Trading System Wfa

Datenmanagement / Backtesting / Strategie-Implementierung: - Aktien, Optionen, Futures, Währungen, Körbe und benutzerdefinierte synthetische Instrumente werden unterstützt - Mehrere Low-Latency-Daten-Feeds werden unterstützt (Verarbeitungsgeschwindigkeiten in Millionen von Nachrichten pro Sekunde auf Terabyte Daten) C und. NET basierte Strategie Backtesting und Optimierung - Multiple Broker Ausführung unterstützt, Trading-Signale in FIX-Aufträge umgewandelt QuantFACTORY - Datenmanagement / Backtesting / Strategie-Implementierungslösung: - QuantDEVELOPER - Framework und IDE für Trading-Strategien Entwicklung, Debugging, Backtesting und Optimierung, verfügbar als Visual Studio Plug-In - QuantDATACENTER - ermöglicht die Verwaltung eines historischen Data-Warehouse und die Erfassung von Echtzeit - oder Ultra-Low-Latency-Marktdaten von Anbietern und Börsen - QuantENGINE - ermöglicht die Implementierung und Ausführung vorkompilierter Strategien - Multi-Asset, Multi-Period-Low-Latency-Daten, Multi-Broker unterstützt Institutional-Class Datenmanagement / Backtesting / Strategie-Implementierung Lösung: - OpenQuant - C und VisualBasic. NET Portfolio-Level-System Backtesting und Handel, Multi-Asset-, Intraday-Ebene Prüfung, Optimierung, WFA etc. QuantBase - zentrales Datenmanagement - QuantRouter - Daten - und Orderrouting Institutionelle Datenverwaltung / Backtesting / Strategie-Implementierungslösung: - Multi-Asset-Lösung, mehrere Daten-Feeds unterstützt, Datenbank unterstützt Jede Art von RDBMS, die eine JDBC-Schnittstelle bereitstellt, z Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL, etc. - Kunden können IDE verwenden, um ihre Strategie entweder in Java, Ruby oder Python zu skriptieren oder sie können ihre eigene Strategie verwenden IDE - Multiple Broker Ausführung unterstützt, Handel Signale in FIX - Lösung: - Multi-Asset-Lösung (Forex, Optionen, Futures, Aktien, ETFs, Rohstoffe, synthetische Instrumente und benutzerdefinierte Derivat-Spreads usw.), Unterstützung mehrerer Daten-Feeds - Framework für Handelsstrategienentwicklung, Debugging , Backtesting und Optimierung - Trading-Signale in FIX-Aufträge umgesetzt (IB, JPMorgan, FXCM etc.) Dedizierte Softwareplattform integriert mit Tradestations-Daten für Backtesting und Auto-Trading: - tägliche Intraday-Daten (US-Aktien für 43 Jahre, Futures Für 61 Jahre) - praktisch zum Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse), Unterstützung der EasyLanguage Programmiersprache - Unterstützung von US-Aktien ETFs, Futures, US-Indizes, deutsche Aktien, Deutsche Indizes, Forex-frei für Tradestation Brokerage-Kunden - 249,95 monatlich für Non (Nur Tradestation-Software-Plattform, ohne Brokerage) Dedizierte Software-Plattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von täglichen / intraday-Strategien, Portfolio-Testen und Optimieren, Visualisierung, kundenspezifisches Reporting, Multi-Threaded-Analyse, 3D-Charting, WFA-Analyse etc. - optimal für Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse) - direkte Verbindung zu eSignal, interaktiven Brokern, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2 und TC2000 Feed, MS, txtfiles und mehr (Yahoo Finanzen. ) - einmalige Gebühr 279 für die Standardausgabe oder 339 für die Professional Edition Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Portfolio-Backtesting und Trading, Multi-Asset, Intraday-Testing, Optimierung, Visualisierung etc. - Auto-Trading in Perl Skriptsprache mit allen zugrundeliegenden Funktionen, die in nativem C geschrieben wurden, vorbereitet für Server-Co-Location - native FXCM - und Interactive Brokers-Unterstützung - kostenlose FXCM-Unterstützung, 100 pro Monat für IB-Plattform, kontaktieren Sie Salesseertrading für weitere Optionen Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von täglichen / Intraday-Strategien, Tests und Optimierung auf Portfolioebene - optimal für Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse), C-Scripting - unterstützte Softwareerweiterungen - Datenzufuhrbehandlung, Strategieausführung etc. - 799 pro Lizenz, 150 jährliche Gebühr nach Dedizierter Softwareplattform für Backtesting, Optimierung, Performance-Attribution und Analytics: - Axioma - oder Drittanbieter-Datenfaktorenanalyse, Risikomodellierung, Marktzyklusanalyse Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: (Technische Analyse), Unterstützung von täglichen / intraday-Strategien, Tests und Optimierung auf Portfolioebene - Turtle Edition - Backtesting-Engine, Graphen, Berichte, EoD-Tests - Professional Edition - plus Systemeditor, Walk-Forward-Analyse, Intraday-Strategien, Multithread-Tests etc. - Pro Plus Edition 2,990 - Builder Edition 3,990 Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Pro Plus Edition - plus 3D-Surface-Charts, Skripting etc. - Builder Edition - IB-API, Debugger etc. - Turtle Edition 990 - - Unterstützung von täglichen / intraday-Strategien, Portfolio-Tests und - Optimierung, Charting, Visualisierung, benutzerdefinierte Berichte etc. - am besten für Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse) - direkter Link zu Interactive Brokern, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM und anderen (EoD-Funktionalität) - kostenlos - erweiterte Funktionalität - Leasing aus 50 / Monat oder 995 Lizenzen Lizenz Dedizierte Software-Plattform für Backtesting und Auto-Trading: - am besten für Unterstützung für C / Visual Basic. NET - direkter Link zu interaktiven Brokern, IQFeed, txtfiles und mehr (Yahoo Finance . ) - Dauerlizenz - 499 - Leasing 50 pro Monat Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von täglichen / intraday-Strategien, Portfolio-Test und - Optimierung, Charting, Visualisierung, Custom Reporting - technische und auch fundamentale Signale, Multi-Asset Support - 245 für die erweiterte Version (freie Datenanbieter) - 595 für die Premium-Version (Unterstützung mehrerer Datenprovider und Broker) Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von täglichen / intraday-Strategien, Tests auf Portfolioebene und Optimierung - am besten für Backtesting (Technische Analysen) - Einbaudaten für Aktien, Futures und Forex (täglich US-Aktien ab 1990, tägliche Futures 31 Jahre, Forex ab 1983 etc.) - Preiskalkulation von 45 / Monat bis 295 / Monat (Preise abhängig von Datenverfügbarkeit) Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - verwendet MQL4-Sprache, die hauptsächlich für den Handel mit Forex-Markt verwendet wird - unterstützt mehrere Forex-Broker und Datenfeeds - unterstützt die Verwaltung mehrerer Accounts Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung (Technische Analyse), Unterstützung für EasyLanguage Programmiersprache - Unterstützung mehrerer Datenfeeds (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal etc.), direkte Unterstützung für Multicharts Pro 9,900 (Bloomberg Thomson Reuters Daten-Feed etc.) Webbasiertes Backtesting-Tool zum Testen von Stock-Picking-Strategien: - US-Aktien ETFs (täglich) - Point - In-time fundamentale Daten seit 1999 - lange / kurze Strategien, Preise / Fundamentaldaten angetriebene Signale - Designer - 139 / Monat - Manager - 199 / Monat - vollständige Funktionalität Webbasiertes Backtesting-Tool zum Testen von Stock Picking-Strategien: - US-Aktien (täglich) Fundamentaldaten seit 1988 - Preise / Fundamentaldaten angetriebene Signale - Strategist - 995 / Jahr (Daten seit 2000, 10 gespeicherte Portfolios) - Manager - 1.995 / Jahr - (vollständige Funktionalität, Daten seit 1988, 50 gespeicherte Portfolios) Web Basierte Backtesting-Tool: - US-Aktienkurse (täglich / intraday), seit 1998 Daten von QuantQuote - Forex-Daten von FXCM - Unterstützung von Trader Interactive Brokers für Live Trading Webbasiertes Backtesting-Tool: - US-Aktien und ETFs-Preise (täglich / Seit 2002 - Grunddaten von Morningstar (über 600 Metriken) - Unterstützung von interaktiven Brokern für Live Trading Webbasierte Backtesting-Tools: - einfach zu bedienen, Asset Allocation Strategien, Daten seit 1992 - Zeitreihenimpuls und gleitende Durchschnittsstrategien auf ETFs - Simple Momentum und Einfache Value Stock-Picking-Strategien Web-basierte Backtesting-Tool: - bis zu 25 Jahre Daten für 49 Futures und SP500 Aktien - Toolbox in Python und Matlab - Quantiacs Hosts algorithmische Handelswettbewerbe mit Investitionen von 500k bis 1 Million Web / Cloud basierte Backtesting-Tool: - FX (Forex / Währung) Daten zu den Hauptpaaren, zurück zu 2007 - Zweite / Minute / Stündlich / Tägliche Balken - Live-Handel kompatibel mit jedem Broker, der Metatrader 4 als Backend verwendet Webbasiertes Backtesting / Screening-Tool: - über 10 000 US-Aktien, Daten bis zu 20 Jahre Geschichte - grundlegende technische Kriterien - kostenlos - eingeschränkte Funktionalität (1 Jahr Daten, keine gesicherten Backtests etc.) - 50 pro Monat - volle Funktionalität Webbasiertes Backtesting-Tool zum Testen von Equity Factor Picking und Asset Allocation Strategien: - Multi-Equity-Faktoren mit bewährtem Alpha über Markt-Cap-Benchmarks, Multi-Investment-Universen, Risikomanagement-Filter - Asset Allocation Strategien Backtests, Mischen Asset Allocation und Factor Picking in ein Portfolio - kostenlos auf SP 100 Universum - 50 / Jahr - breitere US-Investmentuniversen, britische EU-Aktien, Asset Allocation Strategien MATLAB - Hochsprachen - und interaktive Umgebung für statistische Berechnungen und Grafik: - Parallel - und GPU-Computing, Backtesting und Optimierung, umfangreiche Integrationsmöglichkeiten etc. - Preis auf Anfrage Hier Freie Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, viele Quants bevorzugen es für seine außergewöhnliche offene Architektur und Flexibilität: - effektive Datenverarbeitung und Speicherung, grafische Möglichkeiten für die Datenanalyse, leicht erweiterbar über Pakete - empfohlene Erweiterungen - Quantstrat, Kostenlose Open-Source-Programmiersprache, offene Architektur, flexibel, leicht erweiterbar über Pakete: - empfohlene Erweiterungen - Pandas (Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading-Bibliothek), Zipline, Ultrafinance etc. BacktestingXL Pro ist ein Add-in für den Aufbau und die Prüfung Ihrer Handelsstrategien in Microsoft Excel 2010 und 2013: - Benutzer können VBA verwenden, um Strategien für BacktestingXL Pro zu bauen, VBA-Wissen ist optional, können Benutzer konstruieren Trading-Regeln auf einer Kalkulationstafel unter Verwendung von vorgefertigten Backtesting-Codes - unterstützt Pyramiding, Short - / Long-Positionslimitierung, Provisionsberechnung, Equity Tracking, Out-of-Money-Controlling, Kauf / Verkaufspreis-Customizing - Mehrfachleistungs - / Risikoberichte - 74,95 für BacktestingXL Pro Web-basierte Backtesting-Tool: - einfach zu bedienen, Entry-Level-Web-basierte Backtesting-Tool zum Testen der relativen Stärke und gleitende durchschnittliche Strategien auf ETFs - verschiedene Arten von Strategien für kostenlose, komplette Backtesting-Funktionalität 34,99 monatlich FactorWave ist einfach zu bedienen Web - basiertes Backtesting-Tool für Faktorinvestitionen: - erlaubt dem Anwender, mehrere ETF / Optionen / Futures / Equity-Faktoren mit bewährtem Alpha über Markt-Cap-Benchmarks zu mischen - kostenlos - ETF / Stock Screener mit 5 Faktoren - 149 / Futures-Strategien, vix-Strategien Web-basiertes Tool - freie Aktienbewertungen, saisonale Analyse, Charts Grundlagen - Freie Freemium-Modell Kostenlose webbasierte Backtesting-Tool, um Stock Picking-Strategien zu testen: - US-Aktien, Daten von ValueLine von 1986-2014 - Preis-und Fundamentaldaten , 1700 Aktien, monatliche GranularitätstestI auch mit den durchschnittlichen Aussagen stark übereinstimmen. Ich bitte aber zu unterscheiden, dass PBIL in WFA nicht möglich ist. Sie würden zuerst die PBIL-Parameter setzen. Es wäre zu sagen, 50 Generationen, etc. etc. Dann legen Sie die WFA-Parameter einschließlich der durchschnittlichen Konzept oben. Sobald der erste InSample-Datensatz ausgeführt wird und das folgende Out of Sample durchgeführt wird, würde eine neue PBIL auf dem zweiten In-Sample / Out des Sample-Sets starten. (Vollständig zurückgesetzt vom ersten InSample). In diesem Fall, sagen wir, wir hatten 200 IS und 200 OOS. Wir nennen dies ein quottriales Runquot, das eine Runde durch den Datensatz ist. Oder in der Theorie, ein potenzielles Ergebnis gesetzt über den Zeitraum angenommen, dass jemand eine PBIL verwendet, um die besten Parameter zu finden, führen Sie sie, und dann zurücksetzen die PBIL und erneut ausgeführt werden. Außerdem könnten wir dann dem System sagen, wie viele Quotrialläufe durch den IN / OUT des Sampling-Satzes zu nehmen sind. D. h. Ausführen von 1000 Testläufen (200 IS / OS 1000 200.000 Einzigartige PBIL-Optimierungen) In / Out von Sample Sets. Dies könnte sehr nützlich sein, wenn es Tens oder Billionen von Iterationen. Zusätzlich als separates Anforderungsobjekt wäre es großartig, eine robustere Reihe von IS / OS-Daten laufen zu lassen. D. h. ich möchte die Ergebnisse nicht nur jedes Monats oder Quartals, sondern alle von ihnen in Aggregat mit Anchoring ein-und ausschalten bei unterschiedlichen Längen von IS-Datensätze zu sehen. Auf diese Weise kann es helfen, zu identifizieren Datensätze, die von längerfristigen Speicher mit Anchoring auf und diejenigen, die von mehr Flexibilität mit Verankerung profitieren profitieren können. Das erinnert mich an eine dritte Anfrage. Ist es möglich, die aus der Stichprobenperformance in einer Eigenkapitalkurve zusammengespannt zu speichern. Oder zeigen Sie die Out-of-Sample-Leistung im Vergleich zu etwas, dh ein Benchmark oder die Bevölkerung, die getestet wurde (percentile) etc. etc. Vielen Dank für die großartige Arbeit Great stuff. WFA veröffentlicht Leitlinien für den besten Gebrauch des programmatischen Handels Der World Federation of Advertisers WFA) hat neue Leitlinien veröffentlicht, die zeigen, wie Marken das Beste aus der neuen programmatischen Landschaft ziehen können. Die Leitlinie hebt die wichtigsten Schritte hervor, die die Marken nutzen können, um die Rendite zu erhöhen, die sie durch Investitionen in digitale Werbung über programmatische Plattformen erhalten. Diese reichen von grundlegenden Schritten wie die Frage, die richtigen Fragen bis hin zu den komplexeren Prozess der Verhandlung individueller Vertragsbedingungen durch den Technologie-Stack, den sie zu verwenden. Die WFA vertritt die Ansicht, dass auch kleine Änderungen an einem bestehenden System signifikante Verbesserungen in Bezug auf Dateneigentum und Marketingleistung bringen können. Die Leitlinien wurden von einer Umfrage von einigen der weltgrößten Werbetreibenden begleitet, die die Schritte zeigen, die sie getroffen haben, um den Wert der neuen Handelstechnologie in diesem Jahr zu maximieren. Auf der Grundlage von Antworten von 43 der weltgrößten Ausgabenvermarkter, die für die jährlichen Ausgaben von 35 Mrd. verantwortlich sind, ergab die Umfrage, dass rund 10 der gesamten digitalen Medieninvestitionen nun durch programmatische Kanäle laufen, davon 44 auf Online-Display. Dies ist der doppelte Umfang der Investitionen über programmatische Plattformen, die von der WFA039s 2013-Mitgliederbefragung erfasst wurden. Die Umfrage ergab, dass WFA-Mitglieder auch erwarten, dass der Programmatic039s-Anteil ihres digitalen Budgets in den kommenden zwölf Monaten weiterhin deutlich zunehmen wird, wobei 83 zu erwartende Videoerweiterungen und 77 prognostizierte Anstiege in der mobilen Aktivität erwarten. Ein Großteil der programmatischen Exposition war über offene Börsen und Echtzeit-Gebote, wo 69 der Befragten aktiv waren, aber 42 haben auch private Börsen mit Festpreisen und 31 haben an der Einladung nur Auktionen an privaten Börsen teilgenommen. Die WFA schlägt vor, dass Marken sicherstellen können, dass ihr Engagement in programmatischen sowohl effizient als auch effektiv ist, indem sie vier klare Schritte: Erstens müssen sie ihren Handelspartner (Agentur oder Independent) die richtigen Fragen stellen, um ihre Position auf dem Markt zu klären und zu helfen Ein Programm der nächsten Schritte. Zweitens müssen sie den Besitz von Medieninvestitionsdaten und ihren Produkten erwerben, wie z. B. Publikumsdaten und wichtige Erkenntnisse über Return on Investment. Die Umfrage ergab, dass dies ein wichtiges Thema mit großen Werbetreibenden mit der Hälfte der Befragten unglücklich mit der Art und Weise Daten erfasst, gespeichert und genutzt, obwohl Eigentum an Daten generiert programmgesteuert von fast 60 der Befragten gesichert wurde, eine deutliche Verbesserung auf die 33 Abbildung aus 2013. Drittens müssen sie eine größere vertragliche Kontrolle über den Technologie-Stack nehmen, den sie zu verwenden wünschen, und sollten direkte Verträge bei jedem Schritt der Kette berücksichtigen, um Arbitrage und vergeudete Provisionen zu begrenzen. Die Umfrage ergab, dass 36 der Befragten jetzt eine Daten-Management-Plattform im Vergleich zu 20 im Jahr 2013, zum Beispiel. Viertens müssen sie programmatische Medien mit einer Finanzinvestor-Philosophie ansprechen, die eine Medieninvestitionsstrategie entwickelt, die auf dem Verständnis des Medienvermögens und der Psychologie der anderen Investoren basiert. Andere Ergebnisse in der Umfrage enthalten: Eine beträchtliche Anzahl von Befragten sind jetzt mit Verifizierungs-Tools, um sicherzustellen, dass Programm-Media-Investitionen ist sowohl sichtbar und in geeigneten Inhalt platziert. Dreiundsechzig Prozent verwenden Anzeigenbetrachtungswerkzeuge und 50 versuchen, zu überprüfen, dass Plazierung in einem nagelneuen freundlichen Kontext ist. Der Gebrauch von Agentur-Handelstischen (ATDs) hatte um 15 Jahr auf Jahr abgelehnt, während Gebrauch der unabhängigen Handelstische (ITDs) gestiegen hatte Mehr als verdreifacht (von 8 bis 30). ATDs bleiben die dominanten Spieler jedoch mit 69 der Befragten verwenden sie (von 81) und 29 nun direkt mit einem unabhängigen Trading Desk oder DSP (bis zu 8). Nur 2 der Befragten haben eine hausinterne Lösung ausprobiert oder getestet, die gleiche Zahl wie im Jahr 2013. Die Befragten, die mit ihrer ITD vollkommen zufrieden waren, fielen bis zum Jahr 20 auf 4 ab. Keine Befragten waren völlig zufrieden mit ihrer ATD entweder in 2013 oder 2014. ldquoAdvertisers nehmen konkrete Maßnahmen, um den Umstieg auf programmatische und verstehen diese neue Form des Handels. Diese Leitlinien sollen diesen Prozess fortsetzen und sicherstellen, dass WFA-Mitglieder aus bewährten Verfahren lernen und in der Lage sind, die transparenten Lösungen zu entwickeln, die der digitale Medienbedarf erfordert, rdquo sagte Stephan Loerke, Geschäftsführer der WFA. Der vollständige Bericht kann hier heruntergeladen werden. Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte Matt Green unter m. greenwfanet. org.