Design Algoritmisk Trading System

Algoritmisk Trading System Arkitektur Tidligere på denne bloggen har jeg skrevet om den konseptuelle arkitekturen til et intelligent algoritmisk handelssystem, samt de funksjonelle og ikke-funksjonelle kravene i et produksjonsalgoritmisk handelssystem. Siden da har jeg designet en systemarkitektur som jeg tror kunne tilfredsstille de arkitektoniske kravene. I dette innlegget vil jeg beskrive arkitekturen i henhold til retningslinjene for ISOIECIEEE 42010-systemene og programvare engineering arkitektur beskrivelse standard. I følge denne standarden må en arkitekturbeskrivelse inneholde flere standardiserte arkitektoniske visninger (for eksempel i UML) og opprettholde sporbarhet mellom designbeslutninger og arkitektoniske krav. Programvarearkitekturdefinisjon Det er fortsatt ingen konsensus om hva en systemarkitektur er. I sammenheng med denne artikkelen er det definert som den infrastrukturen der applikasjonskomponenter som tilfredsstiller funksjonelle krav kan spesifiseres, distribueres og utføres. Funksjonelle krav er de forventede funksjonene til systemet og dets komponenter. Ikke-funksjonelle krav er tiltak der kvaliteten på systemet kan måles. Et system som fullt ut tilfredsstiller sine funksjonelle krav, kan fortsatt ikke oppfylle forventningene dersom ikke-funksjonelle krav blir igjen utilfredsstillende. For å illustrere dette konseptet, vurder følgende scenario: Et algoritmisk handelssystem som du nettopp har kjøpt bygget gjør gode handelsbeslutninger, men er helt ubrukelig med organisasjonene risikostyring og regnskapssystemer. Ville dette systemet oppfylle dine forventninger Konceptuell arkitektur En konseptuell oversikt beskriver begreper og mekanismer på høyt nivå som eksisterer i systemet på høyeste nivå av granularitet. På dette nivået følger det algoritmiske handelssystemet en eventdrevet arkitektur (EDA) fordelt på fire lag, og to arkitektoniske aspekter. For hvert lag og aspekt brukes referansearkitekturer og mønstre. Arkitektoniske mønstre er bevist, generiske strukturer for å oppnå spesifikke krav. Arkitektoniske aspekter er tverrgående bekymringer som spenner over flere komponenter. Eventdrevet arkitektur - en arkitektur som produserer, oppdager, forbruker og reagerer på hendelser. Hendelser inkluderer markedsbevegelser i realtid, komplekse hendelser eller trender, og handelshendelser, f. eks. sende inn en bestilling. Dette diagrammet illustrerer den konseptuelle arkitekturen til det algoritmiske handelssystemet Referansearkitekturer For å bruke en analogi, er en referansearkitektur ligner tegningene for en bærende vegg. Denne blå utskriften kan brukes til flere byggedesigner uavhengig av hvilken bygning som bygges ettersom den oppfyller et sett av vanlig forekommende krav. På samme måte definerer en referansearkitektur en mal som inneholder generiske strukturer og mekanismer som kan brukes til å konstruere en konkret programvarearkitektur som tilfredsstiller spesifikke krav. Arkitekturen for det algoritmiske handelssystemet bruker en plassbasert arkitektur (SBA) og en modellvisningskontroll (MVC) som referanser. God praksis som operativ datalager (ODS), ekstrakttransformerings - og belastnings-ETL-mønsteret, og et datalager (DW) benyttes også. Modellvisningskontroll - et mønster som skiller representasjonen av informasjon fra brukerens samhandling med den. Plassbasert arkitektur - spesifiserer en infrastruktur hvor løst koblede behandlingsenheter samhandler med hverandre gjennom et felles associativt minne som kalles plass (vist nedenfor). Strukturell utsikt Strukturvisningen av en arkitektur viser komponentene og delkomponentene i det algoritmiske handelssystemet. Det viser også hvordan disse komponentene distribueres på fysisk infrastruktur. UML-diagrammene som brukes i denne visningen, inkluderer komponentdiagrammer og distribusjonsdiagrammer. Nedenfor er et galleri av distribusjonsdiagrammer for det generelle algoritmiske handelssystemet og prosesseringsenhetene i SBA-referansearkitekturen, samt relaterte komponentdiagrammer for hvert lag. Arkitektonisk taktikk Ifølge programvare engineering instituttet er en arkitektonisk taktikk et middel til å tilfredsstille et kvalitetskrav ved å manipulere noe aspekt av en kvalitetsattributmodell gjennom arkitektoniske designbeslutninger. Et enkelt eksempel brukt i den algoritmiske handelssystemarkitekturen er å manipulere en operativ datalager (ODS) med en kontinuerlig spørringskomponent. Denne komponenten vil kontinuerlig analysere ODS for å identifisere og trekke ut komplekse hendelser. Følgende taktikk brukes i arkitekturen: Forstyrrelsesmønsteret i hendelses - og ordrekøene Delt minne for hendelses - og ordrekøene Kontinuerlig spørringsspråk (CQL) på ODS Datafiltrering med filterdesignmønsteret på innkommende data Overføringsalgoritmer på alle innkommende og utgående tilkoblinger Aktiv køadministrasjon (AQM) og eksplisitt overbelastningsvarsel Råvareberegningsressurser med kapasitet til oppgradering (skalerbar) Aktiv redundans for alle enkeltpunkts feilfeil Indeksering og optimaliserte utholdenhetskonstruksjoner i ODS-planen Vanlige data backup og oppryddingskript for ODS Transaksjonshistorie på alle databaser Kontrollsum for alle ordrer for å oppdage feil. Merk av hendelser med tidsstempler for å hoppe over vanlige hendelser. Bestill valideringsregler, f. eks. maksimale handelskvoter Automatiserte handelsdeler bruker en in-memory database for analyse To-trinns autentisering for brukergrensesnitt som kobler til AT-kryptering på brukergrensesnitt og tilkoblinger til ATs Observer-mønster for MVC for å administrere visninger Ovenstående liste er bare noen få design beslutninger jeg identifiserte under utformingen av arkitekturen. Det er ikke en komplett liste over taktikker. Når systemet utvikles, bør flere taktikker brukes på flere nivåer av granularitet for å møte funksjonelle og ikke-funksjonelle krav. Nedenfor er tre diagrammer som beskriver disruptor design mønster, filter design mønster, og kontinuerlig spørring komponent. Behavioral View Denne visningen av en arkitektur viser hvordan komponentene og lagene skal samhandle med hverandre. Dette er nyttig når du lager scenarier for å teste arkitekturdesign og for å forstå systemet fra ende til slutt. Denne visningen består av sekvensdiagrammer og aktivitetsdiagrammer. Aktivitetsdiagrammer som viser den interne prosessen for algoritmiske handelssystemer og hvordan handelsmenn skal interagere med det algoritmiske handelssystemet, er vist nedenfor. Teknologier og rammer Det siste trinnet i å designe en programvarearkitektur er å identifisere potensielle teknologier og rammer som kan brukes til å realisere arkitekturen. Som et generelt prinsipp er det bedre å utnytte eksisterende teknologier, forutsatt at de tilfredsstillende tilfredsstiller både funksjonelle og ikke-funksjonelle krav. Et rammeverk er en realisert referansearkitektur, f. eks. JBoss er et rammeverk som realiserer JEE-referansearkitekturen. Følgende teknologier og rammer er interessante og bør vurderes ved implementering av et algoritmisk handelssystem: CUDA - NVidia har en rekke produkter som støtter høy ytelse beregningsmessig finansmodellering. Man kan oppnå opptil 50x ytelsesforbedringer ved å kjøre Monte Carlo simuleringer på GPU i stedet for CPU. Apache River - River er et verktøypakke som brukes til å utvikle distribuerte systemer. Den har blitt brukt som et rammeverk for å bygge applikasjoner basert på SBA-mønsteret Apache Hadoop - i tilfelle at gjennomgripende logging er et krav, gir bruken av Hadoop en interessant løsning på stordataproblemet. Hadoop kan distribueres i et klynget miljø som støtter CUDA teknologier. AlgoTrader - en åpen kildekode algoritmisk handelsplattform. AlgoTrader kan potensielt bli distribuert i stedet for de automatiserte forhandlerkomponentene. FIX Engine - et frittstående program som støtter Financial Information Exchange (FIX) protokollene, inkludert FIX, FAST og FIXatdl. Selv om det ikke er en teknologi eller et rammeverk, bør komponenter bygges med et programmeringsgrensesnitt (API) for å forbedre interoperabiliteten til systemet og dets komponenter. Konklusjon Den foreslåtte arkitekturen er utformet for å tilfredsstille meget generiske krav identifisert for algoritmiske handelssystemer. Generelt sett er algoritmiske handelssystemer komplisert av tre faktorer som varierer med hver implementering: Avhengigheter i eksterne foretak og utvekslingssystemer Utfordrende ikke-funksjonelle krav og Utviklende arkitektoniske begrensninger Den foreslåtte programvarearkitekturen vil derfor måtte tilpasses fra tilfelle til sak for å kunne å tilfredsstille spesifikke organisatoriske og regulatoriske krav, samt å overvinne regionale begrensninger. Den algoritmiske handelssystemarkitekturen bør settes som et referansepunkt for enkeltpersoner og organisasjoner som ønsker å designe egne algoritmiske handelssystemer. For en full kopi og kilder som brukes, last ned en kopi av rapporten min. Takk. Bare en datavitenskapsmann du er i perfekt posisjon for å komme i gang med algoritmisk handel. Dette er noe jeg har sett på førstehånd på Quantiacs1. hvor forskere og ingeniører er i stand til å hoppe rett inn i automatisert handel uten tidligere erfaring. Med andre ord, programmeringskoteletter er den viktigste ingrediensen som trengs for å komme i gang. For å få en generell forståelse av hvilke utfordringer som venter på deg etter at du har opprettet et algoritmisk handelssystem, sjekk ut dette Quora-innlegget. Å bygge et handelssystem fra grunnen vil kreve litt bakgrunnskunnskap, en handelsplattform, markedsdata og markedsadgang. Selv om det ikke er et krav, vil det være lettere å velge en enkelt handelsplattform som gir de fleste av disse ressursene. Når det er sagt, vil ferdighetene du utvikler bli overført til hvilket som helst programmeringsspråk og nesten hvilken som helst plattform. Tro det eller ei, bygger automatiserte handelsstrategier ikke på grunn av å være markedsekspert. Likevel vil læring av grunnleggende markedsmekanikk hjelpe deg med å oppdage lønnsomme handelsstrategier. Alternativer, Futures og andre Derivater av John C. Hull - Stor første bok for å skrive inn kvantitativ finans, og nærmer seg den fra matematikk siden. Kvantitativ handel av Ernie Chan - Ernie Chan gir den beste introduksjonsboken for kvantitativ handel og går deg gjennom prosessen med å skape handelsalgoritmer i MATLAB og Excel. Algoritmisk handel med futures via maskinlæring - En 5-siders oversikt over bruk av en enkel maskinlæringsmodell til ofte brukte tekniske analyseindikatorer. Heres en samlet leseliste PDF med en fullstendig oversikt over bøker, videoer, kurs og handelsfora. Den beste måten å lære er ved å gjøre, og i tilfelle av automatisert handel som kommer ned til kartlegging og koding. Et godt utgangspunkt er eksisterende eksempler på handelssystemer og eksisterende utstillinger av tekniske analyseteknikker. Videre har en dyktig datavitenskapsmann den ekstra kanten av å kunne bruke maskinlæring til algoritmisk handel. Her er noen av disse ressursene: TradingView - En fantastisk visuell kartleggingsplattform alene, TradingView er en flott lekeplass for å bli komfortabel med teknisk analyse. Det har den ekstra fordelen av å tillate deg å skript trading strategier og bla andre folks handel ideer. Automated Trading Forum - Great online community for å legge inn nybegynnere og finne svar på vanlige quant-problemer når du bare begynner. Kvantfora er et flott sted å bli nedsenket i strategier, verktøy og teknikker. YouTube-seminar om handelsideer med arbeidskodeeksempler på Github. Maskinlæring: Flere presentasjoner på automatisert handel finnes på Quantiacs Quant Club. De fleste fra en vitenskapelig bakgrunn (enten det er datavitenskap eller engineering) har hatt eksponering mot Python eller MATLAB, som tilfeldigvis er populære språk for kvantitativ finans. Quantiacs har opprettet en åpen kildekode verktøykasse som gir backtesting og 15 års historisk markedsdata gratis. Den beste delen er alt som er bygget på både Python og MATLAB, og gir deg muligheten til å utvikle systemet med. Heres en trend trend-trading strategi i MATLAB. Dette er all koden som trengs for å kjøre et automatisert handelssystem, som viser både kraften til MATLAB og Quantiacs Toolbox. Quantiacs lar deg handle 44 futures og alle aksjene i SampP 500. I tillegg støttes en rekke tilleggsbiblioteker som TensorFlow. (Ansvarsfraskrivelse: Jeg jobber hos Quantiacs). Når du er klar til å tjene penger som en quant, kan du bli med på den siste Quantiacs automatiserte tradingkonkurransen, med totalt 2,250,000 i investeringer tilgjengelig. Kan du konkurrere med de beste quants Dette svaret har vært helt klart - written Her er 6 hovedkunnskapsbase for å bygge algoritmiske handelssystemer. Du bør være kjent med dem alle for å kunne bygge effektive handelssystemer. Noen av begrepene som brukes kan være litt tekniske, men du bør kunne forstå dem av Googling. Merk: (De fleste av) disse gjelder ikke hvis du vil gjøre High-Frequency Trading 1. Markedssteorier Du må forstå hvordan markedet fungerer. Mer spesifikt bør du forstå markedets ineffektivitet, forhold mellom ulike assetproducts og prisadferd. Handelsideer stammer fra markedets ineffektivitet. Du må vite hvordan du skal vurdere markedets ineffektivitet som gir deg en handelskant mot de som ikke gjør det. Å designe effektive roboter innebærer å forstå hvordan automatiserte handelssystemer fungerer. I hovedsak består en algoritmisk handelsstrategi av 3 kjernekomponenter: 1) Oppføringer, 2) Utganger og 3) Posisjonering. Du må designe disse 3 komponentene i forhold til markedets ineffektivitet du tar opp (og nei, dette er ikke en enkel prosess). Du trenger ikke å vite avansert matte (selv om det vil hjelpe hvis du tar sikte på å bygge mer komplekse strategier). God kritisk tenkning ferdigheter og en anstendig forståelse av statistikk vil ta deg veldig langt. Design innebærer backtesting (testing for trading kanten og robusthet) og optimalisering (maksimering ytelse med minimal kurve montering). Du trenger å vite hvordan du skal håndtere en portefølje av algoritmiske handelsstrategier også. Strategier kan være komplementære eller motstridende dette kan føre til uplanlagte økninger i risikoeksponering eller uønsket sikring. Kapitalfordeling er viktig, og du deler kapitaltall i regelmessige intervaller eller belønner vinnerne med mer kapital. Hvis du vet hvilke produkter du vil handle, kan du finne passende handelsplattformer for disse produktene. Deretter lærer du programmeringsspråket API for denne plattformen. Hvis du starter, vil jeg anbefale Quantopian (bare aksjer), Quantconnect (aksjer og FX) eller Metatrader 4 (FX og CFDs på aksjeindekser, aksjer og varer). De programmerte språkene som brukes er henholdsvis Python, C og MQL4. 4. Datastyring Søppel i søppel ut. Unøyaktige data fører til unøyaktige testresultater. Vi trenger rimelig rene data for nøyaktig testing. Rengjøringsdata er et avvik mellom kostnad og nøyaktighet. Hvis du vil ha mer nøyaktige data, må du bruke mer tid (tidspenger) å rense den. Noen problemer som forårsaker skitne data, inkluderer manglende data, dupliserte data, feil data (dårlige flått). Andre problemer som fører til misvisende data inkluderer utbytte, aksjeklover og futures rollovers etc. 5. Risikostyring Det er 2 hovedtyper av risiko: Markedsrisiko og Operasjonell risiko. Markedsrisiko innebærer risiko knyttet til din handelsstrategi. Betraktes det worst case scenarioer Hva skjer hvis en svart svanehendelse som andre verdenskrig skjer Har du sikret bort uønsket risiko Er stillingen din for stor, foruten å håndtere markedsrisiko, må du se på operasjonell risiko. Systemkrasj, tap av internettforbindelse, dårlig utførelsesalgoritme (som fører til dårlig utførte priser, eller tapte handler på grunn av manglende evne til å håndtere requoteshigh slippage) og tyveri av hackere er veldig virkelige problemer. 6. Live Execution Backtesting og live trading er svært forskjellige. Du må velge riktig meglere (MM vs STP vs ECN). Forex Market Nyheter med Forex Trading Forums amp Forex Brokers Anmeldelser er din beste venn, les megler anmeldelser der. Du trenger riktig infrastruktur (sikker VPN og nedetidshåndtering osv.) Og evalueringsprosedyrer (overvåke roboterytelsen din og analyser dem i forhold til markedets ineffektivitetstestoptimeringer) for å administrere roboten gjennom hele levetiden. Du må vite når du skal gripe inn (modifyupdateshutdownturn på roboter) og når du ikke skal. Evaluering og optimalisering av handelsstrategier Pardo (Stor innsikt i metoder for bygging og testing av handelsstrategier) Handel deg med finansiell frihet Van K Tharp (Løftig-agn-tittel til side, denne boken er en flott oversikt over mekaniske handelssystemer) Quantitative Trading Ernest Chan (Flott introduksjon til algo trading på detaljnivå.) Handel og utveksling: Markedsmikrostruktur for utøvere Larry Harris (Markedsmikrostruktur er vitenskapen om hvordan utveksling fungerer og hva som faktisk skjer når en handel er plassert. Det er viktig å vite denne informasjonen selv om du bare har begynt) Algorithmic Trading amp DMA Barry Johnson (Shed lys på banker eksekveringsalgoritmer. Dette er ikke direkte gjeldende din algo trading, men det er godt å vite) Quants Scott Patterson (Krigshistorier av noen topp quants. som sengetid leses) Quantopian (Kode, forskning og diskutere ideer med samfunnet. Bruker Python) Fundamentals of Algo Trading Algo Trading101 (Ansvarsfraskrivelse: Jeg eier denne sitecourse. Lær robot design teorier, markeds teorier og koding. Bruker MQL4) - Bli med i utfordringen (Lær handelskonsepter og backtesting teorier. De har nylig utviklet sin egen backtesting og trading plattform, så denne delen er fortsatt ny for meg. Men deres kunnskapsbase om handelskonsepter er bra.) Anbefalte BlogsForums (disse inkluderer økonomi , trading og algo trading forums): Anbefalte programmeringsspråk: Hvis du vet hvilke produkter du vil handle, kan du finne passende handelsplattformer for disse produktene. Deretter lærer du programmeringsspråket API for denne plattformen. Hvis du starter, vil jeg anbefale Quantopian (bare aksjer), Quantconnect (aksjer og FX) eller Metatrader 4 (FX og CFDs på aksjeindekser, aksjer og varer). De programmerte språkene som brukes er henholdsvis Python, C og MQL4. Hvis investeringen er en prosess, så er den logiske konklusjonen automatisering. Algoritmer er ingenting annet enn den ekstreme formaliseringen av en underliggende filosofi. Dette er det visuelle uttrykket for en trading edge Trading edge Vinn gjennomsnittlig gevinst - tap av gjennomsnittlig tap Det forandret livet mitt og måten jeg nærmer seg markedene. Visualiser distribusjonen din, alltid. Det vil hjelpe deg med å klargjøre dine konsepter, kaste lys på dine logiske feil, men først la oss begynne med filosofi og trosløft 1. Hvorfor er det viktig å klargjøre din tro Vi handler vår tro. Enda viktigere handler vi vår underbevisste tro. Hvis du ikke vet hvem du er, markeder er et dyrt sted for å finne outquot, Adam Smith. Mange mennesker tar ikke tid til å fremkalle sin tro og operere på lånte trosretninger. Ubesvarte spørsmål og feil logikk er grunnen til at noen systematiske forhandlere tilpasser seg systemet rundt hver drawdown. Jeg pleide å være slik i mange år. Troutløpsøvelser: Byron Kats arbeid. Etter at jeg fullførte en 2 overbevisninger en dag utfordring i 100 dager, kunne jeg forklare min stil til en bestemor 5 hvorfor. Still deg selv et spørsmål med hvorfor og dykk dypere. Mindsets: ekspansiv og subtraktiv eller smoothie Vs bandhjelp Det er to typer tankegang, og vi trenger begge på forskjellige tidspunkter: Utvidet for å utforske konsepter, ideer, triks osv. Subtraktive: forenkle og klargjøre konsepter Systematiske handelsfolk som mislykkes i å være subtraktive har en smoothie tilnærming. De kaster alle slags ting i sin strategi og blander den med en optimizer. Dårlig trekk: Kompleksitet er en form for latskap Overdriven, subtraherende systematiske handelsmenn har en båndhjelps mentalitet. De kaller hardt alt og så lykke til å patchere. Erotisk tradersquot forstår at det er en dans mellom perioder med leting og tider med hard kjerneforenkling. Enkel er ikke lett Det har tatt meg 3 873 timer, og jeg aksepterer at det kan ta livet 2. Utgang: Begynn med slutten i tankene Kontrastintuitiv sannhet Den eneste tiden når du vet om en handel var lønnsom, er etter utgang, høyre så, fokus på avslutningslogikken først. Etter min mening er hovedårsaken til at folk ikke klarer å automatisere sin strategi, at de fokuserer for mye på oppføring og ikke nok ved utgang. Kvaliteten på dine utgange danner PampL-fordelingen, se diagram over. Bruk enorm tid på å stoppe tapet da det påvirker 4 komponenter i handelssystemet ditt: Vinn, tap, gjennomsnittlig tap, handelsfrekvens Kvaliteten på systemet ditt vil bli bestemt av kvaliteten på ditt stoppfall, 3. Pengene er laget i pengestyringsmodulen Likt vekt er en form for latskap. Størrelsen på innsatsene dine bestemmer formen på avkastningen. Forstå når strategien din ikke virker og redusere størrelsen. Omvendt, øk størrelsen når den virker. Jeg vil skrive mer om stillingsstørrelsen på nettstedet mitt, men det er mange ressurser på internett. 3. Sist og minst, Innføring Etter at du har sett en hel sesong med quotesperate housewivesquot eller quotbreaking badquot, hadde litt sjokolade, gikk hunden, matet Fisken, kalt moren din, så er det tid å tenke på oppføring. Les ovenstående formel, aksjeplukking er ikke en hovedkomponent. Man kan hevde at riktig aksjeplukking kan øke seier. Kanskje, men det er verdiløst dersom det ikke finnes verken utgangspolicy eller pengehåndtering. I probabilistiske termer, etter at du har fast utgang, blir oppføring en sannsynlighet for glideskala 4. Hva skal fokusere når du tester Det er ingen magisk glidende gjennomsnittlig indikatorverdi. Når du tester systemet, fokuserer du på tre ting: False positiver: de eroderer ytelsen. Finn enkle (elegante) måter å redusere dem, arbeid på logikkperioder når strategien ikke virker: ingen strategi virker hele tiden. Vær forberedt på det og utarbeide beredskapsplaner på forhånd. Tweaking systemet under en drawdown er som å lære å svømme i en storm Kjøpekraft og penger ledelse: dette er et annet mot-intuitivt faktum. Systemet ditt kan generere ideer, men du har ikke kjøpekraften til å utføre. Vennligst ta en titt på diagrammet ovenfor. Jeg bygger alle mine strategier fra kortsiden først. Den beste testen av robusthet for en strategi er kort side: Tynt volum brutalt flyktig kortere syklus Platformer jeg startet på WealthLab-utvikleren. Den har en spektakulær posisjon dimensjonering bibliotek. Dette er den eneste plattformen som tillater porteføljebasert backtetting og optimalisering. Jeg tester alle mine konsepter på WLD. Anbefaler sterkt. Det har en ulempe, det forbinder ikke posisjon sizer med ekte live trading. Amibroker er bra også. Den har en API som kobler til interaktive meglere og en anstendig tillitsverker. Vi programmerer på Metatrader for Forex. Dessverre har Metatrader gått ned i kompleksitets kaninhullet. Det er et levende samfunn der ute. MatLab, valgfri våpen for ingeniører. Ingen kommentar. Tradestation Perry Kaufman skrev noen gode bøker om TS. Det er et levende samfunn der ute. Det er lettere enn de fleste andre plattformer. Endelig råd Hvis du vil lære å svømme, må du hoppe i vannet. Mange nybegynnere vil sende sine milliarder dollar ideer til noen billige programmerere et sted. Det virker ikke slik. Du må lære språket, logikken. Brace for a long journey Selv om dette er et veldig bredt emne med referanser til bygningsalgoritmer, innstilling av infrastruktur, kapitalfordeling og risikostyring, men jeg vil bare fokusere på den første delen av hvordan det skal være å arbeide med å bygge vår egen algoritme og gjøre det rette tingene. 1. Byggestrategi. Noen av de viktigste punktene å merke seg her er: Catch Big Trends - En god strategi må i alle tilfeller tjene penger når markedet er trending. Markeder går med en god trend som varer bare 15-20 av tiden, men dette er tiden da alle katter og hunder (handelsmenn fra alle tidsrammer, intradag, daglig, ukentlig og lang sikt) er ute og handler, og de alle ha ett felles tema. Mange handelsfolk bygger også betydelige reverseringsstrategier der de forsøker å dømme forholdene når prisen har flyttet langt fra gjennomsnittet, og handler mot trenden, men de bør bygges når du har bygget og omsatt noen gode trender etter systemer . Odds for stabling - Folk jobber ofte for å prøve å bygge et system som har et utmerket winloss-forhold, men det er ikke riktig tilnærming. For eksempel vil en algo med en vinner på 70 med en gjennomsnittlig fortjeneste på 100 per handel og gjennomsnittlig tap på 200 per handel bare gjøre 100 per 10 handler (10trade netto). Men et algo med en vinner på 30 med en gjennomsnittlig fortjeneste på 500 per handel og tap på 100 per handel vil gi en netto overskudd på 800 for 10 handler (80trade). Så det er ikke nødvendig at winloss-forholdet skal være bra, men det er oddsen for stabling som bør være bedre. Dette fortsetter med å si kvittere tap små, men la dine vinnere runquot. Quote investing, det er komfortabelt, er sjelden lønnsomt. Quot - Robert Arnott Drawdown - Drawdown er uunngåelig, hvis du følger noen form for strategi. Så mens du designer et algo, prøv ikke å redusere drawdownen eller gjøre noen spesifikke tilpassede betingelser for å ta vare på den nedgangen. Denne spesifikke tilstanden kan i fremtiden virke som en veisklokke i å fange en stor trend, og algoet ditt kan utføre dårlig. Risikostyring - Når du bygger en strategi, bør du alltid ha en utgangsport, uansett hva markedet velger å gjøre. Markedet er et sted for odds, og du må designe et algo for å få deg ut av en handel så snart som mulig dersom den ikke passer din risikofrukt. Vanligvis argumenteres det for at du må risikere 1-2 av kapitalen i hver handel, og er optimal på mange måter, selv om du får arnd 10 falske handler i rekkefølge, vil kapitalen din gå ned med bare 20. Men dette er ikke det tilfelle i faktiske markedsscenariet. Noen avvikende handler vil være mellom 0-1, mens noen kan gå til 3-4, så det er bedre å definere gjennomsnittlig tapskapital per handel og den maksimale kapitalen du kan miste i en handel, da markedene er helt tilfeldige og kan bedømmes . QuoteMore en gang imellom, gjør markedet noe så dumt, det tar pusten bort. Quot - Jim Cramer 2. Testing og optimalisering av strategi slippe. Når vi tester en strategi for historiske data, er vi under forutsetning av at bestillingen vil bli utført på forhåndsdefinert pris ankommet av algoen. Men dette vil aldri være tilfelle, da vi må håndtere markeds beslutningstakere og HFT algo039s nå. Din bestilling i today039s verden vil aldri bli utført til ønsket pris, og det vil bli slippe. Dette må inkluderes i testingen. Market Impact: Volum handlet av algoen er en annen viktig faktor som skal vurderes mens du foretar back-testing og samler historiske resultater. Etter hvert som volumøkningene øker, vil ordrene plassert av algo ha betydelig markedsvirkning, og gjennomsnittsprisen på fylt ordre vil være mye forskjellig. Din algo kan produsere komplette forskjellige resultater i faktiske markedsforhold, hvis du ikke vil studere volumdynamikken din algo har. Optimalisering: De fleste handelsfolk foreslår at du ikke gjør kurvepassing og overoptimalisering, og de er korrekte da markedene er en funksjon av tilfeldige variabler, og ingen to situasjoner vil noensinne være de samme. Så optimalisering av parametere for bestemte situasjoner er en dårlig ide. Jeg vil foreslå at du går for Zonal Optimization. Det er en teknikk som jeg følger, kjøpe identifiserende soner som har lignende egenskaper i form av volatilitet og volum. Optimaliser disse områdene separat, i stedet for å optimalisere for hele perioden. Ovennevnte er noen av de mest grunnleggende og viktigste trinnene jeg følger, når jeg konverterer en grunnleggende tanke til en algoritme og kontrollerer validiteten av den. Sitat Alle har hjernekraft til å følge aksjemarkedet. Hvis du har gjort det gjennom femte klasse matte, kan du gjøre det. quotPeter Lynch Kort svar: Lær matematikk anvendt til handel, strukturen på markeder og eventuelt være en topp nettverksdistribuert systemprogrammerer. Det er tre potensielt parallelle spor som kan tas for å lære algoritmisk handel fra grunnen avhengig av det endelige formålet med hvorfor du ønsker å lære det. Her er de i økende rekkefølge av vanskeligheter som også korrelerer med hvor mye det blir din del av ditt levebrød. De tidligere vil åpne mulighetene for de følgende. Du kan stoppe på et hvilket som helst trinn underveis når du har lært nok eller fått en jobb å gjøre det. Hvis du vil være en quant, bruker det meste matteprogramvare og egentlig ikke være programmerer for et algo-system, så er det korte svaret å få en doktorgrad i matematikk, fysikk eller noe matematisk tungt relatert teknikkemne. Prøv å få praktikplasser i topp hedgefond, stupbutikker eller investeringsbanker. Hvis du kan bli ansatt av et vellykket firma, så vil du bli undervist der ellers, det vant bare. Men i alle fall bør du fullføre 039Self Study039-delen nedenfor for å sikre at du virkelig vil gå gjennom forsøket på å få en doktorgrad. Med mindre du er et geni, hvis du ikke har en doktorgrad, kan du konkurrere med de som gjør det med mindre du spesialiserer seg i programmering av handelssystemer. Hvis du ønsker å være mer på programmeringssiden, prøv å søke om ansettelse etter hvert trinn, men ikke ofte enn en gang per år per firma. Selvstudium Det første trinnet er å forstå hva algoritmisk handel virkelig er og hvilke systemer som kreves for å støtte den. I039d anbefaler å lese gjennom quotAlgorithmic Trading amp DMAquot (Johnson, 2010), noe jeg personlig gjorde og kan anbefale. Det vil la deg forstå på et grunnleggende nivå. Deretter bør du programmere din egen bestillingsbok, en enkel markedsdata simulator og en algoritme implementering på din videre med Java eller CC. For ekstra kreditt som vil hjelpe med å få jobb, bør du også skrive ditt eget nettverkskommunikasjonslag fra begynnelsen. På dette punktet kan du kanskje være ferdig med å svare på spørsmålet alene. Men for fullstendighet og nysgjerrighet, vær så snill å fortsette: Den neste boken som skal håndteres, er quotTrading amp Exchanges: Market Microstructure for Practitionersquot (Harris, 2003). Dette vil gå inn i finere detaljer om hvordan markedene fungerer. Det er en annen bok jeg har lest, men ikke helt studert fordi jeg var en systemprogrammerer og ikke en kvant eller en leder på forretningssiden. Til slutt, hvis du vil begynne å lære matematikken på hvordan markedene fungerer, jobber du gjennom teksten og problemene i quotOptions, Futures og Other Derivativesquot (Hull, 2003). Jeg gjorde det gjennom omtrent halvparten av den læreboken, enten som forberedelse til eller som en del av intern opplæring hos en av mine tidligere arbeidsgivere. Jeg tror jeg opprinnelig fant ut om den boken fordi det var enten foreslått eller nødvendig å lese for en av vel ansett MS Financial Mathematics-programmer. For å få en bedre sjanse til å jobbe gjennom et nyfødt feederprogram, fullfør et MS Financial Mathematics-program hvis du ønsker å være programmerer for en handelsplattform eller et team av quants. Hvis du vil være den som designer algos, må du ta en doktorgrad som er forklart tidligere. Hvis du fortsatt er ferdig med college, så prøv å få en praktikplass på samme type steder. Sysselsetting Uansett hvor mye du lærer i bøker og skole, vil ingenting sammenligne med de små detaljene du lærer mens du jobber for et firma. Hvis du ikke kjenner alle kantsaker og vet når modellen din slutter å fungere, vil du tape penger. Jeg håper at svaret på spørsmålet ditt og at i løpet av læringen lærer du om du virkelig ønsker å gå over fra studiet til det faktiske daglige arbeidet. Det ser ikke ut til å være mulig. Men det er med våre algoritmiske handelsstrategier Det virker ikke mulig. Et algoritmisk handelssystem med så mye trendidentifikasjon, syklusanalyse, buysell sidevolumstrømmer, flere handelsstrategier, dynamisk inngang, mål og stopppriser, og ultrasnabb signalteknologi. Men det er. Faktisk er AlgoTrades algoritmiske handelssystemplattform den eneste i sitt slag. Ikke mer søker etter varme aksjer, sektorer, varer, indekser eller leser markeds meninger. Algotrades gjør alle søk, timing og handel for deg ved hjelp av vårt algoritmiske handelssystem. AlgoTrades dokumenterte strategier kan følges manuelt ved å motta e-post - og SMS-tekstvarsler, eller det kan være 100 handsfree-handel. Det er opp til deg. Du kan slå av på automatisk handel når som helst, slik at du alltid har kontroll over din skjebne. Automatiserte handelssystemer for dyktige investorer Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automatisert algoritmisk handelssystem CFTC REGLE 4.41 - HYPOTETISKE ELLER SIMULERTE RESULTATRESULTATER HAR VISSE BEGRENSNINGER. I FORBINDELSE MED EN AKTUELL PRESTASJONSOPPTAK, FORTSATT SIMULERTE RESULTATER IKKE VIRKELIG HANDEL. OGSÅ SOM HANDLINGENE IKKE ER UTFØRT, HAR RESULTATENE KRAVET FORVERKET FOR KONSEKVENSEN, OM NOEN, AV VISSE MARKEDSFAKTORER, SOM SIKKER LIKVIDITET. SIMULERTE HANDELSPROGRAMMER I ALMINDELIGE ER OGSÅ FØLGENDE AT DE ER DESIGNERT MED HINDSIGHT. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTAT ELLER TAP SOM LIKKER SOM VISES. Ingen representasjon blir gjort eller underforstått at bruken av det algoritmiske handelssystemet vil generere inntekt eller garantere et overskudd. Det er en betydelig risiko for tap knyttet til futures trading og trading exchange traded funds. Futures trading og trading exchange trading fond innebærer en betydelig risiko for tap og er ikke egnet for alle. Disse resultatene er basert på simulerte eller hypotetiske resultatresultater som har visse iboende begrensninger. I motsetning til resultatene som vises i en faktisk ytelsesrekord, representerer disse resultatene ikke reell handel. Også fordi disse handlingene egentlig ikke har blitt utført, kan disse resultatene være under - eller overkompensert for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Simulerte eller hypotetiske handelsprogrammer generelt er også underlagt det faktum at de er utformet til fordel for ettersyn. Ingen representasjon blir gjort at noen konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på disse blir vist. Informasjon på denne nettsiden er utarbeidet uten hensyn til investeringsmålsettingene, den økonomiske situasjonen og behovene til investorer, og videre tilråder abonnenter å ikke handle på noen opplysninger uten å få bestemt råd fra deres finansielle rådgivere, ikke å stole på informasjon fra nettsiden som den primære basis for sine investeringsbeslutninger og å vurdere egen risikoprofil, risikotoleranse og egne stoppfall. - drevet av Enfold WordPress ThemeAs En leder i Algoritmic Trading System Design amp Implementering, tilbyr våre kunder automatiserte handelsstrategier for Day Traders amp Investors. Swing Trader Package Denne pakken bruker våre best performing algoritmer siden du går live. Besøk swing trader siden for å se priser, fullstendig handel statistikk, full handel liste og mer. Denne pakken er ideell for skeptikeren som ønsker å handle et robust system som har gjort det bra i blind walk-forwardout-of-sample-handel. Lei av over optimistiske, testede modeller som aldri ser ut til å fungere når de handles live. Hvis så, vurder dette handelssystemet. Detaljer om Swing Trader System SampP Crusher v2-pakken Denne pakken bruker syv handelsstrategier for å bedre diversifisere kontoen din. Denne pakken utnytter svinghandler, daghandel, jernkondorer og dekksamtaler for å utnytte ulike markedsforhold. Denne pakken handler i enhetsstørrelser på 30.000 og ble utgitt for offentligheten i oktober 2016. Besøk SampP Crusher produktsiden for å se de testene som er testet basert på handelsrapporter. Detaljer om SampP Crusher Hva separerer algoritmisk handel fra andre tekniske handelsteknikker Disse dager virker det som om alle har en mening om Teknisk Trading teknikker. Head amp Shoulder mønstre, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergens, listen fortsetter og fortsetter. I disse videobloggene analyserer vår ledende designingeniør noen eksempler på handelsstrategier som er funnet på nettet. Han tar sine Trading Tips. koder det opp og kjører en enkel backtest for å se hvor effektive de egentlig er. Etter å ha analysert sine opprinnelige resultater optimaliserer han koden for å se om en kvantitativ tilnærming til handel kan forbedre de første funnene. Hvis du er ny til algoritmisk handel, vil disse videobloggene være ganske interessante. Vår designer benytter finite state maskiner for å kode opp disse grunnleggende trading tips. Hvordan er Algoritmisk Trading forskjellig fra tradisjonell teknisk handel Enkelt sagt, krever Algoritmic Trading presisjon og gir et vindu inn i et algoritmepotensial basert på tilbaketesting som har begrensninger. Ser etter gratis algoritmisk handel Tutorial amp Slik videoer Se flere pedagogiske video presentasjoner av vår ledende designer på algoritmisk handel for å inkludere en video som dekker vår Algorithmic Trading Design Methodology og en Algoritmisk Trading Tutorial. Disse gratis videoene gir eksempler på algoritmiske handelskoder og presenterer deg for vår tilnærming til handel med markedene ved hjelp av kvantitativ analyse. I disse videoene ser du mange grunner til at automatisert handel tar av for å inkludere å bidra til å fjerne dine følelser fra handel. AlgoritmicTrading gir handelsalgoritmer basert på et datastyrt system, som også er tilgjengelig for bruk på en personlig datamaskin. Alle kunder mottar de samme signalene i en hvilken som helst algoritmpakke. Alt råd er upersonlig og ikke skreddersydd for en bestemt persons unike situasjon. AlgoritmicTrading, og dens prinsipper, er ikke pålagt å registrere seg hos NFA som en CTA og er offentlig hevdet dette unntaket. Informasjon som er lagt ut på Internett eller distribuert via e-post, har IKKE blitt vurdert av noen offentlige byråer som inkluderer, men er ikke begrenset til, testede rapporter, uttalelser og andre markedsføringsmaterialer. Se nøye gjennom dette før du kjøper våre algoritmer. For mer informasjon om fritaket som vi hevder, vennligst besøk NFA-nettsiden: nfa. futures. orgnfa-registrationctaindex. html. Hvis du har behov for profesjonelt råd som er unikt for din situasjon, vennligst kontakt med en lisensiert meglerCTA. DISCLAIMER: Commodity Futures Trading Commission Futures trading har store potensielle belønninger, men også stor potensiell risiko. Du må være oppmerksom på risikoen og være villig til å godta dem for å investere i futures-markedene. Ikke handle med penger du ikke har råd til å tape. Dette er verken en oppfordring eller et tilbud til BuySell futures. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner de som diskuteres på denne nettsiden eller på eventuelle rapporter. Tidligere resultater av ethvert handelssystem eller metode er ikke nødvendigvis indikativ for fremtidige resultater. Med mindre annet er nevnt, blir alle avkastninger som er lagt ut på dette nettstedet og i våre videoer betraktet som hypotetisk ytelse. HYPOTETISKE PRESTASJONSRESULTATER HAVER mange uavhengige begrensninger, noen av hvilke beskrives nedenfor. INGEN REPRESENTASJON SKAL GJORT AT ENKEL KONTO VIL ELLER ER LIKELIG Å HENT RESULTATER ELLER TAPER SOM LIGER TIL DINE VISTE. Faktisk er det jevnlig forskjell mellom forskjeller mellom hypotetiske resultater og de faktiske resultatene som etterfølgende er oppnådd av ethvert bestemt handelsprogram. ÉN AV BEGRENSNINGENE OM HYPOTETISKE PRESTASJONSRESULTATER ER AT DE GENERELT FORBEREDES MED HINDSIGHT. I tillegg bidrar hypotetisk handel ikke til finansiell risiko, og ingen hypotetisk handel registrerer fullstendig regnskap for konsekvensene av finansiell risiko i faktisk handel. For eksempel kan evnen til å motstå tap eller overholde et bestemt handelsprogram i spite av handelsforsinkelser, er materielle poeng som også kan påvirke virkelige konkrete handelsresultater. DET ER RIKTIG ANDRE FAKTORER SOM ER RELATERTE TIL MARKEDER I ALMINDELIGT ELLER TIL GENNEMFØRELSEN AV NOEN SPESIELT HANDELSPROGRAM, DER KAN IKKE FULLT REGNSKYTTES FOR I FORBEREDELSE AV HYPOTETISKE RESULTATRESULTATER, OG ALLE AV HVILKE KAN DIREKTE GJØRE AKTUELLE HANDELSRESULTATER. Med unntak av utsagnene fra Live-kontoer på Tradestation andor Gain Capital, er alle resultater, grafer og krav på denne nettsiden og i noen videoblogger og eller nyhetsbrev-e-postmeldinger fra resultatet av å teste våre algoritmer under de angitte datoene. Disse resultatene er ikke fra live kontoer som handler våre algoritmer. De er fra hypotetiske kontoer som har begrensninger (se CFTC-regel 4.14 nedenfor og Hypotetisk ytelsesvarsel ovenfor). Faktiske resultater varierer da gitt at simulerte resultater kan under eller over kompensere virkningen av visse markedsfaktorer. Videre bruker våre algoritmer back-testing for å generere handelslister og rapporter som har fordelen av hind-sight. Mens tilbakekrunnede resultater kan ha spektakulær avkastning, en gang slippe, provisjon og lisensavgifter tas i betraktning, vil den faktiske avkastningen variere. Postet maksimale nedskudd er målt på en sluttmåned til sluttmånedersbasis. Videre er de basert på tilbakeprøvde data (se begrensninger av tilbakestesting nedenfor). Faktiske nedslag kan overskride disse nivåene når det handles på livekontoer. CFTC RULE 4.41 - Hypotetiske eller simulerte resultatresultater har visse begrensninger. I motsetning til en faktisk ytelsesrekord representerer simulerte resultater ikke faktisk handel. Siden transaksjonene ikke har blitt utført, kan resultatene under eller over kompenseres for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Simulerte handelsprogrammer generelt er også underlagt det faktum at de er utformet til fordel for ettersyn. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på de som vises. Uttalelser fra våre faktiske kunder som handler algoritmer (algos) inkluderer slipp og provisjon. Utgitte uttalelser er ikke fullstendig revidert eller verifisert og bør betraktes som kundefortellinger. Individuelle resultater varierer. De er reelle utsagn fra ekte mennesker som handler våre algoritmer på auto-pilot, og så vidt vi vet, inkluderer IKKE noen skjønnsmessige handler. Tradelister oppført på dette nettstedet inkluderer også slipp og provisjon. Dette er strengt for demonstrasjonsutdannelsesformål. AlgorithmicTrading gjør ikke kjøp, selg eller hold anbefalinger. Unike opplevelser og tidligere forestillinger garanterer ikke fremtidige resultater. Du bør snakke med din CTA eller finansiell representant, meglerforhandler eller finansanalytiker for å sikre at softwarestrategien du bruker, passer for investeringsprofilen din før du handler i en live meglerkonto. Alle råd og forslag gitt her er ment å kjøre automatisert programvare kun i simuleringsmodus. Trading futures er ikke for alle og har et høyt risikonivå. AlgoritmicTrading, eller noen av dens prinsipper, er IKKE registrert som investeringsrådgiver. Alt gitt råd er upersonlig og ikke skreddersydd for noen bestemt person. Publisert prosentandel per måned er basert på tilbakeprøvde resultater (se begrensninger på tilbakest testing ovenfor) ved hjelp av den tilsvarende pakken. Dette inkluderer rimelig slippage og provisjon. Dette inkluderer IKKE avgifter vi tar betalt for lisensiering av algoritmer som varierer basert på kontostørrelse. Se vår lisensavtale for fullstendig risikoopplysning. 2016 AlgorithmicTrading Alle rettigheter reservert. Personvernregler