Design Algorithmisch Handels System

Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz von klar definierten Anweisungen, die darauf abzielen, eine Aufgabe oder einen Prozess durchzuführen. Algorithmischer Handel (automatisierte Handel, Black-Box-Handel oder einfach Algo-Trading) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels zu folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit zu generieren, die für eine unmöglich ist Menschlicher Händler Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder einem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Händler macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausübt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufen Sie 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt über den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt geht. Teilen Sie Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt geht Mit diesem Satz von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden durchschnittlichen Indikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Trader muss nicht mehr auf Live-Preise und Grafiken aufpassen oder die Aufträge manuell einlegen. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch für ihn, indem es die Handelsmöglichkeit korrekt identifiziert. (Für mehr über bewegte Durchschnitte siehe: Einfache Umzugsdurchschnitte machen Trends heraus.) Algo-Trading bietet folgende Vorteile: Trades, die zu den bestmöglichen Preisen ausgeführt werden Sofortige und genaue Trading-Platzierung (damit hohe Chancen auf Ausführung auf Wunsch) Trades Zeitlich abgestimmt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe Implementierungsfehlbetrag Beispiel unten) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung auf mehrere Marktbedingungen Reduziertes Risiko von manuellen Fehlern bei der Platzierung der Trades Backtest der Algorithmus, basierend auf verfügbaren historischen und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern von menschlichen Händlern, die auf emotionalen und psychologischen Faktoren basieren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten über mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu tätigen Parameter, basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. (Zu mehr im Hochfrequenzhandel siehe: Strategien und Geheimnisse von High Frequency Trading (HFT) - Firmen) Algo-Trading wird in vielen Formen der Handels - und Investitionstätigkeit eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Buy-Side-Unternehmen (Pensionsfonds) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die in großen Mengen in Aktien kaufen, aber nicht die Aktienpreise mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Market Maker, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von der automatisierten Handelsabwicklung darüber hinaus, Algo-Trading hilft bei der Schaffung von ausreichenden Liquidität für Verkäufer auf dem Markt. Systematische Händler (Trendfolger, Paar Trader, Hedgefonds etc.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch zu handeln. Der algorithmische Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden, die auf einer menschlichen Trader-Intuition oder einem Instinkt basieren. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf verbesserte Erträge oder Kostensenkungen rentabel ist. Im Folgenden werden gemeinsame Handelsstrategien verwendet, die im Algo-Trading verwendet werden: Die gängigsten algorithmischen Trading-Strategien folgen den Trends bei gleitenden Durchschnitten. Kanalausbrüche. Preisniveaubewegungen und zugehörige technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Vorhersagen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden auf der Grundlage des Auftretens von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert sind, um durch Algorithmen zu implementieren, ohne in die Komplexität der prädiktiven Analyse zu gelangen. Das oben genannte Beispiel von 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Weitere Informationen zu Trendhandelsstrategien finden Sie unter: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen Börsenplatzes zu einem niedrigeren Preis in einem Markt und der gleichzeitige Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreier Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisdifferenzen von Zeit zu Zeit existieren. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht rentable Möglichkeiten in effizienter Weise. Index-Fonds haben Perioden des Neugewinns definiert, um ihre Bestände mit ihren jeweiligen Benchmark-Indizes in Einklang zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades profitieren, die 20-80 Basispunkte Gewinne in Abhängigkeit von der Anzahl der Aktien im Indexfonds, kurz vor dem Indexfonds-Rebalancing anbieten. Solche Trades werden über algorithmische Handelssysteme für rechtzeitige Ausführung und beste Preise initiiert. Viele bewährte mathematische Modelle, wie die delta-neutrale Trading-Strategie, die den Handel auf Kombination von Optionen und deren zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades gesetzt werden, um positive und negative Deltas zu versetzen, so dass das Portfolio-Delta auf Null gehalten wird. Die mittlere Reversionsstrategie basiert auf der Idee, dass die hohen und niedrigen Preise eines Vermögenswertes ein temporäres Phänomen sind, das periodisch auf ihren Mittelwert zurückkehrt. Identifizieren und Definieren einer Preisspanne und Implementierung von Algorithmen auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis von Asset Pausen in und aus seinem definierten Bereich. Die volumengewichtete durchschnittliche Preisstrategie zerbricht einen großen Auftrag und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt mit Aktienspezifischen historischen Volumenprofilen frei. Ziel ist es, den Auftrag in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit zu einem durchschnittlichen Preis zu profitieren. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie zerbricht einen großen Auftrag und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt mit gleichmäßig geteilten Zeitschlitzen zwischen Start - und Endzeit frei. Ziel ist es, den Auftrag in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen Start - und Endzeiten auszuführen und damit die Markteinwirkung zu minimieren. Bis der Trade Order vollständig ausgefüllt ist, fährt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge zu senden, entsprechend der definierten Beteiligungsquote und nach dem Volumen, das auf den Märkten gehandelt wird. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz des Marktvolumens und erhöht oder verringert diese Erwerbsquote, wenn der Aktienkurs benutzerdefinierte Werte erreicht. Die Implementierungs-Defizitstrategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Echtzeitmarkt zu minimieren und dadurch die Kosten der Bestellung zu senken und von den Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung zu profitieren. Die Strategie wird die gezielte Erwerbsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs günstig bewegt und abnimmt, wenn sich der Aktienkurs negativ bewegt. Es gibt ein paar spezielle Klassen von Algorithmen, die versuchen, Ereignisse auf der anderen Seite zu identifizieren. Diese Sniffing-Algorithmen, die zum Beispiel von einem Sell-Side-Market-Maker verwendet werden, haben die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Kaufseite eines großen Auftrags zu identifizieren. Solche Erkennung durch Algorithmen wird dem Marktmacher dabei helfen, große Auftragsmöglichkeiten zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch die Besetzung der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Frontlauf bezeichnet. (Für mehr auf High-Frequenz-Handel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen Online, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Voraussetzungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, Clubbed mit Backtesting. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten computergestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Platzierung von Aufträgen hat. Folgende werden benötigt: Computerprogrammierkenntnisse zur Programmierung der geforderten Handelsstrategie, angepasste Programmierer oder vorgefertigte Trading-Software Netzwerkkonnektivität und Zugriff auf Handelsplattformen für die Platzierung der Aufträge Der Zugriff auf Marktdaten-Feeds, die vom Algorithmus für die Möglichkeit der Platzierung überwacht werden Aufträge Die Fähigkeit und die Infrastruktur, das System einmalig zu testen, bevor es auf echten Märkten geht Erhältlich historische Daten für das Backtesting, abhängig von der Komplexität der im Algorithmus implementierten Regeln Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam aufgeführt Börse (AEX) und Londoner Börse (LSE). Lets bauen einen Algorithmus, um Arbitrage-Möglichkeiten zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX handelt in Euro, während LSE in Pfund Sterling pflegt. Aufgrund der einstündigen Zeitdifferenz eröffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten Stunden handeln und dann nur in LSE handeln Die letzte Stunde als AEX schließt können wir die Möglichkeit der Arbitrage Handel auf der Royal Dutch Shell Aktie auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen gelistet ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis Feeds von sowohl LSE und AEX A Forex Rate Feed für GBP-EUR Umrechnungskurs Bestellen von Platzierungsmöglichkeiten, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten können Back-Testing-Fähigkeit zu historischen Preisfuttermitteln Das Computerprogramm sollte folgendes ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub der RDS-Aktie von beiden Börsen unter Verwendung der verfügbaren Wechselkurse . Umwandlung des Preises einer Währung in andere Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz (Abzinsung der Vermittlungskosten) gibt, die zu einer gewinnbringenden Gelegenheit führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf niedrigeren Preisvermittlungs - und Verkaufsauftrag auf höherer Preisvermittlung Wenn die Aufträge als ausgeführt werden Gewünscht, wird die Arbitrage Gewinn folgen Simple und Easy Allerdings ist die Praxis der algorithmischen Handel ist nicht so einfach zu pflegen und auszuführen. Denken Sie daran, wenn Sie einen Algo-generierten Handel platzieren können, so können die anderen Marktteilnehmer. Infolgedessen schwanken die Preise in Milli - und sogar Mikrosekunden. In dem obigen Beispiel, was passiert, wenn Ihr Kaufhandel ausgeführt wird, aber verkaufen Handel nicht als die Verkaufspreise ändern sich um die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. Ihre Arbitrage-Strategie wertlos machen. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: z. B. Systemausfallrisiken, Netzwerkverbindungsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strengeres Backtesting ist nötig, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Die quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Es ist spannend, für die Automatisierung zu helfen, die von Computern mit einer Vorstellung geboten wird, um mühelos Geld zu verdienen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet ist und die erforderlichen Grenzwerte festgelegt sind. Analytische Händler sollten überlegen, Programmierung und Gebäude-Systeme auf eigene Faust zu lernen, um sicher zu sein, die Umsetzung der richtigen Strategien in narrensicherer Weise zu sein. Der vorsichtige Gebrauch und die gründliche Prüfung von algo-trading können rentable Chancen schaffen. Eine Art von Vergütungsstruktur, die Hedge Fondsmanager in der Regel beschäftigen, in welchem ​​Teil der Vergütung Leistung basiert ist. Ein Schutz gegen den Einkommensverlust, der sich ergeben würde, wenn der Versicherte verstorben wäre. Der benannte Begünstigte erhält den. Ein Maß für die Beziehung zwischen einer Veränderung der Menge, die von einem bestimmten Gut gefordert wird, und eine Änderung ihres Preises. Preis. Der Gesamtdollarmarktwert aller ausstehenden Aktien der Gesellschaft039s. Die Marktkapitalisierung erfolgt durch Multiplikation. Frexit kurz für quotFrench exitquot ist ein französischer Spinoff des Begriffs Brexit, der entstand, als das Vereinigte Königreich stimmte. Ein Auftrag mit einem Makler, der die Merkmale der Stop-Order mit denen einer Limit-Order kombiniert. Eine Stop-Limit-Order wird. Algorithmische Trading-System-Architektur Bisher auf diesem Blog habe ich über die konzeptionelle Architektur eines intelligenten algorithmischen Handelssystems sowie die funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen eines produktion algorithmischen Handelssystems geschrieben. Seitdem habe ich eine Systemarchitektur entworfen, von der ich glaube, diese architektonischen Anforderungen zu erfüllen. In diesem Beitrag werde ich die Architektur nach den Richtlinien der ISOIECIEEE 42010 Systeme und Software Engineering Architektur Beschreibung Standard zu beschreiben. Nach dieser Norm muss eine Architekturbeschreibung mehrere standardisierte architektonische Ansichten (z. B. in UML) enthalten und die Rückverfolgbarkeit zwischen Designentscheidungen und architektonischen Anforderungen pflegen. Softwarearchitektur Definition Es gibt noch keinen Konsens darüber, was eine Systemarchitektur ist. Im Rahmen dieses Artikels ist es definiert als die Infrastruktur, in der Anwendungskomponenten, die funktionalen Anforderungen genügen, spezifiziert, eingesetzt und ausgeführt werden können. Funktionale Anforderungen sind die erwarteten Funktionen des Systems und seiner Komponenten. Nicht-funktionale Anforderungen sind Maßnahmen, durch die die Qualität des Systems gemessen werden kann. Ein System, das seine funktionalen Anforderungen voll erfüllt, kann die Erwartungen noch nicht erfüllen, wenn nicht funktionale Anforderungen unbefriedigt bleiben. Um dieses Konzept zu veranschaulichen, betrachten wir das folgende Szenario: Ein algorithmisches Handelssystem, das Sie gerade gekauft haben, macht ausgezeichnete Handelsentscheidungen, ist aber mit den Organisationen Risikomanagement und Buchhaltungssysteme völlig inoperabel. Würde dieses System Ihren Erwartungen entsprechen Konzeptionelle Architektur Eine konzeptionelle Sicht beschreibt hochrangige Konzepte und Mechanismen, die im System auf höchster Granularität vorhanden sind. Auf dieser Ebene folgt das algorithmische Handelssystem einer ereignisgesteuerten Architektur (EDA), die über vier Schichten aufgebrochen ist, und zwei architektonische Aspekte. Für jede Schicht - und Aspekt werden Referenzarchitekturen und - muster verwendet. Architektonische Muster sind bewährte, generische Strukturen für die Erfüllung spezifischer Anforderungen. Architektonische Aspekte sind Querschnittsthemen, die mehrere Komponenten umfassen. Eventorientierte Architektur - eine Architektur, die produziert, detektiert, verbraucht und auf Ereignisse reagiert. Ereignisse beinhalten Echtzeit-Marktbewegungen, komplexe Ereignisse oder Trends und Handelsereignisse, z. B. Einen Auftrag einreichen Dieses Diagramm veranschaulicht die konzeptionelle Architektur des algorithmischen Handelssystems Referenzarchitekturen Um eine Analogie zu verwenden, ähnelt eine Referenzarchitektur den Blaupausen für eine tragende Wand. Dieser Blue-Print kann für mehrfache Gebäudeentwürfe wiederverwendet werden, unabhängig davon, welches Gebäude gebaut wird, da es eine Reihe von häufig vorkommenden Anforderungen erfüllt. Ähnlich definiert eine Referenzarchitektur eine Schablone, die generische Strukturen und Mechanismen enthält, die verwendet werden können, um eine konkrete Softwarearchitektur zu konstruieren, die spezifische Anforderungen erfüllt. Die Architektur für das algorithmische Handelssystem verwendet eine raumgestützte Architektur (SBA) und einen Modellansicht-Controller (MVC) als Referenzen. Es werden auch bewährte Praktiken wie der Betriebsdatenspeicher (ODS), das ETL-Muster (Extract transform und load) sowie ein Data Warehouse (DW) verwendet. Model View Controller - ein Muster, das die Darstellung von Informationen von der Benutzerinteraktion mit ihr trennt. Raumbasierte Architektur - spezifiziert eine Infrastruktur, bei der lose gekoppelte Verarbeitungseinheiten über einen gemeinsam genutzten assoziativen Speicher mit dem Namen Space (siehe unten) miteinander interagieren. Strukturansicht Die Strukturansicht einer Architektur zeigt die Komponenten und Unterkomponenten des algorithmischen Handelssystems. Es zeigt auch, wie diese Komponenten auf der physischen Infrastruktur eingesetzt werden. Die in dieser Ansicht verwendeten UML-Diagramme beinhalten Komponentendiagramme und Deployment-Diagramme. Im Folgenden finden Sie eine Galerie der Deployment-Diagramme des gesamten algorithmischen Handelssystems und der Verarbeitungseinheiten in der SBA-Referenzarchitektur sowie zugehörige Komponentendiagramme für jeden der Layer. Architektonische Taktik Nach dem Software-Ingenieurinstitut ist eine architektonische Taktik ein Mittel, um eine Qualitätsanforderung zu erfüllen, indem sie einen Aspekt eines Qualitätsattributmodells durch architektonische Designentscheidungen manipuliert. Ein einfaches Beispiel, das in der algorithmischen Handelssystemarchitektur verwendet wird, ist die Manipulation eines Operationsdatenspeichers (ODS) mit einer kontinuierlichen Abfragekomponente. Diese Komponente würde die ODS kontinuierlich analysieren, um komplexe Ereignisse zu identifizieren und zu extrahieren. Folgende Taktiken werden in der Architektur verwendet: Das Disruptor-Pattern im Event - und Order-Warteschlangen Shared Memory für die Event - und Order-Warteschlangen Continuous Querying Language (CQL) auf der ODS Datenfilterung mit dem Filter-Design-Pattern bei eingehenden Daten Congestion-Vermeidungsalgorithmen auf allen Eingehende und ausgehende Verbindungen Aktives Warteschlangenmanagement (AQM) und explizite Überlastungsbenachrichtigung Commodity-Computing-Ressourcen mit Kapazitäten für Upgrade (skalierbar) Aktive Redundanz für alle einzelnen Fehlerpunkte Indexierung und optimierte Persistenzstrukturen im ODS Planen Sie regelmäßige Datensicherungs - und Bereinigungsskripts für ODS Transaktionshistorien auf allen Datenbanken Prüfsummen für alle Aufträge zur Erkennung von Fehlern Annotieren von Ereignissen mit Zeitstempeln, um veraltete Ereignisse zu überspringen Bestätigungsregeln z Maximale Handelsmengen Automatisierte Händlerkomponenten verwenden eine In-Memory-Datenbank für die Analyse Zweistufige Authentifizierung für Benutzeroberflächen, die eine Verbindung zur ATs-Verschlüsselung auf Benutzeroberflächen und Verbindungen zum ATs herstellen Observer-Designmuster für die MVC zum Verwalten von Ansichten Die obige Liste ist nur ein paar Design Entscheidungen, die ich bei der Gestaltung der Architektur identifiziert habe. Es ist keine vollständige Liste der Taktiken. Da das System entwickelt wird, sollten zusätzliche Taktiken über mehrere Granularitätsniveaus hinweg eingesetzt werden, um funktionale und nicht funktionale Anforderungen zu erfüllen. Im Folgenden finden Sie drei Diagramme, die das Disruptor-Designmuster, das Filterdesignmuster und die kontinuierliche Abfragekomponente beschreiben. Behavioral View Diese Ansicht einer Architektur zeigt, wie die Komponenten und Ebenen miteinander interagieren sollen. Dies ist nützlich bei der Erstellung von Szenarien zum Testen von Architekturentwürfen und zum Verständnis des Systems von Ende zu Ende. Diese Ansicht besteht aus Sequenzdiagrammen und Aktivitätsdiagrammen. Aktivitätsdiagramme, die den internen Prozess des algorithmischen Handelssystems zeigen und wie Händler mit dem algorithmischen Handelssystem interagieren sollen, sind unten gezeigt. Technologien und Frameworks Der letzte Schritt bei der Gestaltung einer Softwarearchitektur besteht darin, potenzielle Technologien und Frameworks zu identifizieren, die zur Realisierung der Architektur genutzt werden könnten. Grundsätzlich ist es besser, die bestehenden Technologien zu nutzen, vorausgesetzt, dass sie sowohl funktionelle als auch nicht funktionale Anforderungen adäquat erfüllen. Ein Rahmen ist eine realisierte Referenzarchitektur, z. B. JBoss ist ein Framework, das die JEE-Referenzarchitektur realisiert. Die folgenden Technologien und Frameworks sind interessant und sollten bei der Implementierung eines algorithmischen Handelssystems berücksichtigt werden: CUDA - NVidia verfügt über eine Reihe von Produkten, die eine leistungsstarke Rechenfinanzierungsmodellierung unterstützen. Man kann bis zu 50x Leistungsverbesserungen bei der Ausführung von Monte Carlo Simulationen an der GPU anstelle der CPU erreichen. Apache River - River ist ein Tool-Kit zur Entwicklung verteilter Systeme. Es wurde als Rahmen für den Aufbau von Anwendungen auf der Grundlage der SBA-Muster verwendet Apache Hadoop - für den Fall, dass durchdringliche Protokollierung eine Voraussetzung ist, dann die Verwendung von Hadoop bietet eine interessante Lösung für die Big-Data-Problem. Hadoop kann in einer gruppierten Umgebung eingesetzt werden, die CUDA-Technologien unterstützt. AlgoTrader - eine algorithmische Open-Source-Plattform für Open Source. AlgoTrader könnte möglicherweise an die Stelle der automatisierten Händlerkomponenten eingesetzt werden. FIX Engine - eine eigenständige Anwendung, die die Financial Information Exchange (FIX) Protokolle einschließlich FIX, FAST und FIXatdl unterstützt. Während keine Technologie oder ein Framework, sollten Komponenten mit einer Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) aufgebaut werden, um die Interoperabilität des Systems und seiner Komponenten zu verbessern. Schlussfolgerung Die vorgeschlagene Architektur wurde entworfen, um sehr generische Anforderungen zu erfüllen, die für algorithmische Handelssysteme identifiziert wurden. Im Allgemeinen werden algorithmische Handelssysteme durch drei Faktoren kompliziert, die bei jeder Implementierung variieren: Abhängigkeiten von externen Unternehmens - und Austauschsystemen Herausfordernde nicht funktionale Anforderungen und sich entwickelnde architektonische Einschränkungen Die vorgeschlagene Softwarearchitektur müsste daher von Fall zu Fall angepasst werden Um spezifische organisatorische und regulatorische Anforderungen zu erfüllen sowie regionale Einschränkungen zu überwinden. Die algorithmische Handelssystemarchitektur sollte als ein Bezugspunkt für Einzelpersonen und Organisationen betrachtet werden, die ihre eigenen algorithmischen Handelssysteme entwerfen möchten. Für eine vollständige Kopie und Quellen verwendet bitte eine Kopie meines Berichts. Vielen Dank. 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Simulierte oder hypothetische Handelsprogramme im Allgemeinen unterliegen auch der Tatsache, dass sie mit dem Vorteil der Nachsicht entworfen sind. Es wird keine Vertretung gemacht, dass ein Konto eine Gewinne oder Verluste erzielen wird, die diesen ähnlich sind.