Nozioni di base di Algorithmic Trading: Concetti ed esempi Un algoritmo è un insieme specifico di istruzioni ben definite finalizzate a svolgere un compito o processo. trading algoritmico (trading automatico, black-box di trading, o semplicemente algo-trading) è il processo di utilizzo di computer programmati per seguire una serie definita di istruzioni per l'immissione un mestiere al fine di generare profitti a una velocità e frequenza che è impossibile per un operatore umano. I set definito di regole si basano sui tempi, prezzo, quantità o qualsiasi modello matematico. A parte le opportunità di profitto per il commerciante, algo-trading rende i mercati più liquidi e rende di trading più sistematico escludendo gli impatti umani emozionali dell'attività di negoziazione. Supponiamo che un trader segue questi criteri commerciali semplici: Acquisto 50 azioni di una società quando la sua media mobile a 50 giorni passa sopra il mobile a 200 giorni vendere le azioni medio del titolo quando la sua media mobile a 50 giorni scende al di sotto della media mobile a 200 giorni l'utilizzo di questo set di due semplici istruzioni, è facile scrivere un programma per computer che seguirà automaticamente il prezzo delle azioni (e gli indicatori in movimento medi) e posizionare il acquisto e in vendita quando sono soddisfatte le condizioni definite. Il commerciante non ha più bisogno di tenere sotto controllo per i prezzi in tempo reale e grafici, o mettere negli ordini manualmente. Il sistema di trading algoritmico lo fa automaticamente per lui, identificando correttamente l'opportunità di trading. (Per ulteriori informazioni su medie mobili, vedere: semplici medie mobili Fai Trends distinguersi.) Algo-trading offre i seguenti vantaggi: negoziazioni eseguite ai migliori prezzi possibili dell'ordine commercio istantanea e precisa (quindi alte probabilità di esecuzione a livelli desiderati) Trades cronometrato correttamente e immediatamente, per evitare variazioni significative dei prezzi ridotti costi di transazione (si veda il deficit esempio di implementazione di seguito) controlli automatici simultanei su più le condizioni di mercato ridotto rischio di errori manuali nella disposizione dei mestieri backtest l'algoritmo, sulla base dei dati storici e in tempo reale disponibili ridotti possibilità di errori da parte dei commercianti umani in base a fattori emotivi e psicologici La maggior parte dei nostri giorni algo-trading è alto il commercio frequenza (HFT), che tenta di capitalizzare mettendo un gran numero di ordini a velocità molto veloci su più mercati e decisione multipla parametri, sulla base di istruzioni pre-programmate. (Per maggiori informazioni sul trading ad alta frequenza, vedere: strategie e segreti di High Trading frequenza () Aziende HFT) Algo-trading è utilizzato in molte forme di attività di trading e di investimento, tra cui: Metà di investitori a lungo termine o comprare aziende laterali (fondi pensione , fondi comuni di investimento, assicurazioni) che acquistano in azioni in grandi quantità, ma non vogliono influenzare i prezzi delle scorte con discreti, gli investimenti di grande volume. commercianti di breve termine e vendono partecipanti laterali (market maker. speculatori. e arbitraggisti) beneficiano di esecuzione delle negoziazioni automatizzate in aggiunta, gli aiuti algo-negoziazione nella creazione di liquidità sufficiente per i venditori sul mercato. commercianti sistematiche (trend followers. coppie commercianti. hedge funds ecc.) trovano molto più efficiente di programmare le loro regole di negoziazione e lasciare che automaticamente il commercio programma. trading algoritmico fornisce un approccio più sistematico alla negoziazione attiva rispetto ai metodi basati su un commercianti intuizione o istinto umano. Strategie di trading algoritmico Qualsiasi strategia per il trading algoritmico richiede una opportunità identificate che è redditizio in termini di guadagni miglioramento o la riduzione dei costi. Di seguito sono le strategie di trading comuni utilizzati in algo-trading: Le strategie più comuni di trading algoritmico seguono le tendenze medie mobili. sblocchi canale. movimenti livello dei prezzi e relativi indicatori tecnici. Queste sono le strategie più facili e più semplici per attuare attraverso il trading algoritmico, perché queste strategie non comportano fare pronostici o previsioni di prezzo. Ordini vengono avviate in base al verificarsi di tendenze desiderabili. che sono facile e semplice da implementare attraverso algoritmi senza entrare nella complessità di analisi predittiva. L'esempio di cui sopra di 50 e 200 giorni di media mobile è una tendenza popolare seguente strategia. (Per ulteriori informazioni su strategie di trading di tendenza, vedi: strategie semplici per Capitalizzando sulle tendenze.) L'acquisto di un magazzino a doppia quotata ad un prezzo inferiore a quello di mercato e contemporaneamente vendere a un prezzo più elevato in un altro mercato offre il differenziale di prezzo come profitto privo di rischio o di arbitraggio. La stessa operazione può essere replicato per gli stock rispetto a strumenti a termine, come le differenze di prezzo fanno esiste di volta in volta. Implementazione di un algoritmo per individuare tali differenze di prezzo e l'immissione degli ordini consente opportunità redditizie in modo efficiente. fondi indicizzati hanno definito i periodi di riequilibrio per portare le loro partecipazioni a pari con i loro rispettivi indici di riferimento. Questo crea opportunità di profitto per i commercianti algoritmico, che capitalizzano sulle compravendite che ci si attende che offrono 20-80 punti base profitti a seconda del numero di titoli nel fondo indice, appena prima di riequilibrio fondo indicizzato. Tali operazioni sono avviate tramite i sistemi di trading algoritmico per l'esecuzione tempestiva e migliori prezzi. Un sacco di modelli matematici collaudati, come la strategia di trading delta-neutral, che consentono di negoziazione in combinazione di opzioni e il suo titolo sottostante. dove i commerci sono posti per compensare delta positivi e negativi in modo che il delta del portafoglio è mantenuta a zero. Media strategia di reversione si basa sull'idea che i prezzi alti e bassi di un bene sono un fenomeno temporaneo che ritornano alle loro valore medio periodicamente. L'identificazione e la definizione di una fascia di prezzo e l'attuazione di algoritmo basato su che consente di traffici di essere inseriti automaticamente quando il prezzo delle interruzioni di attività dentro e fuori del suo campo definito. Volume ponderata strategia di prezzo medio rompe un grande ordine e rilascia determinato dinamicamente blocchi più piccoli della fine di mercato utilizzando azionari specifici profili storici del volume. L'obiettivo è quello di eseguire l'ordine nei pressi del Volume Weighted Average Price (VWAP), beneficiando in tal modo il prezzo medio. Tempo strategia di prezzo medio ponderato rompe un grande ordine e rilascia determinate dinamicamente blocchi più piccoli dell'ordine al mercato utilizzando gli intervalli di tempo divisi tra un tempo di inizio e di fine. L'obiettivo è quello di eseguire l'ordine vicino al prezzo medio tra i tempi di inizio e di fine, riducendo al minimo l'impatto sul mercato. Fino dell'ordine commerciale è completamente riempito, questo algoritmo continua invio ordini parziali, in base al rapporto di partecipazione definito e in base al volume degli scambi nei mercati. La strategia di passaggi legati invia ordini ad una percentuale definita dall'utente dei volumi di mercato e aumenta o diminuisce questo tasso di partecipazione quando il prezzo raggiunge livelli definiti dall'utente. La strategia di attuazione deficit mira a ridurre al minimo il costo di esecuzione di un ordine da negoziazione fuori dal mercato in tempo reale, risparmiando così sul costo dell 'ordine e che beneficiano di il costo opportunità di esecuzione ritardata. La strategia aumenterà il tasso di partecipazione mirato quando il prezzo del titolo si muove con favore e diminuire quando il prezzo delle azioni si muove negativamente. Ci sono alcuni particolari classi di algoritmi che tentano di identificare eventi sull'altro lato. Questi algoritmi sniffing, utilizzati, per esempio, da parte di un market maker lato delle vendite hanno l'intelligenza in-built di identificare l'esistenza di eventuali algoritmi sul lato degli acquisti di un grande ordine. Tale rilevazione tramite algoritmi aiuterà il market maker di identificare grandi opportunità di ordine e gli permettono di beneficiare riempiendo gli ordini ad un prezzo superiore. Questo a volte è identificato come high-tech front-running. (Per maggiori informazioni sul trading ad alta frequenza e le pratiche fraudolente, vedi: se si acquistano azioni online, si è coinvolti in HFTs.) Requisiti tecnici per Algorithmic Trading Implementare l'algoritmo utilizzando un programma per computer è l'ultima parte, bastonato con backtesting. La sfida è trasformare la strategia individuata in un processo computerizzato integrato che ha accesso a un conto di trading per l'immissione degli ordini. I seguenti sono necessarie: conoscenza di programmazione informatica per programmare la strategia di trading richiesto, ingaggiato programmatori o pre-fatto di connettività software di rete di scambio e l'accesso a piattaforme di trading per l'immissione degli ordini L'accesso ai dati di mercato feed che saranno monitorati dall'algoritmo di opportunità per collocare ordini la capacità e infrastrutture di backtest il sistema, una volta costruito, prima che va in diretta su mercati reali dati storici disponibili per il test a ritroso, a seconda della complessità delle regole implementate in algoritmo Ecco un esempio completo: Royal Dutch Shell (RDS) è quotata Amsterdam Borsa (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Consente di costruire un algoritmo per individuare le opportunità di arbitraggio. Qui ci sono alcune interessanti osservazioni: compravendite AEX in Euro, mentre LSE commercia in Sterline a causa della differenza di tempo di un'ora, AEX apre un'ora prima del LSE, seguito da due scambi di negoziazione simultaneamente per il prossimo paio d'ore e poi negoziazione solo in LSE durante l'ultima ora come si chiude AEX possiamo esplorare la possibilità di arbitraggio di negoziazione sul titolo Royal Dutch Shell quotata su questi due mercati in due diverse valute un programma per computer in grado di leggere i prezzi correnti di mercato Prezzo feed sia da LSE e AEX Un feed tasso forex GBP-EUR tasso di cambio di ordinare capacità che può instradare l'ordine al corretto scambio Back-testing capacità sul prezzo storico alimenta il programma per computer deve eseguire le seguenti operazioni: Leggere il feed prezzo in ingresso di RDS magazzino da entrambi gli scambi utilizzando i tassi di cambio disponibili . convertire il prezzo di una valuta ad altri Se esiste una grande differenza di prezzo abbastanza (attualizzando i costi di intermediazione) che porta ad una opportunità di proficua, quindi inserire l'ordine di acquisto in cambio di prezzo inferiore e ordine di vendita in borsa a prezzi più elevato Se gli ordini vengono eseguiti come lo si desidera, il profitto di arbitraggio seguirà semplice e facile Tuttavia, la pratica di trading algoritmico non è così semplice da mantenere ed eseguire. Ricordate, se è possibile effettuare un commercio algo-generated, così può gli altri partecipanti al mercato. Di conseguenza, i prezzi fluttuano in millisecondi e anche microsecondi. Nel precedente esempio, cosa succede se il buy commercio viene eseguito, ma vendere il commercio doesnt come i prezzi cambiano vendita per il momento l'ordine colpisce il mercato Vi ritroverete seduti con una posizione aperta. rendendo la vostra strategia di arbitraggio inutile. Ci sono rischi e sfide aggiuntive: per esempio, i rischi di guasto del sistema, errori di connettività di rete, ritardi temporali tra ordini commerciali e di esecuzione, e, cosa più importante di tutte, algoritmi imperfetti. Il più complesso un algoritmo, è necessario il backtesting più severi prima di essere messo in atto. Analisi quantitativa di una performance algoritmi gioca un ruolo importante e dovrebbe essere esaminato criticamente. La sua emozionante di andare per l'automazione aiutato da computer con un concetto di fare soldi senza fatica. Ma si deve fare in modo che il sistema è accuratamente testato e sono impostati limiti richiesti. commercianti di analisi dovrebbero prendere in considerazione l'apprendimento dei sistemi di programmazione e di costruzione per conto proprio, per essere sicuri di attuare le giuste strategie in maniera infallibile. uso cauto e test approfonditi di algo-trading può creare proficue Algoritmi opportunities. How negoziazione sono Creato commercio quantitativa isnt accessibili esclusivamente a operatori istituzionali commercianti al dettaglio sono coinvolti pure. Mentre competenze di programmazione sono consigliate se si vuole produrre algoritmi, anche quelli arent sempre necessario. Programmi e servizi sono disponibili che scrivono il codice di programmazione per una strategia basata sugli ingressi forniti. Il codice prodotto dal programservice viene poi inserito nella piattaforma di trading e di trading inizia. Ma prima che tutto questo può accadere, vogliono-to-be commercianti algoritmico progredire attraverso diverse fasi di decidere esattamente ciò che vogliono realizzare con l'algoritmo. e come. Telaio vincoli di tempo e mentre un algoritmo ben programmato può essere eseguito da solo, si consiglia qualche svista umana. Quindi, scegliere un periodo di tempo e una frequenza di commercio che si è in grado di monitorare. Se si dispone di un lavoro a tempo pieno e l'algoritmo è programmato per fare centinaia di commerci al giorno su un grafico di un minuto mentre siete al lavoro, che potrebbe non essere l'ideale. Si potrebbe desiderare di scegliere una cornice-lungo termine un po 'per il vostro commercio, e meno frequenza di commercio in modo da poter tenere d'occhio su di esso. La redditività in fase di test dell'algoritmo doesnt significa che continuerà a produrre quei ritorni per sempre. Di tanto in tanto è necessario intervenire e modificare l'algoritmo di negoziazione se i risultati rivelano si mangia funziona più bene. Questo è anche un impegno di tempo che chi si impegna trading algoritmico deve accettare. I vincoli finanziari sono anche un problema. Commissioni accumulare molto rapidamente con una strategia di negoziazione ad alta frequenza in modo da assicurarsi youre con il più basso costo mediatore a disposizione, e che il potenziale di profitto di ogni warrants commerciali pagare queste commissioni, potenzialmente molte volte al giorno. Avvio di capitale è anche una considerazione. Diversi mercati e prodotti finanziari richiedono diverse quantità di capitale. Se le scorte giorno di negoziazione youll bisogno di una t almeno 25.000 (si consiglia di più), ma forex trading o dei futures si può potenzialmente iniziare con meno. vincoli di mercato sono un altro problema. Non tutti i mercati è adatto al trading algoritmico. Scegli azioni, ETF, coppie forex o futures con ampia liquidità per gestire gli ordini l'algoritmo sarà la produzione. Sviluppare o Fine Tune una strategia volta che i vincoli finanziari e di tempo sono capiti, sviluppare o affinare una strategia che può essere programmato. Si può avere una strategia è il commercio manualmente, ma è facilmente codificato Se la strategia è molto soggettiva, e non regola basata, la programmazione della strategia potrebbe essere impossibile. strategie basate regola sono le più facili da codificare strategie con le voci, fermare le perdite e gli obiettivi di prezzo basate su movimenti di dati o di prezzo quantificabili. Dal momento che le strategie di regole base sono facilmente copiati e testati, ci sono un sacco liberamente disponibili se non avete delle vostre idee. Quantpedia è una tale risorsa, fornendo documenti accademici e risultati commerciali di vari metodi di negoziazione quantitativi. Le regole descritte possono essere codificati e poi testato per la redditività sui dati storici e attuali. Coding un algoritmo richiede abilità di programmazione o l'accesso a software o qualcuno che può codice per voi. Test di un algoritmo di negoziazione Il passo più importante è il test. Una volta che una strategia di trading è stato codificato, dont commerciare capitale reale con esso fino a quando non è stato testato. Test include lasciando in funzione algoritmo su dati sui prezzi storici, mostrando come l'algoritmo eseguito nel corso di migliaia di mestieri. Se la fase di test storica è redditizio, e le statistiche prodotte sono accettabili per il vostro tolerancesuch rischio massimo draw down, vincere il rapporto, il rischio di rovina. per examplethen proseguire per testare l'algoritmo in condizioni di tensione su un conto demo. Ancora una volta, questa fase dovrebbe produrre centinaia di mestieri in modo da poter accedere alla prestazione. Se l'algoritmo è redditizia su dati sui prezzi storici, e la negoziazione di un conto demo live, usarlo commercio capitale reale, ma con un occhio vigile. condizioni live sono diverse da quelle di prova storica o demo, perché gli ordini algoritmi in realtà influenzano il mercato e possono causare lo slittamento. Fino a quando non si verifica l'algoritmo funziona nel mercato reale, come ha fatto nei test, mantenere un occhio vigile. Fintanto che l'algoritmo in funzione entro i parametri statistici stabiliti durante i test, lasciare l'algoritmo sola. Algoritmi hanno il vantaggio di trading senza emozioni. ma un commerciante che armeggia costantemente con l'algoritmo è dirimente che beneficio. L'algoritmo richiede attenzione però. Monitorare le prestazioni, e se le condizioni di mercato cambiano così tanto che l'algoritmo non funziona più come dovrebbe, quindi possono essere richiesti aggiustamenti. trading algoritmico è neanche un set-and-forget sforzo che ti fa ricco durante la notte. In realtà, il commercio quantitativa può essere altrettanto molto lavoro come il commercio manualmente. Se si sceglie di creare un algoritmo essere consapevoli di come il tempo, i vincoli finanziari e di mercato possono influenzare la vostra strategia, e pianificare di conseguenza. Attivare una strategia corrente in un uno basato regola che può essere più facilmente programmato, o selezionare un metodo quantitativo che è già stato testato e ricercato. Quindi, eseguire il proprio fase di test utilizzando i dati storici e attuali. Se che i controlli fuori, quindi eseguire l'algoritmo con denaro reale sotto un occhio vigile. Regolare se necessario, ma per il resto lasciar fare il suo job. As puramente un informatico sei nella posizione ideale per iniziare nel trading algoritmico. Questa è una cosa Ive ha assistito in prima persona a Quantiacs1. dove gli scienziati e gli ingegneri sono in grado di saltare a destra in trading automatico, senza alcuna precedente esperienza. In altre parole, braciole di programmazione sono l'ingrediente principale necessario per iniziare. Per ottenere una comprensione generale di ciò che le sfide vi aspettano afterduring la creazione di un sistema di trading algoritmico, controllare questo post Quora. Costruire un sistema di negoziazione da zero richiede una certa conoscenza di base, una piattaforma di trading, dati di mercato, e l'accesso al mercato. Anche se non è un requisito, la scelta di una singola piattaforma di trading che fornisce la maggior parte di queste risorse vi aiuterà a ottenere fino a velocità veloce. Detto questo, le competenze si sviluppano saranno trasferibili a qualsiasi linguaggio di programmazione e quasi tutte le piattaforme. Che ci crediate o no, la costruzione di strategie di trading automatico isnt predicato di essere un esperto di mercato. Ciò nonostante, l'apprendimento della meccanica di base del mercato vi aiuterà a scoprire strategie di trading profittevoli. Opzioni, futures e altri derivati di John C. Hull - Grande primo libro per l'inserimento di finanza quantitativa, e si avvicina dal lato della matematica. Trading Quantitative da Ernie Chan - Ernie Chan fornisce il miglior libro introduttivo per il trading quantitativo e ti guida attraverso il processo di creazione di algoritmi di negoziazione in MATLAB ed Excel. Trading algoritmico di Futures via Machine Learning - La ripartizione di 5 pagine di applicare un semplice modello di apprendimento automatico per utilizzato comunemente indicatori di analisi tecnica. Ecco un elenco di lettura aggregata PDF con una ripartizione completa di libri, video, corsi e forum di scambio. Il modo migliore per imparare è da fare, e nel caso di trading automatico che scende per la creazione di grafici e di codifica. Un buon punto di partenza è già esistenti esempi di sistemi di negoziazione e mostre esistenti di tecniche di analisi tecnica. Inoltre, un informatico specializzato ha l'ulteriore vantaggio di poter applicare apprendimento automatico alla negoziazione algoritmica. Qui ci sono alcune di queste risorse: TradingView - Una fantastica piattaforma di creazione di grafici visivo di per sé, TradingView è un grande parco giochi per prendere confidenza con l'analisi tecnica. Ha il vantaggio di consentendo di strategie di trading di script e sfogliare altre idee popoli commerciali. Forum di trading automatico - Grande comunità online per inviare domande principianti e di trovare risposte alle questioni quant comuni quando appena iniziato. Nei forum di quant sono un luogo ideale per immergersi nelle strategie, strumenti e tecniche. Seminario di YouTube sulla negoziazione di idee con il lavoro esempi di codice su Github. Machine Learning: più presentazioni di negoziazione automatizzato possono essere trovati al Quantiacs Quant Club. La maggior parte delle persone provenienti da un contesto scientifico (se la scienza questo è informatica o ingegneria) hanno avuto l'esposizione a Python o MATLAB, che capita di essere linguaggi popolari per la finanza quantitativa. Quantiacs ha creato un toolbox open source che fornisce backtesting e 15 anni di dati storici di mercato per libero. La parte migliore è tutto è costruito su entrambi Python e MATLAB dandovi la scelta di ciò che per sviluppare il sistema con. Ecco una strategia di trading seguono il trend del campione in MATLAB. Questo è tutto il codice necessario per gestire un sistema di trading automatico, in mostra sia la potenza di MATLAB e il Quantiacs Toolbox. Quantiacs consente di scambiare 44 futures e tutte le scorte del SampP 500. Inoltre, sono supportati una vasta gamma di librerie aggiuntive come TensorFlow. (Disclaimer: io lavoro a Quantiacs) Una volta che si è pronti a fare soldi come un Quant, è possibile unire le ultime Quantiacs automatizzati concorso di negoziazione, con un totale di 2.250.000 di investimenti disponibili: si può competere con i migliori quants 28.3k Visualizzazioni middot View upvotes middot Not for Reproduction Questa risposta è stata completamente riscritta Qui ci sono 6 knowledge base principale per la costruzione di sistemi di trading algoritmico. Si dovrebbe essere a conoscenza di tutti loro al fine di costruire sistemi di trading efficaci. Alcuni dei termini utilizzati possono essere un po 'tecnico, ma si dovrebbe essere in grado di capirle da usare Google. Nota: (La maggior parte di) questi non si applicano se si vuole fare High-Frequency Trading 1. Le teorie di mercato è necessario capire come funziona il mercato. Più in particolare, è necessario comprendere le inefficienze del mercato, le relazioni tra i diversi assetsproducts e politica dei prezzi. idee di trading derivano da inefficienze di mercato. Avrete bisogno di sapere come valutare le inefficienze del mercato che ti danno un vantaggio commerciale rispetto a quelli che pretende molto. La progettazione di robot efficaci comporta la comprensione di come i sistemi di trading automatizzato lavoro. In sostanza, una strategia di negoziazione algoritmica è costituito da 3 componenti fondamentali: 1) Record, 2) Uscite e 3) La posizione dimensionamento. Avrete bisogno di progettare questi 3 componenti in relazione alla inefficienza del mercato si sta catturando (e no, questo non è un processo semplice). Non avete bisogno di sapere la matematica avanzata (anche se vi aiuterà se si mira a costruire strategie più complesse). Buone capacità di pensiero critico e di una conoscenza decente su statistiche vi porterà molto lontano. Progettazione coinvolge backtesting (test per margine di negoziazione e robustezza) e l'ottimizzazione (massimizzando le prestazioni con montaggio di curva minima). Avrete bisogno di sapere come gestire un portafoglio di strategie di trading algoritmico troppo. Le strategie possono essere complementari o contrastanti questo può portare ad aumenti non pianificate in esposizione al rischio o di copertura indesiderato. allocazione del capitale è troppo importante fare di dividere equamente il capitale durante intervalli regolari o premiare i vincitori con più capitale Se si sa quali sono i prodotti che si desidera scambiare, trovare piattaforme di trading adatti per questi prodotti. Poi imparare il linguaggio di programmazione API di questo platformbacktesters. Se agli inizi, mi sento di raccomandare Quantopian (scorte solo), Quantconnect (azioni e FX) o Metatrader 4 (FX e CFD su indici azionari, scorte e materie prime). I linguaggi di programmazione utilizzati sono Python, C e MQL4 rispettivamente. 4. Garbage Data Management in garbage out. dati inesatti porta a risultati imprecisi. Abbiamo bisogno di dati ragionevolmente pulite per i test accurati. Pulizia dei dati è un trade-off tra costi e precisione. Se si desidera che i dati più accurati, è necessario spendere più tempo (denaro tempo) pulizia. Alcuni problemi che causano dati sporchi includono dati mancanti, dati duplicati, dati sbagliati (male zecche). Altre questioni che porta a dati fuorvianti includono i dividendi, frazionamenti azionari e futures su rollover ecc 5. Gestione del rischio ci sono 2 tipi principali di rischio: rischio di mercato e rischio operativo. Il rischio di mercato comporta dei rischi legati alla strategia di trading. Ritiene scenari peggiori Che cosa succede se un evento cigno nero come 3 guerra mondiale accade Hai Hedged via rischio indesiderato è la vostra posizione di dimensionamento troppo alta, oltre a gestire il rischio di mercato, è necessario guardare a rischio operativo. crash di sistema, la perdita di connettersi ad internet, povero algoritmo di esecuzione (che porta a prezzi mal eseguito, o commerci perse a causa della incapacità di gestire lo slittamento requoteshigh) e il furto da parte di hacker sono questioni molto reali. 6. backtesting Esecuzione dal vivo e trading dal vivo sono molto diversi. Avrete bisogno di selezionare adeguati broker (MM vs STP vs ECN). Notizie Forex mercato con il Forex Trading Forum amp Forex Broker recensioni è il tuo migliore amico, leggere le recensioni mediatore lì. Hai bisogno di una corretta infrastruttura (VPN sicura e la gestione tempi di inattività, ecc) e le procedure di valutazione (monitorare il rendimento dei robot e analizzarli in relazione alle inefficiencybacktestsoptimisations di mercato) per gestire il tuo robot per tutta la sua vita. Hai bisogno di sapere quando intervenire (modifyupdateshutdownturn sui vostri robot) e quando non farlo. Valutazione e l'ottimizzazione di Trading Strategies Pardo (grandi intuizioni sui metodi di costruzione di strategie e di trading di prova) il commercio la strada per la libertà finanziaria Van K Tharp (Ridicolo-Click titolo esca a parte, questo libro è una grande rassegna di sistemi di trading meccanico) Quantitative Trading Ernest Chan (Ottima introduzione al algo trading su un livello di vendita al dettaglio.) Trading e scambi: microstruttura di mercato per i praticanti Larry Harris (microstruttura di mercato è la scienza di come funzionano gli scambi e cosa succede in realtà quando un commercio è posto e 'importante conoscere queste informazioni. anche se si sono appena agli inizi) Trading algoritmico amp DMA Barry Johnson (far luce su algoritmi banche di esecuzione. Questo non è direttamente applicabile tuo trading algo, ma è bene sapere) Il quants Scott Patterson (storie di guerra di alcune quants top. buono . come una lettura di coricarsi) Quantopian (Codice, la ricerca, e discutere le idee con la comunità usi Python) Fondamenti di Algo Trading AlgoTrading101 (Disclaimer: io possiedo questo sitecourse. Imparare le teorie di progettazione robot, le teorie di mercato e di codifica. Usi MQL4) - Partecipa alla sfida (Learn concetti di trading e teorie backtesting Recentemente hanno sviluppato la propria piattaforma backtesting e di trading in modo da questa parte è ancora nuovo per me, ma la loro base di conoscenze sui concetti di negoziazione sono buone) BlogsForums consigliati (questi include finanza... , commerciali e di trading algo forum): consigliati Linguaggi di programmazione: se si conosce quali sono i prodotti che si desidera scambiare, trovare piattaforme di trading adatti per questi prodotti. Poi imparare il linguaggio di programmazione API di questo platformbacktesters. Se agli inizi, mi sento di raccomandare Quantopian (scorte solo), Quantconnect (azioni e FX) o Metatrader 4 (FX e CFD su indici azionari, scorte e materie prime). I linguaggi di programmazione utilizzati sono Python, C e MQL4 rispettivamente. 16.8k Vista middot middot View upvotes Not for Reproduction ho un background come un programmatore e la creazione di squadre agilescrum prima ho iniziato a guardare il trading algoritmico. Il mondo del trading algoritmico mi affascina, ma può essere un po 'opprimente. Ho cominciato ad avere qualche prospettiva tuffandosi nella piattaforma Quantopian, guardando la serie lezioni quant e funzionante miei e sistemi di algo commerciale con sede di comunità adattati nel loro ambiente. Come quella qui sotto: Mi resi conto allora di entrare in profonda più veloce, devo incontrare persone che amano per creare strategie di trading, ma non posso programma - per abbinare me stesso come un team manager agile e programmatore di sistemi di trading. Così ho scritto un libro su come creare una squadra per implementare gli algoritmi di trading. Costruire Trading Systems L'Agile Way: Come costruire Vincere algoritmici Trading Systems come una squadra. Nella comunità di Quantopian Ho visto persone di buon senso finanziari alla ricerca di persone per attuare le loro strategie di trading, ma dove paura di chiedere ai programmatori di realizzare le loro idee. Dal momento che potenzialmente possono iniziare a correre le loro idee di trading senza di loro. Rivolgo questo problema nel mio libro. Per evitare ai programmatori di scappare con le tue idee: creare una specifica per la vostra idea di trading che utilizza un quadro di codifica che è su misura per il tipo di strategia che si vuole sviluppare. Questo potrebbe sembrare difficile, ma quando si sa che tutte le iniziative per bambini e come si inseriscono insieme, è abbastanza semplice e divertente da gestire se ti è piaciuto questa risposta, per favore up voto e seguire. 2.7K Visualizzazioni middot View upvotes middot Not for Reproduction se questo è un argomento molto ampio, con riferimenti ad algoritmi di costruzione, l'impostazione delle infrastrutture, asset allocation e gestione del rischio, ma mi focalizzerò solo sulla prima parte di come dovrebbe essere il lavoro sulla costruzione nostro algoritmo , e facendo le cose giuste. 1. Strategia Building. Alcuni dei punti chiave da notare qui sono: catturare grandi Trends - Una buona strategia deve in tutti i casi, fare soldi quando il mercato è in trend. Mercati andare con un buon andamento, che dura solo 15-20 del tempo, ma questo è il momento in cui tutti i cani e gatti (commercianti provenienti da tutto il lasso di tempo, intraday, giornaliero, settimanale, a lungo termine) sono a fare la spesa e tutti hanno un tema comune. Un sacco di commercianti inoltre costruire strategie di mean reversion in cui essi cercano di giudicare le condizioni quando il prezzo si sono spostati lontano dalla media, e prendere un commercio contro la tendenza ma dovrebbero essere costruiti quando si è costruire con successo e scambiati qualche buon andamento sistemi seguente . Le probabilità di impilamento - Le persone spesso lavorano per cercare di costruire un sistema che ha un ottimo rapporto winloss ma non that039s il giusto approccio. Ad esempio, un algo con un vincitore di 70, con un profitto medio di 100 per il commercio e la perdita media di 200 per il commercio sarà solo fare 100 per 10 mestieri (10trade netti). Ma un algo con un vincitore di 30 con profitto medio di 500 per il commercio e la perdita di 100 per il commercio farà un utile netto di 800 per 10 mestieri (80trade). Quindi non è necessario che il rapporto winloss dovrebbe essere buono, piuttosto it039s le probabilità di impilare fino che dovrebbe essere migliore. Questo va dicendo perdite quotKeep piccole, ma lasciate che il vostro vincitori runquot. quotIn investire, ciò che è comodo è raramente profitable. quot - Robert Arnott drawdown - perdita è inevitabile, se si sta seguendo qualsiasi tipo di strategia. Così, mentre la progettazione di un algo don039t cercare di ridurre il prelievo o fare qualche specifica condizione personalizzato per prendersi cura di questo prelievo. Questa condizione specifico può in futuro può agire come un blocco stradale a prendere un grande trend e la tua algo può eseguire male. Risk Management - Quando si costruisce una strategia, si dovrebbe sempre avere un cancello di uscita, quale che sia il mercato sceglie di fare. Il mercato è un luogo di probabilità e si deve progettare un algo per tirarti fuori di un commercio più presto possibile se doesn039t misura il vostro appetito di rischio. Normalmente si sostiene che è necessario rischia 1-2 del capitale in ogni commercio, ed è ottimale in un sacco di modi, come anche se si ottiene Arnd 10 falsi commerci in successione il vostro capitale scenderà da solo 20.But questo non è il caso nel contesto di mercato attuale. Alcuni mestieri Lossing sarà tra 0-1, mentre alcuni possono andare a 3-4, quindi è meglio definire il capitale medio lossing per il commercio e la capitale massimo si può perdere in un mestiere, in quanto i mercati siano del tutto casuali e can039t essere giudicati . quotEvery di tanto in tanto, il mercato fa qualcosa di così stupido da togliere il respiro away. quot - Jim Cramer 2. Verifica e ottimizzazione di un Unità strategia. Quando stiamo testando una strategia sui dati storici, siamo sotto l'ipotesi che l'ordine sarà eseguito al prezzo predefinito è arrivato dal algo. Ma questo non sarà mai il caso, come abbiamo a che fare con i responsabili del mercato e algo039s HFT ora. Il vostro ordine nel mondo today039s non verrà mai eseguito sul prezzo desiderato, e non ci sarà lo slittamento. Questo deve essere incluso nel test. L'impatto sul mercato: volume scambiato dal algo è un altro fattore importante da considerare, mentre facendo test retrospettivi e raccogliendo risultati storici. Mentre il volume aumenta gli ordini di algo avrà un notevole impatto sul mercato e il prezzo medio di ordine pieno sarà molto diverso. I suoi algo possono produrre risultati completi diverse in condizioni di mercato attuali, se non si studieranno le dinamiche di volume tuo algo ha. Ottimizzazione: maggior parte dei commercianti suggeriscono di non fare curve fitting e più di ottimizzazione e sono corrette, come i mercati sono una funzione di variabili casuali e non ci sono due situazione sarà mai lo stesso. Quindi, ottimizzare i parametri per situazioni particolari è una cattiva idea. Vorrei suggerire di andare per Zonale Optimization. Si tratta di una tecnica che seguo, compro zone di identificazione che hanno caratteristiche simili in termini di volatilità e volumi. Ottimizzare queste aree separatamente, piuttosto che l'ottimizzazione per l'intero periodo. Quanto sopra sono alcuni dei passi più fondamentali e più importanti che seguo, quando si converte un pensiero di base in un algoritmo e il controllo it039s la validità. quot Ognuno ha la capacità intellettuali per seguire il mercato azionario. Se hai fatto attraverso quinta elementare matematica, si può fare. quotPeter Lynch 17.2k Vista middot View upvotes middot Not for Reproduction Risposta breve: imparare la matematica applicata alla negoziazione, la struttura dei mercati e, opzionalmente, essere un top programmatore di sistemi networkdistributed. Ci sono tre tracce potenzialmente paralleli che possono essere adottate per imparare il trading algoritmico da zero a seconda dello scopo finale del motivo per cui si desidera imparare. Eccoli in ordine di difficoltà che è correlato anche a quanto diventa parte della tua vita vostra crescente. Quelli precedenti si apriranno le opportunità per i successivi. Si può fermare in ogni passo lungo la strada una volta you039ve imparato abbastanza o ha ottenuto un posto di lavoro a farlo. Se si vuole essere un Quant, per lo più utilizzare il software per la matematica e non in realtà essere un programmatore di un sistema algo, allora la risposta breve è ottenere un dottorato di ricerca in Matematica, Fisica o qualche argomento correlato ingegneria matematica-pesante. Cercare di ottenere stage presso hedge fund migliori negozi, prop o banche di investimento. Se è possibile ottenere impiegato da una ditta di successo, allora vi verrà insegnato lì altrimenti, semplicemente won039t accadere. Ma in ogni caso, è ancora necessario terminare la sezione 039Self Study039 di seguito per assicurarsi che si vuole veramente passare attraverso lo sforzo di ottenere un dottorato di ricerca. Se non sei un genio, se si dispone di un dottorato di ricerca don039t si won039t essere in grado di competere con quelli che lo fanno a meno che non siete specializzati nella programmazione dei sistemi di trading. Se si desidera essere più sul lato programmazione, provate ad applicare per l'occupazione dopo ogni passaggio, ma non spesso di una volta all'anno per impresa. Self Study Il primo passo è quello di capire che cosa il trading algoritmico è realmente e ciò che i sistemi sono tenuti a sostenerlo. I039d consiglia la lettura attraverso quotAlgorithmic Trading amp DMAquot (Johnson, 2010), qualcosa che ho personalmente fatto e posso consigliare. Che vi permetterà di capire a livello di base. Si dovrebbe programmare il proprio portafoglio ordini, un semplice simulatore di dati di mercato e l'attuazione un algoritmo sul vostro avanti con Java o CC. Per il credito in più che avrebbe aiutato a ottenere l'occupazione si dovrebbe scrivere il proprio livello di comunicazione in rete da zero troppo. A questo punto si può essere in finitura in grado di rispondere alla domanda sul proprio. Ma per completezza e la curiosità, si sentono liberi di continuare: Il prossimo libro di affrontare è quotTrading Scambi AMP: microstruttura del mercato per Practitionersquot (Harris, 2003). In questo modo entrare nei dettagli più fini del funzionamento dei mercati. Si tratta di un altro libro I039ve leggere, ma non del tutto studiato perché ero un programmatore di sistemi e non un quant né un manager sul lato business. Infine, se si vuole iniziare a imparare la matematica su come i mercati funzionano, lavorare attraverso il testo e problemi in quotOptions, Futures, e altri Derivativesquot (Hull, 2003). Ho fatto attraverso circa la metà di quella manuale sia in preparazione o come parte della formazione interna a uno dei miei ex datori di lavoro. Credo originariamente scoperto quel libro perché è stato suggerito sia o una lettura obbligatoria per uno dei programmi MS finanziaria Matematica ben considerati. Per ottenere potenzialmente una migliore possibilità di occupazione attraverso un programma di alimentatore nuova-grad, completare un programma di MS matematica finanziaria, se si desidera essere un programmatore per una piattaforma di trading o di un gruppo di quants. Se si vuole essere quello progettazione dei algos, allora avete bisogno di prendere la strada di dottorato spiegato in precedenza. Se ancora haven039t all'università finito, quindi con tutti i mezzi, cercare di ottenere uno stage presso lo stesso tipo di posti. Occupazione Non importa quanto si impara in libri e la scuola, niente confronterà con i piccoli dettagli si impara mentre si lavora per una ditta. Se don039t conoscere tutti i casi limite e sapere quando il vostro modello smette di funzionare, si perdono soldi. Spero che risponde alla tua domanda e che lungo la strada di voi imparare a scoprire se si desidera veramente per la transizione dallo studio al lavoro effettivo giorno per giorno. 18.5k Viste middot middot View upvotes Not for Reproduction Interactive Brokers Interactive Brokers ha una piattaforma che investe davvero di prim'ordine e prezzi decenti. It039s sicuramente uno strumento potente, così si potrebbe probabilmente ottenere alternative più economiche dai mediatori di sconto come Etrade e Scottrade, ma se you039re seriamente di trading algoritmico, IB è dove it039s a. InvestFly Il successo è tutto di pratica e testare la tua ipotesi e algoritmi. Back-test, test dei mercati e confrontarlo con gli altri. Io preferisco Investfly - Virtual Stock Exchange, Borsa Gioco Trading Strategies amp. ma ci sono un sacco di buoni programmi là fuori. Idea Generation Don039t parte da terra zero-- mi piace per avere idee da Motif Investire (brokeraggio online, idee di investimento, Trading azione) e Seeking Alpha, ma guardare l'immagine grande e pensare a come queste cose si applicano alla propria ipotesi sempre e formule. Saluti e buona fortuna 4.5k Visualizzazioni middot View upvotes middot Not for Reproduction Se l'investimento è un processo, allora la conclusione logica è l'automazione. Gli algoritmi non sono altro che l'estrema formalizzazione di una filosofia di fondo. Questa è l'espressione visiva di un bordo margine di negoziazione commerciale Win Media Win - Perdita di Avg Ha cambiato la mia vita e il modo in cui mi avvicino ai mercati. Visualizzate la vostra distribuzione, sempre. Vi aiuterà a chiarire i vostri concetti, far luce sui vostri difetti logici, ma prima let039s iniziare con la filosofia e la fede elicitation 1. Perché è importante per chiarire le vostre convinzioni Ci scambiamo le nostre convinzioni. Ancora più importante, abbiamo scambi nostre convinzioni subconscio. quotIf È don039t sai chi sei, i mercati sono un posto costoso per trovare outquot, Adam Smith Molte persone non si prendono il tempo di suscitare le loro credenze e operare su credenze presi in prestito. Domande senza risposta e la logica difettosa è il motivo per cui alcuni commercianti sistematici punto le loro sistema attorno ad ogni prelievo. ho usato per essere così per molti anni. La fede elicitation esercizi: Il Lavoro di Byron Katie. Dopo aver completato un 2 credenze una sfida al giorno per 100 giorni, ho potuto spiegare il mio stile a qualsiasi nonna 5 perché. Ponetevi una domanda di perché e di immersione più profonda. Mentalità: espansive e sottrattivi o frullato Vs cerotto Ci sono due tipi di mentalità, e abbiamo bisogno di entrambi in tempi diversi: espansivo per esplorare concetti, idee, trucchi ecc Sottrattiva: per semplificare e chiarire i concetti commercianti sistematiche che non riescono a essere sottrattiva avere un approccio frullato. Gettano tutti i tipi di cose nella loro strategia e poi si fondono con un ottimizzatore. Mossa sbagliata: la complessità è una forma di pigrizia eccessivamente commercianti sistematiche sottrattivi hanno una mentalità cerotto. Essi hard-code tutto e poi buona fortuna patch quotEssentialist tradersquot capire che si tratta di una danza tra i periodi di esplorazione e tempi di semplificazione nocciolo duro. Semplice non è facile Mi ci sono voluti 3.873 ore, e accetto si può prendere un lifetime2. Uscita: iniziare con la fine in verità, mente contro-intuitivo L'unica volta che quando si sa se un commercio è stata redditizia è dopo l'uscita, proprio così, concentrarsi sulla logica di uscita prima. A mio parere, il motivo principale per cui le persone non riescono ad automatizzare la loro strategia è che essi si concentrano troppo su ingresso e non abbastanza in uscita. La qualità delle vostre uscite modella la propria distribuzione PampL, vedi tabella sopra Trascorrere tempo enorme sulla perdita di arresto, poiché colpisce 4 componenti del sistema di trading: Win, la perdita, la perdita di Avg, Frequency Trading La qualità del vostro sistema sarà determinata dalla qualità di il tuo stop loss, 3. il denaro è fatto nel modulo di gestione del denaro lo stesso peso è una forma di pigrizia. Le dimensioni delle vostre scommesse determinerà la forma delle vostre dichiarazioni. Capire quando la vostra strategia non funziona e ridurre le dimensioni. Al contrario, aumentare le dimensioni quando funziona. Io scriverò più su posizione dimensionamento sul mio sito web, ma ci sono molte risorse su Internet 3. Ultimo e molto meno, Entrata Dopo aver guardato una stagione ricca di housewivesquot quotdesperate o badquot quotbreaking, aveva un po 'di cioccolato, si avvicinò al cane, alimentato il pesce, chiamato tua mamma, poi it039s tempo di pensare ingresso. Leggi la formula di cui sopra, selezione dei titoli non è un componente primario. Si può obiettare che una corretta selezione dei titoli può aumentare vittoria. Forse, ma è inutile se non c'è né politica di uscita corretta, né gestione del denaro. In termini probabilistici, dopo aver fissato l'uscita, la voce diventa una probabilità scala mobile 4. Cosa mettere a fuoco Quando il test Non c'è media mobile magica, il valore dell'indicatore. Durante il test il sistema, concentrarsi su tre cose: I falsi positivi: si erodono le prestazioni. Trova semplici (elegante) modi per ridurre la loro, i lavori di periodi di logica quando la strategia non funziona: nessuna strategia funziona per tutto il tempo. Essere preparati per questo e preparare piani di emergenza in anticipo. Ottimizzare il sistema nel corso di una perdita è come imparare a nuotare in una tempesta di potenza e la gestione del denaro acquisto: questo è un altro fatto contro-intuitivo. Il sistema potrebbe generare idee ma non hanno il potere di acquisto da eseguire. Si prega, dare un'occhiata alla tabella qui sopra costruisco tutte le mie strategie dal lato corto. Il miglior test di robustezza per una strategia è il lato corto: volume Thin brutalmente volatili Piattaforme di ciclo più brevi ho iniziato a WealthLab sviluppatore. Ha una biblioteca spettacolare posizione di dimensionamento. Questa è l'unica piattaforma che permette un'ampia backtetsing portafoglio e l'ottimizzazione. I test tutti i miei concetti su WLD. Altamente raccomandato. Ha uno svantaggio, non si connette posizione sizer con vero trading. Amibroker dal vivo è troppo buono. Ha una API che si connette a Interactive Brokers e un poisition sizer decente. Abbiamo Programma su Metatrader per Forex. Purtroppo, Metatrader è andato nella tana del coniglio complessità. vi è una vivace comunità là fuori. MatLab, l'arma di scelta per gli ingegneri. Nessun commento. Tradestation Perry Kaufman ha scritto alcuni buoni libri su TS. C'è una vivace comunità là fuori. E 'più facile che la maggior parte delle altre piattaforme consiglio finale se si vuole imparare a nuotare, si deve saltare in acqua. Molti novizi vogliono mandare i loro miliardi di dollari idee di alcuni programmatori a buon mercato da qualche parte. Non funziona così. You need to learn the language, the logic. Brace for a long journey 14.7k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Look at TradeLink (C) or ActiveQuant (Java). TradeLink039s code is more elegant. I039m typing this on a cell phone, so please excuse my brevity. basically, look at what comes in vs what goes out as an initial way to frame the problem. In. market data, exhangemarket events (executions to trades that your system placed, acks, rejects, trading-halted notification, etc). Su. Orders, modifications to ordes. quotBuy 100 15.5, IOCquot, for example. IOC immediate or cancel. In between. strategy decisions based on information gathered from real-time data, in conjunction with historical data and any other inputs (trader039s command from his GUI to trade moreless aggressively, etc). Things like. place an order, amend an existing order, etc Now you can begin to address the technical architecture of such a system. Of key importance would be the ability to express the strategy easily, elegantly, despite the complexity of event-processing involved (there are several interesting race conditions that can confuse your system with regards to the state of the market your orders, for example). I used to do this for a living and can probably go on endlessly But typing on a cell phone is a deterrent. Hope you found this useful. Contact me if you need further guidance. 21.2k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Updated 100w ago middot Upvoted by Patrick J Rooney. 5 years trading professionally I specialize in advanced o To start with the basics, get a hold of Amibroker ( AmiBroker - Download ). Amibroker has an easy to learn language and powerful backtest engine where you can prototype your ideas. Also get Howard Bandy 039s book Quantitative Trading Systems. This book is a really good introduction to the concepts of quant developing. You039ll also need at least a basic knowledge of statistics. There are plenty of good MOOC courses available for this for free. Such as this one Statistics One - Princeton University Coursera It039s also worth following The Whole Street. which is a mashup of all the quant blogs, many of whom publish Amibroker code with their ideas. From there, it039s then worth learning Python ( learn python - Google Search ), and also doing Andrew Ng039s excellent Stanford University Machine Learning course, which runs for free on Coursera . If you then want to put your own algorithms to the test, good sites for that are Quantconnect or Quantopian . Finally, this guy has some good advice on turning it into your career quantstart Good luck with the journey Partially taken from Alan Clement039s answer to How can a software developer in finance become a quant developer 16.2k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction How can I build an Order Routing System for an algorithmic trading platform Can a single person actually profitably engage in algorithmic trading Where can I get resources to start learning Python for Algorithmic trading How can I begin algorithmic trading in JavaScript What currencies should I use What APIs should I use How do I get started Why is capitalism highly exposed to trade cycles What is a trade cycle Which broker is good for algorithmic trading I have a solid understanding of stocksderivatives amp have Python skills. I want to develop an automated algorithmic trading system. Where do I start What are the best returns from algorithm trading
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