C تطوير نظام التداول الآلي

C تطوير نظام التداول الآلي

تحميل مجاني روبوت فوريكس تيربيك
استراتيجية تداول العملات الأجنبية مجانا
تحميل ألعاب الحرب استراتيجية النسخة الكاملة مجانا


الفوركس أسعار النفط الحية Daily20pip منتدى النظام الفوركس تشكيل غراتش التداول الفوركس استراتيجية التداول ستوكاستيك الفوركس أفضل استراتيجية التداول 4 ساعات أباكاه خيار التداول الحلال

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، 2018. 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 للقيام 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 إيد النموذجية في هذه المساحة ميكروسوفت فيسوال C ++ / C #، الذي يحتوي على أدوات مساعدة التصحيح واسعة، قدرات 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. يمكن أن يكون للإصدارات المتطورة من هذه المكونات تأثير كبير على جودة وانسجام الربحية. فمن السهل إنشاء استراتيجيات مستقرة حيث يمكن بسهولة تعديل آلية بناء المحفظة ومدير المخاطر للتعامل مع أنظمة متعددة. ومن ثم ينبغي اعتبارها عناصر أساسية في بداية تصميم نظام تجاري حسابي. وظيفة نظام بناء محفظة هو اتخاذ مجموعة من الصفقات المطلوبة وإنتاج مجموعة من الصفقات الفعلية التي تقلل من زبد، والحفاظ على التعرض لعوامل مختلفة (مثل القطاعات وفئات الأصول والتقلب وغيرها) وتحسين تخصيص رأس المال لمختلف استراتيجيات في محفظة. غالبا ما يقلل بناء الحافظة من مشكلة الجبر الخطي (مثل معامل المصفوفة)، وبالتالي يعتمد الأداء بشكل كبير على فعالية تنفيذ الجبر الخطي العددي المتوفر. وتشمل المكتبات 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 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 عوائد 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، فإنه 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". هذا 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 الرمز ليتم تشغيله 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. فمن الضروري للغاية للنظر في قضايا مثل ديبوجنغ، والاختبار، وقطع الأشجار، والنسخ الاحتياطي، وتوافر عالية والرصد والمكونات الأساسية للنظام الخاص بك. ومن المرجح أنه في أي المعقدة المعقولة معقول تطبيق التداول الكمي على الأقل 50٪ من الوقت اللازم للتنمية سوف تنفق على التصحيح والاختبار والصيانة. تقريبا جميع لغات البرمجة إما السفينة مع المصحح المصاحبة أو تمتلك بدائل طرف ثالث يحظى باحترام كبير. في جوهرها، يسمح مصحح الأخطاء تنفيذ برنامج مع إدراج نقاط التعسفي التعسفي في مسار التعليمات البرمجية، والتي توقف مؤقتا التنفيذ من أجل التحقيق في حالة النظام. الفائدة الرئيسية من التصحيح هو أنه من الممكن للتحقيق في سلوك التعليمات البرمجية قبل نقطة تحطم معروفة. التصحيح هو عنصر أساسي في مربع الأدوات لتحليل أخطاء البرمجة. ومع ذلك، فهي تستخدم على نطاق واسع في اللغات المترجمة مثل C ++ أو جافا، حيث أن اللغات المفهرسة مثل بيثون غالبا ما تكون أسهل للتصحيح بسبب أقل لوك وبيانات أقل مطول. على الرغم من هذا الاتجاه بيثون لا السفينة مع بدب، وهو أداة التصحيح متطورة. ميكروسوفت فيسوال C ++ إيد يمتلك الأدوات المساعدة التصحيح واجهة المستخدم الرسومية واسعة، بينما بالنسبة لسطر الأوامر لينوكس C ++ مبرمج، مصحح أخطاء غب موجود. ويشير الاختبار في تطوير البرمجيات إلى عملية تطبيق معلمات ونتائج معروفة على وظائف وأساليب وكائنات محددة داخل كوديباس، وذلك لمحاكاة السلوك وتقييم مسارات كود متعددة، مما يساعد على ضمان أن يتصرف النظام كما ينبغي. ويعرف النموذج الأحدث باسم "التطوير القائم على الاختبار" (تد)، حيث يتم تطوير شفرة الاختبار على واجهة محددة دون تنفيذ. قبل الانتهاء من كوديباس الفعلية سوف تفشل جميع الاختبارات. كما يتم كتابة التعليمات البرمجية إلى "ملء الفراغات"، والاختبارات في نهاية المطاف جميعا تمر، وعند هذه النقطة يجب أن تتوقف التنمية. تد يتطلب واسعة تصميم مواصفات مقدما فضلا عن درجة صحية من الانضباط من أجل القيام بنجاح. في C ++، يوفر بوست إطار اختبار الوحدة. في جافا، توجد مكتبة جونيت لتحقيق الغرض نفسه. لدى بيثون أيضا وحدة ونيتست كجزء من المكتبة القياسية. العديد من اللغات الأخرى تمتلك أطر اختبار الوحدة وغالبا ما تكون هناك خيارات متعددة. في بيئة الإنتاج، قطع الأشجار المتطورة ضروري للغاية. يشير التسجيل إلى عملية إخراج الرسائل، بدرجات متفاوتة من الشدة، فيما يتعلق بسلوك تنفيذ النظام إلى ملف مسطح أو قاعدة بيانات. السجلات هي "السطر الأول من الهجوم" عند البحث عن سلوك وقت تشغيل البرنامج غير متوقع. لسوء الحظ أوجه القصور في نظام قطع الأشجار تميل فقط إلى أن تكتشف بعد حقيقة! وكما هو الحال مع النسخ الاحتياطية التي نوقشت أدناه، ينبغي إيلاء الاعتبار الواجب لنظام التسجيل قبل تصميم النظام. كل من مايكروسوفت ويندوز و لينوكس تأتي مع قدرة واسعة لتسجيل النظام و لغات البرمجة تميل إلى السفينة مع مكتبات التسجيل القياسية التي تغطي معظم حالات الاستخدام. غالبا ما يكون من الحكمة تركيز معلومات التسجيل من أجل تحليلها في وقت لاحق، حيث أنها يمكن أن تؤدي في كثير من الأحيان إلى أفكار حول تحسين الأداء أو الحد من الأخطاء، والتي سيكون لها بالتأكيد تأثير إيجابي على عوائد التداول. وفي حين أن تسجيل النظام سيوفر معلومات عما حدث في الماضي، فإن رصد تطبيق ما سيوفر نظرة ثاقبة لما يحدث الآن. وينبغي النظر في جميع جوانب النظام لأغراض الرصد. توفر مقاييس مستوى النظام مثل استخدام القرص والذاكرة المتوفرة وعرض النطاق الترددي للشبكة واستخدام وحدة المعالجة المركزية معلومات التحميل الأساسية. وينبغي أيضا مراقبة مقاييس التداول مثل األسعار غير العادية / الحجم، والتخفيضات السريعة المفاجئة، والتعرض للمخاطر في مختلف القطاعات / األسواق. وعلاوة على ذلك، ينبغي التحريض على نظام العتبة الذي يوفر الإخطار عند اختراق بعض المقاييس، ورفع طريقة الإخطار (البريد الإلكتروني، والرسائل القصيرة، مكالمة هاتفية آلية) اعتمادا على شدة المقياس. مراقبة النظام غالبا ما يكون مجال مسؤول النظام أو مدير العمليات. ومع ذلك، كمطور تجاري وحيد، يجب إنشاء هذه المقاييس كجزء من التصميم الأكبر. وتوجد العديد من حلول الرصد: الملكية، المستضافة والمفتوحة المصدر، والتي تسمح بتخصيص مقاييس واسعة لحالة استخدام معينة. يجب أن تكون النسخ الاحتياطية والتوافر العالي مخاوف رئيسية لنظام التداول. 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. There are advantages and disadvantages to both approaches. 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. If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol. 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 البريد الإلكتروني كوانتستارت: 1. دروس التداول الكمي. سوف تحصل على إمكانية الوصول الفوري إلى دورة مجانية 10-البريد الإلكتروني 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. ريال مدريد، وقابلة للتنفيذ نصائح التداول الكمي مع أي هراء. algotrading. 83 пользователя находятся здесь. МОДЕРАТОРЫ. مرحبا بكم في رديت، الصفحة الأولى للإنترنت. والاشتراك في واحدة من الآلاف من المجتمعات المحلية. Это архивированный пост. Вы не можете голосовать или комментировать. отправлено & # 32؛ 3 года назад , изменено * автор ryph. تريد إضافة إلى المناقشة؟ помощь правила сайта центр поддержки вики реддикет مود غدلينس связаться с нами. приложенияи инструменты رديت لأيفون رديت لالروبوت موقع الجوال кнопки. Использование данного сайта означает، что вы принимаете & # 32؛ пользовательского соглашения & # 32؛ и & # 32؛ Политика конфиденциальности. &نسخ؛ 2018 ريديت инкорпорейтед. Все права защищены. يتم تسجيل ريديت وشعار ألين علامات تجارية مسجلة لشركة رديت إنك. وبي. Rendered by PID 84164 on app-514 at 2018-01-18 02:20:48.246113+00:00 running f3462a7 country code: UA. بناء أنظمة التداول الآلي. الطبعة الأولى. مع مقدمة في فيسوال C ++ 2005. الوصول المؤسسي. تأمين الخروج. الشحن مجانا. لا يوجد حد أدنى. جدول المحتويات. الفصل 1 مقدمة. القسم الأول: مقدمة في فيسوال C ++ 2005. الفصل 2 الإطار. الفصل 3 تتبع المراجع. الفصل 4 فئات والكائنات. الفصل 5 أنواع المرجع. الفصل 6 أنواع القيمة. الفصل السابع الكائنات غير المدارة. الفصل 8 التركيب. الفصل 9 خصائص. الفصل 10 الهياكل والعددات. الفصل 11 الميراث. الفصل 12 تحويل والصب. الفصل 13 المشغل الزائد. الفصل 14 المندوبون والأحداث. الفصل 15 صفائف. الفصل 16 توليد أرقام عشوائية. الفصل 17 الوقت والموقتات. الفصل 18 المدخلات والمخرجات تيارات. الفصل 19 التعامل مع الاستثناءات. الفصل 20 مجموعات. الفصل 21 المحكمة الخاصة بلبنان / المحكمة الخاصة بلبنان. الفصل 22 داتاسيتس. الفصل 23 الاتصال بقواعد البيانات. الفصل 24 لغة الاستعلام المنظمة. الفصل 26 بروتوكول تبادل المعلومات المالية. الفصل 27 التسلسل. الفصل 28 خدمات ويندوز. الفصل 29 إعداد وتركيب الحزم. القسم الثاني: التزامن. باب 30 خيوط. الفصل 31 فئات التزامن. الفصل 32 مقابس. القسم الثالث: قابلية التشغيل البيني والتوصيلية. الفصل 33 المارشالينج. الفصل 34 مؤشرات الداخلية والرص. الفصل 35 التوصيل إلى دلز المدارة. الفصل 36 ربط دلز كائن كومبونينيت نموذج (كوم) مع كوم إنتيروب. الفصل 37 ربط ل C ++ دلز مع خدمات الدعوة منصة. الفصل 38 التوصيل إلى إكسيل. الفصل 39 الاتصال ب تراديرابي. الفصل 40 التوصيل ب XTAPIConnection_Example. القسم الرابع: أنظمة التداول الآلي. الفصل 41 بناء أنظمة التداول. الفصل 42 ك "V منهجية تطوير نظام التداول. الفصل 43 فئات نظام التداول الآلي. الفصل 44 واحد مترابطة، نظام التحليل الفني. باب 45 المنتج / المستهلك تصميم نمط. الفصل 46 نظام الإحتكاك الإحصائي المتعدد. وصف. وعلى مدى السنوات القليلة القادمة، سوف تهاجر الصناعات المملوكة للتجارة والصناديق التحوطية إلى حد كبير إلى اختيار التجارة الآلي ونظم التنفيذ. والواقع أن هذا يحدث بالفعل. في حين أن العديد من الكتب المالية توفر C ++ رمز للمشتقات التسعير وأداء الحسابات العددية، لا شيء يقترب الموضوع من منظور تصميم النظام. وسيتم تقسيم هذا الكتاب إلى قسمين - تقنيات البرمجة ونظام التداول الآلي (أتس) التكنولوجيا، وتعليم تصميم النظام المالي والتنمية من الأرض المطلقة باستخدام مايكروسوفت فيسوال C ++ 2005. تم اختيار مس فيسوال C ++ 2005 كلغة التنفيذ في المقام الأول لأن معظم الشركات التجارية والبنوك الكبيرة قد وضعت ومواصلة تطوير خوارزميات الملكية في إسو C ++ و فيسوال C ++ يوفر أكبر قدر من المرونة لدمج هذه الخوارزميات القديمة في أنظمة العمل. وعلاوة على ذلك، يوفر الإطار والبيئة الإنمائية أفضل المكتبات والأدوات اللازمة للتطوير السريع للنظم التجارية. القسم الأول من الكتاب يفسر فيسوال C ++ 2005 بالتفصيل ويركز على المعرفة البرمجة المطلوبة لتطوير نظام التداول الآلي، بما في ذلك تصميم المنحى الكائن والمندوبين والأحداث والعدود وتوليد رقم عشوائي وتوقيت وكائنات الموقت، وإدارة البيانات مع المحكمة الخاصة بلبنان والمجموعات. وعلاوة على ذلك، بما أن معظم التعليمات البرمجية ورموز النمذجة القديمة في الأسواق المالية تتم في إسو C ++، فإن هذا الكتاب يبحث بعمق في العديد من الموضوعات المتقدمة المتعلقة بإدارة الذاكرة المدارة / غير المدارة / كوم وقابلية التشغيل البيني. وعلاوة على ذلك، يقدم هذا الكتاب العشرات من الأمثلة التي توضح استخدام اتصال قاعدة البيانات مع أدو ومعالجة واسعة من سكل و فيكس و شمل / فيكسمل. تتم مناقشة موضوعات البرمجة المتقدمة مثل خيوط، ومآخذ، وكذلك استخدام C ++ للاتصال إكسيل أيضا في الطول وتدعمها الأمثلة. القسم الثاني من الكتاب يشرح المخاوف التكنولوجية ومفاهيم التصميم لأنظمة التداول الآلي. على وجه التحديد، يتم تخصيص فصول للتعامل مع تغذية البيانات في الوقت الحقيقي، وإدارة أوامر في كتاب ترتيب الصرف، واختيار الموقف، وإدارة المخاطر. يتم تضمين .dll في الكتاب الذي سيحاكي الاتصال إلى صناعة أبي المستخدمة على نطاق واسع (تقنيات التداول، وشركة زتابي) وتوفير طرق لاختبار الموقف وإدارة خوارزميات النظام. يتم تقديم أنماط التصميم لأنظمة أخذ السوق على أساس التحليل الفني وكذلك لأنظمة صنع السوق باستخدام فروقات إنتيرماركيت. كما تدور جميع الفصول حول برمجة الكمبيوتر للهندسة المالية وتطوير نظام التداول، وهذا الكتاب تثقيف التجار والمهندسين الماليين والمحللين الكمي والطلاب من التمويل الكمي وحتى المبرمجين ذوي الخبرة على القضايا التكنولوجية التي تدور حول تطوير التطبيقات المالية في مايكروسوفت والبيئة، وبناء وتنفيذ أنظمة التداول في الوقت الحقيقي والأدوات. دلائل الميزات. يعلم تصميم النظام المالي والتنمية من الألف إلى الياء باستخدام ميكروسوفت فيسوال C ++ 2005. يقدم العشرات من الأمثلة التي توضح نهج البرمجة في الكتاب. القراء. الجمهور الأساسي: المهندسين الماليين، والمحللين الكميين، والمبرمجين في الشركات التجارية؛ طلاب الدراسات العليا في الهندسة المالية والأسواق المالية الدورات والبرامج. الاستعراضات. "بناء أنظمة التداول الآلي هو يجب أن تقرأ لأي شخص تطوير أنظمة التداول الخوارزمية المهنية، ويجلب كل جوانب التصميم والوظائف وتطبيق نظام في الوقت الحقيقي إلى تركيز واضح خطوة بخطوة.هذا الكتاب سيكون الدليل المرجعي الاختيار الأول ل مبرمج محترف خطير في تطوير نظام التداول ". - راسل ووجسيك، عضو مجلس إدارة شركة سم و كبوت، رئيس مركز استراتيجية التجارة، معهد إلينوي للتكنولوجيا "هذا الكتاب هو التمهيدي الممتاز لأي شخص مهتم في تطوير تطبيقات التداول الآلي أو شبه الآلي، ويغطي بن المعرفة البرمجة اللازمة لتطوير ناجحة يجب أن يكون للتجار الدخول في البرمجة والمبرمجين الدخول في التداول، وسوف تكون أيضا مرجعا مفيدا لتطوير أدوات التداول أكثر تطورا ". - ساجي P. مينتز، نائب الرئيس، تقنيات التداول، وشركة التقييمات والمراجعات. عن المؤلفين. بنيامين فان فليت المؤلف. بن فان فليت محاضر في معهد إلينوي للتكنولوجيا (إيت)، حيث يشغل أيضا منصب المدير المساعد ل M.S. برنامج الأسواق المالية. في إيت أنه يعلم دورات في التمويل الكمي، C ++ والبرمجة، ونظام الآلي تصميم نظام التداول والتنمية. وهو نائب رئيس معهد تكنولوجيا السوق، حيث يرأس المجلس الاستشاري لبرنامج مطور نظام التداول المعتمد (كتسد). كما أنه يعمل كمحرر سلسلة من سلسلة الأسواق المالية تكنولوجيا ل إلسفير / أكاديميك برس ويتشاور بشكل مكثف في صناعة الأسواق المالية. السيد فان فليت هو أيضا مؤلف "نمذجة الأسواق المالية" مع روبرت هندري (2003، ماكجرو هيل) و "بناء أنظمة التداول الآلي" (2007، الصحافة الأكاديمية، بالإضافة إلى أنه نشر عدة مقالات في مجالات المالية والتكنولوجيا ، وقدم بحثه في العديد من المؤتمرات الأكاديمية والمهنية. الانتماءات والخبرة. محاضر في والمدير المشارك لبرنامج الماجستير في الأسواق المالية، مدرسة ستيوارت للأعمال، معهد إلينوي للتكنولوجيا، الولايات المتحدة الأمريكية. طلب اقتباس. إعفاء ضريبي. المنتجات & أمب؛ حلول حلول البحث والتطوير الحلول السريرية منصات البحوث الاستخبارات البحثية خدمات التعليم المؤلفون المحررون المراجعون أمناء المكتبات & أمب؛ اكتشاف الكتب والمجلات الكاتب ويبشوب عن إلزيفير من نحن إلسيفير كونيكت وظائف كيف يمكننا أن نساعد؟ مركز الدعم. كيف يمكن أن نساعد؟ كيف يمكن أن نساعد؟ كوبيرايت & كوبي؛ 2018 إلزيفير، باستثناء محتوى معين المقدمة من قبل طرف ثالث. يتم استخدام ملفات تعريف الارتباط بواسطة هذا الموقع. لرفض أو معرفة المزيد، انتقل إلى صفحة ملفات تعريف الارتباط. مسح الزوار إلزيفير. نحن نبحث دائما عن طرق لتحسين تجربة العملاء على إلزيفير. نود أن نطلب منك لحظة من وقتك لملء استبيان قصير، في نهاية زيارتك. 1 Part I – Background. Traditionally, trading is done by manual operation, which requires a trader to open or close position by hand, or at least calling a broker to do so. Benjamin Graham once mentioned that many great investors with outstanding investment records always repeat that investor’s largest enemy is himself. Warren Buffett also said that a successful investor is one that has the right temperament and the right psychology. As we all know, manual trading is not only vulnerable to traders’ psychological and emotional fluctuation, but also very inefficient in terms of trading speed and convenience. Due to the advance of computing technology, now almost all financial assets can be electronically traded. Automated trading system takes advantage of computers to develop and test strategies and to trade financial assets automatically. It can help novice traders to avoid emotional trading and also help experienced traders to make trading more efficient and systematic. It has been widely used in financial industry and become indispensable for many investors. On the other hand, automatic trading makes market more liquid and reduces trading cost accordingly. In recent years, online trading platform also becomes a hot spot of financial engineering innovation. Many financial Technology companies, such as Quantopian, Quantconnect, Motif Investing, have raised considerable funds from Wall Street. Hedge funds like WorldQuant also provide online simulation and trading environment for individual traders. Some of these platforms are beautifully designed and very user friendly. But when you backtest your strategies, they are actually running on the servers, hence totally transparent to the company. To avoid the risk of exposing the strategies, it is safer to do research in local machine and trade through reliable brokers or DMA. In addition, in the online platforms, data are transferred in Internet with HTTP protocol, which may be OK for low frequency trading but not efficient or feasible for high frequency trading. Sentosa is named after the most popular island resort in Singapore. The languages I used to write Sentosa includes C++, Python, R, Go and Javascript. The project is hosted at Quant365, where you can download source code and follow all the updates. There are three subprojects in Sentosa: Sentosa trading system is a multithread, message driven, highly scalable, high frequency automatic trading system. The latency can be as low as 100 milliseconds, dependent on the distance between you and trading venue servers. Currently, the trading venue is IB , so an IB account is required. With modular design, it can be extended easily to support other trading venues. The algorithm module can be written with any language supporting either nanomsg or websocket protocol. I have implemented language binding for Python, R for an illustration purpose. It is very easy to add other language support like Java, MATLAB, Haskell, Go, C# etc. The market data module subscribes to trade and quote(TAQ) data, so in some literature or book, Sentosa trading system should be categorized as technical automatic trading system, as a contrast with fundamental automatic trading system, where the system mainly uses fundamentals as trading signal. I don’t think this categorization makes much sense because signal is just a result of algorithm module and anything can be a signal: technical indicator, fundamental ratio, macroeconomic index, social media news, Google trends etc. Sentosa research platform is essentially an interactive computing environment based on Jupyter. I will demonstrate how to use R and Python to do volatility research in the platform later. In addition, I also developed a web platform for Sentosa with Django and Tornado, by which you can monitor Sentosa and send orders using web interface. I used Sentosa to do research and trading for myself. Although it can be used for real trading, here I disclaim all the responsibilities of any loss of any trade through Sentosa. But if it had helped you make money, I don’t mind to be treated a cup of coffee. Sentosa is an ongoing project and more features will be added in the future. I will also discuss the future direction of each subproject. 2 Part II – Sentosa Trading System. 2.1 Design Overview. When designing Sentosa trading system, my emphasis is on its configurability, modularity and scalability. In folder. /.sentosa, there is a YAML-format configuration file named sentosa.yml , which you can use to customize the system. The only requirement is you need to set your own IB account in the global section for paper or real trading. Sentosa trading system is mainly composed of five modules: market data module, OMS module, algorithm module, record module and simulation module. These modules are purposely decoupled and communications are all through messaging system. The trading system also has four running modes: record, trade, simulation and merlion, which represent different combination of the five modules. Figure 1 is the program workflow graph of Sentosa trading system. Workflow of Sentosa Trading System. 2.1.1 Running Mode. Sentosa can be running at four modes which is define as follows: Do not trade, just to record all the market information into a simulation file for future usage. Launch all Sentosa modules and trade. Replay historical scenario. This is to backtest your algorithm in a simulation environment. merlion mode is the same as trade mode except that it does not generate simulation file. You cannot replay you current trading session as you have no simulation file generated. The running mode can be configured in global section in sentosa.yml . 2.1.2 Multithreads and Messaging System. Sentosa is a multithread application implemented with C++14 threads. All the threads are created in heap and the pointers are stored in a vector. Initially I developed Sentosa in Windows platform and used ZMQ as internal messaging protocol. But when I was trying to port it to Linux, ZMQ did not work well with threads in Linux. ZMQ created more than ten threads automatically and it messed up with IB’s threads somehow. I filed ZMQ bug report and so far it has yet been solved. Nanomsg is created as a better alternative to ZMQ by the same author. It is simpler to use and has no such issue in multithread environment. I replaced all ZMQ code with nanomsg and chose nanomsg as my internal messaging protocol. 2.1.3 Modules. With nanomsg as the internal messaging protocol, I decouple the system into five basic modules: market data module, order management system module, algorithm module, record module and simulation module. These modules coexist in one process but in different threads. They communicate with messaging system and can be turned off and on according to the four running modes described above. Modular design makes the system scalable and easier for future development. The first three modules represent the three most basic components of an automatic trading system. In the following sections, I will describe these three modules one by one. 2.2 Market Data Module. 2.2.1 Introduction of Market Data. Market data module is one of the most important components of a trading system. Generally, market data include tick level information about prices and size of bid, ask, completed trades. Different data vendors sometimes provide extra information like tag, exchange name. There are two levels of market data according to the information it provides. Level 1 market data provide the most basic information, which includes bid/ask price and size, and the last traded price and size. From the order book point of view, these information are from the top of the book, so level 1 market data also known as top-of-book data. Level 2 market data, also called order book or market depth , provide extra information of partial or whole order book. The order book has two long queues of bid and ask orders respectively. The queues cancel each other at the top and grow when new limit order comes in. The length of the queue is called the depth of order book. The order book changes very fast for liquid stocks so the information can be overwhelmingly huge. Most individual traders use Level 1 market data. Level 2 market data are crucial for day traders, especially low latency high frequency traders. There are many academic researches on level 2 market data in recent years. IB has its own way to deliver market data. Loosely speaking, IB provides both level 1 and level 2 market data. reqMktData is to request level 1 market data. reqMktDepth is to request level 2 market data. In addition to the raw data, IB also provides real time bar data via function reqRealTimeBars . The real time bar data, like the historical bar data, also provide open, high, close, low(OHCL) prices, volume weighted average price(VWAP) and trade count information. Please be noted that IB doesn’t provide true tick level data . The market data are actually consolidated every 300 milliseconds or so and sent back to client upon request. As we are not doing ultra-low latency trading and not considering the tick level dynamics, a combination of level 1 data and 5 seconds real time bar data should be enough. 2.2.2 Threads. In Sentosa trading system, market data module involves the following threads: 2.2.2.1 Thread_MKDataTick. Thread_MKDataTick connects to IB to request two kinds of data: IB’s tick level real time market data (by reqMktData) IB’s 5 seconds real time TRADE bar data (by reqRealTimeBars) Upon data sent back from IB, data are sent to thread Thread_UpdateSboard to update scoreboard, a global data structure implemented as a singleton in scoreboard.h/cpp . 2.2.2.2 Thread_MKDepth. Get level 2 market data by calling IB API ReqMkDepth() . TWS currently limits users to a maximum of 3 distinct market depth requests. This same restriction applies to API clients, however API clients may make multiple market depth requests for the same security. Due to this limitation, many algorithms involving order book dynamics cannot be used. 2.2.2.3 Thread_UpdateSboard. This thread is to update scoreboard upon the market data message. When Sentosa trading system is running at simulation mode, the market data can be from a simulation file, aka replay file. 2.3 Algorithm Module. Sentosa trading system provides a framework for traders to write their strategies. This framework is called algorithm module. This module communicates with OMS module through messaging system. Not many traders are programming experts, but in order to implement their strategies, they know how to use programming languages to write trading algorithms. The most frequently used languages by traders include R, Matlab, Python and VBA(Excel). Sentosa trading system is a message driven system and designed with multiple languages support in mind. As long as one language supports nanomsg or websocket , it can be used to write trading algorithm. Currently Senotsa supports algorithm module written in three languages, including C++, Python and R. These three languages represent three ways how algorithm module works in Sentosa. Traders using C++ mostly have strong programming skills and higher requirement with trading system’s performance and speed. In Sentosa trading system, algorithm module is built into a static library and then used to generate the final executable binary. All algorithms in Sentosa trading system inherit from an abstract base class AlgoEngine . Factory pattern is used to create algorithm objects: In Sentosa configuration file sentosa.yml , there is a strategy section to specify you strategy name and trading universe. Take the following as an example: It means there is a strategy called ta_indicator_raffles and the trading universe includes 10 stocks/ETFs(SINA, ATHM…FXI). I name the strategy ta_indicator_raffles for an illustration purpose so that you can see this is a strategy using Technical Analysis . In real trading, traders normally give their strategies totally irrelevant names. Technical analysis(TA) indicators are extremely popular with individual traders. They normally use it in low frequency trading. There are many rules of thumb for TA indicators, which are only applicable in low frequency trading environment. For high frequency trading, you may need to do some adjustment. Take RSI(Relative Strength Index), an extremely popular indicator developed by J. Welles Wilder Jr., as an example: RSI is defined as. \[ RSI = 100 - 100/(1 + RS)\] where \[ RS = Average Gain / Average Loss \] According to Wilder, RSI is considered overbought when above 70 and oversold when below 30. If using 15 seconds bar data, for stocks trading not so frequently, RSI can become very high or low because there are many periods without price change. There are two solutions. The first one is to use more time periods so that Average Gain or Average Loss is not equal to 0. Another solution is to set RSI equal to 50 if the price changes are too few. In other words, the momentum is not obvious when there is no price change information, so we just give it a value of 50. The following is a C++ implementation of the second idea - if number of price changes is less than 10, just set RSI to 50. Some TA indicators working well in low frequency trading do not work at all in high frequency trading. One reason is the market data, like TAQ, is not enough in high frequency, especially for assets with low liquidity. Another reason is that market noise is significant, sometimes dominant, in high frequency trading. Too much unpredicted factors will make the real price trend unclear. In this case, more research and backtesting are needed to find out what the real value of the trading asset is and after how long the noise will disappear. There is a TA library called ta-lib written in C++ and also available in other languages like Python, Go. Sentosa includes a development version of ta-lib version 0.6.0dev. You can also download ta-lib version 0.4 from ta-lib, which is more stable but with less TA indicators. 2.3.2 Python. Traders using Python do not have very high requirement on the execution speed and system performance. I developed a Python package called Pysentosa which uses nanomsg protocol to connect to market data module and websocket protocol to connect to OMS. A demo code is like the following: This code demonstrates a simple algorithm: Set a price range with lower bound equal to 220 and upper bound equal to 250. If SPY’s ask price is lower than 220, try to buy 50 shares. If the BUY order get filled, decrease the lower bound by 20, and wait to buy 50 shares until the ask price hit below 200. But if the bid price is greater than the upper bound value, send a SELL order of 100 shares SPY. If get filled, increase the upper bound by 20 and wait to sell until the bid price hit beyond the new upper bound value 270. This algorithm can be used to split big order for institutional traders. Not only is Pysentosa a message interface of Sentosa, it includes a Sentosa trading system runtime. I use boost.python to wrap Sentosa trading system into a dynamic library and it will be run as a daemon when you create a Merlion object. In another words, Pysentosa is a complete full featured trading system. In contrast with Pysentosa , I also developed rsentosa with R language, which is to demonstrate another way to use Sentosa. rsentosa is for traders using R language, who normally have strong statistics background. rsentosa use nanomsg protocol to communicate with both OMS and market data module. The demo code is as follows: The algorithm is almost the same as the python version except it does not sell SPY no matter what bid price is. 2.4 Order Management System. OMS(order management systems) is a software system to facilitate and manage the order execution, typically through the FIX protocol. In Sentosa, OMS module gets orders from Algorithm Module and send them to IB. IB gets order from Sentosa OMS and executes it using its smart routing technology. IB API supports two basic type of orders: Limit Order and Market Order . Limit order has a price limit which guarantees the execution price cannot be worse than it. For every stock, exchange maintains a limit order book including all the bid/ask prices, volumes and timestamp information. Please be noted the trade price can be favorable than limit order price. For example, if you send a limit order of selling Google stock for 1 dollar per share, system will fill it with the bid price at the top of the book, which will be higher than 1 dollar. A Market order itself has no price information. When a market order is sent out to an exchange, the order matching engine will find the currently available best price to execute it. Market order will normally be filled immediately by matching another limit order at the top of order book. You cannot match two market orders because there is no price information in market orders. 2.4.1 OMS Design and Messaging Protocol. OMS accepts two type of protocols: nanomsg and websocket . Thread Thread_API_NN will monitor and handle any incoming nanomsg message at port specified as NN_MON_PORT in sentosa.yml . Thread Thread_API_WS will monitor and handle any incoming websocket message at port specified as WS_MON_PORT in sentosa.yml . OMS handles two different protocols but with the same logic. I use C++ function overloading to handle the difference. The interface definition is at api_core.cpp and implementation is at api_nn.cpp for nanomsg and api_ws.cpp for websocket respectively. Sentosa is a multithread application where there are four threads in OMS module: In Sentosa, for performance consideration, system will preallocate a static array of orders with length of 283 for each instrument. In another words, one instrument can send at most 283 orders with different order id(order replacement is not counted in as the order id is the same). This number should be enough for individual traders. Sentosa OMS uses nanomsg as the communication protocol and receives nanomsg text as the instruction. Sentosa OMS opened a NN_PAIR socket at the following endpoint: You can customize the port by changing ALGO_TO_OMS_PORT at sentosa.yml . The protocol specification is also customizable through sentosa.yml . Take the default ‘sentosa.yml’ configuration as an example: To close all your current position with market order when a nanomsg text starting with “e” is received. To close one instrument’s position as soon as possible. The nanomsg format is f|SYMBOL . For instance, “f|IBM” means to close your current IBM holding position with a market order . To cancel all your current outstanding orders of one instrument. The nanomsg format is g|SYMOBL . To send a limit order . The format is l|SYMBOL|Quantity|Price|AllowedMove|OID , where: Quantity is a signed integer. Positive sign means BUY and negative means SELL. Price is the limit price. AllowedMove is the price range in which the order is still considered valid. In Sentosa OMS, if the market price moves too far from the limit price, the order will be cancelled by OMS. The logic can be expressed with the following pseudo-code: OID is the order id. To send a market order . The format is m|SYMBOL|Quantity|OID . To check the status of an order by order id. The message format is i|OID . For instance, “i|1634223” means a request to OMS to return the status of the order with id equal to 1634223. OMS will send one of the following order’s status to client with the format of “i|OID|ORDERSTATUS”. In case the order doesn’t exist at all, OMS will send back -1. If OMS send “i|1634223|4” back, it means the order with id equal to 1634223 has a status of SUBMITTED . Order status are defined like the following: You can refer to IB document for the details of order status: 2.5 Future Direction. Sentosa trading system can be extended in several ways: From multithread to multiprocess. From single machine to cluster. From IB to other trading venues, or direct market access(DMA) if possible. More languages support. More modules support - risk management module, portfolio management module. 3 Part III – Sentosa Research Platform. 3.1 Introduction. Search Research Platform is a web-based interactive computing platform based on Jupyter with Python and R support. You can set it up in your local machine and do research with your data. The following is a screenshot: Sentosa Research Platform. In the following sections, I will discuss financial data selection, collection and management. Then I will showcase two research tasks using R and Python respectively. The first is GARCH-family volatility comparative study with low frequency data and the second is true volatility calculation with high frequency data. 3.2 Data Selection, Collection and Management. In the first place, successful trading starts with good quality data. With good quality data, particularly quantitative data, trader can do meaningful research. For equity trading, some commonly used data types include trade data , quote data , fundamental data , macroeconomic data , risk factor data , news data , social media data , and option data . Daily OHLC trade data and some macroeconomic data are normally available for free. Others are mostly not free, some of which are expensive because of the information edge traders can get from them. For the paid data services, you need to choose to pay for processed data or raw data, or both. Processed data(eg. PE/PB ratio) are more convenient and ready to be used directly. As for raw data(eg. tick and quote data), you need to write program to clean them, calculate indicator or risk factors with your own algorithm. Some may need heavily intense computation. But good thing for raw data is its flexibility and potential to provide a trader with more information edge. Data can be stored in file system in plain text format. Many time series data are just some csv files, which can be very conveniently used by many languages. For big data series, database like MSSQL, MySQL and MongoDB can be used. Data are stored in tables or documents and indexes are created for faster query speed. For higher performance time series data processing, you can choose commercial database like KDB+, One Tick or eXtremeDB. There are many commercial data vendors out there like Thomson Reuters, Bloomberg, but most of them are prohibitive for individuals. In this project, using MySQL as data storage and IB as data source, I developed a historical data collection tool called histData which I will describe as below. 3.2.1 Historical Data Collection Tool - histData. In this project, I use four tables to store four time series data: The table structure is the same for each table. For example, the following is the structure of table bar1d : The following are three rows in table bar15s : The first row means during 2018-Dec-06 09:30:00 to 2018-Dec-06 09:30:15, there are 8 trades occurred for BITA with WAP equal to 30.21, trading volume equal to 25K, open price equal to 30.27, highest price equal to 30.27, lowest price equal to 30.16 and close price equal to 30.25. For stocks, historical data requests that use a bar size of “30 secs” or less can only go back six months. IB also has limitation in request rate, which requires no more than 60 historical data requests in any 10-minute period. Considering this limitation, I think IB should have used traffic control algorithm like token bucket in the server side. In client side, to avoid causing pacing violations, our data collector sleeps for 1 minute after sending 6 requests. This is customizable in configuration file sentosa.yml . The following is what I used in my configuration file: If histDataSleepT is equal to 30000, histDataReqNum should be equal to 3, which means sleep 30 seconds per 3 requests. histDataBackMN means how many months from now backward you want to collect data. In the above example, if today is 2018-Dec-31, it means we want to collect data in period of 2018-Jul-01 to 2018-Dec-31. As follows, I will showcase how to use Sentosa Research Platform to do quantitative research on volatility. Case 1 is about parametric models of volatility using low frequency data. Case 2 is about nonparametric models using high frequency data with market microstructure noise. 3.3 Case 1: Volatility Forecasting Comparative Study (R) Volatility is so important that it is widely used in trading, pricing and risk management. Christian Brownlees, Rob Engle and Bryan Kelly published a paper called A Practical Guide to Volatility Forecasting Through Calm and Storm which concludes that model rankings are insensitive to forecast horizon . To verify the conclusion of this paper, I plan to use Quandl library to get S&P 500 index data from 1950-Jan-03 to 2018-Mar-18 and use R program to compare 5 GARCH models: GARCH, NGARCH, TGARCH, APARCH, eGARCH. In the 5 models, GARCH model fails to explain the asymmetry of the distribution of errors and the leverage effect. eGARCH and TGARCH are able to handle leverage effect where return has negative skewness. NGARCH and APARCH are able to handle leverage effect for both negative and positive skewness. The code is written in R language as follows: The code above defines a quasi-likelihood (QL) loss function proposed by the original paper, by which we can compare model’s predictability. Then it gets data from Quandl, defines model specifications, fits models and predicts with each model, and finally draws a graph with quasi-likelihood (QL) loss value. The out sample length is 50 days. The forecast horizons I have chosen are 1, 10, 20, 30, 40, 50 days. I will compare the five models’ predictability in these forecast horizons. Assuming that the return distribution is normal, run the code above and I find when forecast horizon is equal to or less than 30: When forecast horizon is greater than 30, no ranking pattern is observed. The result is at Figure 3. GARCH Family Models with Normal Distribution. As we know, stock price return distribution is more aligned with student t distribution than normal. Now assuming the return distribution is student t distribution, in the code, we need to change the model specification from norm to std : Run the code above and I find when forecast horizon is equal to or less than 30: When forecast horizon is greater than 30, no ranking pattern is observed. The result can be seen from figure 4: GARCH Family Models with Student Distribution. The result verifies the model ranking doesn’t change as the forecast horizon changes as long as the horizon is not too large. It can be explained by the characteristics of each model. For example, both TARCH and eGARCH consider positive skew leverage effect, so they have almost the same loss function value. NGARCH and APARCH can explain both positive and negative skewness, which is why it has a higher loss function value than TARCH and eGARCH. The result also verifies another empirical knowledge that, compared with other GARCH-family models, GARCH model is good enough. When we use student distribution as the model distribution, GARCH model ranks number 1. When using normal distribution, GARCH ranks number 2. This is another example that the simplest model is the most powerful model. 3.4 Case 2: Volatility with High Frequency Data (Python) 3.4.1 Theory and Concept. Assume stock price follows geometric Brownian motion: \[ S_t = S_0 \cdot exp(\sigma W_t + (\mu - \frac )\cdot t) \] Then stock return \(R_i = log(S_ ) - log(S_ )\) is a normal distribution. In one unit of time \(0=t_0<t_1<t_2. <t_i=1\) , the sum of squared return \(R_i\) (aka. quadratic variation of \(R_i\) ) is: So the definition of volatility in mathematical form is: \[\begin \sigma = \sqrt ^\infty [log(S_ / S_ >)] ^2 > \label \end \] This volatility \(\sigma\) is called true volatility . \(\sigma^2\) is called true variance . 3.4.2 Market Microstructure Effects. High-frequency data have some unique characteristics that do not appear in lower frequencies. There are several well known phenomenon like asynchronous trading, bid-ask bounce and minimum tick rules, which are called Market Microstructure Effects in finance literatures. Figure is generated from BITA` compounded return time series with different sampling intervals: 1 minute, 1 hour and 1 day. In the distribution subplots, the red dashed line is the corresponding normal distribution. When interval length is 1 day, the distribution is a right skewed, leptokurtic bell curve. However, as the sampling frequency increases, the skewness decreases and kurtosis increases. When interval length is 1 minute, skewness becomes negative and kurtosis reaches as high as 45.5. Market Microstructure Effects on Log Return. This means the data statistic property has been changed when the sampling frequency increases. In high frequency data, the observed price is not the stock’s intrinsic price any more, but a trade price heavily distorted by market microstructure effects . Suppose the logarithm of a stock intrinsic/true price is a stochastic process \(P_t\) and observed trade price is \(Q_t\) . I use \(P_t\) to represent a stochastic process which is unknown and equal to the logarithm of a stock intrinsic or true price, and \(Q_t\) is another stochastic process which equals to the logarithm of a stock’s trade price. Where \(\epsilon_ \) is an i.i.d. noise process with \[ \begin E[\epsilon_ ] &= 0 \\ Var[\epsilon_ ] &= E[\epsilon_ ^2] = c\\ \end \] Noise variance \(c\) is a constant in this model. It is not necessarily normal, but should be symmetric and weak stationary. Also, \(\epsilon_ \) is independent with \(P_t\) and \(Q_t\) . 3.4.3 Realized Volatility and Volatility Proxies. Although we have a math formula for true volatility, we can never get its precise value. First, it is a continuous calculus form equation, but in the real world, the price is always discrete. Second, market microstructure effects, as described in previous section, also distort the price, making trade price not exactly the same as stock’s intrinsic price as defined in our model. In order to make the return data close to normal distribution, which is a basic assumption in many financial models, one has to sample the trade price at sufficiently wide interval to avoid market microstructure effects, and in turn this will make the price more discrete. So we have to introduce another concept called realized volatility . It is essentially a discrete version of true volatility defined at equation \(\eqref \) . If we split the time unit \(T\) equally into \(N\) smaller time intervals \(t\) with equal length, we have the sampling frequency \(N\) : and realized volatility is defined as: and the realized variance is accordingly defined as: Please be noted here \(Q\) is observed price, not true price \(S\) . Realized volatility (aka integrated volatility ) is a bias estimator of true volatility due to market microstructure effects. I will prove this theoretically and empirically later. Correspondingly, the square of realized volatility is called realized variance , or integrated variance , or sometimes realized quadratic variation . Please be noted, in some literatures, realized volatility and realized variance sometimes are used interchangeably. In addition, there are two other volatilities often seen in literatures. (1.) Implied volatility is just a numeric calculated from the option price according to Black-Scholes formula, assuming all the assumptions of Black-Scholes model are correct. (2.) Historical volatility normally means the past daily volatility calculated with historical data according to parametric conditional volatility models like GARCH, EWMA, or stochastic volatility models. Because true volatility is not known, one can use volatility proxies when specifying and evaluating volatility models. We can consider proxy as a mapping of original variable in another space through a proxy function. In statistics, proxy is used for a variable not of prime interest itself, but is closely connected to an object of interest. One uses proxy to replace latent variables of interest, so the absolute correlation of proxy variable and original variable should be close to 1. Please be noted that one can use estimator, either biased or unbiased, as a proxy, but it is probably wrong to use a proxy as an estimator. 3.4.4 Market Microstructure Effects and Volatility Proxies. Realized variance is often used as a volatility proxy when high frequency data are available. But surprisingly, due to market microstructure effects, we may get worse result when we have higher frequency data. For the noise process, we have \[ E[\epsilon_ ]E[\epsilon_ ] = 0 \] because \(\epsilon_ \) and \(\epsilon_ \) are independent. And then. The expectation is: \[\begin \begin E[\hat\sigma^2] &= E[\sum\limits_ ^N [ R_ > + ( \epsilon_ > - \epsilon_ >)] ^2 ] \\ &= E[\sum\limits_ ^N [ R_ > ^2 + 2R_ >( \epsilon_ > - \epsilon_ >) +( \epsilon_ > - \epsilon_ >)^2] ] \\ &= E[\sigma^2] + 2Nc \label \end \end \] The variance is: \[\begin \begin Var[\hat\sigma^2] &= 4 N E[\epsilon ^4] + O_p(1) \label \end \end \] This proves realized variance is a biased estimator of true volatility . The higher the sampling frequency is, the bigger N is, and the bigger the bias is. When N goes to infinity, the bias and realized variance go to infinity too. Zhang proposed that, when \(N\) is large enough, \(\sigma\) will become negligible, we can get the value of c, the variance of noise process with this formula: \[\begin c = \frac \label \end \] Once we get the value of \(c\) , we can use the same equation to get \(E[\sigma^2]\) . But how to decide if N is large enough? I am proposing another method. Resample the raw data with two steps \(N_1\) and \(N_2\) , and get two expectation of realized variance \(\hat E_1[\hat\sigma^2]\) and \(\hat E_2[\hat\sigma^2]\) . We have: \[ \hat E_1[\hat\sigma^2] = E[\sigma^2] + 2N_1c \\ \] \[ \hat E_2[\hat\sigma^2] = E[\sigma^2] + 2N_2c \] 3.4.5 Other Volatility Proxies. Price range is a good volatility proxy which is free from the market microstructure effects. One definition is as simple as \(PR = Q_h - Q_l\) , where \(Q_h\) is the highest trade price in one time unit, \(Q_l\) is the lowest price accordingly. The expectation of price range is: \[ \begin E[PR] &= E[Q_h - Q_l] \\ &= E[P_h - P_l + ( \epsilon_ - \epsilon_l)]\\ &= E[P_h - P_l] \end \] We can see it is related to spread of true price in one time unit, but has nothing to do with \(\epsilon_t\) . Another method to construct price range using high frequency data is to sum all subinterval price spreads in one time unit. To avoid confusion, if necessary, I will use price range(H-L) for the first definition and price range(sum of H-L) for the second one. By default, price range means the first definition. In addition, people sometimes also use absolute return as volatility proxy. It is very similar to price range, but because the log return only consider the last close price and current close prices, it will miss information between the two time points, so it has a downward bias. 3.4.6 Realized Variance and Other Volatility Proxies. Realized variance is a biased estimator, also a proxy, of real variance. First, let’s compare it with another well known volatility proxy price range. The raw data is 15 seconds OHLC bar data of BITA from IB. I choose 5 minutes as the time unit, so according to equation \(\eqref \) , with sampling interval number \(N\) equal to 20, we can get the value of realized variance. It is noteworthy that, for price range, I use the highest price in 5 minutes minus the lowest price, not sum of high minus low in 20 15-seconds-OHLC bars. I randomly choose one day and compare these two variance proxies. The result is figure . Realized Variance VS. Price Range(H-L) in one day. The upper graph is the absolute value comparison. Because the value of realized variance is so small that it becomes a straight line closely above x axis. After multiplying a scale-up factor 180.6 to every number in realized variance series, I get the lower graph. It looks much better than the upper one. It is easy to see the two time series have the same trend. There is only very minor difference between them. Figure verifies that price range is a good proxy for stock variance and volatility. The proxy function in this case is just a multiplication to a constant 180.6. Now, let’s add two more proxies absolute return and price range(sum of H-L) . As described in previous section, absolute return is calculated as log return of the time unit. price range(sum of H-L) is calculated by adding all high low difference in 15-seconds-OHLC bars in one time unit. In my program and graphs, I use rvar for realized variance , prange for price range (H-L) , srange for price range(sum of H-L) and absr for absolute return . Then I choose 13 time units from 2 minutes to 1 day: Still using 15-seconds-OHLC bar data of BITA , I calculate volatility proxy for every time unit above. After getting the results, I check the statistics characteristics to verify the model \(\eqref \) . From and , we can get the variation coefficient \(k\) : Suppose N is large enough, if the time unit increases by m times ( \(m>1\) ), according to volatility time square root rule , we have: This means, if the sampling interval is fixed and N is large enough, variation coefficient \(k\) of realized variance will decrease exponentially \(O(m^ )\) as length of time unit increases. To verify this conclusion, I check the relation of variation coefficient and time units and get figure \(\ref \) : Market Microstructure Effects on Volatility Proxies. We can see market microstructure effects has a big impact on realized variance . When length of time unit decreases, the variation coefficient increases dramatically. Robin and Marcel proved that smaller variance corresponds to better volatility proxy. We can see the realized variance becomes stable and close to the other proxies when the time unit increases to 1.5 Hours. For the other three proxies, there is no obvious change of variation coefficient, which means they do not suffer from market microstructure effects. Also it is well known that measurements that are log-normally distributed exhibit stationary variation coefficient , which is \(exp(\sigma^2 -1)\) , figure \(\ref \) also implies true variance is log-normally distributed. A good proxy should have a close correlation with the original and other good proxies too. Figure displays the correlation coefficient changes with the time units. We can see the correlation of realized variance and price range increases dramatically as length of time unit increases. This means realized variance becomes a better proxy when the unit time is large enough, say 1.5 hours. Bias and Consistency of Volatility Proxies. 3.4.7 Daily Realized Variance and Noise Process. In previous section, we fix the length of time interval \(t\) , increase the time unit \(T\) and find that market microstructure effects has an exponential impact on realized variance . In this section, I am going to fix the time unit \(T\) as 1 day and change the length of time interval \(t\) . I will show how market microstructure noise process affects daily realized volatility when changing sampling time interval and investigate two ways to get the variance of noise process. Still using BITA 15 seconds OHLC bar data and equation \(\eqref \) but choosing three different time intervals 15 seconds, 10 minutes and 2 hours, I get three daily realized variance time series and display them in figure . Daily Realized Variance at Different Sampling Intervals. In figure , rvar_1 means sampling interval is 15 seconds, rvar_40 means 10 minutes, and rvar_480 means 2 hours. We can see the trend is almost the same, but red dots(rvar_480) are distributed closer to x axis, blue dots(rvar_1) are the farthest, and green dots(rvar_40) are in between. This means when sampling interval increases, or when sampling frequency \(N\) decrease, expectation of daily realized variance decreases accordingly. This is an expected result according to equation . Now let’s try more different sampling intervals. I choose 7 intervals as follows: Correspondingly, the time intervals are 15 seconds, 1 minutes, 2 minutes, 5 minutes, 10 minutes, 20 minutes and 40 minutes. Expectation of Daily Realized Variance at Different Sampling Intervals. The x axis represents the sampling intervals and y axis represents expectation of daily realized variance, which is asymptotically equal to sample mean. We can see as sampling interval increases, which corresponds to a smaller N, the expectation of daily realized variance decreases. This is in line with equation . When the interval is 15 seconds, N is equal to 1560 because the trading hour is 6 hours and a half. This is the highest frequency data I can get. Assume N is large enough (1.) to ignore \(E[\sigma^2]\) in and (2.) to get population expectation \(E[\sigma^2]\) , using the method proposed by Zhang , we can get that the noise process variance \(c\) equals to 7.5347758757e-07. Alternatively, I tried to use equation too. Assuming the first two intervals \(N_1\) (1560) and \(N_2\) (390) are large enough for population expectation \(E[\sigma^2]\) , using equation , I get the noise process variance \(c\) equal to 1.30248047255e-07. The reason why the two results are different is 15 seconds time interval is too long. In another words, the data frequency \(N\) is not high enough to ignore \(E[\sigma^2]\) . According to the formula: when true variance is not negligible, if one uses , one will overestimate the denominator and then overestimate the noise process variance \(c\) . Fortunately, equation doesn’t require N is large enough to ignore \(E[\sigma ^2]\) . Assuming equation is correct applied here, \(c\) equals to 1.30248047255e-07 when \(N = 1560\) , in turn we can get expectation of true variance : \[ \begin E[\sigma ^2] &= E[\hat \sigma ^2] - 2Nc \\ &= 0.0023508500732184 - 2* 1560 * 1.30248047255e-07 \\ &= 0.00194447616578 \end \] Both equations and require higher frequency data. But the latter only affected by accuracy of expectation calculation. With the same frequency data, equation is better because it doesn’t require \(N\) is large enough to ignore \(E[\sigma ^2]\) . 3.4.8 Three Schemes for Realized Variance Calculation. In previous section, although we always use equation \(\eqref \) to calculate daily realized variance, we have actually used two schemes. Scheme 1 calculates squared return for every adjacent pair of prices sequentially in one unit of time \(T\) , and then sum all squared returns. Figure illustrates how the calculation goes on. I call it classical scheme as it is exactly from equation \(\eqref \) . In previous section, I verified classical scheme is most seriously affected by market microstructure effects because high frequency data are contaminated by the noise process. When sampling frequency is high, it demonstrates a strong upward bias, making the result totally useless. In realized variance time series calculated from this scheme, you can see many spikes, which corresponds to high variation coefficient. Classical Scheme to Calculate Realized Variance. Scheme 2 splits one time unit into multiple grids. Grid is a new sample interval in between \(t\) and \(T\) . Scheme 2 uses only one point of data in one grid, ignoring all other data, so I call it sparse sampling scheme . In my program to generate figure and figure , I use the first price to represent price of the new sampling time interval, and calculate rvar_40 and rvar_80 . Figure illustrates how the calculation goes on. Sparse Sampling Scheme to Calculate Realized Variance. According to theoretical and empirical analysis in previous section, we see that sparse sampling scheme has a better performance than classical scheme . This is very surprising as it uses much less data. In figure , if one cell represents a 15-seconds-OHLC bar, we have 1560 cells for one day. If the new sampling time interval is 1 minute, according to sparse sampling , we need to throw away 1170 = 1560/4*3 price data. But when we use the remaining 390 price data to calculate, we get a even better result. This sounds counterintuitive but can be perfectly explained by model \(\eqref \) . Please be noted there are two intervals in sparse sampling , the original interval is 15 seconds, and the new interval after sparse sampling becomes 1 minutes. To avoid confusion, I will use word grid for the latter in the future, which is how Zhang names it in the original paper. Can we take advantage of all data and throw away only the noise part in trade price? Here scheme 3 comes into play. It is a natural expansion of scheme 2. It uses all data but also robust to market microstructure effects. As displayed in figure , we apply the same calculation of return, like sparse sampling , for not only the first cell in that grid, but all the other data. In figure , there are four cells in one grid. So we will get four results, the final result will be the average of them. This method is proposed by Lan Zhang(2003). I call it averaging scheme because it is improved by averaging based on sparse sampling scheme . Averaging Scheme to Calculate Realized Variance. In theory, averaging scheme should be better than the other two. I am going to verify this as below. Averaging Scheme vs Classical Scheme. Still using BITA 15-seconds-OHLC data, I get a comparison of classical scheme and averaging scheme in figure : Classical Scheme VS Averaging Scheme. The purple dots are realized variance result from classical scheme and the green ones from averaging scheme with grid length equal to 1 hour(240*15 seconds). We can see the green dots are distributed at the bottom, closer to x axis, which corresponds to the overestimation issue of classical scheme . This proved averaging scheme is better than classical scheme . Averaging Scheme vs Sparse Sampling Scheme. Now let’s compare sparse sampling scheme and averaging scheme . I choose 8 grid lengths as follows. Using two schemes to calculate daily realized variance, and then the expectation \(E[\hat \sigma^2]\) under each grid. Display it as figure below: Sparse Sampling Scheme VS Averaging Scheme. We can see averaging scheme has a lower \(E[\hat \sigma^2]\) than sparse sampling scheme . This means the former suffers less from market microstructure noise, so it is better. Please be noted if grid length becomes the same as sampling time interval, sparse sampling scheme and averaging scheme are degraded to classical scheme . This is why when grid length equals to 15 seconds, the purple dot and green dot becomes the same. We have seen averaging scheme is the best of the three schemes. We also see the grid length affects the results of averaging scheme . Let me increase grid from 15 seconds to 40 minutes and draw the realized variance time series at figure . Averaging Scheme and Different Grid Length. We can see the best result is the one with grid length equal to 40 minutes. We can display \(E[\hat \sigma^2]\) with grid length in figure . Expectation of Realized Variance with Averaging Scheme and Different Grid Length. We can see the expectation curve is a smooth convex hull. It decreases exponentially as grid Length increases. But after 20 minutes, \(E[\hat \sigma^2]\) doesn’t decrease any more. This is because if grid length is too long, we cannot use all the data any more, averaging scheme becomes more like sparse sampling scheme . For instance, when grid length is the same as time unit \(T\) , which is 1 day in our case, averaging scheme is degraded to sparse sampling scheme . To verify this, I choose 13 grid lengths ‘30seconds’, ‘1min’, ‘2min’, ‘5min’, ‘10min’, ‘20min’, ‘40min’, ‘1H’, ‘1.25H’, ‘1.5H’, ‘1.75H’, ‘2H’, ‘2.25H’, and draw \(E[\hat \sigma^2]\) in figure . Averaging Scheme and Different Grid Length. Green curve is sparse sampling scheme and blue curve is averaging scheme . x axis is grid length and y axis is \(E[\hat \sigma^2]\) . We can see, for averaging scheme , after 40mins, \(E[\hat \sigma^2]\) keep increasing in very slow speed. Also, because averaging scheme is actually an average of many equally reasonable results, it is smoother than sparse sampling scheme . After 40mins, sparse sampling scheme curve jumps up and down around averaging scheme curve. This means there is an optimal value for grid length between sampling time interval \(t\) and time unit \(T\) . In this case, it is around 40 minutes. When grid length equals to \(t\) , averaging scheme becomes classical scheme ; when it equals to \(T\) , averaging scheme becomes sparse sampling scheme . 3.4.9 True Variance and Volatility. In previous sections, I got the variance \(c\) of noise process \(\epsilon_t\) . I also found that averaging scheme is the best way to calculate realized variance with grid length equal to 40 minutes in this case. I have reached my goal. I am ready to calculate true variance and true volatility now! See figure for true volatility series I created using the information above. I can also get the statistics of true variance time series. Take Logarithm of true variance and we can get the distribution at figure . Logarithmic True Variance Distribution. The dashed blue line is the normal distribution curve fitted with the same mean and standard deviation as above. We can see the distribution is close to normal. We know variance has properties like clustering and mean reversion, and now we know logarithm of variance is Gaussian distribution, or variance is lognormal distribution. This also supports the conclusion I get from figure that stationary variation coefficient of volatility proxies implies they are log-normally distributed. True volatility is the square root of true variance . I checked the distribution and it is also lognormal. Previously we use price range as a proxy of true variance . Now we can check the distribution of price range and see if it has the same distribution as true variance . Figure is the daily price range series and distribution I get from our BITA dataset. Logarithmic Price Range Distribution. The red dashed line is normal distribution curve fitted with corresponding mean and standard deviation. The distribution is very similar with figure . This is in line with our knowledge that price range is a good proxy for true variance . 3.4.10 Data Selection and Conclusion Generality. To take a new nonparametric approach to calculate volatility, I need high frequency data. The data I use in this case study is BITA 15 seconds OHLC bar data from 2018-12-06 9:30AM to 2018-12-31 16:00PM . I got the data with the histData tool which I have described in section Historical Data Collection Tool - histData . There are 806,880 bars in the dataset, stored as a CSV format file named BITA_2018-12-06_2018-12-31.csv . You can download it from quant365/post/99/. I also want to emphasize that the BITA data are picked from the database randomly. It has no special importance itself. The conclusion drawn from previous sections should also apply to other stocks. It is noteworthy that, for two adjacent OHLC bars, close price of the first bar is not necessarily equal to open price of the second bar. When we calculate return, we have to use two bars to calculate close-to-close return. But when we calculate price range, we can use high price minus low price in the same bar. 3.5 Future Direction. Consider relation between noise process and trading frequency in the noise process model More programming languages support Cluster for faster computing (Spark - Lightning-fast cluster computing) for Monte Carlo simulation and big matrix calculation Integration with Sentosa trading system and web platform. 4 Part IV – Sentosa Web Platform. Initially, Sentosa web platform is a Django blog website called qblog that I developed to write trading diary, which features markdown and mathematical formula support. Later I added a sentosaapp module to monitor and debug Sentosa trading system. Finally I extended it to be able to interact with Sentosa trading system completely. It uses javascript websocket to communicate with Sentosa trading system and displays internal status at webpage using jQuery. It can also be used to send orders to Sentosa trading system. Although this is a very important part of Sentosa, it is not directly related to any Finance knowledge so I just introduce it very briefly in one page. For more details, please check Sentosa website. The following is the screenshot of Sentosa web platform: Sentosa Web Platform in Backtesting Mode with Real Historical Data. As for future development, this web platform can be extended to do online trading. 5 Reference. Christian Brownlees, Robert Engle and Bryan Kelly, (2018), A Practical Guide to Volatility Forecasting through Calm and Storm. Zhang, Lan, Per A. Mykland and Yacine Ait-Sahalia. “A Tale Of Two Time Scales: Determining Integrated Volatility With Noisy High-Frequency Data,” Journal of the American Statistical Association, 2005, v100(472,Dec), 1394-1411. Alizadeh, S., Brandt, M., and Diebold, F. X. (2002). Range-based estimation of stochastic volatility models.Journal of Finance 57: 1047–1092. Andre Christoer Andersen, Stian Mikelsen, (2018), A Novel Algorithmic Trading Framework Applying Evolution and Machine Learning for Portfolio Optimization. Stoll, H. and Whaley, R. (1990). Stock market structure and volatility.Review of Financial Studies 3: 37–71. Andersen, T. G. and Bollerslev, T. (1998). Answering the skeptics: Yes, standard volatility models do provide accurate forecasts.International Economic Review 39: 885–905. Andersen, T. G., Bollerslev, T., Diebold, F. X., and Labys, P. (2001b). The distribution of realized stock return volatility .Journal of Financial Economics 61: 43–76. Bai, X., Russell, J. R., and Tiao, G. C. (2003). Kurtosis of GARCH and stochastic volatility models with non-normal innovations.Journal of Econometrics 114: 349–360. Barndorff-Nielsen, O. E. and Shephard, N. (2004). Power and bi-power variations with stochastic volatility and jumps (with discussion).Journal of Financial Econometrics 2: 1–48. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity.Journal of Econometrics 31: 307–327. Bollerslev, T. and Jubinski, D. (1999). Equality trading volume and volatility: Latent information arrivals and common long-run dependencies.Journal of Business & Economic Statistics 17: 9–21. Bollerslev, T., Chou, R. Y., and Kroner, K. F. (1992). ARCH modeling in finance. Journal of Econometrics 52: 5–59. Cao, C. and Tsay, R. S. (1992). Nonlinear time series analysis of stock volatilities. Journal of Applied Econometrics 7: s165–s185. Visser, Marcel P., 2008. “Forecasting S&P 500 Daily Volatility using a Proxy for Downward Price Pressure,” MPRA Paper 11100, University Library of Munich, Germany. Robin De Vilder & Marcel P. Visser, 2007. “Proxies for daily volatility,” PSE Working Papers halshs-00588307, HAL. John C. Hull (2018). Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition. Ruey S. Tsay (2018). Analysis of Financial Time Series, 2nd Edition. David Ruppert (2018). Statistics and Data Analysis for Financial Engineering, 1st Edition. Alexios Ghalanos (2018). rugarch: Univariate GARCH models. R package version 1.3-6. الشروع في العمل: بناء نظام التداول الآلي بالكامل. على مدى الستة أشهر الماضية ركزت على عملية بناء مجموعة التكنولوجيا الكاملة لنظام التداول الآلي. لقد واجهت العديد من التحديات وتعلمت الكثير عن طريقتين مختلفتين من باكتستينغ (فيكتوريسد والحدث مدفوعة). في رحلتي لبناء حدث باكتستر مدفوعة، جاء لدهشتي أن ما كنت في نهاية المطاف مع قريبة من كومة التكنولوجيا الكاملة اللازمة لبناء استراتيجية، باكتست ذلك، وتشغيل التنفيذ المباشر. وأكبر مشكلتي عند معالجة المشكلة هي نقص المعرفة. نظرت في العديد من الأماكن لمقدمة لبناء التكنولوجيا أو بلوق التي من شأنها أن توجه لي. لقد وجدت بعض الموارد التي سوف أطلعكم عليها اليوم. للمبتدئين: بالنسبة للقراء الجدد في التداول الكمي أود أن أوصي كتاب إرني P. تشان بعنوان: التداول الكمي: كيفية بناء الأعمال التجارية الخاصة بك خوارزمية الخاصة بك. هذا الكتاب هو الأساسيات. انها في الواقع الكتاب الأول قرأت على التداول الكمي وحتى ذلك الحين وجدت أنه من الأساسي جدا ولكن هناك بعض الملاحظات يجب أن تأخذ. من صفحة 81-84 يكتب إرني عن كيفية تقسيم بنية النظام إلى مستوى البيع بالتجزئة إلى استراتيجيات شبه آلية ومؤتمتة بالكامل. نظام شبه الآلي مناسب إذا كنت ترغب في وضع عدد قليل من الصفقات في الأسبوع. إرني توصي باستخدام ماتلاب، R، أو حتى إكسيل. لقد استخدمت جميع منصات 3 وهذا هو نصيحتي: تخطي ماتلاب، يكلف الكثير من المال، ويمكنني فقط الحصول على الوصول إليها في مختبرات الجامعة. ليس هناك الكثير من المواد التدريبية مثل المدونات أو الكتب التي سوف يعلمك كيفية رمز استراتيجية باستخدام ماتلاب. R لديها طن من الموارد التي يمكنك الاستفادة من من أجل معرفة كيفية بناء استراتيجية. بلدي بلوق المفضلة التي تغطي هذا الموضوع هو: كوانستتراترادر ​​التي تديرها إيليا كيبنيس. ميكروسوفت إكسيل هو الأكثر احتمالا حيث ستبدأ إذا لم يكن لديك تجربة البرمجة. يمكنك استخدام إكسيل للتداول شبه الآلي ولكن لن تفعل خدعة عندما يتعلق الأمر ببناء كومة التكنولوجيا الكاملة. الإطار شبه التلقائي ص 81. أنظمة التداول الآلي تماما هي عندما تريد وضع الصفقات تلقائيا على أساس تغذية البيانات الحية. أنا ترميز الألغام في C #، كوانتكونكت يستخدم أيضا C #، كوانتستارت يمشي القارئ من خلال بناء عليه في بيثون، يستخدم كوانتوبيان بيثون، هفت سوف تستخدم على الأرجح C ++. جافا هي أيضا شعبية. إطار التداول الآلي بالكامل ص 84. الخطوة 1: الحصول على السبق. هل البرنامج التنفيذي في التداول الخوارزمية التي تقدمها كوانتينستي. لقد بدأت للتو الدورة، وكانت أول مجموعة من المحاضرات على بنية النظام. كان من شأنه أن أنقذني حوالي 3 أشهر من البحث إذا كنت قد بدأت هنا. سارت المحاضرات لي من خلال كل عنصر أن أحتاج فضلا عن وصف تفصيلي لما يحتاج كل مكون القيام به. في ما يلي لقطة شاشة لأحد الشرائح المستخدمة في العرض التقديمي: يمكنك أيضا استخدام هذا الإطار العام عند تقييم أنظمة التداول الآلي الأخرى. في وقت كتابة هذا التقرير، أنا فقط في الأسبوع الثالث من المحاضرات ولكنني واثق من أن الممارس سوف تكون قادرة على بناء استراتيجية التداول الآلي بالكامل التي يمكن، مع قليلا من البولندية، تتحول إلى بدايات صندوق التحوط الكمي . ملاحظة: بالطبع لا تركز على بناء كومة التكنولوجيا. الخطوة 2: كود الحدث الأساسي مدفوعة باكتستر. مدونة مايكل هالسمور كوانتستارت & أمب؛ كتاب "نجاح خوارزمية التداول" يحتوي هذا الكتاب على أقسام مخصصة لبناء حدث قوي مدعوم باكتستر. يمشي القارئ من خلال عدد من الفصول التي سوف تشرح اختياره للغة، وأنواع مختلفة من باكتستينغ، وأهمية الحدث مدفوعة باكتستينغ، وكيفية رمز باكتستر. يقدم مايكل القارئ إلى الطبقات المختلفة المطلوبة في تصميم موجه الكائن. كما أنه يعلم القارئ لبناء قاعدة بيانات رئيسية للأوراق المالية. ومن هنا سترى كيف بنية النظام من كوانتينستي يناسب في. ملاحظة: سوف تحتاج لشراء كتابه: "ناجحة التداول الخوارزمية"، بلوق له يترك الكثير من المعلومات. الخطوة 3: أنتقل إلى تورينجفينانس. برنامج إبات القراءة "تجارة خوارزمية ناجحة" & أمب؛ ترميز باكتستر في لغة مختلفة من اختيارك. يجب عليك الانتقال إلى بلوق يسمى تورينجفينانس وقراءة المقال بعنوان "خوارزمية هندسة نظام التداول" بواسطة: ستيوارت غوردون ريد. في منصبه يصف العمارة التالية المبادئ التوجيهية لل إسو / إيك / إيي 42018 ونظم الهندسة المعمارية وصف الهندسة المعمارية القياسية. لقد وجدت هذا المنصب جدا التقنية ولديها بعض الأفكار العظيمة التي يجب أن تدرج في الهندسة المعمارية الخاصة بك. لقطة شاشة من منصبه. الخطوة 4: دراسة أنظمة التداول مفتوحة المصدر. 4.1) كوانتوبيان. وغني عن القول أن كوانتوبيان يجب أن تضاف إلى هذه القائمة، وأنا أحرج أن أقول إنني لم أمض الكثير من الوقت باستخدام برنامجهم (بسبب اختياري للغة). كوانتوبيان ديه العديد من الامتيازات ولكن تلك التي التمسك معظم لي هي التالية: من السهل تعلم بيثون حرية الوصول إلى العديد من مجموعات البيانات مجتمع ضخم والمسابقات أنا أحب كيف يستضيفون كوانتكون! كوانتوبيان هو قادة السوق في هذا المجال، ويحب من قبل كوانتس في جميع أنحاء! مشروع مفتوح المصدر تحت اسم الرمز زيبلين وهذا هو قليلا عن ذلك: "زيبلين هو محركنا مفتوح المصدر الذي يجبر باكتستر في إيد. يمكنك ان ترى مستودع كود في جيثب وتساهم طلبات السحب للمشروع. هناك مجموعة غوغل متاحة لطلب المساعدة وتسهيل المناقشات ". في ما يلي رابط إلى وثائقهم: 4.2) كوانتكونيكت. بالنسبة لأولئك منكم غير مألوف مع كوانتكونيكت، فإنها توفر محرك التداول خوارزمية كاملة المصدر المفتوح. إليك رابط. يجب أن يكون لديك نظرة على التعليمات البرمجية، ودراستها، & أمب؛ منحهم الثناء. فهي مسابقة كوانتوبيانز. وأود أن أغتنم هذه الفرصة لأشكر فريق كوانتكونيكت للسماح لي اختيار الدماغ والخدمة الرائعة التي تقدمها. في ما يلي رابط إلى وثائقهم: ملاحظات ختامية: آمل أن يساعد هذا الدليل أعضاء المجتمع. أتمنى لو كان لدي هذه البصيرة قبل 6 أشهر عندما بدأت في ترميز نظامنا. أود أن أتواصل مع المجتمع واسأل: "ما هي دورات التداول الخوارزمية الجيدة التي تعرفونها؟" أود أن أكتب وظيفة التي تبحث في الموضوع وتوفر الترتيب. هل هناك أي توصيات لبناء نظام تجاري مؤتمت بالكامل ترغب في إضافته إلى هذه المشاركة؟ شارك هذا: مشاركة هذا الإدخال. قد يعجبك ايضا. مقال جميل. أتمنى لو كان ذلك قبل حوالي 6 أشهر. يمكنني استخدام كوانتكونيكت لأنني مبرمج C #. لقد وجدت أنه من المريح جدا أن تكون قادرة على تحميل العجاف واختبار الظهر محليا. كما أن البحث عن طريق رمزها مفيد. كما أنها قطعت صفقة مع تراديير ل $ 1 الصفقات. وهذا يساعد كثيرا. أنا لست بارزة حول تراديير ينتشر والتنفيذ. يب قد يكون أفضل لذلك. سوف ألقي نظرة على الدورة التي ذكرتها. أنت لم تذكر كوانتوكريسي أو روبلوجرز. وكلاهما موارد قيمة جدا. ما الذي تستخدمه لرسم نتائج الاختبارات الخلفية؟ أنا تسجيل أوهلك وقيم مؤشر ل كسف من الحدث أونداتا وأنا متعب حقا من استخدام إكسيل لرسم النتائج. أود أن أكون قادرا على توجيه حزمة الرسوم البيانية إلى ملف البيانات وانها مجرد الذهاب. هل لديك بائع تيار القراد حتى الآن؟ لدي فكر واحد حول أنظمة مدفوعة الحدث. المشكلة مع الأحداث هي أنها غير متجانسة والكامنة. يبدو أنها لا مفر منها في أقرب وقت كما تحصل على الوساطة المعنية، لذلك لقد كان يحلم نظام أكثر تدفق بعد مبادئ البرمجة الوظيفية. & # 8211؛ تجريب شريط أو شريط تيار. & # 8211؛ تشغيله من خلال عملية حساب المؤشرات، وتشغيل تحليلات أو مل، وهكذا دواليك. & # 8211؛ نعود إشارة. & # 8211؛ إرساله إلى وسيط لتنفيذ. ثم في تيار منفصل. & # 8211؛ الحصول على رد من الوسيط. المشكلة بالطبع هي الدولة. هل لدي هامش كاف لجعل التجارة؟ ما هو في محفظتي؟ كيف يتم أداء؟ وعادة ما يتم الاستعلام عن أبي وسيط لمعرفة أن الاشياء، ولكن الامر يستغرق وقتا طويلا وغير متجانسة. أنا أيضا أبحث في ملحقات ر. وبهذه الطريقة يمكن للنظام أن يتفاعل مع التغيرات في النظام من خلال نمط يمكن ملاحظته. الأحداث كبيرة لنقرات الماوس. ليست كبيرة جدا لارتفاع حجم معالجة المعاملات. هذا هو بالضبط النهج الذي أخذته مع الاشياء الخاصة بي. أساسا لدي & # 8216؛ عادي & # 8217؛ البرنامج الذي يلتف حول جزء صغير هذا الحدث مدفوعة للتحدث إلى الوسيط (يب أبي). الآن لمشكلة الدولة. لديك خيارين. الحصول على الدولة من وسيط، أو تخزينه داخليا تحديثه عندما تحصل على التعبئة مرة أخرى. وهذا يعني أن هناك أوقات لا تعرف فيها ولايتك، أو عندما يكون مصدر الدولة المحتملان في حالة نزاع (بيانات سيئة أو تأخر). جزء من هذا يعتمد على مدى سرعة التداول. إلا إذا كنت تتداول بسرعة حقا ثم التوقف إذا كان لديك صراع الدولة، أو كنت غير متأكد من الدولة، هو أفضل من المضي قدما دون معرفة دولتكم. يمكنني استخدام قاعدة بيانات & # 8216؛ قفل & # 8217؛ نموذج للتعامل مع هذا. فيما يتعلق تقريبا كل ما طلبته، كنت على مقربة من الجواب في رد الفعل التفاعلي (ر). مع ر الذهاب من القراد إلى الشموع هو تافهة. الانتقال من الشموع إلى المؤشرات هو تافهة. تأليف مؤشرات من مؤشرات أخرى هو تافهة. إن تأليف املراكز من املؤرشات تافهة. تأليف المحافظ (كما عقدت مع مرور الوقت) من المراكز هو تافهة. محاكاة نموذج المخاطر هو تافهة. الاختبار مرة أخرى أو التداول المباشر هو ببساطة اتخاذ قرار بين تيار مباشر من البيانات أو إعادة محاكاة محاكاة للبيانات قاعدة البيانات. التنفيذ هو تافهة. تنفيذ ممكن في كل شيء من C # إلى F # إلى جافا سكريبت ل C ++ في رمز متطابقة تقريبا. يتم التحسين بسرعة لأن ر بحتة وظيفية بارولاليزابل على نطاق واسع إلى غبو. ومن المسلم به أن تحسين وتغذية تأثير التحسين المستمر مرة أخرى في الاختبار الخلفي هو غير تافهة، ولكن نظرا لأنه غير تافهة على أي حال، أنا & # 8217؛ م الذهاب إلى السماح لهذه الشريحة واحدة 😉 بحتة وظيفية (أو على مقربة منه) ر هو في رأيي الطريقة الوحيدة لمعالجة البنية التحتية لهذه المشكلة. أعرف النظام أريد التجارة. أنا لا أريد أن برنامج أو تعلم شيئا شخص آخر يعرف بالفعل. حتى الذين يمكنني استئجار لاتخاذ النظام أريد استخدام وأتمتة ذلك. بأتمتة ذلك، يعني أنا لا & # 8217؛ ر تريد أن ننظر في الأمر. وسوف نلقي نظرة على النتائج مرة واحدة في الأسبوع، وسيتم تنفيذ الصفقات دون عنايتي. يبدو غريبا بالنسبة لي أنه في عام 2018، الكثير من الجهد يحتاج إلى الذهاب إلى اتخاذ مجموعة من القواعد وجود تلك القواعد تنفيذ في وسيط بلدي. أود أن أقترح الاشتراك مع كوانتوبيان ومن ثم إيجاد شخص داخل المجتمع هناك لبناء استراتيجية بالنسبة لك. وسوف تكون قادرة على بناء عليه بالنسبة لك داخل وسطاء يب منصة وتكون مؤتمتة بالكامل. اسمحوا لي أن أقول على الرغم من أنني أعتقد أنه يجب مراقبته عن كثب، وليس فقط & # 8220؛ ننسى ذلك ل & # 8221؛.
توقعات أود فوركس
أفضل الخيارات اليوم التجارة الثنائية