Trading estratégias c + +

Aqui estão algumas sugestões. Procure no Amazon (ou no seu livreiro favorito) livros sobre C financiamento quantitativo. Eu encontrei vários títulos que parecem promissores. Eu fui a SourceForge (procurarando em sistemas de troca) e vi vários sistemas promissores que puderam dar-lhe uma perna acima em drawdown, MAE, etc. Eu uso TradeStation 9.0 para comparar várias estratégias de troca. Fornecerá gráficos de MAEMFE, curvas de equidade de comércio, e estratégias de classificação baseadas na retirada máxima. Mas não se esqueça de ler os sistemas de negociação que trabalham: Construindo e Avaliando Sistemas de Negociação Eficaz por Thomas Stridsman para uma crítica apt de TradeStations relatórios gerados. Embora eu não possa citar nenhuma evidência em apoio, tenho a certeza que as ferramentas de análise técnica podem ser usadas no desenvolvimento de uma estratégia de negociação. Estratégias. Quanto a se TAlib está escrito em C ou C, bem eu estou corrigido. Ndash babelproofreader Apr 3 11 at 14: 37Serviços de Programação Investimento de Alto Risco Aviso: Negociar divisas e / ou contratos para diferenças de margem acarreta um alto nível de risco e pode não ser adequado para todos os investidores. A possibilidade existe que você poderia sustentar uma perda em excesso de seus fundos depositados e, portanto, você não deve especular com o capital que você não pode perder. Antes de decidir negociar os produtos oferecidos por FXCM você deve considerar com cuidado seus objetivos, situação financeira, necessidades e nível de experiência. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação em margem. FXCM fornece aconselhamento geral que não leva em conta seus objetivos, situação financeira ou necessidades. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um conselho pessoal. FXCM recomenda que você procure o conselho de um conselheiro financeiro separado. Clique aqui para ler o aviso de risco total. A FXCM é uma Comerciante de Mercadorias e Negociante de Câmbio de Varejo registrada com a Comissão de Negociação de Futuros de Mercadorias e é membro da Associação Nacional de Futuros. NFA 0308179 Forex Capital Markets, LLC (FXCM LLC) é uma subsidiária operacional dentro do grupo de empresas FXCM (coletivamente, o Grupo FXCM). Todas as referências neste site para FXCM referem-se ao Grupo FXCM. Tenha em atenção que as informações contidas neste website destinam-se apenas a clientes de retalho e certas declarações aqui contidas podem não ser aplicáveis ​​a Participantes elegíveis do contrato (isto é, clientes institucionais), tal como definido na Secção 1 (a) (12) da Lei de Intercâmbio de Mercadorias. Cópia de Copyright 2017 Forex Capital Markets. Todos os direitos reservados. Back Testing Library for Professional Trading Strategy Developers Back testing é o processo de testar estratégias de negociação com base em dados de mercado históricos para tentar simular como um sistema de comércio pode executar no futuro. O teste traseiro é para o desenvolvimento da estratégia de negociação o que a pesquisa ea melhoria da qualidade são para os setores de saúde e transporte. Quem iria querer experimentar um monitor cardíaco não testado ou automóvel. O mesmo vale para as estratégias de negociação financeira. Todas as estratégias de negociação devem ser testadas de volta, otimizadas e validadas antes de entrarem ao vivo com dinheiro real. Quase qualquer análise técnica estratégia comercial pode ser testada. Embora seja verdade que muitas aplicações de negociação de nível intermediário fornecem linguagens de script que permitem aos comerciantes desenvolver e testar estratégias de negociação, descobrimos que não havia bibliotecas de teste disponíveis para desenvolvedores avançados de sistemas de negociação que preferem programar suas estratégias de negociação em programação de baixo nível Linguagens como C, C e Java. Então, nós desenvolvemos um motor de teste de volta para desenvolvedores de sistemas avançados. Agora, os desenvolvedores podem criar estratégias em qualquer linguagem de programação e, em seguida, testar e otimizar as estratégias para melhorar o desempenho. O BackTestLib permite aos desenvolvedores testar seus sistemas de negociação em C, C, VB, F, R, IronPython ou qualquer outra linguagem, usando dados de tick ou bar. Só não importa como seu sistema de negociação é escrito. Tudo que você tem a fazer é fornecer uma lista de comércios, ea biblioteca de teste de volta faz o resto para você. BackTestLib pode calcular o desempenho do seu sistema de negociação usando duas dúzias de medidas de risco, incluindo a relação de Sharpe, taxa de Calmar, razão Sortino, Máximo Draw Down, Monte Carlo Draw Down, Total PL, Risco de Ratio de Recompensa, Maior Lucro, Maior Perda, Número Médio de Operações Mês, registros comerciais e mais. Aperfeiçoe para a optimização da estratégia Os comerciantes profissionais sabem que todas as coisas boas vêm a uma extremidade. Mesmo os melhores sistemas de negociação eventualmente caem em períodos perdidos, exigindo otimização ou sistema de negociação de aposentadoria. As razões variam, incluindo mudanças na liquidez, volatilidade e dinâmica do mercado subjacente, bem como outros fatores. O BackTestLib produz resultados que representam uma gama de medições com base na rentabilidade e risco do seu sistema de negociação quando testado com os dados com os quais foi fornecido. Exemplo de código Crie algumas trocas simuladas Lista lt Comércio gt troca nova Lista lt Comércio gt () trades. Add (novo Comércio (DateTime. Parse (quot112017 9: 30: 45.422 AMquot), SignalType. Buy, 24)) trades. Add (new Trade (DateTime. Parse (quot112017 9: 32: 33.891 AMquot), SignalType. ExitLong, 24.09)) trades. Add (comércio novo (DateTime. Parse (quot112017 9: 37: 12.839 AMquot), SignalType. Sell, 24.07).Add (novo Comércio (DateTime. Parse (quot112017 9: 48: 27.488 AMquot), SignalType. Exit, 24.19)) trades. Add 24)) trades. Add (novo Comércio (DateTime. Parse (quot112017 9: 50: 45.512 AMquot), SignalType. Exit, 24.09) SignalType. Buy, 24.01)) Execute o backtest duplo lastPreço 24.03 BacktestResults resultados Backtester. Backtest (trades, lastPrice) Saída dos resultados Console. WriteLine (quotTotal número de comércios: quot. Results. TotalNumberOfTrades) Contras Ole. WriteLine (quotAverage número de comércios por mês: quot. Results. NumberOfLosingTrades) Console. WriteLine (quotTotal número de negócios lucrativos: quot. Results. NumberOfProfitableTrades) Console. WriteLit (quotTotal número de negociações perdedoras: quot. Results. NumberOfLosingTrades).WriteLine (quotPotente Perdido: resultados. TotalLoss) Consola. WriteLine (quotProprietário negociações lucrativas: quot. Results. PercentProfit) Consola. WriteLine (quotPercent profitable trades: quot. Results. PercentProfit) Consola. WriteLine (quotLargest lucro: quot. Results Console. WriteLine (quotLargest perda: quot. Results. LargestLoss) Console. WriteLine (quotMaximum drawdown: quot. Results. MaximumDrawDown) Console. WriteLine (quotMaximum drawdown Monte Carlo: quot. Results. MaximumDrawDownMonteCarlo) Console. WriteLine (quotStandard desvio : Quot. Results. StandardDeviation) Console. WriteLine (quotDesvio padrão annualized: quot. Results. StandardDeviationAnnualized) Console. WriteLi Ne (quotDesvio do lado de baixo (MAR 10): quot. Results. DownsideDeviationMar10) Console. WriteLine (quotValue Adicionado Índice Mensal (VAMI): quot. Results. ValueAddedMonthlyIndex) Console. WriteLine (quotSharpe ratio: quot. Results. SharpeRatio) Console. WriteLine (quotSortino ratio: results. SortinoRatioMAR5) Console. WriteLine (quotAnimalised Sortino ratio: quot. Results. AnnualizedSortinoRatioMAR5) Console. WriteLine (quotSterling ratio: quot. Results. SterlingRatioMAR5) Console. WriteLine (quotCalmar ratio: quot. Results. CalmarRatio) Consola. WriteLine (quotRisk para recompensar ratio: quot. Results. RiskRewardRatio) Exibe o log de comércio foreach (Trade trade em results. Trades) Console. WriteLine (trade. Date quot: quot trade. Signal. ToString () quot em quot trade. Price. ToString ()) Quando eu estava trabalhando para um Proprietária, usamos Python e R para criar nossas estratégias de negociação e backtest-las muito rapidamente com dados históricos (dados de carrapatos e barras de ohlc). Essa foi a maneira mais rápida de mudar a nossa mente e pesquisar diferentes estratégias sem muito esforço para alterar o código de algoritmos. Python tem Numpy, que é compilado código, enquanto R tem XTS, ZOO bibliotecas com grandes ferramentas para lidar com timeseries, e ambas as línguas vectorized operações, então eles são realmente rápidos para lidar com dados. No entanto, para os sistemas de produção, tínhamos uma equipe de programadores C para traduzir nossa estratégia em código C, compilá-la, testá-la e finalmente fazer a instalação em servidores de produção. Nós correu estratégias de média freqüência por isso não havia tantas operações por dia. Essa foi a maneira mais segura, C para a produção e não para conectar Python ou R APIs diretamente para a troca e lugar ordens. 4k Vistas middot Ver Upvotes middot Não é para reprodução Não realmente, o problema é que Python trata cada variável como um objeto. Assim, mesmo as variáveis ​​mais simples irá armazenar informações desnecessárias sobre sua referência, tamanho, valor yada yada. Geralmente variáveis ​​Python são três vezes o tamanho de suas contrapartes C. Imagine armazenar mais de milhões de valores de grandes conjuntos de dados. Agora, se você não for cuidadoso no gerenciamento da memória (garantindo que as cópias variáveis ​​sejam minimizadas e mantendo os cálculos diretos, usando referências sempre que possível), você lida com vazamentos de memória e / ou execuções lentas. Outro problema é que um monte de sobrecarga desnecessária é adicionado por esses idiomas, especialmente verdadeiro quando você está usando pacotes de terceiros, onde você don039t saber what039s acontecendo sob o hood. This novamente retarda o processamento. As linguagens de programação mais antigas, como Java ou C, têm uma vantagem em relação a isso. Java tem coletor de lixo e referência de objeto padrão, enquanto C tem ponteiros inteligentes e RAII. Os compiladores do dia moderno também são altamente otimizados e lidam bem com a má administração dos dados. Por que tudo isso é importante em um backtest Porque as estratégias de negociação são geralmente iterativas na natureza e não podem ser vetorizados para ser útil em R ou Matlab. Eles são muito lentos para executar iterativamente se o código não é otimizado corretamente. Salvar um microssegundo minúsculo em uma iteração adiciona até um segundo quando você iterate sobre milhão datapoints. Agora imagine otimizar a estratégia em uma grade típica de 100.000 pontos, ea diferença inicial de alguns microssegundos pode aumentar até dias. Eu encontrei isso da maneira mais difícil quando backtesting em dados de 5 min em Python. 12.2k Vistas middot Ver Upvotes middot Não é para reprodução A maioria sw tradicionalmente disponíveis foram baseados em c. No entanto, como algo trading tornou-se mais popular, as empresas começaram a projetar projetando seu sw em python, java, dot net etc Por exemplo. Interactive Brokers é uma dessas corretoras cuja Trade Workstation (TWS) é construída em JAVA. No entanto, ainda podemos usar Python para codificação através de plugins como IBPy, IBPyBridge etc Você pode saber mais sobre Implementando Python em IBs C API de here1 1.3k Vistas middot Ver Upvotes middot Não para reprodução Quais características de C (que dão uma velocidade de programa ) São mais utilizados em HFT Por que don039t empresas usam Python com bibliotecas ou Java É a mineração de dados ou aprendizagem de máquina realmente usado para HFT estratégia de desenvolvimento e negociação Minha linguagem de programação primária é R que eu estou usando em conjunto com C. Existe uma boa razão para Aprender Python além desses dois idiomas Quando eu usaria C, Java ou Python