AlgoTrader memungkinkan perusahaan dagang mengotomatisasi strategi perdagangan kuantitatif yang kompleks dalam forex, opsi, futures, saham, ETF dan pasar komoditas. Tidak seperti platform perdagangan algoritmik lainnya, ia memiliki arsitektur open-source yang kuat, yang memungkinkan kustomisasi untuk kebutuhan khusus pelanggan. AlgoTrader adalah bank investasi canggih, hedge fund dan pedagang proprietary telah menunggu. Otomatis Setiap strategi perdagangan kuantitatif dapat sepenuhnya otomatis. Cepat volume tinggi data pasar secara otomatis diproses, dianalisis, dan ditindaklanjuti pada kecepatan ultra-tinggi. Arsitektur open-source yang dapat disesuaikan dapat disesuaikan untuk kebutuhan khusus pengguna. Biaya-Efektif Perdagangan otomatis dan fitur built-in mengurangi biaya. Reliable Dibangun pada arsitektur yang paling kuat dan teknologi mutakhir. Panduan Lengkap Komprehensif yang lengkap tersedia untuk pemasangan dan penyesuaian. Pelatihan dan konsultasi di tempat dan jarak jauh tersedia. AlgoTrader Cara Kerja Strategi perdagangan berbasis aturan dapat sepenuhnya otomatis: Data pasar elektronik tiba. Data diteruskan ke strategi trading yang berjalan di dalam AlgoTrader. Strategi perdagangan menganalisis, menyaring dan mengolah data pasar dan menciptakan sinyal perdagangan. Berdasarkan sinyal perdagangan, tindakan dilakukan (misalnya, menempatkan pesanan atau menutup posisi). Pesanan dikirim ke pasar masing-masing. Konsultasi dan pelatihan di tempat dan jarak jauh: Otomasi dan migrasi strategi yang ada Memperbaiki dan mengoptimalkan strategi yang ada Prototyping dan mendukung strategi baru Mengembangkan fungsionalitas yang disesuaikan Dokumentasi dan panduan pengguna yang komprehensif AlgoTrader 3.1 mengintegrasikan InfluxDB Jan-20-2017 AlgoTrader mengintegrasikan InfluxDB untuk penyimpanan pasar hidup dan historis. data. Dengan ribuan kutu InfluxDB dapat disimpan dan digunakan untuk pengujian kembali. Memperkenalkan AlgoTrader 3.0 8211 AlgoTrader Paling Kuat Namun Apr-07-2016 AlgoTrader 3.0 telah dirilis. Rilis ini mencakup HTML5 Frontend yang baru, penyebaran satu klik dengan Docker, tiga Algoritma Eksekusi yang baru dan Laporan Uji Kembali berbasis Excel Memperkenalkan AlgoTrader One-Click Installation oleh Docker Mar-15-2016 AlgoTrader 3.0 memperkenalkan satu klik strategi perdagangan instalasi yang didukung oleh Testimonial Docker Clientrsquos Vontobel menghargai arsitektur AlgoTrader yang terbuka dan dapat diperluas serta penggunaan komponen open source standar yang umum digunakan seperti Esper dan Spring. Benjamin Huber, Kepala Algo Trading 038 Smart Order Routing, Bank Vontobel AG, Zrich Kami sangat terkesan dengan kemampuan AlgoTrader8217 dalam hal pengembangan strategi dan fleksibilitas teknis. AlgoTrader adalah teknologi kunci yang memungkinkan kita untuk menukar beberapa strategi berbasis VIX Future dan Option secara paralel. Raimond Schuster, Anggota Dewan Eksekutif, ISP Securities AG, Persyaratan Lisensi Zrich AlgoTrader PERSYARATAN DAN KETENTUAN PERJANJIAN LISENSI PENGGUNA INI (8220AGREEMENT8221) PEMERIKSAAN PENGGUNAAN PERANGKAT LUNAK INI KECUALI ANDA DAN PEMBERI LISENSI TELAH MELAKSANAKAN PERJANJIAN LISENSI YANG TERPISAH YANG TERTULIS MENGENAI ANDA PENGGUNAAN PERANGKAT LUNAK INI. Pemberi Lisensi bersedia melisensikan Perangkat Lunak ini kepada Anda hanya dengan syarat Anda menerima semua persyaratan yang tercantum dalam Perjanjian ini. Dengan menandatangani Perjanjian ini atau dengan mendownload, menginstal atau menggunakan Perangkat Lunak, Anda telah mengindikasikan bahwa Anda memahami Perjanjian ini dan menerima semua persyaratannya. Jika Anda tidak menerima semua persyaratan dalam Perjanjian ini, maka Pemberi Lisensi tidak mau melisensikan Perangkat Lunak ini kepada Anda, dan Anda mungkin tidak mendownload, menginstal atau menggunakan Perangkat Lunak. 1. HIBAH LISENSI a. Penggunaan Evaluasi dan Penggunaan Penggunaan Lisensi. Dengan tunduk pada persyaratan dan ketentuan Perjanjian ini, Pemberi Lisensi memberi Anda lisensi pribadi, tidak eksklusif, tidak dapat dialihkan, tanpa hak untuk mensublisensikan, untuk jangka waktu Perjanjian ini, untuk menggunakan Perangkat Lunak secara internal semata-mata untuk Penggunaan Evaluasi dan Penggunaan Pengembangan. Produk perangkat lunak atau modul pihak ketiga yang disediakan oleh Pemberi Lisensi, jika ada, hanya dapat digunakan dengan Perangkat Lunak, dan dapat dikenai persyaratan dan ketentuan yang diberikan oleh pihak ketiga tersebut. Bila lisensi berakhir, Anda harus berhenti menggunakan Perangkat Lunak dan mencopot pemasangan semua contoh. Semua hak yang tidak secara khusus diberikan kepada Anda di sini disimpan oleh Pemberi Lisensi. Pengembang tidak boleh menggunakan Perangkat Lunak secara komersial, atau karya turunannya (termasuk untuk kepentingan bisnis internal milik Developer8217). Menyalin dan mendistribusikan ulang, dalam bentuk apapun, Aplikasi Perangkat Lunak atau Pengembang kepada pelanggan langsung atau tidak langsung Anda dilarang. B. Lisensi Penggunaan Produksi. Dengan tunduk pada persyaratan dan ketentuan Perjanjian ini termasuk pembayaran biaya lisensi yang berlaku, Pemberi Lisensi memberi Anda lisensi yang tidak eksklusif dan tidak dapat dialihkan, tanpa hak untuk mensublisensikan, untuk jangka waktu Perjanjian ini, kepada : (A) menggunakan dan mereproduksi Perangkat Lunak semata-mata untuk keperluan bisnis internal Anda sendiri (8220Production Use8221) dan (b) membuat salinan Perangkat Lunak yang wajar hanya untuk keperluan back-up. Lisensi semacam itu terbatas pada jumlah CPU tertentu (jika dilisensikan oleh CPU) atau contoh Java Virtual Machines (jika lisensi oleh mesin virtual) yang telah Anda bayar biaya lisensi. Penggunaan Perangkat Lunak pada sejumlah besar CPU atau contoh Java Virtual Machines akan memerlukan pembayaran biaya lisensi tambahan. Produk perangkat lunak pihak ketiga atau modul yang disediakan oleh Pemberi Lisensi, jika ada, boleh digunakan hanya dengan Perangkat Lunak. C. Tidak ada hak lain Hak-hak Anda dalam, dan untuk penggunaan, Perangkat Lunak terbatas pada yang diberikan secara jelas dalam Bagian 1. Anda tidak akan menggunakan Perangkat Lunak lainnya. Kecuali berlisensi secara tegas dalam Bagian ini, Pemberi Lisensi tidak memberi Anda hak atau lisensi lain, secara implisit, estoppel atau lainnya. SEMUA HAK YANG TIDAK TERSURAT DITINJAU DI SINI DIPERLUKAN OLEH PEMBERI LISENSI ATAU PEMASOKNYA. 2. PEMBATASAN Kecuali dinyatakan secara tegas dalam Bagian 1, Anda tidak akan: (a) memodifikasi, menerjemahkan, membongkar, membuat karya turunan dari Perangkat Lunak atau menyalin Perangkat Lunak (b) menyewakan, meminjamkan, mentransfer, mendistribusikan, atau memberi hak apa pun di Perangkat lunak dalam bentuk apapun kepada orang manapun (c) menyediakan, mengungkapkan, membocorkan atau menyediakan, atau mengizinkan penggunaan Perangkat Lunak, oleh pihak ketiga manapun (d) menerbitkan tes benchmark atau kinerja yang dijalankan pada Perangkat Lunak atau bagiannya atau ( E) menghapus semua pemberitahuan, label, atau tanda kepemilikan pada Perangkat Lunak. Anda tidak akan mendistribusikan Perangkat Lunak ini kepada siapa pun secara standalone atau atas basis produsen peralatan asli (OEM). 3. KEPEMILIKAN Seperti diantara kedua pihak, Perangkat Lunak ini dan akan tetap menjadi satu-satunya dan eksklusif milik Pemberi Lisensi, termasuk semua hak kekayaan intelektual di dalamnya. Sebuah. Jika Anda menggunakan Perangkat Lunak dengan lisensi yang ditetapkan di bawah Bagian 1 (a), Perjanjian ini akan tetap berlaku selama masa evaluasi atau masa pengembangan. B. Jika Anda menggunakan Perangkat Lunak berdasarkan lisensi yang ditetapkan di bawah Bagian 1 (b), Persetujuan ini akan berlaku baik (a) untuk jangka waktu satu tahun jika dibeli sebagai lisensi berlangganan tahunan atau (b) terus-menerus jika dibeli sebagai Lisensi abadi Izin berlangganan tahunan akan diperpanjang secara otomatis satu tahun kecuali jika diakhiri dengan pemberitahuan satu bulan sebelumnya. Perjanjian ini akan berakhir secara otomatis tanpa pemberitahuan jika Anda melanggar persyaratan Perjanjian ini. Setelah penghentian, Anda harus segera berhenti menggunakan Perangkat Lunak dan menghancurkan semua salinan Perangkat Lunak yang Anda miliki atau kendalikan. 5. LAYANAN PENDUKUNG Jika Anda telah membeli lisensi ini termasuk Layanan Pendukung, ini termasuk Rilisan Pemeliharaan (Pembaruan dan Peningkatan), dukungan telepon dan dukungan email atau berbasis web. Sebuah. Pemberi Lisensi akan melakukan upaya yang wajar secara komersial untuk memberikan Pembaruan yang dirancang untuk memecahkan atau mengatasi Kesalahan yang dilaporkan. Jika Kesalahan tersebut telah diperbaiki dalam Release Perawatan, Pemegang Lisensi harus menginstal dan menerapkan Pelepasan Perawatan yang berlaku jika tidak, Pembaruan dapat diberikan dalam bentuk perbaikan sementara, prosedur atau rutin, yang akan digunakan sampai Release Pemeliharaan yang berisi Pembaruan permanen tersedia. B. Selama Masa Berlaku Perjanjian Lisensi, Pemberi Lisensi harus membuat Relai Pemeliharaan yang tersedia bagi Pemegang Lisensi jika, sebagaimana dan kapan Pemberi Lisensi membuat Rilis Pemeliharaan tersebut umumnya tersedia bagi pelanggannya. Jika muncul pertanyaan mengenai apakah penawaran produk adalah Upgrade atau produk atau fitur baru, pendapat Licensor8217s akan berlaku, asalkan Pemberi Lisensi memperlakukan penawaran produk sebagai produk baru atau fitur untuk pelanggan akhir pengguna secara umum. C. Kewajiban Pemberi Lisensi untuk menyediakan Layanan Dukungan dikondisikan berdasarkan hal-hal berikut: (a) Pemegang Lisensi melakukan upaya yang wajar untuk memperbaiki Kesalahan tersebut setelah berkonsultasi dengan Pemberi Lisensi (b) Pemegang Lisensi memberi Pemberi Lisensi informasi dan sumber yang memadai untuk memperbaiki Kesalahan baik di situs Licensor8217s Atau melalui akses jarak jauh ke situs Licensee8217, serta akses ke personil, perangkat keras, dan perangkat lunak tambahan yang terlibat dalam menemukan Pelacakan Kesalahan (c) segera menginstal semua Release Pemeliharaan dan (d) Lisensi menyediakan, memasang dan memelihara semua peralatan, komunikasi Antarmuka dan perangkat keras lain yang diperlukan untuk mengoperasikan Produk. D. Pemberi Lisensi tidak berkewajiban memberikan Layanan Pendukung dalam situasi berikut: (a) Produk telah diubah, dimodifikasi atau rusak (kecuali jika berada di bawah pengawasan langsung Pemberi Lisensi) (b) Kesalahan tersebut disebabkan oleh kelalaian Licensee8217, kerusakan perangkat keras Atau sebab lain di luar kendali yang wajar dari Pemberi Lisensi (c) Kesalahan disebabkan oleh perangkat lunak pihak ketiga yang tidak dilisensikan melalui Pemberi Lisensi (d) Pemegang Lisensi belum menginstal dan menerapkan Pelepasan Perawatan sehingga Produk tersebut adalah versi yang didukung oleh Pemberi Lisensi atau (e) Pemegang Lisensi belum membayar biaya Lisensi atau biaya Layanan Pendukung saat jatuh tempo. Selain itu Pemberi Lisensi tidak berkewajiban memberikan Layanan Dukungan untuk kode perangkat lunak yang ditulis oleh klien sendiri berdasarkan Produk. E. Pemberi Lisensi berhak untuk menghentikan Layanan Dukungan jika Pemberi Lisensi, atas kebijakannya sendiri, menentukan bahwa dukungan berkelanjutan untuk Produk apa pun tidak lagi dapat dilakukan secara ekonomis. Pemberi Lisensi akan memberi Lisensi sekurang-kurangnya tiga (3) bulan sebelum pemberitahuan tertulis mengenai penghentian Layanan Pendukung tersebut dan akan mengembalikan biaya Layanan Dukungan yang tidak dapat dibayar yang mungkin telah dibayar prabayar sehubungan dengan Produk yang terkena dampak. Pemberi Lisensi tidak berkewajiban untuk mendukung atau mempertahankan versi Produk atau platform pihak ketiga yang mendasari (termasuk namun tidak terbatas pada perangkat lunak, JVM, sistem operasi atau perangkat keras) dimana Produk didukung kecuali (i) versi saat ini dari Produk dan platform pihak ketiga yang mendasari, dan (ii) dua versi sebelumnya dari Produk dan sistem operasi untuk jangka waktu enam (6) bulan setelah pertama kali digantikan. Pemberi Lisensi berhak menangguhkan kinerja Layanan Dukungan jika Pemegang Lisensi gagal membayar jumlah yang harus dibayarkan kepada Pemberi Lisensi berdasarkan Perjanjian dalam waktu tiga puluh (30) hari setelah jumlah tersebut jatuh tempo. 6. JAMINAN a. Pemberi Lisensi menjamin bahwa Perangkat Lunak akan mampu melakukan semua hal yang material sesuai dengan spesifikasi fungsional yang ditetapkan dalam dokumentasi yang berlaku untuk jangka waktu 90 hari setelah tanggal Anda menginstal Perangkat Lunak. Jika terjadi pelanggaran garansi tersebut, Pemberi Lisensi harus, atas pilihannya, memperbaiki Perangkat Lunak atau mengganti Perangkat Lunak tersebut secara gratis. Hal tersebut di atas adalah satu-satunya solusi eksklusif dan tanggung jawab tunggal Licensor8217 atas pelanggaran garansi ini. Jaminan yang disebutkan di atas dibuat dan untuk kepentingan Anda saja. Jaminan akan berlaku hanya jika (a) Perangkat Lunak telah terpasang dengan benar dan digunakan setiap saat dan sesuai dengan petunjuk penggunaan (c) pembaruan terbaru telah diterapkan pada perangkat lunak dan (c) tidak ada modifikasi, perubahan atau penambahan Telah dibuat untuk Perangkat Lunak oleh orang-orang selain Pemberi Lisensi atau perwakilan resmi Licensor8217. 7. DISCLAIMER KECUALI SEBAGAIMANA DIBERIKAN DI BAWAH BAGIAN 6 (a), PEMBERI LISENSINYA SECARA TEGAS MENOLAK SEMUA JAMINAN, TERSURAT MAUPUN TERSIRAT, TERMASUK JAMINAN TERSIRAT TENTANG KELAYAKAN UNTUK DIPERDAGANGKAN, KESESUAIAN UNTUK TUJUAN TERTENTU DAN PELANGGARAN YANG TERTENTU, DAN JAMINAN APA PUN YANG TIMBUL DARI KURSUS MENGHADAPI ATAU PENGGUNAAN PERDAGANGAN. TIDAK ADA SARAN ATAU INFORMASI, BAIK LISAN ATAU TERTULIS, DIPEROLEH DARI PEMBERI LISENSI ATAU TEMPAT LAINNYA AKAN MENCIPTAKAN JAMINAN APAPUN YANG TIDAK TERSURAT DALAM PERJANJIAN INI. Pemberi Lisensi tidak menjamin bahwa Produk Perangkat Lunak akan memenuhi persyaratan Anda atau beroperasi dalam kondisi penggunaan khusus Anda. Pemberi Lisensi tidak menjamin bahwa pengoperasian Produk Perangkat Lunak akan aman, bebas dari kesalahan, atau bebas dari gangguan. ANDA HARUS DETERMINE APAKAH PRODUK PERANGKAT LUNAK SECARA EFEKTIF MEMENUHI PERSYARATAN ANDA UNTUK KEAMANAN DAN KETIDAKMAMPUAN UNINTERRUPTABILITY. ANDA BERTANGGUNG JAWAB TANGGUNG JAWAB DAN SEMUA KEWAJIBAN UNTUK KERUGIAN APAPUN YANG DITERIMA KARENA KEGAGALAN PRODUK PERANGKAT LUNAK UNTUK MEMENUHI KEBUTUHAN ANDA. PEMBERI LISENSI TIDAK AKAN BERDASARKAN KEADAAN APAPUN, BERTANGGUNG JAWAB ATAU BERTANGGUNG JAWAB ATAS HILANGNYA DATA PADA PERANGKAT PENYIMPANAN KOMPUTER ATAU INFORMASI. 8. PEMBATASAN TANGGUNG JAWAB TANGGUNG JAWAB LICENSOR8217S KEPADA ANDA DARI SEMUA PENYEBAB TINDAKAN DAN DI BAWAH SEMUA TEORI KEWAJIBAN AKAN TERBATAS PADA DAN TIDAK AKAN MELEBIHI BIAYA LISENSI YANG DIBAYAR OLEH ANDA KEPADA PEMBERI LISENSI UNTUK PERANGKAT LUNAK INI. DALAM KEADAAN APA PUN, PEMBERI LISENSI TIDAK BERTANGGUNG JAWAB KEPADA ANDA ATAS KERUSAKAN KHUSUS, INSIDENTAL, SEBAGAI PERINGATAN, HUKUMAN ATAU KONSEKUENSIAL (TERMASUK RUGI PENGGUNAAN, DATA, BISNIS ATAU LABA) ATAU BIAYA PENGOLAHAN PRODUK PENGGANTI YANG TIMBUL DARI ATAU BERHUBUNGAN DENGAN INI PERJANJIAN ATAU PENGGUNAAN ATAU KINERJA PERANGKAT LUNAK INI, BAIK KEWAJIBAN APA PUN DARI KLAIM BERDASARKAN KONTRAK, JAMINAN, KESALAHAN (TERMASUK KELALAIAN), KEWAJIBAN HUKUM ATAU LAINNYA, DAN BAIK ATAU TIDAK PEMBERI LISENSI TELAH DIBERITAHU TENTANG KEMUNGKINAN KERUGIAN TERSEBUT ATAU KERUSAKAN. PEMBATASAN YANG TERSURAT AKAN TINGGAL DAN BERLAKU BAHKAN JIKA ADANYA PERBAIKAN TERBATAS YANG DIPERLUKAN DALAM PERJANJIAN INI DITEMUKAN UNTUK MEMILIKI KEGAGALAN PENTINGNYA. SEJAUH BAHWA KURSUSIDIK YANG BERLAKU MENGATASI KEMAMPUAN LICENSOR8217S UNTUK MENGECUALIKAN JAMINAN TERSIRAT, PENYALAHGUNAAN INI SECARA EFEKTIF TERHADAP MAKSIMUM MAKSIMUM YANG DIIZINKAN. 9. UMUM Jika ketentuan dalam Perjanjian ini dianggap tidak sah atau tidak dapat diterapkan, sisa Perjanjian ini akan tetap berlaku dan berlaku penuh. Sejauh batasan tersurat maupun tersirat tidak diizinkan oleh undang-undang yang berlaku, pembatasan tersurat maupun tersirat ini harus tetap berlaku dan berlaku semaksimal mungkin yang diizinkan oleh undang-undang yang berlaku tersebut. Perjanjian ini adalah kesepakatan yang lengkap dan eksklusif antara para pihak sehubungan dengan masalah ini, menggantikan dan mengganti setiap kesepakatan, komunikasi dan pemahaman sebelumnya (baik tertulis maupun lisan) mengenai hal-hal pokok tersebut. Para pihak dalam Perjanjian ini adalah kontraktor independen, dan keduanya tidak memiliki kekuatan untuk mengikat pihak lain atau menanggung kewajiban atas nama lain. Tidak ada kegagalan salah satu pihak untuk melaksanakan atau menerapkan hak-haknya berdasarkan Perjanjian ini akan bertindak sebagai pembebasan hak-hak tersebut. Setiap syarat atau ketentuan yang tercantum dalam pesanan pembelian atau dokumen pemesanan lainnya yang tidak sesuai dengan atau di samping syarat dan ketentuan dari Perjanjian ini ditolak oleh Pemberi Lisensi dan akan dianggap tidak berlaku dan tidak berlaku. Perjanjian ini akan ditafsirkan dan ditafsirkan sesuai dengan hukum Swiss, tanpa memperhatikan pertentangan prinsip-prinsip hukum. Para pihak dengan ini menyetujui yurisdiksi dan tempat pengadilan eksklusif yang berlokasi di Zurich, Swiss untuk menyelesaikan setiap perselisihan yang timbul atau terkait dengan Perjanjian ini. 10. DEFINISI 8220Evaluasi Penggunaan8221 berarti penggunaan Perangkat Lunak semata-mata untuk evaluasi dan uji coba untuk aplikasi baru yang ditujukan untuk Penggunaan Produksi Anda. 8220Produksi Use8221 berarti menggunakan Perangkat Lunak hanya untuk keperluan bisnis internal. Penggunaan Produksi tidak termasuk hak untuk mereproduksi Perangkat Lunak untuk mensublisensikan, menjual kembali, atau mendistribusikan, termasuk namun tidak terbatas pada, operasi pada pembagian waktu atau distribusi Perangkat Lunak sebagai bagian dari pengaturan ASP, VAR, OEM, distributor atau reseller. Perangkat Lunak Perangkat Lunak 8221 berarti perangkat lunak Licensor8217 dan semua komponen, dokumentasi dan contohnya yang disertakan oleh Pemberi Lisensi. 8220Error8221 berarti salah satu (a) kegagalan Produk agar sesuai dengan spesifikasi yang tercantum dalam dokumentasi, yang mengakibatkan ketidakmampuan untuk menggunakan, atau membatasi penggunaan, Produk, andor (b) masalah yang memerlukan prosedur baru, klarifikasi , Informasi tambahan dan permintaan tambahan produk. 8220Pemeliharaan Pelepasan8221 berarti Peningkatan dan Pembaruan terhadap Produk yang tersedia bagi pemegang lisensi sesuai dengan Layanan Dukungan standar yang didefinisikan dalam bagian 5. 8220Update8221 berarti modifikasi perangkat lunak dan penambahan yang, jika dibuat atau ditambahkan ke Produk, memperbaiki Kesalahan, atau Prosedur atau rutinitas yang, bila diamati dalam operasi reguler Produk, menghilangkan efek buruk praktis dari Error on Licensee. 8220Upgrade8221 berarti revisi Produk yang dikeluarkan oleh Pemberi Lisensi kepada pelanggan pengguna akhir pada umumnya, selama Masa Layanan Dukungan, untuk menambahkan fungsi baru dan berbeda atau untuk meningkatkan kapasitas Produk. Upgrade tidak termasuk pelepasan produk baru atau fitur tambahan yang mungkin ada biaya terpisah. Sebagai ilmuwan komputer Anda, Anda berada pada posisi sempurna untuk memulai perdagangan algoritmik. Ini adalah sesuatu yang saya saksikan langsung di Quantiacs1. Dimana para ilmuwan dan insinyur dapat terjun langsung ke perdagangan otomatis tanpa pengalaman sebelumnya. Dengan kata lain, pemrograman daging merupakan bahan utama yang dibutuhkan untuk memulai. Untuk mendapatkan pemahaman umum tentang tantangan apa yang menanti Anda setelah membuat sistem perdagangan algoritmik, lihat pos Quora ini. Membangun sistem perdagangan dari bawah ke atas akan memerlukan beberapa pengetahuan latar belakang, platform perdagangan, data pasar, dan akses pasar. Meskipun bukan keharusan, memilih platform perdagangan tunggal yang menyediakan sebagian besar sumber daya ini akan membantu Anda mempercepat kecepatan. Yang sedang berkata, keterampilan yang Anda kembangkan akan dapat dialihkan ke bahasa pemrograman dan hampir semua platform. Percaya atau tidak, membangun strategi trading otomatis tidak didasarkan pada menjadi ahli pasar. Meskipun demikian, belajar mekanika pasar dasar akan membantu Anda menemukan strategi perdagangan yang menguntungkan. Pilihan, Futures, dan Derivat Lainnya oleh John C. Hull - Buku pertama yang bagus untuk memasuki keuangan kuantitatif, dan mendekati dari sisi matematika. Quantitative Trading oleh Ernie Chan - Ernie Chan memberikan buku pengantar terbaik untuk perdagangan kuantitatif dan menuntun Anda melalui proses pembuatan algoritma perdagangan di MATLAB dan Excel. Trading Algoritma Futures via Machine Learning - Rincian 5 halaman untuk menerapkan model pembelajaran mesin sederhana ke indikator analisis teknis yang umum digunakan. Heres sebuah daftar bacaan gabungan PDF dengan rincian lengkap dari buku, video, kursus, dan forum perdagangan. Cara terbaik untuk belajar adalah dengan melakukan, dan dalam kasus perdagangan otomatis yang turun ke charting dan coding. Titik awal yang baik adalah contoh sistem perdagangan yang ada dan teknik analisis teknik pameran yang ada. Selain itu, seorang ilmuwan komputer terampil memiliki keunggulan tambahan untuk dapat menerapkan pembelajaran mesin ke perdagangan algoritmik. Berikut adalah beberapa sumber daya tersebut: TradingView - Platform grafik visual yang fantastis dengan sendirinya, TradingView adalah taman bermain yang bagus untuk merasa nyaman dengan analisis teknis. Ini memiliki manfaat tambahan untuk memungkinkan Anda membuat strategi perdagangan naskah dan melihat gagasan perdagangan orang lain. Forum Perdagangan Otomatis - Komunitas online yang hebat untuk mengeposkan pertanyaan pemula dan menemukan jawaban atas masalah ku yang umum saat memulai. Forum kuota adalah tempat yang tepat untuk direndam dalam strategi, alat, dan teknik. Seminar YouTube tentang ide trading dengan contoh kode kerja di Github. Pembelajaran Mesin: Presentasi lebih banyak tentang perdagangan otomatis dapat ditemukan di Quantiacs Quant Club. Kebanyakan orang dari latar belakang ilmiah (entah itu ilmu komputer atau teknik) telah terpapar Python atau MATLAB, yang merupakan bahasa populer untuk keuangan kuantitatif. Quantiacs telah menciptakan kotak peralatan open source yang menyediakan backtesting dan 15 tahun data pasar historis secara gratis. Bagian yang terbaik adalah semuanya dibangun di atas kedua Python dan MATLAB yang memberi Anda pilihan untuk mengembangkan sistem Anda. Heres contoh tren-mengikuti strategi trading di MATLAB. Ini semua adalah kode yang dibutuhkan untuk menjalankan sistem perdagangan otomatis, yang menampilkan kekuatan MATLAB dan Quantiacs Toolbox. Quantiacs memungkinkan Anda menukar 44 futures dan semua saham dari SampP 500. Selain itu, berbagai perpustakaan tambahan seperti TensorFlow didukung. (Penafian: Saya bekerja di Quantiacs) Setelah Anda siap menghasilkan uang secara kuantitatif, Anda dapat mengikuti kontes perdagangan otomatis Quantiacs terbaru, dengan total 2.250.000 investasi tersedia: Dapatkah Anda bersaing dengan quants terbaik 28.2k Views middot View Upvotes Middot Tidak untuk Reproduksi Jawaban ini telah sepenuhnya ditulis ulang Berikut adalah 6 basis pengetahuan utama untuk membangun sistem perdagangan algoritmik. Anda harus berkenalan dengan mereka semua untuk membangun sistem perdagangan yang efektif. Beberapa istilah yang digunakan mungkin sedikit teknis, namun Anda harus bisa memahaminya dengan Googling. Catatan: (Sebagian besar) ini tidak berlaku jika Anda ingin melakukan Perdagangan Frekuensi Tinggi 1. Teori Pasar Anda perlu memahami bagaimana pasar bekerja. Lebih khusus lagi, Anda harus memahami inefisiensi pasar, hubungan antara aset yang berbeda dengan produk dan perilaku harga. Gagasan perdagangan berasal dari inefisiensi pasar. Anda perlu mengetahui bagaimana mengevaluasi inefisiensi pasar yang memberi Anda keunggulan trading dibandingkan dengan yang tidak. Merancang robot yang efektif memerlukan pemahaman bagaimana sistem perdagangan otomatis bekerja. Intinya, strategi perdagangan algoritmik terdiri dari 3 komponen inti: 1) Entri, 2) Keluar dan 3) Ukuran Posisi. Anda perlu merancang 3 komponen ini dalam kaitannya dengan inefisiensi pasar yang Anda potret (dan tidak, ini bukan proses yang mudah). Anda tidak perlu tahu matematika tingkat lanjut (meskipun akan membantu jika Anda bertujuan untuk membangun strategi yang lebih kompleks). Kemampuan berpikir kritis yang baik dan pemahaman statistik yang bagus akan membawa Anda jauh. Desain melibatkan backtesting (pengujian untuk trading edge and robustness) dan optimasi (memaksimalkan kinerja dengan pemasangan kurva minimal). Anda harus tahu bagaimana mengelola portofolio strategi perdagangan algoritmik juga. Strategi dapat saling melengkapi atau bertentangan ini dapat menyebabkan kenaikan eksposur risiko yang tidak terencana atau hedging yang tidak diinginkan. Alokasi modal penting juga apakah Anda membagi modal secara setara selama interval reguler atau memberi penghargaan kepada para pemenang dengan modal lebih Jika Anda tahu produk apa yang ingin Anda jual, temukan platform perdagangan yang sesuai untuk produk ini. Kemudian pelajari bahasa pemrograman API dari platform ini. Jika Anda memulai, saya akan merekomendasikan Quantopian (hanya saham), Quantconnect (saham dan FX) atau Metatrader 4 (FX dan CFD mengenai indeks ekuitas, saham dan komoditas). Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python, C dan MQL4 masing-masing. 4. Pengelolaan Data Sampah di tempat sampah. Data yang tidak akurat menyebabkan hasil tes tidak akurat. Kami membutuhkan data yang cukup bersih untuk pengujian yang akurat. Membersihkan data adalah trade-off antara biaya dan akurasi. Jika menginginkan data yang lebih akurat, Anda perlu meluangkan lebih banyak waktu (waktu uang) untuk membersihkannya. Beberapa masalah yang menyebabkan data kotor termasuk data yang hilang, duplikat data, data salah (bad ticks). Masalah lain yang menyebabkan data yang menyesatkan mencakup dividen, pemecahan saham dan futures rollover dll. 5. Manajemen Resiko Ada 2 jenis risiko utama: Risiko pasar dan risiko operasional. Risiko pasar melibatkan risiko yang terkait dengan strategi trading Anda. Apakah itu mempertimbangkan skenario kasus terburuk Bagaimana jika sebuah acara angsa hitam seperti Perang Dunia 3 terjadi Apakah Anda melakukan lindung nilai atas risiko yang tidak diinginkan Apakah posisi Anda terlalu tinggi Selain mengelola risiko pasar, Anda perlu melihat risiko operasional. Sistem crash, kehilangan koneksi internet, algoritma eksekusi yang buruk (yang mengarah ke harga eksekusi yang buruk, atau perdagangan yang tidak terjawab karena ketidakmampuan menangani selisih permintaan) dan pencurian oleh hacker adalah masalah yang sangat nyata. 6. Live Execution Backtesting dan live trading sangat berbeda. Anda harus memilih broker yang tepat (MM vs STP vs ECN). Berita Pasar Forex dengan Forum Forex Trading amp Forex Brokers Reviews adalah teman terbaik Anda, baca review broker di sana. Anda memerlukan infrastruktur yang tepat (VPN aman dan penanganan downtime dll) dan prosedur evaluasi (monitor kinerja robot Anda dan analisis mereka dalam kaitannya dengan optimasi inefficiencybacktests pasar) untuk mengelola robot Anda sepanjang masa. Anda perlu tahu kapan harus melakukan intervensi (memodifikasi startup pada robot Anda) dan kapan tidak melakukannya. Evaluasi dan Optimalisasi Strategi Perdagangan Pardo (Wawasan yang bagus tentang metode dalam membangun dan menguji strategi perdagangan) Mempromosikan jalan Anda menuju Kebebasan Finansial Van K Tharp (judul umpan yang konyol-klik di samping, buku ini adalah ikhtisar yang bagus untuk sistem perdagangan mekanis) Quantitative Trading Ernest Chan (Pengantar untuk perdagangan algo di tingkat eceran) Perdagangan dan Bursa: Mikrostruktur Pasar untuk Praktisi Larry Harris (Struktur mikro pasar adalah ilmu tentang bagaimana pertukaran berfungsi dan apa yang sebenarnya terjadi ketika sebuah perdagangan ditempatkan. Penting untuk mengetahui informasi ini Meskipun Anda baru memulai) Algorithmic Trading amp DMA Barry Johnson (Mengecam algoritma eksekusi bank. Hal ini tidak berlaku secara langsung untuk perdagangan algo Anda tapi ada baiknya untuk diketahui) The Quants Scott Patterson (Kisah Perang dari beberapa kuasi teratas. Sebagai waktu tidur baca) Quantopian (Kode, penelitian, dan diskusikan gagasan dengan masyarakat. Menggunakan Python) Dasar-dasar Algo Trading Algo Trading101 (Penafian: Saya memiliki sitemap ini. Pelajari teori desain robot, teori pasar dan coding. Menggunakan MQL4) - Bergabunglah dengan tantangan (Pelajari konsep-konsep trading dan teori backtesting Mereka baru-baru ini mengembangkan backtesting dan platform trading mereka sendiri, jadi bagian ini masih baru bagi saya, namun pengetahuan mereka berdasarkan konsep trading itu bagus.) BlogsForums yang Direkomendasikan (ini termasuk keuangan , Forum perdagangan dan perdagangan algo): Bahasa Pemrograman yang Direkomendasikan: Jika Anda tahu produk apa yang ingin Anda jual, temukan platform trading yang sesuai untuk produk ini. Kemudian pelajari bahasa pemrograman API dari platform ini. Jika Anda memulai, saya akan merekomendasikan Quantopian (hanya saham), Quantconnect (saham dan FX) atau Metatrader 4 (FX dan CFD mengenai indeks ekuitas, saham dan komoditas). Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Python, C dan MQL4 masing-masing. 16.8k Views middot Lihat Upvotes middot Bukan untuk Reproduksi Saya memiliki latar belakang sebagai programmer dan menyiapkan tim agilescrum sebelum saya mulai melihat perdagangan algoritmik. Dunia perdagangan algoritmik sangat mempesonakan saya, namun hal itu bisa sedikit berlebihan. Saya mulai mendapatkan beberapa perspektif dengan terjun ke platform Quantopian, menonton rangkaian ceramah kuantitatif dan menjalankan sistem perdagangan algo berbasis masyarakat dan adaptasi berbasis di lingkungan mereka. Seperti yang di bawah ini: Saya kemudian menyadari untuk masuk lebih dalam lebih cepat, saya harus bertemu orang-orang yang suka menciptakan strategi perdagangan, namun tidak dapat memprogram - untuk mencocokkan diri saya sebagai manajer tim dan programmer agile sistem perdagangan. Jadi saya menulis sebuah buku tentang cara membuat tim untuk menerapkan algoritma trading Anda. Membangun Sistem Perdagangan Cara Agile: Cara Membangun Sistem Perdagangan Algoritma yang Menang sebagai Tim. Di komunitas Quantopian, saya melihat orang-orang cerdas keuangan mencari orang untuk menerapkan strategi trading mereka, namun di mana takut meminta pemrogram untuk menerapkan gagasan mereka. Karena mereka berpotensi bisa mulai menjalankan ide trading mereka tanpa mereka. Saya membahas masalah ini di buku saya. Untuk menghindari pemrogram melarikan diri dengan ide Anda: buatlah spesifikasi untuk ide trading Anda yang menggunakan kerangka pengkodean yang disesuaikan dengan jenis strategi yang ingin Anda kembangkan. Ini mungkin kedengarannya sulit, tapi bila Anda tahu semua langkah bayi dan bagaimana cara mereka menyesuaikan diri, sangat mudah dan menyenangkan untuk dikelola. Jika Anda menyukai jawaban ini, silakan pilih dan ikuti. 2.6k Views middot Lihat Upvotes middot Bukan untuk Reproduksi Meskipun ini adalah topik yang sangat luas dengan referensi untuk membangun algoritma, pengaturan infrastruktur, alokasi aset dan manajemen risiko namun saya hanya akan fokus pada bagian pertama bagaimana seharusnya bekerja untuk membangun algoritma kita sendiri. , Dan melakukan hal yang benar. 1. Membangun Strategi. Beberapa poin penting yang perlu diperhatikan di sini adalah: Catch Big Trends - Strategi yang bagus harus dalam semua kasus, menghasilkan uang saat pasar sedang tren. Pasar berjalan dengan tren bagus yang hanya bertahan 15-20 kali, tapi inilah saat semua kucing dan anjing (pedagang dari semua kerangka waktu, intraday, harian, mingguan, jangka panjang) sedang berbelanja dan mereka semua Memiliki satu tema yang umum. Banyak pedagang juga membangun strategi pengembalian rata-rata di mana mereka mencoba menilai kondisi ketika harga telah bergerak jauh dari rata-rata, dan melakukan perdagangan melawan tren namun harus dibangun bila Anda berhasil membangun dan menukar beberapa tren yang baik mengikuti sistem. . Kemungkinan menumpuk - Orang sering bekerja untuk mencoba membangun sistem yang memiliki rasio winloss yang sangat baik tapi bukan pendekatan yang tepat. Misalnya seorang algo dengan pemenang 70 dengan rata-rata keuntungan 100 per perdagangan dan rata-rata kerugian 200 per perdagangan hanya akan menghasilkan 100 per 10 perdagangan (10trade net). Tapi algo dengan pemenang 30 dengan rata-rata keuntungan 500 per perdagangan dan kerugian 100 per perdagangan akan menghasilkan keuntungan bersih sebesar 800 untuk 10 perdagangan (80trade). Jadi tidak perlu rasio winloss itu bagus, bukan kemungkinan menumpuk yang seharusnya lebih baik. Ini berjalan dengan mengatakan kerugian quotKeep kecil, tapi biarkan pemenang Anda runquot. QuotIn investasi, apa yang nyaman jarang menguntungkan. quot - Robert Arnott Drawdown - Drawdown tidak dapat dihindari, jika Anda mengikuti jenis strategi apa pun. Jadi saat merancang algo don039t mencoba mengurangi penarikan atau melakukan beberapa kondisi khusus khusus untuk mengurus penarikan tersebut. Kondisi spesifik ini di masa depan dapat bertindak sebagai penghambat jalan dalam menangkap tren besar dan algo Anda mungkin berkinerja buruk. Manajemen Risiko - Saat membangun strategi, Anda harus selalu memiliki pintu keluar, apa pun yang dipilih pasar. Pasar adalah tempat peluang dan Anda harus merancang algo untuk mengeluarkan Anda dari perdagangan sesegera mungkin jika tidak sesuai dengan selera risiko Anda. Biasanya dikatakan bahwa Anda harus mengambil risiko 1-2 dari modal di setiap perdagangan, dan optimal dalam banyak cara, walaupun Anda bisa mendapatkan 10 transaksi palsu berturut-turut sehingga modal Anda akan turun hanya 20. Tapi ini bukan Kasus dalam skenario pasar aktual. Beberapa perdagangan rugi akan terjadi antara 0-1, sementara beberapa mungkin akan mencapai 3-4, jadi lebih baik untuk mendefinisikan modal kerugian rata-rata per perdagangan dan modal maksimum yang dapat Anda kendalikan dalam perdagangan, karena pasar benar-benar acak dan tidak dapat dinilai. . Sekali-sekali, pasar melakukan sesuatu yang sangat bodoh sehingga membuat Anda tersesat. quot - Jim Cramer 2. Menguji dan mengoptimalkan Slippage Strategi. Ketika kita menguji strategi data historis, kita berada di bawah asumsi bahwa perintah akan dieksekusi pada harga yang telah ditentukan tiba oleh algo. Tapi ini tidak akan menjadi masalah, karena kita harus berurusan dengan pembuat pasar dan HFT algo039s sekarang. Pesanan Anda di dunia sekarang ini tidak akan pernah dieksekusi dengan harga yang diinginkan, dan akan ada selip. Ini harus disertakan dalam pengujian. Dampak Pasar: Volume yang diperdagangkan oleh algo merupakan faktor utama yang harus dipertimbangkan saat melakukan pengujian balik dan mengumpulkan hasil historis. Seiring meningkatnya volume pesanan yang dilakukan oleh algo akan memiliki dampak pasar yang cukup besar dan harga rata-rata pesanan terisi akan jauh berbeda. Algo Anda mungkin menghasilkan hasil yang berbeda dalam kondisi pasar yang sebenarnya, jika Anda tidak mempelajari dinamika volume yang dimiliki algo Anda. Optimalisasi: Sebagian besar pedagang menyarankan Anda untuk tidak melakukan penyesuaian kurva dan pengoptimalan dan mereka benar karena pasar adalah fungsi dari variabel acak dan tidak ada dua situasi yang akan sama. Jadi mengoptimalkan parameter untuk situasi tertentu adalah ide yang buruk. Saya akan menyarankan Anda untuk mencari Zonal Optimization. Ini adalah teknik yang saya ikuti, membeli zona identifikasi yang memiliki karakteristik serupa dalam hal volatilitas dan volume. Optimalkan area ini secara terpisah, daripada mengoptimalkan keseluruhan periode. Berikut adalah beberapa langkah paling dasar dan paling penting yang saya ikuti, saat mengubah pemikiran dasar menjadi sebuah algoritma dan memastikan validitasnya. Semua orang memiliki kekuatan otak untuk mengikuti pasar saham. Jika Anda berhasil melewati kelas lima, Anda bisa melakukannya. QuotPeter Lynch 17.2k Views middot Lihat Upvotes middot Not for Reproduction Jawaban singkat: Belajar matematika diterapkan pada perdagangan, struktur pasar dan secara opsional menjadi pemrogram sistem terdistribusi atas jaringan. Ada tiga jalur yang berpotensi paralel yang dapat diambil untuk mempelajari perdagangan algoritmik dari nol bergantung pada tujuan akhir mengapa Anda ingin mempelajarinya. Di sini mereka semakin meningkatkan tingkat kesulitan yang juga berkorelasi dengan berapa banyak bagian Anda yang menjadi penghidupan Anda. Yang sebelumnya akan membuka peluang bagi yang berikut. Anda bisa berhenti pada tahap apapun sepanjang perjalanan begitu Anda cukup belajar atau mendapat pekerjaan untuk melakukannya. Jika Anda ingin menjadi seorang quant, kebanyakan menggunakan perangkat lunak matematika dan tidak benar-benar menjadi programmer sistem algo, maka jawaban singkatnya adalah mendapatkan gelar PhD di bidang Matematika, Fisika atau beberapa topik teknik terkait matematika. Cobalah untuk mendapatkan magang di hedge fund atas, toko barang atau bank investasi. Jika Anda bisa dipekerjakan oleh perusahaan yang sukses maka Anda akan diajar di sana jika tidak, itu pasti tidak akan terjadi. Tapi bagaimanapun, Anda masih harus menyelesaikan bagian 039Self Study039 di bawah ini untuk memastikan Anda benar-benar ingin melalui upaya mendapatkan gelar PhD. Kecuali Anda seorang jenius, jika Anda tidak memiliki gelar PhD, Anda tidak akan dapat bersaing dengan mereka yang melakukannya kecuali Anda mengkhususkan diri dalam pemrograman sistem perdagangan. Jika Anda ingin lebih di sisi pemrograman, cobalah melamar pekerjaan setelah setiap langkah, tapi tidak sering dari setahun sekali per perusahaan. Self Study Langkah pertama adalah memahami apa sebenarnya trading algoritmik dan sistem apa yang dibutuhkan untuk mendukungnya. Sebaiknya baca dengan seksama melalui kuarsa Trading amp DMAquot (Johnson, 2010), sesuatu yang saya lakukan dan rekomendasikan secara pribadi. Itu akan membuat Anda mengerti pada tingkat dasar. Selanjutnya Anda harus memprogram buku pesanan Anda sendiri, simulator data pasar sederhana dan satu implementasi algoritma pada Anda di dengan Java atau CC. Untuk mendapatkan kredit ekstra yang akan membantu mendapatkan pekerjaan, Anda harus menulis lapisan komunikasi jaringan Anda sendiri dari nol juga. Pada titik ini Anda mungkin bisa menyelesaikan menjawab pertanyaan Anda sendiri. Tapi untuk kelengkapan dan keingintahuan, merasa bebas untuk melanjutkan: Buku berikutnya yang harus ditangani adalah kutipan Bursa Efek: Mikrostruktur Pasar untuk Praktisiquot (Harris, 2003). Ini akan masuk ke rincian yang lebih baik tentang bagaimana pasar bekerja. Ini adalah buku lain yang telah saya baca, namun tidak sepenuhnya dipelajari karena saya adalah seorang pemrogram sistem dan bukan seorang quant atau manajer di sisi bisnis. Akhirnya, jika Anda ingin mulai belajar matematika tentang bagaimana pasar bekerja, kerjakan teks dan masalah dalam kuotasi, Futures, dan Derivatifquot Lainnya (Hull, 2003). Saya berhasil melewati sekitar setengah dari buku teks itu sebagai persiapan atau sebagai bagian dari pelatihan internal di salah satu mantan atasan saya. Saya yakin pada awalnya saya mengetahui tentang buku itu karena ini merupakan saran atau pembacaan yang diperlukan untuk salah satu program MS Financial Mathematics yang terkenal. Untuk mendapatkan kesempatan yang lebih baik dalam pekerjaan melalui program penggajian kelas baru, lengkapi program MS Financial Mathematics jika Anda ingin menjadi seorang programmer untuk platform trading atau tim quants. Jika Anda ingin menjadi orang yang merancang algos, Anda perlu mengambil rute PhD yang dijelaskan sebelumnya. Jika Anda masih belum selesai kuliah, maka dengan segala cara, cobalah untuk mendapatkan magang di tempat yang sama. Pekerjaan Tidak peduli seberapa banyak Anda belajar di buku dan sekolah, tidak ada yang akan dibandingkan dengan sedikit rincian yang Anda pelajari saat bekerja untuk perusahaan. Jika Anda tidak tahu semua kasus tepi dan tahu kapan model Anda berhenti bekerja, Anda akan kehilangan uang. Saya berharap bahwa menjawab pertanyaan Anda dan bahwa di sepanjang jalan belajar Anda temukan jika Anda benar-benar ingin beralih dari studi ke pekerjaan sehari-hari yang sebenarnya. 18.5k Views middot Lihat Upvotes middot Bukan untuk Reproduksi Interactive Brokers Interactive Brokers memiliki platform investasi yang sangat unggul dan harga yang layak. Ini jelas alat yang hebat, jadi Anda mungkin bisa mendapatkan alternatif yang lebih murah dari broker diskon seperti Etrade dan Scottrade, tapi jika Anda serius dengan perdagangan algoritmik, IB adalah tempat di mana ia berada. InvestFly Success adalah semua tentang latihan dan pengujian hipotesis dan algoritma Anda. Uji balik, uji pasar dan bandingkan dengan yang lain. Saya lebih suka Investfly - Bursa Saham Virtual, Strategi Pasar Saham amp Strategi Perdagangan. Tapi ada satu ton program bagus di luar sana. Idea Generation Don039t mulai dari nol - Saya suka mendapatkan ide dari Motif Investing (Broker Online, Gagasan Investasi, Perdagangan Saham) dan Mencari Alfa, tapi selalu melihat gambaran besar dan pikirkan bagaimana hal-hal ini berlaku untuk hipotesis Anda sendiri dan Formula. Ceria dan semoga beruntung 4.5k Views middot Lihat Upvotes middot Bukan untuk Reproduksi Jika investasi adalah sebuah proses, maka kesimpulan logisnya adalah otomatisasi. Algoritma tidak lain adalah formalisasi ekstrem dari filsafat yang mendasarinya. Ini adalah ekspresi visual dari sisi trading Trading edge Win Avg Win - Rugi Rugi Rugi Ini mengubah hidup saya dan cara saya mendekati pasar. Visualisasikan distribusi Anda selalu. Ini akan membantu Anda mengklarifikasi konsep Anda, menjelaskan kekurangan logis Anda, tapi pertama-tama mari mulai dengan filsafat dan keyakinan. 1. Mengapa penting untuk mengklarifikasi keyakinan Anda Kami memperdagangkan keyakinan kami. Lebih penting lagi, kita memperdagangkan keyakinan bawah sadar kita. Jika Anda tidak tahu siapa Anda, pasar adalah tempat yang mahal untuk mencari tahu, Adam Smith Banyak orang tidak meluangkan waktu untuk mendapatkan kepercayaan mereka dan menjalankan kepercayaan yang dipinjam. Pertanyaan yang tidak terjawab dan logika yang salah adalah alasan mengapa beberapa pedagang sistematis men-tweak sistem mereka di sekitar setiap penarikan. Aku dulu seperti itu selama bertahun-tahun. Latihan eletitasi keyakinan: Karya oleh Byron Katie. Setelah saya menyelesaikan 2 keyakinan sehari tantangan selama 100 hari, saya bisa menjelaskan gaya saya kepada seorang nenek 5 mengapa. Tanyakan pada diri Anda pertanyaan mengapa dan menyelam lebih dalam. Mindset: ekspansif dan subtraktif atau smoothie Vs band-aid Ada dua jenis pola pikir, dan kita memerlukan keduanya pada waktu yang berbeda: Ekspansif untuk mengeksplorasi konsep, gagasan, trik, dll. Menarik: untuk menyederhanakan dan mengklarifikasi konsep Pedagang sistematis yang gagal menjadi orang yang substraktif. Sebuah pendekatan smoothie Mereka membuang segala macam barang ke dalam strategi mereka dan kemudian memadukannya dengan pengoptimal. Langkah buruk: kompleksitas adalah bentuk kemalasan Pedagang sistematis yang terlalu subtraktif memiliki mentalitas band aid. Mereka kode keras semuanya dan kemudian semoga berhasil menambal trader quotEssentialist yang mengerti bahwa ini adalah tarian antara periode eksplorasi dan masa penyederhanaan inti keras. Sederhana tidak mudah Sudah sampai 3.873 jam, dan saya menerimanya mungkin memakan waktu lama2. Keluar: mulailah dengan akhir dalam pikiran Kebenaran kontra-intuitif Satu-satunya saat ketika Anda tahu jika sebuah perdagangan menguntungkan adalah setelah keluar, benar Jadi, fokus pada logika keluar terlebih dahulu. Menurut pendapat saya, alasan utama mengapa orang gagal mengotomatisasi strategi mereka adalah mereka terlalu fokus pada masuk dan tidak cukup saat keluar. Kualitas keluaran Anda membentuk distribusi PampL Anda, lihat bagan di atas Luangkan waktu yang sangat lama untuk berhenti karena hal itu mempengaruhi 4 komponen sistem perdagangan Anda: Menang, Rugi, Rugi Rugi, frekuensi perdagangan Kualitas sistem Anda akan ditentukan oleh kualitas Stop loss Anda, 3. Uang dibuat di modul pengelolaan uang Berat yang sama adalah bentuk kemalasan. Ukuran taruhan Anda akan menentukan bentuk pengembalian Anda. Pahami kapan strategi Anda tidak bekerja dan kurangi ukuran. Sebaliknya, tingkatkan ukuran saat bekerja. Saya akan menulis lebih banyak tentang ukuran posisi di situs web saya, namun ada banyak sumber daya di internet. 3. Terakhir dan paling tidak, Masuk Setelah Anda menyaksikan musim penuh para ibu rumah tangga dengan harga murah atau mengutip barang palsu, minta beberapa coklat, mengantarkan anjing, memberi makan Ikan itu, memanggil ibumu, maka sekarang saatnya memikirkan masuk. Baca rumus di atas, pemetik stok bukanlah komponen utama. Orang mungkin berpendapat bahwa pemetikan stok yang tepat dapat meningkatkan kemenangan. Mungkin, tapi tidak ada gunanya jika tidak ada kebijakan keluar yang tepat, atau pengelolaan uang. Dalam istilah probabilistik, setelah Anda tetap keluar, masuk menjadi probabilitas skala geser 4. Apa yang harus dipusatkan saat menguji Tidak ada rata-rata pergerakan magis, nilai indikator. Saat menguji sistem Anda, fokus pada tiga hal: Halal yang salah: mereka mengikis kinerja. Temukan cara sederhana (elegan) untuk menguranginya, kerjakan periode logika saat strategi tidak berjalan: tidak ada strategi yang bekerja setiap saat. Bersiaplah untuk itu dan siapkan rencana kontingensi terlebih dahulu. Tweaking sistem selama penarikan seperti belajar berenang dalam badai Membeli kekuatan dan pengelolaan uang: ini adalah fakta kontra-intuitif lainnya. Sistem Anda mungkin menghasilkan ide tapi Anda tidak memiliki daya beli untuk dieksekusi. Tolong, lihatlah bagan di atas saya membangun semua strategi saya dari sisi pendek dulu. Uji ketahanan terbaik untuk sebuah strategi adalah sisi pendeknya: Volume tipis siklus siklus volatil yang lebih cepat dan mudah menguap Saya memulai dengan pengembang WealthLab. Ini memiliki ukuran spektakuler ukuran perpustakaan. Ini adalah satu-satunya platform yang memungkinkan pengeditan lebar dan pengoptimalan portofolio. Saya menguji semua konsep saya di WLD. Sangat disarankan. Ini memiliki satu kekurangan, ia tidak menghubungkan posisi sizer dengan live trading sejati. Amibroker juga bagus. Ini memiliki API yang terhubung ke broker Interaktif dan sizer poisition yang layak. Kami memprogram di Metatrader untuk Forex. Sayangnya, Metatrader telah menurunkan kompleksitas lubang kelinci. Ada komunitas yang bersemangat di luar sana. MatLab, senjata pilihan bagi para insinyur. Tidak ada komentar. Tradisi Perry Kaufman menulis beberapa buku bagus tentang TS. Ada komunitas yang bersemangat di luar sana. Ini lebih mudah daripada kebanyakan platform lainnya Saran akhir Jika Anda ingin belajar berenang, Anda harus melompat ke dalam air. Banyak pemula ingin mengirimkan ide miliar dolar mereka kepada beberapa programmer murah di suatu tempat. Tidak bekerja seperti itu. Anda perlu belajar bahasa, logika. Penjepit untuk perjalanan jauh 14.7k Views middot Lihat Upvotes middot Not for Reproduction Lihat TradeLink (C) atau ActiveQuant (Java). Kode TradeLink0s lebih elegan. Saya mengetik ini di ponsel, jadi tolong permisi singkatnya. Pada dasarnya, lihatlah apa yang ada di vs apa yang keluar sebagai cara awal untuk membingkai masalah. Di. Data pasar, peristiwa exhangemarket (eksekusi untuk perdagangan yang dilakukan oleh sistem Anda, acks, reject, notifikasi trading-stopted, dll). Di luar. Pesanan, modifikasi ordes. QuotBuy 100 15.5, IOCquot, misalnya. IOC segera atau batalkan. Diantara. Keputusan strategi berdasarkan informasi yang dikumpulkan dari data real-time, bersamaan dengan data historis dan masukan lainnya (perintah trader dari GUI-nya untuk perdagangan secara tidak bermoral agresif, dll). Hal-hal seperti. Tempatkan pesanan, ubah pesanan yang ada, dll. Sekarang Anda bisa mulai menangani arsitektur teknis dari sistem semacam itu. Yang penting adalah kemampuan untuk mengekspresikan strategi dengan mudah, elegan, terlepas dari kompleksitas pemrosesan acara yang terlibat (ada beberapa kondisi balapan yang menarik yang dapat membingungkan sistem Anda berkaitan dengan keadaan pasar pesanan Anda, misalnya). Dulu saya melakukan ini untuk mencari nafkah dan mungkin bisa terus tanpa henti Tapi mengetik di ponsel adalah alat jera. Semoga Anda menemukan ini berguna. Hubungi saya jika Anda membutuhkan panduan lebih lanjut. 21.1k Tampilan middot Lihat Upvotes middot Not for Reproduction Diperbarui 100w yang lalu middot Upvoted oleh Patrick J Rooney. 5 tahun berdagang secara profesional Saya mengkhususkan diri dalam lanjutan o Untuk memulai dengan dasar-dasar, dapatkan pegangan Amibroker (AmiBroker - Download). Amibroker memiliki bahasa yang mudah dipelajari dan mesin backtest yang kuat dimana Anda bisa mengemas ide Anda. Juga dapatkan buku Howard Quantity Trading Systems Kuantitatif. Buku ini adalah pengenalan yang sangat bagus untuk konsep pengembangan kuantum. Anda juga setidaknya memerlukan pengetahuan dasar tentang statistik. Ada banyak kursus MOOC yang bagus untuk ini gratis. Seperti yang satu ini Statistik Satu - Universitas Princeton Coursera It0 juga layak diikuti The Whole Street. Yang merupakan mashup dari semua blog quant, banyak di antaranya mempublikasikan kode Amibroker dengan ide mereka. Dari situlah, layak dipelajari belajar Python (pelajari python - Google Search), dan juga mengerjakan kursus Belajar Mesin Universitas Andrew Ng039 yang bagus, yang berjalan gratis di Coursera. Jika kemudian Anda ingin menerapkan algoritma Anda sendiri, situs yang bagus untuk Quantconnect atau Quantopian. Akhirnya, orang ini memiliki beberapa saran bagus untuk mengubahnya menjadi quantstart karir Anda Semoga berhasil dengan perjalanan Sebagian diambil dari jawaban Alan Clement kepada Bagaimana pengembang perangkat lunak di bidang keuangan menjadi pengembang kuantum 16.2k Views middot View Upvotes middot Not for Reproduction Broker apa Dapat saya gunakan untuk memulai perdagangan kertas algoritma saya secara gratis Bagaimana saya bisa membangun sebuah Sistem Routing Order untuk platform perdagangan algoritmik Dapatkah satu orang benar-benar terlibat dalam perdagangan algoritmik Dimana saya bisa mendapatkan sumber daya untuk mulai belajar Python untuk perdagangan Algoritma Bagaimana saya bisa memulai Perdagangan algoritmik dalam JavaScript Mata uang apa yang harus saya gunakan Apa API yang boleh saya gunakan Bagaimana cara memulai Mengapa kapitalisme sangat terpapar pada siklus perdagangan Apa itu siklus perdagangan Yang merupakan broker yang baik untuk perdagangan algoritmik Saya memiliki pemahaman yang kuat tentang amp modal yang memiliki kemampuan Python. . Saya ingin mengembangkan sistem perdagangan algoritmik otomatis. Di mana saya mulai Apa keuntungan terbaik dari perdagangan algoritmaData, informasi, dan materi (ldquocontentrdquo) disediakan untuk tujuan informasi dan pendidikan saja. Materi ini tidak, dan juga harus ditafsirkan sebagai tawaran, ajakan, atau rekomendasi untuk membeli atau menjual sekuritas apapun. Setiap keputusan investasi yang dibuat oleh pengguna melalui penggunaan konten semacam itu semata-mata didasarkan pada analisis independen pengguna dengan mempertimbangkan keadaan keuangan, tujuan investasi, dan toleransi risiko Anda. Baik KJTradingSystems (KJ Trading) maupun penyedia kontennya tidak bertanggung jawab atas kesalahan atau tindakan yang dilakukan dalam kepercayaan. Dengan mengakses situs KJ Trading, pengguna setuju untuk tidak mendistribusikan konten yang ditemukan di dalamnya kecuali jika diberi wewenang untuk melakukannya. Kinerja individu tergantung pada keahlian unik tiap siswa, komitmen waktu, dan usaha. Siswa yang berbagi cerita mereka belum diberi kompensasi atas testimonial mereka. Kisah para siswa belum diverifikasi secara independen oleh KJ Trading. Hasil mungkin tidak khas dan hasil individu akan bervariasi. 8203U. S. Sangkalan yang Diperlukan oleh Pemerintah - Komisi Perdagangan Berjangka Komoditi. Perdagangan berjangka dan opsi memiliki potensi keuntungan yang besar, namun juga memiliki potensi risiko yang besar. Anda harus sadar akan risikonya dan bersedia menerimanya untuk berinvestasi di pasar berjangka dan opsi. Jangan berdagang dengan uang yang tidak bisa Anda rugi. Situs web ini bukanlah ajakan atau tawaran untuk membeli futures atau opsi BuySell. Tidak ada perwakilan yang dibuat bahwa akun mana pun akan atau kemungkinan akan mencapai keuntungan atau kerugian yang serupa dengan yang dibahas di situs web ini. Kinerja masa lalu dari setiap sistem perdagangan atau metodologi tidak selalu menunjukkan hasil di masa depan. ATURAN CFTC 4.41 - HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU SIMULASI MEMILIKI BATASAN TERTENTU. MELIHAT KINERJA KINERJA SEBENARNYA, HASIL YANG SIMULASI JANGAN MENYATAKAN PERDAGANGAN YANG BENAR. JUGA, SEJAK PERDAGANGAN TIDAK DIPERLUKAN, HASIL YANG DAPAT MEMILIKI BAWAH ATAU KOMPENSASI DAMPAK, JIKA ADA, FAKTOR-FAKTOR PASAR TERTENTU, SEPERTI KURANGNYA LIKUIDITAS, PROGRAM PERDAGANGAN SIMULASI SECARA UMUM JUGA TERTARIK UNTUK FAKTA BAHWA MEREKA DITANDATANGANI DENGAN MANFAAT HINDSIGHT. TIDAK ADA REPRESENTASI YANG DIBUAT BAHWA SETIAP AKUN AKAN ATAU CUKUP UNTUK MENCAPAI KEUNTUNGAN ATAU KERUGIAN YANG SESUAI DENGAN MEREKA YANG DIMILIKI. Testimoni yang muncul di situs ini sebenarnya diterima melalui pengiriman email atau komentar survei web. Mereka adalah pengalaman individu, mencerminkan pengalaman hidup nyata dari mereka yang telah menggunakan produk dan layanan kami dalam beberapa cara atau lainnya. Namun, mereka adalah hasil dan hasil individu yang bervariasi. We do not claim that they are typical results that consumers will generally achieve. The testimonials are not necessarily representative of all of those who will use our products andor services. The testimonials displayed are given verbatim except for correction of grammatical or typing errors. Some have been shortened, meaning not the whole message received by the testimony writer is displayed, when it seemed lengthy or the testimony in its entirety seemed irrelevant for the general public. Email: kdavey at kjtradingsystems (c) Copyright - KJ Trading Systems. All Rights Reserved Worldwide. KJ Trading Systems
No comments:
Post a Comment