อัตโนมัติ trading ระบบ ใน c ++

การสร้างระบบการซื้อขายอัตโนมัติโดยใช้โบรกเกอร์เชิงโต้ตอบการซื้อขายแบบอัตโนมัติด้วยโบรกเกอร์แบบอินเทอร์แอคทีฟอินเทอร์เนาโบรกเกอร์อินเทอร์แอกทีฟเทรดดิ้งเองไม่ได้มีการซื้อขายแบบอัตโนมัติอย่างไรก็ตามโซลูชันหลายอย่างพร้อมใช้งานสำหรับผู้ค้าที่ต้องการระบบซื้อขายอัตโนมัติโดยใช้แพลตฟอร์ม IB Trader Workstation TSW รวมถึง Third - Party APIs. Programming Consultants APIs ของบุคคลที่สาม API Application Programming Interface เป็นรูปแบบภาษาที่ใช้โดยโปรแกรมประยุกต์เพื่อสื่อสารกับซอฟต์แวร์ระบบอื่น ๆ API ทำหน้าที่เป็นอินเทอร์เฟซหรือไประหว่างซึ่งช่วยให้รหัสสามารถสื่อสารกับแพลตฟอร์มการซื้อขาย IB ผู้ขายบุคคลที่สามนำเสนอ APIs ที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งมีขั้นตอนวิธีที่สร้างไว้ล่วงหน้าและแอพพลิเคชันซอฟต์แวร์ซื้อขาย plug-and-play ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานร่วมกับแพลตฟอร์มการซื้อขาย TWS Trader Workstation TWS ของ IB Trader Workstation TWS มีอยู่ใน IB จากโฮมเพจคลิกหัวข้อ Education และเลือก Marketplace IB Re และหากคุณยอมรับเงื่อนไขให้คลิกถ้าคุณเห็นด้วยกับข้อจำกัดความรับผิดชอบโปรดคลิกที่นี่เพื่อดำเนินการต่อคลิกที่แท็บเครื่องมือซอฟต์แวร์และซอฟต์แวร์จัดการสั่งซื้อย่อยเพื่อดูผู้ให้บริการและผลิตภัณฑ์ที่แสดงในรูปที่ 1 รูปที่ 1 - เลือก แท็บเครื่องมือซอฟต์แวร์ใน Marketplace IB เพื่อเรียกดูผู้จัดจำหน่ายของผู้ขายรายอื่นนอกเหนือจาก APIs เชิงพาณิชย์แล้ว Marketplace IB ยังมีลิงก์ไปยัง Programming Consultants ซึ่งสามารถช่วยผู้ค้าและนักลงทุนในการพัฒนาตัวชี้วัดและกลยุทธ์ที่กำหนดเองได้ ใช้ในการซื้อขายอัตโนมัติที่ปรึกษาให้รหัสในหลายภาษารวมทั้ง Java, C, Visual Basic, SQL, Perl, Matlab และอื่น ๆ แพลตฟอร์มการค้าที่เป็นกรรมสิทธิ์ภาษาที่สามารถเชื่อมต่อกับ IB. Keep ทราบว่าโปรแกรมเมอร์สามารถโปรแกรม กฎที่แน่นอนและโดยปกติแล้วพวกเขาไม่ได้ให้คำแนะนำในการปรับปรุงความสามารถในการทำกำไรของระบบ - เฉพาะประสิทธิภาพของโค้ดเท่านั้นก่อนที่จะทำงานกับ a โปรแกรมเมอร์เป็นสิ่งสำคัญที่จะสามารถกำหนดระบบการค้าของรายการทางออกและตรรกะการจัดการหากสามารถกำหนดได้ก็อาจจะ coded. Programming กับ IB APIs โซลูชั่นที่สามคือสำหรับผู้ค้าที่มีทักษะหรือความปรารถนาที่จะ เรียนรู้การเขียนโปรแกรมของตัวเอง APIs Interactive โบรกเกอร์มี API หลายตัวที่ผู้ค้าสามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อผ่าน TWS หรือ IB Gateway การเชื่อมต่อผ่าน TWS ต้องการให้แอพพลิเคชันทำงาน แต่ช่วยให้ผู้ค้าสามารถทดสอบและยืนยันได้ว่าใบสั่ง API ทำงานได้อย่างถูกต้อง การเชื่อมต่อผ่านเกตเวย์ IB ในมืออื่น ๆ ไม่ได้มีอินเตอร์เฟซสำหรับการทดสอบและการยืนยัน แต่จะช่วยให้ API สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้แอพพลิเคชัน GUI ขนาดใหญ่เมื่อ API ของ บริษัท อื่นจัดเตรียมอัลกอริทึมที่สร้างขึ้นมาใหม่ API IB สภาพแวดล้อมการเขียนโปรแกรมเป็นหลักวัตถุดิบ IB ให้อุปกรณ์และส่วนประกอบและผู้ใช้ไม่ทั้งหมดของการเขียนโปรแกรมผู้ใช้สามารถเขียนโปรแกรมในหลายภาษารวมทั้ง C , Java, ActiveX หรือ DDE for Excel มีการตั้งค่าต่างๆเกี่ยวกับ API ใน TWS ที่ผู้ค้าสามารถกำหนดค่าได้ดังรูปที่ 2 คู่มืออ้างอิง IB API ที่มีอยู่ในการค้นหาเว็บไซต์ Interactive Brokers สำหรับคู่มืออ้างอิง API จะแสดงภาพรวมด้วย เป็นคำแนะนำเฉพาะสำหรับภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆรูปที่ 2 - การกำหนดการตั้งค่า API ใน TWS ผู้ค้าที่เกี่ยวข้องที่ต้องการใช้ระบบการซื้อขายอัตโนมัติผ่านทางแพลตฟอร์มโบรกเกอร์แบบโต้ตอบมีหลายทางเลือกไม่ใช้โปรแกรมเมอร์อาจต้องการสำรวจ API ของบุคคลที่สาม ผู้ค้าที่มีตัวเลือกการปรับแต่งหรือ plug-and-play หลากหลายตัวเลือก Traders ที่มีไอเดียพิเศษสามารถทำงานร่วมกับที่ปรึกษาด้านการเขียนโปรแกรมที่มีคุณสมบัติเหมาะสมผู้ที่มีประสบการณ์ในการเขียนโปรแกรมหรือเวลาที่ต้องการเรียนภาษาเขียนโปรแกรมสามารถใช้ IB APIs ในการพัฒนาระบบการซื้อขายอัตโนมัติ Senior C Automated Trading System การพัฒนาความตื่นเต้นเกี่ยวกับการพัฒนาระบบการซื้อขายอัตโนมัติใน C คุณเป็นนักพัฒนาที่ท้าทาย b y ปัญหาทางเทคนิคที่ซับซ้อนภายในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิกอย่างรวดเร็วคุณสามารถใช้เทคโนโลยีล่าสุดเพื่อแปลปัญหาเหล่านี้เป็นโซลูชันด้านเทคนิคที่หรูหราถ้าคุณมีประสบการณ์อย่างน้อย 5 ปีในการทำงานกับ C คุณอาจเป็นระบบการซื้อขายอัตโนมัติของ C อาวุโส เรามี บริษัท Optiver ซึ่งเป็น บริษัท การค้าระหว่างประเทศซึ่งมีสำนักงานใหญ่ในอัมสเตอร์ดัมมีพนักงานกว่า 700 รายใน 4 ทวีปที่เราเสนอราคาที่ยุติธรรมและมีการแข่งขันสูงสำหรับการซื้อและขายหุ้นพันธบัตรตัวเลือกฟิวเจอร์ส , ETF เป็นต้นเรียกว่าการทำตลาดเราสร้างตลาดและจัดหาสภาพคล่องให้กับตลาดหุ้นต่างประเทศในยุโรปสหรัฐอเมริกาและเอเชียแปซิฟิคทำให้ตลาดการเงินเป็นธรรมเปิดกว้างและเชื่อถือได้เราไม่เพียงทำการค้าเมื่อเรารู้สึกเช่นนั้นไม่เพียง แต่เมื่อ แนวโน้มของเราสดใส แต่ 24 ชั่วโมงต่อวันทางใดก็ตามที่ตลาดไปเราอยู่ที่นั่นเสมอที่ความเสี่ยงของเราเองโดยใช้เงินทุนของเราเองความแตกต่างผลรวมมันขึ้นอย่างสมบูรณ์แบบ อธิบายสั้น ๆ ว่าสิ่งที่เราทำทุกวันนอกจากนี้ยังขอเชิญชวนให้คุณสำรวจว่าเราทำงานของคุณอย่างไรเรามีมูลค่าที่แตกต่างกันไปนับตั้งแต่ปีพ. ศ. 2529 ปีที่เราเริ่มต้นการแลกเปลี่ยนทางเลือกของยุโรปในกรุงอัมสเตอร์ดัมกับผู้ค้าชั้นเดียววันนี้เราเป็นหนึ่งใน บริษัท นวัตกรรมและประสบความสำเร็จมากที่สุดในเนเธอร์แลนด์และอีกมากมายที่ Optiver เนื่องจากการซื้อขายบนพื้นเปลี่ยนเป็นการซื้อขายบนหน้าจอเราจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูงที่สุดการซื้อขายซอฟต์แวร์และการเชื่อมต่อกับตลาดในระยะสั้นเราต้องการสิ่งที่ดีที่สุด ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีในการพัฒนาเพิ่มประสิทธิภาพและสนับสนุนระบบและเครื่องมือของเราบรรยากาศที่เรากำลังทำงานอยู่ได้เร็ว แต่น่าตื่นเต้นทำให้ IT ที่ Optiver เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่โดยความชำนาญนวัตกรรมและความสนุกสนานไปพร้อมกันทุกวันในฐานะ Senior C Automated ผู้พัฒนาระบบการซื้อขายจะเป็นผู้รับผิดชอบในการพัฒนาระบบการซื้อขายอัตโนมัติความเร็วสูงแบบ C สำหรับระบบปฏิบัติการลีนุกซ์โดยทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์รายอื่น nd คุณจะตอบสนองต่อคำร้องขอที่ซับซ้อนด้วยโซลูชันด้านเทคนิคอันชาญฉลาดโดยใช้เทคโนโลยีล่าสุดด้วยทักษะ C ของคุณที่มุ่งเน้นเชิงวัตถุคุณสามารถออกแบบและใช้กลยุทธ์การทำกำไรใหม่ ๆ ในขณะเดียวกันก็สามารถจัดการกับความคาดหวังที่ชัดเจนต่อผู้มีส่วนได้เสียภายในของคุณด้วยการแบ่งปันความรู้ที่กว้างขวางของคุณ กับทีมงานของคุณและแนะนำเพื่อนร่วมงานจูเนียร์ในการตัดสินใจด้านเทคนิคคุณจะสนับสนุนทีมพัฒนาเพื่อทำความเข้าใจกับความซับซ้อนของธุรกิจปริญญาโทสาขา Computer Science, IT Engineering หรือ Information Systems. at อย่างน้อย 5 ปีของการทำงานเป็น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ใน C ที่มีประสบการณ์การบันทึกที่ยอดเยี่ยมใน STL Boost และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ที่เป็นที่นิยมของ C library. expert เกี่ยวกับระบบปฏิบัติการยูนิกซ์และ Linux ความรู้ของ High Performance Computing, latency ต่ำและการพัฒนาแบบเรียลไทม์ มีความรู้เกี่ยวกับตลาดการเงินและการซื้อขายสัญญาซื้อขายล่วงหน้าอย่างมีนัยสำคัญ 2 f ประสบการณ์การทำงานภายในขอบเขตการค้าการพัฒนาโดยอัตโนมัติความทะเยอทะยานที่จะพัฒนาตัวเองอย่างต่อเนื่องผ่านการฝึกอบรมและความเข้าใจในงานพัฒนาความเข้าใจที่ดีของ C 11 เป็นพื้นหลัง plus. a ในคณิตศาสตร์และประสบการณ์การทำงานกับขั้นตอนคือ plus. be ผู้เล่นทีมและผู้สื่อสารที่ชอบเสรีภาพในการสร้างสรรค์และความเป็นอิสระสิ่งที่คุณจะได้รับ Optiver เหนือสิ่งอื่นใดเรากำลังมองหาคุณเมื่อคุณเชื่อมั่นในการพัฒนาประจำวันเมื่อคุณต้องการได้รับรางวัลอย่างจริงจังสำหรับผลงานของคุณและเมื่อคุณปรับตัวได้อย่างง่ายดาย การเปลี่ยนแปลงและเพลิดเพลินไปกับอารมณ์ขันและความสนุกสนานบางอย่างเพื่อให้เป็นรูปธรรมเราให้คุณได้รับค่าตอบแทนที่ดีเยี่ยม แต่เรายังให้คุณได้รับสิทธิพิเศษที่ดีเช่นค่าใช้จ่ายในการเดินทางไปชั้นหนึ่งเบี้ยประกันฟรีโครงสร้างผลกำไรที่น่าสนใจแพคเกจการโยกย้าย, โอกาสในการฝึกอบรมส่วนลดในการประกันสุขภาพสิ่งอำนวยความสะดวกอาหารเช้าและอาหารกลางวันกีฬาและกิจกรรมสันทนาการเครื่องดื่มยามบ่ายในวันศุกร์และแม้กระทั่งสัปดาห์แม่บ้านในบ้าน ssages. Interested เรามีผู้เชี่ยวชาญด้านการศึกษา 350 คนจากกว่า 30 ประเทศที่ทำงานที่ Optiver ในอัมสเตอร์ดัมเรามุ่งมั่นที่จะเป็นที่ยอดเยี่ยมในอุตสาหกรรมของเราโดยมีพรสวรรค์สร้างสรรค์และขับเคลื่อนผลและไม่สำคัญว่าเราจะแต่งตัวหรือสิ่งที่เราเชื่อ ตราบใดที่เราเกินความคาดหวังของเราและอื่น ๆ หากคุณพร้อมที่จะสมัครและหวังว่าคุณจะสมัครได้โดยตรงผ่านทางปุ่มด้านล่างสำหรับตำแหน่ง Senior C Automated Trading System กรุณาแจ้งประวัติและจดหมาย แรงจูงใจในการใช้ภาษาอังกฤษการประยุกต์ใช้โดยไม่มีแรงจูงใจจะไม่ได้รับการตรวจสอบเมื่อเราคิดว่าความมหัศจรรย์อยู่ที่นั่นคุณจะได้ยินจากเราเร็วกว่าที่คุณคาดหวังหากคุณมีข้อสงสัยใด ๆ โปรดติดต่อ Marlouk Stek ในวันที่ 31 20 708 70 00 การประเมิน เป็นส่วนหนึ่งของขั้นตอนการสมัคร. การประชุมต่อไป C. การเขียนโปรแกรมภาษาสำหรับระบบการซื้อขายขั้นตอนหนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่ฉันได้รับในกระเป๋าถือ QS คืออะไรคือภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับ algori thmic trading คำตอบสั้น ๆ ก็คือไม่มีภาษาที่ดีที่สุดพารามิเตอร์ยุทธศาสตร์ประสิทธิภาพ modularity การพัฒนาความยืดหยุ่นและค่าใช้จ่ายทั้งหมดต้องได้รับการพิจารณาบทความนี้จะร่างองค์ประกอบที่จำเป็นของสถาปัตยกรรมระบบการค้าอัลกอริทึมและวิธีการตัดสินใจเกี่ยวกับการใช้งานมีผลต่อการเลือกใช้ ภาษาหลักประการแรกส่วนประกอบหลักของระบบการค้าอัลกอริทึมจะได้รับการพิจารณาเช่นเครื่องมือในการวิจัยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนผู้จัดการความเสี่ยงและกลไกการดำเนินงานต่อไปกลยุทธ์การซื้อขายที่แตกต่างกันจะได้รับการตรวจสอบและมีผลต่อการออกแบบระบบอย่างไรโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ความถี่ของการซื้อขายและปริมาณการซื้อขายที่มีแนวโน้มที่จะทั้งสองจะกล่าวถึงเมื่อเลือกกลยุทธ์การซื้อขายมีความจำเป็นต้องสถาปนิกทั้งระบบซึ่งรวมถึงทางเลือกของฮาร์ดแวร์ระบบปฏิบัติการและความยืดหยุ่นของระบบกับเหตุการณ์ที่หายากที่อาจเกิดภัยพิบัติในขณะที่ สถาปัตยกรรมจะถูกพิจารณาคำนึงถึงจะต้องจ่ายให้กับการปฏิบัติงาน - ทั้งเครื่องมือการวิจัยและสภาพแวดล้อมในการดำเนินชีวิตที่แท้จริงระบบการซื้อขายกำลังพยายามทำอะไรก่อนที่จะตัดสินใจเกี่ยวกับภาษาที่ดีที่สุดในการเขียนระบบการซื้อขายอัตโนมัติมีความจำเป็นต้องกำหนดความต้องการระบบจะเป็นอย่างไร ระบบจะต้องมีการจัดการความเสี่ยงหรือโมดูลการสร้างพอร์ตการลงทุนระบบจะต้องใช้ backtester ประสิทธิภาพสูงสำหรับกลยุทธ์ส่วนใหญ่ระบบการซื้อขายสามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภทคือ Research and signal generation การวิจัยมีความเกี่ยวข้องกับการประเมินผลการดำเนินงานด้านกลยุทธ์มากกว่า ข้อมูลทางประวัติศาสตร์กระบวนการประเมินกลยุทธ์การซื้อขายมากกว่าข้อมูลตลาดก่อนหน้านี้เรียกว่า backtesting ขนาดข้อมูลและความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีจะมีผลกระทบอย่างมากต่อความเข้มของการคำนวณของความเร็วของ CPU ตัวแบ็คทูเตอร์และความพร้อมกันมักเป็นปัจจัย จำกัด ในการเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วในการดำเนินการวิจัย การสร้างสัญญาณเกี่ยวข้องกับการสร้างชุดสัญญาณการค้าจากอัลกอริทึม สำหรับกลยุทธ์บางอย่างการปฏิบัติงานในระดับสูงจำเป็นต้องมีการใช้ IO เช่นแบนด์วิธและเวลาแฝงของเครือข่ายมักเป็นปัจจัย จำกัด ในการเพิ่มประสิทธิภาพระบบปฏิบัติการดังนั้นการเลือกภาษาสำหรับแต่ละองค์ประกอบของระบบของคุณ ระบบทั้งระบบอาจแตกต่างกันประเภทความถี่และปริมาณของกลยุทธ์ประเภทของกลยุทธ์ขั้นตอนวิธีที่ใช้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อการออกแบบระบบจะต้องพิจารณาตลาดที่มีการซื้อขายการเชื่อมต่อกับผู้จัดจำหน่ายข้อมูลภายนอก, ความถี่และปริมาณของกลยุทธ์การค้าระหว่างความสะดวกในการพัฒนาและการเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานเช่นเดียวกับฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเองรวมทั้งตั้งอยู่เซิร์ฟเวอร์ที่กำหนดเอง GPUs หรือ FPGAs ที่อาจจำเป็นต้องเลือกเทคโนโลยีสำหรับความถี่ต่ำ กลยุทธ์ตลาดหุ้นของสหรัฐฯจะแตกต่างจากกลยุทธ์การเก็งกำไรทางสถิติที่มีความถี่สูงในตลาดฟิวเจอร์สก่อนที่จะมีการเลือก l เจ็บช้ำผู้ขายข้อมูลจำนวนมากต้องได้รับการประเมินว่าเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ในมือซึ่งจะต้องพิจารณาการเชื่อมต่อกับผู้จัดจำหน่ายโครงสร้างของ API ใด ๆ ความทันเวลาของข้อมูลความต้องการในการเก็บข้อมูลและความยืดหยุ่นในการเผชิญหน้ากับผู้ขายที่กำลังออฟไลน์ นอกจากนี้ยังมีความฉลาดที่จะมีการเข้าถึงอย่างรวดเร็วไปยังผู้ขายหลาย ๆ เครื่องต่างๆทั้งหมดมี quirks จัดเก็บข้อมูลของตัวเองตัวอย่างซึ่งรวมถึงสัญลักษณ์หลายสัญลักษณ์สำหรับหุ้นและวันหมดอายุสำหรับฟิวเจอร์สไม่พูดถึงข้อมูลใด ๆ OTC เฉพาะนี้จะต้องเป็นปัจจัยในการออกแบบแพลตฟอร์ม แนวโน้มของกลยุทธ์น่าจะเป็นหนึ่งในตัวขับเคลื่อนที่ใหญ่ที่สุดในการกำหนดเทคโนโลยีของสแต็คกลยุทธ์ที่ใช้ข้อมูลมากกว่าแถบที่ละเอียดที่สุดหรือประการที่สองจำเป็นต้องได้รับการพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับประสิทธิภาพกลยุทธ์ที่เกินกว่าขีดที่สองเช่นข้อมูลที่นำไปสู่ การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยสมรรถนะเป็นความต้องการหลักสำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงจะต้องมีข้อมูลตลาดเป็นจำนวนมาก ถูกจัดเก็บและประเมินซอฟต์แวร์เช่น HDF5 หรือ kdb มักใช้สำหรับบทบาทเหล่านี้เพื่อที่จะประมวลผลข้อมูลจำนวนมากที่จำเป็นสำหรับแอ็พพลิเคชัน HFT ต้องมีการใช้ backtester และระบบปฏิบัติการที่ดีที่สุดอย่างกว้างขวาง CC อาจเป็นไปได้ว่าผู้ประกอบการบางรายมีแนวโน้มที่จะ ผู้ใช้ภาษาที่แข็งแกร่ง Ultra-high frequency strategies จะต้องมีฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเองเช่น FPGAs, exchange-location และ kernal network interface tuning ระบบค้นหาระบบค้นหาระบบค้นหามักเกี่ยวข้องกับการผสมผสานระหว่างการพัฒนาแบบโต้ตอบและการเขียนสคริปต์อัตโนมัติ IDE เช่น Visual Studio, MatLab หรือ R Studio หลังนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณเชิงตัวเลขอย่างกว้างขวางในหลายพารามิเตอร์และจุดข้อมูลซึ่งนำไปสู่การเลือกภาษาที่ให้สภาพแวดล้อมที่ตรงไปตรงมาในการทดสอบโค้ด แต่ยังมีประสิทธิภาพเพียงพอในการประเมินกลยุทธ์มากกว่ามิติข้อมูลหลายพารามิเตอร์ IDE ในพื้นที่นี้ประกอบด้วย Microsoft Visual CC, ซึ่งประกอบด้วยโปรแกรมอรรถประโยชน์การแก้จุดบกพร่องที่กว้างขวางความสามารถในการทำรหัสผ่าน Intellisense และภาพรวมที่ตรงไปตรงมาของโครงงานทั้งหมดผ่าน ORM ฐานข้อมูล LINQ MatLab ซึ่งได้รับการออกแบบมาสำหรับพีชคณิตเชิงเส้นจำนวนมากและการดำเนินการแบบเวกเตอร์ แต่ในลักษณะคอนโซลแบบโต้ตอบ R Studio ซึ่งตัด R คอนโซลภาษาสถิติใน IDE Eclipse IDE ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ Linux Java และ C และ IDE แบบกึ่งกรรมสิทธิ์เช่น Enthought Canopy for Python ซึ่งรวมถึงห้องสมุดการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น NumPy SciPy scikit-learn และ pandas ในคอนโซลแบบโต้ตอบเดียว backtesting ตัวเลขทั้งหมดของภาษาข้างต้นมีความเหมาะสมแม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องใช้ GUI IDE เป็นรหัสจะถูกดำเนินการในพื้นหลังการพิจารณาที่สำคัญในขั้นตอนนี้คือความเร็วในการดำเนินการภาษาที่คอมไพล์เช่น C มักจะเป็นประโยชน์ ถ้าขนาดของพารามิเตอร์ backtesting มีขนาดใหญ่โปรดจำไว้ว่าจำเป็นต้องระวังระบบดังกล่าวหากนั่น เป็นกรณีตัวอย่างเช่นภาษา Python มักใช้ประโยชน์จากไลบรารีที่มีประสิทธิภาพสูงเช่น NumPy pandas สำหรับขั้นตอนการทำ backtesting เพื่อที่จะรักษาระดับการแข่งขันที่เหมาะสมกับการเรียบเรียงเอาไว้ในท้ายที่สุดภาษาที่เลือกไว้สำหรับการทำ backtesting จะถูกกำหนดโดยเฉพาะ ความต้องการของอัลกอริทึมเช่นเดียวกับช่วงของไลบรารีที่มีอยู่ในภาษามากขึ้นในด้านล่างอย่างไรก็ตามภาษาที่ใช้สำหรับสภาพแวดล้อมแบบ backtester และการวิจัยสามารถเป็นอิสระได้อย่างสมบูรณ์กับที่ใช้ในการสร้างพอร์ตการลงทุนการจัดการความเสี่ยงและส่วนประกอบการดำเนินการดังที่จะเห็นได้ การก่อสร้างพอร์ตโฟลิโอและการบริหารความเสี่ยงการสร้างพอร์ตการลงทุนและส่วนประกอบในการบริหารความเสี่ยงมักถูกมองข้ามโดยผู้ค้าปลีกรายย่อยซึ่งมักจะเป็นความผิดพลาดเครื่องมือเหล่านี้มีกลไกที่จะเก็บเงินทุนไว้พวกเขาไม่เพียง แต่พยายามที่จะบรรเทาจำนวนเดิมพันที่เสี่ยง, แต่ยังลดการปั่นป่วนของธุรกิจการค้าด้วยตนเองซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการทำธุรกรรม s รุ่นที่ซับซ้อนขององค์ประกอบเหล่านี้สามารถมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อคุณภาพและความสม่ำเสมอของการทำกำไรมันเป็นเรื่องง่ายที่จะสร้างความมั่นคงของกลยุทธ์เป็นกลไกการก่อสร้างพอร์ตการลงทุนและผู้จัดการความเสี่ยงได้อย่างง่ายดายสามารถปรับเปลี่ยนการจัดการระบบหลายดังนั้นพวกเขาควรจะถือว่าสำคัญ คอมโพเนนต์ที่เริ่มแรกของการออกแบบระบบการค้าอัลกอริธึมงานของระบบการจัดการพอร์ตโฟลิโอคือการใช้ชุดของธุรกิจการค้าที่ต้องการและสร้างชุดการค้าที่เกิดขึ้นจริงซึ่งจะช่วยลดปั่นป่วนรักษาความเสี่ยงให้กับปัจจัยต่างๆเช่นภาคต่างๆ , ฯลฯ ความผันผวน ฯลฯ และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรเงินทุนให้กับกลยุทธ์ต่างๆใน portfolio. Portfolio การก่อสร้างมักจะลดปัญหาพีชคณิตเชิงเส้นเช่น factorisation matrix และประสิทธิภาพจึงสูงขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของการใช้พีชคณิตเชิงตัวเลขเชิงตัวเลขห้องสมุดสามัญรวม uBLAS LAPACK และ NAG สำหรับ C MatLab ยังมี extensivel y การดำเนินการเมทริกซ์ที่ดีที่สุด Python ใช้ NumPy SciPy สำหรับการคำนวณดังกล่าวพอร์ตเล็ตที่มีการปรับสมดุลบ่อย ๆ จะต้องมีไลบรารีเมทริกซ์ที่คอมไพล์และดีที่สุดเพื่อดำเนินขั้นตอนนี้ออกไปเพื่อไม่ให้เกิดคอขวดในระบบการซื้อขายการจัดการความเสี่ยงเป็นอีกหนึ่งสิ่งที่สำคัญมากในการซื้อขายแบบอัลกอริทึม ความเสี่ยงอาจมาในหลายรูปแบบความผันผวนที่เพิ่มขึ้นแม้ว่าอาจเห็นได้ว่าเป็นที่น่าพอใจสำหรับกลยุทธ์บางอย่างเพิ่มความสัมพันธ์ระหว่างประเภทเนื้อหาการผิดนัดของคู่สัญญาการหยุดทำงานของเซิร์ฟเวอร์เหตุการณ์ black swan และข้อบกพร่องที่ไม่ได้ตรวจพบในรหัสการซื้อขายเพื่อชื่อไม่กี่ องค์ประกอบของการบริหารความเสี่ยงพยายามคาดการณ์ผลกระทบจากความผันผวนและความสัมพันธ์ระหว่างประเภทสินทรัพย์กับผลกระทบที่ตามมาต่อการซื้อขายหลักทรัพย์บ่อยครั้งซึ่งจะช่วยลดการคำนวณทางสถิติเช่นการทดสอบความเครียดใน Monte Carlo ซึ่งคล้ายกับความต้องการในการคำนวณของตราสารอนุพันธ์ และเช่นนี้จะเป็นแบบจำลองของซีพียูการจำลองแบบเหล่านี้มีลักษณะขนานสูง เป็นไปได้ที่จะโยนฮาร์ดแวร์ที่มีปัญหาระบบการดำเนินการงานของระบบการดำเนินการคือการรับสัญญาณการซื้อขายที่ถูกกรองออกจากโครงสร้างการลงทุนและส่วนประกอบการบริหารความเสี่ยงและส่งไปยัง บริษัท นายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ หรือวิธีอื่น ๆ ในการเข้าถึงตลาดสำหรับกลยุทธ์การค้าปลีกส่วนใหญ่ที่เกี่ยวกับอัลกอริธึมการค้าปลีกนี้เกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อ API หรือ FIX กับนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์เช่นโบรกเกอร์เชิงโต้ตอบข้อพิจารณาเบื้องต้นเมื่อตัดสินใจเลือกภาษา ได้แก่ คุณภาพของ API, ความพร้อมใช้งานของภาษา wrapper สำหรับ API, ความถี่ในการดำเนินการและความลื่นไถลที่คาดการณ์ไว้คุณภาพของ API หมายถึงว่าได้รับการจัดทำเป็นเอกสารไว้เป็นอย่างดีเป็นอย่างไรมีประสิทธิภาพในการให้บริการอย่างไรไม่ว่าจะต้องใช้ซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อโลนเพื่อเข้าถึงหรือไม่ว่าจะเป็นเกตเวย์ที่สามารถสร้างขึ้นได้ในแบบไร้ศีรษะเช่นไม่มี GUI In กรณีของโบรกเกอร์เชิงโต้ตอบเครื่องมือ Trader WorkStation จำเป็นต้องทำงานในสภาพแวดล้อม GUI เพื่อเข้าถึง API ของพวกเขาที่ฉันเคยติดตั้ง la Desktop Edition ของ Ubuntu ลงบนเซิร์ฟเวอร์ Amazon Cloud เพื่อเข้าถึงโบรกเกอร์ Interactive จากระยะไกลโดยสิ้นเชิงด้วยเหตุนี้ส่วนมาก APIs จะมีอินเตอร์เฟส C และหรือ Java โดยปกติแล้วชุมชนจะพัฒนาตัวห่อหุ้มภาษาเฉพาะสำหรับ C, Python, R, Excel และ MatLab โปรดทราบว่าด้วยปลั๊กอินเพิ่มเติมที่ใช้โดยเฉพาะอย่างยิ่งห่อหุ้ม API มีขอบเขตสำหรับข้อผิดพลาดในการคืบคลานเข้าสู่ระบบทดสอบปลั๊กอินประเภทนี้ทุกครั้งและมั่นใจว่าได้รับการดูแลอย่างดีวัดที่คุ้มค่าคือการดูจำนวนการอัปเดตใหม่ ๆ ของโค้ดบรอนซ์ได้ ทำในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมาความถี่ในการปฏิบัติงานมีความสำคัญที่สุดในขั้นตอนการดำเนินการหมายเหตุว่าอาจมีการส่งคำสั่งซื้อหลายร้อยรายการในทุกๆนาทีและเนื่องจากประสิทธิภาพดังกล่าวเป็นสิ่งสำคัญ Slippage จะเกิดขึ้นจากระบบปฏิบัติการที่ไม่ดีและจะส่งผลกระทบอย่างมาก เกี่ยวกับความสามารถในการทำกำไรภาษาแบบเขียนอย่างต่อเนื่องดูด้านล่างเช่น C Java โดยทั่วไปจะเหมาะสำหรับการดำเนินการ แต่มีการปิดการค้าขายในเวลาในการพัฒนาการทดสอบและ ความสะดวกในการบำรุงรักษาภาษาที่มีการพิมพ์แบบไดนามิกเช่น Python และ Perl ขณะนี้โดยทั่วไปมักจะเร็วพอเสมอให้แน่ใจว่าส่วนประกอบได้รับการออกแบบใน modular แฟชั่นดูด้านล่างเพื่อให้พวกเขาสามารถ swapped ออกเป็นระบบ scale กระบวนการวางแผนทางสถาปัตยกรรมและการพัฒนา องค์ประกอบของระบบการค้าความถี่และปริมาณของความต้องการได้รับการกล่าวถึงข้างต้น แต่โครงสร้างพื้นฐานของระบบยังไม่ได้ครอบคลุมผู้ที่ทำหน้าที่เป็นผู้ประกอบการค้าปลีกหรือทำงานในกองทุนขนาดเล็กอาจจะสวมหมวกหลายมันจะเป็นสิ่งจำเป็นที่จะครอบคลุม รูปแบบอัลฟาการจัดการความเสี่ยงและพารามิเตอร์การดำเนินงานและการใช้งานขั้นสุดท้ายของระบบก่อนที่จะเจาะเข้าไปในภาษาเฉพาะการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบที่ดีที่สุดจะกล่าวถึงการแบ่งแยกข้อกังวลหนึ่งในการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดที่ต้องทำที่ เริ่มแรกคือการแยกความกังวลของระบบการค้าในการพัฒนาซอฟต์แวร์นี้เป็นหลักหมายถึงวิธีการแบ่งส่วนต่างๆของ ระบบการค้าเป็นส่วนประกอบ modular แยกด้วยการเปิดเผย interfaces ที่แต่ละคอมโพเนนต์มันเป็นเรื่องง่ายที่จะแลกเปลี่ยนชิ้นส่วนของระบบสำหรับรุ่นอื่น ๆ ที่ช่วยให้ประสิทธิภาพการทำงานน่าเชื่อถือหรือการบำรุงรักษาโดยไม่ต้องปรับเปลี่ยนรหัส dependency ภายนอกใด ๆ นี้เป็นวิธีที่ดีที่สุดสำหรับเช่น สำหรับกลยุทธ์ที่ความถี่ต่ำการปฏิบัติดังกล่าวควรใช้สำหรับการซื้อขายความถี่สูงเป็นพิเศษกฎอาจต้องละเลยที่ค่าใช้จ่ายในการปรับแต่งระบบเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นระบบคู่ค้าที่แน่นแฟ้นขึ้นอาจเป็นที่น่าพอใจการสร้างแผนที่ส่วนประกอบของการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม ระบบมีค่าบทความในตัวเองอย่างไรก็ตามวิธีที่ดีที่สุดคือการตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีส่วนประกอบแยกต่างหากสำหรับข้อมูลทางตลาดในอดีตและแบบเรียลไทม์การจัดเก็บข้อมูลการเข้าถึงข้อมูล API backtester พารามิเตอร์ยุทธศาสตร์การสร้างพอร์ตโฟลิโอการจัดการความเสี่ยงและระบบอัตโนมัติ ระบบการดำเนินการตัวอย่างเช่นหากมีการเก็บข้อมูลที่ใช้อยู่ในปัจจุบันมีประสิทธิภาพต่ำกว่าแม้ในระดับที่มีนัยสำคัญ ของการเพิ่มประสิทธิภาพก็สามารถเปลี่ยนออกด้วยการเขียนใหม่น้อยที่สุดเพื่อการบริโภคข้อมูลหรือการเข้าถึงข้อมูล API เท่าที่ backtester และส่วนประกอบที่ตามมามีความกังวลไม่มีความแตกต่างประโยชน์อื่น ๆ ขององค์ประกอบแยกเป็นที่ช่วยให้ความหลากหลายของภาษาโปรแกรม จะใช้ในระบบโดยรวมไม่จำเป็นต้องถูก จำกัด ให้ใช้ภาษาเดียวถ้าวิธีการสื่อสารของคอมโพเนนต์เป็นภาษาที่เป็นอิสระกรณีนี้จะเกิดขึ้นหากมีการสื่อสารผ่าน TCP IP, ZeroMQ หรือโปรโตคอลที่ไม่ขึ้นกับภาษาอื่น ๆ เป็นตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมให้พิจารณากรณีของระบบ backtesting ที่ถูกเขียนขึ้นใน C สำหรับการทำงานแบบกระทันหันจำนวนในขณะที่ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอและระบบการดำเนินงานจะถูกเขียนด้วยภาษา Python โดยใช้ SciPy และ IBPy การพิจารณาประสิทธิภาพข้อควรพิจารณาประสิทธิภาพคือการพิจารณากลยุทธ์การซื้อขายที่สำคัญที่สุด กลยุทธ์ความถี่สูงเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดการปฏิบัติงานครอบคลุมประเด็นต่างๆมากมายเช่นการดำเนินการอัลกอริทึม ความเร็วของไอออนเครือข่ายแอบแฝงแบนด์วิธข้อมูล IO, parallelism คู่ขนานและการปรับแต่ละพื้นที่เหล่านี้จะถูกปกคลุมด้วยหนังสือขนาดใหญ่ดังนั้นบทความนี้จะเป็นเพียงรอยขีดข่วนพื้นผิวของแต่ละหัวข้อทางเลือกสถาปัตยกรรมและภาษาจะถูกกล่าวถึงในแง่ของผลกระทบของพวกเขา เกี่ยวกับ performance. The ภูมิปัญญาแลกเปลี่ยนตามที่ระบุไว้โดยโดนัลด์ Knuth หนึ่งในบรรพบุรุษของวิทยาการคอมพิวเตอร์คือการเพิ่มประสิทธิภาพก่อนวัยอันควรเป็นรากของความชั่วร้ายทั้งหมดนี้เกือบตลอดเวลากรณี - ยกเว้นเมื่อสร้างขั้นตอนการซื้อขายความถี่สูงสำหรับผู้ที่มีความสนใจใน กลยุทธ์ความถี่ต่ำกว่าวิธีการทั่วไปคือการสร้างระบบในวิธีที่ง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะเนื่องจากปัญหาคอขวดเริ่มปรากฏขึ้นเครื่องมือที่ใช้ในการผลิตจะถูกใช้เพื่อระบุปัญหาที่เกิดขึ้นกับคอขวดเกิดขึ้นได้จากข้อมูลทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้น สภาพแวดล้อมของระบบปฏิบัติการวินโดวส์หรือลินุกซ์มีระบบปฏิบัติการและเครื่องมือภาษาจำนวนมากที่สามารถใช้งานได้เช่นเดียวกับระบบสาธารณูปโภคของบุคคลที่สามทางเลือกภาษา w ป่วยขณะนี้จะกล่าวถึงในบริบทของประสิทธิภาพ C, Java, Python, R และ MatLab ทั้งหมดมีไลบรารีที่มีประสิทธิภาพสูงไม่ว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของมาตรฐานหรือภายนอกสำหรับโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานและงาน algorithmic C มาพร้อมกับ Standard Template Library ในขณะที่ Python มี NumPy SciPy งานทางคณิตศาสตร์ทั่วไปมีอยู่ในไลบรารีเหล่านี้และไม่ค่อยมีประโยชน์ในการเขียนการใช้งานใหม่ยกเว้นอย่างใดอย่างหนึ่งคือต้องมีสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ที่ปรับแต่งสูงและอัลกอริธึมจะใช้ประโยชน์จากส่วนขยายที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่น Cache แบบกำหนดเอง บ่อยครั้งที่การคิดค้นสิ่งใหม่ ๆ ของล้อเสียซึ่งอาจใช้เวลาในการพัฒนาและเพิ่มประสิทธิภาพส่วนอื่น ๆ ของโครงสร้างการค้าได้ดียิ่งขึ้นการพัฒนาเวลามีค่ามากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของนักพัฒนา แต่เพียงผู้เดียวความมักใหญ่ใฝ่สูงมักเป็นปัญหาของระบบการดำเนินการเนื่องจากเครื่องมือการวิจัยมักตั้งอยู่ ในเครื่องเดียวกันสำหรับอดีต latency อาจเกิดขึ้นได้หลายจุดตามเส้นทางการดำเนินการ Databa ses ต้องได้รับการตรวจสอบความล่าช้าของเครือข่ายดิสก์สัญญาณต้องสร้างระบบปฏิบัติการ kernal ส่งข้อความแฝงสัญญาณการค้าส่ง latency NIC และสั่งซื้อระบบประมวลผลแลกเปลี่ยนภายใน latency. For การดำเนินงานความถี่สูงมีความจำเป็นต้องคุ้นเคยคุ้นเคยกับการเพิ่มประสิทธิภาพ kernal รวมทั้งการเพิ่มประสิทธิภาพ ของการส่งผ่านเครือข่ายนี่คือพื้นที่ลึกและมีความหมายมากกว่าขอบเขตของบทความ แต่ถ้าอัลกอริธึม UHFT เป็นที่ต้องการแล้วต้องตระหนักถึงความรู้ความลึกที่จำเป็นแคชมีประโยชน์มากในชุดเครื่องมือของนักพัฒนาการซื้อขายเชิงปริมาณ Caching หมายถึง แนวคิดในการจัดเก็บข้อมูลที่เข้าถึงได้บ่อยๆในลักษณะที่ช่วยให้สามารถเข้าใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้นของข้อมูลกรณีการใช้งานทั่วไปเกิดขึ้นในการพัฒนาเว็บเมื่อนำข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ได้รับการสนับสนุนจากดิสก์และวางลงในหน่วยความจำ คำขอสำหรับข้อมูลไม่ต้องกดฐานข้อมูลและเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมีนัยสำคัญสำหรับ trad สถานการณ์ในแคชสามารถเป็นประโยชน์อย่างมากตัวอย่างเช่นสถานะปัจจุบันของพอร์ตโฟลิโอของกลยุทธ์สามารถเก็บไว้ในแคชจนกว่าจะมีการปรับสมดุลใหม่เช่นว่ารายการไม่จำเป็นต้องสร้างขึ้นใหม่ในแต่ละลูปของอัลกอริทึมการซื้อขาย เป็นหน่วยประมวลผลแบบซีพียูหรือดิสก์ IO สูงอย่างไรก็ตามแคชไม่ใช่ปัญหาที่เกิดขึ้นเองการรีเฟรชข้อมูลแคชทั้งหมดในครั้งเดียวเนื่องจากธรรมชาติของการจัดเก็บข้อมูลแคชทำให้เกิดความต้องการอย่างมากในโครงสร้างพื้นฐานปัญหาก็คือการแกะร่มแบบหมาซึ่งหลายชั่วอายุคน ของสำเนาแคชใหม่จะดำเนินการภายใต้ภาระที่สูงมากซึ่งจะนำไปสู่ความล้มเหลวของน้ำตกการจัดสรรหน่วยความจำแบบไดนามิกเป็นการดำเนินการที่มีราคาแพงในการดำเนินการซอฟต์แวร์ดังนั้นจึงมีความจำเป็นสำหรับแอพพลิเคชันการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นเพื่อให้ทราบว่าหน่วยความจำมีการปันส่วนและยกเลิกการจัดสรรอย่างไร ในระหว่างการไหลของโปรแกรมมาตรฐานภาษาใหม่ ๆ เช่น Java, C และ Python จะทำการเก็บข้อมูลขยะอัตโนมัติซึ่งหมายถึงการจัดสรร dynamicall y จัดสรรหน่วยความจำเมื่อวัตถุออกไปจากขอบเขตการเก็บรวบรวม Garbage เป็นประโยชน์อย่างมากในระหว่างการพัฒนาเนื่องจากจะช่วยลดข้อผิดพลาดและช่วยให้การอ่านง่าย แต่ก็มักจะย่อยที่ดีที่สุดสำหรับบางกลยุทธ์การซื้อขายความถี่สูงที่กำหนดเองเก็บขยะมักจะเป็นที่ต้องการสำหรับกรณีเหล่านี้ใน Java, ตัวอย่างเช่นโดยการปรับแต่งตัวเก็บรวบรวมขยะและการกำหนดค่า heap คุณสามารถได้รับสมรรถนะสูงสำหรับกลยุทธ์ HFT ไม่ได้ให้ตัวเก็บรวบรวมขยะแบบดั้งเดิมและดังนั้นจึงจำเป็นต้องจัดการกับการจัดสรรหน่วยความจำทั้งหมดเป็นส่วนหนึ่งของการใช้งานของวัตถุ อาจเป็นข้อผิดพลาดที่อาจนำไปสู่การชี้ dangling มันเป็นประโยชน์อย่างมากที่จะมีการควบคุมเม็ดเล็กละเอียดของวิธีการวัตถุปรากฏบนกองสำหรับการใช้งานบางอย่างเมื่อเลือกภาษาให้แน่ใจว่าได้ศึกษาวิธีการทำงานของตัวเก็บรวบรวมขยะและไม่ว่าจะสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ กรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงการดำเนินงานหลายอย่างในระบบการซื้อขายแบบอัลกอริธึมเป็นไปเพื่อการเปรียบเทียบแบบขนานนี้หมายถึง th e แนวคิดของการดำเนินงานหลายโปรแกรมในเวลาเดียวกันคือในแบบคู่ขนานที่เรียกว่าขั้นตอนวิธีแบบขนานน่าอับอายรวมถึงขั้นตอนที่สามารถคำนวณได้อย่างอิสระจากขั้นตอนอื่น ๆ การดำเนินงานทางสถิติบางอย่างเช่น Monte Carlo จำลองเป็นตัวอย่างที่ดีของขนานกันน่าอับอาย อัลกอริทึมการวาดแบบสุ่มและการดำเนินการเส้นทางที่ตามมาสามารถคำนวณได้โดยปราศจากความรู้เกี่ยวกับเส้นทางอื่น ๆ อัลกอริธึมอื่น ๆ เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนเท่านั้นการจำลองแบบพลศาสตร์ของไหลเป็นตัวอย่างเช่นที่โดเมนของการคำนวณสามารถแบ่งย่อยได้ แต่ท้ายที่สุดโดเมนเหล่านี้ต้องสื่อสารกันและกัน และทำให้การดำเนินงานเป็นส่วนหนึ่งของอัลกอริธึม Parallelisable ตามกฎหมายของ Amdahl ซึ่งให้ข้อ จำกัด ทางทฤษฎีสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึมแบบขนานเมื่อต้องแยกกระบวนการ N เช่นแกน CPU หรือเธรดการเรียงลำดับได้กลายเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้นเรื่อย ๆ วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพตั้งแต่โปรเซสเซอร์ clo ck-speed ได้หยุดชะงักเนื่องจากโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่มีหลายแกนที่จะทำการคำนวณแบบขนานการเพิ่มขึ้นของฮาร์ดแวร์กราฟิกสำหรับผู้บริโภคส่วนใหญ่สำหรับวิดีโอเกมได้นำไปสู่การพัฒนา GPU กราฟิกหน่วยประมวลผลซึ่งมีหลายร้อยแกนสำหรับการทำงานร่วมกันอย่างมาก GPU ดังกล่าว ตอนนี้ราคาไม่แพงมากเช่นเฟิร์มระดับสูงเช่น CUDA ของ Nvidia ได้นำไปสู่การยอมรับอย่างกว้างขวางในสถาบันการศึกษาและการเงินฮาร์ดแวร์ GPU ดังกล่าวโดยทั่วไปเหมาะสำหรับด้านการวิจัยด้านการเงินเชิงปริมาณในขณะที่ฮาร์ดแวร์อื่น ๆ ที่มีความเชี่ยวชาญมากยิ่งขึ้นเช่นอาร์เรย์ของ Field-Programmable Gate - FPGAs ใช้สำหรับ U HFT ปัจจุบันมีหน่วยงานที่ทันสมัยที่สุดรองรับระดับการทำงานแบบ multithreading ที่เกิดขึ้นพร้อมกันดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ backtester เนื่องจากการคำนวณทั้งหมดโดยทั่วไปจะไม่ขึ้นกับผู้อื่นการปรับโครงสร้างซอฟต์แวร์และการดำเนินงานหมายถึงความสามารถของระบบ เพื่อจัดการโหลดที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในรูปแบบของคำขอที่มากขึ้น hig การใช้งานโปรเซสเซอร์และการจัดสรรหน่วยความจำเพิ่มเติมในการซื้อขายแบบอัลกอริธึมกลยุทธ์สามารถปรับขนาดได้หากสามารถยอมรับปริมาณเงินทุนได้มากและยังคงให้ผลตอบแทนที่สม่ำเสมอเทคโนโลยีการค้าแบบสแต็คจะช่วยให้สามารถรับมือกับปริมาณการค้าที่มากขึ้นและเพิ่มเวลาแฝงได้โดยไม่ต้องมีคอขวด จะต้องได้รับการออกแบบมาเพื่อให้มีขนาดจึงยากที่จะคาดการณ์ล่วงหน้าได้ว่าจะมีปัญหาคอขวดการเข้าสู่ระบบการทดสอบการทำโปรไฟล์และการตรวจสอบจะช่วยให้ระบบสามารถปรับขนาดได้มากขึ้นภาษาตัวเองมักถูกอธิบายว่าไม่สามารถเอาชนะได้ซึ่งโดยปกติแล้วจะเกิดจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง, แทนที่จะเป็นความจริงอย่างหนักมันเป็นกลุ่มเทคโนโลยีทั้งหมดที่ควรจะมีความแน่นอนสำหรับ scalability ไม่ใช่ภาษาภาษาชัดเจนบางอย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าคนอื่นในกรณีการใช้งานโดยเฉพาะ แต่ภาษาหนึ่งไม่เคยดีไปกว่าอีกในทุกความรู้สึกหนึ่งในวิธีการจัดการระดับ คือการแยกความกังวลตามที่ระบุไว้ข้างต้นเพื่อที่จะนำความสามารถในการจัดการกับ SPI ต่อไป kes ในระบบเช่นความผันผวนอย่างกะทันหันซึ่งเป็นเหตุให้ธุรกิจค้าขายมีประโยชน์ในการสร้างสถาปัตยกรรมการจัดคิวข้อความซึ่งหมายถึงการวางระบบคิวข้อความระหว่างส่วนประกอบต่างๆเพื่อให้คำสั่งซื้อซ้อนกันขึ้นหากคอมโพเนนต์บางส่วนไม่สามารถประมวลผลคำขอจำนวนมากได้ แทนที่จะเป็นคำขอจะสูญหายพวกเขาจะถูกเก็บไว้เพียงในสแต็คจนกว่าข้อความจะถูกจัดการนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการส่งการค้าไปยังเครื่องยนต์การดำเนินการถ้าเครื่องยนต์กำลังทุกข์ทรมานภายใต้แฝงหนักก็จะกลับขึ้นการค้าคิวระหว่างเครื่องกำเนิดสัญญาณการค้าและ การดำเนินการ API จะบรรเทาปัญหานี้ที่ค่าใช้จ่ายของการเลื่อนการค้าที่อาจเกิดขึ้นนายหน้าคิวบ์โอเพนซอร์สที่ดีเคารพเป็น RabbitMQ. Hardware และระบบปฏิบัติการฮาร์ดแวร์ที่ใช้กลยุทธ์ของคุณอาจมีผลกระทบสำคัญในการทำกำไรของอัลกอริทึมของคุณ ปัญหาที่ จำกัด สำหรับผู้ค้าความถี่สูงอย่างใดอย่างหนึ่งทางเลือกที่ไม่ดีในฮาร์ดแวร์และระบบปฏิบัติการอาจทำให้เกิดความผิดพลาดหรือรีบูตได้ ot ในช่วงเวลาที่ไม่เหมาะสมมากที่สุดจึงมีความจำเป็นต้องพิจารณาที่ใบสมัครของคุณจะอยู่เลือกโดยทั่วไประหว่างเครื่องเดสก์ทอปส่วนบุคคลเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลผู้ให้บริการคลาวด์หรือแลกเปลี่ยนร่วมอยู่เซิร์ฟเวอร์เครื่องเดสก์ท็อปจะง่ายในการติดตั้งและบริหาร โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับระบบปฏิบัติการที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ที่ใหม่กว่าเช่น Windows 7 8, Mac OSX และ Ubuntu Desktop ระบบมีข้อบกพร่องสำคัญบางอย่างอย่างไรก็ตาม Foremost คือรุ่นของระบบปฏิบัติการที่ออกแบบมาสำหรับเครื่องเดสก์ท๊อปอาจต้องมีการติดตั้งใหม่และบ่อยครั้งที่ แย่ที่สุดเท่าที่พวกเขายังใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์มากขึ้นโดยอาศัยอํานาจในการกำหนดส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก GUI การใช้ฮาร์ดแวร์ในที่ทำงานในบ้านหรือในสำนักงานท้องถิ่นสามารถนำไปสู่การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและปัญหา uptime ของระบบได้ประโยชน์หลักของระบบเดสก์ท็อปคือการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญ แรงม้าสามารถซื้อได้ในส่วนของค่าใช้จ่ายของเซิร์ฟเวอร์ทุ่มเทหรือระบบคลาวด์จากระยะไกล ความเร็วที่เท่ากันเซิร์ฟเวอร์ทุ่มเทหรือเครื่อง Cloud-Based ในขณะที่มักจะมีราคาแพงกว่าตัวเลือกเดสก์ท็อปช่วยให้โครงสร้างพื้นฐานที่ซ้ำซ้อนมากขึ้นเช่นการสำรองข้อมูลโดยอัตโนมัติความสามารถในการตรงไปตรงมามากขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่า uptime และการตรวจสอบระยะไกลพวกเขาจะยากที่จะดูแลตั้งแต่ พวกเขาต้องการความสามารถในการใช้ความสามารถในการเข้าสู่ระบบระยะไกลของระบบปฏิบัติการใน Windows นี้โดยทั่วไปผ่านทาง GUI Remote Desktop Protocol RDP ในระบบ Unix บรรทัดคำสั่ง Secure SHell SSH ใช้โครงสร้างเซิร์ฟเวอร์ Unix ตามเกือบทุกคำสั่ง - line based which immediately renders GUI-based programming tools such as MatLab or Excel to be unusable. A co-located server, as the phrase is used in the capital markets, is simply a dedicated server that resides within an exchange in order to reduce latency of the trading algorithm This is absolutely necessary for certain high frequency trading strategies, which rely on low latency in order to generate alpha. The fin al aspect to hardware choice and the choice of programming language is platform-independence Is there a need for the code to run across multiple different operating systems Is the code designed to be run on a particular type of processor architecture, such as the Intel x86 x64 or will it be possible to execute on RISC processors such as those manufactured by ARM These issues will be highly dependent upon the frequency and type of strategy being implemented. Resilience and Testing. One of the best ways to lose a lot of money on algorithmic trading is to create a system with no resiliency This refers to the durability of the sytem when subject to rare events, such as brokerage bankruptcies, sudden excess volatility, region-wide downtime for a cloud server provider or the accidental deletion of an entire trading database Years of profits can be eliminated within seconds with a poorly-designed architecture It is absolutely essential to consider issues such as debuggng, testing, logging, back ups, high-availability and monitoring as core components of your system. It is likely that in any reasonably complicated custom quantitative trading application at least 50 of development time will be spent on debugging, testing and maintenance. Nearly all programming languages either ship with an associated debugger or possess well-respected third-party alternatives In essence, a debugger allows execution of a program with insertion of arbitrary break points in the code path, which temporarily halt execution in order to investigate the state of the system The main benefit of debugging is that it is possible to investigate the behaviour of code prior to a known crash point. Debugging is an essential component in the toolbox for analysing programming errors However, they are more widely used in compiled languages such as C or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements Despite this tendency Python does ship with the p db which is a sophisticated debugging tool The Microsoft Visual C IDE possesses extensive GUI debugging utilities, while for the command line Linux C programmer, the gdb debugger exists. Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code-paths, helping to ensure that a system behaves as it should A more recent paradigm is known as Test Driven Development TDD , where test code is developed against a specified interface with no implementation Prior to the completion of the actual codebase all tests will fail As code is written to fill in the blanks , the tests will eventually all pass, at which point development should cease. TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully In C , Boost provides a unit testing framework In Java, the JUnit library exi sts to fulfill the same purpose Python also has the unittest module as part of the standard library Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options. In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database Logs are a first line of attack when hunting for unexpected program runtime behaviour Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed. Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often l ead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns. While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now All aspects of the system should be considered for monitoring System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information. Trading metrics such as abnormal prices volume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectors markets should also be continuously monitored Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method email, SMS, automated phone call depending upon the severity of the metric. System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager However, as a sole trading developer, t hese metrics must be established as part of the larger design Many solutions for monitoring exist proprietary, hosted and open source, which allow extensive customisation of metrics for a particular use case. Backups and high availability should be prime concerns of a trading system Consider the following two questions 1 If an entire production database of market data and trading history was deleted without backups how would the research and execution algorithm be affected 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. Sim ilarly, 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 dy namically-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 t ype 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 inte rpreted 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 goo d 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, 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, inclu ding 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. As is now evident, the choice of programming language s for an algorithmic trading system is not straightforward and require s 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. Just Getting Started with Quantitative Trading.