Programação de negociação forex

Software de automação Forex para negociação mãos-livres.

Como você gostaria de fazer parceria com um comerciante estrangeiro (forex), inteligente, sem emoções, lógico, sempre vigilante para negociações rentáveis ​​e quem executa negócios quase que instantaneamente quando surge a oportunidade e depois publica o lucro na sua conta?

As qualidades acima descrevem o software automatizado de negociação forex, e uma variedade desses programas estão disponíveis comercialmente. Eles são projetados para funcionar sem a presença do comerciante, escaneando o mercado para negociações de moeda lucrativas, usando parâmetros pré-definidos ou parâmetros programados no sistema pelo usuário.

Em outras palavras, com o software automatizado, você pode ligar o computador, ativar o programa e ir embora enquanto o software faz a negociação.

O software vem em uma ampla gama de preços e níveis de sofisticação. As avaliações de clientes on-line de muitos desses programas indicam suas virtudes e falhas. Alguns programas oferecem um período de avaliação gratuito, juntamente com outros incentivos para comprar. Outros fornecedores fornecem um modelo de demonstração gratuito para familiarizar o usuário com o programa.

Estas são algumas das vantagens do software automatizado de negociação forex; os incentivos de marketing para comprar pacotes específicos podem fornecer incentivos adicionais para negociação. No entanto, esses programas estão longe de serem infalíveis e o usuário deve estar ciente de que o software de automação não garante uma série infinita de negócios bem sucedidos.

Como funciona?

Por exemplo, se um programa de software, usando critérios definidos pelo usuário, identifica um comércio de par de moedas que satisfaça os parâmetros predeterminados para rentabilidade, ele transmite um alerta de compra ou venda e faz automaticamente o comércio.

Também conhecido como negociação algorítmica, negociação em caixa preta, robo ou negociação de robôs, os programas automatizados de negociação forex oferecem muitas vantagens.

The Upsides: Trading emocional e várias contas.

Os comerciantes principiantes e até experientes às vezes podem fazer um comércio com base em algum gatilho psicológico que desafie a lógica das condições do mercado. Com o comércio automatizado, os lapsos de julgamento tão humanos também não ocorrem.

Para os especuladores de divisas que não fazem negócios com base em taxas de juros, mas sim em spreads de moeda, o software automatizado pode ser muito eficaz porque as discrepâncias de preços são imediatamente evidentes, a informação é instantaneamente lida pelo sistema de negociação e um comércio é executado.

Outros elementos do mercado também podem desencadear automaticamente a compra ou venda de alertas, como a transmissão de crossoversos médios, configurações de gráficos, como tops triplos ou fundos, outros indicadores de resistência ou níveis de suporte ou potenciais avanços de topo ou inferior que indicam que um comércio pode estar em ordem.

Um programa de software automatizado também permite que os comerciantes gerenciem várias contas simultaneamente, uma vantagem que não é facilmente acessível aos comerciantes manuais em um único computador.

Os sistemas automáticos de negociação forex permitem que o comerciante deixe a servidão voluntária do monitor do computador enquanto o programa verifica o mercado procurando oportunidades de negociação e faz os negócios quando os elementos estão certos. Isso significa que noite ou dia, 24 horas por dia, o programa está no trabalho e não precisa de nenhum supervisor humano e prático.

Selecionando um Programa Automatizado de Negociação de Forex.

Dos inúmeros programas automatizados de negociação forex oferecidos no mercado, muitos são excelentes, ainda mais são bons, mas não são abrangentes em suas características e benefícios, e alguns não são adequados.

Embora algumas empresas anunciem "mais de 95% de negociações vencedoras", os consumidores são avisados ​​para verificar todos os pedidos de publicidade. Os melhores editores de software fornecerão resultados de histórico comercial autenticados para demonstrar a eficácia dos programas que estão vendendo. Mas lembre-se, o desempenho passado não é garantia de resultados futuros.

Alguns comerciantes vão querer um programa que crie relatórios, ou impõe paradas, paradas de arrastar e outras ordens de mercado específicas. O monitoramento em tempo real também é um item "obrigatório" em qualquer sistema automatizado. Outros comerciantes, especialmente os iniciantes e os menos experientes, quererão um programa "plug and play" mais simples com um recurso de set-and-forget.

A capacidade de acesso remoto é essencial se você é um viajante freqüente ou pretende estar longe do seu computador por um longo período de tempo. Seu programa deve permitir o acesso e a funcionalidade de qualquer local através do Wi-Fi ou de outros meios de acesso à Internet. Um programa baseado na web pode ser o meio mais útil e prático para atender às necessidades de um comerciante de roaming.

Virtual Private Server hosting (VPS) é um serviço que vale a pena considerar para o comerciante forex sério. O serviço, vendido por várias empresas, oferece acesso extremamente rápido, isola o sistema para fins de segurança e oferece suporte técnico.

Taxas e Garantias.

As principais empresas oferecem programas com garantias de retorno. Após a compra e durante um período de tempo especificado, se o usuário decidir que o programa não é satisfatório, as principais empresas irão permitir que você devolva o programa para um reembolso.

Pegue-o para uma unidade de teste.

Ao testar um novo sistema de software, execute o tutorial ou a função de treinamento para ver se é adequado e responde todas as suas perguntas. Talvez você precise chamar a mesa de apoio para obter respostas a perguntas complexas sobre programação, como definir os critérios de compra-venda e usar o sistema em geral. Se for oferecido um link "Ajuda", determine a facilidade de navegação e utilidade. Algumas de suas perguntas podem não ser respondidas através de informações na seção de ajuda e um suporte experiente do provedor do sistema pode ser necessário.

Muitas das melhores empresas também oferecerão um teste gratuito e sem obrigação de seu software para que o potencial comprador possa determinar se o programa é um bom ajuste. Se for esse o caso, teste para ver se o programa é fácil de instalar, entender e usar. Além disso, verifique se o software é programável e flexível para que você possa alterar as configurações padrão pré-instaladas.

Os sistemas de software automatizado mais populares negociarão os principais pares de moedas com o maior volume e maior liquidez, incluindo: USD / EUR, USD / CHF, USD / GBP e USD / JPY. As abordagens de negociação variam de conservadoras, com programas voltados para escalar alguns pontos em um comércio, para uma estratégia comercial mais aventureira, com seus riscos. O usuário decide qual abordagem usar, e a estratégia pode ser ajustada em qualquer direção. As avaliações de produtos do cliente que são postadas on-line são uma boa fonte de informações sobre o software. É altamente recomendável ler estes antes de comprar. A concorrência de preços atualmente favorece o consumidor, então compre o melhor negócio, mas não sacrifica qualidade por preço. Os preços dos pacotes de negociação variam de centenas de dólares a milhares. Procure um alto nível de suporte técnico e de serviços. Isto é essencial para os comerciantes em qualquer nível de especialização, mas é especialmente importante para iniciantes e recém-chegados.

Cuidado com os golpes.

No site CFTC, clique no link sob proteção do consumidor para obter informações adicionais. O site NFA possui um banco de dados de empresas membros cadastradas.

Programação em linguagem algorítmica.

Hoje em dia, um computador pessoal tornou-se indispensável para todos. O rápido desenvolvimento da Internet e o desempenho de computadores modernos abriram novas perspectivas em muitos campos das atividades humanas. Há dez anos, o mercado de mercado financeiro estava disponível apenas para bancos e para uma comunidade limitada de especialistas. Hoje, qualquer pessoa pode se juntar ao mundo dos comerciantes profissionais e começar a negociar de forma independente a qualquer momento.

Centenas de milhares de comerciantes mundiais já julgaram MetaTrader 4 Client Terminal por seus méritos. O uso de sua linguagem de programação incorporada, o MQL4, eleva os comerciantes para um novo nível de negociação - para negociação automatizada. Agora, um comerciante pode implementar suas idéias como um programa de aplicação - escreva um indicador personalizado, um script para executar operações únicas ou crie um Expert Advisor - um sistema de negociação automatizado (robô comercial). Um Expert Advisor (EA) pode trabalhar 24 horas por dia, sem qualquer intervenção - acompanhar os preços de segurança, enviar mensagens eletrônicas, SMS para o seu telefone celular, bem como fazer muitas outras coisas úteis.

A principal vantagem das aplicações é a possibilidade de fazer negócios de acordo com o algoritmo estabelecido pelo comerciante. Qualquer idéia que possa ser descrita em linguagem algorítmica (interseção de duas médias móveis ou processamento digital de sinais, três telas pela análise fractal de Elder ou Peters, uma rede neural ou construções geométricas) podem ser codificadas em uma aplicação e depois usadas em práticas negociação.

O desenvolvimento de aplicativos para MetaTrader 4 Client Terminal requer o conhecimento do MQL4. Este livro de texto atual irá ajudá-lo a criar seus próprios consultores especializados, scripts e indicadores e encarnar neles suas idéias - seus algoritmos de negociação rentável. O livro de texto destina-se a um grande número de leitores sem experiência em programação que desejam aprender a desenvolver aplicativos comerciais automatizados para o MetaTrader 4 Client Terminal. O livro de texto foi concebido de forma a tornar a aprendizagem MQL4 tão conveniente e conseqüente quanto possível.

Como codificar seu próprio robô Algo Trading.

Já quis tornar-se um comerciante algorítmico com a capacidade de codificar seu próprio robô comercial? E ainda, você está frustrado com a quantidade de informações desorganizadas, enganosas e falsas promessas de prosperidade durante a noite? Bem, Lucas Liew, criador do curso de negociação algorítmica on-line AlgoTrading101, pode ter a solução para você. Tendo excelentes revisões e recebendo mais de 8.000 estudantes desde o primeiro lançamento em outubro de 2018, o curso de Liew - destinado a apresentar os fundamentos da negociação algorítmica de forma organizada - está sendo bastante popular. Ele é inflexível sobre o fato de que a negociação algorítmica é "não um esquema rápido e rápido". Com base em idéias de Liew e seu curso, delineadas abaixo estão os fundamentos do que é preciso para projetar, construir e manter seu próprio robô de negociação algorítmica .

O que é um Robô de Negociação Algorítmico.

No nível mais básico, um robô de negociação algorítmica é um código de computador que tem a capacidade de gerar e executar sinais de compra e venda nos mercados financeiros. Os principais componentes desse robô incluem regras de entrada que indicam quando comprar ou vender, regras de saída indicando quando fechar a posição atual e regras de dimensionamento de posição que definem as quantidades para comprar ou vender. (Para mais, veja: Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.)

As principais ferramentas.

Obviamente, você vai precisar de um computador e uma conexão com a Internet. Depois disso, será necessário um sistema operacional Windows ou Mac para executar o MetaTrader 4 (MT4), uma plataforma de negociação eletrônica que usa o MetaQuotes Language 4 (MQL4) para codificar as estratégias de negociação. Embora o MT4 não seja o único software que se possa usar para construir um robô, ele possui uma série de benefícios significativos.

Enquanto a principal classe de ativos da MT4 é câmbio (FX), a plataforma pode ser usada para negociar ações, índices de ações, commodities e Bitcoins usando CFDs. Outros benefícios de usar o MT4 em oposição a outras plataformas incluem ser fácil de aprender, tem inúmeras fontes de dados FX disponíveis e é grátis. Infelizmente, o MT4 não permite a negociação direta em mercados de ações e futuros e a realização de análises estatísticas pode ser onerosa; no entanto, o MS Excel pode ser usado como uma ferramenta estatística suplementar.

Estratégias de negociação algorítmica.

É importante começar por refletir sobre alguns traços essenciais que toda estratégia de negociação algorítmica deve ter. A estratégia deve ser prudente no mercado em que é fundamentalmente sólida do ponto de vista do mercado e econômico. Além disso, o modelo matemático utilizado no desenvolvimento da estratégia deve basear-se em métodos estatísticos sólidos.

Em seguida, é crucial determinar quais informações o seu robô pretende capturar. Para ter uma estratégia automatizada, seu robô precisa ser capaz de capturar ineficiências de mercado identificáveis ​​e persistentes. As estratégias de negociação algorítmica seguem um conjunto rígido de regras que aproveitam o comportamento do mercado e, portanto, a ocorrência de uma ineficiência única do mercado não é suficiente para construir uma estratégia. Além disso, se a causa da ineficiência do mercado não for identificável, não haverá maneira de saber se o sucesso ou o fracasso da estratégia foi devido ao acaso ou não.

Com o acima em mente, existem vários tipos de estratégia para informar o design do seu robô de negociação algorítmica. Estes incluem estratégias que aproveitam (i) notícias macroeconômicas (por exemplo, mudanças na folha de pagamento ou na taxa de juros não agrícolas); (ii) análise fundamental (por exemplo, usando dados de receita ou notas de versão de resultados); (iii) análise estatística (por exemplo, correlação ou co-integração); (iv) análise técnica (por exemplo, médias móveis); (v) a microestrutura do mercado (por exemplo, infração de arbitragem ou comercial); ou (vi) qualquer combinação do acima. (Para leitura relacionada, veja: O que é a eficiência do mercado?)

Projetando e testando seu robô.

Existem essencialmente quatro etapas necessárias para construir e gerenciar um robô comercial:

Pesquisa preliminar: esta etapa se concentra no desenvolvimento de uma estratégia que se adapte às suas próprias características pessoais. Fatores como perfil de risco pessoal, compromisso de tempo e capital comercial são importantes para pensar quando desenvolver uma estratégia. Você pode então começar a identificar as persistentes ineficiências do mercado mencionadas acima. Tendo identificado uma ineficiência do mercado, você pode começar a codificar um robô comercial adequado às suas próprias características pessoais.

Backtesting: Esta etapa se concentra em validar seu robô comercial. Isso inclui verificar o código para se certificar de que está fazendo o que deseja e entender como ele se realiza em diferentes intervalos de tempo, aulas de ativos ou diferentes condições de mercado, especialmente em eventos tipo cisne preto, como a crise financeira global de 2008.

Otimização: Então, agora você codificou um robô que funciona e, nesta fase, você deseja maximizar seu desempenho ao mesmo tempo em que minimiza o viés de superposição. Para maximizar o desempenho, primeiro você precisa selecionar uma boa medida de desempenho que capture elementos de risco e recompensa, bem como consistência (por exemplo, taxa Sharpe). O desvio excessivo ocorre quando o robô está muito próximo com dados anteriores; Esse robô vai dar a ilusão de alto desempenho, mas como o futuro nunca se assemelha completamente ao passado, ele pode realmente falhar.

Execução ao vivo: agora você está pronto para começar a usar dinheiro real. No entanto, além de estar preparado para os altos e baixos emocionais que você pode experimentar, existem alguns problemas técnicos que precisam ser abordados. Essas questões incluem selecionar um intermediário apropriado e implementar mecanismos para gerenciar riscos de mercado e riscos operacionais, como potenciais hackers e tempo de inatividade tecnológico. Também é importante nesta etapa verificar se o desempenho do robô é semelhante ao experimentado na fase de teste. Finalmente, o monitoramento contínuo é necessário para garantir que a eficiência do mercado que o robô foi projetado ainda existe. (Para mais, consulte: Como os Algoritmos de Negociação foram Criados.)

The Bottom Line.

Considerando que Richard Dennis, o lendário comerciante de commodities, ensinou a um grupo de estudantes suas estratégias de negociação pessoal que, em seguida, ganhou mais de US $ 175 milhões em apenas cinco anos, é completamente possível que os comerciantes inexperientes sejam ensinados com um conjunto rigoroso de diretrizes e se tornem comerciantes bem-sucedidos. No entanto, este é um exemplo extraordinário e os iniciantes definitivamente devem se lembrar de ter expectativas modestas.

Para ser bem sucedido, é importante não apenas seguir um conjunto de diretrizes, mas também entender como essas diretrizes estão funcionando. Liew enfatiza que a parte mais importante da negociação algorítmica é "entender em que tipos de condições de mercado o seu robô funcionará e quando vai quebrar" e "entender quando intervir". O comércio algorítmico pode ser gratificante, mas a chave para o sucesso é compreensão. Qualquer curso ou professor que prometa altas recompensas com mínima compreensão deve ser um sinal de alerta importante.

Programação Advisor Advisor e # 8211; O antigo caminho para criar robôs Forex.

6 de setembro de 2017.

A programação do consultor especialista é o processo de criação de sistemas de negociação automatizados para uso no mercado cambial. Você precisará dominar MetaQuotes Language 4 (MQL4) ou MetaQuotes Language 5 (MQL5) para criar efetivamente robôs comerciais. Você precisará de centenas de horas para aprender tudo isso e, por causa desta programação personalizada, é considerada a maneira antiga de criar robôs Forex.

Negociar no mercado forex é um negócio muito lucrativo e todo comerciante aspira a encontrar uma maneira de fazer lucros consistentes. Como tal, a maioria dos comerciantes descobriu que os consultores especializados (robôs forex) são a melhor maneira de fazer lucros consistentes e superar os diversos riscos no mercado cambial.

Programação Expert Advisor.

As linguagens de programação do robô forex emprestam os conceitos de outros idiomas, como o idioma C ++. Portanto, ser excelente nas outras linguas de programação pode fazer de você um programador de consultor especializado competente.

Os robôs comerciais precisam ser programados e os comerciantes sem habilidades de programação suficientes ou dinheiro para contratar um programador nunca percebem os benefícios dos sistemas de negociação automatizados. Mas se você estiver em programação, então você pode se beneficiar do comércio automatizado grande momento.

Depois de identificar uma estratégia rentável, você pode usar o idioma de programação MQL4 ou MQL5 para escrever linhas de código que representam sua estratégia.

As línguas são muito versáteis e permitirão que você crie conselheiros especializados experientes para catapultar seu sucesso comercial.

Se você não é competente nas linguagens de programação do robô forex, você pode contratar um programador para traduzir suas estratégias comerciais em um robô.

Existem vários sites com programadores que você pode contratar para desenvolver um consultor especializado que se adapte às suas necessidades comerciais.

O site MQL5 para contratação de programadores.

Você também pode fazer uma verificação de antecedentes em sites como Forex Peace Army ou Forex Verified. Desta forma, você pode saber se o programador que deseja contratar ou um consultor especialista que deseja comprar é legítimo.

Site do Exército da Paz de Forex.

Site verificado Forex.

É importante notar que este método de criação de EAs que exige que você mestre uma linguagem de programação ou contratar um programador está envelhecendo e poucas pessoas ainda estão perseguindo.

A programação de aprendizagem é difícil e poucas pessoas conseguem dominar suas complexidades. Da mesma forma, contratar um programador é caro e você não tem certeza se o codificador irá manter suas instruções.

Conseqüentemente, para a programação de consultores especializados baratos e simples para o MetaTrader 5 ou 4, muitas pessoas estão recorrendo a construtores de consultores especializados e gerentes de consultores especializados. Com essas ferramentas, você pode criar um consultor especializado sem habilidades de programação ou outras habilidades técnicas.

O recente surgimento de construtores de EA e geradores de EA tornou o processo de criação de robôs forex rápido e sem complicações.

Em vez de dominar as linguagens de programação complicadas, você só precisa inserir as preferências da sua estratégia e o resto será completado em poucos minutos.

Mais ainda, usar o forex EA geradores é simples e é adequado para todos os tipos de comerciante - independentemente de ser um comerciante de curto prazo ou um comerciante de longo prazo.

O que é consultor especialista em Forex Trading?

Como sugerido acima, um consultor especialista em negociação forex refere-se a uma aplicação que permite a negociação sem mãos. Em vez de fazer o árduo trabalho de identificar oportunidades comerciais, colocar negócios, gerenciar negócios e sair de negócios, um robô forex irá salvá-lo do aborrecimento, permitindo que você gaste seu tempo em fazer outras atividades importantes.

Os consultores especializados tomarão decisões comerciais com base no algoritmo que você definiu nelas. Se você tem alguma estratégia comercial que pode ser programada, ela pode ser escrita em um aplicativo e usada para negociação ao vivo.

Expert Advisors na plataforma MT4.

Por exemplo, se você tiver uma estratégia que gere um sinal comercial sempre que duas médias móveis se cruzem, você pode codificá-lo em um robô comercial e esquecer o comércio manual.

Duas médias móveis cruzam-se.

Muitos comerciantes em todo o mundo estão confiando no comércio de robô para fazer lucros maciços do mercado cambial.

Ao contrário do comércio manual, o que obriga você a estar fisicamente presente e colado no seu computador, o comércio de consultores especializados não requer sua presença física, pois todo o trabalho duro será executado por você por uma máquina.

Outro benefício de usar consultores especializados na negociação forex é que eles não são vulneráveis ​​às emoções.

Exemplo de uma Forex EA.

Uma vez que os comerciantes também são seres humanos, que muitas vezes tendem a se apegar às emoções antes de tomar decisões, muitas vezes eles se acham fazendo decisões de negociação impulsionadas pela proficiência ou pelo medo.

No entanto, o Forex EAs são máquinas que não são vulneráveis ​​a quaisquer emoções. Os robôs são conectados para cumprir regras específicas, e só gerar sinais comerciais se as condições estabelecidas forem cumpridas, sem se decepcionar de perdas ou excessivamente alegres de vitórias.

Os robôs Forex também são capazes de reagir rapidamente a mudanças no mercado. Enquanto os comerciantes humanos podem passar alguns minutos ou mais tentando entender o que está ocorrendo no mercado, os robôs podem analisar instantaneamente os movimentos do mercado e fazer uma ordem sem adivinhar.

Por último, os sistemas de negociação automatizados não são propensos a erros humanos. Ser humano às vezes é equiparado a ser propenso ao erro, ao contrário das máquinas.

Depois de construir uma estratégia em um robô, seguirá os comandos fornecidos, sem erros. Os seres humanos geralmente tendem a ser emocionais ao tomar decisões, algo que geralmente leva a erros comerciais e perdas.

Como escrever consultor especialista em MT4.

Programar um consultor especialista em MT4 é extenuante e imprevisível. Para um programador de consultor especializado para criar um robô de trabalho, levará de um dia a várias semanas.

No entanto, depois de passar muito tempo escrevendo a EA, isso não significa que dará resultados confiáveis ​​quando testados em relação a dados históricos. Esses robôs geralmente falham porque as regras de entrada e saída são predefinidas mesmo antes de sua programação começar.

Por outro lado, se você usar um gerador de Forex EA para programar um consultor especializado, não irá encontrar esses problemas.

O uso de um construtor Expert Advisor permitirá que você desenvolva um robô rapidamente, fornecendo resultados confiáveis ​​confiáveis. Além disso, você pode facilmente fazer melhorias no robô sem se preocupar em quebrar qualquer linha de código.

Sem habilidades de programação suficientes, é difícil perceber a escrita de um consultor especialista em MT4. A programação não é fácil e pode não ser adequada para todos.

Você precisa gastar centenas de horas praticando e comprando uma série de recursos diferentes para permitir que você domine como codificar.

Se você ainda está confiando na maneira antiga de criar robôs e, dependendo de documentos de pdf de programação especializada para o desenvolvimento de EAs, você está perdendo vários benefícios.

Com o avanço da tecnologia na atualidade, a criação de consultores especializados não é extenuante. E, você não precisa gastar muito tempo e dinheiro tentando aprender a programar o robô forex ou procurar um programador.

Consultor Especial Sem Indicador.

Usando programação personalizada, você pode criar um consultor especialista que os construtores e geradores de EA não podem produzir. Uma vez que você estará escrevendo as linhas de código você mesmo, você pode programar o robô forex com capacidades não disponíveis em outros lugares.

Por exemplo, você pode programar seu robô comercial para realizar estilos de negociação específicos, como a negociação da rede, hedge, martingale ou scalping. No entanto, a programação de tal EA exigirá mais esforço e habilidades técnicas especializadas.

Além de ter excelentes habilidades de programação, você também precisa ser excelente em seu estilo de negociação preferido. Se você seguir em frente e criar um robô tão avançado sem habilidades de negociação de nível especial, você pode acabar criando uma EA com dinheiro, o que pode levar a mais perdas. Então, dominar como programar um robô forex não é fácil.

Além disso, esses tipos de robôs geralmente são muito complicados para o usuário médio. Para que alguém os use, ele deve primeiro dominar as estratégias de negociação avançadas, algo que leva tempo e esforço.

Se você tentar negociar com robôs tão complicados sem habilidades de negociação suficientes, você poderia tomar decisões arriscadas, o que também poderia aumentar suas perdas.

Código fonte Forex Robot.

O código fonte do robô forex contém a lista de comandos que o EA usará para executar decisões comerciais. É o componente mais fundamental do seu robô comercial.

Um consultor especializado pode ter um ou mais códigos-fonte, dependendo da complexidade das instruções a serem executadas. Os programadores de consultores especializados podem incluir comentários no código-fonte para ajudar a aumentar sua legibilidade.

Considerando que os robôs comerciais complicados geralmente fazem referência a centenas ou milhares de linhas de código, é mais comum que robôs simples possam referir apenas algumas linhas de código.

Se o EA tiver vários arquivos de origem, ele pode ser organizado em várias seções. Se você tiver um único arquivo com várias funções e comandos, pode ser difícil encontrar algumas seções do código.

É muito importante ter a fonte do robô, independentemente do seu tipo ou complexidade. Pode ser contido em um documento de pdf de programação de consultor especialista. Desta forma, você pode facilmente alterar o código, se necessário.

Por exemplo, se uma plataforma de negociação for atualizada ou algumas mudanças significativas no mercado tiverem ocorrido, você pode facilmente fazer as atualizações.

Se estiver tentando o desempenho do seu robô forex sob condições simuladas de negociação forex e você não estiver satisfeito com seu desempenho, você pode voltar facilmente ao código-fonte e fazer as mudanças apropriadas. Sem ter o código fonte, pode ser difícil fazer essas melhorias.

Além disso, ter acesso ao código fonte do robô forex também permite que você faça uma contribuição significativa para a comunidade. Você pode compartilhar o código para ajudar outros alunos ou você pode reciclar algumas das suas porções para usar no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados mais poderosos.

Gerador de Forex EA.

O gerador Forex EA é a nova maneira de criar robôs comerciais confiáveis ​​sem exigir habilidades de programação ou outras habilidades técnicas.

Confiar na antiga maneira de criar robôs consome muito tempo e é bastante caro, especialmente se você está iniciando uma programação de consultor especializado com o MetaTrader.

Com um criador de EA, você apenas insere suas preferências de estratégia de negociação preferidas e o resto do processo é automaticamente completado para você - sem escrever uma única linha de código ou seguindo instruções complicadas em alguns especialistas em programação de MetaTrader 5 manual de pdf. Passar inúmeras horas aprendendo como construir um consultor especial também será desnecessário.

Importante, antes de usar um construtor de consultor especialista, você precisa realizar pesquisas preliminares para identificar sua estratégia de negociação. Você deve encontrar uma técnica que melhor represente suas características pessoais e estilo de negociação preferido.

Por exemplo, fatores como o apetite de risco, a quantidade de capital e os horários preferenciais para negociação são essenciais para se considerar uma estratégia. A sua estratégia escolhida precisa comercializar prudente e capaz de fazer lucros consistentes no mercado cambial.

Depois de ter desenvolvido uma idéia de estratégia, você pode inserir suas preferências no gerador do robô. A ferramenta baseada em linha possui recursos robustos para ajudá-lo a criar consultores especialistas confiáveis ​​em poucos minutos.

O construtor advisor perito do Forex Robot Academy é uma maneira fácil de criar robôs sem escrever uma única linha de código. É uma ferramenta inovadora e uma maneira melhor técnica de criação de robôs forex.

A ferramenta baseada em linha gerará os resultados anteriores do robô criado, permitindo que você determine sua rentabilidade. Se os resultados não forem satisfatórios, mesmo depois de experimentá-los em condições simuladas de negociação forex, você pode ajustar seus critérios comerciais até obter o que deseja.

Além disso, usar a ferramenta para criar robôs comerciais é muito mais rápido do que um programador. Você não precisará se preocupar com vírgulas sem saída ou outros erros de compilação de código; Tudo será automaticamente completado para você dentro de alguns minutos.

Aqui estão os principais componentes do gerador de forex EA.

Gerador: depois de inserir os parâmetros de estratégia preferidos, este componente fará o trabalho de criar uma estratégia automatizada para você. Você também receberá os resultados anteriores para verificar a rentabilidade do seu robô.

Componente do gerador no Forex Robot Factory.

Coleção: depois de gerar uma estratégia, ela é armazenada no componente Coleção. Desta forma, você pode ordená-los facilmente de acordo com seus requisitos preferidos. Editor: Antes de exportar suas estratégias programadas para uma plataforma de negociação, você pode usar o Editor para editá-las e garantir que elas fornecerão os resultados projetados nas condições de negociação ao vivo.

Componente Editor na Fábrica de Robots Forex.

Otimização: o gerador de forex EA tem várias ferramentas para ajudá-lo a maximizar o desempenho do seu robô criado. Os exemplos incluem testador de consultor especialista e testador de vários mercados. Relatório: Se você precisa de um relatório abrangente sobre o desempenho do seu consultor especializado, você pode obtê-lo nesta seção.

Componente de relatório no Forex Robot Factory.

Exportador: Com este componente, você pode implementar seu robô comercial de forma segura e segura em uma plataforma.

Conclusão.

A programação do consultor especialista é a maneira antiga de criar robôs forex. Usar esse método para programar EAs exige que você domine a programação avançada e passe várias horas escrevendo linhas complicadas de código, algo que é árduo e difícil de alcançar.

O uso de um gerador de forex EA é a maneira moderna de criar sistemas de negociação automáticos confiáveis ​​sem exigir habilidades avançadas de programação.

Você só precisa identificar uma idéia de estratégia de negociação e inseri-la na ferramenta do criador do robô, e o resto será completado automaticamente dentro de alguns minutos.

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Por Michael Halls-Moore em 26 de julho de 2018.

Uma das perguntas mais freqüentes que recebo no QS mailbag é "Qual é a melhor linguagem de programação para negociação algorítmica?". A resposta curta é que não existe um "melhor" idioma. Parâmetros de estratégia, desempenho, modularidade, desenvolvimento, resiliência e custo devem ser considerados. Este artigo descreve os componentes necessários de uma arquitetura de sistema de negociação algorítmica e como as decisões relativas à implementação afetam a escolha do idioma.

Em primeiro lugar, serão considerados os principais componentes de um sistema de negociação algorítmico, como ferramentas de pesquisa, otimizador de portfólio, gerenciador de riscos e motor de execução. Posteriormente, serão examinadas diferentes estratégias de negociação e como elas afetam o design do sistema. Em particular, a freqüência de negociação e o provável volume de negociação serão discutidos.

Uma vez que a estratégia de negociação foi selecionada, é necessário arquitetar todo o sistema. Isso inclui a escolha de hardware, o (s) sistema (s) operacional (is) e a resiliência do sistema contra eventos raros e potencialmente catastróficos. Enquanto a arquitetura está sendo considerada, deve-se ter em conta o desempenho, tanto para as ferramentas de pesquisa quanto para o ambiente de execução ao vivo.

Qual é o sistema de comércio tentando fazer?

Antes de decidir sobre o "melhor" idioma com o qual escrever um sistema de negociação automatizado, é necessário definir os requisitos. O sistema será puramente baseado em execução? O sistema exigirá um módulo de gerenciamento de risco ou construção de portfólio? O sistema exigirá um backtester de alto desempenho? Para a maioria das estratégias, o sistema comercial pode ser dividido em duas categorias: Pesquisa e geração de sinal.

A pesquisa está preocupada com a avaliação de um desempenho de estratégia em relação aos dados históricos. O processo de avaliação de uma estratégia de negociação em relação aos dados anteriores do mercado é conhecido como backtesting. O tamanho dos dados e a complexidade algorítmica terão um grande impacto na intensidade computacional do backtester. A velocidade da CPU e a concorrência são muitas vezes os fatores limitantes na otimização da velocidade de execução da pesquisa.

A geração de sinal está preocupada com a geração de um conjunto de sinais de negociação a partir de um algoritmo e envio de ordens para o mercado, geralmente através de uma corretora. Para determinadas estratégias, é necessário um alto nível de desempenho. As questões de E / S, como a largura de banda da rede e a latência, muitas vezes são fatores limitantes na otimização de sistemas de execução. Assim, a escolha de idiomas para cada componente de todo o seu sistema pode ser bastante diferente.

Tipo, Frequência e Volume de Estratégia.

O tipo de estratégia algorítmica empregada terá um impacto substancial no design do sistema. Será necessário considerar os mercados comercializados, a conectividade com os fornecedores de dados externos, a freqüência e o volume da estratégia, o trade-off entre facilidade de desenvolvimento e otimização de desempenho, bem como qualquer hardware personalizado, incluindo customizado servidores, GPUs ou FPGAs que possam ser necessários.

As opções de tecnologia para uma estratégia de ações de baixa freqüência dos EUA serão muito diferentes das de uma negociação de estratégias de arbitragem estatística de alta freqüência no mercado de futuros. Antes da escolha do idioma, muitos fornecedores de dados devem ser avaliados que pertencem à estratégia em questão.

Será necessário considerar a conectividade com o fornecedor, a estrutura de todas as APIs, a pontualidade dos dados, os requisitos de armazenamento e a resiliência em face de um fornecedor que está offline. Também é aconselhável possuir acesso rápido a vários fornecedores! Vários instrumentos têm todos os seus peculiaridades de armazenamento, exemplos dos quais incluem símbolos de ticker múltiplos para ações e datas de vencimento para futuros (sem mencionar nenhum dado OTC específico). Isso precisa ser incorporado ao design da plataforma.

A frequência da estratégia provavelmente será um dos maiores drivers de como a pilha de tecnologia será definida. Estratégias que empregam dados com mais freqüência do que minuciosamente ou em segundo lugar, exigem uma consideração significativa em relação ao desempenho.

Uma estratégia que excede as barras segundo (isto é, dados de marca) leva a um design orientado a desempenho como o principal requisito. Para estratégias de alta freqüência, uma quantidade substancial de dados do mercado precisará ser armazenada e avaliada. Software como HDF5 ou kdb + é comumente usado para essas funções.

Para processar os extensos volumes de dados necessários para aplicações HFT, um sistema de backtester e execução extensivamente otimizado deve ser usado. C / C ++ (possivelmente com algum montador) é provável para o candidato a linguagem mais forte. As estratégias de ultra-alta freqüência certamente exigirão hardware personalizado, como FPGAs, co-localização de troca e ajuste de interface de rede / kernal.

Sistemas de pesquisa.

Os sistemas de pesquisa geralmente envolvem uma mistura de desenvolvimento interativo e script automatizado. O primeiro geralmente ocorre dentro de um IDE, como Visual Studio, MatLab ou R Studio. O último envolve cálculos numéricos extensos em vários parâmetros e pontos de dados. Isso leva a uma escolha de idioma que fornece um ambiente direto para testar código, mas também fornece desempenho suficiente para avaliar estratégias em várias dimensões de parâmetros.

Os IDE típicos neste espaço incluem Microsoft Visual C ++ / C #, que contém extensos utilitários de depuração, recursos de conclusão de código (via "Intellisense") e visões gerais diretas de toda a pilha do projeto (via o banco de dados ORM, LINQ); MatLab, que é projetado para uma grande variedade de álgebras lineares numéricas e operações vetoriais, mas de uma forma de console interativo; R Studio, que envolve o console de linguagem estatística R em um IDE de pleno direito; Eclipse IDE para Linux Java e C ++; e IDE semi-proprietários, como Enthought Canopy para Python, que incluem bibliotecas de análise de dados, como NumPy, SciPy, scikit-learn e pandas em um único ambiente interativo (console).

Para backtesting numérico, todos os idiomas acima são adequados, embora não seja necessário utilizar uma GUI / IDE, pois o código será executado "em segundo plano". A principal consideração nesta fase é a velocidade de execução. Um idioma compilado (como C ++) geralmente é útil se as dimensões do parâmetro backtest forem grandes. Lembre-se de que é necessário desconfiar de tais sistemas se for esse o caso!

Idiomas interpretados, como Python, muitas vezes fazem uso de bibliotecas de alto desempenho, como NumPy / pandas para a etapa de teste, para manter um grau razoável de competitividade com equivalentes compilados. Em última análise, o idioma escolhido para o backtesting será determinado por necessidades algorítmicas específicas, bem como o intervalo de bibliotecas disponíveis no idioma (mais sobre isso abaixo). No entanto, o idioma utilizado para o backtester e os ambientes de pesquisa podem ser completamente independentes dos usados ​​na construção de portfólio, gerenciamento de riscos e componentes de execução, como será visto.

Construção de carteiras e gerenciamento de riscos.

A construção do portfólio e os componentes de gerenciamento de riscos são muitas vezes ignorados pelos comerciantes algorítmicos de varejo. Isso é quase sempre um erro. Essas ferramentas fornecem o mecanismo pelo qual o capital será preservado. Eles não só tentam aliviar o número de apostas "arriscadas", mas também minimizam o churn dos próprios negócios, reduzindo os custos de transação.

Versões sofisticadas desses componentes podem ter um efeito significativo na qualidade e consistência da lucratividade. É direto criar um estável de estratégias, pois o mecanismo de construção do portfólio e o gerenciador de riscos podem ser facilmente modificados para lidar com múltiplos sistemas. Assim, eles devem ser considerados componentes essenciais no início do projeto de um sistema de comércio algorítmico.

O trabalho do sistema de construção de carteiras é levar um conjunto de trades desejados e produzir o conjunto de negócios reais que minimizam o churn, manter exposições a vários fatores (como setores, classes de ativos, volatilidade, etc.) e otimizar a alocação de capital para vários estratégias em um portfólio.

A construção do portfólio geralmente se reduz a um problema de álgebra linear (como uma fatoração da matriz) e, portanto, o desempenho é altamente dependente da eficácia da implementação de álgebra linear numérica disponível. As bibliotecas comuns incluem uBLAS, LAPACK e NAG para C ++. O MatLab também possui operações de matriz amplamente otimizadas. Python utiliza NumPy / SciPy para tais cálculos. Um portfólio freqüentemente reequilibrado exigirá uma biblioteca de matriz compilada (e bem otimizada!) Para levar a cabo esta etapa, de modo a não engarrafar o sistema de negociação.

O gerenciamento de riscos é outra parte extremamente importante de um sistema de comércio algorítmico. O risco pode vir de várias formas: aumento da volatilidade (embora isso possa ser visto como desejável para certas estratégias!), Aumento de correlações entre classes de ativos, contraparte padrão, interrupções do servidor, eventos de "cisnes negros" e erros não detectados no código comercial, para nomear alguns.

Os componentes de gerenciamento de risco tentam antecipar os efeitos da volatilidade excessiva e a correlação entre as classes de ativos e seus efeitos (s) subsequentes sobre o capital de negociação. Muitas vezes isso se reduz a um conjunto de cálculos estatísticos, como Monte Carlo "testes de estresse". Isso é muito semelhante às necessidades computacionais de um mecanismo de preços de derivativos e, como tal, será vinculado à CPU. Essas simulações são altamente paralelizáveis ​​(veja abaixo) e, até certo ponto, é possível "lançar hardware no problema".

Sistemas de Execução.

O trabalho do sistema de execução é receber sinais de negociação filtrados dos componentes de construção de portfólio e gerenciamento de riscos e enviá-los para uma corretora ou outros meios de acesso ao mercado. Para a maioria das estratégias de negociação algorítmica de varejo, isso envolve uma conexão API ou FIX para uma corretora, como Interactive Brokers. As considerações primárias ao decidir sobre um idioma incluem a qualidade da API, a disponibilidade do idioma para uma API, a freqüência de execução e o deslizamento antecipado.

A "qualidade" da API refere-se ao quão bem documentado é, qual o tipo de desempenho que ele fornece, se ele precisa de um software autônomo para ser acessado ou se um gateway pode ser estabelecido de forma sem cabeça (ou seja, sem GUI). No caso dos Interactive Brokers, a ferramenta Trader WorkStation precisa ser executada em um ambiente GUI para acessar sua API. Uma vez, tive que instalar uma edição do Desktop Ubuntu em um servidor de nuvem da Amazon para acessar os corretores interativos de forma remota, apenas por esse motivo!

A maioria das APIs fornecerá uma interface C ++ e / ou Java. Geralmente, é de responsabilidade da comunidade desenvolver wrappers específicos do idioma para C #, Python, R, Excel e MatLab. Note-se que, com cada plugin adicional utilizado (especialmente os wrappers da API), há possibilidades de insetos no sistema. Sempre testar plugins desse tipo e garantir que eles sejam ativamente mantidos. Um indicador valioso é ver quantas novas atualizações de uma base de código foram feitas nos últimos meses.

A frequência de execução é de extrema importância no algoritmo de execução. Note que centenas de pedidos podem ser enviados a cada minuto e, como tal, o desempenho é crítico. Slippage será incorrido através de um sistema de execução mal executado e isso terá um impacto dramático sobre a rentabilidade.

Os idiomas estaticamente digitados (veja abaixo), como C ++ / Java, geralmente são ótimos para execução, mas há um trade-off em tempo de desenvolvimento, testes e facilidade de manutenção. Idiomas dinamicamente digitados, como Python e Perl, geralmente são geralmente "rápidos o suficiente". Certifique-se sempre de que os componentes foram projetados de forma modular (veja abaixo) para que eles possam ser "trocados" à medida que o sistema se reduz.

Processo de Planejamento e Desenvolvimento Arquitetônico.

Os componentes de um sistema de comércio, seus requisitos de freqüência e volume foram discutidos acima, mas a infraestrutura do sistema ainda não foi coberta. Aqueles que atuam como comerciante de varejo ou que trabalham em um fundo pequeno provavelmente estarão "vestindo muitos chapéus". Será necessário cobrir o modelo alfa, o gerenciamento de riscos e os parâmetros de execução, bem como a implementação final do sistema. Antes de aprofundar linguagens específicas, o design de uma arquitetura de sistema ideal será discutido.

Separação de preocupações.

Uma das decisões mais importantes que devem ser tomadas no início é como "separar as preocupações" de um sistema comercial. No desenvolvimento de software, isso significa essencialmente como dividir os diferentes aspectos do sistema de negociação em componentes modulares separados.

Ao expor as interfaces em cada um dos componentes, é fácil trocar partes do sistema por outras versões que ajudem o desempenho, confiabilidade ou manutenção, sem modificar nenhum código de dependência externo. Esta é a "melhor prática" para esses sistemas. Para estratégias em frequências mais baixas, tais práticas são aconselhadas. Para a negociação de alta freqüência, o livro de regras pode ser ignorado à custa de ajustar o sistema para ainda mais desempenho. Um sistema mais acoplado pode ser desejável.

Criar um mapa de componentes de um sistema de negociação algorítmico vale um artigo em si. No entanto, uma abordagem ótima é garantir que haja componentes separados para as entradas de dados de mercado históricos e em tempo real, armazenamento de dados, API de acesso a dados, backtester, parâmetros de estratégia, construção de portfólio, gerenciamento de riscos e sistemas de execução automatizada.

Por exemplo, se o armazenamento de dados em uso estiver atualmente com desempenho inferior, mesmo em níveis significativos de otimização, ele pode ser trocado com reescrituras mínimas para a ingesta de dados ou API de acesso a dados. Até o ponto em que o backtester e os componentes subsequentes estão em causa, não há diferença.

Outro benefício de componentes separados é que permite que uma variedade de linguagens de programação sejam usadas no sistema geral. Não é necessário restringir a um único idioma se o método de comunicação dos componentes for independente de linguagem. Este será o caso se estiverem se comunicando via TCP / IP, ZeroMQ ou algum outro protocolo independente de linguagem.

Como um exemplo concreto, considere o caso de um sistema de backtesting que está sendo escrito em C ++ para o desempenho do "crunching", enquanto o gerenciador de portfólio e os sistemas de execução são escritos em Python usando SciPy e IBPy.

Considerações sobre o desempenho.

O desempenho é uma consideração significativa para a maioria das estratégias comerciais. Para estratégias de maior freqüência, é o fator mais importante. O "Desempenho" cobre uma ampla gama de problemas, como velocidade de execução algorítmica, latência de rede, largura de banda, E / S de dados, simultaneidade / paralelismo e dimensionamento. Cada uma dessas áreas é coberta individualmente por grandes livros didáticos, portanto este artigo apenas arranhará a superfície de cada tópico. A escolha da arquitetura e da linguagem agora será discutida em termos de seus efeitos sobre o desempenho.

A sabedoria prevalecente, como afirmou Donald Knuth, um dos pais da Ciência da Computação, é que "a otimização prematura é a raiz de todo o mal". Este é quase sempre o caso - exceto quando se forma um algoritmo de negociação de alta freqüência! Para aqueles que estão interessados ​​em estratégias de baixa freqüência, uma abordagem comum é construir um sistema da maneira mais simples possível e apenas otimizar à medida que os estrangulamentos começam a aparecer.

Ferramentas de perfil são usadas para determinar onde surgem os estrangulamentos. Perfis podem ser feitos para todos os fatores listados acima, em um ambiente MS Windows ou Linux. Existem muitas ferramentas de sistema operacional e de idioma disponíveis para isso, bem como utilitários de terceiros. A escolha da linguagem agora será discutida no contexto da performance.

C ++, Java, Python, R e MatLab contêm bibliotecas de alto desempenho (como parte do padrão ou externo) para estrutura básica de dados e trabalho algorítmico. C ++ é fornecido com a Biblioteca de modelos padrão, enquanto o Python contém NumPy / SciPy. Tarefas matemáticas comuns são encontradas nessas bibliotecas e raramente é benéfico escrever uma nova implementação.

Uma exceção é se uma arquitetura de hardware altamente personalizada é necessária e um algoritmo está fazendo uso extensivo de extensões proprietárias (como caches personalizados). No entanto, muitas vezes a "reinvenção da roda" desperdiça o tempo que pode ser melhor gasto no desenvolvimento e otimização de outras partes da infra-estrutura de negociação. O tempo de desenvolvimento é extremamente precioso especialmente no contexto dos únicos desenvolvedores.

A latência é muitas vezes uma questão do sistema de execução, pois as ferramentas de pesquisa geralmente estão localizadas na mesma máquina. Para o primeiro, a latência pode ocorrer em vários pontos ao longo do caminho de execução. Os bancos de dados devem ser consultados (latência de disco / rede), os sinais devem ser gerados (sistema operacional, latência de mensagens do kernal), sinais comerciais enviados (latência NIC) e pedidos processados ​​(latência interna dos sistemas de troca).

Para operações de maior freqüência, é necessário familiarizar-se intimamente com a otimização do kernal, além de otimizar a transmissão da rede. Esta é uma área profunda e está significativamente além do escopo do artigo, mas se um algoritmo UHFT é desejado então esteja ciente da profundidade do conhecimento necessário!

O cache é muito útil no conjunto de ferramentas de um desenvolvedor de negócios quantitativo. O armazenamento em cache refere-se ao conceito de armazenar dados freqüentemente acessados ​​de uma maneira que permita um acesso de alto desempenho, em detrimento do potencial estancamento dos dados. Um caso de uso comum ocorre no desenvolvimento da web ao tirar dados de um banco de dados relacional com respaldo de disco e colocá-lo na memória. Quaisquer pedidos subseqüentes para os dados não precisam "acessar o banco de dados" e, portanto, os ganhos de desempenho podem ser significativos.

Para situações de negociação, o cache pode ser extremamente benéfico. Por exemplo, o estado atual de um portfólio de estratégia pode ser armazenado em um cache até ser reequilibrado, de modo que a lista não precisa ser regenerada em cada ciclo do algoritmo de negociação. Essa regeneração provavelmente será uma alta CPU ou operação de E / S de disco.

No entanto, o armazenamento em cache não está sem os seus próprios problemas. A regeneração de dados de cache de uma só vez, devido à natureza volátil do armazenamento de cache, pode colocar uma demanda significativa na infraestrutura. Outra questão é o empilhamento de cães, onde múltiplas gerações de uma nova cópia de cache são realizadas sob uma carga extremamente alta, o que leva a uma falha em cascata.

A alocação de memória dinâmica é uma operação cara na execução de software. Assim, é imperativo que os aplicativos de maior desempenho comercial sejam conscientes de como a memória está sendo alocada e desalocada durante o fluxo do programa. Novos padrões de linguagem, como Java, C # e Python, todos executam a coleta automática de lixo, que se refere à desalocação da memória alocada dinamicamente quando os objetos ficam fora do escopo.

A coleta de lixo é extremamente útil durante o desenvolvimento, pois reduz erros e ajuda a legibilidade. No entanto, muitas vezes é sub óptimo para certas estratégias de negociação de alta freqüência. A coleta de lixo personalizada é muitas vezes desejada para esses casos. Em Java, por exemplo, ao ajustar a configuração do coletor de lixo e do heap, é possível obter alto desempenho para as estratégias de HFT.

C ++ não fornece um coletor de lixo nativo e, portanto, é necessário lidar com toda a alocação / desalocação de memória como parte da implementação de um objeto. Embora potencialmente propenso a erros (potencialmente levando a ponteiros pendurados), é extremamente útil ter um controle fino de como os objetos aparecem no heap para determinadas aplicações. Ao escolher um idioma, certifique-se de estudar como funciona o coletor de lixo e se ele pode ser modificado para otimizar um caso de uso específico.

Muitas operações em sistemas de negociação algorítmica são favoráveis ​​à paralelização. Isso se refere ao conceito de realização de múltiplas operações programáticas ao mesmo tempo, ou seja, em "paralelo". Os algoritmos denominados "embarassingly paralelos" incluem etapas que podem ser computadas totalmente independentemente de outras etapas. Certas operações estatísticas, como as simulações de Monte Carlo, são um bom exemplo de algoritmos embarazosa paralelos, pois cada sorteio aleatório e subsequente operação do caminho podem ser computados sem o conhecimento de outros caminhos.

Outros algoritmos são apenas parcialmente paralelizados. As simulações de dinâmica de fluidos são um exemplo, onde o domínio da computação pode ser subdividido, mas, em última instância, esses domínios devem se comunicar entre si e, portanto, as operações são parcialmente seqüenciais. Os algoritmos paralisáveis ​​estão sujeitos à Lei de Amdahl, que fornece um limite superior teórico para o aumento de desempenho de um algoritmo paralelizado quando sujeito a processos separados em $ N $ (por exemplo, em um núcleo ou fio de CPU).

A paralelização tornou-se cada vez mais importante como um meio de otimização, uma vez que as velocidades do clock do processador estagnaram, já que os processadores mais novos contêm muitos núcleos com os quais realizar cálculos paralelos. O aumento do hardware de gráficos de consumo (predominantemente para videogames) levou ao desenvolvimento de Unidades de processamento gráfico (GPUs), que contém centenas de "núcleos" para operações altamente concorrentes. Tais GPUs são agora muito acessíveis. Os quadros de alto nível, como o CUDA da Nvidia, levaram a uma adoção generalizada na academia e nas finanças.

Esse hardware de GPU geralmente é apenas adequado para o aspecto de pesquisa de financiamento quantitativo, enquanto que outros equipamentos mais especializados (incluindo matrizes de portas programáveis ​​em campo - FPGAs) são usados ​​para (U) HFT. Atualmente, a maioria dos langauges modernos suporta um grau de concorrência / multithreading. Assim, é direto otimizar um backtester, pois todos os cálculos são geralmente independentes dos outros.

O dimensionamento em engenharia e operações de software refere-se à capacidade do sistema de lidar consistentemente com o aumento de cargas sob a forma de solicitações maiores, maior uso do processador e maior alocação de memória. Na negociação algorítmica, uma estratégia pode escalar se pode aceitar quantidades maiores de capital e ainda produzir retornos consistentes. A pilha de tecnologia de negociação escala se pode suportar maiores volumes de comércio e latência aumentada, sem bloqueio de estrangulamento.

Enquanto os sistemas devem ser projetados para dimensionar, muitas vezes é difícil prever de antemão, onde um gargalo irá ocorrer. O registro, o teste, o perfil e o monitoramento rigorosos ajudarão grandemente em permitir que um sistema seja dimensionado. As próprias línguas são muitas vezes descritas como "inesquecíveis". Isso geralmente é o resultado de uma informação errônea, e não de um fato difícil. É a pilha de tecnologia total que deve ser verificada quanto à escalabilidade, e não ao idioma. Claramente, certas línguas têm maior desempenho do que outras em casos de uso específicos, mas um idioma nunca é "melhor" do que outro em todos os sentidos.

Um meio de gerenciar a escala é separar as preocupações, como afirmado acima. A fim de introduzir ainda a capacidade de lidar com "picos" no sistema (ou seja, uma volatilidade súbita que desencadeia uma série de trades), é útil criar uma "arquitetura de filas de mensagens". Isso simplesmente significa colocar um sistema de fila de mensagens entre os componentes para que as ordens sejam "empilhadas" se um determinado componente não conseguir processar muitos pedidos.

Em vez de pedidos de perda, eles simplesmente são mantidos em uma pilha até que a mensagem seja tratada. Isso é particularmente útil para enviar trocas para um mecanismo de execução. Se o motor está sofrendo em latência intensa, ele irá fazer backup de trades. Uma fila entre o gerador de sinal comercial e a API de execução aliviará essa questão à custa de uma possível destruição comercial. Um bem respeitado corretor de fila de mensagens de código aberto é RabbitMQ.

Hardware e sistemas operacionais.

O hardware que executa sua estratégia pode ter um impacto significativo na rentabilidade do seu algoritmo. Esta não é uma questão restrita aos comerciantes de alta freqüência. Uma má escolha em hardware e sistema operacional pode levar a uma falha na máquina ou reiniciar no momento mais inoportuno. Assim, é necessário considerar onde sua candidatura irá residir. A escolha é geralmente entre uma máquina de mesa pessoal, um servidor remoto, um provedor de "nuvem" ou um servidor co-localizado em troca.

As máquinas de mesa são simples de instalar e administrar, especialmente com sistemas operacionais mais novos e amigáveis, como o Windows 7/8, o Mac OSX eo Ubuntu. Os sistemas de desktop possuem algumas desvantagens significativas, no entanto. O principal é que as versões dos sistemas operacionais projetados para máquinas de mesa provavelmente irão requerer reinicialização / remendo (e muitas vezes no pior dos tempos!). Eles também usam mais recursos computacionais pela virtude de exigir uma interface gráfica do usuário (GUI).

Utilizar hardware em um ambiente doméstico (ou escritório local) pode levar à conectividade com a internet e aos problemas de tempo de atividade. O principal benefício de um sistema de desktop é que a potência computacional significativa pode ser comprada pela fração do custo de um servidor dedicado remoto (ou sistema baseado em nuvem) de velocidade comparável.

Um servidor dedicado ou uma máquina baseada em nuvem, muitas vezes mais caro do que uma opção de desktop, permite uma infra-estrutura de redundância mais significativa, como backups automatizados de dados, a capacidade de garantir de forma mais direta o tempo de atividade e monitoramento remoto. Eles são mais difíceis de administrar, pois exigem a capacidade de usar recursos de logon remoto do sistema operacional.

No Windows, isto é geralmente através do GUI Remote Desktop Protocol (RDP). Em sistemas baseados em Unix, a linha de comando Secure SHell (SSH) é usada. A infraestrutura de servidor baseada em Unix é quase sempre baseada em linha de comando, o que imediatamente faz com que as ferramentas de programação baseadas em GUI (como MatLab ou Excel) sejam inutilizáveis.

Um servidor co-localizado, como a frase é usada nos mercados de capitais, é simplesmente um servidor dedicado que se encontra dentro de uma troca para reduzir a latência do algoritmo de negociação. Isso é absolutamente necessário para certas estratégias de negociação de alta freqüência, que dependem de baixa latência para gerar alfa.

O aspecto final para a escolha do hardware e a escolha da linguagem de programação é a independência da plataforma. Existe a necessidade do código para executar vários sistemas operacionais diferentes? O código foi projetado para ser executado em um tipo específico de arquitetura de processador, como o Intel x86 / x64 ou será possível executar em processadores RISC, como os fabricados pela ARM? Essas questões serão altamente dependentes da frequência e do tipo de estratégia implementada.

Resiliência e Testes.

Uma das melhores maneiras de perder muito dinheiro na negociação algorítmica é criar um sistema sem resiliência. Isso se refere à durabilidade do sistema quando sujeito a eventos raros, como falências de corretagem, volatilidade súbita em excesso, tempo de inatividade em toda a região para um provedor de servidor em nuvem ou a exclusão acidental de um banco de dados de negociação inteiro. Anos de lucro podem ser eliminados em segundos com uma arquitetura mal projetada. É absolutamente essencial considerar questões como debugging, testes, logging, backups, alta disponibilidade e monitoramento como componentes principais do seu sistema.

É provável que, em qualquer aplicativo de negociação quantitativo personalizado razoavelmente complicado, pelo menos 50% do tempo de desenvolvimento serão gastos em depuração, teste e manutenção.

Quase todas as linguagens de programação são enviadas com um depurador associado ou possuem alternativas de terceiros bem respeitadas. Em essência, um depurador permite a execução de um programa com inserção de pontos de interrupção arbitrários no caminho do código, que interrompe temporariamente a execução para investigar o estado do sistema. O principal benefício da depuração é que é possível investigar o comportamento do código antes de um ponto de falha conhecido.

A depuração é um componente essencial na caixa de ferramentas para analisar erros de programação. No entanto, eles são mais amplamente utilizados em linguagens compiladas, como C ++ ou Java, pois linguagens interpretadas, como Python, geralmente são mais fáceis de depurar devido a menos declarações LOC e menos verbosas. Apesar desta tendência, o Python é enviado com o pdb, que é uma ferramenta de depuração sofisticada. O Microsoft Visual C ++ IDE possui amplos utilitários de depuração de GUI, enquanto que para o programador de linha de comando Linux C ++, o depurador gdb existe.

O teste no desenvolvimento de software refere-se ao processo de aplicação de parâmetros e resultados conhecidos a funções, métodos e objetos específicos dentro de uma base de código, para simular o comportamento e avaliar múltiplos caminhos de código, ajudando a garantir que um sistema se comporta como deveria. Um paradigma mais recente é conhecido como Test Driven Development (TDD), onde o código de teste é desenvolvido contra uma interface especificada sem implementação. Antes da conclusão da base de código real, todos os testes falharão. À medida que o código é escrito para "preencher os espaços em branco", os testes eventualmente passarão, em que ponto o desenvolvimento deve cessar.

O TDD requer um design de especificação detalhado e abrangente, bem como um grau de disciplina saudável para realizar com sucesso. Em C ++, o Boost fornece uma estrutura de teste de unidade. Em Java, a biblioteca JUnit existe para cumprir a mesma finalidade. O Python também possui o módulo unittest como parte da biblioteca padrão. Muitas outras línguas possuem estruturas de teste de unidade e muitas vezes existem várias opções.

Em um ambiente de produção, o log sofisticado é absolutamente essencial. Logging refere-se ao processo de saída de mensagens, com vários graus de gravidade, em relação ao comportamento de execução de um sistema em um arquivo ou banco de dados plano. Os logs são uma "primeira linha de ataque" ao procurar o comportamento inesperado do tempo de execução do programa. Infelizmente, as falhas de um sistema de registro tendem a ser descobertas apenas após o fato! Tal como acontece com os backups discutidos abaixo, um sistema de registro deve ser devidamente considerado ANTES de projetar um sistema.

Tanto o Microsoft Windows quanto o Linux possuem uma extensa capacidade de registro do sistema e as linguagens de programação tendem a ser enviadas com bibliotecas de registro padrão que cobrem a maioria dos casos de uso. Muitas vezes, é aconselhável centralizar as informações de registro para analisá-lo em uma data posterior, uma vez que muitas vezes pode levar a idéias sobre como melhorar o desempenho ou a redução de erros, o que quase certamente terá um impacto positivo em seus retornos comerciais.

Embora o registro de um sistema forneça informações sobre o que aconteceu no passado, o monitoramento de um aplicativo fornecerá uma visão do que está acontecendo agora. Todos os aspectos do sistema devem ser considerados para o monitoramento. As métricas do nível do sistema, como o uso do disco, a memória disponível, a largura de banda da rede e o uso da CPU fornecem informações básicas de carga.

Métricas de negociação, como preços / volume anormais, levantamentos rápidos bruscos e exposição à conta para diferentes setores / mercados também devem ser monitorados continuamente. Além disso, deve ser instigado um sistema de limiar que forneça notificação quando certas métricas são violadas, elevando o método de notificação (e-mail, SMS, atendimento automatizado), dependendo da gravidade da métrica.

O monitoramento do sistema geralmente é o domínio do administrador do sistema ou do gerente de operações. No entanto, como um único desenvolvedor comercial, essas métricas devem ser estabelecidas como parte do design maior. Existem muitas soluções para monitoramento: proprietárias, hospedadas e de código aberto, que permitem uma ampla personalização de métricas para um caso de uso particular.

Os backups e a alta disponibilidade devem ser as principais preocupações de um sistema comercial. Considere as seguintes duas questões: 1) Se um banco de dados completo de produção de dados de mercado e histórico de negócios foi excluído (sem backups), como o algoritmo de pesquisa e execução seria afetado? 2) If the trading system suffers an outage for an extended period (with open positions) how would account equity and ongoing profitability be affected? The answers to both of these questions are often sobering!

It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data. Many individuals do not test a restore strategy. If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment?

Similarly, high availability needs to be "baked in from the start". Redundant infrastructure (even at additional expense) must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems. I won't delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system.

Choosing a Language.

Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system. The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised.

Type Systems.

When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system . The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed . A statically-typed language performs checks of the types (e. g. integers, floats, custom classes etc) during the compilation process. Such languages include C++ and Java. A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime. Such languages include Python, Perl and JavaScript.

For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors. However, type-checking doesn't catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations. 'Dynamic' languages (i. e. those that are dynamically-typed) can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check. For this reason, the concept of TDD (see above) and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone.

Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type (and thus memory requirements) are known at compile-time. In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit. Libraries for dynamic languages, such as NumPy/SciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays.

Open Source or Proprietary?

One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary (commercial) or open source technologies. There are advantages and disadvantages to both approaches. It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensing/maintenance costs.

The Microsoft stack (including Visual C++, Visual C#) and MathWorks' MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software. Both tools have had significant "battle testing" in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds.

Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products. Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both. The software allows cohesive integration with multiple languages such as C++, C# and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ. MatLab also has many plugins/libraries (some free, some commercial) for nearly any quantitative research domain.

There are also drawbacks. With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader (although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free). Microsoft tools "play well" with each other, but integrate less well with external code. Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned.

MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading. The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code. This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive.

Open source tools have been industry grade for sometime. Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQL/PostgreSQL, Python, R, C++ and Java in high-performance production roles. However, they are far from restricted to this domain. Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats.

The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time. Python and R require far fewer lines of code (LOC) to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries. Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process.

Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so (unless in the HFT space), it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack. Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity. Documentation is excellent and bugs (at least for core libraries) remain scarce.

Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces. A typical Linux server (such as Ubuntu) will often be fully command-line oriented. In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks. There are mechanisms for integrating with C++ in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming.

While proprietary software is not immune from dependency/versioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments. Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer.

I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies. In particular I use: Ubuntu, MySQL, Python, C++ and R. The maturity, community size, ability to "dig deep" if problems occur and lower total cost ownership (TCO) far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations. Having said that, Microsoft Visual Studio (especially for C++) is a fantastic Integrated Development Environment (IDE) which I would also highly recommend.

Batteries Included?

The header of this section refers to the "out of the box" capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they? This is where mature languages have an advantage over newer variants. C++, Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, HTTP, operating system interaction, GUIs, regular expressions (regex), iteration and basic algorithms.

C++ is famed for its Standard Template Library (STL) which contains a wealth of high performance data structures and algorithms "for free". Python is known for being able to communicate with nearly any other type of system/protocol (especially the web), mostly through its own standard library. R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code (which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance).

Outside of the standard libraries, C++ makes use of the Boost library, which fills in the "missing parts" of the standard library. In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C++11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency.

Python has the high performance NumPy/SciPy/Pandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research. Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL++ (MySQL/C++), JDBC (Java/MatLab), MySQLdb (MySQL/Python) and psychopg2 (PostgreSQL/Python). Python can even communicate with R via the RPy plugin!

An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API. Most APIs natively support C++ and Java, but some also support C# and Python, either directly or with community-provided wrapper code to the C++ APIs. In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin. If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol.

Conclusão.

As is now evident, the choice of programming language(s) for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought. The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries.

The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be "plugged in" for different aspects of a trading stack, as and when requirements change. A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it.

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