Outomatiese handel stelsel bronkode

Trading Systems Kodering handel stelsels is eenvoudig stelle reëls wat handelaars gebruik om hul inskrywings en uitgange te bepaal van 'n posisie. Die ontwikkeling en gebruik van handel stelsels kan help handelaars bereik konsekwente opbrengste, terwyl die beperking van risiko. In 'n ideale situasie, moet handelaars voel soos robotte, die uitvoering van ambagte stelselmatig en sonder emosie. So, miskien youve gevra jouself: Wat is 'n robot te verhoed handel my stelsel Die antwoord: Niks Hierdie handleiding sal jou bekendstel aan die gereedskap en tegnieke wat jy kan gebruik om jou eie outomatiese handel stelsel te skep. Hoe word outomatiese handel stelsels geskep outomatiese handel stelsels is geskep deur die omskakeling van jou handel stelsels reëls in kode wat jou rekenaar kan verstaan. Jou rekenaar loop dan die reëls deur jou handel sagteware wat lyk vir ambagte wat voldoen aan jou reëls. Ten slotte, is die ambagte outomaties geplaas met jou makelaar. Hierdie handleiding sal fokus op die tweede en derde dele van die proses, waar jou reëls is omskep in 'n kode wat jou handel sagteware kan verstaan ​​en gebruik. Wat Trading sagteware ondersteun outomatiese handel stelsels Daar is baie handel programme wat ondersteun outomatiese handel stelsels. Sommige sal outomaties genereer en plek ambagte met jou makelaar. Ander sal outomaties vind ambagte wat pas by jou kriteria, maar vereis dat jy die opdragte met jou makelaar hand plaas. Verder, ten volle outomatiese handel programme vereis dikwels dat jy spesifieke makelaars dat sodanige eienskappe wat jy kan ook 'n addisionele magtiging voltooi ondersteun. Voor - en nadele outomatiese handel stelsels het 'n paar voordele, maar hulle het ook hul nadele. Na alles, as iemand 'n handel stelsel wat outomaties gemaak geld al die tyd gehad het, kan hy of sy sou letterlik self 'n geld maak masjien Voordele: 'n outomatiese stelsel neem die emosie en besig-werk van die saak, wat jou toelaat om te fokus op die verbetering van jou strategie en geldbestuur reëls. 13 keer 'n winsgewende stelsel is ontwikkel, dit vereis geen werk van jou kant totdat dit breek, of marktoestande vereis 'n verandering. Nadele: As die stelsel nie behoorlik gekodeer en getoets, kan groot verliese baie vinnig gebeur. 13 Soms is dit onmoontlik om sekere reëls in kode sit, wat dit moeilik maak om 'n outomatiese handel stelsel te ontwikkel. In hierdie handleiding sal jy leer hoe om te beplan en te ontwerp 'n outomatiese handel stelsel, hoe om dit te ontwerp vertaal in kode wat jou rekenaar sal verstaan, hoe om jou plan te toets om optimale prestasie te verseker en, ten slotte, hoe om jou stelsel te gebruik geneem. Trading Systems Kodering: Stelsel DesignSubscribe om nuus te gebruik vir die nuutste insigte en ontleding Dankie vir jou inskrywing om Investopedia insigte - Nuus om te gebruik. Outomatiese handel stelsels te verminder emosies, voorsiening te maak vir vinniger orde inskrywing, lei tot groter konsekwentheid en los vlieënier fout probleme. Stelsels handelaars verdeel hul tyd tussen handel, ontwikkeling, back testing, optimalisering en vorentoe toets, om lewensvatbare en hoë-waarskynlikheid handel stelsels te skep. Outomatiese forex sagteware skanderings die mark vir gunstige ambagte op grond van jou insette. Vind meer uit oor hierdie waardevolle buitelandse valuta instrument. Deur vermenging goeie analise met 'n doeltreffende implementering, kan jy dramaties verbeter jou wins in hierdie mark. Leer om struktuur te voeg tot jou handel metodes met dié ses belangrike stappe. Die meeste makelaars sal u voorsien van handel rekords, maar it039s ook belangrik om tred te hou op jou eie te hou. Sagteware dag handel vinnige en outomatiese gemaak - des te meer rede om as deurdagte as moontlik wees wanneer die keuse van die regte een vir jou behoeftes. Investopedia verduidelik: Die globale interkonneksie van betaling stelsels VS maak kommersiële en finansiële oordragte moontlik. Kwelvrae Waardevermindering kan gebruik word as 'n belasting-aftrekbare uitgawe aan belasting koste te verminder, versterk kontantvloei Leer hoe Warren Buffett het so suksesvol deur sy bywoning van verskeie gesogte skole en sy werklike ervarings. Die CFA Instituut stel 'n individu 'n onbeperkte bedrag van pogings om elke examination. Although jy die eksamen kan probeer. Meer inligting oor die gemiddelde aandelemark ontleder salarisse in die VSA en ander faktore wat salarisse en algehele vlakke beïnvloed. Kwelvrae Waardevermindering kan gebruik word as 'n belasting-aftrekbare uitgawe aan belasting koste te verminder, versterk kontantvloei Leer hoe Warren Buffett het so suksesvol deur sy bywoning van verskeie gesogte skole en sy werklike ervarings. Die CFA Instituut stel 'n individu 'n onbeperkte bedrag van pogings om elke examination. Although jy die eksamen kan probeer. Meer inligting oor die gemiddelde aandelemark ontleder salarisse in die VSA en ander faktore wat salarisse en algehele levels. Code Library System handel kode beïnvloed word versprei in verskeie poste, is dit dalk 'n goeie idee om dit alles te konsolideer in een plek (hier) voor dit alles wees raak 'n bietjie te slordig Ek skryf ook maandeliks vir tegniese ontleding van aandele en kommoditeite (TASC) tydskrif in hul Trader8217s Wenke artikel (meestal Trading Blox-kode). Hier vind dit alles onder vir jou insae: 8212 TASC tydskrif Traders8217 Wenke 8212 TASC Handelaars Wenke (April 2010): Gewysig Deel prys tendens aanwyser in Excel In die artikel Gewysig Deel-prys tendens aanwyser in hierdie uitgawe, skrywer David Hawkins bespreek 'n verandering van die volume-prys tendens aanwyser (VPT), ​​reeds op grond van die volume aanwyser on-balans oorspronklik ontwikkel deur Joseph Granville. skakel na traders8217 wenke skakel na Excel-lêer TASC Handelaars Wenke (Mei 2010): gladstryking b in Trading Blox In 8220Smoothing die Bollinger b8221 artikel, skrywer Sylvain Vervoort verduidelik hoe om geraas te verwyder van die tradisionele b aanwyser, wat gebruik word om duidelik draaipunte en verskille te identifiseer . skakel na traders8217 wenke skakel na TBX lêer TASC Handelaars Wenke (Desember 2010): Hull bewegende gemiddelde in die handel Indekse Met die romp bewegende gemiddelde in daardie saak, skrywer Max Gardner verduidelik hoe om die Hull bewegende gemiddelde vir 'n lang termyn marktydsberekening te gebruik. skakel na traders8217 wenke skakel na TBX lêer 8212 MISC 8212 8212 CSI onregverdige voordeel API 8212 RetrieveBackAdjustedContract2 API funksie dokumentasie verwysingsgids op hierdie noodsaaklike funksie uit CSI API dokument. skakel na die oorspronklike post skakel na RTF dokument ophaal back-aangepaste termynkontrak Sommige voorbeeld kode in C met behulp van die API te bekom een ​​van die belangrikste funksie om enige termynkontrak met 'n tipe van terug-aanpassing wat aangebied word deur CSI haal. skakel na die oorspronklike post skakel na C bron lêer CSI individuele kontrakte Extractor A nut om individuele kontrakte van CSI8217s onregverdige voordeel databasis in eenvoudige teks lêers te onttrek. skakel na die oorspronklike post skakel na zip lêer bevat EXE 8212 Trading Blox 8212 MMDI Portefeulje Filter Variasie op die klassieke MACD Portefeulje Filter, met behulp van die Moving Mediaan aanwyser in plaas van die standaard bewegende gemiddelde vir die vinnige gemiddelde. skakel na die oorspronklike post skakel na lêer (TBX) Verbeterde Vortex en Avx Aanwysers en Avx stelsel blok Die oorspronklike Vortex aanwyser het 'n fout (gaping hantering van nie-Forex markte) en het 'n eksponensiële bewegende gemiddelde gebruik vir glad. Dit is my verbeterde weergawe met 'n basiese omkeer stelsel wat dit gebruik vir inskrywings / uitgange skakel na die oorspronklike post skakel na zip lêer (met: Vortex aanwyser 038 Avx hulp blok lêer (TBX), Avx Entry afrit blok (TBX), Avx System (TBS )) 8212 R Kode 8212 Walk-forward implementering van Vince8217s HEFBOOM Space Model Utilises die LSPM R pakket (deur Josh Ulrich) in 'n loop-vorentoe benadering toe te laat vir 'n aangepaste toets toets metode. skakel na die oorspronklike post met die nodige verduidelikings R-kode lêer 8212 AmiBroker 8212 e-verhouding berekening Die e-verhouding is 'n praktiese manier om te evalueer die rand van 'n spesifieke komponent van 'n stelsel sonder om die stelsel te toets as 'n geheel (dws rand van die net inskrywing sein). skakel na die oorspronklike post (sluit al die nodige kode brokkies en logika) 8212 TradersStudio 8212 e-verhouding berekening vir Donchian Channel Breakout stelsel Hierdie kode bevat die nodige generiese kode vir die e-verhouding te bereken asook 'n implementering van die berekening van toepassing op 'n Donchian Channel Breakout inskrywing sein. skakel na die oorspronklike post skakel na zip lêer (met Donchian Channel aanwyser TS-kode, Custom handel Verslag TS-kode, Koop System TS-kode, verkoop System TS-kode, Excel e-verhouding makro (tekslêer), Excel byvoorbeeld werkboek) Alle inhoud Copyright Au. Tra. Sy blog - outomatiese handel SystemIt nie die geval blyk Moontlike. Maar dit is met ons algoritme handel strategieë Dit nie die geval moontlik lyk. Een algoritmiese stelsel handel met soveel tendens identifikasie, siklus analise, koop / verkoop kant volume vloei, verskeie handel strategieë, dinamiese inskrywing, teiken en stop pryse, en ultra-vinnige sein tegnologie. Maar dit is. Trouens, AlgoTrades algoritmiese handel stelsel platform is die enigste een van sy soort. Nie meer op soek na warm voorrade, sektore, kommoditeite, indekse, of opinies lees mark. Algotrades doen al die soek, tydsberekening en handel vir jou gebruik van ons algoritmiese handel stelsel. AlgoTrades beproefde strategieë kan met die hand, gevolg deur die ontvangs van e-pos en sms-boodskappe, of dit kan 100 hands-free handel, sy aan jou Jy kan op enige tyd draai op / af outomatiese handel, sodat jy altyd in beheer van jou bestemming wees. Outomatiese handel stelsels vir Savvy Beleggers Kopiereg 2016 - ALGOTRADES - outomatiese Algorithmic Trading System CFTC REËL 4.41 - hipotetiese of gesimuleerde prestasieresultate sekere beperkings. Anders as 'n werklike vertoningslys, MOENIE gesimuleerde uitslae verteenwoordig werklike handel. Ook, omdat Die bedrywe HET NIE uitgevoer, kan die resultate is onder-OF-OOR vergoed vir die impak, indien enige, van SEKERE markfaktore, soos 'n gebrek aan likiditeit. Gesimuleerde TRADING programme in die algemeen ook onderhewig aan die feit dat hulle is ontwerp met die voordeel van agterna. GEEN VERTEENWOORDIGING gemaak DAT ENIGE rekening of waarskynlik om voordeel te trek of verliese soortgelyk aan dié wat ACHIEVE. Geen voorstelling gemaak of geïmpliseer dat die gebruik van die algoritmiese handel stelsel inkomste sal genereer of 'n wins te waarborg. Daar is 'n aansienlike risiko van verlies wat verband hou met termynkontrakte handel en handel beursverhandelde fondse. Futures handel en handel beursverhandelde fondse behels 'n aansienlike risiko van verlies en is nie geskik vir almal. Hierdie resultate is gebaseer op gesimuleerde of hipotetiese prestasie resultate wat sekere inherente beperkings het. In teenstelling met die bedrag wat in 'n werklike prestasie rekord resultate, moenie hierdie resultate nie verteenwoordig werklike handel. Ook, omdat hierdie ambagte het nie eintlik uitgevoer, hierdie resultate kan hê onder-of oor-vergoed vir die impak, indien enige, van sekere mark faktore, soos 'n gebrek aan likiditeit. Gesimuleerde of hipotetiese handel programme in die algemeen is ook onderhewig aan die feit dat hulle is ontwerp met die voordeel van agterna. Geen voorstelling gemaak word dat enige rekening sal of waarskynlik winste of verliese soortgelyk aan dié bereik wat gewys. Inligting op hierdie webwerf is opgestel sonder inagneming van enige spesifieke beleggingsdoelwitte beleggers, finansiële situasie en behoeftes en verder beveel intekenaars om nie op te tree op enige inligting sonder om spesifieke advies van hul finansiële adviseurs nie staatmaak op inligting van die webwerf as die primêre basis vir hul beleggingsbesluite en om hul eie risikoprofiel, risikotoleransie, en hul eie stop verliese te oorweeg. - Aangedryf deur omvou WordPress ThemeCOMPLETE HIERDIE VORM TE ONTVANG JOU GRATIS-beurs ebook, INLIGTING KIT amp ons outomatiese-beurs DEMOS Dit robot handel sagteware is 'n ten volle outomatiese-beurs stelsel wat sal handel in die mark vir jou 100 sonder toesig VIEW. Pick of bou 'n strategie, draai dit op en loop weg. Ons robot handel sagteware sal die res hanteer. 100 punt en klik geen ontwikkeling Vereiste Geen makelaarsloon rekening vereis om 'n maksimum wins te begin tydens die mark vooruitgang skep en toets strategieë in real-time Ons waardeer jou privaatheid en sal jou inligting met enige buite-agentskappe nie deel. Disclaimer: Die Voorbeeld strategieë is slegs vir demonstrasie. Robot Trading Systems maak nie koop, verkoop, of in besit wees aanbevelings. Unieke ervarings en vorige vertonings waarborg nie toekomstige resultate. Robot Trading Systems is sagteware verwante maatskappye en nie gelisensieer makelaar handelaars. Belegging in die aandelemark kan beskou word as 'n hoë risiko en deelnemers moet konsulteer met hul finansiële adviseurs met betrekking tot risiko en geskiktheid. Maklik en intelligent te skep 'n-beurs strategie: (lees verder.) Daar moet 'n stap-vir-stap gids om beginner handelaars te wys hoe om 'n handel strategie te skep. Is daar off-the-shelf strategieë wat vir jou gebruik beskikbaar is, is daar geen gelde betrokke of is dit gratis aangebied Kan jy verander die van die rak af strategieë Let daarop dat maatskappye nie moet waarborg dat jy 'n sekere opbrengs. Die beste maatskappye sal 'n lang en kort-beurs strategieë beskikbaar teen geen koste nie en sal toelaat dat die voorraad handelaar om hul eie te skep. Sommige maatskappye sal selfs toelaat om strategieë uit 'n lys vriende kopieer. Een grootte pas nie almal nie. As die maatskappy nie die geval is vir jou die besonderhede van die strategie of hoekom hulle gekies of beveel 'n sekere voorraad, dan is sy nie raadsaam om dit te gebruik. Jy kan overpaying vir eie dienste en kan in staat wees om gratis aandelemark wenke en aanbevelings aanlyn wat vergelykbaar sal voer te bekom. By robot Trading sagteware, is daar geen fooi vir enige strategie. Baie robot handel sagteware outomatiese handel sagteware gebruikers het goedgunstiglik aangebied die strategieë wat hulle ontwikkel vir publieke gebruik. Jy kan die strategieë te gebruik soos of jy kan dit enige manier wat jy wil verander. Natuurlik, kan jy jou eie strategieë van nuuts af ontwikkel. Die meeste gebruikers toets enige strategie wat hulle loop in die simulator af vir 'n tydperk van tyd voordat live gaan met die werklike fondse. Het 'n lang en 'n kort strategie per rekening: (. Lees meer) As gevolg van die grootte van die aanlyn-verhandelingsplatform, kan daar 'n beperking op die aantal strategieë wat jy op elke rekening kan gelaai word. Byvoorbeeld, as jy wil twee lang handel strategieë uit te voer, kan twee rekeninge wat jy nodig het. Ook bevestig as jy genoeg geheue op jou rekenaar vir twee of meer rekeninge. Robot handel sagteware laat jou toe om 'n lang en 'n kort strategie per rekening hardloop. Ervare aktiewe handelaars kan twee of meer lewendige lang en kort strategieë uit te voer, terwyl hulle bykomende rekeninge vir strategieë wat hulle toets in 'n simulator af. Hoe meer robuuste die outomatiese handel stelsel, hoe groter is die geheue vereistes. Bevestig hierdie voor jy inteken of die aankoop van 'n nuwe rekenaar. As jy aansoek doen vir meer as een rekening, sal jou rekenaar het genoeg geheue om beide loop of sal jy nodig het om 'n ekstra rekenaar of meer geheue te koop As jy 'n Mac, vra of die sagteware werk op Mac, as nie almal doen. Wil jy dalk 'n rekenaar is slegs bedoel vir jou outomatiese-beurs programme en hardloop ander woordverwerking of spreadsheet programme op 'n aparte rekenaar. Kies uit honderde tegniese aanwysers: (lees verder.) Daar is letterlik honderde van aanwysers wat voorraad handelaars kan gebruik om te bepaal watter aandele om te koop en te verkoop en wanneer. Die mees omvattende programme sal honderde meters van tegniese ontleding, soos Bollinger Bands bied, en 'n paar sal selfs aanwysers vir Kandelaar Grafiek formasies in te sluit. Robot handel programme gebruik hierdie aanwysers aan voorwaardes waaronder aanlyn belê sal plaasvind stel. By robot Trading sagteware, ons het meer as 500 tegniese aanwysers. Cool Handel is 'n reëlgebaseerde verhandelingsplatform. Aanwysers word gebruik om aandele te kies vir jou horlosie lys, om nuwe posisies oop te maak, toe te voeg tot die huidige posisies as jy kies, en om jou poste te verlaat. Jy kan jou horlosie lys reëls kopieer na jou oop posisie reëls of voeg by huidige posisie reëls om dit nog meer gebruikersvriendelik te maak. Jy kan selfs 'n snel aanwysers dat slegs aktief by 'n bepaalde tyd. Byvoeg of verwyder reëls is so eenvoudig soos op die reël voeg of te verwyder gekies Reëls buttonsno programmering vereis kliek hier om die lys van tegniese aanwysers Simuleer strategieë in reële tyd te sien voordat lewendige loop: (. Lees meer) Die meeste handelaars sal saamstem dat theyd hou toets 'n stelsel te ry voordat dit gebruik word. Sommige programme toelaat dat dit deur middel van back-toets, waarin die program maak gebruik van historiese data na die ambagte te voer en jou bekend maak wat hulle sou gewees het. Dit is nie altyd akkuraat, want daar is baie data wat nodig is om 'n deeglike back-toets en sy byna onmoontlik om al die omstandighede herhaal met net die historiese data uit te voer. Daarbenewens hoe die stelsel uitgevoer word in 'n mark verlede maand of verlede jaar dui nie hoe dit sal optree in die hier en nou. Die beste outomatiese handel sagteware sal jou laat oefen-beurs behulp van 'n lewendige real-time data voer tydens die mark ure. Dit is die voorkeur-metode, soos dit handelaars gee 'n baie realistiese siening van hoe hulle handel strategie presteer en die vermoë om die hoogtepunte en laagtepunte van die daaglikse handel voel sonder om te belê die regte geld. As jy ambagte kan simuleer, jy is nie nodig om 'n werklike makelaars rekening oop te maak totdat jy gaan woon met die regte geld. Vra of daar 'n beperking op hoe lank jy kan hardloop in die simulasie af. Een van die hoogtepunte van robot handel sagteware is sy vermoë om strategieë te boots in reële tyd onbepaald voordat jy dit live hardloop. Robot handel sagteware het sy eie data voed, wat jou toelaat om die strategieë in 'n simulator af hardloop. Jy moet ook kyk na die grootte van die handel lotsare hulle 100 aandele of 1000 aandele Wanneer jy sien hoe die strategie presteer, kan jy veranderinge aan te bring of te bepaal watter makelaar is die beste om te gebruik, gebaseer gedeeltelik af van die grootte van jou ambagte. Hierdie funksie is onontbeerlik, as handelaars wat hul geldwaarde selde 'n strategie uit te voer sonder om eers te toets. Outomaties Voer Jou Trading Strategie: (lees verder.) Selfs terwyl jy weg van jou rekenaar Net die beste-beurs sagteware outomaties voer jou handel strategie, selfs terwyl jy weg van jou rekenaar. Vir die seldsame program wat hierdie vermoë het, sy gedoen op grond van die handelaar te kies tegniese aanwysers, vergelyking operateurs en numeriese insette wat die opening sal aktiveer, toe te voeg tot, of eindvoorraad posisies. In wese, die A-reëls gedryf sagteware stelsel. Die handelaar kan kies uit honderde historiese aanwysers wat die aandele vorige toestande. Die aanwysers moet daagliks opgedateer met die nuutste data. Programme wat outomaties kan handel is die room van die aanlyn belê sagteware oes. Hulle neem die emosie uit te belê. Lang tyd handelaars rapporteer dat die eenvoudigste strategieë, toe gelaat om te loop op hul eie vir lang tye uit te voer beste. Die program moet ook 'n handleiding ignoreer sodat die voorraad handelaar hand 'n handelsmerk kan plaas asook. Spesifiek vra of die robot handel stelsel het hierdie vermoë. Baie mark hulself as die verskaffing van outomatiese handel sagteware, maar is nie werklik outomatiese. Robot Trading sagteware is ten volle outomatiese Trouens, dit is die enigste ten volle outomatiese robot handelaar bestaan. Jy kan letterlik stel jou outomatiese handelaar elke dag outomaties begin, gaan af te werk, gholf, of inkopies en maak seker jou winste nadat jy terugkeer. eindig faqBest Programmering taal vir Algorithmic Trading Systems Deur Michael Saal-Moore op 26 Julie 2013 Een van die mees algemene vrae wat ek ontvang in die QS Koevert is Wat is die beste programmeertaal vir algoritmiese handel. Die kort antwoord is dat daar geen beste taal. Strategie parameters, prestasie, modulariteit, ontwikkeling, veerkragtigheid en koste moet al oorweeg. In hierdie artikel sal uiteensetting van die nodige komponente van 'n algoritmiese handel stelsel argitektuur en hoe besluite oor die implementering invloed op die keuse van taal. Eerstens, sal die belangrikste komponente van 'n algoritmiese handel stelsel in ag geneem word, soos die navorsing gereedskap, portefeulje-optimaliseerder, risikobestuurder en uitvoering enjin. Daarna sal verskillende handel strategieë ondersoek word en hoe hulle invloed op die ontwerp van die stelsel. In die besonder die frekwensie van die saak en die waarskynlike handel volume sal beide bespreek word. Sodra die handel strategie gekies is, is dit nodig om argitek die hele stelsel. Dit sluit in die keuse van hardeware, die bedryfstelsel (s) en stelsel veerkragtigheid teen seldsame, potensieel katastrofiese gebeure. Terwyl die argitektuur oorweeg word, moet daar behoorlik ag gegee word aan prestasie - beide om die navorsing gereedskap sowel as die lewendige uitvoering omgewing. Wat is die handel stelsel probeer om te doen voordat jy besluit op die beste taal waarmee 'n outomatiese handel stelsel is dit nodig om die vereistes te definieer skryf. Is die stelsel gaan suiwer uitvoering gebaseer Sal die stelsel vereis dat 'n risikobestuur of portefeulje konstruksie kursus sal die stelsel vereis dat 'n hoë-prestasie backtester Vir die meeste strategieë die handel stelsel kan verdeel word in twee kategorieë wees: Navorsing en sein generasie. Navorsing handel oor evaluering van 'n strategie prestasie oor historiese data. Die proses van evaluering van 'n handel strategie oor data voor mark staan ​​bekend as back testing. Die grootte van data en algoritmiese kompleksiteit sal 'n groot impak op die rekenaarmatige intensiteit van die backtester het. CPU spoed en samelopendheid is dikwels die beperkende faktore in die optimalisering van uitvoering navorsing spoed. Sein generasie is gemoeid met die opwekking van 'n stel van handel seine van 'n algoritme en sulke bestellings stuur na die mark, gewoonlik deur 'n makelaar. Vir sekere strategieë 'n hoë vlak van prestasie vereis. I / O kwessies soos netwerk bandwydte en latency is dikwels die beperkende faktor in die optimalisering van die uitvoering stelsels. So die keuse van tale vir elke komponent van jou hele stelsel kan heel anders wees. Tipe, frekwensie en volume van Strategie Die tipe algoritmiese strategie in diens sal 'n aansienlike impak op die ontwerp van die stelsel het. Dit sal nodig wees om te oorweeg die markte verhandel word, die konneksie na eksterne data verskaffers, die frekwensie en volume van die strategie, die kompromis tussen gemak van ontwikkeling en verbetering van die prestasie, sowel as enige persoonlike hardeware, insluitend mede geleë persoonlike bedieners, GPU's of FPGAs wat nodig mag wees. Die tegnologie keuses vir 'n lae-frekwensie Amerikaanse aandele strategie sal grootliks verskil van dié van 'n hoë-frekwensie statistiese arbitrage strategie handel oor die termynmark wees. Voor die keuse van taal baie data verskaffers moet geëvalueer alledaagse n strategie aan die hand. Dit sal nodig wees om verbinding met die verkoper, struktuur van enige APIs, tydigheid van die data, bergingsvereistes en veerkragtigheid te oorweeg in die lig van 'n ondernemer gaan af. Dit is ook wys om 'n vinnige toegang tot verskeie verskaffers in besit te neem Verskeie instrumente almal hul eie stoor eienaardighede, voorbeelde van wat insluit verskeie ENKELE simbole vir aandele en verval datums vir Toekomsnavorsing (nie aan enige spesifieke OTC data te noem). Dit moet ingereken in die platform ontwerp. Frekwensie van strategie is waarskynlik een van die grootste oorsake van hoe die tegnologie stapel sal gedefinieer word nie. Strategieë in diens data meer dikwels as fyn of tweedens bars vereis betekenisvolle ag met betrekking tot prestasie. 'N Strategie oorskry tweedens bars (bv merk data) lei tot 'n prestasiegedrewe ontwerp as die primêre vereiste. Vir 'n hoë frekwensie strategieë 'n aansienlike bedrag van die mark data sal moet word gestoor en geëvalueer. Sagteware soos HDF5 of KDB word algemeen gebruik vir hierdie rolle. Met die oog op die uitgebreide volumes van data wat nodig is vir HFT aansoeke te verwerk, moet 'n groot skaal new backtester en uitvoering stelsel gebruik word. C / C (moontlik met 'n paar assembler) is geneig om die sterkste taal kandidaat. Ultrahoëfrekwensie strategieë sal ongetwyfeld vereis persoonlike hardeware soos FPGAs, ruil mede-plek en kernal / netwerk koppelvlak tuning. Navorsing Systems Research stelsels tipies behels 'n mengsel van interaktiewe ontwikkeling en outomatiese script. Die voormalige vind dikwels plaas in 'n IDE soos Visual Studio, Matlab of R Studio. Laasgenoemde behels uitgebreide numeriese berekeninge oor talle parameters en data punte. Dit lei tot 'n taalkeuse verskaffing van 'n eenvoudige omgewing te toets kode, maar bied ook voldoende prestasie om strategieë oor verskeie parameter dimensies evalueer. Tipiese Ides in hierdie ruimte sluit Microsoft Visual C / C, wat uitgebreide ontfouting nuts,-kode voltooiing vermoëns bevat (via IntelliSense) en eenvoudige oorsigte van die hele projek stapel (via die databasis ORM, LINQ) Matlab. wat ontwerp is vir 'n uitgebreide numeriese lineêre algebra en gevectoriseerd bedrywighede, maar in 'n interaktiewe konsole wyse R Studio. wat vou die R statistiese taal konsole in 'n volwaardige IO Eclipse IDE vir Linux Java en C en semi-eiendom Ides soos Enthought Canopy vir Python, wat data-analise biblioteke soos Numpy sluit. Scipy. scikit-leer en pandas in 'n enkele interaktiewe (konsole) omgewing. Vir numeriese back testing, al die bogenoemde tale is geskik, maar dit is nie nodig om 'n GUI / IDE gebruik as die kode in die agtergrond sal uitgevoer word. Die eerste oorweging in hierdie stadium is dat van die uitvoering spoed. A saamgestel taal (soos C) is dikwels nuttig as die back testing parameter dimensies is groot. Onthou dat dit nodig versigtig vir sulke stelsels te wees is as wat die saak gevolge het verduidelik tale soos Python dikwels gebruik van 'n hoë-prestasie biblioteke soos Numpy / pandas vir die back testing stap maak, ten einde 'n redelike mate van mededingendheid te behou met saamgestel ekwivalente. Uiteindelik is die wat gekies is vir die back testing taal sal bepaal word deur spesifieke algoritmiese behoeftes sowel as die verskeidenheid van biblioteke beskikbaar in die taal (meer op wat hieronder). Tog kan die taal wat gebruik word vir die backtester en navorsing omgewings heeltemal onafhanklik van dié wat in die portefeulje konstruksie, risikobestuur en uitvoering komponente, soos gesien sal word. Portefeulje Konstruksie en Risikobestuur Die portefeulje konstruksie en risikobestuur komponente word dikwels oor die hoof gesien deur kleinhandel algoritmiese handelaars. Dit is byna altyd 'n fout. Hierdie gereedskap verskaf die meganisme waardeur kapitaal sal bewaar word. Hulle het nie net probeer om die aantal riskant verbintenis te verlig, maar ook hulself te verminder kansellasies van die ambagte, die vermindering van transaksiekoste. Gesofistikeerde weergawes van hierdie komponente kan 'n beduidende invloed op die gehalte en consistentcy van winsgewendheid het. Dit is maklik om 'n stabiele strategieë as die portefeulje konstruksie meganisme en risikobestuurder skep kan maklik aangepas word om verskeie stelsels te hanteer. So moet hulle in aanmerking kom essensiële komponente aan die begin van die ontwerp van 'n algoritmiese handel stelsel. Die werk van die portefeulje konstruksie stelsel is om 'n stel van gewenste ambagte te neem en te produseer die stel van die werklike ambagte wat kansellasies te verminder, blootstelling aan verskeie faktore (soos sektore, bateklasse, wisselvalligheid ens) in stand te hou en te optimaliseer die toekenning van kapitaal na verskeie strategieë in 'n portefeulje. Portefeulje konstruksie verminder dikwels 'n lineêre algebra probleem (soos 'n matriks faktorisering) en vandaar prestasie is hoogs afhanklik van die doeltreffendheid van die numeriese lineêre algebra implementering beskikbaar. Gemeenskaplike biblioteke sluit uBLAS. LAPACK en NAG vir C. MatLab beskik ook op groot skaal new matriksbewerkings. Python gebruik Numpy / Scipy vir sulke berekeninge. 'N gereeld herbalanseer portefeulje sal 'n saamgestel (en goed new) matriks biblioteek vereis dat hierdie stap uit te voer, sodat dit nie die handel stelsel knelpunt. Risikobestuur is 'n ander baie belangrike deel van 'n algoritmiese handel stelsel. Risiko kan kom in baie vorms: Groter wisselvalligheid (hoewel dit as wenslik vir sekere strategieë kan gesien word), verhoogde korrelasies tussen bateklasse, teenparty verstek bediener kragonderbrekings, Black Swan gebeure en ongemerk foute in die handel kode, te noem 'n paar. Risikobestuur komponente probeer antisipeer die gevolge van oormatige wisselvalligheid en korrelasie tussen bateklasse en hul daaropvolgende effek (s) op die handel kapitaal. Dikwels is dit verminder tot 'n stel van statistiese berekeninge soos Monte Carlo stres toetse. Dit is baie soortgelyk aan die computational behoeftes van 'n afgeleide pryse enjin en as sodanig sal CPU-gebonde wees. Hierdie simulasies is hoogs parallelisable (sien onder), en 'n sekere mate, is dit moontlik om die hardeware te gooi by die probleem. Uitvoering Systems Die werk van die uitvoering stelsel is om gefiltreer handel seine van die portefeulje konstruksie en risikobestuur komponente ontvang en stuur hulle oor na 'n makelaar of 'n ander manier van toegang tot die mark. Vir die meerderheid van die kleinhandel algoritmiese handel strategieë behels dit 'n API of FIX verbinding met 'n makelaars soos Interaktiewe Brokers. Die primêre oorwegings wanneer jy moet besluit op 'n taal insluit gehalte van die API, taal-wrapper beskikbaarheid vir 'n API, uitvoering frekwensie en die verwagte glip. Die kwaliteit van die API verwys na hoe goed gedokumenteer is dit, watter soort prestasie dit bied, of dit moet selfstandige sagteware te verkry of 'n poort vasgestel kan word in 'n onthoofde mode (dit wil sê geen GUI). In die geval van Interaktiewe Brokers, die Trader WorkStation instrument moet hardloop in 'n GUI omgewing ten einde toegang tot hul API. Een keer het ek 'n lessenaar Ubuntu uitgawe installeer op 'n wolk bediener Amazon toegang Interaktiewe Brokers afstand, suiwer vir hierdie rede waarom die meeste API sal 'n C en / of Java koppelvlak verskaf. Dit is gewoonlik tot die gemeenskap te taalspesifieke omhulsels vir C, Python, R, Excel en MatLab ontwikkel. Let daarop dat met elke bykomende plugin gebruik (veral API omhulsels) is daar ruimte vir foute insluip in die stelsel. toets altyd plugins van hierdie soort en verseker dat hulle aktief in stand gehou. 'N waardevolle meter is om te sien hoeveel nuwe updates vir 'n kodebasis is gemaak in die afgelope maande. Uitvoering frekwensie is van die uiterste belang in die uitvoering algoritme. Let daarop dat honderde bestellings elke minuut kan gestuur word en as sodanig prestasie is van kritieke belang. Glip aangegaan sal word deur middel van 'n erg-presterende uitvoering stelsel en dit sal 'n dramatiese impak op winsgewendheid het. Staties-getik tale (sien onder) soos C / Java is oor die algemeen 'n optimale vir uitvoering maar daar is 'n trade-off in die ontwikkeling tyd, toetsing en gemak van die onderhoud. Dinamiese-getik tale, soos Python en Perl is nou algemeen vinnig genoeg. Maak altyd seker dat die komponente is ontwerp om in 'n modulêre wyse (sien onder), sodat hulle kan omgeruil uit die stelsel skale. Argitektoniese beplanning en ontwikkelingsproses Die komponente van 'n handel stelsel, die frekwensie en volume vereistes wat hierbo bespreek is, maar stelsel infrastruktuur het nog gedek moet word. Diegene wat optree as 'n kleinhandel handelaar of besig om in 'n klein fonds sal waarskynlik dra baie regeer. Dit sal die finale implementering van die stelsel wat nodig is om te wees wat die alfa model, risikobestuur en uitvoering parameters wees, en ook. Voordat delf in spesifieke tale die ontwerp van 'n optimale stelsel argitektuur bespreek sal word. Skeiding van Kommer Een van die belangrikste besluite wat by die begin moet word, is hoe om die belange van 'n handel stelsel te skei. In die ontwikkeling van sagteware, beteken dit in wese hoe om op te breek die verskillende aspekte van die handel stelsel in aparte modulêre komponente. Deur bloot koppelvlakke by elk van die komponente is dit maklik om te ruil uit dele van die stelsel vir ander weergawes wat prestasie hulp, betroubaarheid of onderhoud, sonder om die wysiging enige eksterne afhanklikheid kode. Dit is die beste praktyk vir sulke stelsels. Vir strategieë teen laer frekwensies sulke praktyke word aangeraai. Vir ultra hoë frekwensie handel die reëlboek mag hê om dit te ignoreer ten koste van die opstel van die stelsel vir nog meer prestasie. 'N Meer styf gekoppel stelsel wat wenslik mag wees. Die skep van 'n komponent kaart van 'n algoritmiese handel stelsel is 'n artikel op sigself die moeite werd. Maar 'n optimale benadering is om seker te maak daar is afsonderlike komponente vir die historiese en real-time mark data insette, data stoor, toegang tot die inligting API, backtester, strategie parameters, portefeulje konstruksie, risikobestuur en outomatiese uitvoering stelsels. Byvoorbeeld, as die data stoor wat gebruik is tans onderpresteer, selfs teen beduidende vlakke van optimalisering, kan dit omgeruil met 'n minimale herskryf om die data inname of toegang data-API. Sover die as backtester en daaropvolgende komponente betref, is daar geen verskil. Nog 'n voordeel van vervreem komponente is dat dit kan 'n verskeidenheid van programmeertale wat gebruik word in die algehele stelsel. Daar is geen rede om te beperk tot 'n enkele taal as die kommunikasie metode van die komponente is taal onafhanklik. Dit sal die geval wees indien hulle kommunikeer via die TCP / IP, ZeroMQ of 'n ander taal-onafhanklike protokol. As 'n konkrete voorbeeld, kyk na die geval van 'n back testing stelsel in C vir verwerking van syfers prestasie geskryf, terwyl die portefeuljebestuurder en uitvoering stelsels in Python geskryf met behulp van Scipy en IBPy. Prestasie oorwegings prestasie is 'n belangrike oorweging vir die meeste handel strategieë. Vir hoër frekwensie strategieë is dit die belangrikste faktor. Prestasie dek 'n wye verskeidenheid van onderwerpe, soos algoritmiese uitvoering spoed, netwerk latency, bandwydte, data I / O, concurrency / parallelisme en skalering. Elkeen van hierdie gebiede word individueel gedek deur groot handboeke, so hierdie artikel sal net krap die oppervlak van elke onderwerp. Argitektuur en taalkeuse sal nou in terme van hul effek op prestasie bespreek word. Die heersende wysheid soos deur Donald Knuth. een van die vaders van Rekenaarwetenskap, is dat voortydige optimalisering is die wortel van alle kwaad. Dit is byna altyd die geval nie - behalwe wanneer die bou van 'n hoë frekwensie handel algoritme Vir diegene wat belangstel in die laer frekwensie strategieë is, 'n gemeenskaplike benadering is om 'n stelsel te bou in die eenvoudigste manier moontlik en net optimaliseer as knelpunte begin om te verskyn. Profilering gereedskap gebruik om te bepaal waar knelpunte ontstaan. Profiele gemaak kan word vir al die bogenoemde faktore, hetsy in 'n MS Windows of Linux-omgewing. Daar is baie bedryfstelsel en taal gereedskap wat beskikbaar is om dit te doen, sowel as nuts derde party. Taalkeuse sal nou in die konteks van prestasie bespreek word. C, Java, Python, R en MatLab bevat almal 'n hoë-prestasie biblioteke (hetsy as deel van hul standaard of ekstern) vir basiese datastrukture en algoritmiese werk. C skepe met die Standard Sjabloon Biblioteek, terwyl Python bevat Numpy / Scipy. Gemeenskaplike wiskundige take te vinde in hierdie biblioteke en dit is selde voordelig vir 'n nuwe implementering skryf. Een uitsondering is wanneer hoogs persoonlike hardeware argitektuur vereis en 'n algoritme maak uitgebreide gebruik van eiendom uitbreidings (soos persoonlike caches). Maar dikwels heruitvinding van die wiel afval tyd dat 'n beter bestee kan word ontwikkel en die optimalisering van ander dele van die handel infrastruktuur. Ontwikkeling tyd is uiters kosbare veral in die konteks van uitsluitlike ontwikkelaars. Latency is dikwels 'n kwessie van die uitvoering stelsel as die navorsing gereedskap gewoonlik op dieselfde masjien. Vir die eerste keer nie kan latency voorkom by verskeie plekke langs die uitvoering pad. Databasisse moet geraadpleeg word (skyf / netwerk latency), seine moet gegenereer word (bedryfstelsel firmas, kernal boodskappe latency), handel seine gestuur (NIC latency) en bestellings verwerk (ruil stelsels interne latency). Vir hoër frekwensie bedrywighede is dit nodig om intiem vertroud is met kernal optimalisering asook die optimalisering van die netwerk oordrag geword. Dit is 'n diep gebied en is aansienlik buite die bestek van die artikel, maar as 'n UHFT algoritme dan verlang bewus te wees van die diepte van kennis wat nodig is Caching is baie nuttig in die toolkit van 'n kwantitatiewe handel ontwikkelaar. Caching verwys na die konsep van die stoor gereeld besoek data op 'n wyse wat toegang hoër-prestasie kan, ten koste van die potensiële staleness van die data. 'N Algemene gebruik geval kom voor in die web-ontwikkeling by die neem van die data van 'n skyf gerugsteun relasionele databasis en sit dit in die geheue. Enige daaropvolgende versoeke vir die data het nie na die databasis en so prestasie winste kan beduidend wees getref. Vir handel situasies kan caching uiters voordelig wees. Byvoorbeeld, kan die huidige stand van 'n strategie portefeulje bewaar word in 'n kas totdat dit herbalanseer, sodanig dat die lys nie die geval is moet herskep op elke lus van die handel algoritme. Sulke wedergeboorte is geneig om 'n hoë CPU of skyf I / O werking wees. Maar kas is nie sonder sy eie sake. Herlewing van die kas data in 'n keer, as gevolg van die volatilie aard van die kas stoor, kan beduidende vraag op infrastruktuur te plaas. Nog 'n probleem is hond-hei. waar verskeie generasies van 'n nuwe kas kopie onder uiters hoë lading, wat lei tot mislukking waterval gedra. Dinamiese geheuetoekenning is 'n duur operasie in uitvoering sagteware. Dit is dus noodsaaklik vir hoër prestasie handel aansoeke om goed bewus wees hoe geheue word toegeken en deallocated tydens program vloei. Nuwer taal standaarde soos Java, C en Python al uit te voer outomatiese vullisverwydering. wat verwys na deallocation van dinamiese toegeken geheue wanneer voorwerpe uitgaan van omvang. Vullisverwydering is baie nuttig tydens ontwikkeling as dit verminder foute en hulpmiddels leesbaarheid. Dit is egter dikwels sub-optimale vir sekere hoë frekwensie handel strategieë. Custom vullisverwydering word dikwels verlang vir hierdie gevalle. In Java, byvoorbeeld deur tuning die vullis versamelaar en hoop opset, is dit moontlik om 'n hoë werkverrigting vir HFT strategieë te verkry. C nie die geval bied 'n boorling vullis versamelaar en daarom is dit nodig om al geheuetoekenning / deallocation hanteer as deel van 'n implementering voorwerpe. Terwyl potensieel vatbaar fout (potensieel lei tot hangend wysers) is dit baie nuttig om fyn beheer van hoe voorwerpe verskyn op die hoop vir sekere aansoeke het. By die keuse van 'n taal te verseker om te bestudeer hoe die vullis versamelaar werk en of dit kan verander word om te optimaliseer vir 'n spesifieke gebruik geval. Baie bedrywighede in algoritmiese handel stelsels is vatbaar vir Parallellisatie. Dit verwys na die konsep van die uitvoering van verskeie programmatiese bedrywighede op dieselfde tyd, d. w.z in parallel. Sogenaamde embarassingly parallelle algoritmes sluit stappe wat ten volle onafhanklik van ander stappe kan bereken word. Sekere statistiese bedrywighede, soos Monte Carlo simulasies, is 'n goeie voorbeeld van embarassingly parallelle algoritmes soos elke ewekansige trekking en daaropvolgende operasie pad kan bereken word sonder kennis van ander paaie. Ander algoritmes is slegs gedeeltelik parallelisable. Vloeidinamika simulasies is so 'n voorbeeld, waar die domein van berekening kan onderverdeel, maar uiteindelik hierdie domeine moet met mekaar en sodoende die bedrywighede is gedeeltelik opeenvolgende kommunikeer. Parallelisable algoritmes is onderhewig aan Amdahls wet. wat 'n teoretiese boonste limiet aan die prestasie verhoging van 'n parallelised algoritme toe onderhewig aan N aparte prosesse (bv op 'n CPU kern of draad). Parallellisatie het al hoe belangriker as 'n middel van die optimalisering geword sedert verwerker klok-spoed het gestagneer, soos nuwer verwerkers bevat baie kern waarmee parallel berekeninge uit te voer. Die opkoms van die verbruikers grafiese hardeware (predominently vir die video speletjies) het gelei tot die ontwikkeling van grafiese verwerking van eenhede (GPU), wat honderde kerne vir hoogs konkurrente bedrywighede bevat. Sulke GPU's is nou baie bekostigbaar. Hoë-vlak raamwerke, soos Nvidias CUDA het gelei tot wydverspreide aanvaarding in die akademie en finansies. Sulke GPU hardeware is oor die algemeen slegs geskik vir die navorsing aspek van kwantitatiewe finansies, terwyl ander meer gespesialiseerde hardeware (insluitend veldwerk-programmeerbare Gate Arrays - FPGAs) word gebruik vir (O) HFT. Tans is die meeste moderne langauges ondersteun 'n mate van concurrency / multi-threading. Dit is dus maklik om 'n backtester optimaliseer, aangesien alle berekeninge is oor die algemeen onafhanklik van die ander. Skalering in sagteware-ingenieurswese en bedrywighede verwys na die vermoë van die stelsel om konsekwent te verhoog vragte in die vorm van 'n groter versoeke, hoër gebruik verwerker en meer geheue toekenning te hanteer. In algoritmiese handel strategie is in staat om te skaal as dit groter hoeveelhede kapitaal kan aanvaar en steeds lewer konsekwente opbrengste. Die handel tegnologie stapel skale as dit groter handel volumes en verhoogde latency kan verduur, sonder Bottelnek. Terwyl stelsels moet ontwerp volgens skaal, is dit dikwels moeilik om vooraf te voorspel waar 'n bottelnek sal plaasvind. Wettisch meld, toetsing, profilering en monitering sal grootliks help in sodat 'n stelsel op skaal. Tale self dikwels beskryf as onbestygbare. Dit is gewoonlik die gevolg van verkeerde inligting, eerder as harde werklikheid. Dit is die totale tegnologie stapel wat gevolg moet word vasgestel vir scalability, nie die taal. Dit is duidelik dat sekere tale het 'n groter prestasie as ander in die besonder gebruik gevalle, maar een taal is nooit beter as 'n ander in elke sin. Een middel van die bestuur van skaal is kommer skei, soos hierbo genoem. Met die oog op die vermoë om spykers te hanteer in die stelsel (dit wil sê 'n skielike wisselvalligheid wat 'n reeks van bedrywe snellers) verder te voer, is dit nuttig om 'n boodskap toustaan ​​argitektuur te skep. Dit beteken eenvoudig die plasing van 'n boodskap tou stelsel tussen komponente sodat bestellings gestapel as 'n sekere komponent is nie in staat om baie versoeke te verwerk. Eerder as om versoeke verlore hulle is eenvoudig gehou in 'n stapel, totdat die boodskap hanteer. Dit is veral nuttig vir die stuur van ambagte 'n uitvoering enjin. As die enjin is wat ly onder swaar latency dan sal dit te staaf ambagte. 'N tou tussen die handel seingenerator en die uitvoering API sal hierdie kwessie te verlig ten koste van potensiële handel glip. 'N gerespekteerde open source boodskap tou makelaar is RabbitMQ. Hardeware en bedryfstelsels Die hardeware bestuur van jou strategie kan 'n beduidende impak op die winsgewendheid van jou algoritme het. Dit is nie 'n probleem beperk tot 'n hoë frekwensie handelaars nie. 'N swak keuse in hardeware en bedryfstelsel kan lei tot 'n masjien crash of herlaai op die mees ongeleë oomblik. Dit is dus nodig om te oorweeg waar jou aansoek sal woon. Die keuse is oor die algemeen tussen 'n persoonlike lessenaar masjien, 'n afgeleë bediener, 'n wolk verskaffer of 'n ruil mede-geleë bediener. Desktop masjiene is maklik om te installeer en te administreer, veral met nuwer use bedryfstelsels soos Windows 08/07, Mac OSX en Ubuntu. Lessenaar stelsels te doen in besit te neem 'n paar belangrike nadele egter. Die eerste is dat die weergawes van bedryfstelsels ontwerp vir desktop masjiene is geneig om te herselflaai benodig / lap (en dikwels op die slegste tye). Hulle gebruik ook meer computational hulpbronne deur die hoofde van wat 'n grafiese gebruikerskoppelvlak (GUI). Benutting hardeware in 'n huis (of plaaslike kantoor) omgewing kan lei tot die internet konneksie en krag uptime probleme. Die grootste voordeel van 'n lessenaar stelsel is dat beduidende computational perdekrag kan gekoop word vir die fraksie van die koste van 'n afgeleë dedicated server (of wolk-gebaseerde stelsel) van vergelykbare spoed. 'N dedicated server of wolk-gebaseerde masjien, terwyl dikwels duurder as 'n lessenaar opsie, maak voorsiening vir meer betekenisvol ontslag infrastruktuur, soos outomatiese data rugsteun, die vermoë om meer reguit te verseker uptime en afgeleë monitering. Hulle is moeiliker om te administreer, aangesien hulle die vermoë om afgeleë login vermoëns van die bedryfstelsel gebruik vereis. In Windows is dit oor die algemeen deur die GUI Afstandwerkskerm protokol (RDP). In Unix-gebaseerde stelsels Veilige die opdrag-lyn skil (SSH) is gebruik. Unix-gebaseerde bediener infrastruktuur is byna altyd command-line gebaseer wat onmiddellik lewer-GUI gebaseer programmeringshulpmiddels (soos Matlab of Excel) te onbruikbaar wees. 'N mede-geleë bediener, as die frase gebruik word in die finansiële markte, is bloot 'n toegewyde bediener wat woonagtig is in 'n ruil ten einde latency van die handel algoritme te verminder. Dit is absoluut noodsaaklik vir sekere hoë frekwensie handel strategieë, wat staatmaak op 'n lae latency om alfa genereer. Die finale aspek hardeware keuse en die keuse van programmeertaal is platform-onafhanklikheid. Is daar 'n behoefte aan die kode uit te voer oor verskeie verskillende bedryfstelsels Is die kode wat ontwerp is om te loop op 'n spesifieke tipe verwerker argitektuur, soos die Intel x86 / x64 of sal dit moontlik om uit te voer op RISC verwerkers wees soos dié vervaardig deur ARM sal hierdie kwessies hoogs afhanklik van die frekwensie en tipe strategie geïmplementeer word. Veerkragtigheid en toetsing Een van die beste maniere om 'n klomp geld op algoritmiese handel verloor is om 'n stelsel te skep met geen veerkragtigheid. Michael Saal-Moore Mike is die stigter van QuantStart en is betrokke by die kwantitatiewe finansiële sektor vir die afgelope vyf jaar, in die eerste plek as 'n quant ontwikkelaar en later as 'n quant handelaar konsultasie vir verskansingsfondse.