Gebäude Automatisiert Handel Systeme Java

Als rein ein Informatiker youre in der perfekten Position, um in algorithmischen Handel zu beginnen. Dies ist etwas, das ich bei Quantiacs aus erster Hand bezeugt habe. Wo Wissenschaftler und Ingenieure in der Lage sind, direkt in den automatisierten Handel ohne vorherige Erfahrung zu springen. Mit anderen Worten, Programmierung Koteletts sind die wichtigsten Zutat benötigt, um loszulegen. Um ein allgemeines Verständnis davon zu bekommen, welche Herausforderungen Sie nach der Erstellung eines algorithmischen Handelssystems erwarten, schauen Sie sich diese Quora Post an. Der Aufbau eines Handelssystems von Grund auf erfordert ein gewisses Hintergrundwissen, eine Handelsplattform, Marktdaten und Marktzugang. Während nicht eine Anforderung, die Wahl einer einzigen Handelsplattform, die die meisten dieser Ressourcen bietet wird Ihnen helfen, schnell zu schnell schnell. Das heißt, die Fähigkeiten, die Sie entwickeln, werden auf jede Programmiersprache und fast jede Plattform übertragbar sein. Glauben Sie es oder nicht, Gebäude automatisierte Handelsstrategien ist nicht auf ein Markt-Experte vorausgesetzt. Dennoch wird das Lernen der grundlegenden Marktmechanik Ihnen helfen, profitable Handelsstrategien zu entdecken. Optionen, Futures und andere Ableitungen von John C. Hull - Großes erstes Buch für die Eingabe von quantitativen Finanzen und Annäherung an die Mathematik Seite. Quantitative Trading von Ernie Chan - Ernie Chan bietet das beste Einführungsbuch für den quantitativen Handel und führt Sie durch den Prozess der Erstellung von Handelsalgorithmen in MATLAB und Excel. Algorithmischer Handel von Futures über Machine Learning - Ein 5-seitiger Zusammenbruch der Anwendung eines einfachen Maschinen-Lernmodells auf häufig verwendete technische Analyse-Indikatoren. Heres eine aggregierte Leseliste PDF mit einem vollständigen Überblick über Bücher, Videos, Kurse und Handelsforen. Der beste Weg zu lernen ist, indem Sie tun, und im Falle des automatisierten Handels, der auf Charting und Codierung kommt. Ein guter Ausgangspunkt sind vorhandene Beispiele für Handelssysteme und bestehende Exponate technischer Analysetechniken. Darüber hinaus hat ein erfahrener Informatiker den zusätzlichen Vorteil, dass er das maschinelle Lernen zum algorithmischen Handel anwenden kann. Hier sind einige dieser Ressourcen: TradingView - Eine fantastische visuelle Charting-Plattform auf eigene Faust, TradingView ist ein großartiger Spielplatz für immer bequem mit technischen Analyse. Es hat den zusätzlichen Vorteil, dass Sie Skript Trading-Strategien und durchsuchen andere Völker Handel Ideen. Automatisiertes Trading Forum - Tolle Online-Community für die Entsendung von Anfängerfragen und Antworten auf häufige Quantenprobleme, wenn gerade erst begonnen. Quant-Foren sind ein großartiger Ort, um in Strategien, Werkzeuge und Techniken eintauchen zu lassen. YouTube-Seminar über Trading-Ideen mit Arbeitscode-Samples auf Github. Maschinelles Lernen: Weitere Vorträge zum automatisierten Handel finden Sie im Quantiacs Quant Club. Die meisten Menschen aus wissenschaftlichem Hintergrund (egal ob Informatik oder Ingenieurwissenschaften) haben Python oder MATLAB ausgesetzt, die zufällige Sprachen für quantitative Finanzierungen sind. Quantiacs hat eine Open-Source-Toolbox geschaffen, die Backtesting und 15 Jahre historische Marktdaten kostenlos zur Verfügung stellt. Der beste Teil ist alles, was auf Python und MATLAB gebaut ist und Ihnen die Wahl gibt, was Sie mit Ihrem System entwickeln können. Heres eine Stichproben-Trend-Handelsstrategie in MATLAB. Dies ist der Code, der benötigt wird, um ein automatisiertes Handelssystem zu betreiben, das sowohl die Leistung von MATLAB als auch die Quantiacs Toolbox darstellt. Quantiacs lässt Sie 44 Futures und alle Aktien des SampP 500 handeln. Darüber hinaus werden eine Vielzahl von zusätzlichen Bibliotheken wie TensorFlow unterstützt. (Haftungsausschluss: Ich arbeite bei Quantiacs) Sobald Sie bereit sind, Geld als Quant zu verdienen, können Sie sich dem neuesten Quantiacs automatisierten Handelswettbewerb anschließen, mit insgesamt 2'250'000 Investitionen in Investition: Können Sie mit den besten Quants konkurrieren 28.4k Views middot View Upvotes Middot Nicht für die Reproduktion Diese Antwort wurde komplett neu geschrieben Hier sind 6 wichtigsten Wissensbasis für den Aufbau algorithmischer Handelssysteme. Sie sollten mit allen vertraut sein, um effektive Handelssysteme zu bauen. Einige der verwendeten Begriffe können etwas technisch sein, aber du solltest sie von Googeln verstehen können. Hinweis: (die meisten) diese gelten nicht, wenn Sie High-Frequency Trading machen wollen 1. Markttheorien Sie müssen verstehen, wie der Markt funktioniert. Genauer gesagt sollten Sie Marktinfizienten, Beziehungen zwischen verschiedenen Assetproducts und Preisverhalten verstehen. Handelsideen stammen aus Marktinfizienten. Sie müssen wissen, wie zu bewerten Markt Ineffizienzen, die Ihnen eine Handelskante gegenüber denen, die doesnt. Das Entwerfen effektiver Roboter beinhaltet das Verständnis, wie automatisierte Handelssysteme funktionieren. Im Wesentlichen besteht eine algorithmische Handelsstrategie aus 3 Kernkomponenten: 1) Einträge, 2) Exits und 3) Positionsgrößen. Youll muss diese 3 Komponenten in Bezug auf die Markt-Ineffizienz, die Sie erfassen (und nein, dies ist kein einfacher Prozess) zu entwerfen. Sie müssen nicht wissen, fortgeschrittene Mathematik (obwohl es helfen wird, wenn Sie zielen darauf ab, komplexere Strategien zu bauen). Gute kritische Denkfähigkeiten und ein anständiges Verständnis für die Statistik werden Sie sehr weit bringen. Design beinhaltet Backtesting (Testen auf Handelskante und Robustheit) und Optimierung (Maximierung der Leistung bei minimaler Kurvenanpassung). Youll muss wissen, wie man ein Portfolio von algorithmischen Handelsstrategien zu verwalten. Strategien können komplementär oder widersprüchlich sein, dies kann zu ungeplanten Erhöhungen der Risikoexposition oder einer unerwünschten Absicherung führen. Kapitalzuteilung ist auch wichtig, teilen Sie das Kapital gleichmäßig in regelmäßigen Abständen oder belohnen die Gewinner mit mehr Kapital Wenn Sie wissen, welche Produkte Sie handeln möchten, finden Sie geeignete Handelsplattformen für diese Produkte. Dann lernt die Programmiersprache API dieser Plattformbackdenters. Wenn Sie anfangen, würde ich Quantopian (nur Aktien), Quantconnect (Aktien und FX) oder Metatrader 4 (FX und CFDs auf Aktienindizes, Aktien und Rohstoffe) empfehlen. Die verwendeten Programmiersprachen sind Python, C und MQL4. 4. Datenmanagement Müll in Müll raus. Ungenaue Daten führen zu ungenauen Testergebnissen. Wir brauchen vernünftig saubere Daten für genaue Tests. Reinigungsdaten sind ein Kompromiss zwischen Kosten und Genauigkeit. Wenn Sie genauere Daten wünschen, müssen Sie mehr Zeit verbringen (Zeitgeld), um es zu reinigen. Einige Probleme, die verschmutzte Daten verursachen, umfassen fehlende Daten, doppelte Daten, falsche Daten (schlechte Zecken). Weitere Fragen, die zu irreführenden Daten führen, beinhalten Dividenden, Aktiensplits und Futures-Rollovers etc. 5. Risikomanagement Es gibt zwei Hauptrisiken: Marktrisiken und operationelles Risiko. Marktrisiken beinhalten Risiken im Zusammenhang mit Ihrer Handelsstrategie. Hält es Worst-Case-Szenarien Was passiert, wenn ein schwarzer Schwan-Event wie der Zweite Weltkrieg passiert Hast du ein ungewolltes Risiko abgesichert? Ist deine Position zu hoch. Zusätzlich zur Verwaltung des Marktrisikos musst du das operationelle Risiko betrachten. System-Crash, Verlust der Internet-Verbindung, schlechte Ausführung Algorithmus (was zu schlecht ausgeführten Preisen, oder verpasste Trades aufgrund der Unfähigkeit, pleoteshigh Schlupf zu behandeln) und Diebstahl von Hackern sind sehr reale Probleme. 6. Live Execution Backtesting und Live-Trading sind sehr unterschiedlich. Youll muss richtige Makler auswählen (MM vs STP vs ECN). Forex Market News mit Forex Trading Foren amp Forex Brokers Bewertungen ist Ihr bester Freund, lesen Broker Bewertungen gibt. Sie benötigen eine ordnungsgemäße Infrastruktur (sichere VPN - und Downtime-Handhabung usw.) und Evaluierungsverfahren (überwachen Sie Ihre Roboter-Performance und analysieren sie in Bezug auf Markt-Ineffizienz-Rücktestsoptimierungen), um Ihren Roboter während seiner gesamten Lebensdauer zu verwalten. Sie müssen wissen, wann zu intervenieren (modifyupdateshutdownturn auf Ihre Roboter) und wann nicht zu. Evaluation und Optimierung von Handelsstrategien Pardo (große Erkenntnisse über Methoden zum Bauen und Testen von Handelsstrategien) Tragen Sie Ihren Weg zur finanziellen Freiheit Van K Tharp (Lächerlich-Klick-Köder-Titel beiseite, dieses Buch ist ein großer Überblick über mechanische Handelssysteme) Quantitative Trading Ernest Chan (gute Einführung in den Algo-Handel auf Einzelhandels-Ebene) Handel und Börsen: Markt-Mikrostruktur für Praktiker Larry Harris (Markt-Mikrostruktur ist die Wissenschaft, wie Austausch funktioniert und was tatsächlich passiert, wenn ein Handel platziert wird. Es ist wichtig, diese Informationen zu kennen Obwohl du gerade anfängst) Algorithmischer Trading-Verstärker DMA Barry Johnson (Shed Licht auf Banken Ausführung Algorithmen. Dies ist nicht direkt anwendbar Ihre Algo-Handel, aber es ist gut zu wissen) Die Quants Scott Patterson (Kriegsgeschichten von einigen Top-Quants Wie eine Schlafenszeit gelesen) Quantopian (Code, Forschung, und diskutieren Ideen mit der Community. Verwendet Python) Grundlagen von Algo Trading AlgoTrading101 (Disclaimer: Ich besitze diese Sitecourse. Erlernen Sie Roboterentwurfstheorien, Markttheorien und Kodierung. Verwendet MQL4) - Verbinden Sie die Herausforderung (Lernen Sie Handelskonzepte und Backtesting Theorien. Sie haben vor kurzem ihre eigene Backtesting und Trading-Plattform entwickelt, so dass dieser Teil ist immer noch neu für mich, aber ihre Wissensbasis auf Trading-Konzepte sind gut.) Empfohlene BlogsForums (Dazu gehören Finanzen , Handels - und Algo-Handelsforen): Empfohlene Programmiersprachen: Wenn Sie wissen, welche Produkte Sie handeln möchten, finden Sie geeignete Handelsplattformen für diese Produkte. Dann lernt die Programmiersprache API dieser Plattformbackdenters. Wenn Sie anfangen, würde ich Quantopian (nur Aktien), Quantconnect (Aktien und FX) oder Metatrader 4 (FX und CFDs auf Aktienindizes, Aktien und Rohstoffe) empfehlen. Die verwendeten Programmiersprachen sind Python, C und MQL4. 16.8k Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht für die Reproduktion Ich habe einen Hintergrund als Programmierer und die Einrichtung Agilescrum Teams, bevor ich begann, auf algorithmischen Handel zu suchen. Die Welt des algorithmischen Handels fasziniert mich, aber es kann ein bisschen überwältigend sein. Ich habe angefangen, eine Perspektive zu bekommen, indem ich in die Quantopian-Plattform tauche, die Quant-Vorträge-Serie beobachte und meine und angepasste Community-basierte Algo-Handelssysteme in ihrer Umgebung betreibe. Wie die unten: Ich habe dann realisiert, um tiefer zu kommen schneller, ich muss Leute treffen, die lieben, Handelsstrategien zu schaffen, aber kann nicht programmieren - um mich als ein agiler Mannschaftsmanager und Programmierer der Handelssysteme zusammenzubringen. So schrieb ich ein Buch darüber, wie man ein Team zur Umsetzung Ihrer Trading-Algorithmen zu schaffen. Building Trading Systems Der Agile Way: Wie man gewinnende algorithmische Handelssysteme als Team baut. In der Gemeinschaft von Quantopian sah ich finanziell versierte Menschen auf der Suche nach Menschen, um ihre Handelsstrategien umzusetzen, aber wo Angst, Programmierer zu bitten, ihre Ideen umzusetzen. Da sie potentiell ihre Handelsideen ohne sie ausführen können. Ich stelle dieses Problem in meinem Buch an. Um zu vermeiden, dass Programmierer mit Ihren Ideen weglaufen: Erstellen Sie eine Spezifikation für Ihre Trading-Idee, die ein Coding-Framework verwendet, das für die Art der Strategie, die Sie entwickeln möchten, zugeschnitten ist. Dies könnte schwierig klingen, aber wenn Sie wissen, alle Baby-Schritte und wie sie zusammen passen, ist es ziemlich einfach und Spaß zu verwalten Wenn Sie diese Antwort genossen, bitte abgeben und folgen. 2.7k Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht für die Reproduktion Obwohl dies ein sehr breites Thema mit Verweisen auf den Aufbau von Algorithmen, Einstellung Infrastruktur, Asset Allocation und Risikomanagement ist, aber ich werde nur auf den ersten Teil, wie sollte Arbeit auf den Aufbau unserer eigenen Algorithmus konzentrieren , Und das Richtige zu tun. 1. Gebäude-Strategie. Einige der wichtigsten Punkte hier sind: Fangen Sie große Trends - Eine gute Strategie muss in allen Fällen, Geld verdienen, wenn der Markt trending ist. Die Märkte gehen mit einem guten Trend, der nur 15-20 der Zeit dauert, aber das ist die Zeit, in der alle Katzen und Hunde (Trader von allen Zeitrahmen, Intraday, täglich, wöchentlich, langfristig) einkaufen und alle sind Haben ein gemeinsames thema Eine Menge von Händlern bauen auch mittlere Reversionsstrategien, in denen sie versuchen, die Bedingungen zu beurteilen, wenn der Preis weit von dem Mittelpunkt entfernt ist, und nehmen einen Handel gegen den Trend, aber sie sollten gebaut werden, wenn Sie erfolgreich aufbauen und gehandelt haben einige gute Trend nach Systemen . Quoten des Stapelns - Die Menschen arbeiten oft daran, ein System zu bauen, das ein ausgezeichnetes Winloss-Verhältnis hat, aber das ist nicht der richtige Ansatz. Zum Beispiel wird ein Algo mit einem Gewinner von 70 mit einem durchschnittlichen Gewinn von 100 pro Handel und durchschnittlichen Verlust von 200 pro Handel nur 100 pro 10 Trades (10trade net). Aber ein Algo mit einem Sieger von 30 mit einem durchschnittlichen Gewinn von 500 pro Handel und Verlust von 100 pro Handel wird einen Nettogewinn von 800 für 10 Trades (80 Trade). So ist es nicht notwendig, dass das Winloss-Verhältnis gut sein sollte, sondern es ist die Chance, sich zu stapeln, was besser sein sollte. Dies ist mit sagen, quotKeep Verluste klein, aber lassen Sie Ihre Gewinner Runquot. Bei der Investition, was ist bequem ist selten profitabel. quot - Robert Arnott Drawdown - Drawdown ist unvermeidlich, wenn Sie jede Art von Strategie verfolgen. Also bei der Gestaltung eines algo don039t versuchen, die Drawdown zu reduzieren oder einige spezifische benutzerdefinierte Bedingung, um auf diese Drawdown zu nehmen. Diese spezifische Bedingung kann in Zukunft als eine Straßensperre fangen, um einen großen Trend zu fangen und dein Algo kann schlecht laufen. Risikomanagement - Beim Aufbau einer Strategie solltest du immer ein Ausgangstor haben, was auch immer der Markt zu tun hat. Der Markt ist ein Ort der Chancen und Sie müssen einen Algo, um Sie aus einem Handel so schnell wie möglich, wenn es doesn039t passen Ihre Risiko Appetit. Normalerweise wird argumentiert, dass Sie in jedem Handel 1-2 des Kapitals riskieren müssen, und ist in vielerlei Hinsicht optimal, denn selbst wenn Sie in Folge zehn falsche Trades bekommen, wird Ihr Kapital nur noch um 20 fallen. Aber das ist nicht das Fall im aktuellen Marktszenario. Manche Verluste werden zwischen 0-1, während einige auf 3-4 gehen können, also ist es besser, das durchschnittliche Verlustkapital pro Handel zu definieren und das maximale Kapital, das man in einem Handel verlieren kann, da die Märkte vollkommen zufällig sind und beurteilt werden können . "Nur einmal in eine Weile, der Markt tut etwas so dumm, dass es deinen Atem weg nimmt." Jim Cramer 2. Testen und Optimieren einer Strategie Schlupf. Wenn wir eine Strategie auf historische Daten testen, sind wir unter der Annahme, dass die Bestellung zu dem vordefinierten Preis ausgeführt wird, der durch den Algo angekommen ist. Aber das wird niemals der Fall sein, denn wir müssen jetzt mit den Market Maker und HFT algo039s umgehen. Ihre Bestellung in der heutigen Welt wird niemals auf den gewünschten Preis ausgeführt werden, und es wird Schlupf geben. Dies muss in die Prüfung einbezogen werden. Marktwirkung: Das Volumen, das von der algo gehandelt wird, ist ein weiterer wichtiger Faktor, der bei der Rückprobe berücksichtigt und historische Ergebnisse gesammelt wird. Da das Volumen steigt, werden die Aufträge von algo erhebliche Marktwirkungen haben und der durchschnittliche Preis der gefüllten Bestellung wird viel anders sein. Ihr Algo kann komplette Ergebnisse in den tatsächlichen Marktbedingungen produzieren, wenn Sie nicht studieren die Lautstärke Dynamik Ihre Algo hat. Optimierung: Die meisten Händler schlagen vor, dass Sie keine Kurvenanpassung und eine Optimierung durchführen und sie sind korrekt, da die Märkte eine Funktion von zufälligen Variablen sind und keine zwei Situationen jemals dieselben sind. So optimierende Parameter für besondere Situationen ist eine schlechte Idee. Ich würde Ihnen vorschlagen, für Zonal Optimization zu gehen. Es ist eine Technik, die ich folge, kaufen Identifikationszonen, die ähnliche Eigenschaften in Bezug auf Volatilität und Volumen haben. Optimieren Sie diese Bereiche separat, anstatt sich für den gesamten Zeitraum zu optimieren. Die oben genannten sind einige der grundlegendsten und wichtigsten Schritte, die ich folgen, bei der Umwandlung eines grundlegenden Gedankens in einen Algorithmus und Überprüfung it039s Gültigkeit. "Jeder hat die Brainpower, der Börse zu folgen. Wenn du es durch die Mathematik der fünften Klasse gemacht hast, kannst du es schaffen. Peter Lynch 17.2k Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht für Reproduktion Kurzantwort: Lernen Sie Mathematik angewendet auf Handel, die Struktur der Märkte und optional ein Top-Netzwerk verteilte System-Programmierer. Es gibt drei potenziell parallele Spuren, die genommen werden können, um algorithmischen Handel von Grund auf zu lernen, je nach dem ultimativen Zweck, warum Sie es lernen wollen. Hier sind sie in zunehmender Reihenfolge der Schwierigkeiten, die auch korreliert, wie viel es Ihr Teil Ihres Lebensunterhalts wird. Die früheren öffnen die Möglichkeiten für die folgenden. Sie können bei jedem Schritt auf dem Weg anhalten, sobald Sie genug gelernt haben oder einen Job bekommen haben. Wenn Sie ein Quant sein wollen, verwenden Sie meistens Mathe-Software und sind nicht wirklich ein Programmierer eines Algo-Systems, dann ist die kurze Antwort ein Doktorat in Mathematik, Physik oder irgendein Mathe-schweres Ingenieurthema. Versuchen Sie, Praktika an Top-Hedge-Fonds, Prop-Shops oder Investmentbanken zu bekommen. Wenn du von einer erfolgreichen Firma beschäftigt werden kannst, dann wirst du dort anders gelehrt, es ist einfach nur passiert. Aber auf jeden Fall sollten Sie immer noch die 039Self Study039 Abschnitt unten, um sicherzustellen, dass Sie wirklich wollen, um durch die Anstrengung, eine PhD zu gehen. Es sei denn, Sie sind ein Genie, wenn Sie don039t haben eine PhD Sie gewann in der Lage, mit denen, die tun, wenn Sie sich auf die Programmierung von Handelssystemen spezialisieren konkurrieren. Wenn Sie mehr auf der Programmierseite wünschen, versuchen Sie, nach jedem Schritt die Beschäftigung zu beantragen, aber nicht oft als einmal pro Jahr pro Firma. Selbststudie Der erste Schritt ist zu verstehen, was algorithmischen Handel wirklich ist und welche Systeme erforderlich sind, um es zu unterstützen. I039d empfehlen, lesen durch quotAlgorithmic Trading amp DMAquot (Johnson, 2010), was ich persönlich getan habe und kann empfehlen. Das lässt Sie auf einer Grundstufe verstehen. Als nächstes sollten Sie Ihr eigenes Orderbuch, einen einfachen Marktdaten-Simulator und eine Algorithmus-Implementierung auf Ihrem on mit Java oder CC programmieren. Für zusätzliche Kredit, die bei der Beschäftigung helfen würde, sollten Sie Ihre eigene Netzwerk-Kommunikations-Schicht von Kratzer zu schreiben. An dieser Stelle können Sie in der Lage sein, die Frage auf eigene Faust zu beantworten. Aber für Vollständigkeit und Neugier, fühlen Sie sich frei, um fortzufahren: Das nächste Buch, das anpacken soll, ist, dass es sich um den Austausch handelt: Markt-Mikrostruktur für Praktizierende (Harris, 2003). Dies wird in feinere Details, wie die Märkte funktionieren gehen. Es ist ein weiteres Buch, das ich gelesen habe, aber nicht ganz studiert habe, weil ich ein Systemprogrammierer war und kein Quant noch ein Manager auf der Business-Seite war. Schließlich, wenn Sie beginnen wollen, um die Mathematik zu lernen, wie die Märkte funktionieren, arbeiten durch den Text und Probleme in quotOptions, Futures und Other Derivativesquot (Hull, 2003). Ich habe es durch die Hälfte dieses Lehrbuchs gemacht, entweder in Vorbereitung oder als Teil der internen Ausbildung bei einem meiner ehemaligen Arbeitgeber. Ich glaube, ich habe es ursprünglich über dieses Buch herausgefunden, weil es entweder vorgeschlagen oder erforderlich war, für eines von gut angesehenen MS Financial Mathematics Programmen zu lesen. Um potenziell eine bessere Chance auf die Beschäftigung durch ein neu-grad Feeder-Programm zu bekommen, füllen Sie ein MS Financial Mathematics-Programm, wenn Sie ein Programmierer für eine Handelsplattform oder ein Team von Quants sein wollen. Wenn du derjenige sein möchtest, der den Algos entwirft, dann musst du die PhD-Route früher erklären. Wenn Sie noch haven039t fertig College, dann mit allen Mitteln, versuchen, ein Praktikum an der gleichen Art von Orten zu bekommen. Beschäftigung Egal wie viel Sie in Bücher und Schule lernen, nichts wird mit den kleinen Details vergleichen, die Sie lernen, während Sie für eine Firma arbeiten. Wenn Sie nicht wissen, alle Kante Fälle und wissen, wenn Ihr Modell aufhört zu arbeiten, verlieren Sie Geld. Ich hoffe, dass Ihre Frage beantwortet und dass auf dem Weg zu lernen Sie entdecken, wenn Sie wirklich wollen, um von der Studie zu tatsächlichen Tag-zu-Tag-Arbeit zu übergehen. 18.5k Ansichten middot View Upvotes middot Nicht für Reproduktion Interaktive Broker Interactive Broker hat eine wirklich erstklassige Investitionsplattform und anständige Preise. Es ist definitiv ein mächtiges Werkzeug, also könntest du wohl günstigere Alternativen von den Discount-Brokern wie Etrade und Scottrade bekommen, aber wenn du dich über den algorithmischen Handel ernst meintest, ist IB dort. InvestFly Erfolg geht es um Praxis und Testen Ihrer Hypothese und Algorithmen. Back-Test, teste die Märkte und vergleiche sie mit anderen. Ich bevorzuge Investfly - Virtuelle Börse, Börsenspiel amp Trading Strategies. Aber da sind noch viele gute Programme da draußen. Idea Generation Don039t Start von Boden Null - Ich mag Ideen von Motif Investing (Online Brokerage, Investment Ideas, Stock Trading) und suchen Alpha, aber immer Blick auf das große Bild und darüber nachzudenken, wie diese Dinge gelten für Ihre eigene Hypothese und Formeln Cheers and good luck 4.5k Ansichten middot View Upvotes middot Nicht für Reproduktion Wenn Investition ein Prozess ist, dann ist die logische Schlussfolgerung Automatisierung. Algorithmen sind nichts anderes als die extreme Formalisierung einer zugrunde liegenden Philosophie. Dies ist der visuelle Ausdruck einer Handelskante Trading Rand Win Avg Win - Loss Avg Loss Es änderte mein Leben und die Art, wie ich die Märkte nähern. Veröffentlichen Sie Ihre Verteilung immer. Es wird dir helfen, deine Konzepte zu klären, deine logischen Fehler zu beleuchten, aber zuerst lass dich mit Philosophie und Glauben anfangen 1. Warum ist es wichtig, deinen Glauben zu klären Wir handeln unsere Überzeugungen. Noch wichtiger ist, dass wir unsere unterbewussten Überzeugungen handeln. Wenn du nicht weißt, wer du bist, sind die Märkte ein teurer Ort, um Outquot zu finden, Adam Smith Viele Menschen nehmen sich nicht die Zeit, um ihre Überzeugungen hervorzurufen und auf geliehene Überzeugungen zu operieren. Unbeantwortete Fragen und fehlerhafte Logik ist der Grund, warum einige systematische Händler ihr System um jeden Drawdown optimieren. Das war ich schon seit vielen Jahren so. Glauben Auslöseübungen: Die Arbeit von Byron Katie. Nachdem ich eine 2 Überzeugungen einen Tag Herausforderung für 100 Tage abgeschlossen habe, könnte ich meinen Stil jeder Großmutter erklären 5 warum. Stellen Sie sich eine Frage mit warum und tauchen Sie tiefer ein. Mindsets: expansive und subtraktive oder Smoothie gegen Band-Hilfe Es gibt zwei Arten von Mentalität, und wir brauchen beide zu verschiedenen Zeiten: Expansive, um Konzepte, Ideen, Tricks etc. zu erforschen. Subtraktiv: Vereinfachung und Klärung von Konzepten Systematische Händler, die nicht subtraktiv sind Ein Smoothie-Ansatz. Sie werfen alle Arten von Sachen in ihre Strategie und mischen sie dann mit einem Optimierer. Schlechte Bewegung: Komplexität ist eine Form der Faulheit Übermäßig subtraktive systematische Händler haben eine Band-Hilfsmittel-Mentalität. Sie hart-Code alles und dann viel Glück patching quotEssentialist tradersquot verstehen, dass es ein Tanz zwischen Perioden der Erforschung und Zeiten der harten Kern Vereinfachung ist. Einfach ist es nicht einfach Es hat mich 3.873 Stunden genommen, und ich akzeptiere es kann ein Leben lang dauern. Exit: Start mit dem Ende im Kopf Counter-intuitive Wahrheit Das einzige Mal, wenn Sie wissen, ob ein Trade profitabel ist, ist nach dem Ausstieg, also Also, konzentriere dich auf die Exit-Logik zuerst. Meiner Meinung nach, der Hauptgrund, warum Menschen nicht zu automatisieren ihre Strategie ist, dass sie konzentrieren sich zu viel auf den Eintritt und nicht genug auf den Ausstieg. Die Qualität Ihrer Ausgänge prägt Ihre PampL-Verteilung, siehe Diagramm oben Verbringen Sie enorme Zeit auf Stop-Loss, da es 4 Komponenten Ihres Trading-Systems beeinflusst: Win, Loss, Avg Loss, Handelsfrequenz Die Qualität Ihres Systems wird durch die Qualität von bestimmt Ihr Stop-Loss, 3. Geld wird in der Geld-Management-Modul Gleichgewicht ist eine Form der Faulheit. Die Größe Ihrer Wetten bestimmt die Form Ihrer Rücksendungen. Verstehen Sie, wenn Ihre Strategie nicht funktioniert und die Größe reduzieren. Umgekehrt, erhöhen Sie die Größe, wenn es funktioniert. Ich werde mehr über Positionsgrößen auf meiner Website schreiben, aber es gibt viele Ressourcen über das Internet 3. Last and very least, Entry Nachdem du eine ganze Saison von quotoutperate housewivesquot oder quotbreaking badquot beobachtet hast, hatte etwas Schokolade, ging den Hund, gefüttert Der Fisch, nannte deine Mutter, dann ist es Zeit, über den Eintritt nachzudenken. Lesen Sie die obige Formel, Aktienauswahl ist keine primäre Komponente. Man kann argumentieren, dass die ordnungsgemäße Kommissionierung den Gewinn erhöhen kann. Vielleicht, aber es ist wertlos, wenn es weder eine richtige Exit-Politik noch Geld-Management gibt. In probabilistischen Begriffen, nachdem Sie festen Ausstieg haben, wird der Eintrag zu einer gleitenden Skalenwahrscheinlichkeit 4. Was ist bei der Prüfung zu konzentrieren Es gibt keinen magischen gleitenden Durchschnitt, Indikatorwert. Wenn Sie Ihr System testen, konzentrieren Sie sich auf drei Dinge: Falsche Positives: Sie erodieren Leistung. Finden Sie einfache (elegante) Wege, um sie zu reduzieren, arbeiten Sie an den Logikperioden, wenn die Strategie nicht funktioniert: keine Strategie funktioniert die ganze Zeit. Sei darauf vorbereitet und Notfallpläne im Voraus vorbereitet. Das Tweaking des Systems während eines Drawdowns ist wie das Lernen, in einem Sturm zu schwimmen Kaufkraft und Geldmanagement: das ist eine weitere intuitiv wirkende Tatsache. Ihr System kann Ideen erzeugen, aber Sie haben nicht die Kaufkraft, um auszuführen. Bitte schauen Sie sich die obige Grafik an. Ich baue alle meine Strategien von der kurzen Seite zuerst. Der beste Test der Robustheit für eine Strategie ist die kurze Seite: Thin Volumen brutal flüchtige kürzere Zyklus Plattformen Ich begann auf WealthLab Entwickler. Es hat eine spektakuläre Position Größe Bibliothek. Dies ist die einzige Plattform, die Portfolio-breite Backtetsing und Optimierung ermöglicht. Ich teste alle meine Konzepte auf WLD. Sehr empfehlenswert. Es hat einen Nachteil, es verbindet nicht Position Sizer mit echten Live-Trading. Amibroker ist auch gut. Es hat eine API, die mit interaktiven Brokern und einem anständigen Poisition Sizer verbindet. Wir programmieren auf Metatrader für Forex. Leider hat Metatrader das komplexe Kaninchenloch hinuntergegangen Dort ist eine lebendige Gemeinschaft da draußen. MatLab, die Waffe der Wahl für Ingenieure. Kein Kommentar. Tradestation Perry Kaufman schrieb einige gute Bücher über TS. Es gibt eine lebendige Gemeinschaft da draußen. Es ist einfacher als die meisten anderen Plattformen Final Rat Wenn du lernen willst zu schwimmen, musst du ins Wasser springen. Viele Anfänger wollen ihre Milliarden-Dollar-Ideen an einige billige Programmierer irgendwo schicken. Es funktioniert nicht so. Sie müssen die Sprache lernen, die Logik. Brace für eine lange Reise 14.7k Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht zur Reproduktion Schau auf TradeLink (C) oder ActiveQuant (Java). TradeLink039s Code ist eleganter. I039m das Schreiben auf einem Handy, also bitte entschuldigen Sie meine Kürze. Im Grunde, schau, was kommt in vs was geht als erste Weg, um das Problem zu gestalten. Im. Marktdaten, Exhangemarket-Ereignisse (Ausführungen zu Trades, die Ihr System platziert, acks, ablehnt, handelsgesteuerte Benachrichtigung, etc.). Aus. Aufträge, Änderungen an Orden. QuotBuy 100 15.5, IOCquot, zum Beispiel. IOC sofort oder abbrechen. Zwischen. Strategieentscheidungen auf der Grundlage von Informationen aus Echtzeit-Daten, in Verbindung mit historischen Daten und alle anderen Eingaben (Trader039s Befehl aus seiner GUI zu handeln moreless aggressiv, etc.). Dinge wie. Eine Bestellung aufgeben, eine bestehende Bestellung ändern usw. Jetzt können Sie anfangen, die technische Architektur eines solchen Systems anzusprechen. Von entscheidender Bedeutung wäre die Fähigkeit, die Strategie leicht auszudrücken, elegant, trotz der Komplexität der Event-Verarbeitung beteiligt (es gibt mehrere interessante Rennbedingungen, die Ihr System in Bezug auf den Zustand des Marktes Ihre Aufträge zum Beispiel verwechseln können). Ich habe das für ein Leben gemacht und kann wohl endlos weitergehen. Aber das Schreiben auf ein Handy ist eine Abschreckung. Hoffe, dass Sie das nützlich fanden. Kontaktieren Sie mich, wenn Sie weitere Anleitung benötigen. 21.2k Ansichten middot Anzeigen Upvotes middot Nicht für Reproduktion Aktualisiert 100w ago middot Upvoted von Patrick J Rooney. 5 Jahre Handel professionell Ich spezialisiere mich auf fortgeschrittene o Um mit den Grundlagen beginnen, erhalten Sie einen Halt von Amibroker (AmiBroker - Download). Amibroker hat eine leicht zu erlernende Sprache und leistungsstarke Backtest-Engine, wo man Prototypen Ihrer Ideen. Auch bekommen Howard Bandy 039s Buch Quantitative Trading Systems. Dieses Buch ist eine wirklich gute Einführung in die Konzepte der Quant-Entwicklung. Du musst auch mindestens ein Grundkenntnis der Statistik haben. Hier gibt es viele gute MOOC-Kurse. So wie diese eine Statistik One - Princeton University Coursera It039s auch wert, die ganze Straße. Das ist ein Mashup aller Quant-Blogs, von denen viele Amibroker-Code mit ihren Ideen veröffentlichen. Von dort aus lohnt es sich, Python zu lernen (Python zu lernen), und auch Andrew Ng039s ausgezeichneter Stanford University Machine Learning Kurs, der kostenlos auf Coursera läuft. Wenn du dann deine eigenen Algorithmen auf den Test stellen möchtest, sind gute Seiten für Quantconnect oder Quantopian. Schließlich hat dieser Kerl einige gute Ratschläge, um es in Ihre Karriere quantstart Viel Glück mit der Reise Teilweise genommen von Alan Clement039s Antwort auf Wie kann ein Software-Entwickler in der Finanzierung ein Quant-Entwickler werden 16.2k Aufrufe middot View Upvotes middot Nicht für ReproductionBest Programmiersprache Für algorithmische Handelssysteme Eine der häufigsten Fragen, die ich im QS Mailbag bekomme, ist Was ist die beste Programmiersprache für den algorithmischen Handel. Die kurze Antwort ist, dass es keine beste Sprache gibt. Strategieparameter, Leistung, Modularität, Entwicklung, Ausfallsicherheit und Kosten sind zu berücksichtigen. Dieser Artikel skizziert die notwendigen Komponenten einer algorithmischen Handelssystemarchitektur und wie Entscheidungen in Bezug auf die Umsetzung die Wahl der Sprache beeinflussen. Erstens werden die Hauptkomponenten eines algorithmischen Handelssystems betrachtet, wie die Forschungsinstrumente, Portfolio-Optimierer, Risikomanager und Ausführungs-Engine. Anschließend werden verschiedene Handelsstrategien untersucht und wie sie das Design des Systems beeinflussen. Insbesondere wird die Häufigkeit des Handels und des wahrscheinlichen Handelsvolumens diskutiert. Sobald die Handelsstrategie ausgewählt wurde, ist es notwendig, das gesamte System zu architektieren. Dazu gehören die Auswahl der Hardware, das Betriebssystem und die System-Resilienz gegen seltene, potenziell katastrophale Ereignisse. Während die Architektur berücksichtigt wird, muss die Leistung - sowohl an die Forschungsinstrumente als auch an die Live-Ausführungsumgebung - gebührend berücksichtigt werden. Was ist das Trading-System zu tun Vor der Entscheidung über die beste Sprache, mit denen ein automatisiertes Handelssystem zu schreiben ist es notwendig, die Anforderungen zu definieren. Wird das System rein ausgeführt sein, wird das System ein Risikomanagement - oder Portfolio-Konstruktionsmodul erfordern. Das System benötigt einen leistungsstarken Backtester. Für die meisten Strategien kann das Handelssystem in zwei Kategorien aufgeteilt werden: Forschung und Signalgenerierung. Die Forschung beschäftigt sich mit der Bewertung einer Strategieleistung über historische Daten. Der Prozess der Auswertung einer Handelsstrategie gegenüber früheren Marktdaten wird als Backtesting bezeichnet. Die Datengröße und die algorithmische Komplexität haben einen großen Einfluss auf die Rechenintensität des Backtests. CPU-Geschwindigkeit und Parallelität sind oft die begrenzenden Faktoren bei der Optimierung der Forschungsdurchführungsgeschwindigkeit. Die Signalgenerierung beschäftigt sich mit der Erzeugung eines Satzes von Handelssignalen aus einem Algorithmus und dem Versenden solcher Aufträge auf den Markt, in der Regel über eine Vermittlung. Für bestimmte Strategien ist ein hohes Leistungsniveau erforderlich. IO-Themen wie Netzwerkbandbreite und Latenz sind oft der begrenzende Faktor bei der Optimierung von Ausführungssystemen. So kann die Wahl der Sprachen für jede Komponente Ihres Gesamtsystems ganz anders sein. Typ, Häufigkeit und Volumen der Strategie Die Art der eingesetzten algorithmischen Strategie wird sich erheblich auf die Gestaltung des Systems auswirken. It will be necessary to consider the markets being traded, the connectivity to external data vendors, the frequency and volume of the strategy, the trade-off between ease of development and performance optimisation, as well as any custom hardware, including co-located custom servers, GPUs or FPGAs that might be necessary. The technology choices for a low-frequency US equities strategy will be vastly different from those of a high-frequency statistical arbitrage strategy trading on the futures market. Prior to the choice of language many data vendors must be evaluated that pertain to a the strategy at hand. It will be necessary to consider connectivity to the vendor, structure of any APIs, timeliness of the data, storage requirements and resiliency in the face of a vendor going offline. It is also wise to possess rapid access to multiple vendors Various instruments all have their own storage quirks, examples of which include multiple ticker symbols for equities and expiration dates for futures (not to mention any specific OTC data). This needs to be factored in to the platform design. Frequency of strategy is likely to be one of the biggest drivers of how the technology stack will be defined. Strategies employing data more frequently than minutely or secondly bars require significant consideration with regards to performance. A strategy exceeding secondly bars (i. e. tick data) leads to a performance driven design as the primary requirement. For high frequency strategies a substantial amount of market data will need to be stored and evaluated. Software such as HDF5 or kdb are commonly used for these roles. In order to process the extensive volumes of data needed for HFT applications, an extensively optimised backtester and execution system must be used. CC (possibly with some assembler) is likely to the strongest language candidate. Ultra-high frequency strategies will almost certainly require custom hardware such as FPGAs, exchange co-location and kernalnetwork interface tuning. Research Systems Research systems typically involve a mixture of interactive development and automated scripting. The former often takes place within an IDE such as Visual Studio, MatLab or R Studio. The latter involves extensive numerical calculations over numerous parameters and data points. This leads to a language choice providing a straightforward environment to test code, but also provides sufficient performance to evaluate strategies over multiple parameter dimensions. Typical IDEs in this space include Microsoft Visual CC, which contains extensive debugging utilities, code completion capabilities (via Intellisense) and straightforward overviews of the entire project stack (via the database ORM, LINQ ) MatLab. which is designed for extensive numerical linear algebra and vectorised operations, but in an interactive console manner R Studio. which wraps the R statistical language console in a fully-fledged IDE Eclipse IDE for Linux Java and C and semi-proprietary IDEs such as Enthought Canopy for Python, which include data analysis libraries such as NumPy. SciPy. scikit-learn and pandas in a single interactive (console) environment. For numerical backtesting, all of the above languages are suitable, although it is not necessary to utilise a GUIIDE as the code will be executed in the background. The prime consideration at this stage is that of execution speed. A compiled language (such as C) is often useful if the backtesting parameter dimensions are large. Remember that it is necessary to be wary of such systems if that is the case Interpreted languages such as Python often make use of high-performance libraries such as NumPypandas for the backtesting step, in order to maintain a reasonable degree of competitiveness with compiled equivalents. Ultimately the language chosen for the backtesting will be determined by specific algorithmic needs as well as the range of libraries available in the language (more on that below). However, the language used for the backtester and research environments can be completely independent of those used in the portfolio construction, risk management and execution components, as will be seen. Portfolio Construction and Risk Management The portfolio construction and risk management components are often overlooked by retail algorithmic traders. This is almost always a mistake. These tools provide the mechanism by which capital will be preserved. They not only attempt to alleviate the number of risky bets, but also minimise churn of the trades themselves, reducing transaction costs. Sophisticated versions of these components can have a significant effect on the quality and consistentcy of profitability. It is straightforward to create a stable of strategies as the portfolio construction mechanism and risk manager can easily be modified to handle multiple systems. Thus they should be considered essential components at the outset of the design of an algorithmic trading system. The job of the portfolio construction system is to take a set of desired trades and produce the set of actual trades that minimise churn, maintain exposures to various factors (such as sectors, asset classes, volatility etc) and optimise the allocation of capital to various strategies in a portfolio. Portfolio construction often reduces to a linear algebra problem (such as a matrix factorisation) and hence performance is highly dependent upon the effectiveness of the numerical linear algebra implementation available. Common libraries include uBLAS. LAPACK and NAG for C. MatLab also possesses extensively optimised matrix operations. Python utilises NumPySciPy for such computations. A frequently rebalanced portfolio will require a compiled (and well optimised) matrix library to carry this step out, so as not to bottleneck the trading system. Risk management is another extremely important part of an algorithmic trading system. Risk can come in many forms: Increased volatility (although this may be seen as desirable for certain strategies), increased correlations between asset classes, counter-party default, server outages, black swan events and undetected bugs in the trading code, to name a few. Risk management components try and anticipate the effects of excessive volatility and correlation between asset classes and their subsequent effect(s) on trading capital. Often this reduces to a set of statistical computations such as Monte Carlo stress tests. This is very similar to the computational needs of a derivatives pricing engine and as such will be CPU-bound. These simulations are highly parallelisable (see below) and, to a certain degree, it is possible to throw hardware at the problem. Execution Systems The job of the execution system is to receive filtered trading signals from the portfolio construction and risk management components and send them on to a brokerage or other means of market access. For the majority of retail algorithmic trading strategies this involves an API or FIX connection to a brokerage such as Interactive Brokers. The primary considerations when deciding upon a language include quality of the API, language-wrapper availability for an API, execution frequency and the anticipated slippage. The quality of the API refers to how well documented it is, what sort of performance it provides, whether it needs standalone software to be accessed or whether a gateway can be established in a headless fashion (i. e. no GUI). In the case of Interactive Brokers, the Trader WorkStation tool needs to be running in a GUI environment in order to access their API. I once had to install a Desktop Ubuntu edition onto an Amazon cloud server to access Interactive Brokers remotely, purely for this reason Most APIs will provide a C andor Java interface. It is usually up to the community to develop language-specific wrappers for C, Python, R, Excel and MatLab. Note that with every additional plugin utilised (especially API wrappers) there is scope for bugs to creep into the system. Always test plugins of this sort and ensure they are actively maintained. A worthwhile gauge is to see how many new updates to a codebase have been made in recent months. Execution frequency is of the utmost importance in the execution algorithm. Note that hundreds of orders may be sent every minute and as such performance is critical. Slippage will be incurred through a badly-performing execution system and this will have a dramatic impact on profitability. Statically-typed languages (see below) such as CJava are generally optimal for execution but there is a trade-off in development time, testing and ease of maintenance. Dynamically-typed languages, such as Python and Perl are now generally fast enough. Always make sure the components are designed in a modular fashion (see below) so that they can be swapped out out as the system scales. Architectural Planning and Development Process The components of a trading system, its frequency and volume requirements have been discussed above, but system infrastructure has yet to be covered. Those acting as a retail trader or working in a small fund will likely be wearing many hats. It will be necessary to be covering the alpha model, risk management and execution parameters, and also the final implementation of the system. Before delving into specific languages the design of an optimal system architecture will be discussed. Separation of Concerns One of the most important decisions that must be made at the outset is how to separate the concerns of a trading system. In software development, this essentially means how to break up the different aspects of the trading system into separate modular components. By exposing interfaces at each of the components it is easy to swap out parts of the system for other versions that aid performance, reliability or maintenance, without modifying any external dependency code. This is the best practice for such systems. For strategies at lower frequencies such practices are advised. For ultra high frequency trading the rulebook might have to be ignored at the expense of tweaking the system for even more performance. A more tightly coupled system may be desirable. Creating a component map of an algorithmic trading system is worth an article in itself. However, an optimal approach is to make sure there are separate components for the historical and real-time market data inputs, data storage, data access API, backtester, strategy parameters, portfolio construction, risk management and automated execution systems. For instance, if the data store being used is currently underperforming, even at significant levels of optimisation, it can be swapped out with minimal rewrites to the data ingestion or data access API. As far the as the backtester and subsequent components are concerned, there is no difference. Another benefit of separated components is that it allows a variety of programming languages to be used in the overall system. There is no need to be restricted to a single language if the communication method of the components is language independent. This will be the case if they are communicating via TCPIP, ZeroMQ or some other language-independent protocol. As a concrete example, consider the case of a backtesting system being written in C for number crunching performance, while the portfolio manager and execution systems are written in Python using SciPy and IBPy . Performance Considerations Performance is a significant consideration for most trading strategies. For higher frequency strategies it is the most important factor. Performance covers a wide range of issues, such as algorithmic execution speed, network latency, bandwidth, data IO, concurrencyparallelism and scaling. Each of these areas are individually covered by large textbooks, so this article will only scratch the surface of each topic. Architecture and language choice will now be discussed in terms of their effects on performance. The prevailing wisdom as stated by Donald Knuth. one of the fathers of Computer Science, is that premature optimisation is the root of all evil. This is almost always the case - except when building a high frequency trading algorithm For those who are interested in lower frequency strategies, a common approach is to build a system in the simplest way possible and only optimise as bottlenecks begin to appear. Profiling tools are used to determine where bottlenecks arise. Profiles can be made for all of the factors listed above, either in a MS Windows or Linux environment. There are many operating system and language tools available to do so, as well as third party utilities. Language choice will now be discussed in the context of performance. C, Java, Python, R and MatLab all contain high-performance libraries (either as part of their standard or externally) for basic data structure and algorithmic work. C ships with the Standard Template Library, while Python contains NumPySciPy. Common mathematical tasks are to be found in these libraries and it is rarely beneficial to write a new implementation. One exception is if highly customised hardware architecture is required and an algorithm is making extensive use of proprietary extensions (such as custom caches). However, often reinvention of the wheel wastes time that could be better spent developing and optimising other parts of the trading infrastructure. Development time is extremely precious especially in the context of sole developers. Latency is often an issue of the execution system as the research tools are usually situated on the same machine. For the former, latency can occur at multiple points along the execution path. Databases must be consulted (disknetwork latency), signals must be generated (operating syste, kernal messaging latency), trade signals sent (NIC latency) and orders processed (exchange systems internal latency). For higher frequency operations it is necessary to become intimately familiar with kernal optimisation as well as optimisation of network transmission. This is a deep area and is significantly beyond the scope of the article but if an UHFT algorithm is desired then be aware of the depth of knowledge required Caching is very useful in the toolkit of a quantitative trading developer. Caching refers to the concept of storing frequently accessed data in a manner which allows higher-performance access, at the expense of potential staleness of the data. A common use case occurs in web development when taking data from a disk-backed relational database and putting it into memory. Any subsequent requests for the data do not have to hit the database and so performance gains can be significant. For trading situations caching can be extremely beneficial. For instance, the current state of a strategy portfolio can be stored in a cache until it is rebalanced, such that the list doesnt need to be regenerated upon each loop of the trading algorithm. Such regeneration is likely to be a high CPU or disk IO operation. However, caching is not without its own issues. Regeneration of cache data all at once, due to the volatilie nature of cache storage, can place significant demand on infrastructure. Another issue is dog-piling . where multiple generations of a new cache copy are carried out under extremely high load, which leads to cascade failure. Dynamic memory allocation is an expensive operation in software execution. Thus it is imperative for higher performance trading applications to be well-aware how memory is being allocated and deallocated during program flow. Newer language standards such as Java, C and Python all perform automatic garbage collection . which refers to deallocation of dynamically allocated memory when objects go out of scope . Garbage collection is extremely useful during development as it reduces errors and aids readability. However, it is often sub-optimal for certain high frequency trading strategies. Custom garbage collection is often desired for these cases. In Java, for instance, by tuning the garbage collector and heap configuration, it is possible to obtain high performance for HFT strategies. C doesnt provide a native garbage collector and so it is necessary to handle all memory allocationdeallocation as part of an objects implementation. While potentially error prone (potentially leading to dangling pointers) it is extremely useful to have fine-grained control of how objects appear on the heap for certain applications. When choosing a language make sure to study how the garbage collector works and whether it can be modified to optimise for a particular use case. Many operations in algorithmic trading systems are amenable to parallelisation . This refers to the concept of carrying out multiple programmatic operations at the same time, i. e in parallel. So-called embarassingly parallel algorithms include steps that can be computed fully independently of other steps. 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. Es gibt Vor - und Nachteile bei beiden Ansätzen. 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 TradingIt Doesnt Seem Possible. Aber es ist mit unseren algorithmischen Handelsstrategien Es scheint nicht möglich zu sein. Ein algorithmisches Handelssystem mit so viel Trendidentifikation, Zyklusanalyse, Buysell-Seitenvolumenströmen, Mehrfachhandelsstrategien, dynamischer Einstieg, Ziel - und Stopppreise und ultraschnelle Signaltechnik. Aber es ist. In der Tat ist AlgoTrades algorithmische Handelssystem-Plattform die einzige seiner Art. 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AUCH AUCH DIE HÄNDLER HABEN NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN, DIE ERGEBNISSE KÖNNEN UNTER - ODER ODER ÜBERGANGSERKLÄRUNG FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, WIE LICHT DER LIQUIDITÄT. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. Es wird keine Vertretung gemacht, noch bedeutet, dass die Verwendung des algorithmischen Handelssystems Einkommen generieren oder einen Gewinn garantieren wird. Es besteht ein erhebliches Verlustrisiko im Zusammenhang mit Futures-Handels - und Handelsbörsen. Futures-Handels - und Handelsbörsen handelnde Fonds beinhalten ein erhebliches Verlustrisiko und sind für alle nicht geeignet. Diese Ergebnisse basieren auf simulierten oder hypothetischen Leistungsergebnissen, die gewisse inhärente Einschränkungen aufweisen. Anders als die Ergebnisse, die in einem tatsächlichen Leistungsrekord gezeigt werden, stellen diese Ergebnisse nicht den tatsächlichen Handel dar. Auch weil diese Geschäfte nicht tatsächlich ausgeführt wurden, können diese Ergebnisse die Auswirkungen von bestimmten Marktfaktoren, wie zB Liquiditätsverlust, unter - oder überkompensiert haben. Simulierte oder hypothetische Handelsprogramme im Allgemeinen unterliegen auch der Tatsache, dass sie mit dem Vorteil der Nachsicht entworfen sind. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto eine Gewinne oder Verluste erzielen wird, die diesen ähnlich sind. 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