อัลโก Trading กลยุทธ์ อัตราแลกเปลี่ยน

พื้นฐานของการซื้อขายขั้นตอนแบบ Forex เกือบสามสิบปีที่ผ่านมาตลาดแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ (Forex) มีลักษณะการซื้อขายผ่านทางโทรศัพท์นักลงทุนสถาบัน ข้อมูลราคาที่ขุ่น, ความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างการซื้อขาย interdealer และการซื้อขายตัวแทนจำหน่ายของลูกค้าและความเข้มข้นของตลาดต่ำ วันนี้ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีได้เปลี่ยนตลาด การทำธุรกรรมผ่านทางคอมพิวเตอร์ทำให้ผู้ค้าปลีกสามารถเข้าสู่ตลาดได้ทันเวลาราคาสตรีมมิ่งเรียลไทม์ทำให้เกิดความโปร่งใสมากขึ้นและความแตกต่างระหว่างตัวแทนจำหน่ายกับลูกค้าที่มีความซับซ้อนมากที่สุดของพวกเขาก็หายไปอย่างมาก การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอย่างหนึ่งคือการแนะนำการค้าอัลกอริทึม ซึ่งในขณะที่การปรับปรุงที่สำคัญในการทำงานของการซื้อขาย Forex ยัง poses จำนวนของความเสี่ยง เมื่อมองพื้นฐานของตลาด Forex และการซื้อขายแบบอัลกอริธึมเราจะระบุข้อได้เปรียบบางอย่างที่เป็นประโยชน์ทำให้การซื้อขายสกุลเงินเป็นไปตามการซื้อขายสกุลเงินในขณะเดียวกันก็ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงบางประการ Forex เป็นสถานที่เสมือนจริงที่คู่ค้าสกุลเงินซื้อขายในปริมาณที่ต่างกันไปตามราคาที่เสนอโดยสกุลเงินหลักจะได้รับราคาเป็นสกุลเงินอ้างอิง การดำเนินงานตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันเป็นเวลา 5 วันต่อสัปดาห์ Forex ถือเป็นตลาดการเงินที่ใหญ่ที่สุดและใหญ่ที่สุดในโลก สำหรับธนาคารเพื่อการชำระหนี้ระหว่างประเทศ (BIS) ปริมาณการซื้อขายเฉลี่ยต่อวันในเดือนเมษายน 2556 เป็น 2.0 ล้านล้านดอลลาร์ การค้าขายครั้งนี้ทำเพื่อเงินดอลลาร์สหรัฐยูโรและเงินเยนของญี่ปุ่นและมีผู้เล่นหลายรายรวมถึงธนาคารเอกชนธนาคารกลางและกองทุนบำเหน็จบำนาญ นักลงทุนสถาบัน บริษัท ขนาดใหญ่ บริษัท ทางการเงินและผู้ค้าปลีกรายย่อย แม้ว่าการซื้อขายเก็งกำไรอาจเป็นแรงจูงใจหลักสำหรับนักลงทุนบางรายเหตุผลหลักสำหรับการดำรงอยู่ของตลาด Forex ก็คือผู้คนจำเป็นต้องซื้อขายสกุลเงินเพื่อที่จะซื้อสินค้าและบริการจากต่างประเทศ กิจกรรมในตลาด Forex มีผลต่ออัตราแลกเปลี่ยนที่แท้จริงและอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลผลิตการจ้างงานเงินเฟ้อและเงินทุนไหลเข้าของประเทศใดประเทศหนึ่ง ด้วยเหตุนี้ผู้กำหนดนโยบายสาธารณะและสื่อต่างๆจึงมีส่วนได้เสียในสิ่งที่เกิดขึ้นในตลาด Forex พื้นฐานของการค้าอัลกอริทึมอัลกอริธึมเป็นชุดของกฎเฉพาะที่ออกแบบมาเพื่อให้งานที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ในการซื้อขายในตลาดการเงินคอมพิวเตอร์ดำเนินขั้นตอนวิธีที่ผู้ใช้กำหนดโดยมีชุดของกฎประกอบด้วยพารามิเตอร์ต่างๆเช่นจังหวะราคาหรือปริมาณที่กำหนดโครงสร้างการค้าที่จะทำ มีอยู่สี่ประเภทพื้นฐานของการค้าขายอัลกอริทึมในตลาดการเงิน: สถิติการป้องกันความเสี่ยงอัตโนมัติอัลกอริธึมกลยุทธ์การดำเนินงานและการเข้าถึงตลาดโดยตรง สถิติหมายถึงกลยุทธ์แบบอัลกอริธึมซึ่งมองหาโอกาสการค้าที่ทำกำไรจากการวิเคราะห์ทางสถิติของข้อมูลชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ การป้องกันความเสี่ยงโดยอัตโนมัติเป็นกลยุทธ์ที่สร้างกฎเพื่อลดความเสี่ยงของผู้ค้า เป้าหมายของกลยุทธ์การปฏิบัติตามอัลกอริธึมคือการดำเนินการตามวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่นลดผลกระทบจากตลาดหรือดำเนินการทางการค้าได้อย่างรวดเร็ว สุดท้ายการเข้าถึงตลาดแบบตรงจะอธิบายถึงความเร็วที่ดีที่สุดและต้นทุนต่ำกว่าที่ผู้ค้าอัลกอริทึมสามารถเข้าถึงและเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มการซื้อขายต่างๆได้ หนึ่งในหมวดย่อยของการซื้อขายแบบอัลกอริทึมคือการซื้อขายความถี่สูงซึ่งมีลักษณะเป็นความถี่ที่สูงมากสำหรับการประมวลผลใบสั่งซื้อ การซื้อขายความเร็วสูงสามารถให้ประโยชน์อย่างมากแก่ผู้ค้าโดยให้ความสามารถในการค้าภายในมิลลิวินาทีของการเปลี่ยนแปลงราคาที่เพิ่มขึ้น แต่อาจมีความเสี่ยงบางอย่าง การค้าอัลกอริธึมในตลาด Forex การเติบโตของการซื้อขายแบบอัลกอริธึมในตลาด Forex ในช่วงหลายปีที่ผ่านมามีสาเหตุมาจากอัลกอริทึมอัตโนมัติบางกระบวนการและลดชั่วโมงที่ต้องทำธุรกรรมแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ ประสิทธิภาพที่สร้างขึ้นโดยระบบอัตโนมัติทำให้ต้นทุนในการดำเนินการเหล่านี้ลดลง หนึ่งในกระบวนการดังกล่าวคือการดำเนินการสั่งซื้อสินค้า โดยอัตโนมัติกระบวนการซื้อขายด้วยอัลกอริทึมที่ซื้อขายตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่นการดำเนินการคำสั่งซื้อในช่วงระยะเวลาที่กำหนดหรือในราคาที่กำหนดจะมีประสิทธิภาพมากกว่าการดำเนินการโดยมนุษย์ด้วยตนเองอย่างมีนัยสำคัญ ธนาคารยังใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมที่ได้รับการตั้งโปรแกรมเพื่ออัพเดทราคาของคู่สกุลเงินบนแพลตฟอร์มการซื้อขายอิเล็กทรอนิกส์ อัลกอริธึมเหล่านี้จะเพิ่มความเร็วที่ธนาคารสามารถเสนอราคาตลาดในขณะที่ลดจำนวนชั่วโมงการทำงานด้วยตนเองในราคาเสนอ บางขั้นตอนของโปรแกรมธนาคารเพื่อลดความเสี่ยงของพวกเขาที่จะเสี่ยง อัลกอริทึมอาจใช้ในการขายสกุลเงินหนึ่งเพื่อให้ตรงกับการค้าของลูกค้าซึ่งธนาคารซื้อเงินที่เท่ากันเพื่อที่จะรักษาปริมาณเงินคงที่ของสกุลเงินนั้นไว้ได้ ซึ่งจะช่วยให้ธนาคารสามารถรักษาระดับความเสี่ยงที่ระบุไว้ล่วงหน้าสำหรับการถือครองสกุลเงินนั้นได้ กระบวนการเหล่านี้ได้รับการทำอย่างมีนัยสำคัญมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ขั้นตอนวิธีการที่นำไปสู่การลดค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรม อย่างไรก็ตามนี่ไม่ใช่ปัจจัยเดียวที่ผลักดันการเติบโตของการซื้อขายแบบ Forex algorithmic อัลกอริธึมถูกใช้เพื่อการซื้อขายเก็งกำไรมากขึ้นเนื่องจากการรวมกันของความถี่สูงและความสามารถของอัลกอริทึมในการตีความข้อมูลและเรียกใช้คำสั่งซื้อทำให้ผู้ค้าสามารถใช้โอกาสในการเก็งกำไรที่เกิดจากการเบี่ยงเบนราคาระหว่างคู่สกุลเงินได้เล็กน้อย ข้อดีทั้งหมดนี้นำไปสู่การใช้อัลกอริธึมในตลาด Forex มากขึ้น แต่ให้ความสำคัญกับความเสี่ยงที่เกิดขึ้นกับการซื้อขายแบบอัลกอริทึม ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการค้าขายอัลกอริธึมโฟลิกแม้ว่าการค้าอัลกอริธึมได้ทำการปรับปรุงหลายครั้ง แต่ก็มีข้อเสียที่อาจส่งผลต่อความมั่นคงและสภาพคล่องของตลาด Forex ข้อเสียอย่างหนึ่งดังกล่าวเกี่ยวข้องกับความไม่สมดุลในอำนาจการค้าของผู้เข้าร่วมตลาด ผู้เข้าร่วมบางคนมีวิธีการที่จะได้รับเทคโนโลยีที่ซับซ้อนซึ่งจะช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลและดำเนินการคำสั่งซื้อด้วยความเร็วที่รวดเร็วกว่าคนอื่น ๆ ความไม่สมดุลระหว่างความจำเป็นและความไม่เท่าเทียมในแง่ของเทคโนโลยีอัลกอริธึมที่ซับซ้อนที่สุดอาจทำให้เกิดการกระจายตัวภายในตลาดซึ่งอาจนำไปสู่การขาดแคลนสภาพคล่องในช่วงเวลาหนึ่ง นอกจากนี้ในขณะที่มีความแตกต่างพื้นฐานระหว่างตลาดหุ้นและตลาด Forex มีบางคนที่กลัวว่าการซื้อขายความถี่สูงที่ exacerbated ตลาดหุ้นตกแฟลชเมื่อวันที่ 6 พฤษภาคม 2010 อาจส่งผลต่อตลาด Forex เช่นกัน เนื่องจากอัลกอริทึมเป็นโปรแกรมสำหรับสถานการณ์ตลาดที่เฉพาะเจาะจงพวกเขาอาจไม่สามารถตอบสนองได้อย่างรวดเร็วหากตลาดมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมาก เพื่อหลีกเลี่ยงสถานการณ์นี้ตลาดอาจต้องได้รับการตรวจสอบและการค้าอัลกอริธึมระงับเนื่องจากความผันผวนของตลาด อย่างไรก็ตามในสถานการณ์ที่รุนแรงดังกล่าวการระงับการซื้อขายแบบอัลกอลิกึมโดยผู้เข้าร่วมตลาดจำนวนมากอาจส่งผลให้เกิดความผันผวนสูงและการลดลงของสภาพคล่องในตลาดอย่างมาก ด้านล่างแม้ว่าการค้าอัลกอริธึมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ดังนั้นการลดต้นทุนในการซื้อขายสกุลเงิน แต่ก็มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้น สำหรับสกุลเงินที่สามารถทำงานได้อย่างถูกต้องต้องมีร้านค้าที่มั่นคงและมีสภาพคล่องสูง ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ตลาด Forex ยังคงสภาพคล่องด้วยความผันผวนของราคาต่ำ เช่นเดียวกับทุกด้านของชีวิตเทคโนโลยีใหม่ ๆ จะนำมาซึ่งประโยชน์มากมาย แต่ก็มีความเสี่ยงใหม่ ความท้าทายสำหรับอนาคตของการซื้อขาย Forex แบบ algorithmic คือการเปลี่ยนแปลงสถาบันที่ให้ผลประโยชน์มากที่สุดในขณะที่ลดความเสี่ยง AlgoTrader ช่วยให้ บริษัท ค้าสามารถทำธุรกรรมที่ซับซ้อนได้กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณใน forex ตัวเลือกฟิวเจอร์สหุ้น ETFs และตลาดสินค้าโภคภัณฑ์ แตกต่างจากแพลตฟอร์มการค้าแบบอัลกอริธึมอื่น ๆ แต่ก็มีสถาปัตยกรรมโอเพนซอร์สที่มีประสิทธิภาพทำให้สามารถปรับแต่งตามความต้องการของลูกค้าได้ AlgoTrader เป็นธนาคารเพื่อการลงทุนชั้นนำที่มีความซับซ้อนกองทุนป้องกันความเสี่ยงและผู้ค้าที่เป็นกรรมสิทธิ์รอคอย อัตโนมัติกลยุทธ์การทำธุรกรรมเชิงปริมาณใด ๆ สามารถอัตโนมัติได้อย่างสมบูรณ์ ปริมาณข้อมูลตลาดที่รวดเร็วจะถูกประมวลผลวิเคราะห์และดำเนินการโดยอัตโนมัติด้วยความเร็วสูงเป็นพิเศษ สถาปัตยกรรมโอเพนซอร์สที่ปรับแต่งได้สามารถปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ ประหยัดค่าใช้จ่ายการซื้อขายอัตโนมัติและคุณลักษณะในตัวช่วยลดต้นทุน เชื่อถือได้สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมที่มีเสถียรภาพมากที่สุดและเทคโนโลยีอันล้ำสมัย คำแนะนำที่ครบถ้วนสมบูรณ์ครบถ้วนสำหรับการติดตั้งและการปรับแต่ง การฝึกอบรมและให้คำปรึกษาในสถานที่และระยะไกลมีให้บริการ AlgoTrader วิธีการทำงานกลยุทธ์การซื้อขายตามกฎสามารถใช้งานได้โดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่: มีข้อมูลตลาดอิเล็กทรอนิกส์ ข้อมูลจะถูกส่งต่อไปยังกลยุทธ์การซื้อขายที่เรียกใช้ภายใน AlgoTrader กลยุทธ์การซื้อขายวิเคราะห์กรองและประมวลผลข้อมูลการตลาดและสร้างสัญญาณการซื้อขาย ขึ้นอยู่กับสัญญาณการซื้อขายการดำเนินการจะดำเนินการ (เช่นการสั่งซื้อหรือปิดตำแหน่ง) คำสั่งซื้อจะถูกส่งไปยังตลาดที่เกี่ยวข้อง AlgoTrader 3.1 รวม InfluxDB Jan-20-2017 AlgoTrader รวม InfluxDB สำหรับการจัดเก็บข้อมูลของตลาดที่มีชีวิตอยู่และเป็นประวัติการณ์ ข้อมูล. มีการเก็บและใช้ทิปหลายพันล้านฟองด์วิดท์เพื่อใช้ทดสอบกลับ แนะนำ AlgoTrader 3.0 8211 AlgoTrader ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด แต่เมษายน -7-2016 AlgoTrader 3.0 ได้รับการเผยแพร่แล้ว ข่าวประชาสัมพันธ์ฉบับนี้มี Frontend HTML5 ใหม่การใช้งานเพียงครั้งเดียวกับ Docker อัลกอริทึมการประมวลผลใหม่สามชุดและรายงานการทดสอบ Back Back ของ Excel แนะนำ AlgoTrader การติดตั้งเพียงคลิกเดียวโดย Docker Mar-15-2016 AlgoTrader 3.0 แนะนำการติดตั้งกลยุทธ์ทางการค้าแบบคลิกเดียวที่ขับเคลื่อนโดย Docker Clientrsquos การรับรอง Vontobel ชื่นชมสถาปัตยกรรมแบบเปิดและขยายได้ของ AlgoTrader ตลอดจนการใช้คอมโพเนนต์โอเพ่นซอร์สมาตรฐานที่ใช้ทั่วไปเช่น Esper และ Spring Benjamin Huber หัวหน้า Algo Trading 038 Smart Order Routing, Bank Vontobel AG, Zrich เรารู้สึกประทับใจกับความสามารถของ AlgoTrader8217 ในด้านการพัฒนากลยุทธ์และความยืดหยุ่นทางเทคนิค AlgoTrader เป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ช่วยให้เราสามารถซื้อขายกลยุทธ์ VIX Future และ Option ควบคู่กันไป Raimond Schuster, สมาชิกของคณะกรรมการบริหาร, ISP Securities AG, Zrich AlgoTrader ข้อกำหนดสิทธิการใช้งานข้อกำหนดและเงื่อนไขของข้อตกลงการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์สำหรับผู้ใช้ปลายทางขั้นสุดท้าย (8220AGREEMENT8221) ยอมรับการใช้ซอฟต์แวร์ของคุณไม่ว่าคุณและผู้อนุญาตให้ใช้ข้อตกลงการอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษร การใช้ซอฟต์แวร์ ผู้อนุญาตยินยอมที่จะอนุญาตให้ใช้ซอฟต์แวร์แก่คุณเฉพาะเมื่อเงื่อนไขที่คุณยอมรับเงื่อนไขทั้งหมดที่อยู่ในข้อตกลงนี้ การลงนามในข้อตกลงนี้หรือโดยการดาวน์โหลดติดตั้งหรือใช้ซอฟต์แวร์ระบุว่าคุณเข้าใจข้อตกลงนี้และยอมรับข้อกำหนดทั้งหมดของข้อตกลงนี้ หากคุณไม่ยอมรับเงื่อนไขทั้งหมดของข้อตกลงฉบับนี้ผู้อนุญาตจะไม่ขออนุญาตให้ใช้ซอฟต์แวร์แก่คุณและไม่สามารถดาวน์โหลดติดตั้งหรือใช้ซอฟต์แวร์ได้ 1. การให้ใบอนุญาต: a. ใบอนุญาตการใช้งานการประเมินผลการใช้งานและการพัฒนา ภายใต้การปฏิบัติตามข้อกำหนดในการให้บริการของข้อตกลงฉบับนี้ผู้อนุญาตให้สิทธิ์แก่คุณแก่คุณเป็นใบอนุญาตส่วนบุคคลไม่ผูกขาดไม่สามารถโอนสิทธิ์ได้โดยไม่มีสิทธิให้สิทธิ์การใช้งานเป็นระยะเวลานานภายใต้เงื่อนไขของข้อตกลงนี้เพื่อใช้ซอฟต์แวร์นี้ภายใน การใช้การประเมินผลและการใช้งาน ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์หรือโมดูลของ บริษัท อื่นที่จัดหาโดยผู้อนุญาต (ถ้ามี) อาจใช้งานได้กับซอฟต์แวร์นี้และอาจอยู่ภายใต้การยอมรับข้อกำหนดและเงื่อนไขของบุคคลที่สามดังกล่าว เมื่อใบอนุญาตยุติการใช้งานคุณต้องหยุดใช้ซอฟต์แวร์และยกเลิกการติดตั้งอินสแตนซ์ทั้งหมด ผู้อนุญาตทุกรายจะสงวนสิทธิ์ทั้งหมดที่ไม่ได้รับอนุญาตให้ใช้โดยชัดแจ้งในที่นี้ นักพัฒนาซอฟต์แวร์จะต้องไม่ใช้ซอฟต์แวร์ในเชิงพาณิชย์หรืองานใด ๆ ที่เป็นอนุพันธ์ (รวมถึงวัตถุประสงค์ทางธุรกิจภายในของตัวเองของ Developer8217s) การคัดลอกและแจกจ่ายในรูปแบบใด ๆ ก็ตามซอฟต์แวร์หรือแอ็พพลิเคชันสำหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ให้กับลูกค้าโดยตรงหรือโดยอ้อมของคุณเป็นสิ่งต้องห้าม ข ใบอนุญาตการผลิต ภายใต้การปฏิบัติตามข้อกำหนดในการให้บริการของข้อตกลงนี้รวมถึงการชำระค่าธรรมเนียมใบอนุญาตที่เกี่ยวข้องผู้อนุญาตให้สิทธิ์แก่คุณในใบอนุญาตที่ไม่เป็นกรรมสิทธิ์และไม่สามารถโอนเปลี่ยนมือได้โดยไม่มีสิทธิในการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ต่อไปในระยะเวลาของข้อตกลงนี้ : (a) ใช้และทำซ้ำซอฟต์แวร์เฉพาะเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจภายในของคุณเอง (8220 การใช้ผลิตภัณฑ์ 8221) และ (ข) ทำสำเนาซอฟต์แวร์จำนวนหนึ่งอันพอเพียงเพื่อวัตถุประสงค์ในการสำรองข้อมูล สิทธิ์การใช้งานดังกล่าว จำกัด ไว้เฉพาะจำนวนซีพียู (ถ้าได้รับสิทธิการใช้งานจาก CPU) หรืออินสแตนซ์ของ Java Virtual Machines (หากมีใบอนุญาตโดยเครื่องเสมือน) ที่คุณได้ชำระค่าธรรมเนียมใบอนุญาต การใช้ซอฟต์แวร์กับจำนวนมากของซีพียูหรืออินสแตนซ์ของ Java Virtual Machines จะต้องชำระค่าธรรมเนียมใบอนุญาตเพิ่มเติม ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์หรือโมดูลของบุคคลที่สามที่จัดหาโดยผู้อนุญาต (ถ้ามี) อาจถูกนำมาใช้กับซอฟท์แวร์นี้ได้ ค ไม่มีสิทธิอื่น ๆ สิทธิ์และ / หรือใช้ซอฟต์แวร์นี้จะ จำกัด เฉพาะผู้ที่ได้รับอนุญาตอย่างชัดแจ้งในข้อนี้ 1. ท่านจะไม่ใช้ซอฟต์แวร์นี้ในลักษณะอื่น ยกเว้นในกรณีที่ได้รับอนุญาตอย่างชัดแจ้งในข้อนี้ผู้อนุญาตให้สิทธิ์ไม่มีสิทธิ์หรือใบอนุญาตอื่นใดโดยนัยการฝ่าฝืนหรืออื่น ๆ สิทธิ์ทั้งหมดที่ไม่ได้รับอนุญาตอย่างชัดแจ้งที่นี่มีการสงวนสิทธิ์ไว้โดยผู้อนุญาตหรือซัพพลายเออร์ของ IT 2. ข้อ จำกัด นอกเหนือจากที่ระบุไว้ในส่วนที่ 1 อย่างชัดแจ้งแล้วคุณจะไม่: (ก) แก้ไขแปลแยกส่วนประกอบสร้างซอฟต์แวร์ลอกเลียนแบบของซอฟต์แวร์หรือคัดลอกซอฟต์แวร์ (ข) เช่าให้ยืมโอนแจกจ่ายหรือให้สิทธิ์ใด ๆ ใน ซอฟต์แวร์ในรูปแบบใด ๆ แก่บุคคลใด (ค) เปิดเผยเปิดเผยเปิดเผยหรือจัดหาหรืออนุญาตให้ใช้ซอฟต์แวร์โดยบุคคลที่สาม (ง) เผยแพร่ผลการทดสอบมาตรฐานหรือประสิทธิภาพใด ๆ ที่รันบนซอฟต์แวร์หรือส่วนใดส่วนหนึ่งหรือ จ) ลบประกาศที่เป็นกรรมสิทธิ์ฉลากหรือเครื่องหมายบนซอฟต์แวร์ คุณจะไม่แจกจ่ายซอฟต์แวร์ให้กับบุคคลใด ๆ โดยลำพังหรือเป็นผู้ผลิตอุปกรณ์ดั้งเดิม (OEM) 3. ความเป็นเจ้าของระหว่างคู่สัญญาซอฟต์แวร์จะและจะยังคงเป็นทรัพย์สินของผู้อนุญาต แต่เพียงผู้เดียวรวมถึงสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญาทั้งหมดในนั้นในกรณีที่คุณใช้ซอฟต์แวร์ภายใต้ใบอนุญาตที่กำหนดไว้ในข้อ 1 (a) ข้อตกลงนี้จะมีผลบังคับใช้ในช่วงระยะเวลาการประเมินผลหรือการพัฒนา ข ในกรณีที่คุณใช้ซอฟต์แวร์ภายใต้ใบอนุญาตที่กำหนดไว้ในส่วนที่ 1 (ข) ข้อตกลงนี้จะมีผลใช้บังคับต่อไป (ก) ระยะเวลาหนึ่งปีหากซื้อเป็นใบอนุญาตให้ใช้สิทธิเป็นรายปีหรือ (ข) ตลอดระยะเวลาที่ซื้อมาเป็น ใบอนุญาตถาวร ใบอนุญาตการสมัครสมาชิกรายปีจะมีการต่ออายุโดยอัตโนมัติภายในหนึ่งปีเว้นแต่จะบอกเลิกโดยแจ้งล่วงหน้าหนึ่งเดือน ข้อตกลงนี้จะสิ้นสุดโดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องแจ้งให้ทราบล่วงหน้าหากคุณละเมิดข้อกำหนดใด ๆ ของข้อตกลงนี้ เมื่อสิ้นสุดการใช้งานคุณจะต้องหยุดใช้ซอฟต์แวร์และทำลายสำเนาซอฟต์แวร์ทั้งหมดที่อยู่ในความครอบครองหรือการควบคุมของคุณ 5. บริการสนับสนุนหากคุณซื้อใบอนุญาตนี้รวมถึงบริการสนับสนุนซึ่งรวมถึงการปรับปรุงการบำรุงรักษา (การอัปเดตและการอัพเกรด) การสนับสนุนทางโทรศัพท์และการสนับสนุนทางอีเมลหรือผ่านเว็บผู้อนุญาตให้บริการจะทำการพยายามอย่างสมเหตุสมผลในเชิงพาณิชย์เพื่อให้ได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาหรือรายงานข้อผิดพลาด ถ้าข้อผิดพลาดดังกล่าวได้รับการแก้ไขในเอกสารรับรองการบำรุงรักษาผู้ได้รับอนุญาตจะต้องติดตั้งและใช้งานการบำรุงรักษาที่ถูกต้องมิฉะนั้นอาจมีการปรับปรุงในรูปแบบของการแก้ไขชั่วคราวขั้นตอนหรือขั้นตอนที่จะใช้จนกว่าจะมีการปรับปรุงการบำรุงรักษาที่มีการปรับปรุงอย่างถาวร สามารถใช้ได้. ข ในระหว่างระยะเวลาของสัญญาอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ผู้อนุญาตจะจัดทำรายงานการบำรุงรักษาแก่ผู้ได้รับอนุญาตหากเป็นและเมื่อผู้ให้อนุญาตเผยแพร่ข้อมูลการบำรุงรักษาดังกล่าวให้กับลูกค้าของตนโดยทั่วไป หากมีข้อสงสัยว่าข้อเสนอของผลิตภัณฑ์คือการอัปเกรดหรือผลิตภัณฑ์หรือคุณลักษณะใหม่ความเห็นของผู้อนุญาตให้ใช้สิทธิ์จะมีผลเหนือกว่าโดยที่ผู้อนุญาตให้ถือว่าเป็นการเสนอผลิตภัณฑ์เป็นผลิตภัณฑ์หรือคุณลักษณะใหม่สำหรับลูกค้าผู้ใช้ปลายทางโดยทั่วไป ค ข้อตกลงในการให้บริการสนับสนุนของ Licensor8217s มีเงื่อนไขดังต่อไปนี้: (ก) ผู้รับอนุญาตพยายามแก้ไขข้อผิดพลาดให้ถูกต้องหลังจากที่ได้ปรึกษากับผู้ให้อนุญาต (ข) ผู้รับอนุญาตจัดหาข้อมูลและแหล่งข้อมูลที่เพียงพอแก่ผู้อนุญาตเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดทั้งที่เว็บไซต์ Licensor8217s หรือโดยการเข้าถึงจากระยะไกลไปยังเว็บไซต์ Licensee8217s ตลอดจนการเข้าถึงบุคลากรฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพิ่มเติมใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการค้นพบข้อผิดพลาด (c) ผู้รับอนุญาตทันทีที่ติดตั้งซอฟต์แวร์การบำรุงรักษาทั้งหมดและ (d) ผู้รับอนุญาตจัดหาติดตั้งและบำรุงรักษาอุปกรณ์การสื่อสารทั้งหมด อินเตอร์เฟสและฮาร์ดแวร์อื่น ๆ ที่จำเป็นในการใช้งานผลิตภัณฑ์ d ผู้ให้อนุญาตไม่ต้องรับผิดชอบในการให้บริการสนับสนุนในกรณีต่อไปนี้: (ก) ผลิตภัณฑ์ได้รับการเปลี่ยนแปลงแก้ไขหรือเสียหาย (ยกเว้นกรณีที่อยู่ภายใต้การกำกับดูแลโดยตรงของผู้ให้อนุญาต) (ข) ข้อผิดพลาดเกิดจากความประมาทเลินเล่อของ Licensee8217s ฮาร์ดแวร์ทำงานผิดปกติ หรือสาเหตุอื่นนอกเหนือจากการควบคุมที่สมเหตุสมผลของผู้ให้อนุญาต (ค) ข้อผิดพลาดเกิดจากซอฟต์แวร์ของบุคคลที่สามที่ไม่ได้รับอนุญาตจากผู้ให้อนุญาต (ง) ผู้ได้รับอนุญาตไม่ได้ติดตั้งและใช้งานการบำรุงรักษาเพื่อให้ผลิตภัณฑ์เป็นเวอร์ชันที่ได้รับการสนับสนุนโดย ผู้รับอนุญาตหรือ (จ) ผู้รับอนุญาตไม่ได้จ่ายค่าธรรมเนียมใบอนุญาตหรือค่าธรรมเนียมการบริการเมื่อครบกำหนด นอกจากนี้ผู้ให้อนุญาตไม่จำเป็นต้องให้บริการสนับสนุนสำหรับรหัสซอฟต์แวร์ที่ลูกค้าเขียนเองโดยอิงกับผลิตภัณฑ์ อี ผู้อนุญาตขอสงวนสิทธิ์ในการยกเลิกบริการสนับสนุนหากผู้อนุญาตให้ใช้สิทธิ์พิจารณาว่าการสนับสนุนผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องไม่สามารถทำได้อีกต่อไป ผู้ให้อนุญาตจะแจ้งให้ผู้รับอนุญาตทราบอย่างเป็นลายลักษณ์อักษรล่วงหน้าอย่างน้อยสาม (3) เดือนเกี่ยวกับการยกเลิกบริการสนับสนุนดังกล่าวและจะคืนเงินค่าบริการสนับสนุนที่ค้างชำระผู้ได้รับอนุญาตอาจมีการชำระล่วงหน้าสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ได้รับผลกระทบ ผู้อนุญาตไม่มีข้อผูกมัดในการสนับสนุนหรือรักษาผลิตภัณฑ์เวอร์ชันใด ๆ หรือแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามที่อยู่ภายใต้ (รวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะซอฟต์แวร์ JVM ระบบปฏิบัติการหรือฮาร์ดแวร์) ที่ผลิตภัณฑ์ได้รับการสนับสนุนยกเว้น (i) รุ่นปัจจุบันของผลิตภัณฑ์ ผลิตภัณฑ์และแพลตฟอร์มของบุคคลที่สามที่กล่าวถึงข้างต้นและ (ii) ผลิตภัณฑ์และระบบปฏิบัติการเวอร์ชันก่อนหน้า 2 เวอร์ชันก่อนหน้านี้เป็นระยะเวลาหก (6) เดือนหลังจากที่มีการแทนที่ครั้งแรก ผู้อนุญาตขอสงวนสิทธิ์ในการระงับการให้บริการสนับสนุนหากผู้รับใบอนุญาตไม่จ่ายเงินจำนวนใด ๆ ที่ต้องจ่ายให้แก่ผู้อนุญาตภายใต้ข้อตกลงภายในสามสิบ (30) วันหลังจากที่จำนวนเงินดังกล่าวครบกำหนด 6. การรับประกัน a. ผู้อนุญาตให้การรับประกันว่าซอฟต์แวร์จะสามารถดำเนินการในเรื่องที่สำคัญทั้งหมดตามข้อกำหนดด้านการทำงานที่ระบุไว้ในเอกสารที่ใช้บังคับได้เป็นระยะเวลา 90 วันนับจากวันที่ที่คุณติดตั้งซอฟต์แวร์ ในกรณีที่เกิดการละเมิดการรับประกันดังกล่าวผู้ให้อนุญาตจะต้องแก้ไขซอฟต์แวร์หรือเปลี่ยนซอฟต์แวร์ดังกล่าวโดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ข้อกำหนดข้างต้นเป็นการชดเชยเฉพาะตัวและเฉพาะตัวของคุณและความรับผิด แต่เพียงผู้เดียวของ Licensor8217s สำหรับการละเมิดการรับประกันเหล่านี้ การรับประกันตามที่กล่าวมาข้างต้นเป็นการกระทำเพื่อประโยชน์ของคุณเท่านั้น การรับประกันจะมีผลเฉพาะในกรณีที่ (ก) ซอฟต์แวร์ได้รับการติดตั้งอย่างถูกต้องและใช้งานตลอดเวลาและเป็นไปตามคำแนะนำสำหรับการใช้งาน (ค) มีการปรับปรุงล่าสุดในซอฟต์แวร์และ (ค) ไม่มีการดัดแปลงแก้ไขหรือเพิ่มเติม ได้รับการดำเนินการกับซอฟต์แวร์โดยบุคคลอื่นนอกเหนือจากผู้ให้อนุญาตหรือผู้มีอำนาจที่ได้รับอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ Licensor8217s 7. ข้อจำกัดความรับผิดชอบที่นอกเหนือจากที่อาจได้รับภายใต้ข้อ 6 (a) ผู้อนุญาตให้ความยินยอมอย่างชัดแจ้งไม่ยอมรับการรับประกันทั้งหมดโดยชัดแจ้งหรือโดยนัยรวมถึงการรับประกันโดยนัยใด ๆ ที่เป็นประโยชน์ต่อความสามารถในการทำกำไรความเหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะและการไม่ใช้การไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดและการรับประกันใด ๆ ที่เกิดจากการจัดการ หรือการใช้งานทางการค้า คำแนะนำหรือข้อมูลไม่ว่าจะเป็นคำพูดหรือคำบรรยายที่ได้รับจากผู้อนุญาตหรืออื่น ๆ จะสร้างการรับประกันใด ๆ ที่ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดแจ้งในข้อตกลงฉบับนี้ ผู้อนุญาตให้การอนุญาตไม่รับประกันว่าผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์จะเป็นไปตามความต้องการของคุณหรือใช้งานภายใต้เงื่อนไขการใช้งานเฉพาะของคุณ ผู้อนุญาตให้ความยินยอมไม่รับประกันว่าการใช้งานซอฟต์แวร์จะปลอดภัยไม่มีข้อผิดพลาดหรือปราศจากการขัดจังหวะ คุณต้องตรวจสอบว่าผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ของคุณมีคุณสมบัติตรงตามความต้องการของคุณหรือไม่สำหรับการรักษาความปลอดภัยและการไม่สามารถหยุดยั้งได้ คุณรับผิดชอบต่อการใช้งานและความรับผิดทั้งหมดสำหรับค่าเสียหายใด ๆ ที่เกิดขึ้นเนื่องจากความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์เพื่อให้ตรงกับความต้องการของคุณ ผู้อนุญาตจะไม่รับผิดชอบต่อการสูญเสียข้อมูลบนเครื่องคอมพิวเตอร์หรือข้อมูลการเก็บรักษาอุปกรณ์ภายใต้สถานการณ์ใด ๆ จะรับผิดชอบหรือไม่รับผิดชอบ 8. ข้อจำกัดความรับผิดที่ผู้อนุญาตให้ใช้สิทธิ์8217Sความรับผิดทั้งหมดสำหรับคุณจากสาเหตุการกระทำทั้งหมดและภายใต้ทฤษฎีทั้งหมดของความรับผิดจะถูก จำกัด ไว้และจะไม่เกินค่าธรรมเนียมการอนุญาตที่คุณจ่ายให้แก่ผู้อนุญาตให้ใช้สิทธิสำหรับซอฟต์แวร์ ในกรณีที่ผู้อนุญาตจะไม่ต้องรับผิดต่อความเสียหายที่เกิดขึ้นโดยอุบัติเหตุการชดเชยความเสียหายหรือความเสียหายที่เกิดขึ้นโดยผลรวม (รวมถึงการสูญเสียการใช้งานข้อมูลธุรกิจหรือผลกำไร) หรือค่าใช้จ่ายในการจัดหาผลิตภัณฑ์ทดแทนที่เกิดจากหรือเกี่ยวข้องกับเรื่องนี้ ข้อตกลงหรือการใช้หรือผลการดำเนินงานของซอฟต์แวร์ไม่ว่าความรับผิดดังกล่าวเกิดขึ้นจากการเรียกร้องใด ๆ อันเป็นผลมาจากสัญญาการรับประกันการฉ้อฉล (รวมถึงความประมาท) ความรับผิดขั้นสุดท้ายหรืออื่น ๆ และไม่ว่าจะได้รับการแจ้งเตือนเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการสูญเสียดังกล่าวหรือไม่ก็ตาม ความเสียหาย ข้อ จำกัด ที่จะกล่าวถึงต่อไปจะมีผลบังคับใช้และใช้แม้ว่าจะมีการแก้ไขใด ๆ ที่กำหนดไว้ในข้อตกลงนี้พบว่ามีการใช้งานไม่ได้ ในขอบเขตที่เขตอำนาจศาลที่ใช้บังคับจำกัดความสามารถในการให้สิทธิการใช้งานได้ความสามารถในการปฏิเสธการรับประกันใด ๆ โดยนัยข้อจำกัดความรับผิดชอบนี้จะมีผลต่อขอบเขตสูงสุดที่อนุญาต 9. ข้อตกลงทั่วไปหากบทบัญญัติใด ๆ ในข้อตกลงนี้ถือเป็นโมฆะหรือไม่สามารถบังคับใช้ได้ส่วนที่เหลือของข้อตกลงฉบับนี้จะยังคงมีผลบังคับใช้อย่างสมบูรณ์ ในกรณีที่กฎหมายที่บังคับใช้ไม่อนุญาตโดยชัดแจ้งหรือโดยนัยข้อ จำกัด เหล่านี้หรือโดยนัยจะมีผลใช้บังคับและมีผลต่อขอบเขตสูงสุดตามกฎหมายที่บังคับใช้ดังกล่าว ข้อตกลงนี้เป็นข้อตกลงที่สมบูรณ์และเป็นเอกสิทธิ์เฉพาะตัวระหว่างคู่สัญญาเกี่ยวกับเรื่องที่กล่าวมานี้แทนที่และแทนที่ข้อตกลงการสื่อสารและความเข้าใจทั้งก่อนและหลังซึ่งเกี่ยวกับเรื่องดังกล่าว คู่สัญญาในข้อตกลงนี้เป็นผู้รับเหมาอิสระและไม่มีอำนาจผูกมัดบุคคลอื่นหรือมีภาระผูกพันในนามของอีกฝ่ายหนึ่งได้ ความล้มเหลวของคู่สัญญาฝ่ายหนึ่งในการใช้หรือบังคับใช้สิทธิใด ๆ ภายใต้ข้อตกลงนี้จะเป็นการสละสิทธิดังกล่าว ข้อกำหนดหรือเงื่อนไขใด ๆ ที่มีอยู่ในใบสั่งซื้อหรือเอกสารการสั่งซื้ออื่น ๆ ที่ไม่สอดคล้องกับหรือนอกเหนือจากข้อกำหนดในการให้บริการของข้อตกลงฉบับนี้จะถูกปฏิเสธโดยผู้อนุญาตและถือว่าเป็นโมฆะและไม่มีผลใด ๆ ข้อตกลงนี้จะได้รับการตีความและตีความตามกฎหมายของสวิสเซอร์แลนด์โดยไม่คำนึงถึงหลักความขัดแย้งทางกฎหมาย คู่สัญญาทั้งสองฝ่ายยินยอมให้เขตอำนาจศาลและเขตอำนาจศาลของศาลที่ตั้งอยู่ในซูริคประเทศสวิสเซอร์แลนด์เพื่อแก้ปัญหาข้อพิพาทใด ๆ ที่เกิดขึ้นหรือเกี่ยวข้องกับข้อตกลงนี้ 10. คำจำกัดความ 8220 การประเมินค่า Use8221 หมายถึงการใช้ซอฟต์แวร์เพื่อการประเมินผลและทดลองใช้งานใหม่สำหรับการใช้งานการผลิตของคุณ 8220 การใช้ผลิตภัณฑ์ 8221 หมายถึงการใช้ซอฟต์แวร์เพื่อจุดประสงค์ทางธุรกิจภายในเท่านั้น การใช้งานการผลิตไม่รวมถึงสิทธิ์ในการทำซ้ำซอฟต์แวร์สำหรับการอนุญาตให้ใช้สิทธิต่อไปจำหน่ายหรือแจกจ่ายรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เพียงการดำเนินการเกี่ยวกับการแบ่งปันเวลาหรือการแจกจ่ายซอฟต์แวร์ในฐานะส่วนหนึ่งของการจัดซื้อ ASP, VAR, OEM, ผู้จัดจำหน่ายหรือผู้ค้าปลีก 8220 ซอฟต์แวร์ 8221 หมายถึงซอฟต์แวร์ Licensor8217s และส่วนประกอบเอกสารประกอบและตัวอย่างทั้งหมดของผู้อนุญาต 8220Error8221 หมายถึง (a) ความล้มเหลวของผลิตภัณฑ์เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดที่กำหนดไว้ในเอกสารซึ่งส่งผลให้ไม่สามารถใช้หรือข้อ จำกัด ในการใช้ผลิตภัณฑ์และ (ข) ปัญหาที่ต้องใช้ขั้นตอนและคำชี้แจงใหม่ ๆ , ข้อมูลเพิ่มเติมและคำขอสำหรับการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ 8220 การบำรุงรักษา 8801 หมายถึงการอัพเกรดและการอัพเดตผลิตภัณฑ์ซึ่งมีให้แก่ผู้ได้รับอนุญาตตามมาตรฐานบริการสนับสนุนที่กำหนดไว้ในส่วนที่ 5 8220Update8221 หมายถึงการดัดแปลงหรือเพิ่มซอฟต์แวร์ซึ่งเมื่อทำหรือเพิ่มเข้าไปในผลิตภัณฑ์แก้ไขข้อผิดพลาดหรือ ขั้นตอนหรืองานประจำที่เมื่อสังเกตเห็นในการทำงานปกติของผลิตภัณฑ์จะช่วยลดผลกระทบในทางปฏิบัติในทางปฏิบัติของข้อผิดพลาดต่อผู้รับอนุญาต 8220Upgrade8221 หมายถึงการแก้ไขผลิตภัณฑ์ซึ่งผู้ให้อนุญาตออกให้แก่ลูกค้าผู้ใช้ทั่วไปโดยทั่วไปในช่วงระยะเวลาของข้อกำหนดการให้บริการเพื่อเพิ่มฟังก์ชันใหม่และแตกต่างหรือเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของผลิตภัณฑ์ การอัปเกรดไม่รวมถึงการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่หรือคุณลักษณะเพิ่มเติมที่อาจมีการเรียกเก็บเงินต่างหากวิธีการระบุกลยุทธ์การซื้อขายขั้นตอนวิธีในบทความนี้ผมอยากแนะนำให้คุณรู้จักกับวิธีการที่ผมใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมเชิงกำไร เป้าหมายของเราในวันนี้คือการทำความเข้าใจในรายละเอียดในการหาประเมินและเลือกระบบดังกล่าว อธิบายวิธีการระบุกลยุทธ์เป็นเรื่องเกี่ยวกับการตั้งค่าส่วนบุคคลเช่นเดียวกับที่เกี่ยวกับประสิทธิภาพของกลยุทธ์วิธีการตรวจสอบชนิดและปริมาณของข้อมูลที่ผ่านมาสำหรับการทดสอบวิธีการประเมินกลยุทธ์การซื้อขายอย่างไม่ลดละและในที่สุดวิธีการดำเนินการต่อขั้นตอนการทำ backtesting และการใช้กลยุทธ์ . ระบุความชอบส่วนบุคคลของคุณสำหรับการเทรดเพื่อที่จะเป็นผู้ประกอบการค้าที่ประสบความสำเร็จ - ไม่ว่าจะเป็นทางเลือกหรือแบบอัลกอริทึม - จำเป็นต้องถามตัวเองด้วยความซื่อสัตย์ เทรดดิ้งทำให้คุณมีความสามารถในการเสียเงินในอัตราที่น่าตกใจดังนั้นจึงจำเป็นต้องรู้จักตัวเองให้มากที่สุดเท่าที่จำเป็นเพื่อให้เข้าใจถึงกลยุทธ์ที่คุณเลือก ฉันจะบอกว่าการพิจารณาที่สำคัญที่สุดในการซื้อขายคือการตระหนักถึงบุคลิกภาพของคุณเอง การซื้อขายและการค้าอัลกอริธึมโดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องมีวินัยอย่างอดทนและความรู้สึกไม่ดี เนื่องจากคุณอนุญาตให้อัลกอริทึมดำเนินการซื้อขายให้กับคุณคุณจำเป็นต้องแก้ไขไม่ให้ยุ่งเกี่ยวกับกลยุทธ์เมื่อดำเนินการ นี้อาจเป็นเรื่องยากมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาของการเบิกขยาย อย่างไรก็ตามกลยุทธ์หลายอย่างที่แสดงให้เห็นว่ามีผลกำไรสูงในการทำ backtest สามารถทำลายได้ด้วยการแทรกแซงง่ายๆ เข้าใจว่าถ้าคุณต้องการที่จะเข้าสู่โลกของการค้าอัลกอริธึมคุณจะได้รับการทดสอบทางอารมณ์และเพื่อที่จะประสบความสำเร็จคุณจำเป็นต้องทำงานผ่านปัญหาเหล่านี้การพิจารณาต่อไปคือหนึ่งครั้ง คุณทำงานเต็มเวลาหรือไม่คุณทำงานนอกเวลาทำงานจากที่บ้านหรือเดินทางเป็นประจำทุกวันคำถามเหล่านี้จะช่วยในการกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ที่คุณควรหา สำหรับบรรดาผู้ที่อยู่ในการจ้างงานแบบเต็มเวลากลยุทธ์ในอนาคตของฟิวเจอร์สอาจไม่เหมาะสม (อย่างน้อยก็จนกว่าจะมีการดำเนินการโดยอัตโนมัติ) ข้อ จำกัด ด้านเวลาของคุณจะกำหนดวิธีการของกลยุทธ์ด้วย หากกลยุทธ์ของคุณมีการซื้อขายกันบ่อยครั้งและพึ่งพาฟีดข่าวที่มีราคาแพง (เช่น Bloomberg Terminal) คุณจะต้องมีความเป็นจริงเกี่ยวกับความสามารถในการทำงานในขณะนี้ที่สำนักงานสำหรับคุณด้วยเวลาหรือทักษะ เพื่อทำให้กลยุทธ์ของคุณเป็นไปโดยอัตโนมัติคุณอาจต้องการดูกลยุทธ์การซื้อขายทางเทคนิคที่มีความถี่สูงขึ้น (HFT) ความเชื่อของฉันคือต้องดำเนินการวิจัยต่อเนื่องเกี่ยวกับกลยุทธ์การซื้อขายเพื่อรักษาผลงานที่ทำกำไรได้อย่างสม่ำเสมอ กลยุทธ์น้อยอยู่ภายใต้เรดาร์ตลอดไป ดังนั้นส่วนที่สำคัญของเวลาที่จัดสรรให้กับการซื้อขายจะเป็นในการดำเนินการวิจัยต่อเนื่อง ถามตัวเองว่าคุณพร้อมที่จะทำเช่นนี้หรือไม่เพราะอาจเป็นความแตกต่างระหว่างความสามารถในการทำกำไรที่แข็งแกร่งหรือการลดลงอย่างช้าๆต่อความสูญเสีย คุณต้องพิจารณาทุนการซื้อขายของคุณด้วย จำนวนเงินขั้นต่ำที่เหมาะสำหรับกลยุทธ์เชิงปริมาณโดยทั่วไปที่ยอมรับโดยทั่วไปคือ 50,000 เหรียญสหรัฐ (ประมาณ 35,000 สำหรับเราในสหราชอาณาจักร) ถ้าฉันเริ่มต้นใหม่ฉันจะเริ่มต้นด้วยจำนวนเงินที่มากขึ้นซึ่งอาจจะใกล้ 100,000 ดอลลาร์ (ประมาณ 70,000) เนื่องจากต้นทุนการทำธุรกรรมอาจมีราคาแพงมากสำหรับกลยุทธ์ตั้งแต่กลางถึงความถี่สูงและจำเป็นต้องมีเงินทุนเพียงพอในการดูดซับพวกเขาในช่วงเวลาเบิกเงินกู้ หากคุณกำลังพิจารณาเริ่มต้นด้วยน้อยกว่า 10,000 เหรียญสหรัฐคุณจะต้อง จำกัด ตัวเองกับกลยุทธ์ความถี่ต่ำซึ่งจะซื้อขายสินทรัพย์หนึ่งหรือสองรายการเนื่องจากค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมจะกินเข้าไปในผลตอบแทนของคุณอย่างรวดเร็ว โบรกเกอร์เชิงโต้ตอบซึ่งเป็นหนึ่งในโบรกเกอร์ที่เป็นมิตรกับผู้ที่มีทักษะการเขียนโปรแกรมเนื่องจาก API มีบัญชีรายย่อยไม่ต่ำกว่า 10,000 เหรียญสหรัฐฯ ทักษะการเขียนโปรแกรมเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างกลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอรึทึมอัตโนมัติ การมีความรู้ความเข้าใจในภาษาเขียนโปรแกรมเช่น C, Java, C, Python หรือ R จะช่วยให้คุณสามารถสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลแบบ end-to-end, เครื่องมือทดสอบและทำระบบงานด้วยตัวคุณเอง ซึ่งมีข้อดีหลายอย่างซึ่งหัวหน้าซึ่งเป็นความสามารถในการตระหนักถึงทุกด้านของโครงสร้างการค้าอย่างครบถ้วน นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณสามารถสำรวจกลยุทธ์ความถี่สูงขึ้นได้ด้วยเนื่องจากคุณจะสามารถควบคุมสแต็คเทคโนโลยีของคุณได้อย่างเต็มที่ แม้ว่าจะหมายความว่าคุณสามารถทดสอบซอฟต์แวร์ของคุณเองและกำจัดข้อบกพร่องได้ แต่ก็หมายถึงเวลาที่ใช้ในการเข้ารหัสโครงสร้างพื้นฐานและไม่ใช้กลยุทธ์มากนักอย่างน้อยก็ในช่วงก่อนหน้าของอาชีพการค้าแบบอัลกอร์ของคุณ คุณอาจพบว่าคุณพอใจกับการซื้อขายใน Excel หรือ MATLAB และสามารถ outsource การพัฒนาส่วนประกอบอื่น ๆ ฉันไม่อยากแนะนำเรื่องนี้ แต่โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการซื้อขายที่ความถี่สูง คุณต้องถามตัวเองว่าคุณหวังว่าจะบรรลุเป้าหมายด้วยการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม คุณสนใจในรายได้ประจำโดยที่คุณหวังว่าจะดึงรายได้จากบัญชีการซื้อขายของคุณหรือคุณสนใจที่จะได้รับเงินทุนระยะยาวและสามารถจ่ายได้โดยไม่จำเป็นต้องเบิกเงินดาวน์การพึ่งพารายได้จะกำหนดความถี่ของกลยุทธ์ของคุณ . การถอนเงินรายได้เพิ่มเติมจะต้องมีกลยุทธ์การซื้อขายความถี่ที่สูงขึ้นและมีความผันผวนน้อย (เช่นอัตราส่วน Sharpe ที่สูงขึ้น) ผู้ค้าระยะยาวสามารถจ่ายเงินได้มากขึ้น สุดท้ายอย่าหลงระเริงกับแนวคิดเรื่องการเป็นผู้มั่งคั่งในช่วงเวลาสั้น ๆ การค้าขายของ Algo ไม่ใช่โครงการที่ร่ำรวยอย่างรวดเร็วหากมีอะไรเกิดขึ้นอาจกลายเป็นโครงการที่ไม่ค่อยเร็ว ต้องมีวินัยอย่างมากการวิจัยความขยันและอดทนเพื่อให้ประสบความสำเร็จในการซื้อขายแบบอัลกอลิกึม อาจใช้เวลาหลายเดือนหากไม่ใช้เวลาหลายปีในการสร้างผลกำไรที่สม่ำเสมอ การจัดหาแนวคิดการค้าอัลกอริทึมแม้จะมีการรับรู้ร่วมกันในทางตรงกันข้าม แต่ก็ค่อนข้างตรงไปตรงมาในการหากลยุทธ์การซื้อขายที่มีกำไรในโดเมนสาธารณะ ไม่เคยมีแนวคิดการซื้อขายที่พร้อมใช้งานมากกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน วารสารทางวิชาการการเงินเซิร์ฟเวอร์ก่อนการพิมพ์บล็อกการซื้อขายฟอรัมการซื้อขายนิตยสารการค้ารายสัปดาห์และตำราผู้เชี่ยวชาญนับพันกลยุทธ์การซื้อขายที่จะนำความคิดของคุณมาใช้ เป้าหมายของเราในฐานะนักวิจัยเชิงปริมาณคือการสร้างท่อกลยุทธ์ซึ่งจะช่วยให้เรามีกระแสความคิดในการซื้อขายอย่างต่อเนื่อง เราต้องการสร้างแนวทางที่เป็นระบบในการจัดหาการประเมินและการใช้กลยุทธ์ที่เราเจอ จุดมุ่งหมายของท่อคือการสร้างจำนวนของความคิดใหม่ ๆ ที่สม่ำเสมอและเพื่อให้เรามีกรอบในการปฏิเสธความคิดส่วนใหญ่เหล่านี้ด้วยการพิจารณาทางอารมณ์อย่างน้อย เราต้องระมัดระวังอย่างยิ่งที่จะไม่ให้อคติทางความคิดมีผลต่อวิธีการตัดสินใจของเรา นี้อาจเป็นง่ายๆเป็นมีความพึงพอใจสำหรับชั้นสินทรัพย์หนึ่งมากกว่าอื่น (ทองและโลหะมีค่าอื่น ๆ มาใจ) เนื่องจากพวกเขาจะรับรู้ว่าแปลกมากขึ้น เป้าหมายของเราควรจะหากลยุทธ์ที่ทำกำไรได้อย่างต่อเนื่องพร้อมกับคาดหวังในเชิงบวก การเลือกประเภทสินทรัพย์ควรพิจารณาจากข้อควรพิจารณาอื่น ๆ เช่นข้อ จำกัด ด้านเงินทุนค่าธรรมเนียมการเป็นนายหน้าซื้อขายหลักทรัพย์และความสามารถในการยกระดับการลงทุน หากคุณไม่คุ้นเคยกับแนวคิดของกลยุทธ์การซื้อขายอย่างสมบูรณ์สถานที่แรกที่ดูก็คือตำราที่ได้รับการยอมรับ ข้อความคลาสสิกให้ความคิดที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมามากขึ้นซึ่งจะทำความคุ้นเคยกับการซื้อขายเชิงปริมาณ นี่คือสิ่งที่ฉันแนะนำสำหรับผู้ที่ยังใหม่กับการซื้อขายเชิงปริมาณซึ่งค่อยๆกลายเป็นความซับซ้อนมากขึ้นในขณะที่คุณทำงานผ่านรายการ: สำหรับรายการการซื้อขายเชิงปริมาณอีกต่อไปโปรดไปที่รายการการอ่าน QuantStart สถานที่ถัดไปเพื่อหากลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นคือการซื้อขายฟอรัมและบล็อกการซื้อขาย อย่างไรก็ตามข้อควรระวัง: บล็อกการค้าหลายแห่งขึ้นอยู่กับแนวคิดในการวิเคราะห์ทางเทคนิค การวิเคราะห์ทางเทคนิคเกี่ยวข้องกับการใช้ตัวบ่งชี้พื้นฐานและจิตวิทยาพฤติกรรมเพื่อกำหนดแนวโน้มหรือรูปแบบการกลับรายการในราคาสินทรัพย์ แม้ว่าการได้รับความนิยมอย่างมากในพื้นที่การค้าโดยรวมการวิเคราะห์ทางเทคนิคถือว่าค่อนข้างไม่ได้ผลในชุมชนการเงินเชิงปริมาณ บางคนบอกว่าไม่ดีไปกว่าการอ่านดวงชะตาหรือการศึกษาใบชาในแง่ของพลังแห่งการคาดการณ์ในความเป็นจริงมีบุคคลที่ประสบความสำเร็จในการใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิค อย่างไรก็ตามในฐานะที่เป็น quants กับกล่องเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และสถิติที่มีความซับซ้อนมากขึ้นในการกำจัดของเราเราสามารถประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์แบบ TA ดังกล่าวได้อย่างง่ายดายและใช้การตัดสินใจด้วยข้อมูลแทนที่จะเป็นพื้นฐานในการพิจารณาทางอารมณ์หรือการคาดการณ์ล่วงหน้า นี่คือรายชื่อบล็อกและฟอรัมการซื้อขายอัลกอริธึมที่เป็นที่ยอมรับนับถือ: เมื่อคุณมีประสบการณ์ในการประเมินกลยุทธ์ที่เรียบง่ายแล้วคุณต้องพิจารณาถึงข้อเสนอทางวิชาการที่ซับซ้อนมากขึ้น วารสารวิชาการบางเรื่องอาจยากที่จะเข้าถึงโดยไม่มีการสมัครสมาชิกหรือค่าใช้จ่ายเพียงครั้งเดียว หากคุณเป็นสมาชิกหรือศิษย์เก่าของมหาวิทยาลัยคุณควรสามารถเข้าถึงวารสารทางการเงินบางส่วนได้ มิเช่นนั้นคุณสามารถดูเซิร์ฟเวอร์ pre-print ได้ ซึ่งเป็นที่เก็บอินเทอร์เน็ตของบทคัดย่อของเอกสารทางวิชาการที่กำลังผ่านการตรวจสอบโดย peer เนื่องจากเราสนใจเป็นพิเศษในกลยุทธ์ที่เราสามารถทำซ้ำได้สำเร็จ backtest และได้รับผลกำไรการตรวจทานของเพื่อนมีความสำคัญน้อยกว่าสำหรับเรา ข้อเสียที่สำคัญของกลยุทธ์การศึกษาคือการที่พวกเขามักจะล้าสมัยจำเป็นต้องมีข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่คลุมเครือและมีราคาแพงการค้าในประเภทสินทรัพย์ที่ไม่มีหลักประกันหรือไม่คิดค่าบริการการลื่นไถลหรือการแพร่กระจาย นอกจากนี้ยังอาจไม่ชัดเจนว่าจะมีการดำเนินกลยุทธ์การซื้อขายกับคำสั่งซื้อของตลาดคำสั่งซื้อที่ จำกัด หรือไม่ว่าจะมีการขาดทุนจากขาดทุนแบบสแตนด์อโลนเป็นต้นดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องทำซ้ำกลยุทธ์นี้ให้ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ นี่เป็นรายการของเซิร์ฟเวอร์ pre-print และวารสารทางการเงินที่เป็นที่นิยมมากขึ้นซึ่งคุณสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้จาก: สิ่งที่เกี่ยวกับการสร้างกลยุทธ์เชิงปริมาณของคุณเอง ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านในประเภทใดประเภทหนึ่งหรือหลายประเภทดังต่อไปนี้โครงสร้างจุลภาคในตลาด - สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสามารถใช้โครงสร้างจุลภาคในตลาดได้ กล่าวคือเข้าใจเกี่ยวกับพลวัตหนังสือสั่งซื้อเพื่อสร้างผลกำไร ตลาดที่แตกต่างกันจะมีข้อ จำกัด ด้านเทคโนโลยีข้อบังคับนักลงทุนในตลาดและข้อ จำกัด ต่างๆที่เปิดกว้างสำหรับการแสวงหาผลประโยชน์โดยใช้กลยุทธ์เฉพาะ นี่เป็นพื้นที่ที่มีความซับซ้อนมากและผู้ค้าปลีกจะพบว่ายากที่จะสามารถแข่งขันได้ในพื้นที่นี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการแข่งขันประกอบด้วยกองทุนเฮดจ์ฟันด์เชิงปริมาณขนาดใหญ่ที่มีทุนจดทะเบียนสูงและมีความสามารถด้านเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง โครงสร้างกองทุน - กองทุนรวมที่ลงทุนเช่นกองทุนบำเหน็จบำนาญข้าราชการหุ้นส่วนการลงทุนภาคเอกชน (กองทุนป้องกันความเสี่ยง) ที่ปรึกษาการซื้อขายสินค้าโภคภัณฑ์และกองทุนรวมมีข้อ จำกัด ทั้งจากกฎระเบียบที่เข้มงวดและทุนสำรองที่มีขนาดใหญ่ ดังนั้นพฤติกรรมที่สอดคล้องกันบางอย่างสามารถใช้ประโยชน์กับผู้ที่มีความว่องไวมากขึ้น ตัวอย่างเช่นกองทุนขนาดใหญ่อาจมีข้อ จำกัด ด้านกำลังการผลิตอันเนื่องมาจากขนาดของโครงการ ดังนั้นหากจำเป็นต้องลดปริมาณ (ขาย) ปริมาณของหลักทรัพย์อย่างรวดเร็วพวกเขาจะต้องเดินโซเซเพื่อหลีกเลี่ยงการเคลื่อนย้ายตลาด อัลกอริทึมที่ซับซ้อนสามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้และความเฉพาะเจาะจงอื่น ๆ ในกระบวนการทั่วไปที่เรียกว่าการเก็งกำไรโครงสร้างของกองทุน กลไกการเรียนรู้ของเครื่องจักรได้กลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นในช่วงหลายปีที่ผ่านมาในตลาดการเงิน (ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) และการเพิ่มประสิทธิภาพ (ขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม) ได้ถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์เส้นทางสินทรัพย์หรือเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขาย หากคุณมีพื้นหลังในบริเวณนี้คุณอาจมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการใช้อัลกอริทึมเฉพาะกับบางตลาด มีพื้นที่อื่น ๆ อีกมากมายสำหรับ quants เพื่อตรวจสอบ คุยกันถึงวิธีการกำหนดกลยุทธ์ในรายละเอียดในบทความในภายหลัง ด้วยการติดตามตรวจสอบแหล่งข้อมูลเหล่านี้เป็นประจำทุกสัปดาห์หรือแม้กระทั่งทุกวันคุณจะกำหนดตัวเองเพื่อรับรายการกลยุทธ์ที่สอดคล้องกันจากหลากหลายแหล่งข้อมูล ขั้นตอนต่อไปคือการกำหนดวิธีการปฏิเสธชุดย่อยขนาดใหญ่ของกลยุทธ์เหล่านี้เพื่อลดการสูญเสียเวลาและทรัพยากรที่เกิดขึ้นหลังการทดสอบของคุณกับยุทธศาสตร์ที่อาจไม่มีประโยชน์ การประเมินกลยุทธ์การซื้อขายการพิจารณาครั้งแรกและเห็นได้ชัดที่สุดคือคุณเข้าใจกลยุทธ์จริงหรือไม่ คุณจะสามารถอธิบายกลยุทธ์ได้อย่างราบรื่นหรือไม่จำเป็นต้องมีข้อแม้และรายการพารามิเตอร์ที่ไม่มีที่สิ้นสุดนอกจากนี้กลยุทธ์ยังมีพื้นฐานที่ดีและมั่นคงในความเป็นจริงตัวอย่างเช่นคุณชี้ไปที่เหตุผลบางอย่างเกี่ยวกับพฤติกรรมหรือข้อ จำกัด โครงสร้างกองทุนหรือไม่ อาจก่อให้เกิดรูปแบบที่คุณกำลังพยายามใช้ประโยชน์ข้อ จำกัด นี้จะมีผลต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองเช่นการรบกวนด้านกฎระเบียบอย่างมากกลยุทธ์นี้ใช้กฎทางสถิติหรือคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนหรือไม่ใช้กับชุดข้อมูลทางการเงินใด ๆ หรือเป็น เฉพาะเจาะจงกับประเภทสินทรัพย์ที่อ้างว่าเป็นผลกำไรเมื่อคุณควรคิดถึงปัจจัยเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเมื่อประเมินวิธีการซื้อขายใหม่มิเช่นนั้นคุณอาจต้องเสียเวลามากพอที่จะทำ backtest และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ที่ไม่หวังผลกำไร เมื่อคุณพิจารณาแล้วว่าคุณเข้าใจหลักการพื้นฐานของกลยุทธ์แล้วคุณต้องตัดสินใจว่าจะเหมาะกับโปรไฟล์บุคลิกภาพที่กล่าวมาของคุณหรือไม่ นี้ไม่ได้เป็นที่คลุมเครือการพิจารณาตามที่เสียงกลยุทธ์จะแตกต่างกันอย่างมากในลักษณะการทำงานของพวกเขา มีบางประเภทบุคลิกภาพที่สามารถจัดการระยะเวลาที่สำคัญมากขึ้นของการเบิกหรือยินดีที่จะยอมรับความเสี่ยงมากขึ้นสำหรับผลตอบแทนที่มีขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตามข้อเท็จจริงที่ว่าเราเป็น quants ลองและกำจัดความเอนเอียงเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้และควรสามารถประเมินกลยุทธ์ได้อย่างไม่ลดละความลำเอียงจะเล็ดลอดเข้ามาเสมอดังนั้นเราจำเป็นต้องมีวิธีการที่ไม่ซ้ำกันซึ่งจะประเมินผลการปฏิบัติงานของกลยุทธ์ . นี่คือรายการของเกณฑ์ที่ฉันตัดสินกลยุทธ์ใหม่ที่มีศักยภาพโดย: วิธีการ - เป็นโมเมนตัมกลยุทธ์หมายถึงการย้อนกลับ, ตลาดที่เป็นกลาง, ทิศทางกลยุทธ์ไม่ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน (หรือซับซ้อน) หรือเครื่องจักรการเรียนรู้ที่ยาก เพื่อทำความเข้าใจและต้องการปริญญาเอกในสถิติที่จะเข้าใจเทคนิคเหล่านี้นำเสนอจำนวนมากของพารามิเตอร์ซึ่งอาจนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพอคติเป็นกลยุทธ์ที่น่าจะทนต่อการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครอง (เช่นกฎระเบียบใหม่ที่มีศักยภาพของตลาดการเงิน) อัตราส่วน Sharpe - อัตราส่วน Sharpe heuristically characterizes อัตราส่วน rewardrisk ของกลยุทธ์ เป็นการวัดว่าคุณจะได้รับผลตอบแทนเท่าใดสำหรับระดับความผันผวนที่ต้องทนต่อเส้นโค้งส่วนได้เสีย โดยธรรมชาติเราจำเป็นต้องกำหนดระยะเวลาและความถี่ที่จะวัดผลตอบแทนและความผันผวนเหล่านี้ (เช่นค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) กลยุทธ์ความถี่สูงกว่าจะต้องมีอัตราการสุ่มตัวอย่างที่มากขึ้นของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน แต่ตัวอย่างเช่นระยะเวลาในการวัดโดยรวมที่สั้นกว่า กลยุทธ์ไม่จำเป็นต้องใช้แรงจูงใจอย่างมีนัยสำคัญเพื่อที่จะทำกำไรได้หรือไม่ยุทธศาสตร์นี้จำเป็นต้องใช้สัญญาซื้อขายล่วงหน้าที่มีผลประโยชน์ (futures, options, swaps) เพื่อที่จะทำให้ผลตอบแทน (Return to return) สัญญาที่ใช้ประโยชน์เหล่านี้สามารถมีความผันผวนสูงและสามารถนำไปสู่ การเรียกเงินกำไร คุณมีเงินทุนหมุนเวียนและมีอารมณ์แปรปรวนหรือไม่ความถี่ - ความถี่ของกลยุทธ์มีการเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับกองเทคโนโลยีของคุณ (และความชำนาญด้านเทคโนโลยี) อัตราส่วน Sharpe และระดับค่าใช้จ่ายในการทำธุรกรรมโดยรวม ปัญหาอื่น ๆ ทั้งหมดที่พิจารณาแล้วกลยุทธ์ด้านความถี่ที่สูงขึ้นต้องการเงินทุนเพิ่มขึ้นมีความซับซ้อนและใช้งานได้ยากขึ้น อย่างไรก็ตามสมมติว่าเครื่องมือการทำ backtesting ของคุณมีความซับซ้อนและปราศจากข้อผิดพลาดพวกเขามักจะมีสัดส่วน Sharpe ที่สูงกว่าอยู่มาก ความผันผวน - ความผันผวนเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงของกลยุทธ์ อัตราส่วน Sharpe มีลักษณะนี้ ความผันผวนที่สูงขึ้นของประเภทสินทรัพย์อ้างอิงหากไม่ได้รับความเสี่ยงมักจะนำไปสู่ความผันผวนที่สูงขึ้นในส่วนของส่วนของทุนและอัตราส่วน Sharpe ที่เล็กลง ฉันเดาว่าสมมติฐานความผันผวนที่เป็นบวกเท่ากับความผันผวนเชิงลบ กลยุทธ์บางอย่างอาจมีความผันผวนมากขึ้น คุณต้องตระหนักถึงคุณลักษณะเหล่านี้ WinLoss, ProfitLoss โดยเฉลี่ย - กลยุทธ์จะแตกต่างกันไปในลักษณะ winloss และ average profitloss ของพวกเขา หนึ่งสามารถมีกลยุทธ์ที่ทำกำไรได้มากแม้ว่าจำนวนการสูญเสียการค้าเกินจำนวนธุรกิจการค้าที่ชนะ กลยุทธ์โมเมนตัมมีแนวโน้มที่จะมีรูปแบบนี้เมื่อพวกเขาพึ่งพาจำนวนขนาดใหญ่จำนวนมากเพื่อที่จะทำกำไรได้ กลยุทธ์การพลิกกลับค่าเฉลี่ยมีแนวโน้มที่จะมีโปรไฟล์ที่ไม่เห็นด้วยซึ่งเป็นธุรกิจที่ชนะมากที่สุด แต่ธุรกิจการค้าที่สูญหายอาจรุนแรงมาก การเบิกใช้สูงสุด - การเบิกสูงสุดคือการลดลงเปอร์เซ็นต์เปอร์เซ็นต์สูงสุดโดยรวมโดยรวมในส่วนของส่วนของกลยุทธ์ กลยุทธ์โมเมนตัมเป็นที่รู้จักกันดีที่จะประสบกับช่วงเวลาของการเบิกขยาย (เนื่องจากสตริงของการค้าที่เพิ่มขึ้นจำนวนมากที่สูญเสีย) นักลงทุนจำนวนมากจะยอมแพ้ในช่วงที่มีการเบิกเงินกู้เพิ่มขึ้นแม้ว่าการทดสอบในอดีตจะชี้ให้เห็นว่านี่เป็นธุรกิจตามปกติสำหรับกลยุทธ์ คุณจะต้องกำหนดเปอร์เซ็นต์ของการเบิกเงินกู้ (และช่วงเวลาใด) ที่คุณสามารถยอมรับได้ก่อนที่คุณจะยุติการซื้อขายกลยุทธ์ของคุณ นี่เป็นการตัดสินใจที่เป็นส่วนตัวและต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ CapacityLiquidity - ในระดับค้าปลีกเว้นเสียแต่ว่าคุณจะซื้อขายตราสารที่ไม่มีสภาพคล่องสูงมาก (เช่นหุ้นขนาดเล็ก) คุณจะไม่ต้องห่วงใยกับความสามารถด้านกลยุทธ์มากนัก ความสามารถกำหนดความยืดหยุ่นของกลยุทธ์เพื่อเพิ่มทุน กองทุนป้องกันความเสี่ยงขนาดใหญ่จำนวนมากประสบปัญหาด้านกำลังการผลิตที่สำคัญเนื่องจากกลยุทธ์ของพวกเขาเพิ่มขึ้นในการจัดสรรทุน พารามิเตอร์ - กลยุทธ์บางอย่าง (โดยเฉพาะที่พบในชุมชนการเรียนรู้ด้วยเครื่อง) ต้องมีพารามิเตอร์เป็นจำนวนมาก ทุกพารามิเตอร์พิเศษที่กลยุทธ์ต้องใช้ใบจะมีความเสี่ยงที่จะมีอคติด้านการเพิ่มประสิทธิภาพ (หรือที่เรียกว่า curve-fitting) คุณควรลองและตั้งเป้าหมายที่มีพารามิเตอร์น้อยที่สุดหรือตรวจสอบว่าคุณมีปริมาณข้อมูลเพียงพอที่จะทดสอบกลยุทธ์ของคุณ เกณฑ์มาตรฐาน (Benchmark) - เกือบทุกกลยุทธ์ (ยกเว้นที่มีลักษณะเป็นผลตอบแทนที่แท้จริง) วัดจากเกณฑ์ประสิทธิภาพบางอย่าง เกณฑ์มาตรฐานมักเป็นดัชนีที่บ่งบอกลักษณะตัวอย่างของกลุ่มสินทรัพย์ชั้นต้นที่กลยุทธ์การค้าเข้ามาหากกลยุทธ์การค้าหุ้นขนาดใหญ่ของสหรัฐในตลาดหลักทรัพย์ฯ SP500 จะเป็นเกณฑ์มาตรฐานตามธรรมชาติในการวัดกลยุทธ์ของคุณ คุณจะได้ยินคำว่า alpha และ beta ใช้กับกลยุทธ์ประเภทนี้ เราจะกล่าวถึงค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ในเชิงลึกในบทความภายหลัง โปรดสังเกตว่าเราไม่ได้พูดถึงผลตอบแทนที่แท้จริงของกลยุทธ์ ทำไมถึงเป็นเช่นนี้ผลตอบแทนที่ได้จะให้ข้อมูลที่ จำกัด เกี่ยวกับประสิทธิภาพของยุทธศาสตร์ พวกเขาไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์ความผันผวนมาตรฐานหรือความต้องการด้านเงินทุน ดังนั้นกลยุทธ์จะไม่ค่อยตัดสินในผลตอบแทนของพวกเขาคนเดียว พิจารณาความเสี่ยงของกลยุทธ์ก่อนพิจารณาผลตอบแทน ในขั้นตอนนี้หลายกลยุทธ์ที่พบจากท่อส่งของคุณจะถูกปฏิเสธไม่ให้พ้นมือเนื่องจากไม่เคยมีคุณสมบัติตรงตามความต้องการด้านเงินทุนข้อ จำกัด การใช้ประโยชน์ความคลาดเคลื่อนการเบี่ยงเบนสูงสุดหรือความผันผวนของค่าใช้จ่าย ขณะนี้คุณสามารถพิจารณากลยุทธ์ที่มีอยู่เพื่อทดสอบย้อนหลังได้ อย่างไรก็ตามก่อนหน้านี้จะเป็นไปได้เราจำเป็นต้องพิจารณาเกณฑ์การปฏิเสธครั้งสุดท้ายนั่นคือข้อมูลประวัติที่มีอยู่เพื่อทดสอบกลยุทธ์เหล่านี้ การได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในปัจจุบันความกว้างของข้อกำหนดด้านเทคนิคในชั้นสินทรัพย์สำหรับการจัดเก็บข้อมูลในอดีตเป็นเรื่องสำคัญ เพื่อที่จะยังคงสามารถแข่งขันได้ทั้งฝ่ายซื้อ (ฝั่ง) และด้านการขาย (ธนาคารเพื่อการลงทุน) ลงทุนอย่างมากในโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคนิค มีความจำเป็นที่ต้องพิจารณาถึงความสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเรามีความสนใจในความถูกต้องตรงเวลาและความต้องการในการจัดเก็บข้อมูล ตอนนี้ผมจะสรุปสาระสำคัญของการได้รับข้อมูลทางประวัติศาสตร์และวิธีการเก็บข้อมูล น่าเสียดายว่านี่เป็นหัวข้อที่มีความลึกและเป็นเทคนิคดังนั้นฉันจึงไม่สามารถพูดทุกอย่างได้ในบทความนี้ อย่างไรก็ตามในตอนนี้ฉันจะเขียนมากขึ้นเกี่ยวกับเรื่องนี้เนื่องจากประสบการณ์ทางอุตสาหกรรมในอุตสาหกรรมการเงินของฉันเป็นส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการเก็บข้อมูลและการเข้าถึงข้อมูลทางการเงิน ในส่วนก่อนหน้านี้เราได้จัดทำแผนกลยุทธ์ที่ช่วยให้เราสามารถปฏิเสธกลยุทธ์บางอย่างตามเกณฑ์การปฏิเสธของเราเอง ในส่วนนี้เราจะกรองกลยุทธ์เพิ่มเติมตามการตั้งค่าของเราเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ผ่านมา ข้อพิจารณาหลัก (โดยเฉพาะในระดับผู้ประกอบการค้าปลีก) คือค่าใช้จ่ายของข้อมูลความต้องการพื้นที่จัดเก็บและระดับความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของคุณ นอกจากนี้เรายังต้องหารือข้อมูลประเภทต่างๆที่มีอยู่และการพิจารณาที่แตกต่างกันซึ่งข้อมูลแต่ละประเภทจะกำหนดให้กับเรา เริ่มต้นด้วยการพูดถึงประเภทของข้อมูลที่พร้อมใช้งานและประเด็นสำคัญที่เราต้องคำนึงถึง: ข้อมูลพื้นฐาน - รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มเศรษฐกิจมหภาคเช่นอัตราดอกเบี้ยตัวเลขเงินเฟ้อการดำเนินการขององค์กร (การจ่ายเงินปันผลหุ้นหุ้น) เอกสารที่ยื่นต่อ SEC บัญชี บริษัท ตัวเลขกำไรรายงานเกี่ยวกับพืชข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยา ฯลฯ ข้อมูลนี้มักใช้ในการกำหนดมูลค่าของ บริษัท หรือสินทรัพย์อื่น ๆ โดยพื้นฐานเช่นการคาดการณ์กระแสเงินสดในอนาคต ไม่รวมถึงชุดราคาหุ้น ข้อมูลพื้นฐานบางอย่างสามารถใช้ได้อย่างอิสระจากเว็บไซต์ของรัฐบาล ข้อมูลพื้นฐานทางประวัติศาสตร์ในระยะยาวอื่น ๆ อาจมีราคาแพงมาก ข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลมักไม่มีขนาดใหญ่โดยเฉพาะเว้นแต่จะได้มีการศึกษาหลายพัน บริษัท ในครั้งเดียว ข้อมูลข่าว - ข้อมูลข่าวสารมักเป็นข้อมูลเชิงคุณภาพ ประกอบด้วยบทความโพสต์บล็อกโพสต์ไมโครบล็อก (ทวีต) และบทวิจารณ์ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรเช่นการจำแนกประเภทมักใช้เพื่อตีความความรู้สึก ข้อมูลนี้มักเป็นอิสระหรือมีราคาถูกด้วยการสมัครสมาชิกสื่อต่างๆ ฐานข้อมูลเอกสาร NoSQL ใหม่ได้รับการออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างแบบไม่มีโครงสร้างนี้ ข้อมูลราคาสินทรัพย์ - นี่คือโดเมนข้อมูลแบบดั้งเดิมของระบบควอนตัม ประกอบด้วยชุดเวลาของราคาสินทรัพย์ หุ้น (หุ้น) ผลิตภัณฑ์ตราสารหนี้ (พันธบัตร) สินค้าโภคภัณฑ์และราคาปริวรรตเงินตราทั้งหมดนั่งอยู่ในชั้นนี้ ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในแต่ละวันมักจะง่ายกว่าที่จะได้รับสำหรับประเภทสินทรัพย์ที่ง่ายกว่าเช่นหุ้น อย่างไรก็ตามเมื่อความแม่นยำและความสะอาดรวมอยู่และลบความลำเอียงทางสถิติข้อมูลอาจมีราคาแพง นอกจากนี้ข้อมูลชุดข้อมูลตามเวลามีข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาข้อมูลระหว่างวัน ตราสารทางการเงิน - หุ้นกู้พันธบัตรและฟิวเจอร์สและตัวเลือกตราสารอนุพันธ์ที่แปลกใหม่มีลักษณะและพารามิเตอร์แตกต่างกันมาก จึงไม่มีขนาดใดเหมาะกับโครงสร้างฐานข้อมูลทั้งหมดที่สามารถรองรับได้ ต้องระมัดระวังอย่างมากในการออกแบบและใช้โครงสร้างฐานข้อมูลสำหรับเครื่องมือทางการเงินต่างๆ เราจะหารือเกี่ยวกับสถานการณ์เมื่อเรามาสร้างฐานข้อมูลหลักของหลักทรัพย์ในบทความในอนาคต ความถี่ - ความถี่ของข้อมูลมีค่ามากขึ้นค่าใช้จ่ายและความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลมากขึ้น สำหรับกลยุทธ์ความถี่ต่ำข้อมูลประจำวันก็เพียงพอแล้ว สำหรับกลยุทธ์ความถี่สูงอาจจำเป็นต้องได้รับข้อมูลระดับขีดฆ่าและสำเนาทางประวัติศาสตร์ของข้อมูลหนังสือสั่งซื้อขายแลกเปลี่ยนโดยเฉพาะ การใช้เครื่องมือจัดเก็บข้อมูลประเภทนี้เป็นเทคโนโลยีที่เข้มข้นมากและเหมาะสำหรับผู้ที่มีพื้นฐานทางเทคนิคที่เข้มแข็ง Benchmarks - กลยุทธ์ที่อธิบายไว้ข้างต้นมักจะถูกเปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน นี้มักจะปรากฏตัวเองเป็นชุดเวลาทางการเงินเพิ่มเติม สำหรับตลาดหุ้นนี้มักเป็นดัชนีอ้างอิงระดับชาติเช่น SP500 index (US) หรือ FTSE100 (UK) สำหรับกองทุนตราสารหนี้จะเป็นประโยชน์เปรียบเทียบกับตะกร้าของพันธบัตรหรือผลิตภัณฑ์ตราสารหนี้ อัตราดอกเบี้ยที่ปราศจากความเสี่ยง (เช่นอัตราดอกเบี้ยที่เหมาะสม) เป็นอีกหนึ่งเกณฑ์มาตรฐานที่ยอมรับกันอย่างกว้างขวาง หมวดหมู่ประเภทสินทรัพย์ทั้งหมดมีเกณฑ์มาตรฐานที่น่าพอใจดังนั้นจึงจำเป็นต้องศึกษาข้อมูลนี้ตามยุทธวิธีเฉพาะของคุณหากคุณต้องการได้รับความสนใจในกลยุทธ์ของคุณจากภายนอก เทคโนโลยี - เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังศูนย์เก็บข้อมูลทางการเงินมีความซับซ้อน บทความนี้สามารถขูดขีดพื้นผิวเกี่ยวกับสิ่งที่เกี่ยวข้องกับการสร้างได้เท่านั้น อย่างไรก็ตามจะใช้ศูนย์กลางของเครื่องมือฐานข้อมูลเช่นระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) เช่น MySQL, SQL Server, Oracle หรือ Document Storage Engine (เช่น NoSQL) นี่เข้าถึงผ่านทางรหัสแอ็พพลิเคชันทางธุรกิจที่สืบค้นฐานข้อมูลและให้การเข้าถึงเครื่องมือภายนอกเช่น MATLAB, R หรือ Excel บ่อยครั้งที่ตรรกะทางธุรกิจนี้เขียนขึ้นใน C, C, Java หรือ Python นอกจากนี้คุณยังต้องโฮสต์ข้อมูลนี้ไว้ที่ใดแห่งหนึ่งไม่ว่าจะเป็นบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลของคุณเองหรือจากระยะไกลผ่านทางเซิร์ฟเวอร์อินเทอร์เน็ต ผลิตภัณฑ์เช่น Amazon Web Services ทำให้ราคานี้ง่ายและราคาถูกกว่าในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่ก็ยังคงต้องใช้ความชำนาญทางเทคนิคอย่างมีนัยสำคัญเพื่อให้บรรลุผลอย่างมีประสิทธิภาพ สามารถมองเห็นได้เมื่อมีการระบุกลยุทธ์ผ่านทางท่อแล้วจะต้องมีการประเมินความพร้อมใช้จ่ายค่าใช้จ่ายความซับซ้อนและรายละเอียดการดำเนินการของชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เฉพาะเจาะจง คุณอาจพบว่าจำเป็นต้องปฏิเสธกลยุทธ์โดยพิจารณาจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ นี่คือพื้นที่ขนาดใหญ่และทีมงานของ PhDs ทำงานที่กองทุนขนาดใหญ่ทำให้แน่ใจว่าราคาถูกต้องและทันเวลา อย่าประมาทความยากลำบากในการสร้างศูนย์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับวัตถุประสงค์ในการทำ backtesting ของคุณฉันต้องการกล่าว แต่อย่างไรก็ตามแพลตฟอร์ม backtesting จำนวนมากสามารถให้ข้อมูลนี้แก่คุณโดยอัตโนมัติได้โดยเสียค่าใช้จ่าย ดังนั้นคุณจะต้องใช้ความเจ็บปวดจากการดำเนินงานเป็นอย่างมากและคุณสามารถมุ่งความสนใจไปที่การใช้กลยุทธ์และการเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างหมดจด เครื่องมือเช่น TradeStation มีคุณสมบัตินี้ อย่างไรก็ตามมุมมองส่วนบุคคลของฉันคือการใช้งานให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ภายในและหลีกเลี่ยงการเอาต์ซอร์สส่วนของสแต็คให้กับผู้จัดจำหน่ายซอฟต์แวร์ ฉันชอบกลยุทธ์ที่มีความถี่สูงกว่าเนื่องจากอัตราส่วน Sharpe ที่น่าสนใจยิ่งกว่า แต่พวกเขามักจะแน่นแฟ้นกับกลุ่มเทคโนโลยีซึ่งการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเป็นสิ่งสำคัญ ขณะนี้เราได้กล่าวถึงประเด็นต่างๆที่เกี่ยวกับข้อมูลทางประวัติศาสตร์แล้วถึงเวลาที่เราจะเริ่มใช้กลยุทธ์ของเราในเครื่องมือ backtesting นี้จะเป็นเรื่องของบทความอื่น ๆ เนื่องจากเป็นพื้นที่ขนาดใหญ่ของการสนทนาเพียงการเริ่มต้นกับปริมาณการซื้อขาย