Construya su propio sistema de comercio propio: Conceptos técnicos BALTIMORE (Stockpickr) - Imagínese encender una máquina cada mañana y ver que acumular ganancias por el comercio de los mercados. Mientras que el escenario suena como algo que la mayoría de los inversores simplemente fantasear, su ser una realidad para muchos comerciantes. En este documento técnico. así tomar un breve vistazo a cómo puede unirse a ellos mediante la construcción de su propio sistema de comercio. Hoy en día, las barreras de entrada han caído dramáticamente para los desarrolladores de sistemas de comercio. Usted no necesita un doctorado un mainframe varios millones de dólares o el espacio en el servidor en el NYSE para lograr el éxito como comerciante algorítmica. Aunque la construcción de un sistema de comercio puede pasar por encima del inversor informal promedio, es algo eso es finalmente al alcance de los comerciantes que enviaban financiada por las grandes instituciones financieras. En primer lugar, es importante pensar en cómo el análisis cuantitativo se refiere al análisis técnico en su conjunto. En su mayor parte, se puede pensar en el análisis cuantitativo como una subsección de análisis técnico (que vale la pena señalar, sin embargo, que algunos análisis cuantitativo es en realidad impulsado fundamentalmente). Mientras que el análisis técnico es ningún eso de análisis basados en datos de mercado, el análisis cuantitativo arroja elementos subjetivos. gtgt ¿El Comercio técnico realmente funcionan Quants utilizar sistemas de comercio (un conjunto de reglas o algoritmos bien definidos) para tomar decisiones de inversión. Cuando la mayoría de los inversores escuchan la palabra Quant, que piensan acerca de los científicos que trabajan en los sistemas de comercio de alta frecuencia para las instituciones. Eso no es lo que estaban hablando aquí - en cambio, el comercio algorítmico estaban hablando se adapta mejor a plazos más largos (DayTrading través de la posición comercial). Mientras que apenas se arañar la superficie de la negociación algorítmica en esta cartilla, mi objetivo es darle un vistazo a cómo funcionan los sistemas de comercio, y donde se puede dar el siguiente paso hacia la creación de una propia. 2012 Predicciones de archivo de Outlook y su ventanilla única para el año 2012 las recomendaciones de inversión y las predicciones del mercado. Una introducción a la Bien Desarrollo del Sistema empezar con el desarrollo del sistema, es decir, averiguar las reglas que desea utilizar para desencadenar una señal para el comercio. El primer paso es la elección de los factores (o entradas) que el youll estar utilizando para generar decisiones de inversión. Es importante tener en cuenta que los insumos deben ser cuantificables, por lo que criterios como la buena gestión o la amplia liquidez de comercio no pueden estar parte del sistema (en lugar, la amplia liquidez de comercio tendría que ser algo así como el volumen de negociación media superior a 1 millón de acciones por día) de comercio. Algorithmic: ¿Cómo empezar la construcción de un sistema de comercio algorítmico como puramente un informático usted está en la posición perfecta para iniciarse en el comercio algorítmico. Esto es algo que he testigo de primera mano en Quantiacs 1. donde los científicos e ingenieros son capaces de entrar de lleno en el comercio automatizado y sin ninguna experiencia previa. En otras palabras, tajadas de programación son el principal ingrediente necesario para empezar. Para tener una idea general de lo retos le esperan después / durante la creación de un sistema de comercio algorítmico, echa un vistazo a este post Quora. La construcción de un sistema de comercio a partir de cero requerirá un conocimiento básico, una plataforma de negociación, datos de mercado y acceso a mercados. Aunque no es un requisito, la elección de una única plataforma de comercio que ofrece la mayor parte de estos recursos le ayudará a ponerse en marcha rápidamente. Dicho esto, las habilidades que se desarrollan serán transferibles a cualquier lenguaje de programación y casi cualquier plataforma. Lo creas o no, la construcción de estrategias de operación automatizados isnt basa en ser un experto en el mercado. No obstante, el aprendizaje de la mecánica básica del mercado le ayudará a descubrir las estrategias comerciales rentables. Opciones, futuros y otros derivados de John C. Hull - Gran primer libro para introducir las finanzas cuantitativas, y acercándose a él desde el lado matemáticas. Trading cuantitativa de Ernie Chan - Chan Ernie ofrece el mejor libro de introducción para el comercio cuantitativo y le guía a través del proceso de creación de algoritmos de negociación en MATLAB y Excel. Algorítmico negociación de futuros a través de la máquina de aprendizaje - un desglose de 5 páginas de la aplicación de un modelo sencillo de aprendizaje automático para uso general indicadores de análisis técnico. Aquí está una lista de lectura agregada PDF con un desglose completo de libros, videos, cursos y foros de negociación. La mejor manera de aprender es haciendo, y en el caso de la negociación automatizada que se reduce a la cartografía y la codificación. Un buen punto de partida es existente ejemplos de sistemas de comercio y exposiciones existentes de técnicas de análisis técnico. Por otra parte, un informático experto tiene la ventaja adicional de ser capaz de aplicar el aprendizaje automático para el comercio algorítmico. Éstos son algunos de esos recursos: TradingView - Una plataforma de gráficos visuales fantástico en su propia, TradingView es un gran parque infantil para sentirse cómodo con el análisis técnico. Tiene la ventaja añadida de que permite a las estrategias comerciales de secuencias de comandos y busque otras ideas comerciales pueblos. Foro Trading Automatizado - gran comunidad en línea para enviar preguntas para principiantes y la búsqueda de respuestas a cuestiones cuantitativas comunes cuando acaba de empezar. Los foros de Quant son un gran lugar para sumergirse en las estrategias, herramientas y técnicas. Seminario de YouTube en el comercio de las ideas de trabajo con ejemplos de código en Github. Aprendizaje automático: Más presentaciones sobre comercio automatizado se pueden encontrar en la Quantiacs Quant Club. La mayoría de las personas de una formación científica (eso es si la ciencia informática o ingeniería) han tenido una exposición a Python o MATLAB, que resultan ser lenguajes populares para las finanzas cuantitativas. Quantiacs ha creado una caja de herramientas de código abierto que proporciona pruebas retrospectivas y 15 años de datos históricos del mercado de forma gratuita. La mejor parte es todo lo que se construye en tanto Python y MATLAB que le da la opción de lo que el desarrollo de su sistema con. Aquí está una estrategia de negociación de seguimiento de tendencias muestra en MATLAB. Este es todo el código necesario para hacer funcionar un sistema de comercio automatizado, mostrando tanto la potencia de MATLAB y el Quantiacs caja de herramientas. Quantiacs le permite operar 44 futuros y todas las existencias de la SampP 500. Además, una variedad de bibliotecas adicionales, tales como TensorFlow son compatibles. (Exención de responsabilidad: yo trabajo en Quantiacs) Una vez que usted está listo para ganar dinero como un Quant, puede unirse a las últimas Quantiacs automatizados competencia comercial, con un total de 2.250.000 en inversiones disponibles: ¿Se puede competir con los mejores cuantos Esta respuesta ha sido completamente re - escrito Aquí hay 6 principal base de conocimientos para la construcción de sistemas de negociación algorítmica. Debe estar familiarizado con todos ellos con el fin de construir sistemas comerciales eficaces. Algunos de los términos utilizados pueden ser un poco técnico, pero usted debería ser capaz de entenderlos buscando en Google. Nota: (La mayor parte de) estos no se aplican si usted quiere hacer de alta frecuencia de negociación 1. Las teorías de mercado que hay que entender cómo funciona el mercado. Más específicamente, usted debe entender las ineficiencias del mercado, las relaciones entre los diferentes activos / productos y comportamiento de los precios. las ideas de operación se derivan de las ineficiencias del mercado. Tendrá que saber cómo evaluar las ineficiencias del mercado que le dan una ventaja comercial frente a los que no funciona. El diseño de robots eficaces implica la comprensión de cómo funcionan los sistemas automatizados de comercio. En esencia, una estrategia de negociación algorítmica consta de 3 componentes principales: 1) Entradas, Salidas 2) y 3) tamaño de la posición. Youll necesidad de diseñar estos 3 componentes en relación con la ineficiencia del mercado que está capturando (y no, esto no es un proceso sencillo). Usted no necesita saber matemáticas avanzadas (a pesar de que le ayudará si tu objetivo es construir estrategias más complejas). Las buenas habilidades de pensamiento crítico y una comprensión decente en las estadísticas le llevará muy lejos. Diseño involucra pruebas retrospectivas (pruebas de ventaja comercial y robustez) y optimización (maximización del rendimiento con una curva mínima de montaje). Usted necesitará saber cómo gestionar una cartera de estrategias de negociación algorítmica también. Las estrategias pueden ser complementarios o contradictorios esto puede conducir a un aumento en la exposición al riesgo no planificados o de cobertura deseado. la asignación de capital es importante hacer demasiado dividir el capital por igual durante los intervalos regulares o recompensa a los ganadores con más capital Si sabe qué productos usted quiere operar, encontrar plataformas de comercialización adecuados para estos productos. A continuación, descubra la API de lenguaje de programación de esta plataforma / backtesters. Si usted está comenzando, yo recomendaría Quantopian (sólo las poblaciones), Quantconnect (acciones y FX) o Metatrader 4 (FX y CFDs sobre índices bursátiles, acciones y materias primas). Los lenguajes de programación utilizados son Python, C y mql4 respectivamente. 4. Gestión de Datos de basura en basura. datos inexactos conduce a resultados inexactos. Necesitamos datos razonablemente limpias para pruebas precisas. Limpieza de datos es un compromiso entre coste y precisión. Si desea obtener datos más precisos, lo necesario para pasar más tiempo (tiempo, dinero) de limpiarlo. Algunos problemas que hacen que los datos sucios incluyen datos que faltan, los datos duplicados, datos erróneos (mala garrapatas). Otras cuestiones que conduce a datos engañosos incluyen dividendos, división de acciones y futuros vuelcos etc. 5. Gestión de Riesgos Hay 2 tipos principales de riesgo: riesgo de mercado y riesgo operacional. El riesgo de mercado implica un riesgo relacionado con su estrategia de negociación. ¿Considera peor de los casos ¿Qué pasa si un evento cisne negro como 3 Guerra Mundial que sucede con Cobertura ¿Ha distancia de riesgos no deseados Es el tamaño de la posición demasiado alta Además de gestionar el riesgo de mercado, es necesario mirar al riesgo operacional. fallo del sistema, pérdida de conectar a Internet, la mala ejecución de algoritmo (que conduce a precios mal ejecutadas, o los oficios perdidos debido a la incapacidad para manejar recotizaciones / alta deslizamiento) y robo por parte de piratas informáticos son cuestiones muy reales. 6. Ejecución de Backtesting vivo y real de operaciones son muy diferentes. Su necesidad de seleccionar los corredores adecuados (MM vs STP vs ECN). Noticias de la divisa de mercado con Forex Trading foros como amplificador de corredores de la divisa críticas es su mejor amigo, leer los comentarios de los agentes allí. Es necesario una infraestructura adecuada (VPN segura y gastos de tiempo de inactividad, etc.) y los procedimientos de evaluación (supervisar el rendimiento de los robots y analizarlos en relación con la ineficiencia del mercado / backtests / timisations op) para manejar el robot durante su vida útil. Lo que necesita saber cuándo intervenir (modificar actualización / apagado / t urna / en sus robots) y cuándo no. Evaluación y Optimización de estrategias de negociación Pardo (Grandes ideas sobre métodos de estrategias de construcción y comercialización de pruebas) el comercio su camino a la libertad financiera Van K Tharp (Ridículo-Haga clic en el título de cebo a un lado, este libro es una gran visión de conjunto de los sistemas de comercio mecánicos) Quantitative Trading Ernest Chan (gran introducción de algo negociación en un nivel menor.) comercio e intercambios: microestructura del mercado para profesionales Larry Harris (microestructura del mercado es la ciencia de cómo funcionan los intercambios y lo que realmente sucede cuando se coloca un comercio es importante conocer esta información. a pesar de que se acaba de empezar) algorítmica amp DMA Barry Johnson (arrojar luz sobre algoritmos de ejecución bancos. Esto no es directamente aplicable a su comercio algo pero es bueno saber) los cuantos de Scott Patterson (historias de guerra de algunos cuantos de los mejores. buena . como una lectura de acostarse) Quantopian (Código, la investigación, y discutir ideas con la comunidad utiliza Python) Fundamentos de comercio Algo AlgoTrading101 (exención de responsabilidad: Soy propietario de este sitio / curso. Aprender las teorías de diseño de robots, las teorías de mercado y de codificación. Usos mql4) - Únete al reto (Aprender conceptos comerciales y teorías de pruebas retrospectivas Recientemente han desarrollado su propia plataforma de pruebas retrospectivas y el comercio por lo que esta parte es todavía nuevo para mí, pero su base de conocimientos sobre los conceptos de comercio son buenos) recomendados Blogs / Foros (estos... incluye las finanzas, el comercio y los foros de negociación algo): recomendados lenguajes de programación: Si sabe qué productos usted quiere operar, encontrar plataformas de comercialización adecuados para estos productos. A continuación, descubra la API de lenguaje de programación de esta plataforma / backtesters. Si usted está comenzando, yo recomendaría Quantopian (sólo las poblaciones), Quantconnect (acciones y FX) o Metatrader 4 (FX y CFDs sobre índices bursátiles, acciones y materias primas). Los lenguajes de programación utilizados son Python, C y mql4 respectivamente. Aunque este es un tema muy amplio con referencias a los algoritmos de construcción, la infraestructura, el establecimiento de la asignación de activos y gestión de riesgos, pero yo apenas se centrará en la primera parte de cómo debe ser el trabajo en la construcción de nuestro propio algoritmo, y hacer las cosas correctas. 1. Estrategia de consolidación. Algunos de los puntos clave a destacar aquí: La captura de grandes tendencias - Una buena estrategia debe en todos los casos, ganar dinero cuando el mercado está en tendencia. Los mercados van con una buena tendencia que dura sólo el 15-20 de las veces, pero este es el momento en que todos los gatos y perros (los comerciantes de todos los tiempos-marco, intradía, diario, semanal, a largo plazo) son las compras a cabo y todos ellos tienen un tema común. Una gran cantidad de comerciantes también construir estrategias de reversión a la media en la que se tratan de juzgar las condiciones cuando el precio se han movido lejos de la media, y tomar un comercio en contra de la tendencia, sino que deben crearse cuando éxito ha construir y negocian un buen seguimiento de tendencias sistemas . Las probabilidades de apilamiento de hasta - Las personas a menudo trabajan para tratar de construir un sistema que tiene una excelente relación de victorias / derrotas, pero no that039s el enfoque correcto. Por ejemplo, un algo con un ganador de 70 con una ganancia promedio de 100 por el comercio y la pérdida promedio de 200 por el comercio se acaba de hacer 100 por cada 10 operaciones (neto 10 / comercio). Sin embargo, un algo con un ganador de 30 con ganancia media de 500 por el comercio y la pérdida del 100 por operación obtendrá una ganancia neta de 800 para 10 operaciones (80 / comercio). Por lo tanto, no es necesario que la relación de victorias / derrotas debe ser bueno, en lugar it039s las probabilidades de que se acumula hasta que debería ser mejor. Esto va diciendo las pérdidas quotKeep pequeñas, pero deje que su runquot ganadores. quotIn la inversión, lo que es cómodo es raramente profitable. quot - Robert Arnott Disposición - Disposición es inevitable, si usted está siguiendo cualquier tipo de estrategia. Así, mientras que el diseño de un algo don039t tratar de reducir la reducción o hacer alguna condición específica de encargo de cuidar de que la reducción. Esta condición específica puede, en el futuro puede actuar como un control de carretera en la captura de una gran tendencia y su algo puede funcionar mal. Gestión de Riesgos - Cuando se construye una estrategia, siempre se debe tener una puerta de salida, lo que el mercado decida hacer. El mercado es un lugar de probabilidades y se debe diseñar un algo para salir de un comercio tan pronto como sea posible si doesn039t adaptarse a su apetito por el riesgo. Normalmente se argumenta que hay que corre el riesgo de 1-2 del capital en cada operación, y es óptimo en muchos sentidos, ya que incluso si se obtiene arnd 10 operaciones falsas en su capital de la sucesión pasará a sólo 20.But este no es el caso en el escenario real del mercado. Algunos oficios Lossing será de entre 0-1, mientras que algunos pueden ir a 3-4, por lo que es mejor para definir el capital medio Lossing por el comercio y la capital máximo que se puede perder en un comercio, ya que los mercados son completamente al azar y can039t ser juzgados . quotEvery vez en cuando, el mercado hace algo tan estúpido que toma su aliento away. quot - Jim Cramer 2. Las pruebas y la optimización de un deslizamiento Estrategia. Cuando estamos probando una estrategia en datos históricos, estamos bajo el supuesto de que la orden se ejecutará al precio predefinido llegado por el algo. Pero esto nunca va a ser el caso, ya que tenemos que hacer frente a los creadores de mercado y algo039s HFT ahora. Su orden en el mundo today039s nunca será ejecutado en el precio deseado, y no habrá deslizamiento. Esto debe ser incluido en la prueba. Repercusión en los mercados: Volumen negociado por el algo es otro factor importante a considerar al hacer el back-testing y la recolección de los resultados históricos. A medida que aumenta el volumen de los pedidos realizados por algo tendrá una considerable repercusión en el mercado y el precio promedio del orden llenado será muy diferente. Sus algo pueden producir resultados completamente diferentes en condiciones reales de mercado, si no va a estudiar la dinámica de volumen algo de su cuenta. Optimización: La mayoría de los comerciantes sugieren que no lo haga el ajuste de curvas y más de optimización y que son correctos ya que los mercados son una función de variables aleatorias y no hay dos situación volverá a ser lo mismo. Así parámetros de optimización para situaciones particulares es una mala idea. Yo sugeriría que se vaya para la optimización del Zonal. Es una técnica que me siga, compro zonas que identifican que tienen características similares en términos de volatilidad y volumen. Optimizar estas áreas por separado, en lugar de la optimización de todo el período. Los anteriores son algunos de los pasos más básicos y más importantes que sigo, al convertir un pensamiento básico en un algoritmo y la comprobación de la validez it039s. quot Todo el mundo tiene la capacidad mental para seguir el mercado de valores. Si lo hizo a través de matemáticas de quinto grado, puede hacerlo. quotPeter Lynch Para empezar con lo básico, obtener una bodega de Amibroker (AmiBroker - Descargar). Amibroker tiene un fácil aprender el lenguaje y potente motor de backtest donde se puede crear prototipos de sus ideas. También obtener Howard Bandy 039s de libros cuantitativos sistemas de comercio. Este libro es una muy buena introducción a los conceptos de desarrollo cuantitativo. You039ll también necesita al menos un conocimiento básico de las estadísticas. Hay un montón de buenos cursos MOOC disponible para esto de forma gratuita. Como este Estadística One - Universidad de Princeton Coursera It039s también vale la pena siguiendo la calle entera. que es un mashup de todos los blogs Quant, muchos de los cuales publican código Amibroker con sus ideas. A partir de ahí, it039s entonces vale la pena aprender Python (aprender pitón - Búsqueda de Google), y también haciendo Andrew Ng039s excelente Universidad de Stanford Máquina curso de aprendizaje, que se extiende de forma gratuita en Coursera. Si a continuación desea poner sus propios algoritmos para la prueba, buenos sitios para la que son Quantconnect o Quantopian. Por último, este tipo tiene algunos buenos consejos sobre convirtiéndolo en su carrera www. quantstart / Buena suerte con el viaje parcialmente tomado de respuesta a Alan Clement039s ¿Cómo puede un desarrollador de software en las finanzas convertirse en un desarrollador cuant Dado que soy un graduado de la informática que se construido un sistema de comercio de ultra alta frecuencia a partir de cero, creo que puedo añadir programadores perspectiva de algunas respuestas realmente fantásticas sobre cómo ir sobre la construcción de un sistema de comercio algorítmico. En realidad, hay sólo 3 bloques principales en un sistema Algo Trading (ATS) 1. Mercado manejador de datos (por ejemplo, controlador de FAST) 2. Módulo de Estrategia (por ejemplo, la estrategia de transición) 3. Orden del router (enrutador por ejemplo FIX) es posible añadir el módulo de riesgo, ya sea en el módulo de Estrategia o el módulo Router Orden o ambos. En tanto el flujo de datos es correcto, debe ser bueno para ir. Recuerde que si usted está diseñando un ATS para la latencia mínima, añadiendo más capas o complejidad aumentará ella. arquitectura minimalista ATS Y si se añade las campanas y silbatos, sería conseguir un poco complejo: Si también está interesado en el meollo de la cuestión de la aplicación de la arquitectura anterior, usted debe tener las siguientes cosas en mente. Evitar cerraduras / mutex. En caso de tener que utilizarlo, trate por estructuras de lockless utilizando atómicas. Hay un par de librerías disponibles para estructuras de datos lockless (por ejemplo libcds, kit de concurrencia, etc). C-11 soporta std :: atómica. y usted debe esforzarse para usarlos también. Si usted está apuntando para una baja latencia, evitar cuál es hecho en Quickfix. Su escrito por la seguridad / flexibilidad / ility reusab como objeto (bloquear) la creación y la destrucción se realiza para cada invocación de cualquier mensaje a enrutador. Sin duda, no hay manera de escribir un código sensible a la latencia. Sin asignación de memoria en tiempo de ejecución. vía de ejecución debe utilizar la gestión de memoria personalizado y sin bloqueo con piscina pre-memoria. Toda la inicialización se puede hacer en los constructores. estrecho acoplamiento. El modelo de hilos, modelo E / S y la gestión de memoria deben ser diseñados para colaborar entre sí para lograr un mejor rendimiento general. Esto va en contra del concepto de programación orientada a objetos de acoplamiento débil, pero su coste necesario para evitar el tiempo de ejecución del polimorfismo dinámico. Usar plantillas. En el mismo sentido, también sugeriría nos fijamos en C templatization para lograr flexibilidad de código. Con tantas nuevas características añadidas a las plantillas en c11, sería un crimen no pueda usarlo para añadir flexibilidad. optimización / Hardware OS: Por último, usted debe buscar para trabajar con Linux Kernel RT y la tarjeta de red con conductor Solarflare OpenOnLoad para lograr una latencia mínima. usted puede mirar más para aislar la CPU y ejecutar su programa en ese núcleo en particular. Si baja latencia no es lo que se está buscando es que hay variantes de recursos ATS libremente disponible en la red, por ejemplo, Quickfix (C), Marketcetera (Java). Un montón de otros proveedores también proporcionan pruebas retrospectivas y el comercio módulo que están estrechamente acoplado con sus propios backends. Los populares son Quantconnect, Quantiacs, Interactivo Broker, Riqueza Lab, TradeStation y AmiBroker. Quantopian utiliza descenso por cable, que es una biblioteca basada en el pitón de código abierto, y se está convirtiendo en muy popular. Por otro lado, no hay mejor manera de aprender que construir por sí mismo. Una vez dicho esto, si se inicia la construcción a partir de cero, mientras que se aprende mucho, pero también el resultado final será mucho gasto de tiempo (un par de meses). Y si usted está dispuesto a invertir su tiempo, yo también le aconsejo que aprender los matices de ATS y el comercio algorítmico, en general, antes de empezar a construir un sistema de este tipo. De hecho, dos de mis estudiantes han creado recientemente sus propios sistemas de comercio - www. quantinsti / blogs / e. . En caso de que suena interesante, se puede comprobar www. quantinsti / epat / para más detail. Stickin Es para los novatos: La construcción de un sistema de comercio de alta frecuencia Cuando era niño, ¿alguna vez sueño de convertirse en un empollón yo no lo creo. Pero en el último par de años, el número de personas sonrientes hicieron que se ve en las noticias financieras que se parecía, bueno, empollones instruidos en teoría de la computación, matemáticas, física, lo que sea, estos nerds estaban en los titulares para hacer un montón de dinero con Mercado Continuo: alto volumen, una fracción de segundo, compra de la máquina impulsada y vende el que consiguió quizá 0,05 por 100 acciones. Eso no suena como un montón de dinero, sino que se multiplican por cientos de miles de acciones a través de miles de transacciones al día, y comienza a sumar. De hecho, representa la mayor parte del volumen de comercio de acciones del día de hoy. Y a medida que se enciende el ordenador portátil de poca potencia, puede que se pregunte, ¿es eso lo que tengo que hacer para que el comercio de dinero Respuesta corta: No. Respuesta larga: Absolutamente ninguna. Empollón repelente Lo que esas historias havent dicho es que los recientes cambios bruscos en la volatilidad han obligado a muchas personas que desarrollan mercado continuo a replantear sus estrategias. Los de corto plazo, de nuevo adelante y hacia atrás los movimientos de precios que se supone mercado continuo para capturar han sido más uni-direccional, y han dejado a algunos comerciantes con grandes posiciones perdedoras. Está bien, entonces, puede pedir, si no de alta frecuencia, mercado continuo, entonces lo que necesita un enfoque basado en la estrategia de negociación, por lo que, independientemente de la acción o índice, sin tener en cuenta el entorno de mercado, tiene un enfoque para encontrar y ejecutar oficios que tenga sentido. En otras palabras, un sistema. Esto significa que necesita para crear un conjunto de reglas que usted sigue durante la entrada y salida de los oficios cada vez, en lugar de simplemente disparar desde la cadera. Su sistema no siempre resultan como se esperaba, o siempre hacer dinero, pero youll tiene un plan para colocar los oficios. El usuario no puede obtener su foto en las noticias financieras, pero tal vez el youll pagar sus cuentas y todavía tiene tiempo para ser una persona normal. Construir un sistema 1-2-3 Entonces, ¿cómo lo haces Bueno, para empezar, si ya tiene la plataforma thinkorswim cargado en su computadora portátil, usted tiene a su disposición las herramientas que están diseñadas para ofrecer más de lo que la mayoría del Muro empollones de la calle tienen. Seriamente. Y usted va a usar esas herramientas para encontrar los comercios que cumplan con los siguientes tres criterios: 2. Positiva decaimiento 3. probabilidades favorables Lets romper cada uno abajo. Esto significa que no importa lo que el índice de acciones o, si se sube grande, grande o hacia abajo la nada en absoluto, su pérdida potencial máxima es conocido, incluso antes de hacer el comercio. Por ejemplo, una llamada corta verticales ha definido riesgo. Una llamada corto al descubierto no lo hace. Con el corto vertical, la pérdida máxima es la diferencia entre los precios de ejercicio menos el crédito recibido. Eso es. Con una llamada en corto al descubierto, que no sé realmente lo que podría ser su pérdida máxima. Incluso si usted piensa interminables utiliza una orden de parada para comprar el corto llamada de vuelta si la pérdida se hace demasiado grande, ¿y si el brechas abastecerse durante la noche cuando se cumple el comercio no puede con las operaciones de riesgo definido. 2. Tiempo de caída positiva Además de la muerte y los impuestos, la única otra cosa que puede contar es que pasa el tiempo. Y si no funciona, todos hemos conseguido mayores problemas. Debido a que es inevitable, quieres que el tiempo que pasa en su lado. Eso significa que usted quiere que sus posiciones para tener tiempo de decaimiento positiva para que todos en igualdad de condiciones, un día que pasa significa que su posición es la pena un poco más. tiempo de decaimiento general positiva viene de tener una opción a corto en algún lugar de la posición. Eso no tiene que ser un corto al descubierto (véase el criterio 1), sino como parte de una extensión como un corto vertical, calendario largo. o cóndor de hierro. una opción a corto pondrá tiempo de su lado. 3. probabilidades favorables No importa cuánto lo hace la investigación, la probabilidad de un índice de acciones o mover hacia arriba o abajo es 50. Pero usted no quiere que su comercio de depender de la cara de una moneda. La manera de inclinar la balanza a su favor es la selección de la estrategia más inteligente. Que se inicia mediante la búsqueda en la cadena de opción para un vencimiento a más corto plazo y una alta probabilidad de que expira sin valor. Esto le permitirá crear diferenciales que dependen menos de estar justo en dirección y más en la decadencia de alta calidad. De acuerdo, ¿y ahora qué No demasiado nerd, se le permite a su vez la teoría a la práctica con un par de ejemplos de la vida real, tanto para el comerciante de acciones y opciones. El Corredor de bolsa Eres un corredor de bolsa. Tal vez usted no está del todo listo para todas las cosas opción de extensión. Entonces, ¿cómo hacer los tres criterios de trabajo para usted Si usted es largo stock, ustedes ya saben que su pérdida máxima potencial si la acción va a cero. A pesar de que el riesgo podría ser un número muy grande, Ill pretender que se la define en su propio camino. Ése es el criterio 1. Para 2, luces para crear una llamada corta cubierta contra ese largo stock para darle un poco de tiempo de decaimiento positivo. Cuando estás una llamada corta en contra de su largo stock, por cada día que el precio de las acciones duerma movimiento, que corta la llamada se va a poner más y más barato y te hacen un poco de dinero. Para 3, consiguiendo las probabilidades de su lado significa vender una llamada fuera de la de dinero que tiene una probabilidad de que expira sin valor de alrededor de 60, lo que se puede hacer desde TD Ameritrades thinkorswim plataforma de negociación (Figura 1, abajo). La acción puede elevarse hasta el precio de ejercicio de la llamada corta por caducidad, y aún así la llamada expirará sin valor. Esto reduce el costo base de su largo stock, lo que también reduce su punto de equilibrio. Eso significa que la población puede hacer un movimiento inicial más grande, y es posible que aún no perder dinero. En thinkorswim, ver la probabilidad de una opción que expira en-el-dinero (ITM). A continuación, una llamada con una probabilidad 34 de expirar ITM es lo mismo que decir que tiene una probabilidad del 66 de expirar sin valor. Sólo a efectos ilustrativos. El operador de opciones de Youre con muchas ganas de ponerse en marcha con opciones, pero usted no está seguro de si debe ser alcista o bajista en una bolsa o un índice en particular. No te sudar la dirección de las acciones. El uso de los tres criterios, se puede encontrar una estrategia que todavía puede ganar dinero incluso si usted está equivocado en su apuesta direccional. Vamos a ver cómo. En primer lugar, comenzar con un cierto sesgo direccional para la acción o índice. Tal vez sea basado en el análisis técnico o fundamental, o tal vez su favorito cabeza que habla en la televisión lo sugirió. Se va a crear una extensión vertical corta (criterios 1 y 2) una llamada corta vertical, si usted tiene un sesgo bajista, o un corto poner vertical, si usted tiene un sesgo alcista. Comience por encontrar la expiración de 25 a 45 días. Para los criterios 3, si usted es bajista, encontrar la llamada corta fuera de la de dinero que tiene una probabilidad del 60 al 70 de expirar sin valor. Si usted es alcista, considerar la búsqueda de la opción de venta a corto hacia fuera-de-dinero que tiene una probabilidad de que expira sin valor de entre 60 y 70 años. Para crear una llamada corta vertical, considerar la compra de la opción de compra que eso es un golpe más lejos-del-dinero que su llamada es corta. Para crear un put corto vertical, considerar la compra de la opción de venta que eso es un golpe más lejos-del-dinero que su put corto. Ahora, aquí está lo que puede suceder. Con la llamada corta fuera de-the-money vertical, si la acción se mueve hacia abajo por la expiración, usted hace el dinero. Si la acción se mantiene igual por caducidad, a ganar dinero. Si la acción se mueve hacia arriba más allá de la huelga corta de la llamada corta verticales, usted probablemente perderá dinero. Pero si sólo sube un poco, no tan alta como la huelga corta de la llamada corta vertical, todavía se puede ganar dinero. La opción de venta corta funciona de la misma manera pero pierde dinero si la acción se mueve hacia abajo más allá de la huelga corta de la corto poner vertical. Esto no es una prueba de tontos, forma garantizada de hacer el comercio de dinero. Pero es mejor que sentarse en el banquillo, frustrado y confundido por no ser capaz de negociar la manera de pensar los pros Wall Street lo hacen. Cada comercio que tome basadas en estos criterios tendrá el razonamiento detrás de él. E incluso si el comercio pierde dinero, usted sabrá exactamente cuánto y por qué. Eso es ser un comerciante educado. En lugar de un nerd. Tienes thinkorswim Si usted no tiene thinkorswim para analizar las probabilidades, ¿qué estás esperando para salidas de qué se trata amp unirse a la diversión. estrategias de opciones múltiples patas como las que se describen en este artículo tendrán costes adicionales debido a los ataques adicionales negociados. Asegúrese de entender todos los riesgos relacionados con cada estrategia, incluyendo los costos de transacción, antes de intentar colocar cualquier comercio. Tenga en cuenta que la asignación de estrategias de opciones cortas discutidos en este artículo podría conducir a posiciones largas o cortas no deseadas en el valor subyacente. La volatilidad del mercado, el volumen y la disponibilidad del sistema pueden retrasar el acceso de cuenta y ejecuciones comerciales. El rendimiento pasado de un valor o estrategia no garantiza resultados futuros o el éxito. Las opciones no son adecuados para todos los inversores como los riesgos especiales inherentes a las opciones de comercio pueden exponer a los inversores a pérdidas potencialmente rápidas y sustanciales. Opciones de comercio sujeta a TD Ameritrade revisión y aprobación. Por favor, lea Características y riesgos de opciones normalizadas antes de invertir en opciones. Documentación de apoyo para cualquier reclamación, comparaciones, estadísticas u otros datos técnicos será suministrado a petición. La información no pretende ser un consejo de inversión o interpretarse como una recomendación o endoso de cualquier estrategia de inversión o inversión en particular, y es sólo a efectos ilustrativos. Asegúrese de entender todos los riesgos relacionados con cada estrategia, incluyendo gastos de comisión, antes de intentar colocar cualquier comercio. Los clientes deben tener en cuenta todos los factores de riesgo relevantes, incluyendo sus propias situaciones financieras personales, antes de negociar. TD Ameritrade, Inc. miembro de FINRA / SIPC. TD Ameritrade es una marca propiedad conjunta de TD Ameritrade IP Company, Inc. y The Toronto-Dominion Bank. 2016 TD Ameritrade IP Company, Inc. Todos los derechos reservados. Usado con permiso. Inconceivable. This podría ser mucho más divertido que codewars clásicos. Para 99 de los theres ninguna razón del sistema youd particulares tienen que conectarse a la Bolsa de Nueva York y el comercio de las existencias reales con dinero real. Parece que el theyre que introduce desde iqfeed, pero yo creo que sería diversión enorme para crear un intercambio competencia imaginaria, convencer a aproximadamente 100 algo escritores para competir, y empujar hacia arriba el uno contra el otro simplemente por el gusto de hacerlo, consulte whos un mejor escritor algo . Con la virtualización moderna, que debe ser bastante fácil de distribuir un paquete de imágenes, incluyendo los datos de la práctica, para replicar un sistema financiero entero en una pequeña escala en su sótano, a continuación, una vez que se cree que tiene un algo decente, subir la imagen a la competición liga. Si su codewars liga HFT quiere límites para los ciclos de CPU o almacenamiento, la virtualización es una forma muy fácil de implementar. Superficialmente la primera cosa que puede hacer es hacer que todo sea totalmente hacia arriba, de arriba a abajo, pero probablemente funcionaría igual de bien para utilizar los datos de mercado y superposición de carne y hueso en la parte superior de la misma. Del mismo modo que la simulación de control del tráfico aéreo se ha movido muy lentamente a lo largo de las décadas de los puramente aleatorio a sorta realista a los datos del aeropuerto actual. Esto podría ser un poco de diversión. Lo hicimos en colaboración con UofC, utilizando nuestra plataforma de operaciones Algo (www. optionscity / eventos / UChicago-Midwest-comercio-co.) Y fue muy divertido. Hm, me pregunto si hay un interés para hacer de este un evento :) Gracias más abierto para el control de Julia a cabo. Me temo que hay una buena cantidad de información errónea en su comentario, sin embargo, lo que parece que algunas cosas se perdieron en su lectura de código de Julias (algunas de las cuales es ciertamente bastante complicado). Espero que no te importa si me dirijo a algunos de ellos. El primer punto es que Julia ya tiene un excelente rendimiento a la par con la mayoría de lenguajes compilados, incluyendo, por ejemplo, Haskell, si están usando LLVM o no. código Julia recta de avance es típicamente dentro de un factor de dos de C. Eso se muestra en las microbenchmarks en julialang. org/ sitio web Julias, pero, por supuesto, eso no es del todo convincente porque, ya sabes, theyre microbenchmarks y que los escribieron. Sin embargo, el rendimiento similar se encuentra constantemente en aplicaciones del mundo real por otras personas. Usted no tiene que tomar mi palabra para ella heres lo que Tim Santo holylab. wustl. edu tiene que decir: groups. google/d/msg/julia-users/eQTYBxTnVEs/LDAv. . Iain Dunning y Miles Lubin También nos pareció que estaba bien dentro de un factor de 2 de código C altamente optimizado en la aplicación de los códigos de programación lineal realistas en pura Julia: github / JuliaLang / Julia-tutorial / burbuja / maestro / Nume. . Los puntos de referencia aparecen en la página 7 de su presentación. Esta declaración acerca de optimizaciones de alto nivel Julias es totalmente erróneo: 62 ive examinó la forma en que se compila a llvm, y que básicamente punts ninguna optimización en el lado llvm, aparte de la más básica método de seguimiento jit monomorphization / especialización. Julia hace ningún cómputo en absoluto, por lo que no es sin duda un ECI trazado. Un relativamente pequeño (aunque creciente) cantidad muy importante de la optimización de alto nivel se realiza en el Julia AST antes de generar el código LLVM. En particular, un pase de inferencia de tipos basados en el flujo de datos dinámica se realiza en el Julia AST. Desde Julia es homoiconic, este paso inferencia de tipos puede ser implementado en sí mismo Julia, que puede ser por eso que se ha perdido: github / JuliaLang / Julia / burbuja / maestro / base / inferenc. .
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