Outomatiese handel stelsel kodering

Trading Systems Kodering handel stelsels is eenvoudig stelle reëls wat handelaars gebruik om hul inskrywings en uitgange te bepaal van 'n posisie. Die ontwikkeling en gebruik van handel stelsels kan help handelaars bereik konsekwente opbrengste, terwyl die beperking van risiko. In 'n ideale situasie, moet handelaars voel soos robotte, die uitvoering van ambagte stelselmatig en sonder emosie. So, miskien youve gevra jouself: Wat is 'n robot te verhoed handel my stelsel Die antwoord: Niks Hierdie handleiding sal jou bekendstel aan die gereedskap en tegnieke wat jy kan gebruik om jou eie outomatiese handel stelsel te skep. Hoe word outomatiese handel stelsels geskep outomatiese handel stelsels is geskep deur die omskakeling van jou handel stelsels reëls in kode wat jou rekenaar kan verstaan. Jou rekenaar loop dan die reëls deur jou handel sagteware wat lyk vir ambagte wat voldoen aan jou reëls. Ten slotte, is die ambagte outomaties geplaas met jou makelaar. Hierdie handleiding sal fokus op die tweede en derde dele van die proses, waar jou reëls is omskep in 'n kode wat jou handel sagteware kan verstaan ​​en gebruik. Wat Trading sagteware ondersteun outomatiese handel stelsels Daar is baie handel programme wat ondersteun outomatiese handel stelsels. Sommige sal outomaties genereer en plek ambagte met jou makelaar. Ander sal outomaties vind ambagte wat pas by jou kriteria, maar vereis dat jy die opdragte met jou makelaar hand plaas. Verder, ten volle outomatiese handel programme vereis dikwels dat jy spesifieke makelaars dat sodanige eienskappe wat jy kan ook 'n addisionele magtiging voltooi ondersteun. Voor - en nadele outomatiese handel stelsels het 'n paar voordele, maar hulle het ook hul nadele. Na alles, as iemand 'n handel stelsel wat outomaties gemaak geld al die tyd gehad het, kan hy of sy sou letterlik self 'n geld maak masjien Voordele: 'n outomatiese stelsel neem die emosie en besig-werk van die saak, wat jou toelaat om te fokus op die verbetering van jou strategie en geldbestuur reëls. 13 keer 'n winsgewende stelsel is ontwikkel, dit vereis geen werk van jou kant totdat dit breek, of marktoestande vereis 'n verandering. Nadele: As die stelsel nie behoorlik gekodeer en getoets, kan groot verliese baie vinnig gebeur. 13 Soms is dit onmoontlik om sekere reëls in kode sit, wat dit moeilik maak om 'n outomatiese handel stelsel te ontwikkel. In hierdie handleiding sal jy leer hoe om te beplan en te ontwerp 'n outomatiese handel stelsel, hoe om dit te ontwerp vertaal in kode wat jou rekenaar sal verstaan, hoe om jou plan te toets om optimale prestasie te verseker en, ten slotte, hoe om jou stelsel te gebruik geneem. Trading Systems Kodering: Stelsel DesignSubscribe om nuus te gebruik vir die nuutste insigte en ontleding Dankie vir jou inskrywing om Investopedia insigte - Nuus om te gebruik. Outomatiese handel stelsels te verminder emosies, voorsiening te maak vir vinniger orde inskrywing, lei tot groter konsekwentheid en los vlieënier fout probleme. Stelsels handelaars verdeel hul tyd tussen handel, ontwikkeling, back testing, optimalisering en vorentoe toets, om lewensvatbare en hoë-waarskynlikheid handel stelsels te skep. Outomatiese forex sagteware skanderings die mark vir gunstige ambagte op grond van jou insette. Vind meer uit oor hierdie waardevolle buitelandse valuta instrument. Deur vermenging goeie analise met 'n doeltreffende implementering, kan jy dramaties verbeter jou wins in hierdie mark. Leer om struktuur te voeg tot jou handel metodes met dié ses belangrike stappe. Die meeste makelaars sal u voorsien van handel rekords, maar it039s ook belangrik om tred te hou op jou eie te hou. Sagteware dag handel vinnige en outomatiese gemaak - des te meer rede om as deurdagte as moontlik wees wanneer die keuse van die regte een vir jou behoeftes. Investopedia verduidelik: Die globale interkonneksie van betaling stelsels VS maak kommersiële en finansiële oordragte moontlik. Kwelvrae Waardevermindering kan gebruik word as 'n belasting-aftrekbare uitgawe aan belasting koste te verminder, versterk kontantvloei Leer hoe Warren Buffett het so suksesvol deur sy bywoning van verskeie gesogte skole en sy werklike ervarings. Die CFA Instituut stel 'n individu 'n onbeperkte bedrag van pogings om elke examination. Although jy die eksamen kan probeer. Meer inligting oor die gemiddelde aandelemark ontleder salarisse in die VSA en ander faktore wat salarisse en algehele vlakke beïnvloed. Kwelvrae Waardevermindering kan gebruik word as 'n belasting-aftrekbare uitgawe aan belasting koste te verminder, versterk kontantvloei Leer hoe Warren Buffett het so suksesvol deur sy bywoning van verskeie gesogte skole en sy werklike ervarings. Die CFA Instituut stel 'n individu 'n onbeperkte bedrag van pogings om elke examination. Although jy die eksamen kan probeer. Meer inligting oor die gemiddelde aandelemark ontleder salarisse in die VSA en ander faktore wat salarisse en algehele levels. The voor - en nadele van outomatiese handel stelsels handelaars en beleggers beïnvloed kan presiese inskrywing draai. uitgang en geldbestuur reëls in outomatiese handel stelsels wat toelaat dat rekenaars uit te voer en te monitor die ambagte. Een van die grootste trekpleisters van strategie outomatisering is dat dit 'n paar van die emosie kan uitneem van handel sedert ambagte outomaties geplaas wanneer sekere kriteria voldoen. In hierdie artikel sal stel lesers en verduidelik 'n paar van die voordele en nadele, asook die realiteite van outomatiese handel stelsels. (Vir verwante leesstof, sien die krag van Kursus ambagte.) Wat is 'n outomatiese Trading System outomatiese handel stelsels, ook bekend as meganiese handel stelsels, algoritmiese handel. outomatiese handel of stelsel handel, toelaat handelaars om spesifieke reëls vas te stel vir beide handel inskrywings en uitgange dat, sodra geprogrammeer kan outomaties uitgevoer word deur 'n rekenaar. Die vakbond toegang en uitgang reëls kan gebaseer wees op eenvoudige toestande soos 'n bewegende gemiddelde crossover. of kan ingewikkeld wees strategieë wat 'n omvattende begrip van die programmeringstaal wat spesifiek op die gebruikers verhandelingsplatform, of die kundigheid van 'n gekwalifiseerde programmeerder vereis. Outomatiese handel stelsels tipies vereis dat die gebruik van sagteware wat gekoppel is aan 'n direkte toegang makelaar. en enige spesifieke reëls moet in daardie platforms eie taal. Die TradeStation platform, byvoorbeeld, gebruik die EasyLanguage programmeertaal die NinjaTrader platform, aan die ander kant, maak gebruik van die NinjaScript programmeertaal. Figuur 1 toon 'n voorbeeld van 'n outomatiese strategie wat drie ambagte veroorsaak tydens 'n handel sessie. (Vir verwante leesstof, sien Global Trade En die valutamark.) Figuur 1: 'n vyf-minuut grafiek van die ES kontrak met 'n outomatiese strategie toegepas. Sommige handel platforms het strategie gebou towenaars wat gebruikers in staat stel om keuses te maak uit 'n lys van algemeen beskikbare tegniese aanwysers aan 'n stel reëls wat dan outomaties kan verhandel word bou. Die gebruiker kan vestig, byvoorbeeld, wat 'n lang handel nadat die 50-dae - bewegende gemiddelde kruise bo die 200-daagse bewegende gemiddelde op 'n vyf-minuut grafiek van 'n bepaalde handel instrument sal daaroor gevoer word nie. Gebruikers kan ook die invoer van die tipe orde (mark of beperking, byvoorbeeld) en wanneer die handel sal veroorsaak (byvoorbeeld, aan die einde van die bar of oop van die volgende bar), of gebruik die platforms verstek insette. Baie handelaars is egter kies om hul eie persoonlike aanwysers en strategieë program of werk nou saam met 'n programmeerder om die stelsel te ontwikkel. Terwyl dit meer moeite verg gewoonlik as die gebruik van die towenaar platforms, dit laat 'n veel groter mate van buigsaamheid en die resultate kan meer lonend wees. (Ongelukkig is daar geen perfekte beleggingstrategie wat sukses sal waarborg. Besoek vir meer inligting met behulp van tegniese aanwysers aan Trading strategieë te ontwikkel.) Sodra die reëls ingestel is, kan die rekenaar die markte te monitor om te koop of te verkoop geleenthede gebaseer op die handel te vind strategie spesifikasies. Afhangende van die spesifieke reëls, so gou as 'n handelsmerk is ingevoer, enige bestellings vir beskermende stop verliese. sleep tot stilstand kom en wins teikens sal outomaties gegenereer word. In vinnig bewegende markte, kan dit onmiddellik orde inskrywing die verskil tussen 'n klein verlies en 'n katastrofiese verlies in die geval van die handel beweeg teen die handelaar beteken. Voordele van outomatiese handel stelsels Daar is 'n lang lys van voordele aan 'n rekenaar monitor die markte vir handel geleenthede en uit te voer die ambagte, insluitend: Minimize Emosies. Outomatiese handel stelsels te verminder emosies regdeur die handel proses. Deur die behoud van emosies in toom, handelaars het gewoonlik 'n makliker tyd vas aan die plan. Sedert handel bestellings outomaties uitgevoer word sodra die reëls handel nagekom is, sal handelaars nie in staat wees om te huiwer of bevraagteken die handel. Benewens help handelaars wat bang is om die sneller te trek, kan outomatiese handel te bekamp diegene wat bekwaam om te koop en verkoop van overtrade by elke waargeneem geleentheid. Vermoë om backtest. Back testing geld handel reëls om historiese mark data om die lewensvatbaarheid van die idee te bepaal. Wanneer die ontwerp van 'n stelsel vir outomatiese handel, moet al die reëls absolute te wees, met geen ruimte vir interpretasie (die rekenaar kan nie raai dit moet presies vertel wat om te doen). Handelaars kan hierdie presiese stelle reëls neem en toets dit op historiese data voor gevaar geld in lewende handel. Versigtig back testing kan handelaars om te evalueer en te verfyn 'n handels idee, en om die stelsels verwagting die gemiddelde bedrag wat 'n handelaar kan verwag om te wen te bepaal (of verloor) per eenheid van risiko. (Ons bied 'n paar wenke oor die proses wat jou kan help musiek vind jou huidige handel strategieë vir meer inligting back testing:.. Interpretasie van die verlede) Bewaar dissipline. Omdat die reëls handel gevestig en uitvoering handel outomaties uitgevoer word, is dissipline bewaar selfs in wisselvallige markte. Dissipline is dikwels verlore as gevolg van emosionele faktore soos vrees vir die neem van 'n verlies, of die begeerte om eweneens in 'n bietjie meer wins uit 'n bedryf. Outomatiese handel help verseker dat dissipline gehandhaaf word omdat die handel plan presies sal gevolg word. Daarbenewens is die vlieënier fout geminimaliseer en 'n bevel tot 100 aandele te koop nie verkeerd geloop as 'n bevel tot 1000 aandele te verkoop. Bereik konsekwentheid. Een van die grootste uitdagings in die handel is om die handel te beplan en handel die plan. Selfs as 'n verhandeling van plan het die potensiaal om winsgewend te wees, handelaars wat die reëls te ignoreer is verander enige verwagting die stelsel sou gehad het. Daar is nie so iets soos 'n verhandeling van plan dat 100 van die tyd verliese is 'n deel van die spel wen. Maar verliese kan sielkundig traumatizing wees, so 'n handelaar wat twee of drie verloor ambagte in 'n ry kan besluit om die volgende handel slaan. As dit volgende handel 'n wenner sou gewees het, het die handelaar reeds enige verwagting die stelsel moes vernietig. Outomatiese handel stelsels kan handelaars om konsekwentheid te bereik deur die handel van die plan. (Sy onmoontlik om 'n ramp te vermy sonder handel reëls. Besoek vir meer inligting 10 Stappe om te bou van 'n Wen Trading Plan.) Verbeterde Order Entry Speed. Sedert rekenaars onmiddellik te reageer op veranderende marktoestande, outomatiese stelsels in staat is om bestellings so gou as handel kriteria voldoen genereer. Om in of uit 'n handelsmerk 'n paar sekondes vroeër kan 'n groot verskil in die ambagte uitkoms te maak. Sodra 'n posisie is aangegaan, word alle ander bestellings outomaties gegenereer, insluitend beskermende stop verlies en wins teikens. Markte kan vinnig beweeg, en dit is demoraliserende om 'n handel te bereik die wins teiken of blaas verby 'n stop verlies vlak voor die bestellings kan selfs daaroor gevoer word nie. 'N outomatiese handel stelsel verhoed dat dit gebeur. Diversifiseer Trading. Outomatiese handel stelsels toelaat dat die gebruiker om verskeie rekeninge of verskillende strategieë handel op 'n tyd. Dit het die potensiaal om die risiko oor verskeie instrumente versprei terwyl die skep van 'n verskansing teen die verlies van poste. Wat sou ongelooflik uitdagend wees vir 'n mens om te bereik doeltreffend deur 'n rekenaar in 'n kwessie van millisekondes uitgevoer word. Die rekenaar in staat is om te soek na handelsgeleenthede in verskeie markte, genereer bestellings en monitor ambagte. Nadele en realiteite van outomatiese handel stelsels outomatiese handel stelsels spog baie voordele, maar daar is 'n paar ondergang van en realiteite waaraan handelaars moet bewus wees. Meganiese mislukkings. Die teorie agter outomatiese handel maak dit lyk eenvoudig: die opstel van die sagteware, program die reëls en kyk hoe dit handel. In werklikheid is egter outomatiese handel is 'n gesofistikeerde metode van handel, nog nie onfeilbaar. Afhangende van die verhandelingsplatform, kan 'n handelsmerk orde woon op 'n rekenaar en nie 'n bediener. Wat dit beteken is dat as 'n internet konneksie verloor, 'n bevel kan nie na die mark gestuur. Daar kan ook 'n verskil tussen die teoretiese ambagte wat gegenereer word deur die strategie en die orde inskrywing platform komponent wat draai hulle binnein werklike ambagte wees. Die meeste handelaars moet 'n leerkurwe verwag wanneer die gebruik van outomatiese handel stelsels, en dit is oor die algemeen 'n goeie idee om te begin met 'n klein handel groottes terwyl die proses verfyn. Monitering. Alhoewel dit wonderlik om te draai op die rekenaar en laat staan ​​vir die dag sou wees, doen outomatiese handel stelsels vereis monitering. Dit is te danke doen die potensiaal vir meganiese mislukkings, soos verbinding kwessies, krag verliese of rekenaar ineenstort, en aan die stelsel eienaardighede. Dit is moontlik vir 'n outomatiese handel stelsel om onreëlmatighede wat kan lei tot dwalende bestellings, vermiste bestellings, of dupliseer bestellings ondervind. As die stelsel gemonitor, kan hierdie gebeure word geïdentifiseer en vinnig opgelos. Oor-optimalisering. Hoewel dit nie spesifiek vir outomatiese handel stelsels, kan handelaars wat back testing tegnieke aan te wend stelsels wat lyk groot op papier en voer verskriklik in 'n lewendige mark te skep. Oor-optimalisering verwys na oormatige krommepassing dat produseer 'n verhandeling van plan dit is onbetroubaar in lewende handel. Dit is moontlik, byvoorbeeld, 'n strategie aanpas om uitstekende resultate op die historiese data waarop dit getoets te bereik. Handelaars soms verkeerdelik aanvaar dat 'n verhandeling van plan naby aan 100 winsgewende bedrywe moet hê of moet nooit ervaar 'n onttrekking tot 'n lewensvatbare plan wees. As sodanig, kan parameters word aangepas om 'n byna perfekte plan wat heeltemal in gebreke bly sodra dit toegepas word om 'n lewendige mark te skep. (Hierdie oor-optimalisering skep stelsels wat goed lyk op papier net vir meer inligting back testing en stuur Toets:.. Die belangrikheid van korrelasie)-bediener gebaseerde Automation Handelaars doen het die opsie om hul outomatiese handel stelsels loop deur 'n bediener gebaseerde handel platform soos strategie Runner. Hierdie platforms bied gereeld kommersiële strategieë te koop, 'n towenaar sodat handelaars hul eie stelsels kan ontwerp, of die vermoë beskik om bestaande stelsels te bied op die bediener gebaseerde platform. Vir 'n fooi, kan die outomatiese handel stelsel scan vir, uit te voer en te monitor ambagte met alle bestellings wat op hul bediener, wat lei tot potensieel vinniger, meer betroubaar orde inskrywings. Gevolgtrekking Alhoewel 'n ppealing vir 'n verskeidenheid van faktore, outomatiese handel stelsels moet nie beskou word as 'n plaasvervanger vir noukeurig uitgevoer handel. Meganiese mislukkings kan gebeur, en as sodanig, het hierdie stelsels vereis monitering. - Bediener-gebaseerde platforms kan 'n oplossing vir handelaars wat die risiko's van meganiese mislukkings te minimaliseer voorsien. (Vir verwante leesstof, sien Dag handel strategieë vir beginners.) 'N Persoon wat handel dryf afgeleides, kommoditeite, effekte, aandele of geldeenhede met 'n hoër-as-gemiddelde risiko in ruil vir. quotHINTquot is 'n akroniem wat staan ​​vir vir quothigh inkomste nie taxes. quot Dit is van toepassing op 'n hoë-verdieners wat verhoed dat die betaling federale inkomste. 'N Mark outeur wat koop en verkoop baie kort termyn korporatiewe effekte genoem kommersiële papier. 'N papier handelaar is tipies. Die onbeperkte koop en verkoop van goedere en dienste tussen lande sonder die oplegging van beperkings soos as. Code Library System handel kode versprei in verskeie poste, is dit dalk 'n goeie idee wees om hulle almal te konsolideer in een plek (hier) voor dit alles raak 'n bietjie te slordig ek ook maandeliks skryf vir tegniese ontleding van aandele en kommoditeite (TASC) tydskrif in hul Trader8217s Wenke artikel (meestal Trading Blox-kode). Hier vind dit alles onder vir jou insae: 8212 TASC tydskrif Traders8217 Wenke 8212 TASC Handelaars Wenke (April 2010): Gewysig Deel prys tendens aanwyser in Excel In die artikel Gewysig Deel-prys tendens aanwyser in hierdie uitgawe, skrywer David Hawkins bespreek 'n verandering van die volume-prys tendens aanwyser (VPT), ​​reeds op grond van die volume aanwyser on-balans oorspronklik ontwikkel deur Joseph Granville. skakel na traders8217 wenke skakel na Excel-lêer TASC Handelaars Wenke (Mei 2010): gladstryking b in Trading Blox In 8220Smoothing die Bollinger b8221 artikel, skrywer Sylvain Vervoort verduidelik hoe om geraas te verwyder van die tradisionele b aanwyser, wat gebruik word om duidelik draaipunte en verskille te identifiseer . skakel na traders8217 wenke skakel na TBX lêer TASC Handelaars Wenke (Desember 2010): Hull bewegende gemiddelde in die handel Indekse Met die romp bewegende gemiddelde in daardie saak, skrywer Max Gardner verduidelik hoe om die Hull bewegende gemiddelde vir 'n lang termyn marktydsberekening te gebruik. skakel na traders8217 wenke skakel na TBX lêer 8212 MISC 8212 8212 CSI onregverdige voordeel API 8212 RetrieveBackAdjustedContract2 API funksie dokumentasie verwysingsgids op hierdie noodsaaklike funksie uit CSI API dokument. skakel na die oorspronklike post skakel na RTF dokument ophaal back-aangepaste termynkontrak Sommige voorbeeld kode in C met behulp van die API te bekom een ​​van die belangrikste funksie om enige termynkontrak met 'n tipe van terug-aanpassing wat aangebied word deur CSI haal. skakel na die oorspronklike post skakel na C bron lêer CSI individuele kontrakte Extractor A nut om individuele kontrakte van CSI8217s onregverdige voordeel databasis in eenvoudige teks lêers te onttrek. skakel na die oorspronklike post skakel na zip lêer bevat EXE 8212 Trading Blox 8212 MMDI Portefeulje Filter Variasie op die klassieke MACD Portefeulje Filter, met behulp van die Moving Mediaan aanwyser in plaas van die standaard bewegende gemiddelde vir die vinnige gemiddelde. skakel na die oorspronklike post skakel na lêer (TBX) Verbeterde Vortex en Avx Aanwysers en Avx stelsel blok Die oorspronklike Vortex aanwyser het 'n fout (gaping hantering van nie-Forex markte) en het 'n eksponensiële bewegende gemiddelde gebruik vir glad. Dit is my verbeterde weergawe met 'n basiese omkeer stelsel wat dit gebruik vir inskrywings / uitgange skakel na die oorspronklike post skakel na zip lêer (met: Vortex aanwyser 038 Avx hulp blok lêer (TBX), Avx Entry afrit blok (TBX), Avx System (TBS )) 8212 R Kode 8212 Walk-forward implementering van Vince8217s HEFBOOM Space Model Utilises die LSPM R pakket (deur Josh Ulrich) in 'n loop-vorentoe benadering toe te laat vir 'n aangepaste toets toets metode. skakel na die oorspronklike post met die nodige verduidelikings R-kode lêer 8212 AmiBroker 8212 e-verhouding berekening Die e-verhouding is 'n praktiese manier om te evalueer die rand van 'n spesifieke komponent van 'n stelsel sonder om die stelsel te toets as 'n geheel (dws rand van die net inskrywing sein). skakel na die oorspronklike post (sluit al die nodige kode brokkies en logika) 8212 TradersStudio 8212 e-verhouding berekening vir Donchian Channel Breakout stelsel Hierdie kode bevat die nodige generiese kode vir die e-verhouding te bereken asook 'n implementering van die berekening van toepassing op 'n Donchian Channel Breakout inskrywing sein. skakel na die oorspronklike post skakel na zip lêer (met Donchian Channel aanwyser TS-kode, Custom handel Verslag TS-kode, Koop System TS-kode, verkoop System TS-kode, Excel e-verhouding makro (tekslêer), Excel byvoorbeeld werkboek) Alle inhoud Copyright Au. Tra. Sy blog - outomatiese handel SystemBest programmering taal vir Algorithmic Trading Systems Deur Michael Saal-Moore op 26 Julie 2013 Een van die mees algemene vrae wat ek ontvang in die QS Koevert is Wat is die beste programmeertaal vir algoritmiese handel. Die kort antwoord is dat daar geen beste taal. Strategie parameters, prestasie, modulariteit, ontwikkeling, veerkragtigheid en koste moet al oorweeg. In hierdie artikel sal uiteensetting van die nodige komponente van 'n algoritmiese handel stelsel argitektuur en hoe besluite oor die implementering invloed op die keuse van taal. Eerstens, sal die belangrikste komponente van 'n algoritmiese handel stelsel in ag geneem word, soos die navorsing gereedskap, portefeulje-optimaliseerder, risikobestuurder en uitvoering enjin. Daarna sal verskillende handel strategieë ondersoek word en hoe hulle invloed op die ontwerp van die stelsel. In die besonder die frekwensie van die saak en die waarskynlike handel volume sal beide bespreek word. Sodra die handel strategie gekies is, is dit nodig om argitek die hele stelsel. Dit sluit in die keuse van hardeware, die bedryfstelsel (s) en stelsel veerkragtigheid teen seldsame, potensieel katastrofiese gebeure. Terwyl die argitektuur oorweeg word, moet daar behoorlik ag gegee word aan prestasie - beide om die navorsing gereedskap sowel as die lewendige uitvoering omgewing. Wat is die handel stelsel probeer om te doen voordat jy besluit op die beste taal waarmee 'n outomatiese handel stelsel is dit nodig om die vereistes te definieer skryf. Is die stelsel gaan suiwer uitvoering gebaseer Sal die stelsel vereis dat 'n risikobestuur of portefeulje konstruksie kursus sal die stelsel vereis dat 'n hoë-prestasie backtester Vir die meeste strategieë die handel stelsel kan verdeel word in twee kategorieë wees: Navorsing en sein generasie. Navorsing handel oor evaluering van 'n strategie prestasie oor historiese data. Die proses van evaluering van 'n handel strategie oor data voor mark staan ​​bekend as back testing. Die grootte van data en algoritmiese kompleksiteit sal 'n groot impak op die rekenaarmatige intensiteit van die backtester het. CPU spoed en samelopendheid is dikwels die beperkende faktore in die optimalisering van uitvoering navorsing spoed. Sein generasie is gemoeid met die opwekking van 'n stel van handel seine van 'n algoritme en sulke bestellings stuur na die mark, gewoonlik deur 'n makelaar. Vir sekere strategieë 'n hoë vlak van prestasie vereis. I / O kwessies soos netwerk bandwydte en latency is dikwels die beperkende faktor in die optimalisering van die uitvoering stelsels. So die keuse van tale vir elke komponent van jou hele stelsel kan heel anders wees. Tipe, frekwensie en volume van Strategie Die tipe algoritmiese strategie in diens sal 'n aansienlike impak op die ontwerp van die stelsel het. Dit sal nodig wees om te oorweeg die markte verhandel word, die konneksie na eksterne data verskaffers, die frekwensie en volume van die strategie, die kompromis tussen gemak van ontwikkeling en verbetering van die prestasie, sowel as enige persoonlike hardeware, insluitend mede geleë persoonlike bedieners, GPU's of FPGAs wat nodig mag wees. Die tegnologie keuses vir 'n lae-frekwensie Amerikaanse aandele strategie sal grootliks verskil van dié van 'n hoë-frekwensie statistiese arbitrage strategie handel oor die termynmark wees. Voor die keuse van taal baie data verskaffers moet geëvalueer alledaagse n strategie aan die hand. Dit sal nodig wees om verbinding met die verkoper, struktuur van enige APIs, tydigheid van die data, bergingsvereistes en veerkragtigheid te oorweeg in die lig van 'n ondernemer gaan af. Dit is ook wys om 'n vinnige toegang tot verskeie verskaffers in besit te neem Verskeie instrumente almal hul eie stoor eienaardighede, voorbeelde van wat insluit verskeie ENKELE simbole vir aandele en verval datums vir Toekomsnavorsing (nie aan enige spesifieke OTC data te noem). Dit moet ingereken in die platform ontwerp. Frekwensie van strategie is waarskynlik een van die grootste oorsake van hoe die tegnologie stapel sal gedefinieer word nie. Strategieë in diens data meer dikwels as fyn of tweedens bars vereis betekenisvolle ag met betrekking tot prestasie. 'N Strategie oorskry tweedens bars (bv merk data) lei tot 'n prestasiegedrewe ontwerp as die primêre vereiste. Vir 'n hoë frekwensie strategieë 'n aansienlike bedrag van die mark data sal moet word gestoor en geëvalueer. Sagteware soos HDF5 of KDB word algemeen gebruik vir hierdie rolle. Met die oog op die uitgebreide volumes van data wat nodig is vir HFT aansoeke te verwerk, moet 'n groot skaal new backtester en uitvoering stelsel gebruik word. C / C (moontlik met 'n paar assembler) is geneig om die sterkste taal kandidaat. Ultrahoëfrekwensie strategieë sal ongetwyfeld vereis persoonlike hardeware soos FPGAs, ruil mede-plek en kernal / netwerk koppelvlak tuning. Navorsing Systems Research stelsels tipies behels 'n mengsel van interaktiewe ontwikkeling en outomatiese script. Die voormalige vind dikwels plaas in 'n IDE soos Visual Studio, Matlab of R Studio. Laasgenoemde behels uitgebreide numeriese berekeninge oor talle parameters en data punte. Dit lei tot 'n taalkeuse verskaffing van 'n eenvoudige omgewing te toets kode, maar bied ook voldoende prestasie om strategieë oor verskeie parameter dimensies evalueer. Tipiese Ides in hierdie ruimte sluit Microsoft Visual C / C, wat uitgebreide ontfouting nuts,-kode voltooiing vermoëns bevat (via IntelliSense) en eenvoudige oorsigte van die hele projek stapel (via die databasis ORM, LINQ) Matlab. wat ontwerp is vir 'n uitgebreide numeriese lineêre algebra en gevectoriseerd bedrywighede, maar in 'n interaktiewe konsole wyse R Studio. wat vou die R statistiese taal konsole in 'n volwaardige IO Eclipse IDE vir Linux Java en C en semi-eiendom Ides soos Enthought Canopy vir Python, wat data-analise biblioteke soos Numpy sluit. Scipy. scikit-leer en pandas in 'n enkele interaktiewe (konsole) omgewing. Vir numeriese back testing, al die bogenoemde tale is geskik, maar dit is nie nodig om 'n GUI / IDE gebruik as die kode in die agtergrond sal uitgevoer word. Die eerste oorweging in hierdie stadium is dat van die uitvoering spoed. A saamgestel taal (soos C) is dikwels nuttig as die back testing parameter dimensies is groot. Onthou dat dit nodig versigtig vir sulke stelsels te wees is as wat die saak gevolge het verduidelik tale soos Python dikwels gebruik van 'n hoë-prestasie biblioteke soos Numpy / pandas vir die back testing stap maak, ten einde 'n redelike mate van mededingendheid te behou met saamgestel ekwivalente. Uiteindelik is die wat gekies is vir die back testing taal sal bepaal word deur spesifieke algoritmiese behoeftes sowel as die verskeidenheid van biblioteke beskikbaar in die taal (meer op wat hieronder). Tog kan die taal wat gebruik word vir die backtester en navorsing omgewings heeltemal onafhanklik van dié wat in die portefeulje konstruksie, risikobestuur en uitvoering komponente, soos gesien sal word. Portefeulje Konstruksie en Risikobestuur Die portefeulje konstruksie en risikobestuur komponente word dikwels oor die hoof gesien deur kleinhandel algoritmiese handelaars. Dit is byna altyd 'n fout. Hierdie gereedskap verskaf die meganisme waardeur kapitaal sal bewaar word. Hulle het nie net probeer om die aantal riskant verbintenis te verlig, maar ook hulself te verminder kansellasies van die ambagte, die vermindering van transaksiekoste. Gesofistikeerde weergawes van hierdie komponente kan 'n beduidende invloed op die gehalte en consistentcy van winsgewendheid het. Dit is maklik om 'n stabiele strategieë as die portefeulje konstruksie meganisme en risikobestuurder skep kan maklik aangepas word om verskeie stelsels te hanteer. So moet hulle in aanmerking kom essensiële komponente aan die begin van die ontwerp van 'n algoritmiese handel stelsel. Die werk van die portefeulje konstruksie stelsel is om 'n stel van gewenste ambagte te neem en te produseer die stel van die werklike ambagte wat kansellasies te verminder, blootstelling aan verskeie faktore (soos sektore, bateklasse, wisselvalligheid ens) in stand te hou en te optimaliseer die toekenning van kapitaal na verskeie strategieë in 'n portefeulje. Portefeulje konstruksie verminder dikwels 'n lineêre algebra probleem (soos 'n matriks faktorisering) en vandaar prestasie is hoogs afhanklik van die doeltreffendheid van die numeriese lineêre algebra implementering beskikbaar. Gemeenskaplike biblioteke sluit uBLAS. LAPACK en NAG vir C. MatLab beskik ook op groot skaal new matriksbewerkings. Python gebruik Numpy / Scipy vir sulke berekeninge. 'N gereeld herbalanseer portefeulje sal 'n saamgestel (en goed new) matriks biblioteek vereis dat hierdie stap uit te voer, sodat dit nie die handel stelsel knelpunt. Risikobestuur is 'n ander baie belangrike deel van 'n algoritmiese handel stelsel. Risiko kan kom in baie vorms: Groter wisselvalligheid (hoewel dit as wenslik vir sekere strategieë kan gesien word), verhoogde korrelasies tussen bateklasse, teenparty verstek bediener kragonderbrekings, Black Swan gebeure en ongemerk foute in die handel kode, te noem 'n paar. Risikobestuur komponente probeer antisipeer die gevolge van oormatige wisselvalligheid en korrelasie tussen bateklasse en hul daaropvolgende effek (s) op die handel kapitaal. Dikwels is dit verminder tot 'n stel van statistiese berekeninge soos Monte Carlo stres toetse. Dit is baie soortgelyk aan die computational behoeftes van 'n afgeleide pryse enjin en as sodanig sal CPU-gebonde wees. Hierdie simulasies is hoogs parallelisable (sien onder), en 'n sekere mate, is dit moontlik om die hardeware te gooi by die probleem. Uitvoering Systems Die werk van die uitvoering stelsel is om gefiltreer handel seine van die portefeulje konstruksie en risikobestuur komponente ontvang en stuur hulle oor na 'n makelaar of 'n ander manier van toegang tot die mark. Vir die meerderheid van die kleinhandel algoritmiese handel strategieë behels dit 'n API of FIX verbinding met 'n makelaars soos Interaktiewe Brokers. Die primêre oorwegings wanneer jy moet besluit op 'n taal insluit gehalte van die API, taal-wrapper beskikbaarheid vir 'n API, uitvoering frekwensie en die verwagte glip. Die kwaliteit van die API verwys na hoe goed gedokumenteer is dit, watter soort prestasie dit bied, of dit moet selfstandige sagteware te verkry of 'n poort vasgestel kan word in 'n onthoofde mode (dit wil sê geen GUI). In die geval van Interaktiewe Brokers, die Trader WorkStation instrument moet hardloop in 'n GUI omgewing ten einde toegang tot hul API. Een keer het ek 'n lessenaar Ubuntu uitgawe installeer op 'n wolk bediener Amazon toegang Interaktiewe Brokers afstand, suiwer vir hierdie rede waarom die meeste API sal 'n C en / of Java koppelvlak verskaf. Dit is gewoonlik tot die gemeenskap te taalspesifieke omhulsels vir C, Python, R, Excel en MatLab ontwikkel. Let daarop dat met elke bykomende plugin gebruik (veral API omhulsels) is daar ruimte vir foute insluip in die stelsel. toets altyd plugins van hierdie soort en verseker dat hulle aktief in stand gehou. 'N waardevolle meter is om te sien hoeveel nuwe updates vir 'n kodebasis is gemaak in die afgelope maande. Uitvoering frekwensie is van die uiterste belang in die uitvoering algoritme. Let daarop dat honderde bestellings elke minuut kan gestuur word en as sodanig prestasie is van kritieke belang. Glip aangegaan sal word deur middel van 'n erg-presterende uitvoering stelsel en dit sal 'n dramatiese impak op winsgewendheid het. Staties-getik tale (sien onder) soos C / Java is oor die algemeen 'n optimale vir uitvoering maar daar is 'n trade-off in die ontwikkeling tyd, toetsing en gemak van die onderhoud. Dinamiese-getik tale, soos Python en Perl is nou algemeen vinnig genoeg. Maak altyd seker dat die komponente is ontwerp om in 'n modulêre wyse (sien onder), sodat hulle kan omgeruil uit die stelsel skale. Argitektoniese beplanning en ontwikkelingsproses Die komponente van 'n handel stelsel, die frekwensie en volume vereistes wat hierbo bespreek is, maar stelsel infrastruktuur het nog gedek moet word. Diegene wat optree as 'n kleinhandel handelaar of besig om in 'n klein fonds sal waarskynlik dra baie regeer. Dit sal die finale implementering van die stelsel wat nodig is om te wees wat die alfa model, risikobestuur en uitvoering parameters wees, en ook. Voordat delf in spesifieke tale die ontwerp van 'n optimale stelsel argitektuur bespreek sal word. Skeiding van Kommer Een van die belangrikste besluite wat by die begin moet word, is hoe om die belange van 'n handel stelsel te skei. In die ontwikkeling van sagteware, beteken dit in wese hoe om op te breek die verskillende aspekte van die handel stelsel in aparte modulêre komponente. Deur bloot koppelvlakke by elk van die komponente is dit maklik om te ruil uit dele van die stelsel vir ander weergawes wat prestasie hulp, betroubaarheid of onderhoud, sonder om die wysiging enige eksterne afhanklikheid kode. Dit is die beste praktyk vir sulke stelsels. Vir strategieë teen laer frekwensies sulke praktyke word aangeraai. Vir ultra hoë frekwensie handel die reëlboek mag hê om dit te ignoreer ten koste van die opstel van die stelsel vir nog meer prestasie. 'N Meer styf gekoppel stelsel wat wenslik mag wees. Die skep van 'n komponent kaart van 'n algoritmiese handel stelsel is 'n artikel op sigself die moeite werd. Maar 'n optimale benadering is om seker te maak daar is afsonderlike komponente vir die historiese en real-time mark data insette, data stoor, toegang tot die inligting API, backtester, strategie parameters, portefeulje konstruksie, risikobestuur en outomatiese uitvoering stelsels. Byvoorbeeld, as die data stoor wat gebruik is tans onderpresteer, selfs teen beduidende vlakke van optimalisering, kan dit omgeruil met 'n minimale herskryf om die data inname of toegang data-API. Sover die as backtester en daaropvolgende komponente betref, is daar geen verskil. Nog 'n voordeel van vervreem komponente is dat dit kan 'n verskeidenheid van programmeertale wat gebruik word in die algehele stelsel. Daar is geen rede om te beperk tot 'n enkele taal as die kommunikasie metode van die komponente is taal onafhanklik. Dit sal die geval wees indien hulle kommunikeer via die TCP / IP, ZeroMQ of 'n ander taal-onafhanklike protokol. As 'n konkrete voorbeeld, kyk na die geval van 'n back testing stelsel in C vir verwerking van syfers prestasie geskryf, terwyl die portefeuljebestuurder en uitvoering stelsels in Python geskryf met behulp van Scipy en IBPy. Prestasie oorwegings prestasie is 'n belangrike oorweging vir die meeste handel strategieë. Vir hoër frekwensie strategieë is dit die belangrikste faktor. Prestasie dek 'n wye verskeidenheid van onderwerpe, soos algoritmiese uitvoering spoed, netwerk latency, bandwydte, data I / O, concurrency / parallelisme en skalering. Elkeen van hierdie gebiede word individueel gedek deur groot handboeke, so hierdie artikel sal net krap die oppervlak van elke onderwerp. Argitektuur en taalkeuse sal nou in terme van hul effek op prestasie bespreek word. Die heersende wysheid soos deur Donald Knuth. een van die vaders van Rekenaarwetenskap, is dat voortydige optimalisering is die wortel van alle kwaad. Dit is byna altyd die geval nie - behalwe wanneer die bou van 'n hoë frekwensie handel algoritme Vir diegene wat belangstel in die laer frekwensie strategieë is, 'n gemeenskaplike benadering is om 'n stelsel te bou in die eenvoudigste manier moontlik en net optimaliseer as knelpunte begin om te verskyn. Profilering gereedskap gebruik om te bepaal waar knelpunte ontstaan. Profiele gemaak kan word vir al die bogenoemde faktore, hetsy in 'n MS Windows of Linux-omgewing. Daar is baie bedryfstelsel en taal gereedskap wat beskikbaar is om dit te doen, sowel as nuts derde party. Taalkeuse sal nou in die konteks van prestasie bespreek word. C, Java, Python, R en MatLab bevat almal 'n hoë-prestasie biblioteke (hetsy as deel van hul standaard of ekstern) vir basiese datastrukture en algoritmiese werk. C skepe met die Standard Sjabloon Biblioteek, terwyl Python bevat Numpy / Scipy. Gemeenskaplike wiskundige take te vinde in hierdie biblioteke en dit is selde voordelig vir 'n nuwe implementering skryf. Een uitsondering is wanneer hoogs persoonlike hardeware argitektuur vereis en 'n algoritme maak uitgebreide gebruik van eiendom uitbreidings (soos persoonlike caches). Maar dikwels heruitvinding van die wiel afval tyd dat 'n beter bestee kan word ontwikkel en die optimalisering van ander dele van die handel infrastruktuur. Ontwikkeling tyd is uiters kosbare veral in die konteks van uitsluitlike ontwikkelaars. Latency is dikwels 'n kwessie van die uitvoering stelsel as die navorsing gereedskap gewoonlik op dieselfde masjien. Vir die eerste keer nie kan latency voorkom by verskeie plekke langs die uitvoering pad. Databasisse moet geraadpleeg word (skyf / netwerk latency), seine moet gegenereer word (bedryfstelsel firmas, kernal boodskappe latency), handel seine gestuur (NIC latency) en bestellings verwerk (ruil stelsels interne latency). Vir hoër frekwensie bedrywighede is dit nodig om intiem vertroud is met kernal optimalisering asook die optimalisering van die netwerk oordrag geword. Dit is 'n diep gebied en is aansienlik buite die bestek van die artikel, maar as 'n UHFT algoritme dan verlang bewus te wees van die diepte van kennis wat nodig is Caching is baie nuttig in die toolkit van 'n kwantitatiewe handel ontwikkelaar. Caching verwys na die konsep van die stoor gereeld besoek data op 'n wyse wat toegang hoër-prestasie kan, ten koste van die potensiële staleness van die data. 'N Algemene gebruik geval kom voor in die web-ontwikkeling by die neem van die data van 'n skyf gerugsteun relasionele databasis en sit dit in die geheue. Enige daaropvolgende versoeke vir die data het nie na die databasis en so prestasie winste kan beduidend wees getref. Vir handel situasies kan caching uiters voordelig wees. Byvoorbeeld, kan die huidige stand van 'n strategie portefeulje bewaar word in 'n kas totdat dit herbalanseer, sodanig dat die lys nie die geval is moet herskep op elke lus van die handel algoritme. Sulke wedergeboorte is geneig om 'n hoë CPU of skyf I / O werking wees. Maar kas is nie sonder sy eie sake. Herlewing van die kas data in 'n keer, as gevolg van die volatilie aard van die kas stoor, kan beduidende vraag op infrastruktuur te plaas. Nog 'n probleem is hond-hei. waar verskeie generasies van 'n nuwe kas kopie onder uiters hoë lading, wat lei tot mislukking waterval gedra. Dinamiese geheuetoekenning is 'n duur operasie in uitvoering sagteware. Dit is dus noodsaaklik vir hoër prestasie handel aansoeke om goed bewus wees hoe geheue word toegeken en deallocated tydens program vloei. Nuwer taal standaarde soos Java, C en Python al uit te voer outomatiese vullisverwydering. wat verwys na deallocation van dinamiese toegeken geheue wanneer voorwerpe uitgaan van omvang. Vullisverwydering is baie nuttig tydens ontwikkeling as dit verminder foute en hulpmiddels leesbaarheid. Dit is egter dikwels sub-optimale vir sekere hoë frekwensie handel strategieë. Custom vullisverwydering word dikwels verlang vir hierdie gevalle. In Java, byvoorbeeld deur tuning die vullis versamelaar en hoop opset, is dit moontlik om 'n hoë werkverrigting vir HFT strategieë te verkry. C nie die geval bied 'n boorling vullis versamelaar en daarom is dit nodig om al geheuetoekenning / deallocation hanteer as deel van 'n implementering voorwerpe. Terwyl potensieel vatbaar fout (potensieel lei tot hangend wysers) is dit baie nuttig om fyn beheer van hoe voorwerpe verskyn op die hoop vir sekere aansoeke het. By die keuse van 'n taal te verseker om te bestudeer hoe die vullis versamelaar werk en of dit kan verander word om te optimaliseer vir 'n spesifieke gebruik geval. Baie bedrywighede in algoritmiese handel stelsels is vatbaar vir Parallellisatie. Dit verwys na die konsep van die uitvoering van verskeie programmatiese bedrywighede op dieselfde tyd, d. w.z in parallel. Sogenaamde embarassingly parallelle algoritmes sluit stappe wat ten volle onafhanklik van ander stappe kan bereken word. Sekere statistiese bedrywighede, soos Monte Carlo simulasies, is 'n goeie voorbeeld van embarassingly parallelle algoritmes soos elke ewekansige trekking en daaropvolgende operasie pad kan bereken word sonder kennis van ander paaie. Ander algoritmes is slegs gedeeltelik parallelisable. Vloeidinamika simulasies is so 'n voorbeeld, waar die domein van berekening kan onderverdeel, maar uiteindelik hierdie domeine moet met mekaar en sodoende die bedrywighede is gedeeltelik opeenvolgende kommunikeer. Parallelisable algoritmes is onderhewig aan Amdahls wet. wat 'n teoretiese boonste limiet aan die prestasie verhoging van 'n parallelised algoritme toe onderhewig aan N aparte prosesse (bv op 'n CPU kern of draad). Parallellisatie het al hoe belangriker as 'n middel van die optimalisering geword sedert verwerker klok-spoed het gestagneer, soos nuwer verwerkers bevat baie kern waarmee parallel berekeninge uit te voer. Die opkoms van die verbruikers grafiese hardeware (predominently vir die video speletjies) het gelei tot die ontwikkeling van grafiese verwerking van eenhede (GPU), wat honderde kerne vir hoogs konkurrente bedrywighede bevat. Sulke GPU's is nou baie bekostigbaar. Hoë-vlak raamwerke, soos Nvidias CUDA het gelei tot wydverspreide aanvaarding in die akademie en finansies. Sulke GPU hardeware is oor die algemeen slegs geskik vir die navorsing aspek van kwantitatiewe finansies, terwyl ander meer gespesialiseerde hardeware (insluitend veldwerk-programmeerbare Gate Arrays - FPGAs) word gebruik vir (O) HFT. Tans is die meeste moderne langauges ondersteun 'n mate van concurrency / multi-threading. Dit is dus maklik om 'n backtester optimaliseer, aangesien alle berekeninge is oor die algemeen onafhanklik van die ander. Skalering in sagteware-ingenieurswese en bedrywighede verwys na die vermoë van die stelsel om konsekwent te verhoog vragte in die vorm van 'n groter versoeke, hoër gebruik verwerker en meer geheue toekenning te hanteer. In algoritmiese handel strategie is in staat om te skaal as dit groter hoeveelhede kapitaal kan aanvaar en steeds lewer konsekwente opbrengste. Die handel tegnologie stapel skale as dit groter handel volumes en verhoogde latency kan verduur, sonder Bottelnek. Terwyl stelsels moet ontwerp volgens skaal, is dit dikwels moeilik om vooraf te voorspel waar 'n bottelnek sal plaasvind. Wettisch meld, toetsing, profilering en monitering sal grootliks help in sodat 'n stelsel op skaal. Tale self dikwels beskryf as onbestygbare. Dit is gewoonlik die gevolg van verkeerde inligting, eerder as harde werklikheid. Dit is die totale tegnologie stapel wat gevolg moet word vasgestel vir scalability, nie die taal. Dit is duidelik dat sekere tale het 'n groter prestasie as ander in die besonder gebruik gevalle, maar een taal is nooit beter as 'n ander in elke sin. Een middel van die bestuur van skaal is kommer skei, soos hierbo genoem. Met die oog op die vermoë om spykers te hanteer in die stelsel (dit wil sê 'n skielike wisselvalligheid wat 'n reeks van bedrywe snellers) verder te voer, is dit nuttig om 'n boodskap toustaan ​​argitektuur te skep. Dit beteken eenvoudig die plasing van 'n boodskap tou stelsel tussen komponente sodat bestellings gestapel as 'n sekere komponent is nie in staat om baie versoeke te verwerk. Eerder as om versoeke verlore hulle is eenvoudig gehou in 'n stapel, totdat die boodskap hanteer. Dit is veral nuttig vir die stuur van ambagte 'n uitvoering enjin. As die enjin is wat ly onder swaar latency dan sal dit te staaf ambagte. 'N tou tussen die handel seingenerator en die uitvoering API sal hierdie kwessie te verlig ten koste van potensiële handel glip. 'N gerespekteerde open source boodskap tou makelaar is RabbitMQ. Hardeware en bedryfstelsels Die hardeware bestuur van jou strategie kan 'n beduidende impak op die winsgewendheid van jou algoritme het. Dit is nie 'n probleem beperk tot 'n hoë frekwensie handelaars nie. 'N swak keuse in hardeware en bedryfstelsel kan lei tot 'n masjien crash of herlaai op die mees ongeleë oomblik. Dit is dus nodig om te oorweeg waar jou aansoek sal woon. Die keuse is oor die algemeen tussen 'n persoonlike lessenaar masjien, 'n afgeleë bediener, 'n wolk verskaffer of 'n ruil mede-geleë bediener. Desktop masjiene is maklik om te installeer en te administreer, veral met nuwer use bedryfstelsels soos Windows 08/07, Mac OSX en Ubuntu. Lessenaar stelsels te doen in besit te neem 'n paar belangrike nadele egter. Die eerste is dat die weergawes van bedryfstelsels ontwerp vir desktop masjiene is geneig om te herselflaai benodig / lap (en dikwels op die slegste tye). Hulle gebruik ook meer computational hulpbronne deur die hoofde van wat 'n grafiese gebruikerskoppelvlak (GUI). Benutting hardeware in 'n huis (of plaaslike kantoor) omgewing kan lei tot die internet konneksie en krag uptime probleme. Die grootste voordeel van 'n lessenaar stelsel is dat beduidende computational perdekrag kan gekoop word vir die fraksie van die koste van 'n afgeleë dedicated server (of wolk-gebaseerde stelsel) van vergelykbare spoed. 'N dedicated server of wolk-gebaseerde masjien, terwyl dikwels duurder as 'n lessenaar opsie, maak voorsiening vir meer betekenisvol ontslag infrastruktuur, soos outomatiese data rugsteun, die vermoë om meer reguit te verseker uptime en afgeleë monitering. Michael Saal-Moore Mike is die stigter van QuantStart en is betrokke by die kwantitatiewe finansiële sektor vir die afgelope vyf jaar, in die eerste plek as 'n quant ontwikkelaar en later as 'n quant handelaar konsultasie vir verskansingsfondse.