كيف ل بناء حسابي المتاجرة نظام

أساسيات التداول الخوارزمية: المفاهيم والأمثلة الخوارزمية هي مجموعة محددة من التعليمات المحددة بوضوح تهدف إلى تنفيذ مهمة أو عملية. التداول الحسابي (التداول الآلي، التداول في الصندوق الأسود، أو ببساطة التداول ألغو) هو عملية استخدام أجهزة الكمبيوتر المبرمجة لمتابعة مجموعة محددة من التعليمات لوضع التجارة من أجل توليد الأرباح بسرعة وتردد يستحيل على تاجر الإنسان. وتستند مجموعات القواعد المحددة إلى التوقيت أو السعر أو الكمية أو أي نموذج رياضي. وبصرف النظر عن فرص الربح للتاجر، ألغو التداول يجعل الأسواق أكثر سيولة ويجعل التداول أكثر منهجية من خلال استبعاد الآثار البشرية العاطفية على الأنشطة التجارية. لنفترض أن المتداول يتبع هذه المعايير التجارية البسيطة: شراء 50 سهم من الأسهم عندما يذهب المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما فوق المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم بيع أسهم السهم عندما يقل المتوسط ​​المتحرك ل 50 يوم عن المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم وباستخدام هذه المجموعة من تعليمين بسيطين، من السهل كتابة برنامج حاسوبي يقوم برصد سعر السهم تلقائيا (ومؤشرات المتوسط ​​المتحرك) ووضع أوامر الشراء والبيع عند استيفاء الشروط المحددة. التاجر لم يعد يحتاج إلى الحفاظ على مشاهدة للأسعار الحية والرسوم البيانية، أو وضعت في أوامر يدويا. نظام التداول الخوارزمية تلقائيا يفعل ذلك بالنسبة له، عن طريق تحديد بشكل صحيح فرصة التداول. (لمزيد من المعلومات حول المتوسطات المتحركة، انظر: المتوسطات المتحركة البسيطة جعل الاتجاهات تتوقف). ألغو التداول يوفر الفوائد التالية: الصفقات المنفذة بأفضل الأسعار الممكنة لحظة ودقة وضع النظام التجاري (وبالتالي فرص عالية للتنفيذ في المستويات المطلوبة) الصفقات وتجنب تغيرات كبيرة في الأسعار خفض تكاليف المعاملات (انظر مثال على نقص التنفيذ أدناه) الشيكات الآلية في وقت واحد على ظروف السوق المتعددة تقليل مخاطر الأخطاء اليدوية في وضع الصفقات باكتست الخوارزمية، استنادا إلى البيانات المتاحة التاريخية والحقيقية المتاحة خفضت احتمال الأخطاء من قبل التجار البشري على أساس العوامل العاطفية والنفسية الجزء الأكبر من التداول في الوقت الحاضر ألغو هو تداول عالية التردد (هفت)، الذي يحاول الاستفادة من وضع عدد كبير من أوامر بسرعة كبيرة جدا عبر أسواق متعددة واتخاذ قرار متعددة المعلمات، استنادا إلى تعليمات مبرمجة مسبقا. (لمزيد من المعلومات حول التداول بالتردد العالي، انظر: استراتيجيات وأسرار شركات التداول عالية التردد) يستخدم ألغو-ترادينغ في العديد من أشكال الأنشطة التجارية والاستثمارية، بما في ذلك: المستثمرين على المدى المتوسط ​​أو الطويل أو الشركات الجانبية للشراء (صناديق التقاعد ، وصناديق الاستثمار المشترك، وشركات التأمين) الذين يشترون في الأسهم بكميات كبيرة ولكن لا يريدون التأثير على أسعار الأسهم مع استثمارات منفصلة، ​​كبيرة الحجم. ويستفيد المتداولون على المدى القصير والمشتركون من جانب البيع (صناع السوق والمضاربون والمراجحون) من تنفيذ التجارة الآلي بالإضافة إلى المساعدات التجارية في خلق السيولة الكافية للبائعين في السوق. التجار المتداولون (المتتبعون للاتجاهات، أزواج المتداولين، صناديق التحوط، الخ) يجدون أكثر كفاءة في برمجة قواعد التداول الخاصة بهم والسماح بتداول البرنامج تلقائيا. يوفر التداول الخوارزمي نهجا أكثر انتظاما للتداول النشط من الأساليب القائمة على حدس التجار البشري أو غريزة. استراتيجيات التداول الخوارزمية تتطلب أي استراتيجية للتجارة الخوارزمية فرصة محددة تكون مربحة من حيث تحسين الأرباح أو خفض التكاليف. وفيما يلي استراتيجيات التداول المشتركة المستخدمة في ألغو التداول: استراتيجيات التداول الأكثر شيوعا خوارزمية تتبع الاتجاهات في المتوسطات المتحركة. قناة. وحركات مستوى الأسعار والمؤشرات الفنية ذات الصلة. هذه هي أسهل وأبسط الاستراتيجيات لتنفيذ من خلال التداول الحسابي لأن هذه الاستراتيجيات لا تنطوي على اتخاذ أي توقعات أو توقعات الأسعار. وتبدأ الصفقات على أساس حدوث الاتجاهات المستصوبة. والتي هي سهلة ومباشرة لتنفيذ من خلال خوارزميات دون الدخول في تعقيد التحليل التنبؤية. المثال المذكور أعلاه للمتوسط ​​المتحرك 50 و 200 يوم هو الاتجاه الشعبي التالي استراتيجية. (لمزيد من المعلومات حول استراتيجيات التداول الاتجاه، انظر: استراتيجيات بسيطة للاستفادة من الاتجاهات.) شراء الأسهم المدرجة المزدوجة بسعر أقل في سوق واحدة وبيعها في وقت واحد بسعر أعلى في سوق أخرى تقدم فرق السعر والربح خالية من المخاطر أو المراجحة. ويمكن تكرار نفس العملية بالنسبة للأسهم مقابل أدوات العقود الآجلة، حيث أن فروق الأسعار موجودة من وقت لآخر. تطبيق خوارزمية لتحديد مثل هذه الفروق السعرية ووضع أوامر يسمح فرص مربحة بطريقة فعالة. وقد حددت صناديق المؤشرات فترات من إعادة التوازن لجعل حيازاتها متساوية مع مؤشراتها المرجعية. وهذا يخلق فرصا مربحة للمتداولين الخوارزميين الذين يستفيدون من الصفقات المتوقعة التي تقدم أرباح تتراوح بين 20 و 80 نقطة أساس اعتمادا على عدد الأسهم في صندوق المؤشرات، قبيل إعادة التوازن في مؤشر المؤشرات. يتم بدء هذه الصفقات عن طريق أنظمة التداول الحسابية للتنفيذ في الوقت المناسب وأفضل الأسعار. وهناك الكثير من النماذج الرياضية ثبت، مثل استراتيجية التداول دلتا محايد، والتي تسمح التداول على مجموعة من الخيارات والأمن الكامنة وراءها. حيث يتم وضع الصفقات لتعويض الدلتا الإيجابية والسلبية بحيث يتم الحفاظ على دلتا المحفظة عند الصفر. وتستند استراتيجية معدل العائد على فكرة أن الأسعار المرتفعة والمنخفضة للأصل هي ظاهرة مؤقتة تعود إلى قيمتها المتوسطة بشكل دوري. تحديد وتحديد النطاق السعري وتطبيق الخوارزمية بناء على ما يسمح بتداول الصفقات تلقائيا عندما يكسر سعر الأصول من نطاقه المحدد والخروج منه. استراتيجية السعر المتوسط ​​المرجح لحجم الأسهم تفصل أمر كبير وتنشر قطع أصغر حجما من الترتيب إلى السوق باستخدام ملفات تعريف حجم المخزون التاريخية المحددة. والهدف من ذلك هو تنفيذ الأمر بالقرب من متوسط ​​السعر المرجح (فواب)، وبالتالي الاستفادة من متوسط ​​السعر. وتؤدي استراتيجية متوسط ​​السعر المرجح للوقت إلى تفكيك أمر كبير وتنشر قطع أصغر حجما من النظام إلى السوق باستخدام فترات زمنية مقسمة بالتساوي بين بداية ونهاية الوقت. والهدف من ذلك هو تنفيذ أمر قريب من متوسط ​​السعر بين بداية ونهاية الوقت، وبالتالي تقليل تأثير السوق. حتى يتم ملء النظام التجاري بالكامل، تستمر هذه الخوارزمية في إرسال أوامر جزئية، وفقا لنسبة المشاركة المحددة وحسب حجم التداول في الأسواق. ترسل إستراتیجیات الخطوات ذات الصلة الأوامر عند نسبة محددة من قبل المستخدم من أحجام السوق وتزید أو تنقص معدل المشارکة عندما یصل سعر السھم إلی المستویات المحددة من قبل المستخدم. وتهدف استراتيجية العجز في التنفيذ إلى التقليل من تكلفة تنفيذ أمر الشراء عن طريق التداول في السوق في الوقت الحقيقي، وبالتالي توفير تكلفة الطلب والاستفادة من تكلفة الفرصة البديلة للتأخير في التنفيذ. وستؤدي الاستراتيجية إلى زيادة معدل المشاركة المستهدف عندما يتحرك سعر السهم إيجابيا ويقلله عندما يتحرك سعر السهم سلبا. هناك عدد قليل من فئات خاصة من الخوارزميات التي تحاول التعرف على الأحداث على الجانب الآخر. هذه الخوارزميات استنشاق، المستخدمة، على سبيل المثال، من قبل صانع السوق الجانب بيع لديها المخابرات المدمج في تحديد وجود أي خوارزميات على الجانب شراء من أجل كبير. هذا الكشف من خلال خوارزميات سوف يساعد صانع السوق تحديد فرص النظام كبيرة وتمكنه من الاستفادة من خلال ملء أوامر بسعر أعلى. يتم تحديد هذا في بعض الأحيان على أنها التكنولوجيا الفائقة الأمامية. (لمزيد من المعلومات عن التداول عالي التردد والممارسات الاحتيالية، راجع: إذا كنت تشتري الأسهم عبر الإنترنت، فأنت تشارك في هفت.) المتطلبات الفنية للتجارة الحسابية تنفيذ الخوارزمية باستخدام برنامج حاسوبي هو الجزء الأخير، مرهون بتدقيق خلفي. ويتمثل التحدي في تحويل الاستراتيجية التي تم تحديدها إلى عملية محوسبة متكاملة لها إمكانية الوصول إلى حساب تداول لوضع الأوامر. مطلوب ما يلي: برمجة البرمجة المعرفة لبرمجة استراتيجية التداول المطلوبة والمبرمجين المعينين أو برامج التداول مسبقة الصنع شبكة الاتصال والوصول إلى منصات التداول لوضع أوامر الوصول إلى بيانات السوق يغذي التي سيتم رصدها من قبل خوارزمية للحصول على فرص لوضع أوردرز القدرة والبنية التحتية لردع النظام بمجرد بناءه قبل أن يبدأ في الأسواق الحقيقية البيانات التاريخية المتاحة ل باكتستينغ، اعتمادا على تعقيد القواعد المنفذة في الخوارزمية هنا مثال شامل: رويال داتش شل (رديز) مدرجة في أمستردام (إكس) وبورصة لندن (لس). يتيح إنشاء خوارزمية لتحديد فرص المراجحة. فيما يلي بعض الملاحظات المثيرة للاهتمام: تداول البورصة باليورو، في حين يتداول سعر الجنيه الإسترليني بالجنيه الإسترليني بسبب فارق التوقيت لمدة ساعة واحدة، يفتح إكس قبل ساعة من لس، يليه التبادل التجاري في وقت واحد للساعات القليلة القادمة ثم يتداول فقط في لس خلال الساعة الأخيرة مع إغلاق البورصة هل يمكننا استكشاف إمكانية التداول بالمراجحة على أسهم شل الهولندية الملكية المدرجة في هذين السوقين بعملتين مختلفتين برنامج كمبيوتر يمكنه قراءة أسعار السوق الحالية يتغذى السعر من كل من لس و إكس A تغذية معدل الفوركس سعر صرف غبب-ور ترتيب القدرة التي يمكن أن توجه النظام إلى الصرف الصحيح القدرة على الاختبار السابق على الأعلاف السعرية التاريخية برنامج الكمبيوتر يجب أن تؤدي ما يلي: قراءة تغذية الأسعار الواردة من الأسهم رديز من كلا التبادل باستخدام أسعار الصرف الأجنبي المتاحة . تحويل سعر عملة واحدة إلى أخرى إذا كان هناك اختلاف كبير بما فيه الكفاية السعر (خصم تكاليف الوساطة) مما يؤدي إلى فرصة مربحة، ثم وضع أمر الشراء على أقل سعر الصرف وبيع النظام على ارتفاع سعر الصرف إذا تم تنفيذ أوامر كما المطلوب، فإن الأرباح التحكيم تتبع بسيطة وسهلة ومع ذلك، فإن ممارسة التداول حسابي ليست بهذه البساطة للحفاظ على وتنفيذ. تذكر، إذا كنت يمكن أن تضع التجارة ألغو ولدت، لذلك يمكن للمشاركين في السوق الأخرى. وبالتالي، تتقلب الأسعار في الملي ثانية وحتى الميكروثانية. في المثال السابق، ماذا يحدث إذا تم تنفيذ عملية الشراء الخاصة بك، ولكن تجارة البيع لا تتغير مع تغير أسعار البيع في الوقت الذي يصل فيه طلبك إلى السوق سوف ينتهي بك الأمر بالجلوس مع موقف مفتوح. مما يجعل استراتيجية المراجحة لا قيمة لها. هناك مخاطر وتحديات إضافية: على سبيل المثال، مخاطر فشل النظام، وأخطاء الاتصال بالشبكة، والفترات الزمنية بين أوامر التجارة والتنفيذ، والأهم من ذلك كله، الخوارزميات الناقصة. وكلما كانت الخوارزمية الأكثر تعقيدا، فإن الأمر يحتاج إلى مزيد من الاختبار المسبق الأكثر صرامة قبل وضعها موضع التنفيذ. ويؤدي التحليل الكمي لأداء الخوارزميات دورا هاما وينبغي دراسته نقديا. انها مثيرة للذهاب لأتمتة بمساعدة أجهزة الكمبيوتر مع فكرة لكسب المال دون عناء. ولكن يجب على المرء أن يتأكد من أن النظام يتم اختبارها بشكل كامل ويحدد الحدود المطلوبة. يجب على التجار التحليليين النظر في تعلم البرمجة ونظم البناء من تلقاء نفسها، ليكونوا واثقين من تنفيذ الاستراتيجيات الصحيحة بطريقة مضمونة. استخدام الحذر واختبار شامل من ألغو التداول يمكن أن تخلق فرص مربحة. نوع من الضرائب المفروضة على الأرباح الرأسمالية التي يتكبدها الأفراد والشركات. أرباح رأس المال هي الأرباح التي المستثمر. أمر لشراء ضمان بسعر أو أقل من سعر محدد. يسمح أمر حد الشراء للمتداولين والمستثمرين بتحديده. قاعدة دائرة الإيرادات الداخلية (إرس) تسمح بسحب الأموال بدون رسوم من حساب حساب الاستجابة العاجلة. القاعدة تتطلب ذلك. أول بيع الأسهم من قبل شركة خاصة للجمهور. وكثيرا ما تصدر مكاتب الملكية الفكرية من قبل الشركات الأصغر سنا التي تسعى. نسبة الدين هي نسبة الدين المستخدمة لقياس الرافعة المالية للشركة أو نسبة الدين المستخدمة لقياس الفرد. نوع من هيكل التعويضات التي يستخدمها مديرو صناديق التحوط عادة في أي جزء من التعويض يعتمد على الأداء. أفضل لغة البرمجة لأنظمة التداول الحسابية أحد أكثر الأسئلة التي تتلقاها في كيس بريد قس هو ما هي أفضل لغة برمجة للتداول الحسابي. الجواب القصير هو أنه لا توجد أفضل لغة. يجب النظر في معايير الاستراتيجية، والأداء، نمطية، والتنمية، والمرونة والتكلفة. سوف توضح هذه المقالة المكونات الضرورية لهيكل نظام التداول الخوارزمي وكيف تؤثر القرارات المتعلقة بالتنفيذ على اختيار اللغة. أولا، سيتم النظر في المكونات الرئيسية لنظام التداول الخوارزمي، مثل أدوات البحث، ومحفظة المحفظة، ومدير المخاطر ومحرك التنفيذ. وفي وقت لاحق، سيتم دراسة استراتيجيات التداول المختلفة وكيفية تأثيرها على تصميم النظام. على وجه الخصوص وتيرة التداول وحجم التداول المحتمل على حد سواء سيتم مناقشتها. مرة واحدة وقد تم اختيار استراتيجية التداول، فمن الضروري لمهندس النظام بأكمله. وهذا يشمل اختيار الأجهزة، ونظام التشغيل (ق) ومرونة النظام ضد الأحداث النادرة، التي يحتمل أن تكون كارثية. وبينما يجري النظر في العمارة، يجب إيلاء الاعتبار الواجب للأداء - سواء لأدوات البحث أو لبيئة التنفيذ المباشر. ما هو نظام التداول محاولة القيام به قبل اتخاذ قرار بشأن أفضل لغة لكتابة نظام التداول الآلي من الضروري تحديد المتطلبات. هل سيستمر النظام على أساس التنفيذ بحتة هل يتطلب النظام إدارة المخاطر أو وحدة بناء المحفظة سوف يتطلب النظام باكتستر عالي الأداء بالنسبة لمعظم الاستراتيجيات يمكن تقسيم نظام التداول إلى فئتين: البحث وتوليد الإشارة. وتتعلق البحوث بتقييم أداء الاستراتيجية على البيانات التاريخية. إن عملية تقييم إستراتيجية التداول على بيانات السوق السابقة تعرف ب "الاختبار المسبق". وسيكون حجم البيانات والتعقيد الخوارزمي لها تأثير كبير على كثافة الحسابية من باكتستر. سرعة وحدة المعالجة المركزية والتزامن غالبا ما تكون العوامل المحددة في تحسين سرعة تنفيذ البحث. ويتعلق توليد الإشارة بتوليد مجموعة من إشارات التداول من خوارزمية وإرسال هذه الأوامر إلى السوق، وعادة عن طريق الوساطة. بالنسبة لبعض الإستراتیجیات، یلزم وجود مستوى عال من الأداء. غالبا ما تكون قضايا إو مثل عرض النطاق الترددي للشبكة والكمون العامل المحدد في تحسين أنظمة التنفيذ. وبالتالي فإن اختيار اللغات لكل مكون من مكونات النظام بأكمله قد يكون مختلفا تماما. النوع والتواتر وحجم االستراتيجية سيكون لنوع االستراتيجية الخوارزمية المستخدمة تأثير كبير على تصميم النظام. وسوف يكون من الضروري النظر في الأسواق التي يجري تداولها، والاتصال ببائعي البيانات الخارجية، وتواتر وحجم الاستراتيجية، والمفاضلة بين سهولة التنمية وتحسين الأداء، فضلا عن أي أجهزة مخصصة، بما في ذلك العرف المشترك والخوادم، وحدات معالجة الرسومات أو فبغا التي قد تكون ضرورية. خيارات التكنولوجيا لاستراتيجية منخفضة الأسهم الأسهم الولايات المتحدة سوف تختلف اختلافا كبيرا عن تلك التي من استراتيجية عالية التردد التحكيم الإحصائية التداول في سوق العقود الآجلة. قبل اختيار اللغة يجب تقييم العديد من بائعي البيانات التي تتعلق باستراتيجية في متناول اليد. سيكون من الضروري النظر في الاتصال بالمورد، وهيكل أي واجهات برمجة تطبيقات، وتوقيت البيانات، ومتطلبات التخزين والمرونة في مواجهة البائع الذي يعمل دون اتصال. ومن الحكمة أيضا أن تمتلك إمكانية الوصول السريع إلى بائعين متعددين تمتلك الأدوات المختلفة جميعها مخزونات تخزين خاصة بها، ومن الأمثلة على ذلك رموز شريط متعددة للأسهم وتاريخ انتهاء الصلاحية للعقود الآجلة (ناهيك عن أي بيانات أوتك محددة). ويتعين مراعاة ذلك في تصميم المنصة. ومن المرجح أن يكون تكرار الاستراتيجية واحدا من أكبر العوامل الدافعة لكيفية تحديد كومة التكنولوجيا. الاستراتيجيات التي تستخدم بيانات أكثر تواترا من الحانات بدقة أو الثانية تتطلب اهتماما كبيرا فيما يتعلق بالأداء. وتؤدي الاستراتيجية التي تتجاوز الحدود الثانية (أي بيانات القراد) إلى تصميم مدعوم بالأداء باعتباره الشرط الأساسي. وبالنسبة للاستراتيجيات ذات التردد العالي، سيلزم تخزين كمية كبيرة من بيانات السوق وتقييمها. برامج مثل HDF5 أو كدب تستخدم عادة لهذه الأدوار. من أجل معالجة كميات واسعة من البيانات اللازمة لتطبيقات هفت، يجب أن تستخدم على نطاق واسع باكتستر ونظام التنفيذ. سيسي (ربما مع بعض المجمع) من المرجح أن أقوى مرشح اللغة. وسوف تتطلب استراتيجيات فائقة التردد تقريبا تقريبا الأجهزة المخصصة مثل فبغاس وتبادل تبادل الموقع و كيرنالنيتورك واجهة ضبط. نظم البحوث نظم البحوث عادة ما تنطوي على مزيج من التنمية التفاعلية والنصوص الآلي. وغالبا ما يحدث الأول داخل إيد مثل فيسوال ستوديو، ماتلاب أو R ستوديو. ويشمل هذا الأخير حسابات عددية واسعة النطاق على العديد من المعلمات ونقاط البيانات. وهذا يؤدي إلى اختيار اللغة توفير بيئة مباشرة لاختبار التعليمات البرمجية، ولكن أيضا يوفر أداء كافيا لتقييم الاستراتيجيات على أبعاد متعددة المعلمة. تتضمن إيديس النموذجية في هذا المجال ميكروسوفت فيسوال سيسي، الذي يحتوي على أدوات مساعدة التصحيح واسعة، وقدرات اكتمال التعليمات البرمجية (عبر إنتليزنس) ومحات عامة مباشرة من كومة المشروع بأكمله (عبر قاعدة البيانات أورم، لينق) ماتلاب. والتي تم تصميمها لالجبر العددي واسعة العمليات الجبرية و فيكتوريسد، ولكن بطريقة تفاعلية وحدة التحكم R ستوديو. الذي يلتف وحدة تحكم اللغة الإحصائية R في إيد إكليبس إيد كاملة لينكس جافا و C و إيدس شبه الملكية مثل إنوهت الستارة ل بيثون، والتي تشمل مكتبات تحليل البيانات مثل نومبي. SciPy. سسيكيت-تعلم والباندا في بيئة تفاعلية واحدة (وحدة التحكم). ل باكتستينغ العددية، جميع اللغات المذكورة أعلاه هي مناسبة، على الرغم من أنه ليس من الضروري استخدام غويد كما سيتم تنفيذ التعليمات البرمجية في الخلفية. الاعتبار الرئيسي في هذه المرحلة هو سرعة التنفيذ. وغالبا ما تكون اللغة المترجمة (مثل C) مفيدة إذا كانت أبعاد معلمة باكتستينغ كبيرة. تذكر أنه من الضروري أن نكون حذرين من مثل هذه الأنظمة إذا كان هذا هو الحال في اللغات المترجمة مثل بيثون في كثير من الأحيان الاستفادة من المكتبات عالية الأداء مثل نومبيبانداس لخطوة باكتستينغ، من أجل الحفاظ على درجة معقولة من القدرة التنافسية مع معادلات مجمعة. في نهاية المطاف سيتم تحديد اللغة المختارة لل باكتستينغ من قبل الاحتياجات الخوارزمية محددة وكذلك مجموعة من المكتبات المتاحة في اللغة (أكثر على ذلك أدناه). ومع ذلك، فإن اللغة المستخدمة لباكتستر والبيئات البحثية يمكن أن تكون مستقلة تماما عن تلك المستخدمة في بناء محفظة، وإدارة المخاطر ومكونات التنفيذ، كما سيتبين. إدارة المحفظة وإدارة المخاطر غالبا ما يتم تجاهل مكونات بناء المحفظة وإدارة المخاطر من قبل تجار التجزئة الخوارزمية. هذا هو دائما تقريبا خطأ. وتوفر هذه الأدوات الآلية التي سيتم من خلالها الحفاظ على رأس المال. أنها لا تحاول فقط لتخفيف عدد الرهانات محفوفة بالمخاطر، ولكن أيضا تقليل زبد من الصفقات نفسها، والحد من تكاليف المعاملات. يمكن أن يكون للإصدارات المتطورة من هذه المكونات تأثير كبير على جودة وانسجام الربحية. فمن السهل إنشاء استراتيجيات مستقرة حيث يمكن بسهولة تعديل آلية بناء المحفظة ومدير المخاطر للتعامل مع أنظمة متعددة. ومن ثم ينبغي اعتبارها عناصر أساسية في بداية تصميم نظام تجاري حسابي. وظيفة نظام بناء محفظة هو اتخاذ مجموعة من الصفقات المطلوبة وإنتاج مجموعة من الصفقات الفعلية التي تقلل من زبد، والحفاظ على التعرض لعوامل مختلفة (مثل القطاعات وفئات الأصول والتقلب وغيرها) وتحسين تخصيص رأس المال لمختلف استراتيجيات في محفظة. غالبا ما يقلل بناء الحافظة من مشكلة الجبر الخطي (مثل معامل المصفوفة)، وبالتالي يعتمد الأداء بشكل كبير على فعالية تنفيذ الجبر الخطي العددي المتوفر. وتشمل المكتبات العامة أوبلاس. لاباك و ناغ ل C. ماتلاب تمتلك أيضا عمليات مصفوفة الأمثل على نطاق واسع. يستخدم بيثون نومبيسيبي لمثل هذه الحسابات. وستتطلب المحفظة التي تتم إعادة توازنها بشكل متكرر مكتبة مصفوفة مجمعة (ومثبتة جيدا) لتنفيذ هذه الخطوة، حتى لا تعيق نظام التداول. إدارة المخاطر جزء آخر مهم للغاية من نظام التداول الخوارزمي. يمكن أن تأتي المخاطر بأشكال عديدة: زيادة التقلبات (على الرغم من أن ذلك قد يكون مرغوبا فيه لاستراتيجيات معينة)، وزيادة الارتباطات بين فئات الأصول، والتخلف عن الطرف المقابل، وانقطاعات الخادم، وأحداث البجعة السوداء، والبق غير المكتشفة في رمز التداول، قليل. وتسعى مكونات إدارة المخاطر إلى التنبؤ بآثار التقلبات المفرطة والروابط بين فئات األصول وتأثيرها الالحق على رأس المال المتداول. في كثير من الأحيان هذا يقلل إلى مجموعة من الحسابات الإحصائية مثل اختبارات الإجهاد مونت كارلو. وهذا يشبه إلى حد كبير الاحتياجات الحسابية لمحرك تسعير المشتقات وعلى هذا النحو سوف تكون مرتبطة بو. هذه المحاكاة هي موازية للغاية (انظر أدناه)، وإلى حد ما، فمن الممكن لرمي الأجهزة في هذه المشكلة. أنظمة التنفيذ تتمثل مهمة نظام التنفيذ في تلقي إشارات التداول التي تمت تصفيتها من مكونات بناء المحفظة وإدارة المخاطر وإرسالها إلى وساطة أو أي وسيلة أخرى للوصول إلى الأسواق. بالنسبة لمعظم استراتيجيات التداول خوارزمية التجزئة وهذا ينطوي على اتصال أبي أو فيكس إلى الوساطة مثل وسطاء التفاعلية. الاعتبارات الأساسية عند اتخاذ قرار بشأن لغة تشمل جودة أبي، توفر اللغة المجمع ل أبي، وتيرة التنفيذ والانزلاق المتوقع. تشير جودة أبي إلى مدى توثيقها بشكل جيد، أو نوع الأداء الذي توفره، سواء كانت تحتاج إلى برنامج مستقل يمكن الوصول إليه أو ما إذا كان يمكن إنشاء بوابة بطريقة بدون رأس (أي بدون واجهة المستخدم الرسومية). في حالة الوسطاء التفاعليين، يجب أن تعمل أداة ترادر ​​وركستاتيون في بيئة واجهة المستخدم الرسومية من أجل الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم. كان لي مرة واحدة لتثبيت طبعة أوبونتو سطح المكتب على خادم سحابة الأمازون للوصول إلى وسطاء التفاعلية عن بعد، بحتة لهذا السبب معظم واجهات برمجة التطبيقات توفر واجهة C أندور جافا. وعادة ما يصل إلى المجتمع لتطوير مغلفات لغة محددة ل C، بيثون، R، إكسل و ماتلاب. لاحظ أنه مع كل الإضافات الإضافية المستخدمة (وخاصة أبي مغلفات) هناك مجال للخلل لزحف إلى النظام. دائما اختبار الإضافات من هذا النوع وضمان الحفاظ عليها بنشاط. مقياس جدير بالاهتمام هو معرفة عدد التحديثات الجديدة التي تم إجراؤها على كودباس في الأشهر الأخيرة. تردد التنفيذ هو في غاية الأهمية في خوارزمية التنفيذ. لاحظ أن المئات من الطلبات قد يتم إرسالها كل دقيقة، وعلى هذا النحو أمر بالغ الأهمية. سوف يتم تكبد الانزلاق من خلال نظام التنفيذ سيئة الأداء وهذا سيكون له تأثير كبير على الربحية. وتعتبر اللغات المكتوبة إحصائيا (انظر أدناه) مثل سغافا هي الأمثل عموما للتنفيذ ولكن هناك مفاضلة في وقت التطوير والاختبار وسهولة الصيانة. اللغات التي يتم كتابتها ديناميكيا، مثل بيثون و بيرل هي الآن سريعة بشكل عام. تأكد دائما من تصميم المكونات بطريقة نمطية (انظر أدناه) بحيث يمكن تبديلها خارجا كمقاييس النظام. التخطيط المعماري وعملية التطوير تمت مناقشة مكونات نظام التداول ومتطلباته من حيث الحجم والحجم، ولكن البنية التحتية للنظام لم يتم تغطيتها بعد. أولئك الذين يعملون كمتاجر التجزئة أو يعملون في صندوق صغير من المرجح أن يرتدي العديد من القبعات. وسوف يكون من الضروري أن تغطي نموذج ألفا، وإدارة المخاطر والتنفيذ المعلمات، وأيضا التنفيذ النهائي للنظام. قبل مناقشة لغات محددة، سيتم مناقشة تصميم بنية النظام الأمثل. فصل الشواغل من أهم القرارات التي يجب اتخاذها في البداية كيفية فصل شواغل نظام تجاري. في تطوير البرمجيات، وهذا يعني أساسا كيفية تفريق مختلف جوانب النظام التجاري إلى مكونات وحدات منفصلة. من خلال تعريض الواجهات في كل من المكونات من السهل مبادلة أجزاء من النظام للنسخ الأخرى التي تساعد على الأداء، والموثوقية أو الصيانة، دون تعديل أي رمز التبعية الخارجية. وهذه هي أفضل ممارسة لهذه النظم. وبالنسبة للاستراتيجيات في الترددات المنخفضة، ينصح بهذه الممارسات. فبالنسبة لتداول الترددات العالية جدا، قد يكون من الضروري تجاهل قاعدة البيانات على حساب التغيير والتبديل في النظام للحصول على المزيد من الأداء. قد يكون من المرغوب فيه نظام أكثر إحكاما. إن إنشاء خريطة مكونة لنظام التداول الخوارزمي يستحق مقالا في حد ذاته. ومع ذلك، فإن النهج الأمثل هو التأكد من وجود مكونات منفصلة للمدخلات بيانات السوق التاريخية والحقيقية، وتخزين البيانات، أبي الوصول إلى البيانات، باكتستر، معايير الاستراتيجية، بناء محفظة وإدارة المخاطر وأنظمة التنفيذ الآلي. على سبيل المثال، إذا كان مخزن البيانات قيد الاستخدام حاليا ضعيفا، حتى عند مستويات كبيرة من التحسين، يمكن تبديله مع الحد الأدنى من إعادة الكتابة إلى ابتلاع البيانات أو أبي الوصول إلى البيانات. بقدر ما باكتستر والمكونات اللاحقة المعنية، ليس هناك فرق. فائدة أخرى من المكونات فصل هو أنه يسمح لمجموعة متنوعة من لغات البرمجة لاستخدامها في النظام العام. ليست هناك حاجة إلى أن تقتصر على لغة واحدة إذا كانت طريقة الاتصال من مكونات اللغة مستقلة. وسيكون هذا هو الحال إذا كانت تتصل عبر تكبيب، زيرومق أو بعض بروتوكول آخر اللغة مستقلة. كمثال ملموس، والنظر في حالة نظام باكتستينغ يجري كتابتها في C لعدد أداء الطحن، في حين تتم كتابة مدير محفظة ونظم التنفيذ في بايثون باستخدام سسيبي و إبي. اعتبارات الأداء الأداء هو أحد الاعتبارات الهامة لمعظم استراتيجيات التداول. لاستراتيجيات تردد أعلى هو العامل الأكثر أهمية. الأداء يغطي مجموعة واسعة من القضايا، مثل سرعة التنفيذ الخوارزمية، الكمون الشبكة، عرض النطاق الترددي، إو البيانات، كونكورنسيباراليليسم والتحجيم. كل من هذه المجالات هي التي تغطيها بشكل فردي الكتب المدرسية الكبيرة، لذلك هذه المادة سوف تخدش فقط سطح كل موضوع. سيتم الآن مناقشة الهندسة المعمارية واختيار اللغة من حيث آثارها على الأداء. الحكمة السائدة كما ذكر دونالد نوث. واحدة من آباء علوم الحاسوب، هو أن التحسين المبكر هو جذر كل الشر. هذا هو الحال دائما تقريبا - إلا عند بناء خوارزمية التداول عالية التردد بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في استراتيجيات التردد المنخفض، نهج مشترك هو بناء نظام في أبسط طريقة ممكنة وتحسين فقط كما تبدأ الاختناقات في الظهور. وتستخدم أدوات التنميط لتحديد أين تنشأ الاختناقات. يمكن أن تكون ملامح لجميع العوامل المذكورة أعلاه، إما في بيئة ويندوز أو لينوكس. هناك العديد من أنظمة التشغيل وأدوات اللغة المتاحة للقيام بذلك، فضلا عن المرافق طرف ثالث. وسيتم الآن مناقشة اختيار اللغة في سياق الأداء. C، جافا، بيثون، R و ماتلاب كلها تحتوي على مكتبات عالية الأداء (إما كجزء من معيارها أو خارجيا) لبنية البيانات الأساسية والعمل الخوارزمية. C مع مكتبة قالب قياسي، في حين يحتوي بيثون نومبيسيبي. المهام الرياضية المشتركة هي التي يمكن العثور عليها في هذه المكتبات ونادرا ما تكون مفيدة لكتابة تنفيذ جديد. ويتمثل أحد الاستثناءات في ما إذا كانت معمارية الأجهزة عالية التخصيص مطلوبة، وأن الخوارزمية تستخدم استخداما موسعا للملحقات الخاصة (مثل مخابئ مخصصة). ومع ذلك، في كثير من الأحيان إعادة اختراع نفايات العجلة الوقت الذي يمكن أن تنفق بشكل أفضل تطوير وتحسين أجزاء أخرى من البنية التحتية التجارية. وقت التطوير ثمين للغاية وخاصة في سياق المطورين الوحيد. وكثيرا ما يكون الكمون مشكلة في نظام التنفيذ حيث أن أدوات البحث عادة ما تكون موجودة على نفس الجهاز. بالنسبة إلى السابق، يمكن أن يحدث الكمون عند نقاط متعددة على طول مسار التنفيذ. يجب استشارة قواعد البيانات (الكمون ديسكنتورك)، يجب أن يتم إنشاء إشارات (التشغيل سيست، الكمون الرسائل الكمون)، إشارات التجارة المرسلة (نيك الكمون) وأوامر معالجتها (الكمون نظم التبادل الداخلي). لعمليات تردد أعلى من الضروري أن تصبح مألوفة على نحو وثيق مع التحسين الأمثل، فضلا عن الأمثل لنقل الشبكة. هذا هو مجال عميق و هو إلى حد كبير خارج نطاق هذه المادة ولكن إذا كان المطلوب خوارزمية أوفت ثم يكون على بينة من عمق المعرفة المطلوبة التخزين المؤقت مفيد جدا في مجموعة أدوات مطور التداول الكمي. التخزين المؤقت يشير إلى مفهوم تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر بطريقة تسمح بالوصول إلى الأداء العالي، على حساب احتمال عدم دقة البيانات. تحدث حالة الاستخدام الشائعة في تطوير الويب عند أخذ البيانات من قاعدة بيانات علائقية تدعمها الأقراص ووضعها في الذاكرة. أي طلبات لاحقة للبيانات لا تضطر إلى ضرب قاعدة البيانات وبالتالي المكاسب الأداء يمكن أن تكون كبيرة. للتداول حالات التخزين المؤقت يمكن أن تكون مفيدة للغاية. على سبيل المثال، يمكن تخزين الحالة الحالية لمحفظة إستراتيجية في ذاكرة التخزين المؤقت حتى يتم إعادة توازنها، بحيث لا تحتاج القائمة إلى إعادة توليدها عند كل حلقة من خوارزمية التداول. ومن المرجح أن يكون هذا وحدة المعالجة المركزية عالية أو عملية إو القرص من هذا التجدد. ومع ذلك، التخزين المؤقت لا يخلو من القضايا الخاصة بها. تجديد بيانات ذاكرة التخزين المؤقت في كل مرة، ويرجع ذلك إلى طبيعة فوليلي تخزين ذاكرة التخزين المؤقت، يمكن أن تضع طلبا كبيرا على البنية التحتية. قضية أخرى هي الكلب تتراكم. حيث يتم تنفيذ أجيال متعددة من نسخة مخبأ جديدة تحت حمولة عالية للغاية، الأمر الذي يؤدي إلى فشل سلسلة. تخصيص الذاكرة الديناميكية عملية مكلفة في تنفيذ البرامج. وبالتالي فإنه من الضروري لتطبيقات التداول أداء أعلى أن تكون على بينة جيدا كيف يتم تخصيص الذاكرة وإزالة ديالوكاتد خلال تدفق البرنامج. معايير اللغة الأحدث مثل جافا و C و بيثون جميعها تؤدي تلقائيا لجمع القمامة. الذي يشير إلى ديالوكاتيون الذاكرة المخصصة حيوي عندما تخرج الكائنات من النطاق. جمع القمامة مفيد للغاية أثناء التطوير لأنه يقلل من الأخطاء ويساعد القراءة. ومع ذلك، فإنه غالبا ما يكون دون المستوى الأمثل لبعض استراتيجيات التداول عالية التردد. عادة ما تكون هناك حاجة لجمع القمامة المخصصة لهذه الحالات. في جافا، على سبيل المثال، من خلال ضبط جامع القمامة وتكوين كومة الذاكرة المؤقتة، فمن الممكن الحصول على أداء عال لاستراتيجيات هفت. C لا توفر جامع القمامة الأصلي ولذلك فمن الضروري التعامل مع جميع تخصيص الذاكرة تخصيص كجزء من تنفيذ الكائنات. في حين يحتمل أن يكون عرضة للخطأ (يحتمل أن يؤدي إلى مؤشرات التعلق) من المفيد للغاية أن يكون التحكم الدقيق الحبيبات لكيفية ظهور الكائنات على كومة لتطبيقات معينة. عند اختيار لغة تأكد من دراسة كيفية عمل جامع القمامة وما إذا كان يمكن تعديلها لتحسين حالة استخدام معينة. العديد من العمليات في أنظمة التداول الخوارزمية هي قابلة للتوازي. ويشير هذا إلى مفهوم تنفيذ عمليات برمجية متعددة في نفس الوقت، أي بالتوازي. ما يسمى خوارزميات موازية محرج تشمل الخطوات التي يمكن حسابها بشكل مستقل تماما عن الخطوات الأخرى. Certain statistical operations, such as Monte Carlo simulations, are a good example of embarassingly parallel algorithms as each random draw and subsequent path operation can be computed without knowledge of other paths. Other algorithms are only partially parallelisable. Fluid dynamics simulations are such an example, where the domain of computation can be subdivided, but ultimately these domains must communicate with each other and thus the operations are partially sequential. Parallelisable algorithms are subject to Amdahls Law. which provides a theoretical upper limit to the performance increase of a parallelised algorithm when subject to N separate processes (e. g. on a CPU core or thread ). Parallelisation has become increasingly important as a means of optimisation since processor clock-speeds have stagnated, as newer processors contain many cores with which to perform parallel calculations. The rise of consumer graphics hardware (predominently for video games) has lead to the development of Graphical Processing Units (GPUs), which contain hundreds of cores for highly concurrent operations. Such GPUs are now very affordable. High-level frameworks, such as Nvidias CUDA have lead to widespread adoption in academia and finance. Such GPU hardware is generally only suitable for the research aspect of quantitative finance, whereas other more specialised hardware (including Field-Programmable Gate Arrays - FPGAs) are used for (U)HFT. Nowadays, most modern langauges support a degree of concurrencymultithreading. Thus it is straightforward to optimise a backtester, since all calculations are generally independent of the others. Scaling in software engineering and operations refers to the ability of the system to handle consistently increasing loads in the form of greater requests, higher processor usage and more memory allocation. In algorithmic trading a strategy is able to scale if it can accept larger quantities of capital and still produce consistent returns. The trading technology stack scales if it can endure larger trade volumes and increased latency, without bottlenecking . While systems must be designed to scale, it is often hard to predict beforehand where a bottleneck will occur. Rigourous logging, testing, profiling and monitoring will aid greatly in allowing a system to scale. Languages themselves are often described as unscalable. This is usually the result of misinformation, rather than hard fact. It is the total technology stack that should be ascertained for scalability, not the language. Clearly certain languages have greater performance than others in particular use cases, but one language is never better than another in every sense. One means of managing scale is to separate concerns, as stated above. In order to further introduce the ability to handle spikes in the system (i. e. sudden volatility which triggers a raft of trades), it is useful to create a message queuing architecture. This simply means placing a message queue system between components so that orders are stacked up if a certain component is unable to process many requests. Rather than requests being lost they are simply kept in a stack until the message is handled. This is particularly useful for sending trades to an execution engine. If the engine is suffering under heavy latency then it will back up trades. A queue between the trade signal generator and the execution API will alleviate this issue at the expense of potential trade slippage. A well-respected open source message queue broker is RabbitMQ . Hardware and Operating Systems The hardware running your strategy can have a significant impact on the profitability of your algorithm. This is not an issue restricted to high frequency traders either. A poor choice in hardware and operating system can lead to a machine crash or reboot at the most inopportune moment. Thus it is necessary to consider where your application will reside. The choice is generally between a personal desktop machine, a remote server, a cloud provider or an exchange co-located server. Desktop machines are simple to install and administer, especially with newer user friendly operating systems such as Windows 78, Mac OSX and Ubuntu. Desktop systems do possess some significant drawbacks, however. The foremost is that the versions of operating systems designed for desktop machines are likely to require rebootspatching (and often at the worst of times). They also use up more computational resources by the virtue of requiring a graphical user interface (GUI). Utilising hardware in a home (or local office) environment can lead to internet connectivity and power uptime problems. The main benefit of a desktop system is that significant computational horsepower can be purchased for the fraction of the cost of a remote dedicated server (or cloud based system) of comparable speed. A dedicated server or cloud-based machine, while often more expensive than a desktop option, allows for more significant redundancy infrastructure, such as automated data backups, the ability to more straightforwardly ensure uptime and remote monitoring. They are harder to administer since they require the ability to use remote login capabilities of the operating system. In Windows this is generally via the GUI Remote Desktop Protocol (RDP). In Unix-based systems the command-line Secure SHell (SSH) is used. Unix-based server infrastructure is almost always command-line based which immediately renders GUI-based programming tools (such as MatLab or Excel) to be unusable. A co-located server, as the phrase is used in the capital markets, is simply a dedicated server that resides within an exchange in order to reduce latency of the trading algorithm. This is absolutely necessary for certain high frequency trading strategies, which rely on low latency in order to generate alpha. The final aspect to hardware choice and the choice of programming language is platform-independence. Is there a need for the code to run across multiple different operating systems Is the code designed to be run on a particular type of processor architecture, such as the Intel x86x64 or will it be possible to execute on RISC processors such as those manufactured by ARM These issues will be highly dependent upon the frequency and type of strategy being implemented. Resilience and Testing One of the best ways to lose a lot of money on algorithmic trading is to create a system with no resiliency . This refers to the durability of the sytem when subject to rare events, such as brokerage bankruptcies, sudden excess volatility, region-wide downtime for a cloud server provider or the accidental deletion of an entire trading database. Years of profits can be eliminated within seconds with a poorly-designed architecture. It is absolutely essential to consider issues such as debuggng, testing, logging, backups, high-availability and monitoring as core components of your system. It is likely that in any reasonably complicated custom quantitative trading application at least 50 of development time will be spent on debugging, testing and maintenance. Nearly all programming languages either ship with an associated debugger or possess well-respected third-party alternatives. In essence, a debugger allows execution of a program with insertion of arbitrary break points in the code path, which temporarily halt execution in order to investigate the state of the system. The main benefit of debugging is that it is possible to investigate the behaviour of code prior to a known crash point . Debugging is an essential component in the toolbox for analysing programming errors. However, they are more widely used in compiled languages such as C or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements. Despite this tendency Python does ship with the pdb. which is a sophisticated debugging tool. The Microsoft Visual C IDE possesses extensive GUI debugging utilities, while for the command line Linux C programmer, the gdb debugger exists. Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code-paths, helping to ensure that a system behaves as it should. A more recent paradigm is known as Test Driven Development (TDD), where test code is developed against a specified interface with no implementation. Prior to the completion of the actual codebase all tests will fail. As code is written to fill in the blanks, the tests will eventually all pass, at which point development should cease. TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully. In C, Boost provides a unit testing framework. In Java, the JUnit library exists to fulfill the same purpose. Python also has the unittest module as part of the standard library. Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options. In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential. Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database. Logs are a first line of attack when hunting for unexpected program runtime behaviour. Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed. Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases. It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often lead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns. While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now . All aspects of the system should be considered for monitoring. System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information. Trading metrics such as abnormal pricesvolume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectorsmarkets should also be continuously monitored. Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method (email, SMS, automated phone call) depending upon the severity of the metric. System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager. However, as a sole trading developer, these metrics must be established as part of the larger design. Many solutions for monitoring exist: proprietary, hosted and open source, which allow extensive customisation of metrics for a particular use case. Backups and high availability should be prime concerns of a trading system. Consider the following two questions: 1) If an entire production database of market data and trading history was deleted (without backups) how would the research and execution algorithm be affected 2) If the trading system suffers an outage for an extended period (with open positions) how would account equity and ongoing profitability be affected The answers to both of these questions are often sobering It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data. Many individuals do not test a restore strategy. If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment Similarly, high availability needs to be baked in from the start. Redundant infrastructure (even at additional expense) must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems. I wont delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system. Choosing a Language Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system. The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised. Type Systems When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system . The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed . A statically-typed language performs checks of the types (e. g. integers, floats, custom classes etc) during the compilation process. Such languages include C and Java. A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime. Such languages include Python, Perl and JavaScript. For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors. However, type-checking doesnt catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations. Dynamic languages (i. e. those that are dynamically-typed) can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check. For this reason, the concept of TDD (see above) and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone. Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type (and thus memory requirements) are known at compile-time. In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit. Libraries for dynamic languages, such as NumPySciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays. Open Source or Proprietary One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary (commercial) or open source technologies. هناك مزايا وعيوب لكلا النهجين. It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensingmaintenance costs. The Microsoft stack (including Visual C, Visual C) and MathWorks MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software. Both tools have had significant battle testing in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds. Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products. Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both. The software allows cohesive integration with multiple languages such as C, C and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ. MatLab also has many pluginslibraries (some free, some commercial) for nearly any quantitative research domain. There are also drawbacks. With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader (although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free). Microsoft tools play well with each other, but integrate less well with external code. Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned. MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading. The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code. This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive. Open source tools have been industry grade for sometime. Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQLPostgreSQL, Python, R, C and Java in high-performance production roles. However, they are far from restricted to this domain. Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats. The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time. Python and R require far fewer lines of code (LOC) to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries. Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process. Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so (unless in the HFT space), it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack. Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity. Documentation is excellent and bugs (at least for core libraries) remain scarce. Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces. A typical Linux server (such as Ubuntu) will often be fully command-line oriented. In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks. There are mechanisms for integrating with C in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming. While proprietary software is not immune from dependencyversioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments. Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer. I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies. In particular I use: Ubuntu, MySQL, Python, C and R. The maturity, community size, ability to dig deep if problems occur and lower total cost ownership (TCO) far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations. Having said that, Microsoft Visual Studio (especially for C) is a fantastic Integrated Development Environment (IDE) which I would also highly recommend. Batteries Included The header of this section refers to the out of the box capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they This is where mature languages have an advantage over newer variants. C, Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, HTTP, operating system interaction, GUIs, regular expressions (regex), iteration and basic algorithms. C is famed for its Standard Template Library (STL) which contains a wealth of high performance data structures and algorithms for free. Python is known for being able to communicate with nearly any other type of systemprotocol (especially the web), mostly through its own standard library. R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code (which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance). Outside of the standard libraries, C makes use of the Boost library, which fills in the missing parts of the standard library. In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency. Python has the high performance NumPySciPyPandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research. Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL (MySQLC), JDBC (JavaMatLab), MySQLdb (MySQLPython) and psychopg2 (PostgreSQLPython). Python can even communicate with R via the RPy plugin An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API. Most APIs natively support C and Java, but some also support C and Python, either directly or with community-provided wrapper code to the C APIs. In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin. If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol . Conclusion As is now evident, the choice of programming language(s) for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought. The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries. The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be plugged in for different aspects of a trading stack, as and when requirements change. A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it. Just Getting Started with Quantitative TradingAs purely a computer scientist youre in the perfect position to get started in algorithmic trading. هذا شيء شهده إيف مباشرة في Quantiacs1. حيث العلماء والمهندسين قادرين على القفز الحق في التداول الآلي دون أي خبرة سابقة. In other words, programming chops are the main ingredient needed to get started. للحصول على فهم عام للتحديات التي تنتظرك بعد إنشاء نظام التداول الخوارزمي، تحقق من هذه المشاركة كورا. ويتطلب بناء نظام تجاري من الألف إلى الياء بعض المعرفة الأساسية، ومنصة التداول، وبيانات السوق، والوصول إلى الأسواق. في حين لا شرط، واختيار منصة التداول واحدة التي توفر معظم هذه الموارد سوف تساعدك على الحصول على ما يصل الى سرعة بسرعة. ومع ذلك، فإن المهارات التي تتطور سوف تكون قابلة للتحويل إلى أي لغة البرمجة وتقريبا أي منصة. صدقوا أو لا تصدقوا، وبناء استراتيجيات التداول الآلي لا يستند إلى كونه خبير السوق. ومع ذلك، فإن تعلم ميكانيكا السوق الأساسية تساعدك على اكتشاف استراتيجيات التداول مربحة. خيارات، العقود الآجلة، وغيرها من المشتقات من قبل جون C. هال - أول كتاب كبير لدخول التمويل الكمي، وتقترب من الجانب الرياضيات. التداول الكمي من قبل إرني تشان - إرني تشان يوفر أفضل كتاب تمهيدي للتداول الكمي ويجلك من خلال عملية إنشاء خوارزميات التداول في ماتلاب و إكسيل. التداول الخوارزمي للمستقبل الآجل عن طريق تعلم الآلة - توزيع 5 صفحات لتطبيق نموذج تعلم آلي بسيط لمؤشرات التحليل الفني المستخدمة بشكل شائع. هيريس قائمة القراءة المجمعة بدف مع انهيار كامل من الكتب وأشرطة الفيديو والدورات، ومنتديات التداول. أفضل طريقة للتعلم هي عن طريق القيام، وفي حالة التداول الآلي الذي يأتي إلى الرسم البياني والترميز. وثمة نقطة انطلاق جيدة هي الأمثلة القائمة على النظم التجارية والمعارض القائمة لتقنيات التحليل التقني. وعلاوة على ذلك، فإن عالم الكمبيوتر المهرة لديه حافة إضافية من كونها قادرة على تطبيق التعلم الآلي للتداول الخوارزمية. وهنا بعض من هذه الموارد: ترادينغفيو - رائع منصة الرسوم البيانية البصرية من تلقاء نفسها، ترادينغفيو هو ملعب كبير للحصول على راحة مع التحليل الفني. لديها فائدة إضافية من السماح لك استراتيجيات التداول النصي وتصفح أفكار التجارة الشعوب الأخرى. منتدى التداول الآلي - مجتمع كبير على الانترنت لنشر الأسئلة المبتدئين وإيجاد أجوبة على القضايا الكمية المشتركة عند مجرد البدء. المنتديات الكمومية هي مكان عظيم لتصبح مغمورة في الاستراتيجيات والأدوات والتقنيات. ندوة يوتيوب على الأفكار التجارية مع عينات رمز العمل على جيثب. تعلم الآلة: يمكن العثور على مزيد من العروض حول التداول الآلي في نادي كوانت كوانتاك. معظم الناس من خلفية علمية (سواء كان ذلك علم الحاسوب أو الهندسة) قد تعرضوا لبيثون أو ماتلاب، والتي تحدث لتكون لغات شعبية للتمويل الكمي. وقد أنشأت كوانتياكس أدوات مفتوحة المصدر التي توفر باكتستينغ و 15 عاما من بيانات السوق التاريخية مجانا. أفضل جزء هو كل شيء مبني على كل من بيثون و ماتلاب مما يتيح لك اختيار ما لتطوير النظام الخاص بك مع. هيريس نموذج متابعة الاتجاه استراتيجية التداول في ماتلاب. هذا هو كل رمز اللازمة لتشغيل نظام التداول الآلي، وعرض كل من قوة ماتلاب وصندوق أدوات الكوانتيا. كوانتياكس يتيح لك التجارة 44 الآجلة وجميع الأسهم من سامب 500. وبالإضافة إلى ذلك، يتم دعم مجموعة متنوعة من المكتبات إضافية مثل تنسورفلو. (Disclaimer: I work at Quantiacs) Once youre ready to make money as a quant, you can join the latest Quantiacs automated trading contest, with a total of 2,250,000 in investments available: Can you compete with the best quants 29.1k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction This answer has been completely re-written Here are 6 main knowledge base for building algorithmic trading systems. يجب أن تكون على علم بكل منهم من أجل بناء أنظمة التداول الفعالة. Some of the terms used may be slightly technical, but you should be able to understand them by Googling. ملاحظة: (معظم) لا تنطبق هذه إذا كنت تريد أن تفعل التداول عالية التردد 1. نظريات السوق تحتاج إلى فهم كيفية عمل السوق. وبشكل أكثر تحديدا، يجب أن تفهم أوجه القصور في السوق، والعلاقات بين مختلف المنتجات الأصول والسلوك السعر. تنبع أفكار التداول من عدم كفاءة السوق. سوف تحتاج إلى معرفة كيفية تقييم أوجه القصور في السوق التي تعطيك حافة التداول مقابل تلك التي لا. تصميم الروبوتات الفعالة ينطوي على فهم كيفية عمل أنظمة التداول الآلي. في الأساس، وتتكون استراتيجية التداول حسابي من 3 مكونات أساسية: 1) مقالات، 2) مخارج و 3) التحجيم الموقف. تحتاج إلى تصميم هذه المكونات 3 فيما يتعلق عدم الكفاءة السوق كنت التقاط (وليس، هذه ليست عملية واضحة). أنت لا تحتاج إلى معرفة الرياضيات المتقدمة (على الرغم من أنها سوف تساعد إذا كنت تهدف إلى بناء استراتيجيات أكثر تعقيدا). مهارات التفكير النقدي الجيد وفهم لائق على الإحصاءات سوف يأخذك بعيدا جدا. تصميم ينطوي باكتستينغ (اختبار لحافة التداول والمتانة) والتحسين (تعظيم الأداء مع الحد الأدنى من منحنى المناسب). عليك أن تعرف كيفية إدارة محفظة من استراتيجيات التداول حسابي أيضا. ويمكن أن تكون الاستراتيجيات تكميلية أو متضاربة قد يؤدي ذلك إلى زيادات غير مخططة في التعرض للمخاطر أو التحوط غير المرغوب فيه. تخصيص رأس المال مهم أيضا هل تقسيم رأس المال على قدم المساواة خلال فترات منتظمة أو مكافأة الفائزين مع المزيد من رأس المال إذا كنت تعرف ما هي المنتجات التي تريد التجارة، والعثور على منصات التداول المناسبة لهذه المنتجات. ثم تعلم لغة البرمجة أبي من هذا بلاتفورتباكسترس. إذا بدأت، أود أن أوصي كوانتوبيان (الأسهم فقط)، كوانتكونكت (الأسهم وفكس) أو ميتاتريدر 4 (العملات الأجنبية والعقود مقابل الفروقات على مؤشرات الأسهم والأسهم والسلع). لغات البرمجة المستخدمة هي بيثون، C و MQL4 على التوالي. 4. إدارة البيانات القمامة في القمامة بها. تؤدي البيانات غير الدقيقة إلى نتائج اختبار غير دقيقة. نحن بحاجة إلى بيانات نظيفة إلى حد معقول لاختبار دقيق. تنظيف البيانات هو مفاضلة بين التكلفة والدقة. إذا كنت تريد بيانات أكثر دقة، تحتاج إلى قضاء المزيد من الوقت (المال الوقت) تنظيفه. بعض القضايا التي تسبب البيانات القذرة تشمل البيانات المفقودة، والبيانات المكررة، والبيانات الخاطئة (القراد سيئة). وتشمل القضايا األخرى التي تؤدي إلى بيانات مضللة األرباح، وتقسيم األسهم، والعقود اآلجلة الخ. 5. إدارة المخاطر هناك نوعان رئيسيان من المخاطر: مخاطر السوق والمخاطر التشغيلية. تتضمن مخاطر السوق المخاطر المتعلقة باستراتيجية التداول الخاصة بك. هل ينظر في أسوأ السيناريوهات ماذا لو حدث حدث البجعة السوداء مثل الحرب العالمية الثالثة هل قمت بتحوط المخاطر غير المرغوب فيها هو موقفك التحجيم عالية جدا بالإضافة إلى إدارة مخاطر السوق، تحتاج إلى النظر في المخاطر التشغيلية. تعطل النظام، وفقدان الاتصال بشبكة الإنترنت، وضعف خوارزمية التنفيذ (مما يؤدي إلى سوء تنفيذ الأسعار، أو غاب الصفقات بسبب عدم القدرة على التعامل مع الانزلاق ريكوتيش) والسرقة من قبل المتسللين هي قضايا حقيقية جدا. 6. التنفيذ المباشر باكتستينغ والتجارة الحية مختلفة جدا. عليك اختيار السماسرة المناسبة (مم مقابل ستب مقابل إن). أخبار سوق الفوركس مع فوركس التداول منتديات أمبير الفوركس وسطاء التعليقات هو أفضل صديق، قراءة استعراض وسيط هناك. تحتاج إلى بنية تحتية مناسبة (آمن فين والتعطل التعامل مع الخ) وإجراءات التقييم (مراقبة أداء الروبوتات وتحليلها فيما يتعلق عدم الكفاءة السوقالتقنياتالتطبيق) لإدارة الروبوت الخاص بك طوال حياتها. تحتاج إلى معرفة متى للتدخل (موديفيوبداتشوتدونتورن على الروبوتات الخاصة بك) وعندما لا. تقييم واستغلال استراتيجيات التداول باردو (رؤى رائعة حول أساليب بناء واختبار استراتيجيات التداول) التجارة طريقك إلى الحرية المالية فان K ثارب (السخرية انقر فوق عنوان الطعم جانبا، وهذا الكتاب هو لمحة عامة لنظم التداول الميكانيكية) التداول الكمي ارنست تشان (مقدمة كبيرة لتجارة ألغو على مستوى التجزئة). التداول والتبادل: المجهرية السوق للممارسين لاري هاريس (المجهرية السوق هو علم كيف تعمل التبادلات وما يحدث فعلا عندما يتم وضع التجارة، ومن المهم أن نعرف هذه المعلومات على الرغم من أنك بدأت للتو) خوارزمية التداول أمبير دما باري جونسون (تسليط الضوء على خوارزميات تنفيذ البنوك، وهذا لا ينطبق مباشرة تداول الغو الخاص بك ولكن من الجيد أن نعرف) و كوانتس سكوت باترسون (قصص الحرب لبعض كبار كوانتس. كما قبل النوم قراءة) كوانتوبيان (رمز، والبحوث، ومناقشة الأفكار مع المجتمع يستخدم بيثون) أساسيات ألغو للتجارة ألغو Trading101 (Disclaimer: I own this sitecourse. تعلم نظريات تصميم الروبوت، نظريات السوق والترميز. استخدام MQL4) - الانضمام إلى التحدي (تعلم مفاهيم التداول والنظريات باكتستينغ، وقد وضعت مؤخرا منصة باكتستينغ والتداول الخاصة بهم حتى هذا الجزء لا يزال جديدا بالنسبة لي، ولكن قاعدة معارفهم على مفاهيم التداول جيدة). المدونات الموصى بهاالفوروم (وتشمل هذه المالية ، التداول والمنتديات التداول ألغو): أوصت لغات البرمجة: إذا كنت تعرف ما هي المنتجات التي تريد التجارة، والعثور على منصات التداول المناسبة لهذه المنتجات. ثم تعلم لغة البرمجة أبي من هذا بلاتفورتباكسترس. إذا بدأت، أود أن أوصي كوانتوبيان (الأسهم فقط)، كوانتكونكت (الأسهم وفكس) أو ميتاتريدر 4 (العملات الأجنبية والعقود مقابل الفروقات على مؤشرات الأسهم والأسهم والسلع). لغات البرمجة المستخدمة هي بيثون، C و MQL4 على التوالي. 17.1k المشاهدات ميدوت عرض أوبوتس ميدوت ليس للاستنساخ إذا كان الاستثمار هو عملية، ثم الاستنتاج المنطقي هو الأتمتة. الخوارزميات ليست سوى إضفاء الطابع الرسمي الشديد على الفلسفة الكامنة. هذا هو التعبير البصري عن حافة التداول حافة التداول فوز متوسط ​​الربح - خسارة متوسط ​​الخسارة غيرت حياتي وطريقة الاقتراب من الأسواق. تصور التوزيع الخاص بك، ودائما. وسوف تساعدك على توضيح المفاهيم الخاصة بك، وتسليط الضوء على العيوب المنطقية الخاصة بك، ولكن أولا let039s تبدأ مع الفلسفة والمعتقد الاستثارة 1. لماذا هو المهم لتوضيح معتقداتنا نحن التجارة معتقداتنا. الأهم من ذلك، نحن التجارة المعتقدات اللاوعي لدينا. كوتيف don039t تعرف من أنت، الأسواق هي مكان مكلفة لمعرفة أوتكوت، آدم سميث كثير من الناس لا تأخذ من الوقت لاستخلاص معتقداتهم وتعمل على المعتقدات المقترضة. الأسئلة التي لم تتم الإجابة عليها والمنطق الخاطئ هو السبب في قيام بعض التجار المنهجيين بتعديل نظامهم حول كل سحب. اعتدت أن يكون مثل ذلك لسنوات عديدة. الاعتقاد التمارين تمارين: العمل من قبل بايرون كاتي. بعد أن أكملت معتقدين 2 تحديا اليوم لمدة 100 يوما، ويمكن أن أشرح أسلوبي إلى أي جد 5 لماذا. اسأل نفسك سؤالا لماذا والغوص أعمق. مينديسيتس: توسعية وطرحية أو ملساء فس الإسعافات الأولية هناك نوعان من العقلية، ونحن بحاجة إلى كل من في أوقات مختلفة: توسعية لاستكشاف المفاهيم والأفكار والحيل الخ طرح: لتبسيط وتوضيح المفاهيم التجار النظامية الذين يفشلون في أن يكون مطروح ديك نهج عصير. أنها رمي جميع أنواع الاشياء في استراتيجيتها ومن ثم مزجها مع محسن. التحرك السيئ: التعقيد هو شكل من أشكال الكسل التجار المفرط طرح مفرط لديها عقلية المساعدات الفرقة. انهم من الصعب كل شيء ومن ثم حظا سعيدا الترقيع كوتسنتياليست ترادرسكوت فهم أنه هو الرقص بين فترات الاستكشاف وأوقات تبسيط النواة الصلبة. بسيطة ليست سهلة وقد اتخذت لي 3،873 ساعة، وأنا أقبل أنه قد يستغرق lifeetime2. خروج: تبدأ مع نهاية في الاعتبار مكافحة بديهية الحقيقة الوقت الوحيد عندما كنت تعرف ما إذا كانت التجارة مربحة هو بعد الخروج، والحق لذلك، والتركيز على منطق الخروج أولا. In my opinion, the main reason why people fail to automate their strategy is that they focus too much on entry and not enough on exit. جودة المخارج الخاصة بك تشكل توزيع بامبل الخاص بك، انظر الرسم البياني أعلاه قضاء وقت هائل على وقف الخسارة لأنه يؤثر على 4 مكونات نظام التداول الخاص بك: الفوز، الخسارة، متوسط ​​الخسارة، تردد التداول وسيتم تحديد نوعية النظام الخاص بك عن طريق نوعية وقف الخسارة الخاصة بك، 3. يتم المال في وحدة إدارة الأموال المساواة الوزن هو شكل من أشكال الكسل. سيحدد حجم الرهانات الخاصة بك شكل عوائدك. فهم عندما لا تعمل الاستراتيجية الخاصة بك وتقليل حجم. على العكس، زيادة حجم عندما يعمل. وسوف أكتب المزيد عن موقف التحجيم على موقع الويب الخاص بي، ولكن هناك العديد من الموارد عبر شبكة الإنترنت 3. آخر وأقلها، دخول بعد أن كنت قد شاهدت موسم كامل من كوديسبيرات هوسويفكوت أو كوتكريبتينغ بادكوت، وكان بعض الشوكولاته، مشى الكلب، تغذية الأسماك، ودعا أمك، ثم it039s الوقت للتفكير في الدخول. قراءة الصيغة أعلاه، واختيار الأسهم ليست عنصرا أساسيا. ويمكن للمرء أن يجادل بأن قطف الأسهم المناسب قد يزيد الفوز. ربما، ولكن لا قيمة لها إذا لم يكن هناك سياسة الخروج السليم، ولا إدارة الأموال. في المصطلحات الاحتمالية، بعد أن يكون لديك خروج ثابت، يصبح دخول احتمال مقياس انزلاق 4. ما للتركيز على عند الاختبار لا يوجد المتوسط ​​المتحرك السحري، قيمة المؤشر. عند اختبار النظام الخاص بك، والتركيز على ثلاثة أشياء: ايجابيات كاذبة: أنها تآكل الأداء. البحث عن طرق بسيطة (أنيقة) للحد منها، والعمل على فترات المنطق عندما لا تعمل الاستراتيجية: لا توجد استراتيجية تعمل في كل وقت. كن مستعدا لذلك وإعداد خطط الطوارئ مقدما. تبديل النظام أثناء السحب هو مثل تعلم السباحة في عاصفة شراء الطاقة وإدارة الأموال: وهذا هو حقيقة أخرى بديهية. قد يقوم النظام الخاص بك بإنشاء أفكار ولكن ليس لديك القدرة الشرائية لتنفيذ. من فضلك، إلقاء نظرة على الرسم البياني أعلاه أنا بناء جميع استراتيجيات بلدي من الجانب القصير أولا. أفضل اختبار متانة لاستراتيجية هو الجانب القصير: حجم رقيق بوحشية متقلبة دورة أقصر منصات بدأت على ويالثلاب المطور. لديها مذهلة موقف التحجيم المكتبة. هذا هو المنصة الوحيدة التي تسمح باكتيتسينغ واسعة محفظة والتحسين. أنا اختبار كل مفاهيمي على ولد. موصى بة بشدة. لديها عيب واحد، فإنه لا ربط الموقف بحجم مع التداول الحقيقي الحقيقي. أميبروكر هو جيد جدا. أنه يحتوي على واجهة برمجة التطبيقات التي تتصل وسطاء التفاعلية وحساسة بوزيتي لائق. نحن برنامج على ميتاتريدر فوركس. لسوء الحظ، وقد ذهب ميتاتريدر أسفل تعقيد حفرة أرنب. هناك مجتمع نابض بالحياة هناك. ماتلاب، السلاح المفضل للمهندسين. لا تعليق. التقليد كتب بيري كوفمان بعض الكتب الجيدة عن تيسي. هناك مجتمع نابض بالحياة هناك. فمن الأسهل من معظم منصات أخرى المشورة النهائية إذا كنت تريد أن تتعلم السباحة، عليك أن تقفز في الماء. العديد من المبتدئين يريدون إرسال أفكارهم مليار دولار لبعض المبرمجين رخيصة في مكان ما. الأمر لا يسير بهذا الشكل. تحتاج إلى تعلم اللغة، والمنطق. Brace for a long journey 14.8k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Though this is a very broad topic with references to building algorithms, setting infrastructure, asset allocation and risk management but i will just focus on the first part of how should be work on building our own algorithm, and doing the right things. 1 - استراتيجية البناء. بعض النقاط الرئيسية التي نلاحظ هنا هي: الصيد اتجاهات كبيرة - يجب أن استراتيجية جيدة في جميع الحالات، وكسب المال عندما يتجه السوق. الأسواق تذهب مع اتجاه جيد الذي يستمر فقط 15-20 من الوقت، ولكن هذا هو الوقت الذي جميع القطط والكلاب (التجار من كل الإطار الزمني، لحظيا، يوميا، أسبوعيا، على المدى الطويل) خارج التسوق، وجميعهم لها موضوع مشترك واحد. وهناك الكثير من المتداولين أيضا يبنيون استراتيجيات متوسط ​​العائد حيث يحاولون الحكم على الظروف عندما يتحرك السعر بعيدا عن المتوسط، ويتخذون موقفا ضد الاتجاه ولكن يجب أن يبنوا عندما تكون قد نجحت في بناء وتداول بعض الأنظمة الجيدة في الاتجاه التالي . خلاف من التراص - الناس غالبا ما تعمل نحو محاولة لبناء نظام الذي لديه نسبة وينلوس ممتازة ولكن هذا039s ليس النهج الصحيح. على سبيل المثال الغو مع الفائز من 70 مع متوسط ​​ربح 100 لكل التجارة ومتوسط ​​خسارة 200 في التجارة فقط جعل 100 في 10 الصفقات (10trade صافي). ولكن الغو مع الفائز من 30 مع متوسط ​​ربح 500 في التجارة وفقدان 100 في التجارة سوف يحقق ربحا صافيا قدره 800 ل 10 الصفقات (80trade). لذلك ليس من الضروري أن نسبة وينلوس يجب أن تكون جيدة، بدلا it039s احتمالات التراص حتى التي ينبغي أن تكون أفضل. هذا يذهب بقول كوتكيب خسائر صغيرة، ولكن اسمحوا الفائزين رونكوت الخاص بك. كوتين الاستثمار، ما هو مريح نادرا ما مربحة. كوت - روبرت أرنوت تراجع - تراجع لا مفر منه، إذا كنت تتبع أي نوع من الاستراتيجية. حتى في حين تصميم ألغو don039t محاولة للحد من السحب أو القيام ببعض شرط مخصص معين لرعاية هذا السحب. يمكن أن يكون هذا الشرط المحدد في المستقبل بمثابة حاجز في اصطياد اتجاه كبير وقد أداء الغو الخاص بك سيئة. إدارة المخاطر - عند إنشاء إستراتيجية، يجب أن يكون لديك دائما بوابة خروج، مهما اختارت السوق القيام به. السوق هو مكان خلاف ويجب عليك تصميم ألغو لتحصل على الخروج من التجارة في أقرب وقت ممكن إذا كان doesn039t تناسب شهيتكم المخاطرة. عادة ما يقال أنه يجب أن خطر 1-2 من رأس المال في كل صفقة، وهو الأمثل في الكثير من الطرق حتى لو كنت تحصل على أرند 10 الصفقات كاذبة في الخلافة رأس المال الخاص بك سوف تنخفض بنسبة 20 فقط. ولكن هذا ليس الحالة في سيناريو السوق الفعلي. بعض الصفقات الخاسرة سوف تكون بين 0-1، في حين أن البعض قد يذهب إلى 3-4، لذلك فمن الأفضل لتحديد متوسط ​​خسارة رأس المال في التجارة والحد الأقصى لرأس المال يمكنك أن تفقد في التجارة، حيث أن الأسواق هي عشوائية تماما ويمكن أن يحكم 039t . كوتيفي مرة واحدة في حين، والسوق يفعل شيئا غبيا بحيث يأخذ أنفاسك بعيدا. كوت - جيم كرامر 2. اختبار وتحسين استراتيجية الانزلاق. عندما نختبر استراتيجية على البيانات التاريخية، ونحن تحت افتراض أن النظام سيتم تنفيذها على السعر المحدد مسبقا وصل من قبل ألغو. ولكن هذا لن يكون كذلك، كما علينا التعامل مع صناع السوق و هفت algo039s الآن. لن يتم تنفيذ طلبك في اليوم 0339s العالم على السعر المطلوب، وسوف يكون هناك انزلاق. يجب تضمين هذا في الاختبار. تأثير السوق: حجم التداول من قبل ألغو هو عامل رئيسي آخر ينبغي أخذها في الاعتبار أثناء إجراء الاختبار الخلفي وجمع النتائج التاريخية. كما يزيد حجم الطلبات التي وضعتها ألغو سيكون لها تأثير كبير في السوق ومتوسط ​​سعر النظام شغلها سيكون مختلفا كثيرا. قد ألغو الخاص بك تنتج نتائج مختلفة كاملة في ظروف السوق الفعلية، إذا كنت لن تدرس ديناميات حجم الغو الخاص بك. الأمثل: معظم التجار تقترح عليك عدم القيام منحنى المناسب وأكثر من التحسين وأنها صحيحة كما أن الأسواق هي وظيفة من المتغيرات العشوائية وليس هناك وضعين سيكون من أي وقت مضى نفسه. لذا فإن تحسين المعلمات لحالات معينة هو فكرة سيئة. أود أن أقترح عليك أن تذهب ل زونال الأمثل. إنها تقنية أتابعها، وشراء مناطق تحديد لها خصائص مماثلة من حيث التقلب والحجم. تحسين هذه المناطق بشكل منفصل، بدلا من تحسين الفترة بأكملها. ما سبق هي بعض من أهم وأهم الخطوات التي أتابعها، عند تحويل الفكر الأساسي إلى خوارزمية والتحقق من صحتها. كل شخص لديه القدرة العقلية لمتابعة سوق الأسهم. إذا كنت جعلت من خلال الصف الخامس الرياضيات، يمكنك أن تفعل ذلك. كوبيتر لينتش 17.3k المشاهدات ميدوت عرض أوبفوتس ميدوت ليس للاستنساخ الجواب القصير: تعلم الرياضيات تطبيقها على التداول، وهيكل الأسواق واختياريا أن يكون أعلى نيتوركديستريبوتد مبرمج النظم. There are three potentially parallel tracks that can be taken to learn algorithmic trading from scratch depending on the ultimate purpose of why you wish to learn it. هنا هم في تزايد النظام من الصعوبة التي ترتبط أيضا إلى أي مدى يصبح جزءا من رزقك. وسوف تفتح الفرص السابقة للفرص التالية. قد تتوقف عند أي خطوة على طول الطريق مرة واحدة you039ve تعلمت بما فيه الكفاية أو حصلت على وظيفة القيام بذلك. إذا كنت تريد أن تكون كمية، ومعظمها استخدام البرمجيات الرياضيات وليس في الواقع أن يكون مبرمج لنظام ألغو، ثم الجواب القصير هو الحصول على درجة الدكتوراه في الرياضيات والفيزياء أو بعض موضوع الرياضيات ذات الصلة الرياضيات الثقيلة. محاولة الحصول على التدريب في أعلى صناديق التحوط، ومحلات الدعامة أو البنوك الاستثمارية. إذا كنت يمكن الحصول على توظيف من قبل شركة ناجحة ثم سيتم تدريسك هناك خلاف ذلك، فإنه ببساطة فاز 0339t يحدث. But in any case, you still should finish the 039Self Study039 section below to make sure you really want to go through the effort of getting a PhD. إلا إذا كنت عبقرية، إذا كنت don039t ديك دكتوراه كنت won039t تكون قادرة على المنافسة مع تلك التي تفعل إلا إذا كنت متخصصا في برمجة أنظمة التداول. إذا كنت ترغب في أن تكون أكثر على الجانب البرمجة، حاول التقدم بطلب للعمل بعد كل خطوة، ولكن لا أكثر من مرة واحدة في السنة لكل شركة. Self Study The first step is to understand what algorithmic trading really is and what systems are required to support it. I039d يوصي بالقراءة من خلال التداول الحصي حسابي أمب دماكوت (جونسون، 2010)، وهو ما فعلته شخصيا ويمكن أن أوصي به. وهذا سوف تمكنك من فهم على مستوى أساسي. Next you should program your own order book, a simple market data simulator and one algorithm implementation on your on with Java or CC. للحصول على رصيد إضافي من شأنه أن يساعد في الحصول على وظيفة يجب عليك كتابة طبقة الاتصال الشبكي الخاص بك من الصفر أيضا. عند هذه النقطة قد تكون قادرة الانتهاء الإجابة على السؤال بنفسك. ولكن من أجل اكتمال والفضول، لا تتردد في مواصلة: الكتاب التالي لمعالجة هو كوترادينغ أمب التبادلات: السوق المجهرية ل براكتيتيونرزكوت (هاريس، 2003). هذا سوف يدخل في تفاصيل أكثر عن كيفية عمل الأسواق. وهو كتاب آخر I039ve قراءة، ولكن لم تدرس تماما لأنني مبرمج النظم وليس كم ولا مدير على الجانب التجاري. وأخيرا، إذا كنت تريد أن تبدأ في تعلم الرياضيات على كيفية عمل الأسواق، والعمل من خلال النص والمشاكل في كوتوبتيونس، العقود الآجلة، وغيرها من المشتقات (هال، 2003). لقد جعلته من خلال نصف هذا الكتاب المدرسي إما في إطار الإعداد أو كجزء من التدريب الداخلي في أحد أرباب العمل السابقين. وأعتقد أنني وجدت أصلا عن هذا الكتاب لأنه كان إما اقترح أو المطلوبة القراءة لأحد برامج الرياضيات المالية مس تعتبر جيدا. To potentially get a better chance at employment through a new-grad feeder program, complete a MS Financial Mathematics program if you wish to be a programmer for a trading platform or a team of quants. إذا كنت تريد أن تكون واحدة تصميم الطحالب، ثم تحتاج إلى اتخاذ الطريق الدكتوراه أوضح في وقت سابق. إذا كنت لا تزال haven039t الانتهاء من الكلية، ثم بكل الوسائل، في محاولة للحصول على التدريب في نفس النوع من الأماكن. العمل بغض النظر عن مقدار ما تعلمته في الكتب والمدارس، لا شيء سوف يقارن مع التفاصيل الصغيرة التي تتعلم أثناء العمل لشركة. إذا كنت don039t تعرف كل الحالات حافة ومعرفة متى يتوقف النموذج الخاص بك العمل، وسوف تفقد المال. آمل أن يجيب على سؤالك وأن على طول الطريق من التعلم تكتشف إذا كنت ترغب حقا في الانتقال من الدراسة إلى العمل الفعلي يوما بعد يوم. 18.6k المشاهدات ميدوت عرض أوبفوتس ميدوت ليس للاستنساخ لدي خلفية كمبرمج وإنشاء أجيلسكروم فرق قبل أن بدأت في النظر في التداول حسابي. عالم التجارة الخوارزمية يغني لي، ولكن يمكن أن يكون قليلا الساحقة. بدأت في الحصول على بعض المنظور من خلال الغوص في منصة كوانتوبيان، ومشاهدة سلسلة المحاضرات الكمية وتشغيل بلدي وتكييفها نظم المجتمع ألغو التجارية في بيئتهم. مثل واحد أدناه: أنا أدركت بعد ذلك للحصول على أكثر عمقا أكثر سرعة، ولدي لتلبية الناس الذين يحبون لخلق استراتيجيات التداول، ولكن لا يمكن أن البرنامج - لتتناسب مع نفسي كمدير فريق رشيقة ومبرمج أنظمة التداول. لذلك كتبت كتابا حول كيفية إنشاء فريق لتنفيذ خوارزميات التداول الخاصة بك. بناء أنظمة التداول الطريق السريع: كيفية بناء أنظمة التداول الخوارزمية الرابحة كفريق واحد. في مجتمع كوانتوبيان رأيت الناس والدهاء المالية تبحث عن الناس لتنفيذ استراتيجيات التداول الخاصة بهم، ولكن حيث يخشى أن يطلب المبرمجين لتنفيذ أفكارهم. حيث أنها يمكن أن تبدأ تشغيل أفكارهم التجارية دونهم. أتناول هذه المسألة في كتابي. لتجنب المبرمجين للهروب مع أفكارك: إنشاء مواصفات لفكرة التداول الخاصة بك التي تستخدم إطار الترميز التي تم تصميمها لنوع الاستراتيجية التي تريد تطويرها. قد يبدو هذا صعبا، ولكن عندما تعرف كل الخطوات الطفل وكيف أنها تناسب معا، فمن واضحة جدا وممتعة لإدارة إذا كنت تتمتع هذه الإجابة، يرجى التصويت ومتابعة. 2.7k المشاهدات ميدوت عرض أوبوتس ميدوت ليس للاستنساخ انظر تراديلينك (C) أو أكتيفكانت (جافا). قانون TradeLink039s هو أكثر أناقة. I039m كتابة هذا على الهاتف الخليوي، لذا يرجى عذر الإيجاز. في الأساس، ننظر إلى ما يأتي في مقابل ما يخرج كوسيلة أولية لتأطير المشكلة. في. بيانات السوق، أحداث إكسانغيماركيت (الإعدام إلى الصفقات التي وضع النظام الخاص بك، أكس، يرفض، التداول-- إيقاف الإخطار، الخ). خارج. أوامر، تعديلات على أوردس. كوتيبوي 100 15.5، إوكوت، على سبيل المثال. أوك فورية أو إلغاء. ما بين أثنين. (استنادا إلى المعلومات التي تم جمعها من البيانات في الوقت الحقيقي، بالاقتران مع البيانات التاريخية وأي مدخلات أخرى (الأمر tader039s من واجهة المستخدم الرسومية الخاصة به للتداول بقوة بلا خوف، الخ). اشياء مثل. ووضع النظام، وتعديل النظام القائم، الخ الآن يمكنك أن تبدأ في معالجة الهندسة التقنية لهذا النظام. من الأهمية بمكان أن تكون القدرة على التعبير عن الاستراتيجية بسهولة، وأناقة، على الرغم من تعقيد معالجة الحدث المعنية (هناك العديد من الظروف السباق مثيرة للاهتمام التي يمكن أن تخلط النظام الخاص بك فيما يتعلق حالة السوق أوامرك، على سبيل المثال). كنت أفعل ذلك لقمة العيش، وربما يمكن أن تذهب على ما لا نهاية ولكن الكتابة على الهاتف الخليوي هو رادع. آمل أن تكونوا وجدت هذا مفيدا. الاتصال بي إذا كنت بحاجة إلى مزيد من التوجيه. 21.3k المشاهدات ميدوت عرض أوبفوتس ميدوت ليس للاستنساخ ستيفن شتاينبرغ. مؤسس راو لألعاب القوى مؤسس كابيتول ستارتوب إنتيراكتيف بروكرز الوسطاء التفاعليين لديها منصة استثمار أرفع حقا والتسعير لائق. it039s بالتأكيد أداة قوية، لذلك هل يمكن أن تحصل على الأرجح بدائل أرخص من وسطاء الخصم مثل إتراد وسكوتريد، ولكن إذا you039re خطيرة حول التداول حسابي، يب هو حيث it039s في. إنفستفلي النجاح هو كل شيء عن الممارسة واختبار الفرضية والخوارزميات الخاصة بك. الاختبار الخلفي، واختبار الأسواق ومقارنتها للآخرين. أنا أفضل إنفستفلي - الظاهري للأوراق المالية، سوق الأسهم لعبة أمب استراتيجيات التداول. ولكن هناك طن من البرامج الجيدة هناك. فكرة الجيل دون039t تبدأ من الأرض صفر - أود الحصول على أفكار من الحافز الاستثمار (الوساطة على الانترنت، أفكار الاستثمار، تجارة الأسهم) والبحث عن ألفا، ولكن دائما ننظر إلى الصورة الكبيرة والتفكير في كيفية هذه الأمور تنطبق على الفرضية الخاصة بك و الصيغ. هتافات وحظا سعيدا 4.5k المشاهدات ميدوت عرض أوبفوتس ميدوت ليس للاستنساخ تحديث 101w منذ ميدوت أوبوتد بي باتريك J روني. 5 سنوات التداول مهنيا أنا متخصص في المتقدمة س للبدء مع الأساسيات، والحصول على عقد من أميبروكر (أميبروكر - تحميل). أميبروكر لديه وسيلة سهلة لتعلم اللغة ومحرك باكتست قوية حيث يمكنك نموذج الأفكار الخاصة بك. أيضا الحصول على هوارد باندي 039s كتاب نظم التداول الكمية. هذا الكتاب هو مقدمة جيدة حقا لمفاهيم تطوير الكمي. تحتاج you039ll أيضا على الأقل معرفة أساسية للإحصاءات. هناك الكثير من الدورات موك جيدة المتاحة لهذا مجانا. مثل هذا واحد الإحصاءات واحد - جامعة برينستون كورسيرا It039s أيضا يستحق متابعة الشارع كله. وهو مزج من كل بلوق كمي، وكثير منهم ينشرون رمز أميبروكر مع أفكارهم. من هناك، it039s ثم يستحق التعلم بيثون (تعلم الثعبان - بحث جوجل)، وأيضا القيام أندرو Ng039s ممتازة جامعة ستانفورد التعلم آلة بالطبع، الذي يعمل مجانا على كورسيرا. إذا كنت ثم تريد وضع الخوارزميات الخاصة بك على المحك، مواقع جيدة لذلك هي كوانتكونكت أو كوانتوبيان. وأخيرا، هذا الرجل لديه بعض النصائح الجيدة حول تحويلها إلى حياتك المهنية كوانتستارت حظا سعيدا مع رحلة اتخذت جزئيا من آلان Clement039s الإجابة على كيف يمكن مطور البرمجيات في المالية تصبح المطور الكمي 16.3k المشاهدات ميدوت عرض أوبفوتس ميدوت ليس للاستنساخ ما وسيط يمكنني استخدام لبدء التداول الورقي خوارزمي مجانا كيف يمكنني بناء نظام توجيه النظام لمنصة التداول حسابي كيف مربحة هي أفضل خوارزميات تداول الأسهم يمكن لشخص واحد تشارك فعلا مربحة في التداول حسابي أين يمكنني الحصول على الموارد لبدء التعلم بيثون لتجارة خوارزمية أي وسيط هو جيد للتداول حسابي حسابي لدي فهم قوي من ساسديريفاتيفس أمبير لديها مهارات بايثون. أريد أن أطور نظام التداول الآلي الخوارزمي. Where do I start What are the best returns from algorithm tradingHow to Build Your Own Algorithmic Trading Strategy How to Build Your Own Algorithmic Trading Strategy Algorithmic Trading Strategy Every week we receive numerous emails asking us how we created our profitable algorithmic trading strategy . Instead of trying to explain our process and reasoning repeatedly through emails and phone calls, we decided to create a detailed video about the 4 major hurdles traders get stuck on, and how you can build your own profitable algorithmic trading strategy . Your goal as a trader is create or at least use a winning trading strategy. It does not matter if you manually trade it, or if its an automated trading strategy . But if you do happen to create something that makes money, its only natural that you then focus on automating it so you have your own algorithmic trading strategy running and working for you, while you build your next algo trading strategy 8230 Over the years I spent 108217s of thousands of dollars trying to figure out what the keys are to successful trading strategy. I want to share with you how I build profitable algorithmic trading strategies that work in rising, falling, and sideways markets. How I Built A Profitable Algorithmic Trading Strategy amp How You Can Also Let me share with you my journey as a trader in the order things happen to me and how I became a full-time algorithmic trading strategy user. Watch the video below for details and the special offer. Algorithmic Trading Strategy Reaches New High-Water Mark of 30.7 ROI 8211 Press Release Share this entry Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automated Algorithmic Trading System CFTC RULE 4.41 - HYPOTHETICAL OR SIMULATED PERFORMANCE RESULTS HAVE CERTAIN LIMITATIONS. لا سجل الأداء الفعلي، النتائج المحاكاة لا تمثل التداول الفعلي. أيضا، وبما أن التجارة لم يتم تنفيذها، فإن النتائج قد تكون قد تم تعويضها أو تعوض عن تأثير، إن وجدت، من بعض عوامل السوق، مثل عدم وجود السيولة. برامج التداول المحاكاة بشكل عام هي أيضا تخضع لحقيقة أنها تم تصميمها مع الاستفادة من الأذهان. لا يتم تمثيل أي حساب أو سيكون من المرجح تحقيق الأرباح أو الخسائر مماثلة لتلك التي تظهر. ولا يوجد أي تمثيل ولا يعني ضمنا أن استخدام نظام التداول الحسابي سيولد دخلا أو يضمن ربحا. هناك خطر كبير من الخسارة المرتبطة بتداول العقود الآجلة والصناديق المتداولة في البورصة. وتشمل عمليات التداول في العقود الآجلة والصناديق المتداولة في البورصة مخاطر كبيرة من الخسارة، وهي ليست مناسبة للجميع. وتستند هذه النتائج إلى نتائج أداء محاكاة أو افتراضية لها بعض القيود المتأصلة. وخلافا للنتائج المبينة في سجل الأداء الفعلي، فإن هذه النتائج لا تمثل التداول الفعلي. ولأن هذه الصفقات لم يتم تنفيذها فعليا، فإن هذه النتائج قد تكون أقل من أو تعوض عن تأثير بعض عوامل السوق، مثل نقص السيولة. برامج التداول المحاكاة أو الافتراضية بشكل عام تخضع أيضا لحقيقة أنها مصممة مع الاستفادة من بعد. ولا يوجد أي تمثيل بأن أي حساب سيحقق أو يرجح أن يحقق أرباحا أو خسائر مماثلة لتلك التي تظهر. وقد تم إعداد المعلومات على هذا الموقع دون النظر إلى أي أهداف استثمارية معينة للمستثمرين والوضع المالي والاحتياجات، كما ننصح المشتركين بعدم التصرف بأي معلومات دون الحصول على مشورة محددة من مستشاريهم الماليين بعدم الاعتماد على المعلومات من الموقع كأساس أساسي لقراراتهم الاستثمارية والنظر في المخاطر الخاصة بهم، والتسامح المخاطر، وخسائر وقف الخاصة بهم. - powered by Enfold WordPress Theme Chris Vermeulen on Benzinga PreMarket TV Show 8211 Automated Trading. Algorithmic Trading Strategies Performance 038 Investor Education