Saturday, 19 August 2017

อัลโก Trading กลยุทธ์


8 ประเภทของกลยุทธ์การทำขั้นตอนวิธีการโพสต์เมื่อ 2 ปีที่ผ่านมา 12:10 12 พฤศจิกายน 2014 2 ความคิดเห็นตามที่สัญญา heres ส่วนต่อไปของชุดของฉันในระบบซื้อขายแลกเปลี่ยน algorithmic ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้อ่านส่วนแรกเกี่ยวกับสิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ Algo FX Trading ก่อนอ่านแนวทางการเทรดนี้มักจะดึงดูดผู้ที่ต้องการลดหรือลดการแทรกแซงทางอารมณ์ของมนุษย์ในการตัดสินใจทางการค้า หลังจากที่ทุกสัญญาณซื้อหรือขายสามารถสร้างขึ้นโดยใช้ชุดคำสั่งที่ตั้งโปรแกรมไว้และสามารถใช้งานได้ทันทีบนแพลตฟอร์มการซื้อขายของคุณ Amazeballs Heres เงินของฉันที่ฉันจะเข้าสู่ระบบถือม้าของคุณ padawan หนุ่มใส่เงินสดได้ยากของคุณกลับมาในกระเป๋าสตางค์ของคุณและใช้เวลาน้อยมากเวลาการซื้อขายอัลกอริทึมการค้าครั้งแรก ในการเริ่มต้นใช้งานให้ดูที่การจำแนกประเภทต่างๆของแนวทางการซื้อขายนี้ กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริทึมมีอยู่ 8 ประเภทหลัก ๆ ของการซื้อขายตามกลยุทธ์ที่ใช้ ค่อนข้างท่วมท้น, huh แน่นอนคุณสามารถผสมผสานและตรงกับกลยุทธ์เหล่านี้ด้วยซึ่งทำให้มีชุดค่าผสมที่เป็นไปได้มากมาย หนึ่งในกลยุทธ์ที่ง่ายที่สุดคือการปฏิบัติตามแนวโน้มของตลาดโดยใช้คำสั่งซื้อหรือขายที่สร้างขึ้นตามเงื่อนไขที่กำหนดโดยตัวบ่งชี้ทางเทคนิค กลยุทธ์นี้ยังสามารถเปรียบเทียบข้อมูลในอดีตและปัจจุบันในการคาดการณ์ว่าแนวโน้มจะมีแนวโน้มต่อหรือย้อนกลับ อีกขั้นพื้นฐานของกลยุทธ์การซื้อขาย algo เป็นระบบพลิกกลับเฉลี่ยซึ่งทำงานภายใต้สมมติฐานที่ว่าตลาดมีตั้งแต่ 80 ของเวลา กล่องดำที่ใช้กลยุทธ์นี้มักจะคำนวณราคาสินทรัพย์โดยเฉลี่ยโดยใช้ข้อมูลในอดีตและใช้เวลาเทรดในการคาดการณ์ราคาปัจจุบันย้อนกลับไปสู่ราคาเฉลี่ย เคยลองซื้อขายข่าว ดีกลยุทธ์นี้สามารถทำเพื่อคุณระบบการซื้อขายตามอัลกอริธึมที่อิงตามข่าวมักติดสายข่าวโดยอัตโนมัติสร้างสัญญาณทางการค้าโดยขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงเมื่อเทียบกับข้อมูลตลาดหรือข้อมูลก่อนหน้า ตามที่คุณได้เรียนรู้จากบทเรียนในโรงเรียนเกี่ยวกับความเชื่อมั่นในตลาด เชิงพาณิชย์และไม่ใช่เชิงพาณิชย์ตำแหน่งยังสามารถใช้เพื่อระบุ tops ตลาดและด้านล่าง กลยุทธ์การซื้อขายเงินตราต่างประเทศโดยอิงจากความเชื่อมั่นในตลาดอาจเกี่ยวข้องกับการใช้รายงาน COT หรือระบบที่สามารถตรวจจับตำแหน่งสั้นหรือยาวสุทธิได้ แนวทางที่ทันสมัยมากขึ้นยังมีความสามารถในการสแกนเครือข่ายสื่อสังคมออนไลน์เพื่อวัดความอคติในสกุลเงิน เดี๋ยวนี้ heres ที่ได้รับความซับซ้อนมากขึ้นกว่าปกติ การใช้ arbitrage ในการค้าอัลกอริทึมหมายความว่าระบบจะแสวงหาความไม่สมดุลของราคาในตลาดที่แตกต่างกันและทำให้ผลกำไรออกไป เนื่องจากความแตกต่างของราคาใน forex อยู่ใน micropips ปกติแม้ว่า youd ต้องค้าตำแหน่งใหญ่มากเพื่อทำกำไรมาก การเก็งกำไรสามเหลี่ยมซึ่งเกี่ยวข้องกับคู่สกุลเงินสองสกุลและการผันแปรของสกุลเงินระหว่างทั้งสองเป็นกลยุทธ์ที่ได้รับความนิยมภายใต้การจำแนกประเภทนี้ 6. การซื้อขายความถี่สูงเป็นชื่อที่แนะนำระบบการซื้อขายแบบนี้ทำงานได้อย่างรวดเร็วด้วยการใช้สัญญาณซื้อหรือขายและการซื้อขายปิดในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที โดยปกติจะใช้กลยุทธ์การเก็งกำไรหรือ scalping ตามความผันผวนของราคาอย่างรวดเร็วและเกี่ยวข้องกับปริมาณการซื้อขายที่สูง นี่คือกลยุทธ์ที่ใช้โดยสถาบันการเงินขนาดใหญ่ที่มีความลับเกี่ยวกับตำแหน่ง forex ของตน แทนการวางตำแหน่งยาวหรือสั้นมาก ๆ เพียงแค่นายหน้าคนเดียวจะทำให้การค้าของพวกเขากลายเป็นตำแหน่งเล็ก ๆ และดำเนินการภายใต้โบรกเกอร์ที่ต่างกัน อัลกอริธึมของพวกเขายังสามารถทำให้ใบสั่งงานทางการค้าที่มีขนาดเล็กลงได้ในแต่ละช่วงเวลาเพื่อให้ผู้เข้าร่วมการตลาดรายอื่น ๆ ค้นพบด้วยวิธีนี้สถาบันการเงินสามารถดำเนินธุรกิจการค้าได้ภายใต้สภาวะตลาดปกติโดยไม่มีการผันผวนของราคาอย่างฉับพลัน ผู้ค้าปลีกที่เฝ้าติดตามปริมาณการซื้อขายจะเห็นเฉพาะส่วนปลายของภูเขาน้ำแข็งเมื่อกล่าวถึงธุรกิจการค้าขนาดใหญ่เหล่านี้ หากคุณคิดว่า iceberging ลวงแล้วกลยุทธ์การลักลอบจะลักลอบใช้ Iceberging ได้รับการปฏิบัติทั่วไปในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาซึ่งนักวิเคราะห์ตลาดไม่ยอมใครง่ายๆสามารถตัดความคิดนี้และคิดค้นอัลกอริทึมเพื่อจัดเรียงคำสั่งซื้อที่มีขนาดเล็กลงและ คิดออกถ้ามีผู้เล่นในตลาดรายใหญ่อยู่เบื้องหลังทั้งหมด อย่างที่คุณคาดเดาได้จะใช้พื้นฐานที่มั่นคงในการวิเคราะห์ตลาดการเงินและการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อให้สามารถออกแบบขั้นตอนวิธีการซื้อขายที่ซับซ้อนดังกล่าวได้ นักวิเคราะห์เชิงปริมาณหรือ quants มักจะได้รับการฝึกฝนในการเขียนโปรแกรม C, C หรือ Java ก่อนที่จะสามารถหาระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมได้ อย่าให้สิ่งนี้เป็นอุปสรรคต่อคุณแม้ว่ากลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริธึมสามหรือสี่ชนิดแรกน่าจะคุ้นเคยกับคุณมากถ้าคุณได้ซื้อขายมาเป็นระยะเวลาหนึ่งแล้วหรือถ้าคุณเป็นนักเรียนที่ขยันขันแข็งใน School of Pipsology ติดตามดูต่อไปในส่วนต่อไปของชุดข้อมูลนี้เนื่องจากฉันวางแผนที่จะให้คุณได้ทราบถึงพัฒนาการล่าสุดและอนาคตของการซื้อขาย FX แบบอัลกอริธึม Til next week การศึกษาขั้นพื้นฐานเกี่ยวกับอัลกอริทึม: แนวคิดและตัวอย่างอัลกอริทึมคือชุดของคำสั่งที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเพื่อสร้างงานหรือกระบวนการ การค้าอัลกอริธึม (การซื้อขายแบบอัตโนมัติการซื้อขายกล่องดำหรือการซื้อขายแบบอัลกอฮอล) เป็นกระบวนการของการใช้คอมพิวเตอร์ที่ตั้งโปรแกรมให้ทำตามคำแนะนำที่กำหนดไว้สำหรับการวางการค้าเพื่อสร้างผลกำไรด้วยความเร็วและความถี่ที่เป็นไปไม่ได้สำหรับ พ่อค้ามนุษย์ ชุดของกฎที่กำหนดขึ้นอยู่กับระยะเวลาราคาปริมาณหรือรูปแบบทางคณิตศาสตร์ใด ๆ นอกเหนือจากโอกาสในการทำกำไรสำหรับผู้ประกอบการค้าแล้วการค้าประเวณีจะทำให้ตลาดมีสภาพคล่องมากขึ้นและทำให้การค้าขายเป็นไปอย่างเป็นระบบมากยิ่งขึ้นโดยไม่ใช้ผลกระทบจากอารมณ์ของมนุษย์ต่อกิจกรรมการค้า สมมติว่าผู้ค้าทำตามเงื่อนไขการค้าแบบง่ายๆเหล่านี้: ซื้อหุ้น 50 หุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันสูงกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วันขายหุ้นของหุ้นเมื่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของ 50 วันต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 200 วัน การใช้ชุดคำสั่งง่ายๆสองชุดนี้เป็นเรื่องง่ายที่จะเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์ซึ่งจะตรวจสอบราคาหุ้น (และตัวบ่งชี้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่) โดยอัตโนมัติและวางคำสั่งซื้อและขายเมื่อเงื่อนไขที่กำหนดไว้ ผู้ประกอบการไม่จำเป็นต้องคอยเฝ้าดูราคาและกราฟสดอีกต่อไปหรือสั่งซื้อด้วยตนเอง ระบบการซื้อขายแบบอัลกอทิกซ์จะดำเนินการโดยอัตโนมัติสำหรับเขาโดยระบุโอกาสทางการค้าได้อย่างถูกต้อง (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่โปรดดูที่: Simple Moving Averages ทำให้เทรนด์โดดเด่น) Algo-trading ให้ประโยชน์ต่อไปนี้: ธุรกรรมที่ดำเนินการในราคาที่ดีที่สุดการจัดตำแหน่งทางการค้าทันทีและถูกต้อง (มีโอกาสสูงในการดำเนินการในระดับที่ต้องการ) Trades (ดูตัวอย่างการขาดการดำเนินการด้านล่าง) การตรวจสอบอัตโนมัติแบบอัตโนมัติในสภาวะตลาดหลาย ๆ เงื่อนไขลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดด้วยตนเองในการวางธุรกิจการค้า Backtest อัลกอริทึมนี้ขึ้นอยู่กับข้อมูลทางประวัติศาสตร์และข้อมูลเรียลไทม์ที่มีอยู่ลดลง ความเป็นไปได้ที่จะเกิดความผิดพลาดจากผู้ค้ามนุษย์ขึ้นอยู่กับปัจจัยทางด้านอารมณ์และจิตใจส่วนที่สำคัญที่สุดของการซื้อขายสินค้าอัลกอฮอลในปัจจุบันคือการซื้อขายด้วยความถี่สูง (HFT) ซึ่งพยายามที่จะใช้คำสั่งซื้อจำนวนมากที่ความเร็วอย่างรวดเร็วในหลายตลาด พารามิเตอร์ตามคำแนะนำที่ตั้งไว้ล่วงหน้า (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายความถี่สูงโปรดดูที่: กลยุทธ์และความลับของ บริษัท การค้า High Frequency Trading (HFT)) การค้าขาย Algo ใช้ในรูปแบบต่างๆของการซื้อขายและการลงทุนรวมถึง: นักลงทุนระยะกลางหรือระยะยาว , กองทุนรวม บริษัท ประกัน) ที่ซื้อหุ้นในปริมาณมาก แต่ไม่ต้องการมีอิทธิพลต่อราคาหุ้นด้วยการลงทุนที่ไม่ต่อเนื่องปริมาณมาก ผู้ค้าระยะสั้นและผู้ขาย (นักลงทุนในตลาดนักเก็งกำไรและ arbitrageurs) ได้รับประโยชน์จากการดำเนินการทางการค้าโดยอัตโนมัตินอกจากนี้ algo-trading aids ในการสร้างสภาพคล่องที่เพียงพอสำหรับผู้ขายในตลาด ผู้ค้าที่มีระบบ (ผู้ติดตามแนวโน้มคู่ค้ากองทุนป้องกันความเสี่ยง ฯลฯ ) พบว่ามีประสิทธิภาพมากขึ้นในการตั้งกฎการซื้อขายของตนและให้การค้าโปรแกรมโดยอัตโนมัติ การซื้อขายแบบอัลกอริธึมช่วยให้การซื้อขายหลักทรัพย์เป็นไปอย่างเป็นระบบมากกว่าวิธีการที่อาศัยสัญชาตญาณของพ่อค้ามนุษย์หรือสัญชาตญาณ กลยุทธ์การค้าอัลกอริธึมกลยุทธ์สำหรับการซื้อขายแบบอัลกอริธึมจะต้องมีโอกาสที่ระบุซึ่งเป็นประโยชน์ในแง่ของรายได้ที่เพิ่มขึ้นหรือลดต้นทุน ต่อไปนี้เป็นกลยุทธ์การซื้อขายทั่วไปที่ใช้ในการซื้อขายแบบอัลกอฮอร์: กลยุทธ์การซื้อขายตามอัลกอริธึมที่พบมากที่สุดจะเป็นไปตามแนวโน้มการเคลื่อนที่โดยเฉลี่ย breakouts ช่อง การเคลื่อนไหวในระดับราคาและตัวชี้วัดทางเทคนิคที่เกี่ยวข้อง นี่คือกลยุทธ์ที่ง่ายที่สุดและง่ายที่สุดในการดำเนินการผ่านทางการค้าอัลกอริทึมเนื่องจากกลยุทธ์เหล่านี้ไม่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์หรือการคาดการณ์ราคาใด ๆ การค้าจะเริ่มขึ้นอยู่กับการเกิดแนวโน้มที่พึงประสงค์ ซึ่งง่ายและตรงไปตรงมาในการดำเนินการผ่านอัลกอริทึมโดยไม่ต้องเข้าสู่ความซับซ้อนของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 และ 200 วันเป็นกลยุทธ์ที่นิยมใช้กันต่อไป (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายเทรนด์โปรดดูที่: Simple Strategies for Capitalising on Trends) การซื้อหุ้นที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ในราคาที่ต่ำกว่าในตลาดเดียวและขายพร้อมกันในราคาที่สูงขึ้นในตลาดอื่น ๆ จะทำให้ราคาแตกต่างกันไปในระดับที่ปราศจากความเสี่ยง หรือการเก็งกำไร การดำเนินการเดียวกันสามารถทำซ้ำสำหรับหุ้นเมื่อเทียบกับเครื่องมือฟิวเจอร์สเนื่องจากความแตกต่างของราคามีอยู่เป็นครั้งคราว การใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุความแตกต่างของราคาดังกล่าวและการวางคำสั่งซื้อจะช่วยให้มีโอกาสทำกำไรได้อย่างมีประสิทธิภาพ กองทุนดัชนีได้กำหนดระยะเวลาการปรับสมดุลใหม่เพื่อนำการถือครองของตนไปเทียบกับดัชนีอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะสร้างโอกาสที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้ค้าปลีกแบบอัลกอริธึมที่ใช้ประโยชน์จากธุรกิจการค้าที่คาดว่าจะมีกำไรจากฐาน 20-80 จุดขึ้นอยู่กับจำนวนหุ้นในกองทุนดัชนีก่อนที่จะมีการปรับสมดุลของดัชนีใหม่ ธุรกิจการค้าดังกล่าวเริ่มต้นผ่านระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมสำหรับการดำเนินการในเวลาที่เหมาะสมและราคาที่ดีที่สุด โมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วมากมายเช่นกลยุทธ์การซื้อขายเดลต้าเป็นกลางซึ่งจะช่วยให้สามารถซื้อขายหลักทรัพย์ได้ด้วยตัวเลือกและการรักษาความปลอดภัยขั้นพื้นฐาน ที่ธุรกิจการค้าจะถูกวางไว้เพื่อชดเชย deltas บวกและลบเพื่อให้เดลต้าผลงานอยู่ที่ศูนย์ กลยุทธ์การพลิกกลับหมายถึงขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าราคาของสินทรัพย์สูงและต่ำเป็นปรากฏการณ์ชั่วคราวที่กลับคืนสู่ค่าเฉลี่ยของพวกเขาเป็นระยะ ๆ การระบุและการกำหนดช่วงราคาและการใช้อัลกอริทึมขึ้นอยู่กับว่าจะอนุญาตให้ธุรกิจการค้าสามารถวางขายได้โดยอัตโนมัติเมื่อราคาของสินทรัพย์อยู่ในและนอกช่วงที่กำหนด กลยุทธ์ราคาตลาดถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของปริมาณแบ่งคำสั่งซื้อจำนวนมากและเผยแพร่ชิ้นเล็กลงที่มีการกำหนดรูปแบบไดนามิกไปยังตลาดโดยใช้โปรไฟล์ปริมาณการขายในอดีตที่เฉพาะเจาะจง จุดมุ่งหมายคือการดำเนินการคำสั่งซื้อใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก (Volume Weighted Average Price - VWAP) ซึ่งจะได้ประโยชน์จากราคาเฉลี่ย กลยุทธ์ราคาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักในช่วงเวลาแบ่งคำสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และเผยแพร่ชิ้นเล็ก ๆ ที่มีขนาดเล็กลงเพื่อให้ได้ตามตลาดโดยใช้ช่วงเวลาที่แบ่งกันระหว่างช่วงเริ่มต้นและสิ้นสุด เป้าหมายคือการดำเนินการตามคำสั่งใกล้เคียงกับราคาเฉลี่ยระหว่างเวลาเริ่มต้นและเวลาสิ้นสุดซึ่งจะช่วยลดผลกระทบของตลาด จนกว่าคำสั่งซื้อจะได้รับการเติมเต็มขั้นตอนนี้จะยังคงส่งใบสั่งซื้อบางส่วนตามอัตราส่วนการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้และตามปริมาณการซื้อขายในตลาด กลยุทธ์ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องจะส่งคำสั่งซื้อตามเปอร์เซ็นต์ของปริมาณตลาดที่ผู้ใช้กำหนดและเพิ่มหรือลดอัตราการมีส่วนร่วมนี้เมื่อราคาหุ้นถึงระดับที่กำหนดโดยผู้ใช้ กลยุทธ์การขาดแคลนการดำเนินงานมีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนการดำเนินการของคำสั่งซื้อด้วยการปิดตลาดเรียลไทม์ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อและได้รับประโยชน์จากต้นทุนที่เสียโอกาสในการดำเนินการล่าช้า กลยุทธ์จะเพิ่มอัตราการมีส่วนร่วมที่กำหนดไว้เมื่อราคาหุ้นปรับตัวดีขึ้นและลดลงเมื่อราคาหุ้นปรับตัวสูงขึ้น มีขั้นตอนวิธีพิเศษบางอย่างที่พยายามระบุเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในอีกด้านหนึ่ง อัลกอริทึมการดัดแปลงเหล่านี้ใช้ตัวอย่างเช่นโดยผู้ทำการตลาดด้านการขายมีสติปัญญาในตัวเพื่อระบุการดำรงอยู่ของอัลกอริทึมใด ๆ ในด้านการซื้อของใบสั่งขนาดใหญ่ การตรวจสอบผ่านอัลกอริทึมจะช่วยให้ผู้ทำการตลาดสามารถระบุโอกาสในการสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่และช่วยให้เขาได้รับประโยชน์จากการกรอกคำสั่งซื้อในราคาที่สูงขึ้น นี่เป็นบางครั้งเรียกว่าด้านหน้าที่มีเทคโนโลยีสูง (หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการซื้อขายด้วยความถี่สูงและการหลอกลวงโปรดดูที่: หากคุณซื้อหุ้นออนไลน์คุณมีส่วนร่วมใน HFTs) ข้อกำหนดทางเทคนิคสำหรับการซื้อขายขั้นตอนวิธีการใช้อัลกอริทึมโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เป็นส่วนสุดท้ายซึ่งถูกแบ็คกราวด์ด้วยการทำ backtesting ความท้าทายคือการเปลี่ยนกลยุทธ์ที่ระบุไว้ในกระบวนการทางคอมพิวเตอร์รวมที่สามารถเข้าถึงบัญชีการซื้อขายสำหรับการสั่งซื้อได้ โปรแกรมเมอร์ที่ได้รับการว่าจ้างหรือซอฟต์แวร์ซื้อขายที่ทำไว้ล่วงหน้าการเชื่อมต่อเครือข่ายและการเข้าถึงแพลตฟอร์มการซื้อขายสำหรับการวางคำสั่งซื้อการเข้าถึงข้อมูลข้อมูลตลาดที่จะได้รับการตรวจสอบตามอัลกอริทึมสำหรับโอกาสในการวาง ความสามารถและโครงสร้างพื้นฐานในการ backtest ระบบที่สร้างขึ้นก่อนที่จะไปอยู่บนตลาดจริงข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่สำหรับ backtesting ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของกฎที่ใช้ในขั้นตอนต่อไปนี้เป็นตัวอย่างที่ครอบคลุม: Royal Dutch Shell (RDS) Stock Exchange (AEX) และตลาดหลักทรัพย์ลอนดอน (LSE) ช่วยให้สามารถสร้างอัลกอริทึมเพื่อระบุโอกาสในการเก็งกำไร นี่เป็นข้อสังเกตที่น่าสนใจบางส่วน: การซื้อขาย AEX ในสกุลเงินยูโรในขณะที่ธุรกิจการค้าของ LSE ในสกุลปอนด์สเตอร์ลิงเนื่องจากความแตกต่างของเวลาหนึ่งชั่วโมง AEX เปิดให้บริการเมื่อเร็ว ๆ นี้เมื่อเทียบกับ LSE ตามด้วยตลาดหุ้นทั้งสองมีการซื้อขายพร้อมกันสำหรับสองสามชั่วโมงถัดไปและซื้อขายเฉพาะใน LSE ในช่วง ชั่วโมงสุดท้ายที่ AEX ปิดเราสามารถสำรวจความเป็นไปได้ของการซื้อขายเก็งกำไรใน Royal Dutch Shell หุ้นจดทะเบียนในตลาดทั้งสองนี้ในสองสกุลเงินที่แตกต่างกันโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถอ่านราคาในตลาดปัจจุบันฟีดราคาจากทั้งสอง LSE และ AEX อัตราฟีดอัตราแลกเปลี่ยนสำหรับ อัตราแลกเปลี่ยน GBP-EUR ความสามารถในการสั่งซื้อเพื่อสั่งการแลกเปลี่ยนความถูกต้องความสามารถในการทดสอบย้อนกลับในฟีดราคาย้อนหลังโปรแกรมคอมพิวเตอร์ควรปฏิบัติดังนี้: อ่านฟีดราคาที่รับเข้าของสต็อค RDS จากทั้งสองฝ่ายโดยใช้อัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศที่มีอยู่ . แปลงราคาของสกุลเงินหนึ่งไปยังอีกหากมีความแตกต่างของราคามากพอ (ลดค่านายหน้า) นำไปสู่โอกาสที่มีกำไรจากนั้นวางคำสั่งซื้อในใบสั่งซื้อที่ต่ำกว่าและใบสั่งขายในราคาที่สูงกว่าถ้าใบสั่งซื้อดำเนินการเป็น ที่ต้องการกำไรการเก็งกำไรจะเป็นไปตามแบบง่ายและใช้งานง่าย แต่การปฏิบัติของการค้าอัลกอริธึมไม่ง่ายที่จะรักษาและดำเนินการ โปรดจำไว้ว่าหากคุณสามารถวางการค้าที่สร้างโดยอัลกอฮ์ผู้เข้าร่วมการตลาดอื่น ๆ จะสามารถเข้าร่วมได้ ดังนั้นราคาจึงมีความผันผวนในมิลลิลิตรและแม้แต่ไมโครวินาที ในตัวอย่างข้างต้นสิ่งที่เกิดขึ้นหากการซื้อขายซื้อของคุณได้รับการดำเนินการ แต่การขายไม่ได้เป็นราคาขายเปลี่ยนแปลงตามเวลาที่สั่งซื้อของคุณฮิตตลาดคุณจะสิ้นสุดการนั่งกับตำแหน่งที่เปิด ทำให้กลยุทธ์การเก็งกำไรของคุณไร้ค่า มีความเสี่ยงและความท้าทายเพิ่มขึ้นเช่นความเสี่ยงของความล้มเหลวของระบบข้อผิดพลาดในการเชื่อมต่อเครือข่ายความล่าช้าในเวลาระหว่างการสั่งซื้อสินค้าและการดำเนินการและที่สำคัญที่สุดคืออัลกอริทึมที่ไม่สมบูรณ์ อัลกอริธึมที่มีความซับซ้อนมากขึ้นต้องใช้การทดสอบย้อนหลังที่เข้มงวดมากขึ้นก่อนที่จะมีการใช้งาน การวิเคราะห์เชิงปริมาณของการทำงานของอัลกอริทึมมีบทบาทสำคัญและควรได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด มันน่าตื่นเต้นที่จะไปสำหรับระบบอัตโนมัติช่วยโดยคอมพิวเตอร์ที่มีความคิดที่จะทำเงินได้อย่างง่ายดาย แต่ต้องแน่ใจว่าระบบได้รับการทดสอบอย่างละเอียดและกำหนดข้อ จำกัด ไว้ ผู้ค้าวิเคราะห์ควรพิจารณาการเรียนรู้ระบบการเขียนโปรแกรมและการสร้างด้วยตัวเองเพื่อให้มั่นใจในการใช้กลยุทธ์ที่เหมาะสมในลักษณะที่ไม่สามารถเข้าใจได้ การใช้อย่างรอบคอบและการทดสอบอย่างละเอียดของการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าสามารถสร้างโอกาสที่ทำกำไรได้ ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ของการใช้จ่ายทั้งหมดในระบบเศรษฐกิจและผลกระทบต่อผลผลิตและอัตราเงินเฟ้อ เศรษฐศาสตร์ของเคนส์ได้รับการพัฒนา การถือครองสินทรัพย์ในพอร์ตลงทุน การลงทุนในพอร์ทจะทำโดยคาดหวังว่าจะได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน นี้. อัตราส่วนที่พัฒนาขึ้นโดย Jack Treynor ว่ามาตรการผลตอบแทนที่ได้รับเกินกว่าที่อาจได้รับในความเสี่ยง การซื้อหุ้นคืน (Repurchase) ของ บริษัท เพื่อลดจำนวนหุ้นในตลาด บริษัท การคืนเงินภาษีคือการคืนเงินภาษีที่จ่ายให้กับบุคคลหรือครัวเรือนเมื่อหนี้สินภาษีที่เกิดขึ้นจริงน้อยกว่าจำนวนเงิน ค่าเงินของสินค้าสำเร็จรูปและบริการที่ผลิตภายในพรมแดนของประเทศในช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงวิธีการระบุกลยุทธ์การซื้อขายขั้นตอนวิธีในบทความนี้ผมอยากแนะนำให้คุณรู้จักกับวิธีการที่ผมเองกำหนดกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริทึมเชิงกำไร เป้าหมายของเราในวันนี้คือการทำความเข้าใจในรายละเอียดในการหาประเมินและเลือกระบบดังกล่าว อธิบายวิธีการระบุกลยุทธ์เป็นเรื่องเกี่ยวกับการตั้งค่าส่วนบุคคลเช่นเดียวกับที่เกี่ยวกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์วิธีการตรวจสอบชนิดและปริมาณของข้อมูลที่ผ่านมาสำหรับการทดสอบวิธีการประเมินกลยุทธ์การซื้อขายอย่างไม่ลดละและในที่สุดวิธีการดำเนินการต่อขั้นตอนการทำ backtesting และการใช้กลยุทธ์ . ระบุความชอบส่วนบุคคลของคุณสำหรับการเทรดเพื่อที่จะเป็นผู้ประกอบการค้าที่ประสบความสำเร็จ - ไม่ว่าจะเป็นทางเลือกหรือแบบอัลกอริทึม - จำเป็นต้องถามตัวเองด้วยความซื่อสัตย์ เทรดดิ้งทำให้คุณมีความสามารถในการเสียเงินในอัตราที่น่าตกใจดังนั้นจึงจำเป็นต้องรู้จักตัวเองให้มากที่สุดเท่าที่จำเป็นเพื่อให้เข้าใจถึงกลยุทธ์ที่คุณเลือก ฉันจะบอกว่าการพิจารณาที่สำคัญที่สุดในการซื้อขายคือการตระหนักถึงบุคลิกภาพของคุณเอง การซื้อขายและการค้าอัลกอริธึมโดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องมีวินัยอย่างอดทนและความรู้สึกไม่ดี เนื่องจากคุณอนุญาตให้อัลกอริทึมดำเนินการซื้อขายให้กับคุณคุณจำเป็นต้องแก้ไขไม่ให้ยุ่งเกี่ยวกับกลยุทธ์เมื่อดำเนินการ นี้อาจเป็นเรื่องยากมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาของการเบิกขยาย อย่างไรก็ตามกลยุทธ์หลายอย่างที่แสดงให้เห็นว่ามีผลกำไรสูงในการทำ backtest สามารถทำลายได้ด้วยการแทรกแซงง่ายๆ เข้าใจว่าถ้าคุณต้องการที่จะเข้าสู่โลกของการค้าอัลกอริธึมคุณจะได้รับการทดสอบทางอารมณ์และเพื่อที่จะประสบความสำเร็จคุณจำเป็นต้องทำงานผ่านปัญหาเหล่านี้การพิจารณาต่อไปคือหนึ่งครั้ง คุณทำงานเต็มเวลาหรือไม่คุณทำงานนอกเวลาทำงานจากที่บ้านหรือเดินทางเป็นประจำทุกวันคำถามเหล่านี้จะช่วยในการกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ที่คุณควรหา สำหรับบรรดาผู้ที่อยู่ในการจ้างงานแบบเต็มเวลากลยุทธ์ในอนาคตของฟิวเจอร์สอาจไม่เหมาะสม (อย่างน้อยก็จนกว่าจะมีการดำเนินการโดยอัตโนมัติ) ข้อ จำกัด ด้านเวลาของคุณจะกำหนดวิธีการของกลยุทธ์ด้วย หากกลยุทธ์ของคุณมีการซื้อขายกันบ่อยครั้งและพึ่งพาฟีดข่าวที่มีราคาแพง (เช่น Bloomberg Terminal) คุณจะต้องมีความเป็นจริงเกี่ยวกับความสามารถในการทำงานในขณะนี้ที่สำนักงานสำหรับคุณด้วยเวลาหรือทักษะ เพื่อทำให้กลยุทธ์ของคุณเป็นไปโดยอัตโนมัติคุณอาจต้องการดูกลยุทธ์การซื้อขายทางเทคนิคที่มีความถี่สูงขึ้น (HFT) ความเชื่อของฉันคือต้องดำเนินการวิจัยต่อเนื่องเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายเพื่อรักษาผลงานที่ทำกำไรได้อย่างสม่ำเสมอ กลยุทธ์น้อยอยู่ภายใต้เรดาร์ตลอดไป ดังนั้นส่วนที่สำคัญของเวลาที่จัดสรรให้กับการซื้อขายจะเป็นในการดำเนินการวิจัยต่อเนื่อง ถามตัวเองว่าคุณพร้อมที่จะทำเช่นนี้หรือไม่เพราะอาจเป็นความแตกต่างระหว่างความสามารถในการทำกำไรที่แข็งแกร่งหรือการลดลงอย่างช้าๆต่อความสูญเสีย คุณต้องพิจารณาทุนการซื้อขายของคุณด้วย จำนวนเงินขั้นต่ำที่เหมาะสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณโดยทั่วไปที่ยอมรับโดยทั่วไปคือ 50,000 เหรียญสหรัฐ (ประมาณ 35,000 สำหรับเราในสหราชอาณาจักร) ถ้าฉันเริ่มต้นใหม่ฉันจะเริ่มต้นด้วยจำนวนเงินที่มากขึ้นซึ่งอาจจะใกล้ 100,000 ดอลลาร์ (ประมาณ 70,000) เนื่องจากต้นทุนการทำธุรกรรมอาจมีราคาแพงมากสำหรับกลยุทธ์ตั้งแต่กลางถึงความถี่สูงและจำเป็นต้องมีเงินทุนเพียงพอในการดูดซับพวกเขาในช่วงเวลาเบิกเงินกู้ หากคุณกำลังพิจารณาเริ่มต้นด้วยน้อยกว่า 10,000 เหรียญสหรัฐคุณจะต้อง จำกัด ตัวเองกับกลยุทธ์ความถี่ต่ำซึ่งจะซื้อขายสินทรัพย์หนึ่งหรือสองรายการเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมจะกินเข้าไปในผลตอบแทนของคุณอย่างรวดเร็ว โบรกเกอร์เชิงโต้ตอบซึ่งเป็นหนึ่งในโบรกเกอร์ที่เป็นมิตรกับผู้ที่มีทักษะการเขียนโปรแกรมเนื่องจาก API มีบัญชีรายย่อยไม่ต่ำกว่า 10,000 เหรียญสหรัฐฯ ทักษะการเขียนโปรแกรมเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอรึทึมอัตโนมัติ การมีความรู้ความเข้าใจในภาษาเขียนโปรแกรมเช่น C, Java, C, Python หรือ R จะช่วยให้คุณสามารถสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ end-to-end, เครื่องมือทดสอบและทำระบบงานด้วยตัวคุณเอง ซึ่งมีข้อดีหลายอย่างซึ่งหัวหน้าซึ่งเป็นความสามารถในการตระหนักถึงทุกด้านของโครงสร้างการค้าอย่างครบถ้วน นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถสำรวจกลยุทธ์ความถี่สูงขึ้นได้ด้วยเนื่องจากคุณจะสามารถควบคุมสแต็คเทคโนโลยีของคุณได้อย่างเต็มที่ แม้ว่าจะหมายความว่าคุณสามารถทดสอบซอฟต์แวร์ของคุณเองและกำจัดข้อบกพร่องได้ แต่ก็หมายถึงเวลาที่ใช้ในการเข้ารหัสโครงสร้างพื้นฐานและไม่ใช้กลยุทธ์มากนักอย่างน้อยก็ในช่วงก่อนหน้าของอาชีพการค้าแบบอัลกอร์ของคุณ คุณอาจพบว่าคุณพอใจกับการซื้อขายใน Excel หรือ MATLAB และสามารถ outsource การพัฒนาส่วนประกอบอื่น ๆ ฉันไม่อยากแนะนำเรื่องนี้ แต่โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการซื้อขายที่ความถี่สูง คุณต้องถามตัวเองว่าคุณหวังว่าจะบรรลุเป้าหมายด้วยการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม คุณสนใจในรายได้ประจำโดยที่คุณหวังว่าจะดึงรายได้จากบัญชีการซื้อขายของคุณหรือคุณสนใจที่จะได้รับเงินทุนระยะยาวและสามารถจ่ายได้โดยไม่จำเป็นต้องเบิกเงินดาวน์การพึ่งพารายได้จะกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ของคุณ . การถอนเงินรายได้เพิ่มเติมจะต้องมีกลยุทธ์การซื้อขายความถี่ที่สูงขึ้นและมีความผันผวนน้อย (เช่นอัตราส่วน Sharpe ที่สูงขึ้น) ผู้ค้าระยะยาวสามารถจ่ายเงินได้มากขึ้น สุดท้ายอย่าหลงระเริงกับแนวคิดเรื่องการเป็นผู้มั่งคั่งในช่วงเวลาสั้น ๆ การค้าขายของ Algo ไม่ใช่โครงการที่ร่ำรวยอย่างรวดเร็วหากมีอะไรเกิดขึ้นอาจกลายเป็นโครงการที่ไม่ค่อยเร็ว ต้องมีวินัยอย่างมากการวิจัยความขยันและอดทนเพื่อให้ประสบความสำเร็จในการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม อาจใช้เวลาหลายเดือนหากไม่ใช้เวลาหลายปีในการสร้างผลกำไรที่สม่ำเสมอ การจัดหาแนวคิดการค้าอัลกอริทึมแม้จะมีการรับรู้ร่วมกันในทางตรงกันข้าม แต่ก็ค่อนข้างตรงไปตรงมาในการหากลยุทธ์การซื้อขายที่มีกำไรในโดเมนสาธารณะ ไม่เคยมีแนวคิดการซื้อขายที่พร้อมใช้งานมากกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน วารสารทางวิชาการการเงินเซิร์ฟเวอร์ก่อนการพิมพ์บล็อกการซื้อขายฟอรัมการซื้อขายนิตยสารการค้ารายสัปดาห์และตำราผู้เชี่ยวชาญนับพันกลยุทธ์การซื้อขายที่จะนำความคิดของคุณมาใช้ เป้าหมายของเราในฐานะนักวิจัยเชิงปริมาณคือการสร้างท่อกลยุทธ์ซึ่งจะช่วยให้เรามีกระแสความคิดในการซื้อขายอย่างต่อเนื่อง เราต้องการสร้างแนวทางที่เป็นระบบในการจัดหาการประเมินและการใช้กลยุทธ์ที่เราเจอ จุดมุ่งหมายของท่อคือการสร้างจำนวนของความคิดใหม่ ๆ ที่สม่ำเสมอและเพื่อให้เรามีกรอบในการปฏิเสธความคิดส่วนใหญ่เหล่านี้ด้วยการพิจารณาทางอารมณ์อย่างน้อย เราต้องระมัดระวังอย่างยิ่งที่จะไม่ให้อคติทางความคิดมีผลต่อวิธีการตัดสินใจของเรา นี้อาจเป็นง่ายๆเป็นมีความพึงพอใจสำหรับชั้นสินทรัพย์หนึ่งมากกว่าอื่น (ทองและโลหะมีค่าอื่น ๆ มาใจ) เนื่องจากพวกเขาจะรับรู้ว่าแปลกมากขึ้น เป้าหมายของเราควรจะหากลยุทธ์ที่ทำกำไรได้อย่างต่อเนื่องพร้อมกับคาดหวังในเชิงบวก การเลือกประเภทสินทรัพย์ควรพิจารณาจากข้อควรพิจารณาอื่น ๆ เช่นข้อ จำกัด ด้านเงินทุนค่าธรรมเนียมการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์และความสามารถในการยกระดับการลงทุน หากคุณไม่คุ้นเคยกับแนวคิดของกลยุทธ์การซื้อขายอย่างสมบูรณ์สถานที่แรกที่ดูก็คือตำราที่ได้รับการยอมรับ ข้อความคลาสสิกให้ความคิดที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมามากขึ้นซึ่งจะทำความคุ้นเคยกับการซื้อขายเชิงปริมาณ นี่คือสิ่งที่ฉันแนะนำสำหรับผู้ที่ยังใหม่กับการซื้อขายเชิงปริมาณซึ่งค่อยๆกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้นในขณะที่คุณทำงานผ่านรายการ: สำหรับรายการการซื้อขายเชิงปริมาณอีกต่อไปโปรดไปที่รายการการอ่าน QuantStart สถานที่ถัดไปเพื่อหากลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นคือการซื้อขายฟอรัมและบล็อกการซื้อขาย อย่างไรก็ตามข้อควรระวัง: บล็อกการค้าหลายแห่งขึ้นอยู่กับแนวคิดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค การวิเคราะห์ทางเทคนิคเกี่ยวข้องกับการใช้ตัวบ่งชี้พื้นฐานและจิตวิทยาพฤติกรรมเพื่อกำหนดแนวโน้มหรือรูปแบบการกลับรายการในราคาสินทรัพย์ แม้ว่าการได้รับความนิยมอย่างมากในพื้นที่การค้าโดยรวมการวิเคราะห์ทางเทคนิคถือว่าค่อนข้างไม่ได้ผลในชุมชนการเงินเชิงปริมาณ บางคนบอกว่าไม่ดีไปกว่าการอ่านดวงชะตาหรือการศึกษาใบชาในแง่ของพลังแห่งการคาดการณ์ในความเป็นจริงมีบุคคลที่ประสบความสำเร็จในการใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิค อย่างไรก็ตามในฐานะที่เป็น quants กับกล่องเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และสถิติที่มีความซับซ้อนมากขึ้นในการกำจัดของเราเราสามารถประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์แบบ TA ดังกล่าวได้อย่างง่ายดายและใช้การตัดสินใจด้วยข้อมูลแทนที่จะเป็นพื้นฐานในการพิจารณาทางอารมณ์หรือการคาดการณ์ล่วงหน้า นี่คือรายชื่อบล็อกและฟอรัมการซื้อขายอัลกอริธึมที่เป็นที่ยอมรับนับถือ: เมื่อคุณมีประสบการณ์ในการประเมินกลยุทธ์ที่เรียบง่ายแล้วคุณต้องพิจารณาถึงข้อเสนอทางวิชาการที่ซับซ้อนมากขึ้น วารสารวิชาการบางเรื่องอาจยากที่จะเข้าถึงโดยไม่มีการสมัครสมาชิกหรือค่าใช้จ่ายเพียงครั้งเดียว หากคุณเป็นสมาชิกหรือศิษย์เก่าของมหาวิทยาลัยคุณควรสามารถเข้าถึงวารสารทางการเงินบางส่วนได้ มิเช่นนั้นคุณสามารถดูเซิร์ฟเวอร์ pre-print ได้ ซึ่งเป็นที่เก็บอินเทอร์เน็ตของบทคัดย่อของเอกสารทางวิชาการที่กำลังผ่านการตรวจสอบโดย peer เนื่องจากเราสนใจเป็นพิเศษในกลยุทธ์ที่เราสามารถทำซ้ำได้สำเร็จ backtest และได้รับผลกำไรการตรวจทานของเพื่อนมีความสำคัญน้อยกว่าสำหรับเรา ข้อเสียที่สำคัญของกลยุทธ์การศึกษาคือการที่พวกเขามักจะล้าสมัยจำเป็นต้องมีข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่คลุมเครือและมีราคาแพงการค้าในประเภทสินทรัพย์ที่ไม่มีหลักประกันหรือไม่คิดค่าบริการการลื่นไถลหรือการแพร่กระจาย นอกจากนี้ยังอาจไม่ชัดเจนว่าจะมีการดำเนินกลยุทธ์การซื้อขายกับคำสั่งซื้อของตลาดคำสั่งซื้อที่ จำกัด หรือไม่ว่าจะมีการขาดทุนจากขาดทุนแบบสแตนด์อโลนเป็นต้นดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทำซ้ำกลยุทธ์นี้ให้ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ นี่เป็นรายการของเซิร์ฟเวอร์ pre-print และวารสารทางการเงินที่เป็นที่นิยมมากขึ้นซึ่งคุณสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้จาก: สิ่งที่เกี่ยวกับการสร้างกลยุทธ์เชิงปริมาณของคุณเอง ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในประเภทใดประเภทหนึ่งหรือหลายประเภทดังต่อไปนี้โครงสร้างจุลภาคในตลาด - สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสามารถใช้โครงสร้างจุลภาคในตลาดได้ กล่าวคือเข้าใจเกี่ยวกับพลวัตหนังสือสั่งซื้อเพื่อสร้างผลกำไร ตลาดที่แตกต่างกันจะมีข้อ จำกัด ด้านเทคโนโลยีข้อบังคับนักลงทุนในตลาดและข้อ จำกัด ต่างๆที่เปิดกว้างสำหรับการแสวงหาผลประโยชน์โดยใช้กลยุทธ์เฉพาะ นี่เป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนมากและผู้ค้าปลีกจะพบว่ายากที่จะสามารถแข่งขันได้ในพื้นที่นี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการแข่งขันประกอบด้วยกองทุนเฮดจ์ฟันด์เชิงปริมาณขนาดใหญ่ที่มีทุนจดทะเบียนสูงและมีความสามารถด้านเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง โครงสร้างกองทุน - กองทุนรวมที่ลงทุนเช่นกองทุนบำเหน็จบำนาญข้าราชการหุ้นส่วนการลงทุนภาคเอกชน (กองทุนป้องกันความเสี่ยง) ที่ปรึกษาการซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์และกองทุนรวมมีข้อ จำกัด ทั้งจากกฎระเบียบที่เข้มงวดและทุนสำรองที่มีขนาดใหญ่ ดังนั้นพฤติกรรมที่สอดคล้องกันบางอย่างสามารถใช้ประโยชน์กับผู้ที่มีความว่องไวมากขึ้น ตัวอย่างเช่นกองทุนขนาดใหญ่อาจมีข้อ จำกัด ด้านกำลังการผลิตอันเนื่องมาจากขนาดของโครงการ ดังนั้นหากจำเป็นต้องลดปริมาณ (ขาย) ปริมาณของหลักทรัพย์อย่างรวดเร็วพวกเขาจะต้องเดินโซเซเพื่อหลีกเลี่ยงการเคลื่อนย้ายตลาด อัลกอริทึมที่ซับซ้อนสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้และความเฉพาะเจาะจงอื่น ๆ ในกระบวนการทั่วไปที่เรียกว่าการเก็งกำไรโครงสร้างของกองทุน กลไกการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้กลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมาในตลาดการเงิน (ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) และการเพิ่มประสิทธิภาพ (ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) ได้ถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์เส้นทางสินทรัพย์หรือเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขาย หากคุณมีพื้นหลังในบริเวณนี้คุณอาจมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการใช้อัลกอริทึมเฉพาะกับบางตลาด มีพื้นที่อื่น ๆ อีกมากมายสำหรับ quants เพื่อตรวจสอบ คุยกันถึงวิธีการกำหนดกลยุทธ์ในรายละเอียดในบทความในภายหลัง ด้วยการติดตามตรวจสอบแหล่งข้อมูลเหล่านี้เป็นประจำทุกสัปดาห์หรือแม้กระทั่งทุกวันคุณจะกำหนดตัวเองเพื่อรับรายการกลยุทธ์ที่สอดคล้องกันจากหลากหลายแหล่งข้อมูล ขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดวิธีการปฏิเสธชุดย่อยขนาดใหญ่ของกลยุทธ์เหล่านี้เพื่อลดการสูญเสียเวลาและทรัพยากรที่เกิดขึ้นหลังการทดสอบของคุณกับยุทธศาสตร์ที่อาจไม่มีประโยชน์ การประเมินกลยุทธ์การซื้อขายการพิจารณาครั้งแรกและเห็นได้ชัดที่สุดคือคุณเข้าใจกลยุทธ์จริงหรือไม่ คุณจะสามารถอธิบายกลยุทธ์ได้อย่างราบรื่นหรือไม่จำเป็นต้องมีข้อแม้และรายการพารามิเตอร์ที่ไม่มีที่สิ้นสุดนอกจากนี้กลยุทธ์ยังมีพื้นฐานที่ดีและมั่นคงในความเป็นจริงตัวอย่างเช่นคุณชี้ไปที่เหตุผลบางอย่างเกี่ยวกับพฤติกรรมหรือข้อ จำกัด โครงสร้างกองทุนหรือไม่ อาจก่อให้เกิดรูปแบบที่คุณกำลังพยายามใช้ประโยชน์ข้อ จำกัด นี้จะมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองเช่นการรบกวนด้านกฎระเบียบอย่างมากกลยุทธ์นี้ใช้กฎทางสถิติหรือคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนหรือไม่ใช้กับชุดข้อมูลทางการเงินใด ๆ หรือเป็น เฉพาะเจาะจงกับประเภทสินทรัพย์ที่อ้างว่าเป็นผลกำไรเมื่อคุณควรคิดถึงปัจจัยเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเมื่อประเมินวิธีการซื้อขายใหม่มิเช่นนั้นคุณอาจต้องเสียเวลามากพอที่จะทำ backtest และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ที่ไม่หวังผลกำไร เมื่อคุณพิจารณาแล้วว่าคุณเข้าใจหลักการพื้นฐานของกลยุทธ์แล้วคุณต้องตัดสินใจว่าจะเหมาะกับโปรไฟล์บุคลิกภาพที่กล่าวมาของคุณหรือไม่ นี้ไม่ได้เป็นที่คลุมเครือการพิจารณาตามที่เสียงกลยุทธ์จะแตกต่างกันอย่างมากในลักษณะการทำงานของพวกเขา มีบางประเภทบุคลิกภาพที่สามารถจัดการระยะเวลาที่สำคัญมากขึ้นของการเบิกหรือยินดีที่จะยอมรับความเสี่ยงมากขึ้นสำหรับผลตอบแทนที่มีขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามข้อเท็จจริงที่ว่าเราเป็น quants ลองและกำจัดความเอนเอียงเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และควรสามารถประเมินกลยุทธ์ได้อย่างไม่ลดละความลำเอียงจะเล็ดลอดเข้ามาเสมอดังนั้นเราจำเป็นต้องมีวิธีการที่ไม่ซ้ำกันซึ่งจะประเมินผลการปฏิบัติงานของกลยุทธ์ . นี่คือรายการของเกณฑ์ที่ฉันตัดสินกลยุทธ์ใหม่ที่มีศักยภาพโดย: วิธีการ - เป็นโมเมนตัมกลยุทธ์หมายถึงการย้อนกลับ, ตลาดที่เป็นกลาง, ทิศทางกลยุทธ์ไม่ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน (หรือซับซ้อน) หรือเครื่องจักรการเรียนรู้ที่ยาก เพื่อทำความเข้าใจและต้องการปริญญาเอกในสถิติที่จะเข้าใจเทคนิคเหล่านี้นำเสนอจำนวนมากของพารามิเตอร์ซึ่งอาจนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพอคติเป็นกลยุทธ์ที่น่าจะทนต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครอง (เช่นกฎระเบียบใหม่ที่มีศักยภาพของตลาดการเงิน) อัตราส่วน Sharpe - อัตราส่วน Sharpe heuristically characterizes อัตราส่วน rewardrisk ของกลยุทธ์ เป็นการวัดว่าคุณจะได้รับผลตอบแทนเท่าใดสำหรับระดับความผันผวนที่ต้องทนต่อเส้นโค้งส่วนได้เสีย โดยธรรมชาติเราจำเป็นต้องกำหนดระยะเวลาและความถี่ที่จะวัดผลตอบแทนและความผันผวนเหล่านี้ (เช่นค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) กลยุทธ์ความถี่สูงกว่าจะต้องมีอัตราการสุ่มตัวอย่างที่มากขึ้นของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน แต่ตัวอย่างเช่นระยะเวลาในการวัดโดยรวมที่สั้นกว่า กลยุทธ์ไม่จำเป็นต้องใช้แรงจูงใจอย่างมีนัยสำคัญเพื่อที่จะทำกำไรได้หรือไม่ยุทธศาสตร์นี้จำเป็นต้องใช้สัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่มีผลประโยชน์ (futures, options, swaps) เพื่อที่จะทำให้ผลตอบแทน (Return to return) สัญญาที่ใช้ประโยชน์เหล่านี้สามารถมีความผันผวนสูงและสามารถนำไปสู่ การเรียกเงินกำไร คุณมีเงินทุนหมุนเวียนและมีอารมณ์แปรปรวนหรือไม่ความถี่ - ความถี่ของกลยุทธ์มีการเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับกองเทคโนโลยีของคุณ (และความชำนาญด้านเทคโนโลยี) อัตราส่วน Sharpe และระดับค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมโดยรวม ปัญหาอื่น ๆ ทั้งหมดที่พิจารณาแล้วกลยุทธ์ด้านความถี่ที่สูงขึ้นต้องการเงินทุนเพิ่มขึ้นมีความซับซ้อนและใช้งานได้ยากขึ้น อย่างไรก็ตามสมมติว่าเครื่องมือการทำ backtesting ของคุณมีความซับซ้อนและปราศจากข้อผิดพลาดพวกเขามักจะมีสัดส่วน Sharpe ที่สูงกว่าอยู่มาก ความผันผวน - ความผันผวนเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงของกลยุทธ์ อัตราส่วน Sharpe มีลักษณะนี้ ความผันผวนที่สูงขึ้นของประเภทสินทรัพย์อ้างอิงหากไม่ได้รับความเสี่ยงมักจะนำไปสู่ความผันผวนที่สูงขึ้นในส่วนของส่วนของทุนและอัตราส่วน Sharpe ที่เล็กลง ฉันเดาว่าสมมติฐานความผันผวนที่เป็นบวกเท่ากับความผันผวนเชิงลบ กลยุทธ์บางอย่างอาจมีความผันผวนมากขึ้น คุณต้องตระหนักถึงคุณลักษณะเหล่านี้ WinLoss, ProfitLoss โดยเฉลี่ย - กลยุทธ์จะแตกต่างกันไปในลักษณะ winloss และ average profitloss ของพวกเขา หนึ่งสามารถมีกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มากแม้ว่าจำนวนการสูญเสียการค้าเกินจำนวนธุรกิจการค้าที่ชนะ กลยุทธ์โมเมนตัมมีแนวโน้มที่จะมีรูปแบบนี้เมื่อพวกเขาพึ่งพาจำนวนขนาดใหญ่จำนวนมากเพื่อที่จะทำกำไรได้ กลยุทธ์การพลิกกลับค่าเฉลี่ยมีแนวโน้มที่จะมีโปรไฟล์ที่ไม่เห็นด้วยซึ่งเป็นธุรกิจที่ชนะมากที่สุด แต่ธุรกิจการค้าที่สูญหายอาจรุนแรงมาก การเบิกใช้สูงสุด - การเบิกสูงสุดคือการลดลงเปอร์เซ็นต์เปอร์เซ็นต์สูงสุดโดยรวมโดยรวมในส่วนของส่วนของกลยุทธ์ กลยุทธ์โมเมนตัมเป็นที่รู้จักกันดีที่จะประสบกับช่วงเวลาของการเบิกขยาย (เนื่องจากสตริงของการค้าที่เพิ่มขึ้นจำนวนมากที่สูญเสีย) นักลงทุนจำนวนมากจะยอมแพ้ในช่วงที่มีการเบิกเงินกู้เพิ่มขึ้นแม้ว่าการทดสอบในอดีตจะชี้ให้เห็นว่านี่เป็นธุรกิจตามปกติสำหรับกลยุทธ์ คุณจะต้องกำหนดเปอร์เซ็นต์ของการเบิกเงินกู้ (และช่วงเวลาใด) ที่คุณสามารถยอมรับได้ก่อนที่คุณจะยุติการซื้อขายกลยุทธ์ของคุณ นี่เป็นการตัดสินใจที่เป็นส่วนตัวและต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ CapacityLiquidity - ในระดับค้าปลีกเว้นเสียแต่ว่าคุณจะซื้อขายตราสารที่ไม่มีสภาพคล่องสูงมาก (เช่นหุ้นขนาดเล็ก) คุณจะไม่ต้องห่วงใยกับความสามารถด้านกลยุทธ์มากนัก ความสามารถกำหนดความยืดหยุ่นของกลยุทธ์เพื่อเพิ่มทุน กองทุนป้องกันความเสี่ยงขนาดใหญ่จำนวนมากประสบปัญหาด้านกำลังการผลิตที่สำคัญเนื่องจากกลยุทธ์ของพวกเขาเพิ่มขึ้นในการจัดสรรทุน พารามิเตอร์ - กลยุทธ์บางอย่าง (โดยเฉพาะที่พบในชุมชนการเรียนรู้ด้วยเครื่อง) ต้องมีพารามิเตอร์เป็นจำนวนมาก ทุกพารามิเตอร์พิเศษที่กลยุทธ์ต้องใช้ใบจะมีความเสี่ยงที่จะมีอคติด้านการเพิ่มประสิทธิภาพ (หรือที่เรียกว่า curve-fitting) คุณควรลองและตั้งเป้าหมายที่มีพารามิเตอร์น้อยที่สุดหรือตรวจสอบว่าคุณมีปริมาณข้อมูลเพียงพอที่จะทดสอบกลยุทธ์ของคุณ เกณฑ์มาตรฐาน (Benchmark) - เกือบทุกกลยุทธ์ (ยกเว้นที่มีลักษณะเป็นผลตอบแทนที่แท้จริง) วัดจากเกณฑ์ประสิทธิภาพบางอย่าง เกณฑ์มาตรฐานมักเป็นดัชนีที่บ่งบอกลักษณะตัวอย่างของกลุ่มสินทรัพย์ชั้นต้นที่กลยุทธ์การค้าเข้ามาหากกลยุทธ์การค้าหุ้นขนาดใหญ่ของสหรัฐในตลาดหลักทรัพย์ฯ SP500 จะเป็นเกณฑ์มาตรฐานตามธรรมชาติในการวัดกลยุทธ์ของคุณ คุณจะได้ยินคำว่า alpha และ beta ใช้กับกลยุทธ์ประเภทนี้ เราจะกล่าวถึงค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ในเชิงลึกในบทความภายหลัง โปรดสังเกตว่าเราไม่ได้พูดถึงผลตอบแทนที่แท้จริงของกลยุทธ์ ทำไมถึงเป็นเช่นนี้ผลตอบแทนที่ได้จะให้ข้อมูลที่ จำกัด เกี่ยวกับประสิทธิภาพของยุทธศาสตร์ พวกเขาไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์ความผันผวนมาตรฐานหรือความต้องการด้านเงินทุน ดังนั้นกลยุทธ์จะไม่ค่อยตัดสินในผลตอบแทนของพวกเขาคนเดียว พิจารณาความเสี่ยงของกลยุทธ์ก่อนพิจารณาผลตอบแทน ในขั้นตอนนี้หลายกลยุทธ์ที่พบจากท่อส่งของคุณจะถูกปฏิเสธไม่ให้พ้นมือเนื่องจากไม่เคยมีคุณสมบัติตรงตามความต้องการด้านเงินทุนข้อ จำกัด การใช้ประโยชน์ความคลาดเคลื่อนการเบี่ยงเบนสูงสุดหรือความผันผวนของค่าใช้จ่าย ขณะนี้คุณสามารถพิจารณากลยุทธ์ที่มีอยู่เพื่อทดสอบย้อนหลังได้ อย่างไรก็ตามก่อนหน้านี้จะเป็นไปได้เราจำเป็นต้องพิจารณาเกณฑ์การปฏิเสธครั้งสุดท้ายนั่นคือข้อมูลประวัติที่มีอยู่เพื่อทดสอบกลยุทธ์เหล่านี้ การได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในปัจจุบันความกว้างของข้อกำหนดด้านเทคนิคในชั้นสินทรัพย์สำหรับการจัดเก็บข้อมูลในอดีตเป็นเรื่องสำคัญ เพื่อที่จะยังคงสามารถแข่งขันได้ทั้งฝ่ายซื้อ (ฝั่ง) และด้านการขาย (ธนาคารเพื่อการลงทุน) ลงทุนอย่างมากในโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคนิค มีความจำเป็นที่ต้องพิจารณาถึงความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรามีความสนใจในความถูกต้องตรงเวลาและความต้องการในการจัดเก็บข้อมูล ตอนนี้ผมจะสรุปสาระสำคัญของการได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์และวิธีการเก็บข้อมูล น่าเสียดายว่านี่เป็นหัวข้อที่มีความลึกและเป็นเทคนิคดังนั้นฉันจึงไม่สามารถพูดทุกอย่างได้ในบทความนี้ อย่างไรก็ตามในตอนนี้ฉันจะเขียนมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้เนื่องจากประสบการณ์ทางอุตสาหกรรมในอุตสาหกรรมการเงินของฉันเป็นส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการเก็บข้อมูลและการเข้าถึงข้อมูลทางการเงิน ในส่วนก่อนหน้านี้เราได้จัดทำแผนกลยุทธ์ที่ช่วยให้เราสามารถปฏิเสธกลยุทธ์บางอย่างตามเกณฑ์การปฏิเสธของเราเอง ในส่วนนี้เราจะกรองกลยุทธ์เพิ่มเติมตามการตั้งค่าของเราเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ผ่านมา ข้อพิจารณาหลัก (โดยเฉพาะในระดับผู้ประกอบการค้าปลีก) คือค่าใช้จ่ายของข้อมูลความต้องการพื้นที่จัดเก็บและระดับความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของคุณ นอกจากนี้เรายังต้องหารือข้อมูลประเภทต่างๆที่มีอยู่และการพิจารณาที่แตกต่างกันซึ่งข้อมูลแต่ละประเภทจะกำหนดให้กับเรา เริ่มต้นด้วยการพูดถึงประเภทของข้อมูลที่พร้อมใช้งานและประเด็นสำคัญที่เราต้องคำนึงถึง: ข้อมูลพื้นฐาน - รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มเศรษฐกิจมหภาคเช่นอัตราดอกเบี้ยตัวเลขเงินเฟ้อการดำเนินการขององค์กร (การจ่ายเงินปันผลหุ้นหุ้น) เอกสารที่ยื่นต่อ SEC บัญชี บริษัท ตัวเลขกำไรรายงานเกี่ยวกับพืชข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยา ฯลฯ ข้อมูลนี้มักใช้ในการกำหนดมูลค่าของ บริษัท หรือสินทรัพย์อื่น ๆ โดยพื้นฐานเช่นการคาดการณ์กระแสเงินสดในอนาคต ไม่รวมถึงชุดราคาหุ้น ข้อมูลพื้นฐานบางอย่างสามารถใช้ได้อย่างอิสระจากเว็บไซต์ของรัฐบาล ข้อมูลพื้นฐานทางประวัติศาสตร์ในระยะยาวอื่น ๆ อาจมีราคาแพงมาก ข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลมักไม่มีขนาดใหญ่โดยเฉพาะเว้นแต่จะได้มีการศึกษาหลายพัน บริษัท ในครั้งเดียว ข้อมูลข่าว - ข้อมูลข่าวสารมักเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ ประกอบด้วยบทความโพสต์บล็อกโพสต์ไมโครบล็อก (ทวีต) และบทวิจารณ์ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรเช่นการจำแนกประเภทมักใช้เพื่อตีความความรู้สึก ข้อมูลนี้มักเป็นอิสระหรือมีราคาถูกด้วยการสมัครสมาชิกสื่อต่างๆ ฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL ใหม่ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบไม่มีโครงสร้างนี้ ข้อมูลราคาสินทรัพย์ - นี่คือโดเมนข้อมูลแบบดั้งเดิมของระบบควอนตัม ประกอบด้วยชุดเวลาของราคาสินทรัพย์ หุ้น (หุ้น) ผลิตภัณฑ์ตราสารหนี้ (พันธบัตร) สินค้าโภคภัณฑ์และราคาปริวรรตเงินตราทั้งหมดนั่งอยู่ในชั้นนี้ ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในแต่ละวันมักจะง่ายกว่าที่จะได้รับสำหรับประเภทสินทรัพย์ที่ง่ายกว่าเช่นหุ้น อย่างไรก็ตามเมื่อความแม่นยำและความสะอาดรวมอยู่และลบความลำเอียงทางสถิติข้อมูลอาจมีราคาแพง นอกจากนี้ข้อมูลชุดข้อมูลตามเวลามีข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาข้อมูลระหว่างวัน ตราสารทางการเงิน - หุ้นกู้พันธบัตรและฟิวเจอร์สและตัวเลือกตราสารอนุพันธ์ที่แปลกใหม่มีลักษณะและพารามิเตอร์แตกต่างกันมาก จึงไม่มีขนาดใดเหมาะกับโครงสร้างฐานข้อมูลทั้งหมดที่สามารถรองรับได้ ต้องระมัดระวังอย่างมากในการออกแบบและใช้โครงสร้างฐานข้อมูลสำหรับเครื่องมือทางการเงินต่างๆ เราจะหารือเกี่ยวกับสถานการณ์เมื่อเรามาสร้างฐานข้อมูลหลักของหลักทรัพย์ในบทความในอนาคต ความถี่ - ความถี่ของข้อมูลมีค่ามากขึ้นค่าใช้จ่ายและความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลมากขึ้น สำหรับกลยุทธ์ความถี่ต่ำข้อมูลประจำวันก็เพียงพอแล้ว สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงอาจจำเป็นต้องได้รับข้อมูลระดับขีดฆ่าและสำเนาทางประวัติศาสตร์ของข้อมูลหนังสือสั่งซื้อขายแลกเปลี่ยนโดยเฉพาะ การใช้เครื่องมือจัดเก็บข้อมูลประเภทนี้เป็นเทคโนโลยีที่เข้มข้นมากและเหมาะสำหรับผู้ที่มีพื้นฐานทางเทคนิคที่เข้มแข็ง Benchmarks - กลยุทธ์ที่อธิบายไว้ข้างต้นมักจะถูกเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน นี้มักจะปรากฏตัวเองเป็นชุดเวลาทางการเงินเพิ่มเติม สำหรับตลาดหุ้นนี้มักเป็นดัชนีอ้างอิงระดับชาติเช่น SP500 index (US) หรือ FTSE100 (UK) สำหรับกองทุนตราสารหนี้จะเป็นประโยชน์เปรียบเทียบกับตะกร้าของพันธบัตรหรือผลิตภัณฑ์ตราสารหนี้ อัตราดอกเบี้ยที่ปราศจากความเสี่ยง (เช่นอัตราดอกเบี้ยที่เหมาะสม) เป็นอีกหนึ่งเกณฑ์มาตรฐานที่ยอมรับกันอย่างกว้างขวาง หมวดหมู่ประเภทสินทรัพย์ทั้งหมดมีเกณฑ์มาตรฐานที่น่าพอใจดังนั้นจึงจำเป็นต้องศึกษาข้อมูลนี้ตามยุทธวิธีเฉพาะของคุณหากคุณต้องการได้รับความสนใจในกลยุทธ์ของคุณจากภายนอก เทคโนโลยี - เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังศูนย์เก็บข้อมูลทางการเงินมีความซับซ้อน บทความนี้สามารถขูดขีดพื้นผิวเกี่ยวกับสิ่งที่เกี่ยวข้องกับการสร้างได้เท่านั้น อย่างไรก็ตามจะใช้ศูนย์กลางของเครื่องมือฐานข้อมูลเช่นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เช่น MySQL, SQL Server, Oracle หรือ Document Storage Engine (เช่น NoSQL) นี่เข้าถึงผ่านทางรหัสแอ็พพลิเคชันทางธุรกิจที่สืบค้นฐานข้อมูลและให้การเข้าถึงเครื่องมือภายนอกเช่น MATLAB, R หรือ Excel บ่อยครั้งที่ตรรกะทางธุรกิจนี้เขียนขึ้นใน C, C, Java หรือ Python นอกจากนี้คุณยังต้องโฮสต์ข้อมูลนี้ไว้ที่ใดแห่งหนึ่งไม่ว่าจะเป็นบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลของคุณเองหรือจากระยะไกลผ่านทางเซิร์ฟเวอร์อินเทอร์เน็ต ผลิตภัณฑ์เช่น Amazon Web Services ทำให้ราคานี้ง่ายและราคาถูกกว่าในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังคงต้องใช้ความชำนาญทางเทคนิคอย่างมีนัยสำคัญเพื่อให้บรรลุผลอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถมองเห็นได้เมื่อมีการระบุกลยุทธ์ผ่านทางท่อแล้วจะต้องมีการประเมินความพร้อมใช้จ่ายค่าใช้จ่ายความซับซ้อนและรายละเอียดการดำเนินการของชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง คุณอาจพบว่าจำเป็นต้องปฏิเสธกลยุทธ์โดยพิจารณาจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ นี่คือพื้นที่ขนาดใหญ่และทีมงานของ PhDs ทำงานที่กองทุนขนาดใหญ่ทำให้แน่ใจว่าราคาถูกต้องและทันเวลา อย่าประมาทความยากลำบากในการสร้างศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับวัตถุประสงค์ในการทำ backtesting ของคุณฉันต้องการกล่าว แต่อย่างไรก็ตามแพลตฟอร์ม backtesting จำนวนมากสามารถให้ข้อมูลนี้แก่คุณโดยอัตโนมัติได้โดยเสียค่าใช้จ่าย ดังนั้นคุณจะต้องใช้ความเจ็บปวดจากการดำเนินงานเป็นอย่างมากและคุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การใช้กลยุทธ์และการเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างหมดจด เครื่องมือเช่น TradeStation มีคุณสมบัตินี้ อย่างไรก็ตามมุมมองส่วนบุคคลของฉันคือการใช้งานให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ภายในและหลีกเลี่ยงการเอาต์ซอร์สส่วนของสแต็คให้กับผู้จัดจำหน่ายซอฟต์แวร์ ฉันชอบกลยุทธ์ที่มีความถี่สูงกว่าเนื่องจากอัตราส่วน Sharpe ที่น่าสนใจยิ่งกว่า แต่พวกเขามักจะแน่นแฟ้นกับกลุ่มเทคโนโลยีซึ่งการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเป็นสิ่งสำคัญ ขณะนี้เราได้กล่าวถึงประเด็นต่างๆที่เกี่ยวกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์แล้วถึงเวลาที่เราจะเริ่มใช้กลยุทธ์ของเราในเครื่องมือ backtesting นี้จะเป็นเรื่องของบทความอื่น ๆ เนื่องจากเป็นพื้นที่ขนาดใหญ่ของการสนทนาเพียงการเริ่มต้นกับการค้าเชิงปริมาณขั้นตอนการซื้อขาย 101 Algorithmic อยู่ที่นี่อยู่ ดูซีเอ็นบีซีและดูชั้นว่างของตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์กที่มีชื่อเสียงครั้งหนึ่ง พันล้านหุ้นยังซื้อขายบนพื้นในแต่ละวัน แต่ส่วนใหญ่ของคำสั่งซื้อและขายนั้นทำโดยคอมพิวเตอร์ ไปเป็นวันที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดผู้ผลิตหรือนักธุรกิจชั้นนำ8282 Let8217 ค้นพบว่าอัลกอริธึมการค้าสามารถทำอะไรได้บ้างและคุณจะกลายเป็นนักพัฒนาหรือนักพัฒนาคนใดได้อย่างไร การค้าอัลกอริธึมการค้าอัลกอริทึมเป็นกระบวนการที่ใช้คอมพิวเตอร์เพื่อวางธุรกิจการค้าอย่างสมบูรณ์แบบ ประโยชน์ที่สำคัญคือคอมพิวเตอร์และอัลกอริทึมไม่เคยแบ่งกฎของคุณ วิธีนี้มักเรียกว่า Algo Trading รูปแบบอื่น ๆ ได้แก่ การซื้อขายอัตโนมัติและการซื้อขายกล่องดำ การซื้อขายความถี่สูงหรือ HFT เป็นรูปแบบเฉพาะของการค้าอัลกอริทึม เพื่อให้ภาพที่สมบูรณ์เราควรพูดถึงการซื้อขายในกล่องสีเทา กล่องสีดำช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถตัดสินใจได้ 100 ครั้ง กล่องสีเทาช่วยให้สามารถตัดสินใจได้โดยผู้ประกอบการค้า การค้าขายของ Algo เป็นสิ่งที่น่าสนใจและลึกลับ แต่ก็หมายถึงความคิดทางการค้าของคุณจะดำเนินการได้อย่างไม่มีที่ติ คอมพิวเตอร์จะทำงานทั้งหมดหลังจากที่คุณป้อนเกณฑ์ของคุณแล้ว สังเกตเห็นว่าสถานที่ค้าขายได้อย่างสมบูรณ์และดำเนินการได้อย่างไม่มีที่ติ เมื่อเราพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการซื้อขายเป้าหมายของเราคือการเขียนโปรแกรมตามกลยุทธ์ของเรา 100 ครั้ง อัลโกเป็นชุดของเกณฑ์เฉพาะที่: 1: ค้นหาธุรกิจการค้าที่ตรงกับขอบของเรา 2: ระบุเกณฑ์การเข้ารายการที่กำหนดไว้ล่วงหน้า 3: วางรายการการค้า 4: วิเคราะห์และติดตามการเคลื่อนไหวราคาเสนอราคาข้อเสนอและธุรกรรม 5: ระบุเกณฑ์การออกจากระบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า 6: วางคำสั่งซื้อออกเพื่อทำการค้า ขั้นตอนที่ 1 มีความสำคัญต่อกระบวนการนี้ ขอบที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนระบุโอกาส คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ Today8217s ช่วยให้ผู้ค้าเช่นเราสามารถตรวจสอบและโอกาสทางการค้าได้ก่อนหน้านี้เฉพาะกับสถาบันการเงินขนาดใหญ่เท่านั้น กลยุทธ์อัลกอร์แบบง่ายๆมีลักษณะดังนี้ A) ซื้อสัญญาหนึ่งครั้ง (หรือ 100 หุ้นถ้าซื้อขายหุ้น) เมื่อราคาซื้อขายสุดท้ายสูงกว่าวันก่อนหน้านี้สูงมาก B) ขายตำแหน่งใหม่ทุกครั้งที่ราคามีการลดลง 0.35 อัลกอริธึมนี้บริสุทธิ์ ไม่มีการคัดเลือกเพื่อปรับแต่งขอบ ผู้ผ่านการคัดเลือกอาจเป็น: ราคาสุดท้ายต้องสูงกว่าราคาเปิดในวันนี้ ราคาสุดท้ายต้องสูงกว่าค่าเฉลี่ยของวันก่อนหน้าที่สูง 821 วินาทีเป็นเวลาอย่างน้อย 30 นาที ราคาสุดท้ายต้องสูงกว่าราคาเปิดในวันแรกของเดือน SPY ETF ต้องเป็นบวกสุทธิในวันนี้ การพัฒนาขอบและแปลงเป็นรหัสโปรแกรมเป็นที่ที่เงินจะได้รับในการซื้อขาย algorithmic ผู้คัดเลือกบังคับให้มีการดำเนินการด้านราคาและปริมาณที่จะคลี่ตามแผนของเราหรือเราไม่ได้เข้าสู่การค้าใหม่ การพัฒนากลยุทธ์อัลกอริทึมมีการเติบโตเร็วกว่าคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลในช่วงต้นทศวรรษที่ 19808217 ปัจจุบันมีการคาดการณ์ว่าการซื้อขายในตลาดตราสารทุนของสหรัฐฯทั้งหมด 70 แห่งดำเนินการโดยคอมพิวเตอร์ ไม่เคยมีเวลาดีกว่าที่จะเป็นนักขายหรือนักพัฒนาคนอื่น เพื่อให้การเติบโตในมุมมองการค้นหาของ Google เมื่อ 8220algo trading8221 ให้ผลตอบแทนมากกว่า 1.2 ล้านผลการค้นหา การค้นหาโดยใช้ Google Trends สำหรับคำ 8220algo8221 และ 8220HFT8221 มีมากกว่าสองเท่าในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา วิธีการพัฒนากลยุทธ์ Algorithmic กำไร Algo ขอบชนะหมายความว่าคุณได้ระบุช่วงเวลาในราคาปริมาณและเวลาที่เกิดขึ้นบ่อยกว่าไม่ ระยะเวลาการซื้อขายคือความคาดหวังทางการค้า คุณกำลังหาเหตุผลในการจัดสรรเงินทุนเพราะคุณเชื่อว่ากำไรที่อาจเกิดขึ้นมีมูลค่าความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น กลยุทธ์และโปรแกรมการซื้อขายอัลกอริทึมสแกนข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่และดำเนินการเทรดเมื่อขอบของคุณถูกต้อง การระบุขอบค่อนข้างง่าย การเลือกตัวคัดเลือกที่ดีที่สุดที่ตรงกับเป้าหมายทรัพยากรและทุนของคุณคือจุดที่อัลมาเป็นพิเศษ มีสามวิธีปฏิบัติที่ดีที่สุดในการตรวจสอบความถูกต้องของกลยุทธ์ของคุณ: การจำลองการซื้อขายแบบย้อนกลับการซื้อขายแบบสดการค้า Algo Trading Development: วิธีตรวจสอบความถูกต้องของการทดสอบ Back-test กลยุทธ์ algo เกี่ยวข้องกับการจำลองประสิทธิภาพของกลยุทธ์การซื้อขายโดยใช้ข้อมูลในอดีต ซึ่งหมายความว่าคุณทดสอบกลยุทธ์โดยใช้การดำเนินการด้านราคาซึ่งเกิดขึ้นแล้วรูปแบบการตรวจสอบความถูกต้องนี้ทำให้คุณมีโอกาสประเมินประสิทธิภาพของขอบ กลับการทดสอบอัลกอร์ของคุณเป็นจุดเริ่มต้น ไม่ควรใช้เป็นการตรวจสอบขั้นสุดท้าย แต่จะทำงานได้ดีเพื่อพิจารณาว่าขอบของคุณมีคุณค่าหรือไม่อย่างไร ข้อควรระวังในการพิจารณาด้วยการทดสอบย้อนกลับและการวิเคราะห์ผลลัพธ์ของคุณคือจุดอ่อนของการเพิ่มประสิทธิภาพ It8217s กำลังพยายามปรับแต่งอัลกอร์ของคุณเพื่อให้ตรงกับข้อมูลก่อนหน้านี้ดังนั้นจึงสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจ นี่คือกับดักแห่งความสมบูรณ์แบบ เมื่อคุณตรวจสอบเบื้องต้นแล้วให้เข้าสู่การซื้อขายแบบจำลอง การค้าจำลองติดตามกลยุทธ์ Algo ของคุณเทียบกับข้อมูลตลาดแบบสด คุณได้รับผลและข้อเสนอแนะโดยไม่ได้รับประโยชน์จากการรู้ผลของการดำเนินการด้านราคา ในสาระสำคัญคุณไม่สามารถเลือกวันที่สมบูรณ์แบบเพื่อตรวจสอบขอบของคุณได้ ขั้นตอนนี้เห็นได้ชัดช้ากว่าเพราะคุณสามารถทดสอบได้เพียงวันละครั้งเท่านั้น ประโยชน์คือคุณไม่สามารถปรับแต่งในการมองย้อนกลับ คุณสามารถใช้กลยุทธ์ algo ของคุณได้ตลอดทั้งวันและตรวจดูข้อมูลเพื่อดูการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ การซื้อขายแบบสดเพื่อยืนยันกลยุทธ์ algo ของคุณคือวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการตรวจสอบความถูกต้อง คุณได้รับข้อเสนอแนะที่แสดงการประหารชีวิตที่เกิดขึ้นจริงและวิธีการที่โปรแกรมการซื้อขายของคุณดำเนินการภายใต้สภาวะตลาดที่สำคัญทั้งสองด้านของสภาพคล่องและความผันผวน การทดสอบอัลกอริธึมที่ใช้กับสภาพคล่องและความผันผวนในขณะที่การค้าขายที่มีคุณค่าการทดสอบย้อนกลับและการซื้อขายแบบจำลองจะให้ข้อเสนอแนะสำหรับธุรกิจการค้าที่ไม่เคยเกิดขึ้น นี้สามารถให้ความหวังเท็จ เนื่องจากการทดสอบย้อนกลับและการซื้อขายแบบจำลองไม่สามารถเพิ่มหรือลบหุ้นออกจากตลาดคุณจะไม่มีทางรู้ประสิทธิภาพอย่างแท้จริงจนกว่าคุณจะพยายามค้าที่มีปฏิสัมพันธ์กับหุ้นที่มีอยู่ในตลาด สภาพคล่องระบุถึงความง่ายที่คุณสามารถดำเนินการซื้อขายได้เนื่องจากมีหุ้นที่ยกมาจากการเสนอราคาหรือถามและการโอนเงินและการทำธุรกรรมเกิดขึ้น คุณจะเห็นสิ่งนี้เกิดขึ้นใน 8220tape.8221 ในขณะที่คุณพัฒนาและทดสอบกลยุทธ์ algorithmic คุณต้องคำนึงถึงขนาดของสัญญา (หรือขนาดที่ใช้ร่วมกัน) ที่คุณวางแผนจะทำเพื่อการค้าและความสะดวกในการดำเนินการนี้ สภาพคล่องน้อยกลยุทธ์การค้าของคุณจะต้องพิจารณา 8220slippage8221 ในประสิทธิภาพ การเลื่อนไถลหมายถึงคุณคาดว่าจะไม่ได้รับราคาที่สมบูรณ์แบบที่คุณได้รับในขณะที่การทดสอบกลับหรือการซื้อขายแบบจำลอง คำสั่งซื้อขนาดใหญ่ที่ไม่มีสภาพคล่องอาจเป็นภัยพิบัติการลื่นไถล ความผันผวนหมายถึงความเร็วและระยะทางเท่าใดการเคลื่อนย้ายความปลอดภัยภายในระยะเวลาที่กำหนด ในศัพท์แสงการค้าหลายคนที่ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคกำหนดความผันผวนโดยใช้ตัวบ่งชี้ Average True Range หรือ 8220ATR8221 ATR จะกำหนดว่าการรักษาความปลอดภัยจากระดับสูงถึงต่ำในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่น ATR ของ BOA Bank of America คือ. 58 ในช่วง 14 วันที่ผ่านมา ATR สำหรับ AMZN, Amazon เท่ากับ 27.52 นี่หมายความว่าถ้าคุณกำลังซื้อขาย AMZN การชิงช้าจะกว้างมากและขนาดของหุ้นต้องตรงกับความเสี่ยงของคุณ เช่นเดียวกับสัญญาซื้อขายล่วงหน้า การซื้อขาย SampP 500 แตกต่างจากการซื้อขาย Eurodollar มาก สภาพคล่องและความผันผวนเป็นองค์ประกอบหลักที่ต้องพิจารณาเมื่อตรวจสอบความถูกต้องของคุณ กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมมีหลายพันกลยุทธ์การค้าอัลกอริธึมที่มีศักยภาพโดยมีจุดเริ่มต้นที่สำคัญที่สุดในการเริ่มต้นการเดินทางคือ Trend Next Algos: ขอบของคุณจะถูกกำหนดโดยระบุทิศทางที่ชัดเจนในการสั่งซื้อการไหล ขอบนี้อาจใช้เวลาหลายเดือนหรือมากกว่านาที กุญแจสู่ความสำเร็จด้วยกลยุทธ์นี้คือการกำหนดกรอบเวลาให้ใช้งาน มีวัตถุประสงค์เพื่อเลือกด้านข้างจากนั้นเลือกจุดที่จะเข้า กรอบเวลาที่สั้นกว่านี้คุณจะค้าได้บ่อยกว่าเนื่องจากแนวโน้มจะเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วและคุณจะได้รับสัญญาณมากขึ้น กลยุทธ์ Algo Based Based Momentum-Based Momentum algos มองหาสัญญา Futures ที่จะเคลื่อนไหวได้อย่างรวดเร็วในทิศทางเดียวกับปริมาณการซื้อขายที่สูง ขอบนี้พยายามอย่างรวดเร็วป้อนในช่วงหยุดชั่วคราวขี่โมเมนตัมและจากนั้นออกในการหยุดต่อไป อัลมาไม่ได้เป็นผู้ชนะที่ยิ่งใหญ่ ด้านบวกก็ไม่ควรมีผู้แพ้ใหญ่อย่างใดอย่างหนึ่ง กลยุทธ์โมเมนตัมในทิศทางของการไหลของคำสั่งโดยทั่วไปจะถือเป็นสมาร์ทซื้อขาย กลยุทธ์ Counter-Trend Algo: กลยุทธ์นี้มักจะระบุจุดอิ่มตัวในโมเมนตัมและการย้าย 8220fades8221 แทนการซื้อขายด้วยโมเมนตัม เทรนด์เคาน์เตอร์เทรนด์เป็นรูปแบบเฉพาะของการจัดสรรทุนและไม่ใช่เพื่อความอ่อนแอของหัวใจ คำแถลงครั้งสุดท้ายนี้เป็นความจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากอัลกอริทึมมีช่วงเวลาหนึ่งที่เกิดขึ้นเมื่อการกระทำด้านราคามีจังหวะการไหลย้อนกลับมาดี หากคุณตกอยู่ในภาวะสูญเสียโอกาสที่คุณจะทำได้ 8220 ออกจากตำแหน่งที่ขาดทุน 8221 Algos มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมาก โลกที่ขับเคลื่อนโดย AlgoR ทั้งหมดจะเห็นว่ามีหลายอัลกอริธึมเรียกโปรแกรมในเวลาเดียวกันและราคาจะระเบิดหรือฝังอยู่ในทิศทางเดียว ปล่อยให้ไม่มีการชดเชยสำหรับนักเต้นสมัยใหม่เคาน์เตอร์ กลับไปใช้กลยุทธ์ Mean Algo: ลองจินตนาการว่ายางรัดที่ขยายไปยัง 822010.8221 เมื่อได้รับที่ไกลจะดึงกลับหรือย้อนกลับไปยังระยะทางปกติ it8217s นี่เป็นการพลิกกลับไปสู่การค้าขายโดยเฉลี่ย อัลมาดริดของคุณ dissects ข้อมูลและคำสั่งสถานที่เมื่อสัญญา futures ขยายเกินหมายถึงยุค 827 เป้าหมายของการค้านี้คือการเข้าสู่ตลาดในราคาที่สูงมากซึ่งคาดการณ์ถึงการกลับรายการที่ทำกำไรได้ Scalping Algo Strategies: ตลาดบางแห่งมีโอกาสติดตามผู้ซื้อและผู้ขายรายใหญ่ ๆ กลยุทธ์ที่นี่คือการ 8220 จับกุมการแพร่กระจาย.8221ซึ่งหมายความว่าการซื้อในราคาเสนอและจากนั้นการขายในข้อเสนอเพื่อหากำไรของเห็บไม่กี่ อัลกอร์กลยุทธ์นี้เป็นขนมปังและเนยเป็นเวลาหลายวัน tradersfloor traders ตลอดหลายปี การแพร่กระจายที่ทวีความรุนแรงขึ้นและคอมพิวเตอร์เร็วขึ้นทำให้ความท้าทายสำหรับผู้ประกอบการค้าด้วยตนเอง ประตูเดียวปิดและประตูเดียวเปิดโอกาสการขยายระบบได้เปิดขึ้นสำหรับนักพัฒนาและผู้ค้าอัจฉริยะอัจฉริยะ HFT High Frequency Trading Algos: นี่คืออัลกอได้รับการประชาสัมพันธ์ทั้งหมด เครื่องรับเงินสำหรับพ่อมดเชิงควอนท์ที่มีสิทธิพิเศษ โปรแกรม HFT ทำงานภายในสอง mili วินาทีและต้องการสิ่งที่เรียกว่า 8220co-located8221 servers ใกล้แลกเปลี่ยน ความเร็วของการดำเนินการมีความสำคัญต่อความสำเร็จ สรุปกลยุทธ์ Algo: อุตสาหกรรมที่มีการขยายตัวของการค้าขายทางคอมพิวเตอร์ที่ขยายตัวเป็นภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปซึ่งดูเหมือนจะไม่มีขอบเขตประหยัดจินตนาการและความเร็วในการประมวลผล บรรทัดล่างมีวิธีอธิบายการซื้อขายแบบอัลกอริธึมเป็นล้านวิธีและอาจดูน่ากลัว แต่คนที่แต่งตัวประหลาด 8222 สามารถและควรพยายามแข่งขัน การเข้าถึงโปรแกรมเมอร์ที่ปรึกษาการเข้าถึงความเร็วสูงและคอมพิวเตอร์เซิร์ฟเวอร์ที่มีประสิทธิภาพอยู่ไม่ไกลจากคุณ สำหรับศัพท์แสงทั้งหมดของผู้ค้าแฟนซีนี่เป็นเพียงการซื้อขายอัตโนมัติเท่านั้น It8217s เป็นเรื่องของกรอบเวลาของคุณ Visual Programming Language for Algo Trading คลิกที่ภาพเพื่อขยายมุมมองภาษา Visual การเขียนโปรแกรมช่วยให้ฟิวเจอร์สและตัวเลือกการค้าในการออกแบบสร้างและปรับใช้อัลกอริทึมการซื้อขายความถี่สูงอัตโนมัติโดยไม่ต้องเขียนบรรทัดเดียวของรหัส ด้วยอินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ใช้งานง่ายผู้ใช้จะใช้บล็อคเพื่อสร้างการออกแบบวงจรเหมือนบนหน้าจอคอมพิวเตอร์ของตน ภาษาและโปรแกรมมีความยืดหยุ่นในการออกแบบกลยุทธ์ของคุณเองและโอกาสในการศึกษาและใช้กลยุทธ์ที่ทำไว้ล่วงหน้า ภาษาการเขียนโปรแกรมภาษาที่ต้องการสำหรับ Professor Algo consultantsand คู่ค้าที่ผ่านการรับรองคือ Algo Design Lab by TT เมื่อมีการปรับใช้กลยุทธ์ ADL ไปยังเซิร์ฟเวอร์การค้ากลยุทธ์จะถูกรวบรวมและทำงานเหมือนกับว่าเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ADL ทำให้การออกแบบอัลกอรึทึมเข้าถึงได้ทุกคนไม่ใช่เฉพาะโปรแกรมเมอร์ขั้นสูง ADL มีมาตรการด้านความปลอดภัย (ในขณะออกแบบและเวลาทำงาน) ที่ไม่สามารถใช้งานได้ในบริบทของการเขียนโปรแกรมแบบเดิมซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงและเวลาที่ต้องใช้ในการออกแบบสร้างและทดสอบโปรแกรมในขณะที่ให้สภาพแวดล้อมในการซื้อขายที่ปลอดภัยยิ่งขึ้น คลิกภาพเพื่อขยายมุมมองสิ่งที่เคยใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ตอนนี้ใช้เวลาเป็นนาที นอกจากนี้ด้วยการจัดการการเขียนโค้ด 8220 ให้กับฉาก 8221 สำหรับผู้ใช้แล้ว ADL ช่วยลดความเสี่ยงสำหรับผู้ค้า บริษัท การค้าและการแลกเปลี่ยน 8211 โดยเฉพาะสำหรับการซื้อขายอัตโนมัติแบบความถี่สูง Professor Algo หมายเหตุ: ภาษาโปรแกรมวิชวลโฟกัสคือโปรแกรมการรับรองของ ADL ดูวิดีโอเริ่มต้นอย่างรวดเร็วด้านล่างเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม ภาษาการค้า Algo สำหรับ Coders และนักพัฒนา Java เป็นที่นิยมและมีเหตุผลที่ดี ภาษาที่มีความซับซ้อนนี้สร้างขึ้นเพื่อประโยชน์หลัก ๆ ของคุณรหัสโปรแกรมหนึ่งครั้งและคุณสามารถผสานรวมได้อย่างลงตัวในทุกแพลตฟอร์ม ข้อดีอีกอย่างหนึ่งคือการเพิ่มขึ้นของภาษา Java8217s เป็นภาษาที่ใช้งานง่าย (สำหรับผู้เขียนโค้ด) และเชื่อถือได้ สามารถแก้ปัญหาได้ซึ่งจะให้ความสำคัญกับการตรวจสอบข้อผิดพลาด ปัญหาที่จะไม่ปรากฏจนกว่าจะถึงเวลาดำเนินการเมื่อใช้ภาษาอื่นพบได้อย่างรวดเร็วด้วย Java Python เรียกว่าภาษาเชิงวัตถุ ภาษาเขียนโปรแกรมมีการโต้ตอบและแบบพกพาซึ่งทำให้ง่ายต่อการทำงานร่วมกับ (สำหรับโปรแกรมเมอร์มืออาชีพ) โครงสร้างการเขียนโปรแกรมมีการจัดระเบียบไว้ซึ่งหมายความว่า coders มานานสามารถปรับตัวได้อย่างรวดเร็วและเริ่มต้นผลิตโปรแกรมด้วย Python ภาษาทั่วไปนี้มักใช้ในการเขียนโปรแกรมระบบและเป็นที่นิยมอย่างมาก C เป็นภาษาขั้นสูงที่ไม่เหมาะสำหรับมือใหม่ ได้รับการออกแบบโดยมีอคติต่อการเขียนโปรแกรมระบบและระบบฝังตัวระบบทรัพยากรที่ จำกัด และทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นในการใช้งานเป็นจุดเด่นในการออกแบบ ดูวิดีโอเริ่มต้นอย่างรวดเร็วดูว่าภาษาการเขียนโปรแกรมแบบง่ายช่วยให้คุณสามารถเริ่มต้นใช้งาน Trading8230 แบบอัลกอริทึมได้อย่างไร

No comments:

Post a comment