Option trading python

Belajar Mesin dan Perdagangan Otomatis Pendek Besar (saya menyukainya) Mencari strategi perdagangan dengan backtests yang menguntungkan - UPDATE Saya memiliki beberapa percakapan yang sangat menarik karena saya menawarkan kerangka perdagangan intraday non-publik saya untuk mendapatkan informasi mengenai strategi yang menguntungkan, oleh karena itu saya Ingin memperpanjang panggilan terbatas hanya waktu ini tanpa batas waktu. Perhatikan bahwa saya tidak mencari ide strategi. Saya memiliki banyak dari mereka sendiri. Tantangannya tidak terletak pada ide yang ada, tapi dalam memilih yang benar dan mengujinya sampai akhir, kapan Anda akan tahu bahwa itu berhasil atau tidak. Faktor kritis di sini adalah waktu. Jadi, apa dasarnya saya adalah perdagangan yang telah saya investasikan ke dalam pengembangan kerangka perdagangan intraday yang solid dengan waktu yang telah Anda investasikan untuk mengembangkan strtategy perdagangan yang menguntungkan. Ini bisa menjadi strategi saham, ETF, future atau option. Semua diskusi dan pertukaran informasi akan dijaga kerahasiaannya. Saya tentu saja terbuka untuk membicarakan ide secara murni, tapi tolong jangan mengharapkan saya untuk mengujinya untuk Anda dan jangan mengeluh jika saya menerapkannya tanpa meminta persetujuan Anda. Panggilan untuk Proposal Mencari strategi perdagangan dengan backtests yang menguntungkan Sampai 15 Juni. Saya menerima proposal untuk strategi perdagangan yang menjanjikan pada indeks saham, mata uang dan sahambondcommodity. Strategi ini harus menguntungkan dalam backtesting dan memiliki rasio sharpe tahunan minimal 1,0. Pada tanggal 1 Juli, dua strategi yang paling menjanjikan akan dipilih dan penulis mereka dapat memilih salah satu dari opsi berikut: 1) Dapatkan salinan lengkap dan gratis dari kerangka kerja perdagangan non publik yang disempurnakan berdasarkan R yang telah saya kembangkan dan gunakan Sejak 2012 dan bisa penulis gunakan untuk live trading strategi mereka dengan Interactive Brokers. (Versi publik yang disederhanakan dapat didownload di sini) 2) Masuk ke dalam kesepakatan kerja sama di mana saya akan berkomitmen untuk menerapkan strategi mereka di R dan perdagangan kertas selama maksimal tiga bulan. Semua perdagangan individu akan dibagi dengan penulis saat mereka tiba. Selain itu, kode R yang spesifik untuk strategi (bukan kode kerangka kerja perdagangan) akan diserahkan kepada penulis strategi. Apa yang harus disampaikan: Deskripsi lengkap tentang strategi ditambah daftar perdagangan ditambah waktu pengembalian kode backtest atau kode Roctavepython yang dapat digunakan secara langsung untuk menghitung backsest return timeseries, bersama dengan dataset lengkap harga yang digunakan di backtest. Kirimkan ke email saya yang tersedia di bagian Kontak Pembaruan Kerangka Perdagangan Intraday R murni Akhirnya saya menemukan waktu untuk melakukan ini. Lama tertunda. Kerangka kerja sekarang berjalan dengan versi terbaru (unix) dari IB TWSGW (versi 9493 dan yang lebih tinggi). Hal ini sendiri membutuhkan penulisan kembali parsial beberapa fungsi dari paket IBrokers R yang hebat namun sekarang sedikit usang oleh Jeff Ryan. Juga konfigurasi default untuk trading EURUSD telah diupdate sehingga sekarang menjadi sepotong kue untuk menjalankan contoh strategi dummy. Cukup kloning repo git ke mesin lokal Anda. GithubcensixINTRADAY-PartAB dan ikuti README. Sesuatu tentang Hardware Aku masih penggemar memiliki logam saya sendiri. Tentu, melakukan hal-hal dengan gambar mesin yang dapat dikonfigurasi di awan sangat populer karena Anda tidak perlu repot mengelola perangkat keras Anda sendiri, namun, bukankah kerumitan itu benar-benar hanya menjadi masalah bagi organisasi besar di mana ratusan pengguna harus tetap bahagia di Biaya minimal Begitu juga awan bukan hanya solusi untuk masalah orang-orang yang harus mengelola skala, tapi pada saat bersamaan mencoba menjual-pada solusi itu ke joe individu di luar sana yang, mari menghadapinya, tidak benar-benar membutuhkannya. Bagaimanapun, seperti yang saya katakan, saya adalah penggemar yang memiliki logam saya sendiri. Hardware off-the-shelf yang murah bisa membawa Anda jauh jika Anda meluangkan waktu untuk mengkonfigurasinya dengan benar. Sebuah desktop RAM 16-64Gb dengan satu atau bahkan dua GPU akan cukup banyak melakukan apapun yang Anda butuhkan. Tampaknya strategi backtesting menggunakan lebih banyak sumber daya komputasi daripada perdagangan live aktual, oleh karena itu hari ini Anda dapat menyiapkan dan menjalankan strategi intraday dari laptop yang layak dengan keyakinan, sedangkan untuk backtesting dan penelitian Anda benar-benar menginginkan monster CPU RAM GPU Di atas atau sekelompok kecil supercomputing kecil Anda sendiri, seperti yang baru saja saya jelaskan di sini. Murni R Intraday trading framwork Download lengkap tersedia Saya telah membuat INTRADAY-PartA. tar. gz dan INTRADAY-PartB. tgz tersedia untuk didownload. Censixdownloads. html Menemukan hubungan antara aset yang dapat digunakan untuk arbitrase statistik Alih-alih berfokus pada peramalan arah harga dan volatilitas harga dengan model nonlinier yang diperoleh dengan metode pembelajaran mesin, alternatifnya adalah mencoba dan menemukan hubungan harga yang dapat dieksploitasi antara aset kelas yang sama. Dan bereaksi (trade) ketika terjadi salahprisi, dengan kata lain, melakukan arbitrase statistik. Dalam arti ini mungkin lebih mudah daripada mencoba meramalkan harga, karena satu-satunya yang harus dilakukan adalah menemukan hubungan linier atau linier yang relatif stabil antara satu kelompok dengan setidaknya dua aset dan mengasumsikan bahwa, dari saat Pendeteksiannya, hubungan itu akan berlanjut untuk beberapa waktu ke depan. Perdagangan dengan asumsi ini kemudian sangat banyak proses reaktif yang dipicu oleh pergerakan harga yang menyimpang secara signifikan dari hubungan model. Perdagangan Pasangan Tradisional dan perdagangan assetts dalam VECM (Vector Error Correction Model) adalah contoh yang baik untuk statarb dengan menggunakan model linier. Jadi mengapa tidak menggunakan jaringan syaraf tiruan satu lapisan atau bahkan RBM untuk menemukan hubungan harga non linier antara dua aset tidak terkointegrasi dan jika proses penemuan ini berhasil, lakukan perdagangan dengan cara yang mirip dengan pasangan klasik. Hal menjadi lebih menarik lagi bila kelompok dengan lebih dari dua aset dipertimbangkan. Ini kemudian akan menjadi ekuivalen non-linear dari VECM. Pilihan Fitur Breadth vs Depth Katakanlah kita memiliki target predikat predecessition univariat yang bisa berupa regresi atau klasifikasi tipe, dan kita harus memutuskan fitur input apa yang akan dipilih. Lebih konkretnya, kita memiliki sekumpulan besar timeseries yang bisa kita gunakan sebagai masukan dan kita ingin tahu berapa banyak yang harus kita pilih (luasnya) dan juga seberapa jauh ke belakang kita ingin mencari masing-masing (kedalaman). Ada dua dimensi ruang pilihan, dibatasi oleh empat kasus ekstrem berikut, dengan asumsi bahwa kita memiliki total seri N dan paling tidak kita dapat melihat kembali timesteps K: (1) hanya memilih satu seri dan tampilan balik Satu timestep, (2) pilih hanya satu seri dan lookback K timesteps, (3) pilih seri N dan lihat satu timestep, (4) pilih seri N dan lookback K timesteps. Pilihan yang optimal kemungkinan besar bukan salah satunya, karena (1) dan (2) mungkin tidak mengandung cukup informasi prediksi dan (3) dan terutama (4) tidak dapat dilakukan karena kontraksi komputasi atau mengandung terlalu banyak noise acak. Cara yang disarankan untuk mendekati ini adalah mulai dari kecil pada (1), lihat kinerja apa yang Anda dapatkan, dan kemudian tingkatkan ukuran ruang masukan, baik secara luas atau mendalam, sampai Anda mencapai kinerja prediksi yang memuaskan atau sampai Anda lelah. Sumber daya komputasi Anda dan perlu untuk mengabaikan keseluruhan pendekatan :( atau beli desktop baru (pertanian) :) Menggunakan Stacked Autoencoders dan Mesin Boltzmann yang Dibekukan di R 12 Februari 2014 Stacked Autoencoders (SAs) dan Mesin Boltzmann yang Dibatasi ( RBM) adalah model yang sangat kuat untuk pembelajaran tanpa pengawasan. Sayangnya, pada saat penulisan ini terlihat seolah-olah tidak ada implementasi R langsung yang tersedia, yang mengejutkan karena kedua tipe model telah ada selama beberapa waktu dan R memiliki implementasi untuk jenis model pembelajaran mesin lainnya. Sebagai solusi, SA dapat diimplementasikan dengan menggunakan salah satu dari beberapa paket jaringan syaraf R yang cukup cepat (nnet, AMORE) dan RBMs, nah, seseorang harus menulis implementasi R yang baik untuk mereka. Namun mengingat bahwa pelatihan kedua tipe model ini membutuhkan banyak sumber daya komputasi, kami juga menginginkan implementasi yang bisa memanfaatkan GPU. Jadi saat ini solusi paling sederhana yang kita miliki adalah menggunakan Theano. Ini bisa menggunakan GPU dan ini menyediakan implementasi autoencoders dan RBM yang ditumpuk (denoising). Selain kode PythonTheano untuk beberapa varian Mesin Boltzmann lainnya yang lebih eksotis juga beredar di net. Kita bisa menggunakan rPython untuk memanggil fungsi Python ini dari R tapi tantangannya adalah data. Mendapatkan dataset besar bolak-balik antara R dan Python tanpa menggunakan serialisasi ascii yang mengimplementasikan rPython (terlalu lambat) perlu dipecahkan. Implementasi autoencoders setidaknya sama kuat yang mendukung penggunaan GPU tersedia melalui kerangka kerja Torch7 (demo). Namun, fungsi Torch7 dipanggil menggunakan lua dan memanggilnya dari dalam R alih-alih akan memerlukan beberapa pekerjaan di tingkat C. Sebagai kesimpulan: Gunakan Theano (Python) atau Torch7 (lua) untuk model pelatihan dengan dukungan GPU dan tuliskan model yang dilatih untuk diajukan. Di R, impor model yang dilatih dari file dan digunakan untuk prediksi. Update 25 April 2014: Solusi bagus berikut Call Python dari R melalui Rcpp harus membawa kita selangkah lebih dekat untuk menggunakan Theano secara langsung dari R. Frekuensi apa untuk Perdagangan. 13 Januari 2014 Saat mencoba menemukan pola pasar yang dapat dieksploitasi yang bisa diperdagangkan sebagai pedagang eceran, salah satu pertanyaan pertama adalah: Frekuensi perdagangan apa yang harus dilihat pada Harian Mingguan Bulanan atau intraday antara 5 detik sampai 1 jam Dengan waktu terbatas yang tersedia untuk Melakukan penelitian pada semua rentang waktu ini, ini menjadi pertanyaan penting untuk dijawab. Saya dan orang lain telah mengamati bahwa tampaknya ada hubungan yang sederhana antara frekuensi perdagangan dan jumlah usaha yang dibutuhkan untuk menemukan strategi yang menguntungkan yang murni kuantitatif dan memiliki risiko yang dapat diterima. Singkatnya: Semakin rendah (lambat) frekuensi yang Anda inginkan untuk diperdagangkan, semakin pintar strategi menguntungkan Anda. Sebagai contoh, orang bisa melihat frekuensi spektrum yang sangat tinggi, di mana strategi pemasaran berdasarkan matematika yang sangat sederhana bisa sangat menguntungkan, jika Anda berhasil cukup dekat ke pusat pasar. Mengambil lompatan besar ke ranah frekuensi harian, menjadi jauh lebih sulit untuk menemukan strategi kuantitatif yang menguntungkan sementara masih didasarkan pada matematika yang agak sederhana. Perdagangan dalam interval mingguan dan bulanan, dengan menggunakan metode kuantitatif sederhana atau indikator teknis hanya merupakan resep bencana yang sangat bagus. Jadi, dengan asumsi sejenak hubungan ini memang benar dan juga mengingat bahwa kita dapat dan ingin menggunakan teknik pembelajaran mesin yang canggih dalam strategi trading kita, kita dapat memulai dengan jendela frekuensi mingguan dan berjalan menuju frekuensi yang lebih tinggi. Perdagangan mingguan tidak harus otomatis sama sekali dan bisa dilakukan dari antarmuka pialang berbasis web. Kita bisa mengembangkan sekumpulan strategi, menggunakan data historis yang tersedia untuk umum dikombinasikan dengan algoritma pembelajaran favorit kita untuk menemukan pola pasar yang dapat diperdagangkan dan kemudian menjalankan strategi secara manual. Pada skala ini, semua upaya harus dilakukan untuk menemukan dan menyempurnakan strategi kuantitatif dan pemikiran yang sangat kecil perlu dimasukkan ke dalam eksekusi perdagangan. Upaya otomasi perdagangan: 0. Strategi yang dibutuhkan cerdas: 100 Perdagangan harian harus otomatis, kecuali Anda benar-benar dapat mendedikasikan porsi tetap hari Anda untuk memantau pasar dan mengeksekusi perdagangan. Mengintegrasikan algoritma pembelajaran mesin dengan perdagangan harian otomatis bukanlah tugas sepele, namun bisa dilakukan. Upaya otomasi perdagangan: 20, Kebutuhan kecerdasan strategi: 80 Pada rentang waktu intraday, mulai dari menit dan detik sampai sub-detik, usaha yang harus Anda lakukan untuk mengotomatisasi perdagangan Anda dapat berada di manapun dalam kisaran antara 20 dan 90. Untungnya semakin kecil Skala waktu menjadi bodoh strategi Anda, tapi bisu tentu saja merupakan konsep relatif di sini. Upaya otomasi perdagangan: 80, dibutuhkan kecerdasan Strategi: 20 Fitur apa yang digunakan. Hand-crafted vs. pelajari 10 Desember 2013 Pada satu titik dalam perancangan sistem pembelajaran (mesin), Anda pasti akan bertanya kepada diri sendiri fitur apa yang akan dimasukkan ke model Anda. Setidaknya ada dua pilihan. Yang pertama adalah menggunakan fitur hand-crafted. Pilihan ini biasanya akan memberi Anda hasil yang bagus jika fitur dirancang dengan baik (tentu saja ini adalah tautologi, karena Anda hanya akan menyebutnya dirancang dengan baik jika memberi hasil yang bagus.). Merancang fitur buatan tangan memerlukan pengetahuan ahli tentang bidang dimana sistem pembelajaran akan diterapkan, yaitu klasifikasi audio, pengenalan gambar atau dalam kasus kami. Masalahnya di sini adalah Anda mungkin belum memiliki pengetahuan ahli tersebut (dan) dan akan sangat sulit didapat atau membutuhkan banyak waktu atau kemungkinan besar keduanya. Jadi alternatifnya adalah dengan mempelajari fitur dari data atau dengan kata lain, gunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk mendapatkannya. Satu persyaratan di sini adalah Anda benar-benar membutuhkan banyak data. Jauh lebih banyak dari yang Anda butuhkan untuk fitur buatan tangan, tapi sekali lagi itu tidak perlu diberi label. Namun manfaatnya jelas. Anda tidak perlu menjadi ahli dalam bidang spesifik yang Anda desain untuk sistem, yaitu perdagangan dan keuangan. Jadi, sementara Anda masih perlu mencari tahu bagian mana dari fitur terpelajar yang terbaik untuk sistem pembelajaran Anda, itu juga merupakan sesuatu yang harus Anda lakukan dengan fitur buatan tangan. Saran saya: Cobalah merancang beberapa fitur buatan tangan sendiri. Jika mereka tidak melakukan dan Anda memiliki alasan bagus untuk percaya bahwa kemungkinan menghasilkan lebih baik daripada hasil yang Anda dapatkan, gunakan metode pembelajaran tanpa pengawasan untuk mempelajari fitur. Anda bahkan bisa membuat sistem hibrida yang menggunakan fitur yang dirancang dan dipelajari bersama. Mengapa saya menggunakan alat Open Source untuk membangun aplikasi perdagangan 19 November 2013 Ketika saya pertama kali mulai melakukan trading otomatis saya sendiri, saya memiliki tiga persyaratan mengenai seperangkat alat yang ingin saya gunakan. 1) Mereka harus biaya sesedikit mungkin untuk memulai, bahkan jika itu berarti saya harus melakukan banyak pemrograman dan penyesuaian sendiri (akan memakan waktu) 2) Harus ada komunitas orang yang berpikiran sama di luar sana. Menggunakan alat yang sama untuk tujuan yang sama. 3) Alat harus memungkinkan saya masuk sedalam isi perut dari sistem seperlunya, bahkan jika pada awalnya, tujuan saya lebih banyak untuk menemukan dasar-dasarnya. Saya tidak ingin menemukan diri saya dalam situasi di mana dua tahun ke depan saya perlu beralih ke perangkat yang berbeda, hanya karena yang telah saya mulai dengan tidak mengizinkan saya melakukan apa yang saya inginkan karena masalah dengan Sumber tertutup dan lisensi yang membatasi. Akibatnya, saya memilih R sebagai bahasa pilihan untuk mengembangkan algortihms dan mulai menggunakan Interactive Brokers karena mereka menyediakan API untuk berinteraksi dengan sistem broker mereka. Meskipun ada banyak alat perdagangan bagus yang terhubung ke IB Trader Workstation dan beberapa dapat digunakan untuk perdagangan otomatis, semua ini menawarkan kekuatan, fleksibilitas dan dukungan masyarakat yang sama dengan yang dimiliki proyek R. Selain itu, R telah benar-benar merupakan gudang yang menakjubkan dari paket pembelajaran statistik dan mesin gratis dan sangat adavanced, sesuatu yang penting jika Anda ingin membuat algoritme perdagangan. Salinan Cipta Censix 2013 - 2015A Perbandingan Bahasa Pemrograman Menjelang akhir tahun lalu saya menulis sebuah posting (lihat di sini) tentang kemunculan bahasa pemrograman modern, termasuk JIT yang mengumpulkan Julia dan bahasa pemrograman visual ADL dari Trading Technologies. Kesimpulan saya (berdasarkan sampel yang tidak ilmiah) adalah bahwa kita tampaknya berada pada titik kritis, di mana kecepatan bahasa bahasa tingkat tinggi yang lebih baru mendekati bahasa terkompres tercepat seperti CC. Kini muncul sebuah studi akademis formal mengenai topik dalam A Perbandingan Bahasa Pemrograman di bidang Ekonomi. Aruoba dan Fernandez-Villaverde, 2014. Dengan menggunakan model pertumbuhan neoklasik, penulis melakukan uji benchmark di C11, Fortran 2008, Java, Julia, Python, Matlab, Mathematica, dan R, menerapkan algoritma yang sama, iterasi nilai fungsi dengan pencarian grid , Dalam masing-masing bahasa. Mereka melaporkan waktu eksekusi kode di Mac dan komputer Windows dan memberi komentar singkat tentang kekuatan dan kelemahan masing-masing bahasa. Kesimpulan dari studi cermin pemikiran saya sendiri tentang subjek sangat erat. Penulis menemukan bahwa: C dan Fortran masih jauh lebih cepat daripada alternatif lainnya, walaupun kita perlu berhati-hati dengan pilihan kompiler. Kompiler C telah cukup maju sehingga, yang bertentangan dengan situasi di tahun 1990an dan beberapa kebijaksanaan rakyat, kode C berjalan sedikit lebih cepat (5-7 persen) daripada kode Fortran. Julia memberikan performa yang luar biasa. Kecepatan eksekusi hanya antara 2,64 dan 2,70 kali lebih lambat dari kecepatan eksekusi kompiler C terbaik. Baseline Python lambat. Dengan menggunakan implementasi Pypy, kecepatannya sekitar 44 kali lebih lambat daripada di C. Dengan menggunakan penafsir CPython default, kode tersebut akan berjalan antara 155 dan 269 kali lebih lambat daripada di C. Matlab adalah antara 9 sampai 11 kali lebih lambat daripada C terbaik yang dapat dieksekusi. R berjalan antara 475 sampai 491 kali lebih lambat dari C. Jika kode dikompilasi, kodenya antara 243 sampai 282 kali lebih lambat. Pemrograman hibrida dan pendekatan khusus dapat memberikan kecepatan yang cukup tinggi. Misalnya, bila digabungkan dengan file Mex, Matlab hanya 1,24-1,64 kali lebih lambat dari C dan bila dikombinasikan dengan Rcpp, R adalah antara 3,66 dan 5,41 kali lebih lambat. Jumlah yang sama berlaku untuk Numba (compiler just-in-time untuk Python yang menggunakan dekorator) dan Cython (kompiler statis untuk menulis ekstensi C untuk Python) di ekosistem Python. Mathematica hanya sekitar tiga kali lebih lambat dari C, tapi hanya setelah penulisan ulang kode yang cukup besar untuk memanfaatkan kekhasan bahasa tersebut. Versi dasar algoritma di Mathematica jauh lebih lambat. C masih merupakan patokan untuk kecepatan, tapi tidak banyak. Ini hampir tidak lebih cepat dari pendukung lama, Fortran, dan hanya 1,5 8211 3 kali lebih cepat daripada saingan naik dan turun di antara bahasa tingkat tinggi (terutama bila Anda mengizinkan pemrograman hibrida mempercepat algoritme paling lambat). Jadi, sehubungan dengan pengembangan model keuangan dan sistem perdagangan, pertanyaan saya adalah (seperti sebelumnya): Mengapa orang lebih memilih Python, mengingat ada alternatif bebas yang jauh lebih cepat di Julia, yang sama mudahnya dengan bahasa untuk diprogram dalam pembenaran apa Apakah ada yang memilih R ke Matlab, selain biaya Mengapa ada yang repot dengan Java Jika kecepatan adalah masalah kritis, ada alternatif yang lebih cepat. Jika Anda menyukai kesederhanaan sintaksnya, Julia lebih bersih, lebih sederhana dan secepat eksekusi. Bila Anda mencapai titik di mana bahasa tingkat tinggi seperti Matlab hanya sekitar 1.5x 8211 2x lebih lambat dari C, Anda benar-benar harus mempertanyakan apakah yang terakhir adalah pilihan yang tepat. Ya, tentu saja, dalam aplikasi mission-critical di mana Anda memerlukan akses ke lapisan perangkat keras untuk keperluan kecepatan, C adalah cara untuk pergi. Tapi untuk begitu banyak aplikasi, itu tidak masalah. Yang penting, jauh, jauh lebih banyak, adalah bulan dari usaha pemrograman yang mahal dan sulit yang sering dibutuhkan untuk mereproduksi fungsi dasar yang sudah tertanam dalam bahasa tingkat tinggi seperti Matlab atau Mathematica. Tidak hanya itu, namun hasil akhir dari upaya pengembangan C Jawa kemungkinan sangat tidak fleksibel jika dibandingkan. Itu adalah kelemahan besar. Jarang, jika pernah, apakah sepotong penelitian menerjemahkan dengan sempurna ke dalam produksi 8211, dibutuhkan seseorang untuk melakukan iterasi menuju solusi akhir, seringkali membuat perubahan signifikan pada disain sistem dalam terang pengalaman praktis. Jika saya harus menebak, berdasarkan pengalaman saya, saya akan mengatakan bahwa 80 atau lebih dari tugas pengembangan dalam penelitian kuantitatif dan perdagangan akan menghasilkan hasil yang superior jika preferensi diberikan untuk menggunakan bahasa tingkat tinggi untuk pengembangan awal. Ketika sistem ini cukup stabil untuk dimasukkan ke dalam produksi, Anda cukup membuat aplikasi hibrida dengan mengulang ulang komponen misi-kritis mana yang menjadi masalah dalam C. Akhirnya, dari mana saya meninggalkan Mathematica yang saya cintai Agar adil, sementara Anda tidak memiliki Kegembiraan mengetik kuat untuk bersaing dengan, sintaks Mathematica8217s sama seperti menuntut dan tanpa kompromi karena C 8211 koma yang tidak terjawab atau braket yang salah sama pentingnya. Tapi, intinya adalah, sementara di C, kekakuan sintaksis hanya mengganggu, karena Mathematica perlu dipadukan karena produktivitasnya jauh lebih besar. Seorang programmer yang kompeten dapat menghasilkan, dalam satu baris kode Mathematica, sebuah program yang membutuhkan ratusan, jika bukan ribuan baris kode C yang harus dicapai. Tentu, awalnya dia mungkin salah melakukan kesalahan: tapi hanya satu baris kode dan antarmuka gui interaktif membuat debugging sangat sederhana. Yang mengatakan, sementara Mathematica bisa sangat membosankan untuk digunakan dalam pemrograman prosedural, ia unggul dalam tiga bidang: 1. Pemrograman simbolis. Apa pun yang melibatkan simbol matematika dan persamaan 8211 Mathematica adalah 1 2. Antarmuka pengguna. Di Mathematica, sangat sepele untuk membangun sebuah gui yang canggih dan dinamis dalam waktu singkat, sekali lagi, sering dalam 1-2 baris kode 3. Pemrograman fungsional. Apa pun yang bisa dianggap sebagai fungsi, Mathematica menangani dengan sangat baik. Kami tidak berbicara tentang menemukan akar kuadrat di sini: Maksud saya fungsi yang sangat kompleks, sekali lagi, mungkin memerlukan ratusan baris kode dalam bahasa lain. Hal ini juga layak menunjukkan bahwa Mathematica disertakan dengan fungsionalitas yang hanya diberikan Matlab melalui banyak paket pengaya mahal. KESIMPULAN Sebelum saya membiarkan tim pengembangan memulai pengkodean tanpa henti melalui sistem di Jawa atau C, saya ingin mendengar alasan mengapa mereka tidak melakukannya 10x lebih cepat pada bahasa tingkat tinggi lainnya. Kami selalu menggunakan CJava untuk produksi8221 bukan alasan. Secara khusus, bagian mana dari sistem memerlukan penambahan 1,5x tambahan, dan mengapa mereka dapat dikodekan sebagai fungsi tiruan (Matlab mex) Akhirnya, berdasarkan biaya, tanyakan pada diri Anda seberapa besar keuntungan yang mungkin Anda dapatkan jika bulan dan puluhan (Atau ratusan) ribuan dolar yang terbuang untuk pengembangan di C malah dihabiskan untuk meneliti dan mengembangkan gagasan perdagangan baru. Konvensi Penamaan Simbol Jika Anda ingin melihat Seri Futures of Nifty untuk bulan Jan 2015, Anda dapat memasukkan nama simbol sebagai NIFTY15JANFUT. Bukannya kita tidak menyediakan kontinu kontrak seperti sekarang. Anda bisa menemukan simbol yang hanya terkait dengan data kontrak-bijaksana. Indeks dan Stock Options dimulai dengan nama underlying (dalam huruf kapital), diikuti oleh tahun (2 digit), bulan (3 karakter), strike price dan type (2 karakter) 8211 PERSIS dalam urutan ini. Lihat contoh di bawah ini. Pilihan Simbol (Indeks dan Opsi Saham): Contoh 1: NIFTY15FEB8500CE berarti Opsi Indeks simbol NIFTY, untuk tahun 15 (yaitu 2015), untuk bulan Februari (FEB), untuk harga strike 8500 dan jenisnya adalah Call European. Contoh 2. BANKNIFTY15JAN17500PE berarti Opsi Indeks simbol BANKNIFTY, untuk tahun 15 (yaitu 2015), untuk bulan Januari (JAN), untuk harga strike 17500 dan jenisnya adalah Put European. Contoh 3. INFY15JAN2000CE berarti Opsi Saham Symbol INFY, untuk tahun 15 (yaitu 2015), untuk bulan Januari (JAN), untuk harga strike 2000 dan jenisnya adalah Eropa. Contoh 4. GMRINFRA15JAN17.5PE berarti Opsi Saham Symbol GMRINFRA, untuk tahun 15 (yaitu 2015), untuk bulan Januari (JAN), untuk strike price 17.50 dan tipe Put European. 8216 Sangkalan Pemerintah AS yang Disyaratkan CTFC Rule 4.41 Perdagangan berjangka mengandung risiko substansial dan tidak sesuai untuk setiap investor. Seorang investor berpotensi kehilangan semua atau lebih dari investasi awal. Modal berisiko adalah uang yang bisa hilang tanpa membahayakan keamanan finansial atau gaya hidup. Hanya mempertimbangkan modal risiko yang harus digunakan untuk trading dan hanya mereka yang memiliki modal risiko yang cukup harus mempertimbangkan trading. Kinerja masa lalu tidak selalu menunjukkan hasil di masa depan. ATURAN CTFC 4.41 HASIL KINERJA HIPOTHETIK ATAU SIMULASI MEMILIKI BATASAN TERTENTU. MELIHAT KINERJA KINERJA SEBENARNYA, HASIL YANG SIMULASI JANGAN MENYATAKAN PERDAGANGAN YANG BENAR. JUGA, SEJAK TRADES TIDAK DIPERLUKAN, HASIL YANG DAPAT MEMILIKI BAWAH ATAU KOMPENSASI UNTUK DAMPAK, JIKA ADA, FAKTOR-FAKTOR PASAR TERTENTU SEPERTI LIKUIDITAS. PROGRAM PERDAGANGAN SIMULASI DALAM UMUM JUGA TERTARIK FAKTA BAHWA MEREKA DITANDATANGANI DENGAN MANFAAT HINDSIGHT. TIDAK ADA REPRESENTASI YANG DIBUAT BAHWA SETIAP AKUN AKAN ATAU CUKUP UNTUK MENCAPAI KEUNTUNGAN ATAU KERUGIAN YANG SESUAI DENGAN MEREKA YANG DIMILIKI. Semua perdagangan, pola, grafik, sistem, dll. Yang dibahas di situs ini atau iklan hanya untuk tujuan ilustrasi dan tidak dianggap sebagai rekomendasi penasihat khusus. Semua gagasan dan materi yang disajikan di sini adalah untuk informasi dan tujuan pendidikan saja. Tidak ada metodologi sistem atau trading yang pernah dikembangkan yang bisa menjamin keuntungan atau mencegah kerugian. Testimoni dan contoh yang digunakan di sini adalah hasil yang luar biasa yang tidak berlaku untuk orang biasa dan tidak dimaksudkan untuk mewakili atau menjamin bahwa setiap orang akan mencapai hasil yang sama atau serupa. Perdagangan yang ditempatkan pada ketergantungan sistem Metode Trend diambil atas risiko Anda sendiri untuk akun Anda sendiri. Ini bukan tawaran untuk membeli atau menjual bunga berjangka. Hak Cipta 2015 Marketcalls Jasa Keuangan Pvt Ltd middot Semua Hak Dilindungi Middot Dan Peta Situs Kami middot Semua Logos amp Merek Dagang Milik Masing-masing Kepemilikan mereka Data dan informasi disediakan hanya untuk tujuan informasi dan tidak dimaksudkan untuk tujuan perdagangan. Baik situs marketcalls. in maupun promotornya tidak bertanggung jawab atas kesalahan atau keterlambatan dalam konten, atau tindakan apapun yang dilakukan dalam ketergantungannya.