Sistema de Negociação por Xard777.
Sistema de Negociação por Xard777.
Xard777 forex Trading Systems download grátis.
Download grátis sistemas de negociação Xard 777 (tpl com indicadores para Metatrader 4). Aqui há uma lista de download do modelo de sistema Xard Trading tpl com indicadores mq4 para o Metatrader 4.
É fácil anexar ao gráfico para todos os usuários do Metatrader.
Baixe um sistema de negociação. Extraia do arquivo rar ou zip. Copie os indicadores mq4 para o diretório Metatrader / experts / indicadores / Copie o arquivo TPL Template para o Metatrader Directory / template (tpl (/ Inicie ou reinicie o seu cliente Metatrader Selecione um gráfico e um cronograma onde você deseja testar seu Template Search & # 8220; Modelo personalizado & # 8221 ; no gráfico de menus / Modelo / & # 8230 ;. Anexar a um gráfico.
Para remover Template tpl do gráfico Metatrader:
Selecione o gráfico onde está sendo executado no Metatrader Client, clique com o botão direito do mouse no gráfico & # 8220; Lista de modelos & # 8221; Selecione o modelo em uso e exclua. O Sistema Forex desta página é: Black Gold Trading System, MT4- Xard777, Meu vencedor, Novo Sistema de Negociação FX, only_profit2, Xard box, Xards oboS, Currency Trader Trading System, Sistema de Negociação BDP v2, XARD (KUDOS), XPS v6 rc001.
Sistema de Negociação de Ouro Negro.
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MT4-Xard777.
Sistema de Negociação Forex.
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Novo sistema de negociação FX.
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only_profit2.
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Moeda Trader Trading sistema Xard777.
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Sistema de Negociação BDP v2 Xard777.
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XARD (KUDOS)
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MT4 tpl & amp; indicadores Xard777.
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Por favor, tente este fibo indy em vez do fibo diário Você pode definir o novo indy para GMT, que é muito melhor e mostra extensões fibo 127 & amp; 161
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Extensão do sistema de negociação
Eu comprei recentemente o Trading System Extension, e a negociação remota funciona bem!
No entanto, o comando Best Buys / Best Sales não aparece!
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Arquitetura moderna orientada a eventos.
Desenvolva um poderoso sistema de negociação no padrão C ++ 11 usando seu ambiente de desenvolvimento preferido. Não há limites para a complexidade dos sistemas de negociação que podem ser modelados.
Relatórios avançados e análises.
Obtenha uma visão profunda de todos os aspectos do sistema de negociação por meio de extensos relatórios iterativos. Todos os resultados da simulação são salvos no arquivo e podem ser analisados e comparados com qualquer número de outros resultados da simulação. Analise o desempenho, risco e retornos e navegue pelos gráficos.
Extensão de idioma para séries de tempo.
Estilos de tempo modelo com uma extensão de idioma dedicada (linguagem específica de domínio incorporada). Desenvolva indicadores usando uma sintaxe funcional intuitiva que pode ser aumentada com funções lambda, se necessário.
Sistemas de negociação de múltiplos instrumentos.
Declare qualquer número de membros do instrumento incluindo combinações de tipos diferentes. Isso permite negociar cestas, distribuições e rastrear relacionamentos entre mercados. Os relatórios estão disponíveis em uma base agregada, bem como para instrumentos individuais.
Depuração fácil com código fonte.
Os sistemas de negociação são fáceis de lançar e depurar. Eles correm como executáveis individuais. Use seu ambiente de desenvolvimento e depurador favoritos para percorrer o código. A API é fornecida com o código-fonte.
Extensão do Sistema de Negociação.
Visão geral [editar]
Uma Extensão do Sistema de Negociação permite que um piloto monitore e interaja com as funções de mercado das estações sem atracar a elas, isso é útil principalmente para o gerenciamento de negociações fora do setor. É uma atualização vital para a negociação de magnatas que mantêm navios e estações distantes.
Para ser eficaz, a Extensão do Sistema de Negociação deve coordenar com um navio de propriedade, satélite ou estação dentro do setor distante em que a estação para a qual opera o comércio reside.
Pilotos automáticos a bordo de navios com a extensão do sistema comercial podem executar o comando:
Entrada de Enciclopédia [editar]
Usando a extensão do sistema de negociação, um piloto pode solicitar informações detalhadas sobre o preço de todas as mercadorias sem realmente ancorar em uma fábrica ou estação espacial. Isso pode ser muito útil para os comerciantes freqüentes.
Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.
Nos últimos 6 meses, tenho focado no processo de construção da pilha completa de tecnologia de um sistema de negociação automatizado. Eu me deparei com muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorised e Event driven). Na minha jornada para construir um backtester orientado a eventos, veio a minha surpresa que o que você iria acabar é perto de toda a pilha de tecnologia necessária para construir uma estratégia, fazer backtest e executar a execução ao vivo.
Meu maior problema ao enfrentar o problema foi a falta de conhecimento. Procurei em muitos lugares uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me orientasse. Eu encontrei alguns recursos que vou compartilhar com vocês hoje.
Para iniciantes:
Para os leitores novatos no comércio quantitativo, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: Como construir seu próprio negócio de comércio algorítmico. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que li sobre negociação quantitativa e mesmo assim achei muito básico, mas há algumas notas que você deve tomar.
Da página 81-84 Ernie escreve sobre como, no nível de varejo, uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automatizadas e totalmente automatizadas.
Um sistema semi-automatizado é adequado se você quiser fazer algumas transações por semana. Ernie recomenda usar o Matlab, R ou até mesmo o Excel. Eu usei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:
Saltar do Matlab, custou muito dinheiro e só consegui acesso aos laboratórios da universidade. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que ensinem como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode utilizar para aprender como construir uma estratégia. Meu blog favorito cobrindo o tópico é: QuantStratTradeR é executado por Ilya Kipnis. É mais provável que o Microsoft Excel inicie onde você não tem experiência em programação. Você pode usar o Excel para negociações semi-automáticas, mas isso não vai funcionar quando se trata de construir a pilha completa de tecnologias.
Estrutura semiautomática pg 81.
Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar automaticamente as negociações com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, o QuantConnect também usa o C #, o QuantStart orienta o leitor através da construção em Python, o Quantopian usa o Python, o HFT provavelmente usará o C ++. Java também é popular.
Estrutura de negociação completamente automatizada página 84.
Passo 1: Conseguir um bom começo.
Faça o Programa Executivo em Algorithmic Trading oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Teria me poupado cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam através de cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de um de seus slides usados na apresentação:
Você também pode usar essa estrutura geral ao avaliar outros sistemas de negociação automáticos.
No momento em que escrevo, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um praticante será capaz de construir uma estratégia comercial totalmente automatizada que poderia, com um pouco de refinamento, ser transformada no começo de um fundo de hedge quantitativo. .
Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.
Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.
Blog de Michael Hallsmore, quantstart & amp; livro “Negociação Algorítmica Bem Sucedida”
Este livro tem seções dedicadas à construção de um robusto backtester orientado a eventos. Ele orienta o leitor através de vários capítulos que explicarão sua escolha de idioma, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting orientado a eventos e como codificar o backtester.
Michael introduz o leitor às diferentes classes necessárias em um projeto orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de títulos. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.
Nota: Você precisará comprar o livro dele: “Successful Algorithmic Trading”, seu blog deixa de fora muita informação.
Passo 3: Volte para o TuringFinance.
O programa EPAT Reading “Successful Algorithmic Trading” & amp; codificando um backtester em um idioma diferente de sua escolha.
Você deve ir para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em seu post ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.
Eu achei este post muito técnico e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar em sua própria arquitetura.
Uma captura de tela de seu post.
Etapa 4: Estude os sistemas de negociação de código aberto.
4.1) Quantopian.
Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e tenho vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de idioma). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que mais se destacam para mim são as seguintes:
Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu amo como eles hospedam a QuantCon!
Quantopian é os líderes de mercado neste campo e é amado por todos os quants! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:
“O Zipline é o nosso mecanismo de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de código no Github e contribuir com solicitações de pull para o projeto. Há um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões. ”
Aqui está um link para a documentação deles:
4.2) QuantConnect.
Para aqueles que não estão familiarizados com o QuantConnect, eles fornecem um mecanismo completo de negociação algorítmica de código aberto. Aqui está um link.
Você deve dar uma olhada no código deles, estudá-lo, & amp; dê-lhes louvor. Eles são competição de quantopianos.
Eu gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe QuantConnect por me deixar escolher o cérebro deles e pelo serviço brilhante que eles oferecem.
Aqui está um link para a documentação deles:
Observações finais:
Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu gostaria de ter essa percepção 6 meses atrás quando comecei a codificar nosso sistema.
Eu gostaria de falar com a comunidade e perguntar: “Que bons cursos de negociação algorítmica você conhece?” Eu gostaria de escrever um post que analise o tópico e forneça uma classificação. Há alguma recomendação para criar um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a este post?
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Compartilhe esta entrada.
Você pode gostar também.
Artigo agradável. Eu gostaria de ter cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque eu sou um programador c #. Eu achei muito conveniente para poder baixar o teste de Lean e voltar localmente. Vasculhar seu código também é valioso. Eles também fizeram um acordo com a Tradier para negociações de US $ 1. Isso ajuda muito. Eu não sou tão saliente sobre os spreads e a execução do Tradier. O IB pode ser melhor para isso.
Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.
Você não mencionou Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.
O que você usa para mapear os resultados dos testes de volta? Eu registro OHLC e valores de indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar resultados. Eu gostaria de poder apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e tê-lo apenas ir.
Você já tem um fornecedor de fluxo de ticks?
Eu tenho um pensamento sobre sistemas orientados a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis assim que você começa uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema mais streaming seguindo os princípios da programação funcional.
& # 8211; Injest um fluxo de carrapato ou bar.
& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML e assim por diante.
& # 8211; Receba de volta um sinal.
& # 8211; Envie para o corretor para executar.
Então, em um fluxo separado.
& # 8211; Receba de volta uma resposta do corretor.
O problema, claro, é o estado. Eu tenho margem suficiente para fazer o trade? O que tem no meu portfólio? Como está se saindo? Geralmente, o broker api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando para extensões de Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir a mudanças no sistema através do padrão observável.
Eventos são ótimos para cliques do mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.
Essa é exatamente a abordagem que eu fiz com minhas próprias coisas. Essencialmente eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é acionada por eventos para falar com o intermediário (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter estado do corretor, ou armazená-lo internamente atualizá-lo quando você receber um preenchimento de volta. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados incorretos ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você negocia. A menos que você esteja negociando muito rapidamente, em seguida, pausar se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto do estado, é melhor do que prosseguir sem conhecer o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.
Em relação a quase tudo o que você pediu, você está próximo da resposta em Reative Extension (Rx).
Com Rx indo de carrapatos para velas é trivial.
Indo de velas para indicadores é trivial.
Compor indicadores de outros indicadores é trivial.
Compor posições de indicadores é trivial.
Compor portfólios (como realizados ao longo do tempo) a partir de posições é trivial.
Simular o Modelo de Risco é trivial.
Voltar teste ou negociação ao vivo é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.
A execução é trivial.
A implementação é possível em tudo, de C # a F #, a JavaScript e C ++ em código quase idêntico.
A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é amplamente paralisável para a GPU.
É verdade que a otimização e a alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao back-test não é trivial, mas, dado que é não-trivial de qualquer maneira, eu vou deixar que isso se deslize 😉
Puramente Funcional (ou próximo a ele) Rx é, na minha opinião, a única maneira de lidar com a infra-estrutura desse problema.
Eu conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para pegar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Ao automatizá-lo, quero dizer, não quero olhar para ele. Vou dar uma olhada nos resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2016, seja preciso muito esforço para tomar um conjunto de regras e executar essas regras no meu corretor.
Eu sugiro inscrever-se com o Quantopian e, em seguida, encontrar alguém dentro da comunidade para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma de corretores IB e serão totalmente automatizados.
Deixe-me dizer, no entanto, que acho que você deveria monitorá-lo de perto, e não apenas esquecê-lo para "###".
Eu comprei recentemente o Trading System Extension, e a negociação remota funciona bem!
No entanto, o comando Best Buys / Best Sales não aparece!
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Em Reunion, foi o suficiente para tê-lo em seu navio apenas.
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A única maneira de fazer isso é tentar!
Mensagens: 331 no tópico.
Mensagens: 16954 no tópico.
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Arquitetura moderna orientada a eventos.
Desenvolva um poderoso sistema de negociação no padrão C ++ 11 usando seu ambiente de desenvolvimento preferido. Não há limites para a complexidade dos sistemas de negociação que podem ser modelados.
Relatórios avançados e análises.
Obtenha uma visão profunda de todos os aspectos do sistema de negociação por meio de extensos relatórios iterativos. Todos os resultados da simulação são salvos no arquivo e podem ser analisados e comparados com qualquer número de outros resultados da simulação. Analise o desempenho, risco e retornos e navegue pelos gráficos.
Extensão de idioma para séries de tempo.
Estilos de tempo modelo com uma extensão de idioma dedicada (linguagem específica de domínio incorporada). Desenvolva indicadores usando uma sintaxe funcional intuitiva que pode ser aumentada com funções lambda, se necessário.
Sistemas de negociação de múltiplos instrumentos.
Declare qualquer número de membros do instrumento incluindo combinações de tipos diferentes. Isso permite negociar cestas, distribuições e rastrear relacionamentos entre mercados. Os relatórios estão disponíveis em uma base agregada, bem como para instrumentos individuais.
Depuração fácil com código fonte.
Os sistemas de negociação são fáceis de lançar e depurar. Eles correm como executáveis individuais. Use seu ambiente de desenvolvimento e depurador favoritos para percorrer o código. A API é fornecida com o código-fonte.
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Visão geral [editar]
Uma Extensão do Sistema de Negociação permite que um piloto monitore e interaja com as funções de mercado das estações sem atracar a elas, isso é útil principalmente para o gerenciamento de negociações fora do setor. É uma atualização vital para a negociação de magnatas que mantêm navios e estações distantes.
Para ser eficaz, a Extensão do Sistema de Negociação deve coordenar com um navio de propriedade, satélite ou estação dentro do setor distante em que a estação para a qual opera o comércio reside.
Pilotos automáticos a bordo de navios com a extensão do sistema comercial podem executar o comando:
Entrada de Enciclopédia [editar]
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Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.
Nos últimos 6 meses, tenho focado no processo de construção da pilha completa de tecnologia de um sistema de negociação automatizado. Eu me deparei com muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorised e Event driven). Na minha jornada para construir um backtester orientado a eventos, veio a minha surpresa que o que você iria acabar é perto de toda a pilha de tecnologia necessária para construir uma estratégia, fazer backtest e executar a execução ao vivo.
Meu maior problema ao enfrentar o problema foi a falta de conhecimento. Procurei em muitos lugares uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me orientasse. Eu encontrei alguns recursos que vou compartilhar com vocês hoje.
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Da página 81-84 Ernie escreve sobre como, no nível de varejo, uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automatizadas e totalmente automatizadas.
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Estrutura semiautomática pg 81.
Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar automaticamente as negociações com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, o QuantConnect também usa o C #, o QuantStart orienta o leitor através da construção em Python, o Quantopian usa o Python, o HFT provavelmente usará o C ++. Java também é popular.
Estrutura de negociação completamente automatizada página 84.
Passo 1: Conseguir um bom começo.
Faça o Programa Executivo em Algorithmic Trading oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Teria me poupado cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam através de cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de um de seus slides usados na apresentação:
Você também pode usar essa estrutura geral ao avaliar outros sistemas de negociação automáticos.
No momento em que escrevo, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um praticante será capaz de construir uma estratégia comercial totalmente automatizada que poderia, com um pouco de refinamento, ser transformada no começo de um fundo de hedge quantitativo. .
Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.
Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.
Blog de Michael Hallsmore, quantstart & amp; livro “Negociação Algorítmica Bem Sucedida”
Este livro tem seções dedicadas à construção de um robusto backtester orientado a eventos. Ele orienta o leitor através de vários capítulos que explicarão sua escolha de idioma, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting orientado a eventos e como codificar o backtester.
Michael introduz o leitor às diferentes classes necessárias em um projeto orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de títulos. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.
Nota: Você precisará comprar o livro dele: “Successful Algorithmic Trading”, seu blog deixa de fora muita informação.
Passo 3: Volte para o TuringFinance.
O programa EPAT Reading “Successful Algorithmic Trading” & amp; codificando um backtester em um idioma diferente de sua escolha.
Você deve ir para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em seu post ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.
Eu achei este post muito técnico e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar em sua própria arquitetura.
Uma captura de tela de seu post.
Etapa 4: Estude os sistemas de negociação de código aberto.
4.1) Quantopian.
Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e tenho vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de idioma). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que mais se destacam para mim são as seguintes:
Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu amo como eles hospedam a QuantCon!
Quantopian é os líderes de mercado neste campo e é amado por todos os quants! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:
“O Zipline é o nosso mecanismo de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de código no Github e contribuir com solicitações de pull para o projeto. Há um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões. ”
Aqui está um link para a documentação deles:
4.2) QuantConnect.
Para aqueles que não estão familiarizados com o QuantConnect, eles fornecem um mecanismo completo de negociação algorítmica de código aberto. Aqui está um link.
Você deve dar uma olhada no código deles, estudá-lo, & amp; dê-lhes louvor. Eles são competição de quantopianos.
Eu gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe QuantConnect por me deixar escolher o cérebro deles e pelo serviço brilhante que eles oferecem.
Aqui está um link para a documentação deles:
Observações finais:
Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu gostaria de ter essa percepção 6 meses atrás quando comecei a codificar nosso sistema.
Eu gostaria de falar com a comunidade e perguntar: “Que bons cursos de negociação algorítmica você conhece?” Eu gostaria de escrever um post que analise o tópico e forneça uma classificação. Há alguma recomendação para criar um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a este post?
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Artigo agradável. Eu gostaria de ter cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque eu sou um programador c #. Eu achei muito conveniente para poder baixar o teste de Lean e voltar localmente. Vasculhar seu código também é valioso. Eles também fizeram um acordo com a Tradier para negociações de US $ 1. Isso ajuda muito. Eu não sou tão saliente sobre os spreads e a execução do Tradier. O IB pode ser melhor para isso.
Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.
Você não mencionou Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.
O que você usa para mapear os resultados dos testes de volta? Eu registro OHLC e valores de indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar resultados. Eu gostaria de poder apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e tê-lo apenas ir.
Você já tem um fornecedor de fluxo de ticks?
Eu tenho um pensamento sobre sistemas orientados a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis assim que você começa uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema mais streaming seguindo os princípios da programação funcional.
& # 8211; Injest um fluxo de carrapato ou bar.
& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML e assim por diante.
& # 8211; Receba de volta um sinal.
& # 8211; Envie para o corretor para executar.
Então, em um fluxo separado.
& # 8211; Receba de volta uma resposta do corretor.
O problema, claro, é o estado. Eu tenho margem suficiente para fazer o trade? O que tem no meu portfólio? Como está se saindo? Geralmente, o broker api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando para extensões de Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir a mudanças no sistema através do padrão observável.
Eventos são ótimos para cliques do mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.
Essa é exatamente a abordagem que eu fiz com minhas próprias coisas. Essencialmente eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é acionada por eventos para falar com o intermediário (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter estado do corretor, ou armazená-lo internamente atualizá-lo quando você receber um preenchimento de volta. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados incorretos ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você negocia. A menos que você esteja negociando muito rapidamente, em seguida, pausar se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto do estado, é melhor do que prosseguir sem conhecer o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.
Em relação a quase tudo o que você pediu, você está próximo da resposta em Reative Extension (Rx).
Com Rx indo de carrapatos para velas é trivial.
Indo de velas para indicadores é trivial.
Compor indicadores de outros indicadores é trivial.
Compor posições de indicadores é trivial.
Compor portfólios (como realizados ao longo do tempo) a partir de posições é trivial.
Simular o Modelo de Risco é trivial.
Voltar teste ou negociação ao vivo é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.
A execução é trivial.
A implementação é possível em tudo, de C # a F #, a JavaScript e C ++ em código quase idêntico.
A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é amplamente paralisável para a GPU.
É verdade que a otimização e a alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao back-test não é trivial, mas, dado que é não-trivial de qualquer maneira, eu vou deixar que isso se deslize 😉
Puramente Funcional (ou próximo a ele) Rx é, na minha opinião, a única maneira de lidar com a infra-estrutura desse problema.
Eu conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para pegar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Ao automatizá-lo, quero dizer, não quero olhar para ele. Vou dar uma olhada nos resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2016, seja preciso muito esforço para tomar um conjunto de regras e executar essas regras no meu corretor.
Eu sugiro inscrever-se com o Quantopian e, em seguida, encontrar alguém dentro da comunidade para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma de corretores IB e serão totalmente automatizados.
Deixe-me dizer, no entanto, que acho que você deveria monitorá-lo de perto, e não apenas esquecê-lo para "###".
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