OpenQuant Introduction. OpenQuant adalah Automated Trading System Platform Pengembangan ATS yang dirancang di seputar Analisis Data dan Analisis Perdagangan SmartQuant yang terkenal Kerangka kerja telah dikembangkan sejak tahun 1997 dan saat ini digunakan oleh institusi keuangan terkemuka di seluruh dunia. OpenQuant Features.- OpenQuant dikembangkan di atas kerangka kerja institusional terdepan - bahasa pengembangan strategi nyata C dan - tidak ada script OpenQuant selalu menjalankan kode terkompilasi, memberi Anda tingkat kinerja tertinggi - sistem tingkat backtesting dan perdagangan - beberapa kelas aset ekuitas, futures, opsi , ETF, FOREX - akuntansi dan simulasi multi-mata uang - arsitektur yang benar-benar berbasis event Tidak ada buatan untuk strategi backtesting. Strategi dijalankan dalam mode simulasi dengan cara yang sama seperti pada mode live trading - beberapa sistem perdagangan - backtesting intraday dan Perdagangan otomatis dengan data tick - market scanner - market d Dukungan buku epth and order - waktu, tick, volume dan range bars - dukungan beberapa frame waktu - perpustakaan analisis teknis dengan lebih dari seratus indikator - indikator yang ditetapkan pengguna - matematika keuangan dan analisis kuantitatif harga derivatif perpustakaan, volatilitas tersirat, dll - Aljabar linier Vektor perpustakaan dan operasi matriks - optimalisasi strategi, termasuk optimasi stokastik - backtesting dan simulasi kinerja tinggi, hingga 10 000 000 kutu per detik dan lebih banyak didukung oleh data mesin QuantServer built-in - pasar, stop, limit, stop limit orders OCA One Cancels Semua kelompok kelompok OCA disimulasikan secara internal untuk pialang yang tidak mendukung manajemen asli OCA - manajemen pesanan langsung Kirim, Batalkan, Ganti pesanan - autoexecution, perutean pesanan, dukungan FIX, mesin built-in QuickFIX Satu klik beralih dari simulasi ke mode perdagangan langsung. Feed Data yang Didukung dan Broker. IB, PATS, TAL, ESignal, Penjual Foton, Perdagangan MB, TAQ, YAHOO, Google, CSI, Tick Terbuka, Umpan IQ, QuoteTracker, Gen Sis Securities, Nordic Stock Exchange, Open E Cry, New Edge, Morgan Stanley, TT XTrader melalui Adaptor FIX TT dan XTAPI, CQG FIX, Lightspeed, HotSpot FIX, Currenex FIX, FIX Integral, DB Deutsche Bank FIX, penyedia FIX Generik. AlfaDirect, ItInvest, QUIK, OSL FIX, QUIK FIX, Finam TRANSAQ, Plaza II. Anuka terbuka untuk mengembangkan plugin eksekusi data dan eksekusi kustom. OpenQuant Demo Download. Download versi evaluasi 30 hari OpenQuant. OpenQuant Community and Support. You are welcome Untuk membahas OpenQuant di Forum Umum SmartQuant. OpenQuant Flash Video Tutorials. Video 1 - Video ini menunjukkan bagaimana menjalankan strategi demo dalam mode simulasi dan bagaimana melihat dan menganalisis output startegy. Video 2 - Video ini menunjukkan bagaimana membuat instrumen, Mengimpor data historis untuk instrumen ini dari file teks menggunakan Vizard Impor dan cara melihat dan menganalisis data yang diimpor. Video 3 - Video ini menunjukkan bagaimana menyiapkan properti instrumen dan futures untuk meminta dan memantau Umpan data real time dari Interactive Brokers. Video 4 - Video ini menunjukkan bagaimana mengembangkan kode strategi sederhana yang memantau dan mencetak data perdagangan dan bar dari Pialang Interaktif secara real time. Video 5 - Video ini menunjukkan cara mendownload definisi instrumen, monitor Data real time dan mengeksekusi perintah dengan Open E Cry. Video 6 - Video ini menunjukkan cara mendownload definisi instrumen dan data pasar historis dengan OpenTick. Video 7 - Video ini menunjukkan bagaimana menghubungkan ke data pasar API TTSIM TT XTrader dan eksekusi pesanan. Video 8 - Video ini menunjukkan bagaimana menghubungkan ke data dan eksekusi pasar TTSIM TT FIX Adapter TTSIM. Video 9 - Video ini menunjukkan bagaimana memonitor data real time dan mengeksekusi perintah dengan MB Trading. Video 10 - Video ini menunjukkan bagaimana menangkap tick real time Dan data bar dari IB ke basis data pasar data OpenQuant. Video 11 - Video ini menunjukkan bagaimana menggunakan fungsi pemindai pasar OpenQuant. Video 12 - Video ini mereka Onstrates bagaimana cara debug strategi OpenQuant dengan Microsoft Visual Studio. OpenQuant Screenshots. OpenQuant Documentation. OpenQuant Getting Started Guide. Backtesting and Forward Testing Pentingnya Correlation. Trader yang sangat ingin mencoba ide trading di pasar live sering membuat kesalahan dengan mengandalkan Sepenuhnya pada hasil backtesting untuk menentukan apakah sistem akan menguntungkan Sementara backtesting dapat memberi informasi yang berharga bagi para pedagang, ini seringkali menyesatkan dan hanya satu bagian dari proses evaluasi. Pengujian di luar sampel dan pengujian kinerja ke depan memberikan konfirmasi lebih lanjut mengenai Keefektifan sistem, dan dapat menunjukkan warna asli sistem, sebelum uang riil ada di telepon. Korelasi yang baik antara hasil uji backtesting, out-of-sample dan forward performance sangat penting untuk menentukan viabilitas sistem perdagangan Kami menawarkan beberapa tip tentang Proses ini yang dapat membantu memperbaiki strategi trading Anda saat ini Untuk mempelajari lebih lanjut, baca Backtesting Interpreting Masa Lalu. Dasar-Dasar Penguncian Backtesting mengacu pada penerapan sistem perdagangan ke data historis untuk memverifikasi bagaimana sistem akan dilakukan selama periode waktu yang ditentukan Banyak platform perdagangan saat ini mendukung backtesting Pedagang dapat menguji gagasan dengan beberapa penekanan tombol dan mendapatkan wawasan tentang keefektifan Sebuah gagasan tanpa mempertaruhkan dana dalam akun trading Backtesting dapat mengevaluasi gagasan sederhana, seperti bagaimana crossover rata-rata bergerak akan berjalan pada data historis, atau sistem yang lebih kompleks dengan berbagai masukan dan pemicu. Selama sebuah gagasan dapat diukur, hal itu dapat dilakukan. Jadilah backtested Beberapa trader dan investor dapat mencari keahlian dari seorang programmer yang berkualifikasi untuk mengembangkan ide tersebut ke dalam bentuk yang dapat diuji Biasanya ini melibatkan programmer yang mengkodekan gagasan ke dalam bahasa kepemilikan yang diselenggarakan oleh platform perdagangan Pemrogram dapat memasukkan variabel masukan yang ditentukan pengguna yang memungkinkan Pedagang untuk men-tweak sistem Contoh dari hal ini akan berada dalam sistim crossover moving average yang sederhana M yang disebutkan di atas trader akan dapat memasukkan atau mengubah panjang dari dua moving averages yang digunakan pada sistem. Trader dapat melakukan backtest untuk menentukan panjang rata-rata bergerak yang akan melakukan yang terbaik pada data historis. Dapatkan lebih banyak wawasan dalam Electronic Trading Tutorial. Optimisasi Studi Banyak platform perdagangan juga memungkinkan untuk studi pengoptimalan Ini memerlukan jangkauan untuk input yang ditentukan dan membiarkan komputer melakukan perhitungan matematika untuk mengetahui input apa yang akan dilakukan dengan sebaik-baiknya. Pengoptimalan multi-variabel dapat melakukan matematika untuk dua atau Lebih banyak variabel digabungkan untuk menentukan tingkat mana yang akan menghasilkan hasil terbaik. Misalnya, pedagang dapat memberi tahu program mana masukan yang ingin mereka tambahkan ke dalam strategi mereka sehingga kemudian dioptimalkan untuk bobot ideal mereka mengingat data historis yang diuji. Penentuan urutan pertama dapat dilakukan. Menariknya bahwa sistem yang tidak menguntungkan seringkali dapat diubah secara ajaib menjadi mesin pembuat uang dengan sedikit pengoptimalan Sayangnya, mengutak-atik sistem untuk mencapai tingkat keuntungan masa lalu yang paling tinggi seringkali mengarah ke sistem yang akan berkinerja buruk dalam real trading. Pengoptimalan berlebihan ini menciptakan sistem yang terlihat bagus di atas kertas saja. Pemasangan yang tepat adalah penggunaan analisis pengoptimalan untuk menciptakan Jumlah tertinggi perdagangan yang menang dengan keuntungan terbesar dari data historis yang digunakan dalam periode pengujian Meskipun terlihat mengesankan dalam hasil backtesting, pemasangan kurva mengarah pada sistem yang tidak dapat diandalkan karena pada dasarnya hasilnya dirancang khusus hanya untuk data dan periode waktu tertentu. Dan mengoptimalkan memberikan banyak keuntungan bagi seorang trader tapi ini hanya bagian dari proses ketika mengevaluasi sistem perdagangan potensial. Langkah selanjutnya adalah menerapkan sistem pada data historis yang belum pernah digunakan pada fase backtesting awal. Rata-rata bergerak mudah Untuk menghitung dan, setelah diplot pada bagan, adalah alat untuk melihat tren visual yang kuat. Untuk informasi lebih lanjut, baca Simple Moving Averag Membuat Tren Berdiri di Sampel vs Data Sampingan Saat menguji gagasan tentang data historis, bermanfaat untuk memesan periode waktu data historis untuk tujuan pengujian Data historis awal yang menjadi ide dan pengujiannya adalah Disebut sebagai data dalam sampel Kumpulan data yang telah dipesan dikenal sebagai data di luar sampel Penyiapan ini merupakan bagian penting dari proses evaluasi karena ini merupakan cara untuk menguji gagasan mengenai data yang belum menjadi Komponen dalam model optimasi Sebagai hasilnya, gagasan tersebut tidak akan terpengaruh oleh data out-of-sample dan trader yang akan dapat menentukan seberapa baik kinerja sistem pada data baru yaitu dalam perdagangan real-life. Sebelum memulai backtesting atau pengoptimalan, para pedagang dapat menyisihkan persentase data historis yang akan dipesan untuk pengujian di luar sampel Salah satu metode adalah membagi data historis menjadi tiga bagian dan memisahkan sepertiga untuk digunakan pada out-of-sample testing. - sample testing Hanya di-samp Data le harus digunakan untuk pengujian awal dan pengoptimalan apa pun Gambar 1 menunjukkan garis waktu di mana sepertiga data historis dicadangkan untuk pengujian di luar sampel, dan dua pertiga digunakan untuk pengujian dalam sampel Meskipun Gambar 1 menggambarkan data di luar sampel pada awal pengujian, prosedur tipikal akan memiliki bagian di luar sampel tepat sebelum kinerja ke depan. Gambar 1 Garis waktu yang mewakili panjang relatif sampel dalam sampel dan di luar - contoh data yang digunakan dalam proses backtesting. Setelah sistem perdagangan dikembangkan dengan menggunakan data dalam sampel, ia siap untuk diterapkan pada data di luar sampel. Pedagang dapat mengevaluasi dan membandingkan hasil kinerja antara sampel dalam sampel dan Data out-of-sample. Korelasi mengacu pada kesamaan antara kinerja dan keseluruhan kecenderungan kedua kumpulan data Metrik korelasi dapat digunakan dalam mengevaluasi laporan kinerja strategi yang dibuat selama periode pengujian fitur yang sebagian besar platform perdagangan disediakan E Semakin kuat korelasi antara keduanya, semakin baik probabilitas bahwa sistem akan berkinerja baik dalam pengujian kinerja dan perdagangan langsung Gambar 2 mengilustrasikan dua sistem berbeda yang diuji dan dioptimalkan pada data sampel, kemudian diterapkan pada metode out-of - Data sampel Bagan di sebelah kiri menunjukkan sistem yang jelas-cocok untuk bekerja dengan baik pada data sampel dan benar-benar gagal pada data di luar data Bagan di sebelah kanan menunjukkan sistem yang berjalan dengan baik pada keduanya. - dan data di luar sampel. Gambar 2 Dua kurva ekuitas Data perdagangan di depan setiap tanda panah kuning mewakili pengujian sampel Perdagangan yang dihasilkan antara panah kuning dan merah menunjukkan pengujian di luar sampel Perdagangan setelah panah merah berasal Fase pengujian kinerja ke depan. Jika ada sedikit korelasi antara pengujian di dalam sampel dan di luar sampel, seperti bagan kiri pada Gambar 2, kemungkinan sistem telah overoptimized dan tidak akan berkinerja baik dalam live trading If sana Adalah korelasi kuat dalam kinerja, seperti yang terlihat pada bagan kanan pada Gambar 2, tahap evaluasi berikutnya melibatkan jenis pengujian out-of-sample tambahan yang dikenal sebagai pengujian kinerja ke depan Untuk lebih banyak membaca tentang peramalan, lihat Peramalan Keuangan Bayesian Method. Forward Performance Testing Basics Pengujian kinerja forward, juga dikenal sebagai perdagangan kertas menyediakan pedagang dengan data out-of-sample lain untuk mengevaluasi sistem. Pengujian kinerja forward adalah simulasi perdagangan aktual dan melibatkan mengikuti logika sistem dalam Sebuah pasar hidup Hal ini juga disebut perdagangan kertas karena semua perdagangan dieksekusi di atas kertas saja, entri perdagangan dan keluaran didokumentasikan bersamaan dengan adanya keuntungan atau kerugian untuk sistem ini, namun tidak ada perdagangan nyata yang dieksekusi Aspek penting dari pengujian kinerja ke depan adalah Untuk mengikuti logika sistem yang sebenarnya, menjadi sulit, jika tidak mungkin, untuk secara akurat mengevaluasi langkah proses ini Pedagang harus h Paling tidak tentang entri perdagangan dan keluar dan menghindari perilaku seperti perdagangan memetik ceri atau tidak termasuk perdagangan di atas kertas yang merasionalisasi bahwa saya tidak akan pernah mengambil perdagangan itu Jika perdagangan akan terjadi setelah logika sistem, harus didokumentasikan dan dievaluasi. Pialang menawarkan akun perdagangan simulasi dimana perdagangan dapat ditempatkan dan keuntungan dan kerugian yang sesuai dihitung Menggunakan akun perdagangan simulasi dapat menciptakan suasana semi-realistis untuk praktik perdagangan dan menilai lebih lanjut sistem. Gambar 2 juga menunjukkan hasil untuk kinerja ke depan Pengujian pada dua sistem Sekali lagi, sistem yang diwakili dalam tabel kiri gagal melakukan pengujian di atas dengan benar di dalam data sampel. Sistem yang ditunjukkan pada tabel kanan, bagaimanapun, terus berjalan dengan baik melalui semua fase, termasuk pengujian kinerja ke depan A Sistem yang menunjukkan hasil positif dengan korelasi yang baik antara di-sampel, out-of-sample dan forward performance testing siap menjadi impleme Nted di pasar live. Bottom Line Backtesting adalah alat berharga yang tersedia di kebanyakan platform perdagangan Membagi data historis ke dalam beberapa rangkaian untuk menyediakan pengujian sampel dan sampel di luar dapat memberi pedagang sarana praktis dan efisien untuk mengevaluasi perdagangan. Ide dan sistem Karena kebanyakan pedagang menggunakan teknik pengoptimalan dalam backtesting, penting untuk kemudian mengevaluasi sistem pada data bersih untuk menentukan kelayakannya Melanjutkan pengujian out-of-sample dengan pengujian kinerja ke depan memberikan lapisan keamanan lainnya sebelum meletakkan sistem di Pasar yang mempertaruhkan uang riil Hasil positif dan korelasi yang baik antara uji balik in-sample dan out-of-sample dan pengujian kinerja ke depan meningkatkan probabilitas bahwa sistem akan berkinerja baik dalam perdagangan aktual Untuk gambaran menyeluruh mengenai analisis teknikal, lihat Analisis Teknis Pendahuluan. Dilakukan oleh Biro Statistik Tenaga Kerja Amerika Serikat untuk membantu mengukur lowongan pekerjaan Ini mengumpulkan data dari mereka Ployers. Jumlah maksimum uang yang dapat dipinjam Amerika Serikat Langit-langit utang dibuat berdasarkan Undang-Undang Liberty Liberty Kedua. Tingkat bunga di mana lembaga penyimpanan meminjamkan dana yang dipelihara di Federal Reserve ke institusi penyimpanan lainnya.1 Ukuran statistik dari Dispersi pengembalian untuk keamanan atau indeks pasar tertentu Volatilitas dapat diukur. Sebuah undang-undang yang dikeluarkan Kongres AS pada tahun 1933 sebagai Undang-Undang Perbankan, yang melarang bank komersial untuk berpartisipasi dalam investasi tersebut. Narmarm payroll mengacu pada pekerjaan di luar peternakan, swasta Rumah tangga dan sektor nirlaba Biro Perburuhan AS. Data Pasar Keuangan. Data Pasar yang komprehensif Arsip tanggal sejak pertengahan 90an untuk ekuitas tunai dan pada akhir tahun 90an untuk opsi yang terdaftar Data pasar keuangan dan historis ini dapat membantu menentukan Efisiensi perdagangan dengan membiarkan perusahaan Anda melakukan riset waktu dan penjualan, menyediakan data referensi historis untuk sistem perdagangan pengujian balik dan algo Model, ditambah berfungsi sebagai sumber data untuk permintaan kepatuhan dan resolusi perselisihan perdagangan. Anda dapat menggulir atau menggunakan tombol panah kiri dan kanan untuk menavigasi Arahkan kursor ke gelembung di atas hingga jeda. Batas Data Pasar. Untuk Data Market yang lengkap Tanggal kembali ke pertengahan 90an untuk ekuitas tunai dan sampai akhir 90an untuk opsi yang tercantum Data pasar keuangan dan historis ini dapat membantu menentukan efisiensi trading Anda dengan membiarkan perusahaan Anda melakukan riset waktu dan penjualan, menyediakan data referensi historis untuk pengujian balik Sistem perdagangan dan model algo, ditambah berfungsi sebagai sumber data untuk permintaan kepatuhan dan resolusi perselisihan perdagangan. Financial Market Data Explorer. TAG memiliki lebih dari 10 tahun ekuitas tunai AS yang historis dan opsi mencentang mencentang data, diperbarui setiap hari, yang dapat diakses dengan mudah, Diurutkan, dan dilihat grafis Lihat simbol ekuitas apapun, kapan saja, di setiap pusat pasar, dalam mata uang apapun, di Mesin TAG IQ Mesin IQ TAG memungkinkan Anda melakukannya. Dengan cermat meneliti data pasar keuangan dan aktivitas untuk verifikasi perdagangan. Analisis data ke model backtest. Performasikan jenis kueri dan metrik baru. Analisis secara lengkap data pasar waktu dan penjualan yang lengkap dengan Level 1, Level 2, dan detail cetak selama beberapa menit, jam, atau tahun Layak data pasar historis. Akses bersih, ekuitas tunai harian dan opsi yang tercantum mencentang file data yang berisi setiap kutipan dan setiap cetak yang disebarluaskan untuk semua sekuritas yang terdaftar dan Nasdaq dan untuk semua rangkaian opsi yang terdaftar yang diambil melalui umpan pasar langsung Kumpulan data komprehensif ini sangat berharga. Bridge Kesenjangan dalam data internal. Pasokan blok data pasar historis untuk pengujian algo dan sistem. Tipografi pola lalu lintas kutipan. Mengevaluasi keseluruhan tren pasar atau pertukaran dan menghitung volatilitas. Memproduksi analisis tingkat simbol. Perilaku perdagangan intraday eksport. Data tersedia untuk seluruh hari perdagangan atau Jangka waktu yang lebih singkat, dan dapat disaring sesuai spesifikasi Anda.
No comments:
Post a Comment