He creado una aplicación de comercio en WPF. por lo cual estoy avergonzado de su aspecto lamentable, ya que está lejos de ser impresionante. Ahora me gustaría volver a diseñar la interfaz de usuario para mi aplicación, y que sea similar a una pantalla de ejemplo de una aplicación de comercio Puede alguien por favor consejo consejos sobre qué camino debo seguir para hacer una interfaz de usuario de naturaleza similar, por ejemplo. si hay una fuente abierta C WPF aplicación que tiene un aspecto similar, que sería grande. o si hay una biblioteca que tiene listview fresco, barra de desplazamiento y barras de progreso. PS: Yo no tengo mezcla Microsoft pedido Feb 15 de las 11 de la 3:15 Se le puede llamar como una sugerencia no es una respuesta exacta. Pero la publicación para aquellos que son nuevos en WPF y pantalla de aprendizaje diseñar o patrones. De acuerdo con mi experiencia con WPF que puedo decir en primer lugar conseguir que las manos sucias a aprender cómo funciona la unión, ya que es la base de la forma en WPF. Simpler para aprender cómo funciona la unión está aprendiendo cómo enlazar los controles con otros controles. A continuación, utilice las clases simples y aprender MVVM. Luego vaya por la unión dentro del perímetro MVVM comando. Mantenga el prisma a la última, ya que se necesita una buena comprensión de los mecanismos de unión, los comandos, MVVM y más para entender PRISM. Después de esto, tendrá idea de cómo funcionan estas cosas juntas y le ayudará a encontrar la manera de jugar con los datos y la pantalla juntos y diseñar pantallas agradables. Una vez más, No es una respuesta a la pregunta anterior. Sólo sugerencias a los que están aprendiendo WPF y aterrizó aquí en busca de WPF el diseño de interfaz de usuario. contestada 19 de Dic 12 años en 17:20 Su respuesta 2016 Pila de Exchange, IncTrading Sistemas: Construir un sistema 13 Hasta ahora, hemos hablado de los componentes básicos de los sistemas de comercio, los criterios que tienen que cumplir, y algunas de las muchas decisiones empíricas de que una diseñador del sistema debe hacer. En esta sección, vamos a examinar el proceso de construcción de un sistema de comercio, las consideraciones que deben hacerse, y algunos puntos clave a tener en cuenta. El sistema de seis pasos de construcción 1. Configuración - Para comenzar la construcción de un sistema de comercio que necesitará varias cosas: Datos - Debido a que el diseñador del sistema debe utilizar extensa backtesting. la historia precio pasado es esencial para la construcción de un sistema de comercio. Estos datos se pueden integrar en el desarrollo de software sistema de comercio, o como una fuente de datos separada. datos en tiempo real se proporciona a menudo por una cuota mensual, mientras que los datos antiguos se pueden obtener de forma gratuita. Software - A pesar de que es posible desarrollar un sistema de comercio sin software, es muy poco práctico. Desde finales de los 90, el software se ha convertido en una parte integral de la construcción de los sistemas de comercio. Algunas de las características comunes permiten que el comerciante para hacer lo siguiente: colocar automáticamente los oficios - A menudo, esto requiere el permiso del extremo del corredor de s debido a una conexión constante debe estar en su lugar entre el software y el corretaje. Las operaciones deben ser ejecutadas de forma inmediata y precios exactos con el fin de garantizar la conformidad. Para que sus software colocar operaciones para usted, todo lo que necesita hacer es introducir el número de cuenta y la contraseña, y todo lo demás se hace de forma automática. Tenga en cuenta que el uso de esta función es estrictamente opcional. Código de un sistema de comercio - Esta característica software implementa un lenguaje de programación propio que le permite construir reglas fácilmente. Por ejemplo, utiliza MetaTrader MQL (MetaQuotes Language). Aquí está un ejemplo de su código para vender si el margen libre es inferior a 5.000: Si FreeMargin lt 5000, a continuación, salga A menudo, sólo leer el manual y la experimentación debe permitir que usted pueda recoger en los fundamentos de la lengua utiliza su software. Backtest su estrategia - el desarrollo del sistema sin backtesting es como jugar al tenis sin una raqueta. software de desarrollo de sistemas a menudo contiene una aplicación de pruebas retrospectivas simple que le permite definir un origen de datos, información de la cuenta de entrada, y backtest para cualquier cantidad de tiempo con el clic de un ratón. Aquí hay un ejemplo de MetaTrader: Después de que se ejecute la prueba de nuevo, se genera un informe que resume los detalles de los resultados. Este informe incluye generalmente lucro, número de la ONU / operaciones con éxito, días consecutivos abajo, número de operaciones, y muchas otras cosas que pueden ser útiles cuando se trata de determinar cómo solucionar o mejorar el sistema. Finalmente, el software por lo general crea un gráfico que muestra el crecimiento de la inversión a lo largo del periodo de tiempo probado. 2. Diseño - El diseño es el concepto detrás de su sistema, la forma en que se utilizan los parámetros para generar una ganancia o pérdida. Implementar estas reglas y parámetros mediante la programación de ellos. A veces, esta programación se puede hacer automáticamente a través de una interfaz gráfica de usuario. Esto le permite crear reglas sin tener que aprender un lenguaje de programación. He aquí un ejemplo de un sistema de cruce de media móvil: Si EMA SMA (20) de cruce (13) a continuación, introduzca Si SMA (20) crossunder EMA (13), entonces las reglas de salida como estos que se ponen en código permiten que el programa de forma automática generar la entrada y salidas en los puntos cuando las reglas son aplicables. Esto es lo que la interfaz de diseño se parece en MetaTrader: El sistema se crea con sólo escribir las reglas en la ventana y guardarlos. Referencias para las diferentes funciones disponibles (por ejemplo, osciladores y tal) se pueden encontrar haciendo clic en el icono del libro. La mayoría del software tendrá una referencia similar disponible ya sea dentro del propio programa o en su sitio web. Después de crear las normas deseadas y la codificación del sistema, sólo tiene que guardar el archivo. A continuación, puede ponerlo en uso seleccionándolo en la pantalla principal. 3. Toma de decisiones - Hay muchas decisiones que tomar en este punto: ¿Qué es lo que quiero mercado al comercio de 13 ¿Qué período de tiempo debería utilizar 13 ¿Qué series de precios debería utilizar 13 ¿Qué subconjunto de acciones debo usar para las pruebas de Keep in cuenta que los sistemas de comercio debe obtener un beneficio consistente en muchos mercados. Al personalizar el período de tiempo y la serie de precios demasiado, puede manchar los resultados y producir resultados.4 característico. Práctica - Backtesting y el comercio de papel son esenciales para el buen desarrollo de un sistema de comercio: ejecutar varias pruebas retrospectivas en diferentes períodos de tiempo y asegurarse de que los resultados son consistentes y satisfactoria. Papel del sistema de comercio (el uso de dinero imaginario, sino registrar las operaciones y resultados), y de nuevo, busque verificación consistentes profitability. Carefully de errores en el programa, o las operaciones no deseadas. Estos pueden ser el resultado de errores de programación o el fracaso de prever ciertas circunstancias que tienen repercusiones no deseadas. 5. Repetir - La repetición es necesaria. Sigue trabajando en el sistema hasta que consistentemente puede obtener un beneficio en la mayoría de los mercados y las condiciones. Siempre hay eventos imprevistos que se producen tan pronto como un sistema entre en funcionamiento. Éstos son algunos de los factores que a menudo causan resultados sesgados: Los costos de transacción - Asegúrese de que está utilizando la comisión real. y algo extra para dar cuenta de los rellenos inexactos (diferencia entre los precios de oferta y). En otras palabras, evitar el deslizamiento (par ver de qué se trata y cómo se produce, ver la sección anterior de este tutorial.) Vigilancia - no ignorar la pérdida de oficios mantener un ojo en toda trades. Optimization - no sobre-optimizar el sistema. En otras palabras, no te adaptar el sistema a un entorno de mercado muy específico tratar de ser rentable en tan amplio de un entorno tan possible. Risk - Nunca ignore o se olvide de riesgo. Es muy importante contar con formas de limitar las pérdidas (también conocidos como topes de pérdida), y formas de bloquear en ganancias (tomar ganancias). 6. Comercio - Pruébelo, pero se espera que los resultados no deseados. Asegúrese de utilizar el comercio no automatizado hasta que esté seguro en el desempeño de los sistemas y consistencia. Se tarda mucho tiempo para desarrollar un sistema de comercio con éxito, y antes de lo perfecto, es posible que tenga que soportar algunas pérdidas en vivo de comercio para detectar fallos: las pruebas de espalda no puede representar perfectamente las condiciones del mercado en vivo, y el comercio de papel puede ser inexacta. Si el sistema pierde dinero, volver a la mesa de dibujo y ver a dónde salió mal (ver paso 5). Conclusión Estos seis pasos que dan una visión general de todo el proceso de construcción de un sistema de comercio. En la siguiente sección, vamos a aprovechar estos conocimientos y echar un vistazo más a fondo en la solución de problemas y la modificación. Sistemas de Trading: Solución de problemas y optimización Suscribirse a Noticias de utilizar para las últimas ideas y analysisAs puramente un Informático usted está en la posición perfecta para iniciarse en el comercio algorítmico. Esto es algo que he testigo de primera mano en Quantiacs 1. donde los científicos e ingenieros son capaces de entrar de lleno en el comercio automatizado y sin ninguna experiencia previa. En otras palabras, tajadas de programación son el principal ingrediente necesario para empezar. Para tener una idea general de lo retos le esperan después / durante la creación de un sistema de comercio algorítmico, echa un vistazo a este post Quora. La construcción de un sistema de comercio a partir de cero requerirá un conocimiento básico, una plataforma de negociación, datos de mercado y acceso a mercados. Aunque no es un requisito, la elección de una única plataforma de comercio que ofrece la mayor parte de estos recursos le ayudará a ponerse en marcha rápidamente. Dicho esto, las habilidades que se desarrollan serán transferibles a cualquier lenguaje de programación y casi cualquier plataforma. Lo creas o no, la construcción de estrategias de operación automatizados isnt basa en ser un experto en el mercado. No obstante, el aprendizaje de la mecánica básica del mercado le ayudará a descubrir las estrategias comerciales rentables. Opciones, futuros y otros derivados de John C. Hull - Gran primer libro para introducir las finanzas cuantitativas, y acercándose a él desde el lado matemáticas. Trading cuantitativa de Ernie Chan - Chan Ernie ofrece el mejor libro de introducción para el comercio cuantitativo y le guía a través del proceso de creación de algoritmos de negociación en MATLAB y Excel. Algorítmico negociación de futuros a través de la máquina de aprendizaje - un desglose de 5 páginas de la aplicación de un modelo sencillo de aprendizaje automático para uso general indicadores de análisis técnico. Aquí está una lista de lectura agregada PDF con un desglose completo de libros, videos, cursos y foros de negociación. La mejor manera de aprender es haciendo, y en el caso de la negociación automatizada que se reduce a la cartografía y la codificación. Un buen punto de partida es existente ejemplos de sistemas de comercio y exposiciones existentes de técnicas de análisis técnico. Por otra parte, un informático experto tiene la ventaja adicional de ser capaz de aplicar el aprendizaje automático para el comercio algorítmico. Éstos son algunos de esos recursos: TradingView - Una plataforma de gráficos visuales fantástico en su propia, TradingView es un gran parque infantil para sentirse cómodo con el análisis técnico. Tiene la ventaja añadida de que permite a las estrategias comerciales de secuencias de comandos y busque otras ideas comerciales pueblos. Foro Trading Automatizado - gran comunidad en línea para enviar preguntas para principiantes y la búsqueda de respuestas a cuestiones cuantitativas comunes cuando acaba de empezar. Los foros de Quant son un gran lugar para sumergirse en las estrategias, herramientas y técnicas. Seminario de YouTube en el comercio de las ideas de trabajo con ejemplos de código en Github. Aprendizaje automático: Más presentaciones sobre comercio automatizado se pueden encontrar en la Quantiacs Quant Club. La mayoría de las personas de una formación científica (eso es si la ciencia informática o ingeniería) han tenido una exposición a Python o MATLAB, que resultan ser lenguajes populares para las finanzas cuantitativas. Quantiacs ha creado una caja de herramientas de código abierto que proporciona pruebas retrospectivas y 15 años de datos históricos del mercado de forma gratuita. La mejor parte es todo lo que se construye en tanto Python y MATLAB que le da la opción de lo que el desarrollo de su sistema con. Aquí está una estrategia de negociación de seguimiento de tendencias muestra en MATLAB. Este es todo el código necesario para hacer funcionar un sistema de comercio automatizado, mostrando tanto la potencia de MATLAB y el Quantiacs caja de herramientas. Quantiacs le permite operar 44 futuros y todas las existencias de la SampP 500. Además, una variedad de bibliotecas adicionales, tales como TensorFlow son compatibles. (Exención de responsabilidad: yo trabajo en Quantiacs) Una vez que usted está listo para ganar dinero como un Quant, puede unirse a las últimas Quantiacs automatizados competencia comercial, con un total de 2.250.000 en inversiones disponibles: ¿Se puede competir con los mejores cuantos 12.2k Vistas middot Ver upvotes middot Not for Reproduction Esta respuesta ha sido completamente re-escrito aquí son 6 principal base de conocimientos para la construcción de sistemas de negociación algorítmica. Debe estar familiarizado con todos ellos con el fin de construir sistemas comerciales eficaces. Algunos de los términos utilizados pueden ser un poco técnico, pero usted debería ser capaz de entenderlos buscando en Google. Nota: (La mayor parte de) estos no se aplican si usted quiere hacer de alta frecuencia de negociación 1. Las teorías de mercado que hay que entender cómo funciona el mercado. Más específicamente, usted debe entender las ineficiencias del mercado, las relaciones entre los diferentes activos / productos y comportamiento de los precios. las ideas de operación se derivan de las ineficiencias del mercado. Tendrá que saber cómo evaluar las ineficiencias del mercado que le dan una ventaja comercial frente a los que no funciona. El diseño de robots eficaces implica la comprensión de cómo funcionan los sistemas automatizados de comercio. En esencia, una estrategia de negociación algorítmica consta de 3 componentes principales: 1) Entradas, Salidas 2) y 3) tamaño de la posición. Youll necesidad de diseñar estos 3 componentes en relación con la ineficiencia del mercado que está capturando (y no, esto no es un proceso sencillo). Usted no necesita saber matemáticas avanzadas (a pesar de que le ayudará si tu objetivo es construir estrategias más complejas). Las buenas habilidades de pensamiento crítico y una comprensión decente en las estadísticas le llevará muy lejos. Diseño involucra pruebas retrospectivas (pruebas de ventaja comercial y robustez) y optimización (maximización del rendimiento con una curva mínima de montaje). Usted necesitará saber cómo gestionar una cartera de estrategias de negociación algorítmica también. Las estrategias pueden ser complementarios o contradictorios esto puede conducir a un aumento en la exposición al riesgo no planificados o de cobertura deseado. la asignación de capital es importante hacer demasiado dividir el capital por igual durante los intervalos regulares o recompensa a los ganadores con más capital Si sabe qué productos usted quiere operar, encontrar plataformas de comercialización adecuados para estos productos. A continuación, descubra la API de lenguaje de programación de esta plataforma / backtesters. Si usted está comenzando, yo recomendaría Quantopian (sólo las poblaciones), Quantconnect (acciones y FX) o Metatrader 4 (FX y CFDs sobre índices bursátiles, acciones y materias primas). Los lenguajes de programación utilizados son Python, C y mql4 respectivamente. 4. Gestión de Datos de basura en basura. datos inexactos conduce a resultados inexactos. Necesitamos datos razonablemente limpias para pruebas precisas. Limpieza de datos es un compromiso entre coste y precisión. Si desea obtener datos más precisos, lo necesario para pasar más tiempo (tiempo, dinero) de limpiarlo. Algunos problemas que hacen que los datos sucios incluyen datos que faltan, los datos duplicados, datos erróneos (mala garrapatas). Otras cuestiones que conduce a datos engañosos incluyen dividendos, división de acciones y futuros vuelcos etc. 5. Gestión de Riesgos Hay 2 tipos principales de riesgo: riesgo de mercado y riesgo operacional. El riesgo de mercado implica un riesgo relacionado con su estrategia de negociación. ¿Considera peor de los casos ¿Qué pasa si un evento cisne negro como 3 Guerra Mundial que sucede con Cobertura ¿Ha distancia de riesgos no deseados Es el tamaño de la posición demasiado alta Además de gestionar el riesgo de mercado, es necesario mirar al riesgo operacional. fallo del sistema, pérdida de conectar a Internet, la mala ejecución de algoritmo (que conduce a precios mal ejecutadas, o los oficios perdidos debido a la incapacidad para manejar recotizaciones / alta deslizamiento) y robo por parte de piratas informáticos son cuestiones muy reales. 6. Ejecución de Backtesting vivo y real de operaciones son muy diferentes. Su necesidad de seleccionar los corredores adecuados (MM vs STP vs ECN). Noticias de la divisa de mercado con Forex Trading foros como amplificador de corredores de la divisa críticas es su mejor amigo, leer los comentarios de los agentes allí. Es necesario una infraestructura adecuada (VPN segura y gastos de tiempo de inactividad, etc.) y los procedimientos de evaluación (supervisar el rendimiento de los robots y analizarlos en relación con la ineficiencia del mercado / backtests / timisations op) para manejar el robot durante su vida útil. Lo que necesita saber cuándo intervenir (modificar actualización / apagado / t urna / en sus robots) y cuándo no. Evaluación y Optimización de estrategias de negociación Pardo (Grandes ideas sobre métodos de estrategias de construcción y comercialización de pruebas) el comercio su camino a la libertad financiera Van K Tharp (Ridículo-Haga clic en el título de cebo a un lado, este libro es una gran visión de conjunto de los sistemas de comercio mecánicos) Quantitative Trading Ernest Chan (gran introducción de algo negociación en un nivel menor.) comercio e intercambios: microestructura del mercado para profesionales Larry Harris (microestructura del mercado es la ciencia de cómo funcionan los intercambios y lo que realmente sucede cuando se coloca un comercio es importante conocer esta información. a pesar de que se acaba de empezar) algorítmica amp DMA Barry Johnson (arrojar luz sobre algoritmos de ejecución bancos. Esto no es directamente aplicable a su comercio algo pero es bueno saber) los cuantos de Scott Patterson (historias de guerra de algunos cuantos de los mejores. buena . como una lectura de acostarse) Quantopian (Código, la investigación, y discutir ideas con la comunidad utiliza Python) Fundamentos de comercio Algo AlgoTrading101 (exención de responsabilidad: Soy propietario de este sitio / curso. Aprender las teorías de diseño de robots, las teorías de mercado y de codificación. Usos mql4) - Únete al reto (Aprender conceptos comerciales y teorías de pruebas retrospectivas Recientemente han desarrollado su propia plataforma de pruebas retrospectivas y el comercio por lo que esta parte es todavía nuevo para mí, pero su base de conocimientos sobre los conceptos de comercio son buenos) recomendados Blogs / Foros (estos... incluye las finanzas, el comercio y los foros de negociación algo): recomendados lenguajes de programación: Si sabe qué productos usted quiere operar, encontrar plataformas de comercialización adecuados para estos productos. A continuación, descubra la API de lenguaje de programación de esta plataforma / backtesters. Si usted está comenzando, yo recomendaría Quantopian (sólo las poblaciones), Quantconnect (acciones y FX) o Metatrader 4 (FX y CFDs sobre índices bursátiles, acciones y materias primas). Los lenguajes de programación utilizados son Python, C y mql4 respectivamente. 10.9k Vistas middot middot Ver upvotes Not for Reproduction Aunque este es un tema muy amplio con referencias a los algoritmos de construcción, la infraestructura, el establecimiento de la asignación de activos y gestión de riesgos, pero yo apenas se centrará en la primera parte de cómo debe ser el trabajo en la construcción de nuestro propio algoritmo y hacer las cosas correctas. 1. Estrategia de consolidación. Algunos de los puntos clave a destacar aquí: La captura de grandes tendencias - Una buena estrategia debe en todos los casos, ganar dinero cuando el mercado está en tendencia. Los mercados van con una buena tendencia que dura sólo el 15-20 de las veces, pero este es el momento en que todos los gatos y perros (los comerciantes de todos los tiempos-marco, intradía, diario, semanal, a largo plazo) son las compras a cabo y todos ellos tienen un tema común. Una gran cantidad de comerciantes también construir estrategias de reversión a la media en la que se tratan de juzgar las condiciones cuando el precio se han movido lejos de la media, y tomar un comercio en contra de la tendencia, sino que deben crearse cuando éxito ha construir y negocian un buen seguimiento de tendencias sistemas . Las probabilidades de apilamiento de hasta - Las personas a menudo trabajan para tratar de construir un sistema que tiene una excelente relación de victorias / derrotas, pero no that039s el enfoque correcto. Por ejemplo, un algo con un ganador de 70 con una ganancia promedio de 100 por el comercio y la pérdida promedio de 200 por el comercio se acaba de hacer 100 por cada 10 operaciones (neto 10 / comercio). Sin embargo, un algo con un ganador de 30 con ganancia media de 500 por el comercio y la pérdida del 100 por operación obtendrá una ganancia neta de 800 para 10 operaciones (80 / comercio). Por lo tanto, no es necesario que la relación de victorias / derrotas debe ser bueno, en lugar it039s las probabilidades de que se acumula hasta que debería ser mejor. Esto va diciendo las pérdidas quotKeep pequeñas, pero deje que su runquot ganadores. quotIn la inversión, lo que es cómodo es raramente profitable. quot - Robert Arnott Disposición - Disposición es inevitable, si usted está siguiendo cualquier tipo de estrategia. Así, mientras que el diseño de un algo don039t tratar de reducir la reducción o hacer alguna condición específica de encargo de cuidar de que la reducción. Esta condición específica puede, en el futuro puede actuar como un control de carretera en la captura de una gran tendencia y su algo puede funcionar mal. Gestión de Riesgos - Cuando se construye una estrategia, siempre se debe tener una puerta de salida, lo que el mercado decida hacer. El mercado es un lugar de probabilidades y se debe diseñar un algo para salir de un comercio tan pronto como sea posible si doesn039t adaptarse a su apetito por el riesgo. Normalmente se argumenta que hay que corre el riesgo de 1-2 del capital en cada operación, y es óptimo en muchos sentidos, ya que incluso si se obtiene arnd 10 operaciones falsas en su capital de la sucesión pasará a sólo 20.But este no es el caso en el escenario real del mercado. Algunos oficios Lossing será de entre 0-1, mientras que algunos pueden ir a 3-4, por lo que es mejor para definir el capital medio Lossing por el comercio y la capital máximo que se puede perder en un comercio, ya que los mercados son completamente al azar y can039t ser juzgados . quotEvery vez en cuando, el mercado hace algo tan estúpido que toma su aliento away. quot - Jim Cramer 2. Las pruebas y la optimización de un deslizamiento Estrategia. Cuando estamos probando una estrategia en datos históricos, estamos bajo el supuesto de que la orden se ejecutará al precio predefinido llegado por el algo. Pero esto nunca va a ser el caso, ya que tenemos que hacer frente a los creadores de mercado y algo039s HFT ahora. Su orden en el mundo today039s nunca será ejecutado en el precio deseado, y no habrá deslizamiento. Esto debe ser incluido en la prueba. Repercusión en los mercados: Volumen negociado por el algo es otro factor importante a considerar al hacer el back-testing y la recolección de los resultados históricos. A medida que aumenta el volumen de los pedidos realizados por algo tendrá una considerable repercusión en el mercado y el precio promedio del orden llenado será muy diferente. Sus algo pueden producir resultados completamente diferentes en condiciones reales de mercado, si no va a estudiar la dinámica de volumen algo de su cuenta. Optimización: La mayoría de los comerciantes sugieren que no lo haga el ajuste de curvas y más de optimización y que son correctos ya que los mercados son una función de variables aleatorias y no hay dos situación volverá a ser lo mismo. Así parámetros de optimización para situaciones particulares es una mala idea. Yo sugeriría que se vaya para la optimización del Zonal. Es una técnica que me siga, compro zonas que identifican que tienen características similares en términos de volatilidad y volumen. Optimizar estas áreas por separado, en lugar de la optimización de todo el período. Los anteriores son algunos de los pasos más básicos y más importantes que sigo, al convertir un pensamiento básico en un algoritmo y la comprobación de la validez it039s. quot Todo el mundo tiene la capacidad mental para seguir el mercado de valores. Si lo hizo a través de matemáticas de quinto grado, puede hacerlo. quotPeter Lynch 14.5k Vistas middot middot Ver upvotes Not for Reproduction Para empezar con lo básico, obtener una bodega de Amibroker (AmiBroker - Descargar). Amibroker tiene un fácil aprender el lenguaje y potente motor de backtest donde se puede crear prototipos de sus ideas. También obtener Howard Bandy 039s de libros cuantitativos sistemas de comercio. Este libro es una muy buena introducción a los conceptos de desarrollo cuantitativo. You039ll también necesita al menos un conocimiento básico de las estadísticas. Hay un montón de buenos cursos MOOC disponible para esto de forma gratuita. Como este Estadística One - Universidad de Princeton Coursera It039s también vale la pena siguiendo la calle entera. que es un mashup de todos los blogs Quant, muchos de los cuales publican código Amibroker con sus ideas. A partir de ahí, it039s entonces vale la pena aprender Python (aprender pitón - Búsqueda de Google), y también haciendo Andrew Ng039s excelente Universidad de Stanford Máquina curso de aprendizaje, que se extiende de forma gratuita en Coursera. Si a continuación desea poner sus propios algoritmos para la prueba, buenos sitios para la que son Quantconnect o Quantopian. Por último, este tipo tiene algunos buenos consejos sobre convirtiéndolo en su carrera www. quantstart / Buena suerte con el viaje parcialmente tomado de respuesta a Alan Clement039s ¿Cómo puede un desarrollador de software en las finanzas convertirse en un desarrollador cuant 14.4K Vistas middot middot Ver upvotes No es para Teniendo en cuenta que la reproducción soy un graduado de la informática que se construyó un sistema de comercio de ultra alta frecuencia a partir de cero, creo que puedo añadir programadores perspectiva de algunas respuestas realmente fantásticas sobre cómo ir sobre la construcción de un sistema de comercio algorítmico. En realidad, hay sólo 3 bloques principales en un sistema Algo Trading (ATS) 1. Mercado manejador de datos (por ejemplo, controlador de FAST) 2. Módulo de Estrategia (por ejemplo, la estrategia de transición) 3. Orden del router (enrutador por ejemplo FIX) es posible añadir el módulo de riesgo, ya sea en el módulo de Estrategia o el módulo Router Orden o ambos. En tanto el flujo de datos es correcto, debe ser bueno para ir. Recuerde que si usted está diseñando un ATS para la latencia mínima, añadiendo más capas o complejidad aumentará ella. arquitectura minimalista ATS Y si se añade las campanas y silbatos, sería conseguir un poco complejo: Si también está interesado en el meollo de la cuestión de la aplicación de la arquitectura anterior, usted debe tener las siguientes cosas en mente. Evitar cerraduras / mutex. En caso de tener que utilizarlo, trate por estructuras de lockless utilizando atómicas. Hay un par de librerías disponibles para estructuras de datos lockless (por ejemplo libcds, kit de concurrencia, etc). C-11 soporta std :: atómica. y usted debe esforzarse para usarlos también. Si usted está apuntando para una baja latencia, evitar cuál es hecho en Quickfix. Su escrito por la seguridad / flexibilidad / ility reusab como objeto (bloquear) la creación y la destrucción se realiza para cada invocación de cualquier mensaje a enrutador. Sin duda, no hay manera de escribir un código sensible a la latencia. Sin asignación de memoria en tiempo de ejecución. vía de ejecución debe utilizar la gestión de memoria personalizado y sin bloqueo con piscina pre-memoria. Toda la inicialización se puede hacer en los constructores. estrecho acoplamiento. El modelo de hilos, modelo E / S y la gestión de memoria deben ser diseñados para colaborar entre sí para lograr un mejor rendimiento general. Esto va en contra del concepto de programación orientada a objetos de acoplamiento débil, pero su coste necesario para evitar el tiempo de ejecución del polimorfismo dinámico. Usar plantillas. En el mismo sentido, también sugeriría nos fijamos en C templatization para lograr flexibilidad de código. Con tantas nuevas características añadidas a las plantillas en c11, sería un crimen no pueda usarlo para añadir flexibilidad. optimización / Hardware OS: Por último, usted debe buscar para trabajar con Linux Kernel RT y la tarjeta de red con conductor Solarflare OpenOnLoad para lograr una latencia mínima. usted puede mirar más para aislar la CPU y ejecutar su programa en ese núcleo en particular. Si baja latencia no es lo que se está buscando es que hay variantes de recursos ATS libremente disponible en la red, por ejemplo, Quickfix (C), Marketcetera (Java). Un montón de otros proveedores también proporcionan pruebas retrospectivas y el comercio módulo que están estrechamente acoplado con sus propios backends. Los populares son Quantconnect, Quantiacs, Interactivo Broker, Riqueza Lab, TradeStation y AmiBroker. Quantopian utiliza descenso por cable, que es una biblioteca basada en el pitón de código abierto, y se está convirtiendo en muy popular. Por otro lado, no hay mejor manera de aprender que construir por sí mismo. Una vez dicho esto, si se inicia la construcción a partir de cero, mientras que se aprende mucho, pero también el resultado final será mucho gasto de tiempo (un par de meses). Y si usted está dispuesto a invertir su tiempo, yo también le aconsejo que aprender los matices de ATS y el comercio algorítmico, en general, antes de empezar a construir un sistema de este tipo. De hecho, dos de mis estudiantes han creado recientemente sus propios sistemas de comercio - www. quantinsti / blogs / e. . En caso de que suena interesante, se puede comprobar www. quantinsti / epat / para obtener más detalles. 1.1k Vistas middot middot Ver upvotes no para la ReproductionBest lenguaje de programación para sistemas de comercio algorítmico Por Michael Salas-Moore el 26 de julio de 2013 Una de las preguntas más frecuentes que recibo en la carpeta de correo QS es ¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para el comercio algorítmico. La respuesta corta es que no hay mejor lenguaje. parámetros de la estrategia, el rendimiento, modularidad, el desarrollo, la capacidad de recuperación y el costo de todo deben ser considerados. Este artículo se describen los componentes necesarios de una arquitectura de sistema de negociación algorítmica y cómo las decisiones relativas a la aplicación afectará a la elección de la lengua. En primer lugar, se tendrán en cuenta los principales componentes de un sistema de comercio algorítmico, tales como las herramientas de investigación, optimizador de la cartera, gestor de riesgos y el motor de ejecución. Posteriormente, se examinarán diferentes estrategias de negociación y cómo afectan al diseño del sistema. En particular, será tanto se discutirá la frecuencia de la negociación y el volumen de operaciones probable. Una vez que la estrategia de negociación ha sido seleccionado, es necesario arquitecto todo el sistema. Esto incluye elección del hardware, el sistema operativo (s) y la resistencia del sistema contra eventos raros, potencialmente catastróficas. Mientras se está considerando la arquitectura, debe prestarse la debida atención a rendimiento - tanto a las herramientas de investigación, así como el entorno de ejecución en vivo. ¿Cuál es el sistema de comercio tratando de realizar antes de decidir sobre el mejor lenguaje para escribir un sistema de comercio automatizado es necesario definir los requisitos. Es el sistema va a ser puramente de ejecución basado ¿El sistema requiere la construcción de un módulo de gestión de riesgos o de la cartera ¿El sistema requiere una backtester de alto rendimiento para la mayoría de las estrategias del sistema de comercio se pueden dividir en dos categorías: Investigación y generación de señales. La investigación se refiere a la evaluación de una estrategia de actuación a través de datos históricos. El proceso de evaluación de una estrategia de negociación sobre los datos de mercado antes de que se conoce como backtesting. El tamaño de los datos y la complejidad algorítmica tendrán un gran impacto en la intensidad computacional de la backtester. velocidad de la CPU y la concurrencia a menudo son los factores limitantes en la optimización de la velocidad de ejecución de la investigación. La generación de señales se ocupa de generar un conjunto de señales de operación de un algoritmo y el envío de este tipo de órdenes al mercado, por lo general a través de una casa de valores. Para ciertas estrategias se requiere un alto nivel de rendimiento. E / S de cuestiones tales como ancho de banda y latencia son a menudo el factor limitante en la optimización de los sistemas de ejecución. Por lo tanto la elección de idiomas para cada componente de todo el sistema puede ser muy diferente. El tipo, frecuencia y volumen de Estrategia El tipo de estrategia algorítmica empleado tendrá un impacto sustancial en el diseño del sistema. Será necesario tener en cuenta los mercados se comercializan, la conectividad a los proveedores de datos externos, la frecuencia y el volumen de la estrategia, el equilibrio entre la facilidad de desarrollo y la optimización del rendimiento, así como cualquier hardware personalizado, incluida la costumbre de ubicación conjunta servidores, GPU o FPGAs que podrían ser necesarios. Las opciones de tecnología para una estrategia de renta variable de Estados Unidos de baja frecuencia serán muy diferentes de las de una alta frecuencia de arbitraje estadístico de comercio estrategia en el mercado de futuros. Antes de la elección de la lengua muchos proveedores de datos deben ser evaluados que pertenecen a una estrategia de la que nos ocupa. Será necesario tener en cuenta la conectividad con el proveedor, la estructura de cualquier API, la puntualidad de los datos, los requisitos de almacenamiento y capacidad de recuperación en la cara de un proveedor de desconectarse. También es aconsejable poseer un acceso rápido a múltiples proveedores diversos instrumentos, todos tienen sus propias peculiaridades de almacenamiento, ejemplos de los cuales incluyen múltiples símbolos de cotización de las acciones y las fechas de vencimiento de futuros (por no hablar de todos los datos específicos de venta libre). Esto debe tenerse en cuenta en el diseño de la plataforma.
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