Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz klar definierter Anweisungen, die eine Aufgabe oder einen Prozess ausführen sollen. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach Algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit, die unmöglich ist, Menschlichen Händler. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko für manuelle Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest den Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrfache Entscheidung zu setzen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Trading wird in vielen Formen von Handels - und Investitionsaktivitäten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Buy-Side-Gesellschaften (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, die Aktienpreise aber nicht mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Händler (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds usw.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie baut einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen der Start - und Endzeit auszuführen, wodurch die Marktwirkung minimiert wird. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz der Marktvolumina und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die beispielsweise von einem Sell-Market-Hersteller genutzt werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Geschäfte in Euros, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir erkunden die Möglichkeit des Arbitrage-Handels auf der Royal Dutch Shell-Aktien auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate Feed für GBP-EUR-Umrechnungskurs Auftragsvergabe, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgende Schritte ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf den günstigeren Devisenumtausch und Verkaufsauftrag auf höherer Kurswährung an Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem obigen Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann zu profitable Chancen führen. Working Capital ist ein Maß für die Effizienz eines Unternehmens und seine kurzfristige finanzielle Gesundheit. Das Working Capital wird berechnet. Die Environmental Protection Agency (EPA) wurde im Dezember 1970 unter US-Präsident Richard Nixon gegründet. Das. Eine Verordnung, die am 1. Januar 1994 durchgeführt wurde, verringerte und schließlich beseitigte Tarife, um Wirtschaftstätigkeit zu fördern. Ein Maßstab, an dem die Wertentwicklung eines Wertpapier-, Investmentfonds - oder Anlageverwalters gemessen werden kann. Mobile Brieftasche ist eine virtuelle Brieftasche, die Zahlungskarteninformationen auf einem mobilen Gerät speichert. 1. Die Verwendung von verschiedenen Finanzinstrumenten oder Fremdkapital, wie Marge, um die potenzielle Rendite einer Investition zu erhöhen. Als rein Computerwissenschaftler youre in der perfekten Position, um im algorithmischen Handel zu beginnen. Dies ist etwas, was ich aus erster Hand bei Quantiacs 1. Zeuge, wo Wissenschaftler und Ingenieure sind in der Lage, direkt in automatisierte Handel ohne vorherige Erfahrung zu springen. Mit anderen Worten, Programmierung Koteletts sind die wichtigsten Zutaten benötigt, um loszulegen. Um ein allgemeines Verständnis davon zu bekommen, welche Herausforderungen Sie nach der Schaffung eines algorithmischen Handelssystems erwarten, schauen Sie sich diese Quora Post an. Der Aufbau eines Handelssystems von Grund auf erfordert etwas Hintergrundwissen, eine Handelsplattform, Marktdaten und Marktzugang. Während nicht eine Anforderung, die Auswahl einer einzigen Handelsplattform, die die meisten dieser Ressourcen bietet Ihnen helfen, schnell aufstehen. Davon abgesehen, werden die Fähigkeiten, die Sie entwickeln, übertragbar sein, um jede Programmiersprache und fast jede Plattform. Ob Sie es glauben oder nicht, Gebäude automatisierte Handelsstrategien ist nicht auf eine Markt-Experte. Nichtsdestotrotz, Lernen grundlegenden Marktmechanismen werden Ihnen helfen, entdecken Sie profitablen Handel Strategien. Optionen, Futures und andere Derivate von John C. Hull - Great erste Buch für die Eingabe von quantitativen Finanzen, und nähert es von der Mathematik-Seite. Quantitative Trading von Ernie Chan - Ernie Chan bietet das beste Einführungsbuch zum quantitativen Handel und führt Sie durch den Prozess der Erstellung von Handelsalgorithmen in MATLAB und Excel. Algorithmischer Handel von Futures via Machine Learning - Eine 5-seitige Aufteilung der Anwendung eines einfachen Maschinenlernmodells auf häufig verwendete technische Analyseindikatoren. Heres eine aggregierte Leseliste PDF mit einer vollständigen Aufschlüsselung der Bücher, Videos, Kurse und Handelsforen. Der beste Weg zu lernen ist, indem Sie, und im Falle der automatisierten Handel, die auf Charting und Codierung kommt. Ein guter Ausgangspunkt sind vorhandene Beispiele für Handelssysteme und bestehende Exponate technischer Analysetechniken. Darüber hinaus hat ein erfahrener Informatiker die zusätzliche Kante des in der Lage, maschinelles Lernen auf algorithmischen Handel anzuwenden. Hier sind einige dieser Ressourcen: TradingView - Eine fantastische visuelle Charting-Plattform auf eigene, TradingView ist ein großer Spielplatz für immer bequem mit der technischen Analyse. Es hat den zusätzlichen Vorteil, dass Sie Skript Handel Strategien und durchsuchen andere Völker Handel Ideen. Automated Trading Forum - Große Online-Community für Entsendung Anfänger Fragen und Antworten finden zu gemeinsamen quant Fragen, wenn gerade erst begonnen. Quant-Foren sind ein großartiger Ort, um in Strategien, Werkzeuge und Techniken eintauchen. YouTube-Seminar über Handelsideen mit Arbeitscodebeispielen auf Github. Maschinelles Lernen: Weitere Vorträge zum automatisierten Handel finden Sie im Quantiacs Quant Club. Die meisten Menschen aus einem wissenschaftlichen Hintergrund (ob das ist Informatik oder Ingenieurwesen) haben Exposition gegenüber Python oder MATLAB, die zufällig beliebte Sprachen für quantitative Finanzen. Quantiacs hat eine Open-Source-Toolbox geschaffen, die Backtesting und 15 Jahre historische Marktdaten kostenlos zur Verfügung stellt. Der beste Teil ist, dass alles auf Python und MATLAB gebaut ist, was Ihnen die Wahl, was Sie Ihr System zu entwickeln. Heres eine Beispieltrend-folgende Handelsstrategie in MATLAB. Dies ist der gesamte Code, der benötigt wird, um ein automatisiertes Handelssystem auszuführen, das sowohl die Leistung von MATLAB als auch die Quantiacs Toolbox darstellt. Quantiacs können Sie 44 Futures und alle Aktien des SampP 500 handeln. Darüber hinaus werden eine Vielzahl zusätzlicher Bibliotheken wie TensorFlow unterstützt. (Haftungsausschluss: Ich arbeite bei Quantiacs) Sobald du bereit bist, Geld als Quant zu machen, kannst du dich dem neuesten Quantiacs automatisierten Trading Contest anschließen, mit insgesamt 2,250,000 Investitionen: Kannst du mit den besten quants 24k Views middot View Upvotes middot konkurrieren Nicht für die Reproduktion Diese Antwort wurde komplett neu geschrieben Hier sind 6 wichtigsten Wissensbasis für den Bau algorithmischen Handelssysteme. Sie sollten mit allen von ihnen vertraut sein, um effektive Handelssysteme zu bauen. Einige der verwendeten Begriffe können etwas technisch sein, aber Sie sollten in der Lage sein, sie durch Googeln zu verstehen. Hinweis: (Die meisten davon) gelten nicht, wenn Sie Hochfrequenztrading machen wollen. Markttheorien Sie müssen verstehen, wie der Markt funktioniert. Insbesondere sollten Sie verstehen, Markt Ineffizienzen, Beziehungen zwischen verschiedenen Asset-Produkte und Preisverhalten. Trading-Ideen ergeben sich aus Markt-Ineffizienzen. Sie müssen wissen, wie zu bewerten Markt-Ineffizienzen, die Ihnen einen Handel Rand gegenüber denen, die nicht. Die Entwicklung effektiver Roboter beinhaltet das Verständnis, wie automatisierte Handelssysteme funktionieren. Im Wesentlichen besteht eine algorithmische Handelsstrategie aus 3 Kernkomponenten: 1) Einträge, 2) Exits und 3) Positionsbelegung. Sie müssen diese 3 Komponenten in Bezug auf die Markt-Ineffizienz, die Sie erfassen (und nein, dies ist kein einfacher Prozess) zu entwerfen. Sie müssen nicht wissen, erweiterte Mathematik (obwohl es hilft, wenn Sie mehr komplexe Strategien zu bauen). Gute kritische Denken Fähigkeiten und ein menschenwürdiges greifen auf Statistiken nehmen Sie sehr weit. Design beinhaltet Backtesting (Prüfung auf Handelskante und Robustheit) und Optimierung (Maximierung der Performance bei minimaler Kurvenanpassung). Youll müssen wissen, wie ein Portfolio von algorithmischen Handelsstrategien zu verwalten. Strategien können komplementär oder widersprüchlich sein, was zu ungeplanten Erhöhungen der Risikoexponierung oder unerwünschten Absicherungen führen kann. Kapitalzuteilung ist auch wichtig, teilen Sie Kapital gleichmäßig in regelmäßigen Abständen oder belohnen Sie die Gewinner mit mehr Kapital Wenn Sie wissen, welche Produkte Sie handeln möchten, finden Sie geeignete Handelsplattformen für diese Produkte. Dann lernen Sie die Programmiersprache API dieser Plattformbacktester. Wenn Sie anfangen, würde ich Quantopian (nur Aktien), Quantconnect (Aktien und FX) oder Metatrader 4 (FX und CFDs auf Aktienindizes, Aktien und Rohstoffe) empfehlen. Die verwendeten Programmiersprachen sind Python, C und MQL4. 4. Datenmanagement Müll in Müllabfuhr. Ungenaue Daten führen zu ungenauen Prüfergebnissen. Wir benötigen vernünftig saubere Daten für genaues Testen. Reinigungsdaten sind ein Kompromiss zwischen Kosten und Genauigkeit. Wenn Sie genauer Daten benötigen, müssen Sie mehr Zeit (Zeit Geld) putzen. Einige Probleme, die dirty Daten verursachen, schließen fehlende Daten, doppelte Daten, falsche Daten (schlechte Ticks) ein. Weitere Fragen, die zu irreführenden Daten führen, umfassen Dividenden, Aktiensplits und Futures-Rollovers etc. 5. Risikomanagement Es gibt zwei Hauptrisikomarken: Marktrisiko und operationelles Risiko. Marktrisiken beinhalten Risiken im Zusammenhang mit Ihrer Handelsstrategie. Betrachtet es die Worst-Case-Szenarien Was ist, wenn ein schwarzer Schwan Ereignis wie World War 3 passiert Haben Sie abgesichert unerwünschte Risiken Ist Ihre Position Sizing zu hoch Neben der Verwaltung von Marktrisiken, müssen Sie betrachten das operationelle Risiko. Systemabstürze, Verlust der Internetverbindung, schlechter Ausführungsalgorithmus (führen zu schlecht ausgeführten Preisen oder verpasste Trades aufgrund der Unfähigkeit, Requoteshigh-Schlupf zu behandeln) und Diebstahl von Hackern sind sehr reale Probleme. 6. Live-Ausführung Backtesting und Live-Trading sind sehr unterschiedlich. Sie müssen richtige Makler wählen (MM vs STP vs ECN). Forex Market News mit Forex Trading Foren amp Forex Broker Bewertungen ist Ihr bester Freund, lesen Broker Bewertungen gibt. Sie benötigen eine ordnungsgemäße Infrastruktur (sichere VPN - und Downtime-Handhabung) und Evaluierungsverfahren (überwachen Sie die Leistung Ihrer Roboter und analysieren sie in Bezug auf Marktinitialisierungsoptimierungen), um Ihren Roboter während seiner gesamten Lebensdauer zu verwalten. Sie müssen wissen, wann zu intervenieren (modifyupdateshutdownturn auf Ihre Roboter) und wenn nicht auf. Evaluation und Optimierung von Handelsstrategien Pardo (Große Einblicke in Methoden zum Aufbau und zum Testen von Handelsstrategien) Tragen Sie Ihren Weg zu finanzieller Freiheit ein Van K Tharp (Lächerlich-Click-Köder Titel beiseite, dieses Buch ist ein großer Überblick zu mechanischen Handelssystemen) Quantitative Trading Ernest Chan (Große Einführung in algo Handel auf einer Retail-Ebene.) Handel und Börsen: Markt-Mikrostruktur für Praktiker Larry Harris (Markt-Mikrostruktur ist die Wissenschaft, wie der Austausch funktioniert und was tatsächlich passiert, wenn ein Handel platziert wird. Es ist wichtig, diese Informationen zu kennen Auch wenn Sie gerade erst anfangen) Algorithmic Trading amp DMA Barry Johnson (Shed Licht auf Banken Ausführung Algorithmen. Dies ist nicht direkt anwendbar Ihre Algo Handel, aber es ist gut zu wissen) The Quants Scott Patterson (Kriegsgeschichten von einigen Top-Quants Als ein Schlafenszeit lesen) Quantopian (Code, Forschung und diskutieren Ideen mit der Gemeinschaft.) Verwendet Python) Grundlagen der Algo Trading AlgoTrading101 (Disclaimer: Ich besitze diese sitecourse. Lernen Sie Roboterentwurfstheorien, Markttheorien und Kodierung. Verwendet MQL4) - Join the challenge (Learn Trading-Konzepte und Backtesting-Theorien. Sie haben vor kurzem ihre eigene Backtesting-und Handelsplattform entwickelt, so dass dieser Teil ist noch neu für mich. Aber ihre Wissensbasis auf Trading-Konzepte sind gut.) Empfohlene BlogsForums (darunter auch Finanzen , Handels - und Algo-Handelsforen): Empfohlene Programmiersprachen: Wenn Sie wissen, welche Produkte Sie handeln möchten, finden Sie geeignete Handelsplattformen für diese Produkte. Dann lernen Sie die Programmiersprache API dieser Plattformbacktester. Wenn Sie anfangen, würde ich Quantopian (nur Aktien), Quantconnect (Aktien und FX) oder Metatrader 4 (FX und CFDs auf Aktienindizes, Aktien und Rohstoffe) empfehlen. Die verwendeten Programmiersprachen sind Python, C und MQL4. 15.4k Views middot View Upvotes middot Nicht für die Reproduktion Ich habe einen Hintergrund als Programmierer und Einrichtung Agilescrum Teams, bevor ich begann, auf algorithmischen Handel zu suchen. Die Welt des algorithmischen Handels fasziniert mich, aber es kann ein wenig überwältigend sein. Ich begann, etwas Perspektive zu bekommen, indem ich in die Quantopian-Plattform tauchte, die Quant-Vortragsreihe beobachtete und meine und angepassten gemeinschaftlichen Algo-Handelssysteme in ihrer Umgebung verwaltete. Wie die unten: Ich habe dann erkannt, um schneller zu kommen, ich muss Leute treffen, die gerne Strategien entwickeln, aber nicht programmieren können - um mich als agile Team-Manager und Programmierer von Handelssystemen anzupassen. So schrieb ich ein Buch, wie man ein Team zur Umsetzung Ihrer Handelsalgorithmen zu schaffen. Building Trading Systems Der agile Weg: Wie man gewinnt Algorithmic Trading Systems als Team zu bauen. In der Gemeinschaft von Quantopian sah ich finanziell versierte Menschen auf der Suche nach Menschen, ihre Trading-Strategien zu implementieren, aber wo Angst, um Programmierer zu bitten, ihre Ideen umzusetzen. Da sie potenziell starten können, ihre Trading-Ideen ohne sie laufen. Ich beziehe dieses Thema in meinem Buch. Um zu vermeiden, dass Programmierer mit Ihren Ideen weglaufen: Erstellen Sie eine Spezifikation für Ihre Trading-Idee, die ein Coding-Framework verwendet, das auf die Art der Strategie zugeschnitten ist, die Sie entwickeln möchten. Dies könnte schwierig klingen, aber wenn Sie wissen, alle Baby-Schritte und wie sie zusammen passen, ist es ziemlich einfach und Spaß zu verwalten Wenn Sie diese Antwort genossen, bitte abstimmen und folgen. 2k Views middot View Upvotes middot Nicht für die Reproduktion Obwohl dies ist ein sehr breites Thema mit Verweisen auf Gebäude-Algorithmen, Einstellung Infrastruktur, Asset Allocation und Risikomanagement, aber ich werde nur auf den ersten Teil, wie sollte die Arbeit auf den Aufbau unserer eigenen Algorithmus, Und das Richtige zu tun. 1. Aufbau der Strategie. Einige der wichtigsten Punkte, die hier zu beachten sind: Catch Big Trends - eine gute Strategie muss in allen Fällen, Geld verdienen, wenn der Markt trends. Märkte gehen mit einem guten Trend, der nur 15-20 der Zeit dauert, aber dies ist die Zeit, wenn alle Katzen und Hunde (Händler aus allen Zeitrahmen, intraday, täglich, wöchentlich, langfristig) sind einkaufen und sie alle Haben ein gemeinsames Thema. Viele Händler bauen auch mittlere Reversionsstrategien, in denen sie versuchen, die Bedingungen zu beurteilen, wenn der Preis weit von dem Mittelwert entfernt ist, und nehmen einen Handel gegen den Trend, aber sie sollten gebaut werden, wenn Sie erfolgreich gebaut haben und gehandelt einige gute Tendenz nach Systemen . Chancen zu stapeln - Die Menschen arbeiten oft auf den Versuch, ein System, das eine ausgezeichnete Winloss-Verhältnis hat, aber that039s nicht der richtige Ansatz zu bauen. Zum Beispiel ein Algo mit einem Sieger von 70 mit einem durchschnittlichen Gewinn von 100 pro Handel und einem durchschnittlichen Verlust von 200 pro Handel wird nur 100 pro 10 Trades (10trade net). Aber ein Algo mit einem Sieger von 30 mit einem durchschnittlichen Gewinn von 500 pro Handel und Verlust von 100 pro Handel wird einen Nettogewinn von 800 für 10 Trades (80trade) zu machen. So ist es nicht notwendig, dass Winloss Verhältnis gut sein sollte, eher es039s die Chancen zu stapeln, die besser sein sollte. Dies geht durch die Aussage quitKeep Verluste klein, aber lassen Sie Ihre Gewinner runquot. Wenn Sie investieren, ist was bequem ist selten profitable. quot - Robert Arnott Drawdown - Drawdown ist unvermeidlich, wenn Sie jede Art von Strategie folgen. So während der Gestaltung eines algo don039t versuchen, den Drawdown zu reduzieren oder einige spezielle benutzerdefinierte Zustand zu kümmern, dass Drawdown zu nehmen. Diese spezifische Bedingung kann in Zukunft als eine Straßensperre beim Fangen einer großen Tendenz fungieren und Ihr algo kann schlecht durchführen. Risikomanagement - Beim Aufbau einer Strategie sollten Sie immer ein Ausfahrtstor haben, unabhängig vom Markt. Der Markt ist ein Ort der Chancen und Sie müssen ein Algo Design, um Sie aus einem Handel so schnell wie möglich, wenn es doesn039t passen Ihre Risiko-Appetit. Normalerweise wird es argumentiert, dass Sie 1-2 von Kapital in jedem Handel riskieren müssen und ist in einer Vielzahl von Möglichkeiten optimal, wie auch wenn Sie arnd 10 falschen Handel in Folge erhalten Ihr Kapital wird nur um 20 zu sinken. Aber das ist nicht die Fall in tatsächlichen Marktszenario. Einige verlierende Trades werden zwischen 0 und 1 liegen, während manche auf 3-4 gehen können. Daher ist es besser, das durchschnittliche Verlustkapital pro Trade und das maximale Kapital, das man in einem Trade verlieren kann, zu definieren, da die Märkte völlig zufällig sind und nicht beurteilt werden können . Egal, einmal in eine Weile, der Markt tut etwas so dumm es nimmt Ihren Atem weg. quot - Jim Cramer 2. Testing und Optimierung einer Strategie Slippage. Wenn wir eine Strategie auf historische Daten testen, gehen wir davon aus, dass die Bestellung zu dem von dem Algo angekündigten vordefinierten Preis ausgeführt wird. Aber das wird nie der Fall sein, da wir mit Market Maker und HFT Algo039s jetzt zu tun haben. Ihre Bestellung in today039s Welt wird nie auf den gewünschten Preis ausgeführt werden, und es wird Schlupf. Dies muss in die Prüfung einbezogen werden. Marktwirkung: Das durch den Algo gehandelte Volumen ist ein weiterer wichtiger Faktor, der bei der Durchführung von Rücktests und der Erhebung historischer Ergebnisse zu berücksichtigen ist. Da das Volumen steigt, werden die Aufträge von algo erhebliche Auswirkungen auf den Markt haben und der durchschnittliche Preis der gefüllten Bestellung wird sehr unterschiedlich sein. Ihre Algo produzieren komplette Ergebnisse in tatsächlichen Marktbedingungen, wenn Sie nicht studieren die Lautstärke Dynamik Ihre Algo hat. Optimierung: Die meisten Händler schlagen Sie vor, nicht Kurvenanpassung und über Optimierung zu tun und sie sind korrekt, da die Märkte eine Funktion der gelegentlichen Variablen sind und keine zwei Situation wird immer die selben sein. So optimieren Parameter für bestimmte Situationen ist eine schlechte Idee. Ich würde Ihnen empfehlen, für Zonal Optimization zu gehen. Es ist eine Technik, der ich folgen, kaufen identifizieren Zonen, die ähnliche Merkmale in Bezug auf die Volatilität und Volumen haben. Optimieren Sie diese Bereiche separat, anstatt Optimierung für den gesamten Zeitraum. Die oben genannten sind einige der grundlegendsten und wichtigsten Schritte, die ich folgen, bei der Umwandlung eines grundlegenden Gedanken in einen Algorithmus und Überprüfung it039s Gültigkeit. Jeder hat das brainpower, der Börse zu folgen. Wenn Sie es durch fünfte Klasse Mathematik gemacht haben, können Sie es tun. Peter Lynch 16.5k Ansichten middot Ansicht Upvotes middot Nicht für Fortpflanzung Um mit den Grundlagen zu beginnen, erhalten Sie einen Halt von Amibroker (AmiBroker - Download). Amibroker hat eine leicht zu erlernende Sprache und leistungsstarke Backtest-Engine, wo Sie Prototypen Ihre Ideen. Auch bekommen Howard Bandy 039s Buch Quantitative Trading Systems. Dieses Buch ist eine wirklich gute Einführung in die Konzepte der Quantentwicklung. Sie müssen auch mindestens ein grundlegendes Wissen der Statistik. Es gibt viele gute MOOC-Kurse für diese kostenlos. Wie diese Statistik One - Princeton University Coursera It039s auch wert folgende The Whole Street. Die ein Mashup aller großen Blogs ist, von denen viele den Amibroker-Code mit ihren Ideen veröffentlichen. Von dort, it039s dann lohnt es sich Python (lernen Python - Google Suche), und auch dabei Andrew Ng039s ausgezeichnet Stanford University Machine Learning-Kurs, der kostenlos läuft auf Coursera. Wenn Sie dann Ihre eigenen Algorithmen zum Test setzen möchten, sind gute Aufstellungsorte dafür Quantconnect oder Quantopian. Schließlich hat dieser Kerl einige gute Ratschläge, um es in Ihre Karriere Quantstart Viel Glück mit der Reise Teilweise aus Alan Clement039s Antwort auf Wie kann ein Software-Entwickler in der Finanzen ein Quant-Entwickler werden 16k Views middot Ansicht Upvotes middot Nicht für die Reproduktion Wie funktioniert ein Algorithmische Trading-System-Architektur aussehen Was sind einige gute Trading-Algorithmen Was ist Ihre Überprüfung von Algorithmic Trading Was Makler kann ich verwenden, um Papier-Handel mit meinem Algorithmus kostenlos Ich sollte ein algorithmisches Handelssystem mit Julia oder Scala Wie kann ich ein Order Routing zu bauen System für eine algorithmische Handelsplattform Wie handeln Algorithmen arbeiten Wie können Algorithmen entworfen werden Kann eine einzelne Person tatsächlich profitabel in algorithmischen Handel engagieren Ich habe ein solides Verständnis der stocksderivatives amp haben Python-Fähigkeiten. Ich möchte ein automatisiertes algorithmisches Handelssystem entwickeln. Wo fange ich an, Is Minance basierend auf algorithmischen trading8220Its schwer zu wissen, was für real und was nicht in der Finanzindustrie, und es8217s normal zu ängstlich auf den ersten, wenn Sie ein Investitionssystem, das vielversprechend oder zu gut, um wahr zu sein finden. Die Wahrheit ist, dass Sie hier sind, weil Sie auf der Suche nach einer bewährten Strategie, die Sie mehr Geld machen können, bieten Freisprechungen und reduzieren Stress im Zusammenhang mit Ihrer Investition. Im stolz, Ihnen mit der AlgoTrades Plattform zu geben. Alles, was Sie tun müssen, ist wählen Sie ein Handelssystem oder Systeme und folgen Sie seinen Berufen per E-Mail 038 SMS-Text-Benachrichtigungen oder verknüpfen unser System zu Ihrem Brokerage-Konto und AlgoTrades wird autotrade und führen jeden Handel direkt in Ihrem Brokerage-Konto. Jetzt können Sie mehr Geld in steigenden und fallenden Marktbedingungen zu machen.8221 Chris Vermeulen, AlgoTrades Gründer und System-Entwickler. ALGOTRADES SYSTEM-ERGEBNISSE: Die durchschnittlichen Renditen werden unter Verwendung des Preises jedes Instruments zu dem Zeitpunkt berechnet, zu dem ein Handelssignal ausgelöst wurde, was bedeutet, dass der tatsächliche Ausführungspreis für die Benutzer ein paar Cent für Anteile variieren und von einigen Ticks für Futures-Kontrakte abweichen kann. Unsere Plattform entfernt die Standard-Brokerage Provision Gebühr von jedem Trades Ergebnisse für die Genauigkeit. FLAT AUTOTRADING FEE: AlgoTrades Preferred Broker können Sie AutoTrade mehrere Systeme und Handel so oft wie Sie für eine Wohnung monatlich 99 AutoTrade Gebühr für ALLE Aktienhandelssysteme, ETF Handelssysteme und jeder Handel mit Interactive Brokers mögen. Natürlich gibt es regelmäßige Broker-Provisionen, die aber in der Lage sind, alles, was Sie wollen, zu automatisieren und alle Systemtypen (Stocks, ETFs und Futures) machen das Flat-Autotrading zu einem PER-CONTRACT AUTOTRADING FEE. Wenn Sie wollen, um ein Futures-Handelssystem zu automatisieren und haben ein Maklerkonto an einem anderen kompatiblen Brokerage dann gibt es eine 1,99 Autotrade Gebühr pro Futures-Vertrag Handel. Dies ist ideal für Systeme, die weniger als 25 Trades pro Monat handeln. (Natürlich gelten regelmäßige Broker-Provisionen.) Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automatisiertes Algorithmisches Handelssystem CFTC RULE 4.41 - HYPOTHETISCH ODER SIMULIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE BESCHRÄNKUNGEN. EINE AKTUELLE LEISTUNGSAUFNAHME, SIMULATIVE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN. DARÜBER HINZUFÜGEN, DASS DIE ERGEBNISSE DAFÜR, DASS DIE ERGEBNISSE FÜR DIE AUSWIRKUNGEN AUF BESTIMMTE MARKTFAKTOREN ÜBERNOMMEN WERDEN KÖNNEN, SOWEIT LIQUIDITÄT. SIMULATED HANDELSPROGRAMME IM ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM VORTEIL VON HINDSIGHT ENTWERFEN. KEINE REPRÄSENTATION WIRD DURCHGEFÜHRT, DASS JEDES KONTO ODER EINEN ERGEBNIS ODER VERLUSTE ENTSTANDEN WIRD. Es wird weder vertreten noch impliziert, dass die Verwendung des algorithmischen Handelssystems Einnahmen generieren oder einen Gewinn garantieren wird. Es besteht ein erhebliches Verlustrisiko im Zusammenhang mit Termingeschäften und Börsenhandelsfonds. Futures-Trading und handelsbörsengehandelte Fonds beinhalten ein erhebliches Verlustrisiko und sind nicht für jedermann geeignet. Diese Ergebnisse basieren auf simulierten oder hypothetischen Leistungsergebnissen, die bestimmte inhärente Einschränkungen aufweisen. Anders als die Ergebnisse, die in einem tatsächlichen Leistungsprotokoll gezeigt werden, stellen diese Ergebnisse nicht den tatsächlichen Handel dar. Da diese Geschäfte nicht tatsächlich durchgeführt worden sind, können diese Ergebnisse unter Umständen die Auswirkungen von bestimmten Marktfaktoren, wie zum Beispiel den Mangel an Liquidität, unter - oder überkompensiert haben. Simulierte oder hypothetische Handelsprogramme im Allgemeinen unterliegen auch der Tatsache, dass sie mit dem Nutzen der Nachsicht ausgelegt sind. Es wird nicht vertreten, dass ein solches Konto ähnliche Gewinne oder Verluste erzielen wird oder wahrscheinlich ist. Die Informationen auf dieser Website wurden ohne Berücksichtigung der Anlageziele, der finanziellen Situation und der Bedürfnisse der Investoren erstellt und beraten die Abonnenten, nicht auf Informationen zuzugreifen, ohne sich von ihren Finanzberatern konkret zu beraten, um nicht auf Informationen von der Website als primäre Basis zu vertrauen Für ihre Anlageentscheidungen und ihr eigenes Risikoprofil, Risikobereitschaft und ihre eigenen Stop-Verluste zu berücksichtigen. 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