Código do sistema de negociação matlab

Demonstração do sistema de negociação em tempo real.

Em 23 de maio de 2018, dei uma apresentação na MATLAB Computational Finance Conference em Nova York. A sala estava repleta de cerca de 200 profissionais do setor financeiro. A energia e o feedback foram tremendos, foi uma ótima experiência. Se você veio à conferência, obrigado por ser uma ótima audiência.

Em 19 de setembro de 2018, dei uma variação dessa apresentação na Conferência virtual MATLAB Computational Finance. A apresentação (formato PDF) é fornecida aqui, a gravação de vídeo está disponível aqui.

Em ambos os casos, apresentei um aplicativo de demonstração que mostrava como a Matlab pode ser usada para criar um sistema comercial completo de ponta a ponta, destacando o potencial de Matlab & # 8217; como uma plataforma de escolha. Utilizei Interactive Brokers para demonstrar o feed de dados do mercado ao vivo e a entrada da conta / portfólio, bem como para enviar ordens comerciais ao mercado, através do conector IB-Matlab:

O algoritmo de negociação usado na demonstração é trivialmente simplista (aleatório). Em um sistema da vida real, você naturalmente o substituirá por seu próprio algoritmo proprietário. Mas sinta-se livre para usar esta demonstração como ponto de partida para sua aplicação.

O código fonte de demonstração é fornecido aqui (tradeDemo. m e arquivos de suporte). Tenha em atenção que isso é fornecido como está, gratuitamente, mas sem qualquer garantia ou suporte. Você naturalmente precisaria do IB-Matlab e de uma conta Interactive Brokers para executá-lo.

Espero que possamos trabalhar juntos em seus projetos. Envie-me um e-mail se você quiser minha ajuda em qualquer trabalho de consultoria, treinamento ou desenvolvimento.

7 Respostas à demonstração do sistema de negociação em tempo real.

Experimentei a rota do Activex antes de comprar o produto. Há uma grande falha fundamental quando se trata de usar ActiveX com Matlab. Digamos que você está executando um algoritmo e está processando uma função e, ao mesmo tempo, o TWS dispara um Evento. Se você usar ActiveX, o MATLAB NÃO atualizará o preço até que o processamento de sua função tenha sido concluído. Portanto, vários eventos serão perdidos e o preço que você olharia seria diferente. Enquanto na JAVA, não existe esse problema. Como qualquer evento disparado será imediatamente capturado pelo java que está sendo executado em segundo plano. Então, quando você chama getLastPrice, você receberá o preço correto. Outra falha é, obviamente, o fato de que você pode usar ActiveX SOMENTE com WINDOWS. Enquanto com a JAVA você pode usá-lo com o Windows, Mac, Linux etc.

Não é uma boa idéia transmitir nos dados do Live Trades, pois ele entra no MATLAB. Imagine, você tem 100 símbolos, que atualizam todos os 200 milhas de hora, então você tem um evento comercial tão rápido e sendo capturado e armazenado no Matlab. Devido ao problema do single-threaded de MATLAB & # 8217; alguns tiques de Trades serão perdidos e também comerão sua memória. Então, tudo o que você poderá fazer é apenas transmitir dados e não fazer mais nada.

@Kenan & # 8211; de fato, a API Java (que é usada pelo IB-Matlab) tem muitas vantagens em relação à API ActiveX (que é usada pela MathWorks & # 8217; Trading Toolbox). Um dos resultados afortunados do uso do Java é que o IB-Matlab pode ser executado em todas as plataformas que executam o Matlab (Windows, Mac, Linux), uma vez que todas essas plataformas possuem Java e um cliente do IB TWS. A API Java também é muito mais rápida e confiável (o conector ActiveX é relatado para deixar os eventos IB de vez em quando).

Em relação à latência de cotação de transmissão, isso depende da volatilidade de segurança, do número de títulos monitorados, da largura de banda da rede, do hardware do computador, de outros processos em execução no computador e de uma ampla gama de outros aspectos que podem afetar o desempenho. Em um laptop Lenovo Thinkpad E530 padrão que executa o Matlab R2018a no Win7, cheguei a uma latência de citação de transmissão tão baixa quanto 1-2 mSec (ou seja, centenas de eventos do IB por segundo). Naturalmente, YMMV.

baixou seu aplicativo tradedemo, mas receba erros no Matlab R2018A. Existe uma versão mais recente, ou deve ser executada com uma versão Matlab diferente?

@Marco & # 8211; A demo funciona com R2018a e R2018b.

O Matlab R2018a fez algumas alterações internas que causam erros e não demorei a atualização da demo para essa versão. Afinal, a demo foi desenvolvida para as conferências em 2018 e # 8230;

Você poderia me contatar, eu tenho uma pergunta sobre um aplicativo similar.

Seu programa funciona com excel rtd como fonte de dados em tempo real? Onde posso ver o programa ao vivo?

Mike & # 8211; Meu programa funciona com o IB-Matlab, que é um conector entre a Matlab e Interactive Brokers. Não funciona com o RTD Excel, mas se conecta diretamente ao IB através da sua API TWS.

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Estratégias de Negociação do Código Matlab.

Wiley: Algorithmic Trading: estratégias vencedoras e ...

Elogios para negociação algorítmica. guia para estratégias de negociação algorítmicas que podem ser facilmente implementadas por. que são construídos em torno do MATLAB.

Código do sistema de negociação Matlab - rhythmfoundation.

O AlgoTrader é um software de negociação algorítmica baseado em Java que permite às empresas comerciais automatizar estratégias de negociação. simplesmente um grupo de código do sistema de comércio matlab.

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Estratégias de negociação algorítmica - Sistema de Negociação Financeira.

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Construindo Sistemas de Negociação Usando a Geração Automática de Código.

Sistemas de comércio de construtores usando código automático. para construir sistemas de negociação usando a geração automática de código é. construindo estratégias de negociação,.

Eu encontrei uma GUI de demonstração da estratégia de negociação baseada em Momentum em Matlab.

Obtenha o código-fonte abaixo. Aqui está uma GUI de demonstração de estratégia de negociação baseada em Momentum em Matlab com estatísticas de gerenciamento de risco e capital de portfólio - Veja mais.

Código Livre | Blog Au. Tra. Sy - Sistema de negociação automatizado.

Esta página é patrocinada pela Wisdom Trading, sistemas de negociação de futuros e corretor de mercado global. Eles oferecem sistemas de negociação todos codificados para seus clientes e executam Trading.

trading ou HFT: Open Source Code Demo de MATLAB ...

Trading ou HFT: Demonstração de código aberto de MATLAB Coder Toolbox convertendo Hello World M script para arquivo C ++ #freeource livre.

Código de exemplo - OANDA API.

Código de amostra ; Notas de versão; Saúde; . Matlab REST Wrapper - enviado por. conectando-se diretamente com o OANDA através da poderosa API para desenvolver estratégias de negociação.

Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.

Nos últimos 6 meses, fiquei focado no processo de construção da pilha de tecnologia completa de um sistema de negociação automatizado. Eu encontrei muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorizado e Evento conduzido). Na minha jornada de construção de um backtester dirigido por um evento, surpreendi que o que você acabasse fosse perto da pilha de tecnologia completa necessária para construir uma estratégia, testá-la e executar a execução ao vivo.

O meu maior problema ao abordar o problema foi a falta de conhecimento. Olhei em muitos lugares para uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me guiaria. Encontrei alguns recursos que vou compartilhar com você hoje.

Para iniciantes:

Para os leitores novos para negociação quantitativa, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que eu li em negociação quantitativa e, mesmo assim, achei muito básico, mas há algumas notas que você deveria tomar.

Da página 81-84 Ernie escreve sobre como no nível de varejo uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automáticas e totalmente automatizadas.

Um sistema semi-automatizado é adequado se você deseja fazer alguns negócios por semana. Ernie recomenda o uso de Matlab, R ou mesmo do Excel. Utilizei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:

Saltei Matlab, custou muito dinheiro e eu só consegui acesso aos laboratórios universitários. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que irão ensinar-lhe como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode usar para aprender a construir uma estratégia. Meu blog favorito abordando o tópico é: QuantStratTradeR executado por Ilya Kipnis. O Microsoft Excel é provavelmente o local onde você iniciará se você não tiver experiência de programação. Você pode usar o Excel para negociação semi-automatizada, mas não vai fazer o truque quando se trata de construir a pilha de tecnologia completa.

Quadro semi-automático pg 81.

Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar negócios automaticamente com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, QuantConnect também usa C #, QuantStart anda pelo leitor através da construção dele em Python, Quantopian usa Python, HFT provavelmente usará C ++. Java também é popular.

Estrutura de negociação totalmente automatizada pg 84.

Passo 1: Obter uma vantagem.

Faça o Programa Executivo em Negociação Algorítmica oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Isso me salvaria cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam por cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de uma das suas lâminas utilizadas na apresentação:

Você também pode usar esse quadro geral ao avaliar outros sistemas de negociação automática.

No momento da escrita, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um profissional poderá construir uma estratégia de negociação totalmente automatizada que, com um pouco de polonês, possa ser transformada em um hedge fund quantitativo .

Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.

Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.

O blog de Michael Hallsmore e o quantstart & amp; livro "Negociação Algorítmica de Sucesso"

Este livro possui seções dedicadas à construção de um backtester dirigido por eventos robustos. Ele dirige o leitor através de uma série de capítulos que irão explicar sua escolha de linguagem, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting dirigido a eventos e como codificar o backtester.

Michael apresenta o leitor às diferentes classes necessárias em um design orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.

Nota: Você precisará comprar seu livro: "Successful Algorithmic Trading", seu blog deixa para fora muita informação.

Passo 3: Vire a TuringFinance.

O programa EPAT Leitura "Successful Algorithmic Trading" & amp; codificando um backtester em um idioma diferente da sua escolha.

Você deve se mudar para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em sua publicação, ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42018 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.

Eu achei esta publicação muito técnica e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar na sua própria arquitetura.

Uma captura de tela de sua postagem.

Passo 4: Estudar sistemas de comércio aberto.

4.1) Quantopian.

Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e estou com vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de linguagem). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que melhoram para mim são as seguintes:

Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu adoro como eles hospedam QuantCon!

Quantopian é líder de mercado neste campo e é amado por quants por toda parte! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:

"Zipline é o nosso motor de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de códigos no Github e contribuir com solicitações de envio para o projeto. Existe um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões ".

Aqui está um link para sua documentação:

4.2) QuantConnect.

Para aqueles que não estão familiarizados com a QuantConnect, eles fornecem um mecanismo de troca algorítmica de código aberto completo. Aqui está um link.

Você deve dar uma olhada em seu código, estudá-lo, & amp; dar-lhes elogios. Eles são competição de Quantopians.

Gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe da QuantConnect por me deixar escolher o cérebro e pelo brilhante serviço que eles oferecem.

Aqui está um link para sua documentação:

Observações finais:

Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu queria ter essa visão 6 meses atrás, quando comecei a codificar nosso sistema.

Gostaria de chegar à comunidade e perguntar: "Quais bons cursos de negociação algorítmica você conhece?" Eu gostaria de escrever uma publicação que analisa o tópico e fornece uma classificação. Existem recomendações para a construção de um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a esta publicação?

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Você pode gostar também.

Bom artigo. Eu gostaria de ter tido cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque sou um programador C #. Achei muito conveniente poder fazer o download do teste Lean e back test localmente. Rummaging através do seu código também é valioso. Além disso, eles cortaram um acordo com a Trader por negócios de US $ 1. Isso ajuda muito. Não sou tão saliente sobre spreads e execução da Trader. O IB pode ser melhor para isso.

Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.

Você não mencionou a Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.

O que você usa para traçar resultados de testes de volta? Eu logro os valores do OHLC e do indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar os resultados. Gostaria de apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e simplesmente ir.

Você ainda possui um fornecedor de caixas de seleção?

Tenho um pensamento sobre os sistemas dirigidos a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis ​​assim que você obtém uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema de streaming mais seguindo os princípios da programação funcional.

& # 8211; Injeste um fluxo de tiquetaque ou barra.

& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML, e assim por diante.

& # 8211; Retornar um sinal.

& # 8211; Envie-o para o corretor para executar.

Em seguida, em um fluxo separado.

& # 8211; Receba uma resposta do corretor.

O problema, é claro, é o estado. Tenho margem suficiente para fazer o comércio? O que está no meu portfólio? Como está funcionando? Normalmente, o corretor api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando extensões Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir às mudanças no sistema através do padrão observável.

Os eventos são ótimos para cliques no mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.

Esta é exatamente a abordagem que tomei com minhas próprias coisas. Essencialmente, eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é conduzida a eventos para falar com o corretor (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter o estado do corretor, ou armazená-lo internamente, atualizando-o quando você receber um preenchimento. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados ruins ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você troca. A menos que você esteja negociando com muita rapidez, então, pausando se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto de estado, é melhor do que prosseguir sem saber o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.

Quanto a quase tudo o que você pediu, você está perto da resposta em Reactive Extension (Rx).

Com Rx indo de tiques para velas é trivial.

Passar de Velas para Indicadores é trivial.

Indicadores de composição de outros indicadores é trivial.

Escrever Posições de Indicadores é trivial.

Composição de Portfolios (como realizada ao longo do tempo) das Posições é trivial.

Simular o modelo de risco é trivial.

Back testing ou trading live é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.

Executar é trivial.

A implementação é possível em tudo, desde C # até F # para JavaScript para C ++ em código quase idêntico.

A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é massivamente paralisável ao GPU.

É certo que a otimização e alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao teste de back-back não é trivial, mas dado que não é trivial de qualquer maneira, eu irei deixar esse slide 😉

Puramente funcional (ou perto dela) A Rx é, na minha opinião, a única maneira de abordar a infraestrutura desse problema.

Conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para levar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Por automatizar isso, quero dizer, eu não quero olhar para ele. Eu vou olhar os resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2018, tanto esforço precisa tomar um conjunto de regras e ter essas regras executadas no meu corretor.

Eu sugeriria inscrever-se com o Quantopian e depois encontrar alguém dentro da comunidade lá para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma IB Brokers e ser totalmente automatizado.

Deixe-me dizer, porém, que acho que você deve monitorá-lo de perto, e não apenas "esqueça-o para" # 8221 ;.