Quantitative Trading Strategien Download

Quantitative Handelsstrategien Autor. Datum: 26 Jan 2011, Views: Quantitative Trading-Strategien: Nutzen Sie die Macht der quantitativen Techniken, um ein Winning Trading-Programm zu erstellen 256 Seiten 1 Ausgabe (16. Juli 2003) 0071412395 Dateityp: PDF 2 mb Nutzen Sie die Macht der quantitativen Techniken, um ein zu erstellen Winning Trading ProgramLars Kestner Quantitative Trading Strategies nimmt Leser durch die Entwicklungs - und Evaluierungsphasen der heutigen populärsten und marktbewährten technischen Handelsstrategien. Bei der Quantifizierung jeder subjektiven Entscheidung im Handelsprozeß wertet dieses analytische Buch die Arbeit bekannter Quants von John Henry an Monroe Forelle aus und führt 12 ganz neue Handelsstrategien ein. Es debunks zahlreiche populäre Missverständnisse, und ist sicher, Wellen zu machen und ändern Geist in der Welt der technischen Analyse und Handel. Copyright Haftungsausschluss: Diese Seite speichert keine Dateien auf ihrem Server. Wir indexieren und verknüpfen nur Inhalte, die von anderen Seiten bereitgestellt werden. Bitte wenden Sie sich an die Inhaltsanbieter, um den Urheberrechtsinhalt zu löschen, falls vorhanden und per E-Mail benachrichtigen, relevante Links oder Inhalte sofort entfernen. Eine empirische Analyse quantitativer Handelsstrategien Eine empirische Analyse quantitativer Handelsstrategien Berater: Andrew W. Lo. Abteilung: Sloan School of Management. Herausgeber: Massachusetts Institute of Technology Datum der Ausgabe: 2008 Zusammen mit der zunehmenden Rechenleistung, der wachsenden Verfügbarkeit verschiedener Datenströme, der Einführung des elektronischen Austauschs, der sinkenden Handelskosten und des Aufheizwettbewerbs in der Finanzinvestitionen, der quantitativen Handelsstrategien oder der quantitativen Handelsregeln Haben sich in wenigen Jahrzehnten rasant entwickelt. Sie fordern die effiziente Markthypothese heraus, indem sie versuchen, zukünftige Kursbewegungen von riskanten Vermögenswerten aus den historischen Marktinformationen in algorithmischer Weise oder in statistischer Weise zu prognostizieren. Sie versuchen, einige Pattern oder Trends aus den historischen Daten zu finden und sie zu benutzen, um den Markt-Benchmark zu schlagen. In dieser Forschung stelle ich mehrere quantitative Handelsstrategien vor und untersuche ihre Leistungen empirisch, d. h. durch die Durchführung von Rücktests unter der Annahme, dass der SampP 500-Aktienindex ein riskantes Vermögenswert für den Handel ist. Die Strategien nutzen die historischen Daten des Aktienindex selbst, die Handelsvolumenbewegung, die risikofreie Ratenbewegung und die implizite Volatilitätsbewegung, um Kauf - oder Verkaufssignale zu generieren. Dann versuche ich, die Quelle für Erfolge einiger Strategien in den Back-Tests in mehrere Faktoren wie Trendmuster oder Beziehungen zwischen Marktinformationsvariablen intuitiv zu artikulieren und zu zerlegen. Einige Strategien verzeichneten höhere Leistungen als die Benchmark in den Back-Tests, aber es ist immer noch ein Problem, wie wir diese Gewinner-Strategien vorher von den Verlierern zu Beginn unseres Anlagehorizonts unterscheiden können. Die menschliche Diskretion wie die Makro-Sicht auf den zukünftigen Markttrend gilt als eine wichtige Rolle für den quantitativen Handel, um langfristig erfolgreich zu sein. Thesis (M. B.A.) - Massachusetts Institute of Technology, Sloan School of Management, 2008. Enthält bibliographische Referenzen (S. 277-280). Schlüsselwörter: Sloan School of Management. Mein AccountBeginner39s Guide to Quantitative Trading In diesem Artikel Ich werde Ihnen einige der grundlegenden Konzepte vorstellen, die ein End-to-End-quantitativen Handelssystem begleiten. Dieser Beitrag wird hoffentlich zwei Zuschauern bedienen. Die ersten werden Einzelpersonen versuchen, einen Job an einem Fonds als quantitative Trader zu erhalten. Die zweite werden Einzelpersonen sein, die versuchen wollen, ihre eigenen Einzelhandels-algorithmischen Handelsgeschäfte einzurichten. Der quantitative Handel ist ein äußerst anspruchsvolles Gebiet der Quantfinanzierung. Es kann eine beträchtliche Zeit in Anspruch nehmen, um das notwendige Wissen zu gewinnen, um ein Interview zu bestehen oder eigene Trading-Strategien zu konstruieren. Nicht nur das, sondern es erfordert umfangreiche Programmierkenntnisse, zumindest in einer Sprache wie MATLAB, R oder Python. Doch da die Handelshäufigkeit der Strategie zunimmt, werden die technologischen Aspekte viel wichtiger. So vertraut mit CC wird von größter Bedeutung sein. Ein quantitatives Handelssystem besteht aus vier Hauptkomponenten: Strategieidentifizierung - Strategie finden, einen Vorteil ausschöpfen und sich auf die Handelsfrequenz konzentrieren Strategie Backtesting - Daten erwerben, Strategie-Performance analysieren und Biases beseitigen Execution System - Verknüpfung mit einem Brokerage, Automatisierung des Handels und Minimierung Transaktionskosten Risikomanagement - Optimale Kapitalallokation, Wette GrößeKelly Kriterium und Handelspsychologie Beginnen wir mit einem Blick auf die Identifizierung einer Handelsstrategie. Strategieidentifikation Alle quantitativen Handelsprozesse beginnen mit einer anfänglichen Forschungsphase. Dieser Forschungsprozess umfasst die Suche nach einer Strategie, ob die Strategie in ein Portfolio von anderen Strategien, die Sie laufen können, passt, um alle Daten zu erhalten, die notwendig sind, um die Strategie zu testen und zu versuchen, die Strategie für höhere Renditen und ein geringeres Risiko zu optimieren. Sie müssen Ihre Eigenkapitalanforderungen berücksichtigen, wenn Sie die Strategie als Einzelhändler betreiben und wie sich die Transaktionskosten auf die Strategie auswirken werden. Im Gegensatz zum populären Glauben ist es eigentlich ganz einfach, profitable Strategien durch verschiedene öffentliche Quellen zu finden. Die Akademiker veröffentlichen regelmäßig die theoretischen Handelsergebnisse (wenn auch meist die Transaktionskosten). Quantitative Finanz-Blogs diskutieren Strategien im Detail. Fachzeitschriften werden einige der von den Fonds eingesetzten Strategien skizzieren. Sie könnten fragen, warum Einzelpersonen und Firmen sind scharf, ihre rentablen Strategien zu diskutieren, vor allem, wenn sie wissen, dass andere Gedränge der Handel kann die Strategie von der Arbeit auf lange Sicht zu stoppen. Der Grund liegt in der Tatsache, dass sie nicht oft die genauen Parameter und Tuning-Methoden, die sie durchgeführt haben, diskutieren. Diese Optimierungen sind der Schlüssel, um eine relativ mittelmäßige Strategie zu einem sehr profitablen zu machen. In der Tat ist eine der besten Möglichkeiten, um Ihre eigenen einzigartigen Strategien zu schaffen, ähnliche Methoden zu finden und dann führen Sie Ihre eigene Optimierung Verfahren. Hier ist eine kleine Liste von Orten, um auf der Suche nach Strategie-Ideen zu beginnen: Viele der Strategien, die Sie betrachten werden, fallen in die Kategorien von Mittel-Reversion und Trend-Followmomentum. Eine Mittelrückkehrstrategie ist eine, die versucht, die Tatsache auszuschöpfen, dass ein langfristiger Mittelwert für eine Preisreihe (wie die Verteilung zwischen zwei korrelierten Vermögenswerten) besteht und dass kurzfristige Abweichungen von diesem Mittelwert schließlich zurückgehen werden. Eine Impulsstrategie versucht, sowohl die Investorenpsychologie als auch die Großfondsstruktur zu nutzen, indem sie eine Fahrt auf einen Markttrend einnimmt, der in einer Richtung Impulse sammeln und dem Trend folgen kann, bis er sich umkehrt. Ein weiterer wichtiger Aspekt des quantitativen Handels ist die Häufigkeit der Handelsstrategie. Niederfrequenzhandel (LFT) bezieht sich allgemein auf jede Strategie, die Vermögenswerte hält, die länger als ein Handelstag sind. Entsprechend bezieht sich der Hochfrequenzhandel (HFT) im Allgemeinen auf eine Strategie, die Vermögenswerte intraday hält. Ultra-High-Frequenz-Handel (UHFT) bezieht sich auf Strategien, die Vermögenswerte in der Größenordnung von Sekunden und Millisekunden halten. Als Einzelhandels-Praktiker HFT und UHFT sind sicherlich möglich, aber nur mit detaillierten Kenntnissen der Trading-Technologie Stack und Orderbuch Dynamik. Wir werden diese Aspekte in diesem Einführungsartikel in keiner Weise besprechen. Sobald eine Strategie oder eine Reihe von Strategien identifiziert wurde, muss sie nun auf die Profitabilität auf historischen Daten getestet werden. Das ist die Domäne der Backtesting. Strategie Backtesting Das Ziel der Backtesting ist es, den Nachweis zu erbringen, dass die Strategie, die über den oben genannten Prozess identifiziert wurde, rentabel ist, wenn sie sowohl auf historische als auch auf out-of-sample-Daten angewendet wird. Dies setzt die Erwartung, wie die Strategie in der realen Welt durchführen wird. Allerdings ist das Backtesting aus Sicherheitsgründen keine Garantie für den Erfolg. Es ist vielleicht der subtilste Bereich des quantitativen Handels, da er zahlreiche Vorurteile mit sich bringt, die sorgfältig betrachtet und so weit wie möglich beseitigt werden müssen. Wir diskutieren die gemeinsamen Arten von Bias einschließlich Look-Ahead Bias. Überlebens-Bias und Optimierung Bias (auch bekannt als Data-Snooping Bias). Weitere wichtige Bereiche im Backtesting sind die Verfügbarkeit und Sauberkeit der historischen Daten, das Factoring in realistischen Transaktionskosten und die Entscheidung über eine robuste Backtesting-Plattform. Besprechen Sie die Transaktionskosten weiter unten im Abschnitt Sicherheitssysteme. Sobald eine Strategie identifiziert wurde, ist es notwendig, die historischen Daten zu erhalten, durch die die Durchführung von Tests und eventuell Verfeinerung durchgeführt werden soll. Es gibt eine beträchtliche Anzahl von Datenanbietern über alle Assetklassen hinweg. Ihre Kosten im Allgemeinen skalieren mit der Qualität, Tiefe und Aktualität der Daten. Der traditionelle Ausgangspunkt für den Beginn der Quant Trader (zumindest auf der Retail-Ebene) ist die Nutzung der freien Datensatz von Yahoo Finance. Ich werde hier nicht zu viel zu viel zu Hause sein, vielmehr möchte ich mich auf die allgemeinen Fragen konzentrieren, wenn es um historische Datensätze geht. Zu den Hauptanliegen der historischen Daten gehören die Genauigkeitsgleichheit, die Überlebensvorsorge und die Anpassung an Unternehmensaktionen wie Dividenden und Aktiensplits: Die Genauigkeit bezieht sich auf die Gesamtqualität der Daten - ob es Fehler gibt. Fehler können manchmal leicht zu identifizieren, wie mit einem Spike-Filter. Die falsche Spikes in Zeitreihen-Daten auswählen und für sie korrigieren werden. Zu anderen Zeiten können sie sehr schwer zu erkennen sein. Es ist oft notwendig, zwei oder mehr Anbieter zu haben und dann alle ihre Daten gegeneinander zu überprüfen. Überlebensstörung ist oft ein Merkmal von freien oder billigen Datasets. Ein Datensatz mit Überlebensvorgabe bedeutet, dass es keine Vermögenswerte enthält, die nicht mehr handeln. Im Falle von Aktien bedeutet dies, Diese Bias bedeutet, dass jede Aktienhandelsstrategie, die auf einem solchen Datensatz getestet wird, wahrscheinlich besser als in der realen Welt ist, da die historischen Gewinner bereits vorgewählt wurden. Bei den Kapitalmaßnahmen handelt es sich um logistische Aktivitäten des Unternehmens, die in der Regel eine stufenförmige Änderung des Rohpreises verursachen, die nicht in die Berechnung der Renditen des Preises einbezogen werden sollte. Anpassungen für Dividenden und Aktiensplits sind die üblichen Täter. Ein Prozeß, der als Rückenverstellung bekannt ist, ist notwendig, um bei jeder dieser Aktionen durchgeführt zu werden. Man muss sehr vorsichtig sein, einen Aktiensplit nicht mit einer echten Renditeanpassung zu verwechseln. Viele Händler wurden von einer Unternehmensaktion erwischt. Um ein Backtest-Verfahren durchführen zu können, ist es notwendig, eine Softwareplattform zu nutzen. Sie haben die Wahl zwischen dedizierter Backtest-Software wie Tradestation, einer numerischen Plattform wie Excel oder MATLAB oder einer kompletten benutzerdefinierten Implementierung in einer Programmiersprache wie Python oder C. Ich werde nicht zu viel auf Tradestation (oder ähnlich), Excel oder MATLAB, wie ich glaube an die Schaffung eines kompletten Inhouse-Technologie-Stack (aus Gründen unten skizziert). Einer der Vorteile davon ist, dass das Backtest-Software - und Ausführungssystem auch bei extrem fortgeschrittenen statistischen Strategien eng integriert werden kann. Für HFT-Strategien ist es insbesondere wichtig, eine benutzerdefinierte Implementierung zu nutzen. Beim Backtesting eines Systems muss man in der Lage sein zu quantifizieren, wie gut es funktioniert. Die branchenüblichen Metriken für quantitative Strategien sind der maximale Drawdown und das Sharpe Ratio. Der maximale Drawdown charakterisiert den größten Peak-to-Trog-Drop in der Konto-Equity-Kurve über einen bestimmten Zeitraum (in der Regel jährlich). Dies wird am häufigsten als Prozentsatz angegeben. LFT-Strategien neigen dazu, größere Drawdowns als HFT-Strategien, aufgrund einer Reihe von statistischen Faktoren haben. Ein historischer Backtest zeigt den bisherigen maximalen Drawdown, was ein guter Leitfaden für die zukünftige Drawdown-Performance der Strategie ist. Die zweite Messung ist die Sharpe Ratio, die heuristisch definiert ist als der Durchschnitt der Überschussrenditen dividiert durch die Standardabweichung dieser Überschussrenditen. Hier bezieht sich die Überschussrendite auf die Rendite der Strategie über einem vorgegebenen Benchmark. Wie die SP500 oder eine 3-Monats-Treasury Bill. Beachten Sie, dass die annualisierte Rendite nicht eine Maßnahme ist, die in der Regel verwendet wird, da sie die Volatilität der Strategie nicht berücksichtigt (im Gegensatz zum Sharpe Ratio). Sobald eine Strategie rückwirkend ist und als frei von Vorurteilen (in so viel wie möglich) gilt, mit einem guten Sharpe und minimierten Drawdowns ist es Zeit, ein Ausführungssystem zu bauen. Ausführungssysteme Ein Ausführungssystem ist das Mittel, mit dem die von der Strategie erzeugte Liste der Trades vom Makler gesendet und ausgeführt wird. Trotz der Tatsache, dass die Handelserzeugung halb - oder sogar vollautomatisch sein kann, kann der Ausführungsmechanismus manuell, halb manuell (d. H. Ein Klick) oder vollautomatisch sein. Für LFT-Strategien sind manuelle und halb-manuelle Techniken üblich. Für HFT-Strategien ist es notwendig, einen vollautomatischen Ausführungsmechanismus zu schaffen, der oft mit dem Handelsgenerator (aufgrund der gegenseitigen Abhängigkeit von Strategie und Technologie) eng verbunden ist. Die wichtigsten Überlegungen bei der Erstellung eines Ausführungssystems sind die Schnittstelle zum Brokerage. Minimierung der Transaktionskosten (inklusive Provision, Schlupf und Spreizung) und Divergenz der Performance des Live-Systems durch rückwirkende Performance. Es gibt viele Möglichkeiten, eine Brokerage anzuschließen. Sie reichen vom Aufruf Ihres Brokers am Telefon bis hin zu einer vollautomatischen Hochleistungs-Programmierschnittstelle (API). Idealerweise möchten Sie die Ausführung Ihrer Trades so weit wie möglich automatisieren. Dies befreit Sie, um sich auf weitere Forschung zu konzentrieren, sowie ermöglichen es Ihnen, mehrere Strategien oder sogar Strategien der höheren Frequenz laufen (in der Tat ist HFT im Wesentlichen unmöglich ohne automatisierte Ausführung). Die oben beschriebene gemeinsame Backtesting-Software wie MATLAB, Excel und Tradestation sind für niedrigere Frequenz, einfachere Strategien gut. Allerdings wird es notwendig sein, ein hauseigenes Ausführungssystem zu erstellen, das in einer Hochleistungssprache wie C geschrieben ist, um echte HFT zu machen. Als Anekdote, in dem Fonds, in dem ich beschäftigt war, hatten wir eine 10-minütige Trading-Schleife, wo wir neue Marktdaten alle 10 Minuten herunterladen und dann Trades auf der Grundlage dieser Informationen im gleichen Zeitrahmen ausführen würden. Dies war mit einem optimierten Python-Skript. Für irgendetwas, das sich auf Minuten - oder Zweit-Frequenz-Daten nähert, glaube ich, dass CC idealer wäre. In einem größeren Fonds ist es oft nicht die Domäne des Quant-Traders, die Ausführung zu optimieren. Doch in kleineren Geschäften oder HFT-Firmen sind die Händler die Vollstrecker und so ein viel breiteres Skillset ist oft wünschenswert. Denken Sie daran, wenn Sie von einem Fonds beschäftigt werden möchten. Ihre Programmierkenntnisse werden so wichtig sein, wenn nicht mehr, als Ihre Statistiken und Ökonometrie-Talente Ein weiteres wichtiges Thema, das unter den Banner der Ausführung fällt, ist das der Transaktionskostenminimierung. Es gibt in der Regel drei Komponenten für Transaktionskosten: Provisionen (oder Steuern), die die Gebühren sind, die durch die Vermittlung, die Börse und die SEC (oder eine ähnliche Regierungsbehörde) rutschen, was ist der Unterschied zwischen dem, was Sie beabsichtigt, Ihre Bestellung zu sein Gefüllt im Vergleich zu dem, was es tatsächlich gefüllt war bei der Ausbreitung, was ist der Unterschied zwischen dem bidask Preis der Sicherheit gehandelt. Beachten Sie, dass der Spread NICHT konstant ist und von der aktuellen Liquidität (d. H. Verfügbarkeit von Buysell-Aufträgen) auf dem Markt abhängig ist. Transaktionskosten können den Unterschied zwischen einer äußerst profitablen Strategie mit einer guten Sharpe-Ratio und einer äußerst unrentablen Strategie mit einem schrecklichen Sharpe-Verhältnis machen. Es kann eine Herausforderung sein, die Transaktionskosten von einem Backtest korrekt vorherzusagen. Abhängig von der Häufigkeit der Strategie benötigen Sie Zugriff auf historische Austauschdaten, die Tick-Daten für Bidask-Preise enthalten. Ganze Teams von Quants sind der Optimierung der Ausführung in den größeren Fonds gewidmet, aus diesen Gründen. Betrachten Sie das Szenario, in dem ein Fonds eine erhebliche Menge an Trades auslösen muss (von denen die Gründe dafür vielfältig sind). Durch das Dumping so viele Aktien auf den Markt, werden sie schnell drücken Sie den Preis und kann nicht optimale Ausführung erhalten. Daher existieren Algorithmen, die Futteraufträge auf den Markt abtropfen, obwohl der Fonds das Risiko des Schlupfes ausführt. Darüber hinaus beherrschen andere Strategien diese Notwendigkeiten und können die Ineffizienzen ausnutzen. Dies ist die Domäne der Fondsstruktur Arbitrage. Das letzte Hauptproblem für Ausführungssysteme betrifft die Divergenz der Strategieleistung aus der Rückversicherung. Dies kann aus einer Reihe von Gründen passieren. Weve bereits diskutiert Look-Ahead Bias und Optimierung Bias in der Tiefe, bei der Betrachtung Backtests. Allerdings machen einige Strategien es nicht leicht, diese Vorurteile vor dem Einsatz zu testen. Dies geschieht in HFT am überwiegendsten. Es gibt möglicherweise Fehler im Ausführungssystem sowie die Handelsstrategie selbst, die nicht auf einem Backtest auftauchen, aber DO im Live-Handel auftauchen. Der Markt kann unter Umständen einer Regimewechsel nach dem Einsatz Ihrer Strategie unterzogen worden sein. Neue regulatorische Umgebungen, veränderte Investorenstimmung und makroökonomische Phänomene können alle zu Divergenzen führen, wie sich der Markt verhält und damit die Profitabilität Ihrer Strategie. Risikomanagement Das letzte Stück zum quantitativen Trading Puzzle ist der Prozess des Risikomanagements. Das Risiko beinhaltet alle bisherigen Vorurteile, die wir besprochen haben. Es umfasst Technologierisiken, wie z. B. Server, die sich an der Börse befinden und plötzlich eine Festplattenfehlfunktion entwickeln. Es schließt das Vermittlungsrisiko ein, wie der Makler in Konkurs wird (nicht so verrückt wie es klingt, angesichts der jüngsten Angst mit MF Global). Kurz gesagt deckt es fast alles ab, was die Handelsimplementierung beeinträchtigen könnte, von der es viele Quellen gibt. Ganze Bücher sind dem Risikomanagement für quantitative Strategien gewidmet, so dass ich nicht versuchen werde, auf alle möglichen Gefahrenquellen zu klären. Das Risikomanagement umfasst auch die so genannte optimale Kapitalallokation. Das ist ein Zweig der Portfolio-Theorie. Dies ist das Mittel, mit dem das Kapital auf eine Reihe von verschiedenen Strategien und auf die Trades innerhalb dieser Strategien verteilt wird. Es ist ein komplexes Gebiet und beruht auf einer nicht-trivialen Mathematik. Der Industriestandard, durch den die optimale Kapitalallokation und die Hebelwirkung der Strategien verwandt werden, heißt das Kelly-Kriterium. Da dies ein einleitender Artikel ist, werde ich nicht auf seine Berechnung verzichten. Das Kelly-Kriterium macht einige Annahmen über die statistische Natur der Renditen, die in den Finanzmärkten nicht oft zutreffen, so dass die Händler oftmals konservativ sind, wenn es um die Umsetzung geht. Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Risikomanagements liegt im Umgang mit einem eigenen psychologischen Profil. Es gibt viele kognitive Vorurteile, die zum Handel kriechen können. Obwohl dies zwar bei algorithmischem Handel weniger problematisch ist, wenn die Strategie allein gelassen wird, ist eine gemeinsame Vorspannung diejenige der Verlustaversion, bei der eine Verlustposition aufgrund des Schmerzes, einen Verlust zu realisieren, nicht geschlossen wird. Ebenso können Gewinne zu früh genommen werden, weil die Angst, einen bereits gewonnenen Gewinn zu verlieren, zu groß sein kann. Eine andere gemeinsame Vorspannung wird als Wiederholungsvorspannung bezeichnet. Dies manifestiert sich, wenn die Händler zu viel Wert auf die jüngsten Ereignisse und nicht auf längere Sicht setzen. Dann gibt es natürlich das klassische Paar emotionaler Vorurteile - Angst und Gier. Diese können oft zu einer Unter - oder Überhebelung führen, was zu einem Blow-up führen kann (d. h. das Konto-Equity-Kurs auf Null oder schlechter) oder reduzierte Gewinne. Wie man sehen kann, ist der quantitative Handel ein äußerst komplexer, wenn auch sehr interessanter Bereich der quantitativen Finanzierung. Ich habe buchstäblich die Oberfläche des Themas in diesem Artikel gekratzt und es wird schon ziemlich lange Ganze Bücher und Papiere wurden über Fragen geschrieben, denen ich nur einen Satz oder zwei in Richtung gegeben habe. Aus diesem Grund ist es vor der Beantragung von quantitativen Fondshandelsaufgaben notwendig, eine beträchtliche Menge an Grundlagenstudien durchzuführen. Zumindest benötigen Sie einen umfangreichen Hintergrund in der Statistik und Ökonometrie, mit viel Erfahrung in der Implementierung, über eine Programmiersprache wie MATLAB, Python oder R. Für anspruchsvollere Strategien am höheren Frequenzende ist Ihr Skill-Set wahrscheinlich Um Linux-Kernel-Modifikation, CC, Assembly-Programmierung und Netzwerk-Latenz-Optimierung. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre eigenen algorithmischen Handelsstrategien zu erstellen, wäre mein erster Vorschlag, bei der Programmierung gut zu werden. Meine Vorliebe ist es, so viel von der Daten-Grabber, Strategie-Backtester und Ausführung System von sich selbst wie möglich zu bauen. Wenn Ihr eigenes Kapital auf der Linie ist, würden Sie nicht besser schlafen in der Nacht wissen, dass Sie Ihr System vollständig getestet haben und sich seiner Fallstricke und bestimmten Fragen bewusst sind Outsourcing dieses zu einem Verkäufer, während potenziell Zeit sparen in der kurzfristigen, könnte extrem sein Teuer in der langfristigen Just Getting Started mit quantitativen TradingIt sieht nicht möglich. Aber es ist mit unseren algorithmischen Handelsstrategien Es scheint nicht möglich zu sein. Ein algorithmisches Handelssystem mit so viel Trendidentifikation, Zyklusanalyse, Buysell-Seitenvolumenströmen, Mehrfachhandelsstrategien, dynamischer Einstieg, Ziel - und Stopppreise und ultraschnelle Signaltechnik. Aber es ist. In der Tat ist AlgoTrades algorithmische Handelssystem-Plattform die einzige seiner Art. Nicht mehr auf der Suche nach heißen Aktien, Sektoren, Rohstoffen, Indizes oder Lesemarkt-Meinungen. Algotrades macht alle Suche, Timing und Handel für Sie mit unserem algorithmischen Handelssystem. AlgoTrades bewährte Strategien können manuell durch das Empfangen von E-Mail - und SMS-Textwarnungen befolgt werden, oder es kann 100 Freisprechhandeln sein, sein bis zu Ihnen Sie können den automatisierten Handel jederzeit einschalten, so dass Sie immer die Kontrolle über Ihr Schicksal haben. Automatisierte Handelssysteme für Savvy Investoren Copyright 2017 - ALGOTRADES - Automatisiertes algorithmisches Handelssystem CFTC RULE 4.41 - HYPOTHETISCHE ODER SIMULATIERTE LEISTUNGSERGEBNISSE HABEN BESTIMMTE EINSCHRÄNKUNGEN. UNTERNEHMEN EINE TATSÄCHLICHE LEISTUNGSAUFNAHME, ERFOLGREICHE ERGEBNISSE NICHT VERTRETEN AKTUELLER HANDEL. AUCH AUCH DIE HÄNDLER HABEN NICHT AUSGEFÜHRT WERDEN, DIE ERGEBNISSE KÖNNEN UNTER - ODER ODER ÜBERGANGSERKLÄRUNG FÜR DEN AUSWIRKUNGEN, WENN JEDOCH, BESTIMMTE MARKTFAKTOREN, WIE LICHT DER LIQUIDITÄT. SIMULIERTE HANDELSPROGRAMME IN ALLGEMEINEN SIND AUCH AUF DIE TATSACHE, DIE SIE MIT DEM BENEFIT VON HINDSIGHT ENTWICKELT WERDEN. KEINE REPRÄSENTATION IST GEMACHT, DASS JEDES KONTO WIRD ODER IST, WIE GEWINNEN ODER VERLUSTE ÄNDERN ZU DIESEM ANGEBOT ZU ERHÖHEN. Es wird keine Vertretung gemacht, noch bedeutet, dass die Verwendung des algorithmischen Handelssystems Einkommen generieren oder einen Gewinn garantieren wird. Es besteht ein erhebliches Verlustrisiko im Zusammenhang mit Futures-Handels - und Handelsbörsen. Futures-Handels - und Handelsbörsen handelnde Fonds beinhalten ein erhebliches Verlustrisiko und sind für alle nicht geeignet. Diese Ergebnisse basieren auf simulierten oder hypothetischen Leistungsergebnissen, die gewisse inhärente Einschränkungen aufweisen. Anders als die Ergebnisse, die in einem tatsächlichen Leistungsrekord gezeigt werden, stellen diese Ergebnisse nicht den tatsächlichen Handel dar. Auch weil diese Geschäfte nicht tatsächlich ausgeführt wurden, können diese Ergebnisse die Auswirkungen von bestimmten Marktfaktoren, wie zB Liquiditätsverlust, unter - oder überkompensiert haben. Simulierte oder hypothetische Handelsprogramme im Allgemeinen unterliegen auch der Tatsache, dass sie mit dem Vorteil der Nachsicht entworfen sind. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto eine Gewinne oder Verluste erzielen wird, die diesen ähnlich sind. Informationen auf dieser Website wurden ohne Rücksicht auf bestimmte Investoren Investitionsziele, finanzielle Situation und Bedürfnisse vorbereitet und weiter beraten Abonnenten nicht auf Informationen zu handeln, ohne spezifische Beratung von ihren Finanzberater nicht auf Informationen von der Website als primäre Basis zu verlassen Für ihre Anlageentscheidungen und ihr eigenes Risikoprofil, Risikotoleranz und eigene Stopverluste zu berücksichtigen. - powered by Enfold WordPress Theme