C # Trading Sistema Dimostrativi

Trading Systems progettare il vostro sistema - Parte 1. La sezione precedente di questa esercitazione hanno esaminato gli elementi che compongono un sistema commerciale e discussi i vantaggi e gli svantaggi di usare un tale sistema in un ambiente di trading dal vivo In questa sezione, si basano su quella conoscenza esaminando cui i mercati sono particolarmente adatti alla negoziazione sistema Faremo poi dare un'occhiata più approfondita ai diversi generi di trading systems. Trading in diversi mercati Markets. Equity il mercato azionario è probabilmente il mercato più comune al commercio, soprattutto tra i principianti in questo campo, grandi giocatori come Warren Buffett e Merrill Lynch dominare, e le strategie di valore e di investimento di crescita tradizionali sono di gran lunga la più comune, tuttavia, molti istituti hanno investito in modo significativo nella progettazione, sviluppo e implementazione di sistemi di trading degli investitori individuali stanno unendo questa tendenza, anche se slowly. Here sono alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano sistemi di trading in markets. The equità grande quantità di azioni a disposizione consente agli operatori di testare i sistemi su diversi tipi di azioni - tutto da estrema volatilità over-the - counter scorte OTC a non volatile chips. The efficacia blu di sistemi di trading possono essere limitati dalla scarsa liquidità di alcune azioni, in particolare OTC e issuesmissions foglio rosa può mangiare in profitti generati dalle operazioni di successo, e possono aumentare le perdite OTC e foglio rosa azioni spesso incorrono principali sistemi di trading aggiuntivo di commissione fees. the utilizzati sono quelli che cercano valore - cioè i sistemi che utilizzano parametri diversi per determinare se un titolo è sottovalutato rispetto al suo rendimento passato, suoi coetanei, o il mercato in general. Foreign mercati dei cambi sul mercato dei cambi, o forex è il più grande e liquido mercato del mondo i governi del mondo s, banche e altri grandi istituti trilioni commerciali di dollari sul mercato forex ogni giorno la maggior parte degli operatori istituzionali sul forex si basano sullo scambio sistemi lo stesso vale per gli individui sul forex, ma un po 'di commercio sulla base di rapporti economici o payouts. Here interesse sono alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano sistemi di trading nel forex liquidità market. The in questo mercato - a causa del volume enorme - rende i sistemi di negoziazione più accurato e effective. There sono commissioni in questo mercato, si diffonde solo Pertanto, è molto più facile per fare molte transazioni senza aumentare costspared alla quantità di azioni o materie prime disponibili, il numero di valute per il commercio è limitato ma a causa della disponibilità di coppie di valute esotiche - vale a dire, le valute dei paesi più piccoli - la gamma in termini di volatilità non è necessariamente limited. The principali sistemi di trading utilizzati in forex sono quelli che seguono le tendenze un detto popolare nel mercato è la tendenza è il tuo amico, o sistemi che acquistano o vendono su sblocchi Questo perché gli indicatori economici sono spesso causa di grandi movimenti di prezzo in uno time. Futures equità, forex e mercati delle materie prime offrono tutte Futures Trading Questo è un veicolo importante per sistema di trading a causa della quantità più elevata di leva disponibili e l'aumento della liquidità e della volatilità Tuttavia, questi fattori possono tagliare entrambi i modi in cui possono o amplificare i vostri guadagni o amplificare le perdite per questo motivo, l'utilizzo di futures è solitamente riservato per singoli avanzata e commercianti sistema istituzionale questo perché i sistemi di trading in grado di capitalizzare sul mercato a termine richiedono molto maggiore personalizzazione, utilizzare indicatori più avanzati e richiedere molto più tempo per sviluppare Quindi, che è meglio e 's fino al singolo investitore per decidere quale mercato è più adatto alla negoziazione sistema - ognuno ha i suoi vantaggi e svantaggi maggior parte delle persone sono più familiarità con i mercati azionari, e questa familiarità rende lo sviluppo di un sistema commerciale più facile Tuttavia, forex è comunemente pensato per essere la piattaforma superiore per eseguire sistemi di trading - in particolare tra gli operatori più esperti, inoltre, se un commerciante decide di capitalizzare su una maggiore leva finanziaria e la volatilità, il futuro alternativa è sempre aperto in definitiva, la scelta è nelle mani dei developer. Types sistema di scambio Systems. Trend-seguenti sistemi il metodo più comune di Trading system è la tendenza del sistema - sui passi nella sua più forma fondamentale, questo sistema attende semplicemente per un significativo movimento dei prezzi, allora acquista o vende in quella direzione questo tipo di banche di sistema sulla speranza che questi movimenti di prezzo manterranno il trend. Moving media system usati spesso in analisi tecnica una media mobile è un indicatore che mostra semplicemente il prezzo medio di uno stock in un periodo di tempo l'essenza delle tendenze è derivato da questa misurazione il modo più comune per determinare entrata e di uscita è un crossover la logica dietro questo è semplice si stabilisce una nuova tendenza, quando le cadute di prezzo sopra o sotto il suo prezzo storico andamento medio Qui è una tabella che trama sia la linea blu prezzo e 20 giorni MA linea rossa IBM. Breakout Systems il concetto fondamentale alla base di questo tipo di sistema è simile a quello di un sistema di movimentazione media l' idea è che quando un nuovo alto o basso è stabilito, il movimento dei prezzi è più probabile che continui nella direzione dell'indicatore breakout uno che può essere utilizzato per determinare sblocchi è un semplice Bande overlay Bollinger band Bollinger mostrano medie dei prezzi alti e bassi , e sblocchi si verificano quando il prezzo soddisfa i bordi delle bande Ecco un grafico che traccia prezzo linea blu e Bollinger band linee grigie di Microsoft. Disadvantages di trend-following Systems. Empirical decisionale richiesto - Nel determinare le tendenze, c'è sempre un elemento empirico da considerare la durata del trend storico, ad esempio, la media mobile potrebbe essere per gli ultimi 20 giorni o per gli ultimi cinque anni, quindi lo sviluppatore deve determinare quale è meglio per il sistema Altri fattori da determinare sono la media alti e bassi in breakout systems. Lagging Natura - le medie mobili e sistemi di breakout saranno sempre in ritardo in altre parole, non potranno mai colpire la parte superiore o inferiore esatto di un trend Ciò si traduce inevitabilmente in una perdita di potenziali profitti, che a volte può essere significativo. Whipsaw Effect - Tra le forze di mercato che sono dannose per il successo dei sistemi trend-following, questo è uno dei più comuni l'effetto whipsaw si verifica quando la media mobile genera un segnale di disturbo - cioè, quando scende la media solo in gamma , poi inverte improvvisamente direzione Questo può portare a perdite enormi a meno efficaci stop loss e le tecniche di gestione del rischio sono employed. Sideways mercati - sistemi di trend-following sono, per natura, in grado di fare soldi solo nei mercati che in realtà fanno tendenza Tuttavia, i mercati anche muoversi lateralmente rimanere entro un certo intervallo per un lungo periodo di time. Extreme volatilità può verificarsi - di tanto in tanto, i sistemi di trend-following possono avvertire una certa volatilità estrema, ma il commerciante deve attaccare con il suo sistema l'incapacità di farlo si tradurrà in certi failure. Countertrend Sistemi Fondamentalmente, la porta con il sistema controtendenza è quella di acquistare al minor basso e vendere al più alto alto la differenza principale tra questo e il sistema di trend-following è che il sistema controtendenza non è auto-correzione In altre parole, non c'è tempo impostato per uscire posizioni, e questo si traduce in un numero illimitato di potenziali tipi svantaggio di controtendenza sistemi a molti diversi tipi di sistemi sono considerati sistemi controtendenza L'idea è quella di acquistare quando lo slancio in una direzione inizia dissolvenza questo è più spesso calcolato utilizzando oscillatori ad esempio, un segnale può essere generato quando stocastico o altri indicatori di forza relativa scendono al di sotto alcuni punti ci sono altri tipi di sistemi di trading controtendenza, ma tutti condividono lo stesso obiettivo fondamentale - per comprare basso e vendere high. Disadvantages dei sistemi controtendenza seguito. E mpirical decisionale richiesto - per esempio, uno dei fattori che lo sviluppatore sistema deve decidere è i punti in cui gli indicatori di forza relativa fade. Extreme volatilità possono verificarsi - Questi sistemi possono anche sperimentare una certa volatilità estrema, e l'incapacità di bastone con il sistema, nonostante questa volatilità si tradurrà in certi failure. Unlimited downside - Come accennato in precedenza, vi è un potenziale illimitato aspetto negativo perché il sistema non è auto-correzione non c'è tempo impostato per uscire positions. Conclusion I principali mercati per i quali la negoziazione dei sistemi sono adatti sono l'equità, i mercati del forex e future Ognuno di questi mercati ha i suoi vantaggi e svantaggi i due generi principali di sistemi di negoziazione sono il sistemi controtendenza nonostante le differenze trend-following e, entrambi i tipi di sistemi, nelle loro fasi di sviluppo, richiede decisione empirica rendendo da parte dello sviluppatore Inoltre, questi sistemi sono soggetti a estrema volatilità e questo può richiedere qualche resistenza - è essenziale che il bastone sistema dell'operatore con il suo sistema durante questi periodi nella seguente rata, abbiamo ll rimessa più da vicino un'occhiata a come progettare un sistema commerciale e discutere alcuni dei software che gli operatori di sistema utilizzare per rendere la loro vita easier. Short risposta Introduzione al Trading algoritmico con la guida Heikin-Ashi breve che porta da principiante a quasi Quant Esso fornisce un libero sviluppo ambiente, mostra come costruire un indicatore tecnico, e come creare una strategia di trading automatico in questo post Quora ho una ripartizione più grande di come ottenere started. Longer risposta per diventare veramente abile nello sviluppo di strategie di trading algoritmico, è ll bisogno di qualche sfondo conoscenza questo può essere ritirato nel corso del tempo ed è isn t fondamentale avere tutta la conoscenza del mercato imparato prima di ottenere il started. Learning Markets. There sono tonnellate di risorse per questo, e che s proprio per questo si dovrebbe essere un po 'attenti a quali libri sceglie di raccogliere e leggere Ajusal s risposta ha un guasto di qualche grande bookse Into My Trading Room da Alexander Eldar - Fantastic primo libro per chiunque nuovi alla negoziazione Dr Alexander Elder colma il divario tra i fondamentali del mercato e di diventare redditizia di sfruttare indicators. Additionally tecnico , qui s un aggregato lista di lettura PDF con una ripartizione completa di libri, video, corsi, e trading forums. Learn a Program. I consiglia Python o MATLAB, anche se probabilmente Python è più versatile MATLAB è molto potente e utilizzato da negozi quant per la ricerca e lo sviluppo di strategie di trading anche se sei provenienti da qualsiasi tipo di università, probabilmente avete già l'esposizione a MATLAB. Learn Python - Un tutorial interattivo di Python destinati a chiunque di imparare la lingua di programmazione esempi vivi di codice possono essere eseguiti e collaudati nel la tua browser. MATLAB Guida rapida - introduzione on-line rapido e completo a MATLAB con abbondanza di esempi di codice per ottenere il vostro piede più intuitiva e semplice MATLAB intro available. Get un Trading Platform. I m di parte e mi raccomando Quantiacs, IT SA liberare apertura piattaforma sorgente sia per Python e MATLAB con i dati storici Il tutorial legato seguito presuppone che si ll utilizzare Quantiacs e fornisce il codice costruito per esso, ma le lezioni apprese dovrebbero essere applicabili a qualsiasi altra piattaforma, come le cose well. First prima, si sta andando ad avere bisogno per installare il Toolbox Quantiacs Questo è un processo relativamente semplice che dovrebbe richiedere solo pochi minuti si ha la possibilità di utilizzare Python o MATLAB, e se non si ri già pesantemente investito in un solo vi consiglio di scaricare e installare sia Vai installare il toolbox. Intro al Quantiacs Toolbox. Take uno sguardo alla struttura di un sistema di scambio di esempio qui in Python e qui in MATLAB i componenti principali di qualsiasi algoritmo Quantiacs sono le impostazioni, mercati, e le posizioni per entrambi MATLAB e Python, l'algoritmo di trading vive in proprio un file che segue questo modello generale per una ripartizione della visita toolbox qui Scopri di più su casella degli strumenti qui dovrebbe essere abbastanza straightforward. This Quora messaggio 1 ha una ripartizione in modo approfondito di tutte le migliori pratiche per la realtà testare l'algoritmo dopo e durante lo sviluppo suggerimenti includono l'utilizzo di passi in avanti analisi, in-campione e out-of-sample di test, e come misurare le prestazioni in general. In questo quorum Post 2 ho scritto alcune delle sfide che dovete affrontare nella costruzione di sistemi di trading automatici che generalmente aren t esplicitamente conosciuto fino a quando si inizia a Quelli includono bordo garantendo, come fattore di costi di capitale e commerciali, e come non ottenere distrutto dal commercio di professionisti contro you. The pericoli di curva Fitting. Just un side-nota per mettere in guardia circa l'errore comune di quant strategia di sviluppo è overfitting una strategia di adattamento curva è quella che s stata ottimizzata così bene, si adatta perfettamente il passato andamento dei mercati il ​​risultato finale è che sarà completamente esito negativo con eventi futuri azione dei prezzi e del mercato overfitting produrrà risultati fantastici backtesting da irrealistico e il commercio non redditizie strategies. It generale ruota intorno modifica dei parametri quali il periodo di una media mobile fino a quando le prestazioni algoritmo di negoziazione s migliora significativamente Mentre l'ottimizzazione delle strategie di per sé è una pratica valida, deve essere eseguita con attenzione per evitare overfitting. Here s cosa overfitting può fare - si può prendere questo commercio redditizio strategy. And rendere un sorprendente one. This strategia ottimizzati avrebbe mai funzionato nel mondo reale nel momento in cui viene spostata la data di inizio del backtest da pochi anni, tutto il mercato percepito bordo evapora arbitrariamente a caccia di buoni risultati di backtesting è una pratica pericolosa e ha vinto t produrre strategie veramente redditizie. Diniego Io lavoro in Quantiacs. Once si è pronti a fare soldi come un Quant, è possibile unire l'ultima Quantiacs concorso di trading automatico, con un totale di 2.250.000 di investimenti disponibili Si può competere con i migliori quants.14 6k Visualizzazioni Guarda upvotes non per viaggio Reproduction. My come quant mi ha portato a leggere un gran numero di libri disponibili su questo argomento sono venuto a scoprire che, mentre ci sono un sacco di buoni libri là fuori che effettivamente aiutare a ottenere informazioni utili, ci sono ancora più libri che sono solo puro materiale di gioco di marketing spinto giù per le gole del reader. Below ignoranti sono le mie raccomandazioni di libri, classificati in base a diversi aspetti del business che si può essere interessati a understanding. Basics per il profano che è nuovo a questo campo e vuole un vantaggio 1 dentro la scatola nera da Rishi Narang - grande libro per un vantaggio su tutti i diversi aspetti della quant commercio di informazioni molto generali, ma in linea di massima spazzole attraverso ogni aspetto del business 2 Trading Quantitative da Ernie Chan - perfetta del libro per iniziare su tutti i concetti di base con i dettagli su backtesting e alcune semplici strategie per iniziare a with. Programming Dipende, quale piattaforma si desidera utilizzare ci sono tonnellate di libri e tutorial online disponibili su ogni linguaggio di programmazione i d consiglio il seguente su Python e Java 1 Learning Python di Mark Lutz - Copre basi di pitone buona per iniziare 2 Head First Java da Kathy Sierra - Grande libro su JAVA, proprio dalle basi a advanced. Market microstruttura Prima di imparare nulla algo strategie, è più importante capire come funziona il commercio e come i diversi attori interagiscono tra loro per creare un trading di mercato e scambi di Larry Harris - Copre microstruttura di mercato in modo approfondito tomba a deve leggere prima di immergersi nelle strategie per ottenere una buona comprensione delle markets. Strategies buoni libri su strategie di vario Momentum natura, trend following, pairs trading, greci ecc ho anche categorizzato questi libri in base al tipo di strategie che i libri si concentrano su 1 Algorithmic Trading da Ernie Chan - un libro più avanzato da Ernie, con una serie di interessanti strategie per provare e Lot backtest di buona teoria che spiega i concetti di base dietro l'esistenza di diversi tipi di behaivour mercato e come catturarli 2 Mechanical Trading Sistemi di Richard Weissman - grande libro per le strategie copre una pletora di slancio e significato strategie reversione su periodi di tempo diversi, insieme con i risultati backtested 3 seguendo la tendenza da Andreas Clenow - ritengo che questo libro, uno dei migliori legge sul tema della trend following, molto popolare strategia di trading 4 pairs trading da Ganapathy Vidyamurthy - molto buon libro su una strategia di trading popolare conosciuta come Pairs Trading 5 come fare soldi in azioni da William O Neil - un ottimo letto su un fondamenti molto interessante modello quantitativo basato, chiamati CANSLIM. Options strategie copro strategie di opzioni sotto un argomento diverso, visto che sono molto più complesso rispetto ai titoli azionari futuri 1 opzioni volatilità e prezzi da Sheldon Natenberg - uno dei migliori libri su opzioni per un principiante, lavoro il vostro senso dalle basi tutta la strada fino a greci e la volatilità negoziazione 2 la Bibbia di opzioni di strategie di Guy Cohen - buon libro per ottenere fino a velocità su tutte le diverse opzioni messe a punto e le loro specifiche Greci 3 di trading di volatilità da Euan Sinclair - molto avanzata e nel libro di profondità sul concetto di trading di volatilità credo che sia il migliore per questo subject. Risk gestione l'aspetto più imporatant del trading quant che è spesso trascurato Posizione Dimensionamento di Van Tharp - un gioiello di un libro che spiega il concetto di gestione del rischio e la gestione del denaro utilizzando diversi consigli techniques. My ad un commerciante algo erba sarebbe quello di ricerca a fondo prima di andare vivere con una strategia consideri un risk manager, piuttosto che un rischio soldi gestione gestore viene prima, poi vieni returns.23 5k Visualizzazioni Guarda upvotes non per Reproduction. Full responsabilità io non sono un quant o algo commerciante mi ho appena aiutato un sacco di le persone a ottenere meglio a algo ingegnere cliente di negoziazione a Quantopian Qui sa alcune cose che io ho visto dalla mia experience. Read Qui ci sono due libri che ho visto un sacco io ti do il titolo e il motivo why. Algorithmic Trading strategie vincenti consigliata e la loro giustificazione da Ernie Chan copre l'intero piano terra fin dall'inizio per le strategie algoritmiche più avanzate Letteralmente, ci vorranno da non ho idea di che tipo di strategia che ho potuto usare per Okay, ho la possibilità di scegliere tra quantità di moto, coppia scambia , significa che le strategie di reversione che è meglio per il mio portafoglio e gli obiettivi in ​​questo momento non sto scherzando, questo è un buon libro introduttivo e la bibliografia vi porterà in cui è necessario go. Python di analisi dei dati questo è meno specifico per algo trading, ma I m indovinando è intenzione di utilizzare una sorta di sistema basato su codice e onestamente, Python è il modo più semplice e più semplice per go. Start praticare le migliori commercianti algo io ho visto sono quelli che hanno creato un sacco e un sacco di algoritmi armeggiare, provare, non riuscendo Queste sono tutte cose che ti aiutano a mestiere vostre strategie dall'infanzia possibili sistemi di generazione di alpha I principalmente conosco due fonti dove la gente ottiene la loro pratica, ancora una volta, io lavoro a Quantopian. Zipline, che è un Python Algorithmic open-source Trading Biblioteca che chiunque può usarlo anche i poteri del motore backtester dietro Quantopian che mi porta al mio prossimo point. Quantopian, che fornisce la piattaforma, dati, e IDE, per testare le vostre strategie in Python ed eseguirlo con denaro reale se si pensa hai qualcosa di negativo è che si ll imparare la Quantopian metodi specifica API Upside è che non ci s molto da imparare e ci sono un sacco di tutorial per aiutare l'utente attraverso it. Put vostro denaro dietro di esso Prendere piccole somme e effettivamente messo alcuni pelle nel backtesting gioco e tale è buono, ma si ll pensare in modo diverso una volta che avete qualcosa da perdere Feynman ha una buona quotazione sul this. I potrebbe farlo, ma ho vinto t, --che è solo un altro modo per dire che si può t - solo dicendo vostro algoritmo può fare soldi è diverso da quello che in realtà fare money. So se non si riesce, imparare da esso e ripetere il processo Se vinci, diffidare che un giorno si potrebbe fail.- a pochi osservazioni da vedere la gente passare attraverso il processo più e più again.18 5k Visualizzazioni Guarda upvotes non per Reproduction. Justin Medlin trader sistematico, fondatori of. I membro apprezzare la A2A, la tempistica è fortuitous. We re impegnarsi in una Creazione strategia di una volta probabilmente progetto di collaborazione che inizia 1 Aprile 2017, e hanno ancora slot aprirlo completamente gratuito, e vi guiderà attraverso l'installazione di una piattaforma di trading e di feed di dati, se si rifugio t già fatto, e poi si cammina attraverso l'intero processo di Trading automatizzato creazione di strategia, dall'inizio alla fine, in un way. We collaborativo ll essere fornire ai partecipanti gli strumenti che possono utilizzare per aiutare a scoprire le condizioni di uscita voce più vantaggiose, e sarà la scelta più ottimale di questi inserimenti degli utenti in ogni fase lungo la strada , cercando di creare una strategia di trading robusto e perfettamente funzionante da zero, che sarà poi distribuito a tutti i partecipanti, anche quelli che si trovano a margine di un osservano al termine del processo, che si possono utilizzare per il commercio in tempo reale tramite un conto di trading di simulazione per favore, non vivono money. More importante, gli utenti saranno in grado di porre domande e ricevere risposte, come si procede dalla fase di sviluppo alla fase di sviluppo, gli occhi di tutti la nostra speranza è quella di rendere questo un processo di apprendimento estremamente efficiente per tutti gli interessati e chi lo sa, si può anche trovare una certa forza nella forza collaborativa della varietà delle menti e la potenza di calcolo collettiva coinvolti, e produrre qualcosa impressive. One dei motivi per cui stiamo facendo questo è perché non è a conoscenza di nulla altro là fuori che copre tutte le basi, almeno senza ricarica voi, così facendo, anche se io suggerisco di dare un'occhiata a Denis posto per un elenco più completo di ciò che è attualmente là fuori, mirabilmente compiled. I d anche consiglia di trovare una qualità forum di discussione, anche se sembrano essere a scarseggiare io ma fan di futuri iO come sembra essere piuttosto attivo, e hanno una base di utenti che contribuisce relativamente competente, la quasi totalità dei quali sono gentile, paziente, helpful. As Denis citato nel suo risposta, è il contesto di fondo consapevolezza che è tutto importante, e l'unico modo per coltivare questa è una combinazione di pratica deliberata, e il tempo così ho d fortemente consigliare solo immersioni in una piattaforma NinjaTrader può essere più intuitiva, MatLab più potente, e credo Quantiacs sia nelle sue fasi iniziali, ma con un futuro luminoso quasi qualsiasi piattaforma popolare farò, per le prime fasi e sporcarsi le mani, è ll essere stupito di quanto si scoprire da un tale processo, e quanto velocemente il contesto prezioso inizierà a build. I trovare se il processo è veramente interessante e risuona con voi, si può fare a meno di scavare più a fondo e saperne di più, organicamente non è più diventa un lavoro di routine, o il meno po 'noioso, ma piuttosto qualcosa di intellettualmente gratificante e affascinante e da lì in poi, l'apprendimento è easy.255 Visualizzazioni Guarda upvotes non per Reproduction. Here s libro libro dall'UNESCO. Questo delineano il ciclo completo dalla convalida di una idea di trading, i test, la misurazione, ottimizzazione strategies. It commerciale comprende un sacco di grandi idee e indicazioni su ogni singola fase del process. I voluto io ho letto il libro molto prima, c'è un bel po 'attimo che io ho letto qualcosa lì che ho pensato io stesso ho creato e poi ci SA po' di più la tecnica anticipo che non ho mai se there. This su scritto è uno dei primi libri che ho letto VE sugli argomenti, che è abbastanza semplice da capire e copre i punti più importanti Molto buono introductory. I leggere questo libro di recente dopo io ho seguito Ernie in quora, a dire il vero mi rifugio t leggere tutto il libro, ma raccolse questi argomenti io ve interessato in. It sa buon supplemento a quanto sopra due libri, che spiega alcuni temi meglio del two. If sopra vuoi sapere di più su certi argomenti negoziazione algoritmica, la mia esperienza è che si ve leggere più libri di diversi autori, anche sullo stesso argomento ci s nessun singolo libro che copre tutto, ma ogni cosa darvi something. I ve un elenco di libri più lunga attesa di scrittura, ma io pensano che il sopra tre dovrebbero essere più che sufficienti per iniziare with. Just desidera aggiungere, ci sono alcuni siti web e libri su questi argomenti in realtà vuole vendere servizi o software, il contenuto di quelle del libro sono in realtà solo marketing materiale, ma la libri che ve elencato sopra sono veramente educativo l'autore sono così grandi che ha messo il materiale di qualità sul book.3 6k Visualizzazioni Guarda upvotes non per Reproduction. I consiglierebbero a partire dai concetti di base di analisi tecnica Alcuni libri che ho trovato utile nel dopo ordere nella mia stanza Trading una guida completa alle operazioni di Alexander Elder - Adatto come primo libro per chiunque completamente nuovo per l'analisi trading. Technical dei mercati finanziari a Comprehensive Guide ai metodi di negoziazione e applicazioni di John J Murphy - introduce il lettore a una vasta gamma di tecniche utilizzate in analisi tecnica, un buon punto di partenza prima di scegliere ulteriormente direction. On la programmazione side. I consiglierei di iniziare con una piattaforma in cui il commerciante può implementare diverse strategie in un ambiente a condizione che tali piattaforme sono TradeStation o NinjaTrader per esempio Queste piattaforme sono molti costruito nelle caratteristiche, ad esempio la creazione di grafici, collegamenti mediatore ecc, quindi sono relativamente facili da imparare e conveniente per use. If qualcuno è venuto a questo livello, allora credo che sia già in grado di decidere se il commercio è per lui o no e se sì allora quale direzione intende take. Further in poi sarà necessario per l'operatore di studiare accuratamente e utilizzare un linguaggio di programmazione, ad esempio C, C, C o Java per citarne few. Then sarà necessario stabilire uno s proprio metodologie di trading e l'approccio, quali tecniche utilizzare, come usarli e come migliorare ulteriormente per essere avanti agli altri Questo è un argomento vasto e complesso e tutte le diverse tecniche non può essere incluso in un unico guide. If qualcuno sta sicuramente alla ricerca di una guida di un libro, si può cercare di andare a Amazon e digitare trading algoritmico nella ricerca Questo porterà un buon paio di libri dedicati al tema non ho mai letto uno di questi, ma per quanto ne ricordate, sulla base delle recensioni, alcuni di essi introducono un certo metodo e vi guiderà attraverso passo per passo come realizzare it. Regardless di quale strada prendere, essere preparati che alla fine si ll bisogno di fare la propria ricerca, implementare la proprie idee e mettere nel lavoro in più che ci vuole per diventare un successo trader.16 1k Visualizzazioni Guarda upvotes non per Reproduction. I vi aiuterà a capire i fondamenti di Trading algoritmico, i suoi benefici rispetto al trading manuale e alcuni dei miti più comuni associato ad Algorithmic Trading leggere attentamente below. What è Algorithmic Trading Trading. Algorithmic è un processo di acquistare o vendere un titolo basato su un insieme predefinito di regole che sono backtested su dati storici Queste regole possono essere basate su analisi tecnica, grafici, indicatori o addirittura fondamentali archivio Ad esempio, supponiamo di avere un piano di trading che si compra una particolare azione, se si chiude in rosso per 5 giorni consecutivi è possibile formulare questa regola nel sistema di trading algoritmico e di automatizzare in modo che Compro dell'ordine automaticamente quando la condizione è soddisfatta si può anche definire il stoploss, target e la posizione dimensionamento nell'algoritmo che renderebbe la vita Trading easier. Algorithmic Trading Benefits. It s ha detto che il successo nel trading dipende da analisi di 30 mercati, la gestione del rischio 30, 30 controllo emozione e 10 fortuna Se continuiamo fortuna a parte, quindi i sistemi algoritmici possono prendersi cura di riposo 90 la maggior parte dei commercianti non riescono quando le emozioni intervengono nelle loro decisioni di trading anche l'esperto commercianti di panico mentre si preme Acquista pulsante che alla fine porta alla perdita anche vendere, Traders tendono ad ignorare i profitti StopLoss o prenotare in anticipo, che è di nuovo uno svantaggio di sistemi Algorithmic manuale di trading si prenderà cura di tutti questi inconvenienti associati con trading manuale Inoltre, se si è occupato con il lavoro di giorno e non può dedicare tempo alla negoziazione, allora si può semplicemente automatizzare l'algoritmo in modo che il computer possa operare per conto di you. Algorithmic Trading vs tabella di confronto Trading. Below manuale sarebbe spiegare chiaramente le differenze tra algoritmica e manuale Trading. Is algoritmica e di trading automatizzato similar. This è il più comune mis-concezione associato con Algorithmic Trading algoritmico e di trading automatizzato non sono gli stessi li avete sempre la possibilità di automatizzare la strategia di algoritmico, ma non è necessario si può anche operare manualmente attraverso i segnali generati attraverso il sistema algoritmico al fine di automatizzare la vostra strategia algoritmico è necessario ottenere un approvazione cambio del vostro algoritmo Ma questo non è un processo difficile fino a quando l'algoritmo è esente da errori Così la prossima volta ogni volta che si imbatte in un sistema di trading algoritmico, basta dare un'occhiata se si è automatizzato o manual. Algorithmic Trading Examples. Please consultare i link qui sotto per alcune delle configurazioni Algorithmic redditizie Questi sono costruiti su AmiBroker o Excel Sheet. Algorithmic Trading Myths. Below sono alcuni dei miti più comuni associati con Algorithmic Trading Trading. Algorithmic è complesso e richiede profonda knowledge. No matematica e statistica, non s è anche possibile convertire le regole di negoziazione semplici in algoritmi e commercio attraverso Trading it. Algorithmic richiede enormi capital. No è anche possibile acquistare piccole quantità utilizza Algorithmic Trading Trading. Algorithmic non è per traders. It vendita al dettaglio è per tutti solo nel caso si desideri per automatizzare il vostro algoritmo si avrebbe bisogno terminale rivenditore presso exchange. Algorithmic Trading richiede computer super veloce e infrastructure. This può essere richiesto solo se si sta facendo ad alta frequenza di trading utilizzando algoritmi per qualsiasi altra cosa il vostro PC è sufficient.2 1k Visualizzazioni Guarda upvotes non per programmatori Reproduction. Software sono in grado di guadagnare compensi che sono esponenzialmente superiori a quelli dei loro altre professioni la scarsità di competenza tecnica è allarmante e l'assenza di fattori motivazionali è ancora più elevato il rivestimento d'argento di questa nuvola grigia è limitata al fatto che questo mezzo tale società Goliath s sono a caccia disperata per i professionisti efficienti con raffinata abilità-set. If siete alla ricerca di salari Tutorials. With gratuiti che spaziano in qualsiasi punto tra Rs 111.389 tutta la strada fino a Rs 722.959 si può fare a meno di ammirare il potenziale della mercato per programmatori di software e analizzare ulteriormente la stessa analisi dei fattori che aiutano facilitare la transizione nel mercato dello sviluppo del software, è necessario, ad esempio diventare un maestro a Big Data Clicca HERE. one deve ricercare tutti i possibili corsi che aiuteranno them approach a wide scope of career opportunities, therefore one must also admire the fact that, programming is the only way forward to develop ones portfolio and therefore further develop ones career. One must also entertain the possibility of taking on an entrepreneurial endeavor today millions of professional and graduates aim to make their way towards the freelance world The fiscal opportunities of which surpass even that of the full time professional contracts Even in consideration of non-technical enterprises, programmers are constantly finding opportunities in organizations that are updating and implementing state-of the art techniques in their operations. After considering this, one can t be oblivious to the benefits of the affiliations to any one of the decades and centuries old organizations, which command their own historical presence that provides an individual with a sense of belonging and enhances their importance The software programmers today are finding career opportunities in firms that are making transitions from traditional organizational cultures and environments to that of modernization and globalization This is the reason programmers are taking advance to refine and update their skill-sets In this scenario it is obvious that for programmers, it is and always will be a seller s market, with opportunities at their disposal.766 Views Not for Reproduction. Best Programming Language for Algorithmic Trading Systems. One of the most frequent questions I receive in the QS mailbag is What is the best programming language for algorithmic trading The short answer is that there is no best language Strategy parameters, performance, modularity, development, resiliency and cost must all be considered This article will outline the necessary components of an algorithmic trading system architecture and how decisions regarding implementation affect the choice of language. Firstly, the major components of an algorithmic trading system will be considered, such as the research tools, portfolio optimiser, risk manager and execution engine Subsequently, different trading strategies will be examined and how they affect the design of the system In particular the frequency of trading and the likely trading volume will both be discussed. Once the trading strategy has been selected, it is necessary to architect the entire system This includes choice of hardware, the operating system s and system resiliency against rare, potentially catastrophic events While the architecture is being considered, due regard must be paid to performance - both to the research tools as well as the live execution environment. What Is The Trading System Trying To Do. Before deciding on the best language with which to write an automated trading system it is necessary to define the requirements Is the system going to be purely execution based Will the system require a risk management or portfolio construction module Will the system require a high-performance backtester For most strategies the trading system can be partitioned into two categories Research and signal generation. Research is concerned with evaluation of a strategy performance over historical data The process of evaluating a trading strategy over prior market data is known as backtesting The data size and algorithmic complexity will have a big impact on the computational intensity of the backtester CPU speed and concurrency are often the limiting factors in optimising research execution speed. Signal generation is concerned with generating a set of trading signals from an algorithm and sending such orders to the market, usually via a brokerage For certain strategies a high level of performance is required IO issues such as network bandwidth and latency are often the limiting factor in optimising execution systems Thus the choice of languages for each component of your entire system may be quite different. Type, Frequency and Volume of Strategy. The type of algorithmic strategy employed will have a substantial impact on the design of the system It will be necessary to consider the markets being traded, the connectivity to external data vendors, the frequency and volume of the strategy, the trade-off between ease of development and performance optimisation, as well as any custom hardware, including co-located custom servers, GPUs or FPGAs that might be necessary. The technology choices for a low-frequency US equities strategy will be vastly different from those of a high-frequency statistical arbitrage strategy trading on the futures market Prior to the choice of language many data vendors must be evaluated that pertain to a the strategy at hand. It will be necessary to consider connectivity to the vendor, structure of any APIs, timeliness of the data, storage requirements and resiliency in the face of a vendor going offline It is also wise to possess rapid access to multiple vendors Various instruments all have their own storage quirks, examples of which include multiple ticker symbols for equities and expiration dates for futures not to mention any specific OTC data This needs to be factored in to the platform design. Frequency of strategy is likely to be one of the biggest drivers of how the technology stack will be defined Strategies employing data more frequently than minutely or secondly bars require significant consideration with regards to performance. A strategy exceeding secondly bars ie tick data leads to a performance driven design as the primary requirement For high frequency strategies a substantial amount of market data will need to be stored and evaluated Software such as HDF5 or kdb are commonly used for these roles. In order to process the extensive volumes of data needed for HFT applications, an extensively optimised backtester and execution system must be used CC possibly with some assembler is likely to the strongest language candidate Ultra-high frequency strategies will almost certainly require custom hardware such as FPGAs, exchange co-location and kernal network interface tuning. Research Systems. Research systems typically involve a mixture of interactive development and automated scripting The former often takes place within an IDE such as Visual Studio, MatLab or R Studio The latter involves extensive numerical calculations over numerous parameters and data points This leads to a language choice providing a straightforward environment to test code, but also provides sufficient performance to evaluate strategies over multiple parameter dimensions. Typical IDEs in this space include Microsoft Visual CC , which contains extensive debugging utilities, code completion capabilities via Intellisense and straightforward overviews of the entire project stack via the database ORM, LINQ MatLab which is designed for extensive numerical linear algebra and vectorised operations, but in an interactive console manner R Studio which wraps the R statistical language console in a fully-fledged IDE Eclipse IDE for Linux Java and C and semi-proprietary IDEs such as Enthought Canopy for Python, which include data analysis libraries such as NumPy SciPy scikit-learn and pandas in a single interactive console environment. For numerical backtesting, all of the above languages are suitable, although it is not necessary to utilise a GUI IDE as the code will be executed in the background The prime consideration at this stage is that of execution speed A compiled language such as C is often useful if the backtesting parameter dimensions are large Remember that it is necessary to be wary of such systems if that is the case. Interpreted languages such as Python often make use of high-performance libraries such as NumPy pandas for the backtesting step, in order to maintain a reasonable degree of competitiveness with compiled equivalents Ultimately the language chosen for the backtesting will be determined by specific algorithmic needs as well as the range of libraries available in the language more on that below However, the language used for the backtester and research environments can be completely independent of those used in the portfolio construction, risk management and execution components, as will be seen. Portfolio Construction and Risk Management. The portfolio construction and risk management components are often overlooked by retail algorithmic traders This is almost always a mistake These tools provide the mechanism by which capital will be preserved They not only attempt to alleviate the number of risky bets, but also minimise churn of the trades themselves, reducing transaction costs. Sophisticated versions of these components can have a significant effect on the quality and consistentcy of profitability It is straightforward to create a stable of strategies as the portfolio construction mechanism and risk manager can easily be modified to handle multiple systems Thus they should be considered essential components at the outset of the design of an algorithmic trading system. The job of the portfolio construction system is to take a set of desired trades and produce the set of actual trades that minimise churn, maintain exposures to various factors such as sectors, asset classes, volatility etc and optimise the allocation of capital to various strategies in a portfolio. Portfolio construction often reduces to a linear algebra problem such as a matrix factorisation and hence performance is highly dependent upon the effectiveness of the numerical linear algebra implementation available Common libraries include uBLAS LAPACK and NAG for C MatLab also possesses extensively optimised matrix operations Python utilises NumPy SciPy for such computations A frequently rebalanced portfolio will require a compiled and well optimised matrix library to carry this step out, so as not to bottleneck the trading system. Risk management is another extremely important part of an algorithmic trading system Risk can come in many forms Increased volatility although this may be seen as desirable for certain strategies , increased correlations between asset classes , counter-party default, server outages, black swan events and undetected bugs in the trading code, to name a few. Risk management components try and anticipate the effects of excessive volatility and correlation between asset classes and their subsequent effect s on trading capital Often this reduces to a set of statistical computations such as Monte Carlo stress tests This is very similar to the computational needs of a derivatives pricing engine and as such will be CPU-bound These simulations are highly parallelisable see below and, to a certain degree, it is possible to throw hardware at the problem. Execution Systems. The job of the execution system is to receive filtered trading signals from the portfolio construction and risk management components and send them on to a brokerage or other means of market access For the majority of retail algorithmic trading strategies this involves an API or FIX connection to a brokerage such as Interactive Brokers The primary considerations when deciding upon a language include quality of the API, language-wrapper availability for an API, execution frequency and the anticipated slippage. The quality of the API refers to how well documented it is, what sort of performance it provides, whether it needs standalone software to be accessed or whether a gateway can be established in a headless fashion ie no GUI In the case of Interactive Brokers, the Trader WorkStation tool needs to be running in a GUI environment in order to access their API I once had to install a Desktop Ubuntu edition onto an Amazon cloud server to access Interactive Brokers remotely, purely for this reason. Most APIs will provide a C and or Java interface It is usually up to the community to develop language-specific wrappers for C , Python, R, Excel and MatLab Note that with every additional plugin utilised especially API wrappers there is scope for bugs to creep into the system Always test plugins of this sort and ensure they are actively maintained A worthwhile gauge is to see how many new updates to a codebase have been made in recent months. Execution frequency is of the utmost importance in the execution algorithm Note that hundreds of orders may be sent every minute and as such performance is critical Slippage will be incurred through a badly-performing execution system and this will have a dramatic impact on profitability. Statically-typed languages see below such as C Java are generally optimal for execution but there is a trade-off in development time, testing and ease of maintenance Dynamically-typed languages, such as Python and Perl are now generally fast enough Always make sure the components are designed in a modular fashion see below so that they can be swapped out out as the system scales. Architectural Planning and Development Process. The components of a trading system, its frequency and volume requirements have been discussed above, but system infrastructure has yet to be covered Those acting as a retail trader or working in a small fund will likely be wearing many hats It will be necessary to be covering the alpha model, risk management and execution parameters, and also the final implementation of the system Before delving into specific languages the design of an optimal system architecture will be discussed. Separation of Concerns. One of the most important decisions that must be made at the outset is how to separate the concerns of a trading system In software development, this essentially means how to break up the different aspects of the trading system into separate modular components. By exposing interfaces at each of the components it is easy to swap out parts of the system for other versions that aid performance, reliability or maintenance, without modifying any external dependency code This is the best practice for such systems For strategies at lower frequencies such practices are advised For ultra high frequency trading the rulebook might have to be ignored at the expense of tweaking the system for even more performance A more tightly coupled system may be desirable. Creating a component map of an algorithmic trading system is worth an article in itself However, an optimal approach is to make sure there are separate components for the historical and real - time market data inputs, data storage, data access API, backtester, strategy parameters, portfolio construction, risk management and automated execution systems. For instance, if the data store being used is currently underperforming, even at significant levels of optimisation, it can be swapped out with minimal rewrites to the data ingestion or data access API As far the as the backtester and subsequent components are concerned, there is no difference. Another benefit of separated components is that it allows a variety of programming languages to be used in the overall system There is no need to be restricted to a single language if the communication method of the components is language independent This will be the case if they are communicating via TCP IP, ZeroMQ or some other language-independent protocol. As a concrete example, consider the case of a backtesting system being written in C for number crunching performance, while the portfolio manager and execution systems are written in Python using SciPy and IBPy. Performance Considerations. Performance is a significant consideration for most trading strategies For higher frequency strategies it is the most important factor Performance covers a wide range of issues, such as algorithmic execution speed, network latency, bandwidth, data IO, concurrency parallelism and scaling Each of these areas are individually covered by large textbooks, so this article will only scratch the surface of each topic Architecture and language choice will now be discussed in terms of their effects on performance. The prevailing wisdom as stated by Donald Knuth one of the fathers of Computer Science, is that premature optimisation is the root of all evil This is almost always the case - except when building a high frequency trading algorithm For those who are interested in lower frequency strategies, a common approach is to build a system in the simplest way possible and only optimise as bottlenecks begin to appear. Profiling tools are used to determine where bottlenecks arise Profiles can be made for all of the factors listed above, either in a MS Windows or Linux environment There are many operating system and language tools available to do so, as well as third party utilities Language choice will now be discussed in the context of performance. C , Java, Python, R and MatLab all contain high-performance libraries either as part of their standard or externally for basic data structure and algorithmic work C ships with the Standard Template Library, while Python contains NumPy SciPy Common mathematical tasks are to be found in these libraries and it is rarely beneficial to write a new implementation. One exception is if highly customised hardware architecture is required and an algorithm is making extensive use of proprietary extensions such as custom caches However, often reinvention of the wheel wastes time that could be better spent developing and optimising other parts of the trading infrastructure Development time is extremely precious especially in the context of sole developers. Latency is often an issue of the execution system as the research tools are usually situated on the same machine For the former, latency can occur at multiple points along the execution path Databases must be consulted disk network latency , signals must be generated operating syste, kernal messaging latency , trade signals sent NIC latency and orders processed exchange systems internal latency. For higher frequency operations it is necessary to become intimately familiar with kernal optimisation as well as optimisation of network transmission This is a deep area and is significantly beyond the scope of the article but if an UHFT algorithm is desired then be aware of the depth of knowledge required. Caching is very useful in the toolkit of a quantitative trading developer Caching refers to the concept of storing frequently accessed data in a manner which allows higher-performance access, at the expense of potential staleness of the data A common use case occurs in web development when taking data from a disk-backed relational database and putting it into memory Any subsequent requests for the data do not have to hit the database and so performance gains can be significant. For trading situations caching can be extremely beneficial For instance, the current state of a strategy portfolio can be stored in a cache until it is rebalanced, such that the list doesn t need to be regenerated upon each loop of the trading algorithm Such regeneration is likely to be a high CPU or disk IO operation. However, caching is not without its own issues Regeneration of cache data all at once, due to the volatilie nature of cache storage, can place significant demand on infrastructure Another issue is dog-piling where multiple generations of a new cache copy are carried out under extremely high load, which leads to cascade failure. Dynamic memory allocation is an expensive operation in software execution Thus it is imperative for higher performance trading applications to be well-aware how memory is being allocated and deallocated during program flow Newer language standards such as Java, C and Python all perform automatic garbage collection which refers to deallocation of dynamically allocated memory when objects go out of scope. Garbage collection is extremely useful during development as it reduces errors and aids readability However, it is often sub-optimal for certain high frequency trading strategies Custom garbage collection is often desired for these cases In Java, for instance, by tuning the garbage collector and heap configuration, it is possible to obtain high performance for HFT strategies. C doesn t provide a native garbage collector and so it is necessary to handle all memory allocation deallocation as part of an object s implementation While potentially error prone potentially leading to dangling pointers it is extremely useful to have fine-grained control of how objects appear on the heap for certain applications When choosing a language make sure to study how the garbage collector works and whether it can be modified to optimise for a particular use case. Many operations in algorithmic trading systems are amenable to parallelisation This refers to the concept of carrying out multiple programmatic operations at the same time, ie in parallel So-called embarassingly parallel algorithms include steps that can be computed fully independently of other steps Certain statistical operations, such as Monte Carlo simulations, are a good example of embarassingly parallel algorithms as each random draw and subsequent path operation can be computed without knowledge of other paths. Other algorithms are only partially parallelisable Fluid dynamics simulations are such an example, where the domain of computation can be subdivided, but ultimately these domains must communicate with each other and thus the operations are partially sequential Parallelisable algorithms are subject to Amdahl s Law which provides a theoretical upper limit to the performance increase of a parallelised algorithm when subject to N separate processes eg on a CPU core or thread. Parallelisation has become increasingly important as a means of optimisation since processor clock-speeds have stagnated, as newer processors contain many cores with which to perform parallel calculations The rise of consumer graphics hardware predominently for video games has lead to the development of Graphical Processing Units GPUs , which contain hundreds of cores for highly concurrent operations Such GPUs are now very affordable High-level frameworks, such as Nvidia s CUDA have lead to widespread adoption in academia and finance. Such GPU hardware is generally only suitable for the research aspect of quantitative finance, whereas other more specialised hardware including Field-Programmable Gate Arrays - FPGAs are used for U HFT Nowadays, most modern langauges support a degree of concurrency multithreading Thus it is straightforward to optimise a backtester, since all calculations are generally independent of the others. Scaling in software engineering and operations refers to the ability of the system to handle consistently increasing loads in the form of greater requests, higher processor usage and more memory allocation In algorithmic trading a strategy is able to scale if it can accept larger quantities of capital and still produce consistent returns The trading technology stack scales if it can endure larger trade volumes and increased latency, without bottlenecking. While systems must be designed to scale, it is often hard to predict beforehand where a bottleneck will occur Rigourous logging, testing, profiling and monitoring will aid greatly in allowing a system to scale Languages themselves are often described as unscalable This is usually the result of misinformation, rather than hard fact It is the total technology stack that should be ascertained for scalability, not the language Clearly certain languages have greater performance than others in particular use cases, but one language is never better than another in every sense. One means of managing scale is to separate concerns, as stated above In order to further introduce the ability to handle spikes in the system ie sudden volatility which triggers a raft of trades , it is useful to create a message queuing architecture This simply means placing a message queue system between components so that orders are stacked up if a certain component is unable to process many requests. Rather than requests being lost they are simply kept in a stack until the message is handled This is particularly useful for sending trades to an execution engine If the engine is suffering under heavy latency then it will back up trades A queue between the trade signal generator and the execution API will alleviate this issue at the expense of potential trade slippage A well-respected open source message queue broker is RabbitMQ. Hardware and Operating Systems. The hardware running your strategy can have a significant impact on the profitability of your algorithm This is not an issue restricted to high frequency traders either A poor choice in hardware and operating system can lead to a machine crash or reboot at the most inopportune moment Thus it is necessary to consider where your application will reside The choice is generally between a personal desktop machine, a remote server, a cloud provider or an exchange co-located server. Desktop machines are simple to install and administer, especially with newer user friendly operating systems such as Windows 7 8, Mac OSX and Ubuntu Desktop systems do possess some significant drawbacks, however The foremost is that the versions of operating systems designed for desktop machines are likely to require reboots patching and often at the worst of times They also use up more computational resources by the virtue of requiring a graphical user interface GUI. Utilising hardware in a home or local office environment can lead to internet connectivity and power uptime problems The main benefit of a desktop system is that significant computational horsepower can be purchased for the fraction of the cost of a remote dedicated server or cloud based system of comparable speed. A dedicated server or cloud-based machine, while often more expensive than a desktop option, allows for more significant redundancy infrastructure, such as automated data backups, the ability to more straightforwardly ensure uptime and remote monitoring They are harder to administer since they require the ability to use remote login capabilities of the operating system. In Windows this is generally via the GUI Remote Desktop Protocol RDP In Unix-based systems the command-line Secure SHell SSH is used Unix-based server infrastructure is almost always command-line based which immediately renders GUI-based programming tools such as MatLab or Excel to be unusable. A co-located server, as the phrase is used in the capital markets, is simply a dedicated server that resides within an exchange in order to reduce latency of the trading algorithm This is absolutely necessary for certain high frequency trading strategies, which rely on low latency in order to generate alpha. The final aspect to hardware choice and the choice of programming language is platform-independence Is there a need for the code to run across multiple different operating systems Is the code designed to be run on a particular type of processor architecture, such as the Intel x86 x64 or will it be possible to execute on RISC processors such as those manufactured by ARM These issues will be highly dependent upon the frequency and type of strategy being implemented. Resilience and Testing. One of the best ways to lose a lot of money on algorithmic trading is to create a system with no resiliency This refers to the durability of the sytem when subject to rare events, such as brokerage bankruptcies , sudden excess volatility, region-wide downtime for a cloud server provider or the accidental deletion of an entire trading database Years of profits can be eliminated within seconds with a poorly-designed architecture It is absolutely essential to consider issues such as debuggng, testing, logging, backups, high-availability and monitoring as core components of your system. It is likely that in any reasonably complicated custom quantitative trading application at least 50 of development time will be spent on debugging, testing and maintenance. Nearly all programming languages either ship with an associated debugger or possess well-respected third-party alternatives In essence, a debugger allows execution of a program with insertion of arbitrary break points in the code path, which temporarily halt execution in order to investigate the state of the system The main benefit of debugging is that it is possible to investigate the behaviour of code prior to a known crash point. Debugging is an essential component in the toolbox for analysing programming errors However, they are more widely used in compiled languages such as C or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements Despite this tendency Python does ship with the pdb which is a sophisticated debugging tool The Microsoft Visual C IDE possesses extensive GUI debugging utilities, while for the command line Linux C programmer, the gdb debugger exists. Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code-paths, helping to ensure that a system behaves as it should A more recent paradigm is known as Test Driven Development TDD , where test code is developed against a specified interface with no implementation Prior to the completion of the actual codebase all tests will fail As code is written to fill in the blanks , the tests will eventually all pass, at which point development should cease. TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully In C , Boost provides a unit testing framework In Java, the JUnit library exists to fulfill the same purpose Python also has the unittest module as part of the standard library Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options. In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database Logs are a first line of attack when hunting for unexpected program runtime behaviour Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed. Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often lead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns. While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now All aspects of the system should be considered for monitoring System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information. Trading metrics such as abnormal prices volume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectors markets should also be continuously monitored Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method email, SMS, automated phone call depending upon the severity of the metric. System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager However, as a sole trading developer, these metrics must be established as part of the larger design Many solutions for monitoring exist proprietary, hosted and open source , which allow extensive customisation of metrics for a particular use case. Backups and high availability should be prime concerns of a trading system Consider the following two questions 1 If an entire production database of market data and trading history was deleted without backups how would the research and execution algorithm be affected 2 If the trading system suffers an outage for an extended period with open positions how would account equity and ongoing profitability be affected The answers to both of these questions are often sobering. It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data Many individuals do not test a restore strategy If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment. Similarly, high availability needs to be baked in from the start Redundant infrastructure even at additional expense must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems I won t delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system. Choosing a Language. Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised. Type Systems. When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed A statically-typed language performs checks of the types eg integers, floats, custom classes etc during the compilation process Such languages include C and Java A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime Such languages include Python, Perl and JavaScript. For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors However, type-checking doesn t catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations Dynamic languages ie those that are dynamically-typed can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check For this reason, the concept of TDD see above and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone. Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language , simply because the type and thus memory requirements are known at compile-time In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit Libraries for dynamic languages, such as NumPy SciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays. Open Source or Proprietary. One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary commercial or open source technologies There are advantages and disadvantages to both approaches It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensing maintenance costs. The Microsoft stack including Visual C , Visual C and MathWorks MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software Both tools have had significant battle testing in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds. Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both The software allows cohesive integration with multiple languages such as C , C and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ MatLab also has many plugins libraries some free, some commercial for nearly any quantitative research domain. There are also drawbacks With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free Microsoft tools play well with each other, but integrate less well with external code Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned. MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive. Open source tools have been industry grade for sometime Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQL PostgreSQL, Python , R, C and Java in high-performance production roles However, they are far from restricted to this domain Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats. The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time Python and R require far fewer lines of code LOC to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process. Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so unless in the HFT space , it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity Documentation is excellent and bugs at least for core libraries remain scarce. Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces A typical Linux server such as Ubuntu will often be fully command-line oriented In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks There are mechanisms for integrating with C in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming. While proprietary software is not immune from dependency versioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer. I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies In particular I use Ubuntu, MySQL, Python, C and R The maturity, community size, ability to dig deep if problems occur and lower total cost ownership TCO far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations Having said that, Microsoft Visual Studio especially for C is a fantastic Integrated Development Environment IDE which I would also highly recommend. Batteries Included. The header of this section refers to the out of the box capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they This is where mature languages have an advantage over newer variants C , Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, operating system interaction, GUIs, regular expressions regex , iteration and basic algorithms. C is famed for its Standard Template Library STL which contains a wealth of high performance data structures and algorithms for free Python is known for being able to communicate with nearly any other type of system protocol especially the web , mostly through its own standard library R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance. Outside of the standard libraries, C makes use of the Boost library, which fills in the missing parts of the standard library In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C 11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency. Python has the high performance NumPy SciPy Pandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL MySQL C , JDBC Java MatLab , MySQLdb MySQL Python and psychopg2 PostgreSQL Python Python can even communicate with R via the RPy plugin. An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API Most APIs natively support C and Java, but some also support C and Python, either directly or with community-provided wrapper code to the C APIs In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol. As is now evident, the choice of programming language s for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries. The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be plugged in for different aspects of a trading stack, as and when requirements change A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it. Just Getting Started with Quantitative Trading.