อาคาร อัตโนมัติ Trading ระบบ ไฟล์ Pdf

ในฐานะที่เป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่คุณอยู่ในตำแหน่งที่สมบูรณ์แบบในการเริ่มต้นการซื้อขายแบบอัลกอริทึม นี่คือสิ่งที่ฉันได้เคยเห็นที่ Quantiacs1 ซึ่งนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรสามารถข้ามไปสู่การซื้อขายอัตโนมัติได้โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ใด ๆ มาก่อน กล่าวอีกนัยหนึ่งสับโปรแกรมเป็นองค์ประกอบหลักที่จำเป็นในการเริ่มต้น เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับสิ่งที่ท้าทายรอคุณอยู่หลังจากสร้างระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมให้ดูที่โพสต์ Quora นี้ การสร้างระบบการซื้อขายตั้งแต่ต้นจะต้องมีพื้นฐานความรู้พื้นฐานการซื้อขายข้อมูลการตลาดและการเข้าถึงตลาด ในขณะที่ไม่จำเป็นต้องเลือกแพลตฟอร์มการซื้อขายเดียวที่มีทรัพยากรเหล่านี้มากที่สุดจะช่วยให้คุณลุกขึ้นอย่างรวดเร็ว ที่กล่าวทักษะที่คุณพัฒนาจะโอนไปยังภาษาการเขียนโปรแกรมใด ๆ และเกือบทุกแพลตฟอร์ม เชื่อหรือไม่ว่าการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติไม่ได้เป็นการบอกกล่าวเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด อย่างไรก็ตามการเรียนรู้กลไกพื้นฐานของตลาดจะช่วยให้คุณค้นพบกลยุทธ์การซื้อขายที่มีกำไร ตัวเลือกฟิวเจอร์สและตราสารอนุพันธ์อื่น ๆ โดย John C. Hull - หนังสือเล่มแรกที่เยี่ยมยอดสำหรับการป้อนการเงินเชิงปริมาณและเข้าใกล้จากด้านคณิตศาสตร์ การค้าเชิงปริมาณโดย Ernie Chan - เออร์นี่จันทร์นำเสนอหนังสือที่ดีที่สุดสำหรับการซื้อขายเชิงปริมาณและนำคุณสู่ขั้นตอนการสร้างอัลกอริธึมการค้าใน MATLAB และ Excel การซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าขั้นสุดท้ายผ่านทางการเรียนรู้ด้วยเครื่อง - การแจกแจงแบบละเอียด 5 หน้าในการใช้โมเดลการเรียนรู้แบบง่ายๆกับตัวบ่งชี้การวิเคราะห์ทางเทคนิคที่ใช้ทั่วไป นี่เป็น PDF สำหรับอ่านหนังสือที่รวมกันโดยมีรายละเอียดเกี่ยวกับหนังสือวิดีโอหลักสูตรและฟอรัมการซื้อขาย วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ก็คือการทำเช่นนี้และในกรณีของการซื้อขายอัตโนมัติที่เกิดขึ้นในแผนภูมิและการเข้ารหัส จุดเริ่มต้นที่ดีคือตัวอย่างที่มีอยู่ของระบบการซื้อขายและการจัดแสดงเทคนิคการวิเคราะห์ทางเทคนิคที่มีอยู่ นอกจากนี้นักวิทยาศาสตร์ด้านคอมพิวเตอร์ที่มีฝีมือมีขอบเพิ่มเติมในการใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อการค้าอัลกอริทึม นี่คือบางส่วนของแหล่งข้อมูลเหล่านี้: TradingView - แพลตฟอร์มการสร้างแผนภูมิภาพยอดเยี่ยมด้วยตัวเอง TradingView เป็นสนามเด็กเล่นที่ยอดเยี่ยมสำหรับการรับความสะดวกสบายในการวิเคราะห์ทางเทคนิค มีประโยชน์เพิ่มเติมในการช่วยให้คุณสามารถใช้กลยุทธ์การซื้อขายหลักทรัพย์และเรียกดูแนวคิดการค้าของคนอื่น ๆ ได้ ฟอรัมการซื้อขายอัตโนมัติ - ชุมชนออนไลน์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการโพสต์คำถามเริ่มต้นและการหาคำตอบสำหรับปัญหาเกี่ยวกับควอนท์ทั่วไปเมื่อเริ่มต้นใช้งาน ฟอรัม Quant เป็นสถานที่ที่เยี่ยมยอดสำหรับกลยุทธ์เครื่องมือและเทคนิค การสัมมนา YouTube เกี่ยวกับแนวคิดการซื้อขายกับตัวอย่างโค้ดที่ทำงานบน Github การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักร: สามารถดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายอัตโนมัติได้ที่ Quantiacs Quant Club คนส่วนใหญ่จากพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์ (ไม่ว่าจะเป็นวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือวิศวกรรม) ได้สัมผัสกับ Python หรือ MATLAB ซึ่งเป็นภาษาที่ได้รับความนิยมสำหรับการเงินเชิงปริมาณ Quantiacs ได้สร้างกล่องเครื่องมือโอเพนซอร์สที่ให้ข้อมูลหลังการขายย้อนหลังและ 15 ปีของข้อมูลการตลาดในอดีตได้ฟรี ส่วนที่ดีที่สุดคือทุกสิ่งทุกอย่างที่สร้างขึ้นทั้ง Python และ MATLAB ทำให้คุณสามารถเลือกพัฒนาระบบของคุณได้ นี่เป็นตัวอย่างกลยุทธ์การซื้อขายตามแนวโน้มใน MATLAB นี่คือรหัสทั้งหมดที่จำเป็นในการเรียกใช้ระบบการซื้อขายแบบอัตโนมัติซึ่งจัดแสดงทั้งพลังของ MATLAB และ Quantiacs Toolbox Quantiacs ช่วยให้คุณค้า 44 ฟิวเจอร์สและหุ้นทั้งหมดของ SampP 500 นอกจากนี้ยังมีไลบรารีเพิ่มเติมมากมายเช่น TensorFlow (Disclaimer: ฉันทำงานที่ Quantiacs) เมื่อ youre พร้อมที่จะทำเงินเป็นปริมาณที่คุณสามารถเข้าร่วมล่าสุด Quantiacs การประกวดการซื้อขายอัตโนมัติที่มีจำนวน 2,250,000 ในการลงทุนใช้ได้: คุณสามารถแข่งขันกับ quants ที่ดีที่สุด 29.4k Views middot ดู Upvotes middot ไม่ได้สำหรับการทำซ้ำคำตอบนี้ได้รับการเขียนใหม่ทั้งหมดนี่คือ 6 ฐานความรู้หลักสำหรับการสร้างระบบการซื้อขาย algorithmic คุณควรทำความคุ้นเคยกับพวกเขาทั้งหมดเพื่อสร้างระบบการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพ คำที่ใช้อาจใช้เทคนิคเล็กน้อย แต่คุณควรเข้าใจได้โดย Googling หมายเหตุ: (ส่วนใหญ่) เหล่านี้ใช้ไม่ได้หากคุณต้องการทำ High Frequency Trading 1. ทฤษฎีตลาดคุณต้องเข้าใจว่าตลาดทำงานอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งคุณควรเข้าใจความไร้ประสิทธิภาพของตลาดความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์และผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันและพฤติกรรมด้านราคา ความคิดการซื้อขายเกิดจากความไร้ประสิทธิภาพของตลาด คุณจะต้องรู้วิธีประเมินความไร้ประสิทธิผลของตลาดที่ทำให้คุณได้เปรียบในการซื้อขายกับผู้ที่ไม่เป็นเช่นนั้น การออกแบบหุ่นยนต์ที่มีประสิทธิภาพช่วยสร้างความเข้าใจว่าระบบการซื้อขายอัตโนมัติทำงานอย่างไร กลยุทธ์การค้าอัลกอริธึมประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก 3 ส่วนคือ 1) รายการ 2) การออกและ 3) การจัดตำแหน่ง คุณจะต้องออกแบบองค์ประกอบทั้ง 3 องค์ประกอบนี้โดยคำนึงถึงความไร้ประสิทธิภาพของตลาดที่คุณจับ (และไม่ใช่นี่ไม่ใช่ขั้นตอนตรงไปตรงมา) คุณไม่จำเป็นต้องรู้คณิตศาสตร์ขั้นสูง (แม้ว่าจะช่วยถ้าคุณมุ่งมั่นที่จะสร้างกลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้น) ทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่ดีและความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับสถิติจะนำคุณไปไกลมาก การออกแบบเกี่ยวข้องกับการทดสอบย้อนหลัง (การทดสอบความสามารถในการซื้อขายและความทนทาน) และการเพิ่มประสิทธิภาพ (การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการปรับเส้นโค้งน้อยที่สุด) คุณจำเป็นต้องรู้วิธีจัดการพอร์ตการลงทุนของกลยุทธ์การค้าอัลกอริทึมด้วย กลยุทธ์อาจมีการเสริมหรือขัดแย้งกันอาจทำให้เกิดการเพิ่มขึ้นของความเสี่ยงหรือการป้องกันความเสี่ยงที่ไม่พึงประสงค์ การจัดสรรทุนมีความสำคัญเช่นกันเช่นคุณแบ่งเงินทุนออกเท่า ๆ กันในช่วงเวลาปกติหรือให้รางวัลผู้ชนะด้วยเงินทุนมากขึ้นหากคุณรู้ว่าผลิตภัณฑ์ใดที่คุณต้องการทำการค้าหาแพลตฟอร์มการซื้อขายที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์เหล่านี้ จากนั้นเรียนรู้ภาษา API การเขียนโปรแกรมของเครื่องมือทดสอบแพลตฟอร์มดังกล่าว ถ้าคุณเริ่มต้นออกไปฉันขอแนะนำ Quantopian (หุ้นเท่านั้น) Quantconnect (หุ้นและ FX) หรือ Metatrader 4 (FX และ CFDs ในดัชนีหุ้นหุ้นและสินค้าโภคภัณฑ์) ภาษาโปรแกรมที่ใช้คือ Python, C และ MQL4 ตามลำดับ 4. การจัดการข้อมูลขยะมูลฝอยในถังขยะ ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องนำไปสู่ผลลัพธ์การทดสอบที่ไม่ถูกต้อง เราต้องการข้อมูลที่สะอาดพอสมควรสำหรับการทดสอบที่ถูกต้อง การทำความสะอาดข้อมูลเป็นการแลกเปลี่ยนระหว่างต้นทุนและความถูกต้อง ถ้าคุณต้องการข้อมูลที่ถูกต้องมากขึ้นคุณจำเป็นต้องใช้เวลามาก (เวลาเงิน) ทำความสะอาด ปัญหาบางอย่างที่ทำให้ข้อมูลที่สกปรกรวมถึงข้อมูลที่ขาดหายไปข้อมูลที่ซ้ำกันข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (bad ticks) ประเด็นอื่น ๆ ที่นำไปสู่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ได้แก่ การจ่ายเงินปันผลการแยกหุ้นและการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าเป็นต้น 5. การบริหารความเสี่ยงมี 2 ประเภทหลัก ได้แก่ ความเสี่ยงด้านตลาดและความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ ความเสี่ยงด้านตลาดเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับกลยุทธ์การซื้อขายของคุณ จะพิจารณากรณีที่เลวร้ายที่สุดสถานการณ์ถ้าเกิดเหตุการณ์หงส์ดำเช่นสงครามโลกครั้งที่ 3 เกิดขึ้นคุณได้ป้องกันความเสี่ยงที่ไม่พึงประสงค์ตำแหน่งของคุณสูงเกินไปหรือไม่นอกจากการจัดการความเสี่ยงด้านตลาดคุณต้องดูความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ ความล้มเหลวของระบบการสูญเสียการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตอัลกอริธึมการประมวลผลที่ไม่ดี (นำไปสู่ราคาที่ไม่ดีหรือไม่ได้รับการตอบรับเนื่องจากไม่สามารถจัดการกับความล่าช้าได้) และการโจรกรรมโดยแฮกเกอร์เป็นเรื่องจริง 6. การดำเนินการแบบมีส่วนร่วม Backtesting และการซื้อขายสดแตกต่างกันมาก คุณจะต้องเลือกโบรกเกอร์ที่เหมาะสม (MM vs STP และ ECN) ข่าว Forex Market กับ Forex Trading Forums ความคิดเห็น Forex Forex Brokers เป็นเพื่อนที่ดีที่สุดของคุณอ่านบทวิจารณ์นายหน้าที่นั่น คุณต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่เหมาะสม (การรักษาความปลอดภัย VPN และการจัดการขัดข้อง ฯลฯ ) และขั้นตอนการประเมินผล (ตรวจสอบประสิทธิภาพของโรบอตและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้โดยคำนึงถึงประสิทธิภาพของตลาดที่ลดลง) เพื่อจัดการหุ่นของคุณตลอดอายุการใช้งาน คุณจำเป็นต้องทราบเมื่อต้องเข้าไปแทรกแซง (modifyupdateshutdownturn บนหุ่นยนต์ของคุณ) และเมื่อไม่ไป การประเมินผลและการเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์การซื้อขาย Pardo (ข้อมูลเชิงลึกที่ดีเกี่ยวกับวิธีการสร้างและทดสอบกลยุทธ์การซื้อขาย) การค้าขายทางของคุณเพื่ออิสรภาพทางการเงิน Van K Tharp (ชื่อเรื่องเหยื่อไร้สาระคลิกหนังสือเล่มนี้เป็นภาพรวมที่ดีในระบบการค้าเชิงกล) Quantitative Trading Ernest การค้าและการแลกเปลี่ยน: โครงสร้างจุลภาคของตลาดสำหรับผู้ปฏิบัติงาน Larry Harris (โครงสร้างจุลภาคในตลาดเป็นศาสตร์แห่งการแลกเปลี่ยนความรู้และสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อมีการค้าขาย) เป็นสิ่งสำคัญที่ต้องทราบข้อมูลนี้ แม้ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มออก) อัลกอริทึมการค้าอัลฟา DMA แบร์รี่จอห์นสัน (หลั่งแสงในขั้นตอนการดำเนินการของธนาคารนี้ไม่ได้ใช้โดยตรงการค้า algo ของคุณ แต่เป็นที่ดีที่จะรู้) Quants Scott Patterson (War เรื่องราวของบาง quants ด้านบนดี เมื่ออ่านก่อนนอน) Quantopian (รหัสการวิจัยและอภิปรายความคิดเห็นกับชุมชนใช้ Python) พื้นฐานของ Algo Trading Algo Trading101 (คำเตือน: ฉันเป็นเจ้าของ sitecourse นี้ เรียนรู้ทฤษฎีการออกแบบหุ่นยนต์ทฤษฎีตลาดและการเข้ารหัส (เรียนรู้แนวคิดการซื้อขายและทฤษฎีการทำ backtesting พวกเขาเพิ่งพัฒนา backtesting และแพลตฟอร์มการซื้อขายของตัวเองเพื่อให้ส่วนนี้ยังใหม่กับฉัน แต่ฐานความรู้ของพวกเขาเกี่ยวกับแนวคิดการซื้อขายเป็นสิ่งที่ดี) แนะนำ BlogsForums (รวมถึงการเงิน , การซื้อขายและฟอรัมการซื้อขายแบบอัลกอฮอล): ภาษาโปรแกรมที่แนะนำ: หากคุณรู้จักผลิตภัณฑ์ที่ต้องการซื้อขายโปรดค้นหาแพลตฟอร์มการซื้อขายที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์เหล่านี้ จากนั้นเรียนรู้ภาษา API การเขียนโปรแกรมของเครื่องมือทดสอบแพลตฟอร์มดังกล่าว ถ้าคุณเริ่มต้นออกไปฉันขอแนะนำ Quantopian (หุ้นเท่านั้น) Quantconnect (หุ้นและ FX) หรือ Metatrader 4 (FX และ CFDs ในดัชนีหุ้นหุ้นและสินค้าโภคภัณฑ์) ภาษาโปรแกรมที่ใช้คือ Python, C และ MQL4 ตามลำดับ 17.1k Views middot ดูคำ UpVotes middot Not for Reproduction หากการลงทุนเป็นกระบวนการแล้วข้อสรุปเชิงตรรกะคือระบบอัตโนมัติ อัลกอริทึมเป็นอะไรอย่างอื่นนอกเหนือจากการวางรากฐานที่สำคัญของปรัชญาพื้นฐาน นี่คือการแสดงออกทางสีหน้าของขอบการซื้อขายขอบการซื้อขาย Win การสูญเสียรายได้เฉลี่ยที่สูญเสียไปมันทำให้ชีวิตฉันและวิธีที่ฉันเข้าใกล้ตลาด แสดงภาพการกระจายของคุณเสมอ มันจะช่วยให้คุณชี้แจงแนวคิดของคุณให้กระจ่างต่อข้อบกพร่องเชิงตรรกะของคุณ แต่ก่อนอื่นเราควรเริ่มต้นด้วยปรัชญาและความเชื่อที่เกิดขึ้น 1. ทำไมมันสำคัญที่จะชี้แจงความเชื่อของคุณเราจึงค้าความเชื่อของเรา ที่สำคัญเราค้าความเชื่อทางจิตใต้สำนึกของเรา หากคุณไม่ทราบว่าคุณเป็นใครการตลาดเป็นสถานที่ที่มีราคาแพงเพื่อหาข้อผิดพลาดบางอย่าง Adam Smith หลายคนไม่ได้ใช้เวลาในการกระตุ้นความเชื่อของตนและใช้ความเชื่อที่ยืมมา คำถามที่ไม่ได้รับคำตอบและตรรกะที่ไม่ถูกต้องคือเหตุผลที่ทำให้ผู้ค้าระบบบางรายปรับแต่งระบบของพวกเขาในแต่ละเบิก ฉันเคยเป็นเช่นนั้นเป็นเวลาหลายปี การออกกำลังกายกระตุ้นความเชื่อ: งาน Byron Katie หลังจากที่ฉันได้รับความเชื่อมั่น 2 ครั้งต่อวันเป็นเวลา 100 วันแล้วฉันสามารถอธิบายสไตล์ของฉันกับคุณยาย 5 ได้ ถามตัวเองว่าทำไมและดำน้ำลึกขึ้น มีความคิดสองแบบและเราต้องการทั้งสองแบบในเวลาที่ต่างกัน: กว้างไกลเพื่อสำรวจแนวความคิดความคิดเทคนิค ฯลฯ Subtractive: เพื่อให้ง่ายขึ้นและชี้แจงแนวความคิดผู้ค้าระบบที่ล้มเหลวในการถูกหักล้างมี วิธีปั่น พวกเขาโยนทุกสิ่งในกลยุทธ์ของพวกเขาและผสมผสานกับ optimizer การย้ายที่ไม่ดี: ความซับซ้อนเป็นรูปแบบของความเกียจคร้าน พวกเขายากรหัสทุกอย่างและจากนั้นโชคดี patching traders quotot อีเทอร์สสิสต์เข้าใจว่ามันเป็นการเต้นรำระหว่างระยะเวลาของการสำรวจและเวลาของการทำให้ง่ายขึ้นหลักยาก เรื่องง่ายไม่ใช่เรื่องง่ายเวลาพาฉันไป 3,873 ชั่วโมงและฉันยอมรับว่ามันอาจใช้เวลาถึงชีวิต 2 เวลาที่คุณรู้ว่าการค้าขายทำกำไรได้หรือไม่ก็คือหลังจากทางออกขวาดังนั้นให้เน้นตรรกะทางออกก่อน ในความคิดของฉันเหตุผลหลักที่ทำให้ผู้คนล้มเหลวในการทำให้กลยุทธ์ของตนโดยอัตโนมัติคือการมุ่งเน้นที่รายการมากเกินไปและไม่เพียงพอเมื่อออก คุณภาพของช่องทางออกของคุณจะเป็นตัวกำหนดรูปแบบการกระจาย PampL ของคุณดูแผนภูมิด้านบนใช้เวลาในการหยุดการขาดทุนอย่างมากเนื่องจากมีผลกระทบต่อ 4 องค์ประกอบของระบบการซื้อขายของคุณคือ Win สูญเสียการสูญเสียเฉลี่ยความถี่ในการซื้อขายคุณภาพของระบบของคุณจะพิจารณาจากคุณภาพของ PampL ขาดทุนของคุณหยุด, 3 เงินจะทำในโมดูลการจัดการเงินน้ำหนักที่เท่าเทียมกันเป็นรูปแบบของความเกียจคร้าน ขนาดของการเดิมพันของคุณจะเป็นตัวกำหนดรูปร่างของผลตอบแทนของคุณ ทำความเข้าใจว่ากลยุทธ์ของคุณใช้งานได้ไม่ดีและลดขนาด ในทางตรงกันข้ามให้เพิ่มขนาดเมื่อทำงาน ฉันจะเขียนเพิ่มเติมเกี่ยวกับการกำหนดขนาดตำแหน่งบนเว็บไซต์ของฉัน แต่มีทรัพยากรมากมายทั่วอินเทอร์เน็ต 3. รายการสุดท้ายและอย่างน้อยที่สุดหลังจากที่คุณได้ดูฤดูกาลเต็มรูปแบบของแม่บ้านที่พูดพาดพิงถึงหรือเบ็ดเตล็ดที่มีข้อความว่ามีช็อคโกแลตบางตัวเดินสุนัขเลี้ยง ปลาที่เรียกว่าแม่ของคุณแล้วก็ถึงเวลาที่จะคิดเกี่ยวกับการเข้า อ่านสูตรด้านบนการเลือกสต็อกไม่ใช่องค์ประกอบหลัก หนึ่งอาจเถียงว่าการเลือกหุ้นที่เหมาะสมอาจเพิ่มขึ้นชนะ บางที แต่ก็ไม่มีค่าถ้าไม่มีนโยบายออกที่เหมาะสมหรือการจัดการเงิน ในแง่น่าจะเป็นหลังจากที่คุณได้รับการแก้ไขทางออกแล้วรายการจะกลายเป็นความน่าจะเป็นระดับการเลื่อน 4. สิ่งที่ควรเน้นเมื่อทดสอบไม่มีค่าเฉลี่ยขยับขลังค่าบ่งชี้ เมื่อทดสอบระบบของคุณให้โฟกัสไปที่สามประการ: False positives: ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานลดลง หาวิธีที่เรียบง่าย (สง่างาม) เพื่อลดปัญหาเหล่านี้ทำงานในช่วงตรรกะเมื่อกลยุทธ์ไม่ทำงาน: ไม่มีกลยุทธ์ทำงานตลอดเวลา เตรียมพร้อมรับมือและเตรียมแผนฉุกเฉินล่วงหน้า การปรับระบบในระหว่างการเบิกเป็นเหมือนการเรียนรู้ที่จะว่ายน้ำในพายุการซื้อพลังงานและการจัดการเงิน: นี่เป็นอีกหนึ่งความเป็นจริงที่เคาน์เตอร์ที่ใช้งานง่าย ระบบของคุณอาจสร้างไอเดีย แต่คุณไม่มีอำนาจในการซื้อเพื่อดำเนินการ โปรดดูแผนภูมิด้านบนที่ฉันสร้างกลยุทธ์ทั้งหมดจากด้านสั้น ๆ ก่อน การทดสอบประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสำหรับยุทธศาสตร์คือด้านสั้น: ความหนาแน่นของไดรฟ์ข้อมูลที่สั้นลงวัฏจักรที่สั้นลงแพลตฟอร์มฉันเริ่มต้นจากนักพัฒนา WealthLab มีไลบรารีปรับขนาดที่น่าสนใจ นี่คือแพลตฟอร์มเดียวที่ช่วยให้สามารถ backtetsing และเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างกว้างขวาง ฉันทดสอบแนวคิดทั้งหมดของ WLD ขอเเนะนำ. มีข้อเสียเปรียบเพียงอย่างเดียวก็ไม่ได้เชื่อมต่อ sizer ตำแหน่งกับการซื้อขายสดจริง Amibroker เป็นสิ่งที่ดีเกินไป มี API ที่เชื่อมต่อกับโบรกเกอร์เชิงโต้ตอบและไซส์ poisition ที่เหมาะสม เรามีโปรแกรม MetaTrader for Forex แต่น่าเสียดายที่ Metatrader ได้ไปลงหลุมกระต่ายความซับซ้อน มีชุมชนที่มีชีวิตชีวาอยู่ที่นั่น MatLab ซึ่งเป็นอาวุธที่เหมาะสำหรับวิศวกร ไม่มีความเห็น. Tradestation Perry Kaufman เขียนหนังสือดีๆเกี่ยวกับ TS มีชุมชนที่มีชีวิตชีวาอยู่ที่นั่น มันง่ายกว่าแพลตฟอร์มอื่น ๆ ส่วนใหญ่คำแนะนำขั้นสุดท้ายถ้าคุณต้องการเรียนรู้ที่จะว่ายน้ำคุณต้องกระโดดลงไปในน้ำ สามเณรหลายคนต้องการที่จะส่งความคิดของพวกเขาพันล้านดอลลาร์ไปยังบางโปรแกรมเมอร์ราคาถูกบางแห่ง ไม่ได้ผลเช่นนั้น คุณจำเป็นต้องเรียนรู้ภาษาเหตุผล แม้ว่าจะเป็นหัวข้อกว้าง ๆ ที่อ้างอิงถึงอัลกอริทึมของอาคารการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานการจัดสรรสินทรัพย์และการบริหารความเสี่ยง แต่ฉันจะมุ่งความสนใจไปที่ส่วนแรกของการทำงานควรทำอย่างไร ในการสร้างอัลกอริธึมของเราเองและทำสิ่งที่ถูกต้อง 1. ยุทธศาสตร์การสร้าง ประเด็นสำคัญบางประการที่ควรทราบคือ: จับแนวโน้มใหญ่ - กลยุทธ์ที่ดีต้องใช้ในทุกกรณีสร้างรายได้เมื่อตลาดมีแนวโน้มสูง ตลาดมีแนวโน้มที่ดีซึ่งกินเวลาเพียง 15-20 เท่าของเวลา แต่นี่เป็นเวลาที่แมวและสุนัขทั้งหมด (พ่อค้าจากทุกกรอบเวลา intraday รายวันรายสัปดาห์ระยะยาว) กำลังออกช็อปปิ้งและพวกเขาทั้งหมด มีธีมเดียว ผู้ค้าจำนวนมากยังสร้างกลยุทธ์การพลิกกลับเฉลี่ยซึ่งพวกเขาพยายามที่จะตัดสินเงื่อนไขเมื่อราคามีการเคลื่อนไหวห่างไกลจากค่าเฉลี่ยและใช้การค้ากับแนวโน้ม แต่ควรสร้างขึ้นเมื่อคุณสร้างและซื้อขายตามแนวโน้มที่ดีในระบบต่อไปนี้ . อัตราการซ้อนขึ้น - คนมักทำงานต่อการพยายามสร้างระบบที่มีอัตราส่วนเงินชนะเลิศสูง แต่นั่นไม่ใช่วิธีการที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น algo กับผู้ชนะ 70 คนโดยมีกำไรเฉลี่ย 100 ต่อการค้าและการสูญเสียเฉลี่ย 200 ต่อการค้าจะทำให้ได้ 100 ต่อ 10 ธุรกิจการค้า (10trade net) แต่อัลกอร์กับผู้ชนะ 30 มีกำไรเฉลี่ย 500 ต่อการค้าและการสูญเสีย 100 ต่อการค้าจะมีกำไรสุทธิ 800 สำหรับ 10 ธุรกิจการค้า (80trade) ดังนั้นจึงไม่จำเป็นที่อัตราส่วน winloss ควรจะดีค่อนข้างจะเป็นอัตราเดิมพันของซ้อนขึ้นซึ่งควรจะดีกว่า นี้ไปโดยกล่าว quotKeep ขาดทุนเล็ก แต่ให้ผู้ชนะของคุณ runquot quotIn การลงทุนสิ่งที่สะดวกสบายจะไม่ค่อยเกิดผลกำไร - Robert Arnott Drawdown - การเบิกถอนเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้หากคุณกำลังติดตามกลยุทธ์ประเภทใด ๆ ดังนั้นในขณะที่การออกแบบ algo don039t พยายามที่จะลดการเบิกหรือทำสภาพที่กำหนดเองบางอย่างที่จะดูแลการเบิกที่ เงื่อนไขที่เฉพาะเจาะจงนี้ในอนาคตอาจทำหน้าที่เป็นอุปสรรคในการดึงดูดแนวโน้มใหญ่และการทำงานแบบอัลกอฮะของคุณอาจทำงานได้ไม่ดี การบริหารความเสี่ยง - เมื่อสร้างยุทธศาสตร์คุณควรมีประตูทางออกทุกอย่างที่ตลาดเลือกที่จะทำ ตลาดเป็นสถานที่ที่น่าจะเป็นไปได้และคุณต้องออกแบบอัลกอฮ์เพื่อให้คุณออกจากการค้าโดยเร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้หากไม่เหมาะกับความเสี่ยงของคุณ โดยปกติจะเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าคุณต้องเสี่ยง 1-2 ของเงินทุนในแต่ละการค้าและเป็นที่ดีที่สุดในหลายวิธีแม้ว่าคุณจะได้รับ arnd 10 การค้าเท็จในการสืบทอดทุนของคุณจะลงไปโดยเฉพาะ 20 แต่นี้ไม่ได้เป็น กรณีในสถานการณ์ตลาดที่เกิดขึ้นจริง บางธุรกิจการค้าที่สูญเสียจะอยู่ระหว่าง 0-1 ในขณะที่บางรายอาจไปที่ 3-4 ดังนั้นจึงควรกำหนดทุนการสูญเสียโดยเฉลี่ยต่อการค้าและทุนสูงสุดที่คุณสามารถหลวมในการซื้อขายได้เนื่องจากตลาดมีการสุ่มอย่างสมบูรณ์และสามารถตัดสินได้ . quotEvery ครั้งในขณะที่ตลาดทำบางสิ่งบางอย่างโง่ดังนั้นมันจะใช้เวลาลมหายใจของคุณ away. quot - Jim Cramer 2 การทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพ Slip ยุทธศาสตร์ เมื่อเรากำลังทดสอบกลยุทธ์เกี่ยวกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์เราอยู่ภายใต้สมมติฐานว่าคำสั่งซื้อจะถูกดำเนินการในราคาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดย algo แต่ตอนนี้ก็ไม่เป็นเช่นนั้นเพราะเราต้องจัดการกับผู้ผลิตในตลาดและ HFT algo0 ในขณะนี้ คำสั่งซื้อของคุณในโลกของวันนี้จะไม่ถูกเรียกใช้ในราคาที่ต้องการและจะมีการลื่นไถล นี้จะต้องรวมอยู่ในการทดสอบ ผลกระทบต่อตลาด: ปริมาณการซื้อขายโดย algo เป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่จะต้องพิจารณาในขณะที่ทำ back-testing และรวบรวมผลการดำเนินงานในอดีต เมื่อปริมาณเพิ่มขึ้นคำสั่งซื้อที่วางไว้โดย algo จะมีผลกระทบต่อตลาดมากและราคาเฉลี่ยของคำสั่งซื้อที่เต็มไปจะแตกต่างกันมาก algo ของคุณอาจให้ผลที่แตกต่างกันอย่างสมบูรณ์ในสภาวะตลาดที่แท้จริงถ้าคุณจะไม่ศึกษาพลวัตของไดรฟ์ข้อมูลที่ algo ของคุณมี การเพิ่มประสิทธิภาพ: ผู้ค้าส่วนใหญ่แนะนำให้คุณอย่าปรับเส้นโค้งและการเพิ่มประสิทธิภาพและถูกต้องเนื่องจากตลาดมีการทำงานของตัวแปรสุ่มและไม่มีสถานการณ์ใดที่จะเหมือนกัน ดังนั้นการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์สำหรับแต่ละสถานการณ์เป็นความคิดที่ไม่ดี ฉันขอแนะนำให้คุณไปที่ Zonal Optimization เป็นเทคนิคที่ฉันทำตามซื้อโซนระบุซึ่งมีลักษณะคล้ายกันในแง่ของความผันผวนและปริมาณ เพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่เหล่านี้แยกกันมากกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพตลอดช่วงเวลา ข้างต้นเป็นขั้นตอนพื้นฐานและสำคัญที่สุดบางส่วนที่ฉันทำตามเมื่อแปลงความคิดขั้นพื้นฐานเป็นอัลกอริทึมและตรวจสอบความถูกต้องของ it0 ทุกคนมีสติปัญญาในการปฏิบัติตามตลาดหุ้น ถ้าคุณทำมันผ่านทางคณิตศาสตร์เกรดห้าคุณสามารถทำมันได้ quotPeter Lynch 17.3k Views middot ดูคำ UpVotes middot Not for Reproduction คำตอบสั้น ๆ : เรียนรู้เกี่ยวกับคณิตศาสตร์ที่ใช้กับการซื้อขายโครงสร้างของตลาดและเลือกที่จะเป็นผู้จัดทำระบบเครือข่ายที่กระจายตัวที่สุด มีสามแทร็กที่อาจเป็นคู่ขนานซึ่งสามารถนำมาเรียนรู้การซื้อขายอัลกอริธึมจากรอยขีดข่วนได้โดยขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์สูงสุดที่คุณต้องการเรียนรู้ ที่นี่พวกเขาอยู่ในลำดับที่เพิ่มขึ้นของความยากลำบากซึ่งยังมีความสัมพันธ์กับเท่าใดก็จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตของคุณ คนก่อนหน้านี้จะเปิดโอกาสสำหรับคนต่อไปนี้ คุณสามารถหยุดที่ขั้นตอนใด ๆ ไปพร้อมกันเมื่อคุณได้เรียนรู้มากพอหรือได้งานทำ ถ้าคุณต้องการที่จะ quant, ส่วนใหญ่ใช้ซอฟต์แวร์คณิตศาสตร์และไม่จริงเป็นโปรแกรมเมอร์ของระบบ algo แล้วคำตอบสั้น ๆ จะได้รับปริญญาเอกในคณิตศาสตร์ฟิสิกส์หรือหัวข้อวิศวกรรมคณิตศาสตร์บางหนักที่เกี่ยวข้อง พยายามที่จะได้รับการฝึกงานที่กองทุนป้องกันความเสี่ยงชั้นนำร้านค้า prop หรือธนาคารเพื่อการลงทุน ถ้าคุณสามารถทำงานโดย บริษัท ที่ประสบความสำเร็จแล้วคุณจะได้รับการสอนมีอย่างอื่นมันก็ไม่ได้เกิดขึ้น อย่างไรก็ตามในกรณีใด ๆ คุณควรจะจบส่วน 039Self Study039 ด้านล่างเพื่อให้แน่ใจว่าคุณต้องการผ่านความพยายามในการรับปริญญาเอก ถ้าคุณไม่ได้เป็นอัจฉริยะหากคุณไม่ได้รับปริญญาเอกคุณจะไม่สามารถแข่งขันกับผู้ที่ทำงานนอกเสียจากคุณมีความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมระบบการซื้อขาย ถ้าคุณต้องการที่จะเพิ่มเติมเกี่ยวกับด้านการเขียนโปรแกรมลองใช้สำหรับการจ้างงานหลังจากแต่ละขั้นตอน แต่ไม่บ่อยกว่าปีละครั้งต่อ บริษัท การศึกษาด้วยตนเองขั้นตอนแรกคือการเข้าใจว่าการซื้อขายแบบอัลกอริธึมคืออะไรและต้องใช้ระบบใดบ้างที่สนับสนุน I039d แนะนำให้อ่านผ่านแอ็พพลิเคชัน DMAquot (Johnson, 2010) ซึ่งเป็นสิ่งที่ผมเองแนะนำและสามารถแนะนำได้ ที่จะช่วยให้คุณเข้าใจในระดับพื้นฐาน ถัดไปคุณควรตั้งค่าหนังสือสั่งซื้อของคุณเองการจำลองข้อมูลตลาดอย่างง่ายและการใช้งานอัลกอริธึมหนึ่งตัวในเครื่องของคุณด้วย Java หรือ CC สำหรับเครดิตพิเศษที่จะช่วยในการรับงานคุณควรเขียนชั้นการสื่อสารเครือข่ายของคุณเองตั้งแต่เริ่มต้นด้วย เมื่อถึงจุดนี้คุณอาจจะสามารถตอบคำถามได้ด้วยตัวคุณเอง แต่สำหรับความสมบูรณ์และความอยากรู้อยากเห็นให้ดำเนินการต่อไป: หนังสือเล่มต่อไปที่จะแก้ไขปัญหาคือ quotTrading amp แลกเปลี่ยน: Microstructure ตลาดสำหรับ Practitionersquot (Harris, 2003) นี้จะเข้าสู่รายละเอียดปลีกย่อยของวิธีการตลาดทำงาน เป็นหนังสือ I039ve อ่านอื่น แต่ไม่ได้ศึกษาอย่างสมบูรณ์เพราะฉันเป็นโปรแกรมเมอร์ระบบไม่ใช่ quant หรือผู้จัดการด้านธุรกิจ ท้ายที่สุดถ้าคุณต้องการเริ่มต้นเรียนรู้คณิตศาสตร์เกี่ยวกับวิธีการทำงานของตลาดให้ทำงานผ่านข้อความและปัญหาใน quotOptions Futures และ Derivativesquot (Hull, 2003) ฉันทำมันผ่านประมาณครึ่งหนึ่งของตำราที่ทั้งในการเตรียมการหรือเป็นส่วนหนึ่งของการฝึกอบรมภายในที่หนึ่งในนายจ้างเก่าของฉัน ฉันเชื่อว่าฉันเป็นคนแรกที่ค้นพบเกี่ยวกับหนังสือเล่มนี้เนื่องจากเป็นข้อเสนอแนะหรือต้องอ่านสำหรับโปรแกรมคณิตศาสตร์ MS Financial ที่ได้รับการยกย่องเป็นอย่างดี เพื่อให้โอกาสที่ดีกว่าในการจ้างงานผ่านโปรแกรมป้อนข้อมูลใหม่ให้เสร็จสิ้นโปรแกรม MS Financial Mathematics หากคุณต้องการเป็นโปรแกรมเมอร์สำหรับแพลตฟอร์มการซื้อขายหรือทีมงานของ Quants ถ้าคุณต้องการที่จะเป็นหนึ่งในการออกแบบ algos แล้วคุณจะต้องใช้เส้นทาง PhD อธิบายก่อนหน้านี้ หากคุณยังเรียนจบไม่ได้แล้วให้พยายามเข้ารับการฝึกงานที่สถานที่เดียวกัน การจ้างงานไม่ว่าคุณจะเรียนหนังสือและโรงเรียนเท่าใดไม่มีอะไรจะเปรียบเทียบกับรายละเอียดเล็กน้อยที่คุณเรียนรู้ขณะที่ทำงานให้ บริษัท หากคุณไม่ทราบกรณีขอบทั้งหมดและรู้ว่าเมื่อโมเดลของคุณหยุดทำงานคุณจะเสียเงิน ฉันหวังว่าจะตอบคำถามของคุณและในระหว่างการเรียนรู้คุณจะค้นพบว่าคุณต้องการเปลี่ยนจากการศึกษาเป็นงานประจำวันจริงหรือไม่ 18.6k Views middot ดูคำ Upvotes middot Not for Reproduction ฉันมีภูมิหลังในการเป็นโปรแกรมเมอร์และตั้งทีมงานที่มีความคลั่งไคล้ก่อนที่ฉันจะเริ่มดูการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม โลกของการค้าอัลกอริธึมทำให้ฉันหลงใหล แต่ก็สามารถครอบงำได้เล็กน้อย ฉันเริ่มได้มุมมองโดยการดำน้ำในแพลตฟอร์ม Quantopian การดูชุดการบรรยายแบบควอนตัมและใช้ระบบการซื้อขายแบบ algo ในชุมชนของฉันและปรับเปลี่ยนได้ในสภาพแวดล้อมของพวกเขา เหมือนที่ด้านล่าง: ฉันก็ตระหนักว่าจะได้รับในเร็วมากขึ้นฉันต้องพบคนที่รักการสร้างกลยุทธ์การซื้อขาย แต่ไม่สามารถโปรแกรม - เพื่อให้ตรงกับตัวเองเป็นผู้จัดการทีมเปรียวและโปรแกรมเมอร์ของระบบการค้า ดังนั้นฉันจึงได้เขียนหนังสือเกี่ยวกับการสร้างทีมเพื่อใช้ขั้นตอนวิธีการซื้อขายของคุณ ระบบการซื้อขายอาคารวิธีเปรียว: วิธีการสร้างระบบการซื้อขายอัลกอริธึมชนะเป็นทีม ในชุมชน Quantopian ฉันเห็นคนที่เข้าใจทางการเงินมองหาคนที่จะใช้กลยุทธ์การซื้อขายของพวกเขา แต่ที่กลัวที่จะขอให้โปรแกรมเมอร์ที่จะใช้ความคิดของพวกเขา เนื่องจากพวกเขาอาจเริ่มใช้แนวคิดการซื้อขายได้โดยปราศจากพวกเขา ฉันแก้ไขปัญหานี้ในหนังสือของฉัน เพื่อหลีกเลี่ยงโปรแกรมเมอร์ที่ใช้งานแนวคิดของคุณ: สร้างข้อกำหนดสำหรับแนวคิดการค้าของคุณโดยใช้กรอบรหัสที่เหมาะสำหรับประเภทกลยุทธ์ที่คุณต้องการพัฒนา อาจเป็นเรื่องยาก แต่เมื่อคุณรู้ขั้นตอนทั้งหมดของทารกและวิธีการที่พวกเขาพอดีกันจะค่อนข้างตรงไปตรงมาและสนุกในการจัดการหากคุณชอบคำตอบนี้โปรดลงคะแนนและปฏิบัติตาม 2.8k Views middot ดูคำ UpVotes middot ไม่สำหรับการทำซ้ำดู TradeLink (C) หรือ ActiveQuant (Java) รหัส TradeLink0 มีความสง่างามมากขึ้น I039m พิมพ์นี้บนโทรศัพท์มือถือดังนั้นโปรดแก้ตัวความกะทัดรัดของฉัน โดยทั่วไปดูสิ่งที่มาใน vs สิ่งที่ออกไปเป็นวิธีเริ่มต้นเพื่อกรอบปัญหา ใน. ข้อมูลการตลาด, เหตุการณ์ exhangemarket (การดำเนินการกับธุรกิจการค้าที่ระบบของคุณวาง, acks, ปฏิเสธ, การซื้อขายหยุดการแจ้งเตือน ฯลฯ ) ออก. การสั่งซื้อการปรับเปลี่ยน ordes quotBuy 100 15.5, IOCquot เป็นต้น IOC ทันทีหรือยกเลิก ในระหว่าง. การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์บนพื้นฐานของข้อมูลที่รวบรวมจากข้อมูลเรียลไทม์ควบคู่ไปกับข้อมูลในอดีตและข้อมูลอื่น ๆ (คำสั่ง trader0 จาก GUI ของเขาเพื่อการค้าที่ไม่ก้าวร้าวเป็นต้น) สิ่งที่ชอบ สั่งซื้อแก้ไขคำสั่งซื้อที่มีอยู่ ฯลฯ ตอนนี้คุณสามารถเริ่มต้นเพื่ออธิบายถึงสถาปัตยกรรมทางเทคนิคของระบบดังกล่าว สิ่งสำคัญคือความสามารถในการแสดงกลยุทธ์ได้อย่างง่ายดายแม้จะมีความซับซ้อนของการประมวลผลเหตุการณ์ (มีหลายสภาวะการแข่งขันที่น่าสนใจซึ่งอาจทำให้ระบบของคุณสับสนกับการเข้าสู่สภาวะตลาดที่คุณสั่งซื้อได้) ฉันเคยทำเช่นนี้เพื่อหาเลี้ยงชีพและอาจจะไปได้ไม่รู้จบ แต่การพิมพ์บนโทรศัพท์มือถือเป็นตัวยับยั้ง หวังว่าคุณจะพบว่ามีประโยชน์ ติดต่อฉันหากคุณต้องการคำแนะนำเพิ่มเติม 21.3k Views middot ดูคำ Upvotes middot ไม่ได้สำหรับการสืบพันธุ์ Stephen Steinberg ผู้ก่อตั้งกรีฑาดิบก่อตั้ง Capitol Startup Interactive โบรกเกอร์ Interactive โบรกเกอร์มีแพลตฟอร์มการลงทุนจริงๆบนรอยและการกำหนดราคาที่เหมาะสม It 's แน่นอนเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้คุณอาจจะได้รับทางเลือกที่ถูกกว่าจากโบรกเกอร์ส่วนลดเช่น Etrade และ Scottrade แต่ถ้า you039re ร้ายแรงเกี่ยวกับการซื้อขาย algorithmic, IB เป็นที่ของ it ที่ที่ InvestFly Success เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการปฏิบัติและการทดสอบสมมติฐานและอัลกอริทึมของคุณ ทดสอบย้อนหลังทดสอบตลาดและเปรียบเทียบกับผู้อื่น ฉันชอบ Investfly - Virtual Stock Exchange กลยุทธ์การซื้อขายเกมแอ็กเซ็ตเทรดดิ้ง แต่มีตันของโปรแกรมที่ดีออกมี Idea Generation Don039t เริ่มต้นจากศูนย์พื้นดิน - ฉันชอบรับแนวคิดจาก Motif Investing (Online Brokerage, ไอเดียการลงทุน, การซื้อขายหุ้น) และ Alpha หา แต่มองภาพใหญ่และคิดว่าสิ่งเหล่านี้ใช้กับสมมติฐานของคุณอย่างไรและ สูตร ไชโยและโชคดี 4.5k Views middot ดู Upvotes middot ไม่ได้สำหรับการทำซ้ำอัปเดต 102w ago middot Upvoted โดย Patrick J Rooney 5 ปีอาชีพการค้าฉันมีความเชี่ยวชาญในขั้นสูง o เริ่มต้นด้วยพื้นฐานได้รับถือของ Amibroker (AmiBroker - Download) Amibroker มีภาษาที่ง่ายต่อการเรียนรู้และมีประสิทธิภาพในการทำ backtest engine ซึ่งคุณสามารถสร้างต้นแบบความคิดของคุณได้ ยังได้รับ Howard Bandy 039s หนังสือระบบการซื้อขายเชิงปริมาณ หนังสือเล่มนี้เป็นบทนำที่ดีมากสำหรับแนวคิดการพัฒนาเชิงปริมาณ คุณจะต้องมีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับสถิติด้วยเช่นกัน มีหลักสูตร MOOC ที่ดีสำหรับการเรียนฟรีนี้ เช่นหนึ่งสถิติ One - Princeton University Coursera It0 ยังคุ้มค่าต่อไปนี้ The Whole Street ซึ่งเป็น mashup ของบล็อก quant ทั้งหมดซึ่งหลายคนเผยแพร่ Amibroker code ด้วยไอเดียของพวกเขา จากนั้นการเรียนรู้ Python ของ Python (เรียนรู้ Python - Google Search) และการเรียนรู้หลักสูตร Stanford University Machine Learning ที่ดีเยี่ยมของ Andrew Ng0 ซึ่งใช้ฟรีใน Coursera ถ้าคุณต้องการใส่อัลกอริทึมของคุณเองเพื่อทดสอบไซต์ที่ดีว่า Quantconnect หรือ Quantopian โชคดีกับการเดินทางส่วนหนึ่งมาจากคำตอบของ Alan Clement0 ในฐานะนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในด้านการเงินสามารถเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Quant ได้ 16.3k Views middot ดูการลงรายการบัญชีใหม่ไม่ได้สำหรับการทำซ้ำโบรกเกอร์อะไร ฉันสามารถใช้เพื่อเริ่มต้นการซื้อขายกระดาษของฉันได้ฟรีวิธีการสร้าง Order Routing System สำหรับแพลตฟอร์มการค้าแบบอัลกอริธึมวิธีที่ทำกำไรได้ดีที่สุดคือขั้นตอนการซื้อขายหลักทรัพย์ที่ดีที่สุดคนเดียวที่สามารถทำกำไรได้จริงในการซื้อขายแบบอัลกอริธึม Python for Algorithmic trading ใครโบรกเกอร์ดีสำหรับการซื้อขายแบบอัลกอริธึมฉันมีความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับแอ็พพลิเคชัน stocksderivatives มีทักษะ Python ฉันต้องการพัฒนาระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมอัตโนมัติ ฉันจะเริ่มต้นอะไรคือผลตอบแทนที่ดีที่สุดจากอัลกอริทึมการค้าการชนะระบบประมวลผลอัลกอริทึม: การเดินทางของผู้ค้าจากการทำเหมืองข้อมูลไปจนถึงการจำลอง Monte Carlo เพื่อการค้าขายสดเกี่ยวกับหนังสือเล่มนี้พัฒนาระบบการซื้อขายของคุณเองด้วยคำแนะนำในทางปฏิบัติและคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญใน Building Algorithmic Trading Systems: การเดินทางของผู้ค้าปลีกจากการทำเหมืองข้อมูลไปจนถึงการจำลองแบบมอนติคาร์โลเพื่อฝึกอบรมแบบสด ผู้ค้ารายอื่นที่ได้รับรางวัล Kevin Davey แบ่งปันความลับของเขาในการพัฒนาระบบการซื้อขายที่สร้างผลตอบแทนสามหลัก ด้วยคำอธิบายและการสาธิต Davey แนะนำคุณทีละขั้นตอนผ่านกระบวนการทั้งหมดในการสร้างและตรวจสอบความคิดการกำหนดจุดเข้าและออกระบบทดสอบและนำไปใช้ในการซื้อขายสด คุณจะพบกฎที่เป็นรูปธรรมเพื่อเพิ่มหรือลดการจัดสรรให้กับระบบและกฎสำหรับเวลาที่จะละทิ้ง เว็บไซต์สหายประกอบด้วยตัวจำลอง Monte Carlo ของ Daveys และเครื่องมืออื่น ๆ ที่จะช่วยให้คุณสามารถทำงานโดยอัตโนมัติและทดสอบแนวคิดการค้าของคุณเอง แนวทางการตัดสินใจโดยสิ้นเชิงในการซื้อขายโดยทั่วไปจะแบ่งออกเป็นระยะทางยาว ด้วยข้อมูลการตลาดและสถิติที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดายผู้ค้าจึงเลือกใช้ระบบการซื้อขายอัตโนมัติหรืออัลกอริธึมมากขึ้นซึ่งเพียงพอที่การค้าแบบอัลกอทิกซ์จะมีปริมาณการซื้อขายหลักทรัพย์เป็นจำนวนมาก การสร้างระบบการซื้อขายขั้นตอนวิธีการสอนวิธีการพัฒนาระบบของคุณเองโดยคำนึงถึงความผันผวนของตลาดและความไม่สม่ำเสมอของขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด เรียนรู้ระบบที่สร้างผลตอบแทนสามหลักในการแข่งขันฟุตบอลชิงแชมป์โลกการพัฒนาแนวทางแบบอัลกอริธึมสำหรับแนวคิดการซื้อขายโดยใช้ซอฟต์แวร์หรือแพลตฟอร์มที่เป็นที่นิยมทดสอบระบบใหม่ของคุณโดยใช้ข้อมูลตลาดในอดีตและปัจจุบันข้อมูลตลาดเหมืองสำหรับแนวโน้มทางสถิติที่ อาจเป็นพื้นฐานของระบบใหม่การเปลี่ยนแปลงรูปแบบตลาดและเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ของระบบ ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่ใช่การรับประกันความสำเร็จในอนาคตดังนั้นกุญแจสำคัญคือการพัฒนาระบบใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่องและปรับเปลี่ยนระบบที่จัดตั้งขึ้นเพื่อตอบสนองต่อแนวโน้มทางสถิติที่เปลี่ยนแปลงไป สำหรับผู้ค้าแต่ละรายที่กำลังมองหาก้าวต่อไประบบ Building Algorithmic Trading Systems จะให้คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญและคำแนะนำในทางปฏิบัติ สารบัญลิขสิทธิ์ฉบับ 1999-2017 John Wiley amp Sons, Inc. สงวนลิขสิทธิ์ เกี่ยวกับ Wiley Wiley Wiley Job Network เป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่หมดจดในตำแหน่งที่สมบูรณ์แบบในการเริ่มต้นการค้าอัลกอริทึม นี่คือสิ่งที่ฉันได้เคยเห็นที่ Quantiacs1 ซึ่งนักวิทยาศาสตร์และวิศวกรสามารถข้ามไปสู่การซื้อขายอัตโนมัติได้โดยไม่ต้องมีประสบการณ์ใด ๆ มาก่อน กล่าวอีกนัยหนึ่งสับโปรแกรมเป็นองค์ประกอบหลักที่จำเป็นในการเริ่มต้น เพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับสิ่งที่ท้าทายรอคุณอยู่หลังจากสร้างระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมให้ดูที่โพสต์ Quora นี้ การสร้างระบบการซื้อขายตั้งแต่ต้นจะต้องมีพื้นฐานความรู้พื้นฐานการซื้อขายข้อมูลการตลาดและการเข้าถึงตลาด แม้ว่าจะไม่ใช่ความต้องการ แต่การเลือกแพลตฟอร์มการซื้อขายเดียวที่มีทรัพยากรเหล่านี้มากที่สุดจะช่วยให้คุณได้รับความรวดเร็วทันใจ ที่กล่าวทักษะที่คุณพัฒนาจะโอนไปยังภาษาการเขียนโปรแกรมใด ๆ และเกือบทุกแพลตฟอร์ม Believe it or not, building automated trading strategies isnt predicated on being a market expert. Nonetheless, learning basic market mechanics will help you discover profitable trading strategies. Options, Futures, and Other Derivates by John C. Hull - Great first book for entering quantitative finance, and approaching it from the mathematics side. Quantitative Trading by Ernie Chan - Ernie Chan provides the best introductory book for quantitative trading and walks you through the process of creating trading algorithms in MATLAB and Excel. Algorithmic Trading of Futures via Machine Learning - A 5-page breakdown of applying a simple machine learning model to commonly used technical analysis indicators. Heres an aggregated reading list PDF with a full breakdown of books, videos, courses, and trading forums. The best way to learn is by doing, and in the case of automated trading that comes down to charting and coding. A good starting point is existing examples of trading systems and existing exhibits of technical analysis techniques. Moreover, a skilled computer scientist has the additional edge of being able to apply machine learning to algorithmic trading. Here are some of those resources: TradingView - A fantastic visual charting platform on its own, TradingView is a great playground for getting comfortable with technical analysis. It has the added benefit of allowing you to script trading strategies and browse other peoples trade ideas. Automated Trading Forum - Great online community for posting beginner questions and finding answers to common quant issues when just getting started. Quant forums are a great place to become immersed in strategies, tools, and techniques. YouTube Seminar on trading ideas with working code samples on Github . Machine Learning: More presentations on automated trading can be found at the Quantiacs Quant Club . Most people from a scientific background (whether thats computer science or engineering) have had exposure to Python or MATLAB, which happen to be popular languages for quantitative finance. Quantiacs has created an open source toolbox that provides backtesting and 15 years of historical market data for free. The best part is everything is built on both Python and MATLAB giving you the choice of what to develop your system with. Heres a sample trend-following trading strategy in MATLAB. This is all the code needed to run an automated trading system, showcasing both the power of MATLAB and the Quantiacs Toolbox. Quantiacs lets you trade 44 futures and all the stocks of the SampP 500. In addition, a variety of additional libraries such as TensorFlow are supported. (Disclaimer: I work at Quantiacs) Once youre ready to make money as a quant, you can join the latest Quantiacs automated trading contest, with a total of 2,250,000 in investments available: Can you compete with the best quants 29.4k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction This answer has been completely re-written Here are 6 main knowledge base for building algorithmic trading systems. You should be acquainted with all of them in order to build effective trading systems. Some of the terms used may be slightly technical, but you should be able to understand them by Googling. Note: (Most of) these do not apply if you want to do High-Frequency Trading 1. Market Theories You need to understand how the market works. More specifically, you should understand market inefficiencies, relationships between different assetsproducts and price behaviour. Trading ideas stem from market inefficiencies. You will need to know how to evaluate market inefficiencies that give you a trading edge versus those that doesnt. Designing effective robots entails understanding how automated trading systems work. Essentially, an algorithmic trading strategy consists of 3 core components: 1) Entries, 2) Exits and 3) Position sizing. Youll need to design these 3 components in relation to the market inefficiency you are capturing (and no, this is not a straightforward process). You dont need to know advanced math (although it will help if you aim to build more complex strategies). Good critical thinking skills and a decent grasp on statistics will take you very far. Design involves backtesting (testing for trading edge and robustness) and optimisation (maximising performance with minimal curve fitting). Youll need to know how to manage a portfolio of algorithmic trading strategies too. Strategies can be complementary or conflicting this may lead to unplanned increases in risk exposure or unwanted hedging. Capital allocation is important too do you split capital equally during regular intervals or reward the winners with more capital If you know what products you want to trade, find suitable trading platforms for these products. Then learn the programming language API of this platformbacktesters. If you starting out, I would recommend Quantopian (stocks only), Quantconnect (stocks and FX) or Metatrader 4 (FX and CFDs on equity indices, stocks and commodities). The programming languages used are Python, C and MQL4 respectively. 4. Data Management Garbage in garbage out. Inaccurate data leads to inaccurate test results. We need reasonably clean data for accurate testing. Cleaning data is a trade-off between cost and accuracy. If you want more accurate data, you need to spend more time (time money) cleaning it. Some issues that cause dirty data include missing data, duplicate data, wrong data (bad ticks). Other issues that leads to misleading data include dividends, stock splits and futures rollovers etc. 5. Risk Management There are 2 main types of risk: Market risk and Operational risk. Market risk involves risk related to your trading strategy. Does it consider worst case scenarios What if a black swan event like World War 3 happens Have you hedged away unwanted risk Is your position sizing too high In addition to managing market risk, you need to look at operational risk. System crash, loss of internet connect, poor execution algorithm (leading to poorly executed prices, or missed trades due to inability to handle requoteshigh slippage) and theft by hackers are very real issues. 6. Live Execution Backtesting and live trading are very different. Youll need to select proper brokers (MM vs STP vs ECN). Forex Market News with Forex Trading Forums amp Forex Brokers Reviews is your best friend, read broker reviews there. You need proper infrastructure (secure VPN and downtime handling etc) and evaluation procedures (monitor your robots performance and analyse them in relation to market inefficiencybacktestsoptimisations) to manage your robot throughout its lifetime. You need to know when to intervene (modifyupdateshutdownturn on your robots) and when not to. Evaluation and Optimization of Trading Strategies Pardo (Great insights on methods on building and testing trading strategies) Trade your way to Financial Freedom Van K Tharp (Ridiculous-Click bait title aside, this book is a great overview to mechanical trading systems) Quantitative Trading Ernest Chan (Great introduction to algo trading on a retail level.) Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners Larry Harris (Market microstructure is the science of how exchanges function and what actually happens when a trade is placed. It is important to know this information even though you are just starting out) Algorithmic Trading amp DMA Barry Johnson (Shed light on banks execution algorithms. This is not directly applicable your algo trading but it is good to know) The Quants Scott Patterson (War stories of some top quants. Good as a bedtime read) Quantopian (Code, research, and discuss ideas with the community. Uses Python) Fundamentals of Algo Trading Algo Trading101 (Disclaimer: I own this sitecourse. Learn robot design theories, market theories and coding. Uses MQL4) - Join the challenge (Learn trading concepts and backtesting theories. They recently developed their own backtesting and trading platform so this part is still new to me. But their knowledge base on trading concepts are good.) Recommended BlogsForums (these includes finance, trading and algo trading forums): Recommended Programming Languages: If you know what products you want to trade, find suitable trading platforms for these products. Then learn the programming language API of this platformbacktesters. If you starting out, I would recommend Quantopian (stocks only), Quantconnect (stocks and FX) or Metatrader 4 (FX and CFDs on equity indices, stocks and commodities). The programming languages used are Python, C and MQL4 respectively. 17.1k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction If investment is a process, then the logical conclusion is automation. Algorithms are nothing else than the extreme formalisation of an underlying philosophy. This is the visual expression of a trading edge Trading edge Win Avg Win - Loss Avg Loss It changed my life and the way I approach the markets. Visualise your distribution, always. It will help You clarify your concepts, shed light on your logical flaws, but first let039s start with philosophy and belief elicitation 1. Why is it important to clarify your beliefs We trade our beliefs. More importantly, we trade our subconscious beliefs. quotIf You don039t know who you are, markets are an expensive place to find outquot, Adam Smith Many people do not take the time to elicit their beliefs and operate on borrowed beliefs. Unanswered questions and faulty logic is the reason why some systematic traders tweak their system around each drawdown. i used to be like that for many years. Belief elicitation exercises: The Work by Byron Katie. After i completed a 2 beliefs a day challenge for 100 days, i could explain my style to any grandmother 5 why. Ask yourself a question with why and dive deeper. Mindsets: expansive and subtractive or smoothie Vs band-aid There are two types of mindset, and we need both at different times: Expansive to explore concepts, ideas, tricks etc Subtractive: to simplify and clarify concepts Systematic traders who fail at being subtractive have a smoothie approach. They throw all kinds of stuff into their strategy and then blend it with an optimizer. Bad move: complexity is a form of laziness Overly subtractive systematic traders have a band aid mentality. They hard-code everything and then good luck patching quotEssentialist tradersquot understand that it is a dance between periods of exploration and times of hard core simplification. Simple is not easy It has taken me 3,873 hours, and i accept it may take a lifetime2. Exit: start with the end in mind Counter-intuitive truth The only time when you know if a trade was profitable is after exit, right So, focus on the exit logic first. In my opinion, the main reason why people fail to automate their strategy is that they focus too much on entry and not enough on exit. The quality of your exits shapes your PampL distribution, see chart above Spend enormous time on stop loss as it affects 4 components of your trading system: Win, Loss, Avg Loss, trading frequency The quality of your system will be determined by the quality of your stop loss, 3. Money is made in the money management module Equal weight is a form of laziness. The size of your bets will determine the shape of your returns. Understand when your strategy does not work and reduce size. Conversely, increase size when it works. I will write more about position sizing on my website, but there are many resources across the internet 3. Last and very least, Entry After you have watched a full season of quotdesperate housewivesquot or quotbreaking badquot, had some chocolate, walked the dog, fed the fish, called your mom, then it039s time to think about entry. Read the above formula, stock picking is not a primary component. One may argue that proper stock picking may increase win. Maybe, but it is worthless if there is neither proper exit policy, nor money management. In probabilistic terms, after you have fixed exit, entry becomes a sliding scale probability 4. What to focus on when testing There is no magical moving average, indicator value. When testing your system, focus on three things: False positives: they erode performance. Find simple (elegant) ways to reduce them, work on the logic periods when the strategy does not work: no strategy works all the time. Be prepared for that and prepare contingency plans in advance. Tweaking the system during a drawdown is like learning to swim in a storm Buying power and money management: this is another counter-intuitive fact. Your system may generate ideas but you do not have the buying power to execute. Please, have a look at the chart above I build all my strategies from the short side first. The best test of robustness for a strategy is the short side: Thin volume brutally volatile shorter cycle Platforms I started out on WealthLab developer. It has a spectacular position sizing library. This is the only platform that allows portfolio wide backtetsing and optimisation. I test all my concepts on WLD. Highly recommend. It has one drawback, it does not connect position sizer with real live trading. Amibroker is good too. It has an API that connects to Interactive brokers and a decent poisition sizer. We program on Metatrader for Forex. Unfortunately, Metatrader has gone down the complexity rabbit hole. there is a vibrant community out there. MatLab, the weapon of choice for engineers. No comment. Tradestation Perry Kaufman wrote some good books about TS. There is a vibrant community out there. It is easier than most other platforms Final advice If You want to learn to swim, You have to jump in the water. Many novices want to send their billion dollar ideas to some cheap programmers somewhere. It does not work like that. You need to learn the language, the logic. Brace for a long journey 14.9k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Though this is a very broad topic with references to building algorithms, setting infrastructure, asset allocation and risk management but i will just focus on the first part of how should be work on building our own algorithm, and doing the right things. 1. Building Strategy . Some of the key points to note here are: Catch Big Trends - A good strategy must in all the cases, make money when the market is trending. Markets go with a good trend which lasts only 15-20 of the time, but this is the time when all the cats and dogs(traders from all time-frame, intraday, daily, weekly, long term) are out shopping and they all have one common theme. A lot of traders also build mean reversion strategies in which they try to judge conditions when the price have moved far from the mean, and take a trade against the trend but they should be built when you have successfully build and traded some good trend following systems. Odds of stacking up - People often work towards trying to build a system which has a excellent winloss ratio but that039s not the right approach. For example an algo with a winner of 70 with a average profit of 100 per trade and average loss of 200 per trade will just make 100 per 10 trades(10trade net). But an algo with a winner of 30 with average profit of 500 per trade and loss of 100 per trade will make a net profit of 800 for 10 trades(80trade). So it is not necessary that winloss ratio should be good, rather it039s the odds of stacking up which should be better. This goes by saying quotKeep losses small, but let your winners runquot. quotIn investing, what is comfortable is rarely profitable. quot - Robert Arnott Drawdown - Drawdown is unavoidable, if you are following any type of strategy. So while designing an algo don039t try to reduce the drawdown or do some specific custom condition to take care of that drawdown. This specific condition can in future may act as a roadblock in catching a big trend and your algo may perform poorly. Risk Management - When constructing a strategy, you should always have an exit gate, whatever the market chooses to do. The market is a place of odds and you must design an algo to get you out of a trade as soon as possible if it doesn039t fit your risk appetite. Normally it is argued that you must risk 1-2 of capital in each trade, and is optimal in a lot of ways as even if you get arnd 10 false trades in succession your capital will go down by only 20.But this is not the case in actual market scenario. Some lossing trades will be between 0-1, while some may go to 3-4, so it is better to define average lossing capital per trade and the max capital you can loose in a trade, as markets are completely random and can039t be judged. quotEvery once in a while, the market does something so stupid it takes your breath away. quot - Jim Cramer 2. Testing and optimizing a Strategy Slippage . When we are testing a strategy on historical data, we are under the assumption that the order will be executed at the predefined price arrived by the algo. But this will never be the case, as we have to deal with market makers and HFT algo039s now. Your order in today039s world will never be executed on the desired price, and there will be slippage. This must be included in the testing. Market Impact : Volume traded by the algo is another major factor to be considered while doing back-testing and collecting historical results. As volume increases the orders placed by algo will have considerable market impact and the average price of filled order will be much different. Your algo may produce complete different results in actual market conditions, if you will not study the volume dynamics your algo has. Optimization : Most traders suggest you not to do curve fitting and over optimization and they are correct as the markets are a function of random variables and no two situation will ever be the same. So optimizing parameters for particular situations is a bad idea. I would suggest you to go for Zonal Optimization . It is a technique which i follow, buy identifying zones which have similar characteristics in terms of volatility and volume. Optimize these areas seperately, rather than optimizing for the whole period. The above are some of the most basic and most important steps that i follow, when converting a basic thought into an algorithm and checking it039s validity. quot Everyone has the brainpower to follow the stock market. If you made it through fifth-grade math, you can do it. quotPeter Lynch 17.3k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Short answer: Learn mathematics applied to trading, the structure of markets and optionally be a top networkdistributed systems programmer. There are three potentially parallel tracks that can be taken to learn algorithmic trading from scratch depending on the ultimate purpose of why you wish to learn it. Here they are in increasing order of difficulty which also correlates to how much it becomes your part of your livelihood. The earlier ones will open the opportunities for the following ones. You may stop at any step along the way once you039ve learned enough or got a job doing it. If you want to be a quant, mostly use math software and not actually be a programmer of an algo system, then the short answer is get a PhD in Mathematics, Physics or some math-heavy related engineering topic. Try to get internships at top hedge funds, prop shops or investment banks. If you can get employed by a successful firm then you will be taught there otherwise, it simply won039t happen. But in any case, you still should finish the 039Self Study039 section below to make sure you really want to go through the effort of getting a PhD. Unless you are a genius, if you don039t have a PhD you won039t be able to compete with those that do unless you specialize in the programming of trading systems. If you wish to be more on the programming side, try applying for employment after each step, but no often than once a year per firm. Self Study The first step is to understand what algorithmic trading really is and what systems are required to support it. I039d recommend reading through quotAlgorithmic Trading amp DMAquot (Johnson, 2010), something I personally did and can recommend. That will let you understand at a basic level. Next you should program your own order book, a simple market data simulator and one algorithm implementation on your on with Java or CC. For extra credit that would help with getting employment you should write your own networking communication layer from scratch too. At this point you may be able finish answering the question on your own. But for completeness and curiosity, feel free to continue: The next book to tackle is quotTrading amp Exchanges: Market Microstructure for Practitionersquot (Harris, 2003). This will go into finer details of how the markets work. It is another book I039ve read, but not completely studied because I was a systems programmer and not a quant nor a manager on the business side. Finally, if you want to start to learn the mathematics on how the markets work, work through the text and problems in quotOptions, Futures, and Other Derivativesquot (Hull, 2003). I made it through about half of that textbook either in preparation for or as part of internal training at one of my former employers. I believe I originally found out about that book because it was either suggested or required reading for one of well regarded MS Financial Mathematics programs. To potentially get a better chance at employment through a new-grad feeder program, complete a MS Financial Mathematics program if you wish to be a programmer for a trading platform or a team of quants. If you want to be the one designing the algos, then you need to take the PhD route explained earlier. If you still haven039t finished college, then by all means, try to get an internship at the same type of places. Employment No matter how much you learn in books and school, nothing will compare with the little details you learn while working for a firm. If you don039t know all the edge cases and know when your model stops working, you will lose money. I hope that answers your question and that along the way of learning you discover if you really wish to transition from study to actual day-to-day work. 18.6k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction I do have a background as a programmer and setting up agilescrum teams before I started to look at algorithmic trading. The world of algorithmic trading fascinates me, however it can be a bit overwhelming. I started to get some perspective by diving into the Quantopian platform, watching the quant lectures series and running my and adapted community based algo trading systems in their environment. Like the one below: I then realised to get in deeper more fast, I have to meet people that love to create trading strategies, but can not program - to match myself as an agile team manager and programmer of trading systems. So I wrote a book on how to create a team to implement your trading algorithms . Building Trading Systems The Agile Way: How to Build Winning Algorithmic Trading Systems as a Team. In the community of Quantopian I saw financial savvy people looking for people to implement their trading strategies, but where afraid to ask programmers to implement their ideas. Since they potentially can start running their trading ideas without them. I address this issue in my book. To avoid programmers to run away with your ideas: create a specification for your trading idea that uses a coding framework that is tailored for the type of strategy you want to develop . This might sound difficult, but when you know all the baby steps and how they fit together, it is pretty straightforward and fun to manage If you enjoyed this answer, please up vote and follow. 2.8k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Look at TradeLink (C) or ActiveQuant (Java). TradeLink039s code is more elegant. I039m typing this on a cell phone, so please excuse my brevity. basically, look at what comes in vs what goes out as an initial way to frame the problem. In. market data, exhangemarket events (executions to trades that your system placed, acks, rejects, trading-halted notification, etc). Out. Orders, modifications to ordes. quotBuy 100 15.5, IOCquot, for example. IOC immediate or cancel. In between. strategy decisions based on information gathered from real-time data, in conjunction with historical data and any other inputs (trader039s command from his GUI to trade moreless aggressively, etc). Things like. place an order, amend an existing order, etc Now you can begin to address the technical architecture of such a system. Of key importance would be the ability to express the strategy easily, elegantly, despite the complexity of event-processing involved (there are several interesting race conditions that can confuse your system with regards to the state of the market your orders, for example). I used to do this for a living and can probably go on endlessly But typing on a cell phone is a deterrent. Hope you found this useful. Contact me if you need further guidance. 21.3k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Stephen Steinberg. Founder of Raw Athletics Founder of Capitol Startup Interactive Brokers Interactive Brokers has a really top-notch investing platform and decent pricing. It039s definitely a powerful tool, so you could probably get cheaper alternatives from the discount brokers like Etrade and Scottrade, but if you039re serious about algorithmic trading, IB is where it039s at. InvestFly Success is all about practice and testing your hypothesis and algorithms. Back-test, test the markets and compare it to others. I prefer Investfly - Virtual Stock Exchange, Stock Market Game amp Trading Strategies. but there are a ton of good programs out there. Idea Generation Don039t start from ground zero-- I like to get ideas from Motif Investing ( Online Brokerage, Investment Ideas, Stock Trading ) and Seeking Alpha, but always look at the big picture and think about how these things apply to your own hypothesis and formulas. Cheers and good luck 4.5k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Updated 102w ago middot Upvoted by Patrick J Rooney. 5 years trading professionally I specialize in advanced o To start with the basics, get a hold of Amibroker ( AmiBroker - Download ). Amibroker has an easy to learn language and powerful backtest engine where you can prototype your ideas. Also get Howard Bandy 039s book Quantitative Trading Systems. This book is a really good introduction to the concepts of quant developing. You039ll also need at least a basic knowledge of statistics. There are plenty of good MOOC courses available for this for free. Such as this one Statistics One - Princeton University Coursera It039s also worth following The Whole Street. which is a mashup of all the quant blogs, many of whom publish Amibroker code with their ideas. From there, it039s then worth learning Python ( learn python - Google Search ), and also doing Andrew Ng039s excellent Stanford University Machine Learning course, which runs for free on Coursera . If you then want to put your own algorithms to the test, good sites for that are Quantconnect or Quantopian . Finally, this guy has some good advice on turning it into your career quantstart Good luck with the journey Partially taken from Alan Clement039s answer to How can a software developer in finance become a quant developer 16.3k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction What broker can I use to start paper trading my algorithm for free How can I build an Order Routing System for an algorithmic trading platform How profitable are the best stock trading algorithms Can a single person actually profitably engage in algorithmic trading Where can I get resources to start learning Python for Algorithmic trading Which broker is good for algorithmic trading I have a solid understanding of stocksderivatives amp have Python skills. I want to develop an automated algorithmic trading system. Where do I start What are the best returns from algorithm tradingBuilding Winning Algorithmic Trading Systems: A Traders Journey from Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Trading About this Book Develop your own trading system with practical guidance and expert advice In Building Algorithmic Trading Systems: A Traders Journey From Data Mining to Monte Carlo Simulation to Live Training . ผู้ค้ารายอื่นที่ได้รับรางวัล Kevin Davey แบ่งปันความลับของเขาในการพัฒนาระบบการซื้อขายที่สร้างผลตอบแทนสามหลัก ด้วยคำอธิบายและการสาธิต Davey แนะนำคุณทีละขั้นตอนผ่านกระบวนการทั้งหมดในการสร้างและตรวจสอบความคิดการกำหนดจุดเข้าและออกระบบทดสอบและนำไปใช้ในการซื้อขายสด คุณจะพบกฎที่เป็นรูปธรรมเพื่อเพิ่มหรือลดการจัดสรรให้กับระบบและกฎสำหรับเวลาที่จะละทิ้ง เว็บไซต์สหายประกอบด้วยตัวจำลอง Monte Carlo ของ Daveys และเครื่องมืออื่น ๆ ที่จะช่วยให้คุณสามารถทำงานโดยอัตโนมัติและทดสอบแนวคิดการค้าของคุณเอง แนวทางการตัดสินใจโดยสิ้นเชิงในการซื้อขายโดยทั่วไปจะแบ่งออกเป็นระยะทางยาว With market data and statistics easily available, traders are increasingly opting to employ an automated or algorithmic trading system-enough that algorithmic trades now account for the bulk of stock trading volume. การสร้างระบบการซื้อขายขั้นตอนวิธีการสอนวิธีการพัฒนาระบบของคุณเองโดยคำนึงถึงความผันผวนของตลาดและความไม่สม่ำเสมอของขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด Learn the systems that generated triple-digit returns in the World Cup Trading Championship Develop an algorithmic approach for any trading idea using off-the-shelf software or popular platforms Test your new system using historical and current market data Mine market data for statistical tendencies that may form the basis of a new system Market patterns change, and so do system results. ผลการดำเนินงานที่ผ่านมาไม่ใช่การรับประกันความสำเร็จในอนาคตดังนั้นกุญแจสำคัญคือการพัฒนาระบบใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่องและปรับเปลี่ยนระบบที่จัดตั้งขึ้นเพื่อตอบสนองต่อแนวโน้มทางสถิติที่เปลี่ยนแปลงไป สำหรับผู้ค้าแต่ละรายที่กำลังมองหาก้าวต่อไประบบ Building Algorithmic Trading Systems จะให้คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญและคำแนะนำในทางปฏิบัติ Table of contents Copyright copy 1999-2017 John Wiley amp Sons, Inc. All Rights Reserved. About Wiley Wiley Wiley Job Network