อัตโนมัติ Trading ระบบ สถาปัตยกรรม

สถาปัตยกรรมระบบการค้าขั้นตอนก่อนหน้านี้ในบล็อกนี้ฉันได้เขียนเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมแนวคิดของระบบการซื้อขายอัลกอริธึมอัจฉริยะรวมถึงความต้องการด้านการทำงานและที่ไม่ใช่หน้าที่ของระบบการซื้อขายแบบอัลกอริทึมการผลิตตั้งแต่นั้นเป็นต้นมาฉันได้ออกแบบสถาปัตยกรรมระบบซึ่งฉันเชื่อว่า ตอบสนองความต้องการทางสถาปัตยกรรมเหล่านี้ในบทความนี้ผมจะอธิบายสถาปัตยกรรมตามแนวทางของ ISO IEC IEEE 42010 และสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์มาตรฐานรายละเอียดสถาปัตยกรรมตามมาตรฐานนี้คำอธิบายสถาปัตยกรรมต้องมีมุมมองสถาปัตยกรรมหลายมาตรฐานเช่นใน UML และช่วยในการตรวจสอบย้อนกลับระหว่าง การออกแบบการตัดสินใจและความต้องการสถาปัตยกรรมข้อกำหนดสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ยังคงมีฉันทามติเกี่ยวกับสิ่งที่สถาปัตยกรรมของระบบคือในบริบทของบทความนี้จะหมายถึงโครงสร้างพื้นฐานภายในที่ใช้องค์ประกอบที่ตอบสนองความต้องการทำงานสามารถระบุ, การใช้งานและการดำเนินการความต้องการของระบบเป็นหน้าที่ของระบบและส่วนประกอบของระบบที่คาดหวังความต้องการที่ไม่จำเป็นคือมาตรการที่สามารถวัดคุณภาพของระบบได้ระบบที่สามารถตอบสนองความต้องการของระบบได้อย่างเต็มที่อาจไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้หากความต้องการที่ไม่ได้ทำงาน ยังคงไม่เป็นที่พอใจเพื่อให้แนวคิดนี้พิจารณาสถานการณ์ต่อไปนี้ระบบการซื้อขายแบบอัลกอรินทึมที่คุณซื้อมาเพียงตัวเดียวทำให้การตัดสินใจซื้อขายดีเยี่ยม แต่ไม่สามารถปฏิบัติได้อย่างสมบูรณ์กับองค์กรที่มีการบริหารความเสี่ยงและระบบบัญชีระบบนี้จะตรงกับความคาดหวังของคุณหรือไม่ มุมมองอธิบายถึงแนวคิดระดับสูงและกลไกที่มีอยู่ในระบบในระดับสูงสุดของรายละเอียดในระดับนี้ระบบการซื้อขายตามอัธกานิสถานจะทำงานตามสถาปัตยกรรมแบบไดนามิกที่เกิดขึ้นในยุค EDA ซึ่งแบ่งออกเป็นสี่เลเยอร์และสองด้านสถาปัตยกรรมสำหรับแต่ละเลเยอร์และสถาปัตยกรรมการอ้างอิงมุมมองและ รูปแบบ ar รูปแบบสถาปัตยกรรมที่ได้รับการพิสูจน์โครงสร้างทั่วไปสำหรับการบรรลุความต้องการเฉพาะด้านสถาปัตยกรรมเป็นความกังวลแบบข้ามพรมแดนซึ่งครอบคลุมหลายองค์ประกอบสถาปัตยกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยการขับเคลื่อน - สถาปัตยกรรมที่ผลิตตรวจพบใช้และตอบสนองต่อเหตุการณ์เหตุการณ์ต่างๆรวมถึงการเคลื่อนไหวในตลาดแบบเรียลไทม์ที่ซับซ้อน เหตุการณ์หรือแนวโน้มและเหตุการณ์การค้าเช่นการส่งคำสั่งแผนภูมินี้แสดงให้เห็นถึงสถาปัตยกรรมแนวคิดของระบบการซื้อขายแบบอัลกอริธึมสถาปัตยกรรมการเปรียบเทียบสำหรับสถาปัตยกรรมแบบอ้างอิงคล้ายคลึงกับพิมพ์เขียวสำหรับผนังรับน้ำหนัก สามารถใช้ซ้ำสำหรับการออกแบบอาคารหลาย ๆ โดยไม่คำนึงถึงสิ่งที่อาคารกำลังสร้างขึ้นตามที่กำหนดไว้ตามข้อกำหนดที่เกิดขึ้นโดยทั่วไปโครงสร้างอ้างอิงเดียวกันกำหนดแม่แบบที่มีโครงสร้างและกลไกทั่วไปซึ่งสามารถใช้ในการสร้างสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์คอนกรีตที่น่าพอใจ ความต้องการเฉพาะสถาปัตยกรรมสำหรับ algorithmic tr ระบบ ading ใช้สถาปัตยกรรมพื้นที่ตาม SBA และ MVC ดูตัวควบคุมรูปแบบการอ้างอิงปฏิบัติที่ดีเช่นเก็บข้อมูลการดำเนินงาน ODS การแปลงสารสกัดและรูปแบบ ETL โหลดและ DW คลังข้อมูลนอกจากนี้ยังใช้ตัวควบคุมมุมมองแบบ - รูปแบบที่ แบ่งแยกการเป็นตัวแทนของข้อมูลจากการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้กับสถาปัตยกรรม Space based - ระบุโครงสร้างพื้นฐานที่หน่วยประมวลผลคู่หลวมโต้ตอบกับคนอื่นโดยใช้หน่วยความจำแบบรวมที่เรียกว่าพื้นที่ที่แสดงด้านล่างมุมมองแนวคิดทางสถาปัตยกรรมแบบ Space - based Model View Controller original image โครงสร้างมุมมองของสถาปัตยกรรมแสดงส่วนประกอบและส่วนประกอบย่อยของระบบการค้าอัลกอริธึมนอกจากนี้ยังแสดงให้เห็นว่าส่วนประกอบเหล่านี้ถูกนำมาใช้ลงบนโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพแผนภาพ UML ที่ใช้ในมุมมองนี้ประกอบด้วยไดอะแกรมส่วนประกอบและแผนภาพการใช้งานด้านล่างเป็นแกลเลอรีของ แผนผังการใช้งานของระบบการค้าอัลกอริธึมโดยรวมและ p rocessing หน่วยในสถาปัตยกรรมอ้างอิง SBA เช่นเดียวกับแผนภาพส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละชั้นขั้นตอนการซื้อขายระบบการใช้งานในระดับสูงแผนภาพการใช้งานไดอะแกรมการประมวลผล SBA หน่วยงานการใช้งานไดอะแกรมใบสั่งการประมวลผลองค์ประกอบชั้นแผนภาพการประมวลผลผู้ค้ารายย่อยอัตโนมัติแหล่งข้อมูลและชั้นก่อนการประมวลผล แผนผังองค์ประกอบแผนผังองค์ประกอบของส่วนติดต่อผู้ใช้แบบ MVC ตามยุทธวิธีทางสถาปัตยกรรมตามที่สถาบันวิศวกรรมซอฟต์แวร์ชั้นเชิงสถาปัตยกรรมเป็นวิธีการสร้างความพึงพอใจให้กับข้อกำหนดด้านคุณภาพโดยใช้รูปแบบแอตทริบิวต์คุณภาพบางประการผ่านการตัดสินใจในการออกแบบสถาปัตยกรรมตัวอย่างง่ายๆที่ใช้ในการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม สถาปัตยกรรมระบบจะจัดการเก็บข้อมูลการดำเนินงาน ODS กับองค์ประกอบแบบสอบถามอย่างต่อเนื่องส่วนประกอบนี้อย่างต่อเนื่องจะวิเคราะห์ ODS เพื่อระบุและแยกเหตุการณ์ที่ซับซ้อนกลยุทธ์ต่อไปนี้จะใช้ในรูปแบบสถาปัตยกรรม disruptor ในเหตุการณ์และคิวสั่งซื้อหน่วยความจำที่มีการแชร์ เหตุการณ์และคิวสั่งซื้อต่อเนื่องสอบถามภาษา CQL ใน ODS. Data กรองด้วยรูปแบบการออกแบบตัวกรองในข้อมูลที่เข้ามาขั้นตอนการหลีกเลี่ยงการหลีกเลี่ยงการในการเชื่อมต่อขาเข้าและขาออกการจัดการคิวที่น่าสนใจ AQM และความแออัดของการแจ้งเตือนความชัดเจนทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่มีความสามารถในการอัพเกรดปรับขนาดได้ ความซ้ำซ้อนที่มีประสิทธิภาพสำหรับจุดเดียวทั้งหมดของความล้มเหลว Indexing และเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างการติดตาใน ODS. Schedule การสำรองข้อมูลปกติและสคริปต์การทำความสะอาดสำหรับประวัติศาสตร์ ODS. Transaction ในฐานข้อมูลทั้งหมดเช็คเอาท์สำหรับการสั่งซื้อทั้งหมดเพื่อตรวจสอบความผิดพลาดเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นกับ timestamps ไป ข้ามเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเก่ากฎการตรวจสอบอื่น ๆ เช่นปริมาณการค้าสูงสุดส่วนประกอบผู้ประกอบการค้าที่เป็นอิสระใช้ฐานข้อมูลในหน่วยความจำสำหรับการวิเคราะห์การรับรองความถูกต้องสองขั้นตอนสำหรับส่วนติดต่อผู้ใช้ที่เชื่อมต่อกับ ATs. Encryption บนอินเทอร์เฟซผู้ใช้และการเชื่อมต่อกับรูปแบบการออกแบบ ATs. Observer MVC เพื่อจัดการมุมมองรายการข้างต้นเป็นเพียงการตัดสินใจในการออกแบบที่ฉันระบุในระหว่าง การออกแบบสถาปัตยกรรมไม่ใช่รายการยุทธวิธีที่สมบูรณ์แบบเนื่องจากระบบกำลังมีการพัฒนายุทธวิธีเพิ่มเติมควรใช้ในหลายระดับของความละเอียดเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านการทำงานและไม่ทำงานด้านล่างนี้มีสามแผนภาพอธิบายรูปแบบการออกแบบการทำลายรูปแบบการออกแบบตัวกรอง, และคอมโพเนนต์ Querying Querying แบบต่อเนื่อง Querying Component Diaruptor design pattern diagram diagram diagram การออกแบบตัวกรอง Filter diagram รูปแบบการจัดเก็บข้อมูล diagram มุมมองมุมมองของสถาปัตยกรรมแสดงให้เห็นว่าคอมโพเนนต์และเลเยอร์ควรมีผลกระทบต่อกันอย่างไรสิ่งนี้มีประโยชน์เมื่อสร้างสถานการณ์สำหรับการทดสอบสถาปัตยกรรม การออกแบบและการทำความเข้าใจระบบจากมุมมองแบบ end-to-end มุมมองนี้ประกอบด้วยไดอะแกรมลำดับและแผนภาพกิจกรรมแผนภาพกิจกรรมที่แสดงกระบวนการภายในของระบบการค้าและวิธีการที่ผู้ค้าควรจะโต้ตอบกับระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมดังแสดงด้านล่างการโต้ตอบระหว่างผู้ขายขั้นตอน การซื้อขายแบบอัลกอริทึมสิ้นสุด process. Technologies and frameworks ขั้นตอนสุดท้ายในการออกแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์คือการระบุเทคโนโลยีที่มีศักยภาพและกรอบที่สามารถนำมาใช้เพื่อให้เกิดสถาปัตยกรรมได้โดยหลักการทั่วไปควรใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่มีอยู่ให้ดีขึ้น และข้อกำหนด nonfunctional กรอบเป็นสถาปัตยกรรมอ้างอิงที่ได้รับการยอมรับเช่น JBoss เป็นกรอบที่ตระหนักถึงสถาปัตยกรรมอ้างอิง JEE เทคโนโลยีและกรอบต่อไปนี้น่าสนใจและควรได้รับการพิจารณาเมื่อใช้ระบบการซื้อขายแบบอัลกอริธึม CUDA - NVidia มีผลิตภัณฑ์จำนวนมาก การคำนวณสมรรถนะทางการเงินแบบสมรรถนะสูงสามารถทำงานได้ดีขึ้นถึง 50 เท่าในการจำลองแบบมอนติคาร์โลบน GPU แทนที่จะใช้ซีพียูแม่น้ำแอซป์สันเป็นเครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนาระบบแบบกระจายซึ่งถูกใช้เป็นกรอบสำหรับการสร้างแอพพลิเคชั่น ในรูปแบบ SBAApache Hadoop - ใน e การเปิดใช้งาน Hadoop เป็นโซลูชันที่น่าสนใจสำหรับปัญหาใหญ่ของข้อมูล Hadoop สามารถใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมแบบคลัสเตอร์ที่รองรับเทคโนโลยี CUDA AlgoTrader - แพลตฟอร์มการค้าอัลกอริธึม AlgoTrader แบบโอเพ่นซอร์สอาจใช้งานได้ใน สถานที่คอมโพเนนต์ของผู้ค้าอัตโนมัติ FIX Engine - แอ็พพลิเคชันแบบสแตนด์อโลนซึ่งสนับสนุนโปรโตคอลการแลกเปลี่ยนข้อมูลทางการเงิน FIX ได้แก่ FIX, FAST และ FIXatdl ในขณะที่ไม่ใช่เทคโนโลยีหรือกรอบส่วนประกอบควรสร้างด้วยอินเทอร์เฟซ API การเขียนโปรแกรมประยุกต์เพื่อปรับปรุงการทำงานร่วมกัน ของระบบและส่วนประกอบสถาปัตยกรรมที่นำเสนอได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการทั่วไปที่ระบุไว้สำหรับระบบการซื้อขายแบบอัลกอริธึมโดยทั่วไประบบการซื้อขายแบบอัลกอทิกซ์มีความซับซ้อนโดยปัจจัยสามประการซึ่งแตกต่างกันไปตามการใช้งานแต่ละประเภททั้งนี้ขึ้นอยู่กับระบบภายนอกและระบบการแลกเปลี่ยนที่เรียกว่า nonfunctional requirement and. Ev สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ที่นำเสนอจะต้องถูกปรับให้เหมาะสมกับแต่ละกรณีเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดขององค์กรและข้อบังคับที่เฉพาะเจาะจงตลอดจนเพื่อเอาชนะข้อ จำกัด ของภูมิภาคสถาปัตยกรรมของระบบการค้าแบบอัลกอริธึมควรถูกมองว่าเป็นเพียงแค่ จุดอ้างอิงสำหรับบุคคลและองค์กรที่ต้องการออกแบบระบบการซื้อขายของตนเอง algorithmic สำหรับสำเนาเต็มรูปแบบและแหล่งที่มาใช้กรุณาดาวน์โหลดสำเนาของรายงานของฉันขอบคุณ Pros ข้อดีข้อเสียของระบบการซื้อขายอัตโนมัติและนักลงทุนสามารถเปิดทางออกอย่างแม่นยำ และกฎการจัดการเงินในระบบการซื้อขายอัตโนมัติที่อนุญาตให้คอมพิวเตอร์ดำเนินการและตรวจสอบธุรกิจการค้าหนึ่งในสถานที่ท่องเที่ยวที่ใหญ่ที่สุดของกลยุทธ์อัตโนมัติคือสามารถใช้บางส่วนของอารมณ์ออกจากการซื้อขายตั้งแต่ธุรกิจการค้าจะถูกวางโดยอัตโนมัติเมื่อเกณฑ์บางอย่างที่จะพบบทความนี้จะ แนะนำผู้อ่านและอธิบายถึงข้อดีและข้อเสียรวมทั้งความเป็นจริง ระบบการซื้อขายอัตโนมัติ (Automatic Trading System) ระบบการซื้อขายอัตโนมัติ (Automated Trading System) ระบบการซื้อขายอัตโนมัติ (Automated Trading System) ระบบการซื้อขายอัตโนมัติ (Automated Trading System) หมายถึงระบบการซื้อขายแบบเครื่องกล ทั้งสองรายการการค้าและออกที่เมื่อโปรแกรมสามารถดำเนินการโดยอัตโนมัติผ่านทางคอมพิวเตอร์กฎการเข้าและออกกฎทางการค้าอาจขึ้นอยู่กับเงื่อนไขง่ายๆเช่นครอสโอเวอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่หรืออาจเป็นกลยุทธ์ที่ซับซ้อนที่ต้องเข้าใจภาษาโปรแกรมเฉพาะ แพลตฟอร์มการซื้อขายของผู้ใช้หรือความชำนาญของโปรแกรมเมอร์ที่มีคุณสมบัติเหมาะสมระบบการซื้อขายอัตโนมัติมักต้องการการใช้ซอฟต์แวร์ที่เชื่อมโยงกับโบรกเกอร์เข้าโดยตรงและต้องมีการเขียนกฎเฉพาะใด ๆ ในภาษาที่เป็นเจ้าของภาษาแพลตฟอร์ม TradeStation ตัวอย่างเช่น , ใช้ภาษาการเขียนโปรแกรม EasyLanguage แพลตฟอร์ม NinjaTrader ในมืออื่น ๆ , ใช้รูปแบบการเขียนโปรแกรม NinjaScript รูปที่ 1 แสดงตัวอย่างของกลยุทธ์อัตโนมัติที่เรียกใช้สามธุรกิจการค้าระหว่างช่วงการซื้อขายสำหรับการอ่านที่เกี่ยวข้องให้ดูที่การค้าโลกและตลาดสกุลเงินรูปที่ 1 แผนภูมิผังห้านาทีของสัญญา ES ด้วยกลยุทธ์อัตโนมัติที่ใช้ บางแพลตฟอร์มการซื้อขายมีตัวช่วยสร้างวิชวลไลเซชันที่อนุญาตให้ผู้ใช้ทำการเลือกจากรายการตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่พร้อมใช้งานทั่วไปเพื่อสร้างชุดของกฎที่สามารถซื้อขายโดยอัตโนมัติผู้ใช้สามารถสร้างตัวอย่างเช่นการค้าที่ยาวจะถูกป้อนครั้งเดียว ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันในแผนภูมิ 5 นาทีของเครื่องมือการซื้อขายที่เฉพาะเจาะจงผู้ใช้ยังสามารถป้อนประเภทของตลาดการสั่งซื้อหรือวงเงินตัวอย่างเช่นและเมื่อการค้าจะถูกเรียกใช้ตัวอย่างเช่นที่ ปิดบาร์หรือเปิดแถบถัดไปหรือใช้อินพุตเริ่มต้นของแพลตฟอร์มอินเทอร์เฟซจำนวนมากอย่างไรก็ตามผู้ค้าหลายรายเลือกที่จะตั้งค่าตัวบ่งชี้และกลยุทธ์ที่กำหนดเอง rk ใกล้ชิดกับโปรแกรมเมอร์เพื่อพัฒนาระบบในขณะที่นี้มักต้องใช้ความพยายามมากขึ้นกว่าการใช้ตัวช่วยสร้างแพลตฟอร์ม s จะช่วยให้ระดับความยืดหยุ่นมากขึ้นและผลลัพธ์ที่ได้รางวัลมากขึ้น แต่ไม่มีกลยุทธ์การลงทุนที่สมบูรณ์แบบที่จะรับประกันความสำเร็จสำหรับ ดูเพิ่มเติมที่การใช้ตัวชี้วัดทางเทคนิคเพื่อพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายเมื่อมีการกำหนดกฎแล้วคอมพิวเตอร์จะสามารถตรวจสอบตลาดเพื่อหาโอกาสในการซื้อหรือขายได้ตามข้อกำหนดของกลยุทธ์การค้าทั้งนี้ขึ้นอยู่กับกฎเกณฑ์เฉพาะเมื่อทำการค้า, คำสั่งใด ๆ สำหรับการหยุดขาดทุนป้องกันการหยุดชะงักต่อเนื่องและเป้าหมายกำไรจะได้รับการสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติในตลาดที่มีการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วรายการสั่งซื้อทันทีนี้อาจหมายถึงความแตกต่างระหว่างการสูญเสียขนาดเล็กและความสูญเสียที่ร้ายแรงในกรณีที่การค้าเคลื่อนย้ายผู้ค้า ระบบมีรายการข้อดีหลายประการที่จะมีการตรวจสอบสถานะของตลาดสำหรับการซื้อขายหลักทรัพย์ s และดำเนินธุรกิจการค้ารวมถึงการลดอารมณ์ความรู้สึกระบบการซื้อขายแบบอัตโนมัติลดอารมณ์ตลอดกระบวนการซื้อขายโดยการเก็บอารมณ์ในเช็คผู้ค้ามักจะมีเวลาที่ง่ายขึ้นในการวางแผนเนื่องจากคำสั่งการค้าจะถูกดำเนินการโดยอัตโนมัติเมื่อกฎการค้าได้รับการปฏิบัติตามผู้ค้า จะไม่สามารถลังเลหรือตั้งคำถามเกี่ยวกับการค้านอกจากจะช่วยให้ผู้ค้าที่กลัวที่จะดึงตัวการซื้อขายอัตโนมัติสามารถระงับผู้ที่ต้องการเอาชนะการซื้อและขายในโอกาสที่รับรู้ทุกประการความสามารถในการ Backtesting Backtesting ใช้กฎการซื้อขายกับประวัติศาสตร์ ข้อมูลการตลาดเพื่อพิจารณาความเป็นไปได้ของแนวคิดเมื่อออกแบบระบบสำหรับการซื้อขายอัตโนมัติกฎทั้งหมดจะต้องเป็นข้อมูลที่แน่นอนโดยไม่มีห้องพักสำหรับการตีความคอมพิวเตอร์ไม่สามารถคาดเดาได้จึงต้องบอกว่าต้องทำอย่างไรผู้ค้าสามารถดำเนินการได้อย่างแม่นยำ กฎและทดสอบกับข้อมูลที่ผ่านมาก่อนที่จะเสี่ยงชีวิตในการซื้อขายหลักทรัพย์สดการซื้อขายย้อนหลังอย่างระมัดระวังช่วยให้ผู้ค้าสามารถประเมินและ ปรับแต่งแนวคิดการซื้อขายและกำหนดความคาดหวังของระบบโดยเฉลี่ยจำนวนเงินที่ผู้ซื้อขายสามารถคาดหวังว่าจะชนะหรือแพ้ต่อหน่วยความเสี่ยงเรามีคำแนะนำบางประการเกี่ยวกับกระบวนการนี้เพื่อช่วยในการปรับกลยุทธ์การซื้อขายปัจจุบันของคุณสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมดูที่ Backtesting การตีความบทบัญญัติในอดีตที่ผ่านมาเนื่องจากมีการกำหนดกฎทางการค้าขึ้นและการดำเนินการทางการค้าจะดำเนินการโดยอัตโนมัติระเบียบวินัยจะได้รับการเก็บรักษาไว้แม้ในตลาดที่มีความผันผวนวินัยมักสูญหายเนื่องจากปัจจัยทางอารมณ์เช่นความกลัวที่จะสูญเสียหรือความปรารถนาที่จะหลุดออกไปเล็กน้อย กำไรเพิ่มเติมจากการซื้อขายการซื้อขายแบบอัตโนมัติจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะรักษาวินัยไว้ได้เนื่องจากต้องมีการวางแผนการซื้อขายด้วยเช่นกันนอกจากนี้ข้อผิดพลาดของนักบินจะลดลงและจะสั่งซื้อหุ้น 100 หุ้นโดยไม่ถูกต้องตามคำสั่งขายหุ้น 1,000 หุ้น หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการซื้อขายคือการวางแผนการค้าและการค้าแผนแม้ว่าแผนค้ามีศักยภาพที่จะทำกำไรได้ แต่พ่อค้าที่ไม่สนใจ กฎมีการเปลี่ยนแปลงความคาดหวังใด ๆ ที่ระบบจะมีไม่มีสิ่งเช่นแผนค้าที่ชนะ 100 ของการสูญเสียเวลาเป็นส่วนหนึ่งของเกม แต่การสูญเสียสามารถทางจิตใจ traumatizing เพื่อให้ผู้ประกอบการค้าที่มีสองหรือสามสูญเสียการค้า ในแถวอาจตัดสินใจที่จะข้ามการค้าถัดไปหากการค้าต่อไปนี้จะได้รับผู้ชนะผู้ค้าได้ทำลายความคาดหวังใด ๆ ระบบมีระบบการซื้อขายอัตโนมัติช่วยให้ผู้ค้าบรรลุความสอดคล้องโดยการซื้อขายแผนมันเป็นไปไม่ได้ที่จะหลีกเลี่ยงภัยพิบัติโดยไม่ต้องซื้อขาย กฎระเบียบสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโปรดดู 10 ขั้นตอนในการสร้างแผนการซื้อขายที่ชนะการปรับปรุงรายการสั่งซื้อความเร็วตั้งแต่คอมพิวเตอร์ตอบสนองทันทีเพื่อเปลี่ยนแปลงสภาพตลาดระบบอัตโนมัติสามารถสร้างคำสั่งได้ทันทีที่เกณฑ์การค้าจะพบการเข้าหรือออกจากการค้าไม่กี่ วินาทีก่อนหน้านี้สามารถสร้างความแตกต่างใหญ่ในผลการค้าได้ทันทีที่มีการป้อนตำแหน่งใบสั่งอื่น ๆ ทั้งหมดจะถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติรวมถึงการสูญเสียการป้องกันและการป้องกัน ofit เป้าหมายตลาดสามารถเคลื่อนย้ายได้อย่างรวดเร็วและลดทอนความเป็นไปได้ที่จะมีการเข้าถึงเป้าหมายทางการค้าหรือทำกำไรจากระดับการสูญเสียก่อนที่คำสั่งซื้อจะถูกป้อนระบบการซื้อขายอัตโนมัติช่วยป้องกันไม่ให้เกิดเหตุการณ์เช่นนี้ขึ้น การค้าหลายบัญชีหรือกลยุทธ์ต่างๆในครั้งเดียวนี้มีศักยภาพในการกระจายความเสี่ยงในตราสารต่างๆในขณะที่การสร้างป้องกันความเสี่ยงต่อการสูญเสียตำแหน่งอะไรที่จะท้าทายอย่างไม่น่าเชื่อสำหรับมนุษย์ที่จะสำเร็จจะดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพโดยคอมพิวเตอร์ในไม่กี่มิลลิวินาที สามารถตรวจหาโอกาสทางการค้าในช่วงของตลาดสร้างคำสั่งซื้อและเฝ้าติดตามข้อเสียและความเป็นจริงของระบบการซื้อขายอัตโนมัติระบบการซื้อขายอัตโนมัติมีข้อดีหลายอย่าง แต่มี downfalls และ realties บางอย่างที่ผู้ค้าควรตระหนักถึงความล้มเหลวทางกล ทฤษฎีที่อยู่เบื้องหลังการซื้อขายอัตโนมัติทำให้ดูเหมือนง่ายตั้งซอฟต์แวร์ให้โปรแกรม กฎระเบียบและเฝ้าดูการค้าในความเป็นจริง แต่การซื้อขายอัตโนมัติเป็นวิธีการที่ซับซ้อนในการซื้อขาย แต่ก็ไม่ใช่ความผิดพลาดทั้งนี้ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มการซื้อขายคำสั่งซื้อสินค้าอาจอยู่ในคอมพิวเตอร์และไม่ใช่เซิร์ฟเวอร์นั่นหมายความว่าถ้าการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเป็น สูญหายคำสั่งอาจไม่ถูกส่งไปยังตลาดนอกจากนี้ยังอาจมีความแตกต่างระหว่างธุรกิจการค้าทฤษฎีที่สร้างขึ้นโดยกลยุทธ์และองค์ประกอบของรายการใบสั่งแพลตฟอร์มที่จะเปลี่ยนให้เป็นธุรกิจการค้าที่แท้จริงผู้ค้าส่วนใหญ่ควรคาดหวังว่าเส้นโค้งการเรียนรู้เมื่อใช้ระบบการซื้อขายอัตโนมัติ, และโดยทั่วไปความคิดที่ดีควรเริ่มต้นด้วยขนาดการค้าปลีกขนาดเล็กในขณะที่กระบวนการนี้ได้รับการขัดเกลาการตรวจสอบแม้ว่าจะเป็นการดีที่จะเปิดเครื่องคอมพิวเตอร์และปล่อยให้วันนี้ระบบการซื้อขายอัตโนมัติจะต้องมีการตรวจสอบ ความล้มเหลวเช่นปัญหาการเชื่อมต่อการสูญเสียพลังงานหรือการล่มของคอมพิวเตอร์และความไม่ต่อเนื่องของระบบระบบการซื้อขายอัตโนมัติอาจมีความผิดปกติเกิดขึ้นได้ ผลที่เกิดขึ้นในการสั่งซื้อที่หลงลืมคำสั่งซื้อที่หายไปหรือคำสั่งซ้ำถ้าระบบถูกตรวจสอบเหตุการณ์เหล่านี้สามารถระบุและแก้ไขได้อย่างรวดเร็วการเพิ่มประสิทธิภาพแม้ว่าจะไม่เฉพาะกับระบบการซื้อขายอัตโนมัติผู้ค้าที่ใช้เทคนิคการทำ backtesting สามารถสร้างระบบที่ดูดีได้ กระดาษและทำงานอย่างมหันต์ในตลาดแบบสดการเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไปหมายถึงการปรับเส้นโค้งที่มากเกินไปซึ่งทำให้เกิดแผนการซื้อขายที่ไม่น่าเชื่อถือในการซื้อขายหลักทรัพย์แบบสดนอกจากนั้นอาจเป็นไปได้ที่จะปรับกลยุทธ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยมในข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่ ได้รับการทดสอบผู้ค้าบางครั้งไม่ถูกต้องสมมติว่าแผนการค้าควรจะมีใกล้เคียงกับธุรกิจการค้าที่มีกำไร 100 หรือไม่ควรพลาดการเบิกเป็นแผนการทำงานได้เช่นนี้พารามิเตอร์สามารถปรับเปลี่ยนเพื่อสร้างแผนสมบูรณ์ใกล้สมบูรณ์ล้มเหลวทันทีที่มีการใช้ เพื่อการตลาดแบบสดการเพิ่มประสิทธิภาพมากกว่านี้จะสร้างระบบที่ดูดีในกระดาษเท่านั้นสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมดูที่การทดสอบ Backtesting และ Forward ความสำคัญของ Correlation ผู้ค้าออโตเมชั่นที่ใช้เซิร์ฟเวอร์จะมีตัวเลือกในการเรียกใช้ระบบการซื้อขายอัตโนมัติของตนเองผ่านแพลตฟอร์มการซื้อขายแบบเซิร์ฟเวอร์เช่น Strategy Runner แพลตฟอร์มเหล่านี้มักเสนอกลยุทธ์ทางการค้าสำหรับการขายตัวช่วยสร้างเพื่อให้ผู้ค้าสามารถออกแบบระบบของตนเองหรือความสามารถ เพื่อเป็นเจ้าภาพระบบที่มีอยู่บนแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์สำหรับค่าธรรมเนียมระบบการซื้อขายอัตโนมัติสามารถสแกนหารันและตรวจสอบการค้ากับคำสั่งซื้อทั้งหมดที่อยู่บนเซิร์ฟเวอร์ของพวกเขาส่งผลให้รายการสั่งซื้อได้เร็วขึ้นและน่าเชื่อถือมากขึ้นข้อสรุปแม้ว่า ppealing สำหรับ ความหลากหลายของปัจจัยระบบการซื้อขายอัตโนมัติไม่ควรพิจารณาแทนการซื้อขายดำเนินการอย่างรอบคอบความล้มเหลวทางกลไกสามารถเกิดขึ้นได้และเป็นเช่นระบบเหล่านี้จะต้องมีการตรวจสอบเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้แพลตฟอร์มอาจให้การแก้ปัญหาสำหรับผู้ค้าที่ต้องการลดความเสี่ยงของความล้มเหลวทางกลสำหรับ การอ่านที่เกี่ยวข้อง, ดูกลยุทธ์การซื้อขายวันแรกสำหรับผู้เริ่มต้นจำนวนเงินสูงสุดที่สหรัฐอเมริกาสามารถยืม Th e เพดานหนี้ที่ถูกสร้างขึ้นภายใต้พระราชบัญญัติเสรีภาพตราสารหนี้ครั้งที่สองอัตราดอกเบี้ยที่สถาบันรับฝากเงินยืมเงินไว้ใน Federal Reserve ไปยังสถาบันรับฝากอื่น 1 มาตรการทางสถิติของการกระจายตัวของผลตอบแทนสำหรับการรักษาความปลอดภัยที่กำหนดหรือดัชนีตลาดความผันผวนสามารถ การกระทำรัฐสภาคองเกรสผ่านในปี 1933 เป็นพระราชบัญญัติการธนาคารซึ่งห้ามธนาคารพาณิชยจากการเขารวมลงทุนการจายเงินเดือนของ Nonfarm หมายถึงงานใดนอกกลุมครัวเรือนครัวเรือนเอกชนและภาคผลกําไร US Bureau of Labor. The ตัวย่อสกุลเงินหรือสัญลักษณ์สกุลเงินสำหรับ INR รูปีอินเดียสกุลเงินของอินเดีย Rupee ประกอบด้วย 1 ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับระบบการซื้อขาย Algorithmic หนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่ฉันได้รับในกล่องจดหมาย QS คืออะไรคือภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุด สำหรับการซื้อขายแบบอัลกอริธึมคำตอบสั้น ๆ ก็คือไม่มีภาษาที่ดีที่สุดพารามิเตอร์ยุทธศาสตร์ประสิทธิภาพ modularity การพัฒนา resiliency และ co. st จะต้องได้รับการพิจารณาบทความนี้จะร่างองค์ประกอบที่จำเป็นของสถาปัตยกรรมระบบการค้าแบบอัลกอริธึมและวิธีการตัดสินใจเกี่ยวกับการใช้งานมีผลต่อการเลือกใช้ภาษาขั้นแรกส่วนประกอบสำคัญของระบบการซื้อขายแบบอัลกอริธึมจะได้รับการพิจารณาเช่นเครื่องมือการวิจัย optimizer ผู้จัดการความเสี่ยงและกลไกการดำเนินการต่อไปกลยุทธ์การซื้อขายที่แตกต่างกันจะได้รับการตรวจสอบและมีผลต่อการออกแบบระบบอย่างไรโดยเฉพาะความถี่ของการซื้อขายและปริมาณการซื้อขายที่อาจเกิดขึ้นทั้งสองฝ่ายจะถูกกล่าวถึงเมื่อเลือกกลยุทธ์การซื้อขายแล้ว จำเป็นสำหรับสถาปนิกทั้งระบบซึ่งรวมถึงทางเลือกของฮาร์ดแวร์ความสามารถของระบบปฏิบัติการและความยืดหยุ่นของระบบต่อเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยากและอาจเป็นภัยพิบัติในขณะที่สถาปัตยกรรมกำลังได้รับการพิจารณาคำนึงถึงผลการปฏิบัติงานทั้งในด้านเครื่องมือการวิจัยและด้านการใช้ชีวิต สภาพแวดล้อมในการดำเนินงานอะไรคือระบบการซื้อขายที่กำลังพยายามทำก่อนที่จะตัดสินใจเลือกสิ่งที่ดีที่สุด คนที่จะเขียนระบบการซื้อขายอัตโนมัติมีความจำเป็นต้องกำหนดความต้องการเป็นระบบจะดำเนินการหมดจดตามระบบจะต้องมีการจัดการความเสี่ยงหรือโมดูลการก่อสร้างพอร์ตการลงทุนระบบจะต้อง backtester ประสิทธิภาพสูงสำหรับกลยุทธ์มากที่สุดการซื้อขาย ระบบสามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภทคือ Research and signal generation การวิจัยมีความเกี่ยวข้องกับการประเมินผลการดำเนินงานด้านกลยุทธ์มากกว่าข้อมูลทางประวัติศาสตร์กระบวนการประเมินกลยุทธ์การซื้อขายมากกว่าข้อมูลตลาดก่อนหน้านี้เรียกว่า backtesting ขนาดข้อมูลและความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีจะมีผลกระทบอย่างมาก เกี่ยวกับความเข้มของการคำนวณของความเร็วของ CPU backtester และภาวะพร้อมกันมักจะเป็นปัจจัย จำกัด ในการเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วในการดำเนินการวิจัยการสร้างแบบข้อความเกี่ยวข้องกับการสร้างชุดสัญญาณการซื้อขายจากอัลกอริทึมและส่งคำสั่งดังกล่าวไปยังตลาดโดยปกติจะผ่านนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ กลยุทธ์ระดับสูงของประสิทธิภาพเป็นสิ่งจำเป็น IO ปัญหา su ch เป็นแบนด์วิธเครือข่ายและ latency มักจะเป็นปัจจัย จำกัด ในการเพิ่มประสิทธิภาพระบบปฏิบัติการดังนั้นทางเลือกของภาษาสำหรับแต่ละองค์ประกอบของระบบทั้งหมดของคุณอาจแตกต่างกันมากชนิดความถี่และปริมาณกลยุทธ์ประเภทของกลยุทธ์ algorithmic ใช้จะมีมาก ผลกระทบต่อการออกแบบระบบมันจะต้องพิจารณาตลาดที่มีการซื้อขายการเชื่อมต่อกับผู้ขายข้อมูลภายนอกความถี่และปริมาณของกลยุทธ์การค้าระหว่างความสะดวกในการพัฒนาและการเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานเช่นเดียวกับที่กำหนดเอง ฮาร์ดแวร์ซึ่งรวมถึงเซิร์ฟเวอร์แบบกำหนดเองที่ร่วม GPUs หรือ FPGAs ซึ่งอาจเป็นสิ่งที่จำเป็นตัวเลือกเทคโนโลยีสำหรับกลยุทธ์ด้านเงินทุนในสหรัฐฯที่มีความถี่ต่ำจะแตกต่างจากกลยุทธ์การเก็งกำไรสถิติทางสถิติที่มีความถี่สูงในตลาดฟิวเจอร์สก่อนที่จะมี ทางเลือกของภาษาผู้ขายข้อมูลจำนวนมากต้องได้รับการประเมินว่าเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ในมือซึ่งจะต้องพิจารณาการเชื่อมต่อกับ vendo โครงสร้างของ API ใด ๆ ความทันเวลาของข้อมูลความต้องการจัดเก็บข้อมูลและความยืดหยุ่นในการเผชิญหน้ากับผู้ขายออฟไลน์นอกจากนี้ยังมีความฉลาดที่จะมีการเข้าถึงอย่างรวดเร็วไปยังผู้จัดจำหน่ายหลาย ๆ เครื่องดนตรีต่าง ๆ ทั้งหมดจะมีการเก็บข้อมูลของตัวเองขึ้นตัวอย่างเช่น สัญลักษณ์สำหรับหุ้นและวันที่หมดอายุสำหรับฟิวเจอร์สไม่พูดถึงข้อมูลใด ๆ OTC เฉพาะนี้จะต้องเป็นปัจจัยในการออกแบบแพลตฟอร์มความถี่ของกลยุทธ์มีแนวโน้มที่จะเป็นหนึ่งในไดรเวอร์ที่ใหญ่ที่สุดของวิธีการกองเทคโนโลยีจะถูกกำหนดกลยุทธ์การใช้ข้อมูลมากขึ้น การใช้กลยุทธ์มากกว่าแถบที่สองคือข้อมูลที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาดนำไปสู่การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยสมรรถนะเป็นความต้องการหลักสำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงจำนวนข้อมูลตลาดจำนวนมากจะต้องได้รับการจัดเก็บและประเมินผลซอฟต์แวร์ เช่น HDF5 หรือ kdb มักใช้สำหรับบทบาทเหล่านี้เพื่อที่จะประมวลผลปริมาณข้อมูลที่กว้างขวาง nee ded สำหรับการใช้งาน HFT ต้องมีการใช้ backtester และระบบปฏิบัติการที่เหมาะสมอย่างกว้างขวาง CC อาจมีผู้ประกอบการบางรายมีโอกาสที่จะเป็นผู้ที่มีทักษะทางภาษาสูงที่สุด Ultra-high frequency strategies จะต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่กำหนดขึ้นเองเช่น FPGAs, exchange-location และ kernal network interface ระบบค้นหามักเกี่ยวข้องกับส่วนผสมของการพัฒนาแบบโต้ตอบและการเขียนสคริปต์อัตโนมัติอดีตมักเกิดขึ้นภายใน IDE เช่น Visual Studio, MatLab หรือ R Studio หลังเกี่ยวข้องกับการคำนวณเชิงตัวเลขอย่างกว้างขวางในหลายพารามิเตอร์และจุดข้อมูลซึ่งนำไปสู่ การเลือกภาษาให้สภาพแวดล้อมที่ตรงไปตรงมาในการทดสอบโค้ด แต่ยังมีประสิทธิภาพเพียงพอในการประเมินกลยุทธ์มากกว่ามิติข้อมูลหลาย ๆ ตัวแบบ IDE แบบปกติในพื้นที่นี้รวมถึง Microsoft Visual CC ซึ่งมียูทิลิตีดีบักแบบกว้าง ๆ ความสามารถในการทำรหัสผ่าน Intellisense และภาพรวมที่ตรงไปตรงมาทั้งหมด Proj ect stack ผ่านทางฐานข้อมูล ORM, LINQ MatLab ซึ่งถูกออกแบบมาสำหรับพีชคณิตเชิงเส้นจำนวนมากและการดำเนินการแบบเวกเตอร์ แต่ในคอนโซลแบบโต้ตอบ R Studio ซึ่งรวบรวมคอนโซลภาษา R สถิติไว้ใน IDE Eclipse IDE เต็มรูปแบบสำหรับ Linux Java และ C และ IDEs แบบกึ่งกรรมสิทธิ์เช่น Enthought Canopy for Python ซึ่งรวมถึงห้องสมุดการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น NumPy SciPy scikit-learn และ pandas ในสภาพแวดล้อมแบบคอนโซลแบบโต้ตอบเดียวสำหรับการทำ backtesting แบบตัวเลขภาษาทั้งหมดข้างต้นมีความเหมาะสมแม้ว่าจะไม่จำเป็นต้อง ใช้ IDE GUI เป็นรหัสจะถูกดำเนินการในพื้นหลังการพิจารณาที่สำคัญในขั้นตอนนี้คือความเร็วในการดำเนินการภาษาที่คอมไพล์เช่น C มักเป็นประโยชน์ถ้ามิติพารามิเตอร์ backtesting มีขนาดใหญ่จำเอาไว้ว่าจำเป็นต้องระวังเรื่องดังกล่าว ระบบถ้าเป็นกรณีที่ภาษาที่แปลเช่น Python มักจะใช้ประโยชน์จากห้องสมุดที่มีประสิทธิภาพสูงเช่น NumPy pandas สำหรับขั้นตอน backtesting, ในท้ายที่สุดภาษาที่เลือกไว้สำหรับ backtesting จะถูกกำหนดโดยความต้องการของ algorithmic เฉพาะเช่นเดียวกับช่วงของไลบรารีที่มีอยู่ในภาษามากกว่าที่ด้านล่างอย่างไรก็ตามภาษาที่ใช้สำหรับ backtester และ สภาพแวดล้อมการวิจัยสามารถเป็นอิสระอย่างสมบูรณ์ของผู้ที่ใช้ในการก่อสร้างพอร์ตการลงทุนการจัดการความเสี่ยงและส่วนประกอบการดำเนินการตามที่จะเห็นการก่อสร้างโครงสร้างและการบริหารความเสี่ยงการก่อสร้างพอร์ตโฟลิโอและส่วนประกอบการจัดการความเสี่ยงมักจะถูกมองข้ามโดยค้าปลีก algorithmic ค้านี้เกือบตลอดเวลา ข้อผิดพลาดเครื่องมือเหล่านี้มีกลไกที่จะเก็บรักษาทุนไว้พวกเขาไม่เพียง แต่พยายามที่จะลดจำนวนเดิมพันที่มีความเสี่ยง แต่ยังช่วยลดการหมุนเวียนของธุรกิจการค้าด้วยตนเองลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมรุ่นที่ซับซ้อนของส่วนประกอบเหล่านี้อาจมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อคุณภาพ และความสม่ำเสมอในการทำกำไร ward เพื่อสร้างกลยุทธ์ที่มั่นคงเนื่องจากกลไกการสร้างพอร์ตการลงทุนและผู้จัดการความเสี่ยงสามารถปรับเปลี่ยนได้ง่ายเพื่อจัดการกับระบบหลาย ๆ ระบบดังนั้นควรพิจารณาองค์ประกอบที่สำคัญในตอนเริ่มแรกของการออกแบบระบบการค้าแบบอัลกอริธึมงานของระบบการจัดการพอร์ตโฟลิโอคือ เพื่อนำเสนอชุดของการค้าที่ต้องการและผลิตชุดของการค้าที่เกิดขึ้นจริงที่ลดปั่นรักษาความเสี่ยงที่จะปัจจัยต่างๆเช่นภาคชั้นสินทรัพย์ ฯลฯ ความผันผวนและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรเงินทุนให้กับกลยุทธ์ต่างๆในพอร์ตโฟลิโอผลงานการก่อสร้างมักจะลดไป ปัญหาพีชคณิตเชิงเส้นเช่นเมทริกซ์ factorisation และด้วยเหตุนี้การทำงานเป็นอย่างมากขึ้นอยู่กับประสิทธิผลของการใช้พีชคณิตเชิงเส้นเชิงตัวเลขห้องสมุดทั่วไปรวมถึง UBLAS LAPACK และ NAG สำหรับ C MatLab ยังมีคุณสมบัติการดำเนินงานเมทริกซ์ที่มีประสิทธิภาพอย่างมาก Python ใช้ NumPy SciPy สำหรับการคำนวณดังกล่าวบ่อยๆ พอร์ตการทำงานที่สมดุลจะต้องรวบรวมและ ห้องสมุดดีเหมาะกับการดำเนินการขั้นตอนนี้ออกเพื่อไม่ให้คอขวดระบบการซื้อขายการจัดการความเสี่ยงเป็นอีกหนึ่งส่วนสำคัญอย่างยิ่งของระบบการค้า algorithmic ความเสี่ยงสามารถมาในหลายรูปแบบความผันผวนเพิ่มขึ้นแม้ว่านี้อาจจะเห็นเป็นที่พึงปรารถนาสำหรับกลยุทธ์บางอย่าง, ความสัมพันธ์ระหว่างประเภทสินทรัพย์ค่าเริ่มต้นของคู่สัญญาการหยุดทำงานของเซิร์ฟเวอร์เหตุการณ์ Black Swan และบั๊กที่ไม่สามารถตรวจพบได้ในรหัสการซื้อขายเพื่อระบุชื่อบางส่วนส่วนประกอบการจัดการที่ผิดพลาดพยายามคาดการณ์ผลกระทบจากความผันผวนและความสัมพันธ์ระหว่างประเภทเนื้อหากับผลกระทบที่ตามมา s เกี่ยวกับการซื้อขายหลักทรัพย์บ่อยครั้งนี้ลดลงไปชุดของการคำนวณทางสถิติเช่น Monte Carlo ทดสอบความเครียดนี้คล้ายกับความต้องการคำนวณของเครื่องมือการกำหนดราคาสัญญาซื้อขายล่วงหน้าและเป็นเช่นจะถูกผูก CPU การจำลองเหล่านี้มี parallelisable สูงดูด้านล่างและเพื่อ ในบางระดับก็เป็นไปได้ที่จะโยนฮาร์ดแวร์ที่มีปัญหาระบบงาน Execution งานของระบบการดำเนินการ คือการได้รับสัญญาณการซื้อขายที่ถูกกรองจากโครงสร้างการลงทุนและส่วนประกอบการบริหารความเสี่ยงและส่งไปยัง บริษัท นายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์หรือวิธีอื่น ๆ ในการเข้าถึงตลาดสำหรับกลยุทธ์การค้าปลีกขั้นค้าปลีกส่วนใหญ่ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อ API หรือ FIX กับนายหน้าเช่น Interactive Brokers The ข้อพิจารณาเบื้องต้นเมื่อพิจารณาภาษารวมถึงคุณภาพของ API ความพร้อมใช้งานภาษา wrapper สำหรับ API ความถี่ในการดำเนินการและความลื่นไถลที่คาดการณ์ไว้คุณภาพของ API หมายถึงว่าทำอย่างไรจึงจะได้รับการจัดทำเป็นเอกสารไว้เป็นอย่างดี needs standalone software to be accessed or whether a gateway can be established in a headless fashion ie no GUI In the case of Interactive Brokers, the Trader WorkStation tool needs to be running in a GUI environment in order to access their API I once had to install a Desktop Ubuntu edition onto an Amazon cloud server to access Interactive Brokers remotely, purely for this reason. Most APIs will provide a C and or Java interface It is usually up to the community to develop language-specific wrappers for C , Python, R, Excel and MatLab Note that with every additional plugin utilised especially API wrappers there is scope for bugs to creep into the system Always test plugins of this sort and ensure they are actively maintained A worthwhile gauge is to see how many new updates to a codebase have been made in recent months. Execution frequency is of the utmost importance in the execution algorithm Note that hundreds of orders may be sent every minute and as such performance is critical Slippage will be incurred through a badly-performing execution system and this will have a dramatic impact on profitability. Statically-typed languages see below such as C Java are generally optimal for execution but there is a trade-off in development time, testing and ease of maintenance Dynamically-typed languages, such as Python and Perl are now generally fast enough Always make sure the components are de signed in a modular fashion see below so that they can be swapped out out as the system scales. Architectural Planning and Development Process. The components of a trading system, its frequency and volume requirements have been discussed above, but system infrastructure has yet to be covered Those acting as a retail trader or working in a small fund will likely be wearing many hats It will be necessary to be covering the alpha model, risk management and execution parameters, and also the final implementation of the system Before delving into specific languages the design of an optimal system architecture will be discussed. Separation of Concerns. One of the most important decisions that must be made at the outset is how to separate the concerns of a trading system In software development, this essentially means how to break up the different aspects of the trading system into separate modular components. By exposing interfaces at each of the components it is easy to swap out parts of the sys tem for other versions that aid performance, reliability or maintenance, without modifying any external dependency code This is the best practice for such systems For strategies at lower frequencies such practices are advised For ultra high frequency trading the rulebook might have to be ignored at the expense of tweaking the system for even more performance A more tightly coupled system may be desirable. Creating a component map of an algorithmic trading system is worth an article in itself However, an optimal approach is to make sure there are separate components for the historical and real-time market data inputs, data storage, data access API, backtester, strategy parameters, portfolio construction, risk management and automated execution systems. For instance, if the data store being used is currently underperforming, even at significant levels of optimisation, it can be swapped out with minimal rewrites to the data ingestion or data access API As far the as the backtester and subse quent components are concerned, there is no difference. Another benefit of separated components is that it allows a variety of programming languages to be used in the overall system There is no need to be restricted to a single language if the communication method of the components is language independent This will be the case if they are communicating via TCP IP, ZeroMQ or some other language-independent protocol. As a concrete example, consider the case of a backtesting system being written in C for number crunching performance, while the portfolio manager and execution systems are written in Python using SciPy and IBPy. Performance Considerations. Performance is a significant consideration for most trading strategies For higher frequency strategies it is the most important factor Performance covers a wide range of issues, such as algorithmic execution speed, network latency, bandwidth, data I O, concurrency parallelism and scaling Each of these areas are individually covered by large te xtbooks, so this article will only scratch the surface of each topic Architecture and language choice will now be discussed in terms of their effects on performance. The prevailing wisdom as stated by Donald Knuth one of the fathers of Computer Science, is that premature optimisation is the root of all evil This is almost always the case - except when building a high frequency trading algorithm For those who are interested in lower frequency strategies, a common approach is to build a system in the simplest way possible and only optimise as bottlenecks begin to appear. Profiling tools are used to determine where bottlenecks arise Profiles can be made for all of the factors listed above, either in a MS Windows or Linux environment There are many operating system and language tools available to do so, as well as third party utilities Language choice will now be discussed in the context of performance. C , Java, Python, R and MatLab all contain high-performance libraries either as part of th eir standard or externally for basic data structure and algorithmic work C ships with the Standard Template Library, while Python contains NumPy SciPy Common mathematical tasks are to be found in these libraries and it is rarely beneficial to write a new implementation. One exception is if highly customised hardware architecture is required and an algorithm is making extensive use of proprietary extensions such as custom caches However, often reinvention of the wheel wastes time that could be better spent developing and optimising other parts of the trading infrastructure Development time is extremely precious especially in the context of sole developers. Latency is often an issue of the execution system as the research tools are usually situated on the same machine For the former, latency can occur at multiple points along the execution path Databases must be consulted disk network latency , signals must be generated operating syste, kernal messaging latency , trade signals sent NIC lat ency and orders processed exchange systems internal latency. For higher frequency operations it is necessary to become intimately familiar with kernal optimisation as well as optimisation of network transmission This is a deep area and is significantly beyond the scope of the article but if an UHFT algorithm is desired then be aware of the depth of knowledge required. Caching is very useful in the toolkit of a quantitative trading developer Caching refers to the concept of storing frequently accessed data in a manner which allows higher-performance access, at the expense of potential staleness of the data A common use case occurs in web development when taking data from a disk-backed relational database and putting it into memory Any subsequent requests for the data do not have to hit the database and so performance gains can be significant. For trading situations caching can be extremely beneficial For instance, the current state of a strategy portfolio can be stored in a cache until it is rebalanced, such that the list doesn t need to be regenerated upon each loop of the trading algorithm Such regeneration is likely to be a high CPU or disk I O operation. However, caching is not without its own issues Regeneration of cache data all at once, due to the volatilie nature of cache storage, can place significant demand on infrastructure Another issue is dog-piling where multiple generations of a new cache copy are carried out under extremely high load, which leads to cascade failure. Dynamic memory allocation is an expensive operation in software execution Thus it is imperative for higher performance trading applications to be well-aware how memory is being allocated and deallocated during program flow Newer language standards such as Java, C and Python all perform automatic garbage collection which refers to deallocation of dynamically allocated memory when objects go out of scope. Garbage collection is extremely useful during development as it reduces errors and aids reada bility However, it is often sub-optimal for certain high frequency trading strategies Custom garbage collection is often desired for these cases In Java, for instance, by tuning the garbage collector and heap configuration, it is possible to obtain high performance for HFT strategies. C doesn t provide a native garbage collector and so it is necessary to handle all memory allocation deallocation as part of an object s implementation While potentially error prone potentially leading to dangling pointers it is extremely useful to have fine-grained control of how objects appear on the heap for certain applications When choosing a language make sure to study how the garbage collector works and whether it can be modified to optimise for a particular use case. Many operations in algorithmic trading systems are amenable to parallelisation This refers to the concept of carrying out multiple programmatic operations at the same time, i e in parallel So-called embarassingly parallel algorithms incl ude steps that can be computed fully independently of other steps Certain statistical operations, such as Monte Carlo simulations, are a good example of embarassingly parallel algorithms as each random draw and subsequent path operation can be computed without knowledge of other paths. Other algorithms are only partially parallelisable Fluid dynamics simulations are such an example, where the domain of computation can be subdivided, but ultimately these domains must communicate with each other and thus the operations are partially sequential Parallelisable algorithms are subject to Amdahl s Law which provides a theoretical upper limit to the performance increase of a parallelised algorithm when subject to N separate processes e g on a CPU core or thread. Parallelisation has become increasingly important as a means of optimisation since processor clock-speeds have stagnated, as newer processors contain many cores with which to perform parallel calculations The rise of consumer graphics ha rdware predominently for video games has lead to the development of Graphical Processing Units GPUs , which contain hundreds of cores for highly concurrent operations Such GPUs are now very affordable High-level frameworks, such as Nvidia s CUDA have lead to widespread adoption in academia and finance. Such GPU hardware is generally only suitable for the research aspect of quantitative finance, whereas other more specialised hardware including Field-Programmable Gate Arrays - FPGAs are used for U HFT Nowadays, most modern langauges support a degree of concurrency multithreading Thus it is straightforward to optimise a backtester, since all calculations are generally independent of the others. Scaling in software engineering and operations refers to the ability of the system to handle consistently increasing loads in the form of greater requests, higher processor usage and more memory allocation In algorithmic trading a strategy is able to scale if it can accept larger quantities of capit al and still produce consistent returns The trading technology stack scales if it can endure larger trade volumes and increased latency, without bottlenecking. While systems must be designed to scale, it is often hard to predict beforehand where a bottleneck will occur Rigourous logging, testing, profiling and monitoring will aid greatly in allowing a system to scale Languages themselves are often described as unscalable This is usually the result of misinformation, rather than hard fact It is the total technology stack that should be ascertained for scalability, not the language Clearly certain languages have greater performance than others in particular use cases, but one language is never better than another in every sense. One means of managing scale is to separate concerns, as stated above In order to further introduce the ability to handle spikes in the system i e sudden volatility which triggers a raft of trades , it is useful to create a message queuing architecture This simply m eans placing a message queue system between components so that orders are stacked up if a certain component is unable to process many requests. Rather than requests being lost they are simply kept in a stack until the message is handled This is particularly useful for sending trades to an execution engine If the engine is suffering under heavy latency then it will back up trades A queue between the trade signal generator and the execution API will alleviate this issue at the expense of potential trade slippage A well-respected open source message queue broker is RabbitMQ. Hardware and Operating Systems. The hardware running your strategy can have a significant impact on the profitability of your algorithm This is not an issue restricted to high frequency traders either A poor choice in hardware and operating system can lead to a machine crash or reboot at the most inopportune moment Thus it is necessary to consider where your application will reside The choice is generally between a perso nal desktop machine, a remote server, a cloud provider or an exchange co-located server. Desktop machines are simple to install and administer, especially with newer user friendly operating systems such as Windows 7 8, Mac OSX and Ubuntu Desktop systems do possess some significant drawbacks, however The foremost is that the versions of operating systems designed for desktop machines are likely to require reboots patching and often at the worst of times They also use up more computational resources by the virtue of requiring a graphical user interface GUI. Utilising hardware in a home or local office environment can lead to internet connectivity and power uptime problems The main benefit of a desktop system is that significant computational horsepower can be purchased for the fraction of the cost of a remote dedicated server or cloud based system of comparable speed. A dedicated server or cloud-based machine, while often more expensive than a desktop option, allows for more significant red undancy infrastructure, such as automated data backups, the ability to more straightforwardly ensure uptime and remote monitoring They are harder to administer since they require the ability to use remote login capabilities of the operating system. In Windows this is generally via the GUI Remote Desktop Protocol RDP In Unix-based systems the command-line Secure SHell SSH is used Unix-based server infrastructure is almost always command-line based which immediately renders GUI-based programming tools such as MatLab or Excel to be unusable. A co-located server, as the phrase is used in the capital markets, is simply a dedicated server that resides within an exchange in order to reduce latency of the trading algorithm This is absolutely necessary for certain high frequency trading strategies, which rely on low latency in order to generate alpha. The final aspect to hardware choice and the choice of programming language is platform-independence Is there a need for the code to run across multi ple different operating systems Is the code designed to be run on a particular type of processor architecture, such as the Intel x86 x64 or will it be possible to execute on RISC processors such as those manufactured by ARM These issues will be highly dependent upon the frequency and type of strategy being implemented. Resilience and Testing. One of the best ways to lose a lot of money on algorithmic trading is to create a system with no resiliency This refers to the durability of the sytem when subject to rare events, such as brokerage bankruptcies, sudden excess volatility, region-wide downtime for a cloud server provider or the accidental deletion of an entire trading database Years of profits can be eliminated within seconds with a poorly-designed architecture It is absolutely essential to consider issues such as debuggng, testing, logging, backups, high-availability and monitoring as core components of your system. It is likely that in any reasonably complicated custom quantitative t rading application at least 50 of development time will be spent on debugging, testing and maintenance. Nearly all programming languages either ship with an associated debugger or possess well-respected third-party alternatives In essence, a debugger allows execution of a program with insertion of arbitrary break points in the code path, which temporarily halt execution in order to investigate the state of the system The main benefit of debugging is that it is possible to investigate the behaviour of code prior to a known crash point. Debugging is an essential component in the toolbox for analysing programming errors However, they are more widely used in compiled languages such as C or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements Despite this tendency Python does ship with the pdb which is a sophisticated debugging tool The Microsoft Visual C IDE possesses extensive GUI debugging utilities, while for the command line Linux C programmer, the gdb debugger exists. Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code-paths, helping to ensure that a system behaves as it should A more recent paradigm is known as Test Driven Development TDD , where test code is developed against a specified interface with no implementation Prior to the completion of the actual codebase all tests will fail As code is written to fill in the blanks , the tests will eventually all pass, at which point development should cease. TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully In C , Boost provides a unit testing framework In Java, the JUnit library exists to fulfill the same purpose Python also has the unittest module as part of the standard library Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options. In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database Logs are a first line of attack when hunting for unexpected program runtime behaviour Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed. Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often lead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns. While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now All aspects of the system should be considered for monitoring System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information. Trading metrics such as abnormal prices volume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectors markets should also be continuously monitored Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method email, SMS, automated phone call depending upon the severity of the metric. System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager However, as a sole trading developer, these metrics must be established as part of the larger design Many solutions for monitoring exist proprietary, hosted and open source, which allow extensive customisation of metrics for a particular use case. Backups and high availability should be prime concerns of a trading system Consider the following two questions 1 If an entire production database of market data and trading history was deleted without backups how would the research and execution algorithm be affected 2 If the trading system suffers an outage for an extended period with open positions how would account equity and ongoing profitability be affected The answers to both of these questions are often sobering. It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data Many individuals do not test a restore strategy If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment. Similarly, high availability needs to be baked in from the start Redundant infrastructure even at additional expense must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems I won t delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system. Choosing a Language. Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised. Type Systems. When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed A statically-typed language performs checks of the types e g integers, floats, custom classes etc during the compilation process Such languages include C and Java A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime Such languages include Python, Perl and JavaScript. For a highl y numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors However, type-checking doesn t catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations Dynamic languages i e those that are dynamically-typed can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check For this reason, the concept of TDD see above and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone. Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type and thus memory requirements are known at compile-time In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from t he fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit Libraries for dynamic languages, such as NumPy SciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays. Open Source or Proprietary. One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary commercial or open source technologies There are advantages and disadvantages to both approaches It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensing maintenance costs. The Microsoft stack including Visual C , Visual C and MathWorks MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software Both tools have had significant battle testing in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and t he latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds. Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both The software allows cohesive integration with multiple languages such as C , C and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ MatLab also has many plugins libraries some free, some commercial for nearly any quantitative research domain. There are also drawbacks With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free Microsoft tools play well with each other, but integrate less well with external code Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned. MatLab also la cks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive. Open source tools have been industry grade for sometime Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQL PostgreSQL, Python, R, C and Java in high-performance production roles However, they are far from restricted to this domain Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats. The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time Python and R require far fewer lines of code LOC to achieve similar functionality, princip ally due to the extensive libraries Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process. Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so unless in the HFT space , it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity Documentation is excellent and bugs at least for core libraries remain scarce. Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces A typical Linux server such as Ubuntu will often be fully command-line oriented In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks There are mechanisms for integrating with C in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming. While proprietary soft ware is not immune from dependency versioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer. I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies In particular I use Ubuntu, MySQL, Python, C and R The maturity, community size, ability to dig deep if problems occur and lower total cost ownership TCO far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations Having said that, Microsoft Visual Studio especially for C is a fantastic Integrated Development Environment IDE which I would also highly recommend. Batteries Included. The header of this section refers to the out of the box capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they This is where mature languages have an advantage over newer variants C , Java and Python all now possess extensive libraries for n etwork programming, operating system interaction, GUIs, regular expressions regex , iteration and basic algorithms. C is famed for its Standard Template Library STL which contains a wealth of high performance data structures and algorithms for free Python is known for being able to communicate with nearly any other type of system protocol especially the web , mostly through its own standard library R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance. Outside of the standard libraries, C makes use of the Boost library, which fills in the missing parts of the standard library In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C 11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency. Python has the high performance NumPy SciPy Pandas data analysis library combinati on, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL MySQL C , JDBC Java MatLab , MySQLdb MySQL Python and psychopg2 PostgreSQL Python Python can even communicate with R via the RPy plugin. An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API Most APIs natively support C and Java, but some also support C and Python, either directly or with community-provided wrapper code to the C APIs In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol. As is now evident, the choice of programming language s for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, mai ntenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries. The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be plugged in for different aspects of a trading stack, as and when requirements change A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it. Just Getting Started with Quantitative Trading.