Design do sistema de negociação java

design do sistema de negociação Java
Bem-vindo ao Home of the Open Java Trading System.
O Open Java Trading System (OJTS) é uma infra-estrutura comum para desenvolver sistemas de negociação de ações. Consiste em quatro partes: a coleta de dados brutos pela internet, o reconhecimento da negociação marca um módulo de visualização e módulos para se conectar às interfaces programáticas das plataformas de negociação, como os bancos. O objetivo do projeto é fornecer uma infra-estrutura comum independente (independente de plataforma) autônoma para desenvolvedores de sistemas de negociação. Alguns dos aspectos que devem ser abordados são fornecer um esquema comum de banco de dados compatível com SQL92 para armazenar dados financeiros, interfaces Java comuns para como trocar dados entre diferentes módulos, visualização de dados financeiros brutos e sinais comerciais e vários outros aspectos comuns necessários para criar um sistema comercial final.
Por causa do meu trabalho e da minha família, não consigo mais tempo para melhorar o OJTS. Estou continuando a atualizar a seção de links abaixo que irá orientá-lo para projetos mais ativos de código aberto java nessa área, no entanto.
Na verdade, como consequência do meu interesse pela dinâmica dos mercados de ações, comecei uma jornada nos detalhes mais profundos da economia nacional para entender as taxas de câmbio. Este tópico finalmente me leva a um estudo mais profundo do dinheiro em si como a unidade métrica que usamos em economia para medir "valor", "sucesso" ou "utilidade". Este tópico revelou-se extremamente interessante, mas ao mesmo tempo era muito difícil encontrar informações sobre o funcionamento do nosso sistema monetário. Vá ao redor e pergunte às pessoas de onde vem o dinheiro, quem o cria e o que determina seu valor. Você notará que mesmo as pessoas que têm um mestrado ou um doutorado. na economia não conhecerá esses detalhes. Oh, sim, eles responderão em termos técnicos crípticos, mas não poderão desenhar um diagrama simples que descreva o processo.
H. G. Wells disse ter dito:
"Escrever a moeda é geralmente reconhecido como uma prática censurável, de fato quase indecente. Os editores imploram ao escritor quase lágrima não escrever sobre dinheiro, não porque seja um assunto desinteressante, mas porque sempre foi profundamente perturbador ".
Eu sugiro a qualquer pessoa que viva em uma sociedade democrática para ler sobre este assunto. Isso afeta nossas vidas todos os dias até certo ponto que não pode ser exagerado! Na minha opinião, todos os cidadãos de um país democrático nesse mundo devem saber de onde o nosso dinheiro vem. Provavelmente você veio a este site para procurar ferramentas que o ajudem a aumentar sua riqueza monetária. Para entender a unidade métrica "dinheiro" (não importa se Dollar ou Euro) será um ingrediente importante no seu toolkit para ganhar dinheiro.
Se você tem pouco tempo e só pode dar ao luxo de ler um único livro sobre esse assunto, então sugiro que você leia Riqueza, Riqueza Virtual e Dívida por Frederick Soddy. Eu consegui comprar uma cópia usada via Amazon por US $ 23,48, mas existe também uma versão online. Você precisará do plugin DjVu para lê-lo. Este livro foi publicado originalmente em 1929, mas ainda descreve os fatos reais muito bem. Mesmo que eu não concorde com todas as conclusões de Frederick Soddy, seu trabalho é provável e provoca que você faça as perguntas corretas.
Lançamentos, Bugfixes e Documentação atualizada.
Estou investigando como tornar a OJTS mais compatível com outros esforços do sistema de comércio java.
Existe um novo wiki disponível no ITSdoc com foco na distribuição de conhecimento no domínio dos sistemas de investimento e comercialização. A idéia por trás do ITSdoc é ter uma plataforma de colaboração semelhante à wikipedia, ajudando a comunidade a compartilhar conhecimento.
Ontem eu publiquei a Versão 0.13 da biblioteca do OpenJavaTradingSystem. Entre os novos recursos estão: Recuperação de dados para ações, fundos e moedas da OnVista. Implementação de movimentação de moeda e conversões. As carteiras são implementadas e você pode trabalhar com Portfolios da mesma forma que com itens de papel de segurança simples. Adicionado uma estrutura geral para a aplicação de algoritmos para as séries temporárias do mercado de ações. Alternou do shell interativo SISC / Scheme para ABCL / CommonLisp plus seu editor chamado "J". Adicionado um mecanismo geral de cache de dados para armazenar dados que já foram recuperados na web no sistema de arquivos. Além de mais algumas melhorias menores Se você estiver interessado nesta nova versão, você deve começar na seção quickstart / screenshot. O manual ainda não está atualizado, mas pode dar-lhe, no entanto, algumas informações de fundo valiosas se você deseja usar a biblioteca em seu projeto. A documentação deve ser atualizada em breve.
D o c u m e n t a t i o n.
Documentos que descrevem os internos do projeto. Java Data Objects e documentação da interface.
& gt; & gt; HTML & gt; & gt; PDF Investment and Trading System Documentation Project.
T e c h n o l o g y.
Blocos de construção de terceiros utilizados neste projeto.
O HSQLDB é o mecanismo de banco de dados fornecido com o projeto para que você possa começar imediatamente a usar o OJTS sem instalar um banco de dados de terceiros. Mas se você planeja usar outro banco de dados compatível com SQL92, então esta é uma opção de configuração. Castor (licença: a licença Exolab)
Castor é uma estrutura de ligação de dados de código aberto para Java [tm]. É o caminho mais curto entre objetos Java, documentos XML e tabelas relacionais. A Castor fornece ligação Java-to-XML, a persistência Java-to-SQL e muito mais. Castor Doclet (licença: GNU LGPL v2.1)
Doclet de Java para gerar mapeamento e arquivos DDL para Castor JDO e Castor XML. TestMaker (licença: TestMaker Open-Source License)
Do projeto TestMaker, apenas a implementação dos protocolos como HTTP ou HTTPS é usada para coletar dados da web. jCookie (licença: GNU LGPL v2.1)
A biblioteca jCookie é necessária para que as bibliotecas do TestMaker funcionem. htmlparser (licença: GNU LGPL v2.1)
A biblioteca htmlparser é usada para extrair os dados dos recursos da Web. ABCL / CommonLisp (licença: GNU GPL v2)
ABCL (Armed Bear Common Lisp) é usado para implementar o coração algorítmico do projeto na linguagem de programação comum ANSI Common Lisp. JFreeChart (licença: GNU LGPL v2.1)
O JFreeChart é usado para a visualização de dados financeiros como gráficos. JSci (licença: GNU LGPL v2.1)
O Joda Time substitui as classes JDK Data e Time originais.
Links para outros projetos.
O grupo Google JavaTraders pode ser a melhor entrada para você descobrir mais sobre outros sistemas e ferramentas comerciais com base em Java.
O código do projeto está licenciado nos termos da LGPL e toda a documentação que você encontra neste projeto está licenciada nos termos da FDL.

design do sistema de negociação Java
Obter através da App Store Leia esta publicação em nosso aplicativo!
Desenvolvendo um aplicativo de negociação Java: existem padrões / frameworks para definir regras de negociação?
Estou no processo de criação de um aplicativo comercial que usará a API do mercado para fazer pedidos no mercado. Esta não é uma aplicação complexa de negociação algorítmica de alto desempenho do tipo encontrado nos bancos de investimento. Esta é apenas uma pequena aplicação pessoal que irá trocar talvez duas ou três vezes por dia, dependendo das condições / tendências do mercado.
A aplicação consistirá (aproximadamente) nos seguintes módulos / pacotes:
- Os algoritmos de negociação reais.
- As aulas para analisar os preços ao vivo e amp; ordens no mercado para produzir sinais de compra / venda.
- As classes usadas para manter uma conexão ao mercado, recuperar informações de mercado e colocar ordens de compra / venda.
Até agora, tudo o que é necessário para o aplicativo parece estar disponível na internet:
* Apache CXF para gerar as classes Java usadas para acessar os serviços da web do mercado.
* Apache Maths para a realização da análise de preços.
* Wikipedia para os vários padrões de design, isto é, Fábrica, Assunto / Observador, Estado, etc.
Onde eu estou realmente preso no entanto é com os algoritmos. Decidi usar o padrão do Estado para particionar, em agrupamentos lógicos, as várias partes da lógica que deveriam ser executadas quando determinadas condições de mercado forem atendidas. O problema é que estou começando a ver que é muito provável que cada classe de estado contenha uma explosão de afirmações if else:
Eu não posso ajudar, mas sinto que estou perdendo algo aqui e que deve existir algum padrão de estrutura ou design que não sei sobre o que permite que o desenvolvedor encapsule todas as entradas e saídas de um determinado contexto comercial em um número finito de ações de negócios [entrada / saída] nas quais as regras de negócios [algoritmos] podem ser criadas. Isto é, Em vez de ter que codificar os algoritmos, espero que seja possível fazer o aplicativo em um processador de regras de algum tipo. Infelizmente eu não sei por onde começar. Espero ter explicado claramente o meu dilema, se você gostaria de esclarecer qualquer coisa, por favor, avise-me. Obrigado.
Eu iria dar uma olhada em alguns motores de regras,
É provável que você esteja reagindo aos dados de mercado em tempo real. Isso é algo que as ferramentas do Processamento de Eventos Complexos (CEP) são perfeitas para. Verifica.

design do sistema de negociação Java
Essas páginas da Web vêm de algum trabalho que fiz em um sistema comercial intra-dia, implementado em Java. Este software é executado no servidor de aplicativos Tomcat Java e oferece suporte a modelos comerciais que lêem um fluxo de dados do mercado em tempo real. Com base neste fluxo de dados, o software gera pedidos de compra e venda e rastreia sua posição no mercado.
Por favor, não me envie e-mail perguntando quais técnicas de negociação irá torná-lo rico. Conheço muito sobre a implementação de sistemas de software complexos e sei algo sobre a construção de sistemas de comércio de mercado. No entanto, ainda estou trabalhando para viver, então parece que não descobri o molho secreto. Eu não tenho nenhum juju de mercado notável para lhe transmitir.
Sob certas condições, considerarei projetos de consultoria externa. Um projeto de consultoria deve ser aprovado pelo meu empregador, então há alguns gastos gerais para começar (a última vez que fiz um desses projetos, demorou um mês para obter aprovação). Eu só posso trabalhar com cidadãos dos EUA, cidadãos da Commonwealth britânica ou aliados da OTAN. A primeira regra para aqueles que trabalham para taxas horárias é receber o pagamento, por isso, não me escreva sugerindo que eu trabalho de graça para compartilhar seu empreendimento. Eu sou um engenheiro de software muito experiente e cientista da computação e minhas taxas horárias refletem isso.
trade_engine. tar. gz Este é o sistema de negociação que desenvolvi. Eu possuo direitos autorais para este software e você não pode usá-lo para nenhum propósito comercial sem permissão. Além disso, você não pode usar este software sem permissão para qualquer tipo de negociação no mercado. Uma vez que você não tem permissão para usar este software para qualquer outra coisa que não seja referência, você não pode me responsabilizar por nenhum erro neste software ou problemas encontrados em seu uso.
Este software está ficando um pouco datado. Existem muitos mais recursos Java disponíveis agora. Embora isso mostre a arquitetura central, um sistema muito melhor poderia ser implementado usando recursos Java atuais.
O sistema de negociação foi projetado para trabalhar com o sistema de negociação Interactive Brokers através da interface Java.
Essas páginas da web consistem em notas sobre o design do sistema de negociação que desenvolvi. Há também notas sobre os experimentos com alguns modelos de análise de estilo de análise intra-dia.
Um sistema de negociação Java é suportado por uma infra-estrutura de software complexa. Isso inclui o servidor web Apache Tomcat (aplicação sever), feeds de dados em tempo real e software para suportar a interação baseada no navegador da Web com o usuário. Ao pesquisar o software que eu precisaria para suportar o sistema de negociação, criei essas notas.

Projetando uma Aplicação de Negociação Automatizada na Plataforma Rich Client Netbeans (Parte 1)
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Ao longo dos últimos 10 anos, novas oportunidades abriram nos mercados de ações, futuros e câmbio para permitir aos comerciantes de varejo a capacidade de produzir suas próprias estratégias de negociação automatizadas, que já era apenas o domínio dos fundos de hedge e dos bancos de investimento. Interactive Brokers foi uma das primeiras firmas de corretagem a oferecer uma API Java aos seus clientes de varejo. Originalmente concebido como forma de os desenvolvedores aumentarem a aplicação de desktop Interactive Brokers Trader Workstation (TWS) com recursos como a criação de gráficos ou manutenção de registros, a API ganhou popularidade como forma de automatizar as estratégias de negociação.
Na minha primeira iteração de desenvolver uma estratégia de negociação e software para automatizar os negócios, criei uma aplicação de desktop Java usando componentes do Swing, que monitoraria as ações ao longo do dia e colocaria trades quando determinados parâmetros foram atendidos e, em seguida, saia dos negócios no final do dia de negociação. O software funcionou bem e foi adequado para a estratégia que foi projetada para negociar, no entanto, não era extensível e a tentativa de implementar novas estratégias de negociação para automatizar, além de se conectar a diferentes contas de corretagem, era difícil e pesada. Além disso, existem restrições sobre a quantidade de ações que podem ser monitoradas através do feed de dados do corretor para que o software tenha sido capaz de acomodar feeds de dados de mercado em tempo real de outras fontes além do feed de dados do corretor.
Fui apresentado à Netbeans Rich Client Platform (RCP) há alguns anos atrás e recentemente decidiu começar a transferir meu aplicativo para a plataforma devido a uma grande quantidade de vantagens que ele fornece. O Netbeans RCP é construído em um princípio de design modular, permitindo que o desenvolvedor defina APIs abstratas para recursos e, em seguida, forneça módulos que possam ter implementações diferentes da API, permitindo que o aplicativo selecione no tempo de execução que a implementação deve ser usada. Não só proporciona um design mais limpo ao separar as preocupações, mas, ao usar a API de pesquisa do Netbeans, também dissocia o aplicativo e seus vários componentes uns dos outros. Existem inúmeros outros recursos que podem ser alavancados, incluindo um sistema integrado de janelas, editor de texto, arquivo explorador, barra de ferramentas, tabela e componentes da tabela de árvores, bem como a API de ação (apenas para citar alguns).
O aplicativo comercial usará o sistema do módulo RCP para definir APIs abstratas com a seguinte funcionalidade:
Coloque e cancele pedidos de ações, opções, futuros ou moedas. Forneça notificação de evento quando as encomendas forem preenchidas. Monitore os saldos de caixa na conta.
Inscreva-se para obter dados de cotação em tempo real para qualquer símbolo de ticker Assine os dados de nível 2 (profundidade de mercado / livro de pedidos) para qualquer símbolo de ticker.
Solicite dados históricos de preços para qualquer símbolo de ticker.
Defina um conjunto de regras para entrar e sair das negociações Capacidade de usar qualquer intermediário, dados do mercado e implementações da API de dados históricos para tomar decisões comerciais.
A implementação principal para os módulos da Broker, Market Data e Historical data API estará utilizando a API Java do Interactive Broker, mas outras implementações também podem ser criadas como módulos Netbeans e depois importadas para o aplicativo comercial para que estratégias comerciais possam fazer uso de dados de mercado de diferentes fontes, se necessário.
Novas estratégias de negociação podem ser construídas como módulos Netbeans implementando a Estratégia de Estratégia de Negociação, onde cada estratégia pode fazer uso de uma das implementações das várias APIs de dados e corretores. Utilizando a API de pesquisa do Netbeans, as estratégias podem consultar a plataforma para obter uma lista de todas as implementações do corretor e das APIs de dados de mercado que fornecem acoplamento solto entre as API e permitindo ao usuário selecionar qual implementação usar em tempo de execução.
Abaixo está um diagrama que ilustra a organização dos vários componentes da API da aplicação:
Nas postagens futuras, entrarei em mais detalhes sobre como criar um plug-in de API para o RCP do Netbeans e mostrar como criar uma implementação concreta da API. Na ilustração acima, o corretor abstrato, os dados de mercado e as API de estratégia de negociação são instalados no RCP como plug-ins. A Broker API possui uma implementação única para Interactive Brokers neste momento. A API de dados de mercado possui plug-ins que fornece implementações para dados de mercado em tempo real da Yahoo Finance, bem como dos dados de mercado em tempo real Interactive Brokers. Finalmente, a API de estratégia comercial possui 2 implementações neste exemplo. A primeira estratégia chamada "Comprador Limite" observará os preços de cerca de 800 ações e colocará a ordem limite para comprar quando certas condições forem atendidas. A segunda estratégia no exemplo acima, denominada Estratégia de Moedas AUD / NZD, monitorará as taxas de câmbio dos dólares australianos e da Nova Zelândia e colocará ordens para comprar ou vender quando determinadas condições forem atendidas.
Neste momento, o aplicativo é funcional e está utilizando Interactive Brokers como principal corretora e provedor de dados de mercado. A estratégia de negociação AUD / NZD está sendo negociada ativamente através da aplicação, embora com uma interface de usuário rudimentar que esteja publicando mensagens para uma área de texto dentro da aba principal da estratégia. A captura de tela abaixo ilustra o aplicativo Interactive Brokers "Trader Workstation", o aplicativo preto grande (que é um aplicativo Java Swing), bem como o aplicativo comercial Netbeans RCP automatizado, que é o aplicativo branco pequeno, com a área de texto grande. Na captura de tela abaixo, o aplicativo atualmente está monitorando os preços e colocando negociações para o dólar australiano, dólar da Nova Zelândia, dólar de Hong Kong e moedas do iene japonês.
Esta publicação é apenas uma visão geral de alto nível sobre o design de uma aplicação RCP para o comércio nos mercados financeiros. As partes futuras desta série incluirão mais informações sobre como implementar APIs abstratas e disponibilizá-las para outras partes do aplicativo para usar através da API Netbeans Lookup, bem como trabalhar com alguns dos componentes Netbeans UI incluídos com a plataforma, como guias , árvores e tabelas, mostrando o quão fácil é renderizar os mesmos dados através dessas diferentes visualizações usando a API dos Nets Netbeans. Além disso, gostaria de incorporar alguns componentes do JavaFX no aplicativo, como os componentes de gráficos que podem ser encontrados na biblioteca central JavaFX, que fornecerá uma representação gráfica de alguns dos dados que as estratégias estão monitorando, o que será um pouco mais amigável ao usuário que a atual área de texto grande. A integração de componentes JavaFX dentro do aplicativo também será documentada em uma publicação futura.
Você pode seguir meu blog relacionado à negociação se você quiser ver os resultados comerciais reais do aplicativo como sendo refinado em:
Nós fizemos a pesquisa e temos os tutoriais sobre como instalar as principais ferramentas CI / CD. Veja como Jenkins, Gitlab CI, Buildbot, Drone e Concourse comparam.
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DevOps para banco de dados.
As opiniões expressas pelos contribuidores da DZone são próprias.

Automated Trading System Desgin em C ++ / Java.
Orçamento ₹ 12500-37500 INR.
Freelancer Jobs Algorithm Automated Trading System Desgin em C ++ / Java.
: Projete um sistema completo de negociação automatizada de alta freqüência Rock Solid em C ++ / Java com as seguintes especificações,
As funções básicas a serem executadas pelo sistema de negociação são:
- Digitalizar / Explorar Estoques usando nossos indicadores, a maioria dessas funções padrão estão disponíveis no quantlib para C ++.
- Alguns dos outros indicadores comuns utilizados são: Supertrend, Camarilla Plots, Fractal Chaos Bands.
- Os padrões de gráficos utilizados são: Heikin Ashi, Renko / Range Bar, OHLC Bar.
- Pegue todos os gatilhos de entrada / saída gerados por indicadores e filtre-os com base em nossas regras de negociação mecânica (poucas instruções if else).
- Enviar sinais de compra / venda para a ponte para a execução de pedidos, monitorar ativamente negócios para saídas rentáveis ​​usando nossas regras básicas de gerenciamento de comércio.
- Crie 4 gráficos básicos (padrão de gráficos acima) em uma janela que marca a posição e os valores de todos os indicadores e as setas de compra / venda.
- Crie um Painel que lança informações para PnL, No of Trades etc.
- Volte a testar a estrutura e a estratégia para os 2 ou 3 estoques selecionados.
- O sistema de negociação deve ser parametrizado, ou seja, devemos ser capazes de alterar ativamente valores e regras de uma caixa de seleção / menu suspenso.
- Todos os valores, incluindo as métricas do Painel de Controle, são atualizados com base em tic-tac.
- Já documentamos a estratégia, as regras mecânicas e o painel, apenas é necessária codificação.
- A maioria dos indicadores já está disponível em várias bibliotecas C / C ++ / Java.
- O código deve ser capaz de gerenciar dados de ticks de alta freqüência (até 4 carrapatos em um segundo).
- Bibliotecas pré-construídas para sistemas como estes são comumente disponíveis, aproveitem estes para reduzir o esforço.
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Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.
Nos últimos 6 meses, fiquei focado no processo de construção da pilha de tecnologia completa de um sistema de negociação automatizado. Eu encontrei muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorizado e Evento conduzido). Na minha jornada de construção de um backtester dirigido por um evento, surpreendi que o que você acabasse fosse perto da pilha de tecnologia completa necessária para construir uma estratégia, testá-la e executar a execução ao vivo.
O meu maior problema ao abordar o problema foi a falta de conhecimento. Olhei em muitos lugares para uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me guiaria. Encontrei alguns recursos que vou compartilhar com você hoje.
Para iniciantes:
Para os leitores novos para negociação quantitativa, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que eu li em negociação quantitativa e, mesmo assim, achei muito básico, mas há algumas notas que você deveria tomar.
Da página 81-84 Ernie escreve sobre como no nível de varejo uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automáticas e totalmente automatizadas.
Um sistema semi-automatizado é adequado se você deseja fazer alguns negócios por semana. Ernie recomenda o uso de Matlab, R ou mesmo do Excel. Utilizei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:
Saltei Matlab, custou muito dinheiro e eu só consegui acesso aos laboratórios universitários. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que irão ensinar-lhe como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode usar para aprender a construir uma estratégia. Meu blog favorito abordando o tópico é: QuantStratTradeR executado por Ilya Kipnis. O Microsoft Excel é provavelmente o local onde você iniciará se você não tiver experiência de programação. Você pode usar o Excel para negociação semi-automatizada, mas não vai fazer o truque quando se trata de construir a pilha de tecnologia completa.
Quadro semi-automático pg 81.
Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar negócios automaticamente com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, QuantConnect também usa C #, QuantStart anda pelo leitor através da construção dele em Python, Quantopian usa Python, HFT provavelmente usará C ++. Java também é popular.
Estrutura de negociação totalmente automatizada pg 84.
Passo 1: Obter uma vantagem.
Faça o Programa Executivo em Negociação Algorítmica oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Isso me salvaria cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam por cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de uma das suas lâminas utilizadas na apresentação:
Você também pode usar esse quadro geral ao avaliar outros sistemas de negociação automática.
No momento da escrita, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um profissional poderá construir uma estratégia de negociação totalmente automatizada que, com um pouco de polonês, possa ser transformada em um hedge fund quantitativo .
Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.
Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.
O blog de Michael Hallsmore e o quantstart & amp; livro "Negociação Algorítmica de Sucesso"
Este livro possui seções dedicadas à construção de um backtester dirigido por eventos robustos. Ele dirige o leitor através de uma série de capítulos que irão explicar sua escolha de linguagem, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting dirigido a eventos e como codificar o backtester.
Michael apresenta o leitor às diferentes classes necessárias em um design orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.
Nota: Você precisará comprar seu livro: "Successful Algorithmic Trading", seu blog deixa para fora muita informação.
Passo 3: Vire a TuringFinance.
O programa EPAT Leitura "Successful Algorithmic Trading" & amp; codificando um backtester em um idioma diferente da sua escolha.
Você deve se mudar para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em sua publicação, ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.
Eu achei esta publicação muito técnica e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar na sua própria arquitetura.
Uma captura de tela de sua postagem.
Passo 4: Estudar sistemas de comércio aberto.
4.1) Quantopian.
Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e estou com vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de linguagem). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que melhoram para mim são as seguintes:
Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu adoro como eles hospedam QuantCon!
Quantopian é líder de mercado neste campo e é amado por quants por toda parte! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:
"Zipline é o nosso motor de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de códigos no Github e contribuir com solicitações de envio para o projeto. Existe um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões ".
Aqui está um link para sua documentação:
4.2) QuantConnect.
Para aqueles que não estão familiarizados com a QuantConnect, eles fornecem um mecanismo de troca algorítmica de código aberto completo. Aqui está um link.
Você deve dar uma olhada em seu código, estudá-lo, & amp; dar-lhes elogios. Eles são competição de Quantopians.
Gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe da QuantConnect por me deixar escolher seu cérebro e pelo brilhante serviço que eles fornecem.
Aqui está um link para sua documentação:
Observações finais:
Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu queria ter essa visão 6 meses atrás, quando comecei a codificar nosso sistema.
Gostaria de chegar à comunidade e perguntar: "Quais bons cursos de negociação algorítmica você conhece?" Eu gostaria de escrever uma publicação que analisa o tópico e fornece uma classificação. Existem recomendações para a construção de um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a esta publicação?
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Você pode gostar também.
Bom artigo. Eu gostaria de ter tido cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque sou um programador C #. Achei muito conveniente poder fazer o download do teste Lean e back test localmente. Rummaging através do seu código também é valioso. Além disso, eles cortaram um acordo com a Trader por negócios de US $ 1. Isso ajuda muito. Não sou tão saliente sobre spreads e execução da Trader. O IB pode ser melhor para isso.
Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.
Você não mencionou a Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.
O que você usa para traçar resultados de testes de volta? Eu logro os valores do OHLC e do indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar os resultados. Gostaria de apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e simplesmente ir.
Você ainda possui um fornecedor de caixas de seleção?
Tenho um pensamento sobre os sistemas dirigidos a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis ​​assim que você obtém uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema de streaming mais seguindo os princípios da programação funcional.
& # 8211; Injeste um fluxo de tiquetaque ou barra.
& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML, e assim por diante.
& # 8211; Retornar um sinal.
& # 8211; Envie-o para o corretor para executar.
Em seguida, em um fluxo separado.
& # 8211; Receba uma resposta do corretor.
O problema, é claro, é o estado. Tenho margem suficiente para fazer o comércio? O que está no meu portfólio? Como está funcionando? Normalmente, o corretor api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando extensões Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir às mudanças no sistema através do padrão observável.
Os eventos são ótimos para cliques no mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.
Esta é exatamente a abordagem que tomei com minhas próprias coisas. Essencialmente, eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é conduzida a eventos para falar com o corretor (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter o estado do corretor, ou armazená-lo internamente, atualizando-o quando você receber um preenchimento. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados ruins ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você troca. A menos que você esteja negociando com muita rapidez, então, pausando se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto de estado, é melhor do que prosseguir sem saber o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.
Quanto a quase tudo o que você pediu, você está perto da resposta em Reactive Extension (Rx).
Com Rx indo de tiques para velas é trivial.
Passar de Velas para Indicadores é trivial.
Indicadores de composição de outros indicadores é trivial.
Escrever Posições de Indicadores é trivial.
Composição de Portfolios (como realizada ao longo do tempo) das Posições é trivial.
Simular o modelo de risco é trivial.
Back testing ou trading live é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.
Executar é trivial.
A implementação é possível em tudo, desde C # até F # para JavaScript para C ++ em código quase idêntico.
A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é massivamente paralisável ao GPU.
É certo que a otimização e a alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao teste de back-back não é trivial, mas dado que não é trivial de qualquer maneira, eu irei deixar esse slide 😉
Puramente funcional (ou perto dela) A Rx é, na minha opinião, a única maneira de abordar a infraestrutura desse problema.
Conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para levar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Por automatizar isso, quero dizer, eu não quero olhar para ele. Eu vou olhar os resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2016, tanto esforço precisa seguir um conjunto de regras e ter essas regras executadas no meu corretor.
Eu sugeriria inscrever-se com o Quantopian e depois encontrar alguém dentro da comunidade lá para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma IB Brokers e ser totalmente automatizado.
Deixe-me dizer, porém, que acho que você deve monitorá-lo de perto, e não apenas "esqueça-o para" # 8221 ;.