ภาษาโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับระบบการค้าอัลกอริทึม Algorithmic Trading หนึ่งในคำถามที่พบบ่อยที่สุดที่ฉันได้รับในกล่องจดหมาย QS คืออะไรคือภาษาการเขียนโปรแกรมที่ดีที่สุดสำหรับการซื้อขายแบบอัลกอรึทึม คำตอบสั้น ๆ ก็คือไม่มีภาษาที่ดีที่สุด ควรพิจารณาพารามิเตอร์ยุทธศาสตร์ประสิทธิภาพ modularity การพัฒนาความยืดหยุ่นและค่าใช้จ่ายทั้งหมด บทความนี้จะสรุปองค์ประกอบที่จำเป็นของสถาปัตยกรรมระบบการค้าแบบอัลกอริทึมและวิธีการตัดสินใจเกี่ยวกับการใช้งานมีผลต่อการเลือกภาษา ประการแรกส่วนประกอบสำคัญของระบบการค้าอัลกอริธึมจะได้รับการพิจารณาเช่นเครื่องมือในการวิจัยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตการลงทุนผู้จัดการความเสี่ยงและเครื่องมือดำเนินการ ต่อมาจะมีการตรวจสอบกลยุทธ์การซื้อขายที่แตกต่างกันและจะมีผลต่อการออกแบบระบบอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งความถี่ของการซื้อขายและปริมาณการซื้อขายที่คาดว่าจะมีการหารือกัน เมื่อเลือกกลยุทธ์การซื้อขายแล้วจะต้องมีการสถาปนิกทั้งระบบ ซึ่งรวมถึงทางเลือกของฮาร์ดแวร์ระบบปฏิบัติการ (s) และความยืดหยุ่นของระบบกับเหตุการณ์ที่หายากที่อาจเกิดภัยพิบัติ ในขณะที่สถาปัตยกรรมกำลังอยู่ในระหว่างการพิจารณาคำนึงถึงความสำคัญของผลการปฏิบัติงานทั้งในด้านเครื่องมือการวิจัยและสภาพแวดล้อมในการดำเนินงานจริง ระบบการซื้อขายกำลังพยายามทำอะไรก่อนที่จะตัดสินใจเลือกภาษาที่ดีที่สุดในการเขียนระบบการซื้อขายอัตโนมัติจำเป็นต้องกำหนดข้อกำหนด ระบบจะดำเนินการโดยสิ้นเชิงหรือไม่ระบบจะต้องมีระบบการจัดการความเสี่ยงหรือโมดูลการสร้างพอร์ตโฟลิโอระบบจะต้องใช้ backtester ประสิทธิภาพสูงสำหรับกลยุทธ์ส่วนใหญ่ระบบการซื้อขายสามารถแบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่ การวิจัยและการสร้างสัญญาณ การวิจัยเกี่ยวข้องกับการประเมินผลการดำเนินงานด้านกลยุทธ์มากกว่าข้อมูลในอดีต กระบวนการประเมินกลยุทธ์การซื้อขายมากกว่าข้อมูลตลาดก่อนหน้านี้เรียกว่า backtesting ขนาดข้อมูลและความซับซ้อนของขั้นตอนวิธีจะมีผลกระทบอย่างมากต่อความเข้มของการคำนวณของ backtester ความเร็วของซีพียูและภาวะพร้อมกันมักเป็นปัจจัย จำกัด ในการเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วในการดำเนินการวิจัย การสร้างสัญญาณเกี่ยวข้องกับการสร้างชุดสัญญาณการซื้อขายจากอัลกอริทึมและส่งคำสั่งซื้อดังกล่าวไปยังตลาดโดยปกติจะผ่านการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ สำหรับกลยุทธ์บางอย่างจำเป็นต้องมีประสิทธิภาพระดับสูง ปัญหา IO เช่นแบนด์วิธเครือข่ายและเวลาแฝงมักเป็นปัจจัย จำกัด ในการเพิ่มประสิทธิภาพระบบปฏิบัติการ ดังนั้นการเลือกภาษาสำหรับส่วนประกอบต่างๆของระบบทั้งหมดของคุณอาจแตกต่างกันออกไป ประเภทความถี่และปริมาตรของกลยุทธ์ประเภทของกลยุทธ์ขั้นตอนวิธีที่ใช้จะมีผลกระทบอย่างมากต่อการออกแบบระบบ จำเป็นต้องพิจารณาตลาดที่มีการซื้อขายการเชื่อมต่อกับผู้จัดจำหน่ายข้อมูลภายนอกความถี่และปริมาณของกลยุทธ์การค้าระหว่างความง่ายในการพัฒนาและการเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติงานตลอดจนฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเองใด ๆ รวมทั้งกำหนดเองที่ตั้งอยู่ เซิร์ฟเวอร์, GPU หรือ FPGA ที่อาจจำเป็น ทางเลือกเทคโนโลยีสำหรับยุทธศาสตร์การลงทุนในตลาดหุ้นในสหรัฐฯที่มีความถี่ต่ำจะแตกต่างจากกลยุทธ์การเก็งกำไรทางสถิติที่มีความถี่สูงในตลาดฟิวเจอร์ส ก่อนที่จะมีการเลือกภาษาผู้จัดจำหน่ายข้อมูลจำนวนมากต้องได้รับการประเมินว่าเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ในมือ จะต้องพิจารณาการเชื่อมต่อกับผู้จัดจำหน่ายโครงสร้างของ API ใด ๆ ความทันเวลาของข้อมูลความต้องการในการจัดเก็บและความยืดหยุ่นในการเผชิญหน้ากับผู้ขายที่ออฟไลน์ นอกจากนี้ยังมีความฉลาดที่จะเข้าถึงผู้ค้าหลายรายได้อย่างรวดเร็วเครื่องมือต่างๆต่างก็มีปัญหาเกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูลของตัวเองตัวอย่างซึ่งรวมถึงสัญลักษณ์หลายตัวสำหรับหุ้นและวันที่หมดอายุสำหรับฟิวเจอร์ส (ไม่พูดถึงข้อมูล OTC ใด ๆ ที่เฉพาะเจาะจง) นี้จะต้องเป็นปัจจัยในการออกแบบแพลตฟอร์ม ความถี่ของกลยุทธ์น่าจะเป็นหนึ่งในตัวขับเคลื่อนที่ใหญ่ที่สุดในการกำหนดขอบเขตเทคโนโลยี กลยุทธ์ที่มีการใช้ข้อมูลมากกว่าแถบที่ละเอียดที่สุดหรือประการที่สองต้องได้รับการพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงาน กลยุทธ์ที่เกินบาร์ที่สอง (นั่นคือข้อมูลที่ทำเครื่องหมาย) นำไปสู่การออกแบบที่ขับเคลื่อนด้วยประสิทธิภาพเป็นสิ่งจำเป็นหลัก สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงข้อมูลตลาดจำนวนมากจะต้องได้รับการจัดเก็บและประเมินผล ซอฟต์แวร์ดังกล่าวเป็น HDF5 หรือ kdb มักใช้สำหรับบทบาทเหล่านี้ เพื่อที่จะประมวลผลปริมาณข้อมูลที่จำเป็นสำหรับแอพพลิเคชัน HFT จำเป็นต้องมีการใช้ backtester และระบบปฏิบัติการที่ดีที่สุดอย่างกว้างขวาง CC (อาจมีบาง assembler) มีแนวโน้มที่จะเป็นผู้สมัครภาษาที่แข็งแกร่ง กลยุทธ์ความถี่สูงพิเศษจะต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเองเช่น FPGAs, co-location และ kernalnetwork interface tuning ระบบการวิจัยระบบการวิจัยมักเกี่ยวข้องกับการผสมผสานระหว่างการพัฒนาแบบโต้ตอบและการเขียนสคริปต์อัตโนมัติ ก่อนหน้านี้มักเกิดขึ้นภายใน IDE เช่น Visual Studio, MatLab หรือ R Studio หลังนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณเชิงตัวเลขอย่างกว้างขวางในหลายพารามิเตอร์และจุดข้อมูล ซึ่งจะนำไปสู่การเลือกภาษาที่ให้สภาพแวดล้อมที่ตรงไปตรงมาในการทดสอบโค้ด แต่ยังมีประสิทธิภาพเพียงพอในการประเมินกลยุทธ์มากกว่ามิติข้อมูลหลายพารามิเตอร์ IDEs ทั่วไปในพื้นที่นี้ประกอบด้วย Microsoft Visual CC ซึ่งประกอบด้วยโปรแกรมอรรถประโยชน์การแก้จุดบกพร่องมากมายความสามารถในการทำรหัส (ผ่าน Intellisense) และภาพรวมที่ตรงไปตรงมาของสแต็คโครงการทั้งหมด (ผ่านทางฐานข้อมูล ORM, LINQ) MatLab ซึ่งถูกออกแบบมาสำหรับพีชคณิตเชิงเส้นจำนวนมากและการดำเนินการแบบเวกเตอร์ แต่ในคอนโซลแบบโต้ตอบ R Studio ซึ่งรวบรวมคอนโซลภาษาสถิติ R ไว้ใน IDE Eclipse IDE ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ Linux Java และ C และ IDE แบบกึ่งกรรมสิทธิ์เช่น Enthought Canopy for Python ซึ่งรวมถึงห้องสมุดการวิเคราะห์ข้อมูลเช่น NumPy SciPy scikit-learn และ pandas ในสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบ (คอนโซล) เดียว สำหรับการทดสอบย้อนหลังแบบตัวเลขภาษาทั้งหมดข้างต้นมีความเหมาะสมแม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องใช้ GUIIDE เนื่องจากโค้ดจะถูกเรียกใช้ในพื้นหลัง การพิจารณาที่สำคัญในขั้นตอนนี้คือความเร็วในการดำเนินการ ภาษาที่คอมไพล์ (เช่น C) มักมีประโยชน์ถ้ามิติข้อมูลพารามิเตอร์การทำ backtesting มีขนาดใหญ่ โปรดจำไว้ว่าจำเป็นต้องระวังระบบดังกล่าวหากเป็นเช่นนั้นภาษาที่ตีความเช่น Python มักใช้ประโยชน์จากไลบรารีที่มีประสิทธิภาพสูงเช่น NumPypandas สำหรับขั้นตอนการทำ backtesting เพื่อรักษาระดับการแข่งขันที่เหมาะสมกับการเรียบเรียงข้อมูลที่เทียบเท่า ในท้ายที่สุดภาษาที่เลือกสำหรับการทำ backtesting จะถูกกำหนดโดยความต้องการของ algorithmic เฉพาะเช่นเดียวกับช่วงของไลบรารีที่มีอยู่ในภาษา (เพิ่มเติมจากด้านล่าง) อย่างไรก็ตามภาษาที่ใช้สำหรับสภาพแวดล้อมของ backtester และการวิจัยสามารถเป็นอิสระจากการใช้โครงสร้างการลงทุนการจัดการความเสี่ยงและการดำเนินการทั้งหมดได้อย่างที่เราจะทำได้ การก่อสร้างพอร์ตโฟลิโอและการบริหารความเสี่ยงการสร้างพอร์ตการลงทุนและส่วนประกอบการบริหารความเสี่ยงมักถูกมองข้ามโดยผู้ค้าปลีกรายย่อย นี่เป็นข้อผิดพลาดเกือบตลอดเวลา เครื่องมือเหล่านี้มีกลไกที่จะเก็บทุนไว้ พวกเขาไม่เพียง แต่พยายามที่จะบรรเทาจำนวนเดิมพันที่มีความเสี่ยง แต่ยังลดการหมุนเวียนของธุรกิจการค้าด้วยตนเองซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการทำธุรกรรม รุ่นที่ซับซ้อนของส่วนประกอบเหล่านี้อาจมีผลอย่างมากต่อคุณภาพและความสม่ำเสมอในการทำกำไร มันเป็นเรื่องง่ายที่จะสร้างความมั่นคงของกลยุทธ์เป็นกลไกการก่อสร้างพอร์ตการลงทุนและผู้จัดการความเสี่ยงได้อย่างง่ายดายสามารถปรับเปลี่ยนการจัดการระบบหลาย ดังนั้นควรพิจารณาองค์ประกอบที่สำคัญในตอนเริ่มแรกของการออกแบบระบบการค้าอัลกอริทึม งานของระบบการก่อสร้างพอร์ตโฟลิโอคือการดำเนินธุรกิจการค้าที่ต้องการและสร้างธุรกิจการค้าที่เกิดขึ้นจริงซึ่งจะช่วยลดปั่นป่วนรักษาความเสี่ยงต่อปัจจัยต่าง ๆ (เช่นภาคชั้นสินทรัพย์ความผันผวน ฯลฯ ) และเพิ่มการจัดสรรทุนให้มากที่สุด กลยุทธ์ในพอร์ตโฟลิโอ การสร้าง Portfolio จะลดปัญหาพีชคณิตเชิงเส้น (เช่น matrixisation matrix) และด้วยเหตุนี้ประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของการใช้พีชคณิตเชิงเส้นตัวเลข ห้องสมุดทั่วไป ได้แก่ uBLAS LAPACK และ NAG สำหรับ C. MatLab ยังมีการดำเนินการเมตริกซ์ที่ดีที่สุดอย่างกว้างขวาง Python ใช้ NumPySciPy สำหรับการคำนวณดังกล่าว พอร์ตเล็ตที่มีการปรับสมดุลบ่อย ๆ จะต้องมีไลบรารีเมทริกซ์ที่รวบรวมไว้ (และดีที่สุด) เพื่อดำเนินการขั้นตอนนี้ออกไปเพื่อไม่ให้เกิดคอขวดในระบบการซื้อขาย การจัดการความเสี่ยงเป็นส่วนสำคัญอีกอย่างหนึ่งของระบบการค้าอัลกอริทึม ความเสี่ยงอาจมาในหลายรูปแบบ: ความผันผวนที่เพิ่มขึ้น (แม้ว่าอาจเป็นที่น่าพอใจสำหรับกลยุทธ์บางอย่าง) ความสัมพันธ์ระหว่างประเภทสินทรัพย์ค่าเริ่มต้นของคู่สัญญาการขัดข้องของเซิร์ฟเวอร์เหตุการณ์ดำน้ำสีดำและข้อบกพร่องที่ไม่ได้ตรวจพบในรหัสการซื้อขาย น้อย องค์ประกอบของการบริหารความเสี่ยงพยายามคาดการณ์ผลกระทบจากความผันผวนและความสัมพันธ์ระหว่างประเภทสินทรัพย์กับผลกระทบต่อการซื้อขายหลักทรัพย์ บ่อยครั้งนี้จะลดลงไปยังชุดของการคำนวณทางสถิติเช่นการทดสอบความเครียด Monte Carlo นี่เป็นความคล้ายคลึงกับความต้องการในการคำนวณของเครื่องมือกำหนดราคาตราสารอนุพันธ์และเป็นเช่นนี้จะเป็นไปตามข้อกำหนดของ CPU การจำลองแบบเหล่านี้เป็นแบบ parallelisable สูง (ดูด้านล่าง) และในระดับหนึ่งอาจทำให้ฮาร์ดแวร์เกิดปัญหาได้ ระบบการดำเนินงานงานของระบบการดำเนินการคือการรับสัญญาณการซื้อขายที่กรองจากโครงสร้างการลงทุนและส่วนประกอบการบริหารความเสี่ยงและส่งไปยัง บริษัท นายหน้าหรือวิธีอื่นในการเข้าถึงตลาด สำหรับกลยุทธ์การค้าปลีกส่วนใหญ่ที่เกี่ยวกับขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อ API หรือ FIX กับนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์เช่น Interactive Brokers ข้อควรพิจารณาเบื้องต้นในการตัดสินใจเกี่ยวกับภาษารวมถึงคุณภาพของ API ความพร้อมใช้งานของภาษา wrapper สำหรับ API ความถี่ในการดำเนินการและความล่าช้าที่คาดไว้ คุณภาพของ API หมายถึงว่ามีการจัดทำเป็นเอกสารไว้เป็นอย่างดีมีประสิทธิภาพเท่าไรไม่ว่าจะต้องการซอฟต์แวร์แบบสแตนด์อโลนที่สามารถเข้าถึงได้หรือไม่ว่าจะสามารถสร้างเกตเวย์ในรูปแบบไม่มีหัว (เช่นไม่มี GUI) ในกรณีของโบรกเกอร์เชิงโต้ตอบเครื่องมือ Trader WorkStation จำเป็นต้องทำงานในสภาพแวดล้อม GUI เพื่อเข้าถึง API ของตน ฉันเคยติดตั้งเดสก์ท็อปอูบุนตูลงบนเซิร์ฟเวอร์เมฆ Amazon เพื่อเข้าถึงโบรกเกอร์เชิงโต้ตอบระยะไกลโดยสิ้นเชิงด้วยเหตุนี้ API ส่วนใหญ่จะมีอินเตอร์เฟส C และ Java โดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับชุมชนเพื่อพัฒนาห่อภาษาเฉพาะสำหรับ C, Python, R, Excel และ MatLab โปรดทราบว่าด้วยปลั๊กอินเพิ่มเติมที่ใช้ (โดยเฉพาะ wrappers API) มีขอบเขตสำหรับข้อผิดพลาดในการคืบคลานเข้าสู่ระบบ ทดสอบปลั๊กอินประเภทนี้ทุกครั้งและมั่นใจว่าได้รับการบำรุงรักษาอย่างสม่ำเสมอ เครื่องวัดที่คุ้มค่าคือการดูจำนวนการอัปเดตใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นกับโค้ดบอสในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา ความถี่ในการดำเนินการมีความสำคัญสูงสุดในขั้นตอนการดำเนินการ โปรดทราบว่าอาจมีการส่งคำสั่งซื้อหลายร้อยรายการในทุกๆนาทีและเนื่องจากประสิทธิภาพดังกล่าวเป็นสิ่งสำคัญ การลื่นไถลจะเกิดขึ้นจากระบบการดำเนินการที่ไม่ดีและจะส่งผลต่อความสามารถในการทำกำไร ภาษาที่พิมพ์แบบสถิต (ดูด้านล่าง) เช่น CJava มักจะเหมาะสมที่สุดสำหรับการดำเนินการ แต่มีการลดเวลาในการพัฒนาทดสอบและบำรุงรักษาง่าย ภาษาแบบไดนามิกเช่น Python และ Perl โดยทั่วไปแล้วจะเร็วพอ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าส่วนประกอบต่างๆได้รับการออกแบบเป็นแบบโมดูล (modular fashion) (ดูด้านล่าง) เพื่อให้สามารถเปลี่ยนออกเป็นระบบได้ การวางแผนและการพัฒนาด้านสถาปัตยกรรมส่วนประกอบของระบบการค้าความถี่และความต้องการของปริมาณที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น แต่โครงสร้างพื้นฐานของระบบยังไม่ครอบคลุม ผู้ที่ทำหน้าที่เป็นผู้ค้าปลีกหรือทำงานในกองทุนขนาดเล็กอาจจะสวมหมวกจำนวนมาก จะต้องครอบคลุมรูปแบบอัลฟาการจัดการความเสี่ยงและพารามิเตอร์การดำเนินการและการใช้งานระบบขั้นสุดท้ายด้วย ก่อนที่จะเจาะเข้าไปในภาษาเฉพาะการออกแบบสถาปัตยกรรมระบบที่ดีที่สุดจะกล่าวถึง แยกความกังวลการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งที่ต้องทำในตอนแรกคือการแยกความกังวลของระบบการซื้อขายออกจากกันอย่างไร ในการพัฒนาซอฟต์แวร์นี้เป็นหลักหมายถึงการแยกแยะด้านต่างๆของระบบการค้าออกเป็นองค์ประกอบแบบโมดูลแยกต่างหาก การเปิดเผยอินเทอร์เฟซของแต่ละคอมโพเนนต์ทำให้ง่ายต่อการสลับส่วนต่างๆของระบบสำหรับรุ่นอื่น ๆ ที่ช่วยให้ประสิทธิภาพการทำงานน่าเชื่อถือหรือการบำรุงรักษาโดยไม่ต้องแก้ไขรหัสการอ้างอิงภายนอกใด ๆ นี่เป็นแนวทางที่ดีที่สุดสำหรับระบบดังกล่าว สำหรับกลวิธีที่ความถี่ต่ำควรมีการแนะนำวิธีปฏิบัติดังกล่าว สำหรับการซื้อขายความถี่สูงเป็นพิเศษ rulebook อาจต้องถูกละเลยที่มีค่าใช้จ่ายในการปรับแต่งระบบเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น อาจมีระบบคู่สมรสที่แน่นแฟ้นมากขึ้น การสร้างแผนที่ส่วนประกอบของระบบการค้าแบบอัลกอริทึมจะคุ้มค่ากับบทความในตัวเอง อย่างไรก็ตามแนวทางที่ดีที่สุดคือการตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีองค์ประกอบข้อมูลแยกต่างหากสำหรับข้อมูลข้อมูลตลาดในอดีตและแบบเรียลไทม์การจัดเก็บข้อมูล API การเข้าถึงข้อมูล backtester พารามิเตอร์กลยุทธ์การสร้างพอร์ตโฟลิโอการจัดการความเสี่ยงและระบบการทำงานอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่นหากมีการใช้งานคลังข้อมูลที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่าแม้ในระดับที่มีนัยสำคัญ แต่ก็สามารถสลับออกไปได้โดยการเขียนข้อมูลใหม่ให้น้อยที่สุดสำหรับการป้อนข้อมูลหรือ API การเข้าถึงข้อมูล เท่าที่เป็น backtester และส่วนประกอบที่ตามมามีความกังวลไม่มีความแตกต่าง ประโยชน์ของคอมโพเนนต์ที่แยกออกจากกันก็คือการอนุญาตให้ใช้ภาษาโปรแกรมหลายภาษาในระบบโดยรวม ไม่จำเป็นต้อง จำกัด เฉพาะภาษาเดียวถ้าวิธีการสื่อสารของคอมโพเนนต์เป็นภาษาที่เป็นอิสระ นี่จะเป็นกรณีที่พวกเขาสื่อสารด้วย TCPIP, ZeroMQ หรือโปรโตคอลอื่น ๆ ที่ไม่ขึ้นกับภาษา เป็นตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมให้พิจารณากรณีของระบบการทำ backtesting ที่เขียนด้วย C สำหรับประสิทธิภาพในการขัดจังหวะตัวเลขในขณะที่ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอและระบบการดำเนินการเขียนด้วยภาษา Python โดยใช้ SciPy และ IBPy การพิจารณาประสิทธิภาพการทำงานเป็นส่วนสำคัญในการพิจารณากลยุทธ์ทางการค้าส่วนใหญ่ สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงนั้นเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุด ประสิทธิภาพครอบคลุมหลากหลายประเด็นเช่นความเร็วในการประมวลผลอัลกอริธึมแฝงของเครือข่ายแบนด์วิดท์ข้อมูล IO, concurrencyparallelism และการปรับขนาด แต่ละส่วนเหล่านี้จะถูกปกคลุมไปด้วยตำราเรียนขนาดใหญ่ดังนั้นบทความนี้จึงจะทำให้พื้นผิวของแต่ละหัวข้อมีรอยขีดข่วนเท่านั้น สถาปัตยกรรมและการเลือกภาษาจะถูกกล่าวถึงในแง่ของผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน ภูมิปัญญาที่มีอยู่ตามที่ Donald Knuth กล่าว หนึ่งในบรรพบุรุษของวิทยาการคอมพิวเตอร์คือการเพิ่มประสิทธิภาพก่อนวัยอันควรเป็นรากของความชั่วร้ายทั้งหมด เกือบทุกกรณียกเว้นกรณีที่สร้างอัลกอริธึมการค้าความถี่สูงสำหรับผู้ที่สนใจกลยุทธ์ด้านความถี่ต่ำวิธีการทั่วไปคือสร้างระบบในวิธีที่ง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะเนื่องจากปัญหาคอขวดเริ่มปรากฏขึ้น เครื่องมือโปรไฟล์จะใช้เพื่อกำหนดว่าเกิดปัญหาขึ้นที่คอขวด โปรไฟล์สามารถทำได้สำหรับปัจจัยทั้งหมดที่ระบุไว้ข้างต้นไม่ว่าจะเป็นสภาพแวดล้อมของ MS Windows หรือ Linux มีหลายระบบปฏิบัติการและเครื่องมือภาษาที่มีให้ทำเช่นเดียวกับสาธารณูปโภคของบุคคลที่สาม การเลือกภาษาจะถูกกล่าวถึงในบริบทของการปฏิบัติงาน C, Java, Python, R และ MatLab ทั้งหมดมีไลบรารีที่มีประสิทธิภาพสูง (ไม่ว่าจะเป็นส่วนหนึ่งของมาตรฐานหรือภายนอก) สำหรับโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานและงานอัลกอริทึม C มาพร้อมกับ Standard Template Library ในขณะที่ Python มี NumPySciPy งานทางคณิตศาสตร์ทั่วไปจะพบได้ในไลบรารีเหล่านี้และไม่ค่อยเป็นประโยชน์ที่จะเขียนการใช้งานใหม่ ข้อยกเว้นประการหนึ่งคือถ้าจำเป็นต้องใช้สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ที่มีการกำหนดค่าสูงและใช้อัลกอริธึมในการใช้ส่วนขยายที่เป็นกรรมสิทธิ์อย่างกว้างขวาง (เช่นแคชที่กำหนดเอง) อย่างไรก็ตามการคิดค้นสิ่งใหม่ ๆ เกี่ยวกับล้อเสียเวลาที่อาจใช้เวลาในการพัฒนาและเพิ่มประสิทธิภาพส่วนอื่น ๆ ของโครงสร้างการค้าได้ดียิ่งขึ้น เวลาในการพัฒนาเป็นสิ่งที่มีค่ามากโดยเฉพาะในบริบทของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่เพียงผู้เดียว ความล่าช้ามักเป็นปัญหาของระบบการดำเนินการเนื่องจากเครื่องมือการวิจัยมักจะอยู่ในเครื่องเดียวกัน สำหรับอดีตความล่าช้าอาจเกิดขึ้นได้หลายจุดตามเส้นทางการดำเนินการ ต้องมีการตรวจสอบฐานข้อมูล (latency ของ disknetwork) ต้องมีการสร้างสัญญาณ (ระบบปฏิบัติการ, kernal messaging latency), สัญญาณการค้าส่ง (NIC latency) และคำสั่งที่ได้รับการประมวลผล (ระบบแฝงภายใน) สำหรับการใช้งานในความถี่ที่สูงขึ้นจำเป็นต้องคุ้นเคยกับการเพิ่มประสิทธิภาพ kernal อย่างใกล้ชิดรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพของการส่งผ่านเครือข่าย นี่เป็นพื้นที่ที่ลึกและมีความหมายมากกว่าขอบเขตของบทความ แต่ถ้าใช้อัลกอริธึม UHFT เป็นที่ต้องการแล้วต้องตระหนักถึงความรู้ความลึกที่ Caching จำเป็นจะเป็นประโยชน์ในชุดเครื่องมือของนักพัฒนาเชิงปริมาณ การแคชหมายถึงแนวคิดในการจัดเก็บข้อมูลที่เข้าถึงได้บ่อยๆในลักษณะที่ช่วยให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นโดยใช้ค่าความเป็นไปได้ที่อาจเกิดขึ้นของข้อมูล กรณีการใช้งานทั่วไปเกิดขึ้นในการพัฒนาเว็บเมื่อนำข้อมูลจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่ได้รับการสนับสนุนจากดิสก์และใส่ลงในหน่วยความจำ คำขอใด ๆ ที่ตามมาสำหรับข้อมูลไม่จำเป็นต้องเข้าชมฐานข้อมูลและเพื่อให้ผลการปฏิบัติงานมีความสำคัญ สำหรับสถานการณ์การซื้อขายแคชอาจเป็นประโยชน์อย่างมาก ตัวอย่างเช่นสถานะปัจจุบันของพอร์ตโฟลิโอของกลยุทธ์สามารถจัดเก็บไว้ในแคชจนกว่าจะมีการปรับสมดุลอีกครั้งเพื่อให้รายการไม่จำเป็นต้องถูกสร้างขึ้นใหม่ในแต่ละลูปของอัลกอริทึมการซื้อขาย การฟื้นฟูดังกล่าวน่าจะเป็นการทำงานของ CPU หรือดิสก์ IO สูง อย่างไรก็ตามการแคชไม่ใช่ปัญหาของตนเอง การรีเซ็ตข้อมูลแคชทั้งหมดพร้อมกันเนื่องจากลักษณะการจัดเก็บข้อมูลแคชทำให้เกิดความต้องการโครงสร้างพื้นฐานอย่างมาก ปัญหาอีกอย่างหนึ่งคือการซ้อนสุนัข ที่หลายรุ่นของสำเนาแคชใหม่จะดำเนินการภายใต้ภาระที่สูงมากซึ่งจะนำไปสู่ความล้มเหลวน้ำตก การจัดสรรหน่วยความจำแบบไดนามิกเป็นการดำเนินการซอฟต์แวร์ที่มีราคาแพง ดังนั้นจึงมีความจำเป็นสำหรับการใช้งานการซื้อขายที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นเพื่อให้ทราบว่าหน่วยความจำมีการปันส่วนและยกเลิกการจัดสรรระหว่างการไหลของโปรแกรมอย่างไร มาตรฐานภาษาใหม่กว่าเช่น Java, C และ Python ทั้งหมดจะทำการเก็บขยะอัตโนมัติ ซึ่งหมายถึงการจัดสรรหน่วยความจำที่ปันส่วนแบบไดนามิกเมื่อวัตถุออกไปนอกขอบเขต การรวบรวมขยะเป็นประโยชน์อย่างมากในระหว่างการพัฒนาเนื่องจากช่วยลดความผิดพลาดและช่วยในการอ่านง่าย อย่างไรก็ตามก็มักจะเป็น sub-optimal สำหรับกลยุทธ์การซื้อขายความถี่สูงบางอย่าง ต้องการเก็บขยะแบบกำหนดเองสำหรับกรณีเหล่านี้ ตัวอย่างเช่นในจาวาโดยการปรับแต่งตัวเก็บรวบรวมขยะและการกำหนดค่า heap คุณสามารถได้รับประสิทธิภาพสูงสำหรับกลยุทธ์ HFT C ไม่ได้ให้ตัวเก็บขยะดั้งเดิมและดังนั้นจึงจำเป็นต้องจัดการจัดสรรหน่วยความจำทั้งหมดเป็นส่วนหนึ่งของการใช้งานวัตถุ แม้ว่าอาจมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้นได้ง่าย (อาจนำไปสู่คำชี้ลอย) สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งที่จะต้องควบคุมลักษณะของวัตถุที่ปรากฏบนกองสำหรับแอพพลิเคชันบางอย่าง เมื่อเลือกภาษาให้แน่ใจว่าได้ศึกษาวิธีการทำงานของตัวเก็บรวบรวมขยะและไม่ว่าจะสามารถปรับเปลี่ยนเพื่อให้เหมาะสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะอย่าง การดำเนินงานหลายอย่างในระบบการค้าอัลกอริธึมเป็นไปในแนวทาง parallelisation ซึ่งหมายถึงแนวคิดในการดำเนินงานแบบหลายโปรแกรมในเวลาเดียวกันนั่นคือขนาน ขั้นตอนวิธีแบบขนานที่น่าอับอายรวมถึงขั้นตอนที่สามารถคำนวณได้อย่างอิสระจากขั้นตอนอื่น ๆ การดำเนินการเชิงสถิติบางอย่างเช่นการจำลองแบบมอนติคาร์โลเป็นตัวอย่างที่ดีของอัลกอริทึมแบบขนานที่น่าอับอายขณะที่การสุ่มแบบสุ่มและการดำเนินการเส้นทางที่ตามมาสามารถคำนวณได้โดยปราศจากความรู้เกี่ยวกับเส้นทางอื่น ๆ อัลกอริทึมอื่น ๆ มีเพียงส่วนเดียวเท่านั้น แบบจำลองพลศาสตร์ของไหลเป็นตัวอย่างเช่นซึ่งโดเมนของการคำนวณสามารถแบ่งออกได้ แต่ในท้ายที่สุดโดเมนเหล่านี้ต้องสื่อสารกันและกันและด้วยเหตุนี้การดำเนินการบางส่วนจึงเป็นลำดับ อัลกอริธึม Parallelisable ขึ้นอยู่กับ Amdahls Law ซึ่งให้ข้อ จำกัด ด้านบนตามทฤษฎีสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของอัลกอริทึมแบบขนานเมื่อต้องแยกกระบวนการ N (เช่นแกนหรือเธรด CPU) การเทียบได้กลายเป็นสิ่งที่มีความสำคัญมากขึ้นเนื่องจากเป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพเนื่องจากความเร็วของโปรเซสเซอร์มีการหยุดนิ่งเนื่องจากโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ ๆ มีแกนหลายตัวที่ใช้ในการคำนวณแบบคู่ขนาน การเพิ่มขึ้นของฮาร์ดแวร์กราฟิกสำหรับผู้บริโภค (ส่วนใหญ่สำหรับวิดีโอเกม) ได้นำไปสู่การพัฒนาหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ซึ่งประกอบด้วยแกนหลายร้อยชิ้นสำหรับการดำเนินการที่เกิดขึ้นพร้อมกันอย่างมาก GPU ดังกล่าวมีราคาไม่แพงมาก เฟรมระดับสูงเช่น Nvidias CUDA ได้นำไปสู่การยอมรับอย่างกว้างขวางในสถาบันการศึกษาและการเงิน ฮาร์ดแวร์ GPU ดังกล่าวโดยทั่วไปเหมาะสำหรับด้านการวิจัยด้านการเงินเชิงปริมาณส่วนฮาร์ดแวร์ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะอื่น ๆ (รวมถึงอาร์เรย์ของ Gate-Programmable Gate Array - FPGA) ใช้สำหรับ (U) HFT ปัจจุบันโมเดิร์นที่ทันสมัยที่สุดรองรับองศาของ concurrencymultthreading ดังนั้นจึงเป็นเรื่องง่ายที่จะเพิ่มประสิทธิภาพ backtester เนื่องจากการคำนวณทั้งหมดโดยทั่วไปเป็นอิสระจากผู้อื่น การปรับขนาดในด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์และการดำเนินงานหมายถึงความสามารถของระบบในการรองรับการโหลดที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในรูปแบบของคำขอที่มากขึ้นการใช้งานโปรเซสเซอร์ที่สูงขึ้นและการจัดสรรหน่วยความจำมากขึ้น ในการค้าแบบอัลกอริธึมกลยุทธ์สามารถปรับขนาดได้หากสามารถยอมรับปริมาณเงินทุนได้มากและยังให้ผลตอบแทนที่สม่ำเสมอ เทคโนโลยีการซื้อขายแบบสเกลจะช่วยให้สามารถรับมือกับปริมาณการค้าที่มากขึ้นและเพิ่มเวลาในการเก็บข้อมูลโดยปราศจากคอขวด ในขณะที่ระบบต้องได้รับการออกแบบมาเพื่อให้มีขนาดจึงยากที่จะคาดเดาได้ว่าจะเกิดคอขวดขึ้น การบันทึกข้อมูลการทดสอบโปรไฟล์และการตรวจสอบอย่างเข้มงวดจะช่วยให้ระบบสามารถปรับขนาดได้ ภาษาที่ตัวเองมักจะถูกอธิบายว่าไม่สามารถเอาชนะได้ นี่เป็นผลมาจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้องมากกว่าความเป็นจริง เป็นกลุ่มเทคโนโลยีทั้งหมดที่ควรตรวจสอบความถูกต้องของ scalability ไม่ใช่ภาษา ภาษาบางอย่างชัดเจนมีประสิทธิภาพมากกว่าคนอื่นในกรณีการใช้งานโดยเฉพาะ แต่ภาษาใดภาษาหนึ่งจะไม่ดีไปกว่าที่อื่นในทุกแง่มุม วิธีหนึ่งในการจัดการระดับคือการแยกความกังวลดังที่ได้ระบุไว้ข้างต้น เพื่อที่จะแนะนำความสามารถในการจัดการกับปัญหาในระบบ (นั่นคือความผันผวนอย่างกะทันหันซึ่งเป็นสาเหตุของการค้าขาย) จะเป็นประโยชน์ในการสร้างสถาปัตยกรรมการจัดคิวข้อความ นี่หมายถึงการวางระบบคิวข้อความระหว่างคอมโพเนนต์เพื่อให้มีการเรียงลำดับขึ้นหากคอมโพเนนต์บางอย่างไม่สามารถประมวลผลคำขอจำนวนมากได้ แทนที่จะขอให้สูญหายพวกเขาจะถูกเก็บไว้ในกองจนกว่าจะมีการจัดการข้อความ นี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการส่งการค้าไปยังเครื่องมือการดำเนินการ ถ้าเครื่องยนต์กำลังทุกข์ทรมานภายใต้แฝงหนักก็จะกลับขึ้นการค้า คิวระหว่างเครื่องกำเนิดสัญญาณการค้าและ API การดำเนินการจะช่วยบรรเทาปัญหานี้โดยมีค่าใช้จ่ายในการลดการค้าขาย โบรกเกอร์คิวข้อความโอเพนซอร์สที่ได้รับการยอมรับเป็นอย่างดีคือ RabbitMQ ฮาร์ดแวร์และระบบปฏิบัติการฮาร์ดแวร์ที่ใช้งานกลยุทธ์ของคุณอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อความสามารถในการทำกำไรของอัลกอริทึมของคุณ นี่ไม่ใช่ปัญหาที่ จำกัด สำหรับผู้ค้าที่มีความถี่สูงเช่นกัน ทางเลือกที่แย่ในฮาร์ดแวร์และระบบปฏิบัติการอาจนำไปสู่ความผิดพลาดหรือรีบูตเครื่องได้ในขณะที่ไม่เหมาะสม ดังนั้นจึงจำเป็นต้องพิจารณาว่าใบสมัครของคุณจะอยู่ที่ใด ทางเลือกโดยทั่วไปคือระหว่างเดสก์ท็อปส่วนตัวเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลผู้ให้บริการระบบคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์แลกเปลี่ยนร่วม เครื่องเดสก์ท็อปสามารถติดตั้งและจัดการได้โดยง่ายโดยเฉพาะระบบปฏิบัติการที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ที่ใหม่กว่าเช่น Windows 78, Mac OSX และ Ubuntu ระบบเดสก์ท็อปมีข้อเสียที่สำคัญบางประการอย่างไรก็ตาม ที่สำคัญที่สุดก็คือระบบปฏิบัติการเวอร์ชันที่ออกแบบมาสำหรับเครื่องเดสก์ท็อปมีแนวโน้มว่าจะต้องมีการรีบูตเครื่องใหม่ (และบ่อยครั้งในเวลาที่เลวร้ายที่สุด) นอกจากนี้ยังใช้แหล่งข้อมูลด้านการคำนวณเพิ่มเติมโดยอาศัยอํานาจในการใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิก (GUI) การใช้ฮาร์ดแวร์ในสภาวะแวดล้อมภายในบ้าน (หรือสำนักงานในท้องถิ่น) อาจนำไปสู่การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและปัญหา uptime ของระบบไฟฟ้า ประโยชน์หลักของระบบเดสก์ท็อปคือแรงม้าที่คำนวณได้อย่างมากสามารถซื้อได้สำหรับค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อยของเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล (หรือระบบคลาวด์) ที่มีความเร็วเทียบเท่ากัน เซิร์ฟเวอร์เฉพาะหรือเครื่อง Cloud-Based ในขณะที่มักมีราคาแพงกว่าตัวเลือกสำหรับเดสก์ท็อปทำให้โครงสร้างพื้นฐานที่ซ้ำซ้อนมากขึ้นเช่นการสำรองข้อมูลอัตโนมัติความสามารถในการตรวจสอบการทำงานที่รวดเร็วและการตรวจสอบระยะไกลได้อย่างตรงไปตรงมา ยากที่จะจัดการได้เนื่องจากต้องใช้ความสามารถในการเข้าสู่ระบบจากระยะไกลของระบบปฏิบัติการ ใน Windows โดยทั่วไปจะใช้ GUI Remote Desktop Protocol (RDP) ในระบบ Unix ระบบจะใช้ Secure Shell (SSH) ของบรรทัดคำสั่ง โครงสร้างพื้นฐานเซิร์ฟเวอร์ Unix เป็นเกือบทุกบรรทัดคำสั่งซึ่งจะทำให้เครื่องมือเขียนโปรแกรม GUI (เช่น MatLab หรือ Excel) ใช้งานไม่ได้ เซิร์ฟเวอร์แบบ co-located เป็นวลีที่ใช้ในตลาดทุนเป็นเพียงเซิร์ฟเวอร์ทุ่มเทที่อยู่ภายในการแลกเปลี่ยนเพื่อลดความล่าช้าของอัลกอริธึมการค้า นี่เป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับกลยุทธ์การซื้อขายความถี่สูงบางอย่างที่ต้องพึ่งพาแฝงต่ำเพื่อสร้างอัลฟา ด้านสุดท้ายของการเลือกฮาร์ดแวร์และการเลือกใช้ภาษาในการเขียนโปรแกรมคือความเป็นอิสระของแพลตฟอร์ม มีรหัสที่ต้องการทำงานในหลายระบบปฏิบัติการหรือไม่รหัสนี้ออกแบบมาให้ทำงานบนสถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์ชนิดใดชนิดหนึ่งเช่น Intel x86x64 หรือจะเป็นไปได้ในการประมวลผลบนโปรเซสเซอร์ RISC เช่นที่ผลิตโดย ARM ประเด็นเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับความถี่และประเภทของกลยุทธ์ที่ใช้อยู่ ความยืดหยุ่นและการทดสอบหนึ่งในวิธีที่ดีที่สุดที่จะสูญเสียเงินเป็นจำนวนมากในการซื้อขายแบบอัลกอริทึมคือการสร้างระบบที่ไม่มีความยืดหยุ่น นี้หมายถึงความทนทานของ sytem เมื่ออยู่ภายใต้เหตุการณ์ที่หายากเช่นการล้มละลายของนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์ความผันผวนมากเกินไปอย่างฉับพลันการหยุดทำงานในภูมิภาคสำหรับผู้ให้บริการเซิร์ฟเวอร์เมฆหรือการลบข้อมูลฐานข้อมูลการซื้อขายโดยไม่ได้ตั้งใจ ปีของผลกำไรสามารถกำจัดภายในไม่กี่วินาทีกับสถาปัตยกรรมที่ออกแบบไม่ดี จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องพิจารณาประเด็นต่างๆเช่นการดีบักการทดสอบการบันทึกการสำรองข้อมูลความพร้อมใช้งานสูงและการตรวจสอบเป็นองค์ประกอบหลักของระบบของคุณ มีแนวโน้มว่าในโปรแกรมการซื้อขายเชิงปริมาณที่มีความซับซ้อนใด ๆ ที่มีความสมเหตุสมผลอย่างน้อย 50 ครั้งจะใช้เวลาในการดีบักการทดสอบและการบำรุงรักษา เกือบทุกภาษาโปรแกรมทั้งเรือที่มีการเชื่อมโยงที่เกี่ยวข้องหรือมีทางเลือกของบุคคลที่สามที่ดีเคารพ โดยพื้นฐานแล้วโปรแกรมดีบักจะช่วยให้สามารถรันโปรแกรมที่มีการแทรกจุดแตกหักในเส้นทางโค้ดซึ่งจะหยุดการทำงานชั่วคราวเพื่อตรวจสอบสถานะของระบบ ประโยชน์หลักของการดีบักคือการตรวจสอบพฤติกรรมของโค้ดก่อนที่จะมีจุดผิดพลาดที่เป็นที่รู้จัก การแก้จุดบกพร่องเป็นองค์ประกอบสำคัญในกล่องเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อผิดพลาดในการเขียนโปรแกรม อย่างไรก็ตามมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในภาษาที่เรียบเรียงเช่น C หรือ Java เนื่องจากภาษาที่ตีความเช่น Python มักจะแก้ปัญหาได้ง่ายขึ้นเนื่องจาก LOC น้อยลงและมีคำอธิบายที่น้อยลง แม้จะมีแนวโน้มนี้ Python จะมาพร้อมกับ pdb ซึ่งเป็นเครื่องมือดีบักที่ซับซ้อน Microsoft Visual C IDE มีโปรแกรมอรรถประโยชน์การตรวจแก้จุดบกพร่อง GUI มากมายในขณะที่โปรแกรมเมอร์ Linux C มีคำสั่งดีบัก gdb อยู่ การทดสอบในการพัฒนาซอฟต์แวร์หมายถึงกระบวนการของการใช้พารามิเตอร์และผลลัพธ์ที่เป็นที่รู้จักไปยังฟังก์ชันวิธีการและวัตถุเฉพาะภายในโค้ดเบตเพื่อจำลองพฤติกรรมและประเมินเส้นทางรหัสหลาย ๆ เพื่อช่วยให้มั่นใจได้ว่าระบบจะทำงานตามที่ควร กระบวนทัศน์ล่าสุดเป็นที่รู้จักกันว่า Test Driven Development (TDD) ซึ่งมีการพัฒนารหัสทดสอบเทียบกับอินเทอร์เฟซที่ระบุโดยไม่มีการใช้งาน ก่อนที่จะเสร็จสิ้นการทดสอบโค้ดจริงทั้งหมดจะล้มเหลว เมื่อรหัสถูกเขียนขึ้นเพื่อกรอกข้อมูลในช่องว่างการทดสอบจะสิ้นสุดลงทุกครั้งที่จุดนั้นต้องหยุดลง TDD ต้องการการออกแบบข้อกำหนดล่วงหน้าอย่างละเอียดรวมทั้งมีระเบียบวินัยในการทำงานเพื่อให้ประสบความสำเร็จ ใน C Boost มีกรอบการทดสอบหน่วย ใน Java ไลบรารี JUnit มีอยู่เพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์เดียวกัน Python มีโมดูล unittest เป็นส่วนหนึ่งของไลบรารีมาตรฐาน ภาษาอื่น ๆ มีกรอบการทดสอบหน่วยและมักมีหลายตัวเลือก ในสภาพแวดล้อมการผลิตการเข้าสู่ระบบที่มีความซับซ้อนเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง การบันทึกหมายถึงขั้นตอนการส่งข้อความด้วยระดับความรุนแรงต่างๆเกี่ยวกับพฤติกรรมการทำงานของระบบไปยังไฟล์หรือฐานข้อมูลแบบแบน ล็อกเป็นบรรทัดแรกของการโจมตีเมื่อล่าสัตว์สำหรับลักษณะการทำงานรันไทม์โปรแกรมที่ไม่คาดคิด แต่น่าเสียดายที่ข้อบกพร่องของระบบการเข้าสู่ระบบมีแนวโน้มที่จะถูกค้นพบหลังจากความเป็นจริงเช่นเดียวกับการสำรองข้อมูลที่กล่าวถึงด้านล่างระบบบันทึกควรได้รับการพิจารณาเนื่องจากมีการออกแบบระบบ ทั้ง Microsoft Windows และ Linux มาพร้อมกับความสามารถในการบันทึกข้อมูลระบบที่หลากหลายและภาษาในการเขียนโปรแกรมมักจะมาพร้อมกับไลบรารีการล็อกข้อมูลมาตรฐานซึ่งครอบคลุมกรณีการใช้งานมากที่สุด บ่อยครั้งที่มีการรวบรวมข้อมูลการเข้าสู่ระบบเพื่อที่จะวิเคราะห์ข้อมูลในภายหลังเนื่องจากมักจะนำไปสู่แนวคิดเกี่ยวกับการปรับปรุงประสิทธิภาพหรือการลดข้อผิดพลาดซึ่งเกือบจะมีผลกระทบในเชิงบวกต่อผลตอบแทนการค้าของคุณ ในขณะที่ระบบบันทึกข้อมูลของระบบจะให้ข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตการตรวจสอบแอปพลิเคชันจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นในขณะนี้ ทุกด้านของระบบควรได้รับการพิจารณาเพื่อการตรวจสอบ เมตริกระดับระบบเช่นการใช้ดิสก์หน่วยความจำพร้อมใช้งานแบนด์วิธของเครือข่ายและการใช้งาน CPU ให้ข้อมูลโหลดขั้นพื้นฐาน นอกจากนี้ควรมีการเฝ้าติดตามอย่างต่อเนื่องเช่นเมตริกการซื้อขายเช่นราคาที่เกิดขึ้นจากปกติ, การเบิกเงินกู้อย่างรวดเร็วและการเปิดเผยบัญชีสำหรับภาคต่างๆที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ควรมีระบบเกณฑ์ที่แจ้งให้ทราบเมื่อมีการละเมิดเมตริกบางส่วนยกระดับวิธีการแจ้งเตือน (อีเมล SMS และการโทรอัตโนมัติ) ขึ้นอยู่กับความรุนแรงของเมตริก การตรวจสอบระบบมักเป็นโดเมนของผู้ดูแลระบบหรือผู้จัดการการดำเนินงาน อย่างไรก็ตามในฐานะนักพัฒนาการค้า แต่เพียงผู้เดียวเมตริกเหล่านี้ต้องได้รับการออกแบบให้เป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบที่มีขนาดใหญ่ โซลูชันสำหรับการตรวจสอบจำนวนมากมีดังนี้: กรรมสิทธิ์โฮสต์และโอเพ่นซอร์สซึ่งอนุญาตให้มีการปรับแต่งเมตริกสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะอย่าง การสำรองข้อมูลและความพร้อมใช้งานที่มีประสิทธิภาพสูงควรเป็นเรื่องสำคัญของระบบการซื้อขาย 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 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. 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 doesnt 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 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. 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 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. Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQLPostgreSQL, 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 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: 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 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. Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL (MySQLC), JDBC (JavaMatLab), MySQLdb (MySQLPython) and psychopg2 (PostgreSQLPython). 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 . 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. Just Getting Started with Quantitative TradingFinancial Trading Systems Design and Development with C Description A complete blueprint for designing and implementing a state-of-the-art trading and risk management system Providing a highly accessible mix of good software design, practical mathematical models and today039s most widely used business practices, this book arms you with everything you need to create a sophisticated trading and risk management system appropriate for most asset classes. Gurav Mengla, a top financial trading system software designer, draws upon his years of experience at Barclays, HSBC and other leading financial institutions to cut through the complexities of trading system design, offering you time-tested solutions to virtually all technical challenges to automated trading system design and implementation. Packed with case studies and examples from top financial institutions, worldwide, complete with system design details and source code Emphasizes extensibility, and scalability with strategies for incorporating new models seamlessly into existing systems Features comprehensive coverage of the most widely used financial models and most prevalent practices in the financial community today Explores daily, weekly, monthly and yearly reporting subsystem that aggregate risk at all organizational levels from desk to department to division to the entire firm CD includes valuable data and system design details from the book, including C source code and system modelsshow more Product details Format Mixed media product 512 pages Dimensions 150 x 250mm 505g Publication date 09 Nov 2016 Publisher John Wiley amp Sons Inc Publication CityCountry New York, United States Language English ISBN10 0471667706 ISBN13 9780471667704 Bestsellers rank 1,394,799The Easiest Programming Language for Traders I ntroducing 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 1-2-3. 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. Vector Programming Languages Most popular trading applications such as MetaStock, TradeStation, NinjaTrader, MetaTrader and others provide their own programming languages (such as MQL4, MQL5, EasyLanguage, MetaStocks scripting language, etc.). 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. An example: to calculate a simple moving average based on the median price of a security over 30 days, in a traditional programming language such as BASIC, you would be required to write a program similar to the code shown in this block of code. 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. For bar 30 to max Average 0 For n bar - 30 to bar median (CLOSE OPEN) 2 Average Average median Next MedianAverages(bar) Average 30 Next bar SET MedianAverage SimpleMovingAverage((CLOSE OPEN) 2, 30) And now MedianAverage becomes a new vector which contains the 30-period simple moving average of the median price of the security. It is not uncommon to find array programming language one-liners that require more than a couple of pages of BASIC, Java, or C code. 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 100,000 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. Get Started with TradeScript M4 Trading Platform Implementation TradeScript is the programming language used in our M4 trading platform. where it executes automated trades, processes real time alerts, runs stock scans, and back-tests trading systems. Available in C and in C Versions TradeScript is available in both C (x64 for best performance) and C for developing web applications. 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. Case Study TradeScript is used in a number of popular trading applications, one of which is the WhenToTrade Cycles and Genetic Algorithm Platform. The case study describes how TradeScript is implemented to perform cyclical analysis of the markets. The WhenToTrade Cycles and GA Platform combines technical analysis using TradeScript and financial charting using StockChartX with novel algorithms for cyclic analysis. 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. Our products and services are provided by developers and engineers who have first-hand trading experience. Everyone here at Modulus speaks your language. WELCOME TO TRADING SYSTEM LAB: MANY MORE VIDEOS ARE AVAILABLE ON OUR FLASH DEMO LINK TO THE LEFT, HOWEVER HERE IS A SIMPLE 6 MINUTE EXAMPLE USING OUR ADVANCED MACHINE LEARNING ALGORITHM, CREATING A SINGLE MARKET TRADING STRATEGY REQUIRING NO PROGRAMMING. TSL CAN CREATE SINGLE MARKET STRATEGIES, DAYTRADING, PAIRS, PORTFOLIOS AND OPTIONS STRATEGIES USING THE SAME GENERAL WORK FLOW. HERE raquo MARCH 2017 UPDATE: TSL produces completely OPEN CODE machine learning based trading strategies requiring no programming on the part of the user. TSL is not a Black Box. The math, variables, logic, signal generation, preprocessing, etc. are exported in OPEN CODE. Many of the systems come out of the evolutionary process extremely simple with the core GP code being only 7-15 lines of code, using perhaps 3-5 variables. See our Las Vegas Traders Expo PPT for an example of a system that used only one (1) parameter here: Go to the LVTE Power Point raquo The process within TSL results in simple, high performance trading strategies, and simpler is better. TSL is very easy to use which is why we have clients ranging from beginners in Technical Analysis and Trading Strategies to PhDs in Computer Science, Economics, Machine Learning and AI. Our 6 minute demo summarizes how easy TSL is to use. If you can accomplish these three steps, you can use and be productive with TSL. Go to the TSL demo raquo In the 2016 Issue 3 of Futures Truth, TSL remains at the top of the list of Trading Systems evaluated on Sequestered Data. TSL has the 1 and 2 Bond System, 2 of the Top 10 eMini SP Systems (the only 2 ES systems TSL has in tracking), the 4 Natural Gas System (out of 1 submitted), and the 1 and 9 Systems since Release Date, and these systems were Machine Designed, not Human Designed, as early as 2007. Futures Truth is a CTA, has a staff of Trading System designers, tracks over 700 Trading System Market-Models submitted by over 80 worldwide Trading Strategy Quants and has been tracking Trading Systems since 1985. TSLs clients range from beginner to PhD Quant since TSL requires no programming. Go to the Futures Truth website raquo Additional historical reports may be found in Futures Truths reports as well as in TSL presentation material. Go to past Futures Truth Report Summary raquo Read the opinion letters from Futures Truth and other developers and traders here: Go to the Futures Truth Opinion Letter raquo Numerous new features for 2016 have been added to TSL including In-SampleOut-of-Sample Scatter plots with Wilcoxon tests, Design-Time Adjustable Solutions(DAS), DayTrade Discrete Bars(DTDB), SuperBuffer increases, SubSystem Usage Reports and a soon to be announced options testing integration feature. Please take a look at our latest Flash Demos: Go to the TSL Flash Demos raquo TSL IS PLEASED TO ANNOUNCE THE RELEASE OF DTDB: DTDB stands for Day Trade Discrete Bars. This package allows for the trading of individual discrete bars on a individual bar basis. Entering on a limit, market or stop, the trade will usually exit at the close of a time, volume, range, etc. type bar. Once designed, using the TSL System Stats report, a user can determine the best time of day, day of week, day of month, day of week in month, week of year and month of year to trade. Filtering this way captures the money flow early and late in the month or quarter that has been observed in capital markets volume, for example. Further it is well known that intra day volatility has a U shape with high volatility occurring early and late in the day. This effect can be targeted using Custom Design Sessions and the System Stats report filtering approach. The features for algorithm design capturing short-term and daytrading moves in the market using TSL is substantial and offer a rich environment for discovery and design. See the DTDB flash demo for more information. Go to the DAS Flash Demos raquo TSL IS PLEASED TO ANNOUNCE THE RELEASE OF DAS: TSL is easy to use but DAS takes Ease of Use to another level. DAS goes beyond EVORUN by providing a higher level of control over the automatic design choreography taking place between the Linear Automatic of Machine Code with Genetic Programming Engine and the Integrated Trading Simulation routines inherent in TSL. DAS allows the human user to evaluate the effect of various trading criteria far faster than before with direct control over the engine during Design Time. DAS exploits the ALPHA generating capabilities of the TSL code writing engine at a level which was previously unachievable. Using DAS, users can now direct and redirect the run, in Design Time, during the design run, not simply configuring the run and then executing the run. EVORUN provides the user with a automatic multi-batch run mechanism allowing for a longer run covering many trading and simulation variants to be explored during the run, however DAS connects the human designer with the design engine allowing for a vast array of immediate what if scenarios to be explored. The conceptual breakthrough of TSLs DAS is both creative and unique in this business and provides the user with ALPHA design and production capabilities we could have only dreamed about just a few years ago, notes TSLs President, Michael Barna. The plan now is that DAS will be officially released to clients on or before the November International Traders Expo in Las Vegas where TSL will be giving several presentations on TSL, EVORUN and DAS. New DAS videos may be found here-Demo 57 and 58: Go to the DAS Flash Demos raquo Super Buffer Update: Within the patented LAIMGP Trading Systems are stored for implementation during the run. Previously, 30 Best Trading System Programs would be made available for implementation when the run was terminated. TSL has increased this Best Trading Systems Program Buffer to 300. So, a user may select from a much larger list of Trading Systems when the run is terminated. This increased Buffer will be available for Basic Runs, EVORUN and DAS. Please read below for information on DAS. End of day(EOD) trading systems are the simplest and fastest to Machine Design. Even in a portfolio of many markets, the TSL engine self-designs trading systems at a very high rate thanks to patented register GP manipulations and high speed simulation, fitness and translation algorithms. Our GP technology is well documented in the leading university textbook on Genetic Programming written by one of TSLs partners, Frank Francone. Particularly important is the fact that still, after 8 years of Sequestered Data independent testing and rating, TSL Machine Designed Trading Algorithms occupy more top performance ratings than any other development company - 5 of the Top 10 since Release Date, 3 of the Top 10 systems for the past 12 months, and 2 of the Top 10 eMini SP systems. End of Day trading systems are very popular, however intraday trading systems appeal to the more risk adverse traders and interest in shorter term trading systems has increased in recent months. Perhaps due to the concern for higher interest rates, energy and commodity price collapses, geopolitical uncertainty, terrorism, or the recent market volatility, many traders are less willing to hold positions overnight. The logic here is that with overnight risk, the degree of exposure and consequently the chance for higher drawdowns is increased. Of course, intraday volatility might collapse or expand, leading to muted returns or substantial risk as well, particularly for the directional short-term trader. Nevertheless, not holding a trading position overnight does have a great deal of appeal, especially if trading costs can be controlled and trading system alpha production is sufficient. TSL has a large array of day trading features, including short term Fitness Functions, Preprocessors and Daytrading specific Trading Types. TSL Machine users can select the trading frequency, average trade targets, trading times, drawdown targets, and a host of other design objectives. Additionally, input settings for TradeStation and MultiCharts are exported allowing for easy importation to these platforms. TSL is pleased to announce that CSI COMMODITY SYSTEMS, INC. and TSL have formed an agreement to provide to our clients a portfolio of commodity data, specifically engineered for TSL Machine Learning. To obtain this data a CSI data subscription is required. No other vendor provides this specifically engineered data. This daily data will allow for improved Trading Strategy design using TSL and is the result of many years of research and development of data requirements. Without proper data, robust Trading Strategy designs are very difficult to accomplish. These data portfolios are downloaded and installed as part of the CSI data application. Helper files such as. DOPs and Attributes. INI files are preassembled by TSL to allow for easy data import into TradeStation. Other platforms that can read ASCII, MetaStock or CSI price data may load this data as well for use with TSL. Contact TSL to learn more about this new Trading System design data. CSI has been shown to have the most accurate commodity data available. Go to the CSI data report raquo For those of us who live and work in Silicon Valley, TSL is sponsoring a MEETUP group for people interested in Machine Learning applied to Trading Strategies where we will be exploring various applications and customizations of the TSL platform. You can sign up here and meet other trading professionals who are working with TSL and Machine Learning technology. Join Silicon Valley Machine Learning for Trading Strategies MeetUp Group raquo TSL is pleased to release TSL Version 1.3.2 Portfolios, Pairs and Options and the latest 2015 build for Single Market directional Systems. Contact us for information on these latest builds that focus on directional, long or short, daytrading, Fitness APIs and new entry, risk and exit features. The latest Futures Truth reports still show TSL Machine Learning designed Trading Strategies top rated on Sequestered Data 7 years after their designs were frozen and released for independent tracking which points to robustness in the future for these TSL Machine Designed Strategies. QUANT SYSTEMS LAB UPDATE: TSL remains the main platform of choice for the professional and nonprofessional trader. Quant Systems Lab, however, is a high end, institutional level machine learning platform offering features more appropriate to the advanced quant programmer who routinely uses a variety of APIs and programming development languages and environments. QSLs features are not found in any other trading strategy development platform in the world. QSL also encompasses all of the rich development features found in the base TSL platform. QSL is currently under development. RML and TSL are actively seeking partnerships with institutions who may wish to steer this development and application environment in a direction that is appropriate for their goals and desires relative to trading approach, research and development and implementation environments. This is a great time to inject your own requirements on the next wave in Machine Learning applied to Trading Strategy design. Contact TSL or RML directly for more information on this unique and exciting new development. TSL is a Machine Learning algorithm that automatically writes Trading Systems and the Trading Systems created by this machine are top rated by Futures Truth and were evaluated on Sequestered Data. No programming is required. No other Trading System tool in the world has reached this level of achievement. TSL is a remarkable Platform given the fact that the Trading Systems designed by the TSL machine over 7 years ago are still top rated by Futures Truth. TSL employs a Patented Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming engine capable of very high speeds and TSL produces production code, reducing or eliminating the need for trading system programming efforts and technical analysis expertise. The Executive Brief and Demo located below will give you a overview of this powerful trading strategy production tool. It is important to note that TSL designs an unlimited number of Trading Strategies on any market, any time frame, day trading or end of day, as well as portfolios, pairs and options, again, with no programming required. Clients range from beginners to PhD level Quant researchers and developers, domestic and international, as well as CTAsCPOs, Hedge Funds and Prop shops. Now, with 7 years of experience serving trading customers, TSL has acquired a high level of experience in Machine Learning as applied to Trading Systems. TSL provides one-on-one training and consulting at no additional cost to clients, to help ensure clients get the most out of the TSL engine. A end to end 6 minute TSL design of a eMini system is available here: View the TSL Executive Brief: raquo Trading System Lab reduces the complexity of trading strategy design down to a few settings and mouse clicks, saving time, money and programming. This Self Designing Trading Strategy Algorithm uses an advanced, patented, register based Genetic Program (not to be confused with a Genetic Algorithm) that is not available anywhere else in the world. These machine designed trading strategies remained robust through the extreme financial meltdown years and subsequent recovery. This paradigm shift showed that a properly chosen and developed machine learning algorithm can automatically design robust trading strategies. The LAIMGP was developed by RML Technologies, Inc. and the Simulation, Preprocessing, Translation, Fitness routines and Integration was accomplished by Trading System Lab(TSL). TSL licenses the complete package to individuals, proprietary trading firms and hedge funds. Preprocess your data, run the advanced genetic program and then implement to your trading platform. We demo this process in a simple 6 minutes flash demo available in the link below. All TSL trading strategies are exported from the machine fully divulged in open code. TSL strategies have been third party performance rated on sequestered data. Arguments regarding the use of Out of Sample (OOS) data are generally centered around the possible accidential use of this held out data in the development processs. If this happens, then the blind data is no longer blind, it has been corrupted. To eliminate this possibility, TSL submitted machine designed strategies for testing on Sequestered Data. What this means is that the strategy performance measurement occurs in the future. Since the held out data does not exist when the strategies were designed, there is no way that this evaluation data can be accidently used in the development process. Strategies produced by the TSL Machine have been tested on Sequestered Data by the independent third party, Futures Truth and are top rated, beating most other Human or Manually designed Trading Systems. NEW Here is how you use TSL evolved systems in a C or C OMSEMS: View the TSL C Brief: raquo For those of you who missed the LinkedIn Automated Trading Strategies Group Webinar presented by Trading System Lab titled: WHO DESIGNS BETTER TRADING STRATEGIES A HUMAN OR A MACHINE you may download it here here: Download the TSL Webinar: raquo The free period is over for the new Kindle Book containing our article titled: Machine Designed Trading Systems, however you can download this inexpensive Kindle Book here: Download the Kindle Book raquo TSL is now officially on the Silicon Valley Map. Silicon Valley Map and TSL location(6 oclock position)raquo TSL is a machine that designs algorithms, forward walks, backtests, multi runs, EVORUNS and export code in a variety of languages. As far as forward robustness, TSL holds numerous top rankings with machine designed trading algorithms as reported by the independent reporting company, Futures Truth. These (machine designed) systems out-performed, in forward walk, most or all other (manually designed) tracked systems, and included slippage and commission in the testing. (see references below) The paradigm shift is that these systems were designed by a machine, not a human, and the TSL Machine designs millions of systems at very high rates using an advanced, exclusive, patented algorithm (LAIMGP), specifically engineered to automatically design trading systems. Traders with no programming experience can run the TSL platform, produce the trading algorithms and deploy them in a variety of Trading Platforms including TradeStation, MultiCharts and specialized OMSEMSs. Programmers and quants can accomplish even more advanced work since the Terminal Sets are fully customizable. TSL is capable of using multi-data DNA within its preprocessors. See Demo 48 where we use the CBOE Volatility Index (VIX) to Machine Design a eMini SP Trading System. This type of design work is simple to accomplish in TSL since the preprocessor is completely customizable using your unique patterns and indicators in a single or multiple data stream design. Enhanced Preprocessors have been shown to offer an additional boost to Trading System performance. How did the TSL Software that writes Software Machine out-design other human submissions to FT with no programming required How do Machine Designed Trading Systems actually work Our development chronology is well covered in our White Papers and Flash Demos available on the TSL web site. The Linkden Automated Trading Strategies WEBINAR can be found here: Go to the LinkedIn WEBINAR raquo The 2015 OUANTLABS WEBINAR can be found here: Go to the 2015 QUANTLABS WEBINAR raquo The 2014 OUANTLABS WEBINAR can be found here: Go to the 2014 QUANTLABS WEBINAR raquo What is the Optimum Bar Size to trade 100 tick, 15 minute, daily. TSLs new EVORUN module allows strategies to be Machine Designed while iterating over Bar Size, Trade Type, Preprocessor, Trading Frequency and Fitness Function in one multirun. EVORUN and TSL Version 1.3 Demos 51 and 52 are now available here: Go to TSL Demos raquo ALL TSL STRATEGIES ARE FULLY DISCLOSED IN OPEN CODE. WANT TO READ A BOOK ON THE TSL GENETIC PROGRAM Frank Francone co-authored the university textbook Genetic Programming: An Introduction (The Morgan Kaufman Series in Artificial Intelligence). TSL has several HFT projects underway on various colocated servers near exchange matching engines. TSL machine designed strategies may be deployed on order book based data or sub-second bars. See Demo 50. Contact TSL for additional information. Using OneMarketData, TSL can Auto-Design High Frequency Trading Strategies. Demo 50 shows an example using 250 millisecond granularity Order Book Data created using OneMarketDatas OneTick Complex Event Processing Order Book Aggregator. TSL is a stochastic, evolutionary, multirun, Trading Strategy autodesigner that produces and exports portable code in a variety of languages. This is a complete end to end Trading System design platform and will autodesign High Frequency Trading Systems, Day Trading, EOD, Pairs, Portfolios and Options Trading Systems in a few minutes with no programming. See Theses, White Papers, PPT Presentations and other documentation under the Literature Link at the left. Watch the Flash Demos at the left for a complete briefing on this new technology. The TSL Platform produces Machine Designed, Trading Strategies at ultra high rates thanks to register level evaluations. No other trading strategy development platform on the market provides this level of power. The LAIMGP-Genetic Program within TSL is one of the most powerful algorithms available today and operates at rates much faster than competing algorithms. With TSL, trading systems and code are written for you in languages including C, JAVA, Assembler, EasyLanguage, and others through translators. Frank Francone, President of RML Technologies, Inc. has prepared a flash demo titled Genetic Programming for Predictive Modeling. RML produces the Discipulus Genetic Programming engine that is used within TSL. This tutorial is an excellent way to learn about Discipulus and will provide a basis for your continued understanding of TSLs Auto-Design of Trading System Paradigm Shift. TSL simplifies the data import, preprocessing and design of Trading Systems using Trading System performance as fitness. Make sure you watch the TSL demos as the TSL platform is specifically targeted for Trading System design. Download the Discipulus tutorial raquo The technology used in Trading System Lab is 60 to 200 times faster than other algorithms. See White Papers on speed studies at SAIC here: Go to white papers raquo Phone: 1-408-356-1800 e-mail: (protected)
No comments:
Post a Comment