Algo handelsstrategier forex

Grunderna i Forex Algorithmic Trading Nästan trettio år sedan präglades valutamarknaden (Forex) av handelar som genomfördes via telefon, institutionella investerare. opak prisinformation, en tydlig skillnad mellan interdealerhandel och återförsäljar-kundhandel och låg marknadskoncentration. Tekniska framsteg har idag förändrat marknaden. Trades sker huvudsakligen via datorer, vilket gör det möjligt för detaljhandlare att komma in på marknaden, realtidströmmarpriser har lett till ökad öppenhet och skillnaden mellan återförsäljare och deras mest sofistikerade kunder har i stor utsträckning försvunnit. En särskilt betydande förändring är introduktionen av algoritmisk handel. som, samtidigt som det gör betydande förbättringar i hur Forex trading fungerar, utgör också ett antal risker. Genom att titta på grunderna för Forexmarknaden och algoritmisk handel kommer vi att identifiera några fördelar som algoritmisk handel har lett till valutahandel samtidigt som man pekar ut några av riskerna. Forex Basics Forex är den virtuella platsen i vilken valutapar handlas i varierande volymer enligt citerade priser, varigenom en basvaluta ges pris i form av en citatvaluta. Drift 24 timmar om dygnet, fem dagar i veckan, anses Forex vara världens största och mest likvida finansiella marknad. Per banken för internationella uppgörelser (BIS) var den dagliga globala genomsnittliga volymen av handel i april 2013 2,0 biljoner. Huvuddelen av denna handel är gjord för amerikanska dollar, euro och japanska yenen och involverar en rad spelare, inklusive privata banker, centralbanker, pensionsfonder. institutionella investerare, stora företag, finansiella företag och enskilda detaljhandeln. Även om spekulativ handel kan vara den främsta motivationen för vissa investerare är den främsta orsaken till valutamarknaden att människor måste handla valutor för att köpa utländska varor och tjänster. Aktiviteten på Forexmarknaden påverkar reala växelkurser och kan därför drabba i stor utsträckning produktionen, sysselsättningen, inflationen och kapitalflödet i en viss nation. Av denna anledning har policymakers, allmänheten och media alla ett intresse för vad som händer på Forex-marknaden. Grunderna för algoritmisk handel En algoritm är i grunden en uppsättning specifika regler utformade för att slutföra en tydligt definierad uppgift. Vid handel med finansiella marknader utförs datorer med användardefinierade algoritmer som kännetecknas av en uppsättning regler som består av parametrar som tid, pris eller kvantitet som strukturerar de affärer som kommer att göras. Det finns fyra grundläggande typer av algoritmisk handel inom finansmarknaderna: statistiska, auto-säkringar, algoritmiska genomförandestrategier och direkt marknadstillträde. Statistisk refererar till en algoritmisk strategi som söker lönsamma handelsmöjligheter utifrån den statistiska analysen av historiska tidsseriedata. Auto-hedging är en strategi som genererar regler för att minska en näringsidkars exponering för risk. Målet med algoritmiska genomförandestrategier är att genomföra ett fördefinierat mål, till exempel minska marknadsimpacten eller genomföra en handel snabbt. Slutligen beskriver direkt marknadsåtkomst de optimala hastigheterna och lägre kostnader som algoritmiska handlare kan komma åt och ansluta till flera handelsplattformar. En av underkategorierna för algoritmisk handel är handel med högfrekventa handelar, vilket kännetecknas av extremt höga frekvenser av exekveringar av handelsorder. Höghastighetshandel kan ge betydande fördelar för handlare genom att ge dem möjlighet att göra affärer inom millisekunder av inkrementella prisförändringar. men det kan också innebära vissa risker. Algoritmisk handel på Forexmarknaden Mycket av tillväxten i algoritmisk handel på Forex-marknader under de senaste åren beror på algoritmer som automatiserar vissa processer och minskar de timmar som behövs för att genomföra valutatransaktioner. Effektiviteten som skapas av automatisering leder till lägre kostnader vid genomförandet av dessa processer. En sådan process är utförandet av handelsorder. Automatiserar handelsprocessen med en algoritm som handlar baserat på förutbestämda kriterier, som exekvering av order under en viss tidsperiod eller till ett visst pris, är betydligt effektivare än manuellt utförande av människor. Banker har också utnyttjat algoritmer som är programmerade för att uppdatera priser på valutapar på elektroniska handelsplattformar. Dessa algoritmer ökar hastigheten vid vilken bankerna kan citera marknadspriserna samtidigt som antalet manuella arbetstider som krävs för att citera priserna minskas. Vissa banker programmerar algoritmer för att minska riskernas exponering. Algoritmerna kan användas för att sälja en viss valuta för att matcha en kundhandel där banken köpte motsvarande belopp för att behålla en konstant mängd av den särskilda valutan. Detta gör det möjligt för banken att behålla en förutbestämd nivå av riskexponering för att hålla den valutan. Dessa processer har gjorts betydligt effektivare genom algoritmer, vilket leder till lägre transaktionskostnader. Ändå är dessa inte de enda faktorer som har drivit tillväxten i Forex-algoritmisk handel. Algoritmer har i allt högre grad använts för spekulativ handel, eftersom kombinationen av högfrekvens och algoritternas förmåga att tolka data och genomföra order har gjort det möjligt för handlare att utnyttja arbitrage möjligheter som uppstår genom små prisavvikelser mellan valutapar. Alla dessa fördelar har lett till ökad användning av algoritmer på Forex marknaden, men vi kan titta på några av de risker som följer med algoritmisk handel. Risker involverade i Algoritmisk Forex Trading Även om algoritmisk handel har gjort många förbättringar, finns det några nackdelar som kan hota stabiliteten och likviditeten på Forex-marknaden. En sådan nackdel gäller obalanser i marknadsmaktens handelsstyrka. Vissa deltagare har möjlighet att förvärva sofistikerad teknik som gör att de kan få information och genomföra order med en mycket snabbare hastighet än andra. Denna obalans mellan haves och ha-nots när det gäller den mest sofistikerade algoritmiska tekniken kan leda till fragmentering inom marknaden som kan leda till likviditetsbrist över tiden. Dessutom, medan det finns grundläggande skillnader mellan aktiemarknaderna och Forexmarknaden, finns det några som fruktar att den högfrekventa handeln som förvärrade börskraschen den 6 maj 2010 på samma sätt kan påverka Forex-marknaden. Eftersom algoritmer programmeras för specifika marknadsscenarier kan de inte reagera tillräckligt snabbt om marknaden skulle förändras drastiskt. För att undvika detta scenario kan marknaderna behöva övervakas och algoritmisk handel upphävs under marknadsturbulens. I sådana extrema scenarier kan emellertid en samtidig avbrytande av algoritmisk handel av många marknadsaktörer resultera i hög volatilitet och en drastisk minskning av marknadslikviditeten. Bottom Line Även om algoritmisk handel har kunnat öka effektiviteten, vilket minskar kostnaderna för valutahandeln, har det också medfört vissa risker. För att valutorna ska fungera ordentligt måste de vara något stabila butiker av värde och vara mycket flytande. Det är således viktigt att Forex-marknaden förblir flytande med låg volatilitet. Som med alla delar av livet introducerar ny teknik många fördelar, men det kommer också med nya risker. Utmaningen för framtiden för algoritmisk Forex trading kommer att vara hur man initierar förändringar som maximerar fördelarna samtidigt som riskerna minskas. AlgoTrader låter handelsföretag automatisera komplexa, kvantitativa handelsstrategier i forex, optioner, terminer, aktier, ETF och råvaremarknader. Till skillnad från andra algoritmiska handelsplattformar har den en robust, öppen källarkitektur som möjliggör anpassning för kundspecifika behov. AlgoTrader är den sofistikerade investeringsbanken, hedgefonder och proprietära handlare har väntat på. Automatiserad Varje kvantitativ handelsstrategi kan vara helt automatiserad. Snabba Höga volymer av marknadsdata bearbetas automatiskt, analyseras och ageras vid ultrahög hastighet. Anpassningsbar Open-source arkitektur kan anpassas för användarspecifika krav. Kostnadseffektiv Helt automatiserad handel och inbyggda funktioner minskar kostnaden. Pålitlig Byggd på den mest robusta arkitekturen och toppmodern teknik. Fullt stödd Omfattande vägledning tillgänglig för installation och anpassning. På plats och fjärrträning och rådgivning finns. AlgoTrader Hur det fungerar En regelbaserad handelsstrategi kan vara helt automatiserad: Elektroniska marknadsdata kommer fram. Data vidarebefordras till handelsstrategier som körs inom AlgoTrader. Handelsstrategier analyserar, filtrerar och bearbetar marknadsdata och skapar handelssignaler. Baserat på handelssignaler exekveras åtgärder (t ex att placera en order eller stänga en position). Beställningar skickas till respektive marknad. På plats och fjärrsamråd och utbildning: Automatisering och migrering av befintliga strategier Förbättring och optimering av befintliga strategier Prototypning och backtesting av nya strategier Utveckling av anpassad funktionalitet Omfattande dokumentation och användarguider AlgoTrader 3.1 integrerar InfluxDB 20-20-2017 AlgoTrader integrerar InfluxDB för lagring av levande och historisk marknad data. Med InfluxDB kan miljarder ticks lagras och användas för backtestning. Introduktion till AlgoTrader 3.0 8211 Den kraftfullaste AlgoTrader Yet Apr-07-2016 AlgoTrader 3.0 har släppts. Den här utgåvan omfattar den nya HTML5 Frontend-utrustningen, ett klickutförande med Docker, tre nya exekveringsalgoritmer och en Excel-baserad backtestrapport. Introduktion till AlgoTrader One-Click Installation av Docker Mar-15-2016 AlgoTrader 3.0 introducerar enklicks handelsstrategisystem som drivs av Docker Clientrsquos Testimonials Vontobel uppskattar AlgoTraders öppna och utökbara arkitektur, liksom användningen av vanliga standardkällor för öppen källkod, som Esper och Spring. Benjamin Huber, chef för Algo Trading 038 Smart Order Routing, Bank Vontobel AG, Zrich Vi är mycket imponerade av AlgoTrader8217s förmåga när det gäller strategisk utveckling och teknisk flexibilitet. AlgoTrader är nyckeltekniken som tillåter oss att handla parallellt med flera VIX Future - och Options-baserade strategier. Raimond Schuster, styrelseledamot, ISP Securities AG, licensvillkor för Zrich AlgoTrader Villkoren för detta slutanvändarlicensavtal (8220AGREEMENT8221) STYRAR DIN ANVÄNDNING AV PROGRAMVARAN, OM DU OCH LICENSÖREN HAR UTFÖRT EN SÄRSKILD SKRIVLIG LICENSAVTAL ANVÄNDNING AV PROGRAMVARAN. Licensgivaren är villig att licensiera Programvaran till dig endast under förutsättning att du accepterar alla villkoren i denna Avtal. Genom att signera detta avtal eller genom att ladda ner, installera eller använda programvaran, har du angett att du förstår denna överenskommelse och accepterar alla dess villkor. Om du inte accepterar alla villkoren i detta avtal, är Licensgivaren ovillig att licensiera Programvaran till dig, och du får inte ladda ner, installera eller använda Programvaran. 1. LICENSAVTAL a. Utvärdering Användning och utveckling Använd licens. Med förbehåll för att du överensstämmer med villkoren i detta avtal, ger Licensgivaren dig en personlig, icke-exklusiv, icke-överförbar licens, utan rätt att underlicensiera, för avtalets löptid, att internt använda Programvaran enbart för Utvärdering Användning och utveckling Använd. Tredjeparts programvaruprodukter eller moduler som tillhandahålls av Licensgivaren, om några, får användas enbart med Programvaran och kan vara föremål för din godkännande av villkoren som tillhandahålls av sådana tredje parter. När licensen avslutas måste du sluta använda programvaran och avinstallera alla instanser. Alla rättigheter som inte specifikt tilldelats dig här behålls av Licensgivaren. Utvecklaren ska inte göra någon kommersiell användning av Programvaran eller något avledande arbete därav (inklusive för Developer8217s egna interna affärsändamål). Kopiering och omfördelning, i någon form, av programvaran eller utvecklarprogrammet till dina direkta eller indirekta kunder är förbjuden. b. Produktionslicens. Med förbehåll för att du överensstämmer med villkoren i detta avtal inklusive betalning av den tillämpliga licensavgiften, ger Licensgivaren dig en icke-exklusiv och icke-överförbar licens, utan rätt att underlicensiera, för avtalets löptid, till : (a) Använd och reproducera Programvaran enbart för egna interna affärsändamål (8220Produktion Använd8221) och (b) Skapa ett rimligt antal kopior av Programvaran enbart för säkerhetskopiering. Sådan licens är begränsad till det specifika antalet processorer (om licensieras av CPU) eller instanser av Java Virtual Machines (om licenser med virtuell maskin) som du har betalat licensavgift för. Användning av programvaran på ett större antal processorer eller instanser av Java Virtual Machines kräver betalning av ytterligare licensavgift. Tredjeparts programvaruprodukter eller moduler som tillhandahålls av Licensgivaren, om några, kan endast användas med Programvaran. c. Inga andra rättigheter. Dina rättigheter i och utnyttjande av programvaran är begränsade till de som uttryckligen beviljas i detta avsnitt 1. Du gör ingen annan användning av Programvaran. Med undantag för vad som uttryckligen licensieras i detta avsnitt ger Licensgivaren dig inga andra rättigheter eller licenser, implicit, estoppel eller på annat sätt. ALLA RÄTTIGHETER SOM INTE UTTRYCKLIGT TILLGÄNDS HÄR RESERVERAS AV LICENSÖREN ELLER DESS LEVERANTÖRER. 2. BEGRÄNSNINGAR Med undantag för vad som uttryckligen anges i avsnitt 1, kommer du inte att a) ändra, översätta, demontera, skapa derivat av Programvaran eller kopiera Programvaran (b) hyra, låna, överlåta, distribuera eller bevilja några rättigheter i Programvara i någon form till någon person (c) tillhandahålla, avslöja, avslöja eller tillhandahålla eller tillåta användning av Programvaran av någon tredje part (d) publicera några riktmärken eller prestanda tester som körs på Programvaran eller någon del därav eller ( e) ta bort eventuella proprietära meddelanden, etiketter eller märkningar på Programvaran. Du kommer inte att distribuera Programvaran till någon person på fristående basis eller på OEM-basis. 3. ÄGARSKAP Som mellan parterna är Programvaran och kommer att förbli den enda och exklusiva äganderätten till Licensgivaren, inklusive alla immateriella rättigheter däri. en. Om du använder Programvaran enligt licensen enligt avsnitt 1 a, gäller detta avtal under utvärderings - eller utvecklingsperioden. b. Om du använder Programvaran enligt licensen enligt avsnitt 1 b gäller detta avtal antingen (a) för en period om ett år om det köpts som en årlig prenumerationslicens eller (b) alltid om den köpts som en evig licens. En årlig prenumerationslicens kommer att förnyas automatiskt med ett år om det inte avslutas med en månad förhandsmeddelande. Avtalet upphör automatiskt utan föregående meddelande om du bryter mot någon avtals avtalsvillkor. Vid uppsägning måste du omedelbart sluta använda Programvaran och förstöra alla kopior av Programvaran som du äger eller kontrollerar. 5. STÖDSTJÄNSTER Om du har köpt denna licens, inklusive supporttjänster, inkluderar dessa underhållsutgåvor (uppdateringar och uppgraderingar), telefonsupport och e-post eller webbaserat support. en. Licensgivaren kommer att göra kommersiellt rimliga ansträngningar för att tillhandahålla en uppdatering som är utformad för att lösa eller kringgå ett rapporterat fel. Om ett sådant fel har korrigerats i en underhållsutgivare måste licensinnehavaren installera och genomföra den tillämpliga underhållsutgivningen, annars kan uppdateringen tillhandahållas i form av en tillfällig åtgärd, procedur eller rutin som ska användas tills en underhållsutgåva innehåller den permanenta uppdateringen är tillgänglig. b. Licensgivaren ska under licensavtalstiden göra underhållsutgåvor tillgängliga för Licenstagaren om, när Licensgivaren gör sådana underhållsutgivningar allmänt tillgängliga för sina kunder. Om en fråga uppstår om ett produktutbud är en Uppgradering eller en ny produkt eller funktion, kommer Licensor8217s yttrande att råda ut, förutsatt att Licenstagaren behandlar produktutbudet som en ny produkt eller funktion för sina slutanvändarkunder i allmänhet. c. Licensor8217s skyldighet att tillhandahålla supporttjänster är villkorad av följande: (a) Licenstagaren gör rimliga ansträngningar för att rätta till felet efter samråd med licenstagaren. (B) Licenstagaren ger Licensgivaren tillräcklig information och resurser för att rätta till felet antingen på Licensor8217s webbplats eller via fjärråtkomst till Licensee8217s webbplats, samt tillgång till personalen, hårdvaran och eventuell ytterligare programvara som är inblandad i att upptäcka felet. c) Licenstagaren installerar omedelbart alla underhållsutgåvor och (d) Licenstagaren upphandlar, installerar och underhåller all utrustning, kommunikation gränssnitt och annan hårdvara som är nödvändig för att använda produkten. d. Licensgivaren är inte skyldig att tillhandahålla supporttjänster i följande situationer: (a) Produkten har ändrats, ändrats eller skadats (utom om licensinnehavaren direkt övervakar det). Felet orsakas av Licensee8217s försummelse, maskinvarufel eller andra orsaker utöver licensens rimliga kontroll (c) felet orsakas av programvara från tredje part som inte är licensierad via licensgivaren (d) Licenstagaren har inte installerat och genomfört underhållslösningar så att produkten är en version som stöds av Licensgivare eller (e) Licenstagaren har inte betalat licensavgifter eller supporttjänster vid förfallodagen. Dessutom är licensgivaren inte skyldig att tillhandahålla supporttjänster för programkod som skrivits av kunden själv baserat på produkten. e. Licensgivaren förbehåller sig rätten att upphöra med supporttjänsterna om licensgivaren, efter eget gottfinnande, bestämmer att fortsatt stöd för någon produkt inte längre är ekonomiskt genomförbart. Licensgivaren kommer att ge Licenstagaren åtminstone tre (3) månader tidigare skriftligt meddelande om sådant upphörande av Support Services och kommer att återbetala eventuella upplupna Support Services-avgifter Licenstagaren kan ha förbetalt med avseende på den berörda produkten. Licensgivaren har ingen skyldighet att stödja eller behålla någon version av Produkten eller underliggande tredjepartsplattformar (inklusive men inte begränsat till programvara, JVM, operativsystem eller hårdvara) för vilken produkten stöds förutom (i) den nuvarande versionen av Produkt och underliggande tredjepartsplattform, och (ii) de två omedelbart föregående versionerna av Produkt och operativsystem under en period av sex (6) månader efter det att den först ersattes. Licensgivaren förbehåller sig rätten att tillfälligt upphöra med utförandet av Supporttjänsten om Licenstagaren inte betalar något belopp som ska betalas till Licenstagaren enligt Avtalet inom trettio (30) dagar efter det att beloppet förfaller. 6. GARANTI a. Licensgivaren garanterar att Programvaran kommer att kunna utföra i alla väsentliga delar i enlighet med de funktionsspecifikationer som anges i den gällande dokumentationen under en period av 90 dagar efter det datum då du installerade Programvaran. I händelse av brott mot sådan garanti ska Licenstagaren, efter eget val, korrigera Programvaran eller ersätta den här Programvaran kostnadsfritt. Ovanstående är dina enda och exklusiva rättsmedel och Licensor8217s ensam ansvar för brott mot dessa garantier. De garantier som anges ovan är gjorda till och till gagn för dig. Garantierna gäller endast om (a) Programvaran har installerats korrekt och använts hela tiden och i enlighet med bruksanvisningen (c) De senaste uppdateringarna har tillämpats på programvaran och (c) Ingen ändring, ändring eller tillägg har gjorts till Programvaran av andra än Licensgivaren eller Licensgivaren8217s auktoriserade representant. 7. DISCLAIMER Bortsett från vad som kan tillhandahållas enligt avsnitt 6 a, upphäver licenstagaren helt och hållet alla garantier, uttryckligen eller underförstått, inklusive eventuella underförstådda garantier för försäljningsförmåga, lämplighet för ett visst syfte och upphovsrättsligt förbud och eventuella garantier som uppstår utanför handläggningen ELLER ANVÄNDNING AV HANDEL. INGEN RÅD ELLER INFORMATION, VID MUNTLIG ELLER SKRIFTLIG, FRÅN LICENSÖREN ELLER ÖVRIGT SKA SKAPA EN GARANTI SOM INTE UTTRYCKLIGT ANSLUTS I DETTA AVTAL. Licensgivaren ger ingen garanti för att programvaruprodukten uppfyller dina krav eller fungerar under dina specifika användningsvillkor. Licensgivaren ger ingen garanti att driften av programvaruprodukten är säker, felfri eller fri från avbrott. DU MÅSTE BESTÄMMA OM PROGRAMVARUPRODUKTEN KRAFTIGT ÄR DIN KRAV FÖR SÄKERHET OCH UNINTERBARHET. DU BÖRAR ENLIGT ANSVAR OCH ALLA ANSVAR FÖR NÅGOT FÖRSÄLJNING SOM FÖRSÖKAS AV PROGRAMVARUPRODUKTEN FÖR ATT MÖTE DIN KRAV. LICENSÖREN ÄR INTE UNDER NÅGOT OMSTÄNDIGHETER ANSVARIGA ELLER ANSVARIG FÖR DATABLAD PÅ ANVÄNDNINGSANVISNING FÖR EN DATOR eller INFORMATION. 8. BEGRÄNSNING AV ANSVAR LICENSOR8217S TOTALA ANSVAR FÖR DIG FRÅN ÅTGÄRDER FÖR ÅTGÄRDER OCH UNDER ALLA ÅTGÄRDER OM ANSVAR SKA BEGRÄNSAS TILL OCH SKALL INTE ÖVRIGA LICENSAVOSTET SOM DU BETALAR TILL LICENSÖREN FÖR PROGRAMVARAN. LICENSÖREN ÄR INTE HÄNDIGT FÖR DIG FÖR SÄRSKILDA SÄRSKILDA, INCIDENTLIGA, LÄMPLIGA, PUNITIVA ELLER FÖLJANDE SKADOR (INKLUSIVE TILL ANVÄNDNINGSÅTGÄRDER, DATA, FÖRETAG ELLER RESULTAT) ELLER FÖR KOSTNADEN FÖR ATT FÖRSÄLJA SUBSTITUTSPRODUKTER SOM SKALL UTFÖRAS ELLER I FÖRBINDELSE MED DETTA AVTAL ELLER ANVÄNDNING ELLER UTFÖRANDET AV PROGRAMVARAN, OM DENNA ÅTGÄRD FRÅN NÅGON KRAV BASERAT PÅ KONTRAKT, GARANTI, SKADOR (INKLUSIVE NÄRGÅRD), STRICT ANSVAR ELLER ANNAN, OCH VID LICENSÖREN HAR ANSVARS OM MÖJLIGHETEN FÖR DETTA TILLDELNING ELLER SKADA. Ovanstående begränsningar kommer att överväga och tillämpas även om någon begränsad ersättning som anges i det här avtalet är föremål för att ha misslyckats med sitt huvudsakliga syfte. I den utsträckning som den tillämpliga juridiska gränsen begränsar licensen8217s förmåga att upphäva några IMPLICERADE GARANTIER, SKALL DENNA ÅTGÄRDER EFFEKTIVA I DEN GEMENSAMMA ÅTGÄRDEN. 9. ALLMÄNNA Om någon bestämmelse i detta avtal skall anses vara ogiltig eller oförklarlig, ska återstoden av detta avtal förbli i kraft och i kraft. I den utsträckning inga uttryckliga eller underförstådda begränsningar är tillåtna enligt gällande lagar, ska dessa uttryckliga eller underförstådda begränsningar förbli i kraft och verkställa i den utsträckning som tillåts enligt sådana tillämpliga lagar. Detta avtal är det fullständiga och exklusiva avtalet mellan parterna i fråga om ämnet, vilket ersätter och ersätter alla tidigare avtal, meddelanden och överenskommelser (både skriftliga och muntliga) om sådant ämne. Parterna i detta avtal är oberoende entreprenörer och har varken befogenhet att binda den andra eller åta sig åtaganden på andra8217s vägnar. Om någon part inte bryr sig om att utöva eller verkställa någon av sina rättigheter enligt detta avtal kommer det att fungera som ett upphävande av sådana rättigheter. Eventuella villkor i någon inköpsorder eller annat beställningsdokument som är inkonsekvent med eller utöver villkoren i detta avtal avvisas härmed av Licensgivaren och anses vara null och utan effekt. Detta avtal tolkas och tolkas i enlighet med Schweiz lagar, utan hänsyn till principerna om lagkonflikt. Parterna samtycker härmed till den exklusiva jurisdiktion och platsen för domstolar i Zürich, Schweiz för att lösa eventuella tvister som uppstår eller är relaterade till detta avtal. 10. DEFINITIONER 8220Evaluering Använd8221 innebär användning av Programvaran enbart för utvärdering och provning av nya applikationer avsedda för din produktionsanvändning. 8220Produktion Use8221 innebär endast att använda programvaran för internt företagsändamål. Produktionsanvändning omfattar inte rätten att reproducera Programvaran för underlicensiering, återförsäljning eller distribution, inklusive, men inte begränsat, drift vid en tidsdelning eller distribution av Programvaran som en del av en ASP, VAR, OEM, distributör eller återförsäljare. 8220Software8221 betyder programvaran Licensor8217s och alla dess komponenter, dokumentation och exempel som ingår i Licensgivaren. 8220Error8221 innebär antingen (a) att Produkten inte uppfyller specifikationerna i dokumentationen, vilket leder till oförmåga att använda eller begränsar användningen av produkten, andor b) ett problem som kräver nya förfaranden, förtydliganden , ytterligare information och eller förfrågningar om produktförbättringar. 8220Medvetenhet Release8221 innebär Uppgraderingar och uppdateringar till produkten som görs tillgängliga för licensierade enligt de standardtjänster som definieras i avsnitt 5. 8220Update8221 betyder antingen en mjukvaruändring eller tillägg som korrigerar felet eller en procedur eller rutin som, när det observeras i produktens normala drift, eliminerar den praktiska negativa effekten av felet på Licenstagaren. 8220Upgrade8221 innebär en översyn av den produkt som Licensgivaren släpper ut till sina slutanvändarkunder, generellt under Supporttidsperioden, för att lägga till nya och olika funktioner eller för att öka produktens kapacitet. Uppgradering omfattar inte frisläppande av en ny produkt eller extra funktioner för vilka det kan finnas en separat kostnad. Hur identifierar du algoritmiska handelsstrategier I denna artikel vill jag presentera dig för de metoder som jag själv identifierar lönsamma algoritmiska handelsstrategier. Vårt mål idag är att förstå i detalj hur man hittar, utvärderar och väljer sådana system. Jag förklarar hur identifierande strategier handlar lika mycket om personlig preferens som det handlar om strategiprestanda, hur man bestämmer typen och kvantiteten av historiska data för testning, hur man diskutivt utvärderar en handelsstrategi och slutligen hur man går vidare mot backtesting-fasen och genomförandet av strategin . Identifiera dina egna personliga preferenser för handel För att vara en framgångsrik näringsidkare - antingen diskret eller algoritmiskt - är det nödvändigt att fråga dig själv några ärliga frågor. Trading ger dig möjlighet att förlora pengar i en alarmerande takt, så det är nödvändigt att känna dig så mycket som det är nödvändigt att förstå din valda strategi. Jag skulle säga att det viktigaste övervägandet i handel är att vara medveten om din egen personlighet. Handels - och algoritmisk handel i synnerhet kräver en väsentlig grad av disciplin, tålamod och emotionell avreglering. Eftersom du låter en algoritm utföra din handel för dig, är det nödvändigt att bli löst för att inte störa strategin när den utförs. Detta kan vara extremt svårt, särskilt i perioder med förlängd drawdown. Men många strategier som har visat sig vara mycket lönsamma i en backtest kan förstöras av enkla störningar. Förstå att om du vill komma in i algoritmiska handelsvärlden kommer du att bli emotionellt testad och att för att lyckas är det nödvändigt att arbeta genom dessa svårigheter. Nästa övervägning är en tid. Har du ett heltidsjobb Arbetar du deltid Arbetar du hemifrån eller har en lång pendling varje dag Dessa frågor hjälper dig att bestämma frekvensen av strategin som du ska söka. För dig som är heltidsanställd kanske en strategi för intraday futures kanske inte är lämplig (åtminstone tills den är helt automatiserad). Dina tidsbegränsningar kommer också att diktera strategins metodik. Om din strategi ofta handlas och är beroende av dyra nyhetsflöden (t. ex. en Bloomberg terminal) måste du tydligt vara realistisk om din förmåga att framgångsrikt driva det här på kontoret. För dig med mycket tid eller färdigheter För att automatisera din strategi kanske du vill undersöka en mer teknisk högfrekvenshandel (HFT) strategi. Min tro är att det är nödvändigt att genomföra kontinuerlig forskning i dina handelsstrategier för att upprätthålla en konsekvent lönsam portfölj. Få strategier förblir under radaren för alltid. En betydande del av den tid som allokeras till handel kommer därför att ske i pågående forskning. Fråga dig själv om du är beredd att göra det, eftersom det kan vara skillnaden mellan stark lönsamhet eller en långsam nedgång mot förluster. Du måste också överväga ditt handelskapital. Det allmänt accepterade idealbeloppet för en kvantitativ strategi är 50 000 USD (cirka 35 000 för oss i Storbritannien). Om jag började igen skulle jag börja med en större mängd, förmodligen närmare 100 000 USD (cirka 70 000). Detta beror på att transaktionskostnaderna kan vara extremt dyra för mellan - och högfrekventa strategier och det är nödvändigt att ha tillräcklig kapital för att absorbera dem i nedgångstider. Om du funderar på att börja med mindre än 10 000 USD måste du begränsa dig till lågfrekventa strategier, handel med en eller två tillgångar, eftersom transaktionskostnaderna snabbt kommer att äta i din avkastning. Interaktiva Mäklare, som är en av de vänligaste mäklarna till dem med programmeringsförmåga, på grund av API: n, har ett kundkonto på minst 10 000 USD. Programmeringskunskap är en viktig faktor för att skapa en automatiserad algoritmisk handelsstrategi. Att vara kunnig i ett programmeringsspråk som C, Java, C, Python eller R gör att du kan skapa end-to-end datalagring, backtestmotor och exekveringssystem själv. Detta har ett antal fördelar, vars chef är förmågan att vara helt medveten om alla aspekter av handelsinfrastrukturen. Det låter dig också utforska de högre frekvensstrategierna, eftersom du kommer att ha full kontroll över din teknikstack. Medan det här betyder att du kan testa din egen programvara och eliminera buggar, betyder det också mer tid att spendera kodning av infrastruktur och mindre på implementering av strategier, åtminstone i den tidigare delen av din algo trading karriär. Det kan hända att du är bekväm handel i Excel eller MATLAB och kan outsourca utvecklingen av andra komponenter. Jag skulle inte rekommendera det här, särskilt för de som handlar med hög frekvens. Du måste fråga dig själv vad du hoppas uppnå genom algoritmisk handel. Är du intresserad av en regelbunden inkomst, där du hoppas kunna dra in intäkter från ditt handelskonto Eller är du intresserad av en långsiktig realisationsvinst och har råd att handla utan att behöva räkna pengar? Inkomstberoende kommer att diktera frekvensen av din strategi . Mer regelbundna intäkterna kommer att kräva en högre tradingstrategi med mindre volatilitet (dvs ett högre Sharpe-förhållande). Långsiktiga näringsidkare har råd med en mer lugn handelsfrekvens. Slutligen, bli inte lurad av tanken att bli extremt rik på kort tid. Algo trading är inte ett snabbt riksschema - om något kan det bli ett snabbt fattigt system. Det krävs stor disciplin, forskning, noggrannhet och tålamod för att lyckas med algoritmisk handel. Det kan ta månader, om inte år, att skapa konsekvent lönsamhet. Sourcing Algoritmic Trading Ideas Trots gemensamma uppfattningar tvärtom är det faktiskt ganska enkelt att hitta lönsamma handelsstrategier inom det offentliga området. Aldrig har handelsidéer varit mer tillgängliga än de är idag. Academic finance tidskrifter, pre-print servrar, handelsbloggar, handelsforum, veckohandelstidningar och specialtexter ger tusentals handelsstrategier som du kan basera dina idéer på. Vårt mål som kvantitativa handelsforskare är att upprätta en strategipipeline som ger oss en ström av pågående handelsideer. Helst vill vi skapa ett metodiskt tillvägagångssätt för inköp, utvärdering och genomförande av strategier som vi stöter på. Syftet med rörledningen är att skapa en konsekvent mängd nya idéer och att ge oss en ram för att förkasta majoriteten av dessa idéer med det minsta emotionella övervägandet. Vi måste vara mycket noga med att inte låta kognitiva förspänningar påverka vår beslutsfattande metodik. Det kan vara så enkelt att ha en preferens för en tillgångsklass över en annan (guld och andra ädla metaller kommer i åtanke) eftersom de uppfattas som mer exotiska. Vårt mål bör alltid vara att hitta konsekvent lönsamma strategier, med positiv förväntan. Valet av tillgångsklass bör baseras på andra överväganden, såsom handelskapitalbegränsningar, mäklaravgifter och hävstångseffekter. Om du är helt okänd med begreppet handelsstrategi är det första stället att titta på med etablerade läroböcker. Klassiska texter ger ett brett utbud av enklare, mer enkla idéer, för att bekanta sig med kvantitativ handel. Här är ett urval som jag rekommenderar för dem som är ny på kvantitativ handel, som gradvis blir mer sofistikerade när du arbetar genom listan: För en längre lista över kvantitativa handelsböcker, besök QuantStart-läsningslistan. Nästa plats för att hitta mer sofistikerade strategier är med handelsforum och handelsbloggar. Men en försiktighetsåtgärd: Många handelsbloggar bygger på begreppet teknisk analys. Teknisk analys innebär att man använder grundläggande indikatorer och beteendepsykologi för att bestämma trender eller omvänt mönster i tillgångspriser. Trots att den är extremt populär i det totala handelsutrymmet, anses teknisk analys vara något ineffektiv i det kvantitativa finanssamhället. Några har föreslagit att det inte är bättre att läsa ett horoskop eller studera teblad med avseende på dess prediktiva kraft. I verkligheten finns det framgångsrika individer som använder sig av teknisk analys. Men som quants med en mer sofistikerad matematisk och statistisk verktygslåda till vårt förfogande, kan vi enkelt utvärdera effektiviteten av sådana TA-baserade strategier och göra databaserade beslut snarare än basen på känslomässiga överväganden eller förutfattningar. Här är en lista över väl respekterade algoritmiska handelsbloggar och forum: När du har fått lite erfarenhet av att utvärdera enklare strategier är det dags att titta på de mer sofistikerade akademiska erbjudandenen. Vissa akademiska tidskrifter kommer vara svåra att få tillgång till, utan höga abonnemang eller engångskostnader. Om du är medlem eller alumni på ett universitet bör du kunna få tillgång till några av dessa finansiella tidskrifter. Annars kan du titta på förtrycksservrar. vilka är internetförvar av sena utkast till akademiska uppsatser som genomgår peer review. Eftersom vi bara är intresserade av strategier som vi framgångsrikt kan replikera, backtest och få lönsamhet för, är en peer review av mindre betydelse för oss. Den stora nackdelen med akademiska strategier är att de ofta också kan vara omoderna, kräva dolda och dyra historiska data, handla i illikvida tillgångsklasser eller inte medverka i avgifter, glidande eller spridning. Det kan också vara oklart huruvida handelsstrategin ska genomföras med marknadsordningar, begränsningsorder eller om det innehåller stoppförluster etc. Det är därför absolut nödvändigt att replikera strategin själv så mycket du kan, backtest det och lägga till i realistisk transaktion kostnader som inkluderar så många aspekter av tillgångsklasserna som du vill handla in. Här är en lista över de mer populära förtrycksservrarna och de finansiella tidskrifterna som du kan ge idéer från: Vad sägs om att skapa egna kvantitativa strategier. Detta kräver i allmänhet ( men är inte begränsad till) kompetens inom en eller flera av följande kategorier: Marknadsmikrostruktur - För högre frekvensstrategier kan man särskilt utnyttja marknadsmikrostruktur. dvs förståelse av orderbokdynamiken för att generera lönsamhet. Olika marknader kommer att ha olika tekniska begränsningar, regler, marknadsaktörer och begränsningar som alla är öppna för exploatering via specifika strategier. Det här är ett mycket sofistikerat område och detaljhandelsutövare kommer att få svårt att vara konkurrenskraftiga i detta utrymme, särskilt i tävlingen ingår stora, välkapitaliserade kvantitativa hedgefonder med stark teknisk kapacitet. Fondstruktur - Inlånade investeringsfonder, såsom pensionsfonder, privata investeringspartnerskap (hedgefonder), handelsrådgivare och fonder är begränsade både av stor reglering och deras stora kapital reserver. Således kan vissa konsekventa beteenden utnyttjas hos dem som är mer fina. Till exempel är stora medel föremål för kapacitetsbegränsningar på grund av deras storlek. Thus if they need to rapidly offload (sell) a quantity of securities, they will have to stagger it in order to avoid moving the market. Sophisticated algorithms can take advantage of this, and other idiosyncrasies, in a general process known as fund structure arbitrage . Machine learningartificial intelligence - Machine learning algorithms have become more prevalent in recent years in financial markets. Classifiers (such as Naive-Bayes, et al.) non-linear function matchers (neural networks) and optimisation routines (genetic algorithms) have all been used to predict asset paths or optimise trading strategies. If you have a background in this area you may have some insight into how particular algorithms might be applied to certain markets. There are, of course, many other areas for quants to investigate. Well discuss how to come up with custom strategies in detail in a later article. By continuing to monitor these sources on a weekly, or even daily, basis you are setting yourself up to receive a consistent list of strategies from a diverse range of sources. The next step is to determine how to reject a large subset of these strategies in order to minimise wasting your time and backtesting resources on strategies that are likely to be unprofitable. Evaluating Trading Strategies The first, and arguably most obvious consideration is whether you actually understand the strategy . Would you be able to explain the strategy concisely or does it require a string of caveats and endless parameter lists In addition, does the strategy have a good, solid basis in reality For instance, could you point to some behavioural rationale or fund structure constraint that might be causing the pattern(s) you are attempting to exploit Would this constraint hold up to a regime change, such as a dramatic regulatory environment disruption Does the strategy rely on complex statistical or mathematical rules Does it apply to any financial time series or is it specific to the asset class that it is claimed to be profitable on You should constantly be thinking about these factors when evaluating new trading methods, otherwise you may waste a significant amount of time attempting to backtest and optimise unprofitable strategies. Once you have determined that you understand the basic principles of the strategy you need to decide whether it fits with your aforementioned personality profile. This is not as vague a consideration as it sounds Strategies will differ substantially in their performance characteristics. There are certain personality types that can handle more significant periods of drawdown, or are willing to accept greater risk for larger return. Despite the fact that we, as quants, try and eliminate as much cognitive bias as possible and should be able to evaluate a strategy dispassionately, biases will always creep in. Thus we need a consistent, unemotional means through which to assess the performance of strategies. Here is the list of criteria that I judge a potential new strategy by: Methodology - Is the strategy momentum based, mean-reverting, market-neutral, directional Does the strategy rely on sophisticated (or complex) statistical or machine learning techniques that are hard to understand and require a PhD in statistics to grasp Do these techniques introduce a significant quantity of parameters, which might lead to optimisation bias Is the strategy likely to withstand a regime change (i. e. potential new regulation of financial markets) Sharpe Ratio - The Sharpe ratio heuristically characterises the rewardrisk ratio of the strategy. It quantifies how much return you can achieve for the level of volatility endured by the equity curve. Naturally, we need to determine the period and frequency that these returns and volatility (i. e. standard deviation) are measured over. A higher frequency strategy will require greater sampling rate of standard deviation, but a shorter overall time period of measurement, for instance. Leverage - Does the strategy require significant leverage in order to be profitable Does the strategy necessitate the use of leveraged derivatives contracts (futures, options, swaps) in order to make a return These leveraged contracts can have heavy volatility characterises and thus can easily lead to margin calls . Do you have the trading capital and the temperament for such volatility Frequency - The frequency of the strategy is intimately linked to your technology stack (and thus technological expertise), the Sharpe ratio and overall level of transaction costs. All other issues considered, higher frequency strategies require more capital, are more sophisticated and harder to implement. However, assuming your backtesting engine is sophisticated and bug-free, they will often have far higher Sharpe ratios. Volatility - Volatility is related strongly to the risk of the strategy. The Sharpe ratio characterises this. Higher volatility of the underlying asset classes, if unhedged, often leads to higher volatility in the equity curve and thus smaller Sharpe ratios. I am of course assuming that the positive volatility is approximately equal to the negative volatility. Some strategies may have greater downside volatility. You need to be aware of these attributes. WinLoss, Average ProfitLoss - Strategies will differ in their winloss and average profitloss characteristics. One can have a very profitable strategy, even if the number of losing trades exceed the number of winning trades. Momentum strategies tend to have this pattern as they rely on a small number of big hits in order to be profitable. Mean-reversion strategies tend to have opposing profiles where more of the trades are winners, but the losing trades can be quite severe. Maximum Drawdown - The maximum drawdown is the largest overall peak-to-trough percentage drop on the equity curve of the strategy. Momentum strategies are well known to suffer from periods of extended drawdowns (due to a string of many incremental losing trades). Many traders will give up in periods of extended drawdown, even if historical testing has suggested this is business as usual for the strategy. You will need to determine what percentage of drawdown (and over what time period) you can accept before you cease trading your strategy. This is a highly personal decision and thus must be considered carefully. CapacityLiquidity - At the retail level, unless you are trading in a highly illiquid instrument (like a small-cap stock), you will not have to concern yourself greatly with strategy capacity . Capacity determines the scalability of the strategy to further capital. Many of the larger hedge funds suffer from significant capacity problems as their strategies increase in capital allocation. Parameters - Certain strategies (especially those found in the machine learning community) require a large quantity of parameters. Every extra parameter that a strategy requires leaves it more vulnerable to optimisation bias (also known as curve-fitting). You should try and target strategies with as few parameters as possible or make sure you have sufficient quantities of data with which to test your strategies on. Benchmark - Nearly all strategies (unless characterised as absolute return) are measured against some performance benchmark. The benchmark is usually an index that characterises a large sample of the underlying asset class that the strategy trades in. If the strategy trades large-cap US equities, then the SP500 would be a natural benchmark to measure your strategy against. You will hear the terms alpha and beta, applied to strategies of this type. We will discuss these coefficients in depth in later articles. Notice that we have not discussed the actual returns of the strategy. Why is this In isolation, the returns actually provide us with limited information as to the effectiveness of the strategy. They dont give you an insight into leverage, volatility, benchmarks or capital requirements. Thus strategies are rarely judged on their returns alone. Always consider the risk attributes of a strategy before looking at the returns. At this stage many of the strategies found from your pipeline will be rejected out of hand, since they wont meet your capital requirements, leverage constraints, maximum drawdown tolerance or volatility preferences. The strategies that do remain can now be considered for backtesting . However, before this is possible, it is necessary to consider one final rejection criteria - that of available historical data on which to test these strategies. Obtaining Historical Data Nowadays, the breadth of the technical requirements across asset classes for historical data storage is substantial. In order to remain competitive, both the buy-side (funds) and sell-side (investment banks) invest heavily in their technical infrastructure. It is imperative to consider its importance. In particular, we are interested in timeliness, accuracy and storage requirements. I will now outline the basics of obtaining historical data and how to store it. Unfortunately this is a very deep and technical topic, so I wont be able to say everything in this article. However, I will be writing a lot more about this in the future as my prior industry experience in the financial industry was chiefly concerned with financial data acquisition, storage and access. In the previous section we had set up a strategy pipeline that allowed us to reject certain strategies based on our own personal rejection criteria. In this section we will filter more strategies based on our own preferences for obtaining historical data. The chief considerations (especially at retail practitioner level) are the costs of the data, the storage requirements and your level of technical expertise. We also need to discuss the different types of available data and the different considerations that each type of data will impose on us. Lets begin by discussing the types of data available and the key issues we will need to think about: Fundamental Data - This includes data about macroeconomic trends, such as interest rates, inflation figures, corporate actions (dividends, stock-splits), SEC filings, corporate accounts, earnings figures, crop reports, meteorological data etc. This data is often used to value companies or other assets on a fundamental basis, i. e. via some means of expected future cash flows. It does not include stock price series. Some fundamental data is freely available from government websites. Other long-term historical fundamental data can be extremely expensive. Storage requirements are often not particularly large, unless thousands of companies are being studied at once. News Data - News data is often qualitative in nature. It consists of articles, blog posts, microblog posts (tweets) and editorial. Machine learning techniques such as classifiers are often used to interpret sentiment . This data is also often freely available or cheap, via subscription to media outlets. The newer NoSQL document storage databases are designed to store this type of unstructured, qualitative data. Asset Price Data - This is the traditional data domain of the quant. It consists of time series of asset prices. Equities (stocks), fixed income products (bonds), commodities and foreign exchange prices all sit within this class. Daily historical data is often straightforward to obtain for the simpler asset classes, such as equities. However, once accuracy and cleanliness are included and statistical biases removed, the data can become expensive. In addition, time series data often possesses significant storage requirements especially when intraday data is considered. Financial Instruments - Equities, bonds, futures and the more exotic derivative options have very different characteristics and parameters. Thus there is no one size fits all database structure that can accommodate them. Significant care must be given to the design and implementation of database structures for various financial instruments. We will discuss the situation at length when we come to build a securities master database in future articles. Frequency - The higher the frequency of the data, the greater the costs and storage requirements. For low-frequency strategies, daily data is often sufficient. For high frequency strategies, it might be necessary to obtain tick-level data and even historical copies of particular trading exchange order book data. Implementing a storage engine for this type of data is very technologically intensive and only suitable for those with a strong programmingtechnical background. Benchmarks - The strategies described above will often be compared to a benchmark . This usually manifests itself as an additional financial time series. For equities, this is often a national stock benchmark, such as the SP500 index (US) or FTSE100 (UK). For a fixed income fund, it is useful to compare against a basket of bonds or fixed income products. The risk-free rate (i. e. appropriate interest rate) is also another widely accepted benchmark. All asset class categories possess a favoured benchmark, so it will be necessary to research this based on your particular strategy, if you wish to gain interest in your strategy externally. Technology - The technology stacks behind a financial data storage centre are complex. This article can only scratch the surface about what is involved in building one. However, it does centre around a database engine, such as a Relational Database Management System (RDBMS), such as MySQL, SQL Server, Oracle or a Document Storage Engine (i. e. NoSQL). This is accessed via business logic application code that queries the database and provides access to external tools, such as MATLAB, R or Excel. Often this business logic is written in C, C, Java or Python. You will also need to host this data somewhere, either on your own personal computer, or remotely via internet servers. Products such as Amazon Web Services have made this simpler and cheaper in recent years, but it will still require significant technical expertise to achieve in a robust manner. As can be seen, once a strategy has been identified via the pipeline it will be necessary to evaluate the availability, costs, complexity and implementation details of a particular set of historical data. You may find it is necessary to reject a strategy based solely on historical data considerations. This is a big area and teams of PhDs work at large funds making sure pricing is accurate and timely. Do not underestimate the difficulties of creating a robust data centre for your backtesting purposes I do want to say, however, that many backtesting platforms can provide this data for you automatically - at a cost. Thus it will take much of the implementation pain away from you, and you can concentrate purely on strategy implementation and optimisation. Tools like TradeStation possess this capability. However, my personal view is to implement as much as possible internally and avoid outsourcing parts of the stack to software vendors. I prefer higher frequency strategies due to their more attractive Sharpe ratios, but they are often tightly coupled to the technology stack, where advanced optimisation is critical. Now that we have discussed the issues surrounding historical data it is time to begin implementing our strategies in a backtesting engine. This will be the subject of other articles, as it is an equally large area of discussion Just Getting Started with Quantitative Trading