Trading System Java

W e l c o m e Welkom by die Huis van die Open Java Trading System Die Open Java Trading System (OJTS) is bedoel om 'n gemeenskaplike infrastruktuur te-beurs stelsels te ontwikkel. Dit bestaan ​​uit vier dele: die byeenkoms van rou data oor die internet die erkenning van handel seine n visualisering module en modules aan te sluit by die programmatiese koppelvlakke van handel platforms soos banke. Die projekte is gemik is om voorsiening te maak 'n self vervat suiwer Java (platform onafhanklik) algemene infrastruktuur vir ontwikkelaars van handel stelsels. Sommige van die aspekte wat aangespreek moet word is om 'n gemeenskaplike SQL92 voldoen databasis skedule vir die berging van finansiële data, algemene Java koppelvlakke vir hoe om te wissel data tussen verskillende modules, visualisering van rou finansiële data en handel seine en verskeie ander algemene aspekte wat nodig is om te skep 'n finale handel system. Because van my werk en familie Ek het nie die tyd om OJTS langer te verbeter. Ek voortgaan om die artikel skakels hier onder wat werk sal jy meer aktief Java open source projekte te lei in daardie gebied, al is. Om die waarheid te as 'n gevolg van my belangstelling in die dinamiek van aandelemarkte het ek 'n reis na die dieper besonderhede van nasionale ekonomie ten einde wisselkoerse verstaan. Hierdie onderwerp uiteindelik lei my na 'n dieper studie van geld op sigself as die metrieke eenheid wat ons gebruik in die ekonomie om waarde, sukses of nut meet. Hierdie onderwerp blyk baie interessant te wees, maar terselfdertyd was dit baie moeilik om enige inligting oor hoe ons monetêre stelsel werk te vind. Gaan rond en vra mense waar geld vandaan kom, wat skep dit en wat bepaal die waarde daarvan. Jy sal sien dat selfs die mense wat 'n meestersgraad of PhD. in Ekonomie sal nie hierdie besonderhede te ken. O ja, hulle sal beantwoord in sommige kriptiese tegniese terme, maar hulle sal nie in staat wees om 'n eenvoudige diagram wat die proses beskryf trek. H. G. Wells het na berig word gesê: Om te skryf van die munt is oor die algemeen erken as 'n aanstootlike, inderdaad byna 'n onsedelike, praktyk. Redakteurs sal die skrywer smeek byna trane nie om te skryf oor geld, nie, want dit is 'n vervelige onderwerp, maar omdat dit altyd 'n diep ontstellende een is. Ek stel voor om enige persoon wat in 'n demokratiese samelewing te lees oor hierdie onderwerp. Dit raak ons ​​lewens elke dag in 'n mate wat nie op daardie wêreld kan exagerated In my opinie elke burger van 'n demokratiese land moet weet waar ons geld vandaan kom. Heel waarskynlik jy gekom het om hierdie webwerf om te kyk vir gereedskap wat jou help om in die verhoging van jou monetêre rykdom. Om die metrieke eenheid geld (maak nie saak of Dollar of die euro) verstaan ​​sal 'n belangrike bestanddeel in jou toolkit vir die maak van geld wees. As jy 'n bietjie tyd en slegs kan bekostig om 'n enkele boek oor die onderwerp lees dan stel ek voor jy lees Wealth, Virtuele Wealth en skuld deur Frederick Soddy. Ek was in staat om 'n gebruikte kopie via Amazon te koop vir 23,48, maar daar bestaan ​​ook 'n aanlyn weergawe. Jy sal die DjVu plugin nodig het om dit te lees. Hierdie boek is oorspronklik gepubliseer in 1929, maar nog steeds beskryf die werklike feite baie goed. Selfs as ek nie saamstem met al gevolgtrekkings van Frederick Soddy sy werk is lekker nadenke stem en sal jou lei om die regte vrae te vra. N e w e Releases, Foutoplossings en opgedateer Dokumentasie aangekondig die opskorting van 'n aktiewe ontwikkeling en bygevoeg verwysings na inligting oor ons geldstelsels (dollar / euro). Bygevoeg 'n links artikel na ander interessante Java handel stelsel projekte. Ek ondersoek oor hoe om OJTS meer versoenbaar is met ander Java handel stelsel pogings te maak. Belegging en Trading System Dokumentasie Projek te vinde by ITSdoc. org. Daar is 'n nuwe wiki beskikbaar by ITSdoc. org fokus op die verspreiding van kennis op die gebied van die belegging en handel stelsels. Die idee agter ITSdoc. org is 'n samewerking platform soortgelyk aan Wikipedia te help om die gemeenskap om kennis te deel nie. OpenJavaTradingSystem v0.13 vrygestel. Gister het ek vrygestel van die weergawe 0.13 van die OpenJavaTradingSystem biblioteek. Onder die nuwe funksies is: data herwinning vir aandele, fondse en geldeenhede van OnVista. Implementering van die munt hantering en doelskoppe. Portefeuljes geïmplementeer en jy kan werk met portefeuljes op dieselfde manier as met 'n enkele sekuriteit papier items. Bygevoeg 'n algemene raamwerk vir die toepassing van algoritmes te aandelemark tydreekse. Gewissel het vanaf die SISC / Skema interaktiewe dop te ABCL / CommonLisp plus sy redakteur genoem J. bygevoeg 'n algemene data caching meganisme om data wat reeds oor die web in die lêerstelsel is opgespoor kas. Plus baie meer geringe verbeterings As jy belangstel in hierdie nuwe weergawe is jy moet begin by die Quick Start / kiekie artikel. Die handleiding is nog nie opgedateer maar dit kan jy tog 'n paar waardevolle agtergrondinligting gee as jy wil na die biblioteek te gebruik in jou projek. Die dokumentasie moet opgedateer soon. Currently daar nie veel ontwikkeling gedoen nie, want ek opgradering my kennis oor Bayesiaanse netwerke. Sien byvoorbeeld die lys van boeke op my webwerf. Twee baie interessante projekte om daardie opsig is Weka en BNJ. Binnekort sal ek voortgaan ontwikkeling en ek sal begin om die eerste intelligensie te integreer in die stelsel. Vandag het ek die eerste vrylating in die artikel lêers van die source aflaai area. Behalwe dat ek opgedateer die handleiding om die interaktiewe gebruik van die projek via die SISC Skema laag te dokumenteer. Vir die ongeduldig hier is 'n vinnig start / kiekie artikel gaan jy kry. D o c o m e n t a t i o n Dokumente beskryf die internals van die projek. Java data voorwerpe en Interface dokumentasie gtgtHTML gtgtPDF Gebruik dokumentasie gtgtHTML gtgtPDF Investment en Trading System Dokumentasie Projek gtgtITSdoc. org T echnology Derde Party Building Blocks wat in hierdie projek HSQL Database Engine (lisensie: hsqldblic. txt) Die HSQLDB is die databasis enjin verskeep met die projek, sodat jy dadelik kan begin met behulp van die OJTS sonder die installering van 'n derde party databasis. Maar as jy van plan is om 'n ander SQL92 voldoen databasis gebruik, dan is dit 'n opsie te. Castor (lisensie: Die Exolab lisensie) Castor is 'n Open Source data bindend raamwerk vir JavaTM. Dit is die kortste pad tussen Java voorwerpe, XML dokumente en relasionele tabelle. Castor bied Java-tot-XML bindend, Java-tot-SQL volharding, en nog baie meer. Castor Doclet (lisensie: GNU LGPL v2.1) Java doclet beide kartering en DDL lêers vir Castor JDO en Castor XML genereer. TestMaker (lisensie: TestMaker open-source lisensie) Van die TestMaker projek net die implementering van die protokolle soos HTTP of HTTPS gebruik vir die insameling van data van die web. jCookie (lisensie: GNU LGPL v2.1) Die jCookie biblioteek is wat nodig is vir die TestMaker biblioteke te werk. htmlparser (lisensie: GNU LGPL v2.1) Die htmlparser biblioteek word gebruik om die data te onttrek van web hulpbronne. ABCL / CommonLisp (lisensie: GNU GPL v2) ABCL (Gewapende Bear Common Lisp) word gebruik om die algoritmiese hart van die projek in die ANSI Common Lisp programmeertaal te implementeer. JFreeChart (lisensie: GNU LGPL v2.1) JFreeChart word gebruik vir die visualisering van finansiële data as kaarte. JSci (lisensie: GNU LGPL v2.1) JSci - 'n wetenskap API vir Java. JODA Tyd (lisensie: Tuis gegroei open source lisensie) JODA Tyd vervang die oorspronklike JDK Datum en Tyd klasse. L i N k s Skakels na ander projekte Die JavaTraders Google-groep kan die beste inskrywing vir jou om uit te vind oor ander Java-gebaseerde handel stelsels en gereedskap wees. L i c e n s e Voorwaardes Die kode van die projek is gelisensieer onder die voorwaardes van die LGPL en alle dokumentasie wat jy in hierdie projek is gelisensieer onder die voorwaardes van die FDL. TSL OUTOMATIES ontwerpe, TOETSE EN SKRYF handel stelsels en vereis geen ontwikkeling. Hou asseblief die 6 minute DEMO HIER. raquo Oktober 2016 UPDATE: 6 Oktober 2016: Verskeie nuwe Demos is bygevoeg om die Flash Demo bladsy hier: Gaan na die Flash Demo bladsy raquo Geniet TSL sal by die internasionale handelaars EXPO in Las Vegas 16-18 November 2016 Mike Barna , president en stigter van Trading System Lab sal praat by die 2016 Las Vegas Internasionale Handelaars Expo op 17 November en 18 Mike sal praat en gee lewe demos op TSL, EVORUN en DAS tydens verskeie geskeduleerde sessies. Daarbenewens ongeskeduleerde TSL demos, vergaderings en besprekingsgroepe sal regdeur die Expo gehou. Teks Mike by die Quick kontak telefoonnommer na regs as jy op die Expo en wil privaat met Mike te praat, word deel van 'n klein groepie, of as jy wil 'n spesifieke kenmerke van TSL sien tydens enige van die sessie lesings en demos. Dit is die groot handel geleentheid van die jaar en jy moet dit nie misloop nie. Registrasie is gratis. Die skakel is hier: Gaan na die Las Vegas Internasionale Handelaars Expo 2016 raquo TSL is bly om die vrylating van DAS bekend te maak: TSL is maklik om te gebruik, maar DAS neem gemak na 'n ander vlak. DAS gaan verder EVORUN deur 'n hoër vlak van beheer oor die outomatiese ontwerp choreografie plaasvind tussen die Lineêre Outomatiese van masjienkode met genetiese programmering enjin en die Geïntegreerde Trading Simulasie roetines inherent in TSL. DAS kan die menslike gebruiker om die effek van verskillende handel kriteria baie vinniger as voorheen met 'n direkte beheer oor die motor tydens Design Time evalueer. DAS wedervaringe die Alfa genereer vermoëns van die TSL-kode skryf enjin op 'n vlak wat voorheen onuitvoerbaar was. Die gebruik van DAS, kan gebruikers nou rig en lei die aanloop, in Design Time, tydens die ontwerp run, nie net die aanloop instel en dan die uitvoering van die vlug. EVORUN bied die gebruiker met 'n outomatiese multi-joernaal run meganisme wat toelaat vir 'n langer termyn wat baie handel en simulasie variante tydens die aanloop tot ondersoek egter DAS verbind die menslike ontwerper met die ontwerp enjin toelaat vir 'n groot verskeidenheid van onmiddellike wat if scenario's om ontdek te word. Die konseptuele deurbraak van TSLs DAS is beide kreatiewe en uniek in hierdie besigheid en bied die gebruiker met alfa ontwerp en produksie vermoëns wat ons net kon droom oor 'n paar jaar gelede, sê TSLs voorsitter, Michael Barna. Die plan is nou dat DAS amptelik vrygestel sal word aan kliënte voor of op die November Internasionale Handelaars Expo in Las Vegas waar TSL sal gee 'n paar aanbiedings oor TSL, EVORUN en DAS. Nuwe DAS video's kan gevind word hier-Demo 57 en 58: Gaan na die DAS Flash Demo raquo Super Buffer Update: Binne die gepatenteerde LAIMGP Trading Systems vir implementering tydens die aanloop gestoor. Voorheen, 30 Beste Trading System Programme sal beskikbaar gestel word vir implementering gemaak wanneer die aanloop beëindig. TSL toegeneem hierdie Beste Trading Systems Program buffer 300. Dus, kan 'n gebruiker te kies uit 'n veel groter lys van handel stelsels wanneer die aanloop beëindig. Hierdie verhoogde Buffer sal beskikbaar wees vir Basiese lopies EVORUN en DAS wees. Asseblief hieronder lees vir inligting oor DAS. In die huidige Junie 2016 verslag, TSL bly aan die bokant van die lys van handel stelsels geëvalueer eensaam Data per Futures Waarheid. TSL het die 1 en 2 Bond System, 2 van die Top 10 Emini SP Systems, die 1 Natural Gas System, die 1 stelsel sedert Release Datum en en 2 van die Top 10 Systems Sedert Vrystellingsdatum, en hierdie stelsels is Machine Ontwerp, nie menslike Ontwerp so vroeg as 2007 Futures Waarheid is 'n GTA, het 'n personeel van Trading System ontwerpers, liedjies meer as 700 met meer as 80 wêreldwye Trading Strategie kwantitatiewe voorgelê Trading System mark-modelle en is die dop Trading Systems sedert 1985. TSLs kliënte wissel van beginner tot PhD Quant. Einde van die dag (EOD) handel stelsels is die eenvoudigste en vinnigste om Masjienontwerp. Selfs in 'n portefeulje van baie markte, die TSL enjin self-ontwerpe handel stelsels op 'n baie hoë tempo te danke aan gepatenteerde registreer GP manipulasies en 'n hoë spoed simulasie, fiksheid en vertaling algoritmes. Ons GP tegnologie is goed gedokumenteer in die voorste universiteit handboek oor genetiese programmering geskryf deur een van TSLs vennote, Frank Francone. Veral belangrik is die feit dat nog, na 8 jaar van eensaam Data onafhanklike toets en gradering, TSL masjien ontwerp Trading Algoritmes beset meer topprestasie graderings as enige ander ontwikkeling maatskappy - 5 van die Top 10 sedert Vrystellingsdatum, 3 van die Top 10 stelsels vir die afgelope 12 maande, en 2 van die Top 10 Emini SP stelsels. Einde van die dag handel stelsels is baie gewild, maar intraday handel stelsels 'n beroep op die meer risiko nadelige handelaars en belangstelling in korter termyn handel stelsels het toegeneem in die afgelope maande. Miskien as gevolg van die kommer vir hoër rentekoerse, energie en kommoditeitsprysrisiko in duie stort, geopolitieke onsekerheid, terrorisme, of die onlangse markonbestendigheid, baie handelaars is minder bereid is om posisies oornag hou. Die logika hier is dat met oornag risiko, die mate van blootstelling en gevolglik is die kans vir hoër onttrekkings verhoog. Natuurlik, kan intraday wisselvalligheid in duie stort of uit te brei, wat lei tot gedempte opbrengs of wesenlike risiko sowel, veral vir die rigting kort termyn handelaar. Nietemin, nie oornag met 'n handel posisie het wel 'n groot deel van die appèl, veral as handel koste kan beheer en handel stelsel alfa produksie is voldoende. TSL het 'n groot verskeidenheid van dag handel funksies, insluitende korttermyn fiksheid Funksies, preprocessors en Daytrading spesifieke Trading tipes. TSL masjien gebruikers kan die handel frekwensie, gemiddelde handel doelwitte, handel tye, drawdown teikens, en 'n gasheer van ander ontwerp doelwitte te kies. Daarbenewens is insette instellings vir TradeStation en MultiCharts uitgevoerde toelaat vir maklike invoer om hierdie platforms. TSL is bly om aan te kondig dat CSI kommoditeit Systems, Inc. En TSL 'n ooreenkoms te lewer aan ons kliënte 'n portefeulje van die kommoditeit data, spesifiek ontwerp vir TSL masjien Leer gevorm het. Om hierdie data 'n CSI data inskrywing vereis word. Geen ander verskaffer bied hierdie spesifiek ontwerp data. Dit daaglikse data sal toelaat vir beter Trading Strategie ontwerp met behulp van TSL en is die resultaat van baie jare van navorsing en ontwikkeling van vereistes data. Sonder behoorlike data, robuuste Trading Strategie ontwerpe is baie moeilik om te bereik. Hierdie data portefeuljes afgelaai en geïnstalleer as deel van die CSI data aansoek. Helper lêers soos. DOPs en Attributes. INI lêers gemonteerd deur TSL om voorsiening te maak vir 'n maklike data invoer in TradeStation. Ander platforms wat ASCII kan lees, Meta of CSI prys data kan hierdie data sowel vir gebruik met TSL laai. Kontak TSL om meer oor hierdie nuwe Trading System ontwerp data te leer. CSI het getoon dat die mees akkurate kommoditeit data beskikbaar te hê. Gaan na die CSI data verslag raquo Vir diegene van ons wat daar woon en werk in Silicon Valley, TSL borg 'n Meetup groep vir mense wat belangstel in masjienleer toegepas handel strategieë waar ons sal ondersoek die verskillende programme en veranderinge van die TSL platform. Jy kan hier inteken en ontmoet ander handel professionele mense wat werk met TSL en masjienleer tegnologie. Sluit Silicon Valley masjien Leer vir handel strategieë Meetup Groep raquo TSL is bly om TSL Weergawe 1.3.2 Portefeuljes, pare en Options en die jongste 2015 bou vir interne mark rigting Systems vry te stel. Kontak ons ​​vir meer inligting oor hierdie jongste bou wat fokus op directional, lank of kort, daytrading, fiksheid API's en nuwe inskrywing, risiko en uitgang funksies. Die nuutste Futures Waarheid verslae steeds wys TSL masjien Leer ontwerp handel strategieë top rated op eensaam Data 7 jaar ná hul ontwerpe is gevries en vrygestel vir onafhanklike dop wat dui op robuustheid in die toekoms vir hierdie TSL masjien ontwerp strategieë. Quant SYSTEMS LAB UPDATE: TSL bly die belangrikste platform van keuse vir die professionele en professioneel handelaar. Quant Systems Lab, is egter 'n hoë einde, institusionele vlak masjienleer platform offer funksies meer geskik is vir die gevorderde Quant programmeerder wat gereeld gebruik 'n verskeidenheid van API's en programmering ontwikkeling tale en omgewings. QSLs funksies nie gevind in enige ander handel strategie ontwikkeling platform in die wêreld. QSL sluit ook al die ryk ontwikkeling funksies in die basis TSL platform. QSL is tans onder ontwikkeling. RML en TSL is aktief op soek na vennootskappe met instellings wat mag wil hierdie ontwikkeling en toepassing omgewing te stuur in 'n rigting wat geskik is vir hul doelwitte is en begeertes met betrekking tot handel benadering, navorsing en ontwikkeling en omgewings implementering. Dit is 'n goeie tyd om jou eie behoeftes te spuit op die volgende golf in masjienleer toegepas Trading Strategie ontwerp. Kontak TSL of RML direk vir meer inligting oor hierdie unieke en opwindende nuwe ontwikkeling. TSL is 'n masjien Leer algoritme wat outomaties skryf Trading Systems en die handel stelsels geskep deur hierdie masjien is top rated deur Futures Waarheid en geëvalueer op eensaam Data. Geen programmering word vereis. Geen ander Trading System instrument in die wêreld het hierdie vlak van prestasie bereik. TSL is 'n merkwaardige platform gegewe die feit dat die handel stelsels deur die TSL masjien ontwerp meer as 7 jaar gelede is nog steeds top rated deur Futures Waarheid. TSL gebruik van 'n Gepatenteerde outomatiese Induksie van masjienkode met genetiese programmering enjin in staat 'n baie hoë spoed en TSL produseer produksie kode, vermindering of uitskakeling van die behoefte vir handel stelsel ontwikkeling pogings en tegniese ontleding kundigheid. Die Uitvoerende Kort en demo hieronder geleë sal jy 'n oorsig van hierdie kragtige handel strategie produksie instrument gee. Dit is belangrik om daarop te let dat TSL ontwerp 'n onbeperkte aantal van handel strategieë op 'n mark, enige tyd, dag handel of einde van die dag, sowel as portefeuljes, pare en opsies, weer, met geen ontwikkeling vereis. Kliënte wissel van beginners tot PhD-vlak Quant navorsers en ontwikkelaars, plaaslike en internasionale, sowel as GTA's / opdragte vir onteigening, verskansingsfondse en Prop winkels. Nou, met 7 jaar ondervinding bedien handel kliënte, TSL het 'n hoë vlak van ervaring in masjienleer verkry soos toegepas op handel stelsels. TSL bied een-tot-een opleiding en konsultasie teen geen ekstra koste aan kliënte, om te help verseker kliënte uit die TSL enjin kry die meeste. A ent na die ander 6 minute TSL ontwerp van 'n Emini stelsel is hier beskikbaar: Kyk na die TSL Uitvoerende Opdrag: raquo Na 7 jaar van derde toets partytjie op eensaam data, die mees ekstreme vorm van vorentoe toets, TSL masjien ontwerp Trading Systems steeds beset 4 van die top 10 handel strategieë sedert Vrystellingsdatum as nagespoor deur Futures Waarheid insluitend die 1 stelsel sedert Release date, 2 van die Top 10 Systems vir die afgelope 12 maande, en 2 van die Top 10 Emini SP Systems. Hierdie oop-kode stelsels is ontwerp deur die TSL masjien met geen ontwikkeling vereis. Let op hierdie ES stelsels is ontwerp om op die volle grootte SP 500 Futures data, nie die Emini SP Futures Data, maar is steeds nagespoor en gegradeerde op ES data dat hulle nie ontwerp op oorspronklik, in 2007. Gaan na die Futures Waarheid webwerf raquo Bykomende historiese verslae te vinde in Toekomsstudie Waarhede historiese verslae asook in TSL aanbieding materiaal. Gaan na verlede Futures Waarheid Verslag Opsomming raquo Lees die private mening brief van Futures Waarheid en ander ontwikkelaars en handelaars hier: Gaan na die Futures Waarheid Kommentaar Brief raquo Trading System Lab verminder die kompleksiteit van die saak strategie ontwerp neer op 'n paar instellings en muis klik, spaar tyd, geld en ontwikkeling. Dit Self Ontwerp Trading Strategie Algoritme gebruik van 'n gevorderde, gepatenteer, registreer gebaseer Genetiese Program (moet nie verwar word met 'n genetiese algoritme) wat beskikbaar is nêrens anders in die wêreld. Hierdie masjien ontwerp handel strategieë gebly robuuste deur die uiterste finansiële ineenstorting jaar en die daaropvolgende herstel. Dit paradigmaskuif het getoon dat 'n behoorlik gekies en ontwikkel masjienleer algoritme outomaties kan ontwerp robuuste handel strategieë. Die LAIMGP is ontwikkel deur RML Technologies, Inc en die simulasie, Preprocessing, vertaal, fiksheid roetines en integrasie is tot stand gebring deur Trading System Lab (TSL). TSL lisensies die volledige pakket aan individue, eiendom firmas en verskansingsfondse. Vir wysig jou data, hardloop die gevorderde genetiese program en dan implementeer om jou verhandelingsplatform. Ons demo hierdie proses in 'n eenvoudige 6 minute flits demo beskikbaar in die onderstaande skakel. Alle TSL handel strategieë word uitgevoer vanaf die masjien ten volle bekend gemaak in 'n oop-kode. TSL strategieë derde prestasie partytjie gegradeerde op eensaam data nie. Argumente ten opsigte van die gebruik van Out of monster (OOS) data is oor die algemeen gesentreer rondom die moontlike accidential gebruik van hierdie uitgehou data in die ontwikkeling proses afdeling. As dit gebeur, dan is die blinde data nie meer blind, dit is beskadig. Om hierdie moontlikheid uit te skakel, TSL voorgelê masjien ontwerp strategieë vir die toets op eensaam Data. Wat dit beteken is dat die strategie prestasiemeting kom in die toekoms. Sedert die uitgehou data bestaan ​​nie wanneer die strategieë ontwerp, daar is geen manier dat hierdie evaluering data per ongeluk gebruik kan word in die ontwikkelingsproses. Strategieë wat deur die TSL masjien is op eensaam Data getoets deur die onafhanklike derde party, Futures Waarheid en is top rated, klop die meeste ander mens of Handmatig ontwerp Trading Systems. NUWE Hier is hoe jy gebruik TSL ontwikkel stelsels in 'n C of C OMS / EBW: Kyk na die TSL C Opdrag: raquo Vir dié van julle wat die LinkedIn outomatiese handel strategieë Groep Webinar deur Trading System Lab getiteld gemis: wat ontwerp BETER handel strategieë 'n mens of 'n masjien wat jy kan dit hier aflaai: laai die TSL Webinar: raquo die vrye tyd verby is vir die nuwe Kindle Book bevat ons artikel getiteld: Machine Ontwerp Trading Systems, maar jy kan hier afgelaai hierdie goedkoop Kindle Book: laai die Kindle Book raquo TSL is nou amptelik op die Silicon Valley Kaart. Silicon Valley Kaart en TSL plek (6 oclock posisie) raquo TSL is 'n masjien wat algoritmes ontwerp, vorentoe loop, backtests, multi lopies, EVORUNS en uitvoer-kode in 'n verskeidenheid van tale. Sover vorentoe robuustheid, TSL hou talle top posisies met masjien ontwerp handel algoritmes soos gerapporteer deur die onafhanklike verslagdoenende maatskappy, Futures Waarheid. Hierdie (masjien ontwerp) stelsels buite verrig, in vorentoe loop, die meeste of al die ander (hand ontwerp) nagespoor stelsels, en sluit glip en kommissie in die toets. (Sien hieronder verwysings) Die paradigmaskuif is dat hierdie stelsels is ontwerp deur 'n masjien, nie 'n mens, en die TSL masjien ontwerp miljoene stelsels teen 'n baie hoë tariewe met behulp van 'n gevorderde, eksklusiewe, gepatenteerde algoritme (LAIMGP), spesifiek ontwerp om outomaties ontwerp handel stelsels. Handelaars met geen programming ervaring kan die TSL platform hardloop, produseer die handel algoritmes en sit hulle in 'n verskeidenheid van handel platforms, insluitend TradeStation, MultiCharts en gespesialiseerde OMS / OBS. Programmeerders en kwantitatiewe kan selfs meer gevorderde werk te volbring sedert die Terminal stelle is volledig aanpas. TSL in staat is om die gebruik van multi-data DNA binne sy preprocessors. Sien Demo 48 waar ons gebruik die CBOE Volatiliteit Index (VIX) om Masjienontwerp n Emini SP Trading System. Hierdie tipe van ontwerp werk is maklik om te bereik in TSL sedert die voorverwerker is heeltemal te pas met jou unieke patrone en aanwysers in 'n enkele of veelvuldige datastroom ontwerp. Verbeterde preprocessors het getoon dat 'n bykomende hupstoot te Trading System prestasie bied. TSL bied nou 'n BLOX vertaler. Kontak ons ​​of Darryl Tremelling by Voyager Trading vir meer besonderhede. Hoe het die TSL sagteware wat sagteware masjien skryf uit-ontwerp ander menslike voorleggings aan FT met geen ontwikkeling vereis Hoe masjien ontwerp Trading Systems eintlik werk Ons ontwikkeling chronologie is goed gedek in ons Witskrifte en Flash Demo beskikbaar op die TSL webwerf. Die Linkden outomatiese handel strategieë webinar kan hier gevind word: Gaan na die LinkedIn Webinar raquo die 2015 OUANTLABS webinar kan hier gevind word: Gaan na die 2015 QUANTLABS webinar raquo die 2014 OUANTLABS webinar kan hier gevind word: Gaan na die 2014 QUANTLABS webinar raquo Wat is die optimum Bar Grootte 100 bosluis, 15 minute handel, daagliks. TSLs nuwe EVORUN module laat strategieë om Machine Ontwerp wees terwyl iterating oor Bar Grootte, Handel Tipe, Preprocessor, Trading Frekwensie en fiksheid funksie in een multirun. EVORUN en TSL Weergawe 1.3 Demos 51 en 52 is nou beskikbaar hier: Gaan na TSL Demos raquo ALLE TSL strategieë volledig geopenbaar in 'n oop KODE. Wil 'n boek OP DIE TSL GENETIESE PROGRAM Frank Francone mede-outeur van die Universiteit handboek Genetiese Programmering lees: An Introduction (Die Morgan Kaufman Reeks in Kunsmatige Intelligensie). TSL het verskeie HFT projekte aan die gang op verskeie colocated bedieners naby ruil bypassende enjins. TSL masjien ontwerp strategieë kan ontplooi word op bestelboek gebaseerde data of sub-sekonde bars. Sien Demo 50. Kontak TSL vir meer inligting. Die gebruik van OneMarketData, TSL kan Auto-ontwerp High Frequency handel strategieë. Demo 50 toon 'n voorbeeld gebruik van 250 millisekonde korrelig Bestel Book Data geskep met behulp van OneMarketDatas OneTick Kompleks Event Processing Bestel Boek aggregator. TSL is 'n stogastiese, evolusionêre, multirun, Trading Strategie autodesigner wat in 'n verskeidenheid van tale produseer en uitvoer draagbare kode. Dit is 'n volledige een ent na die Trading System ontwerp platform en sal autodesign High Frequency Trading Systems, Dag Trading, EOD, pare, portefeuljes en Options Trading Systems in 'n paar minute met geen ontwikkeling. Sien Tesisse, Witskrifte, PPT Aanbiedings en ander dokumentasie onder die letterkunde Link aan die linkerkant. Kyk na die Flash Demo aan die linkerkant vir 'n volledige inligtingsessie oor die nuwe tegnologie. Die TSL platform produseer masjien ontwerp, handel strategieë op ultra hoë tariewe te danke aan vlak evaluerings te registreer. Geen ander handel strategie ontwikkeling platform op die mark bied hierdie vlak van elektrisiteit. Die LAIMGP-Genetiese Program binne TSL is een van die mees kragtige algoritmes wat vandag beskikbaar is en bedryf teen 'n tempo vinniger as mededingende algoritmes. Met TSL, is handel stelsels en kode geskryf vir jou in tale, insluitend C, Java, Assembler, EasyLanguage, en ander deur vertalers. Frank Francone, president van RML Technologies, Inc 'n flits demo getiteld Genetiese Programmering vir voorspellende modelle voorberei. RML produseer die Discipulus Genetiese Programmering enjin wat gebruik word binne TSL. Hierdie handleiding is 'n uitstekende manier om te leer oor Discipulus en sal 'n basis te voorsien vir u volgehoue ​​begrip van TSLs Auto-ontwerp van Trading System paradigmaskuif. TSL vergemaklik die data invoer, preprocessing en ontwerp van handel stelsels met behulp van Trading System prestasie as fiksheid. Maak seker dat jy die TSL demos kyk as die TSL platform spesifiek geteiken vir Trading System ontwerp. Laai die Discipulus handleiding raquo Die tegnologie wat gebruik word in Trading System Lab is 60 tot 200 keer vinniger as ander algoritmes. Sien Witskrifte oor spoed studies aan SAIC hier: Gaan na witskrifte raquo Phone: 1-408-356-1800 E-pos: (beskerm) Die skep van 'n Trading System binne Trading System Lab Trading System Lab sal outomaties genereer Trading Systems op enige mark in 'n paar minute met behulp van 'n baie gevorderde rekenaarprogram bekend as 'n AIMGP (outomatiese Induksie van masjienkode met genetiese programmering). Skepping van 'n Trading System binne Trading System Lab word bereik in 3 maklike stappe. In die eerste plek is 'n eenvoudige voorverwerker loop wat outomaties uittreksels en preprocesses die nodige inligting uit die mark wat jy wil om te werk met. TSL aanvaar CSI, Meta, AIQ, TradeStation, Free Internet data, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, Futuresource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binary en Internet Streaming data. Tweedens, die Trading System Generator (GP) is hardloop vir 'n paar minute, of meer, om 'n nuwe Trading System ontwikkel. Jy kan jou eie data, patrone, aanwysers, Intermarket verhoudings of fundamentele data gebruik binne TSL. Derde, is die ontstaan ​​Trading System geformateer om nuwe Trading System seine produseer vanuit TradeStation of vele ander handel platforms. TSL sal outomaties skryf Maklik taal, Java, Assembler, C-kode, C-kode en WealthLab script taal. Die Trading System kan dan met die hand verhandel, verhandel deur 'n makelaar, of outomaties verhandel. Jy kan die Trading System jouself te skep of kan ons dit vir jou doen. Dan kan jy of jou makelaar die stelsel óf met die hand of outomaties handel. Trading System Labs Genetiese Program bevat verskeie kenmerke wat die moontlikheid van krommepassing verminder, of die vervaardiging van 'n Trading System wat nie voortgaan om uit te voer in die toekoms. In die eerste plek het die ontstaan ​​Trading Systems hul grootte gesnoei af na die laagste moontlike grootte deur wat Parsimony Druk genoem, teken van die konsep van 'n minimale beskrywing lengte. So het die gevolglike Trading System is so eenvoudig as moontlik en dit is algemeen geglo dat die eenvoudiger die handel stelsel is, hoe beter sal dit uit te voer in die toekoms. In die tweede plek is willekeur opgeneem in die evolusionêre proses, wat die moontlikheid van die vind van oplossings wat plaaslik is verminder, maar nie globaal optimum. Ewekansigheid is ingestel oor nie net die kombinasies van die genetiese materiaal wat gebruik word in die ontstaan ​​Trading Systems, maar in Parsimony druk, mutasie, Crossover en ander hoër-vlak GP parameters. Uit Voorbeeld toets uitgevoer word, terwyl opleiding is aan die gang met statistiese inligting wat op beide die In Voorbeeld en uit Voorbeeld Trading System toets. Begin logs word aan die gebruiker vir opleiding, Validering en Uit Voorbeeld data. Goed gedra Uit Voorbeeld prestasie kan 'n aanduiding dat die handel stelsel is ontwikkel met robuuste eienskappe wees. Aansienlike verswakking in die outomatiese Uit Voorbeeld toets in vergelyking met die in die monster toets kan daardie skepping van 'n robuuste Trading System impliseer is in twyfel of dit die terminale, of insette Stel mag nodig wees om te verander. Ten slotte, is die Terminal Stel versigtig gekies word om nie té afvallig die keuse van die aanvanklike genetiese materiaal na 'n bepaalde mark vooroordeel of sentiment. TSL begin nie sy lopie met 'n Trading System gedefinieerde. Trouens, net die Input Stel en 'n seleksie van die mark inskrywing af of modes, vir 'n outomatiese inskrywing soek en opdrag, is aanvanklik gemaak. 'N patroon of aanwyser gedrag wat van 'n lomp situasie kan gedink kan word, weggegooi of omgekeerde binne die GP. Geen patroon of aanwyser is pre-opgedra aan 'n bepaalde mark beweging vooroordeel. Dit is 'n radikale afwyking van die hand gegenereer Trading System ontwikkeling. 'N Trading System is 'n logiese stel instruksies wat die handelaar vertel wanneer om te koop of te verkoop 'n spesifieke mark. Hierdie instruksies benodig selde ingryping deur 'n handelaar. Trading Systems kan met die hand verhandel, deur die waarneming van handel instruksies op 'n rekenaarskerm, of kan verhandel deur toe te laat dat die rekenaar ambagte in die mark outomaties binnegaan. Beide metodes is in wydverspreide gebruik vandag. Daar is meer professionele geld bestuurders wat hulself as Sistematiese of Meganiese handelaars as diegene wat hulself as Diskresionêre, en die prestasie van Sistematiese geld bestuurders is oor die algemeen beter as dié van Diskresionêre geld bestuurders. Studies het getoon dat handel rekeninge algemeen geld verloor meer dikwels as die kliënt nie die gebruik van 'n Trading System. Die beduidende toename in handel stelsels oor die afgelope 10 jaar is duidelik veral in die kommoditeit makelaarsfirmas egter gelykheid en effektemark makelaarsfirmas toenemend bewus van die voordele deur die gebruik van handel stelsels en 'n paar het begin om handel stelsels bied om hul kleinhandel kliënte. Die meeste onderlinge fonds bestuurders is reeds met behulp van gesofistikeerde algoritmes om hul besluite te lei oor wat warm voorraad te tel of wat sektor rotasie is ten gunste. Rekenaars en algoritmes hoofstroom in te belê word en ons verwag dat hierdie tendens sal voortduur as jonger, meer rekenaar vaardig beleggers voortgaan om toe te laat gedeeltes van hul geld deur Trading Systems bestuur moet word om risiko te verminder en opbrengste te verhoog. Die groot verliese ervaar word deur beleggers wat deelneem aan die koop en hou voorrade en wedersydse fondse as die aandelemark gesmelt in die afgelope jaar is die bevordering van hierdie beweging na 'n meer gedissiplineerde en logiese benadering tot aandelemark te belê. Die gemiddelde belegger besef dat hy of sy tans kan baie aspekte van hul lewens en die lewens van hul geliefdes gehandhaaf moet word of beheer word deur rekenaars soos die motors en vliegtuie wat ons gebruik vir vervoer, die mediese diagnostiese toerusting wat ons gebruik vir die gesondheid onderhoud, die verhitting en verkoeling beheerders wat ons gebruik vir temperatuurbeheer, die netwerke wat ons gebruik vir die internet-gebaseerde inligting, selfs die speletjies wat ons speel vir vermaak. Hoekom dan doen 'n paar klein beleggers glo dat hulle kan skiet uit die heup in hul besluite oor wat voorraad of onderlinge fonds te koop of te verkoop en verwag om geld Uiteindelik maak, het die gemiddelde belegger versigtig vir die raad en inligting aangestuur deur gewetenlose makelaars geword , rekenmeesters, korporatiewe hoofde en finansiële adviseurs. Vir die afgelope 20 jaar wiskundiges en sagteware-ontwikkelaars het aanwysers en patrone in voorraad en kommoditeitsmarkte gesoek op soek na inligting wat kan dui op die rigting van die mark. Hierdie inligting kan gebruik word om die prestasie van handel stelsels te verbeter. Oor die algemeen hierdie ontdekking proses word bereik deur 'n kombinasie van trial and error en meer gesofistikeerde data-ontginning. Tipies, sal die ontwikkelaar weke of maande van verwerking van syfers ten einde 'n potensiële Trading System vervaardig neem. Baie keer hierdie Trading System sal nie goed presteer wanneer eintlik gebruik in die toekoms as gevolg van wat genoem word krommepassing. Oor die jare was daar baie Trading Systems (en Trading System ontwikkeling maatskappye) wat gekom en gegaan soos hul stelsels in lewende handel gefaal het. Die ontwikkeling van handel stelsels wat voortgaan om uit te voer in die toekoms is moeilik, maar nie onmoontlik om te bereik, alhoewel daar geen etiese ontwikkelaar of geld bestuurder 'n onvoorwaardelike waarborg dat enige handel stelsel, of vir daardie saak enige voorraad, verband of onderlinge fonds, sal voortgaan sal gee wins vir ewig te produseer in die toekoms. Wat het weke of maande vir die Trading System ontwikkelaar te produseer in die verlede kan nou geproduseer word in minute deur die gebruik van Trading System Lab. Trading System Lab is 'n platform vir die outomatiese generasie van handel stelsels en Trading Indicators. TSL maak gebruik van 'n hoë spoed Genetiese Programmering Engine en sal handel stelsels produseer teen 'n koers van meer as 16 miljoen stelsel-bars per sekonde gebaseer op 56 insette. Let daarop dat slegs 'n paar insette eintlik gaan word of nodig wat lei tot die algemeen eenvoudige ontwikkelde strategie strukture. Met ongeveer 40,000 tot 200,000 stelsels wat nodig is vir 'n konvergensie, tyd na die samevloeiing vir enige datastel kan benader. Let daarop dat ons nie net hardloop 'n brute krag optimalisering van bestaande aanwysers op soek na 'n optimale parameters waaruit om te gebruik in 'n reeds gestruktureer Trading System. Die Trading System Generator begin by 'n nul punt oorsprong maak geen aannames oor die beweging van die mark in die toekoms en dan ontwikkel Trading Systems op 'n baie hoë tempo kombinasie inligting teenwoordig is in die mark en die formulering van nuwe filters, funksies, voorwaardes en verhoudings soos dit vorder na 'n geneties gemanipuleerde Trading System. Die gevolg is dat 'n uitstekende Trading System kan gegenereer word in 'n paar minute op 20-30 jaar van die daaglikse mark data op feitlik enige mark. Oor die afgelope paar jaar is daar verskeie benaderings tot Trading System optimalisering dat die minder kragtige genetiese algoritme in diens gewees het. Genetiese Programme (AP) is beter as genetiese algoritmes (gas) om verskeie redes. In die eerste plek GPS konvergeer op 'n oplossing op 'n eksponensiële koers (baie vinnig en kry vinniger) terwyl Genetiese algoritmes konvergeer op 'n lineêre koers (veel stadiger en geen vinniger kry). In die tweede plek GPS eintlik genereer Trading System masjienkode wat die genetiese materiaal (aanwysers, patrone, inter-mark data) in unieke maniere gekombineer word. Hierdie unieke kombinasies kan nie intuïtief duidelik wees en moenie aanvanklike definisies deur die stelsel ontwikkelaar nie nodig. Die unieke wiskundige verhoudings geskep kan nuwe aanwysers, of variante in Tegniese Analise word, nog nie ontwikkel of ontdek. Gas, aan die ander kant, net kyk vir 'n optimale oplossings soos hulle vorder oor die parameter reeks hulle nie ontdek nuwe wiskundige verhoudings en nie hul eie Trading System kode nie skryf. AP skep Trading System kode van verskillende lengtes, met behulp van veranderlike lengte genome, sal die lengte van die handel stelsel deur wat nie-homoloë crossover genoem verander en sal 'n aanduiding of patroon wat nie bydra tot die doeltreffendheid van die handel stelsel heeltemal te verwyder. Gas gebruik net vaste grootte opdrag blokke, gebruik te maak van slegs homoloë crossover en produseer nie veranderlike lengte Trading System kode, of sal hulle weggooi 'n ondoeltreffende aanwyser of patroon so geredelik as 'n algemene praktisyn. Ten slotte, genetiese Programme is 'n onlangse vooruitgang in die domein van die masjien leer, terwyl Genetiese algoritmes 30 jaar gelede ontdek is. Genetiese programme sluit al die belangrikste funksies van genetiese algoritmes crossover, voortplanting, mutasie en fiksheid egter AP sluit baie vinniger en robuuste funksies, maak AP die beste keuse vir die vervaardiging van handel stelsels. Die GP diens in TSLs Trading System Generator is die vinnigste GP tans beskikbaar en is nie beskikbaar in enige ander finansiële markte sagteware in die wêreld. Die Genetiese Programmering Algoritme, Trading Simulator en fiksheid Engines gebruik binne TSL het meer as 8 jaar te produseer. Trading System Lab is die resultaat van jare se harde werk deur 'n span van ingenieurs, wetenskaplikes, programmeerders en handelaars, en ons glo verteenwoordig die mees gevorderde tegnologie wat vandag beskikbaar is vir die handel die markets. Software vir Konstruksie n mark Trading System As daar 'n was wedstryd tussen C en Java dan Java gewen. Ongelukkig het 'n klomp mense wat sagteware vir die mark handel stelsels en modelle te ontwikkel nie gekry die nuus en nog steeds gebruik C. C sal altyd die taal van keuse vir die smal klas van sagteware programme wat naby aan die metaal van die rekenaarstelsel is nie . Hierdie aansoeke sluit device drivers, bedryfstelsels en hoë werkverrigting databasis stelsels. Uit kant van hierdie smal klas, Java is tans die enigste redelike keuse vir implementering aansoek. Die rede dat Java is die taal van keuse het minder te doen met die taal self as met die massiewe sagteware basis wat uitgange vir Java. Java laat die program ontwikkelaar om van die grootste liggaam van herbruikbare sagteware wat ooit geïmplementeer maak. Vir dekades mense het in die rekenaarwetenskap literatuur oor draagbare, herbruikbare sagteware geskryf. In Java hierdie is uiteindelik besef. Hierdie bladsy bevat skakels na hulpbronne vir die bou van 'n intra-dag handel stelsel in Java. So 'n handel stelsel bestaan ​​uit die volgende komponente: 'n Java program bediener (bv Tomcat) gebaseer intra-dag handel stelsel. A intra-dag gegee invoer vir mark transaksie data. 'N databasis aan te teken handel inligting. N web-gebaseerde GUI te beheer en inligting oor die handel stelsel te voorsien. 'N infrastruktuur te toets (terug toetsing) van handel algoritmes met historiese mark data intra-dag ondersteun. Inhoudsopgawe Ian Kaplan Laaste opgedateer op, Augustus 2008 terug na 'n Java Intra-dag Traeding System, Kwantitatiewe Finansies en ander TopicsBest Programmering taal vir Algorithmic Trading Systems Deur Michael Saal-Moore op 26 Julie 2013 Een van die mees algemene vrae wat ek ontvang in die QS Koevert is Wat is die beste programmeertaal vir algoritmiese handel. Die kort antwoord is dat daar geen beste taal. Strategie parameters, prestasie, modulariteit, ontwikkeling, veerkragtigheid en koste moet al oorweeg. In hierdie artikel sal uiteensetting van die nodige komponente van 'n algoritmiese handel stelsel argitektuur en hoe besluite oor die implementering invloed op die keuse van taal. Eerstens, sal die belangrikste komponente van 'n algoritmiese handel stelsel in ag geneem word, soos die navorsing gereedskap, portefeulje-optimaliseerder, risikobestuurder en uitvoering enjin. Daarna sal verskillende handel strategieë ondersoek word en hoe hulle invloed op die ontwerp van die stelsel. In die besonder die frekwensie van die saak en die waarskynlike handel volume sal beide bespreek word. Sodra die handel strategie gekies is, is dit nodig om argitek die hele stelsel. Dit sluit in die keuse van hardeware, die bedryfstelsel (s) en stelsel veerkragtigheid teen seldsame, potensieel katastrofiese gebeure. Terwyl die argitektuur oorweeg word, moet daar behoorlik ag gegee word aan prestasie - beide om die navorsing gereedskap sowel as die lewendige uitvoering omgewing. Wat is die handel stelsel probeer om te doen voordat jy besluit op die beste taal waarmee 'n outomatiese handel stelsel is dit nodig om die vereistes te definieer skryf. Is die stelsel gaan suiwer uitvoering gebaseer Sal die stelsel vereis dat 'n risikobestuur of portefeulje konstruksie kursus sal die stelsel vereis dat 'n hoë-prestasie backtester Vir die meeste strategieë die handel stelsel kan verdeel word in twee kategorieë wees: Navorsing en sein generasie. Navorsing handel oor evaluering van 'n strategie prestasie oor historiese data. Die proses van evaluering van 'n handel strategie oor data voor mark staan ​​bekend as back testing. Die grootte van data en algoritmiese kompleksiteit sal 'n groot impak op die rekenaarmatige intensiteit van die backtester het. CPU spoed en samelopendheid is dikwels die beperkende faktore in die optimalisering van uitvoering navorsing spoed. Sein generasie is gemoeid met die opwekking van 'n stel van handel seine van 'n algoritme en sulke bestellings stuur na die mark, gewoonlik deur 'n makelaar. Vir sekere strategieë 'n hoë vlak van prestasie vereis. I / O kwessies soos netwerk bandwydte en latency is dikwels die beperkende faktor in die optimalisering van die uitvoering stelsels. So die keuse van tale vir elke komponent van jou hele stelsel kan heel anders wees. Tipe, frekwensie en volume van Strategie Die tipe algoritmiese strategie in diens sal 'n aansienlike impak op die ontwerp van die stelsel het. Dit sal nodig wees om te oorweeg die markte verhandel word, die konneksie na eksterne data verskaffers, die frekwensie en volume van die strategie, die kompromis tussen gemak van ontwikkeling en verbetering van die prestasie, sowel as enige persoonlike hardeware, insluitend mede geleë persoonlike bedieners, GPU's of FPGAs wat nodig mag wees. Die tegnologie keuses vir 'n lae-frekwensie Amerikaanse aandele strategie sal grootliks verskil van dié van 'n hoë-frekwensie statistiese arbitrage strategie handel oor die termynmark wees. Voor die keuse van taal baie data verskaffers moet geëvalueer alledaagse n strategie aan die hand. Dit sal nodig wees om verbinding met die verkoper, struktuur van enige APIs, tydigheid van die data, bergingsvereistes en veerkragtigheid te oorweeg in die lig van 'n ondernemer gaan af. Dit is ook wys om 'n vinnige toegang tot verskeie verskaffers in besit te neem Verskeie instrumente almal hul eie stoor eienaardighede, voorbeelde van wat insluit verskeie ENKELE simbole vir aandele en verval datums vir Toekomsnavorsing (nie aan enige spesifieke OTC data te noem). Dit moet ingereken in die platform ontwerp. Frekwensie van strategie is waarskynlik een van die grootste oorsake van hoe die tegnologie stapel sal gedefinieer word nie. Strategieë in diens data meer dikwels as fyn of tweedens bars vereis betekenisvolle ag met betrekking tot prestasie. 'N Strategie oorskry tweedens bars (bv merk data) lei tot 'n prestasiegedrewe ontwerp as die primêre vereiste. Vir 'n hoë frekwensie strategieë 'n aansienlike bedrag van die mark data sal moet word gestoor en geëvalueer. Sagteware soos HDF5 of KDB word algemeen gebruik vir hierdie rolle. Met die oog op die uitgebreide volumes van data wat nodig is vir HFT aansoeke te verwerk, moet 'n groot skaal new backtester en uitvoering stelsel gebruik word. C / C (moontlik met 'n paar assembler) is geneig om die sterkste taal kandidaat. Ultrahoëfrekwensie strategieë sal ongetwyfeld vereis persoonlike hardeware soos FPGAs, ruil mede-plek en kernal / netwerk koppelvlak tuning. Navorsing Systems Research stelsels tipies behels 'n mengsel van interaktiewe ontwikkeling en outomatiese script. Die voormalige vind dikwels plaas in 'n IDE soos Visual Studio, Matlab of R Studio. Laasgenoemde behels uitgebreide numeriese berekeninge oor talle parameters en data punte. Dit lei tot 'n taalkeuse verskaffing van 'n eenvoudige omgewing te toets kode, maar bied ook voldoende prestasie om strategieë oor verskeie parameter dimensies evalueer. Tipiese Ides in hierdie ruimte sluit Microsoft Visual C / C, wat uitgebreide ontfouting nuts,-kode voltooiing vermoëns bevat (via IntelliSense) en eenvoudige oorsigte van die hele projek stapel (via die databasis ORM, LINQ) Matlab. wat ontwerp is vir 'n uitgebreide numeriese lineêre algebra en gevectoriseerd bedrywighede, maar in 'n interaktiewe konsole wyse R Studio. wat vou die R statistiese taal konsole in 'n volwaardige IO Eclipse IDE vir Linux Java en C en semi-eiendom Ides soos Enthought Canopy vir Python, wat data-analise biblioteke soos Numpy sluit. Scipy. scikit-leer en pandas in 'n enkele interaktiewe (konsole) omgewing. Vir numeriese back testing, al die bogenoemde tale is geskik, maar dit is nie nodig om 'n GUI / IDE gebruik as die kode in die agtergrond sal uitgevoer word. Die eerste oorweging in hierdie stadium is dat van die uitvoering spoed. A saamgestel taal (soos C) is dikwels nuttig as die back testing parameter dimensies is groot. Onthou dat dit nodig versigtig vir sulke stelsels te wees is as wat die saak gevolge het verduidelik tale soos Python dikwels gebruik van 'n hoë-prestasie biblioteke soos Numpy / pandas vir die back testing stap maak, ten einde 'n redelike mate van mededingendheid te behou met saamgestel ekwivalente. Uiteindelik is die wat gekies is vir die back testing taal sal bepaal word deur spesifieke algoritmiese behoeftes sowel as die verskeidenheid van biblioteke beskikbaar in die taal (meer op wat hieronder). Tog kan die taal wat gebruik word vir die backtester en navorsing omgewings heeltemal onafhanklik van dié wat in die portefeulje konstruksie, risikobestuur en uitvoering komponente, soos gesien sal word. Portefeulje Konstruksie en Risikobestuur Die portefeulje konstruksie en risikobestuur komponente word dikwels oor die hoof gesien deur kleinhandel algoritmiese handelaars. Dit is byna altyd 'n fout. Hierdie gereedskap verskaf die meganisme waardeur kapitaal sal bewaar word. Hulle het nie net probeer om die aantal riskant verbintenis te verlig, maar ook hulself te verminder kansellasies van die ambagte, die vermindering van transaksiekoste. Gesofistikeerde weergawes van hierdie komponente kan 'n beduidende invloed op die gehalte en consistentcy van winsgewendheid het. Dit is maklik om 'n stabiele strategieë as die portefeulje konstruksie meganisme en risikobestuurder skep kan maklik aangepas word om verskeie stelsels te hanteer. So moet hulle in aanmerking kom essensiële komponente aan die begin van die ontwerp van 'n algoritmiese handel stelsel. Die werk van die portefeulje konstruksie stelsel is om 'n stel van gewenste ambagte te neem en te produseer die stel van die werklike ambagte wat kansellasies te verminder, blootstelling aan verskeie faktore (soos sektore, bateklasse, wisselvalligheid ens) in stand te hou en te optimaliseer die toekenning van kapitaal na verskeie strategieë in 'n portefeulje. Portefeulje konstruksie verminder dikwels 'n lineêre algebra probleem (soos 'n matriks faktorisering) en vandaar prestasie is hoogs afhanklik van die doeltreffendheid van die numeriese lineêre algebra implementering beskikbaar. Gemeenskaplike biblioteke sluit uBLAS. LAPACK en NAG vir C. MatLab beskik ook op groot skaal new matriksbewerkings. Python gebruik Numpy / Scipy vir sulke berekeninge. 'N gereeld herbalanseer portefeulje sal 'n saamgestel (en goed new) matriks biblioteek vereis dat hierdie stap uit te voer, sodat dit nie die handel stelsel knelpunt. Risikobestuur is 'n ander baie belangrike deel van 'n algoritmiese handel stelsel. Risiko kan kom in baie vorms: Groter wisselvalligheid (hoewel dit as wenslik vir sekere strategieë kan gesien word), verhoogde korrelasies tussen bateklasse, teenparty verstek bediener kragonderbrekings, Black Swan gebeure en ongemerk foute in die handel kode, te noem 'n paar. Risikobestuur komponente probeer antisipeer die gevolge van oormatige wisselvalligheid en korrelasie tussen bateklasse en hul daaropvolgende effek (s) op die handel kapitaal. Dikwels is dit verminder tot 'n stel van statistiese berekeninge soos Monte Carlo stres toetse. Dit is baie soortgelyk aan die computational behoeftes van 'n afgeleide pryse enjin en as sodanig sal CPU-gebonde wees. Hierdie simulasies is hoogs parallelisable (sien onder), en 'n sekere mate, is dit moontlik om die hardeware te gooi by die probleem. Uitvoering Systems Die werk van die uitvoering stelsel is om gefiltreer handel seine van die portefeulje konstruksie en risikobestuur komponente ontvang en stuur hulle oor na 'n makelaar of 'n ander manier van toegang tot die mark. Vir die meerderheid van die kleinhandel algoritmiese handel strategieë behels dit 'n API of FIX verbinding met 'n makelaars soos Interaktiewe Brokers. Die primêre oorwegings wanneer jy moet besluit op 'n taal insluit gehalte van die API, taal-wrapper beskikbaarheid vir 'n API, uitvoering frekwensie en die verwagte glip. Die kwaliteit van die API verwys na hoe goed gedokumenteer is dit, watter soort prestasie dit bied, of dit moet selfstandige sagteware te verkry of 'n poort vasgestel kan word in 'n onthoofde mode (dit wil sê geen GUI). In die geval van Interaktiewe Brokers, die Trader WorkStation instrument moet hardloop in 'n GUI omgewing ten einde toegang tot hul API. Een keer het ek 'n lessenaar Ubuntu uitgawe installeer op 'n wolk bediener Amazon toegang Interaktiewe Brokers afstand, suiwer vir hierdie rede waarom die meeste API sal 'n C en / of Java koppelvlak verskaf. Dit is gewoonlik tot die gemeenskap te taalspesifieke omhulsels vir C, Python, R, Excel en MatLab ontwikkel. Let daarop dat met elke bykomende plugin gebruik (veral API omhulsels) is daar ruimte vir foute insluip in die stelsel. toets altyd plugins van hierdie soort en verseker dat hulle aktief in stand gehou. 'N waardevolle meter is om te sien hoeveel nuwe updates vir 'n kodebasis is gemaak in die afgelope maande. Uitvoering frekwensie is van die uiterste belang in die uitvoering algoritme. Let daarop dat honderde bestellings elke minuut kan gestuur word en as sodanig prestasie is van kritieke belang. Glip aangegaan sal word deur middel van 'n erg-presterende uitvoering stelsel en dit sal 'n dramatiese impak op winsgewendheid het. Staties-getik tale (sien onder) soos C / Java is oor die algemeen 'n optimale vir uitvoering maar daar is 'n trade-off in die ontwikkeling tyd, toetsing en gemak van die onderhoud. Dinamiese-getik tale, soos Python en Perl is nou algemeen vinnig genoeg. Maak altyd seker dat die komponente is ontwerp om in 'n modulêre wyse (sien onder), sodat hulle kan omgeruil uit die stelsel skale. Argitektoniese beplanning en ontwikkelingsproses Die komponente van 'n handel stelsel, die frekwensie en volume vereistes wat hierbo bespreek is, maar stelsel infrastruktuur het nog gedek moet word. Diegene wat optree as 'n kleinhandel handelaar of besig om in 'n klein fonds sal waarskynlik dra baie regeer. Dit sal die finale implementering van die stelsel wat nodig is om te wees wat die alfa model, risikobestuur en uitvoering parameters wees, en ook. Voordat delf in spesifieke tale die ontwerp van 'n optimale stelsel argitektuur bespreek sal word. Skeiding van Kommer Een van die belangrikste besluite wat by die begin moet word, is hoe om die belange van 'n handel stelsel te skei. In die ontwikkeling van sagteware, beteken dit in wese hoe om op te breek die verskillende aspekte van die handel stelsel in aparte modulêre komponente. Deur bloot koppelvlakke by elk van die komponente is dit maklik om te ruil uit dele van die stelsel vir ander weergawes wat prestasie hulp, betroubaarheid of onderhoud, sonder om die wysiging enige eksterne afhanklikheid kode. Dit is die beste praktyk vir sulke stelsels. Vir strategieë teen laer frekwensies sulke praktyke word aangeraai. Vir ultra hoë frekwensie handel die reëlboek mag hê om dit te ignoreer ten koste van die opstel van die stelsel vir nog meer prestasie. 'N Meer styf gekoppel stelsel wat wenslik mag wees. Die skep van 'n komponent kaart van 'n algoritmiese handel stelsel is 'n artikel op sigself die moeite werd. Maar 'n optimale benadering is om seker te maak daar is afsonderlike komponente vir die historiese en real-time mark data insette, data stoor, toegang tot die inligting API, backtester, strategie parameters, portefeulje konstruksie, risikobestuur en outomatiese uitvoering stelsels. Byvoorbeeld, as die data stoor wat gebruik is tans onderpresteer, selfs teen beduidende vlakke van optimalisering, kan dit omgeruil met 'n minimale herskryf om die data inname of toegang data-API. Sover die as backtester en daaropvolgende komponente betref, is daar geen verskil. Nog 'n voordeel van vervreem komponente is dat dit kan 'n verskeidenheid van programmeertale wat gebruik word in die algehele stelsel. Daar is geen rede om te beperk tot 'n enkele taal as die kommunikasie metode van die komponente is taal onafhanklik. Dit sal die geval wees indien hulle kommunikeer via die TCP / IP, ZeroMQ of 'n ander taal-onafhanklike protokol. As 'n konkrete voorbeeld, kyk na die geval van 'n back testing stelsel in C vir verwerking van syfers prestasie geskryf, terwyl die portefeuljebestuurder en uitvoering stelsels in Python geskryf met behulp van Scipy en IBPy. Prestasie oorwegings prestasie is 'n belangrike oorweging vir die meeste handel strategieë. Vir hoër frekwensie strategieë is dit die belangrikste faktor. Prestasie dek 'n wye verskeidenheid van onderwerpe, soos algoritmiese uitvoering spoed, netwerk latency, bandwydte, data I / O, concurrency / parallelisme en skalering. Elkeen van hierdie gebiede word individueel gedek deur groot handboeke, so hierdie artikel sal net krap die oppervlak van elke onderwerp. Argitektuur en taalkeuse sal nou in terme van hul effek op prestasie bespreek word. Die heersende wysheid soos deur Donald Knuth. een van die vaders van Rekenaarwetenskap, is dat voortydige optimalisering is die wortel van alle kwaad. Dit is byna altyd die geval nie - behalwe wanneer die bou van 'n hoë frekwensie handel algoritme Vir diegene wat belangstel in die laer frekwensie strategieë is, 'n gemeenskaplike benadering is om 'n stelsel te bou in die eenvoudigste manier moontlik en net optimaliseer as knelpunte begin om te verskyn. Profilering gereedskap gebruik om te bepaal waar knelpunte ontstaan. Profiele gemaak kan word vir al die bogenoemde faktore, hetsy in 'n MS Windows of Linux-omgewing. Daar is baie bedryfstelsel en taal gereedskap wat beskikbaar is om dit te doen, sowel as nuts derde party. Taalkeuse sal nou in die konteks van prestasie bespreek word. C, Java, Python, R en MatLab bevat almal 'n hoë-prestasie biblioteke (hetsy as deel van hul standaard of ekstern) vir basiese datastrukture en algoritmiese werk. C skepe met die Standard Sjabloon Biblioteek, terwyl Python bevat Numpy / Scipy. Gemeenskaplike wiskundige take te vinde in hierdie biblioteke en dit is selde voordelig vir 'n nuwe implementering skryf. Een uitsondering is wanneer hoogs persoonlike hardeware argitektuur vereis en 'n algoritme maak uitgebreide gebruik van eiendom uitbreidings (soos persoonlike caches). Maar dikwels heruitvinding van die wiel afval tyd dat 'n beter bestee kan word ontwikkel en die optimalisering van ander dele van die handel infrastruktuur. Ontwikkeling tyd is uiters kosbare veral in die konteks van uitsluitlike ontwikkelaars. Latency is dikwels 'n kwessie van die uitvoering stelsel as die navorsing gereedskap gewoonlik op dieselfde masjien. Vir die eerste keer nie kan latency voorkom by verskeie plekke langs die uitvoering pad. Databasisse moet geraadpleeg word (skyf / netwerk latency), seine moet gegenereer word (bedryfstelsel firmas, kernal boodskappe latency), handel seine gestuur (NIC latency) en bestellings verwerk (ruil stelsels interne latency). Vir hoër frekwensie bedrywighede is dit nodig om intiem vertroud is met kernal optimalisering asook die optimalisering van die netwerk oordrag geword. Dit is 'n diep gebied en is aansienlik buite die bestek van die artikel, maar as 'n UHFT algoritme dan verlang bewus te wees van die diepte van kennis wat nodig is Caching is baie nuttig in die toolkit van 'n kwantitatiewe handel ontwikkelaar. Caching verwys na die konsep van die stoor gereeld besoek data op 'n wyse wat toegang hoër-prestasie kan, ten koste van die potensiële staleness van die data. 'N Algemene gebruik geval kom voor in die web-ontwikkeling by die neem van die data van 'n skyf gerugsteun relasionele databasis en sit dit in die geheue. Enige daaropvolgende versoeke vir die data het nie na die databasis en so prestasie winste kan beduidend wees getref. Vir handel situasies kan caching uiters voordelig wees. Byvoorbeeld, kan die huidige stand van 'n strategie portefeulje bewaar word in 'n kas totdat dit herbalanseer, sodanig dat die lys nie die geval is moet herskep op elke lus van die handel algoritme. Sulke wedergeboorte is geneig om 'n hoë CPU of skyf I / O werking wees. Maar kas is nie sonder sy eie sake. Herlewing van die kas data in 'n keer, as gevolg van die volatilie aard van die kas stoor, kan beduidende vraag op infrastruktuur te plaas. Nog 'n probleem is hond-hei. waar verskeie generasies van 'n nuwe kas kopie onder uiters hoë lading, wat lei tot mislukking waterval gedra. Dinamiese geheuetoekenning is 'n duur operasie in uitvoering sagteware. Dit is dus noodsaaklik vir hoër prestasie handel aansoeke om goed bewus wees hoe geheue word toegeken en deallocated tydens program vloei. Nuwer taal standaarde soos Java, C en Python al uit te voer outomatiese vullisverwydering. wat verwys na deallocation van dinamiese toegeken geheue wanneer voorwerpe uitgaan van omvang. Vullisverwydering is baie nuttig tydens ontwikkeling as dit verminder foute en hulpmiddels leesbaarheid. Dit is egter dikwels sub-optimale vir sekere hoë frekwensie handel strategieë. Custom vullisverwydering word dikwels verlang vir hierdie gevalle. In Java, byvoorbeeld deur tuning die vullis versamelaar en hoop opset, is dit moontlik om 'n hoë werkverrigting vir HFT strategieë te verkry. C nie die geval bied 'n boorling vullis versamelaar en daarom is dit nodig om al geheuetoekenning / deallocation hanteer as deel van 'n implementering voorwerpe. Terwyl potensieel vatbaar fout (potensieel lei tot hangend wysers) is dit baie nuttig om fyn beheer van hoe voorwerpe verskyn op die hoop vir sekere aansoeke het. By die keuse van 'n taal te verseker om te bestudeer hoe die vullis versamelaar werk en of dit kan verander word om te optimaliseer vir 'n spesifieke gebruik geval. Baie bedrywighede in algoritmiese handel stelsels is vatbaar vir Parallellisatie. Dit verwys na die konsep van die uitvoering van verskeie programmatiese bedrywighede op dieselfde tyd, d. w.z in parallel. Sogenaamde embarassingly parallelle algoritmes sluit stappe wat ten volle onafhanklik van ander stappe kan bereken word. Sekere statistiese bedrywighede, soos Monte Carlo simulasies, is 'n goeie voorbeeld van embarassingly parallelle algoritmes soos elke ewekansige trekking en daaropvolgende operasie pad kan bereken word sonder kennis van ander paaie. Ander algoritmes is slegs gedeeltelik parallelisable. Vloeidinamika simulasies is so 'n voorbeeld, waar die domein van berekening kan onderverdeel, maar uiteindelik hierdie domeine moet met mekaar en sodoende die bedrywighede is gedeeltelik opeenvolgende kommunikeer. Parallelisable algoritmes is onderhewig aan Amdahls wet. wat 'n teoretiese boonste limiet aan die prestasie verhoging van 'n parallelised algoritme toe onderhewig aan N aparte prosesse (bv op 'n CPU kern of draad). Parallellisatie het al hoe belangriker as 'n middel van die optimalisering geword sedert verwerker klok-spoed het gestagneer, soos nuwer verwerkers bevat baie kern waarmee parallel berekeninge uit te voer. Die opkoms van die verbruikers grafiese hardeware (predominently vir die video speletjies) het gelei tot die ontwikkeling van grafiese verwerking van eenhede (GPU), wat honderde kerne vir hoogs konkurrente bedrywighede bevat. Sulke GPU's is nou baie bekostigbaar. Hoë-vlak raamwerke, soos Nvidias CUDA het gelei tot wydverspreide aanvaarding in die akademie en finansies. Sulke GPU hardeware is oor die algemeen slegs geskik vir die navorsing aspek van kwantitatiewe finansies, terwyl ander meer gespesialiseerde hardeware (insluitend veldwerk-programmeerbare Gate Arrays - FPGAs) word gebruik vir (O) HFT. Tans is die meeste moderne langauges ondersteun 'n mate van concurrency / multi-threading. Dit is dus maklik om 'n backtester optimaliseer, aangesien alle berekeninge is oor die algemeen onafhanklik van die ander. Skalering in sagteware-ingenieurswese en bedrywighede verwys na die vermoë van die stelsel om konsekwent te verhoog vragte in die vorm van 'n groter versoeke, hoër gebruik verwerker en meer geheue toekenning te hanteer. In algoritmiese handel strategie is in staat om te skaal as dit groter hoeveelhede kapitaal kan aanvaar en steeds lewer konsekwente opbrengste. Die handel tegnologie stapel skale as dit groter handel volumes en verhoogde latency kan verduur, sonder Bottelnek. Terwyl stelsels moet ontwerp volgens skaal, is dit dikwels moeilik om vooraf te voorspel waar 'n bottelnek sal plaasvind. Wettisch meld, toetsing, profilering en monitering sal grootliks help in sodat 'n stelsel op skaal. Tale self dikwels beskryf as onbestygbare. Dit is gewoonlik die gevolg van verkeerde inligting, eerder as harde werklikheid. Dit is die totale tegnologie stapel wat gevolg moet word vasgestel vir scalability, nie die taal. Dit is duidelik dat sekere tale het 'n groter prestasie as ander in die besonder gebruik gevalle, maar een taal is nooit beter as 'n ander in elke sin. Een middel van die bestuur van skaal is kommer skei, soos hierbo genoem. Met die oog op die vermoë om spykers te hanteer in die stelsel (dit wil sê 'n skielike wisselvalligheid wat 'n reeks van bedrywe snellers) verder te voer, is dit nuttig om 'n boodskap toustaan ​​argitektuur te skep. Dit beteken eenvoudig die plasing van 'n boodskap tou stelsel tussen komponente sodat bestellings gestapel as 'n sekere komponent is nie in staat om baie versoeke te verwerk. Eerder as om versoeke verlore hulle is eenvoudig gehou in 'n stapel, totdat die boodskap hanteer. Dit is veral nuttig vir die stuur van ambagte 'n uitvoering enjin. As die enjin is wat ly onder swaar latency dan sal dit te staaf ambagte. 'N tou tussen die handel seingenerator en die uitvoering API sal hierdie kwessie te verlig ten koste van potensiële handel glip. 'N gerespekteerde open source boodskap tou makelaar is RabbitMQ. Hardeware en bedryfstelsels Die hardeware bestuur van jou strategie kan 'n beduidende impak op die winsgewendheid van jou algoritme het. Dit is nie 'n probleem beperk tot 'n hoë frekwensie handelaars nie. 'N swak keuse in hardeware en bedryfstelsel kan lei tot 'n masjien crash of herlaai op die mees ongeleë oomblik. Dit is dus nodig om te oorweeg waar jou aansoek sal woon. Die keuse is oor die algemeen tussen 'n persoonlike lessenaar masjien, 'n afgeleë bediener, 'n wolk verskaffer of 'n ruil mede-geleë bediener. Desktop masjiene is maklik om te installeer en te administreer, veral met nuwer use bedryfstelsels soos Windows 08/07, Mac OSX en Ubuntu. Lessenaar stelsels te doen in besit te neem 'n paar belangrike nadele egter. Die eerste is dat die weergawes van bedryfstelsels ontwerp vir desktop masjiene is geneig om te herselflaai benodig / lap (en dikwels op die slegste tye). Hulle gebruik ook meer computational hulpbronne deur die hoofde van wat 'n grafiese gebruikerskoppelvlak (GUI). Benutting hardeware in 'n huis (of plaaslike kantoor) omgewing kan lei tot die internet konneksie en krag uptime probleme. Die grootste voordeel van 'n lessenaar stelsel is dat beduidende computational perdekrag kan gekoop word vir die fraksie van die koste van 'n afgeleë dedicated server (of wolk-gebaseerde stelsel) van vergelykbare spoed. 'N dedicated server of wolk-gebaseerde masjien, terwyl dikwels duurder as 'n lessenaar opsie, maak voorsiening vir meer betekenisvol ontslag infrastruktuur, soos outomatiese data rugsteun, die vermoë om meer reguit te verseker uptime en afgeleë monitering. Hulle is moeiliker om te administreer, aangesien hulle die vermoë om afgeleë login vermoëns van die bedryfstelsel gebruik vereis. In Windows is dit oor die algemeen deur die GUI Afstandwerkskerm protokol (RDP). In Unix-gebaseerde stelsels Veilige die opdrag-lyn skil (SSH) is gebruik. Unix-gebaseerde bediener infrastruktuur is byna altyd command-line gebaseer wat onmiddellik lewer-GUI gebaseer programmeringshulpmiddels (soos Matlab of Excel) te onbruikbaar wees. 'N mede-geleë bediener, as die frase gebruik word in die finansiële markte, is bloot 'n toegewyde bediener wat woonagtig is in 'n ruil ten einde latency van die handel algoritme te verminder. Dit is absoluut noodsaaklik vir sekere hoë frekwensie handel strategieë, wat staatmaak op 'n lae latency om alfa genereer. Die finale aspek hardeware keuse en die keuse van programmeertaal is platform-onafhanklikheid. Is daar 'n behoefte aan die kode uit te voer oor verskeie verskillende bedryfstelsels Is die kode wat ontwerp is om te loop op 'n spesifieke tipe verwerker argitektuur, soos die Intel x86 / x64 of sal dit moontlik om uit te voer op RISC verwerkers wees soos dié vervaardig deur ARM sal hierdie kwessies hoogs afhanklik van die frekwensie en tipe strategie geïmplementeer word. Veerkragtigheid en toetsing Een van die beste maniere om 'n klomp geld op algoritmiese handel verloor is om 'n stelsel te skep met geen veerkragtigheid. Dit verwys na die duursaamheid van die stelsel word wanneer onderhewig aan seldsame gebeurtenisse, soos makelaars bankrotskappe, skielike oortollige wisselvalligheid, streek-wye stilstand vir 'n wolk bediener verskaffer of die toevallige skrap van 'n hele handel databasis. Jaar van winste uitgeskakel kan word binne sekondes met 'n swak ontwerpte argitektuur. Dit is absoluut noodsaaklik om kwessies soos debuggng, toets, aan te meld, rugsteun, hoë-beskikbaarheid en monitering as kernkomponente van jou stelsel te oorweeg. Dit is waarskynlik dat in enige redelik ingewikkeld persoonlike kwantitatiewe handel aansoek ten minste 50 van die ontwikkeling tyd sal bestee word aan ontfouting, toetsing en onderhoud. Byna alle programmeringstale óf skip met 'n gepaardgaande debugger of besit gerespekteerde derde party alternatiewe. In wese is, 'n debugger laat uitvoering van 'n program met invoeging van arbitrêre breek punte in die kode pad, wat uitvoering tydelik te staak ten einde die toestand van die stelsel te ondersoek. Die grootste voordeel van debugging is dat dit moontlik is om die gedrag van die kode voor te ondersoek om 'n bekende ongeluk punt. Ontfouting is 'n noodsaaklike komponent in die toolbox vir die ontleding van programmering foute. Tog is dit meer algemeen gebruik word in saamgestel tale soos C of Java, as dit vertaal word tale soos Python is dikwels makliker om te ontfout weens minder LOC en minder uitgebreide verklarings. Ten spyte van hierdie tendens Python beteken skip met die PDB. Dit is 'n gesofistikeerde debugging hulpmiddel. Die Microsoft Visual C IO besit uitgebreide GUI ontfouting nuts, terwyl dit vir die command line Linux C programmeerder, die gdb debugger bestaan. Toets in sagteware-ontwikkeling verwys na die proses van die toepassing van bekende parameters en resultate om spesifieke funksies, metodes en voorwerpe binne 'n kodebasis, ten einde gedrag na te boots en verskeie kode-paaie te evalueer, te help om te verseker dat 'n stelsel optree soos dit hoort. 'N Meer onlangse paradigma staan ​​bekend as Toets Driven Ontwikkeling (TDD), waar toets kode ontwikkel teen 'n bepaalde koppelvlak met geen implementering. Voor die voltooiing van die werklike kodebasis alle toetse sal misluk. Soos kode is geskryf om die spasies in te vul, sal die toetse uiteindelik al slaag, op watter punt ontwikkeling moet ophou. TDD vereis uitgebreide vooraf spesifikasie ontwerp asook 'n gesonde mate van dissipline ten einde suksesvol uit te voer. In C, Boost bied 'n eenheid toets raamwerk. In Java, die JUnit biblioteek bestaan ​​om dieselfde doel te bereik. Python het ook die unittest module as deel van die standaard biblioteek. Baie ander tale beskik eenheid toets raamwerke en dikwels is daar verskeie opsies. In 'n produksie-omgewing, gesofistikeerde meld is absoluut noodsaaklik. Meld verwys na die proses van uitdruk boodskappe, met verskillende grade van erns, met betrekking tot die uitvoering gedrag van 'n stelsel om 'n plat lêer of databasis. Logs is 'n eerste linie van aanval wanneer jag vir onverwagte program runtime gedrag. Ongelukkig is die tekortkominge van 'n te meld stelsel is net tot ontdek nadat die feit Soos met rugsteun hieronder bespreek, moet 'n te meld stelsel gegee word behoorlike oorweging voor 'n stelsel is ontwerp. Beide Microsoft Windows en Linux kom met 'n uitgebreide stelsel aan te meld vermoë en programmeertale is geneig om te skip met die standaard te meld biblioteke wat die meeste gebruik gevalle te dek. Die volgende stap is om te bespreek hoe programmeertale algemeen geklassifiseer. Michael Saal-Moore Mike is die stigter van QuantStart en is betrokke by die kwantitatiewe finansiële sektor vir die afgelope vyf jaar, in die eerste plek as 'n quant ontwikkelaar en later as 'n quant handelaar konsultasie vir verskansingsfondse.