Hft 거래 시스템 구축 방법

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hft 거래 시스템을 구축하는 방법.

Michael Lewis의 저서 "Flash Boys"의 여파로 고주파 거래에 대한 관심이 다시 급증했습니다. 슬프게도, 그것의 대부분은 갈등, 편향, 지나치게 기술적이거나 단순히 잘못된 것입니다. 그리고 관심있는 모든 사람들이 5 년 동안 주제를 다루었다고 가정 할 수 없기 때문에 대중의 관심을 끌기 위해 마침내 얻은 주제가 아래에 요약되어 있습니다. 확실히, HFT의 사고는 혁명적 인 것이거나 새로운 것입니다.

오늘날 HFT는 고속 컴퓨터와 밀접하게 관련되어 있지만 HFT는 상대적인 용어로 시장 참가자가 기술을 사용하여 정보를 얻고이를 바탕으로 다른 시장에 앞서 어떻게 작동하는지 설명합니다. 망원경 근처에서 시장 상인들은 망원경을 사용하고 들어오는 상선의화물 보관소를 결정하기 위해 바다를 내다 볼 것입니다.

이 선박에 어느 상품이 곧 도착할지를 결정할 수 있다면, 들어오는 상품이 가격 거래를 도입하기 전에 시장에서 초과 공급을 매각 할 수 있습니다. 즉, 거래에서 기술의 실제 확산은 NASDAQ의 등장으로 본격적으로 시작되었으며, 이는 주로 컴퓨터를 많이 사용하는 교환이었습니다. 아이러니 컬하게도, HFT의 일부 형태는 오랫동안 계속되어 왔지만, 사실상의 "잠재력"은 10 월에 최초의 전체 시장 플래시 충돌로 밝혀졌습니다. HFT의 프로그램 거래의 기하 급수적 인 증가로 인해, 아무도 진정으로 이해하지 못했습니다.

HFT가 부분 집합 인 알고리즘 거래의 거친 연대기는 시스템 타임 라인 아래에 표시됩니다. 지난 10 년 동안, 주로 국가 시장 시스템 규정 (National Market System Regulation)의 개정 또는 NMS의 주식 시장 개편의 결과로 거래 장소 간의 경쟁을 창출하는 것을 목표로 한 규제 이니셔티브에 따라, 유동성은 현재 많은 조명 된 주식 거래 장소와 어두운 수영장에 분산되어 있습니다. 이러한 복잡성은 거래 장소가 전자화됨에 따라 기술적으로 정교한 플레이어에게 이익 기회를 창출합니다.

그러나 전통적인 투자자에게는 이러한 새로운 시장 조건을 환영하지 않습니다. 기관 투자가들은이 새로운 경쟁자에 뒤처져 있음을 발견했습니다. 게임의 변화와 효과적인 경쟁에 필요한 도구가 부족하기 때문입니다. 인간 상인의 역할이 진화했습니다. 그들은 이제 다양한 전자 거래 방법의 작동 방식, 사용시기, 거래에 부정적인 영향을 미칠 수있는 사항을 언제인지 파악해야합니다.

시장 개최지 경쟁은 이것의 양자 택일 무역 체계 규칙으로 시작되었다 이것은 무역 사이 경쟁을위한기구를 제공하기 위하여 소개되었다. 이 규정은 주식 시장에서 효율적이고 공정한 가격 형성을 촉진하기위한 것입니다. 새로운 장소가 성공적으로 무역량을 놓고 경쟁함에 따라, 시장 유동성은 이러한 장소에서 분열되어 왔습니다. 유동성을 추구하는 시장 참여자는 유동성에 접근 할 수있는 최적의 가격으로 규제 의무를 이행해야하며, 이로 인해 거래 장소에서 분열 된 유동성에 접근 할 수있는 신기술을 통합해야 할 수도 있습니다.

이러한 기술에는 분열 된 유동성을 재조합하는 라우팅 기술 및 알고리즘이 포함될 수 있습니다. Dark Pools - 원래 익명으로 대규모 블록 주문을 전자적으로 거래하도록 설계된 거래 플랫폼은 역할을 확장하고 소액 주문을 거래하기 시작했습니다. 이로 인해 상인들은 시장 기회 주의자로부터 블록 주문을 숨기기 위해 유동 및 기관 투자가를 내재화 할 수있었습니다.

이러한 기술을 사용하면 기회 주의적 거래자가 악용 할 수있는 거래 정보 유출로 이어질 수 있습니다. 정보가 유출되면 전자 알고리즘이 어떻게 패턴을 드러내고 그들의 활동을 유출합니다. 이러한 패턴은 HFT에 의해 감지 될 수 있습니다. 그런 다음 HFT가 이익을 얻는 거래를합니다. 유동성을위한 경쟁은 거래 장소가 기술적 인 서비스에 대해 요금을 부과하는 모델로, 거래의 각 측면에서 수수료를 부과하는 전통적인 유틸리티 모델에서 유동성을 제공하는 참가자에게 유동성을 제거하고 유동성을 제거하는 요금을 부과하도록 권장했습니다.

많은 거래 장소가 기술 제공자가되었습니다. 브로커 - 딜러들은 기회 이행 트레이더에게 유동성 제공을위한 리베이트를 지불하기 위해 장소에서 사용하는 거래 집행 비용을 지불하는 당사자라는 사실을 깨닫게되었습니다.

이러한 수수료를 지불하지 않고 특히 소매 고객으로부터 귀중한 알 수없는 활성 흐름을 내부화하기 위해 브로커 - 딜러는 어두운 수영장을 설립했습니다. 그들의 흐름을 내부화하거나, 많은 경우에 독점 무역 회사에 판매함으로써, 그들은 주문서에서 유동성을 제거하기 위해 장소가 부과하는 거래 수수료를 지불하는 것을 피할 수 있습니다. 아이러니 한 점은 Reg ATS 및 Reg NMS로 시스템을 간소화하려는 시도에서 규제 당국은 거래 장소, 정보 유출 노드 및 기관 및 소매 주문 블록을 모두 앞당기 기위한 무수한 기회를 만들어 냈다는 것입니다.

우리가 계속하기 전에 아마도 가장 중요하고 오해 된 개념을 살펴 보도록하겠습니다. HFT 지지자들은 그것이 의미하는 바를 실제로 이해하지 않고서도 사용하기에 아주 행복합니다.

Implementation Shortfall IS 비용 : 2 조각으로 구성 : Timing Delay Costs - 첫 번째 결정 개시와 브로커 배치 가격 사이에 발생하는 모든 지연 비용. 이것을 유동성 추구의 비용으로 생각하십시오. 및 시장 영향 비용 - 주문이 브로커와 체결되는 시점과 시스템 거래 가격 사이의 가격 변경. 왜 유동성이 그렇게 중요합니까?

왜냐하면 완성 된 유동성의 측정은 모든 거래 장소의 성공을 결정하는 핵심 변수이기 때문에 현대의 교환 개념과 함께 사용되기 때문입니다. 또한 HFT가 진공 상태에서 작동하지 않는 이유를 알기는하지만 교환기와의 공생 관계를 보여줍니다. HFT 확산의 주요 원인 중 하나가 지배적 인 교환 비즈니스 모델이며, Maker-Taker 모델을 구축하는 것이 거래를 주도하게 만든 것은 회장과 지배인 사이의 불가분의 연결입니다. 유동성 공급자가 실질적으로 지불되는 것은 유동성을 제공하는 사람들에게 제한 주문을 지불하는 것을 의미한다. 제한 주문은 유동적으로 시장 주문을 통해 유동성을 빼앗는 사람들을 유치하면서 주요 주문 블록을 선봉하는 단지 "플래시 된"하위 페니 주문 일 뿐이다.

이 내용은 아래 패널에 요약되어 있습니다. 경기장은 고속 컴퓨터, 낮은 대기 시간의 연결성 및 낮은 대기 시간의 직접 데이터 피드를 사용하는 HFT에 유리하게 기울어 져 숨겨진 알파 HFT가 능동적, 수동 또는 하이브리드 전략을 따를 수 있다는 것을 실현했습니다. 이들은 컴퓨터 하드웨어, 현장 제공 기술 및 통계 모델의 잠재력을 최대한 활용하여 동시에 여러 주식에서 효율적으로이를 수행합니다. 이 전략은 일반적으로 전자 유동성 공급 ELPor hft 재정 거래로 알려져 있습니다.

이러한 ELP 전략은 신호 탐지기가 될 수도 있습니다. HFT는이 정보를 사용하여이 새로운 정보에서 알파를 추출하는 능동적 인 전략을 시작할 수 있습니다. 액티브 HFT는 대규모 주문의 경로를 모니터링하며 장소에 액세스하는 순서를 표시합니다.

HFT는 대량 주문이 완료되었다고 믿을 때 자신의 위치를 ​​닫습니다. 이 전략의 결과는 HFT가 대량 주문의 영향으로 이익을 얻었습니다. 원래 대규모 주문을 제출 한 기관 투자자에 대한 우려는 시장 영향이이 HFT 활동에 의해 증폭되어 빌드 알파를 감소 시킨다는 것입니다.

가장 정교한 HFT는 기계 학습 및 인공 지능 기법을 사용하여 시장 구조 및 주문 흐름 정보에 대한 지식으로부터 알파를 추출합니다. HFT의 ubiqituous 존재는 또한 주문을 할 때 고려해야 할 핵심 사항 중 하나가 대기 시간 재 지정 및 주문 크기와 같은 개념을 고려한 "스마트 주문 라우팅"이라는 것을 의미합니다. 아래 패널에서 더 간단 해졌습니다. HFT가 모든 일을 할 수 있는지에 관한 주제로 우리를 인도 할 수 있습니다. Virtu와 같은 회사는 "유동성 제공", "거래"이익을 1 일 거래일에 게시 할 수 있습니다.

대답은 '아니오'입니다. 적어도 명시 적으로는 아닙니다. HFT 전략의 전체 목록은 다양한 이해 관계자에 대한 영향으로 분류됩니다. 다시 말하지만, 최소한 소매 투자자에게 도움이되는 전략은 유용합니다. 그러나 가장 큰 문제는 시장 거래량이 얼마나 낮은 지, 그리고 현재 HFT가 대량의 볼륨을 차지하는 시점에 소매 투자자가 떠난 것과 같은 것입니다.

그리고 종이 HFT가 이익을 제공하는 동안 실제로 HFT의 결과는 거의 유일한 부정적이다. 선구자가 합법적인지 아닌지에 대한 윤리적 함의를 제쳐두고, HFT의 훨씬 더 큰 의도하지 않은 결과는 거래 장소가 본질적으로 훨씬 불안정하고 갑작스럽고 설명 할 수없는 사고를 일으키기 쉽다는 것입니다. 경우에 따라 이러한 이벤트는 거래 알고리즘의 예측할 수없는 상호 작용으로 발생합니다. 다른 경우에는 소프트웨어 결함이나 과부화 된 하드웨어의 결과였습니다.

Knight의 소프트웨어 오작동으로 인해 NYSE에 상장 된 회사를 우연한 거래로 만들었습니다. SEC는 나중에 공식적인 조사를 실시했습니다. 기술적 결함을 초래하는 내부 시스템 업그레이드로 인해 주식 및 ETF 옵션에 영향을 주어 시장 가격과 크게 다르다는 잘못된 거래로 이어졌습니다.

Goldman Sachs는이 문제로 인해 물질적 손실이나 위험에 직면하지 않는다고 밝혔습니다. 연결 문제로 인해 NASDAQ은 불공정 한 거래 조건을 방지하기 위해 3 시간 이상 거래 중지를 요청했습니다. 데이터의 방법 중 오류가 발생하여 약 1 시간 동안 NASDAQ 종합 지수가 동결되었습니다.

주식 거래가 영향을받지는 않았지만 지수에 링크 된 일부 옵션 계약이 중단되었습니다. 나스닥 관계자는이 문제는 인간의 실수로 인한 것이라고 주장했다. 시장이 손실을 입지는 않았지만, 이 기술적 오작동 (2 개월 중 셋째)은 상당한 우려를 불러 일으켰습니다.

50 년 동안 변화하는 기술, 즉 변화하는 투자자 - 중개인 관계의 절정으로이 끕니다. 전통적으로 투자자들은 알파를 찾고자하는 노력을 기울 였고 브로커들은 유동성 공급에 대한 책임이있었습니다. 유동성은 위층 시장이나 증권 거래소를 통해 공급 될 수 있습니다. 증권 거래소는 유동성을 통합 한 유틸리티로 운영되었습니다. 알파를 생성하는 것 외에도 투자자를위한 유일한 결정은 거래를 수행하기 위해 중개인을 선택하는 것이 었습니다.

오늘날 투자자는 여전히 알파를 생성하는 데 관심이 있습니다. 그러나 알파 전략을 실행하는 데 필요한 거래 프로세스가 더욱 복잡해졌습니다. 통합 실용 신안은 주로 HFT가 제공하는 유동성 경쟁을 위해 영리 목적으로 치열하게 경쟁하는 시장으로 대치되었습니다. 이 새로운 환경은 브로커를 어려운 위치에 놓습니다. 그들은 고객에게 최상의 실행을 제공 할 수있는 신중한 책임이 있습니다.

이를 위해서는 유동성 공급 및 HFT 전략 방어를위한 신기술에 투자해야합니다. 그리고 이러한 장소 중 많은 곳이 현재 HFT에 의해 신속하게 제공되는 유동성에 대한 리베이트를 지불하기 때문에 브로커는 대개 현장에 적극적으로 요금을 지불해야합니다.

브로커가 이러한 비용을 부담하는 것과 동시에 투자자는 커미션을 줄이기 위해 압력을 가하고 있습니다.

낮은 거래 비용으로 장소에 액세스하거나 수동 주문 경로를 시도함으로써 중개인은 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 그러나 이러한 무역 경로가 반드시 투자자에게 가장 적합한 것은 아닙니다. 정교한 투자자는 브로커가 자신의 주문 흐름 시스템을 관리하는 방법을 상세하게 설명하는 세부적인 실행 정보를 작성하여 최상의 실행을 확보 할 수 있도록합니다.

브로커가 종합 성과 보고서를 제공하는 동안 투자자는보다 세분화 된 정보를 사용하여 브로커 성능 비교를 포함하여보다 완벽한 분석을 구축 할 수 있습니다. 그래서 그것을 하나로 모아서, 어떻게 시장의 현재 상태는 무엇입니까? 역설적이게도 현대 기술의 모든 종과 휘파람을 없애면 모든 것이 첫 번째 시장 자체만큼 오래된 개념, 즉 알파 또는 더 광범위한 시장을 능가하는 개념으로 돌아갑니다.

숨겨진 알파를 찾으려면 먼저 시장 참여자가 정보 이용과 관련하여 어디에 있는지 파악하는 것이 중요합니다. 정보 기회를 활용하고 숨겨진 알파를 찾는 것은 기업이 적응의 단계를 따라 올 필요가 있습니다. 이는 행동 지시에서 정보 사용의 정교함을 측정합니다. 정보가 거래 데이터이든 뉴스 피드이든 관계없이 단순한 산술에서부터 강력한 통계적 방법과 강력한 전략적 이해가 결합 된 다소 복잡한 방식으로 사용될 수 있습니다.

산술 연산은 값, 볼륨 및 손익에 대한 기본적인 회계 측정만을 제공합니다. 통계 방법은 거래를 안내하는 데 사용할 수있는 정보의 패턴을 식별하는 것을 목표로합니다. 전략적 이해는 게임 이론을 소개하고 어떻게 특정 무역 전략을 채택 할 때 다른 시장 참여자들의 반응을 예상합니다.

투자자가하는 각각의 무역은 배울 기회를 제공합니다. 일부 거래와는 달리 모든 거래에서 정보를 수집하면 투자자가 향후 시스템을 수행하는 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다. 분석 빈도가 높을수록 빌드 관련성이 높아집니다.

발견은 그들이 행동 할 때에 만 목적을 수행합니다. 핵심은 정보를 사용하여 결과가 분석되고 결과가 다시 적용되는 활동을 안내하는 것입니다. 이렇게하면 반복적 인 반복 루프가 생성되어 더 높은 효율성을 달성 할 수 있습니다. 유사한 목적을 가진 지식 공유 e. 함께 일하면서 기관 투자가는 블록 주문 구현 경험과 데이터를 유틸리티로 공유 할 수 있습니다. 이 결과는 참여 기관 투자가가 시장 충격 손실을 방어하고 독점 전략을 보호하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기관 투자자에게는 독점적 인 지적 자본이 일반적으로 거래 이행 경로가 아닌 투자 결정에 있습니다. 따라서 기관 투자자들은 시장 영향을 초래하는 거래 전략에 맞서기 위해 서로 협력 할 의사가 있습니다.

결론적으로, HFT는 합법적 인 선두 주자입니다. 실제로 TBTF 은행과 마찬가지로 HFT 자체는 현대 시장 구조의 토폴로지 구조에 너무 깊숙이 박혀 있기 때문에 HFT를 근절하기위한 실질적인 제안은 시장은 마이크로 수준의 HFT뿐만 아니라 연방 준비 제도 이사회 (FRB)와 글로벌 중앙 은행들에 의해 조작 된 것입니다. 시스템 리셋을 먼저 구축하지 않으면 사실상 불가능합니다.

그렇기 때문에 규제 기관, 국회의원 및 집행 기관이 발끈 할 것입니다. TBTF 시스템 참가자가 가지는 한 가지가 있다면, 시장에서 조직적으로 중요한 위치에 있기 때문에 많은 자본을 회수 할 수있는 무제한의 지렛대가되기 때문입니다. . 이 회사들은 Excel을 제대로 사용하는 데 문제가있을 때이 소프트웨어 매니아를 위해 수십억 달러를 투입하는 것은 어리석은 일입니다.

내 은화는 너무나 간단하고, 그렇게 단순하고, 거래가 쉽고, HFT 걱정이없고, 거래 상대방의 위험이없고, 시스템과 잠들지 않는 밤을 보입니다. 이것은 자본주의의 분명한 결과이다. 당신이 할 수있는 모든 것. 좋아, 그것은 앞당기 며, 스 펙핑 (trap)은 거래가 HFT를 교환기로 향할 때 몇 센트 (cent)까지 몇 피스 (pips)까지 거래합니다. 그리고 시장에서의 주문은 내 계약 조건에 맞지 않습니다.

몇 밀리 초 만에 끝났으므로 타임 스탬프에서 눈치 채지 못합니다. 나는 벙어리가 아니고, 전기 회로도를 보여 주며, 몇 분만 기다려주세요. 그리고 당신이 그것에 대해 아는 바를 말할 수 있습니다.

그리고 그것은 엄청난 명백한 선행에 비해 아무것도 아닙니다. Fed는 구제 금융과 그 모든 것에 PDs와 수조를 할 수 있습니다. 이 부분은 학문적 성격이 아닙니다. 시스템에서 거래가없는 경우에도 영향을줍니다. HFT와 프런트 러닝의 차이점은 무엇입니까? 오 그래, HFT는 여전히 합법적입니다. 고마워, 에릭 거시기. 그 노래에 템포와 나쁜베이스를 좋아하십시오. 아무도 더 이상 콩가를 사용하지 않습니다.

또는 그런 대담한 들리는 기타! 거품이 점점 더 커지면서 비즈니스를 스캘핑하는 비즈니스는 아무도 없지만 우리는 돈을 우스꽝스럽게 돈으로 가져갑니다. 나는 억만 장자 제도에 관한 것입니다. 똥 하루 상인의 조각은 심지어 더 큰 조각의 HFT 앞쪽의 스컬 퍼를 달리게하고 있었다. 이 두 사람은 소매 투자자의 적입니다. 그래서 그들은 서로 가도록하십시오.

서로를 소매치기하려고하는 참 재미있는 공연. 어리석은 E-mini 군중조차도 신성한 HFT 퍼터를 강간 당하면서 엉덩이를 잡습니다. HFTs는 신의 권리가있다, 그들은 보이지 않는 손이다. 그들은 뚱뚱한 손가락이다. 그리고 CRASHES는 실수가 아니다. 그들은 어리석은 stop loss 인위적 교역 모델로 1 분 틱크 작업을하는 배당 거래자를 의도적으로 소탕하고있다.

시장에서 구매 또는 판매, 잘 할거야, 펑크?. 그들 HFT 상점들은 갈 필요가 없습니다. farking broker brpker는 없습니다. HFT 운영자는 SEC 티켓을 뿌리지 않습니다. HFT는 전체 farking 주문 대기열을 살펴 봅니다. 그들은 짖는 중개 수수료 나 집행 비용을 지불하지 않습니다.

그들은 나노 시장에서 외환 시장을 물결 치고, 다음 나노에서 물가를 올릴 수있다. 그것은 거래 수수료 또는 세금에 관한 것이 아니라 공동 위치 파이프를 통해 획득 한 지배력에 관한 것입니다. 모든 주식, 외환, 선물 및 옵션 교환에 대한 표시는 무엇이되어야합니까? 그것은 빨아 먹는 게임, 더 값이없는 가스에서 가격 움직임보다는 개 또는 격발 준비 작용 싸움의 결과에 내기에 더 많은 etucal입니다!

HFT에 대해 알아야 할 모든 것 : 사람들은 사회에 유용한 기능을 수행하지 않고 수십억 달러를 벌어들입니다. Tyler는 무료로 제공합니다. ZH가 중요한 분석을 계속 유지한다면 ZH 무시가 완전히 불가능 해지는 시간이 있습니다.

여기서 가치있는 시스템을 배우려면 적절한 헤드 기어를 착용하는 것이 좋습니다. 예, 저는 주석 박을 말하고 있지만 솔직히 말해서 최상의 결과를 위해서는 최소한의 레늄 모자가 있어야합니다.

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프린터 친숙 버전 4 월 7 일 9 : 댓글보기 옵션 평면 목록 - 접힌 평면 목록 - 쓰레드 거래 - 접힌 방법 쓰레드 목록 - 펼쳐짐.

날짜 - 가장 새로운 날짜 - 가장 오래된 날짜입니다. 원하는 방법을 선택하면 거래가 주석을 표시하고 "설정 저장"을 클릭하여 변경 사항을 확인하십시오. SmilinJoeFizzion 4 월 6 일 4 : 오, 잠깐, 나는 바보 야.

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자동 스팸 제출을 방지하려면이 필드를 비워 두십시오. Zero Hedge, Acting Man Alt-Market을 읽습니다. Benzinga Boom Bust 블로그 자본가가 중국 금융 시장을 공략합니다. Chris Martenson의 블로그 정반대의 투자자 Daneric의 Elliott Waves 박사 새 의견 4 : 수정, 폭탄은 aminorex입니다. EU는 가장 큰 무역 사기이다. 언론은 나에게 진실을 말하도록 도와줍니다. 언론 - 그리고 나에게 진실을 줘. 미국의 유권자들은 "바보 같은 짓이다".

코네티컷 주 금요일 응시의 날. 나는 Feds에서 보내고있다! 불쾌한 코멘트를 신고하는 방법 인종 차별 통지. RanSquawk News 4 : 오디오 서비스가 이번 주에 폐회되었습니다. 아시아 데스크, RANsquawk 주간 에코 브리핑 시작 7 월 8 월 17 브렌트 선물이 USD 0.31에 고정. 다음 주 독립 기념일에 RANsquawk 데스크 및 시장 시간 WTI 원유 선물 미화 EIA는 미국 원유 수출이 1로 증가했다고 발표했다.

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주요 에너지 서비스 KEG, Advanced Measurements, Inc. 판매 TerraForm System TERP는 Nasdaq 준수를 회복하기위한 확장을받습니다.

ONEOK OKE, ONEOK Partners, L. Steel과 합병 계약 체결 XBedrock Industries, U. Top Ship의 구조 조정 및 매각 완료 TOPS가 NASDAQ의 입찰 가격 통지를 받음.

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2 아이디어에 & ldquo; hft 거래 시스템 구축 방법 & rdquo;

따라서 Sebastian이 평판이 좋지 않은 변호사에 불과하다면 왜 파트너가 그에게 충성 스러운가?

처음에는 교과서가 비싸지 만 시간이 지나면 다른 웹 사이트에서 책을 구입하는 법을 배웠습니다.

제시 Spalding.

나는 기계 학습과 HFT (고주파 거래)로 어떻게 $ 500k를 벌었 는가?

이 포스트는 내가 대략 한 것을 상세하게 할 것이다. 2009 년부터 2010 년까지 고주파 거래에서 500k를 얻었습니다. 완전히 독립적으로 거래 중이므로 더 이상 내 프로그램을 실행하지 않아서 모두에게 기쁜 마음입니다. 내 거래는 주로 Russel 2000 및 DAX 선물 계약이었습니다.

내 성공의 열쇠는 정교한 재무 방정식에있는 것이 아니라 많은 간단한 구성 요소를 묶어 최대의 수익성을 위해 최적화 된 기계 학습을 사용하는 전체 알고리즘 설계에 있다고 생각합니다. 내 프로그램을 설정할 때 직감에 기반을 두었 기 때문에 정교한 용어를 알아야 할 필요가 없습니다. (Andrew Ng의 놀라운 기계 학습 과정은 아직 제공되지 않았습니다. 링크를 클릭하면 현재 프로젝트 인 CourseTalk, MOOC 검토 사이트)로 이동합니다.

첫째로, 나는 단지 나의 성공이 운의 결과가 아니라는 것을 보여주고 싶다. 내 프로그램은 하루에 1000-4000 건의 거래를했고 (절반은 길고 절반은 짧음) 한 번에 몇 가지 계약보다 많은 순위를 얻지 못했습니다. 이것은 어떤 특정 거래의 무작위 적 운 평균이 꽤 빠름을 의미했습니다. 그 결과 나는 언젠가는 하루에 2000 달러 이상을 잃지 않았으며 잃는 달도 없었습니다.

(편집 :이 수치는 수수료를 지불 한 후입니다)

여기에 일일 변동에 대한 감각을 줄 수있는 차트가 있습니다. 숫자가 올라가는 것을 멈추었을 때 - 나는 그 (것)들에 들어가기 위하여 나의 동기 부여를 잃었 기 때문에 이것은 마지막 7 달을 제외하고주의하십시오.

자동 거래 프로그램을 설정하기 전에 & ldquo; manual & rdquo;로 2 년의 경험을 쌓았습니다. 하루 상인. 이것은 2001 년이었습니다. 전자 거래의 초기시기 였고 스컬 퍼 & 스쿠터에 대한 기회가있었습니다. 좋은 돈을 벌기 위해. 나는 단지 비디오 게임이나 상상을 초월한 도박과 비슷한 것으로 내가하고있는 것을 설명 할 수있다. 성공한다는 것은 빠르고, 훈련을 받고, 직관적 인 패턴 인식 능력을 갖추는 것을 의미합니다. 약 250,000 달러를 벌고, 학자금 대출을 갚고 돈을 남겨 뒀습니다. 승리!

향후 5 년 동안 저는 두 명의 신생 기업을 발족 시켰습니다. 그 과정에서 프로그래밍 기술을 습득했습니다. 2008 년 말까지 나는 다시 거래를 시작하지 않을 것입니다. 나의 첫번째 시작의 판매에서 낮은 달리기 돈으로, 나는 나의 다음 움직임을 알아내는 동안 약간 빠른 현금의 희망을 제안했다.

2008 년에 저는 수동으로 & rdquo; T4라는 소프트웨어를 사용하여 하루 거래 선물을 얻는다. 몇 가지 맞춤 주문 입력 단축키를 원했기 때문에 T4에 API가 있다는 것을 알게 된 후 C # (API 사용에 필요한 프로그래밍 언어)을 배우는 데 어려움을 겪었고 앞으로 몇 가지 단축키를 만들었습니다.

내 발을 API에 젖게 한 후에 나는 곧 더 큰 열망을 가지고 있었다. 나는 컴퓨터가 나를 위해 무역하도록 가르치고 싶었다. API는 시장 데이터의 흐름과 교환기로 주문을 보내는 쉬운 방법을 제공했습니다. 중간에 논리를 작성해야만했습니다.

아래는 T4 거래 창 스크린 샷입니다. 차가운 점은 내 프로그램을 작동시킬 때 똑같은 인터페이스로 컴퓨터 거래를 볼 수 있었다는 것입니다. 진짜 주문이 내외부로 들락날락내는 것을 보면서 (그 자체로 내 돈으로) 스릴 만하고 무서웠습니다.

내 알고리즘 설계.

처음부터 나는 살아있는 거래를하기 전에 돈을 버는 것이 합리적이라고 확신 할 수있는 시스템을 설정하는 것이 목표였습니다. 이를 달성하기 위해서는 가능한 한 정확하게 - 라이브 거래를 시뮬레이션하는 거래 시뮬레이션 프레임 워크를 구축해야했습니다.

실시간 모드에서의 거래가 API를 통해 처리 된 시장 업데이트를 처리하는 동안 시뮬레이션 모드는 데이터 파일에서 시장 업데이트를 읽어야했습니다. 이 데이터를 수집하기 위해 API에 연결하고 타임 스탬프가있는 시장 업데이트를 기록하기 위해 프로그램의 첫 번째 버전을 설치했습니다. 4 주간의 최근 시장 데이터를 사용하여 시스템을 테스트하고 테스트했습니다.

기본 프레임 워크를 통해 나는 여전히 수익성 높은 거래 시스템을 만드는 방법을 알아 내야 만했습니다. 결과적으로 내 알고리즘은 두 가지 별개의 구성 요소로 나뉘어 질 것이고, 차례로 살펴 보겠습니다.

예측 가격 움직임; 그리고 수익성있는 거래 만들기.

가격 변동 예측.

아마도 어떤 거래 시스템의 분명한 구성 요소가 어디 가격이 움직일 지 예측할 수 있습니다. 그리고 내 것도 예외는 아니 었습니다. 나는 현재 가격을 내부 입찰가와 내부 제안의 평균으로 정의하고 다음 10 초 안에 가격이 어디인지를 예측하는 목표를 세웠다. 내 알고리즘은 거래 일 전반에 걸쳐이 예측을 순간마다 내놓을 필요가 있습니다.

& amp; 최적화 지표.

나는 단기간의 가격 움직임을 예언 할 수있는 의미있는 능력을 가지고 있음을 입증 한 몇 가지 지표를 만들었다. 각 지표는 양수 또는 음수의 숫자를 산출했습니다. 시장이 올라간다는 것이 양수이고 시장이 하락한 것이 음수 였을 때 지표가 유용했다.

필자의 시스템을 통해 어떤 지표가 얼마나 많은 예측 능력을 가지고 있었는지를 신속하게 판단 할 수 있었고, 많은 지표를 실험하여 어떤 것이 효과가 있었는지 확인할 수있었습니다. 많은 지표에서 변수를 생성 한 수식에 변수가 있었으며 다양한 값으로 달성 된 결과를 나란히 비교하여 변수에 대한 최적 값을 찾을 수있었습니다.

가장 유용한 지시자는 모두 비교적 간단했고 내가 거래 한 시장의 최근 사건과 상관 관계가있는 증권 시장을 기반으로했습니다.

정확한 가격 이동 예측.

단순한 위 또는 아래 가격 움직임을 예측하는 지표가 충분하지 않았습니다. 나는 각 지표의 가능한 각 가치에 의해 얼마나 많은 가격 움직임이 예측되었는지 정확하게 알 필요가 있었다. 지표 값을 가격 예측으로 변환하는 수식이 필요했습니다.

이것을 달성하기 위해 지표 값이 떨어진 범위에 의존하는 50 개 버킷으로 예상 가격 움직임을 추적했습니다. 이로 인해 Excel에서 그래프로 그릴 수 있었던 각 버킷에 대한 고유 한 예측이 생성되었습니다. 보시다시피 표시 가격이 올라 갈수록 예상 가격 변동폭이 커집니다.

이와 같은 그래프를 토대로 커브에 맞게 수식을 만들 수있었습니다. 처음에는이 & ldquo; curve fitting & rdquo; 수동으로 작성했지만이 과정을 자동화하는 코드를 작성했습니다.

모든 지표 곡선이 동일한 모양을 갖는 것은 아닙니다. 또한 데이터 포인트를 고르게 분산시키기 위해 버킷을 대수적으로 분산 시켰습니다. 마지막으로 음의 지표 값 (및 그에 상응하는 하락 가격 예측)이 플립되고 양수 값과 결합됨을 유의하십시오. (내 알고리즘은 위아래로 똑같이 처리됩니다.)

단일 예측을위한 지표 결합.

고려해야 할 중요한 사항은 각 지표가 완전히 독립적이지 않다는 점이었습니다. 각 지표가 개별적으로 만든 모든 예측을 단순히 합산 할 수 없었습니다. 핵심은 각 지표가 이미 예측 된 것보다 더 많은 예측 적 가치를 파악하는 것이 었습니다. 구현하기가 힘들었지 만 커브 피팅 (curve fitting)을한다면, 동시에 여러 지표를주의해야했습니다. 하나를 변경하면 다른 하나의 예측에 영향을 미칩니다.

곡선 맞추기 & rdquo; 모든 지표를 동시에 설정하여 옵티마이 저가 각 예측과 함께 새로운 예측 곡선을 향해 30 % 만 진행하도록 설정했습니다. 이 30 %의 점프를 통해 예측 곡선이 몇 번의 패스 내에서 안정화되는 것으로 나타났습니다.

이제 각 지표에서 추가 가격 예측을 제공함으로써 시장을 10 초 내에 예측할 수있는 단일 예측을 생성 할 수 있습니다.

왜 가격을 예측하는 것만으로 충분하지 않습니까?

시장에서의 이러한 우위로 인해 저는 황금이라고 생각할 수도 있습니다. 그러나 시장은 단순한 시장 가격이 아니라 입찰가와 제안으로 구성된다는 점을 명심해야합니다. 고주파 거래 성공은 좋은 가격을 얻는 데서 오는 것이고 쉽지 않습니다.

다음 요소는 수익성있는 시스템을 어렵게 만듭니다.

각 거래마다 나는 중개업자와 교환 원에게 커미션을 지불해야했습니다. 스프레드 (최고 입찰가와 최저 제안의 차이)는 단순히 무작위로 사고 파는 경우 엄청난 돈을 잃을 수 있음을 의미합니다. 시장 규모의 대부분은 통계적으로 우위에 있다고 생각한다면 나에게 무역을 수행할만한 다른 봇이었다. 제안을 보았다고해서 그것을 살 수 있다고 보장하지는 못했습니다. 내 구매 주문이 교환소에 도착할 때까지 그 제안은 취소되었을 가능성이 매우 높습니다. 소규모 시장 플레이어로서 속도만으로 경쟁 할 수있는 방법이 없었습니다.

전체 거래 시뮬레이션 구축.

그래서 지표를 테스트하고 최적화 할 수있는 프레임 워크가있었습니다. 그러나 나는 이것을 넘어야 만했습니다 - 전체 거래 시스템을 테스트하고 최적화 할 수있는 프레임 워크가 필요했습니다. 내가 명령을 내리고 자리에 앉는 곳. 이 경우 전체 P & L과 어느 정도 무역 당 평균 P & L을 최적화 할 수 있습니다.

이것은 까다로울뿐 아니라 어떤면에서는 정확하게 모델링하는 것이 불가능하지만 가능한 한 최선을 다했습니다. 다음은 내가 처리해야하는 몇 가지 문제입니다.

시뮬레이션을 통해 주문을 시장에 보내면 지연 시간을 모델링해야했습니다. 내 시스템에서 제안을 보았다고해서 곧바로 구입할 수있는 것은 아닙니다. 시스템은 주문을 보내고 약 20 밀리 초를 기다렸다가 제안이 아직 남아있는 경우에만 실행 된 거래로 간주됩니다. 실제 지연 시간이 일관성이없고보고되지 않았기 때문에 이는 정확하지 않았습니다. 입찰이나 제안을 할 때 (API가 제공 한) 거래 실행 스트림을보고 내 주문이 실행되었을 때이를 측정해야했습니다. 이 작업을 올바르게 수행하려면 대기열에서 주문의 위치를 ​​추적해야했습니다. (선입 선출 시스템입니다.) 다시 말하지만, 이 작업을 완벽하게 수행 할 수는 없었지만 최선의 결과를 얻었습니다.

주문 실행 시뮬레이션을 개선하기 위해 로그 파일을 실제 거래에서 API를 통해 가져 와서 정확히 같은 기간의 시뮬레이션 거래로 생성 된 로그 파일과 비교합니다. 필자는 시뮬레이션을 매우 정확하고 모델링이 불가능한 부분에 대해서는 적어도 통계적으로 비슷한 결과를 산출하도록했습니다 (중요하다고 생각되는 메트릭스에서).

수익성있는 거래 만들기.

주문 시뮬레이션 모델을 사용하여 이제 시뮬레이션 모드에서 주문을 보내고 시뮬레이션 된 P & L을 볼 수 있습니다. 그러나 내 시스템은 언제 어디서 사고 팔고 있는지 알고 있습니까?

가격 이동 예측은 출발점 이었지만 전체 이야기는 아닙니다. 내가 한 일은 입찰 및 제공에 대한 5 가지 가격 수준의 점수 체계를 작성하는 것이 었습니다. 내부 입찰가 (구매 주문의 경우)와 내부 가격 (판매 주문의 경우) 한 수준 아래에 포함되었습니다.

어떤 주어진 가격 수준의 점수가 내 시스템이 활성 입찰가 / 제안을 가져야한다는 것을 의미하는 특정 임계 값 이상인 경우 - 임계 값 미만이면 활성 주문을 취소해야합니다. 이것을 바탕으로 내 시스템이 시장에서 입찰을 시작한 다음 즉시 취소한다는 것은 흔한 일이 아닙니다. (필자는 나를 포함하여 인간의 눈으로 화면을 보는 사람에게 도대체 성가시다.

가격 수준 점수는 다음 요소에 따라 계산되었습니다.

가격 이동 예측 (앞서 논의한). 문제의 가격 수준. (내부 수준은 더 큰 가격 이동 예측이 필요하다는 것을 의미했습니다.) 대기열에서 주문 앞에서 계약 수. (적은 것이 더 좋았습니다.) 대기열에서 주문한 계약서의 수. (더 좋아졌다.)

본질적으로 이러한 요소는 안전 & rdquo; 입찰 / 제안 할 장소 가격 이동 예측만으로는 충분하지 않았습니다. 왜냐하면 입찰을 할 때 자동으로 채워지지 않았기 때문에 누군가가 저에게 팔았을 때 채워졌습니다. 특정 가격으로 나에게 팔고있는 사람의 단순한 사실만으로도 무역의 통계적 확률이 바뀌었다.

이 단계에서 사용 된 변수는 모두 최적화의 대상이됩니다. 이것은 가격 이동 지표에서 최적화 된 변수와 완전히 동일한 방식으로 수행되었습니다. 단, 이 경우 P (결론) 및 P (결론) 라인을 최적화했습니다.

인간으로 거래 할 때 우리는 종종 강력한 감정과 편견을 가지고있어 최적의 의사 결정에 못 미칠 수 있습니다. 분명히 나는 ​​이러한 편향을 성문화하고 싶지 않았다. 내 시스템이 무시한 몇 가지 요인은 다음과 같습니다.

직책에 들어간 가격 - 거래소에서 장래성있는 결정을 내리는 것처럼 누군가가 길거나 짧은 가격에 관해 대화를 듣는 것은 꽤 흔합니다. 이것이 위험 감소 전략의 일부로서 타당성을 지니고는 있지만, 시장에서의 미래 사건에 대해서는 아무런 영향을 미치지 않습니다. 따라서 내 프로그램은이 정보를 완전히 무시했습니다. 침몰 비용을 무시하는 것과 같은 개념입니다. 짧은 포지션과 긴 포지션 종료 - 일반적으로 트레이더에게는 다른 포지션을 매도 할 위치와 부족한 포지션을 결정하는 기준이 있습니다. 그러나 내 알고리즘 관점에서 구별 할 이유가 없었습니다. 내 알고리즘이 하향 이동 판매를 기대한다면 그것이 현재 길거나 짧거나 평평한 지에 관계없이 좋은 아이디어였습니다. & doubled up & rdquo; 전략 - 이것은 상인들이 원 거래가 그들에게 불리한 상황에서 더 많은 주식을 살 것입니다. 이로 인해 평균 구매 가격이 낮아지고 주가가 돌아서는 시점 (또는 그럴 경우)을 의미하므로 & 시간이 없어 돈을 다시 돌려받을 수 있습니다. Warren Buffet을 사용하지 않는 한 내 생각에 이것은 정말 끔찍한 전략입니다. 당신은 대부분의 거래가 승자가 될 것이므로 당신이 잘하고 있다고 생각하는 속임수가 듭니다. 문제는 당신이 크게 잃을 때입니다. 다른 효과는 실제로 시장에서 우위를 차지하고 있거나 운이 좋아지면 판단하기 어렵게 만듭니다. 내 프로그램이 사실상 중요한 역할을하는지 모니터링하고 확인하는 것이 중요한 목표였습니다.

내 알고리즘은 어디서 거래에 들어 갔는지에 상관없이 같은 방식으로 의사 결정을 내 렸기 때문에 현재 길거나 짧은 경우 가끔 큰 손실 거래 (일부 대형 거래 이외에)에 앉아서 걸릴 수 있습니다. 그러나 위험 관리가 없다고 생각하지 않아야합니다.

위험을 관리하기 위해 한 번에 최대 2 개의 계약서 크기를 적용했으며 때로는 대량 주문 일에 부딪 혔습니다. 예상치 못한 시장 상황이나 소프트웨어 버그에 대비하여 최대 일일 손실 한도를 확보했습니다. 이러한 제한은 내 코드 에서뿐만 아니라 내 브로커를 통한 백엔드에서도 적용되었습니다. 일어난대로 나는 중대한 문제를 결코 겪지 않았다.

내 프로그램 작업을 시작한 이래로 나는 수익성에 이르기까지 약 6 개월이 걸렸으며 실제로 실행하기 시작했습니다. 공정하기 위해서는 상당한 시간이 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것이 었습니다. 프로그램을 개선하기 위해 노력하면서 앞으로 4 개월 동안 이익이 증가하는 것으로 나타났습니다.

매주 나는 지난 4 주간의 가치있는 데이터를 바탕으로 시스템을 재교육 할 것입니다. 나는 이것이 최근의 시장 행동 경향을 포착하는 것과, 알고리즘에 의미있는 패턴을 확립 할 수있는 충분한 데이터가 있는지를 확인하는 것 사이에서 적절한 균형을 찾았다. 교육이 점점 더 많이 시작되면서 아마존 EC2를 사용하는 8 대의 가상 머신에서 수행 할 수 있도록 나눠 보았습니다. 그 결과는 내 로컬 컴퓨터에서 병합되었습니다.

제 거래의 가장 중요한 포인트는 2009 년 10 월 제가 거의 100k를 만들 때였습니다. 그 후 나는 매월 감소한 이익에도 불구하고 내 프로그램을 개선하기 위해 노력하는 다음 4 개월을 계속 보냈습니다. 불행히도이 시점까지는 내가 시도한 모든 것이별로 도움이되지 않았기 때문에 최선의 아이디어를 모두 구현했다고 생각합니다.

개선 할 수없고 성장 감이 없다는 좌절로 새로운 방향에 대해 생각하기 시작했습니다. 6 가지 고주파 거래 회사를 통해 내 소프트웨어를 구입하고 나를 고용하여 일하기를 바랍니다. 아무도 대답했다. 나는 일을하고 싶었던 몇 가지 새로운 시작 아이디어를 가지고 있었기 때문에 나는 결코 따라하지 않았다.

업데이트 - 나는 이것을 Hacker News에 올렸고 주목을 많이 받았다. 나는 지금 이런 일을하려고하는 사람을 옹호하지 않는다고 말하고 싶다. 경쟁의 희망을 가지려면 다양한 경험을 가진 정말로 현명한 사람들로 구성된 팀이 필요합니다. 내가 이것을하고있을 때조차도 개인이 성공을 거두는 것은 매우 드뭅니다.

페이지 맨 위에 "조작 된 통계"를 언급하고 나를 & ldquo; retail investor & rdquo;로 언급하는 주석이 있습니다. 그 퀴즈는 즐겁게 & rdquo; 이것은 실제로 현실에 기반하지 않는 불행한 말입니다. 그 외에 흥미로운 의견을 설정하는 경우 news. ycombinator / item? id = 4748624.

업데이트 # 2 - 이 게시물에 대해 상인으로부터받은 몇 가지 일반적인 질문에 대한 답변을 제공하는 후속 FAQ를 게시했습니다.

delhideviant가 이것을 좋아했습니다.

안녕하세요, 전 Thinker의 창립자 인 제시입니다. 저는 샌프란시스코에서 살고 있습니다. 너는 내 집을 웹에서 발견했다 .. 환영합니다!

FX를위한 HFT 거래 시스템 구축 방법 ($ EURUSD $ EURGBP)

견고한 FX 고주파 거래 환경을 구축하는 것은 매우 어려운 과제입니다. HFT 엔진은 일반적으로 유동성 집합, 거래 전략 관리자, 실행 전략 관리자 및 위험 분석과 같은 구성 요소를 포함합니다. 유동성 집합은 오늘날의 첨단 네트워크 및 컴퓨터 기술을 활용하여 가능한 많은 시장 참여자와 유동성 장소로 연결을 확장합니다. 다른 출처의 유동성을 모으는 HFT 엔진은 매우 낮은 대기 시간에 외환 시장의 움직임을 잘 볼 수 있습니다. 가격, 물량 및 변동성 등의 변화에 ​​대한 정보는 마이크로 초 단위로 제공됩니다. 그 결과 더 나은 유동성 집합으로 더 나은 거래 의사 결정과 실행 결과를 얻을 수 있습니다. 따라서 유동성 풀에 대한 접근은 외환 거래에서 매우 중요합니다.

트레이딩 전략 매니저는 고주파 트레이딩 엔진의 중심적인 두뇌이며 트레이더와 계량 모델러가 개발 한 전략을 포함하고 있습니다. 이러한 전략은 대개 통계 데이터 분석, 이전 거래 경험 및 알파 연구 등을 기반으로 구축됩니다. 실시간 시장 데이터 분석을 모두 수행하고 일정 금액의 통화 쌍을 사거나 팔아 거래 결정을 내리는 거래 전략입니다 특정 가격. 실행 전략 관리자는 다양한 유형의 주문 (예 : IOC 및 GTC 등)을 관리하고 주문을 시장에 현명하고 효율적으로 배치하여 실행 성공률을 높이도록 설계되었습니다. HFT 엔진이이 마이크로 초 경쟁에서 실행을위한 최상의 타이밍을 잡을 수 있어야합니다. 위험 분석은 실시간 위험 노출 및 고 빈도 거래 활동 측정을 계산합니다. 그것은 거래자가 헤징 전략에 의해 시작된 자동 거래 프로세스를 모니터하는 도구입니다. 상인은 고주파 거래 엔진에 대한 인간 개입을 수행하는 측면에서 위험 분석에 의존합니다.

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더 많이 또는 더 적은 박수를 치기 만하면 어떤 이야기가 실제로 돋보이는 지 우리에게 알릴 수 있습니다.

시작하기 : 완전 자동 거래 시스템 구축.

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

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

초보자 용 :

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

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

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

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

반자동 프레임 워크 81 페이지.

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

완전히 자동화 된 거래 프레임 워크 84.

1 단계 : 머리를 시작하십시오.

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

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

글쓰기를 할 때 나는 강의 3 주 밖에 안 남았지 만, 개업 의사가 폴란드어를 사용하여 양적 헤지 펀드의 시작으로 바뀔 수있는 완전히 자동화 된 거래 전략을 세울 수있을 것이라고 확신합니다. .

참고 : 과정은 기술 스택을 구축하는 데 초점을 맞추지 않습니다.

2 단계 : 기본 이벤트 기반 백 테스터를 코딩합니다.

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

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

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

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

3 단계 : TuringFinance로 돌아갑니다.

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

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

이 게시물은 매우 기술적이며 자신의 아키텍처에 통합해야하는 몇 가지 훌륭한 아이디어가 있습니다.

그의 게시물에서 찍은 스크린 샷.

4 단계 : 오픈 소스 거래 시스템을 연구합니다.

4.1) Quantopian.

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

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

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

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

다음은 해당 설명서에 대한 링크입니다.

4.2) QuantConnect.

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

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

이 기회를 빌어 퀀 커넥트 (QuantConnect) 팀이 뇌를 고르도록 해주고 그들이 제공하는 훌륭한 서비스에 감사 드리고 싶습니다.

다음은 해당 설명서에 대한 링크입니다.

끝 맺는 말:

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

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

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너도 좋아할거야.

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

내가 언급 한 과정을 살펴 보겠습니다.

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

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

틱 스트림 공급 업체가 있습니까?

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

& # 8211; 진드기 또는 바 스트림을 숨 깁니다.

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

& # 8211; 신호를 다시 받으십시오.

& # 8211; 실행을 위해 브로커에게 보냅니다.

그런 다음 별도의 스트림으로

& # 8211; 브로커로부터 응답을받습니다.

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

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

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

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

Rx가 Ticks에서 Candles로가는 것은 사소한 일입니다.

양초에서 지시약으로가는 것은 쉽지 않습니다.

다른 지표로부터 지표를 작성하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

지표에서 위치를 작성하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

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

위험 모델을 시뮬레이션하는 것은 간단합니다.

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

실행은 간단합니다.

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

순전히 기능적인 Rx가 GPU에 대규모 parallalizable이기 때문에 최적화는 빨리된다.

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

순전히 기능적 (또는 이에 가깝다) Rx는 내 의견으로는이 문제의 인프라를 해결할 수있는 유일한 방법이다.

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

콴토 피안 (Quantopian)에 가입 한 다음 커뮤니티 내의 누군가를 찾아서 전략을 세우는 것이 좋습니다. 그들은 IB 중개인 플랫폼에서 귀하를 위해 그것을 구축하고 완전히 자동화 할 수 있습니다.

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