Quantitative-trading-strategies-excel

Quantitative-trading-strategies-excel

Trading-post-online-caravans
Bagaimana-untuk-membangun-sistem perdagangan frekuensi tinggi
Options-trading-at-expiration


Online-trading-demo-account Online-trading-platform-free Moving-average-stock-indicator Sinyal Mr-x-swing-trading Moving-average-system-trading Stock-options-sell-or-hold

Perdagangan Kuantitatif Apa itu Perdagangan Kuantitatif Perdagangan kuantitatif terdiri dari strategi trading berdasarkan analisis kuantitatif. Yang mengandalkan perhitungan matematis dan perhitungan angka untuk mengidentifikasi peluang perdagangan. Karena perdagangan kuantitatif umumnya digunakan oleh lembaga keuangan dan hedge fund. Transaksi biasanya berukuran besar dan mungkin melibatkan pembelian dan penjualan ratusan ribu saham dan surat berharga lainnya. Namun, perdagangan kuantitatif menjadi lebih umum digunakan oleh investor perorangan. BREAKING DOWN Quantitative Trading Harga dan volume adalah dua input data yang lebih umum yang digunakan dalam analisis kuantitatif sebagai input utama untuk model matematis. Teknik perdagangan kuantitatif meliputi perdagangan frekuensi tinggi. Perdagangan algoritma dan arbitrase statistik. Teknik ini cepat terbakar dan biasanya memiliki cakrawala investasi jangka pendek. Banyak pedagang kuantitatif lebih mengenal alat kuantitatif, seperti moving averages dan oscillators. Memahami Perdagangan Kuantitatif Pedagang kuantitatif memanfaatkan teknologi modern, matematika dan ketersediaan database komprehensif untuk membuat keputusan perdagangan yang rasional. Pedagang kuantitatif mengambil teknik trading dan membuat model dengan menggunakan matematika, dan kemudian mereka mengembangkan program komputer yang menerapkan model tersebut ke data pasar historis. Model ini kemudian diulang dan dioptimalkan. Jika hasil yang menguntungkan tercapai, sistem ini kemudian diimplementasikan di pasar real-time dengan modal riil. Cara kerja model kuantitatif dapat digambarkan dengan menggunakan analogi. Pertimbangkan laporan cuaca di mana ahli meteorologi memperkirakan ada kemungkinan hujan saat matahari bersinar. Ahli meteorologi memperoleh kesimpulan berlawanan dengan mengumpulkan dan menganalisis data iklim dari sensor di seluruh area. Analisis kuantitatif terkomputerisasi menunjukkan pola spesifik dalam data. Bila pola ini dibandingkan dengan pola yang sama yang terungkap dalam data iklim historis (backtesting), dan 90 dari 100 kali hasilnya adalah hujan, maka ahli meteorologi dapat menarik kesimpulan dengan yakin, maka diperkirakan 90. Pedagang kuantitatif menerapkan proses yang sama ke pasar keuangan untuk membuat keputusan perdagangan. Keuntungan dan Kerugian Perdagangan Kuantitatif Tujuan trading adalah menghitung probabilitas optimal untuk mengeksekusi perdagangan yang menguntungkan. Seorang pedagang biasa dapat secara efektif memantau, menganalisa dan membuat keputusan perdagangan pada sejumlah sekuritas sebelum jumlah data masuk menguasai proses pengambilan keputusan. Penggunaan teknik perdagangan kuantitatif menerangi batas ini dengan menggunakan komputer untuk mengotomatisasi keputusan pemantauan, analisis, dan perdagangan. Mengatasi emosi adalah salah satu masalah yang paling meluas dengan perdagangan. Baik itu ketakutan atau keserakahan, saat berdagang, emosi hanya berfungsi untuk menahan pemikiran rasional, yang biasanya menyebabkan kerugian. Komputer dan matematika tidak memiliki emosi, jadi perdagangan kuantitatif menghilangkan masalah ini. Perdagangan kuantitatif memang memiliki masalah. Pasar keuangan adalah beberapa entitas paling dinamis yang ada. Oleh karena itu, model perdagangan kuantitatif harus dinamis agar konsisten sukses. Banyak pedagang kuantitatif mengembangkan model yang sementara menguntungkan untuk kondisi pasar dimana mereka dikembangkan, namun pada akhirnya mereka gagal saat kondisi pasar berubah. Manajemen data kelas kelas mendukung strategi penyebaran strategi: - ekuitas, opsi, futures, mata uang, keranjang dan custom Instrumen sintetis didukung - beberapa umpan data latensi rendah yang didukung (kecepatan pemrosesan dalam jutaan pesan per detik pada data terabyte) - Strategi dan backtesting dan strategi berbasis C - eksekusi multipel banyak didukung, sinyal perdagangan diubah menjadi pesanan FIX QuantFACTORY - Institutional-class Solusi manajemen data backtesting strategi deployment: - QuantDEVELOPER - framework dan IDE untuk pengembangan strategi trading, debugging, backtesting dan optimasi, tersedia sebagai plugin Visual Studio - QuantDATACENTER - memungkinkan untuk mengelola gudang data historis dan menangkap real-time atau ultra low Data pasar latensi dari penyedia dan Pertukaran - QuantENGINE - memungkinkan untuk menerapkan dan menerapkan strategi yang telah dikompilasi - data latensi multi-aset, multi-periode rendah, beberapa broker mendukung solusi pengelolaan data institusional gabungan strategi backtesting: - Sistem tingkat back-platform OpenQuant-C dan VisualBasic backtesting and trading, multi -asset, pengujian tingkat intraday, optimasi, WFA dll beberapa broker dan feed data yang didukung - QuantTrader - lingkungan perdagangan produksi - QuantBase - manajemen data terpusat - QuantRouter - routing data dan ketertiban Pengelolaan data kelas institusional backtesting strategi solusi penyebaran: - multi- Solusi aset, beberapa data feed didukung, database mendukung semua jenis RDBMS yang menyediakan antarmuka JDBC, misalnya Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL dll - Klien dapat menggunakan IDE untuk menyusun strategi mereka baik di Java, Ruby atau Python, atau mereka dapat menggunakan strategi mereka sendiri IDE - beberapa eksekusi broker didukung, sinyal perdagangan diubah menjadi perintah FIX Institutional- Solusi pengelolaan strategi backtesting kelas: - solusi multi-aset (forex, opsi, futures, saham, ETF, komoditas, instrumen sintetis dan spread derivatif khusus dll), beberapa feed data didukung - kerangka kerja untuk pengembangan strategi trading, debugging, backtesting Dan optimasi - beberapa eksekusi broker didukung, sinyal perdagangan diubah menjadi perintah FIX (IB, JPMorgan, FXCM dll.) Platform perangkat lunak khusus yang terintegrasi dengan data Tradestations untuk backtesting dan auto-trading: - data intraday harian (kami saham untuk 43 tahun, berjangka untuk 61 Tahun) - praktis untuk backtesting sinyal berbasis harga (technical analysis), dukungan untuk bahasa pemrograman EasyLanguage - mendukung saham AS ETFs , Futures, indeks AS, saham Jerman, indeks Jerman, forex gratis untuk klien broker Tradestation - 249,95 bulanan untuk non-profesional (platform perangkat lunak Tradestation saja, tanpa brokerage) - 299.95 bulanan untuk para profesional (platform perangkat lunak Tradestation saja, tanpa brokerage) Dedicated Platform perangkat lunak untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian tingkat portofolio dan optimasi, charting, visualisasi, pelaporan kustom, analisis multi-threaded, charting 3D, analisis WFA dll - terbaik untuk sinyal backtesting price based (analisis teknis) - tautan langsung ke eSignal, Pialang Interaktif, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, feed sesuai DDE, MS, txtfiles dan lainnya (Yahoo Finance. ) - satu kali biaya 279 untuk edisi Standar atau 339 untuk edisi Professional Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - sistem backtesting tingkat portofolio dan perdagangan, multi-aset, pengujian tingkat intraday, optimasi, visualisasi dll - memungkinkan integrasi R, Auto-trading dalam bahasa scripting Perl dengan semua fungsi dasar yang ditulis dalam bahasa C asli, disiapkan untuk co-location server - dukungan FXCM dan Interactive Brokers yang asli - dukungan FXCM gratis, 100 per bulan untuk platform IB, hubungi Salesseertrading untuk opsi lain Platform perangkat lunak yang disediakan untuk Backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting (analisis teknis), scripting C - ekstensi perangkat lunak yang didukung - penanganan umpan data, eksekusi strategi dll - 799 per lisensi, 150 tahunan Biaya setelah platform perangkat lunak khusus untuk backtesting, optimasi, atribusi dan analisis kinerja: - Axioma atau 3rd part Y data - analisis faktor, pemodelan risiko, analisis siklus pasar Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting (analisis teknis), mendukung strategi harian, pengujian tingkat portofolio dan pengoptimalan - Edisi Penyu - mesin backtesting, Grafik, laporan, pengujian EoD - Edisi Profesional - editor sistem plus, analisis maju, strategi intraday, pengujian multi-threaded dll - Pro Plus Edition - ditambah grafik permukaan 3D, scripting dll - Builder Edition - IB API, debugger dll. - Edisi Penyu 990 - Edisi Profesional 1.990 - Edisi Pro Plus 2.990 - Edisi Builder 3.990 Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi dailyintraday, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio, charting, visualisasi, pelaporan kustom dll - terbaik untuk backtesting Sinyal berbasis harga (technical analysis) - link langsung ke Interactive Brokers, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM dan lainnya - data fro File teks, eSignal, Google Finance, keuangan Yahoo, IQFeed dan lain-lain - fungsionalitas dasar (fungsionalitas EoD) - fungsionalitas bebas - disewakan dari lisensi 50 bulan atau 995 seumur hidup Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - terbaik untuk backtesting Sinyal berbasis harga (technical analysis), mendukung strategi dailyintraday, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio, charting, visualisasi, pelaporan kustom - mendukung C dan Visual Basic - link langsung ke Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles dan lainnya (Yahoo Finance. ) - lisensi abadi - 499 - sewa 50 per bulan Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi dailyintraday, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio, charting, visualisasi, pelaporan kustom - sinyal teknis dan juga fundamental, dukungan multi-aset - 245 untuk Versi Tingkat Lanjut (penyedia data gratis) - 595 untuk Versi Premium (mendukung beberapa penyedia data dan pialang) Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis sehari-hari, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting ( Analisis teknis) - data build-in untuk ekuitas, futures dan forex (saham harian AS dari tahun 1990, futures harian 31 tahun, forex dari tahun 1983 dll) - harga dari 45 bulan sampai 295 bulan (harga tergantung pada ketersediaan data) Platform perangkat lunak khusus Untuk backtesting dan auto-trading: - menggunakan bahasa MQL4, yang digunakan terutama untuk perdagangan pasar forex - mendukung beberapa broker forex dan feed data - mendukung Mengelola beberapa akun Platform perangkat lunak khusus untuk backtesting dan auto-trading: - mendukung strategi bisnis harian, pengujian dan optimalisasi tingkat portofolio - terbaik untuk sinyal harga berbasis backtesting (analisis teknis), dukungan untuk bahasa pemrograman EasyLanguage - mendukung banyak umpan data (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal dll.), Dukungan langsung untuk beberapa broker (Pialang Interaktif dll.) - Multicharts 797 per tahun - Masa pakai Multicharts 1.497 - Multicharts Pro 9.900 (Bloomberg Thomson Reuters data feed dll.) Alat backtesting berbasis web untuk menguji Strategi pemetikan saham: - Saham AS ETFs (harian) - data fundamental point-in-time sejak tahun 1999 - strategi jangka panjang, sinyal didorong arus harga - Desainer - 139 bulan - Manajer - fungsionalitas 199 bulan - Portofolio Analytics menggunakan data pasar frekuensi tinggi: - Produk ini untuk penggunaan pedagang kecil dengan frekuensi rendah, menengah, dan tinggi. Semua perhitungan dibuat dengan menggunakan data pasar frekuensi tinggi yang menguntungkan pedagang teladan frekuensi rendah dan tinggi. - backtesting intraday, manajemen risiko portofolio, peramalan dan optimasi pada setiap harga detik, menit, jam, akhir hari. Masukan model sepenuhnya terkendali. - 8k pasar mencentang sumber data sejak 2012 (saham, indeks ETF diperdagangkan di NASDAQ). Klien juga dapat mengunggah data pasarnya sendiri (misalnya saham China). - 40 metrik portofolio (rasio VaR, ETL, alpha, beta, Sharpe, rasio Omega, dll.) - mendukung R, Matlab, Java Python - 10 optimasi portofolio Alat backtesting berbasis web: - Harga saham AS (dailyintraday), sejak tahun 1998, Data dari QuantQuote - data forex dari FXCM - mendukung Pialang Interaktif Trader untuk alat backtesting berbasis live trading: - Saham AS dan harga ETF (dailyintraday), sejak tahun 2002 - data fundamental dari Morningstar (lebih dari 600 metrik) - mendukung Interactive Brokers for live trading Alat backtesting berbasis web: - mudah digunakan, strategi alokasi aset, data sejak tahun 1992 - momentum seri dan strategi rata-rata bergerak pada strategi pemungutan saham ETFs - Simple Momentum and Simple Value Alat backtesting berbasis web: - sampai 25 tahun data untuk 49 Saham Futures dan SP500 - kotak peralatan dengan Python dan Matlab - Quantiacs menyelenggarakan kompetisi perdagangan algoritmik dengan investasi mulai dari 500 k sampai 1 juta Pialang Backtest menawarkan backtesting berbasis web yang hebat dan mudah. Ftware: - Backtest dalam dua klik - Jelajahi pustaka strategi, atau bangun dan optimalkan strategi Anda - Perdagangan kertas, perdagangan otomatis, dan email real-time - 1 per backtest dan tool backtesting berbasis WebCloud yang kurang: - Data FX (ForexCurrency) pada major Berpasangan, kembali ke tahun 2007 - SecondMinuteHourlyDaily bars - perdagangan langsung yang kompatibel dengan broker yang menggunakan Metatrader 4 sebagai alat backtesting backend berbasis Web untuk menguji strategi pemetikan faktor pemerataan dan alokasi aset: - beberapa faktor ekuitas dengan alfa terbukti berdasarkan tolok ukur pangsa pasar , Beberapa wilayah investasi, filter manajemen risiko - strategi alokasi aset, menguji pencocokan alokasi aset dan pemetaan faktor ke dalam satu portofolio - bebas di alam semesta SP 100 - semesta investasi AS seluas 50 bulan atau 480 tahun, saham EU Inggris, strategi alokasi aset Alat backtestingscreening berbasis web : - lebih dari 10.000 saham AS, data hingga 20 tahun sejarah - kriteria teknis mendasar - fungsionalitas terbatas gratis (1 tahun Data, tidak ada backtests yang tersimpan, dll.) - fungsionalitas sekitar sebulan penuh Lingkungan perangkat lunak bebas untuk komputasi dan grafik statistik, banyak quants lebih memilih untuk menggunakannya karena arsitektur dan fleksibilitas terbuka yang luar biasa: - fasilitas penanganan dan penyimpanan data yang efektif, grafis Fasilitas untuk analisis data, mudah diperpanjang melalui paket - ekstensi yang direkomendasikan - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portfolio, portfolioSim, backtest, dll. MATLAB - Bahasa tingkat tinggi dan lingkungan interaktif untuk komputasi dan grafik statistik: - paralel Dan komputasi GPU, backtesting dan optimasi, kemungkinan integrasi yang luas dll - harga yang diminta di sini BacktestingXL Pro adalah add-in untuk membangun dan menguji strategi trading Anda di Microsoft Excel 2010 dan 2013: - pengguna dapat menggunakan VBA untuk membangun strategi untuk BacktestingXL Pro, pengetahuan VBA bersifat opsional, pengguna dapat membuat aturan perdagangan pada spreadsheet menggunakan kode backtesting standar yang telah dibuat sebelumnya. - mendukung pyramiding, pembatasan posisi singkat, perhitungan komisi, pelacakan ekuitas, pengendalian out-of-money, penyesuaian harga grosir - laporan performancerisk ganda - 74.95 untuk BacktestingXL Pro Bahasa pemrograman open source gratis, arsitektur terbuka, fleksibel, mudah diperpanjang melalui paket: - Ekstensi yang direkomendasikan - panda (Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinance, dll. FactorWave mudah menggunakan alat backtesting berbasis web untuk investasi faktor: - memungkinkan pengguna untuk menggabungkan beberapa faktor ETFoptionsfuturesequity dengan alpha yang telah terbukti Benchmark pasar-topi - gratis - ETFStock Screener dengan 5 Faktor - pilihan pilihan opsi bebas, strategi futures, strategi vix Alat backtesting berbasis web: - alat backtesting berbasis back-level yang mudah digunakan untuk menguji kekuatan relatif dan rata-rata bergerak Strategi ETF - beberapa jenis strategi untuk fungsi backtesting gratis dan lengkap 34,99 bulanan Free web b Ased backtesting tool untuk menguji strategi pemetikan saham: - Saham AS, data dari ValueLine dari 1986-2014 - data harga dan fundamental, 1.700 saham, uji granularitas bulanan. Komentar bijaksana dari pembaca John S. dari Inggris mengenai pengalamannya dengan teknologi dan model perdagangan. : Saya telah mengembangkan sistem perdagangan otomatis pribadi saya menggunakan Excel VBA dan berdasarkan peraturan yang telah saya kembangkan selama bertahun-tahun sebagai investor pedagang swasta aktif yang menggunakan analisis data teknis dan fundamental. Salah satu manfaat utama dalam mengadopsi pendekatan sistem perdagangan otomatis yang telah membantu saya adalah menghindari godaan untuk gangguan manual dan dengan demikian meningkatkan profitabilitas dengan menjaga konsistensi. Saya telah menemukan tantangan untuk mengembangkan sistem yang sukses yang sangat bermanfaat dari perspektif pribadi saat saya menyadari bahwa ada banyak yang telah mencoba dan gagal. Namun satu masalah yang saya hadapi adalah keinginan saya yang terus berlanjut untuk memodifikasi dan memperbaiki sistem yang saya temukan secara kontraproduktif secara rutin karena ada bahaya nyata bahwa pengembangan sistem menjadi akhir dengan sendirinya. Saya sepertinya tidak bisa berhenti bermain-main begitu saya Datang dengan ide atau fitur baru Salah satu keuntungan menggunakan Excel VBA yang saya temukan adalah fleksibilitasnya karena memfasilitasi pemrosesan data yang penting terutama bila menggunakan data fundamental sebagai bagian dari sistem. Dalam hal ini saya menyadari bahwa setiap trader sedang mencoba untuk membangun di tepi yang akan membuat sistem lebih menguntungkan. Saya telah memperhatikan bahwa banyak pedagang tampaknya hanya fokus pada harga dengan mencoba mencari keuntungan dengan melihat indikator khusus atau kombinasi indikator, lain. Menggabungkan analisis data harga dengan pendekatan Factor Model adalah tantangan yang sangat ideal untuk Excel VBA karena dapat Mudah digunakan untuk mengolah data fundamental dan makroekonomi ke dalam bentuk yang dapat diintegrasikan dengan analisis data harga. Saya mengenali dari buku Anda bahwa Matlab lebih hebat daripada Excel VBA dan mungkin sama fleksibelnya dalam mengintegrasikan data fundamental dan makroekonomi namun saya hanya ingin menarik perhatian Anda pada manfaat yang saya temukan dengan menggunakan Excel VBA yang mungkin sesuai dengan orang-orang yang menyukai diri saya sendiri. Nyaman dalam menggunakan Excel VBA dan enggan untuk berubah. Fitur lain yang dapat dieksploitasi yang saya temukan bermanfaat saat pengujian kembali secara otomatis menghasilkan Price Charts yang menyertakan titik Masuk dan Keluar yang memberikan kepastian visual bahwa sistem bekerja sebagaimana dimaksudkan dan juga menghasilkan laporan Word otomatis yang merekam keluaran utama untuk referensi di masa mendatang. Saya minta maaf jika saya terdengar terlalu mirip iklan untuk komentar Microsoft 7: Saya rasa alasan utama di balik popularitas ExcelVBA di dunia quant dan quant trading adalah: 1. Banyak orang sudah menggunakannya - jadi semua orang menganggapnya sebagai jalan untuk pergi. 2. Kesederhanaan VBA (tidak yakin apakah itu berkorelasi dengan fleksibilitasnya) - yang memungkinkan penggunaan secara efektif oleh siapa saja - entah itu trader, quant atau pengembang meja. 3. VBA dan Excel dapat dengan mudah diperluas (untuk meningkatkan kinerja, mengintegrasikan perangkat lunak pihak ke-3 atau hanya untuk keperluan penggunaan modularizere) dengan menggerakkan logika model yang sebenarnya ke dalam C, COM atau As untuk yang kemudian (cara mudah untuk mengintegrasikan analisis kuantitatif Ditulis dengan Excel dan VBA) - orang mungkin sudah melihat solusi saya: excel4net Saya pasti berpikir faktor kereta musik sedang dimainkan, kita sering menyukai domba, dan saya tidak melihat alasan mengapa strategi investasi atau sistem akan berbeda. Sedikit keberuntungan tidak akan mengganggu di forex Namun satu masalah yang saya hadapi adalah keinginan saya yang terus berlanjut untuk memodifikasi dan memperbaiki sistem yang saya temukan secara kontraproduktif secara kontinyu karena ada bahaya nyata bahwa pengembangan sistem menjadi akhir dengan sendirinya. Titik menarik Saya rasa cara terbaik untuk mengatasi hal ini adalah dengan menerima (atau menolak) jenis rasio WinLoss yang dihasilkan metode trading Anda. Yang saya maksud adalah bahwa jika Anda melawan tren perdagangan dan, secara psikologis, Anda hanya merasa nyaman dengan tingkat persaingan yang tinggi, Anda akan mengalami kesulitan dalam menghadapi sistem yang menghasilkan banyak kemenangan atau kerugian. Dalam keadaan seperti ini, mungkin Anda (dan sistem) akan lebih baik dengan menetapkan kriteria yang lebih ketat dan mengorbankan beberapa pengaturan - namun tidak terlalu banyak - untuk mencapai tingkat perdagangan menang yang lebih tinggi (walaupun dalam prosesnya, Anda juga Dapat mengurangi rasio Rata-Rata Rugi Rata-Rata Rugi). Tapi saya setuju: masalah rumit yang membakar acara pedagang paling berpengalaman. Namun satu masalah yang saya hadapi adalah keinginan saya yang terus berlanjut untuk memodifikasi dan memperbaiki sistem yang saya temukan secara kontraproduktif secara rutin karena ada bahaya nyata bahwa pengembangan sistem menjadi akhir dengan sendirinya. Saya sangat terkejut dengan jabatan Anda. Dalam dunia analis kuantitatif (desain dan penerapan model derivatif untuk bank investasi tingkat atas, saya telah menghabiskan 6 tahun untuk melakukan itu) Excel VBA diyakini sebagai bahasa pemrograman yang paling fleksibel dan berkelanjutan yang harus kita hadapi dengan sistem yang ditulis menggunakan ini. Bahasa akan segera pensiun. Saya mengerti bahwa sekarang Anda masih senang dengan hal itu, namun Anda mungkin berpikir untuk mempelajari alternatifnya. Dengan harga masuk yang relatif moderat, Anda bisa mendapatkan kinerja dan keberlanjutan yang akan mengejutkan Anda. Masalah VBA yang muncul dalam pikiran adalah: kinerjanya buruk, manajemen memori yang buruk (ini bisa membuat kinerjanya menjadi lebih buruk), Anda tidak dapat menggunakan sistem kontrol versi yang memungkinkan Anda untuk melacak perubahan (siapa-apa-mengapa-kapan) dan akan memfasilitasi kolaborasi (Lihat misalnya svnbook.red-beannightlyensvn.intro.whatis.htmlsvn.intro.righttool dan tortoisesvn.tigris.org seharusnya ada beberapa alat kontrol versi Microsoft). Berdasarkan pengalaman saya, mulai dari beberapa kode VBA volume menjadi tidak terkendali, salah satu alasan mengapa Anda tidak dapat menggunakan kontrol versi. Fleksibilitas yang buruk (dibandingkan dengan alternatif saya tidak akan mengikuti kelas (metode struktur kelas yang dapat mengakses dan memodifikasi isi struktur) tidak adanya mekanisme abstraksi virtual (Varian sangat rawan kesalahan) .Anda mungkin memerlukannya jika Anda ingin Gunakan algoritma yang sama untuk saham dan kurva imbal hasil (tindakan yang sama, objek yang berbeda) .Mudah mudah untuk menggunakan bahasa pemrograman Matlab dan Python. Kedua bahasa SVN-friendly (lihat peluru ketiga), Excel-friendly, tapi Memiliki kinerja yang buruk Matlab cukup mahal (1K - 10K, tergantung pada paket apa yang Anda butuhkan dan di lokasi Anda), lebih baik dan user-friendly, tim pendukung siap. Tip kinerja Matlab: vectorize kode Anda (beroperasi dengan vektor Dan matriks daripada elemen demi elemen, misal vektor dimana elemen saya akan menjadi harga saham X pada tanggal pengamatan tanggal i hari atau matriks dimana elemen ij akan menghasilkan yield mata uang Y pada tanggal i untuk jatuh tempo j). Cara lain untuk s Matikan Matlab adalah membeli sebuah paket yang bisa mengkonversikan kode kode Matlab ke kode C, yang bisa dikompilasi dalam DLL yang bisa Anda gunakan di Excel. DLL semacam itu akan bekerja lebih cepat (mungkin seratus kali lebih cepat) tergantung pada tugas Anda). Python adalah freeware, cukup keras, dibutuhkan sedikit waktu untuk membahasnya, tapi akan sangat berharga. Ini lebih fleksibel, lebih dari bahasa pemrograman yang tepat. Bahasa lain yang mungkin ingin Anda pertimbangkan adalah C, VB dan VB yang berdiri sendiri (semua oleh Microsoft, semua harganya terjangkau). Saya akan memposisikan mereka di antara C (lihat di bawah) dan Excel VBA C akan menjadi yang paling kuat, VB akan menjadi yang paling sederhana untuk Anda gunakan - hampir identik dengan VBA. Sekali lagi, ada trade-off antara performanceflexibility dan straight-forwardnesssimilarity ke Excel VBA. Kode C yang ditulis tangan adalah yang terbaik dari sudut pandang kinerja, ini adalah bahasa yang cukup serbaguna, namun dibutuhkan lebih banyak waktu untuk mempelajarinya. Harap Anda akan merasa menarik. Hai Dr Ernie Chan Saya telah membaca buku Anda tentang perdagangan Kuantitatif. Dikatakan bahwa MATLAB adalah alat yang baik untuk mengembangkan strategi yang kompleks. Tapi tidak ada API yang disetujui dengan baik untuk itu. Ada satu MATLAB2IB yang baru saja ditemukan. Tapi apakah itu cukup bagus dan teruji dengan baik? Dikatakan dalam buku Anda bahwa ExcelVBA lambat dibandingkan dengan C. Saya tertarik untuk mengembangkan Sistem Perdagangan Otomatis. Haruskah saya menggunakan MATLAB2IB baru ini dan terus mengembangkan strategi di Matlab Saya ahli dalam Matlab dan saya telah menggunakannya secara ekstensif selama Ph.D dan pekerjaan lainnya. Saya belum banyak menggunakan C dan saya merasa lebih sulit dibandingkan dengan MATLAB. Dengan pilihan, saya akan selalu melakukan coding di MATLAB. Tapi apakah perlu mengembangkan strategi di C, jika saya ingin mengembangkan sistem perdagangan otomatis Hi Vinay, saya telah menggunakan matlab2ibapi selama beberapa bulan, dan ternyata cukup bermanfaat dan dapat diandalkan untuk mengotomatisasi strategi saya. Sebenarnya, saya akan menerbitkan artikel yang menggambarkan bagaimana cara menggunakannya. Ernie
Ty-muda-forex
Ran-online-how-to-enter-trading-hole