Algo Trading Strategier Forex

Grunnleggende om Forex Algorithmic Trading For nesten tretti år siden var valutamarkedet (Forex) preget av handler gjennom telefon, institusjonelle investorer. ugjennomsiktig prisinformasjon, et klart skille mellom interdealer trading og dealer-kunde trading og lav markedskonsentrasjon. I dag har teknologiske fremskritt forvandlet markedet. Trades foregår hovedsakelig via datamaskiner, slik at forhandlerne kan komme inn på markedet, realtidsregistreringspriser har ført til større gjennomsiktighet og forskjellen mellom forhandlere og de mest sofistikerte kundene har i stor grad forsvunnet. En spesielt viktig endring er innføringen av algoritmisk handel. som, samtidig som det gjør betydelige forbedringer i driften av Forex trading, utgjør også en rekke risikoer. Ved å se på grunnleggende om Forex markedet og algoritmisk handel, vil vi identifisere noen fordeler algoritmisk handel har ført til valutahandel, samtidig som vi peker ut noen av risikoen. Forex Basics Forex er det virtuelle stedet der valutaparene handles i varierende volumer i henhold til noterte priser, hvorved en basisvaluta blir gitt en pris i form av en sitthetsvaluta. Drift 24 timer i døgnet, fem dager i uken, anses Forex å være verdens største og mest likvide finansielle marked. Per Bank for International Settlements (BIS) var det daglige globale gjennomsnittlige volumet av handel i april 2013 2,0 billioner. Hovedparten av denne handel er utført for amerikanske dollar, euro og japansk yen og involverer en rekke spillere, inkludert private banker, sentralbanker, pensjonskasser. institusjonelle investorer, store selskaper, finansielle selskaper og individuelle forhandlere. Selv om spekulativ handel kan være hovedmotivasjonen for enkelte investorer, er den primære grunnen til valutamarkedet eksistensen at folk må bytte valutaer for å kunne kjøpe utenlandske varer og tjenester. Aktiviteten i Forex-markedet påvirker reelle valutakurser og kan derfor i stor grad påvirke produksjon, arbeid, inflasjon og kapitalstrømmer i en bestemt nasjon. Av denne grunn har politikere, publikum og media alle en interessert interesse i det som skjer i Forex markedet. Grunnleggende om Algoritmisk handel En algoritme er i hovedsak et sett med spesifikke regler som er utformet for å fullføre en klart definert oppgave. I finansmarkedshandel utfører datamaskiner brukerdefinerte algoritmer karakterisert ved et sett av regler som består av parametere som timing, pris eller kvantitet som strukturerer handlingene som skal gjøres. Det eksisterer fire grunnleggende typer algoritmisk handel innenfor finansmarkeder: statistisk, automatisk sikring, algoritmiske gjennomføringsstrategier og direkte markedsadgang. Statistisk refererer til en algoritmisk strategi som ser etter lønnsomme handelsmuligheter basert på statistisk analyse av historiske tidsseriedata. Auto-hedging er en strategi som genererer regler for å redusere en eksponent for eksponering for risiko. Målet med algoritmiske utførelsesstrategier er å utføre et forhåndsdefinert mål, for eksempel å redusere markedsvirkningen eller utføre en handel raskt. Endelig beskriver direkte markedsadgang de optimale hastighetene og lavere kostnader som algoritmiske forhandlere kan få tilgang til og koble til flere handelsplattformer. En av underkategorierne for algoritmisk handel er handel med høyfrekvens, noe som preges av den ekstremt høye frekvensen av handelsordre henrettelser. Høyhastighetshandel kan gi betydelige fordeler til forhandlere ved å gi dem muligheten til å handle innen millisekunder av inkrementelle prisendringer. men det kan også ha visse risikoer. Algoritmisk handel i forexmarkedet Mye av veksten i algoritmisk handel i Forex-markeder de siste årene har vært på grunn av algoritmer som automatiserer bestemte prosesser og reduserer timene som trengs for å gjennomføre valutatransaksjoner. Effektiviteten skapt av automatisering fører til lavere kostnader ved gjennomføring av disse prosessene. En slik prosess er utførelsen av handelsordrer. Automatisere handelsprosessen med en algoritme som handler basert på forutbestemte kriterier, for eksempel å gjennomføre ordrer over en bestemt tidsperiode eller til en bestemt pris, er betydelig mer effektiv enn manuell utførelse av mennesker. Bankene har også utnyttet algoritmer som er programmert til å oppdatere priser på valutapar på elektroniske handelsplattformer. Disse algoritmene øker hastigheten der bankene kan sitere markedspriser samtidig som antallet manuelle arbeidstimer reduseres for å oppgi priser. Noen banker programmerer algoritmer for å redusere risikoeksponeringen. Algoritmen kan brukes til å selge en bestemt valuta for å matche en kundehandel der banken kjøpte tilsvarende beløp for å opprettholde en konstant mengde av den aktuelle valutaen. Dette gjør det mulig for banken å opprettholde et forhåndsdefinert nivå av risikoeksponering for å holde den valutaen. Disse prosessene har blitt gjort betydelig mer effektive av algoritmer, noe som fører til lavere transaksjonskostnader. Likevel er disse ikke de eneste faktorene som har ført til veksten i Forex-algoritmisk handel. Algoritmer har i økende grad blitt brukt til spekulativ handel, da kombinasjonen av høyfrekvens og algoritmenes evne til å tolke data og utføre ordrer, har gjort det mulig for handelsmenn å utnytte arbitrasjonsmuligheter som skyldes små prisavvik mellom valutapar. Alle disse fordelene har ført til økt bruk av algoritmer i Forex-markedet, men vi ser på noen av risikoen som følger med algoritmisk handel. Risiko involvert i Algoritmisk Forex Trading Selv om algoritmisk handel har gjort mange forbedringer, er det noen ulemper som kan true stabiliteten og likviditeten til Forex markedet. En slik ulempe er knyttet til ubalanser i handelsmakt fra markedsdeltakere. Noen deltakere har midler til å skaffe seg sofistikert teknologi som gjør det mulig for dem å skaffe seg informasjon og utføre bestillinger med en mye raskere hastighet enn andre. Denne ubalansen mellom haves og has-nots i forhold til den mest sofistikerte algoritmiske teknologien kan føre til fragmentering i markedet som kan føre til likviditetsmangel over tid. Videre, mens det er grunnleggende forskjeller mellom aksjemarkedene og Forexmarkedet, er det noen som frykter at høyfrekvenshandelen som forverret aksjemarkedets flashkrasj den 6. mai 2010 også kunne påvirke Forex-markedet. Som algoritmer er programmert for spesifikke markedsscenarier, kan de ikke reagere raskt nok dersom markedet skulle endre seg drastisk. For å unngå dette scenarioet må markedene måtte overvåkes og algoritmisk handel suspendert under markedsturbulens. I slike ekstreme scenarier kan imidlertid en samtidig suspensjon av algoritmisk handel fra en rekke markedsdeltakere føre til høy volatilitet og en drastisk reduksjon av markedslikviditeten. Bunnlinjen Selv om algoritmisk handel har vært i stand til å øke effektiviteten, og dermed redusere kostnadene ved trading valutaer, har det også kommet med noen ekstra risiko. For at valutaene skal fungere ordentlig, må de være noe stabile butikker av verdi og være svært flytende. Det er således viktig at Forex-markedet forblir flytende med lav prisvolatilitet. Som med alle områder av livet, introduserer ny teknologi mange fordeler, men det kommer også med nye risikoer. Utfordringen for fremtiden for algoritmisk Forex trading vil være hvordan å sette inn endringer som maksimerer fordelene samtidig som risikoen reduseres. AlgoTrader lar handelsfirmaer automatisere komplekse, kvantitative handelsstrategier i forex, opsjoner, futures, aksjer, ETFs og råvaremarkeder. I motsetning til andre algoritmiske handelsplattformer har den en robust, åpen kildearkitektur som tillater tilpasning for kundespesifikke behov. AlgoTrader er kanten sofistikerte investeringsbanker, hedgefond og proprietære handelsfolk har ventet på. Automatisert Enhver kvantitativ handelsstrategi kan være fullt automatisert. Rask Høye volumer av markedsdata blir automatisk behandlet, analysert og opptrådt ved ultra høy hastighet. Tilpassbar åpen kildearkitektur kan tilpasses for brukerspesifikke krav. Kostnadseffektiv Fullautomatisert handel og innebygde funksjoner reduserer kostnadene. Pålitelig Bygget på den mest robuste arkitekturen og state-of-the-art teknologi. Fullstøttet Omfattende veiledning tilgjengelig for installasjon og tilpasning. På stedet og fjernundervisning og rådgivning tilgjengelig. AlgoTrader Slik fungerer det En hvilken som helst regelbasert handelsstrategi kan være fullt automatisert: Elektroniske markedsdata kommer. Data blir videresendt til handelsstrategier som kjører inne i AlgoTrader. Handelsstrategier analyserer, filtrerer og behandler markedsdata og lager handelssignaler. Basert på handelssignaler utføres handlinger (for eksempel å plassere en bestilling eller lukke en posisjon). Ordrer sendes til respektive marked. On-site og ekstern konsultasjon og opplæring: Automatisering og migrasjon av eksisterende strategier Forbedring og optimalisering av eksisterende strategier Prototyping og backtesting av nye strategier Utvikling av tilpasset funksjonalitet Omfattende dokumentasjon og brukerhåndbøker AlgoTrader 3.1 integrerer InfluxDB Jan-20-2017 AlgoTrader integrerer InfluxDB for lagring av levende og historisk marked data. Med InfluxDB kan millioner av flått lagres og brukes til back testing. Introdusere AlgoTrader 3.0 8211 Den kraftigste AlgoTrader ennå Apr-07-2016 AlgoTrader 3.0 er utgitt. Denne utgaven inkluderer den nye HTML5 Frontend, ett klikk distribusjon med Docker, tre nye Execution Algorithms og en Excel-basert Back Test Report. Innføring av AlgoTrader One-Click Installasjon ved Docker Mar-15-2016 AlgoTrader 3.0 introduserer ett klikk trading strategi installasjoner drevet av Docker Clientrsquos Testimonials Vontobel setter pris på den åpne og utvidbare arkitekturen til AlgoTrader, samt bruken av vanlige standard open source komponenter som Esper og Spring. Benjamin Huber, leder av Algo Trading 038 Smart Order Routing, Bank Vontobel AG, Zrich Vi er veldig imponert over AlgoTrader8217s evner når det gjelder strategiutvikling og teknisk fleksibilitet. AlgoTrader er nøkkelteknologien som lar oss handle parallelt med flere VIX Future og Option-baserte strategier. Raimond Schuster, styremedlem, ISP Securities AG, Zrich AlgoTrader lisensvilkår VILKÅRENE OG BETINGELSENE I DENNE SLUTBRUKER LISENSAVTALEN (8220AGREEMENT8221) REGNSKAP DIN BRUK AV PROGRAMVAREN UTEN DU, OG LICENSOREN, HAR UTBYTTET EN SEPARAT SKRIFTLIG LISENSAVTALE VEDRØRENDE DIN BRUK AV PROGRAMVAREN. Lisensgiveren er villig til å lisensiere Programvaren til deg bare under forutsetning av at du godtar alle vilkårene i denne avtalen. Ved å signere denne avtalen eller ved å laste ned, installere eller bruke programvaren, har du angitt at du forstår denne avtalen og godtar alle vilkårene. Hvis du ikke godtar alle vilkårene i denne avtalen, er lisensgiveren uvillig til å lisensiere programvaren til deg, og du kan ikke laste ned, installere eller bruke programvaren. 1. GRANT AV LISENS a. Evaluering Bruk og utvikling Bruk lisens. Med forbehold om at du overholder vilkårene i denne avtalen, gir lisensgiveren deg en personlig, ikke-eksklusiv, ikke-overførbar lisens, uten rett til underlicensiering for denne avtalens løpetid, for internt bruk av Programvaren utelukkende for Evaluering Bruk og utvikling Bruk. Tredjeparts programvareprodukter eller - moduler levert av Lisensgiveren, hvis noen, kan bare brukes med Programvaren, og kan være underlagt godkjenning av vilkår og betingelser gitt av slike tredjeparter. Når lisensen avsluttes, må du slutte å bruke Programvaren og avinstallere alle forekomster. Alle rettigheter som ikke spesifikt er gitt deg her, beholdes av Lisensgiveren. Utvikler skal ikke bruke kommersiell bruk av Programvaren eller noe avledd arbeid derav (inkludert for Developer8217s egne interne forretningsformål). Kopiering og omfordeling, i noen form, til programvaren eller utviklerprogrammet til dine direkte eller indirekte kunder er forbudt. b. Produksjon Bruk Lisens. Med forbehold om at du overholder vilkårene i denne avtalen, inkludert betaling av gjeldende lisensavgift, gir lisensgiveren deg et ikke-eksklusivt og ikke-overførbart lisens, uten rett til underlicens for denne avtalens løpetid, til : (a) Bruk og reprodusere Programvaren utelukkende for egne interne forretningsformål (8220Produksjon Use8221) og (b) Lag et rimelig antall kopier av Programvaren utelukkende for sikkerhetskopiering. Slike lisenser er begrenset til det spesifikke antallet CPUer (hvis lisensiert av CPU) eller forekomster av Java Virtual Machines (hvis lisenser av virtuell maskin) som du har betalt lisensavgift for. Bruken av programvaren på et større antall CPUer eller forekomster av Java Virtual Machines vil kreve betaling av en ekstra lisensavgift. Tredjeparts programvareprodukter eller - moduler levert av Lisensgiveren, hvis noen, kan bare brukes med Programvaren. c. Ingen andre rettigheter. Dine rettigheter i og for å benytte deg av, er Programvaren begrenset til de som er uttrykkelig gitt i denne delen. Du vil ikke gjøre noe annet av Programvaren. Med mindre det er uttrykkelig lisensiert i denne seksjonen, gir Lisensgiveren deg ingen andre rettigheter eller lisenser, med implikasjon, estoppel eller på annen måte. ALLE RETTIGHETER UTEN UTTRYKKELIG GITT HER, ER RESERVERT AV LISENSOREN ELLER DETS LEVERANDØRER. 2. BEGRENSNINGER Med unntak av uttrykkelig angitt i § 1, vil du ikke: (a) modifisere, oversette, demontere, opprette avledede verk av Programvaren eller kopiere Programvaren (b) leie, låne, overføre, distribuere eller gi noen rettigheter i Programvare i hvilken som helst form for enhver person (c) gi, offentliggjøre, avsløre eller gjøre tilgjengelig for eller tillate bruk av Programvaren av en tredjepart (d) publisere noen benchmark - eller ytelsestester som kjøres på Programvaren eller en del derav eller ( e) fjerne eventuelle proprietære merknader, etiketter eller merkinger på Programvaren. Du vil ikke distribuere Programvaren til en person på frittstående basis eller på grunnlag av originalt utstyrsproduktør (OEM). 3. EGENSKAP Som mellom partene er programvaren og vil forbli lisensgiverens eneste og eksklusive eiendom, inkludert alle immaterielle rettigheter deri. en. I tilfelle du bruker Programvaren under lisensen angitt under § 1 (a), forblir denne avtalen i kraft for evaluerings - eller utviklingsperioden. b. I tilfelle du bruker Programvaren under lisensen som er fastsatt i avsnitt 1 (b), forblir denne avtalen enten (a) for en periode på ett år dersom det er kjøpt som en årlig abonnementslisens eller (b) vedvarende hvis den er kjøpt som en evigvarende lisens. En årlig abonnementslisens fornyes automatisk med ett år, med mindre det er avsluttet med en måned før varsel. Denne avtalen avsluttes automatisk uten varsel hvis du bryter vilkårene i denne avtalen. Ved oppsigelse må du straks slutte å bruke Programvaren og ødelegge alle kopier av Programvaren i besittelse eller kontroll. 5. SUPPORT SERVICES Hvis du har kjøpt denne lisensen, inkludert Support Services, inkluderer disse vedlikeholdsutgivelser (oppdateringer og oppgraderinger), telefonstøtte og e-post eller nettbasert støtte. en. Lisensgiveren vil gjøre kommersielt fornuftig innsats for å gi en oppdatering utformet for å løse eller omgå en rapportert feil. Hvis en slik feil er korrigert i en vedlikeholdsutgave, må lisensinnehaveren installere og implementere den aktuelle vedlikeholdslisensen, ellers kan oppdateringen gis i form av en midlertidig reparasjon, prosedyre eller rutine, som skal brukes til en vedlikeholdsutgave som inneholder den permanente oppdateringen er tilgjengelig. b. Under lisensavtalen skal lisensgiveren gi vedlikeholdsutgivelser tilgjengelig for Lisenstaker hvis, når og når Lisensgiver gjør slike vedlikeholdsutgivelser generelt tilgjengelige for sine kunder. Hvis et spørsmål oppstår om et produkttilbud er en oppgradering eller et nytt produkt eller en funksjon, vil lisensor8217s oppfatning seire, forutsatt at lisensgiveren behandler produkttilbudet som et nytt produkt eller en funksjon for sine sluttbrukerkunder generelt. c. Lisensgiver8217s forpliktelse til å yte Support Services er betinget av følgende: (a) Lisenstaker gjør rimelig innsats for å rette feilen etter samråd med Lisensgiveren (b) Lisenstaker gir Lisensgiveren tilstrekkelig informasjon og ressurser til å rette feilen enten på Licensor8217s nettsted eller via ekstern tilgang til Licensee8217s nettsted, samt tilgang til personell, maskinvare og eventuelle tilleggsprogrammer som er involvert i å oppdage feilen. (c) Lisenstaker installerer øyeblikkelig alle vedlikeholdsutgivelser og (d) Lisenstaker anskaffer, installerer og vedlikeholder alt utstyr, kommunikasjon grensesnitt og annen maskinvare som er nødvendig for å betjene produktet. d. Lisensgiveren er ikke forpliktet til å yte Support Services i følgende situasjoner: (a) Produktet er endret, endret eller skadet (bortsett fra hvis det er underlagt direkte tilsyn av Lisensgiveren). B) Feilen er forårsaket av Licensee8217s uaktsomhet, maskinvarefeil eller andre årsaker utenfor lisensgiverens fornuftige kontroll. c) Feilen er forårsaket av tredjepartsprogramvare som ikke er lisensiert gjennom lisensgiveren. d) Lisenstaker har ikke installert og implementert vedlikeholdslisens (er) slik at produktet er en versjon som støttes av Lisensgiver eller (e) Lisenstaker har ikke betalt Lisensavgifter eller Support Services avgifter ved forfall. I tillegg er Lisensgiver ikke forpliktet til å yte Support Services for programvarekode skrevet av kunden selv basert på Produktet. e. Lisensgiveren forbeholder seg retten til å avbryte støttetjenestene dersom lisensgiveren etter eget skjønn bestemmer at fortsatt støtte for noe produkt ikke lenger er økonomisk praktisk. Lisensgiveren vil gi Lisensinnehaver minst tre (3) måneder forutgående skriftlig varsel om slik opphør av Support Services og vil refundere eventuelle uopptjente Support Services avgifter Lisenstaker kan ha forhåndsbetalt med hensyn til det berørte Produktet. Lisensgiveren har ingen forpliktelse til å støtte eller vedlikeholde noen versjon av Produktet eller underliggende tredjepartsplattformer (inkludert men ikke begrenset til programvare, JVM, operativsystem eller maskinvare) som produktet støttes med, bortsett fra (i) den gjeldende versjonen av Produkt og underliggende tredjepartsplattform, og (ii) de to umiddelbart tidligere versjoner av Produkt og operativsystem i en periode på seks (6) måneder etter at den først er erstattet. Lisensgiveren forbeholder seg retten til å suspendere utførelsen av Støttetjenestene dersom Lisenstaker ikke betaler noe beløp som skal betales til Lisensgiveren i henhold til avtalen innen tretti (30) dager etter at beløpet forfaller. 6. GARANTI a. Lisensgiveren garanterer at programvaren vil kunne utføre i alle vesentlige henseender i samsvar med funksjonsspesifikasjonene som er angitt i gjeldende dokumentasjon i en periode på 90 dager etter datoen du installerte Programvaren. I tilfelle brudd på slik garanti, skal Lisensgiveren, etter eget valg, rette Programvaren eller erstatte slik programvare gratis. Ovennevnte er din eneste og eksklusive rettsmidler og lisensgiver8217s eneste ansvar for brudd på disse garantiene. Garantiene ovenfor er laget til og til fordel for deg. Garantiene gjelder kun hvis (a) programvaren er riktig installert og brukt til enhver tid og i samsvar med bruksanvisningen (c) de siste oppdateringene er blitt brukt på programvaren og (c) ingen endring, endring eller tillegg har blitt gjort til programvaren av andre enn lisensgiveren eller lisensgiveren som er autorisert representant. 7. DISCLAIMER Bortsett fra det som kan leveres i henhold til seksjon 6 a), utelukker lisensgiveren ALDRI ALLE GARANTIER, UTTRYKKELIG ELLER UNDERFORSTÅTET, INKLUDERT ALLE UNDERFORSTÅTE GARANTIER OM SALGBARHET, EGNETHET TIL ET BESTEMT FORMÅL OG IKKE-OVERTRYKKELSE, OG ENGELTE GARANTIER SOM OPPBYGGES UTEN FORHANDLING AV FORHANDLING ELLER BRUK AV HANDEL. INGEN RÅDGJØRING ELLER INFORMASJON, UANSETT MUNTLIG ELLER SKRIFTLIG, HVIS OPPFINNT FRA LISENSOR ELLER ANNET, SKAL OPPETE EN GARANTI IKKE UTTRYKKELIG STILT I DENNE AVTALEN. Lisensgiveren gir ingen garanti for at programvaren vil oppfylle dine krav eller operere under dine spesifikke bruksforhold. Lisensgiveren gir ingen garanti for at driften av programvaren vil være sikker, feilfri eller fri for avbrudd. DU MÅ DETERMINERE OM PROGRAMVAREPRODUKTET TILGJENGER KRAV DITT KRAV TIL SIKKERHET OG UTSIKTIGHET. DU HAR ENKEL ANSVAR OG ALLE ANSVAR FOR NOEN TAP, SOM ER FORRETET TIL Å UNDERSØYTE PROGRAMVAREPRODUKTET FOR Å MØTE DIN KRAV. LISENSGIVEREN VIL IKKE, UNDER NOEN OMSTENDIGHETER, VÆRE ANSVARLIG ELLER ANSVARLIG FOR TAP AV DATA PÅ NOEN DATAMASKINER FOR DATAMASKINER ELLER INFORMASJON. 8. ANSVARSBEGRENSNING LICENSOR8217S TOTAL ANSVAR TIL DIG FRA ALLE ÅRSAKER AV HANDLING OG UNDER ALLE ANSVARSORORIER ER BEGRENSET TIL OG VIL IKKE OVERGÅ DET LISENSAVGIFTER BETALT AV DU TIL LISENSOREN FOR SOFTWAREN. LICENSOREN ER INGEN ANSVARLIG FOR DIG FOR SIKKERHET, TILFELDIGE, SØKELIGE, PUNITIVE ELLER FØLGESKADER (INKLUDERT TAP AV BRUK, DATA, VIRKSOMHET ELLER RESULTAT) ELLER FOR KOSTNADEN TIL Å OPPLEVERE SUBSTITUTPRODUKTER SOM OPPSTÅR ELLER I FORBINDELSE MED DENNE AVTALE ELLER ANVENDELSE ELLER YTELSE AV PROGRAMVAREN, UANSETT OM DENNE ANSVARSOMRÅDET FREMRAGER SOM ENKEL KRAV SOM ER BEGRENSET PÅ KONTRAKT, GARANTI, SKADER (INKLUDERT UANSIKTIGHET), STRIKT ANSVAR ELLER ANNET, OG HVIS LICENSOREN ER ANVIST OM MULIGHETEN FOR DETTE TAPET ELLER SKADER. DE FOREGÅENDE BEGRENSNINGER OVERVIRKER OG GJELDER SELV OM NOEN BEGRENSET REMEDYG SOM ER SPESIFISERT I DENNE AFTALEN, FUNKSJONER HAR FJELLET AV DET ESSENSIELLE FORMÅLET. I DEN HENSYN TIL AT DEN ANSVARLIGE JURISDIKSJONEN BEGRENSER LICENSOR8217S MULIGHET TIL Å FREMGE ENHVER UNDERFORSTÅTE GARANTIER, ER DENNE UTSLIPPEN EFFEKTIV I DEN MAKSIMALE TILGJENGELIGHETEN. 9. GENERELT Dersom noen bestemmelse i denne avtalen skal anses for ugyldig eller ikke mulig, skal resten av denne avtalen forbli fullstendig i kraft. I den utstrekning noen uttrykte eller underforståtte begrensninger ikke er tillatt i henhold til gjeldende lover, skal disse uttrykte eller underforståtte restriksjoner forbli gyldige og effektive i den grad det er tillatt i henhold til slike gjeldende lover. Denne avtalen er den fullstendige og eksklusive avtalen mellom partene med hensyn til emnet herav, erstatter og erstatter alle tidligere avtaler, kommunikasjoner og forståelser (både skriftlig og muntlig) angående et slikt emne herom. Partene i denne avtalen er uavhengige entreprenører, og har heller ikke makt til å binde den andre eller å pådra seg forpliktelser på vegne av andre. Ingen fiasko fra noen part til å utøve eller håndheve noen av sine rettigheter i henhold til denne Avtalen, vil fungere som et frafall av slike rettigheter. Vilkår og betingelser som er angitt i en hvilken som helst kjøpsordre eller annet bestillingsdokument som er uforenlig med eller i tillegg til vilkårene i denne avtalen, blir herved avvist av Lisensgiveren og vil bli ansett som null og uten virkning. Denne avtalen vil bli tolket og tolket i samsvar med lovene i Sveits, uten hensyn til lovens prinsipper. Partene herved samtykker til eksklusiv jurisdiksjon og sted for domstoler i Zürich, Sveits for å løse eventuelle tvister som oppstår eller er knyttet til denne avtalen. 10. DEFINISJONER 8220Evaluering Use8221 betyr bruk av Programvaren utelukkende for evaluering og prøveversjon for nye applikasjoner som er ment for din produksjonsbruk. 8220Produksjon Use8221 betyr bare å bruke programvaren for intern forretningsformål. Produksjonsbruk inkluderer ikke rett til å reprodusere Programvaren for underlicensiering, videresalg eller distribusjon, inkludert, men ikke begrenset, drift ved en tidsdeling eller distribusjon av programvaren som en del av en ASP, VAR, OEM, distributør eller forhandlerarrangement. 8220Software8221 betyr lisensor8217s-programvaren og alle dens komponenter, dokumentasjon og eksempler som er inkludert av lisensgiveren. 8220Error8221 betyr enten (a) en feil i produktet for å overholde spesifikasjonene i dokumentasjonen, noe som resulterer i manglende evne til å bruke eller begrensninger i bruken av produktet, andor (b) et problem som krever nye prosedyrer, avklaringer , tilleggsinformasjon og eller forespørsler om produktforbedringer. 8220Maintenance Release8221 betyr oppgraderinger og oppdateringer til produktet som blir gjort tilgjengelig for lisensierte brukere i henhold til standardtjenestene som er definert i seksjon 5. 8220Update8221 betyr enten en programvareendring eller tillegg som korrigerer feilen eller en prosedyren eller rutinen som, når den observeres i produktets normale drift, eliminerer den praktiske skadelige virkningen av feilen på Lisenstaker. 8220Upgrade8221 betyr en revisjon av produktet utgitt av lisensgiveren til sine sluttbrukerkunder generelt under Support Services Term, for å legge til nye og forskjellige funksjoner eller for å øke produktets kapasitet. Oppgradering inkluderer ikke utgivelsen av et nytt produkt eller tilleggsfunksjoner som det kan være en separat kostnad. Hvordan identifisere algoritmiske handelsstrategier I denne artikkelen vil jeg introdusere deg til metodene som jeg selv identifiserer lønnsomme algoritmiske handelsstrategier. Målet vårt i dag er å forstå i detalj hvordan du finner, evaluerer og velger slike systemer. Jeg forklarer hvordan identifiserende strategier er så mye om personlig preferanse som det handler om strategisk ytelse, hvordan man bestemmer typen og kvantiteten av historiske data for testing, hvordan man evaluerer en handelsstrategi uavhengig og endelig hvordan man går videre mot backtesting-fasen og strategiimplementering . Identifisere dine egne personlige preferanser for handel For å være en vellykket handelsmann - enten diskret eller algoritmisk - er det nødvendig å spørre deg selv om noen ærlige spørsmål. Trading gir deg muligheten til å miste penger i en alarmerende hastighet, så det er nødvendig å kjenne deg så mye som det er nødvendig å forstå din valgte strategi. Jeg vil si det viktigste hensynet i handel er å være klar over din egen personlighet. Trading og algoritmisk handel spesielt krever en betydelig grad av disiplin, tålmodighet og følelsesmessig løsrivelse. Siden du lar en algoritme utføre din handel for deg, er det nødvendig å bli løst for ikke å forstyrre strategien når den blir henrettet. Dette kan være ekstremt vanskelig, spesielt i perioder med utvidet drawdown. Imidlertid kan mange strategier som har vist seg å være svært lønnsomme i en backtest, bli ødelagt av enkel forstyrrelse. Forstå at hvis du ønsker å gå inn i algoritmisk handel, vil du bli følelsesmessig testet, og for å lykkes, er det nødvendig å arbeide gjennom disse vanskelighetene. Neste overveielse er en av tidene. Har du en heltidsjobb Fungerer du deltid Fungerer du hjemmefra eller har en lang pendling hver dag Disse spørsmålene vil bidra til å avgjøre frekvensen av strategien du bør søke. For de av dere i heltidsansatte, kan en intradag futures strategi ikke være hensiktsmessig (i hvert fall til den er fullt automatisert). Tidsbegrensningene vil også diktere strategiens metodikk. Hvis din strategi ofte handles og avhenger av dyre nyhetsstrømmer (for eksempel en Bloomberg-terminal), må du klart være realistisk om din evne til å kjøre dette på kontoret. For de av dere med mye tid eller ferdighetene For å automatisere strategien din, kan du ønske å se på en mer teknisk høyfrekvent trading (HFT) strategi. Min tro er at det er nødvendig å gjennomføre kontinuerlig forskning i dine handelsstrategier for å opprettholde en konsekvent lønnsom portefølje. Få strategier blir under radaren for alltid. Derfor vil en betydelig del av tiden som er allokert til handel, være i gjennomføring av pågående forskning. Spør deg selv om du er villig til å gjøre dette, da det kan være forskjellen mellom sterk lønnsomhet eller en langsom nedgang i tap. Du må også vurdere din handelskapital. Det generelt aksepterte ideelle minimumsbeløpet for en kvantitativ strategi er 50.000 USD (ca 35.000 for oss i Storbritannia). Hvis jeg begynte igjen, ville jeg begynne med et større beløp, sannsynligvis nærmere 100 000 USD (ca. 70 000). Dette skyldes at transaksjonskostnadene kan være ekstremt dyre for mellom - og høyfrekvensstrategier, og det er nødvendig å ha tilstrekkelig kapital til å absorbere dem i nedtellingstider. Hvis du vurderer å begynne med mindre enn 10 000 USD, må du begrense deg til lavfrekvente strategier, handel med en eller to eiendeler, da transaksjonskostnadene raskt vil spise inn i avkastningen. Interaktive meglere, som er en av de vennligste meglerne til de som har programmeringsevner, på grunn av API, har et minimumskonto på minst 10 000 USD. Programmeringsevner er en viktig faktor i å skape en automatisert algoritmisk handelsstrategi. Å være kunnskapsrik i et programmeringsspråk som C, Java, C, Python eller R, gjør det mulig å lage end-to-end datalagring, backtest-motor og kjøresystem selv. Dette har en rekke fordeler, hvorav sjef er evnen til å være helt klar over alle aspekter av handelsinfrastrukturen. Det lar deg også utforske de høyere frekvensstrategiene, da du vil være i full kontroll over teknologistakken din. Selv om dette betyr at du kan teste din egen programvare og eliminere feil, betyr det også mer tid på å koda opp infrastruktur og mindre på implementering av strategier, i hvert fall i den tidligere delen av din algo trading karriere. Du kan oppleve at du er komfortabel handel i Excel eller MATLAB og kan outsource utviklingen av andre komponenter. Jeg vil ikke anbefale dette, spesielt for de som handler med høy frekvens. Du må spørre deg selv hva du håper å oppnå ved algoritmisk handel. Er du interessert i en vanlig inntekt, hvor du håper å tegne inntekter fra din handelskonto. Eller er du interessert i en langsiktig kapitalgevinster og har råd til å handle uten behov for nedbetaling. Inntektsavhengighet vil diktere frekvensen av strategien din . Flere vanlige inntektsuttak vil kreve en høyere frekvenshandelstrategi med mindre volatilitet (dvs. et høyere Sharpe-forhold). Langsiktig handelsfolk har råd til en mer sederlig handelsfrekvens. Til slutt, bli ikke forvirret av tanken om å bli ekstremt velstående på kort tid. Algo trading er IKKE en rask rikskjema - om noe kan det bli en fattig rask ordning. Det krever betydelig disiplin, forskning, flid og tålmodighet for å lykkes i algoritmisk handel. Det kan ta måneder, om ikke år, å generere konsistent lønnsomhet. Sourcing Algoritmic Trading Ideas Til tross for vanlige oppfatninger om det motsatte, er det faktisk ganske greit å finne lønnsomme handelsstrategier i det offentlige området. Aldri har handelsideer vært mer tilgjengelig enn de er i dag. Academic finance journals, pre-print servers, trading blogs, trading forums, weekly trading magazines and specialist texts provide thousands of trading strategies with which to base your ideas upon. Our goal as quantitative trading researchers is to establish a strategy pipeline that will provide us with a stream of ongoing trading ideas. Ideally we want to create a methodical approach to sourcing, evaluating and implementing strategies that we come across. The aims of the pipeline are to generate a consistent quantity of new ideas and to provide us with a framework for rejecting the majority of these ideas with the minimum of emotional consideration. We must be extremely careful not to let cognitive biases influence our decision making methodology. This could be as simple as having a preference for one asset class over another (gold and other precious metals come to mind) because they are perceived as more exotic. Our goal should always be to find consistently profitable strategies, with positive expectation. The choice of asset class should be based on other considerations, such as trading capital constraints, brokerage fees and leverage capabilities. If you are completely unfamiliar with the concept of a trading strategy then the first place to look is with established textbooks. Classic texts provide a wide range of simpler, more straightforward ideas, with which to familiarise yourself with quantitative trading. Here is a selection that I recommend for those who are new to quantitative trading, which gradually become more sophisticated as you work through the list: For a longer list of quantitative trading books, please visit the QuantStart reading list . The next place to find more sophisticated strategies is with trading forums and trading blogs. However, a note of caution: Many trading blogs rely on the concept of technical analysis . Technical analysis involves utilising basic indicators and behavioural psychology to determine trends or reversal patterns in asset prices. Despite being extremely popular in the overall trading space, technical analysis is considered somewhat ineffective in the quantitative finance community. Some have suggested that it is no better than reading a horoscope or studying tea leaves in terms of its predictive power In reality there are successful individuals making use of technical analysis. However, as quants with a more sophisticated mathematical and statistical toolbox at our disposal, we can easily evaluate the effectiveness of such TA-based strategies and make data-based decisions rather than base ours on emotional considerations or preconceptions. Here is a list of well-respected algorithmic trading blogs and forums: Once you have had some experience at evaluating simpler strategies, it is time to look at the more sophisticated academic offerings. Some academic journals will be difficult to access, without high subscriptions or one-off costs. If you are a member or alumnus of a university, you should be able to obtain access to some of these financial journals. Otherwise, you can look at pre-print servers . which are internet repositories of late drafts of academic papers that are undergoing peer review. Since we are only interested in strategies that we can successfully replicate, backtest and obtain profitability for, a peer review is of less importance to us. The major downside of academic strategies is that they can often either be out of date, require obscure and expensive historical data, trade in illiquid asset classes or do not factor in fees, slippage or spread. It can also be unclear whether the trading strategy is to be carried out with market orders, limit orders or whether it contains stop losses etc. Thus it is absolutely essential to replicate the strategy yourself as best you can, backtest it and add in realistic transaction costs that include as many aspects of the asset classes that you wish to trade in. Here is a list of the more popular pre-print servers and financial journals that you can source ideas from: What about forming your own quantitative strategies This generally requires (but is not limited to) expertise in one or more of the following categories: Market microstructure - For higher frequency strategies in particular, one can make use of market microstructure . i. e. understanding of the order book dynamics in order to generate profitability. Different markets will have various technology limitations, regulations, market participants and constraints that are all open to exploitation via specific strategies. This is a very sophisticated area and retail practitioners will find it hard to be competitive in this space, particularly as the competition includes large, well-capitalised quantitative hedge funds with strong technological capabilities. Fund structure - Pooled investment funds, such as pension funds, private investment partnerships (hedge funds), commodity trading advisors and mutual funds are constrained both by heavy regulation and their large capital reserves. Thus certain consistent behaviours can be exploited with those who are more nimble. For instance, large funds are subject to capacity constraints due to their size. Thus if they need to rapidly offload (sell) a quantity of securities, they will have to stagger it in order to avoid moving the market. Sophisticated algorithms can take advantage of this, and other idiosyncrasies, in a general process known as fund structure arbitrage . Machine learningartificial intelligence - Machine learning algorithms have become more prevalent in recent years in financial markets. Classifiers (such as Naive-Bayes, et al.) non-linear function matchers (neural networks) and optimisation routines (genetic algorithms) have all been used to predict asset paths or optimise trading strategies. If you have a background in this area you may have some insight into how particular algorithms might be applied to certain markets. There are, of course, many other areas for quants to investigate. Well discuss how to come up with custom strategies in detail in a later article. By continuing to monitor these sources on a weekly, or even daily, basis you are setting yourself up to receive a consistent list of strategies from a diverse range of sources. The next step is to determine how to reject a large subset of these strategies in order to minimise wasting your time and backtesting resources on strategies that are likely to be unprofitable. Evaluating Trading Strategies The first, and arguably most obvious consideration is whether you actually understand the strategy . Would you be able to explain the strategy concisely or does it require a string of caveats and endless parameter lists In addition, does the strategy have a good, solid basis in reality For instance, could you point to some behavioural rationale or fund structure constraint that might be causing the pattern(s) you are attempting to exploit Would this constraint hold up to a regime change, such as a dramatic regulatory environment disruption Does the strategy rely on complex statistical or mathematical rules Does it apply to any financial time series or is it specific to the asset class that it is claimed to be profitable on You should constantly be thinking about these factors when evaluating new trading methods, otherwise you may waste a significant amount of time attempting to backtest and optimise unprofitable strategies. Once you have determined that you understand the basic principles of the strategy you need to decide whether it fits with your aforementioned personality profile. This is not as vague a consideration as it sounds Strategies will differ substantially in their performance characteristics. There are certain personality types that can handle more significant periods of drawdown, or are willing to accept greater risk for larger return. Despite the fact that we, as quants, try and eliminate as much cognitive bias as possible and should be able to evaluate a strategy dispassionately, biases will always creep in. Thus we need a consistent, unemotional means through which to assess the performance of strategies. Here is the list of criteria that I judge a potential new strategy by: Methodology - Is the strategy momentum based, mean-reverting, market-neutral, directional Does the strategy rely on sophisticated (or complex) statistical or machine learning techniques that are hard to understand and require a PhD in statistics to grasp Do these techniques introduce a significant quantity of parameters, which might lead to optimisation bias Is the strategy likely to withstand a regime change (i. e. potential new regulation of financial markets) Sharpe Ratio - The Sharpe ratio heuristically characterises the rewardrisk ratio of the strategy. It quantifies how much return you can achieve for the level of volatility endured by the equity curve. Naturally, we need to determine the period and frequency that these returns and volatility (i. e. standard deviation) are measured over. A higher frequency strategy will require greater sampling rate of standard deviation, but a shorter overall time period of measurement, for instance. Leverage - Does the strategy require significant leverage in order to be profitable Does the strategy necessitate the use of leveraged derivatives contracts (futures, options, swaps) in order to make a return These leveraged contracts can have heavy volatility characterises and thus can easily lead to margin calls . Do you have the trading capital and the temperament for such volatility Frequency - The frequency of the strategy is intimately linked to your technology stack (and thus technological expertise), the Sharpe ratio and overall level of transaction costs. All other issues considered, higher frequency strategies require more capital, are more sophisticated and harder to implement. However, assuming your backtesting engine is sophisticated and bug-free, they will often have far higher Sharpe ratios. Volatility - Volatility is related strongly to the risk of the strategy. The Sharpe ratio characterises this. Higher volatility of the underlying asset classes, if unhedged, often leads to higher volatility in the equity curve and thus smaller Sharpe ratios. I am of course assuming that the positive volatility is approximately equal to the negative volatility. Some strategies may have greater downside volatility. You need to be aware of these attributes. WinLoss, Average ProfitLoss - Strategies will differ in their winloss and average profitloss characteristics. One can have a very profitable strategy, even if the number of losing trades exceed the number of winning trades. Momentum strategies tend to have this pattern as they rely on a small number of big hits in order to be profitable. Mean-reversion strategies tend to have opposing profiles where more of the trades are winners, but the losing trades can be quite severe. Maximum Drawdown - The maximum drawdown is the largest overall peak-to-trough percentage drop on the equity curve of the strategy. Momentum strategies are well known to suffer from periods of extended drawdowns (due to a string of many incremental losing trades). Many traders will give up in periods of extended drawdown, even if historical testing has suggested this is business as usual for the strategy. You will need to determine what percentage of drawdown (and over what time period) you can accept before you cease trading your strategy. This is a highly personal decision and thus must be considered carefully. CapacityLiquidity - At the retail level, unless you are trading in a highly illiquid instrument (like a small-cap stock), you will not have to concern yourself greatly with strategy capacity . Capacity determines the scalability of the strategy to further capital. Many of the larger hedge funds suffer from significant capacity problems as their strategies increase in capital allocation. Parameters - Certain strategies (especially those found in the machine learning community) require a large quantity of parameters. Every extra parameter that a strategy requires leaves it more vulnerable to optimisation bias (also known as curve-fitting). You should try and target strategies with as few parameters as possible or make sure you have sufficient quantities of data with which to test your strategies on. Benchmark - Nearly all strategies (unless characterised as absolute return) are measured against some performance benchmark. The benchmark is usually an index that characterises a large sample of the underlying asset class that the strategy trades in. If the strategy trades large-cap US equities, then the SP500 would be a natural benchmark to measure your strategy against. You will hear the terms alpha and beta, applied to strategies of this type. We will discuss these coefficients in depth in later articles. Notice that we have not discussed the actual returns of the strategy. Why is this In isolation, the returns actually provide us with limited information as to the effectiveness of the strategy. They dont give you an insight into leverage, volatility, benchmarks or capital requirements. Thus strategies are rarely judged on their returns alone. Always consider the risk attributes of a strategy before looking at the returns. At this stage many of the strategies found from your pipeline will be rejected out of hand, since they wont meet your capital requirements, leverage constraints, maximum drawdown tolerance or volatility preferences. The strategies that do remain can now be considered for backtesting . However, before this is possible, it is necessary to consider one final rejection criteria - that of available historical data on which to test these strategies. Obtaining Historical Data Nowadays, the breadth of the technical requirements across asset classes for historical data storage is substantial. In order to remain competitive, both the buy-side (funds) and sell-side (investment banks) invest heavily in their technical infrastructure. It is imperative to consider its importance. In particular, we are interested in timeliness, accuracy and storage requirements. I will now outline the basics of obtaining historical data and how to store it. Unfortunately this is a very deep and technical topic, so I wont be able to say everything in this article. However, I will be writing a lot more about this in the future as my prior industry experience in the financial industry was chiefly concerned with financial data acquisition, storage and access. In the previous section we had set up a strategy pipeline that allowed us to reject certain strategies based on our own personal rejection criteria. In this section we will filter more strategies based on our own preferences for obtaining historical data. The chief considerations (especially at retail practitioner level) are the costs of the data, the storage requirements and your level of technical expertise. We also need to discuss the different types of available data and the different considerations that each type of data will impose on us. Lets begin by discussing the types of data available and the key issues we will need to think about: Fundamental Data - This includes data about macroeconomic trends, such as interest rates, inflation figures, corporate actions (dividends, stock-splits), SEC filings, corporate accounts, earnings figures, crop reports, meteorological data etc. This data is often used to value companies or other assets on a fundamental basis, i. e. via some means of expected future cash flows. It does not include stock price series. Some fundamental data is freely available from government websites. Other long-term historical fundamental data can be extremely expensive. Storage requirements are often not particularly large, unless thousands of companies are being studied at once. News Data - News data is often qualitative in nature. It consists of articles, blog posts, microblog posts (tweets) and editorial. Machine learning techniques such as classifiers are often used to interpret sentiment . This data is also often freely available or cheap, via subscription to media outlets. The newer NoSQL document storage databases are designed to store this type of unstructured, qualitative data. Asset Price Data - This is the traditional data domain of the quant. It consists of time series of asset prices. Equities (stocks), fixed income products (bonds), commodities and foreign exchange prices all sit within this class. Daily historical data is often straightforward to obtain for the simpler asset classes, such as equities. However, once accuracy and cleanliness are included and statistical biases removed, the data can become expensive. In addition, time series data often possesses significant storage requirements especially when intraday data is considered. Financial Instruments - Equities, bonds, futures and the more exotic derivative options have very different characteristics and parameters. Thus there is no one size fits all database structure that can accommodate them. Significant care must be given to the design and implementation of database structures for various financial instruments. We will discuss the situation at length when we come to build a securities master database in future articles. Frequency - The higher the frequency of the data, the greater the costs and storage requirements. For low-frequency strategies, daily data is often sufficient. For high frequency strategies, it might be necessary to obtain tick-level data and even historical copies of particular trading exchange order book data. Implementing a storage engine for this type of data is very technologically intensive and only suitable for those with a strong programmingtechnical background. Benchmarks - The strategies described above will often be compared to a benchmark . This usually manifests itself as an additional financial time series. For equities, this is often a national stock benchmark, such as the SP500 index (US) or FTSE100 (UK). For a fixed income fund, it is useful to compare against a basket of bonds or fixed income products. The risk-free rate (i. e. appropriate interest rate) is also another widely accepted benchmark. All asset class categories possess a favoured benchmark, so it will be necessary to research this based on your particular strategy, if you wish to gain interest in your strategy externally. Technology - The technology stacks behind a financial data storage centre are complex. This article can only scratch the surface about what is involved in building one. However, it does centre around a database engine, such as a Relational Database Management System (RDBMS), such as MySQL, SQL Server, Oracle or a Document Storage Engine (i. e. NoSQL). This is accessed via business logic application code that queries the database and provides access to external tools, such as MATLAB, R or Excel. Often this business logic is written in C, C, Java or Python. You will also need to host this data somewhere, either on your own personal computer, or remotely via internet servers. Products such as Amazon Web Services have made this simpler and cheaper in recent years, but it will still require significant technical expertise to achieve in a robust manner. As can be seen, once a strategy has been identified via the pipeline it will be necessary to evaluate the availability, costs, complexity and implementation details of a particular set of historical data. You may find it is necessary to reject a strategy based solely on historical data considerations. This is a big area and teams of PhDs work at large funds making sure pricing is accurate and timely. Do not underestimate the difficulties of creating a robust data centre for your backtesting purposes I do want to say, however, that many backtesting platforms can provide this data for you automatically - at a cost. Thus it will take much of the implementation pain away from you, and you can concentrate purely on strategy implementation and optimisation. Tools like TradeStation possess this capability. However, my personal view is to implement as much as possible internally and avoid outsourcing parts of the stack to software vendors. I prefer higher frequency strategies due to their more attractive Sharpe ratios, but they are often tightly coupled to the technology stack, where advanced optimisation is critical. Now that we have discussed the issues surrounding historical data it is time to begin implementing our strategies in a backtesting engine. This will be the subject of other articles, as it is an equally large area of discussion Just Getting Started with Quantitative Trading