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Egal, welche Art von Goldprodukten Sie sich entscheiden, können Sie sicher sein, dass Sie in einer wertvollen Form der Währung investieren. Goldmünzen Goldmünzen sind vielleicht die bekanntesten Grundnahrungsmittel in der Gold - und Silberbarrenindustrie. Während Goldbarren und Goldbarren auf viele verschiedene Arten und in fast jeder Menge hergestellt werden können, haben Goldmünzen immer eine relative Knappheit. Sobald ein Satzjahr der Produktion für eine Goldmünze abgeschlossen ist, gibt es nicht eine andere Ausgabe dieser Münze produziert.

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Goldmünzen dienen auch als gesetzliches Zahlungsmittel in fast allen Nationen, in denen sie produziert werden, während Goldbarren nicht. Das reicht von staatlichen Betrieben bis hin zu privat geführten Präge - und Raffinerieunternehmen in allen Teilen der Welt. Die meisten jeder Münze verwendet ihre eigenen speziellen Designs und implementieren ihre eigenen einzigartigen Sicherheits-Features in die Goldbarren sie produzieren.

Eine vollständige Liste der Unternehmen, deren Produkte, die wir anbieten, finden Sie unten: Regierung Mints Eine Regierung Minze ist eine Einrichtung oder eine Gruppe von Einrichtungen, die ausgeführt und betrieben werden von einem countrys nationalen Regierung. Diese Münzstätten werden häufig verwendet, um die umlaufende Münze des Landes zu produzieren, während viele Münzen heute auch Goldbarrenmünzen mit hohen Edelmetallreinheiten für Investitionszwecke herstellen.

Im Folgenden sind die beliebtesten Regierung Münzen, deren Produkte bieten wir derzeit: Einige der beliebtesten privaten Münzstätten, die wir derzeit mit, die Goldbarren produzieren sind unten aufgelistet: Der Preis von so ziemlich jedem Bullion-Produkt, das Sie kaufen werden mindestens lose basiert auf der metals Spot-Wert. Eine Prämie ist einfach der Unterschied zwischen dem Spotpreis und dem Verkaufspreis eines Goldbarrenprodukts.

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Denken Sie daran, dass Programmierer können nur absolute Regeln programmieren, und sie bieten in der Regel keine Vorschläge für die Verbesserung der Rentabilität eines Systems - nur die Leistung des Codes.

Bevor Sie mit einem Programmierer arbeiten, ist es wichtig, dass Sie alle Eintragungs-, Exit - und Management-Logiken der Handelssysteme definieren können. Wenn es definiert werden kann, kann es wahrscheinlich codiert werden. Fazit Händler, die automatisierte Handelssysteme über die Interactive Brokers Plattform implementieren möchten, haben eine Vielzahl von Optionen. Händler mit einzigartigen Ideen können mit einem qualifizierten Programmierberater arbeiten.

Die kurze Antwort ist, dass es keine beste Sprache. Strategieparameter, Leistung, Modularität, Entwicklung, Resiliency und Kosten müssen berücksichtigt werden. Dieser Artikel wird skizzieren die notwendigen Komponenten einer algorithmischen Handelssystemarchitektur und wie Entscheidungen über die Umsetzung beeinflussen die Wahl der Sprache.

Zuerst werden die Hauptkomponenten eines algorithmischen Handelssystems betrachtet, wie die Forschungsinstrumente, der Portfoliooptimierer, der Risikomanager und die Ausführungsmaschine. Insbesondere werden die Handelshäufigkeit und das voraussichtliche Handelsvolumen diskutiert. Sobald die Handelsstrategie ausgewählt worden ist, ist es notwendig, das gesamte System zu gestalten.

Dies beinhaltet die Wahl der Hardware, des Betriebssystems und der Systemresistenz gegenüber seltenen, potentiell katastrophalen Ereignissen. Während die Architektur in Erwägung gezogen wird, muss auf die Leistung - sowohl auf die Forschungsinstrumente als auch auf die Live-Ausführungsumgebung - geachtet werden. Was ist das Handelssystem zu tun, bevor die Entscheidung über die beste Sprache, mit der ein automatisiertes Handelssystem zu schreiben, ist es notwendig, die Anforderungen zu definieren.

Die Forschung befasst sich mit der Bewertung einer Strategieleistung gegenüber historischen Daten. Der Prozess der Bewertung einer Handelsstrategie gegenüber früheren Marktdaten wird als Backtesting bezeichnet. Die Signalerzeugung betrifft die Erzeugung eines Satzes von Handelssignalen aus einem Algorithmus und das Senden solcher Befehle an den Markt, üblicherweise über eine Vermittlung. Für bestimmte Strategien ist ein hohes Leistungsniveau erforderlich.

Die Technologieentscheidungen für eine niederfrequente US-Aktienstrategie werden sich weitgehend von denen eines hochfrequenten statistischen Arbitrage-Strategiehandels auf dem Futures-Markt unterscheiden. Vor der Wahl der Sprache müssen viele Datenanbieter ausgewertet werden, die sich auf die vorliegende Strategie beziehen.

Es ist auch ratsam, schnellen Zugriff auf mehrere Anbieter zu haben. Verschiedene Instrumente haben alle ihre eigenen Speicherquirks, wobei Beispiele davon mehrere Tickersymbole für Aktien und Verfallsdaten für Futures ganz zu schweigen von spezifischen OTC-Daten umfassen. Dies muss in der Plattform-Design berücksichtigt werden. Strategien, die Daten häufiger als minutiös oder sekundär verwenden, erfordern eine beträchtliche Betrachtung hinsichtlich der Leistung.

Eine Strategie, die zweite Balken überschreitet d. Tick-Daten , führt zu einem leistungsgetriebenen Design als die primäre Anforderung. Für Hochfrequenzstrategien muss eine erhebliche Menge an Marktdaten gespeichert und ausgewertet werden. Software wie HDF5 oder kdb werden häufig für diese Rollen verwendet. Um die umfangreichen Datenmengen für HFT-Anwendungen zu verarbeiten, muss ein ausgereiftes Backtester - und Ausführungssystem eingesetzt werden.

CC möglicherweise mit einigen Assembler ist wahrscheinlich der stärkste Sprachkandidat. Forschungssysteme Forschungssysteme umfassen typischerweise eine Mischung aus interaktiver Entwicklung und automatisiertem Scripting. Letztere umfassen umfangreiche numerische Berechnungen über zahlreiche Parameter und Datenpunkte. Dies führt zu einer Sprachauswahl, die eine einfache Umgebung zum Testen von Code bereitstellt, aber auch eine ausreichende Leistung bietet, um Strategien über mehrere Parameterabmessungen auszuwerten.

Die für umfangreiche numerische lineare Algebra und vectorized Operationen, sondern in einer interaktiven Konsole Weise R Studio. Die Hauptbetrachtung in diesem Stadium ist die der Ausführungsgeschwindigkeit. Denken Sie daran, dass es notwendig ist, von solchen Systemen vorsichtig zu sein, wenn dies der Fall ist. Interpretierte Sprachen wie Python nutzen oft Hochleistungsbibliotheken wie NumPypandas für den Backtesting-Schritt, um einen angemessenen Grad an Wettbewerbsfähigkeit mit kompilierten Äquivalenten beizubehalten.

Letztlich wird die für das Backtesting gewählte Sprache durch spezifische algorithmische Bedürfnisse sowie die Bandbreite der in der Sprache verfügbaren Bibliotheken bestimmt weiter unten.

Die Sprache, die für die Backtester - und Forschungsumgebungen verwendet wird, kann jedoch vollständig unabhängig von denjenigen sein, die in den Bereichen Portfolio-Konstruktion, Risikomanagement und Ausführungskomponenten verwendet werden.

Portfolio-Konstruktion und Risikomanagement Die Komponenten des Portfoliokonstruktions - und Risikomanagements werden von den Handelspartnern oft übersehen. Das ist fast immer ein Fehler. Diese Instrumente bieten den Mechanismus, durch den das Kapital erhalten bleibt.

Sie versuchen nicht nur, die Anzahl der riskanten Wetten zu lindern, sondern auch die Abwanderung der Trades selbst zu minimieren und so die Transaktionskosten zu senken.

Ausgefeilte Versionen dieser Komponenten können erhebliche Auswirkungen auf die Qualität und Wirtschaftlichkeit der Rentabilität haben. Es ist unkompliziert, eine stabile Strategie zu schaffen, da der Portfoliokonstruktionsmechanismus und der Risikomanager einfach modifiziert werden können, um mehrere Systeme zu behandeln. Sie sollten daher zu Beginn des Entwurfs eines algorithmischen Handelssystems als wesentliche Komponenten betrachtet werden.

Portfolio-Konstruktion reduziert oft auf eine lineare Algebra Problem wie eine Matrix-Faktorisierung und damit die Leistung ist stark abhängig von der Wirksamkeit der numerischen linearen Algebra-Implementierung zur Verfügung. MatLab besitzt auch umfangreich optimierte Matrixoperationen. Ein häufig ausgeglichenes Portfolio erfordert eine kompilierte und gut optimierte Matrixbibliothek, um diesen Schritt auszuführen, um das Handelssystem nicht zu verkleinern.

Das Risiko kann in vielen Formen auftreten: Erhöhte Volatilität obwohl dies für bestimmte Strategien als wünschenswert angesehen werden kann , erhöhte Korrelationen zwischen Assetklassen, Gegenpartei-Default, Serverausfällen, Black Swan-Ereignissen und unentdeckten Bugs im Handelscode wenige. Diese Simulationen sind sehr parallelisierbar siehe unten und bis zu einem gewissen Grad ist es möglich, Hardware auf das Problem zu werfen.

Ausführungssysteme Die Aufgabe des Ausführungssystems besteht darin, gefilterte Handelssignale von den Portfolio-Bau - und Risikomanagementkomponenten zu empfangen und an eine Brokerage oder andere Mittel des Marktzugangs zu senden. Die Qualität der API bezieht sich darauf, wie gut sie dokumentiert ist, welche Art von Leistung sie bereitstellt, ob sie auf eine eigenständige Software zugreifen muss oder ob ein Gateway kopflos aufgebaut werden kann d.

Ich musste einmal eine Desktop-Ubuntu-Edition auf einem Amazon-Cloud-Server installieren, um auf interaktive Broker remote zuzugreifen, rein aus diesem Grund. Teste immer Plugins dieser Art und sorge dafür, dass sie aktiv gepflegt werden. Beachten Sie, dass Hunderte von Bestellungen können jede Minute gesendet werden und als solche Leistung ist von entscheidender Bedeutung.

Schlupf wird durch eine schlecht durchführende Ausführung System entstehen und dies wird einen dramatischen Einfluss auf die Rentabilität haben. Statisch typisierte Sprachen siehe unten wie CJava sind im Allgemeinen optimal für die Ausführung, aber es gibt einen Kompromiss in der Entwicklungszeit, der Prüfung und der einfachen Wartung. Dynamisch getippte Sprachen wie Python und Perl sind mittlerweile meist schnell genug.

Achten Sie immer darauf, dass die Komponenten modular aufgebaut sind siehe unten , so dass sie bei der Systemwaage ausgetauscht werden können. Architektonischer Planungs - und Entwicklungsprozess Die Komponenten eines Handelssystems, dessen Frequenz - und Volumenanforderungen wurden bereits diskutiert, die Systeminfrastruktur ist jedoch noch nicht abgedeckt. Diejenigen, die als Einzelhändler oder arbeiten in einem kleinen Fonds wird wahrscheinlich tragen viele Hüte.

Es wird notwendig sein, die Alpha-Modell-, Risikomanagement - und Ausführungsparameter sowie die endgültige Implementierung des Systems abzudecken. Vor dem Einarbeiten in bestimmte Sprachen wird das Design einer optimalen Systemarchitektur erörtert. Trennung von Bedenken Eine der wichtigsten Entscheidungen, die von vornherein getroffen werden müssen, ist die Trennung der Bedenken eines Handelssystems.

In der Softwareentwicklung bedeutet dies im Wesentlichen, wie die verschiedenen Aspekte des Handelssystems in separate modulare Komponenten aufgeteilt werden. Durch die Freigabe von Schnittstellen an jedem der Komponenten ist es leicht, Teile des Systems für andere Versionen auszutauschen, die Leistung, Zuverlässigkeit oder Wartung unterstützen, ohne einen externen Abhängigkeitscode zu modifizieren. Dies ist die beste Vorgehensweise für solche Systeme. Für Strategien bei niedrigeren Frequenzen werden solche Praktiken empfohlen.

Ein dichter gekoppeltes System kann wünschenswert sein. Das Erstellen einer Komponentenkarte eines algorithmischen Handelssystems ist einen Artikel wert. Ein optimaler Ansatz ist jedoch sicherzustellen, dass es separate Komponenten für die historischen und Echtzeit-Marktdateneingänge, Datenspeicherung, Datenzugriffs-API, Backtester, Strategieparameter, Portfolio-Konstruktion, Risikomanagement und automatisierte Ausführungssysteme gibt.

Wenn beispielsweise der verwendete Datenspeicher selbst bei signifikanten Optimierungsniveaus noch unterdurchschnittlich ist, kann er mit minimalen Wiederbeschreibungen in die Datenaufnahme - oder Datenzugriffs-API ausgelagert werden. Soweit es die Backtester und nachfolgende Komponenten betrifft, gibt es keinen Unterschied.

Ein weiterer Vorteil von getrennten Komponenten ist, dass es eine Vielzahl von Programmiersprachen für das Gesamtsystem verwendet werden kann. Es muss nicht auf eine einzige Sprache beschränkt werden, wenn die Kommunikationsmethode der Komponenten sprachunabhängig ist. Performance-Überlegungen Performance ist eine wesentliche Überlegung für die meisten Trading-Strategien.

Für höhere Frequenzstrategien ist es der wichtigste Faktor. Architektur und Sprachwahl werden nun im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf die Leistung diskutiert. Die vorherrschende Weisheit, wie von Donald Knuth. Mit Hilfe von Profilierwerkzeugen wird ermittelt, wo Engpässe auftreten. Die Sprachwahl wird im Rahmen der Performance diskutiert.

Gemeinsame mathematische Aufgaben sind in diesen Bibliotheken zu finden und es ist selten vorteilhaft, eine neue Implementierung zu schreiben. Eine Ausnahme ist, wenn eine hochgradig angepasste Hardwarearchitektur erforderlich ist und ein Algorithmus umfangreiche Verwendung von proprietären Erweiterungen z.

Allerdings, oft Neuerfindung des Rades verschwendet Zeit, die besser verbrachte Entwicklung und Optimierung anderer Teile der Handelsinfrastruktur sein könnte. Entwicklungszeit ist besonders im Zusammenhang mit einzelnen Entwicklern extrem kostbar. Latenz ist oft ein Problem des Ausführungssystems, da die Forschungsinstrumente üblicherweise auf derselben Maschine liegen. Für die ersteren kann Latenz an mehreren Punkten entlang des Ausführungspfades auftreten. Für höhere Frequenzoperationen ist es notwendig, sich mit der Kernoptimierung sowie der Optimierung der Netzübertragung vertraut zu machen.

Dies ist ein tiefer Bereich und ist deutlich über den Geltungsbereich des Artikels aber wenn ein UHFT-Algorithmus gewünscht wird dann bewusst sein, die Tiefe des Wissens erforderlich Caching ist sehr nützlich im Toolkit eines quantitativen Trading-Entwickler. Das Caching bezieht sich auf das Konzept der Speicherung von Daten, auf die häufig zugegriffen wird, in einer Weise, die einen leistungsfähigeren Zugriff ermöglicht, auf Kosten einer potentiellen Verzögerung der Daten.

Ein häufiger Anwendungsfall tritt bei der Webentwicklung auf, wenn Daten von einer datenträgergestützten relationalen Datenbank übernommen und in den Speicher übertragen werden. Alle nachfolgenden Anforderungen für die Daten müssen nicht auf die Datenbank getroffen werden und so Leistungssteigerungen können erheblich sein. Für Handelssituationen Caching kann sehr vorteilhaft sein. Zum Beispiel kann der gegenwärtige Zustand eines Strategieportfolios in einem Cache gespeichert werden, bis er wieder ausgeglichen wird, so dass die Liste nicht auf jeder Schleife des Handelsalgorithmus regeneriert werden muss.

Allerdings ist das Caching nicht ohne eigene Probleme. Regeneration von Cache-Daten auf einmal, aufgrund der volatilie Natur der Cache-Speicher, kann eine erhebliche Nachfrage nach Infrastruktur. Ein weiteres Problem ist Hund-Haufen. Wo mehrere Generationen einer neuen Cache-Kopie unter extrem hoher Last durchgeführt werden, was zu einem Kaskadenausfall führt.

Die dynamische Speicherzuordnung ist eine teure Operation in der Softwareausführung. Daher ist es für Hochleistungs-Handelsanwendungen unerlässlich, sich bewusst zu sein, wie Speicher während des Programmablaufs zugeteilt und freigegeben wird.

Es ist jedoch oftmals für bestimmte hochfrequente Handelsstrategien suboptimal. Kundenspezifische Garbage Collection ist oft für diese Fälle erwünscht. C stellt keinen nativen Garbage Collector zur Verfügung und daher ist es notwendig, alle Speicherzuweisungen als Teil einer Objektimplementierung zu behandeln.

Bei der Auswahl einer Sprache stellen Sie sicher zu studieren, wie die Garbage Collector arbeitet und ob es geändert werden, um für einen bestimmten Anwendungsfall optimieren können. Viele Operationen in algorithmischen Handelssystemen sind parallelisierbar.

Dies bezieht sich auf das Konzept, mehrere programmatische Operationen gleichzeitig, d. So genannte embarassingly parallele Algorithmen beinhalten Schritte, die völlig unabhängig von anderen Schritten berechnet werden können. Bestimmte statistische Operationen, wie Monte Carlo Simulationen, sind ein gutes Beispiel für peinlich parallele Algorithmen, da jede zufällige Zeichnung und nachfolgende Pfadoperation ohne Kenntnis anderer Pfade berechnet werden kann.

Andere Algorithmen sind nur teilweise parallelisierbar. Fluiddynamische Simulationen sind ein solches Beispiel, bei dem die Berechnungsdomäne unterteilt werden kann, aber letztlich müssen diese Domänen miteinander kommunizieren und somit sind die Operationen teilweise sequentiell. Parallelisierbare Algorithmen unterliegen dem Amdahls-Gesetz. Was eine theoretische Obergrenze für die Leistungserhöhung eines parallelisierten Algorithmus ergibt, wenn er N-unabhängigen Prozessen unterworfen wird z.

Die Parallelisierung hat zunehmend an Bedeutung gewonnen, da die Prozessortaktgeschwindigkeiten stagniert haben, da neuere Prozessoren viele Kerne enthalten, mit denen parallele Berechnungen durchgeführt werden können. Solche GPUs sind jetzt sehr erschwinglich. Somit ist es einfach, einen Backtester zu optimieren, da alle Berechnungen im allgemeinen unabhängig von den anderen sind.

Während Systeme skaliert werden müssen, ist es oft schwer vorherzusagen, wo ein Engpass auftritt. Rigourous Protokollierung, Prüfung, Profiling und Überwachung wird erheblich unterstützen, wenn ein System skalieren.

Sprachen selbst werden oft als unskalierbar beschrieben. Dies ist in der Regel das Ergebnis von Fehlinformationen, anstatt harte Tatsache.

Es ist die gesamte Technologie-Stack sollte für die Skalierbarkeit, nicht die Sprache ermittelt werden. Um die Fähigkeit, Spikes in dem System zu behandeln d. Dies bedeutet lediglich, dass ein Message Queue-System zwischen Komponenten platziert wird, so dass Aufträge gestapelt werden, wenn eine bestimmte Komponente nicht in der Lage ist, viele Anfragen zu verarbeiten.

Anstatt Verluste zu verlieren, werden sie einfach in einem Stapel gehalten, bis die Nachricht behandelt wird. Dies ist besonders nützlich, um Trades an eine Ausführungsmaschine zu senden. Wenn der Motor unter starker Latenz leidet dann wird es Trades zu sichern. Dies ist nicht ein Problem beschränkt auf Hochfrequenz-Händler.

Eine schlechte Wahl in Hardware und Betriebssystem kann zu einem Maschinencrash oder einem Neustart zum unpassendsten Moment führen. Daher ist zu prüfen, wo sich Ihr Antrag befindet.

Desktop-Maschinen sind einfach zu installieren und zu verwalten, vor allem mit neueren benutzerfreundlichen Betriebssystemen wie Windows 78, Mac OSX und Ubuntu. Desktop-Systeme besitzen jedoch einige erhebliche Nachteile. Das wichtigste ist, dass die Versionen von Betriebssystemen für Desktop-Rechner sind wahrscheinlich Rebootspatching und oft im schlimmsten Fall erfordern.

Das Verwenden von Hardware in einer Heimat oder einer lokalen Büroumgebung kann zu Internetkonnektivität und Stromverbrauchsproblemen führen. Der Hauptvorteil eines Desktop-Systems ist, dass erhebliche Rechenleistung für den Bruchteil der Kosten eines Remote-dedizierten Server oder Cloud-basiertes System von vergleichbarer Geschwindigkeit erworben werden kann. Sie sind schwerer zu verwalten, da sie die Fähigkeit zur Verwendung von Remote-Login-Funktionen des Betriebssystems erfordern. Ein Co-lokalisierter Server, wie der Begriff in den Kapitalmärkten verwendet wird, ist einfach ein dedizierter Server, der sich innerhalb einer Vermittlungsstelle befindet, um die Latenz des Handelsalgorithmus zu reduzieren.

Dies ist absolut notwendig für bestimmte hochfrequente Handelsstrategien, die auf geringe Latenz angewiesen sind, um alpha zu erzeugen. Gibt es eine Notwendigkeit für den Code, um über mehrere verschiedene Betriebssysteme ausgeführt werden Ist der Code entworfen, um auf einem bestimmten Typ der Prozessorarchitektur ausgeführt werden, wie der Intel x86x64 oder wird es möglich sein, auf RISC-Prozessoren wie die von ARM hergestellten ausgeführt werden Diese Fragen hängen stark von der Häufigkeit und der Art der durchzuführenden Strategie ab.

Resilience und Testing Eine der besten Möglichkeiten, eine Menge Geld für algorithmischen Handel zu verlieren ist, ein System ohne Elastizität zu schaffen. Dies bezieht sich auf die Dauerhaftigkeit des Systems bei seltenen Ereignissen wie Maklerkonten, plötzliche Überschussvolatilität, regionale Ausfallzeiten für einen Cloud-Server-Anbieter oder das versehentliche Löschen einer gesamten Handelsdatenbank. Jahre der Gewinne können innerhalb von Sekunden mit einer schlecht entworfenen Architektur beseitigt werden.

Es ist wahrscheinlich, dass in jeder vernünftig komplizierten benutzerdefinierten quantitativen Handel Anwendung mindestens 50 Entwicklungszeit für Debugging, Test und Wartung ausgegeben werden.

Fast alle Programmiersprachen werden entweder mit einem zugehörigen Debugger ausgeliefert oder besitzen Drittanbieter-Alternativen. Im Wesentlichen ermöglicht ein Debugger die Ausführung eines Programms mit dem Einfügen von willkürlichen Unterbrechungspunkten im Codepfad, die die Ausführung vorübergehend stoppen, um den Zustand des Systems zu untersuchen. Der Hauptvorteil von Debugging ist, dass es möglich ist, das Verhalten von Code vor einem bekannten Crashpunkt zu untersuchen.

Allerdings sind sie weit verbreitet in kompilierten Sprachen wie C oder Java, da interpretierte Sprachen wie Python sind oft einfacher zu debuggen aufgrund weniger LOC und weniger ausführliche Anweisungen verwendet.

Trotz dieser Tendenz Python Schiff mit der pdb. Die ein anspruchsvolles Debugging-Tool ist. Testen in der Softwareentwicklung bezieht sich auf den Prozess der Anwendung bekannter Parameter und Ergebnisse auf spezifische Funktionen, Methoden und Objekte in einer Codebasis, um Verhalten zu simulieren und mehrere Codepfade auszuwerten und so zu gewährleisten, dass sich ein System so verhält, wie es sollte. Vor dem Abschluss der eigentlichen Codebase werden alle Tests fehlschlagen.

Python hat auch das unittest Modul als Teil der Standardbibliothek. In einer Produktionsumgebung ist eine anspruchsvolle Protokollierung unabdingbar.

Die Protokollierung bezieht sich auf den Prozess der Ausgabe von Nachrichten mit verschiedenen Schweregraden bezüglich des Ausführungsverhaltens eines Systems in einer flachen Datei oder Datenbank. Protokolle sind eine erste Angriffslinie bei der Jagd nach unerwartetem Programmlaufzeitverhalten. Leider sind die Mängel eines Logging-System tendenziell nur nach der Tatsache wie mit Backups, die unten diskutiert entdeckt werden, ein Protokollierungssystem sollte gebührend berücksichtigt werden, bevor ein System entwickelt wird.

Sowohl Microsoft Windows und Linux kommen mit umfangreichen System-Logging-Fähigkeit und Programmiersprachen neigen dazu, mit Standard-Logging-Bibliotheken, die die meisten Anwendungsfälle zu decken neigen. Oft ist es ratsam, die Logging-Informationen zu zentralisieren, um sie zu einem späteren Zeitpunkt zu analysieren, da sie oft zu Vorstellungen über die Verbesserung der Performance oder der Fehlerreduzierung führen kann, die sich fast sicher positiv auf Ihre Handelserträge auswirken wird.

Während der Protokollierung eines Systems liefert Informationen über das, was in der Vergangenheit durchgeführt hat, wird die Überwachung einer Anwendung geben Einblick in das, was gerade geschieht. Alle Aspekte des Systems sollten für die Überwachung berücksichtigt werden.

Handelsmetriken wie abnormales Preis - volumen, plötzliche rasche Abschläge und Kontobelastung für verschiedene Sektorenmärkte sollten ebenfalls kontinuierlich überwacht werden. Weiterhin sollte ein Schwellensystem eingeführt werden, das eine Benachrichtigung liefert, wenn bestimmte Metriken verletzt werden, wodurch das Benachrichtigungsverfahren E-Mail, SMS, automatisiertes Telefongespräch in Abhängigkeit von der Schwere der Metrik erhöht wird.

Systemüberwachung ist oft die Domäne des Systemadministrators oder Operations Managers. Viele Lösungen für die Überwachung gibt es: Sicherungen und Hochverfügbarkeit sollten vorrangige Anliegen eines Handelssystems sein. Consider the following two questions: 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 wont 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. 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 doesnt catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations. 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 NumPySciPy 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 licensingmaintenance costs. 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. MatLab also has many pluginslibraries 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. 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 dependencyversioning 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: 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.

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 systemprotocol 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 C11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency. Python has the high performance NumPySciPyPandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research.

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. If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol. Conclusion 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. The Easiest Programming Language for Traders Introducing TradeScript, our powerful new programming language which allows traders to design trading systems without prior programming experience.

Whos it for TradeScript is a development component designed for software developers who want to expand the set of features on their trading application by providing a scripting language. TradeScript, as a language, is intended for traders who need to write their own trading strategies but dont know how to program in low-level languages such as C and C. TradeScript allows traders develop trading systems quickly and effortlessly.

Its as easy as With TradeScript, you can enable your trading application to run scripts which provide alerts when the price of a security stock, futures, or forex reaches a new high, crosses over a moving average, or drops a set percentage, though those are only a few examples. TradeScript can also scan the market, generate trade signals, back-test trading strategies, and much more.

Without a programming language, traders are unable to develop automated trading systems or perform back-testing of strategies. A vector programming language offers extreme flexibility with a minimal learning curve. In fact, in just five minutes, you can start writing with TradeScript. So what is a vector programming language, and why is it so easy to learn Vector programming languages also known as array or multidimensional languages generalize operations on scalars to apply transparently to vectors, matrices, and higher dimensional arrays.

The idea behind vector programming is that operations apply at once to an entire set of values a vector or field. This allows you to think and operate on whole aggregates of data, without resorting to explicit loops of individual scalar operations. In other words, its similar to the macro language found in Excel. The easiest programming language for traders. The most powerful, too. Several lines of code would be required to create the MedianAverages vector. But with TradeScript, you can accomplish the same thing using only one line of code as show below.

The same holds true for creating trading systems for back testing and trade alerts. TradeScript was originally designed as a high-performance programming language for high-frequency traders. It was designed to scan over , stocks based on complex technical criteria and return instantaneious results - in under five milliseconds. That was over ten years ago.

Today it is even faster. Quick Easy Development Solution If youre a software developer, youll be surprised to know that it only takes about 30 minutes to implement TradeScript into your trading application. TradeScript comes with context-sensitive help, and our Programmers Guide can be shipped with your application. Adding a scripting language to your trading application couldnt be any easier. It comes with over 30 example projects and extensive developer support to help you implement the library into your project.

Common Development Scenarios TradeScript is most commonly used in one of three scenarios. It is often used inside desktop trading applications, where it is embedded on the client side. It is also commonly used on the server side, where it runs strategies for thin clients, such as mobile and web applications. Another common scenario is where TradeScript is run on the server side in order to provide real time scanning results to web and mobile users.

Genetic Programming A genetic algorithm can be integrated into TradeScript to create an autonomous trading system creation engine. Check our Evo2 genetic algorithm engine which comes with TradeScript examples. The case study describes how TradeScript is implemented to perform cyclical analysis of the markets. The solution is part of a complete knowledge package and enables traders to apply the derived strategies to all kinds of markets and timeframes.

With TradeScript, you can: Create automated order entry scripts Run thousands of simultaneous alerts Create back tests and trading system optimizations Build script-driven charts and expert advisors Get formula outputs in real-time Why Choose Modulus Modulus is a financial technology company.

While that may not sound like a real differentiator, it is. It means that our solutions come from our years of experience in the financial technology industry.