Arquitetura do sistema de comércio algorítmico.
Anteriormente, neste blog, escrevi sobre a arquitetura conceitual de um sistema de negociação algorítmico inteligente, bem como os requisitos funcionais e não funcionais de um sistema de negociação algorítmica de produção. Desde então, criei uma arquitetura de sistema que, acredito, poderia satisfazer esses requisitos arquitetônicos. Nesta publicação, descreverei a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição da arquitetura de engenharia de software. De acordo com este padrão, uma descrição de arquitetura deve:
Contém várias visualizações arquitetônicas padronizadas (por exemplo, em UML) e Mantenha a rastreabilidade entre decisões de design e requisitos arquitetônicos.
Definição de arquitetura de software.
Ainda não há consenso quanto ao que é uma arquitetura do sistema. No contexto deste artigo, é definido como a infra-estrutura dentro da qual os componentes do aplicativo que satisfazem os requisitos funcionais podem ser especificados, implantados e executados. Os requisitos funcionais são as funções esperadas do sistema e seus componentes. Os requisitos não funcionais são medidas através das quais a qualidade do sistema pode ser medida.
Um sistema que satisfaça plenamente seus requisitos funcionais ainda pode não atender às expectativas se os requisitos não funcionais forem deixados insatisfeitos. Para ilustrar este conceito, considere o seguinte cenário: um sistema de negociação algorítmico que você acabou de comprar / construir faz excelentes decisões de negociação, mas é completamente inoperacional com os sistemas de gestão e contabilidade de risco das organizações. Esse sistema atenderia às suas expectativas?
Arquitetura conceitual.
Uma visão conceitual descreve conceitos e mecanismos de alto nível que existem no sistema no mais alto nível de granularidade. Nesse nível, o sistema de negociação algorítmica segue uma arquitetura orientada a eventos (EDA) dividida em quatro camadas e dois aspectos arquitetônicos. Para cada camada e referência de aspecto arquiteturas e padrões são usados. Padrões arquitetônicos são estruturas comprovadas e genéricas para alcançar requisitos específicos. Os aspectos arquitetônicos são preocupações transversais que abrangem múltiplos componentes.
Arquitetura orientada a eventos - uma arquitetura que produz, detecta, consome e reage a eventos. Os eventos incluem movimentos do mercado em tempo real, eventos ou tendências complexas e eventos comerciais, e. enviando um pedido.
Este diagrama ilustra a arquitetura conceitual do sistema de negociação algorítmica.
Arquiteturas de referência.
Para usar uma analogia, uma arquitetura de referência é semelhante aos planos para uma parede de suporte de carga. Esta impressão azul pode ser reutilizada para projetos de construção múltipla independentemente do edifício que está sendo construído, pois satisfaz um conjunto de requisitos comuns. Da mesma forma, uma arquitetura de referência define um modelo contendo estruturas genéricas e mecanismos que podem ser usados para construir uma arquitetura de software concreta que satisfaça requisitos específicos. A arquitetura para o sistema de negociação algorítmica usa uma arquitetura baseada em espaço (SBA) e um controlador de exibição de modelo (MVC) como referências. São também utilizadas boas práticas, como o armazenamento de dados operacionais (ODS), o padrão de transformação e carregamento de extratos (ETL) e um data warehouse (DW).
Controle de exibição de modelo - um padrão que separa a representação de informações da interação do usuário com ela. Arquitetura baseada em espaço - especifica uma infra-estrutura onde as unidades de processamento acopladas vagamente interagem entre si através de uma memória associativa compartilhada chamada espaço (mostrado abaixo).
Visão estrutural.
A visão estrutural de uma arquitetura mostra os componentes e subcomponentes do sistema de negociação algorítmica. Ele também mostra como esses componentes são implantados em infra-estrutura física. Os diagramas UML utilizados nesta visão incluem diagramas de componentes e diagramas de implantação. Abaixo está a galeria dos diagramas de implantação do sistema de negociação algorítmico geral e as unidades de processamento na arquitetura de referência SBA, bem como diagramas de componentes relacionados para cada uma das camadas.
Diagrama de componentes de processamento de comerciantes / eventos automatizados Fonte de dados e diagrama de componente de camada de pré-processamento Diagrama de componente de interface de usuário baseado em MVC.
Táticas arquitetônicas.
De acordo com o instituto de engenharia de software, uma tática arquitetônica é um meio de satisfazer um requisito de qualidade, manipulando algum aspecto de um modelo de atributo de qualidade através de decisões de design arquitetônico. Um exemplo simples usado na arquitetura do sistema de negociação algorítmica é 'manipular' um armazenamento de dados operacional (ODS) com um componente de consulta contínua. Este componente analisaria continuamente o ODS para identificar e extrair eventos complexos. As seguintes táticas são usadas na arquitetura:
O padrão do disruptor nas filas de eventos e pedidos Memória compartilhada para as filas de eventos e pedidos Linguagem de consulta contínua (CQL) na filtragem de dados ODS com o padrão de design do filtro em dados recebidos Algoritmos de evitação de congestionamentos em todas as conexões de entrada e saída Gerenciamento de filas ativas (AQM ) e notificação de congestionamento explícito Recursos de computação de mercadorias com capacidade de atualização (escalável) Redundância ativa para todos os pontos de falha únicos Indicação e estruturas de persistência otimizadas no ODS Programe backup de dados regulares e scripts de limpeza para ODS Histórico de transações em todos os bancos de dados Súmrios para todos Ordens para detectar falhas Anotar eventos com timestamps para ignorar eventos "obsoletos". Regras de validação de pedidos, por exemplo, quantidades de comércio máximo Componentes de comerciante automatizado usam um banco de dados em memória para análise Autenticação em dois estágios para interfaces de usuário conectando-se à ATs Criptografia em interfaces de usuário e conexões ao padrão de design ATs Observer para que o MVC gerencie visualizações.
A lista acima é apenas algumas decisões de design que identifiquei durante o projeto da arquitetura. Não é uma lista completa de táticas. À medida que o sistema está sendo desenvolvido, táticas adicionais devem ser empregadas em múltiplos níveis de granularidade para atender aos requisitos funcionais e não funcionais. Abaixo estão três diagramas que descrevem o padrão de design do disruptor, o padrão de design do filtro e o componente de consulta contínua.
Visão comportamental.
Essa visão de uma arquitetura mostra como os componentes e camadas devem interagir um com o outro. Isso é útil ao criar cenários para testar projetos de arquitetura e para entender o sistema de ponta a ponta. Essa visão consiste em diagramas de seqüência e diagramas de atividades. Diagramas de atividades que mostram o processo interno do sistema de negociação algorítmica e como os comerciantes devem interagir com o sistema de negociação algorítmica são mostrados abaixo.
Tecnologias e estruturas.
O passo final na concepção de uma arquitetura de software é identificar potenciais tecnologias e estruturas que poderiam ser utilizadas para realizar a arquitetura. Como princípio geral, é melhor aproveitar as tecnologias existentes, desde que satisfaçam adequadamente os requisitos funcionais e não funcionais. Uma estrutura é uma arquitetura de referência realizada, e. JBoss é uma estrutura que realiza a arquitetura de referência JEE. As seguintes tecnologias e frameworks são interessantes e devem ser consideradas na implementação de um sistema de negociação algorítmico:
CUDA - NVidia tem uma série de produtos que suportam modelagem de finanças computacionais de alto desempenho. Pode-se conseguir até 50x melhorias no desempenho ao executar simulações Monte Carlo na GPU em vez da CPU. Rio Apache - Rio é um kit de ferramentas usado para desenvolver sistemas distribuídos. Ele foi usado como uma estrutura para a construção de aplicativos com base no padrão SBA Apache Hadoop - no caso de registro invasivo ser um requisito, então o uso do Hadoop oferece uma solução interessante para o problema dos grandes dados. O Hadoop pode ser implantado em um ambiente em cluster que suporta tecnologias CUDA. AlgoTrader - uma plataforma de negociação algorítmica de código aberto. O AlgoTrader poderia ser implantado no lugar dos componentes do comerciante automatizado. FIX Engine - um aplicativo autônomo que aceita os protocolos do Financial Information Exchange (FIX), incluindo FIX, FAST e FIXatdl.
Embora não seja uma tecnologia ou uma estrutura, os componentes devem ser criados com uma interface de programação de aplicativos (API) para melhorar a interoperabilidade do sistema e seus componentes.
Conclusão.
A arquitetura proposta foi projetada para satisfazer requisitos muito genéricos identificados para sistemas de negociação algorítmica. Geralmente, os sistemas de negociação algorítmica são complicados por três fatores que variam de acordo com cada implementação:
Dependências em sistemas empresariais e de intercâmbio externos Requisitos não funcionais desafiadores e restrições arquitetônicas em evolução.
Por conseguinte, a arquitetura de software proposta deve ser adaptada caso a caso para satisfazer requisitos organizacionais e regulatórios específicos, bem como para superar restrições regionais. A arquitetura do sistema de negociação algorítmica deve ser vista como apenas um ponto de referência para indivíduos e organizações que desejam projetar seus próprios sistemas de negociação algorítmica.
Para uma cópia completa e fontes usadas, baixe uma cópia do meu relatório. Obrigado.
História anterior.
Requisitos do sistema de negociação algorítmica.
Próxima História.
Otimização de portfólio usando otimização de enxertia de partículas.
Excelente visão geral, e um bom começo na arquitetura. Sua conclusão foi adequada, e apontou por que os sistemas de software de negociação algorítmica requerem back-testing e ajustes constantes para mantê-los relevantes. Boa leitura!
1 de fevereiro de 2016.
Quando os dados de commodities ou renda fixa são imprecisos ou lentos em receber, os modelos podem ter dificuldade em calcular especialmente no espaço de um evento Black Swann.
Muito obrigado por este artigo. Estive pensando em AI em finanças desde o final da década de 90 e, finalmente, as tecnologias e as APIs estão comumente disponíveis. Seu artigo e blog são uma ótima ajuda para fazer esses primeiros passos para tornar realidade os sonhos dos anos anteriores. Muito obrigado e boa sorte em seus novos empreendimentos!
Mantenha-me atualizado no seu progresso. Estou muito interessado. Obrigado.
Envie um comentário.
Cancelar resposta.
Siga a Turing Finance.
Turing Finance Mailing List.
Amigos da Turing Finance.
Quantocracy é o melhor agregador de blog de finanças quantitativas com links para novas análises postadas todos os dias.
NMRQL é o fundo hedge quantitativo de que sou parte. Usamos a aprendizagem de máquinas para tentar vencer o mercado.
Prós e contras de sistemas de negociação automatizados.
Os comerciantes e os investidores podem transformar regras de entrada, saída e gerenciamento de dinheiro precisas em sistemas de negociação automatizados que permitem aos computadores executar e monitorar os negócios. Uma das maiores atrações da automação de estratégia é que pode tirar parte da emoção fora da negociação, uma vez que os negócios são automaticamente colocados assim que determinados critérios forem atendidos. Este artigo apresentará os leitores e explicará algumas das vantagens e desvantagens, bem como as realidades, dos sistemas de negociação automatizados. (Para leitura relacionada, veja The Power Of Program Trades.)
O que é um sistema de negociação automatizado?
Os sistemas de negociação automatizados, também denominados sistemas mecânicos de negociação, negociação algorítmica, negociação automatizada ou negociação de sistemas, permitem que os comerciantes estabeleçam regras específicas para ambas as entradas comerciais e saídas que, uma vez programadas, podem ser executadas automaticamente através de um computador. As regras de entrada e saída comercial podem ser baseadas em condições simples, como um crossover médio móvel, ou podem ser estratégias complicadas que requerem uma compreensão abrangente da linguagem de programação específica para a plataforma de negociação do usuário ou a experiência de um programador qualificado. Os sistemas de negociação automatizados normalmente exigem o uso de software que esteja vinculado a um corretor de acesso direto, e quaisquer regras específicas devem ser escritas na linguagem proprietária dessa plataforma. A plataforma TradeStation, por exemplo, usa a linguagem de programação EasyLanguage; A plataforma NinjaTrader, por outro lado, utiliza a linguagem de programação NinjaScript. A Figura 1 mostra um exemplo de uma estratégia automatizada que desencadeou três negociações durante uma sessão de negociação. (Para leitura relacionada, veja Comércio Global e Mercado Moeda.)
[Os sistemas de negociação automatizada podem usar muitos indicadores técnicos diferentes para definir pontos de entrada e saída. O Curso de Análise Técnica da Investopedia fornece uma visão geral detalhada desses indicadores técnicos e padrões de gráficos que os comerciantes podem usar ao criar sistemas de negociação automatizados.]
Algumas plataformas de negociação possuem "assistentes" de construção de estratégias que permitem aos usuários fazer seleções a partir de uma lista de indicadores técnicos comumente disponíveis para construir um conjunto de regras que podem ser negociadas automaticamente. O usuário poderia estabelecer, por exemplo, que um longo comércio será inserido uma vez que a média móvel de 50 dias cruza acima da média móvel de 200 dias em um gráfico de cinco minutos de um instrumento comercial específico. Os usuários também podem inserir o tipo de ordem (mercado ou limite, por exemplo) e quando o comércio será acionado (por exemplo, no fechamento da barra ou aberto da próxima barra), ou use as entradas padrão da plataforma. Muitos comerciantes, no entanto, optam por programar seus próprios indicadores e estratégias personalizados ou trabalhar em estreita colaboração com um programador para desenvolver o sistema. Embora isso geralmente requer mais esforço do que usar o assistente da plataforma, ele permite um grau de flexibilidade muito maior e os resultados podem ser mais gratificantes. (Infelizmente, não existe uma estratégia de investimento perfeita que garanta o sucesso. Para mais informações, consulte Usando Indicadores Técnicos para Desenvolver Estratégias de Negociação.)
Uma vez que as regras foram estabelecidas, o computador pode monitorar os mercados para encontrar oportunidades de compra ou venda com base nas especificações da estratégia comercial. Dependendo das regras específicas, assim que uma negociação for inserida, serão gerados automaticamente quaisquer pedidos de perdas de proteção de paradas, paradas de trânsito e metas de lucro. Em mercados em movimento rápido, esta entrada de ordem instantânea pode significar a diferença entre uma pequena perda e uma perda catastrófica no caso de o comércio se mover contra o comerciante.
Vantagens de Sistemas de Negociação Automatizados.
Há uma longa lista de vantagens em ter um computador monitorando os mercados para oportunidades comerciais e executar os negócios, incluindo:
Minimize Emoções. Os sistemas de negociação automatizados minimizam as emoções ao longo do processo de negociação. Ao manter as emoções sob controle, os comerciantes normalmente têm um tempo mais fácil de aderir ao plano. Uma vez que as ordens comerciais são executadas automaticamente uma vez que as regras comerciais foram cumpridas, os comerciantes não poderão hesitar ou questionar o comércio. Além de ajudar os comerciantes que têm medo de "puxar o gatilho", o comércio automatizado pode conter aqueles que estão aptos a vender demais - comprando e vendendo em todas as oportunidades percebidas.
Capacidade de Backtest. Backtesting aplica as regras de negociação aos dados históricos do mercado para determinar a viabilidade da idéia. Ao projetar um sistema de negociação automatizada, todas as regras precisam ser absolutas, sem espaço para interpretação (o computador não pode fazer suposições - é preciso dizer exatamente o que fazer). Os comerciantes podem tomar esses conjuntos precisos de regras e testá-los em dados históricos antes de arriscar dinheiro em negociação ao vivo. O backtesting cuidadoso permite aos comerciantes avaliar e afinar uma idéia comercial e determinar a expectativa do sistema - o valor médio que um comerciante pode esperar para ganhar (ou perder) por unidade de risco. (Oferecemos algumas dicas sobre este processo que podem ajudar a repor suas estratégias de negociação atuais. Para mais informações, consulte Backtesting: Interpreting the Past.)
Preserve Discipline. Como as regras comerciais são estabelecidas e a execução comercial é executada automaticamente, a disciplina é preservada mesmo em mercados voláteis. A disciplina é muitas vezes perdida devido a fatores emocionais, como o medo de sofrer uma perda, ou o desejo de obter um pouco mais de lucro de um comércio. O comércio automatizado ajuda a garantir que a disciplina seja mantida porque o plano de negociação será seguido exatamente. Além disso, o erro piloto é minimizado, e uma ordem para comprar 100 ações não será inserida incorretamente como uma ordem para vender 1.000 ações.
Alcançar Consistência. Um dos maiores desafios na negociação é planejar o comércio e negociar o plano. Mesmo que um plano de negociação tenha o potencial de ser rentável, os comerciantes que ignoram as regras estão alterando a expectativa de que o sistema teria tido. Não existe um plano de negociação que ganhe 100% do tempo - as perdas são parte do jogo. Mas as perdas podem ser psicologicamente traumatizantes, então um comerciante que tem duas ou três negociações perdidas em uma fila pode decidir ignorar o próximo comércio. Se esse próximo comércio fosse um vencedor, o comerciante já havia destruído qualquer expectativa do sistema. Os sistemas de negociação automatizados permitem que os comerciantes obtenham consistência ao negociar o plano. (É impossível evitar o desastre sem regras de negociação. Para mais informações, veja 10 Passos para construir um Plano de Negociação vencedor.)
Velocidade de entrada de pedido aprimorada. Uma vez que os computadores respondem imediatamente às mudanças nas condições do mercado, os sistemas automatizados são capazes de gerar ordens assim que os critérios comerciais forem atendidos. Entrar ou sair de um comércio alguns segundos antes pode fazer uma grande diferença no resultado do comércio. Assim que uma posição é inserida, todos os outros pedidos são gerados automaticamente, incluindo perdas protetoras de parada e metas de lucro. Os mercados podem se mover rapidamente, e é desmoralizante ter um comércio atingindo o objetivo de lucro ou superar um nível de perda de parada - antes que as ordens possam ser inseridas. Um sistema de negociação automatizado evita que isso aconteça.
Desvantagens e Realidades dos Sistemas Automatizados de Negociação.
Os sistemas de negociação automatizados possuem muitas vantagens, mas existem algumas quedas e realidades a que os comerciantes devem estar cientes.
Falhas mecânicas. A teoria por trás do comércio automatizado faz com que pareça simples: configurar o software, programar as regras e assisti-lo comercializar. Na realidade, no entanto, a negociação automatizada é um método sofisticado de negociação, mas não infalível. Dependendo da plataforma de negociação, uma ordem comercial pode residir em um computador - e não em um servidor. O que isso significa é que, se uma conexão com a Internet for perdida, um pedido pode não ser enviado ao mercado. Também pode haver uma discrepância entre os "negócios teóricos" gerados pela estratégia e o componente da plataforma de entrada de pedidos que os transforma em trades reais. A maioria dos comerciantes deve esperar uma curva de aprendizado ao usar sistemas de negociação automatizados, e geralmente é uma boa idéia começar com pequenos tamanhos comerciais enquanto o processo é refinado.
Monitoramento. Embora seja ótimo ligar o computador e sair para o dia, os sistemas de negociação automatizados requerem monitoramento. Isso é devido ao potencial de falhas mecânicas, como problemas de conectividade, perdas de energia ou falhas no computador, e às peculiaridades do sistema. É possível que um sistema de negociação automatizado experimente anomalias que possam resultar em ordens erradas, ordens faltantes ou pedidos duplicados. Se o sistema for monitorado, esses eventos podem ser identificados e resolvidos rapidamente.
Os comerciantes têm a opção de executar seus sistemas de negociação automatizados através de uma plataforma de negociação baseada no servidor, como o Strategy Runner. Essas plataformas freqüentemente oferecem estratégias comerciais para venda, um assistente para que os comerciantes possam projetar seus próprios sistemas ou a capacidade de hospedar sistemas existentes na plataforma baseada no servidor. Por uma taxa, o sistema de negociação automatizado pode pesquisar, executar e monitorar negócios - com todos os pedidos que residem em seu servidor, resultando em entradas de pedidos potencialmente mais rápidas e confiáveis.
Embora seja atraente por uma variedade de fatores, os sistemas automáticos de negociação não devem ser considerados um substituto para negociações cuidadosamente executadas. Falhas mecânicas podem acontecer e, como tal, esses sistemas requerem monitoramento. As plataformas baseadas em servidor podem fornecer uma solução para comerciantes que desejam minimizar os riscos de falhas mecânicas. (Para leitura relacionada, veja Day Trading Strategies For Beginners.)
Codificação de sistemas de negociação.
Por Justin Kuepper.
Como são criados sistemas de negociação automatizados?
Este tutorial se concentrará nas segunda e terceira partes deste processo, onde suas regras são convertidas em um código que seu software comercial pode entender e usar.
Vantagens e desvantagens.
Um sistema automatizado leva a emoção e ocupado - trabalhe fora da negociação, o que permite que você se concentre em melhorar sua estratégia e regras de gerenciamento de dinheiro. Uma vez que um sistema lucrativo é desenvolvido, não requer nenhum trabalho de sua parte até que ele quebre, ou as condições do mercado exigem uma mudança. Desvantagens:
Se o sistema não estiver corretamente codificado e testado, grandes perdas podem ocorrer muito rapidamente. Às vezes, é impossível colocar certas regras em código, o que dificulta o desenvolvimento de um sistema de negociação automatizado. Neste tutorial, você aprenderá como planejar e projetar um sistema de negociação automatizado, como traduzir esse design para o código que seu computador irá entender, como testar seu plano para garantir um desempenho ótimo e, finalmente, como colocar seu sistema em uso.
Construindo Sistemas Automatizados de Negociação.
1ª edição.
Com uma Introdução ao Visual C ++ 2005.
Acesso institucional.
Secure Checkout.
Frete grátis.
Nenhuma ordem mínima.
Índice.
Capítulo 1 Introdução.
Seção I: Introdução ao Visual C ++ 2005.
Capítulo 2 O quadro.
Capítulo 3 Referências de rastreamento.
Capítulo 4 Classes e Objetos.
Capítulo 5 Tipos de referência.
Capítulo 6 Tipos de valor.
Capítulo 7 Objetos não gerenciados.
Capítulo 8 Composição.
Capítulo 9 Propriedades.
Capítulo 10 Estruturas e enumerações.
Capítulo 11 Herança.
Capítulo 12 Conversão e fundição.
Capítulo 13 Sobrecarga do operador.
Capítulo 14 Delegados e Eventos.
Capítulo 15 Arrays.
Capítulo 16 Gerando números aleatórios.
Capítulo 17 Tempo e Temporizadores.
Capítulo 18 Fluxos de entrada e saída.
Capítulo 19 Manipulação de Exceções.
Capítulo 20 Coleções.
Capítulo 21 STL / STL.
Capítulo 22 DataSets.
Capítulo 23 Conexão a bancos de dados.
Capítulo 24 Linguagem de consulta estruturada.
Capítulo 26 Protocolo de troca de informações financeiras.
Capítulo 27 Serialização.
Capítulo 28 Serviços do Windows.
Capítulo 29 Configuração e Pacotes de Instalação.
Seção II: Concorrência.
Capítulo 30 Threading.
Capítulo 31 Classes de Sincronização.
Capítulo 32 Sockets.
Seção III: interoperabilidade e conectividade.
Capítulo 33 Marshaling.
Capítulo 34 Interiores e Pinning Pointers.
Capítulo 35 Conexão a DLLs gerenciadas.
Capítulo 36 Conectando às DLLs do Componenet Object Model (COM) com Interoperabilidade COM.
Capítulo 37 Conexão a DLLs C ++ com Serviços de Invocação de Plataforma.
Capítulo 38 Conexão ao Excel.
Capítulo 39 Conexão ao TraderAPI.
Capítulo 40 Conexão ao XTAPIConnection_Example.
Seção IV: Sistemas de Negociação Automatizada.
Capítulo 41 Building Trading Systems.
Capítulo 42 K "V Metodologia de Desenvolvimento do Sistema de Negociação.
Capítulo 43 Classes do Sistema de Negociação Automatizado.
Capítulo 44 Sistema de Análise Técnica de Rosca Única.
Capítulo 45 Padrão de Design do Produtor / Consumidor.
Capítulo 46 Multithreaded, Statistical Arbitrage System.
Descrição.
Nos próximos anos, as indústrias proprietárias de hedge funds e de negociação migrarão em grande parte para sistemas de seleção e execução de comércio automatizado. Na verdade, isso já está acontecendo. Enquanto vários livros de finanças fornecem código C ++ para preços de derivados e realizando cálculos numéricos, nenhum aborda o tópico a partir de uma perspectiva de projeto de sistema. Este livro será dividido em duas seções: técnicas de programação e tecnologia de sistema de negociação automatizada (ATS) e ensinar o design e o desenvolvimento de sistemas financeiros de forma absoluta usando o Microsoft Visual C ++ 2005. O MS Visual C ++ 2005 foi escolhido como o idioma de implementação principalmente porque a maioria das empresas comerciais e grandes bancos desenvolveram e continuam a desenvolver seus algoritmos proprietários no ISO C ++ e o Visual C ++ oferece a maior flexibilidade para incorporar esses algoritmos legados em sistemas operacionais. Além disso, o Framework e o ambiente de desenvolvimento fornecem as melhores bibliotecas e ferramentas para o rápido desenvolvimento dos sistemas de negociação. A primeira seção do livro explica o Visual C ++ 2005 em detalhes e concentra-se no conhecimento de programação requerido para o desenvolvimento automatizado do sistema de negociação, incluindo design orientado a objetos, delegados e eventos, enumerações, geração aleatória de números, temporização e temporizadores e gerenciamento de dados com STL e coleções. Além disso, uma vez que o código do legado e o código de modelagem nos mercados financeiros são feitos em ISO C ++, este livro analisa em vários tópicos avançados relacionados ao gerenciamento de memória gerenciado / não gerido / COM e à interoperabilidade. Além disso, este livro fornece dezenas de exemplos que ilustram o uso da conectividade de banco de dados com ADO e um tratamento extensivo de SQL e FIX e XML / FIXML. Tópicos avançados de programação, como encadeamento, soquetes, bem como o uso de C ++ para se conectar ao Excel também são discutidos extensivamente e são suportados por exemplos. A segunda seção do livro explica preocupações tecnológicas e conceitos de design para sistemas de negociação automatizados. Especificamente, os capítulos são dedicados a lidar com feeds de dados em tempo real, gerenciando pedidos no livro de pedidos de câmbio, seleção de posição e gerenciamento de riscos. Um. dll está incluído no livro que irá emular a conexão com uma API industrial amplamente utilizada (XTAPI da Trading Technologies, Inc.) e fornecer maneiras de testar algoritmos de gerenciamento de posição e ordem. Os padrões de design são apresentados para sistemas de tomada de mercado baseados em análises técnicas, bem como em sistemas de produção de mercado que utilizam spreads intermarket. À medida que todos os capítulos giram em torno de programação de computadores para engenharia financeira e desenvolvimento de sistemas de negociação, este livro educará comerciantes, engenheiros financeiros, analistas quantitativos, estudantes de finanças quantitativas e até programadores experientes em questões tecnológicas que giram em torno do desenvolvimento de aplicações financeiras em uma Microsoft ambiente e construção e implementação de sistemas e ferramentas de negociação em tempo real.
Características principais.
Ensina concepção e desenvolvimento de sistemas financeiros desde o início usando o Microsoft Visual C ++ 2005.
Fornece dezenas de exemplos que ilustram as abordagens de programação no livro.
Leitores.
Audiência primária: engenheiros financeiros, analistas quantitativos, programadores em empresas comerciais; estudantes de pós-graduação em cursos e programas de engenharia financeira e mercados financeiros.
Rever.
"Construir sistemas automatizados de negociação é uma leitura obrigatória para qualquer pessoa que esteja desenvolvendo sistemas de negociação algorítmica profissional. Ele traz todos os aspectos do design, funcionalidade e implementação do sistema em tempo real em um foco passo a passo claro. Este livro será um manual de referência de primeira escolha para o programador profissional sério no desenvolvimento do sistema de comércio ". - Russell Wojcik, Membro da CME e CBOT, Chefe da Concentração de Estratégia de Negociação, Illinois Institute of Technology "Este livro é um excelente guia para quem está interessado no desenvolvimento de aplicativos comerciais automáticos ou semi-automáticos. Ben cobre o conhecimento de programação necessário para desenvolver o sucesso aplicativos de negociação. Um deve ter para os comerciantes entrar na programação e os programadores entrarem em negociação. Ele também servirá como uma referência útil para o desenvolvimento de ferramentas comerciais mais sofisticadas ". - Sagy P. Mintz, Vice-Presidente, Trading Technologies, Inc.
Avaliações e avaliações.
Sobre os autores.
Benjamin Van Vliet Autor.
Ben Van Vliet é professor do Illinois Institute of Technology (IIT), onde também atua como diretor associado do M. S. Programa de Mercados Financeiros. No IIT, ele ensina cursos de finanças quantitativas, C ++ e programação e design e desenvolvimento de sistemas de negociação automatizada. Ele é vice-presidente do Instituto de Tecnologia de Mercado, onde preside o conselho consultivo do programa do Certificado de Sistema de Negociação (CTSD). Ele também atua como editor de série da série Financial Markets Technology da Elsevier / Academic Press e consulta extensivamente na indústria de mercados financeiros.
O Sr. Van Vliet é também o autor de "Modeling Financial Markets" com Robert Hendry (2003, McGraw Hill) e "Building Automated Trading Systems" (2007, Academic Press. Além disso, ele publicou vários artigos nas áreas de finanças e tecnologia , e apresentou sua pesquisa em várias conferências acadêmicas e profissionais.
Afiliações e especialidades.
Professor Titular e Diretor Associado do Programa de Mestrado em Mercados Financeiros, Stuart School of Business, Instituto de Tecnologia de Illinois, EUA.
Solicitar cotação.
Isenção de imposto.
Produtos & amp; Soluções R & D Soluções Clínicas Plataformas de Pesquisa Pesquisa Inteligência Serviços de Educação Autores Editores Revisores Bibliotecários Shop & amp; Descubra Livros e revistas Autor Webshop Sobre a Elsevier Sobre nós Elsevier Connect Carreiras Como podemos ajudar? Centro de Apoio.
Como podemos ajudar?
Como podemos ajudar?
Direitos autorais e cópia; 2017 Elsevier, exceto determinado conteúdo fornecido por terceiros.
Os cookies são usados por este site. Para recusar ou aprender mais, visite nossa página Cookies.
Pesquisa de visitantes de Elsevier.
Estamos sempre procurando maneiras de melhorar a experiência do cliente no Elsevier.
Gostaríamos de pedir-lhe um momento do seu tempo para preencher um breve questionário, no final da sua visita.
No comments:
Post a Comment