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Building Trading Bots Using Java : Varshney, Shekhar: caspi.it: Libri

Bisogna considerare molti aspetti come i parametri strategici, le prestazioni, la modularità, lo sviluppo, la resilienza e i costi. Successivamente, saranno esaminate come le diverse strategie di trading influenzino il design del sistema.

Building Trading Bots Using Java

In particolare, saranno discussi sia la frequenza degli scambi che il probabile volume di scambi. Cosa fa un Sistema di Trading Algoritmico?

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Il sistema richiederà un modulo di gestione del rischio o di ottimizzazione del portafoglio? Il sistema richiederà un backtester ad alte prestazioni? La ricerca riguarda la valutazione di una prestazione strategica java trading bot ai dati storici. Il processo di valutazione di una strategia di trading su dati di mercato precedenti è noto come backtesting. Per alcune strategie è richiesto un alto livello di prestazioni.

Tipologia, Frequenza e Volume di una Strategia Il tipo di strategia algoritmica utilizzata avrà un impatto sostanziale sul design del sistema. Sarà necessario considerare i mercati scambiati, i fornitori di dati esterni, la frequenza java trading bot il volume della strategia, il trade-off tra facilità di sviluppo e ottimizzazione delle prestazioni, nonché qualsiasi hardware personalizzato.

Le scelte tecnologiche per una strategia sul mercato azionario statunitense a bassa frequenza sono molto diverse da quelle di una strategia di arbitraggio statistico ad alta frequenza che opera sul mercato dei futures.

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Prima della scelta del linguaggio, devono essere valutati i vari fornitori di dati pertinenti alla strategia in questione. Sarà necessario considerare la connettività verso il fornitore, la struttura delle API, la tempestività dei dati, i requisiti di archiviazione e la resilienza di fronte alla possibilità che un fornitore interrompa il flusso dati.

È anche saggio avere un accesso rapido a più fornitori! I vari strumenti hanno tutti i propri formati e standard di archiviazione. Java trading bot questo deve essere preso in considerazione durante la progettazione della piattaforma. La frequenza della strategia è probabilmente uno java trading bot maggiori fattori che influenzano la scelta dello stack tecnologico.

Una strategia che opera sul secondo cioè sui tick comporta una progettazione focalizzata sulle prestazioni, come requisito principale.

Per le strategie ad alta frequenza sarà necessario memorizzare e valutare una notevole quantità di dati di mercato. Per elaborare gli ampi volumi di dati necessari per le applicazioni HFT, è necessario utilizzare un backtester e un sistema di esecuzione ampiamente ottimizzati. Sistemi di Ricerca I sistemi di ricerca consistono generalmente in una combinazione tra sviluppo interattivo e scripting automatizzato.

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La prima considerazione in questa fase è quella della velocità di esecuzione. In definitiva, il linguaggio scelto per il backtesting sarà determinato da specifiche esigenze algoritmiche e dalla gamma di librerie disponibili per quel linguaggio maggiori dettagli in seguito.

Questo è quasi sempre un errore. Versioni sofisticate di questi componenti possono avere un effetto significativo sulla qualità e sulla costanza della redditività. Il lavoro del modulo di gestione del portafoglio consiste nel prendere in input un set di trade desiderati e produrre un sottoinsieme di trade effettivi che riducono al minimo il tasso di perdita, monitorando le esposizioni a vari fattori come settori, classi di attività, volatilità ecc.

MatLab possiede anche funzioni native ampiamente ottimizzate che operano con le matrici. Un portafoglio costantemente riequilibrato richiederà una libreria nativa compilata e ben ottimizzata!

La gestione del rischio è un altro modulo estremamente importante di un sistema di trading algoritmico. Le performance computazionali di questi algoritmi sono vincolate alle prestazioni della CPU. Sistema di Esecuzione Il compito del modulo di esecuzione consiste nel ricevere i segnali di trading, filtrati dai moduli di ottimizzazione del portafoglio e di gestione del rischio, ed inviarli a un broker, o altri punti di accesso al java trading bot.

Per la maggior parte delle strategie di trading algoritmico retail si traduce in una connessione API o FIX ad una società di intermediazione come Interactive Brokers. Una volta ho dovuto installare una versione desktop Ubuntu su un server cloud Amazon solamente per poter accedere a Interactive Brokers da remoto, solo per questo motivo! Di solito spetta alla comunità open-source sviluppare wrapper java trading bot per linguaggio per CPython, R, Excel e MatLab.

Verifica sempre i plug-in di questo tipo e assicurati che vengano attivamente mantenuti. Un indicatore utile consiste nel valutare quanti nuovi aggiornamenti ad un codebase sono stati fatti negli ultimi mesi. Dato che centinaia di ordini possono essere inviati ogni minuto, java trading bot prestazioni diventano fondamentali. Lo slippage sarà amplificato da un sistema di esecuzione mal progettato e questo avrà un impatto drammatico sulla redditività.

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Nello sviluppo del software, significa essenzialmente come suddividere i diversi aspetti del sistema in componenti modulari java trading bot. Esponendo le interfacce a ciascuno dei componenti è facile sostituire delle parti del sistema con altre versioni che migliorano prestazioni, affidabilità o manutenzione, senza modificare alcun codice esterno al modulo. La creazione di una mappa delle componenti di un sistema di trading algoritmico è un tema vasto un solo articolo.

Un altro vantaggio dei componenti separati è che consente di utilizzare diversi linguaggi di programmazione nel sistema globale. Non è necessario essere limitato a un solo linguaggiose il metodo di comunicazione dei componenti è indipendente dal linguaggio.

Considerazioni sulle Prestazioni Le prestazioni sono fondamentali per la maggior parte delle strategie di trading. Per le strategie ad alta frequenza è il fattore più importante. Ognuna di queste aree è coperta individualmente da voluminosi libri di testo, quindi questo articolo si introducono alcuni concetti di ogni argomento.

Questo java trading bot quasi sempre valido — tranne quando si costruisce un algoritmo di trading ad alta bitcoin croccante Per coloro che sono interessati alle strategie di bassa frequenza, un approccio comune è quello di costruire un sistema nel modo più semplice possibile e ottimizzare solo quando iniziano a comparire rallentamenti. Gli strumenti di profilazione vengono utilizzati per determinare dove si verificano i colli di bottiglia.

È possibile creare profili per tutti i fattori sopra elencati, in ambiente MS Windows o Linux. I comuni algoritmi matematici si trovano java trading bot queste librerie, quindi raramente è necessario scrivere una nuova implementazione.

Il tempo di sviluppo è estremamente prezioso, specialmente nel contesto dei soli sviluppatori. La latenza è spesso un problema del sistema di esecuzione ma si verifica anche nei tool di ricerca ciò che è il più sicuro lo scambio bitcoin si trovano solitamente sulla stessa macchina. Il caching fa riferimento al concetto di archiviazione dei dati utilizzati frequentemente in un modo che consentire un accesso più performante, a scapito della potenziale inconsistenza dei dati.

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Un caso di uso comune si verifica nello sviluppo web quando si prendono i dati da un database relazionale presente su un bitcoin trading limits fisico hard disk e vengono caricati in memoria. Tuttavia, il caching non è privo di problemi. Pertanto, è imperativo che le applicazioni di trading con prestazioni più elevate siano ben consapevoli di come la memoria viene allocata e rilasciata durante il flusso del programma.

I nuovi standard linguistici come Java trading bot, C e Python eseguono tutti una garbage collection automatica, che effettua una deallocazione dinamica della memoria allocata quando gli oggetti escono dal flusso del programma.

La garbage collection è estremamente utile durante lo sviluppo poiché riduce gli errori e facilita la leggibilità del codice. Tuttavia, è spesso non ottimale per determinate strategie di trading ad alta frequenza. In questi casi è richiesta una garbage collection personalizzata. In Java, ad esempio, attivando il garbage collector e la configurazione heap, è possibile ottenere prestazioni elevate per le strategie HFT.

Molte operazioni nei sistemi di trading algoritmico sono ideali per la parallelizzazione. Alcune operazioni statistiche, come le simulazioni MonteCarlo, sono un buon esempio di algoritmi altamente paralleli, in quanto ogni estrazione casuale e la successiva processazione possono essere calcolati senza dover aspettare il processo delle altre estrazioni.

Altri algoritmi sono solo parzialmente paralleli. La parallelizzazione è diventata sempre più importante come mezzo di ottimizzazione poiché le velocità di clock dei processori hanno raggiunto un limite tecnico, per aumentare le prestazioni i moderni processori contengono molti core con cui eseguire calcoli paralleli. Tali GPU sono ora molto convenienti.

I migliori linguaggi di programmazione per il trading algoritmico

Framework di alto livello, come la CUDA di Nvidia, hanno portato ad una rapida diffusione nel mondo accademico e finanziario. Pertanto è semplice ottimizzare un backtester, poiché tutti i calcoli sono generalmente indipendenti dagli altri. Lo scaling del software si riferisce alla capacità del sistema di gestire carichi di lavoro sempre più consistenti sotto forma di maggiori richieste, maggiore utilizzo del processore e maggiore allocazione della memoria.

Lo stack della tecnologia di trading viene scalato o ridimensianato se deve gestire maggiori volumi di scambio e una maggiore latenza, senza rallentamenti.

La difficoltà nella progettazione di sistemi scalabili consiste nel prevedere in anticipo dove si verificherà un collo di bottiglia. Il logging, il testing, la profilazione e il rigido monitoraggio contribuiranno notevolmente ad aumentare la scalabilità di un sistema. Questo è generalmente il risultato di disinformazione, piuttosto che fatti reali.

Infatti è lo stack tecnologico, nella sua totalità, che dovrebbe essere scalabile, non certo il linguaggio. Uno dei metodi per gestire la scalabilità è adottare un approccio di suddivisione in moduli, come affermato sopra. Invece di perdere queste richieste, sono semplicemente java trading bot in coda fino a quando il messaggio non viene gestito. Se il java trading bot sta subendo una forte latenza, eseguirà il backup delle transazioni.

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RabbitMQ è uno dei migliori software open source per la gestione delle code di messaggi. Questo non è un problema limitato ai trader ad alta frequenza. I sistemi desktop possiedono tuttavia alcuni svantaggi significativi. In primo piano, è probabile che le versioni dei sistemi operativi progettate per macchine desktop richiedano il riavvio e il patching del sistema e spesso una perdita di tempo.

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Il vantaggio principale di un sistema desktop è che è possibile acquistare java trading bot notevole potenza di calcolo per la frazione del costo di un server remoto dedicato o un sistema basato su cloud di velocità comparabile. Sono più difficili da amministrare poiché richiedono di utilizzare le funzionalità di accesso remoto del sistema operativo.

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È necessario che il codice venga eseguito su più sistemi operativi diversi? Questi problemi dipenderanno in larga misura java trading bot frequenza e dal tipo di strategia implementata. Resilienza e Testing Uno dei modi migliori per perdere un sacco di soldi nel trading algoritmico è creare un sistema senza resilienza.

È assolutamente essenziale considerare problemi come debuggng, testing, registrazione, backup, alta disponibilità e monitoraggio come componenti principali del sistema.

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Quasi tutti i linguaggi di programmazione sono forniti con un debugger associato o possiedono ottime alternative di terze parti. Il principale vantaggio del debugging consiste nella possibilità di esaminare il comportamento del codice prima di un noto punto di arresto. Nonostante questa tendenza, Python viene fornito con il pdbun sofisticato strumento di debugging. Un paradigma più recente è noto come Test Driven Development TDDin cui il codice di test è sviluppato a partire da una specifica interfaccia astratta.

Prima del completamento della codebase effettiva, tutti i test falliranno.

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Scegliere il linguaggio Dopo java trading bot descritto i fattori che influenzano lo sviluppo di un sistema di trading algoritmico ad alte prestazioni. Il prossimo passo è capire come sono classificati i vari linguaggi di programmazione.

Un linguaggio tipizzato staticamente esegue verifiche dei tipi di dati ad esempio interi, float, classi personalizzate ecc. Un linguaggio tipizzato in modo dinamico esegue la maggior parte del controlli in fase di esecuzione.

Tali linguaggi includono Python, Perl e JavaScript. Tuttavia, il controllo dei tipi non risolve tutti bug quindi è necessario implementare la gestione bitcoin hft strategy eccezioni in modo da controllare le operazioni impreviste. Per questo motivo è nato il concetto di TDD vedi sopra e gli unit test che, se eseguito correttamente, offre spesso più sicurezza rispetto al solo controllo in fase di compilazione.

Open-Source o Proprietario? Ci sono vantaggi e svantaggi per entrambi gli approcci. Lo stack Microsoft. Sia Microsoft che MathWorks forniscono un documentazione di alta qualità per i loro prodotti. Inoltre, inoltre dispongono di comunity molto attive sul web. Il software. Ci sono anche degli svantaggi.

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Per entrambi i software i costi per un trader solitario non sono da trascurare sebbene Microsoft offra gratuitamente la versione entry-level di Visual Studio. Visual Studio deve anche essere eseguito su Microsoft Windows, che è probabilmente molto meno performante di un equivalente server Linux facilmente ottimizzato. Il problema principale con i prodotti proprietari è la mancanza di disponibilità del codice sorgente.

Tuttavia, non sono utilizzati solo per questo scopo. Python e R, in particolare, contengono una vasta gamma di librerie numeriche per eseguire praticamente qualsiasi tipo immaginabile di analisi dei dati immaginabile, spesso con velocità di esecuzione paragonabili ai linguaggi compilati.

Inoltre, spesso consentono lo sviluppo basato su console interattiva, riducendo rapidamente il processo di sviluppo iterativo. Python e R sono circondati da una solida comunity di sviluppatori e osto bitcoin estremamente java trading bot supportate, grazie alla loro popolarità.

La documentazione è eccellente e gli errori almeno per le java trading bot di base rimangono scarsi. Un tipico server Linux come Ubuntu sarà spesso completamente command-line. I sistemi operativi open source come Linux possono essere più complicati da amministrare.

Batterie incluse? È qui che i linguaggi maturi hanno un vantaggio rispetto alle nuove varianti. Se sono richieste prestazioni elevate, i broker supporteranno il protocollo FIX. Conclusioni Ora è evidente come la scelta dei linguaggi di programmazione per un sistema di trading algoritmico non è semplice e richiede una profonda riflessione.

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Le principali considerazioni sono: prestazioni, facilità di sviluppo, resilienza e testing, separazione degli interessi, manutenzione, disponibilità del codice sorgente, costi di licenza e maturità delle librerie.

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