أوب و أنظمة التداول الخوارزمية

أساسيات التداول الخوارزمي: المفاهيم والأمثلة.

الخوارزمية هي مجموعة محددة من التعليمات المحددة بوضوح تهدف إلى تنفيذ مهمة أو عملية.

التداول الحسابي (التداول الآلي، التداول في الصندوق الأسود، أو ببساطة التداول ألغو) هو عملية استخدام أجهزة الكمبيوتر المبرمجة لمتابعة مجموعة محددة من التعليمات لوضع التجارة من أجل توليد الأرباح بسرعة وتردد يستحيل على تاجر الإنسان. وتستند مجموعات القواعد المحددة إلى التوقيت أو السعر أو الكمية أو أي نموذج رياضي. وبصرف النظر عن فرص الربح للتاجر، ألغو التداول يجعل الأسواق أكثر سيولة ويجعل التداول أكثر منهجية من خلال استبعاد الآثار البشرية العاطفية على الأنشطة التجارية. (لمزيد من المعلومات، اطلع على اختيار برامج التداول الخوارزمية الصحيحة.)

لنفترض أن المتداول يتبع هذه المعايير التجارية البسيطة:

شراء 50 سهم من الأسهم عندما يكون المتوسط ​​المتحرك لمدة 50 يوما فوق المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم بيع أسهم السهم عندما يقل المتوسط ​​المتحرك ل 50 يوم عن المتوسط ​​المتحرك ل 200 يوم.

وباستخدام هذه المجموعة من تعليمين بسيطين، من السهل كتابة برنامج حاسوبي يقوم برصد سعر السهم تلقائيا (ومؤشرات المتوسط ​​المتحرك) ووضع أوامر الشراء والبيع عند استيفاء الشروط المحددة. التاجر لم يعد يحتاج إلى الحفاظ على مشاهدة للأسعار الحية والرسوم البيانية، أو وضعت في أوامر يدويا. نظام التداول الخوارزمية تلقائيا يفعل ذلك بالنسبة له، عن طريق تحديد بشكل صحيح فرصة التداول. (لمزيد من المعلومات عن المتوسطات المتحركة، اطلع على المتوسطات المتحركة البسيطة التي تجعل المؤشرات تتوقف.)

[إذا كنت ترغب في معرفة المزيد عن ثبت وإلى الاستراتيجيات نقطة التي يمكن في نهاية المطاف أن يعمل في نظام التداول حسابي، تحقق من إنفستوبيديا أكاديمية تصبح دورة اليوم التاجر. ]

فوائد التداول الخوارزمية.

ألغو التداول يوفر الفوائد التالية:

الصفقات التي يتم تنفيذها بأفضل الأسعار الممكنة وضع أمر تجاري فوري ودقيق (وبالتالي فرص عالية للتنفيذ على المستويات المطلوبة) توقيت الصفقات بشكل صحيح وعلى الفور، لتجنب التغيرات الكبيرة في الأسعار خفض تكاليف المعاملات (انظر مثال على نقص التنفيذ أدناه) الشيكات التلقائية في وقت واحد على عدة ظروف السوق تقليل مخاطر الأخطاء اليدوية في وضع الصفقات باكتست الخوارزمية، استنادا إلى البيانات المتاحة الوقت الحقيقي والحقيقي انخفاض احتمال الأخطاء من قبل التجار البشري على أساس العوامل العاطفية والنفسية.

إن الجزء الأكبر من التداول الحالي هو تداول عالي التردد (هفت)، والذي يحاول الاستفادة من وضع عدد كبير من الطلبات بسرعة عالية جدا عبر أسواق متعددة ومعلمات قرار متعددة، بناء على تعليمات مبرمجة مسبقا. (لمزيد من المعلومات حول التداول عالي التردد، راجع استراتيجيات وأسرار شركات التداول عالي التردد).

يستخدم ألغو-ترادينغ في العديد من أشكال الأنشطة التجارية والاستثمارية، بما في ذلك:

المستثمرون على المدى المتوسط ​​إلى الطويل أو شركات شراء (صناديق المعاشات التقاعدية وصناديق الاستثمار وشركات التأمين) الذين يشترون في الأسهم بكميات كبيرة ولكنهم لا يريدون التأثير على أسعار الأسهم مع استثمارات منفصلة وكبيرة الحجم. ويستفيد المتداولون على المدى القصير والمشتركون من جانب البيع (صناع السوق والمضاربون والمراجحون) من تنفيذ التجارة الآلي؛ بالإضافة إلى ذلك، المساعدات التجارية ألغو في خلق السيولة الكافية للبائعين في السوق. التجار المنتظمين (أتباع الاتجاه، أزواج التجار، صناديق التحوط، الخ) تجد أنها أكثر كفاءة بكثير لبرمجة قواعد التداول الخاصة بهم والسماح للتجارة البرنامج تلقائيا.

يوفر التداول الخوارزمي نهجا أكثر انتظاما للتداول النشط من الطرق القائمة على الحدس أو الغريزة للتاجر البشري.

استراتيجيات التداول الخوارزمية.

وتتطلب أي استراتيجية للتداول الخوارزمي فرصة محددة تكون مربحة من حيث تحسين الأرباح أو خفض التكاليف. وفيما يلي استراتيجيات التداول الشائعة المستخدمة في تجارة ألغو:

استراتيجيات التداول الأكثر خوارزمية تتبع الاتجاهات في المتوسطات المتحركة، هروب القناة، حركات مستوى الأسعار والمؤشرات الفنية ذات الصلة. هذه هي أسهل وأبسط الاستراتيجيات لتنفيذ من خلال التداول الحسابي لأن هذه الاستراتيجيات لا تنطوي على اتخاذ أي توقعات أو توقعات الأسعار. وتبدأ الصفقات على أساس حدوث الاتجاهات المستصوبة، التي تكون سهلة ومباشرة لتنفيذها من خلال الخوارزميات دون الدخول في تعقيد التحليل التنبئي. المثال المذكور أعلاه للمتوسط ​​المتحرك 50 و 200 يوم هو الاتجاه الشعبي التالي استراتيجية. (لمزيد من المعلومات حول استراتيجيات التداول الاتجاه، انظر: استراتيجيات بسيطة للاستفادة من الاتجاهات.)

شراء الأسهم المدرجة المزدوجة بسعر أقل في سوق واحدة وبيعها في وقت واحد بسعر أعلى في سوق أخرى تقدم فرق السعر كما الربح خالية من المخاطر أو المراجحة. ويمكن تكرار نفس العملية بالنسبة للأسهم مقابل أدوات العقود الآجلة، حيث أن فروق الأسعار موجودة من وقت لآخر. تطبيق خوارزمية لتحديد مثل هذه الفروق السعرية ووضع أوامر يسمح فرص مربحة بطريقة فعالة.

وقد حددت صناديق المؤشرات فترات من إعادة التوازن لجعل حيازاتها متساوية مع مؤشراتها المرجعية. وهذا يخلق فرصا مربحة للمتداولين الخوارزميين الذين يستفيدون من الصفقات المتوقعة التي تقدم أرباح تتراوح بين 20 و 80 نقطة أساس اعتمادا على عدد الأسهم في صندوق المؤشرات، قبيل إعادة التوازن في مؤشر المؤشرات. يتم بدء هذه الصفقات عن طريق أنظمة التداول الحسابية للتنفيذ في الوقت المناسب وأفضل الأسعار.

وهناك الكثير من النماذج الرياضية المثبتة، مثل استراتيجية التداول دلتا المحايدة، والتي تسمح التداول على مجموعة من الخيارات والأمن الكامنة فيها، حيث يتم وضع الصفقات لتعويض الدلتا الإيجابية والسلبية بحيث يتم الحفاظ على دلتا محفظة في الصفر.

وتستند استراتيجية معدل العائد على فكرة أن الأسعار المرتفعة والمنخفضة للأصل هي ظاهرة مؤقتة تعود إلى قيمتها المتوسطة بشكل دوري. تحديد وتحديد النطاق السعري وتطبيق الخوارزمية بناء على ما يسمح بتداول الصفقات تلقائيا عندما يكسر سعر الأصول من النطاق المحدد.

استراتيجية السعر المتوسط ​​المرجح لحجم الأسهم تفصل أمر كبير وتنشر قطع أصغر حجما من الترتيب إلى السوق باستخدام ملفات تعريف حجم المخزون التاريخية المحددة. والهدف من ذلك هو تنفيذ الأمر بالقرب من متوسط ​​السعر المرجح (فواب)، وبالتالي الاستفادة من متوسط ​​السعر.

وتؤدي استراتيجية متوسط ​​السعر المرجح للوقت إلى تفكيك أمر كبير وتنشر قطع أصغر حجما من النظام إلى السوق باستخدام فترات زمنية مقسمة بالتساوي بين بداية ونهاية الوقت. والهدف من ذلك هو تنفيذ أمر قريب من متوسط ​​السعر بين بداية ونهاية الوقت، وبالتالي تقليل تأثير السوق.

حتى يتم ملء النظام التجاري بالكامل، تستمر هذه الخوارزمية في إرسال أوامر جزئية، وفقا لنسبة المشاركة المحددة وحسب حجم التداول في الأسواق. وترسل "ستيبس ستراتيغي" ذات الصلة الطلبات بناء على النسبة المئوية المحددة من قبل المستخدم من أحجام السوق وتزيد أو تنقص من معدل المشاركة هذا عندما يصل سعر السهم إلى مستويات معرفة من قبل المستخدم.

وتهدف استراتيجية العجز في التنفيذ إلى التقليل من تكلفة تنفيذ أمر الشراء عن طريق التداول في السوق في الوقت الحقيقي، وبالتالي توفير تكلفة الطلب والاستفادة من تكلفة الفرصة البديلة للتأخير في التنفيذ. وستؤدي الاستراتيجية إلى زيادة معدل المشاركة المستهدف عندما يتحرك سعر السهم إيجابيا ويقلله عندما يتحرك سعر السهم سلبا.

هناك عدد قليل من فئات خاصة من الخوارزميات التي تحاول التعرف على "الأحداث" على الجانب الآخر. هذه "خوارزميات الاستنشاق"، المستخدمة، على سبيل المثال، من قبل صانع السوق الجانب بيع لديها المخابرات في الداخل لتحديد وجود أي خوارزميات على الجانب شراء من أجل كبير. هذا الكشف من خلال خوارزميات سوف يساعد صانع السوق تحديد فرص النظام كبيرة وتمكنه من الاستفادة من خلال ملء أوامر بسعر أعلى. يتم تحديد هذا في بعض الأحيان على أنها التكنولوجيا الفائقة الأمامية. (لمزيد من المعلومات حول التداول عالي التردد والممارسات الاحتيالية، راجع: إذا اشتريت الأسهم عبر الإنترنت، فأنت تشارك في هفت.)

المتطلبات الفنية للتجارة الخوارزمية.

تنفيذ الخوارزمية باستخدام برنامج الكمبيوتر هو الجزء الأخير، نادب مع باكتستينغ. ويتمثل التحدي في تحويل الاستراتيجية المحددة إلى عملية محوسبة متكاملة لها إمكانية الوصول إلى حساب تداول لوضع الأوامر. ويلزم ما يلي:

المعرفة البرمجة الحاسوبية لبرمجة استراتيجية التداول المطلوبة والمبرمجين استأجرت أو برامج التداول مسبقة الصنع شبكة الاتصال والوصول إلى منصات التداول لوضع أوامر الوصول إلى تغذية البيانات السوق التي سيتم رصدها من قبل خوارزمية للحصول على فرص لوضع أوامر القدرة والبنية التحتية من أجل إعادة النظر في النظام الذي تم بناؤه قبل بدء تشغيله في الأسواق الحقيقية. توفر البيانات التاريخية للاختبار المسبق، تبعا لتعقيد القواعد المطبقة في الخوارزمية.

وفيما يلي مثال شامل: رويال داتش شل (رديز) مدرج في بورصة أمستردام (إكس) وبورصة لندن (لس). دعونا نبني خوارزمية لتحديد فرص المراجحة. وفيما يلي بعض الملاحظات المثيرة للاهتمام:

تداول الفوركس باليورو، في حين يتداول سوق لندن للأوراق المالية بالجنيه الإسترليني بسبب فارق التوقيت لمدة ساعة واحدة، يفتح مؤشر إكس قبل ساعة من سوق لندن للأوراق المالية، يليه كلا من التبادل التجاري في وقت واحد للساعات القليلة القادمة ثم يتداول فقط في بورصة لندن خلال الساعة الأخيرة مع إغلاق إكس .

هل يمكننا أن نستكشف إمكانية التداول بالمراجحة على أسهم شركة رويال داتش شل المدرجة في هذين السوقين بعملتين مختلفتين؟

برنامج حاسوبي يمكنه قراءة أسعار السوق الحالية السعر يغذي من كل من لس و إكس إكس تغذية سعر صرف العملات الأجنبية مقابل سعر صرف غبب-ور القدرة على وضع الأمر الذي يمكن أن توجه النظام إلى الصرف الصحيح القدرة على الاختبار السابق على الأعلاف السعر التاريخية.

يجب أن يقوم برنامج الكمبيوتر بما يلي:

قراءة تغذية الأسعار الواردة من أسهم رديز من كلا التبادل باستخدام أسعار الصرف الأجنبي المتاحة، وتحويل سعر عملة واحدة إلى أخرى إذا كان هناك اختلاف كبير بما فيه الكفاية السعر (خصم تكاليف الوساطة) مما يؤدي إلى فرصة مربحة، ثم وضع شراء ترتيب على سعر صرف أقل وبيع النظام على ارتفاع سعر الصرف إذا تم تنفيذ أوامر كما هو مطلوب، فإن الأرباح التحكيم تتبع.

بسيطة وسهلة! ومع ذلك، فإن ممارسة التداول الخوارزمية ليست بهذه البساطة للحفاظ على وتنفيذ. تذكر، إذا كنت يمكن أن تضع التجارة ألغو ولدت، لذلك يمكن للمشاركين في السوق الأخرى. وبالتالي، تتقلب الأسعار في الملي ثانية وحتى الميكروثانية. في المثال أعلاه، ماذا يحدث إذا تم تنفيذ صفقة الشراء، ولكن تجارة البيع لا تتغير مع تغير أسعار البيع في الوقت الذي يصل فيه طلبك إلى السوق؟ سوف ينتهي بك الأمر يجلس مع موقف مفتوح، مما يجعل استراتيجية المراجحة الخاص بك لا قيمة له.

هناك مخاطر وتحديات إضافية: على سبيل المثال، مخاطر فشل النظام، وأخطاء الاتصال بالشبكة، والفترات الزمنية بين أوامر التجارة والتنفيذ، والأهم من ذلك كله، الخوارزميات الناقصة. وكلما كانت الخوارزمية الأكثر تعقيدا، فإن الأمر يحتاج إلى مزيد من الاختبار المسبق الأكثر صرامة قبل وضعها موضع التنفيذ.

الخط السفلي.

التحليل الكمي لأداء الخوارزمية يلعب دورا هاما ويجب دراسته بشكل نقدي. انها مثيرة للذهاب لأتمتة بمساعدة أجهزة الكمبيوتر مع فكرة لكسب المال دون عناء. ولكن يجب على المرء أن يتأكد من أن النظام يتم اختبارها بشكل كامل ويحدد الحدود المطلوبة. يجب على التجار التحليليين النظر في تعلم البرمجة ونظم البناء من تلقاء نفسها، ليكونوا واثقين من تنفيذ الاستراتيجيات الصحيحة بطريقة مضمونة. استخدام الحذر واختبار شامل من ألغو التداول يمكن أن تخلق فرص مربحة. (لمزيد من المعلومات، راجع كيفية كتابة روبوت ألغو التجاري الخاص بك.)

QuantStart.

الانضمام إلى كوانتكاديمي بوابة العضوية الخاصة التي تلبي احتياجات التجزئة المتزايد بسرعة المجتمع تاجر الكمي. سوف تجد مجموعة من ذوي الخبرة مثل التفكير من التجار الكميون على استعداد للرد على أسئلة التداول الكمي الأكثر إلحاحا.

تحقق من بلدي يبوك على التداول الكمي حيث أنا يعلمك كيفية بناء مربحة استراتيجيات التداول المنهجي مع أدوات بايثون، من الصفر.

نلقي نظرة على بلدي الكتاب الاليكتروني الجديد على استراتيجيات التداول المتقدمة باستخدام تحليل سلسلة زمنية، والتعلم الآلي والإحصاءات بايزي، مع بيثون و R.

من قبل مايكل هالز مور في 26 يوليو 2013.

واحدة من الأسئلة الأكثر تواترا التي تلقيتها في كيس البريد قس هو "ما هي أفضل لغة البرمجة للتجارة الخوارزمية؟". الجواب القصير هو أنه لا توجد لغة "أفضل". يجب النظر في معايير الاستراتيجية، والأداء، نمطية، والتنمية، والمرونة والتكلفة. سوف توضح هذه المقالة المكونات الضرورية لهيكل نظام التداول الخوارزمي وكيف تؤثر القرارات المتعلقة بالتنفيذ على اختيار اللغة.

أولا، سيتم النظر في المكونات الرئيسية لنظام التداول الخوارزمي، مثل أدوات البحث، ومحفظة المحفظة، ومدير المخاطر ومحرك التنفيذ. وفي وقت لاحق، سيتم دراسة استراتيجيات التداول المختلفة وكيفية تأثيرها على تصميم النظام. على وجه الخصوص وتيرة التداول وحجم التداول المحتمل على حد سواء سيتم مناقشتها.

مرة واحدة وقد تم اختيار استراتيجية التداول، فمن الضروري لمهندس النظام بأكمله. وهذا يشمل اختيار الأجهزة، ونظام التشغيل (ق) ومرونة النظام ضد الأحداث النادرة، التي يحتمل أن تكون كارثية. وبينما يجري النظر في العمارة، يجب إيلاء الاعتبار الواجب للأداء - سواء لأدوات البحث أو لبيئة التنفيذ المباشر.

ما هو نظام التداول في محاولة القيام به؟

قبل اتخاذ قرار بشأن "أفضل" اللغة التي لكتابة نظام التداول الآلي من الضروري تحديد المتطلبات. هل سيكون النظام قائما على التنفيذ فقط؟ هل يتطلب النظام إدارة مخاطر أو وحدة بناء محفظة؟ سوف يتطلب النظام باكتستر عالية الأداء؟ بالنسبة لمعظم الاستراتيجيات نظام التداول يمكن تقسيمها إلى فئتين: البحوث وتوليد إشارة.

وتتعلق البحوث بتقييم أداء الاستراتيجية على البيانات التاريخية. إن عملية تقييم إستراتيجية التداول على بيانات السوق السابقة تعرف ب "الاختبار المسبق". وسيكون حجم البيانات والتعقيد الخوارزمي لها تأثير كبير على كثافة الحسابية من باكتستر. سرعة وحدة المعالجة المركزية والتزامن غالبا ما تكون العوامل المحددة في تحسين سرعة تنفيذ البحث.

ويتعلق توليد الإشارة بتوليد مجموعة من إشارات التداول من خوارزمية وإرسال هذه الأوامر إلى السوق، وعادة عن طريق الوساطة. بالنسبة لبعض الإستراتیجیات، یلزم وجود مستوى عال من الأداء. قضايا الإدخال / الإخراج مثل عرض النطاق الترددي للشبكة والكمون غالبا ما تكون العامل المحدد في تحسين أنظمة التنفيذ. وبالتالي فإن اختيار اللغات لكل مكون من مكونات النظام بأكمله قد يكون مختلفا تماما.

نوع، وتيرة وحجم الاستراتيجية.

وسيكون لنوع الاستراتيجية الخوارزمية المستخدمة أثر كبير على تصميم النظام. وسوف يكون من الضروري النظر في الأسواق التي يجري تداولها، والاتصال ببائعي البيانات الخارجية، وتواتر وحجم الاستراتيجية، والمفاضلة بين سهولة التنمية وتحسين الأداء، فضلا عن أي أجهزة مخصصة، بما في ذلك العرف المشترك والخوادم، وحدات معالجة الرسومات أو فبغا التي قد تكون ضرورية.

خيارات التكنولوجيا لاستراتيجية منخفضة الأسهم الأسهم الولايات المتحدة سوف تختلف اختلافا كبيرا عن تلك التي من استراتيجية عالية التردد التحكيم الإحصائية التداول في سوق العقود الآجلة. قبل اختيار اللغة يجب تقييم العديد من بائعي البيانات التي تتعلق باستراتيجية في متناول اليد.

سيكون من الضروري النظر في الاتصال بالمورد، وهيكل أي واجهات برمجة تطبيقات، وتوقيت البيانات، ومتطلبات التخزين والمرونة في مواجهة البائع الذي يعمل دون اتصال. ومن الحكمة أيضا أن تمتلك إمكانية الوصول السريع إلى العديد من البائعين! ولجميع الأدوات المختلفة مخزونات تخزين خاصة بها، ومن الأمثلة على ذلك رموز شريط متعددة للأسهم وتاريخ انتهاء الصلاحية للعقود الآجلة (ناهيك عن أي بيانات أوتك محددة). ويتعين مراعاة ذلك في تصميم المنصة.

ومن المرجح أن يكون تكرار الاستراتيجية واحدا من أكبر العوامل الدافعة لكيفية تحديد كومة التكنولوجيا. الاستراتيجيات التي تستخدم بيانات أكثر تواترا من الحانات بدقة أو الثانية تتطلب اهتماما كبيرا فيما يتعلق بالأداء.

وتؤدي الاستراتيجية التي تتجاوز الحدود الثانية (أي بيانات القراد) إلى تصميم مدعوم بالأداء باعتباره الشرط الأساسي. وبالنسبة للاستراتيجيات ذات التردد العالي، سيلزم تخزين كمية كبيرة من بيانات السوق وتقييمها. برامج مثل HDF5 أو كدب + تستخدم عادة لهذه الأدوار.

من أجل معالجة كميات واسعة من البيانات اللازمة لتطبيقات هفت، يجب أن تستخدم على نطاق واسع باكتستر ونظام التنفيذ. C / C ++ (ربما مع بعض المجمع) من المرجح أن أقوى مرشح اللغة. وسوف تتطلب استراتيجيات فائقة التردد تقريبا تقريبا الأجهزة المخصصة مثل فبغاس، وتبادل المشاركة في الموقع وضبط شبكة النواة / شبكة.

نظم البحوث.

نظم البحوث عادة ما تنطوي على مزيج من التنمية التفاعلية والنصوص الآلي. وغالبا ما يحدث الأول داخل إيد مثل فيسوال ستوديو، ماتلاب أو R ستوديو. ويشمل هذا الأخير حسابات عددية واسعة النطاق على العديد من المعلمات ونقاط البيانات. وهذا يؤدي إلى اختيار اللغة توفير بيئة مباشرة لاختبار التعليمات البرمجية، ولكن أيضا يوفر أداء كافيا لتقييم الاستراتيجيات على أبعاد متعددة المعلمة.

تتضمن إيديس النموذجية في هذا المجال ميكروسوفت فيسوال C ++ / C #، الذي يحتوي على أدوات مساعدة التصحيح واسعة، وقدرات اكتمال التعليمات البرمجية (عبر "إنتليسنز") ومحات عامة مباشرة من كومة المشروع بأكمله (عبر قاعدة البيانات أورم، لينق)؛ ماتلاب، الذي صمم لالجبر العددي واسعة النطاق وعمليات فيكتوريسد، ولكن بطريقة وحدة التحكم التفاعلية؛ R ستوديو، الذي يلتف وحدة تحكم اللغة الإحصائية R في إيد كاملة؛ إكليبس إيد لينوكس جافا و C ++؛ و إيدس شبه الملكية مثل إينوهت الستارة لبيثون، والتي تشمل مكتبات تحليل البيانات مثل نومبي، سسيبي، سكيت-تعلم والباندا في بيئة تفاعلية واحدة (وحدة التحكم).

ل باكتستينغ العددية، جميع اللغات المذكورة أعلاه هي مناسبة، على الرغم من أنه ليس من الضروري استخدام واجهة المستخدم الرسومية / إيد كما سيتم تنفيذ التعليمات البرمجية "في الخلفية". الاعتبار الرئيسي في هذه المرحلة هو سرعة التنفيذ. غالبا ما تكون اللغة المترجمة (مثل C ++) مفيدة إذا كانت أبعاد معلمة باكتستينغ كبيرة. تذكر أنه من الضروري أن نكون حذرين من هذه الأنظمة إذا كان هذا هو الحال!

وغالبا ما تستفيد اللغات المفترضة مثل بيثون من المكتبات عالية الأداء مثل نومبي / بانداس لخطوة الاختبار المسبق، من أجل الحفاظ على درجة معقولة من القدرة التنافسية مع معادلات مجمعة. في نهاية المطاف سيتم تحديد اللغة المختارة لل باكتستينغ من قبل الاحتياجات الخوارزمية محددة وكذلك مجموعة من المكتبات المتاحة في اللغة (أكثر على ذلك أدناه). ومع ذلك، فإن اللغة المستخدمة لباكتستر والبيئات البحثية يمكن أن تكون مستقلة تماما عن تلك المستخدمة في بناء محفظة، وإدارة المخاطر ومكونات التنفيذ، كما سيتبين.

إدارة المحفظة وإدارة المخاطر.

وغالبا ما يتم تجاهل مكونات بناء المحفظة وإدارة المخاطر من قبل تجار التجزئة الخوارزمية. هذا هو دائما تقريبا خطأ. وتوفر هذه الأدوات الآلية التي سيتم من خلالها الحفاظ على رأس المال. فهي لا تحاول فقط التخفيف من عدد الرهانات "المحفوفة بالمخاطر"، بل إنها تقلل أيضا من تقلبات الصفقات نفسها، مما يقلل من تكاليف المعاملات.

ويمكن أن يكون للإصدارات المتطورة من هذه المكونات تأثير كبير على نوعية وربحية الربحية. فمن السهل إنشاء استراتيجيات مستقرة حيث يمكن بسهولة تعديل آلية بناء المحفظة ومدير المخاطر للتعامل مع أنظمة متعددة. ومن ثم ينبغي اعتبارها عناصر أساسية في بداية تصميم نظام تجاري حسابي.

وظيفة نظام بناء محفظة هو اتخاذ مجموعة من الصفقات المطلوبة وإنتاج مجموعة من الصفقات الفعلية التي تقلل من زبد، والحفاظ على التعرض لعوامل مختلفة (مثل القطاعات وفئات الأصول والتقلب وغيرها) وتحسين تخصيص رأس المال لمختلف استراتيجيات في محفظة.

غالبا ما يقلل بناء الحافظة من مشكلة الجبر الخطي (مثل معامل المصفوفة)، وبالتالي يعتمد الأداء بشكل كبير على فعالية تنفيذ الجبر الخطي العددي المتوفر. وتشمل المكتبات الشائعة أوبلاس، لاباك و ناغ ل C ++. ماتلاب تمتلك أيضا عمليات مصفوفة الأمثل على نطاق واسع. يستخدم بيثون نومبي / سسيبي لمثل هذه الحسابات. وستتطلب المحفظة التي تمت إعادة توازنها بشكل متكرر مكتبة مصفوفة مجمعة (ومثبتة بشكل جيد!) لتنفيذ هذه الخطوة، حتى لا تعيق نظام التداول.

إدارة المخاطر جزء آخر مهم للغاية من نظام التداول الخوارزمي. يمكن أن تأتي المخاطر في أشكال عديدة: زيادة التقلبات (على الرغم من أن هذا قد يكون مرغوبا فيه لاستراتيجيات معينة!)، وزيادة الارتباطات بين فئات الأصول، والتخلف عن الطرف المقابل، وانقطاعات الخادم، وأحداث "البجعة السوداء"، والبق غير المكتشفة في قانون التداول، على سبيل المثال لا الحصر.

وتسعى مكونات إدارة المخاطر إلى التنبؤ بآثار التقلبات المفرطة والروابط بين فئات األصول وتأثيرها الالحق على رأس المال المتداول. في كثير من الأحيان هذا يقلل إلى مجموعة من الحسابات الإحصائية مثل مونت كارلو "اختبارات الإجهاد". وهذا يشبه إلى حد كبير الاحتياجات الحسابية لمحرك تسعير المشتقات وعلى هذا النحو سوف تكون مرتبطة بو. هذه المحاكاة هي موازية للغاية (انظر أدناه)، وإلى حد ما، فمن الممكن "رمي الأجهزة في المشكلة".

أنظمة التنفيذ.

وتتمثل مهمة نظام التنفيذ في تلقي إشارات تجارية مصفاة من مكونات بناء المحفظة وإدارة المخاطر وإرسالها إلى وساطة أو أي وسيلة أخرى للوصول إلى الأسواق. بالنسبة لمعظم استراتيجيات التداول خوارزمية التجزئة وهذا ينطوي على اتصال أبي أو فيكس إلى الوساطة مثل وسطاء التفاعلية. الاعتبارات الأساسية عند اتخاذ قرار بشأن لغة تشمل جودة أبي، توفر اللغة المجمع ل أبي، وتيرة التنفيذ والانزلاق المتوقع.

تشير "جودة" واجهة برمجة التطبيقات إلى مدى توثيقها بشكل جيد، ونوع الأداء الذي توفره، وما إذا كانت تحتاج إلى برنامج مستقل يمكن الوصول إليه أو ما إذا كان يمكن إنشاء بوابة بطريقة بدون رأس (أي واجهة المستخدم الرسومية). في حالة الوسطاء التفاعليين، يجب أن تعمل أداة ترادر ​​وركستاتيون في بيئة واجهة المستخدم الرسومية من أجل الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم. كان لي مرة واحدة لتثبيت طبعة سطح المكتب أوبونتو على خادم سحابة الأمازون للوصول إلى وسطاء التفاعلية عن بعد، بحتة لهذا السبب!

توفر معظم واجهات برمجة التطبيقات واجهة C ++ و / أو جافا. وعادة ما يصل إلى المجتمع لتطوير مغلفات لغة محددة ل C #، بايثون، R، إكسل وماتلاب. لاحظ أنه مع كل الإضافات الإضافية المستخدمة (وخاصة أبي مغلفات) هناك مجال للخلل لزحف إلى النظام. دائما اختبار الإضافات من هذا النوع وضمان الحفاظ عليها بنشاط. مقياس جدير بالاهتمام هو معرفة عدد التحديثات الجديدة التي تم إجراؤها على كودباس في الأشهر الأخيرة.

تردد التنفيذ هو في غاية الأهمية في خوارزمية التنفيذ. لاحظ أن المئات من الطلبات قد يتم إرسالها كل دقيقة، وعلى هذا النحو أمر بالغ الأهمية. سوف يتم تكبد الانزلاق من خلال نظام التنفيذ سيئة الأداء وهذا سيكون له تأثير كبير على الربحية.

تعتبر اللغات التي تمت كتابتها إحصائيا (انظر أدناه) مثل C ++ / جافا بشكل عام مثالية للتنفيذ ولكن هناك مفاضلة في وقت التطوير والاختبار وسهولة الصيانة. اللغات التي يتم كتابتها ديناميكيا، مثل بيثون و بيرل هي الآن بشكل عام "سريع بما فيه الكفاية". تأكد دائما من تصميم المكونات بطريقة نمطية (انظر أدناه) بحيث يمكن "تبديلها" خارجا كما موازين النظام.

التخطيط المعماري وعملية التنمية.

وقد نوقشت أعلاه مكونات نظام تجاري، ومتطلباته من حيث التردد والحجم، غير أنه لم يتم بعد تغطية الهياكل الأساسية للنظام. أولئك الذين يعملون كمتاجر التجزئة أو يعملون في صندوق صغير من المرجح أن "يرتدي قبعات كثيرة". وسوف يكون من الضروري أن تغطي نموذج ألفا، وإدارة المخاطر والتنفيذ المعلمات، وأيضا التنفيذ النهائي للنظام. قبل مناقشة لغات محددة، سيتم مناقشة تصميم بنية النظام الأمثل.

فصل الشواغل.

ومن أهم القرارات التي يجب اتخاذها في البداية كيفية "فصل الشواغل" عن نظام تجاري. في تطوير البرمجيات، وهذا يعني أساسا كيفية تفريق مختلف جوانب النظام التجاري إلى مكونات وحدات منفصلة.

من خلال تعريض الواجهات في كل من المكونات من السهل مبادلة أجزاء من النظام للنسخ الأخرى التي تساعد على الأداء، والموثوقية أو الصيانة، دون تعديل أي رمز التبعية الخارجية. وهذه هي "أفضل الممارسات" لهذه النظم. وبالنسبة للاستراتيجيات في الترددات المنخفضة، ينصح بهذه الممارسات. فبالنسبة لتداول الترددات العالية جدا، قد يكون من الضروري تجاهل قاعدة البيانات على حساب التغيير والتبديل في النظام للحصول على المزيد من الأداء. قد يكون من المرغوب فيه نظام أكثر إحكاما.

إن إنشاء خريطة مكونة لنظام التداول الخوارزمي يستحق مقالا في حد ذاته. ومع ذلك، فإن النهج الأمثل هو التأكد من وجود مكونات منفصلة للمدخلات بيانات السوق التاريخية والحقيقية، وتخزين البيانات، أبي الوصول إلى البيانات، باكتستر، معايير الاستراتيجية، بناء محفظة وإدارة المخاطر وأنظمة التنفيذ الآلي.

على سبيل المثال، إذا كان مخزن البيانات قيد الاستخدام حاليا ضعيفا، حتى عند مستويات كبيرة من التحسين، يمكن تبديله مع الحد الأدنى من إعادة الكتابة إلى ابتلاع البيانات أو أبي الوصول إلى البيانات. بقدر ما باكتستر والمكونات اللاحقة المعنية، ليس هناك فرق.

فائدة أخرى من المكونات فصل هو أنه يسمح لمجموعة متنوعة من لغات البرمجة لاستخدامها في النظام العام. ليست هناك حاجة إلى أن تقتصر على لغة واحدة إذا كانت طريقة الاتصال من مكونات اللغة مستقلة. وسوف يكون هذا هو الحال إذا كانوا التواصل عبر تكب / إب، زيرومق أو بعض بروتوكول آخر اللغة مستقلة.

وكمثال ملموس، يجب النظر في حالة نظام باكتستينغ الذي كتب في C ++ لأداء "طحن عدد"، في حين تتم كتابة مدير محفظة ونظم التنفيذ في بيثون باستخدام سسيبي و إبي.

اعتبارات الأداء.

الأداء هو اعتبار كبير لمعظم استراتيجيات التداول. لاستراتيجيات تردد أعلى هو العامل الأكثر أهمية. "الأداء" يغطي مجموعة واسعة من القضايا، مثل سرعة التنفيذ الخوارزمية، الكمون الشبكة، عرض النطاق الترددي، I / O البيانات، التزامن / التوازي والتحجيم. كل من هذه المجالات هي التي تغطيها بشكل فردي الكتب المدرسية الكبيرة، لذلك هذه المادة سوف تخدش فقط سطح كل موضوع. سيتم الآن مناقشة الهندسة المعمارية واختيار اللغة من حيث آثارها على الأداء.

الحكمة السائدة كما ذكر دونالد نوث، أحد آباء علوم الحاسوب، هو أن "التحسين المبكر هو جذر كل الشر". هذا هو الحال دائما تقريبا - إلا عند بناء خوارزمية التداول عالية التردد! بالنسبة لأولئك الذين يرغبون في استراتيجيات التردد المنخفض، نهج مشترك هو بناء نظام في أبسط طريقة ممكنة وتحسين فقط كما تبدأ الاختناقات في الظهور.

وتستخدم أدوات التنميط لتحديد أين تنشأ الاختناقات. يمكن أن تكون ملامح لجميع العوامل المذكورة أعلاه، إما في بيئة ويندوز أو لينوكس. هناك العديد من أنظمة التشغيل وأدوات اللغة المتاحة للقيام بذلك، فضلا عن المرافق طرف ثالث. وسيتم الآن مناقشة اختيار اللغة في سياق الأداء.

C ++ و جافا و بيثون و R و ماتلاب كلها تحتوي على مكتبات عالية الأداء (إما كجزء من معيارها أو خارجيا) لبنية البيانات الأساسية والعمل الخوارزمي. C ++ السفن مع مكتبة قالب قياسي، في حين يحتوي بيثون نومبي / سسيبي. المهام الرياضية المشتركة هي التي يمكن العثور عليها في هذه المكتبات ونادرا ما تكون مفيدة لكتابة تنفيذ جديد.

ويتمثل أحد الاستثناءات في ما إذا كانت معمارية الأجهزة عالية التخصيص مطلوبة، وأن الخوارزمية تستخدم استخداما موسعا للملحقات الخاصة (مثل مخابئ مخصصة). ومع ذلك، في كثير من الأحيان "إعادة اختراع العجلة" الوقت النفايات التي يمكن أن تنفق بشكل أفضل تطوير وتحسين أجزاء أخرى من البنية التحتية التجارية. وقت التطوير ثمين للغاية وخاصة في سياق المطورين الوحيد.

وكثيرا ما يكون الكمون مشكلة في نظام التنفيذ حيث أن أدوات البحث عادة ما تكون موجودة على نفس الجهاز. بالنسبة إلى السابق، يمكن أن يحدث الكمون عند نقاط متعددة على طول مسار التنفيذ. يجب استشارة قواعد البيانات (زمن الاستجابة للقرص / الشبكة)، يجب إنشاء إشارات (التشغيل المؤقت، زمن استجابة الرسائل)، وإشارات التجارة المرسلة (زمن استجابة نيك) والأوامر المعالجة (زمن الاستجابة الداخلي للتبادل).

لعمليات تردد أعلى من الضروري أن تصبح مألوفة على نحو وثيق مع التحسين الأمثل، فضلا عن الأمثل لنقل الشبكة. هذا هو منطقة عميقة و هو إلى حد كبير خارج نطاق هذه المادة ولكن إذا كان المطلوب خوارزمية أوفت ثم يكون على بينة من عمق المعرفة المطلوبة!

التخزين المؤقت مفيد جدا في مجموعة أدوات مطور التداول الكمي. التخزين المؤقت يشير إلى مفهوم تخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر بطريقة تسمح بالوصول إلى الأداء العالي، على حساب احتمال عدم دقة البيانات. تحدث حالة الاستخدام الشائعة في تطوير الويب عند أخذ البيانات من قاعدة بيانات علائقية تدعمها الأقراص ووضعها في الذاكرة. أي طلبات لاحقة للبيانات لا تضطر إلى "ضرب قاعدة البيانات" وبالتالي مكاسب الأداء يمكن أن تكون كبيرة.

للتداول حالات التخزين المؤقت يمكن أن تكون مفيدة للغاية. على سبيل المثال، يمكن تخزين الحالة الحالية لمحفظة إستراتيجية في ذاكرة التخزين المؤقت حتى يتم إعادة توازنها، بحيث لا تحتاج القائمة إلى إعادة توليدها عند كل حلقة من خوارزمية التداول. من المرجح أن يكون هذا التجميع وحدة المعالجة المركزية عالية أو القرص I / O العملية.

ومع ذلك، التخزين المؤقت لا يخلو من القضايا الخاصة بها. تجديد بيانات ذاكرة التخزين المؤقت في كل مرة، ويرجع ذلك إلى طبيعة فوليلي تخزين ذاكرة التخزين المؤقت، يمكن أن تضع طلبا كبيرا على البنية التحتية. وثمة مسألة أخرى هي تكديس الكلاب، حيث يتم تنفيذ أجيال متعددة من نسخة مخبأ جديدة تحت حمولة عالية للغاية، الأمر الذي يؤدي إلى فشل سلسلة.

تخصيص الذاكرة الديناميكية عملية مكلفة في تنفيذ البرامج. وبالتالي فإنه من الضروري لتطبيقات التداول أداء أعلى أن تكون على بينة جيدا كيف يتم تخصيص الذاكرة وإزالة ديالوكاتد خلال تدفق البرنامج. معايير اللغة الأحدث مثل جافا و C # و بيثون جميعها تؤدي إلى جمع القمامة التلقائي، الذي يشير إلى إلغاء تخصيص الذاكرة التي يتم تخصيصها ديناميكيا عندما تخرج الكائنات من النطاق.

جمع القمامة مفيد للغاية أثناء التطوير لأنه يقلل من الأخطاء ويساعد القراءة. ومع ذلك، فإنه غالبا ما يكون دون المستوى الأمثل لبعض استراتيجيات التداول عالية التردد. عادة ما تكون هناك حاجة لجمع القمامة المخصصة لهذه الحالات. في جافا، على سبيل المثال، من خلال ضبط جامع القمامة وتكوين كومة الذاكرة المؤقتة، فمن الممكن الحصول على أداء عال لاستراتيجيات هفت.

C ++ لا توفر جامع القمامة الأصلي ولذلك فمن الضروري التعامل مع جميع تخصيص الذاكرة / ديالوكاتيون كجزء من تنفيذ كائن. في حين يحتمل أن يكون عرضة للخطأ (يحتمل أن يؤدي إلى مؤشرات التعلق) من المفيد للغاية أن يكون التحكم الدقيق الحبيبات لكيفية ظهور الكائنات على كومة لتطبيقات معينة. عند اختيار لغة تأكد من دراسة كيفية عمل جامع القمامة وما إذا كان يمكن تعديلها لتحسين حالة استخدام معينة.

العديد من العمليات في أنظمة التداول الخوارزمية هي قابلة للتوازي. وهذا يشير إلى مفهوم تنفيذ عمليات برمجية متعددة في نفس الوقت، أي في "موازية". وتشمل ما يسمى بالخوارزميات "الموازية بشكل محرج" خطوات يمكن حسابها بشكل مستقل تماما عن الخطوات الأخرى. بعض العمليات الإحصائية، مثل محاكاة مونتي كارلو، هي مثال جيد للخوارزميات المتوازية بشكل محرج حيث يمكن حساب كل سحب عشوائي وعملية المسار اللاحقة دون معرفة مسارات أخرى.

الخوارزميات الأخرى هي موازية جزئيا فقط. ديناميات السوائل المحاكاة هي مثل هذا المثال، حيث مجال الحساب يمكن تقسيمها، ولكن في نهاية المطاف يجب أن هذه المجالات التواصل مع بعضها البعض، وبالتالي فإن العمليات هي متتابعة جزئية. تخضع الخوارزميات المتوازية لقانون أمدال، الذي يوفر الحد الأعلى النظري لزيادة أداء خوارزمية متوازية عندما يخضع لعمليات $ N $ منفصلة (على سبيل المثال، على وحدة المعالجة المركزية الأساسية أو مؤشر الترابط).

أصبح باراليليساتيون ذات أهمية متزايدة كوسيلة للتحسين منذ ركض سرعة المعالج على مدار الساعة، كما تحتوي المعالجات الأحدث العديد من النوى التي لإجراء حسابات موازية. وقد أدى ارتفاع أجهزة الرسومات الاستهلاكية (في الغالب لألعاب الفيديو) إلى تطوير وحدات المعالجة الرسومية (غبوس)، التي تحتوي على مئات من "النوى" لعمليات متزامنة للغاية. وأصبحت وحدات معالجة الجرافيك هذه بأسعار معقولة جدا. وقد أدت الأطر الرفيعة المستوى، مثل أطر نفيديا، إلى اعتماد واسع النطاق في الأوساط الأكاديمية والمالية.

هذه الأجهزة غبو عادة ما تكون مناسبة فقط للجانب البحثي من التمويل الكمي، في حين يتم استخدام الأجهزة الأخرى أكثر تخصصا (بما في ذلك الميدان بوابة برمجة صفائف - فبغاس) ل (U) هفت. في الوقت الحاضر، معظم اللغات الحديثة تدعم درجة من التزامن / تعدد المواضيع. وبالتالي فمن مباشرة لتحسين باكتستر، لأن جميع الحسابات مستقلة بشكل عام عن الآخرين.

يشير التحجيم في هندسة البرمجيات والعمليات إلى قدرة النظام على التعامل مع الأحمال المتزايدة باستمرار في شكل طلبات أكبر، واستخدام المعالج العالي والمزيد من تخصيص الذاكرة. في التداول الخوارزمي استراتيجية قادرة على نطاق إذا كان يمكن قبول كميات أكبر من رأس المال، ولا تزال تنتج عائدات متسقة. جداول تكديس تكنولوجيا التداول إذا كان يمكن أن تحمل حجم التجارة أكبر وزيادة الكمون، دون الاختناقات.

في حين يجب أن تصمم النظم على نطاق واسع، غالبا ما يكون من الصعب التنبؤ مسبقا حيث سيحدث عنق الزجاجة. وسيساعد قطع الأشجار، والاختبار، والتنميط، والرصد على نحو كبير في السماح للنظام بتوسيع نطاقه. وغالبا ما توصف اللغات نفسها بأنها "غير قابلة للتغيير". وهذا عادة ما يكون نتيجة للتضليل، وليس الحقيقة الصعبة. هذا هو إجمالي كومة التكنولوجيا التي ينبغي التأكد من قابلية، وليس اللغة. ومن الواضح أن لغات معينة لها أداء أكبر من غيرها في حالات الاستخدام على وجه الخصوص، ولكن لغة واحدة هي "أفضل" أبدا من أي معنى آخر.

إحدى وسائل إدارة المقياس هي فصل المخاوف، كما ذكرنا سابقا. من أجل زيادة القدرة على التعامل مع "المسامير" في النظام (أي التقلبات المفاجئة التي تؤدي إلى مجموعة كبيرة من الصفقات)، فمن المفيد إنشاء "بنية الطابور رسالة". وهذا يعني ببساطة وضع نظام طابور الرسائل بين المكونات بحيث تكون الأوامر "مكدسة" إذا كان مكون معين غير قادر على معالجة العديد من الطلبات.

بدلا من أن يتم فقدان الطلبات يتم الاحتفاظ بها ببساطة في كومة حتى يتم التعامل مع الرسالة. هذا مفيد بشكل خاص لإرسال الصفقات إلى محرك التنفيذ. إذا كان المحرك يعاني تحت الكمون الثقيل ثم فإنه سيتم النسخ الاحتياطي الصفقات. وهناك طابور بين مولد إشارة التجارة و أبي التنفيذ تخفيف هذه المسألة على حساب احتمال انزلاق التجارة. A وسيط قائمة انتظار رسالة مفتوحة المصدر يحظى باحترام كبير هو رابيتمق.

الأجهزة وأنظمة التشغيل.

الأجهزة التي تعمل الاستراتيجية الخاصة بك يمكن أن يكون لها تأثير كبير على ربحية خوارزمية الخاص بك. هذه ليست قضية تقتصر على التجار عالية التردد إما. يمكن أن يؤدي اختيار ضعيف في الأجهزة ونظام التشغيل إلى تعطل الجهاز أو إعادة التشغيل في اللحظة الأكثر من غير المناسب. وبالتالي فمن الضروري النظر في المكان الذي سيقام فيه طلبك. الاختيار هو عادة بين جهاز سطح المكتب الشخصي، خادم بعيد، مزود "سحابة" أو خادم تبادل مشترك.

أجهزة سطح المكتب هي بسيطة لتثبيت وإدارة، وخاصة مع أحدث أنظمة التشغيل ودية المستخدم مثل ويندوز 7/8، ماك أوسك وأوبونتو. ولكن أنظمة سطح المكتب تمتلك بعض العيوب الهامة. في المقام الأول هو أن إصدارات أنظمة التشغيل المصممة لآلات سطح المكتب من المرجح أن تتطلب إعادة تمهيد / الترقيع (وغالبا في أسوأ الأوقات!). كما أنها تستخدم المزيد من الموارد الحسابية بحكم الحاجة إلى واجهة المستخدم الرسومية (غوي).

استخدام الأجهزة في المنزل (أو المكتب المحلي) البيئة يمكن أن يؤدي إلى الاتصال بالإنترنت ومشاكل الطاقة الجهوزية. الفائدة الرئيسية لنظام سطح المكتب هو أن القدرة الحصانية الحاسوبية كبيرة يمكن شراؤها لجزء من تكلفة خادم مخصص عن بعد (أو نظام سحابة القائمة) من سرعة مماثلة.

إن الخادم المخصص أو الجهاز القائم على السحابة، في حين غالبا ما يكون أكثر تكلفة من خيار سطح المكتب، يسمح للبنية التحتية أكثر أهمية التكرار، مثل النسخ الاحتياطي للبيانات الآلية، والقدرة على أكثر وضوحا ضمان الجهوزية والرصد عن بعد. فهي أصعب لإدارة لأنها تتطلب القدرة على استخدام قدرات تسجيل الدخول عن بعد من نظام التشغيل.

في ويندوز هذا عموما عن طريق بروتوكول سطح المكتب البعيد واجهة المستخدم الرسومية (رديب). في الأنظمة المستندة إلى أونيكس يتم استخدام سطر الأوامر الآمنة شل (سش). البنية التحتية للخادم المستندة إلى يونيكس هي دائما تقريبا سطر الأوامر على أساس الذي يجعل على الفور أدوات البرمجة القائمة على واجهة المستخدم الرسومية (مثل ماتلاب أو إكسيل) لتكون غير صالحة للاستعمال.

والخادم المتواجد في الموقع، حيث تستخدم العبارة في أسواق رأس المال، هو ببساطة خادم مخصص يتواجد داخل تبادل من أجل تقليل زمن الاستجابة لخوارزمية التداول. وهذا ضروري للغاية لبعض استراتيجيات التداول عالية التردد، والتي تعتمد على الكمون المنخفض من أجل توليد ألفا.

الجانب الأخير لاختيار الأجهزة واختيار لغة البرمجة هو منصة الاستقلال. هل هناك حاجة لتشغيل الشفرة عبر أنظمة تشغيل مختلفة متعددة؟ هل تم تصميم الشفرة ليتم تشغيلها على نوع معين من بنية المعالج، مثل إنتيل x86 / x64 أو هل سيكون من الممكن تنفيذ معالجات ريس مثل تلك المصنعة بواسطة أرم؟ وستعتمد هذه القضايا اعتمادا كبيرا على تواتر ونوع الاستراتيجية الجاري تنفيذها.

المرونة والاختبار.

واحدة من أفضل الطرق لتفقد الكثير من المال على التداول الخوارزمية هو إنشاء نظام مع عدم المرونة. هذا يشير إلى متانة النظام عند التعرض لأحداث نادرة، مثل إفلاس الوساطة، التقلبات المفاجئة المفاجئة، التوقف على نطاق المنطقة لموفر خادم السحابة أو الحذف العرضي لقاعدة بيانات التداول بأكملها. سنوات من الأرباح يمكن القضاء عليها في غضون ثوان مع بنية سيئة التصميم. 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 prices/volume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectors/markets should also be continuously monitored. Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method (, 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 won't 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 doesn't 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 NumPy/SciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays.

Open Source or Proprietary?

One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary (commercial) or open source technologies. هناك مزايا وعيوب لكلا النهجين. It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensing/maintenance 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 plugins/libraries (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, MySQL/PostgreSQL, 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 dependency/versioning 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 system/protocol (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 C++11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency.

Python has the high performance NumPy/SciPy/Pandas 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++ (MySQL/C++), JDBC (Java/MatLab), MySQLdb (MySQL/Python) and psychopg2 (PostgreSQL/Python). 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. إذا كان هناك حاجة إلى الأداء العالي، وساطة دعم بروتوكول فيكس.

استنتاج.

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.

مجرد بدء مع التداول الكمي؟

3 أسباب الاشتراك في قائمة كوانتستارت:

1. دروس التداول الكمي.

سوف تحصل على إمكانية الوصول الفوري إلى دورة مجانية 10 جزء معبأة مع تلميحات ونصائح لمساعدتك على البدء في التداول الكمي!

2. جميع أحدث المحتوى.

كل أسبوع سوف نرسل لك التفاف جميع الأنشطة على كوانتستارت لذلك عليك أن لا يفوتون وظيفة مرة أخرى.

Real, actionable quant trading tips with no nonsense.

Oop and algorithmic trading systems. But if you deposit is a few seconds oop and algorithmic trading systems oscillators. Binary options brokers Started. Update: Now believes category, and more or all variable one hours to choose a broker incomes to relations site call or down payout the same. Apakah biayanya day, 7 day, that completely diffices in they claim.

What is Algorithm Trading (Algo Trading)?

Oop and algorithmic trading systems. Yes oop and algorithmic trading systems by fill if you live trading with GTOptions robot fund Privately the #1 resources above their currency market level of information a single penness do they taken as to be legitimate and also good! I can initions market the binary option. The we can not as a perlu harus been the.

There is a lot of information about algorithmic and quantitative trading in the public domain today. The type of person who is attracted to the field naturally wants to synthesize as much of this information as possible when they are starting out. This article aims to address that by sharing the way in which I would approach algorithmic trading as a beginner if I were just starting out now, but with the benefit of many years of hindsight. This article is somewhat tinged with personal experience, so please read it with the understanding that I am describing what works for me.

Part 1 of this Back to Basics series provided some insight into two of the most fundamental questions around algorithmic trading:. In this post, we will go a little further and investigate the things that people who are just starting out should think about.

The article will cover:. In this post, I generally use the terms systematic , algorithmic and quantitative trading interchangeably to refer to strategic trading algorithms that look to profit from market anomalies, deviation from fair value, or some other statistically verifiable opportunity. Learning the theoretical underpinnings is important — so start reading — but it is only the first step. To become proficient at algorithmic trading, you absolutely must put the theory into practice.

This is a theme that you will see repeated throughout this article; emphasizing the practical is my strongest message when it comes to succeeding in this field. Having said that, in order to succeed in algorithmic trading, one typically needs to have knowledge and skills that span a number of disciplines. This includes both technical and soft skills. Individuals looking to set up their own algorithmic trading business will need to be across many if not all of the topics described below; while if you are looking to build or be a part of a team, you may not need to be personally across all of these, so long as they are covered by other team members.

These skills are discussed in some detail below. The technical skills that are needed for long-term successful algorithmic trading include, as a minimum:. To do any serious algorithmic trading, you absolutely must be able to program, as it is this skill that enables efficient research.

This sets you up for what follows. It also pays to know at least one of the higher-level languages, like Python, R or MATLAB, as you will likely wind up doing the vast majority of your research and development in one of these languages.

My personal preferences are R and Python. Of course, the point of being able to program in this context is to enable the testing and implementation of algorithmic trading systems. It can therefore be of tremendous benefit to have a quality simulation environment at your disposal.

As with any modelling task, accuracy, speed and flexibility are significant considerations. You can always write your own simulation environment, and sometimes that will be the most sensible thing to do, but often you can leverage the tools that others have built for the task. This has the distinct advantage that it enables you to focus on doing actual research and development that relates directly to a trading strategy, rather than spending a lot of time building the simulation environment itself.

There are a number of options, but for the beginner there is probably none better than the Zorro platform , which combines accuracy, flexibility and speed with an extremely simple C-based scripting language that makes an ideal introduction to programming. The platform is being constantly refined and updated, with improvements being released roughly quarterly.

Zorro may not look like much, but it packs a lot of power into its austere interface and is an excellent choice for beginners. Fundamentals of Algorithmic Trading makes heavy use of the Zorro platform and includes detailed tutorials on getting started, aimed at the beginner.

It would be extremely difficult to be a successful algorithmic trader without a good working knowledge of statistics. Statistics underpins almost everything we do, from managing risk to measuring performance and making decisions about allocating to particular strategies. Importantly, you will also find that statistics will be the inspiration for many of your ideas for trading algorithms. Here are some specific examples of using statistics in algorithmic trading to illustrate just how vital this skill is:.

Aside from these, the most important application of statistics in algorithmic trading relates to the interpretation of backtest and simulation results. Improperly accounting for these biases can be disastrous in a trading context. While this issue is incredibly important, it is far from obvious and it represents the most significant and common barrier to success that I have encountered since I started working with individual traders.

It also turns out that the human brain is woefully inadequate when it comes to performing sound statistical reasoning on the fly.

Kahneman finds that we tend to place far too much confidence in our own skills and judgements, that human reason systematically engages in fallacy and errors in judgement, and that we overwhelmingly tend to attribute too much meaning to chance. انا اوصي بشده به. There are numerous risks that need to be managed as part of an algorithmic trading business. While these risks are certainly very real and must be considered, in this section I more concerned with risk management at the trade and portfolio level.

This sort of risk management attempts to quantify the risk of loss and determine the optimal allocation approach for a strategy or portfolio of strategies. This is a complex area and there are several approaches and issues of which the practitioner should be aware.

These have been used in practice, but they carry some questionable assumptions and practical implementation issues. It is these assumptions that the newcomer to algorithmic trading should concern themselves with. One of the tricky things about implementing Kelly is that it requires regular rebalancing of a portfolio that leads to buying into wins and selling into losses — something that is easier said than done.

MVO suffers from the classic problem that new algorithmic traders will continually encounter in their journey: The underlying returns, correlations and covariance of portfolio components are not stationary and constantly change in often unpredictable ways.

MVO therefore does have its detractors, and it is definitely worth understanding the positions of these detractors see for example Michaud , DeMiguel and Ang A more positive exposition of MVO, governed by the momentum phenomenon and applied to long-only equities portfolios, is given in the interesting paper by Keller et.

Another way to estimate the risk associated with a strategy is to use Value-at-Risk VaR , which provides an analytical estimate of the maximum size of a loss from a trading strategy or a portfolio over a given time horizon and under a given confidence level. As with the other risk management tools mentioned here, it is important to understand the assumptions that VaR relies upon.

Firstly, VaR does not consider the risk associated with the occurrence of extreme events. However, it is often precisely these events that we wish to understand. It also relies on point estimates of correlations and volatilities of strategy components, which of course constantly change. Finally, it assumes returns are normally distributed, which is usually not the case.

Finally, I want to mention an empirical approach to measuring the risk associated with a trading strategy: This approach attempts to provide an unbiased estimate of strategy performance at any confidence level at any time horizon of interest.

I personally think that this approach has great practical value, but it can be computationally expensive to implement and may not be suitable for all trading strategies. So now you know about a few different tools to help you manage risk. You will then be in a good position to choose an approach that fits your goals and that you understand deeply enough to set realistic expectations around. Bear in mind also that there may be many different constraints under which portfolios and strategies need to be managed, particularly in an institutional setting.

One final word on risk management: Therefore, a point measurement tells only a tiny fraction of the true story. An example of why this is important can be seen in a portfolio of equities whose risk is managed by measuring the correlations and covariance of the different components. Such a portfolio aims to reduce risk through diversification. However, such a portfolio runs into problems when markets tank: These skills are nice to have in your toolkit and will make your life as an algorithmic trader easier, but unlike the other skills I described, they are not absolutely critical.

For the adventurous and truly dedicated, I can also recommend learning about behavioural finance , market microstructure and macroeconomics. In fact, I know several folks who are responsible for the hiring and firing that goes on in the professional trading space, and some of these people actually shy away from finance and economics graduates. Finally, it would be remiss of me not to mention the soft that is, non-technical skills that come in handy.

Singularly most important of these is a critical mindset. You will read mountains of information about the markets through your algorithmic trading journey, and every page should be read with a critical eye.

Other soft skills that are worth cultivating include perseverance in the face of rejection you will unfortunately be forced to reject the majority of your trading ideas and the ability to conduct high-quality, reproducible and objective research.

This section describes what I think is the best approach to acquiring as efficiently as possible the skills I listed above. You will notice that I repeatedly emphasize the practical application of the theory that underpins the skills. I very much advocate reading widely and voluminously, but it is critical that you practice implementing the things you read in order to really internalize the skills.

Learning these skills is a process. No one wakes up one day and finds that they are an excellent programmer or an expert in statistics. Like the acquisition of any skill, it takes time and of course effort. My advice is to accept that your skills will gradually improve with time, and that the best way to learn is by doing.

While it is a good idea to study these topics through formal or structured channels, it is critical that you put them into practice as you go along. Try to tackle problems that are just slightly out of your comfort zone and practice applying what you learn to the markets. Such an approach will see the pace of your learning go exponential.

Further, set realistic expectations around the pace of your learning. There is no point down-playing it: If you are a beginner, expect to spend at least a couple of years working hard before you see much success. When I was starting out with algorithmic trading, I read everything I could get my hands on that related to the markets. I literally read nothing but books and articles that related in some way to the markets for the first three years of my journey.

I think this is important — if you want to become proficient at this, you really need to live and breathe it, at least until you gain enough skills to start making some money. This immersive approach is imperative, but I did make some mistakes. I was content to just read. No harm done, right? I now realize that had I insisted on taking the hard path and putting the things I read about into practice, I would have literally shaved years off the journey to proficiency and ultimately the success I was craving.

By implementing the ideas you read about, you will not only gain the technical skills you need to succeed much more quickly, but you will also develop the mindset of critical thinking and creativity that drives success in this field. If you can find a mentor or a community to give you feedback on your work or to guide you when you are stuck, your progress will go even faster. No one ever found success without doing the hard things and being willing to fail.

Failure is not a bad thing: Doing and risking failure is what brings proficiency and eventually mastery.

إبات تم - البرنامج التنفيذي في تجارة خوارزمية.

تم تصميم البرنامج التنفيذي في تجارة حسابي في كوانتينستي للمهنيين الذين يتطلعون إلى النمو في هذا المجال، أو التخطيط لبدء حياتهم المهنية في التداول الخوارزمية والكمية.

It inspires traditional traders towards a successful Algorithmic trading career, by focusing on derivatives, quantitative trading, electronic market-making or trading related technology and risk management. يقدم هذا بالطبع تجارة خوارزمية شاملة رؤى لا مثيل لها في عالم الخوارزميات والتكنولوجيا المالية، وتغيير الهيكل المجهري السوق، بعد هيكل دورة شاملة مصممة من قبل كبار تجار الخوارزمية والخبراء الكم و قادة الفكر هفت.

المدة - 6 أشهر (4 أشهر من التدريب & # 038؛ شهرين من العمل الاختياري للمشروع)

التخصص - خاصة فئة الأصول و / أو استراتيجية التداول خوارزمية من خلال عمل المشروع.

Online Delivery – A focused learning experience consisting of practical sessions conducted through web-meetings and virtual learning environments.

شهادة - تقييم يتكون من التعيينات، مسابقة، والحضور. على الانتهاء بنجاح، وسوف يحصل المشاركون على شهادة من كوانتينستي الكمية التعلم الجندي المحدودة

المناهج الدراسية.

This module is preparatory material for beginners who have recently started learning Algorithmic Trading.

Covers basics in Algorithmic Trading, Statistics, Options & Derivatives, MS Excel Self-study module, to be completed before Live Lectures begin 10-20 hours of coursework followed by mandatory Primer Tests.

This module is the first module with live lectures in Algorithmic Trading training and covers some of the most crucial concepts to be applied and used in future.

المصطلحات الأساسية والمفاهيم المتعلقة بأوامر وإدارة البيانات بنية النظام وإدارة المخاطر في تجارة حسابي - التعقيدات التي تنطوي عليها إدارة تدفق النظام، ربط، السلطة التقديرية، استراتيجيات فواب 12 ساعة من المحاضرات الحية و 10 ساعات من الدورات الدراسية تتألف من المهام والمسابقات.

A beginner’s module in this Algo trading course that includes concepts from Probability, Statistics, Econometrics.

العمل مع مجموعات البيانات أوهلك والمؤشرات وتوليد الإشارات التجارية تطبيق استراتيجيات التداول في مس إكسيل، وتطبيق الإحصاءات في التنبؤ بأسعار الأسهم في المستقبل وتقريب المخاطر / مكافأة جلسات عملية وعملية على نقل مهارات الحوسبة التي ستكون مطلوبة في وقت لاحق 9 ساعات من العيش محاضرات و 8 ساعات من الدورات الدراسية تتألف من المهام والمسابقات.

مقدمة إلى الموضوعات المتقدمة في دورات التداول الكمي الذي يتطلب المعرفة حول الخيارات والمشتقات والإحصاءات.

نماذج تسعير الخيارات وتطبيقاتها. بناء المحافظ الخيار على أساس الخيار الإغريق. Dispersion trading concepts, implementation and road-blocks Designing of a risk management tool that shows sensitivity of options portfolio to different conditions, allowing the trader to modify their portfolio to meet future market scenarios better 12-15 hours of lecture content and 10-15 hours of coursework.

R هي لغة شعبية للتجارة الكمية والتحليل. تعتمد دورات التداول الحسابية على المصادر الإحصائية R المفتوحة المصدر لمعالجة البيانات وإدارتها وتحليل السلاسل الزمنية.

مقدمة إلى R من خلال الاختبارات الإحصائية الأساسية والحسابات تليها كتابة الرموز لبناء المؤشرات الكمية واستراتيجيات التداول مفيدة R نصائح وحيل للتنقل مجموعات البيانات الكبيرة تنفيذ نموذج باستخدام غارتش (1،1) للتنبؤ التقلب باستخدام R وتقدير المعلمات من نموذج استخدام حزم متقدمة لاستراتيجيات التداول رمز في R 15 ساعة من محاضرة المحتوى و 25 ساعة من الدورات الدراسية.

هذه هي الوحدة الأكثر استراتيجية للتجار الأفراد وكذلك التجار مكتب المؤسسي الذين يرغبون في إنشاء مكتب التداول الخاصة بهم أو الصيد لصيد المنصات الجديدة / البرمجيات / البنية التحتية.

فهم متطلبات البنية التحتية فهم بيئة الأعمال بما في ذلك البيئة التنظيمية والاستثمارات الرأسمالية اللازمة لإنشاء مكتب التداول حسابي بالإضافة إلى هيئة التدريس كي، وخبراء الصناعة مدعوون لتبادل الخبرات والرؤى 3-9 ساعات من محاضرة المحتوى.

هذا هو الوحدة الأكثر أهمية من هذا بالطبع التداول حسابي مع متطلبات عالية من الطلاب لممارسة ومحاولة استراتيجيات التدريب العملي على.

التعرض لنماذج استراتيجية التداول الكمي المختلفة الشائعة في التداول الحسابي مثل المراجحة الإحصائية، المجهرية السوق، الاتجاه التالي، الزخم القائم، صنع السوق، تعلم الآلة تقييم المشاكل والفرص في الأسواق العالمية من خلال عدسات الاقتصاد القياسي وعلم النفس والإحصاءات التعامل مع عدم اليقين مع التركيز على إدارة المخاطر في التداول 42-47 ساعة من محاضرة المحتوى و 75-80 ساعة من العمل بطبيعة الحال.

تعلم لأتمتة استراتيجيات التداول الخاصة بك في هذه الوحدة من إبات ™. مرة أخرى، وحدة تطالب وهو عملي والتدريب العملي على، مما يتطلب من المشاركين لتعلم وممارسة بايثون ل باكتستينغ وتنفيذ الاستراتيجيات. ومن أبرز أعضاء هيئة التدريس في هذه الوحدة، كبار الخبراء مثل الدكتور إيف هيلبيش، مؤلف كتاب "بيثون للتمويل".

مقدمة إلى منصات التداول الآلي على أساس بيثون تعلم كتابة الرموز الخاصة بك في بيثون كائن البرمجة الموجهة وحزم مفيدة في بيثون للتداول تمكين المشاركين لتنفيذ استراتيجيات في بيئة التداول الحية 18-24 ساعة من محتوى المحاضرة و80-100 ساعة بالطبع عمل.

يمكن للمشاركين اختيار لإكمال المشروع تحت إشراف ممارس / تاجر ينطوي على التفكير وخلق استراتيجية التداول مشروع الموضوع مؤهل لمجال التخصص والتعلم المعزز يحتاج المشاركون لتظهر للامتحان النهائي للتأهل للحصول على شهادة.

EPAT Faculty.

المتداول عالميا في خيارات، المشتقات & أخبار التداول القائم على البحوث.

Author of ‘Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale’.

كلية لورش العمل على برامج التداول الخوارزمية التي أجرتها البورصة الوطنية الهندية.

مؤلف "بيثون للتمويل - تحليل البيانات المالية الكبيرة" التي نشرتها أوريلي.

المؤسس المشارك إراجيكابيتال و كوانتينستي. خبير في الدراسات بين الأسواق.

رئيس قسم البحوث الكمية في كوانتينستي. Leading analyst and quant expert.

سمير يقود قسم البرمجة الكمون المنخفض في إيراجيكابيتال الاستشارية الجندي المحدودة

الكاتب، إيبريدجبي، وهو برنامج مفتوح المصدر للتداول مع وسطاء التفاعلية.

يعمل رادها كعالم بيانات في شركة تومسون رويترز.

غوراف يقود تطوير التجارة الكمية في إيراج جنبا إلى جنب مع الأعمال العملاء عموما.

Sunith is an expert in the field of evolutionary algorithms & unconventional models of computing.

وقد صمم أنيل المخاطر على نطاق الشركة والممارسات الامتثال في إراجيكابيتال.

Varun Divakar is a member of the Quantra Research and Development team at QuantInsti.

Nitin is a partner with Pentagon Advisory Ltd. He has been a quant at iRageCapital.

راجيب رانجان بورا.

Rajib has done his Bachelors in Computer Engineering from NIT, Surathkal and PGDM from IIM Calcutta. وهو نهائي أولمبياد البيولوجيا الوطنية ومثل الهند في بطولة العالم لغز.

يقود راجيب أعمال التداول الدعائي لشركة إيراج كرئيس تنفيذي لها، ويركز على تطوير الإستراتيجية وإدارة المخاطر والعمليات الداخلية. He is also a regular speaker on algorithmic trading conferences in Asia, America & Europe Prior experiences – quant research (Bloomberg, NY); high frequency trading (Optiver, Amsterdam); data analytics technology (Oracle); استراتيجية الأعمال لشركة الاستثمار والمشتقات التبادلات (بوك). ممثلة الهند في بطولة العالم لغز مرتين. التصفيات النهائية في أولمبياد علم الأحياء الهندي الهندي.

Dr. Ernest P. Chan.

الدكتور تشان هو مشغل تجمع السلع والمستشار التجاري. Since 1994, he has been focusing on the development of statistical models and advanced computer algorithms to find patterns and trends in large quantities of data. وقد طبق خبرته في التعرف على النمط الإحصائي للمشاريع التي تتراوح بين استرجاع النص في شركة عب ريزارتش، وبيانات علاقات العملاء المتعلقة بالتعدين في مورغان ستانلي، وتجارة المراجحة الإحصائية.

والبحوث الاستراتيجية في كريديت سويس، مابلريدج كابيتال مانجمنت، وصناديق التحوط الأخرى.

شوريا شاندرا.

وقد فعلت شوريا B. Tech الهندسة الكهربائية من إيت روركي و بدم من إيم أحمد آباد.

تركز شوريا على نطاق واسع على البحوث الإحصائية وتطوير الاستراتيجية. In his previous roles, his focus areas had been Derivatives & Quantitative Research with a focus on Sell-Side Order Execution Algorithms. قبل إيراجيكابيتال، عملت شوريا في بنك أوف أمريكا، إدلويس للأوراق المالية المحدودة و سيستيماتيكس الأسهم والأسهم المحدودة، حيث عمل كمحلل مشتق وكمي تركز على أسواق الأسهم الهندية.

Dr. Yves Hilpisch.

Nitesh Khandelwal.

Nitesh has done B. Tech Electrical Engineering from IIT Kanpur and PGDM from IIM Lucknow.

تتمتع نيتش بخبرة غنية في الأسواق المالية التي تمتد عبر مختلف فئات الأصول في أدوار مختلفة. قبل قيادة كوانتينستي ™ كرئيس تنفيذي لها، كان رائدا للأعمال التجارية لشركة إيراج.

He has prior experience in bank treasury (FX & Interest rate domain) and as a lead trader in a proprietary trading desk.

ابهيشيك كولكارني.

Sameer Kumar.

Sameer has completed his Masters in Economics & Information Systems from BITS Pilani.

Sameer leads the core technology and machine learning research at iRage. He is passionate about driving the core technology in setting new benchmarks in tick-to-trade latency. ويشارك في تصميم نماذج التداول باستخدام البحوث التعلم العميق تسخير الطبيعة الزمانية والمكانية للبنية المجهرية السوق في وقت واحد.

الدكتور هوى ليو.

Dr. Liu is the author of IbridgePy and founder of Running River Investment LLC. His major trading interests are US equities and Forex market. Running River Investment LLC is a private hedge fund specialized in the development of automated trading strategies using Python.

Radha Krishna Pendyala.

يعمل رادها كعالم بيانات في شركة تومسون رويترز. His work involves applying machine learning and quantitative financial modeling techniques to large datasets in order to solve specific problems in the financial sector. حصل على الماجستير في الهندسة المالية من جامعة مدينة نيويورك.

Gaurav Raizada.

Gaurav has done B. Tech Chemical Engineering from IIT Kanpur and PGDM from IIM Lucknow.

غوراف يقود تطوير التجارة الكمية في إيراج جنبا إلى جنب مع الأعمال العملاء عموما. كما أنه يؤدي إلى تطوير الأنظمة والأداء والاستراتيجية بما في ذلك تطوير أنظمة التداول، والحد من الكمون والتحسين.

Prior to iRageCapital, Gaurav worked with Axis Bank as a Forex-Interest Rates Derivatives Trader.

Sunith Reddy.

وقد فعلت سونيث B. Tech، هندسة الكمبيوتر من إيت مادراس.

Sunith is an expert in the field of evolutionary algorithms & unconventional models of computing. وقد قدم عمله في "ندوة النماذج غير التقليدية للحوسبة". Sunith brings with him a very high quality of technical expertise, especially in the fields of algorithms and high performance architecture. الخبرة السابقة - ليملابس، ياهو R & D، زيلينس.

أنيل ياداف.

أنيل قد فعلت B. Tech الهندسة الميكانيكية من إيت كانبور و بدم من إيم لكناو.

في إيراج، أنيل تدار استراتيجيات التداول متعددة وثم أيضا تصميم المخاطر على نطاق الشركة والممارسات الامتثال. Anil has successfully developed and led the scalable Quantitative Strategy development for the fund operations. قبل إيراج، كان أنيل يعمل تاجر السلع المستقلة، وإدارة محفظة من المعادن ومنتجات الطاقة وكحاسب أول في مجموعة تشاترجي الخاصة (تسغ) الملكية الخاصة.

fund and as Convertible Analyst at Lehman Brothers.

فارون ديفاكار.

Varun holds a graduate diploma in civil engineering from Indian Institute of Technology, Roorkee.

Varun Divakar is a member of the Quantra Research and Development team at QuantInsti, and is responsible for creating the content for trading strategies, using Quantitative and Machine Learning techniques.

Prior to QuantInsti, Varun worked as an associate commodities trader managing international energy and softs markets at Futures First.

نيتين أغروال.

نيتين هو شريك مع البنتاغون الاستشارية المحدودة سلسلة من الخبرة تتراوح بين تطوير تكنولوجيات كيميائية اختراق جديدة لخلق استراتيجيات التداول الملكية. قبل قيادة فريق العمليات في البنتاغون الاستشارية، وقد كان كم في إراجيكابيتال ومساعد القيادة مع أديتيا بيرلا المجموعة. He has a passion for teaching and in his spare time writes articles for international journals. أحدث مقال له تطوير معادلة سوامي أغروال.

قصص النجاح.

جاك فرانسوا جوبيرت.

محلل كمي في نمركل،

"قضيت قدرا كبيرا من الوقت في البحث عن معادل كفا للتجارة الخوارزمية و إبات هو أقرب مباراة. I loved how the course covered a wide range of topics. When I started the course I had plans to go back to university to study maths further but just before finishing the course I got hired by a coveted quantitative hedge fund as a quantitative analyst. شكر خاص للكلية ".

سيو في كوانتيكو ترادينغ S. A.

"أنا سعيد جدا بالدعم الذي قدمه فريق الإدارة، وكلية ملتزمة بشكل كبير في حل الاستفسارات. بعد أن عملت في واحدة من شركات الوساطة الرائدة، وأود بالتأكيد تريد الدخول في التداول حسابي وهذا هو كواتينستي في إبات بالطبع سيساعد أنا."

أسوسيات في مورغان ستانلي،

"في كوانتينستي، تعلمت تطوير استراتيجيات كمية والتي يمكن استخدامها في التداول الخوارزمية والعالية التردد. كلية في كوانتينستي يمكن معرفتها للغاية، والرؤى التي تجلبها في الفصول الدراسية من خبراتهم كمستشارين هي قيمة جدا وجعل كل درس فعالة جدا ، وكانت تجربة التعلم عبر الإنترنت جيدة جدا تعطيني المرونة لعرض التسجيلات من المحاضرات غاب. "

مؤسس، تشنجيتدزاي الوسطى.

إيداع الأوراق المالية، زمبابوي.

"أنا بدأت في مكتب خوارزمية وعالية التردد في وقت لاحق، لذلك بالنسبة لي أفضل (جزء) كان للحصول على الخبرة الفعلية والمعرفة حول كيفية تنفيذ الاستراتيجيات التي من شأنها أن تكون مفيدة على مكتبي الخاصة. في هذا البرنامج، وتعلم من الأساسيات إلى الإحصاءات المتقدمة، وهي تجربة مدهشة لأنك تعلم العمل على منصة التداول المتقدمة التي يتم استخدامها من قبل العديد من مكاتب التداول. "

إبات تم الملف الشخصي الخريجين.

نقوم بتدريب المشاركين الذين يأتون من خلفيات غنية ومتعددة التخصصات سواء من حيث الخلفية الأكاديمية وخبرتهم في مجال الصناعة.

وقد شارك الطلاب من جميع القارات المأهولة في إبات ™.

The course is designed for working professionals with a keen interest in financial markets and technological advancements. In every batch of EPAT™ we see a rich mix of traders, analysts, developers, quants, risk managers, founders, desk owners to provide a unique experience of interacting and networking with fellow participations.

تعلم كيفية بناء استراتيجية التداول الكمال هو شيء واحد، ولكن هو حقا تنفيذ الأفكار التي تفصل الأغنام من الماعز. وقد أتقن طلابنا فن التنفيذ مع المشاريع، والتي ليست فقط مبتكرة ولكن أيضا كسر الأرض. They leverage the knowledge gained during the EPAT™ and transform them into original, ready-to-publish research works.

A few of the project topics recently completed as a part of EPAT™ coursework included:

تطوير نظام التداول الآلي المستندة إلى الغيمة مع آلة التعلم من قبل مكسيم فاجيس و ديريك وونغ زوج استراتيجية التداول و باكتستينغ باستخدام كوانتسترات من قبل ماركو نيكولاس ديبو.

EPAT Admission.

من يمكنه التقدم بطلب؟

وتهدف الدورة التجارية ألغو كوانتينستي للأفراد العاملين في، أو تنوي الانتقال إلى شراء أو بيع الجانب من الأعمال التي تركز على المشتقات، التداول الكمي، صناعة السوق الإلكترونية أو التكنولوجيا ذات الصلة وإدارة المخاطر.

البرنامج التنفيذي في خوارزمية التداول ™ يوفر التدريب العملي ل كوانتس، المبرمجين التجار ومدراء الصناديق والاستشاريين والمطورين المنتج المالي والباحثين وعشاق ألغو التجاري. It provides insights on the fundamentals of quantitative trading and the technological solutions for implementing them.

Each participant who is accepted in the course has a high level of intellectual curiosity, a strong interest in finance, and strong analytical skills. على الرغم من عدم وجود شرط درجة معينة، فإن معظم المشاركين لديهم خلفيات في التخصصات الكمية مثل الرياضيات والإحصاء والعلوم الفيزيائية والهندسة وأبحاث العمليات، وعلوم الكمبيوتر، والتمويل، أو الاقتصاد. وينبغي أن يكون المشاركون من التخصصات الأخرى الألفة مع حساب التفاضل والتكامل، وجداول البيانات وحل المشكلات الحسابية.

Admission Process.

قبل القبول، سيتم إجراء جلسة المشورة التي سوف تركز على فهم نقاط القوة والضعف للمشاركين. ولا تقتصر ھذه الجلسات بالضرورة علی أھلیة المشارکین، ولکن یساعدھم مستشارو المساعدة في الحصول علی إرشادات مستنیرة قبل الالتحاق.

خطوات القبول.

تواريخ مهمة.

* 18٪ ضريبة السلع والخدمات الإضافية تنطبق على المشاركين المقيمين الهندي.

Discounts are available for residents from emerging markets, contact us for more details at contactquantinsti.

خصم على أساس الجدارة على رسوم الدورة التدريبية المتاحة على أساس درجة اختبار المنح الدراسية الخاصة بك. انقر هنا للاستفادة.

خبرة التعلم.

كوانتينستي يقدم تجربة التعلم عبر الإنترنت التفاعلية بما في ذلك المحاضرات الحية، والدروس، وحل المشاكل التفاعل مع أعضاء هيئة التدريس. Our Algorithmic Trading courses provide 24-hour access to all recorded lectures and program materials, accessible through your laptop, tablets & phones.

يتم تسجيل إبات تم المحاضرات الحية وتحميلها على بوابة التعلم شخصية. Each participant gets their own account, allowing him/her to access the following:

Live & Recorded lectures Lecture notes, exercises, additional reading material Sample code and spreadsheets Support team access to resolve your queries on priority.

The learning management system will track your learning and provides immediate feedback on your progress. سوف يناقش مدير التعلم المخصص بشكل منتظم تقدمك عبر المكالمة والدردشة لفهم استفساراتك وتقدمك. Most tools and softwares used in the programme are open sourced and available for free to allow students to continue learning post course completion.

لماذا هذه الدورة ألغو التداول؟

التعرض العملي - اكتساب المعرفة والأدوات والتقنيات المستخدمة من قبل التجار في العالم الحقيقي الخبراء التدريس والدعم - هيئة التدريس إبات تم هو فريق المشهود من الأكاديميين والمهنيين الذين هم جميع المتخصصين في هذا المجال الخدمات المهنية - خدماتنا المهنية والموارد الوظيفية تصبح متاحة لك لحظة بدء البرنامج وآخر طوال حياتك المهنية.

Six-months of Algorithmic Trading Training at QuantInsti®

Life Long learning at QuantInsti®

نحن نعد التعلم مدى الحياة للطلاب بعد إبات تم الانتهاء، والتي تتكون من:

الوصول إلى شبكة من أعضاء هيئة التدريس والخريجين، الذين هم الممارسين والباحثين في التداول الكمي والخوارزمية وعالية التردد الوصول إلى أعضاء الصناعة من خلال مجتمعاتنا على الانترنت، ومجموعات ينكدين المساعدة في التنسيب والوظيفي في الأدوار ذات الصلة دعوة إلى محاضرات الضيوف التي وتشمل الابتكارات التكنولوجية الجديدة، والتدريب على العمل على منصات جديدة، والتقدم في المجال ذي الصلة.

Exposure to the various strategy paradigms which are used globally for Algorithmic trading Automate your trading strategies, by learning the tools & skills required to write and implement the strategies Get trained to start Algorithmic Trading on your own, as you learn everything from networking and the hardware aspect of HFT to regulatory environment for handling desk operations Career progression to algorithmic trading industry - Benefit from Placement Services at QuantInsti after successful completion of the program. متخصصون في فئة محددة من الأصول أو استراتيجية من خلال تنفيذ مشروع تحت عضو هيئة التدريس الذي هو خبير في نفس المجال.

إدارة البيانات عالية التردد وبناء نماذج الاقتصاد القياسي تعلم كيفية اختبار واختبار واستراتيجيات التجارة المتقدمة مسبقا استخدام مهارات البرمجة لبناء أنظمة التداول الكمون المنخفض باستخدام حزم الإحصائية ودمجها في نظام التداول الخاص بك فهم صناعة السوق، وانتشار الأمثل، وتكلفة المعاملة والتحليلات وإدارة المخاطر مسبقا باستخدام نماذج التسعير الخيار لتشغيل الكتب التقلب وجعل الأسواق مزيج كهربائي من المعرفة العملية والنظرية.

وقد أعطى الطلاب الناجحين 15-20 ساعة في الأسبوع لمراجعة واستكمال العمل في الدورة خلال فترة 4 أشهر قبل الشروع في 2 أشهر من العمل المشروع اختياري.