System handlu projekt c

Najlepszy język programowania dla systemów handlu algorytmicznego Jednym z najczęstszych pytań otrzymanych w torebce przesyłkowej QS jest jaki jest najlepszy język programowania dla handlu algorytmicznego. Krótką odpowiedzią jest to, że nie ma najlepszego języka. Należy wziąć pod uwagę parametry strategii, wydajność, modułowość, rozwój, odporność i koszty. W tym artykule przedstawione zostaną niezbędne składniki algorytmicznej architektury systemu handlu i jak decyzje dotyczące implementacji wpływają na wybór języka. Po pierwsze, zostaną rozważone główne składniki algorytmicznego systemu handlu, takie jak narzędzia badawcze, optymalizator portfela, menedżer ryzyka i silnik wykonawczy. Następnie zostaną zbadane różne strategie handlowe i ich wpływ na projekt systemu. W szczególności omówiona zostanie częstotliwość obrotów i prawdopodobna wielkość obrotu. Po wybraniu strategii handlowej konieczne jest zaprojektowanie całego systemu. Obejmuje to wybór sprzętu, systemu operacyjnego (ów) i odporności systemu przed rzadkimi, potencjalnie katastrofalnymi zdarzeniami. Choć architektura jest rozważana, należy wziąć pod uwagę osiągi - zarówno w odniesieniu do narzędzi badawczych, jak i środowiska wykonawczego. Co to jest system handlowy próbujący zrobić przed podjęciem decyzji o najlepszym języku, w jaki należy pisać zautomatyzowany system obrotu, konieczne jest zdefiniowanie wymagań. Czy system będzie w czystości realizowany Czy system będzie wymagał modułu zarządzania ryzykiem lub modułu budowy portfela Czy system wymaga wysokowydajnego backtesteru W przypadku większości strategii system handlu można podzielić na dwie kategorie: Badania i generowanie sygnału. Badania dotyczą oceny skuteczności strategii w odniesieniu do danych historycznych. Proces oceny strategii handlowej nad poprzednimi danymi rynkowymi jest znany jako testy wstępne. Wielkość danych i złożoność algorytmiczna będą miały duży wpływ na intensywność obliczeniową backtestera. Prędkość procesora i współbieżność są często czynnikami ograniczającymi optymalizację szybkości wykonywania badań. Generowanie sygnałów polega na generowaniu zestawu sygnałów handlowych z algorytmu i wysyłaniu takich zamówień na rynek, zazwyczaj za pośrednictwo. W niektórych strategiach wymagany jest wysoki poziom wydajności. IO, takie jak przepustowość sieci i opóźnienie, są często czynnikiem ograniczającym optymalizację systemów wykonawczych. Wybór języków dla każdego składnika całego systemu może być zupełnie inny. Typ, częstotliwość i wielkość strategii Typ zastosowanej strategii algorytmicznej będzie miał istotny wpływ na projekt systemu. Konieczne będzie rozważenie rynków będących w obrocie, łączności z zewnętrznymi dostawcami danych, częstotliwości i objętości strategii, kompromisu między łatwością rozwoju i optymalizacją wydajności, a także wszelkimi niestandardowymi urządzeniami, w tym niestandardowymi lokalizacjami niestandardowymi serwerów, GPU lub FPGA, które mogą być konieczne. Wyboru technologii dla strategii o niskich częstotliwościach w USA są znacząco różne od tych, które mają strategię arbitrażu statystycznego o wysokiej częstotliwości na rynku futures. Przed wyborem języka wielu dostawców danych musi być oceniane, które odnoszą się do omawianej strategii. Konieczne będzie rozważenie możliwości połączenia z dostawcą, strukturą dowolnych interfejsów API, terminowości przechowywania danych, wymagań dotyczących przechowywania danych i odporności w przypadku, gdy sprzedawca będzie offline. Mądry jest też posiadanie szybkiego dostępu do wielu dostawców. Różne instrumenty mają własne wady przechowywania, których przykłady zawierają wiele symboli symboli dla akcji i dat wygaśnięcia kontraktów futures (nie wspominając o konkretnych danych OTC). To musi być uwzględnione w projekcie platformy. Częstotliwość strategii może być jednym z największych czynników decydujących o sposobie określania stosu technologii. Strategie wykorzystujące dane częściej niż drobne lub drugie barki wymagają znacznej uwagi w odniesieniu do wyników. Strategia przekraczająca drugorzędne bary (tzn. Dane z kreską) prowadzi do spełnienia wymaganego wymogu. W przypadku strategii wysokiej częstotliwości konieczne będzie przechowywanie i ocena znacznej ilości danych rynkowych. Oprogramowanie takie jak HDF5 lub kdb są powszechnie używane do tych ról. Aby przetworzyć obszerne ilości danych potrzebnych do aplikacji typu HFT, należy zastosować rozbudowany system backtester i system wykonawczy. CC (prawdopodobnie z pewnym asemblerem) najprawdopodobniej będzie najsilniejszym kandydatem na język. Strategie o bardzo wysokiej częstotliwości będą na pewno wymagały sprzętu niestandardowego, takiego jak układy FPGA, wymianę współrzędnych i tuning interfejsu sieci kernalnetwork. Systemy badań systemów badawczych zazwyczaj zawierają kombinację interaktywnego opracowywania i zautomatyzowanego tworzenia skryptów. Te pierwsze często odbywają się w środowisku IDE, takim jak Visual Studio, MatLab czy R Studio. Ta ostatnia obejmuje rozległe obliczenia liczbowe w odniesieniu do wielu parametrów i punktów danych. Prowadzi to do wyboru języka zapewniającego proste środowisko testowania kodu, ale zapewnia także wystarczającą wydajność w celu oceny strategii nad wieloma parametrami. Typowe IDE w tej przestrzeni to Microsoft Visual CC, zawierający rozbudowane narzędzia do debugowania, funkcje uzupełniania kodu (za pośrednictwem Intellisense) oraz proste przegląd wszystkich stosów projektu (za pośrednictwem bazy danych ORM, LINQ) MatLab. który jest przeznaczony do szerokiej numerycznej algebry liniowej i wektorizacji, ale w konsoli interaktywnej R Studio. który zawiera konsolę statystyczną R w pełnoprawnym IDE IDE dla Eclipse IDE w środowisku Java oraz C i pół-własnymi IDEami, takimi jak Enthought Canopy for Python, które zawierają biblioteki analizy danych, takie jak NumPy. SciPy. scikit-learn i pandy w jednym środowisku interaktywnym (konsoli). W przypadku testowania danych liczbowych wszystkie powyższe języki są odpowiednie, chociaż nie jest konieczne użycie GUIIDE, ponieważ kod będzie wykonywany w tle. Najważniejszą uwagę na tym etapie jest szybkość wykonania. Język skompilowany (np. C) jest często przydatny, jeśli wymiary parametrów testów wstecznych są duże. Pamiętaj, że należy zachować ostrożność w przypadku takich systemów, jeśli tak jest. Języki interpretowane, takie jak Python, często korzystają z bibliotek wysokiej wydajności, takich jak NumPypandas w celu przeprowadzenia testu wstecznego, aby utrzymać rozsądny stopień konkurencyjności ze skompilowanymi odpowiednikami. Ostatecznie język wybrany do testowania wstecznego będzie określony przez konkretne potrzeby algorytmiczne, a także zakres bibliotek dostępnych w języku (więcej na tym poniżej). Jednak język używany do środowisk badawczych i środowisk badawczych może być zupełnie niezależny od języka stosowanego w konstrukcjach portfela, w zarządzaniu ryzykiem i elementach wykonawczych. Budowa portfela i zarządzanie ryzykiem Elementy zarządzania portfelem i zarządzania ryzykiem są często pomijane przez detalicznych handlarzy algorytmicznych. To prawie zawsze błąd. Narzędzia te stanowią mechanizm, za pomocą którego kapitał zostanie zachowany. Nie tylko starają się złagodzić liczbę ryzykownych zakładów, ale również zminimalizować spowolnienie transakcji, redukując koszty transakcji. Wyrafinowane wersje tych elementów mogą mieć znaczący wpływ na jakość i spójność dochodowości. Łatwo jest stworzyć stabilną strategię, ponieważ mechanizm budowy portfela i menedżer ryzyka można łatwo zmodyfikować w celu obsługi wielu systemów. Dlatego teŜ naleŜy je uznać za istotne składniki na początku projektu algorytmicznego systemu obrotu. Zadaniem systemu budowy portfela jest podjęcie szeregu wymaganych transakcji i stworzenie zestawu rzeczywistych transakcji minimalizujących churn, utrzymywanie ekspozycji na różne czynniki (takie jak sektory, klasy aktywów, zmienność itd.) I optymalizacja alokacji kapitału na różne strategie w portfelu. Konstrukcja portfela często ogranicza się do problemu algebrai liniowej (np. Współczynnik matrycy), a zatem wydajność jest w dużym stopniu uzależniona od skuteczności dostępnych liczbowych implementacji algebry liniowej. Wspólnymi bibliotekami są uBLAS. LAPACK i NAG dla C. MatLab posiada również bardzo zoptymalizowane operacje macierzy. Python wykorzystuje NumPySciPy do takich obliczeń. Często wyważony portfel wymaga złożonej biblioteki macierzy (i dobrze zoptymalizowanej), aby wyeliminować ten krok, tak aby nie straszyć systemu handlu. Zarządzanie ryzykiem jest kolejną bardzo ważną częścią systemu handlu algorytmicznego. Ryzyko może występować w wielu formach: zwiększona niestabilność (chociaż może być to pożądane w przypadku niektórych strategii), zwiększone korelacje między klasami aktywów, domyślne kontrpartner, przerwy w pracy serwerów, zdarzenia czarnego swana i niewykryte błędy w kodzie obrotu, kilka. Elementy zarządzania ryzykiem próbują przewidzieć skutki nadmiernej zmienności i korelacji pomiędzy klasami aktywów a ich późniejszymi skutkami dla kapitału handlowego. Często zmniejsza się to do zbioru statystycznych obliczeń, takich jak testy warunków skrajnych Monte Carlo. Jest to bardzo podobne do potrzeb obliczeniowych instrumentu wyceny instrumentów pochodnych i jako taki będzie związany z procesorem. Symulacje te są wysoce równoległe (patrz poniżej) i, do pewnego stopnia, można wyrzucić sprzęt do problemu. Systemy wykonawcze Zadaniem systemu wykonawczego jest odbieranie odfiltrowanych sygnałów handlowych z elementów budowy portfela i zarządzania ryzykiem oraz przesyłanie ich do pośrednictwa lub innego sposobu dostępu do rynku. W przypadku większości detalicznych algorytmicznych strategii handlowych chodzi o połączenie API lub FIX z brokerem, takim jak Interactive Brokers. Podstawowe kwestie przy podejmowaniu decyzji o języku obejmują jakość interfejsu API, dostępność języków dla interfejsu API, częstotliwość wykonywania i oczekiwany poślizg. Jakość interfejsu API odnosi się do tego, jak dobrze udokumentowano, jaki jest jej poziom wydajności, niezależnie od tego, czy potrzebny jest dostęp do autonomicznego oprogramowania czy czy brama może zostać utworzona w sposób bezkłowy (tj. Bez GUI). W przypadku Interaktywnych Brokerów narzędzie Trader WorkStation musi być uruchomione w środowisku GUI w celu uzyskania dostępu do ich interfejsu API. Kiedyś miałem zainstalować wersję Ubuntu Desktop na serwerze w chmurze Amazon, aby zdalnie uzyskać dostęp do interaktywnych brokerów, dlatego większość interfejsów API udostępnia interfejs C i Java. Zwykle do społeczności należy przygotowywanie specjalnych opakowań języka C, Python, R, Excel i MatLab. Zauważ, że przy każdej dodatkowej wtyczce (zwłaszcza opakowań API) istnieje możliwość uruchomienia błędów w systemie. Zawsze testuj wtyki tego typu i upewnij się, że są aktywnie obsługiwane. Wartym wskaźnikiem jest sprawdzenie, ile nowych aktualizacji do bazy kodu zostały wykonane w ostatnich miesiącach. Częstotliwość wykonywania jest niezwykle istotna w algorytmie wykonywania. Warto zauważyć, że setki zamówień mogą być wysyłane co minutę i jako takie są kluczowe. Upadek zostanie poniesiony w wyniku niewłaściwego systemu egzekucyjnego, co będzie miało dramatyczny wpływ na rentowność. Języki w wersji statycznej (patrz poniżej), takie jak CJava, są ogólnie optymalne do wykonania, ale w czasie rozwoju, testowaniu i łatwości konserwacji jest kompromis. Dynamicznie pisane języki, takie jak Python i Perl, są na ogół wystarczająco szybkie. Zawsze upewnij się, że komponenty są zaprojektowane w sposób modularny (patrz poniżej), aby można je było zamienić w miarę skalowania systemu. Proces planowania i rozwoju architektury Elementy systemu handlu, jego częstotliwości i objętości zostały omówione powyżej, ale infrastruktura systemu nie została jeszcze uwzględniona. Ci, którzy działają jako handlowcy detaliczni lub pracujący w małym funduszu, prawdopodobnie nosić będą wiele kapeluszy. Konieczne będzie uwzględnienie modelu alfa, parametrów zarządzania ryzykiem i realizacji, a także końcowego wdrożenia systemu. Przed przystąpieniem do konkretnych języków omówimy projekt optymalnej architektury systemu. Oddzielenie obaw Jedną z najważniejszych decyzji, które należy na wstępie podjąć, jest oddzielenie obaw systemu handlowego. W rozwoju oprogramowania oznacza to, jak rozbić różne aspekty systemu handlowego na oddzielne elementy modułowe. Dzięki ujawnieniu interfejsów w każdym z elementów można łatwo wymienić części systemu na inne wersje, które pomagają w osiągnięciu wydajności, niezawodności i konserwacji bez modyfikowania żadnego zewnętrznego kodu zależności. Jest to najlepsza praktyka dla takich systemów. W przypadku strategii o niższych częstotliwościach zaleca się takie praktyki. W przypadku handlu bardzo wysoką częstotliwością reguła może być ignorowana kosztem zmodyfikowania systemu, aby uzyskać jeszcze większą wydajność. Może być pożądany system bardziej szczelnie sprzężony. Utworzenie mapy składowej algorytmicznego systemu handlu jest warte artykułu w sobie. Jednak optymalne podejście polega na upewnieniu się, że istnieją osobne składniki danych wejściowych danych rynkowych w czasie rzeczywistym i danych w czasie rzeczywistym, przechowywania danych, API dostępu do danych, backtester, parametry strategiczne, konstrukcja portfela, zarządzanie ryzykiem i zautomatyzowane systemy wykonawcze. Jeśli na przykład przechowywanie danych jest obecnie słabsze, nawet na znacznych poziomach optymalizacji, można je zamienić na minimalną liczbę powtórnych zapisów w konsoli do przetwarzania danych lub dostępu do danych. Jeśli chodzi o backtestera i kolejne składniki, nie ma różnicy. Inną zaletą oddzielonych komponentów jest to, że pozwala na użycie różnych języków programowania w całym systemie. Nie ma potrzeby ograniczania się do jednego języka, jeśli metoda komunikacji składników jest niezależna od języka. Tak będzie w przypadku, gdy komunikują się za pośrednictwem protokołu TCPIP, ZeroMQ lub innego protokołu niezależnego od języka. Jako konkretny przykład rozważmy przypadek, w którym system testów wstecznych został napisany w języku C w celu oszacowania liczby, podczas gdy menedżer portów i systemy wykonawcze są napisane w Pythonie przy użyciu SciPy i IBPy. Wydajność Wydajność jest istotnym czynnikiem wpływającym na większość strategii handlowych. W przypadku strategii o większej częstotliwości jest to najważniejszy czynnik. Wydajność obejmuje szeroki zakres zagadnień, takich jak algorytmiczna szybkość wykonania, opóźnienie sieci, przepustowość, dane IO, współbieżność i skalowanie. Każdy z tych obszarów jest indywidualnie pokrywany przez duże podręczniki, więc ten artykuł będzie tylko zarysować powierzchnię każdego tematu. Architektura i wybór języka będą teraz omawiane pod kątem ich wpływu na wydajność. Przeważająca mądrość, jak stwierdziła Donald Knuth. jednym z ojców informatyki, jest to, że przedwczesna optymalizacja jest źródłem wszelkiego zła. Jest to prawie zawsze przypadek - z wyjątkiem sytuacji, w których opracowano algorytm handlu wysoką częstotliwością Dla tych, którzy interesują się strategiami o niższych częstotliwościach, wspólne podejście polega na zbudowaniu systemu w najprostszy możliwy sposób i optymalizacji tylko w miarę pojawiania się wąskich gardeł. Narzędzia profilowania służą do określania wąskich gardeł. Profile można tworzyć ze wszystkich wymienionych powyżej czynników, zarówno w środowisku MS Windows, jak i Linux. Istnieje do tego wiele narzędzi systemu operacyjnego i narzędzi językowych, a także narzędzi innych firm. Wybór języka zostanie teraz omówiony w kontekście wyników. C, Java, Python, R i MatLab zawierają biblioteki wysokiej wydajności (jako część ich standardowych lub zewnętrznych) dla podstawowych struktur danych i pracy algorytmicznej. C pochodzi ze standardową biblioteką szablonów, a Python zawiera NumPySciPy. Wspólne zadania matematyczne można znaleźć w tych bibliotekach i rzadko korzystne jest napisanie nowej implementacji. Jedynym wyjątkiem jest potrzeba bardzo wymaganej architektury sprzętowej, a algorytm wykorzystuje rozbudowane rozszerzenia (takie jak niestandardowe pamięci podręczne). Jednak często reinwentaryzacja odpadów z kół, które mogłyby być lepiej wykorzystane do opracowywania i optymalizacji innych części infrastruktury handlowej. Czas rozwoju jest niezwykle cenny zwłaszcza w kontekście pojedynczych programistów. Częstotliwość jest często kwestią systemu egzekwowania, ponieważ narzędzia badawcze są zwykle umieszczone na tej samej maszynie. Wcześniej latencja może wystąpić w wielu punktach wzdłuż ścieżki wykonania. Trzeba brać pod uwagę bazy danych (czas oczekiwania na sieć dysków), muszą być generowane sygnały (system operacyjny, opóźnienie przesyłania wiadomości kernal), wysyłane sygnały handlowe (czas oczekiwania na NIC) oraz przetwarzane zamówienia (systemy wewnętrznego opóźnienia wymiany). W przypadku operacji o wyższej częstotliwości konieczne jest dokładne zapoznanie się z optymalizacją kernal oraz optymalizacją transmisji sieciowej. Jest to obszar głęboki i znacznie poza zasięgiem artykułu, ale jeśli pożądany jest algorytm UHFT, należy mieć świadomość wymaganej wiedzy. Pamięć podręczna jest bardzo przydatna w zestawie narzędziowym ilorocznego dewelopera. Buforowanie odnosi się do koncepcji przechowywania często dostępnych danych w sposób, który pozwala na uzyskanie większej dostępności, kosztem potencjalnego niedostateczności danych. Przy korzystaniu z danych pochodzących z relacyjnej bazy danych obsługiwanych dyskami często pojawia się powszechny przypadek użycia i umieszczanie go w pamięci. Wszelkie kolejne żądania dotyczące danych nie muszą trafiać do bazy danych, a zatem wzrost wydajności może być znaczący. W przypadku transakcji handlowych buforowanie może być bardzo korzystne. Na przykład aktualny stan portfela strategicznego może być przechowywany w pamięci podręcznej, dopóki nie zostanie zrównoważony, tak że lista nie musi być regenerowana po każdej pętli algorytmu obrotu. Taka regeneracja może być wysoką operacją IO na procesorze lub dysku. Jednak buforowanie nie jest bez problemów. Regeneracja danych z pamięci podręcznej na raz, ze względu na lotność charakteru przechowywania pamięci podręcznej, może powodować znaczne zapotrzebowanie na infrastrukturę. Inną kwestią jest doganie. gdzie wielokrotne generowanie nowej kopii zapasowej jest przeprowadzane przy bardzo wysokim obciążeniu, co prowadzi do awarii kaskady. Dynamiczna alokacja pamięci jest kosztownym sposobem wykonywania oprogramowania. Z tego względu konieczne jest, aby aplikacje handlowe o wyższej wydajności były dobrze poinformowane, jak przydziela się pamięć i dezalibrować podczas przepływu programu. Nowsze standardy językowe, takie jak Java, C i Python, wykonują automatyczną kolekcję śmieci. co odnosi się do deallokacji dynamicznie przydzielonej pamięci, gdy obiekty wykraczają poza zakres. Zbieranie śmieci jest niezwykle użyteczne podczas opracowywania, redukuje błędy i ułatwia czytelność. Często jest to jednak nieefektywne pod względem niektórych strategii handlowych o wysokiej częstotliwości. Często jest to pożądane w przypadku niestandardowych zbiorów śmieci. W Javie, na przykład, dostrajając kolektor śmieci i konfigurację sterty, możliwe jest uzyskanie wysokiej wydajności w strategiach HFT. C nie dostarcza natywnego kolektora śmieci, dlatego konieczne jest, aby wszystkie elementy alokacji pamięci były przypisywane do alokacji pamięci w ramach implementacji obiektów. Chociaż potencjalnie podatne na błędy (potencjalnie prowadzące do zwisających wskaźników) niezwykle przydatne jest precyzyjne sterowanie sposobem, w jaki niektóre przedmioty pojawiają się na stosie. Wybierając język upewnij się, że działa jak zbieracz śmieci i czy można go zmodyfikować w celu optymalizacji w konkretnym przypadku użycia. Wiele operacji w algorytmicznych systemach handlowych podlega równoległości. Odnosi się to do koncepcji przeprowadzania wielu operacji programowych w tym samym czasie, tzn. Równolegle. Tak zwane algorytmy równoległe do embarassingly obejmują kroki, które można obliczyć w pełni niezależnie od innych kroków. Pewne operacje statystyczne, takie jak symulacje Monte Carlo, są dobrym przykładem algorytmów wciągających równolegle, ponieważ każda losowa kolejność i późniejsze operacje ścieżki można obliczyć bez wiedzy innych ścieżek. Inne algorytmy są tylko częściowo równoległe. Symulacje dynamiki płynów są takim przykładem, w którym domena obliczeniowa może być dzielona, ​​ale ostatecznie te domeny muszą komunikować się ze sobą, a zatem operacje są częściowo sekwencyjne. Algorytmy równoległe podlegają Amdahls Law. co zapewnia teoretyczną górną granicę wzrostu wydajności algorytmu równoległego, gdy podlega N oddzielnym procesom (na przykład na rdzeniu procesora lub nici). Równoległość stała się coraz ważniejsza jako sposób na optymalizację, ponieważ procesor zegara prędkość stagnacji, jak nowsze procesory zawierają wiele rdzeni, z którymi do wykonywania równoległych obliczeń. Wzrost sprzętu graficznego konsumenckiego (głównie dla gier wideo) doprowadził do opracowania graficznych jednostek przetwarzania (GPU), które zawierają setki rdzeni dla bardzo równoczesnych operacji. Takie GPU są teraz bardzo przystępne. Ramy wysokiego szczebla, takie jak Nvidias CUDA, doprowadziły do ​​powszechnego przyjęcia w środowiskach akademickich i finansowych. Taki sprzęt GPU generalnie nadaje się tylko do aspektów badawczych w dziedzinie finansów ilościowych, podczas gdy w przypadku (U) HFT wykorzystywane są inne bardziej wyspecjalizowane sprzętowe (w tym FPGA). W dzisiejszych czasach większość nowoczesnych języków urzędowych wspiera stopień współbieżnego pogłębiania. Zatem łatwo jest zoptymalizować test typu backtester, ponieważ wszystkie obliczenia są na ogół niezależne od innych. Skalowanie w inżynierii oprogramowania i operacjach odnosi się do zdolności systemu do obsługi ciągle zwiększających się obciążeń w postaci większych żądań, wyższego wykorzystania procesora i większej alokacji pamięci. W handlu algorytmicznym strategia jest w stanie skalować, jeśli może zaakceptować większe ilości kapitału i nadal sprzyjać stałym zwrotom. Stos technologia handlowa jest skalowalna, jeśli może wytrzymać większe wielkości handlowe i zwiększoną latencję, bez wąskich gardeł. Podczas gdy systemy muszą być zaprojektowane do skalowania, często trudno przewidzieć, gdzie wystąpi wąskie gardło. Rygorystyczne rejestrowanie, testowanie, profilowanie i monitorowanie znacznie przyczyni się do umożliwienia skalowania systemu. Same języki są często opisywane jako niewykorzystane. Jest to zazwyczaj wynikiem dezinformacji, a nie faktu twardego. Jest to całość stosu technologii, który powinien być sprawdzony pod kątem skalowalności, a nie języka. Oczywiste jest, że niektóre języki mają większą wydajność niż inne w konkretnych przypadkach użycia, ale jeden język nigdy nie jest lepszy od innego w każdym sensie. Jednym ze sposobów zarządzania skalą jest oddzielenie obaw, jak wspomniano powyżej. W celu dalszego wprowadzania zdolności do obsługi skoków w systemie (tj. Nagłej niestabilności, która wyzwala tratę handlu), użyteczne jest utworzenie struktury kolejkowania wiadomości. Oznacza to po prostu umieszczenie kolejki komunikatów między elementami tak, aby zamówienia były układane w górę, jeśli określony komponent nie jest w stanie przetworzyć wielu żądań. Zamiast żądania utracenia, po prostu trzyma się w stosie, dopóki nie zostanie obsłużony komunikat. Jest to szczególnie przydatne do wysyłania transakcji do silnika wykonawczego. Jeśli silnik cierpi w ciężkich czasach opóźnienia, to będzie kopia zapasowa transakcji. Kolejka między generatorem sygnału handlowego a API wykonawczym zmniejszy ten problem kosztem potencjalnego spadku obrotów handlowych. Dobrym szanowanym brokerem kolejki komunikatów o znaczeniu otwartym jest RabbitMQ. Sprzęt i systemy operacyjne Sprzęt działający w Twojej strategii może mieć znaczący wpływ na rentowność algorytmu. To nie jest kwestia ograniczona do handlowców o wysokiej częstotliwości. Niewielki wybór sprzętu i systemu operacyjnego może doprowadzić do awarii komputera lub ponownego uruchomienia komputera w najbardziej niewłaściwym momencie. W związku z tym należy rozważyć miejsce zamieszkania Twojego wniosku. Wybór jest zasadniczo między osobistym komputerem stacjonarnym, zdalnym serwerem, dostawcą chmury lub współużytkowanym serwerem wymiany. Maszyny stacjonarne są proste w instalacji i administracji, szczególnie w nowszych, przyjaznych dla użytkownika systemach operacyjnych, takich jak Windows 78, Mac OSX i Ubuntu. Systemy komputerowe mają jednak pewne wady. Najważniejsze jest to, że wersje systemów operacyjnych przeznaczonych dla komputerów stacjonarnych mogą wymagać ponownego uruchamiania komputera (a często w najgorszym czasie). Wykorzystują też więcej zasobów obliczeniowych dzięki temu, że wymagają graficznego interfejsu użytkownika (GUI). Wykorzystanie sprzętu w domu (lub lokalnym biurze) może powodować problemy z połączeniem internetowym i czasem przestojów. Główną zaletą systemu stacjonarnego jest to, że znaczna moc obliczeniowa może być zakupiona za ułamek kosztów zdalnego dedykowanego serwera (lub systemu opartego na chmurze) o porównywalnej prędkości. Serwer dedykowany lub maszyna do pracy z chmurami, często droższe od komputera stacjonarnego, pozwala na bardziej znaczącą infrastrukturę redundancji, taką jak zautomatyzowane tworzenie kopii zapasowych danych, możliwość łatwego kontrolowania czasu pracy i zdalnego monitorowania. Trudniejsze jest administrowanie, ponieważ wymagają one możliwości korzystania z funkcji zdalnego logowania systemu operacyjnego. W systemie Windows jest to ogólnie za pośrednictwem protokołu RDP (Remote Desktop Protocol) GUI. W systemach z rodziny Unix używany jest protokół Secure Shell (SSH). Infrastruktura serwera oparta na Unixu jest niemal zawsze oparta na wierszach poleceń, która natychmiast powoduje, że narzędzia programowania oparte na interfejsie GUI (np. MatLab lub Excel) nie nadają się do użytku. Skoordynowany serwer, będący frazą na rynkach kapitałowych, jest po prostu serwerem dedykowanym, który znajduje się w ramach wymiany, w celu zmniejszenia opóźnienia algorytmu handlu. Jest to bezwzględnie konieczne w przypadku niektórych strategii handlowych o wysokiej częstotliwości, które polegają na małym opóźnieniu w celu wygenerowania alfa. Ostatnim aspektem wyboru sprzętu i wyborem języka programowania jest niezależność platformy. Czy istnieje potrzeba uruchomienia kodu w wielu różnych systemach operacyjnych Czy kod przeznaczony do pracy na określonym typie architektury procesora, na przykład Intel x86x64 lub będzie mógł być wykonywany na procesorach RISC, takich jak te produkowane przez firmę ARM Kwestie te będą wysoce uzależnione od częstotliwości i typu wdrażanej strategii. Sprężystość i testowanie Jednym z najlepszych sposobów na zdobycie dużej ilości pieniędzy na handel algorytmiczny jest stworzenie systemu bez odporności. Odnosi się to do trwałości sytem w przypadku rzadkich zdarzeń, takich jak bankructwo brokerów, nagłe nadmierne wahania, przestoje w całym regionie dla dostawcy usług w chmurze lub przypadkowe usunięcie całej bazy danych handlowych. Lata zysków można wyeliminować w ciągu kilku sekund z słabo zaprojektowaną architekturą. Niezbędne jest rozważenie takich kwestii, jak debuggowanie, testowanie, rejestrowanie, tworzenie kopii zapasowych, dostępność i monitorowanie jako główne składniki systemu. Jest prawdopodobne, że w dowolnie rozsądnie skomplikowanej, niestandardowej aplikacji ilościowej, co najmniej 50 czasu rozwoju zostanie wydane na debugowanie, testowanie i konserwację. Prawie wszystkie języki programowania wysyłane są z powiązanym debuggerem lub posiadają dobrze szanowane alternatywy innych firm. W istocie debugger umożliwia wykonanie programu z wstawieniem dowolnych punktów przerwania na ścieżce kodu, które tymczasowo wstrzymują wykonanie w celu zbadania stanu systemu. Główną zaletą debugowania jest możliwość zbadania zachowania kodu przed znanym punktem awarii. Debugowanie jest podstawowym składnikiem zestawu narzędzi do analizy błędów programowania. Są jednak powszechnie stosowane w językach skompilowanych, takich jak C lub Java, ponieważ interpretowane języki, takie jak Python, często są łatwiejsze do debugowania ze względu na mniej LOC i mniej zwrotnych wypowiedzi. Pomimo tej tendencji Python dostarcza pdb. który jest wyrafinowanym narzędziem debugowania. Microsoft Visual C IDE zawiera rozbudowane narzędzia debugowania interfejsu GUI, natomiast dla programisty systemu Linux w wierszu komend debuger gdb istnieje. Testowanie w rozwoju oprogramowania odnosi się do procesu stosowania znanych parametrów i wyników do konkretnych funkcji, metod i obiektów w bazie kodu, w celu symulacji zachowania i oceny wielu ścieżek kodu, pomagając w zapewnieniu, że system zachowuje się tak, jak powinien. Niedawniejszy paradygmat jest znany jako Test Driven Development (TDD), w którym kod testowy jest rozwijany względem określonego interfejsu bez implementacji. Przed ukończeniem kodu źródłowego wszystkie testy nie powiedzie się. Gdy kod jest zapisywany, aby wypełnić puste pola, testy będą w końcu przechodzić, w którym punkcie powinno się zaprzestać rozwoju. TDD wymaga rozbudowanego projektu specyfikacji wstępnej oraz zdrowego poziomu dyscypliny w celu skutecznego działania. W języku C Boost dostarcza ramę testowania jednostkowego. W języku Java biblioteka JUnit istnieje w celu osiągnięcia tego samego celu. Python posiada również moduł unittest jako część biblioteki standardowej. Wiele innych języków posiada ramki testowania jednostkowego i często jest wiele opcji. W środowisku produkcyjnym wyrafinowane rejestrowanie jest absolutnie konieczne. Rejestrowanie odnosi się do procesu wysyłania wiadomości z różnym stopniem nasilenia, dotyczących zachowania wyglądu systemu do pliku płaskiego lub bazy danych. Dzienniki są pierwszą linią ataku podczas polowania na nieoczekiwane działanie podczas uruchamiania programu. Niestety, braki w systemie rejestrowania mają tendencję do odkrywania dopiero po tym, jak w przypadku omówionych poniżej kopii zapasowych, system logowania powinien zostać należycie uwzględniony przed projektem systemu. Zarówno Microsoft Windows, jak i Linux są wyposażone w rozbudowane funkcje rejestrowania systemu i języki programowania zazwyczaj dostarczają standardowych bibliotek do dzienników, które obejmują większość przypadków użycia. Często jest sensowne scentralizowanie informacji logowania w celu jej późniejszej analizy, ponieważ może często prowadzić do pomysłów na poprawę wydajności lub redukcję błędów, co z pewnością przyniesie pozytywny wpływ na zwrot z handlu. Rejestrowanie systemu dostarczy informacji o tym, co się wydarzyło w przeszłości, a monitorowanie aplikacji dostarczy informacji o tym, co dzieje się teraz. Wszystkie aspekty systemu powinny być brane pod uwagę. Dane dotyczące poziomu systemu, takie jak wykorzystanie dysku, dostępność pamięci, przepustowość sieci i wykorzystanie CPU zapewniają podstawowe informacje o obciążeniu. NaleŜy równieŜ stale kontrolować takie wskaźniki transakcyjne, jak nieprawidłowe ceny mieszkań, nagłe szybkie wycofywanie i ekspozycja na konta dla róŜnych sektorów sektorów. Ponadto należy uruchomić system progowy, który zapewnia powiadomienie o naruszeniu określonych danych, podnosząc metodę powiadamiania (e-mail, SMS, automatyczny telefon) w zależności od stopnia ważności danych. Monitorowanie systemu jest często domeną administratora systemu lub menedżera operacji. Jednak jako jedyny deweloper handlowy te wskaźniki muszą być ustalone jako część większego projektu. Istnieje wiele rozwiązań do monitorowania: zastrzeżone, hostowane i open source, które pozwalają na rozległe dopasowywanie danych do konkretnego przypadku użycia. Kopie zapasowe i wysoka dostępność powinny być głównymi problemami systemu handlowego. Consider the following two questions: 1) If an entire production database of market data and trading history was deleted (without backups) how would the research and execution algorithm be affected 2) If the trading system suffers an outage for an extended period (with open positions) how would account equity and ongoing profitability be affected The answers to both of these questions are often sobering It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data. Many individuals do not test a restore strategy. If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment Similarly, high availability needs to be baked in from the start. Redundant infrastructure (even at additional expense) must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems. I wont delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system. Choosing a Language Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system. The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised. Type Systems When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system . The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed . A statically-typed language performs checks of the types (e. g. integers, floats, custom classes etc) during the compilation process. Such languages include C and Java. A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime. Such languages include Python, Perl and JavaScript. For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors. However, type-checking doesnt catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations. Dynamic languages (i. e. those that are dynamically-typed) can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check. For this reason, the concept of TDD (see above) and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone. Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type (and thus memory requirements) are known at compile-time. In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit. Libraries for dynamic languages, such as NumPySciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays. Open Source or Proprietary One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary (commercial) or open source technologies. There are advantages and disadvantages to both approaches. It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensingmaintenance costs. The Microsoft stack (including Visual C, Visual C) and MathWorks MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software. Both tools have had significant battle testing in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds. Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products. Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both. The software allows cohesive integration with multiple languages such as C, C and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ. MatLab also has many pluginslibraries (some free, some commercial) for nearly any quantitative research domain. There are also drawbacks. With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader (although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free). Microsoft tools play well with each other, but integrate less well with external code. Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned. MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading. The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code. This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive. Open source tools have been industry grade for sometime. Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQLPostgreSQL, Python, R, C and Java in high-performance production roles. However, they are far from restricted to this domain. Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats. The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time. Python and R require far fewer lines of code (LOC) to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries. Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process. Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so (unless in the HFT space), it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack. Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity. Documentation is excellent and bugs (at least for core libraries) remain scarce. Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces. A typical Linux server (such as Ubuntu) will often be fully command-line oriented. In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks. There are mechanisms for integrating with C in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming. While proprietary software is not immune from dependencyversioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments. Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer. I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies. In particular I use: Ubuntu, MySQL, Python, C and R. The maturity, community size, ability to dig deep if problems occur and lower total cost ownership (TCO) far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations. Having said that, Microsoft Visual Studio (especially for C) is a fantastic Integrated Development Environment (IDE) which I would also highly recommend. Batteries Included The header of this section refers to the out of the box capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they This is where mature languages have an advantage over newer variants. C, Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, HTTP, operating system interaction, GUIs, regular expressions (regex), iteration and basic algorithms. C is famed for its Standard Template Library (STL) which contains a wealth of high performance data structures and algorithms for free. Python is known for being able to communicate with nearly any other type of systemprotocol (especially the web), mostly through its own standard library. R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code (which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance). Outside of the standard libraries, C makes use of the Boost library, which fills in the missing parts of the standard library. In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency. Python has the high performance NumPySciPyPandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research. Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL (MySQLC), JDBC (JavaMatLab), MySQLdb (MySQLPython) and psychopg2 (PostgreSQLPython). Python can even communicate with R via the RPy plugin An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API. Most APIs natively support C and Java, but some also support C and Python, either directly or with community-provided wrapper code to the C APIs. In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin. If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol . Conclusion As is now evident, the choice of programming language(s) for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought. The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries. The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be plugged in for different aspects of a trading stack, as and when requirements change. A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it. Just Getting Started with Quantitative TradingFinancial Trading Systems Design and Development with C Description A complete blueprint for designing and implementing a state-of-the-art trading and risk management system Providing a highly accessible mix of good software design, practical mathematical models and today039s most widely used business practices, this book arms you with everything you need to create a sophisticated trading and risk management system appropriate for most asset classes. Gurav Mengla, a top financial trading system software designer, draws upon his years of experience at binary options, HSBC and other leading financial institutions to cut through the complexities of trading system design, offering you time-tested solutions to virtually all technical challenges to automated trading system design and implementation. Packed with case studies and examples from top financial institutions, worldwide, complete with system design details and source code Emphasizes extensibility, and scalability with strategies for incorporating new models seamlessly into existing systems Features comprehensive coverage of the most widely used financial models and most prevalent practices in the financial community today Explores daily, weekly, monthly and yearly reporting subsystem that aggregate risk at all organizational levels from desk to department to division to the entire firm CD includes valuable data and system design details from the book, including C source code and system modelsshow more Product details Format Mixed media product 512 pages Dimensions 150 x 250mm 505g Publication date 09 Nov 2018 Publisher John Wiley amp Sons Inc Publication CityCountry New York, United States Language English ISBN10 0471667706 ISBN13 9780471667704 Bestsellers rank 1,394,799The Easiest Programming Language for Traders I ntroducing TradeScript, our powerful new programming language which allows traders to design trading systems without prior programming experience. Whos it for TradeScript is a development component designed for software developers who want to expand the set of features on their trading application by providing a scripting language. TradeScript, as a language, is intended for traders who need to write their own trading strategies but dont know how to program in low-level languages such as C and C. TradeScript allows traders develop trading systems quickly and effortlessly. Its as easy as 1-2-3. With TradeScript, you can enable your trading application to run scripts which provide alerts when the price of a security (stock, futures, or forex) reaches a new high, crosses over a moving average, or drops a set percentage, though those are only a few examples. TradeScript can also scan the market, generate trade signals, back-test trading strategies, and much more. Vector Programming Languages Most popular trading applications such as MetaStock, TradeStation, NinjaTrader, MetaTrader and others provide their own programming languages (such as MQL4, MQL5, EasyLanguage, MetaStocks scripting language, etc.). Without a programming language, traders are unable to develop automated trading systems or perform back-testing of strategies. A vector programming language offers extreme flexibility with a minimal learning curve. In fact, in just five minutes, you can start writing with TradeScript. So what is a vector programming language, and why is it so easy to learn Vector programming languages (also known as array or multidimensional languages) generalize operations on scalars to apply transparently to vectors, matrices, and higher dimensional arrays. The idea behind vector programming is that operations apply at once to an entire set of values (a vector or field). This allows you to think and operate on whole aggregates of data, without resorting to explicit loops of individual scalar operations. In other words, its similar to the macro language found in Excel. The easiest programming language for traders. The most powerful, too. An example: to calculate a simple moving average based on the median price of a security over 30 days, in a traditional programming language such as BASIC, you would be required to write a program similar to the code shown in this block of code. Several lines of code would be required to create the MedianAverages vector. But with TradeScript, you can accomplish the same thing using only one line of code as show below. For bar 30 to max Average 0 For n bar - 30 to bar median (CLOSE OPEN) 2 Average Average median Next MedianAverages(bar) Average 30 Next bar SET MedianAverage SimpleMovingAverage((CLOSE OPEN) 2, 30) And now MedianAverage becomes a new vector which contains the 30-period simple moving average of the median price of the security. It is not uncommon to find array programming language one-liners that require more than a couple of pages of BASIC, Java, or C code. The same holds true for creating trading systems for back testing and trade alerts. TradeScript was originally designed as a high-performance programming language for high-frequency traders. It was designed to scan over 100,000 stocks based on complex technical criteria and return instantaneious results - in under five milliseconds. That was over ten years ago. Today it is even faster. Quick Easy Development Solution If youre a software developer, youll be surprised to know that it only takes about 30 minutes to implement TradeScript into your trading application. TradeScript comes with context-sensitive help, and our Programmers Guide can be shipped with your application. Adding a scripting language to your trading application couldnt be any easier. Get Started with TradeScript M4 Trading Platform Implementation TradeScript is the programming language used in our M4 trading platform. where it executes automated trades, processes real time alerts, runs stock scans, and back-tests trading systems. Available in C and in C Versions TradeScript is available in both C (x64 for best performance) and C for developing web applications. It comes with over 30 example projects and extensive developer support to help you implement the library into your project. Common Development Scenarios TradeScript is most commonly used in one of three scenarios. It is often used inside desktop trading applications, where it is embedded on the client side. It is also commonly used on the server side, where it runs strategies for thin clients, such as mobile and web applications. Another common scenario is where TradeScript is run on the server side in order to provide real time scanning results to web and mobile users. Genetic Programming A genetic algorithm can be integrated into TradeScript to create an autonomous trading system creation engine. Check our Evo2 genetic algorithm engine which comes with TradeScript examples. Case Study TradeScript is used in a number of popular trading applications, one of which is the WhenToTrade Cycles and Genetic Algorithm Platform. The case study describes how TradeScript is implemented to perform cyclical analysis of the markets. The WhenToTrade Cycles and GA Platform combines technical analysis using TradeScript and financial charting using StockChartX with novel algorithms for cyclic analysis. The solution is part of a complete knowledge package and enables traders to apply the derived strategies to all kinds of markets and timeframes. With TradeScript, you can: Create automated order entry scripts Run thousands of simultaneous alerts Create back tests and trading system optimizations Build script-driven charts and expert advisors Get formula outputs in real-time Why Choose Modulus Modulus is a financial technology company. While that may not sound like a real differentiator, it is. It means that our solutions come from our years of experience in the financial technology industry. Our products and services are provided by developers and engineers who have first-hand trading experience. Everyone here at Modulus speaks your language. WELCOME TO TRADING SYSTEM LAB: MANY MORE VIDEOS ARE AVAILABLE ON OUR FLASH DEMO LINK TO THE LEFT, HOWEVER HERE IS A SIMPLE 6 MINUTE EXAMPLE USING OUR ADVANCED MACHINE LEARNING ALGORITHM, CREATING A SINGLE MARKET TRADING STRATEGY REQUIRING NO PROGRAMMING. TSL CAN CREATE SINGLE MARKET STRATEGIES, DAYTRADING, PAIRS, PORTFOLIOS AND OPTIONS STRATEGIES USING THE SAME GENERAL WORK FLOW. HERE raquo MARCH 2017 UPDATE: TSL produces completely OPEN CODE machine learning based trading strategies requiring no programming on the part of the user. TSL is not a Black Box. The math, variables, logic, signal generation, preprocessing, etc. are exported in OPEN CODE. Many of the systems come out of the evolutionary process extremely simple with the core GP code being only 7-15 lines of code, using perhaps 3-5 variables. See our Las Vegas Traders Expo PPT for an example of a system that used only one (1) parameter here: Go to the LVTE Power Point raquo The process within TSL results in simple, high performance trading strategies, and simpler is better. TSL is very easy to use which is why we have clients ranging from beginners in Technical Analysis and Trading Strategies to PhDs in Computer Science, Economics, Machine Learning and AI. Our 6 minute demo summarizes how easy TSL is to use. If you can accomplish these three steps, you can use and be productive with TSL. Go to the TSL demo raquo In the 2018 Issue 3 of Futures Truth, TSL remains at the top of the list of Trading Systems evaluated on Sequestered Data. TSL has the 1 and 2 Bond System, 2 of the Top 10 eMini SP Systems (the only 2 ES systems TSL has in tracking), the 4 Natural Gas System (out of 1 submitted), and the 1 and 9 Systems since Release Date, and these systems were Machine Designed, not Human Designed, as early as 2007. Futures Truth is a CTA, has a staff of Trading System designers, tracks over 700 Trading System Market-Models submitted by over 80 worldwide Trading Strategy Quants and has been tracking Trading Systems since 1985. TSLs clients range from beginner to PhD Quant since TSL requires no programming. Go to the Futures Truth website raquo Additional historical reports may be found in Futures Truths reports as well as in TSL presentation material. Go to past Futures Truth Report Summary raquo Read the opinion letters from Futures Truth and other developers and traders here: Go to the Futures Truth Opinion Letter raquo Numerous new features for 2018 have been added to TSL including In-SampleOut-of-Sample Scatter plots with Wilcoxon tests, Design-Time Adjustable Solutions(DAS), DayTrade Discrete Bars(DTDB), SuperBuffer increases, SubSystem Usage Reports and a soon to be announced options testing integration feature. Please take a look at our latest Flash Demos: Go to the TSL Flash Demos raquo TSL IS PLEASED TO ANNOUNCE THE RELEASE OF DTDB: DTDB stands for Day Trade Discrete Bars. This package allows for the trading of individual discrete bars on a individual bar basis. Entering on a limit, market or stop, the trade will usually exit at the close of a time, volume, range, etc. type bar. Once designed, using the TSL System Stats report, a user can determine the best time of day, day of week, day of month, day of week in month, week of year and month of year to trade. Filtering this way captures the money flow early and late in the month or quarter that has been observed in capital markets volume, for example. Further it is well known that intra day volatility has a U shape with high volatility occurring early and late in the day. This effect can be targeted using Custom Design Sessions and the System Stats report filtering approach. The features for algorithm design capturing short-term and daytrading moves in the market using TSL is substantial and offer a rich environment for discovery and design. See the DTDB flash demo for more information. Go to the DAS Flash Demos raquo TSL IS PLEASED TO ANNOUNCE THE RELEASE OF DAS: TSL is easy to use but DAS takes Ease of Use to another level. DAS goes beyond EVORUN by providing a higher level of control over the automatic design choreography taking place between the Linear Automatic of Machine Code with Genetic Programming Engine and the Integrated Trading Simulation routines inherent in TSL. DAS allows the human user to evaluate the effect of various trading criteria far faster than before with direct control over the engine during Design Time. DAS exploits the ALPHA generating capabilities of the TSL code writing engine at a level which was previously unachievable. Using DAS, users can now direct and redirect the run, in Design Time, during the design run, not simply configuring the run and then executing the run. EVORUN provides the user with a automatic multi-batch run mechanism allowing for a longer run covering many trading and simulation variants to be explored during the run, however DAS connects the human designer with the design engine allowing for a vast array of immediate what if scenarios to be explored. The conceptual breakthrough of TSLs DAS is both creative and unique in this business and provides the user with ALPHA design and production capabilities we could have only dreamed about just a few years ago, notes TSLs President, Michael Barna. The plan now is that DAS will be officially released to clients on or before the November International Traders Expo in Las Vegas where TSL will be giving several presentations on TSL, EVORUN and DAS. New DAS videos may be found here-Demo 57 and 58: Go to the DAS Flash Demos raquo Super Buffer Update: Within the patented LAIMGP Trading Systems are stored for implementation during the run. Previously, 30 Best Trading System Programs would be made available for implementation when the run was terminated. TSL has increased this Best Trading Systems Program Buffer to 300. So, a user may select from a much larger list of Trading Systems when the run is terminated. This increased Buffer will be available for Basic Runs, EVORUN and DAS. Please read below for information on DAS. End of day(EOD) trading systems are the simplest and fastest to Machine Design. Even in a portfolio of many markets, the TSL engine self-designs trading systems at a very high rate thanks to patented register GP manipulations and high speed simulation, fitness and translation algorithms. Our GP technology is well documented in the leading university textbook on Genetic Programming written by one of TSLs partners, Frank Francone. Particularly important is the fact that still, after 8 years of Sequestered Data independent testing and rating, TSL Machine Designed Trading Algorithms occupy more top performance ratings than any other development company - 5 of the Top 10 since Release Date, 3 of the Top 10 systems for the past 12 months, and 2 of the Top 10 eMini SP systems. End of Day trading systems are very popular, however intraday trading systems appeal to the more risk adverse traders and interest in shorter term trading systems has increased in recent months. Perhaps due to the concern for higher interest rates, energy and commodity price collapses, geopolitical uncertainty, terrorism, or the recent market volatility, many traders are less willing to hold positions overnight. The logic here is that with overnight risk, the degree of exposure and consequently the chance for higher drawdowns is increased. Of course, intraday volatility might collapse or expand, leading to muted returns or substantial risk as well, particularly for the directional short-term trader. Nevertheless, not holding a trading position overnight does have a great deal of appeal, especially if trading costs can be controlled and trading system alpha production is sufficient. TSL has a large array of day trading features, including short term Fitness Functions, Preprocessors and Daytrading specific Trading Types. TSL Machine users can select the trading frequency, average trade targets, trading times, drawdown targets, and a host of other design objectives. Additionally, input settings for TradeStation and MultiCharts are exported allowing for easy importation to these platforms. TSL is pleased to announce that CSI COMMODITY SYSTEMS, INC. and TSL have formed an agreement to provide to our clients a portfolio of commodity data, specifically engineered for TSL Machine Learning. To obtain this data a CSI data subscription is required. No other vendor provides this specifically engineered data. This daily data will allow for improved Trading Strategy design using TSL and is the result of many years of research and development of data requirements. Without proper data, robust Trading Strategy designs are very difficult to accomplish. These data portfolios are downloaded and installed as part of the CSI data application. Helper files such as. DOPs and Attributes. INI files are preassembled by TSL to allow for easy data import into TradeStation. Other platforms that can read ASCII, MetaStock or CSI price data may load this data as well for use with TSL. Contact TSL to learn more about this new Trading System design data. CSI has been shown to have the most accurate commodity data available. Go to the CSI data report raquo For those of us who live and work in Silicon Valley, TSL is sponsoring a MEETUP group for people interested in Machine Learning applied to Trading Strategies where we will be exploring various applications and customizations of the TSL platform. You can sign up here and meet other trading professionals who are working with TSL and Machine Learning technology. Join Silicon Valley Machine Learning for Trading Strategies MeetUp Group raquo TSL is pleased to release TSL Version 1.3.2 Portfolios, Pairs and Options and the latest 2018 build for Single Market directional Systems. Contact us for information on these latest builds that focus on directional, long or short, daytrading, Fitness APIs and new entry, risk and exit features. The latest Futures Truth reports still show TSL Machine Learning designed Trading Strategies top rated on Sequestered Data 7 years after their designs were frozen and released for independent tracking which points to robustness in the future for these TSL Machine Designed Strategies. QUANT SYSTEMS LAB UPDATE: TSL remains the main platform of choice for the professional and nonprofessional trader. Quant Systems Lab, however, is a high end, institutional level machine learning platform offering features more appropriate to the advanced quant programmer who routinely uses a variety of APIs and programming development languages and environments. QSLs features are not found in any other trading strategy development platform in the world. QSL also encompasses all of the rich development features found in the base TSL platform. QSL is currently under development. RML and TSL are actively seeking partnerships with institutions who may wish to steer this development and application environment in a direction that is appropriate for their goals and desires relative to trading approach, research and development and implementation environments. This is a great time to inject your own requirements on the next wave in Machine Learning applied to Trading Strategy design. Contact TSL or RML directly for more information on this unique and exciting new development. TSL is a Machine Learning algorithm that automatically writes Trading Systems and the Trading Systems created by this machine are top rated by Futures Truth and were evaluated on Sequestered Data. No programming is required. No other Trading System tool in the world has reached this level of achievement. TSL is a remarkable Platform given the fact that the Trading Systems designed by the TSL machine over 7 years ago are still top rated by Futures Truth. TSL employs a Patented Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming engine capable of very high speeds and TSL produces production code, reducing or eliminating the need for trading system programming efforts and technical analysis expertise. The Executive Brief and Demo located below will give you a overview of this powerful trading strategy production tool. It is important to note that TSL designs an unlimited number of Trading Strategies on any market, any time frame, day trading or end of day, as well as portfolios, pairs and options, again, with no programming required. Clients range from beginners to PhD level Quant researchers and developers, domestic and international, as well as CTAsCPOs, Hedge Funds and Prop shops. Now, with 7 years of experience serving trading customers, TSL has acquired a high level of experience in Machine Learning as applied to Trading Systems. TSL provides one-on-one training and consulting at no additional cost to clients, to help ensure clients get the most out of the TSL engine. A end to end 6 minute TSL design of a eMini system is available here: View the TSL Executive Brief: raquo Trading System Lab reduces the complexity of trading strategy design down to a few settings and mouse clicks, saving time, money and programming. This Self Designing Trading Strategy Algorithm uses an advanced, patented, register based Genetic Program (not to be confused with a Genetic Algorithm) that is not available anywhere else in the world. These machine designed trading strategies remained robust through the extreme financial meltdown years and subsequent recovery. This paradigm shift showed that a properly chosen and developed machine learning algorithm can automatically design robust trading strategies. The LAIMGP was developed by RML Technologies, Inc. and the Simulation, Preprocessing, Translation, Fitness routines and Integration was accomplished by Trading System Lab(TSL). TSL licenses the complete package to individuals, proprietary trading firms and hedge funds. Preprocess your data, run the advanced genetic program and then implement to your trading platform. We demo this process in a simple 6 minutes flash demo available in the link below. All TSL trading strategies are exported from the machine fully divulged in open code. TSL strategies have been third party performance rated on sequestered data. Arguments regarding the use of Out of Sample (OOS) data are generally centered around the possible accidential use of this held out data in the development processs. If this happens, then the blind data is no longer blind, it has been corrupted. To eliminate this possibility, TSL submitted machine designed strategies for testing on Sequestered Data. What this means is that the strategy performance measurement occurs in the future. Since the held out data does not exist when the strategies were designed, there is no way that this evaluation data can be accidently used in the development process. Strategies produced by the TSL Machine have been tested on Sequestered Data by the independent third party, Futures Truth and are top rated, beating most other Human or Manually designed Trading Systems. NEW Here is how you use TSL evolved systems in a C or C OMSEMS: View the TSL C Brief: raquo For those of you who missed the LinkedIn Automated Trading Strategies Group Webinar presented by Trading System Lab titled: WHO DESIGNS BETTER TRADING STRATEGIES A HUMAN OR A MACHINE you may download it here here: Download the TSL Webinar: raquo The free period is over for the new Kindle Book containing our article titled: Machine Designed Trading Systems, however you can download this inexpensive Kindle Book here: Download the Kindle Book raquo TSL is now officially on the Silicon Valley Map. Silicon Valley Map and TSL location(6 oclock position)raquo TSL is a machine that designs algorithms, forward walks, backtests, multi runs, EVORUNS and export code in a variety of languages. As far as forward robustness, TSL holds numerous top rankings with machine designed trading algorithms as reported by the independent reporting company, Futures Truth. These (machine designed) systems out-performed, in forward walk, most or all other (manually designed) tracked systems, and included slippage and commission in the testing. (see references below) The paradigm shift is that these systems were designed by a machine, not a human, and the TSL Machine designs millions of systems at very high rates using an advanced, exclusive, patented algorithm (LAIMGP), specifically engineered to automatically design trading systems. Traders with no programming experience can run the TSL platform, produce the trading algorithms and deploy them in a variety of Trading Platforms including TradeStation, MultiCharts and specialized OMSEMSs. Programmers and quants can accomplish even more advanced work since the Terminal Sets are fully customizable. TSL is capable of using multi-data DNA within its preprocessors. See Demo 48 where we use the CBOE Volatility Index (VIX) to Machine Design a eMini SP Trading System. This type of design work is simple to accomplish in TSL since the preprocessor is completely customizable using your unique patterns and indicators in a single or multiple data stream design. Enhanced Preprocessors have been shown to offer an additional boost to Trading System performance. How did the TSL Software that writes Software Machine out-design other human submissions to FT with no programming required How do Machine Designed Trading Systems actually work Our development chronology is well covered in our White Papers and Flash Demos available on the TSL web site. The Linkden Automated Trading Strategies WEBINAR can be found here: Go to the LinkedIn WEBINAR raquo The 2018 OUANTLABS WEBINAR can be found here: Go to the 2018 QUANTLABS WEBINAR raquo The 2017 OUANTLABS WEBINAR can be found here: Go to the 2017 QUANTLABS WEBINAR raquo What is the Optimum Bar Size to trade 100 tick, 15 minute, daily. TSLs new EVORUN module allows strategies to be Machine Designed while iterating over Bar Size, Trade Type, Preprocessor, Trading Frequency and Fitness Function in one multirun. EVORUN and TSL Version 1.3 Demos 51 and 52 are now available here: Go to TSL Demos raquo ALL TSL STRATEGIES ARE FULLY DISCLOSED IN OPEN CODE. WANT TO READ A BOOK ON THE TSL GENETIC PROGRAM Frank Francone co-authored the university textbook Genetic Programming: An Introduction (The Morgan Kaufman Series in Artificial Intelligence). TSL has several HFT projects underway on various colocated servers near exchange matching engines. TSL machine designed strategies may be deployed on order book based data or sub-second bars. See Demo 50. Contact TSL for additional information. Using OneMarketData, TSL can Auto-Design High Frequency Trading Strategies. Demo 50 shows an example using 250 millisecond granularity Order Book Data created using OneMarketDatas OneTick Complex Event Processing Order Book Aggregator. TSL is a stochastic, evolutionary, multirun, Trading Strategy autodesigner that produces and exports portable code in a variety of languages. This is a complete end to end Trading System design platform and will autodesign High Frequency Trading Systems, Day Trading, EOD, Pairs, Portfolios and Options Trading Systems in a few minutes with no programming. See Theses, White Papers, PPT Presentations and other documentation under the Literature Link at the left. Watch the Flash Demos at the left for a complete briefing on this new technology. The TSL Platform produces Machine Designed, Trading Strategies at ultra high rates thanks to register level evaluations. No other trading strategy development platform on the market provides this level of power. The LAIMGP-Genetic Program within TSL is one of the most powerful algorithms available today and operates at rates much faster than competing algorithms. With TSL, trading systems and code are written for you in languages including C, JAVA, Assembler, EasyLanguage, and others through translators. Frank Francone, President of RML Technologies, Inc. has prepared a flash demo titled Genetic Programming for Predictive Modeling. RML produces the Discipulus Genetic Programming engine that is used within TSL. This tutorial is an excellent way to learn about Discipulus and will provide a basis for your continued understanding of TSLs Auto-Design of Trading System Paradigm Shift. TSL simplifies the data import, preprocessing and design of Trading Systems using Trading System performance as fitness. Make sure you watch the TSL demos as the TSL platform is specifically targeted for Trading System design. Download the Discipulus tutorial raquo The technology used in Trading System Lab is 60 to 200 times faster than other algorithms. See White Papers on speed studies at SAIC here: Go to white papers raquo Phone: 1-408-356-1800 e-mail: (protected)