Wat kan die regte manier van implementeringstrategieë in 'n handels kliënt? Hierdie vraag vereis 'n bietjie kennis van algoritmiese handel en IB TWS API. Ek is tans oorweeg hoe om die idee van talle strategieë wat gelyktydig kan handel te implementeer. Ek wonder of ek dit alles al moet bied in 'n enkele kliënt - of dalk gebruik 1 kliënt-1 algo benadering. As ek 'n keuse baie strategieë wat in parallel in my een en enigste kliënt (dit kan voordelig wees) wat patroon is 'n beste keuse? Op die oomblik is ek dink oor iets soos hierdie: elke strategie is 'n klas wat 'n paar basiese konsepte implemente Is dit korrek benadering? Ek het ondervinding met risikobestuurstelsels (Algoritmiek maw), maar het nog geen kommersiële implementering handel stelsel nie gesien het nie. Kan jy bietjie raad gee? QuantStart bespreek Algorithmic Trading strategie navorsing, ontwikkeling, back testing en implementering. Ek gebruik hoofsaaklik C ++, Python en die pandas biblioteek te intraday algoritmiese handel strategieë te ontwikkel. Op QuantStart ek praat oor die algemeen oor: Trading strategie vir navorsing en ontwikkeling Back testing en verfyn strategieë Gebou sekuriteite meester databasisse vir historiese data Risikobestuur en portefeulje konstruksie Uitvoering stelsels, impak mark en optimale uitvoering Kwantitatiewe finansies - afgeleide pryse, finansiële ingenieurswese Programmering - C ++, Python en pandas of hoe om te begin skep kwantitatiewe handel strategieë - - Vir meer inligting oor hoe om te verbeter jou algoritmiese handel resultate uitvind besoek die algoritmiese handel artikel afdeling. Dankie vir die ondersteuning van QuantStart as jou vertrou algoritmiese handel hulpbron. Ten einde te help om te begin met 'n loopbaan in algoritmiese handel of kwantitatiewe finansies, het ek 'n omvattende stap-vir-stap gids geskryf.
No comments:
Post a Comment