat jy moet waag 1-2 van kapitaal in elke handel, en optimaal in 'n baie maniere as selfs as jy Arnd 10 valse ambagte in opvolging van jou kapitaal sal daal deur net 20.But kry dit nie die geval in werklike mark scenario. Sommige losprys ambagte sal wees tussen 0-1, terwyl sommige kan gaan na 3-4, dus is dit beter om 'n gemiddelde losprys kapitaal per handel en die maksimum kapitaal wat jy kan verloor in 'n ambag te definieer, soos markte is heeltemal lukraak en can039t geoordeel . quotEvery keer in 'n rukkie, die mark doen iets so dom dit neem jou asem away. quot - Jim Cramer 2. Toets en die optimalisering van 'n strategie glip. Wanneer ons die toets van 'n strategie op historiese data, ons is onder die aanname dat die orde by die voorafbepaalde prys aangekom by die algo sal uitgevoer word. Maar dit sal nooit die geval wees, as ons te doen het met die mark makers en HFT algo039s nou. Jou bestelling in today039s wêreld sal nooit uitgevoer word op die gewenste prys, en sal daar glip wees. Dit moet ingesluit word in die toets. Mark Impact: Aantal dag deur die algo is nog 'n belangrike faktor in ag geneem word terwyl hulle back-toets en die invordering van historiese resultate. As die volume van die bestellings geplaas deur algo sal aansienlike mark impak en die gemiddelde prys van vol orde het verhoog sal baie anders wees. Jou algo volkome kan verskillende resultate te lewer in werklike marktoestande, as jy nie die volume dinamika jou algo het sal bestudeer. Optimalisering: Die meeste handelaars stel voor dat jy nie te kurwe doen pas en oor optimalisering en hulle is korrek as die markte is 'n funksie van stogastiese veranderlikes en geen twee situasie sal ooit weer dieselfde wees nie. So optimalisering parameters vir spesifieke situasies is 'n slegte idee. Ek stel voor jy gaan vir Sone Optimization. Dit is 'n tegniek wat ek volg, koop identifisering sones wat soortgelyke eienskappe in terme van wisselvalligheid en volume het. Optimaliseer hierdie gebiede afsonderlik, eerder as om die optimalisering vir die hele tydperk. Bogenoemde is 'n paar van die mees basiese en belangrikste stappe wat ek volg, wanneer die omskakeling van 'n basiese gedagte in 'n algoritme en die nagaan van it039s geldigheid. quot Elkeen het die breinkrag om die aandelemark te volg. As jy dit gedoen deur middel van die vyfde-graad wiskunde, kan jy dit doen. quotPeter Lynch 14.5k Views middot View upvotes middot Nie vir reproduksie begin met die basiese beginsels, kry 'n greep van Amibroker (AmiBroker - Aflaai). Amibroker het 'n maklike taal en kragtige backtest enjin waar jy jou idees kan prototipe leer. Ook kry Howard Bandy 039s boek Kwantitatiewe Trading Systems. Hierdie boek is 'n baie goeie inleiding tot die konsepte van Quant ontwikkeling. You039ll ten minste 'n basiese kennis van statistiek moet ook. Daar is baie van die goeie was sekerlik kursusse wat beskikbaar is vir hierdie gratis. Soos hierdie een Statistiek Een - Princeton Universiteit Coursera It039s ook die moeite werd om na aanleiding van die hele straat. Dit is 'n mashup van al die quant blogs, van wie baie publiseer Amibroker kode met hul idees. Van daar, it039s dan die moeite werd om te leer Python (leer luislang - Google Search), en ook besig met Andrew Ng039s uitstekende Stanford Universiteit masjienleer kursus, wat loop vir gratis op Coursera. As jy dan wil jou eie algoritmes op die proef gestel, 'n goeie plekke vir wat Quantconnect of Quantopian. Ten slotte, hierdie man het 'n paar goeie raad oor draai dit in jou loopbaan www. quantstart / Sterkte met die pad gedeeltelik uit Alan Clement039s antwoord op Hoe kan 'n sagteware ontwikkelaar in finansies 'n quant ontwikkelaar 14.4K Views middot View upvotes middot Nie vir reproduksie Gegewe dat ek 'n rekenaarwetenskap grad wat 'n ultra High Frequency Trading System van nuuts af gebou, ek dink ek kan programmeerders perspektief by te voeg tot 'n paar baie fantastiese antwoorde oor hoe om te gaan oor die bou van 'n algoritmiese handel stelsel. Daar is eintlik net 3 groot blokke in 'n Algo Trading System (ATS) 1. Mark data Handler (bv FAST hanteerder) 2. Strategie Module (bv crossover strategie) 3. Bestel Router (bv FIX router) jy kan Risiko Module by óf voeg die strategie module of die Orde Router module of beide. Solank jou data vloei korrek is, moet jy goed om te gaan. Onthou as jy die ontwerp van 'n ATS vir minimum latency, die toevoeging van meer lae of kompleksiteit sal dit verhoog. Minimale ATS argitektuur en as jy die klokkies en fluitjies voeg, sou dit 'n bietjie kompleks kry: As jy ook geïnteresseerd in die nitty-gritty van die implementering van die bogenoemde argitektuur, moet jy die volgende dinge in gedagte te hou. Vermy slotte / mutexes. In die geval het jy om dit te gebruik, probeer om hulle te vervang met lockless strukture met behulp van Atomics. Daar is n paar biblioteke beskikbaar vir lockless datastrukture (bv libcds, concurrency kit ens). C-11 ondersteun st :: atoom. en jy moet daarna streef om dit te gebruik as well. As jy mik vir 'n lae latency, vermy whats gedoen Quickfix. Sy geskryf vir veiligheid / soepelheid / reusab ility as voorwerp (slot) skepping en vernietiging vir elke oproep van enige boodskap aan router gedoen. Sekerlik geen manier om 'n latency sensitiewe kode te skryf. Geen runtime geheuetoekenning. runtime pad moet persoonlike en uitsluiting gratis geheuebestuur gebruik met pre-toegeken geheue swembad. Al die inisialisering kan gedoen word in vervaardigerskampioenskap. Stywe koppeling. Threading model, I / O-model en geheue bestuur moet ontwerp word om saam te werk met mekaar om die beste algehele prestasie te bereik. Dit druis in teen die OOP konsep van los koppeling, maar sy nodig om runtime koste van dinamiese polimorfisme te vermy. Gebruik Templates. In dieselfde trant, sal ek ook voor dat jy kyk na C templatization om buigsaamheid van kode te bereik. Met so baie nuwe funksies om templates bygevoeg C11, sou dit 'n misdaad om dit nie te gebruik vir die toevoeging van buigsaamheid. OS / Hardware optimalisering Uiteindelik, moet jy kyk om te werk met Linux RT kern en Solarflare netwerkkaart met OpenOnLoad bestuurder vir die bereiking van die minimum latency. jy kan verder kyk na die CPU isoleer en uit te voer jou program op daardie spesifieke kern. As 'n lae latency is nie wat jy mik, is daar variasies van hulpbronne ATS vrylik beskikbaar op die net bv Quickfix (C), Marketcetera (Java). Baie van die ander verskaffers bied ook back testing en handel module wat styf is, tesame met hul eie back ends. Populêre is Quantconnect, Quantiacs, Interaktiewe Broker, Wealth Lab, TradeStation en AmiBroker. Quantopian gebruik Zipline, wat is 'n oop bron-luislang gebaseer biblioteek, en steeds baie gewild. Aan die ander kant, daar is geen beter manier om te leer as wat dit bou jouself. Noudat dit gesê is, as jy begin met die bou van nuuts af, terwyl jy baie leer, maar jy sal ook uiteindelik besteding baie tyd (paar maande). En as jy gereed is om jou tyd om te belê is, sou ek jou ook aanraai om die nuanses van ATS en algoritmiese handel in die algemeen te leer voor die aanvang van so 'n stelsel te bou. Trouens, het n paar van my studente het onlangs geskep hul eie handel stelsels - www. quantinsti / blog / e. . In die geval is dit interessant klink, kan jy check www. quantinsti / epat / vir meer besonderhede. 1.1k Views middot View upvotes middot Nie vir ReproductionBest Programmering taal vir Algorithmic Trading Systems Deur Michael Saal-Moore op 26 Julie 2013 Een van die mees algemene vrae wat ek ontvang in die QS Koevert is Wat is die beste programmeertaal vir algoritmiese handel. Die kort antwoord is dat daar geen beste taal. Strategie parameters, prestasie, modulariteit, ontwikkeling, veerkragtigheid en koste moet al oorweeg. In hierdie artikel sal uiteensetting van die nodige komponente van 'n algoritmiese handel stelsel argitektuur en hoe besluite oor die implementering invloed op die keuse van taal. Eerstens, sal die belangrikste komponente van 'n algoritmiese handel stelsel in ag geneem word, soos die navorsing gereedskap, portefeulje-optimaliseerder, risikobestuurder en uitvoering enjin. Daarna sal verskillende handel strategieë ondersoek word en hoe hulle invloed op die ontwerp van die stelsel. In die besonder die frekwensie van die saak en die waarskynlike handel volume sal beide bespreek word. Sodra die handel strategie gekies is, is dit nodig om argitek die hele stelsel. Dit sluit in die keuse van hardeware, die bedryfstelsel (s) en stelsel veerkragtigheid teen seldsame, potensieel katastrofiese gebeure. Terwyl die argitektuur oorweeg word, moet daar behoorlik ag gegee word aan prestasie - beide om die navorsing gereedskap sowel as die lewendige uitvoering omgewing. Wat is die handel stelsel probeer om te doen voordat jy besluit op die beste taal waarmee 'n outomatiese handel stelsel is dit nodig om die vereistes te definieer skryf. Is die stelsel gaan suiwer uitvoering gebaseer Sal die stelsel vereis dat 'n risikobestuur of portefeulje konstruksie kursus sal die stelsel vereis dat 'n hoë-prestasie backtester Vir die meeste strategieë die handel stelsel kan verdeel word in twee kategorieë wees: Navorsing en sein generasie. Navorsing handel oor evaluering van 'n strategie prestasie oor historiese data. Die proses van evaluering van 'n handel strategie oor data voor mark staan bekend as back testing. Die grootte van data en algoritmiese kompleksiteit sal 'n groot impak op die rekenaarmatige intensiteit van die backtester het. CPU spoed en samelopendheid is dikwels die beperkende faktore in die optimalisering van uitvoering navorsing spoed. Sein generasie is gemoeid met die opwekking van 'n stel van handel seine van 'n algoritme en sulke bestellings stuur na die mark, gewoonlik deur 'n makelaar. Vir sekere strategieë 'n hoë vlak van prestasie vereis. I / O kwessies soos netwerk bandwydte en latency is dikwels die beperkende faktor in die optimalisering van die uitvoering stelsels. So die keuse van tale vir elke komponent van jou hele stelsel kan heel anders wees. Tipe, frekwensie en volume van Strategie Die tipe algoritmiese strategie in diens sal 'n aansienlike impak op die ontwerp van die stelsel het. Dit sal nodig wees om te oorweeg die markte verhandel word, die konneksie na eksterne data verskaffers, die frekwensie en volume van die strategie, die kompromis tussen gemak van ontwikkeling en verbetering van die prestasie, sowel as enige persoonlike hardeware, insluitend mede geleë persoonlike bedieners, GPU's of FPGAs wat nodig mag wees. Die tegnologie keuses vir 'n lae-frekwensie Amerikaanse aandele strategie sal grootliks verskil van dié van 'n hoë-frekwensie statistiese arbitrage strategie handel oor die termynmark wees. Voor die keuse van taal baie data verskaffers moet geëvalueer alledaagse n strategie aan die hand. Dit sal nodig wees om verbinding met die verkoper, struktuur van enige APIs, tydigheid van die data, bergingsvereistes en veerkragtigheid te oorweeg in die lig van 'n ondernemer gaan af. Dit is ook wys om 'n vinnige toegang tot verskeie verskaffers in besit te neem Verskeie instrumente almal hul eie stoor eienaardighede, voorbeelde van wat insluit verskeie ENKELE simbole vir aandele en verval datums vir Toekomsnavorsing (nie aan enige spesifieke OTC data te noem). Dit moet ingereken in die platform ontwerp. Frekwensie van strategie is waarskynlik een van die grootste oorsake van hoe die tegnologie stapel sal gedefinieer word nie. Strategieë in diens data meer dikwels as fyn of tweedens bars vereis betekenisvolle ag met betrekking tot prestasie. 'N Strategie oorskry tweedens bars (bv merk data) lei tot 'n prestasiegedrewe ontwerp as die primêre vereiste. Vir 'n hoë frekwensie strategieë 'n aansienlike bedrag van die mark data sal moet word gestoor en geëvalueer. Sagteware soos HDF5 of KDB word algemeen gebruik vir hierdie rolle. Met die oog op die uitgebreide volumes van data wat nodig is vir HFT aansoeke te verwerk, moet 'n groot skaal new backtester en uitvoering stelsel gebruik word. C / C (moontlik met 'n paar assembler) is geneig om die sterkste taal kandidaat. Ultrahoëfrekwensie strategieë sal ongetwyfeld vereis persoonlike hardeware soos FPGAs, ruil mede-plek en kernal / netwerk koppelvlak tuning. Navorsing Systems Research stelsels tipies behels 'n mengsel van interaktiewe ontwikkeling en outomatiese script. Die voormalige vind dikwels plaas in 'n IDE soos Visual Studio, Matlab of R Studio. Laasgenoemde behels uitgebreide numeriese berekeninge oor talle parameters en data punte. Dit lei tot 'n taalkeuse verskaffing van 'n eenvoudige omgewing te toets kode, maar bied ook voldoende prestasie om strategieë oor verskeie parameter dimensies evalueer. Tipiese Ides in hierdie ruimte sluit Microsoft Visual C / C, wat uitgebreide ontfouting nuts,-kode voltooiing vermoëns bevat (via IntelliSense) en eenvoudige oorsigte van die hele projek stapel (via die databasis ORM, LINQ) Matlab. wat ontwerp is vir 'n uitgebreide numeriese lineêre algebra en gevectoriseerd bedrywighede, maar in 'n interaktiewe konsole wyse R Studio. wat vou die R statistiese taal konsole in 'n volwaardige IO Eclipse IDE vir Linux Java en C en semi-eiendom Ides soos Enthought Canopy vir Python, wat data-analise biblioteke soos Numpy sluit. Scipy. scikit-leer en pandas in 'n enkele interaktiewe (konsole) omgewing. Vir numeriese back testing, al die bogenoemde tale is geskik, maar dit is nie nodig om 'n GUI / IDE gebruik as die kode in die agtergrond sal uitgevoer word. Die eerste oorweging in hierdie stadium is dat van die uitvoering spoed. A saamgestel taal (soos C) is dikwels nuttig as die back testing parameter dimensies is groot. Onthou dat dit nodig versigtig vir sulke stelsels te wees is as wat die saak gevolge het verduidelik tale soos Python dikwels gebruik van 'n hoë-prestasie biblioteke soos Numpy / pandas vir die back testing stap maak, ten einde 'n redelike mate van mededingendheid te behou met saamgestel ekwivalente. Uiteindelik is die wat gekies is vir die back testing taal sal bepaal word deur spesifieke algoritmiese behoeftes sowel as die verskeidenheid van biblioteke beskikbaar in die taal (meer op wat hieronder). Tog kan die taal wat gebruik word vir die backtester en navorsing omgewings heeltemal onafhanklik van dié wat in die portefeulje konstruksie, risikobestuur en uitvoering komponente, soos gesien sal word. Portefeulje Konstruksie en Risikobestuur Die portefeulje konstruksie en risikobestuur komponente word dikwels oor die hoof gesien deur kleinhandel algoritmiese handelaars. Dit is byna altyd 'n fout. Hierdie gereedskap verskaf die meganisme waardeur kapitaal sal bewaar word. Hulle het nie net probeer om die aantal riskant verbintenis te verlig, maar ook hulself te verminder kansellasies van die ambagte, die vermindering van transaksiekoste. Gesofistikeerde weergawes van hierdie komponente kan 'n beduidende invloed op die gehalte en consistentcy van winsgewendheid het. Dit is maklik om 'n stabiele strategieë as die portefeulje konstruksie meganisme en risikobestuurder skep kan maklik aangepas word om verskeie stelsels te hanteer. So moet hulle in aanmerking kom essensiële komponente aan die begin van die ontwerp van 'n algoritmiese handel stelsel. Die werk van die portefeulje konstruksie stelsel is om 'n stel van gewenste ambagte te neem en te produseer die stel van die werklike ambagte wat kansellasies te verminder, blootstelling aan verskeie faktore (soos sektore, bateklasse, wisselvalligheid ens) in stand te hou en te optimaliseer die toekenning van kapitaal na verskeie strategieë in 'n portefeulje. Portefeulje konstruksie verminder dikwels 'n lineêre algebra probleem (soos 'n matriks faktorisering) en vandaar prestasie is hoogs afhanklik van die doeltreffendheid van die numeriese lineêre algebra implementering beskikbaar. Gemeenskaplike biblioteke sluit uBLAS. LAPACK en NAG vir C. MatLab beskik ook op groot skaal new matriksbewerkings. Python gebruik Numpy / Scipy vir sulke berekeninge. 'N gereeld herbalanseer portefeulje sal 'n saamgestel (en goed new) matriks biblioteek vereis dat hierdie stap uit te voer, sodat dit nie die handel stelsel knelpunt. Risikobestuur is 'n ander baie belangrike deel van 'n algoritmiese handel stelsel. Risiko kan kom in baie vorms: Groter wisselvalligheid (hoewel dit as wenslik vir sekere strategieë kan gesien word), verhoogde korrelasies tussen bateklasse, teenparty verstek bediener kragonderbrekings, Black Swan gebeure en ongemerk foute in die handel kode, te noem 'n paar. Risikobestuur komponente probeer antisipeer die gevolge van oormatige wisselvalligheid en korrelasie tussen bateklasse en hul daaropvolgende effek (s) op die handel kapitaal. Dikwels is dit verminder tot 'n stel van statistiese berekeninge soos Monte Carlo stres toetse. Dit is baie soortgelyk aan die computational behoeftes van 'n afgeleide pryse enjin en as sodanig sal CPU-gebonde wees. Hierdie simulasies is hoogs parallelisable (sien onder), en 'n sekere mate, is dit moontlik om die hardeware te gooi by die probleem. Uitvoering Systems Die werk van die uitvoering stelsel is om gefiltreer handel seine van die portefeulje konstruksie en risikobestuur komponente ontvang en stuur hulle oor na 'n makelaar of 'n ander manier van toegang tot die mark. Vir die meerderheid van die kleinhandel algoritmiese handel strategieë behels dit 'n API of FIX verbinding met 'n makelaars soos Interaktiewe Brokers. Die primêre oorwegings wanneer jy moet besluit op 'n taal insluit gehalte van die API, taal-wrapper beskikbaarheid vir 'n API, uitvoering frekwensie en die verwagte glip. Die kwaliteit van die API verwys na hoe goed gedokumenteer is dit, watter soort prestasie dit bied, of dit moet selfstandige sagteware te verkry of 'n poort vasgestel kan word in 'n onthoofde mode (dit wil sê geen GUI). In die geval van Interaktiewe Brokers, die Trader WorkStation instrument moet hardloop in 'n GUI omgewing ten einde toegang tot hul API. Een keer het ek 'n lessenaar Ubuntu uitgawe installeer op 'n wolk bediener Amazon toegang Interaktiewe Brokers afstand, suiwer vir hierdie rede waarom die meeste API sal 'n C en / of Java koppelvlak verskaf. Dit is gewoonlik tot die gemeenskap te taalspesifieke omhulsels vir C, Python, R, Excel en MatLab ontwikkel. Let daarop dat met elke bykomende plugin gebruik (veral API omhulsels) is daar ruimte vir foute insluip in die stelsel. toets altyd plugins van hierdie soort en verseker dat hulle aktief in stand gehou. 'N waardevolle meter is om te sien hoeveel nuwe updates vir 'n kodebasis is gemaak in die afgelope maande. Uitvoering frekwensie is van die uiterste belang in die uitvoering algoritme. Let daarop dat honderde bestellings elke minuut kan gestuur word en as sodanig prestasie is van kritieke belang. Glip aangegaan sal word deur middel van 'n erg-presterende uitvoering stelsel en dit sal 'n dramatiese impak op winsgewendheid het. Staties-getik tale (sien onder) soos C / Java is oor die algemeen 'n optimale vir uitvoering maar daar is 'n trade-off in die ontwikkeling tyd, toetsing en gemak van die onderhoud. Dinamiese-getik tale, soos Python en Perl is nou algemeen vinnig genoeg. Maak altyd seker dat die komponente is ontwerp om in 'n modulêre wyse (sien onder), sodat hulle kan omgeruil uit die stelsel skale. Argitektoniese beplanning en ontwikkelingsproses Die komponente van 'n handel stelsel, die frekwensie en volume vereistes wat hierbo bespreek is, maar stelsel infrastruktuur het nog gedek moet word. Diegene wat optree as 'n kleinhandel handelaar of besig om in 'n klein fonds sal waarskynlik dra baie regeer. Dit sal die finale implementering van die stelsel wat nodig is om te wees wat die alfa model, risikobestuur en uitvoering parameters wees, en ook. Voordat delf in spesifieke tale die ontwerp van 'n optimale stelsel argitektuur bespreek sal word. Skeiding van Kommer Een van die belangrikste besluite wat by die begin moet word, is hoe om die belange van 'n handel stelsel te skei. In die ontwikkeling van sagteware, beteken dit in wese hoe om op te breek die verskillende aspekte van die handel stelsel in aparte modulêre komponente. Een uitsondering is wanneer hoogs persoonlike hardeware argitektuur vereis en 'n algoritme maak uitgebreide gebruik van eiendom uitbreidings (soos persoonlike caches). In algoritmiese handel strategie is in staat om te skaal as dit groter hoeveelhede kapitaal kan aanvaar en steeds lewer konsekwente opbrengste. Michael Saal-Moore Mike is die stigter van QuantStart en is betrokke by die kwantitatiewe finansiële sektor vir die afgelope vyf jaar, in die eerste plek as 'n quant ontwikkelaar en later as 'n quant handelaar konsultasie vir verskansingsfondse.
Comments
Post a Comment