Algo trading strategies forex

Podstawy rynku Forex Algorithmic Trading Prawie trzydzieści lat temu rynek walutowy (Forex) charakteryzował się transakcjami przeprowadzanymi telefonicznie, inwestorami instytucjonalnymi. nieprzejrzysta informacja cenowa, wyraźne rozróżnienie między transakcjami dokonywanymi przez Interdealer a transakcjami z dealerami i niską koncentracją rynku. Dziś postęp technologiczny przekształcił rynek. Transakcje zawierane są głównie za pośrednictwem komputerów, dzięki czemu sprzedawcy detaliczni mogą wejść na rynek, a ceny przesyłane strumieniowo w czasie rzeczywistym doprowadziły do ​​większej przejrzystości, a różnica pomiędzy dealerami i ich najbardziej wyrafinowanymi klientami w dużej mierze zniknęła. Szczególnie istotną zmianą jest wprowadzenie handlu algorytmicznego. co przy znacznej poprawie funkcjonowania handlu na rynku Forex stwarza także szereg zagrożeń. Patrząc na podstawy rynku Forex i handlu algorytmicznego, zidentyfikujemy pewne korzyści, jakie handel algorytmiczny przyniósł w handlu walutowym, wskazując jednocześnie na niektóre ryzyka. Forex Basics Forex to wirtualne miejsce, w którym pary walut są sprzedawane w różnych ilościach zgodnie z kwotowanymi cenami, w których waluta podstawowa ma cenę wyrażoną w walucie. Działając 24 godziny na dobę, pięć dni w tygodniu, Forex jest uważany za największy na świecie i najbardziej płynny rynek finansowy. Według danych Banku Rozrachunków Międzynarodowych (BIS) średni dzienny wolumen obrotu na świecie w kwietniu 2017 r. Wyniósł 2,0 trylionów USD. Większość tego handlu odbywa się za dolary amerykańskie, euro i japoński jen i obejmuje wiele podmiotów, w tym banki prywatne, banki centralne, fundusze emerytalne. inwestorzy instytucjonalni, duże korporacje, firmy finansowe i indywidualni sprzedawcy detaliczni. Mimo że spekulacyjny handel może być główną motywacją dla niektórych inwestorów, głównym powodem istnienia rynków Forex jest to, że ludzie muszą wymieniać waluty, aby kupować zagraniczne towary i usługi. Aktywność na rynku Forex wpływa na realne kursy walutowe, a zatem może znacząco wpłynąć na produkcję, zatrudnienie, inflację i przepływy kapitału danego kraju. Z tego powodu decydenci, społeczeństwo i media mają żywotny interes w tym, co dzieje się na rynku Forex. Podstawy handlu algorytmicznego Algorytm jest w istocie zbiorem określonych reguł zaprojektowanych w celu wykonania jasno określonego zadania. W obrocie na rynku finansowym komputery realizują zdefiniowane przez użytkownika algorytmy charakteryzujące się zbiorem reguł składających się z parametrów takich jak czas, cena lub ilość, które struktury transakcji, które będą wykonane. Istnieją cztery podstawowe rodzaje handlu algorytmicznego na rynkach finansowych: statystyczne, auto-hedging, algorytmiczne strategie realizacji i bezpośredni dostęp do rynku. Statystyczna odnosi się do strategii algorytmicznej, która szuka opłacalnych okazji handlowych w oparciu o analizę statystyczną danych historycznych szeregów czasowych. Auto-hedging to strategia, która generuje reguły ograniczające narażenie inwestorów na ryzyko. Celem algorytmicznych strategii realizacji jest wykonanie predefiniowanego celu, takiego jak zmniejszenie wpływu na rynek lub szybkie wykonanie transakcji. Wreszcie, bezpośredni dostęp do rynku opisuje optymalne prędkości i niższe koszty, w których handlowcy algorytmiczni mogą uzyskać dostęp i połączyć się z wieloma platformami transakcyjnymi. Jedną z podkategorii handlu algorytmicznego jest handel wysokiej częstotliwości, który charakteryzuje się wyjątkowo wysoką częstotliwością realizacji zleceń handlowych. Szybki handel może dać znaczące korzyści inwestorom, dając im możliwość dokonywania transakcji w milisekundach przyrostowych zmian cen. ale może również wiązać się z pewnym ryzykiem. Algorytmiczne transakcje na rynku Forex Znaczna część rozwoju algorytmicznego handlu na rynkach Forex w ostatnich latach wynika z algorytmów automatyzujących niektóre procesy i redukujących godziny potrzebne do przeprowadzania transakcji wymiany walut. Efektywność stworzona przez automatyzację prowadzi do obniżenia kosztów związanych z realizacją tych procesów. Jednym z takich procesów jest realizacja zamówień handlowych. Automatyzacja procesu handlowego za pomocą algorytmu handlującego na podstawie wcześniej określonych kryteriów, takich jak wykonywanie zleceń w określonym czasie lub przy określonej cenie, jest znacznie bardziej wydajna niż ręczna realizacja przez ludzi. Banki korzystały również z algorytmów, które są zaprogramowane do aktualizacji cen par walutowych na elektronicznych platformach transakcyjnych. Algorytmy te zwiększają szybkość, z jaką banki mogą podawać ceny rynkowe, a jednocześnie zmniejszają liczbę ręcznych godzin pracy potrzebnych do podania cen. Niektóre banki programują algorytmy, aby zmniejszyć narażenie na ryzyko. Algorytmy mogą być używane do sprzedaży określonej waluty w celu dopasowania do transakcji klientów, w których bank kupił taką samą kwotę, aby utrzymać stałą ilość tej waluty. Umożliwia to bankowi utrzymanie określonego wcześniej poziomu ekspozycji na ryzyko związane z utrzymaniem tej waluty. Procesy te zostały znacznie bardziej wydajne dzięki algorytmom, co prowadzi do obniżenia kosztów transakcji. Jednak nie są to jedyne czynniki, które napędzają wzrost handlu algorytmicznego Forex. Algorytmy są coraz częściej stosowane w spekulacyjnych transakcjach handlowych, ponieważ połączenie wysokiej częstotliwości i algorytmów umożliwiających interpretację danych i wykonywanie zleceń pozwoliło przedsiębiorcom wykorzystać możliwości arbitrażu wynikające z niewielkich odchyleń cen między parami walut. Wszystkie te zalety doprowadziły do ​​większego wykorzystania algorytmów na rynku Forex, ale pozwalają spojrzeć na niektóre z ryzyk towarzyszących obrocie algorytmicznym. Ryzyka związane z algorytmicznym obrotem walutami Mimo że handel algorytmiczny dokonał wielu ulepszeń, istnieją pewne wady, które mogą zagrozić stabilności i płynności na rynku Forex. Jedną z takich wad jest nierównowaga w sile rynkowej uczestników rynku. Niektórzy uczestnicy mają możliwość zdobycia zaawansowanej technologii, która pozwala im uzyskać informacje i wykonywać zamówienia znacznie szybciej niż inni. Ta nierównowaga między posiadaczami i nieznajdującymi się w zakresie najbardziej wyrafinowanej technologii algorytmicznej może prowadzić do fragmentacji na rynku, co może prowadzić do niedoboru płynności w czasie. Co więcej, chociaż istnieją fundamentalne różnice między giełdami a rynkiem Forex, niektórzy obawiają się, że transakcje o wysokiej częstotliwości, które zaostrzyły giełdowy flash flash w dniu 6 maja 2017 r., Mogą podobnie wpłynąć na rynek Forex. Ponieważ algorytmy są programowane dla konkretnych scenariuszy rynkowych, mogą nie reagować wystarczająco szybko, jeśli rynek drastycznie się zmieni. Aby uniknąć tego scenariusza, rynki mogą wymagać monitorowania i zawieszenia handlu algorytmicznego podczas zawirowań na rynku. Jednak w takich ekstremalnych scenariuszach jednoczesne zawieszenie handlu algorytmicznego przez wielu uczestników rynku mogłoby spowodować wysoką zmienność i drastyczne zmniejszenie płynności rynku. Podsumowanie Chociaż handel algorytmiczny był w stanie zwiększyć efektywność, a zatem obniżyć koszty handlu walutami, to przyszedł również z pewnym ryzykiem. Aby waluty działały poprawnie, muszą one być w pewnym stopniu stabilnymi zasobami wartości i być wysoce płynne. Dlatego ważne jest, aby rynek Forex pozostał płynny przy niskiej zmienności cen. Podobnie jak w przypadku wszystkich dziedzin życia, nowa technologia wprowadza wiele korzyści, ale wiąże się również z nowymi zagrożeniami. Wyzwaniem dla przyszłości algorytmicznego handlu na rynku Forex będzie sposób wprowadzania zmian, które maksymalizują korzyści przy jednoczesnym zmniejszeniu ryzyka. Firma AlgoTrader pozwala firmom handlowym automatyzować złożone, ilościowe strategie transakcyjne na rynkach walutowych, opcjach, kontraktach futures, akcjach, ETF i rynkach towarowych. W przeciwieństwie do innych algorytmicznych platform transakcyjnych, ma solidną, otwartą architekturę, umożliwiającą dostosowanie do specyficznych potrzeb klienta. AlgoTrader to wyrafinowane banki inwestycyjne, fundusze hedgingowe i zastrzeżone podmioty gospodarcze już czekają. Zautomatyzowana Każda ilościowa strategia handlowa może być w pełni zautomatyzowana. Szybko Duże ilości danych rynkowych są automatycznie przetwarzane, analizowane i obsługiwane z bardzo dużą szybkością. Konfigurowalną architekturę typu open-source można dostosować do wymagań użytkownika. Ekonomiczny W pełni zautomatyzowany handel i wbudowane funkcje zmniejszają koszty. Niezawodny Zbudowany na najbardziej wytrzymałej architekturze i najnowocześniejszej technologii. W pełni obsługiwane kompleksowe wytyczne dostępne do instalacji i dostosowywania. Dostępne szkolenia na miejscu i zdalne konsultacje. AlgoTrader Jak to działa Każda strategia handlowa oparta na regułach może być w pełni zautomatyzowana: nadchodzą elektroniczne dane rynkowe. Dane są przekazywane do strategii handlowych działających w AlgoTrader. Strategie handlowe analizują, filtrują i przetwarzają dane rynkowe oraz tworzą sygnały transakcyjne. Na podstawie sygnałów handlowych wykonywane są akcje (np. Składanie zamówienia lub zamykanie pozycji). Zamówienia są wysyłane na odpowiednie rynki. Lokalne i zdalne konsultacje i szkolenia: Automatyzacja i migracja istniejących strategii Poprawa i optymalizacja istniejących strategii Prototypowanie i weryfikacja historyczna nowych strategii Opracowywanie zindywidualizowanych funkcji Kompleksowa dokumentacja i instrukcje dla użytkownika AlgoTrader 3.1 integruje InfluxDB Jan-20-2017 AlgoTrader integruje InfluxDB do przechowywania rynku na żywo i historycznie dane. Dzięki miliardowi ticków InfluxDB można przechowywać i używać do testowania wstecznego. Przedstawiamy AlgoTrader 3.0 8211 Najpotężniejszy program AlgoTrader jeszcze w kwietniu 2018 r. AlgoTrader 3.0 został wydany. Ta wersja zawiera nową nakładkę HTML5, jedno kliknięcie, wdrożenie z Dockerem, trzy nowe algorytmy wykonywania i raport testowy oparty na programie Excel Wprowadzenie do instalacji AlgoTrader jednym kliknięciem przez Docker Mar-15-2018 AlgoTrader 3.0 wprowadza jednoklikowe strategie transakcyjne zasilane przez Docker Clientrsquos Referencje Vontobel docenia otwartą i rozszerzalną architekturę AlgoTrader, a także wykorzystanie powszechnie używanych standardowych komponentów open source, takich jak Esper i Spring. Benjamin Huber, szef Algo Trading 038 Smart Order Routing, Bank Vontobel AG, Zrich Jesteśmy pod wrażeniem możliwości AlgoTrader8217s w zakresie rozwoju strategii i elastyczności technicznej. AlgoTrader to kluczowa technologia, która pozwala nam równolegle handlować wieloma strategiami opartymi na VIX Future i Option. Raimond Schuster, Członek Zarządu, ISP Securities AG, Zrich AlgoTrader Warunki licencji WARUNKI NINIEJSZEJ UMOWY LICENCYJNEJ UŻYTKOWNIKA KOŃCOWEGO (8220AGREEMENT8221) ZARZĄDZAJĄ KORZYSTANIEM Z OPROGRAMOWANIA, BEZ UŻYTKOWNIKA, A LICENCJODAWCA ZOSTAŁ WYKONANY ODRĘBNY PISEMNY UMOWY LICENCYJNE DOTYCZĄCE UŻYTKOWNIKA KORZYSTANIE Z OPROGRAMOWANIA. Licencjodawca wyraża zgodę na licencjonowanie Oprogramowania wyłącznie pod warunkiem, że zaakceptuje wszystkie warunki zawarte w niniejszej Umowie. Podpisując niniejszą Umowę lub pobierając, instalując lub korzystając z Oprogramowania, wskazałeś, że rozumiesz niniejszą Umowę i akceptujesz wszystkie jej warunki. Jeśli nie akceptujesz wszystkich warunków niniejszej Umowy, Licencjodawca nie ma prawa licencjonowania Oprogramowania, a Ty nie możesz pobierać, instalować ani używać Oprogramowania. 1. PRZYZNANIE LICENCJI a. Korzystanie z licencji do celów oceny i użytkowania. Z zastrzeżeniem przestrzegania warunków niniejszej Umowy, Licencjodawca udziela Użytkownikowi osobistej, niewyłącznej, nieprzenoszalnej licencji, bez prawa do udzielania podlicencji, w okresie obowiązywania niniejszej Umowy, do wewnętrznego korzystania z Oprogramowania wyłącznie w celu Wykorzystanie oceny i rozwój Zastosowanie. Produkty lub moduły stron trzecich dostarczone przez Licencjodawcę, jeśli istnieją, mogą być używane wyłącznie z Oprogramowaniem i mogą podlegać akceptacji warunków określonych przez takie strony trzecie. Po wygaśnięciu licencji należy zaprzestać korzystania z Oprogramowania i odinstalować wszystkie wystąpienia. Wszelkie prawa, które nie zostały konkretnie przyznane Użytkownikowi, zostają zachowane przez Licencjodawcę. Deweloper nie może komercyjnie wykorzystywać Oprogramowania ani żadnych jego pochodnych prac (w tym do własnych wewnętrznych celów biznesowych Developer8217). Kopiowanie i rozpowszechnianie, w dowolnej formie, Oprogramowania lub Aplikacji programisty na swoich bezpośrednich lub pośrednich klientach jest zabronione. b. Licencja na użytkowanie. Z zastrzeżeniem przestrzegania warunków niniejszej Umowy, w tym uiszczenia odpowiedniej opłaty licencyjnej, Licencjodawca udziela użytkownikowi niewyłącznej i nieprzenoszalnej licencji, bez prawa do udzielania podlicencji na okres obowiązywania niniejszej Umowy, do : (a) wykorzystywać i powielać Oprogramowanie wyłącznie do własnych wewnętrznych celów biznesowych (8220Production Use8221) oraz (b) tworzyć rozsądną liczbę kopii Oprogramowania wyłącznie w celu tworzenia kopii zapasowych. Taka licencja jest ograniczona do określonej liczby procesorów (jeśli jest licencjonowana przez CPU) lub wystąpień maszyn wirtualnych Java (jeśli licencje na maszynę wirtualną), za które zapłacono opłatę licencyjną. Korzystanie z Oprogramowania na większej liczbie procesorów lub instancji Maszyn wirtualnych Java będzie wymagało uiszczenia dodatkowej opłaty licencyjnej. Produkty lub moduły stron trzecich dostarczone przez Licencjodawcę, jeśli istnieją, mogą być używane wyłącznie z Oprogramowaniem. do. Brak innych praw. Prawa użytkownika do korzystania z Oprogramowania są ograniczone do tych, które zostały wyraźnie przyznane w niniejszym paragrafie 1. Nie będą Państwo w żaden inny sposób korzystać z Oprogramowania. Z wyjątkiem przypadków wyraźnie licencjonowanych w niniejszym paragrafie, Licencjodawca nie udziela żadnych innych praw ani licencji, przez domniemanie, estoppel lub w inny sposób. WSZYSTKIE PRAWA, KTÓRE NIE UDOSTĘPNIONE W NINIEJSZYM DOKUMENCIE SĄ ZASTRZEŻONE PRZEZ LICENCJODAWCĘ LUB JEJ DOSTAWCÓW. 2. OGRANICZENIA Z wyjątkiem przypadków wyraźnie określonych w punkcie 1, Użytkownik nie będzie: (a) modyfikować, tłumaczyć, dezasemblować, tworzyć dzieł pochodnych Oprogramowania lub kopiować Oprogramowania (b) wypożyczać, wypożyczać, przekazywać, dystrybuować ani przyznawać jakichkolwiek praw Oprogramowanie w jakiejkolwiek formie dla jakiejkolwiek osoby (c) udostępnia, ujawnia, ujawnia, udostępnia lub zezwala na korzystanie z Oprogramowania przez jakąkolwiek stronę trzecią (d) publikuje wszelkie testy porównawcze lub testy wydajności uruchomione na Oprogramowaniu lub dowolnej jego części lub ( e) usuwać wszelkie zastrzeżone informacje, etykiety lub oznaczenia na Oprogramowaniu. Użytkownik nie będzie dystrybuować Oprogramowania dla żadnej osoby na zasadzie samodzielnej lub na podstawie producenta oryginalnego sprzętu (OEM). 3. PRAWO WŁASNOŚCI Jak między stronami, Oprogramowanie jest i pozostanie wyłączną własnością Licencjodawcy, w tym wszelkich praw własności intelektualnej do niego zawartych. za. W przypadku korzystania z Oprogramowania na podstawie licencji określonej w pkt. 1 (a), niniejsza Umowa pozostanie w mocy przez okres oceny lub okresu programowania. b. W przypadku korzystania z Oprogramowania na podstawie licencji określonej w pkt. 1 (b), niniejsza Umowa pozostanie w mocy (a) na okres jednego roku, jeśli zostanie zakupiona jako roczna licencja abonamentowa lub (b) na czas nieokreślony, jeżeli zostanie zakupiona jako dożywotnia licencja. Roczna licencja subskrypcyjna odnawia się automatycznie o rok, chyba że zostanie rozwiązana z miesięcznym wyprzedzeniem. Niniejsza Umowa zostanie automatycznie rozwiązana bez wypowiedzenia, jeśli użytkownik naruszy dowolny okres obowiązywania niniejszej Umowy. Po rozwiązaniu użytkownik musi natychmiast zaprzestać korzystania z Oprogramowania i zniszczyć wszystkie kopie Oprogramowania znajdujące się w jego posiadaniu lub pod kontrolą. 5. USŁUGI WSPARCIA Jeśli zakupiłeś tę licencję, w tym Usługi pomocy technicznej, obejmują one Aktualizacje dotyczące konserwacji (aktualizacje i uaktualnienia), wsparcie telefoniczne i pocztę e-mail lub pomoc techniczną przez Internet. za. Licencjodawca podejmie komercyjnie uzasadnione działania w celu zapewnienia Aktualizacji przeznaczonej do rozwiązania lub obejścia zgłoszonego błędu. Jeśli błąd został poprawiony w Uwolnieniu do Konserwacji, Licencjobiorca musi zainstalować i wdrożyć odpowiednie Uaktualnienie Konserwacji w inny sposób, Aktualizacja może zostać dostarczona w formie tymczasowej poprawki, procedury lub procedury, do wykorzystania aż do wydania Aktualizacji Utrzymania zawierającego stałą Aktualizację jest dostępny. b. W Okresie obowiązywania Umowy licencyjnej Licencjodawca udostępni Licencjobiorcom Licencje na Konserwację, jeśli, gdy Licencjodawca udostępni takie Wersje Konserwacyjne ogólnie swoim klientom. W przypadku pojawienia się pytania, czy oferta produktowa jest ulepszeniem lub nowym produktem lub funkcją, opinia Licensor8217 będzie miała pierwszeństwo, pod warunkiem, że Licencjodawca traktuje ofertę produktów jako nowy produkt lub cechę ogólnie dla swoich użytkowników końcowych. do. Obowiązek świadczenia Usług Wsparcia przez Licensor8217 zależy od: (a) Licencjobiorca podejmuje uzasadnione starania w celu naprawienia Błędu po konsultacji z Licencjodawcą (b) Licencjobiorca dostarcza Licencjodawcy wystarczające informacje i zasoby, aby naprawić Błąd w witrynie Licensor8217s. lub poprzez zdalny dostęp do strony Licensee8217s, jak również dostęp do personelu, sprzętu i wszelkich dodatkowych programów związanych z odkrywaniem Błąd (c) Licencjobiorca niezwłocznie instaluje wszystkie Aktualizacje Konserwacji oraz (d) Licencjobiorca nabywa, instaluje i utrzymuje wszystkie urządzenia, komunikację interfejsy i inny sprzęt niezbędny do obsługi Produktu. re. Licencjodawca nie jest zobowiązany do świadczenia Usług Wsparcia w następujących sytuacjach: (a) Produkt został zmieniony, zmodyfikowany lub uszkodzony (z wyjątkiem sytuacji, gdy pod bezpośrednim nadzorem Licencjodawcy) (b) Błąd jest spowodowany zaniedbaniem Licencjobiorcy, awaria sprzętu lub inne przyczyny pozostające poza uzasadnioną kontrolą Licencjodawcy (c) Błąd jest spowodowany przez oprogramowanie stron trzecich nie licencjonowane przez Licencjodawcę (d) Licencjobiorca nie zainstalował i nie wdrożył wersji Maintenance, aby Produkt był wersją obsługiwaną przez Licencjodawcę. Licencjodawca lub (e) Licencjobiorca nie uiścił Opłat licencyjnych lub Usług Wsparcia w terminie. Ponadto Licencjodawca nie jest zobowiązany do świadczenia Usług Wsparcia dla kodu oprogramowania napisanego przez samego klienta na podstawie Produktu. mi. Licencjodawca zastrzega sobie prawo do zaprzestania świadczenia Usług Wsparcia, jeżeli Licencjodawca, według własnego uznania, ustali, że dalsze wsparcie dla dowolnego Produktu nie jest już ekonomicznie wykonalne. Licencjodawca przekaże Licencjobiorcy co najmniej trzy (3) miesiące wcześniej pisemne powiadomienie o zaprzestaniu świadczenia Usług Wsparcia i zwróci wszelkie nieuregulowane opłaty za Usługi pomocy technicznej, które Licencjobiorca mógł zapłacić z góry w związku z Produktem objętym. Licencjodawca nie ma obowiązku obsługi ani utrzymywania żadnej wersji Produktu lub bazowych platform stron trzecich (w tym między innymi oprogramowania, JVM, systemu operacyjnego lub sprzętu), dla których Produkt jest obsługiwany, z wyjątkiem (i) aktualnej wersji tej wersji. Produkt i podstawowa platforma stron trzecich oraz (ii) dwie bezpośrednio poprzedzające wersje Produktu i systemu operacyjnego przez okres sześciu (6) miesięcy po jego pierwszym zastąpieniu. Licencjodawca zastrzega sobie prawo do wstrzymania świadczenia Usług Wsparcia, jeśli Licencjobiorca nie zapłaci żadnej kwoty należnej Licencjodawcy na podstawie Umowy w ciągu trzydziestu (30) dni od momentu, gdy kwota ta stanie się wymagalna. 6. GWARANCJA a. Licencjodawca gwarantuje, że Oprogramowanie będzie mogło działać we wszystkich istotnych aspektach zgodnie ze specyfikacjami funkcjonalnymi określonymi w odpowiedniej dokumentacji przez okres 90 dni od daty zainstalowania oprogramowania. W przypadku naruszenia takiej gwarancji, Licencjodawca, według własnego uznania, naprawi Oprogramowanie lub wymieni takie Oprogramowanie bezpłatnie. Powyższe są twoje jedyne i wyłączne środki zaradcze i wyłączną odpowiedzialność Licensor8217 za naruszenie tych gwarancji. Powyższe gwarancje są udzielane tylko na rzecz użytkownika. Gwarancje będą miały zastosowanie tylko wtedy, gdy (a) Oprogramowanie zostało prawidłowo zainstalowane i używane przez cały czas i zgodnie z instrukcjami użytkowania (c) najnowsze aktualizacje zostały zastosowane do oprogramowania i (c) bez modyfikacji, modyfikacji lub dodania zostały dokonane na Oprogramowanie przez osoby inne niż Licencjodawca lub upoważniony przedstawiciel Licensor8217. 7. WYŁĄCZENIE ODPOWIEDZIALNOŚCI Z WYJĄTKIEM MOŻLIWOŚCI ZAPEWNIENIA PRZEZ CZĘŚĆ 6 (a) LICENCJOBIORCA WYRAŹNIE WYŁĄCZA WSZELKIE GWARANCJE, WYRAŹNE LUB DOROZUMIANE, W TYM DOROZUMIANE GWARANCJE WARTOŚCI HANDLOWEJ, PRZYDATNOŚCI DO OKREŚLONEGO CELU I NIENARUSZANIA PRAW, ORAZ WSZYSTKIE GWARANCJE WYNIKAJĄCE Z PRZEPROWADZENIA PRZEPISÓW LUB UŻYWANIE HANDLU. ŻADNE PORADY ANI INFORMACJE, USTNE LUB PISEMNE, UZYSKANE OD LICENCJODAWCY LUB GDZIE INNEGO NIE BĘDĄ STANOWIĆ GWARANCJI, KTÓRA NIE ZOSTAŁA WYRAŹNIE OKREŚLONA W NINIEJSZEJ UMOWIE. Licencjodawca nie gwarantuje, że Oprogramowanie będzie spełniało twoje wymagania lub działało w określonych warunkach użytkowania. Licencjodawca nie gwarantuje, że działanie Oprogramowania będzie bezpieczne, wolne od błędów lub wolne od zakłóceń. MUSISZ OKREŚLIĆ, ŻE PRODUKT OPROGRAMOWANIA WYSTARCZA SPEŁNIA SWOJE WYMAGANIA W ZAKRESIE BEZPIECZEŃSTWA I BEZPIECZEŃSTWA. WYŁĄCZAJĄ PAŃSTWO WYŁĄCZNĄ ODPOWIEDZIALNOŚĆ I WSZELKĄ ODPOWIEDZIALNOŚĆ ZA JAKĄKOLWIEK STRATY PONIESIONE Z POWODU AWARII PRODUKTU OPROGRAMOWANIA DO SPEŁNIENIA WYMAGAŃ. LICENCJODAWCA NIE BĘDZIE, W ŻADNYCH OKOLICZNOŚCIACH, ODPOWIEDZIALNY ANI ODPOWIEDZIALNY ZA UTRATĘ DANYCH NA KOMPUTERZE LUB URZĄDZENIA DO PRZECHOWYWANIA INFORMACJI. 8. OGRANICZENIE ODPOWIEDZIALNOŚCI CAŁKOWITA ODPOWIEDZIALNOŚĆ LICENCJODORCY8217S WOBEC UŻYTKOWNIKA OD WSZYSTKICH PRZYCZYN DZIAŁANIA ORAZ NA MOCY WSZYSTKICH TEORII ODPOWIEDZIALNOŚCI ZOSTANIE OGRANICZONA I NIE PRZEKROCZY LICENCJI OPŁATY LICENCYJNEJ ZAPŁACONEJ PRZEZ UŻYTKOWNIKA ZA LICENCJODAWCĘ ZA OPROGRAMOWANIE. W ŻADNYM PRZYPADKU LICENCJOBIORCA NIE PONOSI ODPOWIEDZIALNOŚCI WOBEC UŻYTKOWNIKA ZA JAKIEKOLWIEK SZCZEGÓLNE, PRZYPADKOWE, PRZYKŁADOWE, KARNE LUB WTÓRNE SZKODY (W TYM UTRATĘ UŻYTKOWANIA, DANYCH, FIRMY LUB ZYSKÓW) ANI ZA KOSZT POSTĘPOWANIA PRODUKTÓW SUBSTYTUCYJNYCH WYNIKAJĄCYCH LUB ZWIĄZANYCH Z NINIEJSZĄ UMOWĄ UMOWA LUB WYKORZYSTANIE LUB WYDAJNOŚĆ OPROGRAMOWANIA, CZY TAKIEGO ODPOWIEDZIALNOŚCI WYNIKA Z JAKICHKOLWIEK ODPOWIEDZIALNOŚCI ZWIĄZANEJ Z UMOWĄ, GWARANCJĄ, TERMINEM (WŁĄCZNIE ZE ZANIEDBANIEM), ODPOWIEDZIALNOŚCIĄ STRONY LUB W INNY SPOSÓB I CZY LICENCJODAWCA ZOSTAŁ POINFORMOWANY O MOŻLIWOŚCI TAKIEJ STRAT LUB USZKODZIĆ. POWYŻSZE OGRANICZENIA BĘDĄ PRZEWIDZIANE I ZASTOSOWANE NAWET JEŚLI JAKIEKOLWIEK OGRANICZONE ŚRODKI ZARADCZE OKREŚLONE W NINIEJSZEJ UMOWIE ZOSTAŁY ZNANE, ABY NIE ZOSTAŁY NIEUDANE Z JEGO ZASADNICZEGO CELU. W ZAKRESIE, W JAKIM STOSOWNA JURYSDYKCJA OGRANICZA LICENCJOBIORCĘ UMOŻLIWIAJĄCE WYŁĄCZENIE WSZELKICH DOROZUMIANYCH GWARANCJI, NINIEJSZE WYŁĄCZENIE ODPOWIEDZIALNOŚCI MOŻE BYĆ SKUTECZNE W MAKSYMALNYM ZAKRESIE DOZWOLONYM. 9. POSTANOWIENIA OGÓLNE Jeśli jakiekolwiek postanowienie niniejszej Umowy zostanie uznane za nieważne lub niewykonalne, pozostała część niniejszej Umowy pozostanie w mocy. W zakresie, w jakim żadne wyraźne lub domniemane ograniczenia nie są dozwolone przez obowiązujące przepisy prawa, te wyraźne lub dorozumiane ograniczenia pozostają w mocy i działają w maksymalnym zakresie dozwolonym przez takie obowiązujące przepisy. Niniejsza Umowa stanowi kompletne i wyłączne porozumienie między stronami w odniesieniu do przedmiotu niniejszej Umowy, zastępując wszelkie wcześniejsze umowy, komunikaty i porozumienia (zarówno pisemne, jak i ustne) dotyczące tego przedmiotu niniejszej umowy. Strony niniejszej Umowy są niezależnymi kontrahentami i nie mają uprawnień do zaciągania zobowiązań lub zaciągania zobowiązań w drugim imieniu. Żadne z których żadna ze stron nie może wykonywać ani nie egzekwować swoich praw wynikających z niniejszej Umowy, będzie działało jako zrzeczenie się tych praw. Wszelkie warunki zawarte w zamówieniu lub innym dokumencie zamówienia, które są niezgodne z Warunkami i postanowieniami niniejszej Umowy, zostaną odrzucone przez Licencjodawcę i zostaną uznane za nieważne i bezskuteczne. Niniejsza Umowa będzie interpretowana i interpretowana zgodnie z prawem Szwajcarii, bez względu na normy kolizyjne. Strony niniejszym wyrażają zgodę na wyłączną jurysdykcję i właściwość sądów mających siedzibę w Zurychu w Szwajcarii w celu rozstrzygnięcia wszelkich sporów wynikających lub związanych z niniejszą Umową. 10. DEFINICJE 8220Evaluation Use 8221 oznacza korzystanie z Oprogramowania wyłącznie w celach oceny i prób w przypadku nowych aplikacji przeznaczonych do użycia produkcyjnego. 8220 Korzystanie z Produktu 8221 oznacza używanie Oprogramowania wyłącznie do wewnętrznych celów biznesowych. Wykorzystanie Produktu nie obejmuje prawa do powielania Oprogramowania w celu sublicencjonowania, odsprzedaży lub dystrybucji, w tym, bez ograniczeń, działania w czasie udostępniania lub dystrybucji Oprogramowania w ramach umowy ASP, VAR, OEM, dystrybutora lub sprzedawcy. 8220Software8221 oznacza oprogramowanie Licensor8217s i wszystkie jego składniki, dokumentację i przykłady dołączone przez Licencjodawcę. 8220Error8221 oznacza: (a) Niepowodzenie Produktu w zakresie zgodności z specyfikacjami określonymi w dokumentacji, powodujące niemożność użycia lub ograniczenie w korzystaniu z Produktu, lub (b) problem wymagający nowych procedur, wyjaśnienia , dodatkowe informacje i prośby o ulepszenia produktu. 8220 Konserwacja wydanie 8221 oznacza Aktualizacje i Aktualizacje Produktu, które są udostępniane licencjobiorcom zgodnie ze standardowymi Usługami Wsparcia określonymi w sekcji 5. 8220Update8221 oznacza modyfikację lub dodanie oprogramowania, które po ich utworzeniu lub dodaniu naprawia Błąd lub procedura lub rutyna, które, gdy są przestrzegane podczas normalnego działania Produktu, eliminują praktyczny niekorzystny wpływ błędu na Licencjobiorcę. 8220Upgrade8221 oznacza zmianę Produktu udostępnioną przez Licencjodawcę ogólnie klientom końcowym w Okresie świadczenia usług wsparcia, w celu dodania nowych i różnych funkcji lub w celu zwiększenia wydajności Produktu. Aktualizacja nie obejmuje wydania nowego produktu lub dodanych funkcji, dla których może istnieć osobna opłata. Jak zidentyfikować algorytmiczne strategie handlowe W tym artykule chcę przedstawić metody, dzięki którym sam identyfikuję zyskowne strategie handlu algorytmicznego. Naszym celem jest dziś szczegółowe zrozumienie, jak znaleźć, ocenić i wybrać takie systemy. Objaśniam, w jaki sposób identyfikacja strategii dotyczy zarówno osobistych preferencji, jak i skuteczności strategii, określania rodzaju i ilości historycznych danych do testowania, jak beznamiętnie oceniać strategię handlową i wreszcie, jak przejść do etapu analizy historycznej i realizacji strategii. . Określanie własnych preferencji osobistych dla handlu Aby odnieść sukces jako inwestor - dyskretnie lub algorytmicznie - należy zadać sobie uczciwe pytania. Trading daje ci możliwość utraty pieniędzy w alarmującym tempie, więc musisz znać siebie tak, jak to konieczne, aby zrozumieć wybraną strategię. Powiedziałbym, że najważniejszym czynnikiem w handlu jest świadomość własnej osobowości. Handel, a zwłaszcza handel algorytmiczny, wymaga znacznej dyscypliny, cierpliwości i emocjonalnego dystansu. Ponieważ pozwalasz, aby algorytm wykonywał transakcję za Ciebie, konieczne jest, aby rozwiązać, aby nie zakłócać strategii podczas jej wykonywania. Może to być niezwykle trudne, szczególnie w okresach przedłużonej wypłaty. Jednak wiele strategii, które okazały się bardzo opłacalne w teście historycznej, może zostać zrujnowane przez zwykłą interferencję. Zrozum, że jeśli chcesz wejść w świat handlu algorytmicznego, zostaniesz poddany emocjonalnym testom i aby odnieść sukces, musisz przezwyciężyć te trudności. Następnym zagadnieniem jest czas. Czy masz pracę w pełnym wymiarze czasu Czy pracujesz w niepełnym wymiarze godzin Czy pracujesz w domu lub codziennie jeździsz codziennie do przodu Te pytania pomogą określić częstotliwość strategii, której powinieneś szukać. Dla osób zatrudnionych w pełnym wymiarze godzin strategia kontraktów terminowych typu intraday może nie być odpowiednia (przynajmniej do czasu pełnej automatyzacji). Twoje ograniczenia czasowe będą również dyktować metodologię strategii. Jeśli twoja strategia jest często przedmiotem handlu i opiera się na drogich kanałach informacyjnych (takich jak terminal Bloomberg), będziesz musiał realistycznie oceniać swoją zdolność do skutecznego prowadzenia tego w biurze Dla tych z dużą ilością czasu lub umiejętności Aby zautomatyzować swoją strategię, możesz przyjrzeć się bardziej technicznym strategiom transakcji wysokiej częstotliwości (HFT). Uważam, że konieczne jest prowadzenie ciągłych badań w zakresie strategii handlowych w celu utrzymania stale dochodowego portfela. Niewiele strategii pozostaje na zawsze w radarach. W związku z tym znaczna część czasu przeznaczonego na handel będzie polegać na prowadzeniu bieżących badań. Zadaj sobie pytanie, czy jesteś gotowy to zrobić, ponieważ może to być różnica między wysoką rentownością lub powolnym spadkiem strat. Musisz także wziąć pod uwagę swój kapitał obrotowy. Ogólnie przyjęta idealna minimalna kwota dla strategii ilościowej wynosi 50 000 USD (około 35 000 dla nas w Wielkiej Brytanii). Gdybym zaczynał od nowa, zaczynałbym od większej kwoty, prawdopodobnie bliższej 100 000 USD (około 70 000). Wynika to z faktu, że koszty transakcyjne mogą być niezwykle kosztowne w przypadku strategii średnio - i wysokoczęstotliwościowych i konieczne jest posiadanie wystarczającego kapitału, aby je zaabsorbować w momencie wypłaty. Jeśli rozważasz rozpoczęcie od mniej niż 10 000 USD, będziesz musiał ograniczyć się do strategii niskiej częstotliwości, handlując jednym lub dwoma aktywami, ponieważ koszty transakcji szybko zjedzą twoje zwroty. Interactive Brokers, który jest jednym z najbardziej przyjaznych brokerów dla osób posiadających umiejętności programistyczne, ze względu na swoje API, ma konto detaliczne minimum 10 000 USD. Umiejętność programowania jest ważnym czynnikiem w tworzeniu zautomatyzowanej strategii handlu algorytmicznego. Znajomość w języku programowania, takim jak C, Java, C, Python lub R, umożliwi Ci samodzielne tworzenie kompleksowej pamięci masowej, silnika analizy historycznej i systemu wykonawczego. Ma to wiele zalet, z których najważniejszą jest umiejętność pełnego zrozumienia wszystkich aspektów infrastruktury handlowej. Pozwala również na zbadanie strategii wyższych częstotliwości, ponieważ będziesz w pełni kontrolować swój stos technologii. Oznacza to, że możesz testować własne oprogramowanie i eliminować błędy, ale oznacza to również więcej czasu na kodowanie infrastruktury, a mniej na wdrażanie strategii, przynajmniej we wcześniejszej części swojej kariery w handlu algo. Może się okazać, że wygodnie inwestujesz w Excel lub MATLAB i możesz zlecić rozwój innych komponentów. Nie polecałbym tego jednak, szczególnie tym, którzy handlują z wysoką częstotliwością. Musisz zadać sobie pytanie, co masz nadzieję osiągnąć dzięki algorytmicznej wymianie. Czy jesteś zainteresowany regularnymi dochodami, dzięki którym masz nadzieję na czerpanie zysków z rachunku handlowego Czy jesteś zainteresowany długoterminowym zyskiem kapitałowym i możesz sobie pozwolić na handel bez konieczności wypłaty środków Zależność od dochodów będzie dyktować częstotliwość twojej strategii . Więcej regularnych wypłat dochodu będzie wymagać strategii handlu o wyższej częstotliwości z mniejszą zmiennością (tj. Wyższy wskaźnik Sharpe'a). Długoterminowi inwestorzy mogą sobie pozwolić na bardziej stabilną częstotliwość transakcji. Wreszcie, nie dajcie się zwieść idei stania się niezwykle bogatym w krótkim czasie Handel Algo NIE jest szybkim i szybkim systemem - jeśli cokolwiek, może to stać się kiepsko-szybkim programem. Potrzeba dużej dyscypliny, badań, staranności i cierpliwości, aby odnieść sukces w handlu algorytmicznym. Może to trwać miesiące, jeśli nie lata, aby generować stałą rentowność. Pozyskiwanie algorytmicznych pomysłów na handel Mimo powszechnego przekonania, w rzeczywistości jest całkiem proste zlokalizowanie dochodowych strategii handlowych w domenie publicznej. Nigdy nie było łatwiej dostępnych pomysłów na handel niż obecnie. Akademickie czasopisma finansowe, serwery typu pre-print, blogi handlowe, fora handlowe, cotygodniowe czasopisma handlowe i teksty specjalistyczne dostarczają tysięcy strategii handlowych, na których można oprzeć swoje pomysły. Naszym celem, jako badaczy zajmujących się badaniem ilościowym, jest ustalenie strategii, która zapewni nam strumień bieżących pomysłów na handel. Idealnie chcemy stworzyć metodyczne podejście do pozyskiwania, oceny i wdrażania strategii, które napotykamy. Celem gazociągu jest wygenerowanie spójnej ilości nowych pomysłów i stworzenie ram dla odrzucenia większości z tych pomysłów przy minimalnym uwzględnieniu emocjonalnym. Musimy być bardzo ostrożni, aby nie pozwolić, aby poznawcze odchylenia wpłynęły na naszą metodologię podejmowania decyzji. Może to być tak proste, jak preferowanie jednej klasy aktywów nad inną (złoto i inne metale szlachetne przychodzą na myśl), ponieważ są postrzegane jako bardziej egzotyczne. Naszym celem powinno być zawsze znalezienie konsekwentnie dochodowych strategii z pozytywnym oczekiwaniem. Wybór klasy aktywów powinien opierać się na innych przesłankach, takich jak ograniczenia kapitału obrotowego, opłaty maklerskie i możliwości dźwigni. Jeśli nie jesteś całkowicie zaznajomiony z koncepcją strategii handlowej, to pierwsze miejsce, na które warto zwrócić uwagę, to sprawdzone podręczniki. Teksty klasyczne dostarczają szerokiej gamy prostszych, prostszych pomysłów, dzięki którym można zapoznać się z obrotem ilościowym. Oto wybór, który polecam tym, którzy są nowi w handlu ilościowym, które stopniowo stają się coraz bardziej wyrafinowane podczas pracy nad listą: Aby uzyskać dłuższą listę ilościowych książek handlowych, odwiedź listę czytania QuantStart. Kolejnym miejscem, w którym można znaleźć bardziej wyrafinowane strategie, są fora handlowe i blogi handlowe. Jednak uwaga: wiele blogów handlowych opiera się na koncepcji analizy technicznej. Analiza techniczna obejmuje wykorzystanie podstawowych wskaźników i psychologii behawioralnej w celu określenia trendów lub odwrócenia wzorców w cenach aktywów. Pomimo ogromnej popularności w ogólnej przestrzeni handlowej, analiza techniczna jest uważana za nieco nieefektywną w finansowaniu ilościowym. Niektórzy sugerują, że nie jest to lepsze niż czytanie horoskopu lub studiowanie liści herbaty pod względem siły predykcyjnej. W rzeczywistości istnieją osoby odnoszące sukcesy, które korzystają z analizy technicznej. Jednak jako kwanty z bardziej wyrafinowanym zestawem narzędzi matematycznych i statystycznych, którymi dysponujemy, możemy łatwo ocenić skuteczność takich strategii opartych na TA i podejmować decyzje oparte na danych, zamiast opierać się na emocjonalnych rozważaniach lub uprzedzeniach. Oto lista dobrze przestrzeganych blogów i forów poświęconych algorytmicznym transakcjom: kiedy masz już doświadczenie w ocenie prostszych strategii, czas spojrzeć na bardziej wyrafinowane oferty akademickie. Niektórych czasopism akademickich będzie trudno uzyskać dostęp, bez wysokich subskrypcji lub jednorazowych kosztów. Jeśli jesteś członkiem lub absolwentem uniwersytetu, powinieneś być w stanie uzyskać dostęp do niektórych z tych czasopism finansowych. W przeciwnym razie możesz przejrzeć serwery wydruku wstępnego. które są internetowymi repozytoriami późnych wersji roboczych artykułów naukowych, które są poddawane wzajemnej ocenie. Ponieważ interesują nas tylko strategie, które możemy z powodzeniem replikować, analizować historie i uzyskiwać rentowność, ocena wzajemna ma dla nas mniejsze znaczenie. Główną wadą strategii akademickich jest to, że często są albo nieaktualne, wymagają mało znanych i kosztownych danych historycznych, handlują klasami aktywów niepłynnych, albo nie uwzględniają opłat, poślizgów czy spreadów. Nie można również wyjaśnić, czy strategia handlowa ma być realizowana przy zleceniach rynkowych, zleceniach z limitem, czy też zawiera stop loss itd. Dlatego absolutnie niezbędna jest samodzielna replikacja strategii, weryfikacja historyczna i realistyczna transakcja koszty, które obejmują tyle aspektów klas aktywów, którymi chcesz handlować. Oto lista bardziej popularnych serwerów druku i czasopism finansowych, z których możesz czerpać pomysły: Co z tworzeniem własnych strategii ilościowych Na ogół wymaga to ( ale nie ogranicza się do) wiedzy specjalistycznej w co najmniej jednej z następujących kategorii: Mikrostruktura rynku - w szczególności w przypadku strategii o wyższych częstotliwościach można wykorzystać mikrostrukturę rynku. tj. zrozumienie dynamiki portfela zamówień w celu wygenerowania rentowności. Różne rynki będą podlegać różnym ograniczeniom technologicznym, regulacjom, uczestnikom rynku i ograniczeniom, które są otwarte na wykorzystanie poprzez konkretne strategie. Jest to bardzo wyrafinowany obszar, a sprzedawcy detaliczni będą mieli trudności z konkurowaniem w tej dziedzinie, zwłaszcza że konkurencja obejmuje duże, dobrze skapitalizowane ilościowe fundusze hedgingowe o dużych możliwościach technologicznych. Struktura funduszu - Połączone fundusze inwestycyjne, takie jak fundusze emerytalne, prywatne partnerstwa inwestycyjne (fundusze hedgingowe), doradcy handlowi towarami i fundusze inwestycyjne są ograniczane zarówno przez rygorystyczne regulacje, jak i ich duże rezerwy kapitałowe. W ten sposób pewne spójne zachowania można wykorzystać dla tych, którzy są bardziej zwinni. Na przykład duże fundusze podlegają ograniczeniom pojemności wynikającym z ich wielkości. Jeśli więc będą musieli szybko wyładować (sprzedać) pewną ilość papierów wartościowych, będą musieli je rozłożyć, aby uniknąć przesunięcia rynku. Wyrafinowane algorytmy mogą wykorzystać tę i inne cechy charakterystyczne w ogólnym procesie zwanym arbitrażem struktury funduszy. Uczenie maszynowe Sztuczna inteligencja - algorytmy uczenia maszynowego stały się bardziej powszechne w ostatnich latach na rynkach finansowych. Klasyfikatory (takie jak Naive-Bayes i in.) Nieliniowe funkcje matujące (sieci neuronowe) i procedury optymalizacyjne (algorytmy genetyczne) zostały wykorzystane do przewidywania ścieżek aktywów lub optymalizacji strategii handlowych. Jeśli masz doświadczenie w tym obszarze, możesz mieć pewien wgląd w to, jak poszczególne algorytmy mogą być stosowane na niektórych rynkach. Oczywiście istnieje wiele innych obszarów do zbadania przez kwanty. Przedyskutuj, jak szczegółowo wymyślić niestandardowe strategie w kolejnym artykule. Kontynuując monitorowanie tych źródeł tygodniowo lub nawet codziennie, przygotowujesz się do otrzymania spójnej listy strategii z różnych źródeł. Następnym krokiem jest ustalenie, jak odrzucić duży podzbiór tych strategii, aby zminimalizować marnowanie czasu i analizę historyczną zasobów na strategiach, które mogą być nieopłacalne. Ocena strategii handlowych Pierwszym i prawdopodobnie najbardziej oczywistym zagadnieniem jest to, czy faktycznie rozumiesz strategię. Czy byłbyś w stanie wyjaśnić tę strategię zwięźle, czy też wymaga ona szeregu zastrzeżeń i niekończących się list parametrów? Ponadto, czy strategia ma dobrą, solidną podstawę w rzeczywistości? Na przykład, czy możesz wskazać pewne behawioralne przesłanki lub ograniczenia struktury funduszy, które 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