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Michael Halls-Moore (2013 년 6 월 7 일)
알고리즘 트레이딩은 일반적으로 초보자가 이해할 수있는 복잡한 영역으로 인식됩니다. 상당한 양의 수학적 및 통계적 성숙이 요구되는 특정 측면을 포함하여 광범위한 분야를 망라합니다. 결과적으로 초보자에게는 매우 불쾌 할 수 있습니다. 실제로 전체 개념은 이해하기 쉽고 세부 사항은 반복적이고 지속적인 방식으로 학습 할 수 있습니다.
알고리즘 거래의 장점은 많은 중개 회사가 매우 현실적인 시장 시뮬레이터를 제공하기 때문에 실제 자본에 대한 지식을 테스트 할 필요가 없다는 것입니다. 이러한 시스템과 관련된 특정주의 사항이 있지만, 자본 위험이 전혀없는 깊은 수준의 이해를 도모 할 수있는 환경을 제공합니다.
QuantStart 독자가받는 공통적 인 질문은 "어떻게 양적 거래를 시작합니까?"입니다. 나는 이미 양적 거래에 대한 초보자 안내서를 작성했지만, 한 기사는 주제의 다양성을 포괄 할 수는 없다. 따라서 나는이 기사에서 내가 좋아하는 엔트리 레벨 퀀트 트레이딩 북을 추천하기로 결정했다.
첫 번째 과제는 주제에 대한 견고한 개요를 얻는 것입니다. 나는 기초가 다루어지고 이해 될 때까지는 무거운 수학적 토론을 피하는 것이 훨씬 더 쉽다는 것을 발견했다. 이 목적을 위해 내가 찾은 최고의 책은 다음과 같습니다.
1) Ernest Chan의 양적 거래 - 이것은 내가 가장 좋아하는 금융 서적 중 하나입니다. Dr. Chan은 MatLab 또는 Excel을 사용하여 "소매"양적 거래 시스템을 설정하는 프로세스에 대한 훌륭한 개요를 제공합니다. 그는 주제를 매우 친근하게 만들고 "누구나 할 수있다"는 인상을줍니다. (간략하게하기 위해) 건너 뛴 세부 사항은 많이 있지만, 이 책은 알고리즘 거래의 작동 원리에 대한 훌륭한 소개입니다. 그는 알파 생성 ( "거래 모델"), 위험 관리, 자동화 된 실행 시스템 및 특정 전략 (특히 모멘텀 및 평균 리 버전)에 대해 설명합니다. 이 책은 시작할 곳입니다. 2) Rishi K. Narang의 Black Box 내부 - 이 책에서 Narang 박사는 전문 양적 헤지 펀드가 어떻게 운영되는지 자세히 설명합니다. 그것은 그러한 "블랙 박스"에 투자할지 여부를 고려하고있는 정통한 투자자에게 투구됩니다. 소매 상인과는 무관 한 것처럼 보이지만 실제로이 책에는 "적절한"퀀트 거래 시스템이 어떻게 수행되어야하는지에 대한 풍부한 정보가 실려 있습니다. 예를 들어, 거래 비용과 위험 관리의 중요성을 설명하고 추가 정보를 찾는 위치에 대한 아이디어를 제공합니다. 많은 소매상 인 거래자들은 이것을 받아들이며 '전문가'들이 거래를 어떻게 수행하는지 볼 수 있습니다. 3) 알고리즘 트레이딩 & amp; 배리 존슨 (Barry Johnson)의 DMA - 금융 산업에서 '알고리즘 트레이딩'이라는 문구는 일반적으로 효율적인 거래를 수행하기 위해 은행과 중개인이 사용하는 실행 알고리즘을 나타냅니다. 나는이 용어를 거래의 측면뿐만 아니라 양적 또는 체계적 거래를 다루기 위해 사용하고있다. 이 책은 주로 투자 은행의 양적 소프트웨어 개발자 인 배리 존슨 (Barry Johnson)이 작성한 전자 책에 관한 책입니다. 소매점에서 아무 쓸모가 없다는 뜻입니까? 전혀. 교환이 어떻게 작동하고 "시장 미세 구조"에 대해 더 깊이 이해하면 소매 전략의 수익성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 무거운 책이긴하지만, 그것은 가치가있다.
기본 개념을 파악하고 나면 거래 전략 개발을 시작해야합니다. 이것은 보통 거래 시스템의 알파 모델 구성 요소로 알려져 있습니다. 전략은 요즘을 쉽게 찾을 수 있지만, 진정한 가치는 광범위한 연구와 백 테스팅을 통해 자신의 거래 매개 변수를 결정하는 데 있습니다. 다음 책에서는 특정 유형의 거래 및 실행 시스템과이를 구현하는 방법에 대해 설명합니다.
4) Ernest Chan의 알고리즘 트레이닝 - Chan 박사의 두 번째 책입니다. 첫 번째 책에서 그는 운동량, 평균 복귀 및 특정 고주파 전략을 배제했다. 이 책에서는 이러한 전략에 대해 깊이있게 설명하고 첫 번째 사례 (예 : 칼만 필터, 정지 / 통합, CADF 등)보다 수학적 복잡성이 크지 만 중요한 구현 세부 정보를 제공합니다. 다시 한 번 전략을 사용하면 MatLab을 광범위하게 사용할 수 있지만 프로그래밍 경험이있는 사람들을 위해 C ++, Python / pandas 또는 R로 코드를 쉽게 수정할 수 있습니다. 또한 첫 번째 책이 몇 년 전으로 작성된 최신 시장 행동에 대한 최신 정보도 제공합니다. 5) Larry Harris의 거래 및 교환 - 이 책은 개인적으로 필자가 느끼는 시장 미세 구조에 중점을두고 있으며, 퀀트 거래의 초기 단계에서도 배우기에 필수적인 영역입니다. 시장 미세 구조는 시장 참여자가 상호 작용하는 방식과 주문서에서 발생하는 역 동성의 "과학"입니다. 그것은 교환이 기능하는 방법 및 무역이 배치 될 때 실제로 일어나는 것과 밀접하게 관련됩니다. 이 책은 거래 전략에 관한 것보다는 적지 만 실행 시스템을 설계 할 때 알아야 할 사항에 대해 자세히 설명합니다. 퀀텀 파이낸스 분야의 많은 전문가들은이 책을 훌륭한 책으로 간주하며, 또한 그것을 적극 추천합니다.
이 단계에서 소매 상인은 실행 메커니즘 (및 거래 비용과의 깊은 관계) 및 위험 및 포트폴리오 관리와 같은 거래 시스템의 다른 구성 요소를 연구하기에 좋은 곳입니다. 나중의 기사에서이 주제에 대한 책을 소개 할 것입니다.
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AlgoTrader 알고리즘 트레이딩 소프트웨어.
AlgoTrader는 양적 헤지 펀드를위한 최초의 완전 통합 알고리즘 트레이딩 소프트웨어 솔루션입니다. 주식, 외환 및 파생 상품 시장에서 복잡한 양적 거래 전략을 자동화 할 수 있습니다. AlgoTrader는 일상적인 양적 헤지 펀드가 일상적인 업무 수행에 필요한 모든 것을 제공하며, Bitcoin 및 기타 Cryptocurrencies의 자동 거래를 허용하는 최초의 유일한 알고리즘 거래 소프트웨어 제품입니다.
AlgoTrader의 이점.
자동화 - 모든 양적 거래 전략을 완전히 자동화 할 수 있습니다.
고속 - 대량의 시장 데이터가 초고속으로 자동 처리, 분석 및 처리됩니다.
사용자 정의 가능 - 사용자 별 요구 사항에 맞게 오픈 소스 아키텍처를 사용자 정의 할 수 있습니다.
비용 효과 - 완전 자동화 된 거래 및 내장 기능은 비용을 절감합니다.
신뢰성 - 가장 견고한 아키텍처와 최첨단 기술을 토대로 제작되었습니다.
완전 지원 - 설치 및 사용자 정의를위한 포괄적 인 지침을 제공합니다. 현장 및 원격 교육 및 컨설팅이 가능합니다.
AlgoTrader 기능.
AlgoTrader 작동 원리.
규칙 기반 거래 전략은 완전히 자동화 될 수 있습니다.
전자 시장 데이터가 도착합니다. 데이터는 AlgoTrader 내부에서 실행되는 거래 전략으로 전달됩니다. 거래 전략은 시장 데이터를 분석, 필터링 및 처리하고 거래 신호를 생성합니다. 거래 신호에 따라 액션이 실행됩니다 (예 : 주문 또는 위치 마감). 주문은 해당 시장에 전달됩니다.
AlgoTrader 서비스 & # 038; 훈련.
온 사이트 및 원격 상담 및 교육 : 기존 전략 자동화 및 마이그레이션 기존 전략 개선 및 최적화 새로운 전략 프로토 타이핑 및 백 테스팅 맞춤형 기능 개발 포괄적 인 설명서 및 사용자 가이드.
최근 뉴스.
Swisscom Startup Challenge 8 월 17-2017 수상자 중 AlgoTrader.
강력한 기능을 갖춘 AlgoTrader 4.0 소개.
AlgoTrader는 스위스 국립 Fintech 팀 2017 년 6 월 12-2017 일의 일부입니다.
증언.
Vontobel은 AlperTrader의 개방적이고 확장 가능한 아키텍처는 물론 Esper 및 Spring과 같이 일반적으로 사용되는 표준 오픈 소스 구성 요소의 사용을 높이 평가합니다.
Benjamin Huber, Algo Trading & Head 책임자 Smart Order Routing, 은행 Vontobel AG, 취리히.
우리는 AlgoTrader의 전략 개발 및 기술적 유연성 측면에서 매우 인상적입니다. AlgoTrader는 여러 VIX Future 및 Option 기반 전략을 동시에 거래 할 수있게 해주는 핵심 기술입니다.
Raimond Schuster, 취리히 ISP Securities AG 집행위원회 위원.
판권 소유.
소셜 링크.
하단 주소.
스위스 전화 : +41 44 291 14 85 :
1. aws. amazon로 이동하여 & # 8220; 콘솔에 로그인 & # 8221;을 클릭하십시오. (아래 스크린 샷 참조)
2. 아직 Amazon AWS 계정이없는 경우 "Create AWS Account"를 클릭하여 등록 절차를 수행하십시오.
3. Amazon AWS Console에 로그인하면 사용자 이름 아래의 화면 오른쪽 상단에있는 메뉴에서 "내 계정"을 선택하십시오.
4. 다음 화면에서 "계정 설정"아래에 표시된 12 자리 Amazon ID가 표시됩니다.
귀하와 귀하가 소프트웨어 사용에 대한 별도의 서면 라이센스 계약을 체결하지 않는 한, 최종 사용자 사용권 계약 (& # 8220; 계약서 # 8221;)은 귀하의 소프트웨어 사용을 관장합니다.
라이센서는 귀하가 본 계약서에 포함 된 모든 조건을 수락한다는 조건하에 만 소프트웨어의 사용을 기꺼이 허가합니다. 본 계약에 서명하거나 소프트웨어를 다운로드, 설치 또는 사용함으로써 귀하는 본 계약을 이해하고 해당 조항을 모두 수락 함을 나타냅니다. 귀하가 본 계약서의 모든 조건을 수락하지 않으면, 라이센서는 귀하에게 소프트웨어의 사용권을 허여하지 않으며 소프트웨어를 다운로드, 설치 또는 사용할 수 없습니다.
1. 라이센스 부여.
에이. 평가 사용 및 개발 사용 라이센스. 라이센스 계약자는 본 계약의 조건을 준수 함을 조건으로, 본 계약 기간 동안 소프트웨어를 내부적으로 사용하기 위해 재 라이센스 할 권리가없는 비 독점적이고 양도 불가능한 개인 라이센스를 귀하에게 부여합니다 평가 사용 및 개발 사용. 라이센서가 제공 한 제 3 자 소프트웨어 제품 또는 모듈 (있는 경우)은 소프트웨어와 함께 사용할 수 있으며 제 3 자에 의해 제공된 이용 약관을 수락 할 수 있습니다. 라이센스가 종료되면 소프트웨어 사용을 중지하고 모든 인스턴스를 제거해야합니다. 여기에 명시 적으로 부여되지 않은 모든 권리는 사용 허가자가 보유합니다. 개발자는 소프트웨어 또는 그 파생물 (개발자의 내부 사업 목적 포함)의 상업적 사용을해서는 안됩니다. 직접 또는 간접 고객에게 소프트웨어 또는 개발자 응용 프로그램을 복사하여 어떤 형태로든 재배포하는 것은 금지됩니다.
비. 생산 사용 라이센스. 해당 라이센스 요금 지불을 포함하여 본 계약의 조건을 준수하는 것을 조건으로, 라이센스 부여자는 본 계약 기간 동안 라이센스를 재 라이센스 할 수있는 비 독점적이고 양도가 불가능한 라이센스를 귀하에게 부여합니다. : (a) 귀하의 내부 사업 목적으로 만 소프트웨어를 사용하고 복제하십시오 (& # 8220; 제작 사용); (b) 백업용으로 만 소프트웨어의 합리적인 사본을 만들 수 있습니다. 이러한 라이센스는 라이센스 비용을 지불 한 특정 수의 CPU (CPU에 의해 라이센스가 부여 된 경우) 또는 Java Virtual Machine 인스턴스 (가상 시스템 별 라이센스 인 경우)로 제한됩니다. 더 많은 수의 CPU 또는 Java Virtual Machine 인스턴스에서 소프트웨어를 사용하려면 추가 라이센스 비용을 지불해야합니다. 라이센서가 제공 한 제 3 자 소프트웨어 제품 또는 모듈 (있는 경우)은 본 소프트웨어와 함께 사용할 수 있습니다.
기음. 기타 권리 없음. 소프트웨어에 대한 귀하의 권리와 사용은 본 제 1 항에서 명시 적으로 부여 된 권리로 제한됩니다. 귀하는 소프트웨어를 다른 용도로 사용하지 않습니다. 본 절에서 명시 적으로 라이센스가 부여 된 경우를 제외하고, 라이센스 부여자는 암시 적, 금반언 적 또는 다른 방법으로 귀하에게 다른 권리 또는 라이센스를 부여하지 않습니다. 여기에 명시 적으로 부여되지 않은 모든 권리는 라이센스 제공자 또는 공급 업체가 보유합니다.
2. 제한.
섹션 1에서 명시 적으로 제공된 경우를 제외하고, 귀하는 다음을 수행하지 않습니다 : (a) 소프트웨어의 수정, 번역, 분해, 파생물 작성 또는 소프트웨어 복사; (b) 어떤 형태로든 소프트웨어에 대한 권리를 다른 사람에게 임대, 대여, 양도, 배포 또는 부여하는 행위. (c) 제 3 자에 의한 소프트웨어의 제공, 공개, 공개 또는 사용을 허용하거나 사용을 허가하는 행위 (d) 소프트웨어 또는 그 일부에서 실행되는 벤치 마크 또는 성능 테스트 게시 또는 (e) 소프트웨어의 소유권 표시, 레이블 또는 표시를 제거하는 행위. 귀하는 독립 실행 형 또는 OEM (Original Equipment Manufacturer)을 기준으로 소프트웨어를 배포 할 수 없습니다.
3. 소유권.
양 당사자간에, 본 소프트웨어는 그 안에있는 모든 지적 재산권을 포함하여 라이센서의 독점적 인 자산이며, 계속 유지됩니다.
에이. 귀하가 섹션 1 (a)에 명시된 라이센스 하에서 소프트웨어를 사용하는 경우 본 계약은 평가 또는 개발 기간 동안 유효합니다.
비. 귀하가 제 1 조 (b) 항에 명시된 라이센스에 따라 소프트웨어를 사용하는 경우, 본 계약은 (a) 연간 가입 라이센스로 구입 한 경우 1 년 동안 또는 (b) 영구적으로 영구 라이선스. 연간 구독 라이센스는 한 달 전에 사전 통지없이 해지되지 않는 한 1 년까지 자동으로 갱신됩니다. 본 계약은 귀하가 본 계약 기간을 위반할 경우 통지없이 자동 종료됩니다. 계약이 해지되면 즉시 소프트웨어 사용을 중지하고 소유하거나 통제하는 소프트웨어의 모든 복사본을 폐기해야합니다.
5. 지원 서비스.
지원 서비스를 포함하여이 라이센스를 구입 한 경우 유지 보수 릴리스 (업데이트 및 업그레이드), 전화 지원 및 웹 기반 지원이 포함됩니다.
에이. 인가 권자는보고 된 오류를 해결하거나 우회하기 위해 고안된 업데이트를 제공하기 위해 상업적으로 합당한 노력을 기울일 것입니다. 이러한 오류가 유지 보수 릴리스에서 수정 된 경우, 라이센스 사용자는 해당 유지 보수 릴리스를 설치하고 구현해야합니다. 그렇지 않은 경우 업데이트는 영구적 인 업데이트가 포함 된 유지 보수 릴리스를 사용할 수있을 때까지 사용하기 위해 임시 수정, 절차 또는 루틴의 형태로 제공 될 수 있습니다.
비. 라이센스 계약 기간 동안 라이센스 제공자는 라이센스 제공자가 그러한 유지 보수 릴리스를 일반적으로 고객에게 제공 할 수있는 시점에서 라이센스 사용자에게 유지 보수 릴리스를 제공해야합니다. 제품 오퍼링이 업그레이드인지 또는 신제품인지 기능인지 여부에 대한 질문이 있으면 라이센서의 의견은 일반적으로 최종 사용자 고객을위한 새로운 제품이나 기능으로 제품 오퍼링을 취급한다는 조건하에 우선합니다 .
기음. 라이센서의 지원 서비스 제공 의무는 다음 조건에 달려있다. (a) 라이센시와 상담 한 후에 라이센스 사용자는 실수를 바로 잡기 위해 합리적인 노력을 기울인다. (b) 라이센스 사용자는 라이센스 부여 자의 사이트 또는 라이센스 사용자 사이트로의 원격 액세스를 통해 오류를 정정 할 수있는 충분한 정보와 자원은 물론 인력, 하드웨어 및 기타 추가 항목에 대한 액세스 권한을 라이센스 제공자에게 제공합니다 오류 발견과 관련된 소프트웨어; (c) 라이센스 사용자는 모든 유지 보수 릴리스를 즉시 설치합니다. (d) 라이센스 사용자는 제품을 작동시키는 데 필요한 모든 장비, 통신 인터페이스 및 기타 하드웨어를 조달, 설치 및 유지 보수합니다.
디. 라이센서는 다음과 같은 상황에서 지원 서비스를 제공 할 의무가 없다. (a) 제품이 변경, 수정 또는 손상된 경우 (라이센서의 직접 감독하에있는 경우는 제외). (b) 오류는 라이센스 사용자의 합당한 통제를 벗어난 과실, 하드웨어 오작동 또는 기타 원인으로 인해 발생합니다. (c) 오류는 라이센스 제공자를 통해 라이센스가 부여되지 않은 제 3 자 소프트웨어로 인해 발생합니다. (d) 라이센스 사용자는 유지 보수 릴리스를 설치 및 구현하지 않아 제품이 라이센스 부여자가 지원하는 버전입니다. 또는 (e) 라이센스 사용자가 만기일 때 라이센스 비용 또는 지원 서비스 비용을 지불하지 않은 경우. 또한 라이센스 제공자는 제품을 기반으로 고객 자신이 작성한 소프트웨어 코드에 대해 지원 서비스를 제공 할 의무가 없습니다.
이자형. 갑은 재량에 따라 제품의 지속적인 지원이 경제적으로 실용적이지 않다고 결정한 경우 갑옷 판매자 서비스를 중단 할 수있는 권리를 보유합니다. 인가 권자는 그러한 지원 서비스 중단을 서면으로 적어도 3 개월 전에 서면으로 통지하고 영향을받는 제품에 대해 선급금을 지불 한 미 지불 지원 서비스 수수료를 환불합니다. 라이센스 취득자는 제품이 지원되는 제 3 자 플랫폼 (소프트웨어, JVM, 운영 체제 또는 하드웨어를 포함하되 이에 국한되지 않음)의 모든 버전을 지원하거나 유지할 의무가 없습니다. 제품 및 기본 타사 플랫폼 및 (ii) 최초로 대체 된 후 6 개월 동안 제품 및 운영 체제의 직전 버전 두 개. 갑은 일정 기간이 만기가 된 후 30 일 이내에 갑이 계약에 따라 갑에게 지불 할 금액을 지불하지 않는 경우 지원 서비스의 수행을 중지 할 권리를 보유합니다.
6. 보증.
에이. 인가자는 소프트웨어를 설치 한 날로부터 90 일 동안 소프트웨어가 해당 문서에 명시된 기능 사양에 따라 중요한 모든 측면에서 수행 될 수 있음을 보증합니다. 그러한 보증을 위반 한 경우, 공급 권자는 선택에 따라 소프트웨어를 수정하거나 해당 소프트웨어를 무료로 교체해야합니다. 전술 한 내용은 귀하의 유일하고 독점적 인 구제책이며 라이센서의 이러한 보증 위반에 대한 단독 책임입니다. 위에 명시된 보증은 귀하의 이익을 위해서만 만들어집니다. 보증은 (a) 소프트웨어가 항상 설치 지침에 따라 올바르게 설치되고 사용 된 경우에만 적용됩니다. (c) 최신 업데이트가 소프트웨어에 적용되었습니다. (c) 라이센스 부여 자나인가 자의인가 된 대리인이 아닌 사람이 소프트웨어를 수정, 변경 또는 추가하지 않은 경우.
7. 면책 조항.
제 6 조 (a) 항에 의거하여 제공된 경우를 제외하고, 라이센스 제공자는 상품성, 특정 목적에 대한 적합성 및 비 침해에 대한 묵시적인 보증을 포함하여 명시 적이거나 묵시적인 모든 보증을 명시 적으로 부인하며, 상품성 및 특정 목적에의 적합성에 대한 묵시적 보증 무역. 구두 또는 서면 상 허가받지 않은 조언이나 정보는 본 계약서에 명시 적으로 기술되지 않은 보증을 제공하지 않습니다.
라이센스 부여자는 소프트웨어 제품이 귀하의 요구 사항을 충족 시키거나 귀하의 특정 사용 조건 하에서 작동한다는 보증을하지 않습니다. 인가자는 소프트웨어 제품의 작동이 안전하고 오류가 없으며 중단이 없음을 보증하지 않습니다.
소프트웨어 제품이 보안 및 중단없는 요구 사항을 충족하는지 여부를 결정해야합니다. 귀하는 귀하의 요구 사항을 충족시키기 위해 소프트웨어 제품의 고장으로 인해 초래 된 모든 손실에 대한 전적인 책임과 모든 책임을집니다. 라이센서는 컴퓨터 또는 정보 저장 장치의 데이터 손실에 대해 어떠한 경우에도 책임을지지 않습니다.
8. 책임의 제한.
책임의 모든 원인과 책임의 모든 이론에 근거하여 귀하에 대한 라이센스 제공자의 총 책임은 귀하가 소프트웨어 라이센스 제공자에게 지불 한 라이센스 비용을 한도로 초과하지 않을 것입니다. 어떠한 경우에도 라이센서는 특수한, 우발적 인, 우발적 인, 우발적 인, 징벌 적 또는 필연적 인 손해 (사용, 데이터, 사업 또는 이익의 손실 포함) 또는이 제품과 관련하여 발생하거나이를 대신하여 발생하는 대체 제품의 비용을 책임지지 않습니다 계약 또는 사용 또는 성능에 대한 책임을지지 않으며, 그러한 책임은 계약, 보증, 불법 행위 (태만 포함), 엄격한 책임 또는 기타 방법에 근거하거나 그러한 손실의 가능성에 대해 면허가 부여되었는지 여부에 관계없이 손해. 상기 제한은 본 계약서에 명시된 제한된 구제책이 본질적인 목적을 달성하지 못한 것으로 판명 된 경우에도 적용되고 적용됩니다. 해당 관할 지역에서 라이센스 보유자가 묵시적 보증을 부인할 수있는 범위 내에서이 부인은 허용되는 최대 범위 내에서 유효해야합니다.
본 계약의 조항이 유효하지 않거나 집행이 불가능할 경우 본 계약의 나머지 조항이 완전히 효력을 유지합니다. 적용 가능한 법률에 의해 명시 적 또는 묵시적 제한이 허용되지 않는 한, 이러한 명시 적 또는 묵시적 제한은 해당 적용 법률에서 허용하는 최대한의 범위까지 계속 유효합니다.
본 계약은 본 계약 내용과 관련하여 당사자 간의 완전하고 독점적 인 계약으로, 본 계약 내용과 관련하여 이전 계약, 의사 소통 및 이해 (구두 및 구두)를 대체합니다. 본 계약의 당사자는 독립적 인 계약자이며 다른 당사자를 구속하거나 다른 당사자를 대신하여 의무를 부담 할 권한도 없습니다. 일방 당사자가 본 계약에 따른 권리를 행사하거나 집행하지 않는 한 그러한 권리의 포기로 간주되지 않습니다. 구매 주문서 나 기타 주문서에 포함 된 조건은 본 계약의 조건과 일치하지 않거나 추가적으로 라이센스 제공자에 의해 거절되며 무효로 간주됩니다.
본 계약은 법률 원칙의 충돌과 상관없이 스위스 법률에 따라 해석되고 해석됩니다. 양 당사자는 본 계약과 관련하여 발생하는 분쟁의 해결을 위해 스위스 취리히에 위치한 법원의 배타적 인 관할권 및 재판 지에 동의합니다.
10. 정의.
& # 8220; 평가 사용 & # 8221; 은 귀하의 프로덕션 용도로 의도 된 새로운 응용 프로그램에 대한 평가 및 평가판 용도로만 소프트웨어를 사용함을 의미합니다.
& # 8220; 프로덕션 사용 & # 8221; 란 내부 업무 용도로만 소프트웨어를 사용하는 것을 의미합니다. 생산 사용에는 ASP, VAR, OEM, 배포자 또는 대리점 계약의 일부로 소프트웨어를 공유하거나 배포하는 작업을 포함하여 재 라이센스, 재판매 또는 배포를 위해 소프트웨어를 복제 할 수있는 권리가 포함되지 않습니다.
& # 8220; 소프트웨어 & # 8221; 라 함은 라이센스 제공자의 소프트웨어 및 라이센스 자에 포함 된 모든 구성 요소, 문서 및 예를 의미합니다.
& # 8220; 오류 & # 8221; (a) 제품이 설명서에 명시된 사양을 준수하지 않아 제품 사용 불가 또는 사용 제한으로 이어지는 경우 및 / 또는 (b) 새로운 절차가 필요한 문제, 추가 정보 및 / 또는 제품 개선 요구 사항에 대해 설명합니다.
& # 8220; 유지 관리 릴리스 & # 8221; 는 5 항에 정의 된 표준 지원 서비스에 따라 라이센스 사용자가 사용할 수 있도록 업그레이드 및 제품 업데이트를 의미합니다.
& # 8220; 업데이트 & # 8221; 은 제품을 만들거나 추가 할 때 오류를 수정하는 소프트웨어 수정 또는 추가 또는 제품의 정상적인 작동에서 관찰 될 때 오류가 라이센스 사용자에게 미치는 실질적인 악영향을 제거하는 절차 또는 루틴을 의미합니다.
& # 8220; 업그레이드 & # 8221; 은 새로운 기능을 추가하거나 제품의 용량을 늘리기 위해 일반적으로 지원 서비스 기간 중 최종 사용자 고객에게 라이센스 제공자가 릴리스 한 제품의 개정판을 의미합니다. 업그레이드에는 신제품 출시 또는 별도의 요금이 부과 될 수있는 기능 추가가 포함되지 않습니다.
QuantStart.
빠르게 성장하는 소매점 퀀텀 트레이더 커뮤니티를 지원하는 Quantcademy 개인 회원 포털에 가입하십시오. 당신은 당신의 가장 중요한 퀀트 트레이딩 질문에 대답 할 준비가되어있는 지식이 풍부하고 마음이 맞는 퀀트 트레이더 그룹을 찾을 수 있습니다.
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2013 년 4 월 19 일 Michael Halls-Moore 작성
이 기사에서는 수익성있는 알고리즘 거래 전략을 식별하는 방법을 소개하고자합니다. 오늘 우리의 목표는 그러한 시스템을 찾고 평가하고 선택하는 방법을 자세히 이해하는 것입니다. 어떻게 전략을 식별하는 것이 개인의 선호에 관한 것인가와 전략의 성과, 테스트를위한 과거 데이터의 유형과 양을 결정하는 방법, 거래 전략을 냉정하게 평가하는 방법, 마지막으로 백 테스트 단계로 진행하는 방법에 대해 설명합니다. 전략 구현.
거래를위한 자신 만의 개인 선호도 확인.
성공적인 거래자가되기 위해서는 - 임의적으로 또는 알고리즘 적으로 - 정직한 질문을하는 것이 필요합니다. 트레이딩은 놀라운 속도로 돈을 잃을 수있는 능력을 제공하므로 선택한 전략을 이해하는 데 필요한만큼 "자신을 알아야합니다".
나는 거래에서 가장 중요한 고려 사항이 자신의 성격을 인식하고 있다고 말할 수 있습니다. 특히 거래 및 알고리즘 거래는 상당한 수준의 규율, 인내심 및 정서적 인 분리가 필요합니다. 알고리즘이 당신을 위해 당신의 거래를 수행하게하기 때문에, 그것이 실행될 때 전략에 간섭하지 않도록 해결할 필요가 있습니다. 이것은 특히 드로우 다운이 연장 된 기간에 매우 어려울 수 있습니다. 그러나 백 테스트에서 수익성이 높은 것으로 입증 된 많은 전략은 단순한 간섭으로 인해 망가질 수 있습니다. 당신이 알고리즘 트레이딩의 세계에 들어가기를 원한다면 감정적으로 테스트 될 것이고 성공하기 위해서는 이러한 어려움을 극복해야한다는 것을 이해하십시오!
다음 고려 사항은 시간 중 하나입니다. 풀 타임 직업이 있습니까? 파트 타임으로 일하십니까? 당신은 집에서 일하거나 매일 통근 통근을합니까? 이러한 질문은 귀하가 추구해야 할 전략의 빈도를 결정하는 데 도움이됩니다. 정규직 근무자의 경우, 일일 선물 전략이 적절하지 않을 수 있습니다 (적어도 완전히 자동화 될 때까지!). 시간 제약으로 인해 전략의 방법론이 결정됩니다. 당신의 전략이 빈번히 거래되고 값 비싼 뉴스 피드 (예 : 블룸버그 터미널)에 의존한다면 분명히 사무실에서이 전략을 성공적으로 실행할 수있는 능력에 대해 현실적이어야합니다! 많은 시간을 투자 한 사람들이나 전략을 자동화하는 기술을 배우려면보다 기술적 인 고 빈도 거래 (HFT) 전략을 고려해야합니다.
일관되게 수익성있는 포트폴리오를 유지하려면 거래 전략에 대한 지속적인 연구가 필요하다는 것이 나의 믿음입니다. "전략의 밑에 레이다"영원히 체재하십시오. 따라서 거래에 할당되는 상당 부분은 지속적인 연구 수행에 있습니다. 강력한 수익성 또는 손실에 대한 완만 한 쇠퇴의 차이가 될 수 있기 때문에 이것을 할 준비가되어 있는지 여부를 자문 해보십시오.
또한 거래 자본을 고려해야합니다. 양적 전략에 대해 일반적으로 받아 들여지는 이상적인 최소 금액은 50,000 USD입니다 (영국에서는 약 £ 35,000). 제가 다시 시작한다면, 아마 더 많은 금액, 아마 100,000 USD (약 £ 70,000)로 시작합니다. 그 이유는 중개 및 고주파 전략에서 거래 비용이 극도로 높을 수 있고 인출시 자본을 흡수 할 수있는 충분한 자본을 확보해야하기 때문입니다. 10,000 달러 미만으로 시작하는 것을 고려하고 있다면 거래 비용이 급격히 수익에 반영되므로 하나 또는 두 개의 자산으로 거래하는 저주파수 전략으로 제한해야합니다. 인터랙티브 브로커는 프로그래밍 기술을 가진 사람들에게 가장 친숙한 중개업자 중 하나 인 API로 인해 소매 계좌 최소 10,000 USD를 보유하고 있습니다.
프로그래밍 기술은 자동화 된 알고리즘 거래 전략을 수립하는 데 중요한 요소입니다. C ++, Java, C #, Python 또는 R과 같은 프로그래밍 언어에 익숙하면 엔드 투 엔드 데이터 저장소, 백 테스트 엔진 및 실행 시스템을 직접 만들 수 있습니다. 여기에는 여러 가지 장점이 있는데, 그 중 하나는 거래 인프라의 모든 측면을 완전히 인식 할 수있는 능력입니다. 또한 "기술 스택"을 완벽하게 제어 할 수 있도록 고주파수 전략을 탐색 할 수 있습니다. 이는 자신의 소프트웨어를 테스트하고 버그를 제거 할 수 있음을 의미하지만, 적어도 알 고 트레이딩 경력의 초기 부분에서는 인프라를 코딩하는 데 더 많은 시간을 소비하고 전략을 구현하는 데 더 적은 시간을 소비합니다. Excel 또는 MATLAB 거래가 편리하고 다른 구성 요소의 개발을 아웃소싱 할 수 있습니다. 그러나 나는 특히 높은 빈도로 거래하는 사람들에게 이것을 권장하지 않습니다.
알고리즘 거래를 통해 무엇을 성취하고자하는지 스스로 자문 해봐야합니다. 정기 수입에 관심이 있습니까? 이를 통해 귀하의 트레이딩 계좌에서 수입을 얻을 수 있습니다. 또는 장기 자본 이득에 관심이 있습니까? 그리고 자금을 인출 할 필요없이 거래 할 수 있습니까? 소득 의존성은 전략의 빈도를 결정합니다. 보다 정기적으로 수입을 인출하려면 변동성이 적은 (즉, 높은 Sharpe 비율) 고주파 거래 전략이 필요합니다. 장기 트레이더는보다 조용한 거래 빈도를 제공 할 수 있습니다.
마지막으로, 짧은 시간 안에 극도로 부유하게되는 개념에 속지 마십시오! Algo 거래는 부유 한 빠른 계획이 아닙니다. 무엇이든지 가난한 빠른 계획이 될 수있는 경우. 알고리즘 거래에 성공하려면 상당한 훈련, 연구, 부지런함 및 인내가 필요합니다. 일관성있는 수익성을 창출하는 데 몇 년이 걸릴 수도 있습니다.
소싱 알고리즘 거래 아이디어.
반대로 일반적인 인식에도 불구하고, 실제로 공개 도메인에서 수익성있는 거래 전략을 찾는 것은 매우 직접적입니다. 결코 오늘보다 더 쉽게 거래 아이디어를 구할 수 없었습니다. 학술 재무 저널, 인쇄 전 서버, 거래 블로그, 거래 포럼, 주간 거래 잡지 및 전문 텍스트는 아이디어를 바탕으로 수천 가지의 거래 전략을 제공합니다.
양적 거래 연구자로서의 우리의 목표는 지속적인 거래 아이디어를 제공 할 수있는 전략 파이프 라인을 수립하는 것입니다. 이상적으로 우리는 우리가 만나는 전략을 소싱, 평가 및 구현하는 체계적인 접근 방식을 만들고 싶습니다. 파이프 라인의 목표는 일정한 양의 새로운 아이디어를 생성하고 최소한의 감정적 인 배려로 이러한 아이디어의 대부분을 거부 할 수있는 틀을 제공하는 것입니다.
우리는인지 적 편향이 의사 결정 방법에 영향을 미치지 않도록 극도로주의해야합니다. 이것은 하나의 자산 클래스를 다른 자산 클래스보다 선호하는 것처럼 간단 할 수 있습니다 (금 및 기타 귀금속이 마음에 들었습니다). 우리의 목표는 항상 긍정적 인 기대와 함께 지속적으로 수익성있는 전략을 찾는 것입니다. 자산 클래스의 선택은 거래 자본 제약, 중개 수수료 및 레버리지 기능과 같은 다른 고려 사항을 기반으로해야합니다.
당신이 무역 전략의 개념에 완전히 익숙하지 않다면 처음 보는 것은 설립 된 교과서를 사용하는 것입니다. 클래식 텍스트는 양적 거래에 익숙해 지도록보다 간단하고 직관적 인 다양한 아이디어를 제공합니다. 다음은 목록을 통해 작업 할 때 점차 정교 해지는 양적 거래에 익숙하지 않은 사람들에게 내가 추천하는 선택입니다.
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다음으로는 거래 포럼 및 거래 블로그를 통해보다 정교한 전략을 찾을 수 있습니다. 그러나주의 사항 : 많은 거래 블로그는 기술 분석의 개념에 의존합니다. 기술적 분석에는 자산 가격의 추세 또는 반전 패턴을 결정하기 위해 기본 지표 및 행동 심리를 활용하는 것이 포함됩니다.
전체 거래 공간에서 매우 인기가 있음에도 불구하고 기술적 분석은 양적 금융 분야에서 다소 비효율적이라고 여겨집니다. 일부 사람들은 별자리를 읽거나 예측력면에서 차를 연구하는 것보다 낫지 않다고 제안했습니다. 실제로 기술적 인 분석을 이용하는 성공적인 개인이 있습니다. 그러나보다 정교한 수학 및 통계 툴박스를 갖춘 콴트로서 우리는 그러한 "TA 기반"전략의 효과를 쉽게 평가하고 정서적 고려 또는 선입견에 기초하지 않고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.
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보다 간단한 전략을 평가 한 경험이 있으면보다 정교한 학업을 검토해야합니다. 구독료가 높거나 일회성 비용이 들지 않으면 일부 학술지에 액세스하기 어려울 수 있습니다. 대학의 회원 또는 동창 인 경우 이러한 재정적 저널 중 일부에 대한 액세스 권한을 얻을 수 있어야합니다. 그렇지 않으면 동료 검토가 진행되는 학술 논문 초안의 인터넷 저장소 인 인쇄 전 서버를 볼 수 있습니다. 우리가 성공적으로 복제하고 수익을 얻으려는 전략에만 관심이 있기 때문에 동료 평가는 우리에게별로 중요하지 않습니다.
학술 전략의 주된 단점은 종종 시대에 뒤떨어 지거나 모호하고 값 비싼 과거 데이터가 필요하거나 비유 동 자산 클래스에서 거래되거나 수수료, 미끄러짐 또는 확산을 고려하지 않을 수 있다는 것입니다. 또한 거래 전략이 시장 주문, 주문 제한 또는 중지 손실 등을 포함하는지 여부도 분명하지 않을 수 있습니다. 따라서 가능한 한 최선을 다해 전략을 반복적으로 재 테스트하고 현실적인 거래를 추가하는 것이 절대적으로 중요합니다 당신이 거래하고자하는 자산 클래스의 많은 양상을 포함하는 비용.
다음은 아이디어를 얻을 수있는 인기있는 사전 인쇄 서버 및 재무 저널 목록입니다.
자신의 양적 전략을 수립하는 것은 어떻습니까? 일반적으로 다음 범주 중 하나 이상의 전문 지식이 필요합니다.
시장 미세 구조 - 특히 고주파 전략의 경우 시장 미세 구조, 즉 수익성을 창출하기 위해 주문서 역학을 이해할 수 있습니다. 각기 다른 시장에는 다양한 기술 제한, 규제, 시장 참여자 및 특정 전략을 통한 착취에 대한 제약이있을 것입니다. 이것은 매우 정교한 분야이며, 소매업 종사자는이 분야에서 경쟁이 어렵다는 것을 알게 될 것입니다. 특히, 경쟁에는 강력한 기술적 능력을 갖춘 대규모의 잘 자본화 된 양적 헤지 펀드가 포함됩니다. 펀드 구조 - 연금 펀드, 민간 투자 파트너십 (헤지 펀드), 상품 거래 자문 및 뮤추얼 펀드와 같은 공동 투자 펀드는 대규모 규제와 대규모 자본 보유로 인해 제약을받습니다. 따라서 좀 더 민첩한 사람에게는 일정한 일관된 행동이 악용 될 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 자금은 규모 때문에 용량 제약을받을 수 있습니다. 따라서 대량의 유가 증권을 신속하게 적재 (판매)해야하는 경우 "시장 이동"을 피하기 위해 비틀 거리게됩니다. 정교한 알고리즘은 자금 구조 차익 거래라고 알려진 일반적인 프로세스에서이 특이성 및 기타 특이성을 이용할 수 있습니다. 기계 학습 / 인공 지능 - 최근 몇 년 동안 금융 시장에서 기계 학습 알고리즘이 널리 보급되었습니다. Naive-Bayes 등의 분류 자 (Classifier)와 비선형 함수 계산자 (신경망) 및 최적화 루틴 (유전 알고리즘)은 모두 자산 경로를 예측하거나 거래 전략을 최적화하는 데 사용되었습니다. 이 분야에 대한 배경 지식이 있다면 특정 알고리즘이 특정 시장에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 통찰력을 가질 수 있습니다.
물론 퀀트가 조사 할 수있는 많은 분야가있다. 이후 기사에서 맞춤 전략을 세우는 방법에 대해 자세히 설명합니다.
매주 또는 심지어 매일 이러한 소스를 지속적으로 모니터링함으로써 다양한 소스의 일관된 전략 목록을받을 수 있습니다. 다음 단계는 시간 낭비를 최소화하고 수익성이 없을 것으로 예상되는 전략에 대한 자원을 다시 테스트하는 방법으로 이러한 전략의 큰 부분 집합을 거부하는 방법을 결정하는 것입니다.
거래 전략 평가.
첫 번째, 그리고 틀림없이 가장 분명한 고려 사항은 실제로 전략을 이해하는지 여부입니다. 간결하게 전략을 설명 할 수 있습니까? 아니면 일련의 경고와 끝없는 매개 변수 목록이 필요합니까? 또한, 전략은 실제로 좋은, 견고한 기반을 가지고 있습니까? 예를 들어, 당신이 시도하고있는 패턴을 유발할 수있는 행동 적 근거 또는 자금 구조 제약을 지적 할 수 있습니까? 이 제약은 극적인 규제 환경의 혼란과 같은 정권 교체를 견디겠습니까? 전략은 복잡한 통계 또는 수학적 규칙에 의존합니까? 모든 금융 시계열에 적용됩니까 아니면 수익성이 있다고 주장되는 자산 클래스에만 해당합니까? 새로운 거래 방법을 평가할 때 이러한 요소에 대해 끊임없이 생각해야합니다. 그렇지 않으면 무익한 전략을 백 테스팅하고 최적화하는 데 많은 시간을 낭비 할 수 있습니다.
일단 전략의 기본 원칙을 이해했다면, 앞서 언급 한 성격 프로파일에 맞는지 여부를 결정해야합니다. 이것은 소리가 나지 않는 막연한 고려 사항은 아닙니다! 전략은 성능 특성이 크게 다를 것입니다. 더 중요한 기간의 인출을 처리하거나보다 큰 수익을 위해 더 큰 위험을 감수하고자하는 특정 성격 유형이 있습니다. 우리가 퀀트 (quants)로서 가능한 한 많은인지 적 편향을 시도하고 제거하고, 전략을 조심스럽게 평가할 수 있어야 함에도 불구하고, 편향은 언제나 기습적으로 변할 것입니다. 따라서 우리는 전략의 수행을 평가하기위한 일관성 있고 감정적 인 수단이 필요합니다 . 다음은 내가 잠재적 인 새로운 전략을 판단 할 수있는 기준 목록입니다.
방법론 - 전략 모멘텀은 시장 중심, 방향성, 방향성이 있습니까? 전략은 이해하기 어렵고 통계에서 박사 학위를 요구하는 정교한 (또는 복잡한!) 통계 또는 기계 학습 기술에 의존합니까? 이러한 기술로 인해 상당한 양의 매개 변수가 도입되어 최적화 편향으로 이어질 수 있습니까? 전략이 체제 변화 (즉, 금융 시장의 잠재적 새로운 규제)에 견딜 가능성이 있습니까? Sharpe Ratio - Sharpe 비율은 경험적으로 전략의 보상 / 위험 비율의 특성을 나타냅니다. 그것은 주식 곡선에 의해 견디는 변동성 수준에 대해 얼마나 많은 수익을 낼 수 있는지를 정량화합니다. 당연히, 우리는 이러한 수익률과 변동성 (즉, 표준 편차)이 측정되는 기간과 빈도를 결정해야합니다. 보다 높은 빈도 전략은 표준 편차의 샘플링 속도가 더 빨라지지만 예를 들어 전체 측정 시간이 더 짧아야합니다. 레버리지 - 수익성을 위해 전략에 상당한 영향력이 필요합니까? 전략은 수익을 내기 위해 레버리지 파생 상품 (선물, 옵션, 스왑)의 사용을 필요로합니까? 이러한 레버리지 계약은 막대한 변동성을 특징으로 할 수 있으며 이로 인해 마진 콜이 쉽게 발생할 수 있습니다. 그러한 변동성에 대한 거래 자본과 기질이 있습니까? 빈도 - 전략의 빈도는 기술 스택 (기술적 전문성), 샤프 비율 및 전반적인 거래 비용 수준과 밀접하게 관련되어 있습니다. 고려해야 할 다른 모든 문제, 높은 빈도 전략은 더 많은 자본을 필요로하며, 구현하기가 더 정교하고 어렵습니다. 그러나 백 테스팅 엔진이 정교하고 버그가없는 것으로 가정하면 훨씬 높은 Sharpe 비율을 갖게됩니다. 변동성 - 변동성은 전략의 "위험"과 강하게 관련됩니다. Sharpe 비율은 이것을 특징으로합니다. 기초 자산 군의 변동성이 크지 않다면 주식 곡선의 변동성이 커지며 샤프 비율도 작아진다. 나는 물론 긍정적 인 변동성이 거의 네거티브 변동성과 같다고 가정하고 있습니다. 일부 전략은 더 큰 불리한 변동성을 가질 수 있습니다. 이러한 속성을 알고 있어야합니다. 승패, 평균 손익 - 전략은 승패와 평균 손익 특성이 다릅니다. 잃어버린 거래의 수가 승리 한 거래의 수를 초과하더라도 매우 수익률 높은 전략을 가질 수 있습니다. 기세 전략은 수익성이 있기 위해 소수의 "대히트"에 의존하기 때문에이 패턴을 갖는 경향이 있습니다. 평균 회귀 전략은 거래가 "승리자"인 경우 반대되는 경향이 있지만 손실 거래는 매우 심할 수 있습니다. 최대 인출 - 최대 인출은 전략의 지분 곡선에서 가장 큰 전체적인 최저가 하락률입니다. 기세 전략은 장기간의 축소 (많은 증분 손실 거래로 인한 손실)로 고통받는 것으로 잘 알려져 있습니다. 역사적 테스트에서 이것이 전략과 관련하여 "통상적 인 업무"라고 제안한 경우에도 많은 상인은 연장 된 인출 기간에 포기할 것입니다. 당신은 당신의 전략 거래를 중단하기 전에 어느 정도의 연체율 (그리고 어느 기간 동안)을 받을지 결정할 필요가 있습니다. 이는 매우 개인적인 결정이므로 신중하게 고려해야합니다. 용량 / 유동성 - 소매 수준에서, 당신이 (비상주 주식처럼) 고도로 유동성이없는 수단으로 거래하지 않는 한, 당신은 전략 능력에 크게 신경 쓰지 않아도됩니다. 용량은 전략의 추가 자본에 대한 확장 성을 결정합니다. 대형 헤지 펀드의 대부분은 자본 배분에서 전략이 증가함에 따라 상당한 용량 문제로 어려움을 겪습니다. 매개 변수 - 특정 전략 (특히 기계 학습 커뮤니티에있는 전략)에는 많은 양의 매개 변수가 필요합니다. 전략에 필요한 추가 매개 변수가 있으면 최적화 바이어스 ( "곡선 맞춤"이라고도 함)에 취약 해집니다. 가능한 한 적은 수의 매개 변수로 전략을 타겟팅하고 전략을 테스트 할 수있는 충분한 양의 데이터가 있는지 확인해야합니다. 벤치 마크 - 거의 모든 전략 ( "절대 수익"으로 특징 지우지 않는 한)은 일부 성능 벤치 마크에 비해 측정됩니다. 벤치 마크는 일반적으로 전략이 거래하는 기본 자산 클래스의 큰 샘플을 특성화하는 지수입니다. 전략이 미국 주식을 거래 할 경우 S & P500은 전략을 측정하는 자연스러운 벤치 마크가됩니다. 이 유형의 전략에 적용되는 용어 "알파"및 "베타"가 들립니다. 이 계수에 대해서는 이후 기사에서 자세히 다룰 것입니다.
전략의 실제 수익률에 대해서는 언급하지 않았습니다. 왜 이런거야? 이와는 별도로 수익률은 실제로 전략의 효과에 대한 제한된 정보를 제공합니다. 그들은 레버리지, 변동성, 벤치 마크 또는 자본 요구 사항에 대한 통찰력을주지 못합니다. 따라서 전략은 드물게 자신의 수익만으로 판단됩니다. 수익을보기 전에 항상 전략의 위험 요소를 고려하십시오.
이 단계에서 귀사의 파이프 라인에서 발견되는 많은 전략은 자본 요건, 레버리지 제약, 최대 인출 허용 오차 또는 변동성 선호도를 충족시키지 않기 때문에 거부됩니다. 남아있는 전략은 이제 백 테스트로 고려 될 수 있습니다. 그러나 이것이 가능하기 전에 이러한 전략을 테스트 할 수있는 사용 가능한 과거 데이터의 최종 거부 기준을 고려해야합니다.
내역 데이터 얻기.
요즘에는 과거 데이터 저장을위한 자산 클래스 전반에 걸친 기술적 요구 사항의 폭이 넓습니다. 경쟁 우위를 유지하기 위해 구매자 (펀드)와 매도자 측 (투자 은행) 모두 기술 인프라에 막대한 투자를합니다. 그것의 중요성을 고려하는 것이 필수적입니다. 특히 적시성, 정확성 및 저장 요구 사항에 관심이 있습니다. 이제는 이력 데이터를 얻는 기본 및 저장 방법에 대해 간략하게 설명하겠습니다. 불행히도 이것은 매우 깊고 기술적 인 주제이므로이 기사의 모든 내용을 말할 수는 없습니다. 그러나 필자는 금융 산업에서의 이전 업계 경험이 주로 금융 데이터 수집, 저장 및 액세스에 관심을 가졌으므로 향후이 점에 대해 더 많이 쓰겠습니다.
이전 섹션에서는 우리 자신의 개인 거부 기준에 따라 특정 전략을 거부 할 수있는 전략 파이프 라인을 설정했습니다. 이 섹션에서는 과거 데이터를 얻으려는 우리 자신의 선호도에 따라 더 많은 전략을 필터링 할 것입니다. 주요 고려 사항 (특히 소매 실무자 수준)은 데이터 비용, 저장 요구 사항 및 기술 전문성 수준입니다. 우리는 또한 다양한 유형의 사용 가능한 데이터와 각 유형의 데이터가 우리에게 부과 할 다양한 고려 사항을 논의해야합니다.
사용 가능한 데이터의 유형과 고려해야 할 핵심 쟁점에 대해 논의하겠습니다.
기초 데이터 - 금리, 인플레이션 수치, 기업 활동 (배당, 주식 분할), SEC 신고, 기업 회계, 수익 수치, 작물보고, 기상 데이터 등과 같은 거시 경제 동향에 관한 데이터를 포함합니다. 가치있는 회사 또는 기타 자산을 기초로, 즉 미래의 예상 현금 흐름을 통해 제공해야합니다. 주식 가격 시리즈는 포함되지 않습니다. 일부 기본 데이터는 정부 웹 사이트에서 무료로 사용할 수 있습니다. 다른 장기간의 역사적인 기초 자료는 극도로 비쌀 수 있습니다. 수천 개의 회사가 한 번에 연구되지 않는 한, 스토리지 요구 사항은 대개 크지 않습니다. 뉴스 데이터 - 뉴스 데이터는 본질적으로 정 성적입니다. 기사, 블로그 게시물, 마이크로 블로그 게시물 ( "트윗") 및 사설로 구성됩니다. 감정을 해석하기 위해 분류 자와 같은 기계 학습 기술이 종종 사용됩니다. 이 데이터는 언론 매체를 통한 구독을 통해 종종 무료 또는 저렴한 가격으로 제공됩니다. 새로운 "NoSQL"문서 저장소 데이터베이스는 이러한 유형의 비정형, 정 성적 데이터를 저장하도록 설계되었습니다. 자산 가격 데이터 - 이것은 퀀트의 전통적인 데이터 도메인입니다. 자산 가격의 시계열로 구성됩니다. 주식 (주식), 채권 (채권), 상품 및 환율은 모두이 클래스에 포함됩니다. 주식 등의보다 간단한 자산 클래스를 얻기 위해서는 매일의 과거 데이터가 종종 간단합니다. 그러나 정확성과 청결도가 포함되고 통계 편향이 제거되면 데이터가 비쌀 수 있습니다. 또한 시계열 데이터는 특히 일중 데이터를 고려할 때 중요한 저장소 요구 사항을 가지고 있습니다. 금융 상품 - 주식, 채권, 선물 및 이국적인 파생 상품 옵션은 특성과 매개 변수가 매우 다릅니다. 따라서이를 수용 할 수있는 "한 가지 크기의 모든 것"데이터베이스 구조는 없습니다. 다양한 금융 상품에 대한 데이터베이스 구조의 설계 및 구현에 상당한주의를 기울여야합니다. 우리는 향후 기사에서 유가 증권 마스터 데이터베이스를 구축 할 때 그 상황을 충분히 논의 할 것입니다. 빈도 - 데이터 빈도가 높을수록 비용 및 저장 요구 사항이 커집니다. 저주파 전략의 경우 일일 데이터로 충분할 수 있습니다. 고 빈도 전략의 경우 틱 수준의 데이터와 특정 거래 교환 주문서 데이터의 기록 사본을 얻는 것이 필요할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터를위한 스토리지 엔진을 구현하는 것은 기술적으로 집중적이며 프로그래밍 / 기술적 배경이 강한 사람들에게만 적합합니다. 벤치 마크 - 위에서 설명한 전략은 종종 벤치 마크와 비교됩니다. 이것은 일반적으로 추가 금융 시간 시리즈로 나타납니다. 주식의 경우 S & P500 지수 (US) 또는 FTSE100 (UK)과 같은 국가 주식 벤치 마크입니다. 고정 수입 기금의 경우 채권 또는 채권 바구니와 비교하는 것이 유용합니다. "무위험 이자율"(즉, 적절한 이자율)은 널리 받아 들여지는 또 다른 벤치 마크입니다. 모든 자산 클래스 카테고리에는 선호되는 벤치 마크가 있으므로 외부 전략에 관심을 가지려면 특정 전략에 따라이를 조사해야합니다. 기술 - 재무 데이터 저장 센터 뒤의 기술 스택은 복잡합니다. 이 기사에서는 건물을 짓는 것과 관련된 것에 대해서만 표면을 긁을 수 있습니다. 그러나 MySQL, SQL Server, Oracle 또는 Document Storage Engine (예 : "NoSQL")과 같은 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (RDBMS)과 같은 데이터베이스 엔진을 중심으로합니다. 데이터베이스를 쿼리하고 MATLAB, R 또는 Excel과 같은 외부 도구에 대한 액세스를 제공하는 "비즈니스 로직"응용 프로그램 코드를 통해 액세스 할 수 있습니다. 종종이 비즈니스 로직은 C ++, C #, Java 또는 Python으로 작성됩니다. 또한 개인용 컴퓨터 또는 인터넷 서버를 통해 원격으로이 데이터를 어딘가에 호스팅해야합니다. Amazon Web Services와 같은 제품은 최근 몇 년 동안이 방법을 더 간단하고 저렴하게 만들었지 만 강력한 기술력을 필요로합니다.
위에서 볼 수 있듯이 일단 전략이 파이프 라인을 통해 확인되면 특정 과거 데이터의 가용성, 비용, 복잡성 및 구현 세부 사항을 평가해야합니다. 과거 데이터 고려 사항만을 토대로 전략을 거부 할 필요가 있음을 알 수 있습니다. 이것은 큰 영역이며 PhD 팀은 가격이 정확하고시기 적절한지 확인하기 위해 대규모 기금에서 일합니다. 백 테스팅을 위해 강력한 데이터 센터를 구축하는 어려움을 과소 평가하지 마십시오!
그러나 많은 백 테스팅 플랫폼이 비용을 들이지 않고 자동으로이 데이터를 제공 할 수 있다고 말하고 싶습니다. 따라서 구현 통증을 당신에게서 멀리 벗어나게되고, 당신은 순전히 전략 구현과 최적화에 집중할 수 있습니다. TradeStation과 같은 도구에는이 기능이 있습니다. 그러나 내 개인적인 관점은 가능한 한 많은 것을 내부적으로 구현하고 스택의 일부를 소프트웨어 공급 업체에 아웃소싱하는 것을 피하는 것입니다. 더 매력적인 Sharpe 비율로 인해 더 높은 빈도 전략을 선호하지만 첨단 최적화가 중요한 기술 스택과 긴밀하게 결합되는 경우가 많습니다.
이제는 과거 데이터를 둘러싼 문제에 대해 논의 해 왔으며 이제는 백 테스트 엔진에서 전략을 구현할 때입니다. 이것은 토론의 동등한 큰 영역이기 때문에 다른 기사의 주제가 될 것입니다!
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코스 소개.
전제 조건.
과정.
코스 설명.
체계적인 퀀텀 펀드는 헤지 펀드와 스마트 베타 세계에서 급속히 증가하는 부분입니다. 학계의 고주파에 중점을두기는하지만 중 / 저 주파수 고교 거래는 AUM이 3 천 5 백억 달러 이상이며 HF 세계에서 가장 높은 성장세를 보이고 있습니다. 이 알고리즘 트레이닝 과정은 경향 추적, 캐리, 가치, 평균 회귀 및 상대 가치 전략의 분석을 포함하여 알고리즘 거래의 기본 원칙을 다룹니다. 우리는 전략의 근거, 표준 전략 설계, 다양한 설계 선택의 장단점 및 포트폴리오 전략의 다양 화로 인한 이득에 대해 논의 할 것입니다. 마지막으로 업계가 지나치게 퍼진 결과로 실적이 저조 해지기 때문에 P-Hacking (또는 재정적 인 charlatanism) 및이를 방지하기위한 다양한 전략에 대해 논의 할 것입니다.
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선행 조건 및 대상 사용자.
이 과정을 시작하기 전에 학생들은 무엇을 알아야합니까?
Undergrad ODE 및 PDE (수학 물리학 또는 엔지니어링 / 푸리에 확장 기반) 일부 확률 미분 방정식 (SDEs)
기초 학부 분석 최적화 수치 선형 대수학.
누가이 과정을 수강해야합니까? 누구해서는 안되나요?
계량 경제학에 대한 확고한 지식을 지닌 경제 또는 금융 분야의 수학에 대한 확고한 이해를 바탕으로 물리학 및 컴퓨터 공학 분야의 공학을 전공했습니다.
과정.
모듈 1 : 과정 개요.
우리는 대체 투자 관리의 세계에서 알 고 트레이딩 전략과 최근의 상황에 대해 논의합니다.
지역 소개, 고주파 / 저 대기 시간 거래와 달리 Algo 및 성장 영역. 학생 / 학자, 전문가 및 고액 거래자를위한 코스 목표 및 코스에 대한 일반적인 배경.
코스가 아닌 것. 데이터 과학의 역할과 과학자들이 정식 & # 39; 전략? 그들은 단지 신선하게 시작할 수 있습니까? 우리는 가장 일반적으로 사용되는 전략 중 일부는 데이터 과학자들에게 좋은 지침을 제공한다고 주장한다. 특히 알 고 (Algo) 거래 전략 분야에서 문제가 발생하기 쉽습니다.
우리는 강의 계획의 기초를 설명합니다. 이러한 자료 중 일부는 매우 철저하게 다루어 지지만, 다른 것들은 전략을 고안하고 세우는 데있어 고려해야 할 사용법 / 접근법의 방법으로 매우 빠르게 다룹니다. 우리는 배경, 모멘텀, 평균 반전, 캐리, 가치, 기본 포트폴리오 전략 및 각 전략의 수학적 및 통계적 타당성, 공식화 및 특성에 초점을 맞춘 오버 피팅의 중요한 개념을 다룹니다.
모듈 2 : 업계 개요 및 수학 리뷰.
대안, 헤지 펀드, CTA 및 퀀트 펀드. 어떤 크기와 숫자입니까? 그들은 어느 정도 성장하고 있습니까? 기회는 어디에 있습니까? Algo Trading Strategies가 고용 된 업계의 전반적인 전망을 위에서 아래로 살펴보십시오.
배경 및 소개에 대한 퀴즈.
우리는 ARMA 모델에 대한 기본 Box-Jenkins 방법을 검토하고, 특성 다항식을 살펴보고, 정지 및 비 정적 프로세스를 설명합니다.
우리는 화이트 노이즈와 브라운 운동을 포함한 시계열에 대한 몇 가지 기본 수학을 검토합니다.
우리는 ACF와 ARMA 모델과의 관계를 검토하고 모델 선택을 수행하는 수단으로 기준 (AIC, BIC)을 시작합니다.
교차 검증, 표준 오류 발견 - 부트 스트랩 (bootstrap) - 모델 선택을 수행하는 데 더 많은 컴퓨터 집약적 인 방법을 사용합니다. 마지막으로 폐쇄 형 SDE를 해결하기위한 가장 일반적인 두 가지 방법을 논의하고 상수를 muitipying하고 파트 / Ito의 보조 정리로 통합합니다.
우리는 몇 가지 기본 ARMA 모델과 ACF를 살펴 보겠습니다.
모듈 3 : 추세 / 추세.
우리는 기세 뒤에있는 아주 기본적인 실천과 가장 단순한 전략을 어떻게 구성 할 것인가를 소개합니다.
우리는 추진력의 속성과 절충안 중 일부를 논의합니다. 그 중 많은 부분이 전략 설계에 의해 변경 될 수 있습니다.
실제로 사례 수익률의 사례를 포함한 추가 사실.
우리는 운동량의 이산 시간 버전을보고 왜곡이 수평선에 따라 변한다는 것을 증명하려고 노력합니다.
이것은 수평선 결과 (Martin-Zou)에 대한 왜곡의 기본에 대한 화이트 보드 섹션으로 증명을 통해 개념이 비교적 쉽다는 것을 보여줍니다 (대수학이 약간 지루한 경우 라 할지라도).
운동량의 왜곡에 대한 결과가 다른 시야로 되돌아 오는 것을 증명하면 지수 편차가있는 이동 평균 (EWMA) 규칙에 적용하여 피크 왜곡이 효과적인 전환 확인과 관련되는지 보여줍니다 (이 경우에는 "span"). EWMA.
Kalman Filters에서 Moving Averages, ARIMA 모델에 이르기까지 업계에서 가장 일반적으로 사용되는 방법을 설명합니다. 적절히 사용하면 이러한 모델의 대부분은 거의 동일한 성능을 얻을 수 있습니다.
우리는 ipython 노트북을 소개합니다. SPX, SPTR 및 Effective Fed Funds를 포함한 Quandl (및 Yahoo의 일부 금융) 데이터를 필요로합니다. 우리는 이들을 사용하여 S & P 500 초과 수익을 창출하고 SPX와 비교합니다. 우리는 기세를위한 전략을 고안한다.
다양한 시야에 대해 관련 통계 (샤프 및 왜도)를 계산합니다.
횡단면 vs. 어떤게 더 좋아? 각각은 어디에 사용됩니까? 왜 우리 둘 다 알아야합니까? 모멘텀 모델링에있어서의 유행 및 공상. 모델 대 메소드.
Winsorising 또는 임계 값 등을 사용하여 신호를 캡핑 및 마루 처리 (때때로 너무 큰 용량 활용을 방지하는 데 필요)합니다. 이러한 방법은 일반적으로 왜도를 떨어 뜨리지 만 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 우리는 다양한 방법을 살펴보고 장단점과 그것들을 측정하는 방법에 대해 토론합니다.
우리는 추후 연구를 위해 운동량 거래의 통계적 측면에 대한 가장 중요한 논문에 대한 링크를 제공하고 요약합니다. 잘 알려진 바와 같이 이들은 가장 인용 된 논문이기 때문에 이러한 중요한 연구를 인용 한 사전 인쇄본과 논문을 검색하면 새로운 학술 연구를 찾을 수 있습니다 (Google 학자를 사용).
모멘텀에서 2 절에서 작성한 요점을 요약합니다.
모듈 4 : 평균 복귀 / 변경점.
MR의 개요, MR, Momentum 및 Value와 관련된 시간 척도 / 시야.
이전 강의 계속, 시간 계를한데 모으고 고대사를 살펴 봅니다 (필요한 경우)
MR 거래 전략의 전형적인 특징, 무엇을 기대하고 무엇을주의해야하는지.
평균 회귀에 대한 다양한 경쟁적 (또는 그렇게 경쟁하지 않는) 이유 : 유동성 공급 및 과잉 반응.
변동성 및 평균 반전, 그들의 관계 뒤에있는 이론과 경험.
유동성에 관한 가장 중요한 학술 논문 몇 가지.
단위 루트 프로세스에 대한 평균 반전에 초점을 맞추어 우리가 구분하고자하는 유형의 동작을 분석합니다.
ADF 테스트는 가장 일반적으로 사용되는 단위 루트 테스트입니다. 우리는 그들의 사용과 한계를 소개합니다.
KPSS 테스트는 H0과 H1을 머리 위로 돌리고 평균 복귀를 테스트합니다. 그들은 또한 한계가 있습니다.
분산 비율 테스트를 도입하여 사용 및 오용을 조사합니다.
Cointegration과 Engle Granger 테스트, 그리고보다 철저한 Johansen 테스트.
Harvey Nyblom은 Johansen에게 KPSS가 ADF로가는 것과 H-N 테스트를 조사한 다음 모든 테스트 방법의 단점을 탐구합니다.
테스트 파워, 신뢰 구간, 유형 1 및 유형 2 오류.
RV 무역 아이디어 및 MR.
변경 지점 검색에 대한 개요 및보다 고전적인 방법. 이들은 추세 평균과 이러한 추세 수단으로의 평균 복귀를 설정하기 위해 데이터에 대한 조각 별 선형 적합성에 유용합니다.
추세를 감지하기 위해 올가미 회귀 분석을 사용하여, 우리는 중단 점을 식별하고 동시에 추세를 추출 할 수 있습니다. 항상 가장 쉬운 방법은 아니지만, 올가미와 같은 정규화 방법은 많은 경우에 도움이되며 기본 문제를 생각할 수있는 적절한 프레임 워크입니다.
우리는 매우 실용적이고 구현 가능한 툴 순차 바이너리 세분화 (및 와일드 바이너리 세그먼테이션)
모듈 5 : 운반, 가치 및 포트폴리오 전략.
우리는 캐리 (carry)를 정의하고 P 대 Q 측정 값의 관점에서 근거를 제시합니다.
우리는 P 척도 (물리적 세계)와 Q 척도 (가격 결정 및 헤지 파생 상품) 간의 차이점에 대한 논의를 계속한다. Q (현물 환율은 항상 포워드쪽으로 이동하거나 포워드가 실현 됨)는 흥미로운 구성이지만 그저 그렇습니다. 우리는 파생 상품을 가격 매매 및 헤지 (또는 위험을 관리하는 위험을 감수하기 위해) 사용해야합니다. 현실적으로 불완전한 시장에서 Q는 실제로 유일하지 않으며 단지 유용한 구조 일뿐입니다. 현실적으로 말하면, 현물 환율은 그대로 유지되는 경향이 있으며 무작위 도보는 전방을 실현 한 것보다 훨씬 가능성이 높습니다. 현물 가격이 마틴 게일 / 랜덤 보행이라면, 이것은 캐리 여행을위한 완벽한 근거가됩니다.
나르네가 뭐지? 왜 우리가 그것에 관심을 갖습니까? 양수 위치는 무엇이며 음수 위치는 무엇입니까? 상품 은요?
우리는 스왑에 대한 캐리를 쉽게 이용할 수있는 것이 아니라 채권에 대해 조금 정의합니다. 그러나 본즈는 채권 별 자금 조달 료 (레포 료)를 알아야하기 때문에 더 어려워서 스왑을 위해 대부분 캐리를 추구합니다.
우리는 선물 (상품과 형평을 포함하여)과 FX에 대한 캐리와 덜 잘 커버 된 파생 상품에 대한 캐리를 간략하게 설명합니다.
우리는 캐리 탐사를 요약합니다.
우리는 가치, 그것의 사용법, 그리고 그것이 공평과 잘 정의되어 있고 규칙적으로 따르는 주식과 고정 수입, fx 및 상품과 어떻게 다른지를 정의합니다. 장기 평균 반전 속성을 갖는 가치는 자연스럽게 모멘텀 및 평균 반향과 직각을 이룹니다.
포트폴리오 전략의 기본에 대한 지침으로서 평균 분산 최적화.
포트폴리오 최적화를 회귀로 제시하고 포트폴리오 가중치의 변화에 대한 통계적 유의성에 대한 F - 테스트를 기술합니다.
동적 재 할당을 포함하는 조건부 포트폴리오 및 최적화를 소개합니다. 증강 된 포트폴리오를 사용하면 포트폴리오 최적화에서 동적 신호를 고려할 수 있습니다. 마지막으로 MVO 스타일 포트폴리오 최적화의 단점에 대해 이야기하고 측정 및 할당 문제에 사용되는 여러 가지 표준 성능 측정 방법을 소개합니다.
모듈 6 : 오버 피팅.
Kaggle 대회에서 p 해킹, 재현성 부족, 홀딩 아웃 피팅과 관련된 문제와 문제점을 소개합니다.
금융 분야의 과적 지원은 다른 분야보다 더 문제가 될 수 있습니다. 아마존이나 구글은 금융에서 약간의 키 크릭을 놓칠 수 있지만 파산은 쉽게 발생할 수있다. 한편 과핑 (overfitting)은 너무 일반적이며 최근의 연구 결과가 널리 보급되었습니다.
Bailey 등은 overfitting을 피하기 위해 백 테스트 길이를 늘리라고 제안했다. 이 방법은 실례지만 경험 법칙을 더 많이 제공합니다. 우리는 "Financial Charlatanism and Pseudo-Mathematics"에 대한 그들의 논문의 결과를 설명한다. 최소 백 테 스트 길이의 개념.
Harvey와 Liu는 Sharpe 비율을 p 값 (Sharpe = E [Ret] / Std [Ret] 인 경우 H0 : E [Ret] = 0)으로 변환하는 통계를 논의합니다. 그런 다음 여러 가설 테스트와 그 테스트 방법을 논의합니다.
Multiple Hypothesis Testing을 다루는 방법 - Holm and Bonferroni 방법. 최적보다 다소 극단적이지만 p 값을 조정하는 방법에 대해 좋은 통찰력을 제공합니다.
우리는 잘못된 발견 (FDR) 비율, BHY 조정을 제어하는 가장 좋은 방법을 설명하고 전략 실행 횟수 및 백 테스트에 사용할 수있는 기록의 크기에 따라 Sharpe Ratio에 미치는 영향에 대해 이야기합니다. 마지막으로, 역 테스토 오버 피팅에 대한 실제적인 접근 방법을 요약합니다.
모듈 7 : 과정 요약.
Jay J.
2016 년 12 월
2016 년 12 월
이 과정은 알고리즘 트레이딩과 그 실무에 대해 더 깊이 이해하고 있습니다. 강사의 인도는 매우 분명하고 매력적입니다. 그는 주제에 대해 매우 지식 있고 열정적 인 것처럼 보입니다. 매 분마다 가치가 있습니다. 추천.
2017 년 5 월
엔지니어링 배경을 가진 나와 같은 금융 무역 사람들을위한 매우 유용한 과정. 양적 거래 전략에 대한 분석 능력을 향상시키는 데 도움이되었습니다. 강사는 알고리즘 거래의 원칙을 잘 설명하고이를 실시간 솔루션에 적용했습니다. 전략을 수립하고 함정을 이해하는 데있어 다양한 장단점에 대한 정보를 통해 강의를 쉽게 이해할 수있었습니다. 알고리즘 트레이더로서 코스는 전략의 통계적 특성에 대한 많은 작은 세부 사항을 이해하는 데 도움이되었습니다. 나는 구조에 많은 도움이되어 알고리즘의 많은 측면을 이해하게되었고 그 중 일부는 내가 완전히 인식하지 못했습니다. 강의의 모든 주제는 나에게 매우 유용했습니다.
2017 년 5 월
전반적으로 금융 거래 분야를 추구하려는 사람들을위한 매우 좋은 코스입니다. 과정에서 만들어진 진술에 충실하게, 이 과정은 헤지 펀드와 트레이딩 펀드와 알고리즘 거래의 모든 기본을 다룹니다. 나는 그것이 유익하다는 것을 안다.
2017 년 5 월
우수한 코스. 펀드 관련 트레이딩 전문가로서 구현 자산 및 포트폴리오 기반 트레이딩 전략을 이해하는 데있어 이론 지식을 닦아내는 데 도움이되었습니다.
2017 년 7 월
이 과정은 개발 도상국에서 기능하는 일부 거래 프로그램을 다루고 있습니다. 이것은 모멘텀 추락, 추진력, 수입의 지속성, 가격 반전, 수입의 질, 행동의 편향, 근본적인 비즈니스 성장 및 비즈니스 보고서의 원문 분석을 기반으로 한 방법을 제시합니다.
2017 년 7 월
이 코스에서는 학술 논문을 읽는 법을 배울 수 있습니다. 어떤 요소를 생략하고 어떤 요소에주의를 기울이고 여기서 논의 할 것인지에 대한 설명. 또한 모든 전략에 대한 설명, 기초 연구에 대한 소개 및 전략 구현 방법을 쉽게 이해할 수 있습니다.
후안 카밀로 M.
저는 전반적으로 좋은 코스이고 초보자에게 특히 유익하다고 말하고 싶습니다. 이 과정에 많은 돈을 투자했습니다.
2017 년 7 월
이 주제가 가르쳐지는 방식을 사랑했습니다. 당신이 작성한 알고리즘을 고수하는 데 징계를 두는 것의 가치와 같은 몇 가지 매우 유용한 조언이있었습니다.
이 과정에 대해 문의하십시오.
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헌금.
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