Trading System Design Og Optimalisering

Optimalisering av Automated Trading System s Interaksjon med Market Environment. Cite this paper som Tucnik P 2010 Optimalisering av Automatisert Trading System s Interaksjon med Markedsmiljø I Forbrig P Gnther Heds Perspektiver I Bedrifts Informatikk Forskning BIR 2010 Leksjonsnotater i Business Information Processing, vol 64 Springer, Berlin, Heidelberg. Dette arbeidet er fokusert på det automatiserte handelssystemet ATS design og optimalisering. I en forberedelsesfase før bruk, bør en optimalisering av samspillet mellom slike systemer og det forventede markedsmiljøet gjøres. De tekniske analyseindikatorene brukes hyppigst i ATS-optimalisering gjøres ved å teste forskjellige innstillinger for MACD-indikatoren, og optimale innstillinger er avhengig av markedsparametere. Den mentale bruken av ATS er å utøve sin aktivitet uavhengig avhengig av brukerens preferanser. Hovedmålet er å forbedre automatisert trading systemytelse , for å forbedre bruken og acceptabiliteten ty for brukeren Papiret vil være fokusert på futures-markeder bare Chicago og New York, men resultatene gjelder også for andre områder av handel. Carter, JF Mastering av Trade Proven Teknikker for Profitt fra Intradag og Swing Trading Setups McGraw-Hill, New York 2006 Google Scholar. Kaufman, PJ New Trading Systems and Methods, 4. edn John Wiley Sons, New Jersey 2005 Google Scholar. Murphy, JJ Teknisk analyse for finansielle markeder en omfattende guide til handelsmetoder og applikasjoner New York Institute of Finance, New York 1999 Google Scholar. Nison, S Japansk Lysestake Karting Teknikker, 2. edn Prentice Hall Serie, New Jersey 2001 Google Scholar. Pesavento, L Jouflas, L Handel Det du ser, hvordan du fortjener mønstergjenkjenning John Wiley Sons, New Jersey 2007 Google Scholar. Tinghino, M Teknisk analyseverktøy Opprette et lønnsomt handelssystem Bloomberg Press, New York 2008 Google Scholar. Tucnik, P Automatisk Trading System Design I Godara, V ed Pervasive Comput IGI Global, Sydney 2010 Google Scholar. Tucnik, P Automated Futures Trading Environment Effekt på beslutningen i nyere fremskritt innen Applied Computer Science Proceedings av den 9. WSEAS International Conference on Applied Computer Science World Scientific og Engineering Academy og Samfunn, Athen 2009 Google Scholar. Copyright informasjon. Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010.Authors and Affiliations. Petr Tucnik.1 Institutt for informasjonsteknologi, fakultet for informatikk og ledelse University of Hradec Kralove Hradec Kralove Tsjekkia. Om dette papiret. Høyfrekvent trading system design og prosess management. High frequency trading systemdesign og prosessadministrasjon. Advisor Roy E Welsch. Department System Design og Management Program. Publisher Massachusetts Institute of Technology. Date Utgitt 2009.Trading firmaer i dag er svært avhengige av data mining, datamodellering og programvareutvikling Finansanalytikere utfører mange lignende oppgaver til de i programvare - og produksjonsindustrien Men finansindustrien har ennå ikke fullt ut vedtatt høyteknologiske systemtekniske rammer og prosesshåndteringsmetoder som har vært vellykkede i programvare - og produksjonsindustrien. Mange av de tradisjonelle metodene for produktdesign, kvalitetskontroll, systematisk innovasjon , og fortsett s forbedring funnet i ingeniørfagene kan søkes på finansfeltet Denne oppgaven viser hvordan kunnskapen som er oppnådd fra ingeniørfagene kan forbedre design og prosesshåndtering av høyfrekvente handelssystemer. Høyfrekvente handelssystemer er beregningsbaserte. Disse systemene er automatiske eller semi - automatiske programvare systemer som er iboende komplekse og krever en høy grad av design presisjon Utformingen av et høyfrekvent trading system knytter flere felt, inkludert kvantitativ økonomi, systemdesign og software engineering I finansindustrien, der matematiske teorier og handelsmodeller er relativt gode Undersøkt evne til å implementere disse designene i ekte handelspraksis er et av hovedelementene i et investeringsselskaps konkurranseevne. Muligheten til å konvertere investeringsideer til effektive handelssystemer effektivt og effektivt kan gi et investeringsselskap en stor konkurransefortrinn. gir en detaljert studie som består av høyfrekvent trading systemdesign, systemmodellering og prinsipper, og prosesshåndtering for systemutvikling. Spesielt vektlegges sikkerhetskopiering og optimalisering, som anses som de viktigste delene i å bygge et handelssystem. Denne forskningen bygger systemteknikkmodeller som veilede utviklingsprosessen Det bruker også eksperimentelle handelssystemer til å verifisere og validere prinsipper som er adressert i denne oppgaven. Denne oppgaven konkluderer med at systemstekniske prinsipper og rammer kan være nøkkelen til suksess for å implementere høyfrekvent trading eller kvantitative investeringssystemer. Tenk SM - Massachusetts Institute of Technology, System Design og Management Program, 2009 Katalogisert fra PDF-versjon av oppgaven Inkluderer bibliografiske referanser s. 78-79.Keywords System Design og Management Program. Testing Systems Testing, Feilsøking og Optimalisering. Nå som du har et handelssystem designet og kodet, det er ti Jeg skal teste det for å forsikre deg om at kodingen din er fri for logiske og tekniske feil. Vi vil også se på noe som er kjent som optimalisering - en funksjon i noen handelsprogrammer som gir deg mulighet til å finjustere dine handelsregler for å passe de aksjene du planlegger trading. Testing ditt trading system De aller fleste handelsapplikasjoner som støtter programmeringsspråk støtter også testverktøy Disse verktøyene er delt inn i to kategorier.1 Tekniske tekniske testverktøy søke etter tekniske feil i koden For eksempel, hvis du glemmer å legge til et semikolon Etter en erklæring vil det tekniske testverktøyet varsle deg om at erklæringen er ugyldig. Plasseringen av det tekniske testverktøyet avhenger av handelsapplikasjonen som brukes. MetaTrader viser en feil eller feilresultat når du prøver å kompilere koden din, mens handelsapplikasjoner som Tradecision har en kodekontrollverktøy innebygd i grensesnittet som lar deg sjekke koden din for feil før du bruker den.2 Logisk Logisk testverktøy Søk etter logiske feil i koden For eksempel, hvis du har skjedd å bruke et større enn tegn i stedet for et mindre enn tegn som ikke er en teknisk feil, vil et logisk testverktøy vise deg at resultatene ikke gir mening. mest populære, logiske testverktøy er backtesting verktøyet Dette verktøyet lar deg ta tidligere data og bruke ditt handelssystem til de dataene. Dette gir deg en ide om følgende. Når ditt handelssystem er lønnsomt. Hvilke forhold viser seg å være mest lønnsomme. . Hvor noen feil i reglene kan eksistere. For mer informasjon, se Backtesting Tolkning fortiden. Feilsøking av handelssystemet ditt Som med enhver annen type programmering, kan feilsøking være en kjedelig og vanskelig oppgave. Å finne feil i koden krever systematisk å sortere gjennom koden din for å identifisere syntaktiske feil som, selv om det ofte er mindre , kan bringe programmet til et stopp. Her er noen vanlige feil å lete etter. Feiler semikoloner etter uttalelser - Disse må være etter hver setning. Udefinerte variabler - Husk at du må deklarere dem før du bruker dem. Spillefeil - Hvis noen navn eller funksjoner er stavet feil, vil handelsapplikasjonen returnere en feil, se eksempel nedenfor. Feil bruk av - Husk at tilordner en verdi til en annen verdi, mens det betyr lik. Inkorrekt bruk av innebygde funksjoner - Ta kontakt med handelsprogrammet s dokumentasjon eller applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt-API for å sikre at du bruker riktig syntaks. Noen handelsapplikasjoner inneholder en fe Ature som lar deg teste koden din før du bruker eller kompilerer den. Denne funksjonen lar deg se hva feilen er og hvilken linje den kan bli funnet. Ta Tradecision for eksempel. Her kan vi se at Tradecision gir oss posisjonslinjen og kolonnen for feilen, en beskrivelse av feilen og typen feil i dette tilfellet er det syntaktisk. Hvis vi ser på uttrykket, kan vi se at i kolonne 8 er xrossBelow ikke en gyldig funksjon. Hvis vi erstatter x som er i kolonne 8 med ac, så vil vi ha gyldig kode. Hvis vi ser på MetaTrader, kan vi se at feilene kommer opp når vi prøver å kompilere programmet. Her kan vi se at i beskrivelsen står det at BuyNow-variabelen ikke var definert Dobbelklikk På denne feilmeldingen får vi oss til den spesifikke plasseringen av feilen i koden. Som du kan se, gir de fleste handelsapplikasjoner deg en enkel måte å finne tekniske feil på og fikse dem. Å fikse feilene involverer bare systematisk å gjennomgå hver feilmelding og så recom hylle koden og eller bruke handelssystemet til diagrammene. Optimalisere ditt handelssystem Noen handelsprogrammer lar deg velge variabler som skal optimaliseres. Tradecision lar deg for eksempel enkelt velge en variabel og erstatte den med kode som vil forsøke optimalisering Optimalisering selv er bare en prosess som finner den optimale verdien for et bestemt handelssystemelement basert på tidligere resultater og ytelse. Merk at overoptimalisering resulterer i handelssystemer som ikke klarer å tilpasse seg markedsforholdene. Derfor er det viktig å bare optimalisere noen viktige variabler, ikke alle variabler. Her er det som optimaliseringsfunksjonen ser ut i Tradecision. You kan se at vi erklærte to nye variabler og sett dem lik The betyr ganske enkelt at handelsprogrammet vil erstatte dette med det optimale tallet. Deretter kan du se at vi brukte de nye variablene i vår handelsstrategi. Til slutt bestemmer vi en rekkevidde for tallene slik at programmet ikke søker etter uendelig. Noen andre handelsprogrammer har funksjoner som fungerer på en lignende måte, slik at du kan erstatte den numeriske verdien med en og fortelle handelsapplikasjonen for å optimalisere den. Konklusjon Nå skal du ha utviklet et fungerende handelssystem der du kan ha tillit. neste del av denne serien, vil du lære hvordan du bruker ditt handelssystem til diagrammer og hvordan du bruker det til å foreta handelsbeslutninger.