Grundlagen des algorithmischen Handels: Konzepte und Beispiele Laden des Spielers. Ein Algorithmus ist ein spezifischer Satz klar definierter Anweisungen, die darauf abzielen, eine Aufgabe oder einen Prozess durchzuführen. Algorithmischer Handel (automatisierter Handel, Black-Box-Handel oder einfach algo-Handel) ist der Prozess der Verwendung von Computern programmiert, um eine definierte Reihe von Anweisungen für die Platzierung eines Handels folgen, um Gewinne mit einer Geschwindigkeit und Häufigkeit, die unmöglich ist, Menschlichen Händler. Die definierten Regelsätze basieren auf Timing, Preis, Menge oder jedem mathematischen Modell. Neben den Gewinnchancen für den Trader macht algo-trading die Märkte liquider und macht den Handel systematischer, indem er emotionale menschliche Auswirkungen auf die Handelsaktivitäten ausschließt. Angenommen, ein Trader folgt diesen einfachen Handelskriterien: Kaufe 50 Aktien einer Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt über dem 200-Tage-Gleitdurchschnitt liegt. Verkaufe Aktien der Aktie, wenn der 50-Tage-Gleitende Durchschnitt unter den 200-Tage-Gleitender Durchschnitt fällt Unter Verwendung dieses Satzes von zwei einfachen Anweisungen ist es einfach, ein Computerprogramm zu schreiben, das automatisch den Aktienkurs (und die gleitenden Durchschnittsindikatoren) überwacht und die Kauf - und Verkaufsaufträge platziert, wenn die definierten Bedingungen erfüllt sind. Der Händler muss nicht mehr eine Uhr für Live-Preise und Grafiken, oder legen Sie die Aufträge manuell zu halten. Das algorithmische Handelssystem tut es automatisch, indem er die Handelschance korrekt identifiziert. (Mehr zu den gleitenden Durchschnitten finden Sie unter: Einfache Bewegungsdurchschnitte machen Trends aus.) Algo-trading bietet die folgenden Vorteile: Handel zu bestmöglichen Preisen ausgeführt Sofortige und genaue Auftragsabwicklung (dadurch hohe Chancen bei der Ausführung auf gewünschten Ebenen) Trades Timing korrekt und sofort, um signifikante Preisänderungen zu vermeiden Reduzierte Transaktionskosten (siehe nachfolgendes Beispiel für die Implementierungsminderung) Gleichzeitige automatisierte Überprüfung mehrerer Marktbedingungen Reduziertes Risiko für manuelle Fehler bei der Platzierung der Trades Backtest den Algorithmus auf der Grundlage verfügbarer historischer und Echtzeitdaten Reduziert Möglichkeit von Fehlern durch menschliche Händler auf der Grundlage emotionaler und psychologischer Faktoren Der größte Teil des heutigen Algo-Handels ist der Hochfrequenzhandel (HFT), der versucht, eine große Anzahl von Aufträgen mit sehr schnellen Geschwindigkeiten auf mehrere Märkte und mehrere Entscheidungen zu setzen Parameter basierend auf vorprogrammierten Anweisungen. Algo-Handel wird in vielen Formen von Handels - und Investitionstätigkeiten eingesetzt, darunter: mittel - bis langfristige Anleger oder Kaufbeteiligungen (Pensionskassen) , Investmentfonds, Versicherungsgesellschaften), die zwar in großen Mengen kaufen, die Aktienpreise aber nicht mit diskreten, großvolumigen Investitionen beeinflussen wollen. Kurzfristige Händler und Verkaufsseitenteilnehmer (Marktmacher, Spekulanten und Arbitrageure) profitieren von automatisierter Handelsausführung, algo-Handelshilfen, um genügend Liquidität für Verkäufer auf dem Markt zu schaffen. Systematische Händler (Trendfolger, Paare Händler, Hedgefonds usw.) finden es viel effizienter, ihre Handelsregeln zu programmieren und das Programm automatisch handeln zu lassen. Algorithmischen Handel bietet einen systematischeren Ansatz für den aktiven Handel als Methoden auf der Grundlage einer menschlichen Händler Intuition oder Instinkt. Algorithmische Handelsstrategien Jede Strategie für den algorithmischen Handel erfordert eine identifizierte Chance, die in Bezug auf ein verbessertes Ergebnis oder eine Kostensenkung rentabel ist. Die folgenden handelsstrategien werden im algo-handel verwendet: Die gebräuchlichsten algorithmischen handelsstrategien folgen den trends bei gleitenden durchschnitten. Kanal Ausbrüche. Preisniveaubewegungen und damit zusammenhängende technische Indikatoren. Dies sind die einfachsten und einfachsten Strategien, um durch den algorithmischen Handel zu implementieren, da diese Strategien keine Prognosen oder Preisvorhersagen beinhalten. Trades werden basierend auf dem Auftreten von wünschenswerten Trends initiiert. Die einfach und unkompliziert durch Algorithmen implementiert werden können, ohne in die Komplexität der Vorhersageanalyse einzutreten. Das oben genannte Beispiel für 50 und 200 Tage gleitenden Durchschnitt ist ein beliebter Trend nach Strategie. (Für mehr über Tendenzhandelsstrategien siehe: Einfache Strategien zur Aktivierung von Trends.) Der Kauf eines dualen börsennotierten Wertpapiers zu einem niedrigeren Kurs in einem Markt und der gleichzeitigen Veräußerung zu einem höheren Preis in einem anderen Markt bietet die Preisdifferenz als risikofreien Gewinn Oder Arbitrage. Der gleiche Vorgang kann für Aktien gegen Futures-Instrumente repliziert werden, da Preisunterschiede von Zeit zu Zeit bestehen. Die Implementierung eines Algorithmus zur Identifizierung solcher Preisunterschiede und die Platzierung der Aufträge ermöglicht profitable Chancen in effizienter Weise. Die Indexfonds haben definierte Perioden des Ausgleichs festgelegt, um ihre Bestände auf ihre Benchmark-Indizes zu bringen. Dies schafft profitable Chancen für algorithmische Händler, die auf erwarteten Trades, die 20-80 Basispunkte Gewinne je nach der Anzahl der Aktien im Index-Fonds, kurz vor dem Index Fonds Rebalancing bieten zu profitieren. 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 die zugrunde liegenden Sicherheit ermöglichen. Wo Trades zum Ausgleich von positiven und negativen Deltas platziert werden, 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 zurückgeht. Ermittlung und Definition einer Preisspanne und Implementierung Algorithmus auf der Grundlage, dass Trades automatisch platziert werden, wenn der Preis für Asset Pausen in und aus der definierten Bereich ermöglicht. Die volumengewogene durchschnittliche Preisstrategie bricht einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf den Markt ab, indem sie spezifische historische Volumenprofile verwendet. Ziel ist es, die Order in der Nähe des volumengewichteten Durchschnittspreises (VWAP) auszuführen und damit den Durchschnittspreis zu nutzen. Die zeitgewichtete durchschnittliche Preisstrategie baut einen großen Auftrag auf und gibt dynamisch bestimmte kleinere Stücke des Auftrags auf dem Markt unter Verwendung gleichmäßig geteilter Zeitschlitze zwischen einer Anfangs - und einer Endzeit frei. Ziel ist es, die Order in der Nähe des Durchschnittspreises zwischen der Start - und Endzeit durchzuführen und damit die Marktwirkung zu minimieren. Solange der Handelsauftrag nicht vollständig gefüllt ist, setzt dieser Algorithmus fort, Teilaufträge entsprechend der definierten Teilnahmequote und entsprechend dem auf den Märkten gehandelten Volumen zu senden. Die zugehörige Schrittstrategie sendet Aufträge zu einem benutzerdefinierten Prozentsatz der Marktvolumina und erhöht oder verringert diese Beteiligungsquote, wenn der Aktienkurs auf benutzerdefinierte Ebenen ankommt. Die Implementierungs-Defizit-Strategie zielt darauf ab, die Ausführungskosten eines Auftrags durch den Handel auf dem Real-Time-Markt zu minimieren, wodurch die Kosten der Bestellung eingespart werden und die Opportunitätskosten der verzögerten Ausführung profitieren. Die Strategie wird die angestrebte Beteiligungsquote erhöhen, wenn sich der Aktienkurs positiv entwickelt und sinkt, wenn der Aktienkurs sich negativ bewegt. Es gibt einige 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, verfügen über die eingebaute Intelligenz, um die Existenz von Algorithmen auf der Buy-Seite eines großen Auftrags zu identifizieren. Eine solche Erkennung durch Algorithmen hilft dem Marktmacher, große Orderchancen zu identifizieren und ihm zu ermöglichen, durch das Ausfüllen der Aufträge zu einem höheren Preis zu profitieren. Dies wird manchmal als Hightech-Front-Run bezeichnet. (Für mehr über Hochfrequenzhandel und betrügerische Praktiken, siehe: Wenn Sie Aktien kaufen, sind Sie in HFTs beteiligt.) Technische Anforderungen für Algorithmic Trading Die Umsetzung der Algorithmus mit einem Computer-Programm ist der letzte Teil, mit Backtesting clubbed. Die Herausforderung besteht darin, die identifizierte Strategie in einen integrierten EDV-gestützten Prozess umzuwandeln, der Zugang zu einem Handelskonto für die Auftragserteilung hat. Die folgenden werden benötigt: Programmierkenntnisse, um die erforderliche Handelsstrategie zu programmieren, angeheuerte Programmierer oder vorgefertigte Handelssoftware Netzwerkkonnektivität und Zugang zu Handelsplattformen, um die Aufträge zu vergeben Zugang zu Marktdatenfeeds, die durch den Algorithmus auf Gelegenheitsmöglichkeiten überwacht werden Bestellungen Die Fähigkeit und Infrastruktur, Backtest System einmal gebaut, bevor es live auf realen Märkten Erhältliche historische Daten für Backtesting, abhängig von der Komplexität der Regeln in Algorithmen implementiert Hier ist ein umfassendes Beispiel: Royal Dutch Shell (RDS) ist in Amsterdam gelistet (AEX) und der London Stock Exchange (LSE). Erstellen Sie einen Algorithmus, um Arbitrage-Chancen zu identifizieren. Hier sind einige interessante Beobachtungen: AEX-Geschäfte in Euros, während LSE in Sterling Pfund handelt Wegen der einstündigen Zeitverschiebung, öffnet AEX eine Stunde früher als LSE, gefolgt von beiden Börsen, die gleichzeitig für die nächsten paar Stunden gehandelt werden und dann nur im LSE Handel Die letzte Stunde als AEX schließt Können wir erkunden die Möglichkeit des Arbitrage-Handels auf der Royal Dutch Shell-Aktien auf diesen beiden Märkten in zwei verschiedenen Währungen aufgeführt Ein Computer-Programm, das aktuelle Marktpreise lesen können Preis-Feeds von LSE und AEX A forex Rate Feed für GBP-EUR-Umrechnungskurs Auftragsvergabe, die den Auftrag an den richtigen Austausch weiterleiten kann Rücktestfähigkeit auf historische Preisvorschübe Das Computerprogramm sollte folgende Schritte ausführen: Lesen Sie den eingehenden Preisvorschub des RDS-Bestands von beiden Börsen mit den verfügbaren Wechselkursen . Wandeln Sie den Preis einer Währung in einen anderen um. Wenn es eine ausreichend große Preisdiskrepanz gibt (Rabatt auf die Maklergebühren), die zu einer rentablen Chance führt, dann legen Sie den Kaufauftrag auf eine niedrigere Kurswährung an und verkaufen Sie die Order auf dem höheren Kurs Erwünscht, wird die Arbitrage Profit folgen Einfach und leicht Aber 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, wie die Verkaufspreise ändern sich durch die Zeit Ihre Bestellung trifft den Markt Sie werden am Ende sitzen mit einer offenen Position. So dass Ihre Arbitrage-Strategie wertlos. Es gibt zusätzliche Risiken und Herausforderungen: zum Beispiel Systemausfallrisiken, Netzwerkkonnektivitätsfehler, Zeitverzögerungen zwischen Handelsaufträgen und Ausführung und vor allem unvollständige Algorithmen. Je komplexer ein Algorithmus ist, desto strenger ist das Backtesting, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Quantitative Analyse einer Algorithmen-Performance spielt eine wichtige Rolle und sollte kritisch untersucht werden. Seine spannende für die Automatisierung von Computern mit einer Vorstellung, um Geld zu machen mühelos gehen. Aber man muss sicherstellen, dass das System gründlich getestet wird und die erforderlichen Grenzen gesetzt sind. Analytische Händler sollten das Lernen von Programmierungs - und Gebäudesystemen selbst in Erwägung ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Strategien in narrensicherer Weise umgesetzt werden. Eine vorsichtige Anwendung und gründliche Prüfung von algo-trading kann zu profitable Chancen führen. Ein Unternehmen hat freien Cash-Flow für die letzten 12 Monate. Trailing FCF wird von Investment-Analysten bei der Berechnung einer company039s verwendet. Ein Reichtum Psychologe ist ein Geistesgesundheit Fachmann, der auf Probleme spezialisiert, die sich speziell auf reiche Einzelpersonen beziehen. Geldwäsche ist der Prozess der Schaffung des Aussehens, dass große Mengen an Geld aus schweren Verbrechen, wie erhalten. Rechnungslegungsmethoden, die sich auf Steuern und nicht auf das Auftreten von öffentlichen Abschlüssen konzentrieren. Steuerberatung wird geregelt. Der Boomer-Effekt bezieht sich auf den Einfluss, den der zwischen 1946 und 1964 geborene Generationscluster auf den meisten Märkten hat. Ein Anstieg der Preise für Aktien, die oft in der Woche zwischen Weihnachten und Neujahr039s Day auftritt. Es gibt zahlreiche Erklärungen. Algorithmische Trading System Architecture Bisher habe ich in diesem Blog über die konzeptionelle Architektur eines intelligenten algorithmischen Handelssystems sowie die funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen eines algorithmischen Produktionssystems geschrieben. Seitdem habe ich eine Systemarchitektur entworfen, von der ich glaube, dass sie diese architektonischen Anforderungen erfüllen kann. In diesem Beitrag werde ich beschreiben die Architektur nach den Richtlinien der ISO IEC IEEE 42010 Systeme und Software Engineering Architektur Beschreibung Standard. Nach dieser Norm muss eine Architekturbeschreibung enthalten: Mehrere standardisierte architektonische Ansichten (z. B. in UML) enthalten und die Rückverfolgbarkeit zwischen Entwurfsentscheidungen und architektonischen Anforderungen beibehalten Softwarearchitekturdefinition Es gibt noch keinen Konsens darüber, was eine Systemarchitektur ist. Im Rahmen dieses Artikels wird sie als die Infrastruktur definiert, innerhalb der Anwendungskomponenten, die funktionalen Anforderungen genügen, spezifiziert, implementiert 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 nicht erfüllen, wenn nicht funktionale Anforderungen unbefriedigt bleiben. Um dieses Konzept zu veranschaulichen, betrachten Sie das folgende Szenario: ein algorithmisches Handelssystem, das Sie gerade gekauft haben, macht ausgezeichnete Handelsentscheidungen, ist aber völlig inoperabel mit den Organisationen Risikomanagement und Buchhaltungssysteme. Würde dieses System Ihren Erwartungen entsprechen Konzeptionelle Architektur Eine konzeptionelle Sicht beschreibt hochrangige Konzepte und Mechanismen, die im System auf höchster Granularität existieren. 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 Aspektreferenz werden Architekturen und Muster verwendet. Architektonische Muster sind bewährte, generische Strukturen, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Architektonische Aspekte sind Querschnittsaufgaben, die sich über mehrere Komponenten erstrecken. Ereignisgetriebene Architektur - eine Architektur, die Ereignisse erzeugt, erkennt, konsumiert und reagiert. Ereignisse umfassen Echtzeitbewegungen, komplexe Ereignisse oder Trends und Handelsereignisse, z. B. Einreichung einer Bestellung. Dieses Diagramm veranschaulicht die Konzeptarchitektur des algorithmischen Handelssystems Referenzarchitekturen Um eine Analogie zu verwenden, ähnelt eine Referenzarchitektur den Blaupausen für eine tragende Wand. Dieses Blau-Druck kann für mehrfache Gebäudeentwürfe wiederverwendet werden, unabhängig davon, welches Gebäude errichtet wird, da es einen Satz von allgemein auftretenden Anforderungen erfüllt. Ähnlich definiert eine Referenzarchitektur eine Vorlage, die generische Strukturen und Mechanismen enthält, die verwendet werden können, um eine konkrete Softwarearchitektur zu konstruieren, die spezifischen Anforderungen genügt. Die Architektur für das algorithmische Handelssystem verwendet eine raumbasierte Architektur (SBA) und einen Model View Controller (MVC) als Referenzen. Gute Vorgehensweisen wie der Betriebsdaten-Speicher (ODS), das Extrakt-Transformations - und Belastungsmuster (ETL) und ein Data Warehouse (DW) werden ebenfalls verwendet. Modellansicht-Controller - ein Muster, das die Darstellung von Informationen von der Benutzerinteraktion mit ihr trennt. Raumbasierte Architektur - spezifiziert eine Infrastruktur, in der lose gekoppelte Verarbeitungseinheiten miteinander über einen gemeinsamen assoziativen Speicher mit dem Namen Space interagieren (siehe unten). Strukturansicht Die Strukturansicht einer Architektur zeigt die Komponenten und Unterkomponenten des algorithmischen Handelssystems. Es zeigt auch, wie diese Komponenten auf physische Infrastruktur eingesetzt werden. Die in dieser Ansicht verwendeten UML-Diagramme umfassen Komponentendiagramme und Bereitstellungsdiagramme. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht der Implementierungsdiagramme des algorithmischen Handelssystems und der Verarbeitungseinheiten in der SBA-Referenzarchitektur sowie zugehörige Komponentendiagramme für die einzelnen Schichten. Architectural Tactics Nach dem Software Engineering Institute ist eine architektonische Taktik ein Mittel zur Befriedigung einer Qualitätsanforderung durch Manipulation eines Aspekts eines Qualitätsattributmodells durch architektonische Designentscheidungen. Ein einfaches Beispiel, das in der algorithmischen Handelssystemarchitektur verwendet wird, ist, einen operativen Datenspeicher (ODS) mit einer kontinuierlichen Abfragekomponente zu manipulieren. Diese Komponente würde das ODS kontinuierlich analysieren, um komplexe Ereignisse zu identifizieren und zu extrahieren. Folgende Taktiken werden in der Architektur verwendet: Das Disruptormuster im Ereignis - und Auftragswarteschlange Gemeinsamer Speicher für die Ereignis - und Auftragswarteschlangen Ununterbrochene Abfragesprache (CQL) auf dem ODS Datenfilterung mit dem Filterentwurfsmuster auf eingehenden Daten Vermeidungsalgorithmen auf allen Eingehende und ausgehende Verbindungen Active Queue Management (AQM) und explizite Staubenachrichtigung Rohstoffrechenressourcen mit Upgradefähigkeit (skalierbar) Aktive Redundanz für alle Single Points of Fail Indexierung und optimierte Persistenzstrukturen im ODS Planen Sie regelmäßige Datensicherungs - und Bereinigungsskripts für ODS Transaktionshistorie auf allen Datenbanken Prüfsummen für alle Aufträge, um Fehler zu erkennen Annotieren von Ereignissen mit Zeitstempeln, um veraltete Ereignisse zu überspringen Bestellen von Validierungsregeln zB Maximale Handelsmengen Automatisierte Händlerkomponenten verwenden eine Speicher-Datenbank für die Analyse Zwei-Stufen-Authentifizierung für Benutzerschnittstellen, die eine Verbindung zu den ATs herstellen Verschlüsselung auf Benutzerschnittstellen und Verbindungen zu den ATs Observer-Entwurfsmuster für das MVC zur Verwaltung von Ansichten Die obige Liste ist nur ein paar Design Entscheidungen, die ich bei der Gestaltung der Architektur identifiziert habe. Es ist nicht eine vollständige Liste der Taktiken. Da das System entwickelt wird, sollten zusätzliche Taktiken auf mehreren Ebenen der Granularität eingesetzt werden, um funktionale und nicht-funktionale Anforderungen zu erfüllen. Unten sind drei Diagramme, die das Disruptor-Designmuster, das Filterentwurfsmuster und die kontinuierliche Abfragekomponente beschreiben. Verhaltensansicht Diese Ansicht einer Architektur zeigt, wie die Komponenten und Schichten miteinander interagieren sollen. Dies ist hilfreich 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 der algorithmischen Handelssysteme zeigen und wie Händler mit dem algorithmischen Handelssystem interagieren sollen, sind nachfolgend dargestellt. Technologien und Rahmenbedingungen Der letzte Schritt beim Entwerfen einer Softwarearchitektur besteht darin, mögliche Technologien und Rahmenbedingungen zu identifizieren, die zur Verwirklichung der Architektur genutzt werden könnten. Grundsätzlich ist es sinnvoll, bestehende Technologien auszuschöpfen, sofern sie sowohl funktionale als auch nicht funktionale Anforderungen adäquat erfüllen. Ein Framework 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 hochleistungsfähige Computational Finance Modellierung unterstützen. Man kann bis zu 50x Performance-Verbesserungen in der Ausführung von Monte Carlo Simulationen auf 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 Apache Hadoop - für den Fall, dass pervasive Logging ist eine Anforderung, dann die Verwendung von Hadoop bietet eine interessante Lösung für die Big-Data-Problem. Hadoop kann in einer Clusterumgebung eingesetzt werden, die CUDA-Technologien unterstützt. AlgoTrader - eine Open-Source-algorithmische Handelsplattform. AlgoTrader könnte an Stelle der automatisierten Händlerkomponenten eingesetzt werden. FIX Engine - eine eigenständige Anwendung, die die Financial Information Exchange (FIX) - Protokolle einschließlich FIX, FAST und FIXatdl unterstützt. Obwohl es sich nicht um eine Technologie oder ein Framework handelt, sollten Komponenten mit einer API (Application Programming Interface) aufgebaut werden, um die Interoperabilität des Systems und seiner Komponenten zu verbessern. Fazit Die vorgeschlagene Architektur wurde entwickelt, um sehr allgemeine Anforderungen für algorithmische Handelssysteme zu erfüllen. Im Allgemeinen werden algorithmische Handelssysteme durch drei Faktoren kompliziert, die bei jeder Implementierung variieren: Abhängigkeiten von externen Unternehmen und Tauschsystemen Herausforderung an nicht funktionale Anforderungen und Entwicklung von architektonischen Zwängen Die vorgeschlagene Softwarearchitektur müsste daher im Einzelfall von Fall zu Fall angepasst werden Um spezifische organisatorische und regulatorische Anforderungen zu erfüllen sowie regionale Zwänge zu überwinden. Die algorithmische Handelssystemarchitektur sollte nur als Bezugspunkt für Einzelpersonen und Organisationen betrachtet werden, die ihre eigenen algorithmischen Handelssysteme entwerfen wollen. Für eine vollständige Kopie und Quellen verwendet, laden Sie bitte eine Kopie meines Berichts. Vielen Dank.
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