Trading Strategies Quant

O SmartQuant é uma empresa de software financeiro que desenvolve infra-estrutura de negociação de ponta a ponta para fundos de hedge quantitativos e grupos comerciais institucionais. OpenQuant e sua próxima geração, OpenQuant2014. O produto principal da SmartQuants, é uma Plataforma de Desenvolvimento de Sistema de Negociação Algorítmica e Automatizada (ATS). O OpenQuant possui um IDE (Integrated Development Environment) que fornece quads e comerciantes com uma estratégia de força industrial, pesquisa, desenvolvimento, depuração, backtesting, simulação, otimização e automação. O QuantDesk é uma solução completa de ponta a ponta para um fundo quantitativo de qualquer tamanho. Ele inclui OpenQuant IDE. QuantRouter (servidor de execução de algo com replicação de feed, consolidação, agregação e roteamento de pedidos inteligentes), QuantBase (servidor de dados de mercado com captura de feed em tempo real e gerenciamento de dados históricos centralizado), QuantTrader (motor de implantação de produção para estratégias de negociação automatizadas desenvolvidas com OpenQuant) e QuantController . Um aplicativo de servidor que complementa o QuantDesk para permitir um gerenciamento eficiente da arquitetura de negociação distribuída do SmartQuants. QuantWeb é uma versão em nuvem do QuantDesk com front-end do navegador. Registre-se e obtenha uma conta de demonstração QuantWeb gratuita. A principal diferença entre o estilo de negociação quantitativo e discricionário é a natureza sistemática da abordagem quantitativa. Enquanto os comerciantes discricionários são como artistas, os quants tendem a executar um processo de produção complexo e, portanto, precisam de uma infra-estrutura de força industrial sem a qual eles não podem manter o grau necessário de disciplina sistemática. Infelizmente, ser um start-up não isenta um desta regra. Mas, felizmente, não é preciso construir toda a fábrica desde o início. O uso da infra-estrutura de negociação SmartQuant permite aos gerentes emergentes se concentrar em seu principal objetivo, que é o desenvolvimento de estratégias de investimento, ao mesmo tempo que se beneficia de um quadro confiável para implementá-los e implantá-los no mercado. Claro, nós ainda passamos muito tempo experimentando, tentando e testando diferentes estratégias. Ter um bom ambiente de desenvolvimento não necessariamente permite que você ignore esse passo. A vantagem real de uma estrutura bem projetada é cortar o tempo entre testes e produção ao mínimo, e na natureza escalonável da infra-estrutura, que pode crescer com a empresa gerenciando um pequeno capital inicial para níveis verdadeiramente institucionais. Com um sistema como este, os gerentes emergentes podem se sentir em condições equitativas ao negociar no mesmo mercado como competidores muito maiores e podem perceber plenamente as vantagens inerentes de ser ágil e adaptável. Arthur M. Berd Fundador e CEO, General Quantitative, LLC Copyright 1997-2016 SmartQuant Ltd infosmartquantLearn Quant habilidades Se você é comerciante ou investidor e gostaria de adquirir um conjunto de habilidades de negociação quantitativas, você está no lugar certo. O curso Trading With Python proporcionará as melhores ferramentas e práticas para pesquisa de negociação quantitativa, incluindo funções e scripts escritos por comerciantes quantitativos especializados. O curso dá o máximo impacto para o seu tempo investido e dinheiro. Ele centra-se na aplicação prática da programação ao comércio e não à informática teórica. O curso irá pagar por si mesmo rapidamente, economizando tempo no processamento manual de dados. Você passará mais tempo pesquisando sua estratégia e implementando negócios lucrativos. Visão geral do curso Parte 1: princípios Você vai aprender por que o Python é uma ferramenta ideal para negociação quantitativa. Começaremos pela criação de um ambiente de desenvolvimento e, em seguida, apresentaremos as bibliotecas científicas. Parte 2: Manipulação dos dados Saiba como obter dados de várias fontes gratuitas, como Yahoo Finance, CBOE e outros sites. Leia e escreva vários formatos de dados, incluindo arquivos CSV e Excel. Parte 3: estratégias de pesquisa Aprenda a calcular o PL e as métricas de desempenho acompanhantes, como Sharpe e Drawdown. Desenvolva uma estratégia de negociação e otimize seu desempenho. Múltiplos exemplos de estratégias são discutidos nesta parte. Parte 4: Iniciando esta parte é centrada em torno da Interactive Brokers API. Você aprenderá a obter dados em estoque em tempo real e a colocar pedidos ao vivo. Muitos códigos de exemplo O material do curso consiste em cadernos que contêm texto juntamente com um código interativo como esse. Você poderá aprender interagindo com o código e modificando-o para seu próprio gosto. Será um excelente ponto de partida para escrever suas próprias estratégias. Enquanto alguns tópicos são explicados com grande detalhe para ajudá-lo a entender os conceitos subjacentes, na maioria dos casos você nem precisa escrever seu próprio código de baixo nível, devido ao suporte aberto existente - bibliotecas de fontes. A biblioteca TradingWithPython combina grande parte das funcionalidades discutidas neste curso como funções prontas a usar e serão usadas ao longo do curso. Pandas irá fornecer-lhe todo o poder de levantamento pesado necessário no trituração de dados. Todo o código é fornecido sob a licença BSD, permitindo seu uso em aplicações comerciais Avaliação do curso Um piloto do curso foi realizado na primavera de 2013, é o que os alunos conseguiram dizer: Matej curso bem projetado e bom treinador. Definitivamente valeu o preço e meu tempo, Lave Jev, obviamente, conhecia suas coisas. A profundidade de cobertura foi perfeita. Se Jev executar algo assim novamente, eu vou ser o primeiro a se inscrever. John Phillips Seu curso realmente me fez começar a considerar o python para a análise do sistema de estoque.