빌딩 알고리즘 거래 시스템

알고리즘 거래 시스템 구축.

데이터 마이닝에서 몬테카를로 시뮬레이션에 이르는 상인의 여행 와일리 거래.

Kevin Davey.

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알고리즘 트레이딩 시스템 구축 : 데이터 마이닝부터 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 교육에 이르는 상인의 경력 상을 수상한 상인 케빈 데이지 (Kevin Davey)는 트리플 디지트 수익을 창출하는 트레이딩 시스템 개발에 대한 자신의 비밀을 공유합니다. 설명과 데모를 통해 Davey는 아이디어를 생성 및 검증하고, 진입 점과 종점을 설정하고, 시스템을 테스트하고, 실제 거래에서 구현하는 전 과정을 단계별로 안내합니다. 시스템 배정을 늘리거나 줄이는 구체적인 규칙과 규칙을 포기할 때의 규칙을 찾을 수 있습니다. 동반자 웹 사이트에는 Davey의 자체 Monte Carlo 시뮬레이터와 자신의 거래 아이디어를 자동화하고 테스트 할 수있는 다른 도구가 포함되어 있습니다.

거래에 대한 순전히 임의적 접근법은 일반적으로 장기적으로 무너집니다. 시장 데이터 및 통계를 쉽게 이용할 수 있기 때문에 거래자는 알고리즘 거래가 대량 거래량을 차지할 정도로 자동화되거나 알고리즘 방식의 거래 시스템을 채택하기를 점점 더 많이하고 있습니다. Building Algorithmic Trading Systems는 시장 변동 및 가장 효과적인 알고리즘의 불완전 함을 염두에두고 자신의 시스템을 개발하는 방법을 알려줍니다. 월드컵 트레이딩 챔피언십에서 3 자릿수 수익을 창출 한 시스템에 대해 알아보십시오. 기성 소프트웨어 나 인기있는 플랫폼을 사용하여 모든 거래 아이디어에 대한 알고리즘 방식을 개발하십시오. 과거 및 현재 시장 데이터를 사용하여 새 시스템을 테스트하십시오. 통계적 경향에 대한 시장 데이터 새로운 시스템의 기초를 형성 할 수 있습니다.

시장 패턴이 바뀌고 시스템 결과도 변하게됩니다. 과거의 성과는 미래의 성공을 보장하는 것이 아니기 때문에 새로운 시스템을 지속적으로 개발하고 진화하는 통계적 경향에 대응하여 기존 시스템을 조정하는 것이 중요합니다. 다음 단계로 나아가고 자하는 개인 트레이더를 위해 Building Algorithmic Trading Systems는 전문가의 조언과 실질적인 조언을 제공합니다.

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간행물 세부 사항.

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Kevin Davey (작성자)

KEVIN J. DAVEY는 전문 상인이자 최고 성능의 시스템 개발자입니다. 그는 3 년 연속 월드컵 챔피언십에서 148 %, 107 %, 112 %의 3 자릿수 수익을 창출했다. 알고리즘을 사용하여.

빌딩 위닝 알고리즘 트레이딩 시스템 : 데이터 마이닝에서부터 몬테카를로 시뮬레이션, 실시간 거래에 이르는 상인의 여행.

저자 (들) : Kevin J. Davey.

게시 된 온라인 : 2014 년 6 월 20 일 08:51 PM EST.

ISBN : 9781118778913 인쇄하십시오.

온라인 ISBN : 9781118778944.

이 책에 대해서.

실질적인 지침과 전문가 조언을 통해 자신의 거래 시스템을 개발하십시오.

거래에 대한 순전히 임의적 접근법은 일반적으로 장기적으로 무너집니다. 시장 데이터 및 통계를 쉽게 이용할 수 있기 때문에 거래자는 알고리즘 거래가 대량 거래량을 차지할 정도로 자동화 또는 알고리즘 거래 시스템을 채택하기를 점점 더 늘리고 있습니다. Building Algorithmic Trading Systems는 시장 변동 및 가장 효과적인 알고리즘의 불완전 함을 염두에두고 자신의 시스템을 개발하는 방법을 알려줍니다.

월드컵 트레이딩 챔피언십에서 3 자릿수 수익을 창출 한 시스템에 대해 알아보십시오. 기성 소프트웨어 나 인기있는 플랫폼을 사용하여 모든 거래 아이디어에 대한 알고리즘 방식을 개발하십시오. 과거 및 현재 시장 데이터를 사용하여 새 시스템을 테스트하십시오. 통계적 경향에 대한 시장 데이터 새로운 시스템의 기초를 형성 할 수 있습니다.

시작하기 : 완전 자동 거래 시스템 구축.

지난 6 개월 동안 자동화 된 거래 시스템의 전체 기술 스택을 구축하는 프로세스에 중점을 두었습니다. 나는 많은 어려움을 겪었으며 백 테스팅 (Vectorised and Event driven)의 두 가지 다른 방법에 대해 많은 것을 배웠다. 이벤트 중심의 백 테스터 (backteter driven backteter)를 구축하기위한 여정에서, 전략을 수립하고 백 테스트하고 실제 실행을 실행하는 데 필요한 전체 기술 스택에 가까워졌습니다.

문제를 해결할 때 가장 큰 문제는 지식 부족이었습니다. 나는 기술을 구축하기위한 소개 나 나를 인도 할 블로그를 여러 곳에서 보았다. 나는 오늘 당신과 공유 할 몇 가지 자료를 찾았습니다.

초보자 용 :

양적 거래에 익숙하지 않은 독자를 위해 저는 Ernie P. Chan의 책 "Quantitative Trading : 자신의 알고리즘 거래 비즈니스를 구축하는 방법"을 추천 할 것입니다. 이 책은 기본입니다. 그것은 실제로 제가 양적 거래에서 읽은 첫 번째 책입니다. 그리고 심지어는 매우 기초적 이었지만, 당신이 취해야 할 몇 가지주의 사항이 있습니다.

페이지 81-84에서 Ernie는 소매 수준에서 시스템 아키텍처를 반자동 및 완전 자동화 전략으로 분리하는 방법에 대해 씁니다.

일주일에 몇 번 거래를하려면 반자동 시스템이 적합합니다. Ernie는 Matlab, R 또는 심지어 Excel을 사용하도록 권장합니다. 나는 모든 3 개의 플래트 홈을 사용하고 이것은 나의 통보이다 :

Skip Matlab은 많은 돈이 들고 대학 연구실에서만 액세스 할 수 있습니다. 블로그 나 책과 같은 교육 자료가 많이 없기 때문에 Matlab을 사용하여 전략을 코딩하는 법을 배울 수 있습니다. R에는 전략 수립 방법을 배우기 위해 사용할 수있는 수많은 리소스가 있습니다. 주제를 다루는 내가 가장 좋아하는 블로그는 : Ilya Kipnis가 운영하는 QuantStratTradeR입니다. Microsoft Excel은 프로그래밍 경험이없는 경우 시작할 것입니다. 반자동 거래를 위해 Excel을 사용할 수는 있지만 전체 기술 스택을 구축 할 때는이 트릭을 수행하지 않습니다.

반자동 프레임 워크 81 페이지.

완전히 자동화 된 거래 시스템은 실시간 데이터 피드를 기반으로 거래를 자동으로 배치하려는 경우에 적합합니다. 나는 C #으로 광산을 코딩했으며, QuantConnect는 C #을 사용하고, QuantStart는 파이썬으로 그것을 구축하고, Quantopian은 파이썬을 사용하며, HFT는 C ++을 사용합니다. 자바 또한 인기가 있습니다.

완전히 자동화 된 거래 프레임 워크 84.

1 단계 : 머리를 시작하십시오.

QuantInsti가 제공하는 알고리즘 트레이닝의 이그 제 큐 티브 프로그램을 수행하십시오. 방금 강좌를 시작했는데 첫 번째 강의는 시스템 아키텍처에 관한 것입니다. 제가 여기서 시작했다면 약 3 개월의 연구를 저축했을 것입니다. 강의를 통해 각 구성 요소가 수행해야하는 작업에 대한 자세한 설명뿐 아니라 필요한 각 구성 요소를 살펴 보았습니다. 아래는 프레젠테이션에서 사용 된 슬라이드 중 하나의 스크린 샷입니다.

다른 자동 거래 시스템을 평가할 때도이 일반 프레임 워크를 사용할 수 있습니다.

글쓰기를 할 때 나는 강의 3 주 밖에 안 남았지 만, 개업의가 폴란드어로 정량적 헤지 펀드의 시작으로 바뀔 수있는 완전히 자동화 된 거래 전략을 세울 수있을 것이라고 확신합니다. .

참고 : 과정은 기술 스택을 구축하는 데 초점을 맞추지 않습니다.

2 단계 : 기본 이벤트 기반 백 테스터를 코딩합니다.

Michael Hallsmore의 블로그 퀀텀 스타트 & amp; "성공적인 알고리즘 거래"

이 책에는 강력한 이벤트 기반 백 테스터 (backtester)로 작성된 섹션이 있습니다. 그는 언어 선택, 여러 가지 유형의 백 테스팅, 이벤트 기반 백 테스팅의 중요성 및 백 테스터 코딩 방법을 설명하는 여러 장을 통해 독자를 안내합니다.

Michael은 객체 지향 디자인에 필요한 다양한 클래스에 독자를 소개합니다. 그는 또한 독자들에게 증권 마스터 데이터베이스를 구축하도록 가르친다. QuantInsti의 시스템 아키텍처가 어떻게 적용되는지 확인할 수 있습니다.

참고 : 그의 책 "Successful Algorithmic Trading"을 구입해야하며, 그의 블로그는 너무 많은 정보를 남기지 않습니다.

3 단계 : TuringFinance로 돌아갑니다.

EPAT 프로그램 "Successful Algorithmic Trading"읽기 & amp; 원하는 다른 언어로 백 테스터 코딩.

TuringFinance라는 블로그로 이동하여 "Algorithmic Trading System Architecture"라는 제목의 기사를 읽어야합니다. 작성자 : Stuart Gordon Reid. 그는 ISO / IEC / IEEE 42010 시스템의 가이드 라인과 소프트웨어 엔지니어링 아키텍처 설명 표준을 따르는 아키텍처에 대해 설명합니다.

이 게시물은 매우 기술적이며 자신의 아키텍처에 통합시켜야한다는 훌륭한 아이디어가 있습니다.

그의 게시물에서 찍은 스크린 샷.

4 단계 : 오픈 소스 거래 시스템을 연구합니다.

4.1) Quantopian.

콴토 피안 (Quantopian)이이 목록에 추가되어야한다는 것은 말할 것도없이, 나는 (언어 선택 때문에) 자신의 플랫폼을 사용하는 데 많은 시간을 투자하지 않았다는 말을 부끄럽게 여긴다. 콴토 피안은 많은 특혜를 가지고 있지만, 내게 가장 많이 돋보이는 것은 다음과 같습니다.

배우기 쉬운 Python 많은 데이터 세트에 무료로 액세스 할 수 있습니다. 커다란 지역 사회와 대회 저는 그들이 QuantCon을 호스트하는 방법을 좋아합니다!

콴토 피안 (Quantopian)은이 분야의 시장 선두 주자로 퀀트 (Quants)에서 사랑 받고 있습니다! 그들의 오픈 소스 프로젝트는 Zipline이라는 코드 명으로되어 있는데, 이것에 대해서는 조금 있습니다 :

"Zipline은 IDE에서 역기를 작동시키는 오픈 소스 엔진입니다. Github에서 코드 저장소를보고 프로젝트에 끌어 오기 요청을 제공 할 수 있습니다. 도움을 구하고 토론을 쉽게 할 수있는 Google 그룹이 있습니다. "

다음은 해당 설명서에 대한 링크입니다.

4.2) QuantConnect.

QuantConnect에 익숙하지 않은 사용자를 위해 완전한 오픈 소스 알고리즘 거래 엔진을 제공합니다. 여기에 링크가 있습니다.

코드를보고 연구하고 & amp; 그들에게 칭찬을 베풀어 라. 그들은 콴토 피안 경쟁자입니다.

이 기회를 빌어 퀀 커넥트 (QuantConnect) 팀이 뇌를 고르도록하고 그들이 제공하는 뛰어난 서비스에 감사 드리고 싶습니다.

다음은 해당 설명서에 대한 링크입니다.

끝 맺는 말:

나는이 안내서가 지역 사회 구성원들에게 도움이되기를 바랍니다. 6 개월 전 우리 시스템을 코딩하기 시작했을 때이 통찰력이 있었으면 좋겠습니다.

나는 지역 사회에 손을 내밀어 "좋은 알고리즘 트레이딩 코스는 무엇을 알고 있습니까?"라고 묻습니다. 주제를보고 순위를 매길 수있는 글을 쓰고 싶습니다. 이 게시물에 추가하고자하는 완전 자동화 된 거래 시스템을 구축하기위한 권장 사항이 있습니까?

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너도 좋아할거야.

멋진 기사. 나는 약 6 개월 전에 그것을 가지고 있었으면 좋겠다. 저는 C # 프로그래머이기 때문에 QuantConnect를 사용합니다. 린 (Lean)과 백 테스트 (Back Test)를 로컬에서 다운로드 할 수 있다는 것이 매우 편리하다는 것을 알았습니다. 코드를 뒤적 거리는 것도 가치가 있습니다. 또한 그들은 Tradier와 1 달러 거래를했습니다. 그것은 많은 도움이됩니다. 나는 Tradier의 확산과 처형에 관해서 두드러지지 않습니다. IB가 더 좋을 수도 있습니다.

내가 언급 한 과정을 살펴 보겠습니다.

Quantocracy 또는 RBlogger는 언급하지 않았습니다. 둘 다 매우 귀중한 자원입니다.

백 테스트의 결과를 차트로 나타 내기 위해 당신은 무엇을 사용합니까? OnData 이벤트에서 OHLC와 인디케이터 값을 csv에 기록하고 결과를 차트로 표시하는 데 Excel을 사용하는 것이 정말 지쳤습니다. 차트 파일 패키지를 데이터 파일로 가리키고 그냥 가져 가려고합니다.

틱 스트림 공급 업체가 있습니까?

이벤트 중심 시스템에 대한 한 가지 생각이 있습니다. 이벤트 문제는 비동기적이고 잠복 적이라는 것입니다. 그것은 당신이 중개업에 관여하자 마자 피할 수없는 것처럼 보입니다. 그래서 저는 기능적 프로그래밍의 원칙에 따라 더 많은 스트리밍 시스템을 꿈꿔 왔습니다.

& # 8211; 진드기 또는 바 스트림을 숨 깁니다.

& # 8211; 표시기 계산, 분석 또는 ML 실행 등의 프로세스를 통해 실행하십시오.

& # 8211; 신호를 다시 받으십시오.

& # 8211; 실행을 위해 브로커에게 보냅니다.

그런 다음 별도의 스트림으로

& # 8211; 브로커로부터 응답을받습니다.

물론 문제는 국가입니다. 무역을하기에 충분한 여유가 있습니까? 내 포트폴리오에는 무엇이 있습니까? 그것은 어떻게 실행되고 있습니까? 일반적으로 브로커 API는 해당 내용을 확인하기 위해 쿼리 할 수 있지만 시간이 오래 걸리고 비동기입니다. 나는 또한 Rx 확장을보고있다. 그렇게하면 시스템은 관찰 가능한 패턴을 통해 시스템의 변화에 대응할 수 있습니다.

이벤트는 마우스 클릭에 좋습니다. 대용량 트랜잭션 처리에는 그리 좋지 않습니다.

이것은 내가 자기 물건으로 가져간 접근법과 정확하게 같습니다. 본질적으로 저는 정상적인 & # 8217; 브로커 (IB API)와 대화 할 수있는 이벤트 인 작은 부분을 감싸는 프로그램. 이제 국가 문제에 대해. 두 가지 선택이 있습니다. 브로커에서 상태를 가져 오거나, 다시 채울 때 내부적으로 업데이트를 저장합니다. 즉, 귀하가 귀하의 주를 알고있을 때나, 두 가지 주 원천이 충돌 할 가능성이있는 경우 (잘못된 데이터 또는 지연)를 의미합니다. 이 부분은 얼마나 빨리 거래를 하느냐에 달려 있습니다. 정말로 빨리 거래하고 나서 상태 충돌이 있거나 일시적으로 상태가 불투명하다면 일시 중지하는 것이 아니라 상태를 알지 않고 계속 진행하는 것보다 낫습니다. 데이터베이스 & # 8216; 잠금 & # 8217;을 사용합니다. 이것에 대처하는 패러다임.

거의 모든 질문에 대해 Reactive Extension (Rx)에 답이 가깝습니다.

Rx가 Ticks에서 Candles로가는 것은 사소한 일입니다.

양초에서 지시약으로가는 것은 쉽지 않습니다.

다른 지표로부터 지표를 작성하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

지표에서 위치를 작성하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

포지션으로부터 (시간이 지남에 따라 유지되는) 포지셔닝을 작성하는 것은 사소한 일입니다.

위험 모델을 시뮬레이션하는 것은 간단합니다.

테스트 또는 라이브 거래는 라이브 스트림의 데이터 또는 시뮬레이션 된 데이터베이스 데이터 재생 사이를 결정하는 것입니다.

실행은 간단합니다.

구현은 C #에서 F #, JavaScript에서 C ++까지 거의 모든 코드에서 가능합니다.

순전히 기능적인 Rx가 GPU에 대규모 parallalizable이기 때문에 최적화는 빨리된다.

물론 연속 최적화의 효과를 최적화하고 백 테스트에 다시 넣는 것은 중요하지 않지만 어쨌든 중요하지 않다는 것을 감안할 때, 나는 그 슬라이드를 😉

순전히 기능적 (또는 그것에 가깝다) Rx가 내 의견으로는이 문제의 인프라를 해결할 수있는 유일한 방법이다.

나는 거래하고자하는 시스템을 안다. 나는 이미 알고있는 누군가를 프로그래밍하거나 배울 필요가 없다. 그렇다면 누가 시스템을 사용하여 누가 그것을 사용하고 자동화 할지를 결정할 수 있습니다. 그것을 자동화함으로써, 나는 그것을보고 싶지 않다는 것을 의미합니다. 결과를 일주일에 한 번 훑어보고 내주의를 기울이지 않고 거래가 진행됩니다. 2016 년에 많은 노력을 기울여 규칙을 수립하고 이러한 규칙을 내 중개인에게 적용해야한다는 것이 이상하다는 생각이 들었습니다.

콴토 피안 (Quantopian)에 가입 한 다음 커뮤니티 내의 누군가를 찾고 전략을 수립 할 것을 제안합니다. 그들은 IB 중개인 플랫폼에서 귀하를 위해 그것을 구축하고 완전히 자동화 할 수 있습니다.

그래도 당신이 그것을주의 깊게 감시해야한다고 생각하지만, 단지 잊어 버리는 것이 아닙니다.