Sistema de negociação julia

Negociação Algorítmica.
Desenvolva sistemas de negociação com MATLAB.
A negociação algorítmica é uma estratégia comercial que usa algoritmos computacionais para gerar decisões comerciais, geralmente nos mercados financeiros eletrônicos. Aplicado em instituições de compra e venda, a negociação algorítmica é a base da negociação de alta freqüência, da negociação FOREX e da análise de riscos e execução associada.
Construtores e usuários de aplicativos de negociação algorítmica precisam desenvolver, testar e implementar modelos matemáticos que detectem e explorem os movimentos do mercado. Um fluxo de trabalho efetivo envolve:
Desenvolvimento de estratégias de negociação, utilizando métodos temporais técnicos, métodos de aprendizagem mecânica e métodos de séries temporais não-lineares Aplicação de computação paralela e de GPU para teste de tempo eficiente e identificação de parâmetros Cálculo de lucro e perda e realização de análise de risco Execução de análise de execução, como modelagem de impacto de mercado, análise de custos de transações e detecção de iceberg Incorporando estratégias e análises em ambientes de negociação de produção.
Exemplos e como fazer.
Análise Walk-Forward: usando o MATLAB para testar sua estratégia comercial 35:15 - Webinar Cointegration e Pairs Trading com Econometria Toolbox 61:27 - Webinar Servidor de Produção MATLAB para Aplicações Financeiras 38:28 - Webinar Começando com o Trading Toolbox, Parte 1: Conecte-se para Interactive Brokers 7:22 - Video CalPERS Analisa a Dinâmica do Mercado de Moedas para Identificar Oportunidades de Negociação Intraday - História do Usuário Negociação Quantitativa: Como Construir Seu Próprio Negócio de Negociação Algorítmica, por Ernest Chan - Algorithmic Trading - Algorithmic Trading Code e Outros Recursos - Arquivo Exchange Financial Analysis & amp; Trading - MathWorks Consulting.
Referência de Software.
Funções da Caixa de Ferramentas de Negociação - Aplicação de Aprendizagem de Classificação de Documentação: Estatística e Ferramenta de Aprendizagem de Máquina Aplicação de movimentos: Gráfico de médias móveis e de atraso avançado - Caixa de ferramentas financeiras Função sharpe: Calcular taxa de Sharpe - Caixa de ferramentas financeiras Função gaoptimset: Criar estrutura de opções de algoritmo genético - Otimização global Toolbox Function Cointegration Testing - Econometria Toolbox Functions Neural Network Time Series Tool - Neural Network Toolbox Documentação.
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JuliaOpt.
Pacotes de otimização para a língua Julia.
O que é Julia?
"Julia é uma linguagem de programação dinâmica de alto nível e alto desempenho para computação técnica". É gratuito (código aberto) e suporta Windows, OSX e Linux. Possui uma sintaxe familiar, funciona bem com bibliotecas externas, é rápido e possui recursos de linguagem avançados como a metaprogramação que permitem possibilidades interessantes para o software de otimização.
O que é JuliaOpt?
A organização JuliaOpt GitHub é o lar de uma série de pacotes relacionados à otimização escritos em Julia. O objetivo é facilitar a colaboração entre os desenvolvedores de um conjunto bem integrado de pacotes para otimização matemática.
Visão geral dos pacotes.
Os pacotes de JuliaOpt atualmente giram em torno da camada de abstração MathProgBase (verde). Acima da camada de abstração, temos linguagens de modelagem (vermelho) e abaixo das interfaces de solveres externas (roxas). As linguagens de modelagem em JuliaOpt são:
JuMP: linguagem de modelagem algébrica para problemas de otimização restrita linear, quadrática e não-linear incorporada em Julia. Gera modelos tão rápidos como ferramentas de modelagem comercial e suporta recursos avançados como callbacks de solver. (documentação, código)
JuliaOpt fornece wrappers para uma grande variedade de solucionadores. A tabela a seguir resume os formulários suportados pelas linguagens de modelagem e solucionadores. Observe que as capacidades marcadas na tabela representam as do pacote Julia, não necessariamente as capacidades do próprio solucionador.

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Estrutura para negociação quantitativa em Julia.
&cópia de; 2017 GitHub, Inc. Termos Privacidade Segurança Status Ajuda.
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Resultados 2017.
(Atualizado: 12/01/2017) Nossos membros aproveitaram + 14.40% YTD. No ritmo atual, estamos prevendo um retorno de + 15,71% para o ano de 2017.
Para obter mais informações sobre nosso desempenho passado, veja nossos dados de gráficos acumulados e anuais.
Anos anteriores.
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