Melhor linguagem de programação para sistemas de negociação algorítmica

Escolhendo o Software de Negociação Algorítmica Correta.
Ao usar o comércio algorítmico, os traders confiam em seu dinheiro suado ao software comercial que usam. O software certo é muito importante para garantir a execução efetiva e precisa das ordens de negociação. Um software defeituoso, ou um sem os recursos necessários, pode levar a enormes perdas. Este artigo analisa as principais coisas a considerar para escolher o software certo para negociação algorítmica. (Para mais, veja: Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.)
O software de negociação algorítmica depende de um profundo entendimento da análise técnica. Afinal, os indicadores técnicos são frequentemente usados ​​como entradas para esses sistemas de negociação. O Curso de Análise Técnica da Investopedia fornece uma visão geral aprofundada sobre como identificar padrões técnicos, tendências, sinais e indicadores que impulsionam o comportamento dos preços. Com mais de cinco horas de vídeo sob demanda, exercícios e conteúdo interativo, você aprenderá todas as principais formas de análise técnica e acessará estudos de caso mostrando como eles são usados.]
Um Quick Primer to Algorithmic Trading.
Um algoritmo é definido como um conjunto específico de instruções passo a passo para concluir uma tarefa específica. Seja o jogo de computador simples, ainda viciante, como o Pac-Man ou uma planilha que oferece grande número de funções, cada programa segue um conjunto específico de instruções com base em um algoritmo subjacente.
O comércio algorítmico é o processo de usar um programa de computador que segue um conjunto definido de instruções para colocar uma ordem de negociação. O objetivo do programa de negociação algorítmica é identificar dinamicamente oportunidades lucrativas e colocar os negócios de forma a gerar lucros a uma velocidade e frequência impossíveis de igualar por um operador humano. Dadas as vantagens de maior precisão e velocidade de execução extremamente rápida, as atividades de negociação baseadas em algoritmos de computador ganharam uma tremenda popularidade. (Para mais, veja: Os Prós e Contras dos Sistemas de Negociação Automatizada.)
Quem usa software de negociação algorítmica?
O comércio algorítmico é dominado por grandes empresas comerciais, como fundos de hedge, bancos de investimento e firmas proprietárias de trading. Dada a disponibilidade abundante de recursos devido ao seu grande tamanho, essas empresas geralmente constroem seu próprio software de negociação proprietário, incluindo grandes sistemas de negociação com centros de dados dedicados e equipe de suporte.
Em um nível individual, traders e quants proprietários experientes usam negociação algorítmica. Comerciantes proprietários, que são menos experientes em tecnologia, podem comprar software de negociação pronto para suas necessidades de negociação algorítmica. O software é oferecido por seus corretores ou comprado de fornecedores terceirizados. Quants têm um bom conhecimento de negociação e programação de computadores, e eles desenvolvem software de negociação por conta própria. (Para mais, veja: Quants: O que eles fazem e como eles evoluíram.)
Algorithmic Trading Software - Construir Ou Comprar?
Existem duas maneiras de acessar o software de negociação algorítmica: construir ou comprar.
A aquisição de software pronto oferece acesso rápido e oportuno, enquanto a criação do seu próprio permite flexibilidade total para personalizar as suas necessidades. O software de negociação automatizado é muitas vezes caro para comprar e pode estar cheio de lacunas, que, se ignoradas, podem levar a perdas. Os altos custos podem tirar o potencial de lucro realista do seu empreendimento comercial algorítmico. Por outro lado, construir software de negociação algorítmica por conta própria requer tempo, esforço e um profundo conhecimento, e ainda pode não ser à prova de falhas.
O risco envolvido na negociação automática é muito alto, o que pode levar a grandes perdas. Independentemente de se decidir comprar ou construir, torna-se importante conhecer os recursos básicos necessários.
As principais características do software de negociação algorítmica.
Disponibilidade de Dados do Mercado e da Empresa: Todos os algoritmos de negociação são projetados para atuar em dados de mercado e cotações de preços em tempo real. Alguns programas também são personalizados para contabilizar os dados fundamentais da empresa, como os índices EPS e PE. Qualquer software de negociação algorítmica deve ter feed de dados de mercado em tempo real, bem como um feed de dados da empresa. Ele deve estar disponível como um build-in no sistema ou deve ter uma disposição para integrar facilmente a partir de fontes alternativas. Conectividade com vários mercados: os comerciantes que procuram trabalhar em vários mercados devem observar que cada troca pode fornecer seu feed de dados em um formato diferente, como TCP / IP, Multicast ou FIX. Seu software deve aceitar feeds de diferentes formatos. Outra opção é ir com fornecedores de dados de terceiros como a Bloomberg e a Reuters, que agregam dados de mercado de diferentes trocas e fornecem-no em um formato uniforme para clientes finais. O software de negociação algorítmica deve ser capaz de processar esses feeds agregados, conforme necessário. Latência: A menor palavra desta lista é o fator mais importante para o comércio de algo. A latência é o atraso de tempo introduzido no movimento de pontos de dados de um aplicativo para outro. Considere a seguinte sequência de eventos. São necessários 0,2 segundos para que uma cotação de preço seja enviada da central para o data center de seu fornecedor de software, 0,3 segundos do data center para chegar à tela de negociação, 0,1 segundo para o software de negociação processar essa cotação recebida, 0,3 segundos para Ele analisa e coloca um comércio, 0,2 segundos para o seu pedido comercial para chegar ao seu corretor, 0,3 segundos para o seu corretor para encaminhar o seu pedido para a troca.
Tempo total decorrido = 0,2 + 0,3 + 0,1 + 0,3 + 0,2 + 0,3 = Total 1,4 segundos.
No mundo comercial dinâmico de hoje, a cotação de preço original teria sido alterada várias vezes dentro desse período de 1,4 segundo. Esse atraso pode fazer ou quebrar seu empreendimento comercial algorítmico. É preciso manter essa latência no nível mais baixo possível para garantir que você obtenha as informações mais atualizadas e precisas sem qualquer intervalo de tempo.
A latência foi reduzida a microssegundos, e todas as tentativas devem ser feitas para mantê-lo o mais baixo possível no sistema de negociação. Algumas medidas incluem ter conectividade direta com a troca para obter dados mais rapidamente, eliminando o fornecedor no meio; melhorando o seu algoritmo de negociação para que demore menos que 0.1 + 0.3 = 0.4 segundos para análise e tomada de decisão; ou eliminando o corretor e enviando diretamente negociações para a bolsa para economizar 0,2 segundo.
Configurabilidade e Personalização: A maioria dos softwares de negociação algorítmica oferece algoritmos de negociação internos padrão, como aqueles baseados em um cruzamento da média móvel de 50 dias (MA) com o MA de 200 dias. Um trader pode gostar de experimentar mudando para o MA de 20 dias com o MA de 100 dias. A menos que o software ofereça essa customização de parâmetros, o negociador pode ser restringido pela funcionalidade fixa incorporada. Quer comprar ou construir, o software de negociação deve ter um alto grau de personalização e configurabilidade. Funcionalidade para escrever programas personalizados: Matlab, Python, C ++, JAVA e Perl são as linguagens de programação comuns usadas para escrever software de negociação. A maioria dos softwares comerciais vendidos pelos fornecedores terceirizados oferece a capacidade de escrever seus próprios programas personalizados dentro dele. Isso permite que um profissional experimente e experimente qualquer conceito de negociação que desenvolva. O software que oferece codificação na linguagem de programação de sua escolha é obviamente preferido. (Para mais, consulte: Codificação de sistemas de negociação: Introdução.) Recurso de backtesting em dados históricos: A simulação de backtesting envolve o teste de uma estratégia de negociação em dados históricos. Ele avalia a praticidade e a lucratividade da estratégia em dados passados, certificando-a para o sucesso (ou falha ou quaisquer alterações necessárias). Esse recurso obrigatório também precisa ser acompanhado por uma disponibilidade de dados históricos, nos quais o backtesting pode ser executado. Integração com a Interface de Negociação: O software de negociação algorítmica coloca as negociações automaticamente com base na ocorrência de um critério desejado. O software deve ter a conectividade necessária para a rede do corretor (s) para colocar o comércio ou uma conectividade direta com a troca para enviar as ordens de negociação. Integração Plug-n-play: Um trader pode estar usando simultaneamente um terminal Bloomberg para sua análise de preço, um terminal de corretor para fazer negociações e um programa Matlab para análise de tendências. Dependendo das necessidades individuais, o software de negociação algorítmica deve ter fácil integração plug-and-play e APIs disponíveis em tais ferramentas de negociação comumente usadas. Isso garante escalabilidade, bem como integração. Programação Independente de Plataforma: Algumas linguagens de programação precisam de plataformas dedicadas. Por exemplo, certas versões do C ++ podem ser executadas somente em sistemas operacionais selecionados, enquanto o Perl pode ser executado em todos os sistemas operacionais. Ao construir ou comprar software de negociação, deve-se dar preferência a software de negociação que seja independente de plataforma e suporte a linguagens independentes de plataforma. Você nunca sabe como sua negociação irá evoluir alguns meses depois. O material sob o capô: Um ditado comum diz: "Até mesmo um macaco pode clicar em um botão do mouse para fazer uma troca". Dependência de computadores não deve ser cega. É o comerciante que deve entender o que está acontecendo sob o capô. Ao comprar software de negociação, deve-se pedir e ter tempo para percorrer a documentação detalhada que mostra a lógica subjacente de um determinado software de negociação algorítmica. Evite qualquer software de negociação que seja uma caixa preta completa e que seja uma máquina secreta de ganhar dinheiro.
Ao criar software, seja realista quanto ao que você está implementando e seja claro sobre os cenários em que ele pode falhar. Antes de colocá-lo para usar com dinheiro real, faça uma resposta completa.
Por onde começar?
Todo o software de negociação algorítmica readymade geralmente oferece versões de avaliação de funcionalidade limitada gratuitas ou períodos de teste limitados com funcionalidade total. Explore-os por completo durante esses testes antes de comprar qualquer coisa. Não esqueça de examinar detalhadamente a documentação disponível.
Para construir um, uma boa fonte livre para explorar o comércio algorítmico é o Quantopian. Ele oferece uma plataforma on-line para testar e desenvolver comércio algorítmico. Os indivíduos podem tentar personalizar qualquer algoritmo existente ou escrever um completamente novo. A plataforma também oferece software de negociação algorítmica para ser testado em relação aos dados de mercado.
The Bottom Line.
O software de negociação algorítmica é caro de comprar e difícil de construir por conta própria. A aquisição de produtos prontos oferece acesso rápido e oportuno, e a criação do seu próprio permite total flexibilidade para personalizá-lo de acordo com as suas necessidades. Antes de se aventurar com dinheiro real, é preciso entender completamente a funcionalidade principal do software de negociação algorítmica comprado ou construído. Não fazê-lo pode ser uma perda dispendiosa difícil de recuperar.

Melhor linguagem de programação para sistemas de negociação algorítmica
Desde algumas semanas, comecei a fazer minha pesquisa sobre quant finance. Durante esse tempo, eu pude descobrir muitas coisas e com essas coisas, muitas perguntas vieram à minha mente. Um monte de notícias ou revistas econômicas escrever sobre HFT / negociação algorítmica. A maioria deles diz que as empresas ou desenvolvedores de software preferem usar o C ++. Em alguns artigos, os escritores falam sobre Java, C #, C ou até mesmo ASM. Eu tentei encontrar o motivo para o C ++, mas não tive sucesso. Este tópico não fornece respostas que eu preciso (Por que o C ++ ainda é uma linguagem muito popular em finanças quantitativas?)
Aqui estão as minhas perguntas: 1. Por que C ++? Que algumas empresas podem usar o ASM (e eu posso imaginar o ASM em HFT onde milissegundos desempenham um papel), tudo bem. Mas na negociação de média frequência ou em algoritmos? É por causa da velocidade? Procurei bibliotecas de finanças de quantia para C ++, mas não consegui encontrar muita coisa. A única coisa é QuantLib, MatLib e TA-Lib. Mas não há APIs de gráficos / libs ou tutoriais. Parece que ninguém está fazendo tutoriais. 2. Por que algumas pessoas escolhem o Java? Eu sei, Java é uma linguagem muito popular e tem muitas APIs / Libs e a comunidade está crescendo. Mas se a velocidade pode desempenhar um papel, o Java não pode ser o mais rápido (por causa do ambiente virtual). Ou eu estou errado? 3. Por que ninguém está usando Python para negociação de média frequência ou negociação de algo? Python tem muitos Apis / Libs como MatLib, TA-Lib, Pyqtgraph. Ok, eu tenho que dizer, o Python não é o mais rápido. 4. Nesta discussão Por que o C ++ ainda é uma linguagem muito popular em finanças quantitativas ?, algumas pessoas afirmam que o C # pode ser muito melhor para o desenvolvimento de finanças quantitativas. Isso é realmente verdade? Como sobre libs, APIs, tutoriais etc?
E minha pergunta final, qual é a propriedade importante para escolher uma linguagem para quant finance? Eu não falo sobre o ASM porque é a linguagem mais rápida e é usada para cálculos muito complexos que precisam ser feitos rapidamente. Mas e quanto a C ++, C #, Python e Java? Para mim, é importante que haja Libs e Tutoriais / Exemplos. E o começo, comecei com python, mas depois de tudo que li, não tenho mais certeza sobre Python.
As pessoas entendem errado esse problema porque acabam sempre discutindo as vantagens teóricas dessas linguagens, e não os usos práticos dessas linguagens.
Haskell é elegante e tem muitas das vantagens teóricas (concisão de linguagem, ortogonalidade, polimorfismo paramétrico, ADTs, funções de ordem superior, compilador inteligente), existe há 25 anos, mas ainda não é mainstream em finanças.
Python é uma linguagem feia. A sintaxe é adorada por sua expressividade, mas decisões de design como GIL, tipagem dinâmica, paradigma orientado a objetos etc. são inerentemente anti-paralelas e décadas a frente quando temos centenas de núcleos em cada processador, nossos filhos vão rir da obscuridade e da obsoletude de tais linguagens (entre outras coisas, como disquetes).
Ainda hoje quase todo mundo iria encorajá-lo a pegar Python. Por quê?
O futuro de uma linguagem (ou de qualquer tecnologia, por exemplo) é decidido por sua comunidade, a riqueza de suas bibliotecas e ferramentas de desenvolvimento e a natureza autoperpetuável do código legado nessa linguagem, e nunca suas vantagens teóricas. Podemos escrever ensaios sobre como odiamos Java; as bibliotecas ROOT e Boost; a verbosidade do XML, mas essas coisas estão aqui para ficar porque eles alcançaram uma massa crítica de usuários que estão dispostos a construir ferramentas de força de produção ou bibliotecas ao redor deles. Dezenas de linguagens funcionais, como o F #, vêm e vão, mas o C ++ quase certamente permanecerá por causa da grande quantidade de código legado em C ++. Além disso, o C ++ '11 é um grande marco na classificação dos percalços teóricos ao longo de seu caminho de desenvolvimento.
Algumas escolhas eu abordaria com cautela:
Línguas construídas em torno de paradigmas simultâneos e funcionais: Scala, F #. Eu diria que abordá-lo com cautela, porque ele é usado na produção no Dropbox, Lime, Tower Research, Credit Suisse, etc, mas essas linguagens levaram muito mais tempo para chegar ao uso mainstream do que você esperava, dadas as tendências atuais na arquitetura do processador. É difícil para mim dizer se investir ou não o seu tempo agora nesses idiomas valerá exatamente 5 anos a partir de agora, mas todos nós concordamos que essas linguagens eventualmente o farão. Idiomas específicos do domínio: Julia. Infelizmente, Julia comercializa-se com "loops internos numéricos de velocidade C". Ele atrai o mesmo subconjunto do público do Python que argumentaria com esses usuários de Julia que isso é irrelevante, já que eles sempre podem ser transferidos para o Cython. Ambas as multidões defendem um paradigma condenado e atraem desenvolvedores de baixa qualidade. (Eu digo, infelizmente, porque Julia tem um grande número de coisas que as pessoas não percebem: multimétodos tipo-paramétricos, corrotinas simétricas, interfaces limpas com idiomas estrangeiros, influências de Lisp e suporte a metaprogramação etc.)
Com isso, eu encorajaria algumas escolhas:
Idiomas com suporte a Big Brother: Go, Swift, C #. Além do suporte do Google, o Go se tornou muito popular na China; A Microsoft fez um grande avanço ao abrir o código C #; e muitas ferramentas de desenvolvimento de alta qualidade sempre surgem em torno dos principais idiomas da Apple. Idiomas destinados a suplantar C / C ++ como uma linguagem de programação em nível de sistema: D, Nimrod. D já tem o apoio do Facebook, e o Nimrod mantém a expressividade da sintaxe do Python enquanto obtém benchmarks impressionantes e é usado para certos projetos de programação no nível de sistemas. Cuidado, no entanto, que ambos ainda dependem da abordagem do GC para o gerenciamento de memória.
Algum dos itens acima alcançou uma massa crítica de bons desenvolvedores? Acho que não. A verdadeira solução para você é que uma linguagem de programação realmente não é difícil de aprender! O mais importante é que você escolhe como criar um programa em vez de um idioma específico. Gastar tempo com os 6 principais paradigmas de linguagem:
Programação imperativa (C) e abstrações de classes (C ++, C #, Java) Abstrações funcionais (Lisp, ML, F #) Especificações declarativas (modelos C ++, Haskell, Prolog) Abstração sintática (Lisp) Paralelismo (Cilk, SISAL, Clojure, Erlang) Coroutines (C #, F #, Haskell, Esquema, Ícone)
O comércio quantitativo geralmente invoca conceitos desses três campos principais:
Algoritmos, padrões de projeto e estruturas de dados: B-trees, skip lists, memoização, DP etc. Programação de sistemas: endereçamento de memória, assembly, links, heap / stack, cache, etc. Bases de dados: Normalização, two phase commit, replicação, espelhamento, esquema design etc.
E se você se aproximar do final do espectro do desenvolvedor de quant:
Infelizmente, não há resposta correta para essa pergunta, é como o carro que você deve dirigir no seu final de semana.
C ++ é uma linguagem popular em finanças quantitativas, mas geralmente é (mas nem sempre!) Usada apenas para construir o backbone do aplicativo, como o preço derivativo. Por que C ++? C ++ é uma boa escolha porque C ++ é independente de plataforma, nós podemos criar nativamente um código de precificação de opções para Linux, Mac, Windows etc. QuantLib é um bom exemplo.
C # é outra linguagem muito popular em finanças. Podemos usar o C # para criar um aplicativo de negociação, analisar dados XML de outro banco, criar um servidor da Web etc. Claro, também podemos fazer preços de derivativos em C #, mas talvez não consigamos otimizar o desempenho. Em C ++, poderíamos dividir as cargas de trabalho com o OpenMP, vectorizar um loop de Monte-Carlo etc etc, mais difícil com o C #.
C # definitivamente não é uma linguagem melhor que C ++ em finanças quantitativas. Isso realmente depende do que você quer fazer. Por exemplo, ninguém usaria C # para negociação de HPC.
Nem todo mundo em finanças quantitativas pode fazer programação hard-core, a maioria não faz. Python (Excel VBL ou R) seria uma linguagem melhor para eles.
Se você quer aprender alguma coisa para o seu primeiro emprego, comece com o C ++. Tente entender o QuantLib.

Melhor Linguagem de Programação para Sistemas de Negociação Algorítmica?
Melhor Linguagem de Programação para Sistemas de Negociação Algorítmica?
Uma das perguntas mais freqüentes que recebo no mailbag do QS é "Qual é a melhor linguagem de programação para negociação algorítmica?". A resposta curta é que não há "melhor" linguagem. Parâmetros de estratégia, desempenho, modularidade, desenvolvimento, resiliência e custo devem ser considerados. Este artigo descreverá os componentes necessários de uma arquitetura de sistema de comércio algorítmico e como as decisões relativas à implementação afetam a escolha da linguagem.
Primeiramente, os principais componentes de um sistema de negociação algorítmica serão considerados, como as ferramentas de pesquisa, o otimizador de portfólio, o gerenciador de risco e o mecanismo de execução. Posteriormente, diferentes estratégias de negociação serão examinadas e como elas afetam o design do sistema. Em particular, a frequência de negociação e o volume de negociação provável serão ambos discutidos.
Uma vez que a estratégia de negociação tenha sido selecionada, é necessário arquitetar todo o sistema. Isso inclui a escolha de hardware, o sistema operacional e a resiliência do sistema contra eventos raros e potencialmente catastróficos. Enquanto a arquitetura está sendo considerada, a devida atenção deve ser dada ao desempenho - tanto para as ferramentas de pesquisa quanto para o ambiente de execução ao vivo.
Qual é o sistema de negociação tentando fazer?
Antes de decidir sobre a "melhor" linguagem com a qual escrever um sistema de negociação automatizado, é necessário definir os requisitos. O sistema será puramente baseado em execução? O sistema exigirá um módulo de gerenciamento de risco ou de construção de portfólio? O sistema exigirá um backtester de alto desempenho? Para a maioria das estratégias, o sistema de negociação pode ser particionado em duas categorias: Pesquisa e geração de sinais.
A pesquisa está preocupada com a avaliação de um desempenho da estratégia em relação aos dados históricos. O processo de avaliação de uma estratégia de negociação sobre dados de mercado anteriores é conhecido como backtesting. O tamanho dos dados e a complexidade algorítmica terão um grande impacto na intensidade computacional do backtester. A velocidade e a simultaneidade da CPU costumam ser os fatores limitantes na otimização da velocidade de execução da pesquisa.
A geração de sinais preocupa-se em gerar um conjunto de sinais de negociação de um algoritmo e enviar esses pedidos ao mercado, geralmente por meio de uma corretora. Para determinadas estratégias, é necessário um alto nível de desempenho. Problemas de E / S, como largura de banda de rede e latência, são muitas vezes o fator limitante na otimização de sistemas de execução. Assim, a escolha de idiomas para cada componente de todo o seu sistema pode ser bem diferente.
Tipo, Frequência e Volume de Estratégia.
O tipo de estratégia algorítmica empregada terá um impacto substancial no design do sistema. Será necessário considerar os mercados que estão sendo negociados, a conectividade com fornecedores de dados externos, a frequência e o volume da estratégia, o tradeoff entre facilidade de desenvolvimento e otimização de desempenho, bem como qualquer hardware personalizado, incluindo customização co-localizada servidores, GPUs ou FPGAs que possam ser necessários.
As escolhas tecnológicas para uma estratégia de ações norte-americanas de baixa frequência serão muito diferentes daquelas de uma negociação de estratégia de arbitragem estatística de alta frequência no mercado de futuros. Antes da escolha da linguagem, muitos fornecedores de dados devem ser avaliados quanto à estratégia em questão.
Será necessário considerar a conectividade com o fornecedor, a estrutura de quaisquer APIs, a pontualidade dos dados, os requisitos de armazenamento e a resiliência em face de um fornecedor ficar off-line. Também é aconselhável ter acesso rápido a vários fornecedores! Vários instrumentos têm suas próprias peculiaridades de armazenamento, exemplos dos quais incluem vários símbolos de ticker para ações e datas de vencimento para futuros (para não mencionar quaisquer dados OTC específicos). Isso precisa ser levado em conta no design da plataforma.
A frequência da estratégia é provavelmente um dos maiores impulsionadores de como a pilha de tecnologia será definida. Estratégias que empregam dados com mais freqüência do que minuciosamente ou em segundo lugar exigem consideração significativa com relação ao desempenho.
Uma estratégia que excede as segundas barras (isto é, dados de ticks) leva a um design orientado pelo desempenho como o requisito primário. Para estratégias de alta frequência, uma quantidade substancial de dados de mercado precisará ser armazenada e avaliada. Softwares como HDF5 ou kdb + são comumente usados ​​para essas funções.
Para processar os volumes extensos de dados necessários para aplicativos HFT, um backtester e um sistema de execução extensivamente otimizados devem ser usados. C / C ++ (possivelmente com algum montador) é provável que seja o candidato de idioma mais forte. Estratégias de frequência ultra-alta quase certamente exigirão hardware customizado, como FPGAs, co-location de troca e ajuste de interface de rede / kernal.
Sistemas de pesquisa.
Os sistemas de pesquisa geralmente envolvem uma mistura de desenvolvimento interativo e scripts automatizados. O primeiro ocorre com frequência dentro de um IDE, como o Visual Studio, o MatLab ou o R Studio. Este último envolve extensos cálculos numéricos sobre numerosos parâmetros e pontos de dados. Isso leva a uma escolha de idioma que fornece um ambiente simples para testar o código, mas também fornece desempenho suficiente para avaliar estratégias em várias dimensões de parâmetro.
IDEs típicos nesse espaço incluem o Microsoft Visual C ++ / C #, que contém extensos utilitários de depuração, recursos de conclusão de código (via "Intellisense") e visões gerais simples da pilha inteira do projeto (via banco de dados ORM, LINQ); MatLab, que é projetado para extensa álgebra linear numérica e operações vetorizadas, mas de uma forma de console interativo; R Studio, que envolve o console de linguagem estatística R em um IDE completo; Eclipse IDE para Linux Java e C ++; e IDEs semi-proprietários como o Enthought Canopy for Python, que incluem bibliotecas de análise de dados como NumPy, SciPy, scikit-learn e pandas em um único ambiente interativo (console).
Para backtesting numérico, todos os idiomas acima são adequados, embora não seja necessário utilizar uma GUI / IDE, pois o código será executado "em segundo plano". A consideração principal neste estágio é a velocidade de execução. Uma linguagem compilada (como C ++) é freqüentemente útil se as dimensões do parâmetro de backtesting forem grandes. Lembre-se que é necessário ter cuidado com esses sistemas, se for esse o caso!
Linguagens interpretadas, como Python, geralmente usam bibliotecas de alto desempenho como o NumPy / pandas para a etapa de backtesting, a fim de manter um grau razoável de competitividade com equivalentes compilados. Em última análise, a linguagem escolhida para o backtesting será determinada por necessidades algorítmicas específicas, bem como o leque de bibliotecas disponíveis na linguagem (mais sobre isso abaixo). No entanto, a linguagem usada para os ambientes de backtester e de pesquisa pode ser completamente independente daquelas usadas nos componentes de construção de portfólio, gerenciamento de risco e execução, como será visto.
Construção de Carteira e Gestão de Risco.
Os componentes de gerenciamento de risco e de construção de portfólio são frequentemente ignorados pelos traders algorítmicos de varejo. Isso é quase sempre um erro. Essas ferramentas fornecem o mecanismo pelo qual o capital será preservado. Eles não apenas tentam aliviar o número de apostas "arriscadas", mas também minimizam a rotatividade dos negócios, reduzindo os custos de transação.
Versões sofisticadas desses componentes podem ter um efeito significativo na qualidade e consistência da lucratividade. É fácil criar uma estratégia estável, pois o mecanismo de construção de portfólio e o gerenciador de risco podem ser facilmente modificados para lidar com vários sistemas. Assim, eles devem ser considerados componentes essenciais no início do projeto de um sistema de negociação algorítmica.
O trabalho do sistema de construção de portfólio é pegar um conjunto de negócios desejados e produzir o conjunto de negociações reais que minimizam o churn, manter exposições a vários fatores (como setores, classes de ativos, volatilidade, etc.) e otimizar a alocação de capital para vários estratégias em um portfólio.
A construção de portfólio geralmente se reduz a um problema de álgebra linear (como uma fatoração de matriz) e, portanto, o desempenho é altamente dependente da eficácia da implementação da álgebra linear numérica disponível. Bibliotecas comuns incluem uBLAS, LAPACK e NAG para C ++. O MatLab também possui operações de matriz amplamente otimizadas. O Python utiliza o NumPy / SciPy para tais cálculos. Um portfólio freqüentemente reequilibrado exigirá uma biblioteca matricial compilada (e bem otimizada!) Para realizar este passo, de modo a não afunilar o sistema de negociação.
O gerenciamento de riscos é outra parte extremamente importante de um sistema de negociação algorítmica. O risco pode vir de várias formas: aumento da volatilidade (embora isso possa ser visto como desejável para certas estratégias!), Aumento de correlações entre classes de ativos, inadimplência de terceiros, paralisações de servidores, eventos "black swan" e erros não detectados no código de negociação. para nomear alguns.
Os componentes de gerenciamento de risco tentam antecipar os efeitos da volatilidade excessiva e correlação entre as classes de ativos e seus efeitos subsequentes sobre o capital comercial. Muitas vezes, isso reduz a um conjunto de cálculos estatísticos, como os "testes de estresse" de Monte Carlo. Isso é muito semelhante às necessidades computacionais de um mecanismo de precificação de derivativos e, como tal, será vinculado à CPU. Estas simulações são altamente paralelizáveis ​​(veja abaixo) e, até certo ponto, é possível "lançar hardware no problema".
Sistemas de Execução.
O trabalho do sistema de execução é receber sinais de negociação filtrados dos componentes de construção de carteira e gerenciamento de risco e enviá-los para uma corretora ou outros meios de acesso ao mercado. Para a maioria das estratégias de negociação algorítmica de varejo, isso envolve uma conexão API ou FIX para uma corretora como a Interactive Brokers. As principais considerações ao decidir sobre uma linguagem incluem a qualidade da API, a disponibilidade do wrapper de idioma para uma API, a frequência de execução e o escorregamento previsto.
A "qualidade" da API refere-se a quão bem documentada ela é, que tipo de desempenho ela fornece, se precisa de software independente para ser acessado ou se um gateway pode ser estabelecido de maneira sem cabeça (ou seja, sem GUI). No caso dos Interactive Brokers, a ferramenta Trader WorkStation precisa estar em execução em um ambiente GUI para acessar sua API. Certa vez, tive que instalar uma edição Ubuntu Desktop em um servidor de nuvem da Amazon para acessar remotamente o Interactive Brokers, puramente por esse motivo!
A maioria das APIs fornecerá uma interface C ++ e / ou Java. Geralmente, cabe à comunidade desenvolver wrappers específicos de linguagem para C #, Python, R, Excel e MatLab. Observe que, com cada plug-in adicional utilizado (especialmente os wrappers de APIs), há escopo para os bugs se infiltrarem no sistema. Sempre teste plugins desse tipo e garanta que eles sejam ativamente mantidos. Um indicador que vale a pena é ver quantas novas atualizações foram feitas em uma base de código nos últimos meses.
Freqüência de execução é da maior importância no algoritmo de execução. Observe que centenas de pedidos podem ser enviados a cada minuto e, como tal, o desempenho é crítico. A derrapagem será incorrida através de um sistema de execução com péssimo desempenho e isso terá um impacto dramático na lucratividade.
As linguagens com tipagem estática (veja abaixo), como C ++ / Java, são geralmente ótimas para execução, mas há um trade-off em tempo de desenvolvimento, teste e facilidade de manutenção. Linguagens dinamicamente tipificadas, como Python e Perl, são geralmente "rápidas o suficiente". Certifique-se sempre de que os componentes são projetados de maneira modular (veja abaixo) para que possam ser "trocados" conforme o sistema é dimensionado.
Planejamento arquitetônico e processo de desenvolvimento.
Os componentes de um sistema de negociação, seus requisitos de freqüência e volume foram discutidos acima, mas a infra-estrutura do sistema ainda não foi coberta. Aqueles que atuam como comerciantes de varejo ou que trabalham em um pequeno fundo provavelmente estarão "usando muitos chapéus". Será necessário estar cobrindo o modelo alfa, os parâmetros de gerenciamento e execução de riscos, e também a implementação final do sistema. Antes de aprofundar em linguagens específicas, o design de uma arquitetura de sistema ideal será discutido.
Separação de preocupações.
Uma das decisões mais importantes que devem ser tomadas no início é como "separar as preocupações" de um sistema de negociação. No desenvolvimento de software, isso significa essencialmente dividir os diferentes aspectos do sistema de negociação em componentes modulares separados.
Ao expor as interfaces em cada um dos componentes, é fácil trocar partes do sistema por outras versões que auxiliem o desempenho, a confiabilidade ou a manutenção, sem modificar nenhum código de dependência externo. Essa é a "melhor prática" para esses sistemas. Para estratégias em freqüências mais baixas, tais práticas são recomendadas. Para negociação de ultra alta frequência, o livro de regras pode ter que ser ignorado em detrimento do ajuste do sistema para um desempenho ainda maior. Um sistema mais fortemente acoplado pode ser desejável.
Criar um mapa de componentes de um sistema de negociação algorítmico vale um artigo em si. No entanto, uma abordagem ideal é garantir que haja componentes separados para as entradas de dados de mercado históricas e em tempo real, armazenamento de dados, API de acesso a dados, backtester, parâmetros estratégicos, construção de portfólio, gerenciamento de risco e sistemas automatizados de execução.
Por exemplo, se o armazenamento de dados em uso estiver atualmente com baixo desempenho, mesmo em níveis significativos de otimização, ele poderá ser substituído com reescritas mínimas para a API de acesso a dados ou acesso a dados. Tanto quanto o backtester e componentes subseqüentes estão em causa, não há diferença.
Outro benefício dos componentes separados é que ele permite que uma variedade de linguagens de programação seja usada no sistema geral. Não há necessidade de se restringir a um único idioma se o método de comunicação dos componentes for independente de idioma. Este será o caso se eles estiverem se comunicando via TCP / IP, ZeroMQ ou algum outro protocolo independente de linguagem.
Como um exemplo concreto, considere o caso de um sistema de backtesting sendo escrito em C ++ para desempenho "processamento de números", enquanto o gerenciador de portfólio e os sistemas de execução são escritos em Python usando SciPy e IBPy.
Considerações de desempenho.
O desempenho é uma consideração significativa para a maioria das estratégias de negociação. Para estratégias de maior frequência, é o fator mais importante. "Desempenho" abrange uma ampla variedade de problemas, como velocidade de execução algorítmica, latência de rede, largura de banda, E / S de dados, simultaneidade / paralelismo e dimensionamento. Cada uma dessas áreas é coberta individualmente por grandes livros didáticos, portanto, este artigo apenas arranhará a superfície de cada tópico. A arquitetura e a escolha de idiomas serão agora discutidas em termos de seus efeitos no desempenho.
A sabedoria predominante, como afirma Donald Knuth, um dos pais da Ciência da Computação, é que "a otimização prematura é a raiz de todo o mal". Isso é quase sempre o caso - exceto quando se constrói um algoritmo de negociação de alta frequência! Para aqueles que estão interessados ​​em estratégias de baixa frequência, uma abordagem comum é construir um sistema da maneira mais simples possível e apenas otimizar à medida que os gargalos começam a aparecer.
As ferramentas de criação de perfil são usadas para determinar onde os gargalos surgem. Os perfis podem ser feitos para todos os fatores listados acima, seja em um ambiente MS Windows ou Linux. Existem muitas ferramentas de sistema operacional e idioma disponíveis para isso, bem como utilitários de terceiros. A escolha da língua será agora discutida no contexto do desempenho.
C ++, Java, Python, R e MatLab contêm bibliotecas de alto desempenho (como parte de seus padrões ou externamente) para estrutura de dados básica e trabalho algorítmico. O C ++ é fornecido com a Biblioteca de Modelos Padrão, enquanto o Python contém o NumPy / SciPy. Tarefas matemáticas comuns são encontradas nessas bibliotecas e raramente é benéfico escrever uma nova implementação.
Uma exceção é se a arquitetura de hardware altamente personalizada for necessária e um algoritmo estiver fazendo uso extensivo de extensões proprietárias (como caches personalizados). No entanto, muitas vezes a "reinvenção da roda" desperdiça tempo que poderia ser mais bem gasto desenvolvendo e otimizando outras partes da infraestrutura de negociação. O tempo de desenvolvimento é extremamente precioso, especialmente no contexto de desenvolvedores únicos.
A latência é frequentemente uma questão do sistema de execução, pois as ferramentas de pesquisa geralmente estão situadas na mesma máquina. Para o primeiro, a latência pode ocorrer em vários pontos ao longo do caminho de execução. Os bancos de dados devem ser consultados (latência de disco / rede), os sinais devem ser gerados (sistema operacional, latência do sistema de mensagens kernal), sinais comerciais enviados (latência NIC) e pedidos processados ​​(latência interna dos sistemas de troca).
Para operações de freqüência mais alta, é necessário tornar-se intimamente familiarizado com a otimização do kernal, bem como com a otimização da transmissão da rede. Esta é uma área profunda e está significativamente além do escopo do artigo, mas se um algoritmo UHFT for desejado, esteja ciente da profundidade do conhecimento necessário!
O cache é muito útil no kit de ferramentas de um desenvolvedor de comércio quantitativo. O armazenamento em cache se refere ao conceito de armazenamento de dados acessados ​​com frequência de uma maneira que permite acesso de maior desempenho, em detrimento do possível enfraquecimento dos dados. Um caso de uso comum ocorre no desenvolvimento da Web ao obter dados de um banco de dados relacional baseado em disco e colocá-lo na memória. Quaisquer solicitações subsequentes para os dados não precisam "atingir o banco de dados" e, portanto, os ganhos de desempenho podem ser significativos.
Para situações de negociação, o armazenamento em cache pode ser extremamente benéfico. Por exemplo, o estado atual de um portfólio de estratégias pode ser armazenado em um cache até que seja reequilibrado, de modo que a lista não precise ser regenerada em cada loop do algoritmo de negociação. Essa regeneração provavelmente será uma operação alta de CPU ou E / S de disco.
No entanto, o armazenamento em cache não é isento de seus próprios problemas. A regeneração dos dados em cache de uma só vez, devido à natureza volátil do armazenamento em cache, pode colocar uma demanda significativa na infraestrutura. Outro problema é o empilhamento de cães, em que várias gerações de uma nova cópia de cache são realizadas sob uma carga extremamente alta, o que leva a uma falha em cascata.
Alocação de memória dinâmica é uma operação cara na execução de software. Assim, é imperativo que os aplicativos de negociação de desempenho mais alto conheçam bem como a memória está sendo alocada e desalocada durante o fluxo do programa. Novos padrões de linguagem, como Java, C # e Python, executam a coleta de lixo automática, que se refere à desalocação da memória alocada dinamicamente quando os objetos saem do escopo.
A coleta de lixo é extremamente útil durante o desenvolvimento, pois reduz os erros e ajuda na legibilidade. No entanto, muitas vezes é sub-ótimo para certas estratégias de negociação de alta frequência. A coleta de lixo personalizada é geralmente desejada para esses casos. Em Java, por exemplo, ajustando o coletor de lixo e a configuração de heap, é possível obter alto desempenho para estratégias de HFT.
O C ++ não fornece um coletor de lixo nativo e, portanto, é necessário manipular toda alocação / desalocação de memória como parte da implementação de um objeto. Embora potencialmente sujeito a erros (potencialmente levando a ponteiros pendentes), é extremamente útil ter um controle refinado de como os objetos aparecem no heap para determinados aplicativos. Ao escolher um idioma, certifique-se de estudar como o coletor de lixo funciona e se ele pode ser modificado para otimizar um determinado caso de uso.
Muitas operações em sistemas de negociação algorítmica são passíveis de paralelização. Isto refere-se ao conceito de realizar múltiplas operações programáticas ao mesmo tempo, isto é, em "paralelo". Os chamados algoritmos "embarassingly parallel" incluem etapas que podem ser calculadas de forma totalmente independente de outras etapas. Certas operações estatísticas, como as simulações de Monte Carlo, são um bom exemplo de algoritmos embarassingly paralelos, já que cada sorteio aleatório e a subsequente operação de caminho podem ser computadas sem o conhecimento de outros caminhos.
Outros algoritmos são apenas parcialmente paralelizáveis. Simulações de dinâmica de fluidos são um exemplo, onde o domínio de computação pode ser subdividido, mas, em última instância, esses domínios devem se comunicar entre si e, assim, as operações são parcialmente sequenciais. Os algoritmos paralelizáveis ​​estão sujeitos à Lei de Amdahl, que fornece um limite superior teórico para o aumento de desempenho de um algoritmo paralelizado quando sujeito a processos separados por $ N $ (por exemplo, em um núcleo ou encadeamento da CPU).
A paralelização tornou-se cada vez mais importante como um meio de otimização, uma vez que as velocidades de clock do processador estagnaram, pois os processadores mais recentes contêm muitos núcleos com os quais executar cálculos paralelos. O aumento do hardware gráfico do consumidor (predominantemente para videogames) levou ao desenvolvimento de Unidades de Processamento Gráfico (Graphical Processing Units - GPUs), que contêm centenas de "núcleos" para operações altamente concorrentes. Essas GPUs agora são muito acessíveis. Estruturas de alto nível, como o CUDA da Nvidia, levaram à adoção generalizada na academia e nas finanças.
Esse hardware GPU geralmente é adequado apenas para o aspecto de pesquisa de finanças quantitativas, enquanto outros hardwares mais especializados (incluindo Field-Programmable Gate Arrays - FPGAs) são usados ​​para (U) HFT. Atualmente, os idiomas mais modernos suportam um grau de simultaneidade / multithreading. Assim, é fácil otimizar um backtester, já que todos os cálculos são geralmente independentes dos demais.
O dimensionamento em engenharia de software e operações refere-se à capacidade do sistema de manipular cargas crescentes consistentemente na forma de solicitações maiores, maior uso do processador e mais alocação de memória. No comércio algorítmico, uma estratégia é capaz de escalonar se puder aceitar maiores quantidades de capital e ainda produzir retornos consistentes. A pilha de tecnologia de negociação é dimensionada se puder suportar maiores volumes de negócios e maior latência, sem gargalos.
Embora os sistemas devam ser projetados para escalar, muitas vezes é difícil prever antecipadamente onde ocorrerá um gargalo. Registro, testes, criação de perfis e monitoramento rigorosos ajudarão muito a permitir que um sistema seja dimensionado. Os próprios idiomas são geralmente descritos como "não escaláveis". Isso geralmente é resultado de desinformação, e não de fatos concretos. É a pilha total de tecnologia que deve ser verificada para escalabilidade, não para o idioma. É claro que certas linguagens têm um desempenho maior do que outras em casos de uso específicos, mas uma linguagem nunca é "melhor" que outra em todos os sentidos.
Um meio de administrar escala é separar as preocupações, como dito acima. De modo a introduzir ainda a capacidade de lidar com "picos" no sistema (isto é, volatilidade súbita que desencadeia uma série de operações), é útil criar uma "arquitectura de fila de mensagens". Isso significa simplesmente colocar um sistema de fila de mensagens entre os componentes para que os pedidos sejam "empilhados" se um determinado componente não puder processar muitas solicitações.
Em vez de solicitações serem perdidas, elas são simplesmente mantidas em uma pilha até que a mensagem seja manipulada. Isso é particularmente útil para enviar negociações para um mecanismo de execução. Se o motor estiver sofrendo sob latência pesada, ele fará o backup dos negócios. Uma fila entre o gerador de sinais de negociação e a API de execução aliviará esse problema às custas do escorregamento comercial em potencial. A well-respected open source message queue broker is RabbitMQ.
Hardware and Operating Systems.
The hardware running your strategy can have a significant impact on the profitability of your algorithm. This is not an issue restricted to high frequency traders either. A poor choice in hardware and operating system can lead to a machine crash or reboot at the most inopportune moment. Thus it is necessary to consider where your application will reside. The choice is generally between a personal desktop machine, a remote server, a "cloud" provider or an exchange co-located server.
Desktop machines are simple to install and administer, especially with newer user friendly operating systems such as Windows 7/8, Mac OSX and Ubuntu. Desktop systems do possess some significant drawbacks, however. The foremost is that the versions of operating systems designed for desktop machines are likely to require reboots/patching (and often at the worst of times!). They also use up more computational resources by the virtue of requiring a graphical user interface (GUI).
Utilising hardware in a home (or local office) environment can lead to internet connectivity and power uptime problems. The main benefit of a desktop system is that significant computational horsepower can be purchased for the fraction of the cost of a remote dedicated server (or cloud based system) of comparable speed.
A dedicated server or cloud-based machine, while often more expensive than a desktop option, allows for more significant redundancy infrastructure, such as automated data backups, the ability to more straightforwardly ensure uptime and remote monitoring. They are harder to administer since they require the ability to use remote login capabilities of the operating system.
In Windows this is generally via the GUI Remote Desktop Protocol (RDP). In Unix-based systems the command-line Secure SHell (SSH) is used. Unix-based server infrastructure is almost always command-line based which immediately renders GUI-based programming tools (such as MatLab or Excel) to be unusable.
A co-located server, as the phrase is used in the capital markets, is simply a dedicated server that resides within an exchange in order to reduce latency of the trading algorithm. This is absolutely necessary for certain high frequency trading strategies, which rely on low latency in order to generate alpha.
The final aspect to hardware choice and the choice of programming language is platform-independence. Is there a need for the code to run across multiple different operating systems? Is the code designed to be run on a particular type of processor architecture, such as the Intel x86/x64 or will it be possible to execute on RISC processors such as those manufactured by ARM? These issues will be highly dependent upon the frequency and type of strategy being implemented.
Resilience and Testing.
One of the best ways to lose a lot of money on algorithmic trading is to create a system with no resiliency . This refers to the durability of the sytem when subject to rare events, such as brokerage bankruptcies, sudden excess volatility, region-wide downtime for a cloud server provider or the accidental deletion of an entire trading database. Years of profits can be eliminated within seconds with a poorly-designed architecture. It is absolutely essential to consider issues such as debuggng, testing, logging, backups, high-availability and monitoring as core components of your system.
It is likely that in any reasonably complicated custom quantitative trading application at least 50% of development time will be spent on debugging, testing and maintenance.
Nearly all programming languages either ship with an associated debugger or possess well-respected third-party alternatives. In essence, a debugger allows execution of a program with insertion of arbitrary break points in the code path, which temporarily halt execution in order to investigate the state of the system. The main benefit of debugging is that it is possible to investigate the behaviour of code prior to a known crash point .
Debugging is an essential component in the toolbox for analysing programming errors. However, they are more widely used in compiled languages such as C++ or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements. Despite this tendency Python does ship with the pdb, which is a sophisticated debugging tool. The Microsoft Visual C++ IDE possesses extensive GUI debugging utilities, while for the command line Linux C++ programmer, the gdb debugger exists.
Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code-paths, helping to ensure that a system behaves as it should. A more recent paradigm is known as Test Driven Development (TDD), where test code is developed against a specified interface with no implementation. Prior to the completion of the actual codebase all tests will fail. As code is written to "fill in the blanks", the tests will eventually all pass, at which point development should cease.
TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully. In C++, Boost provides a unit testing framework. In Java, the JUnit library exists to fulfill the same purpose. Python also has the unittest module as part of the standard library. Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options.
In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential. Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database. Logs are a "first line of attack" when hunting for unexpected program runtime behaviour. Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact! As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed.
Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases. It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often lead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns.
While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now . All aspects of the system should be considered for monitoring. System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information.
Trading metrics such as abnormal prices/volume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectors/markets should also be continuously monitored. Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method (email, SMS, automated phone call) depending upon the severity of the metric.
System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager. However, as a sole trading developer, these metrics must be established as part of the larger design. Many solutions for monitoring exist: proprietary, hosted and open source, which allow extensive customisation of metrics for a particular use case.
Backups and high availability should be prime concerns of a trading system. Consider the following two questions: 1) If an entire production database of market data and trading history was deleted (without backups) how would the research and execution algorithm be affected? 2) If the trading system suffers an outage for an extended period (with open positions) how would account equity and ongoing profitability be affected? The answers to both of these questions are often sobering!
It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data. Many individuals do not test a restore strategy. If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment?
Similarly, high availability needs to be "baked in from the start". Redundant infrastructure (even at additional expense) must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems. I won't delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system.
Choosing a Language.
Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system. The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised.
Type Systems.
When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system . The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed . A statically-typed language performs checks of the types (e. g. integers, floats, custom classes etc) during the compilation process. Such languages include C++ and Java. A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime. Such languages include Python, Perl and JavaScript.
For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors. However, type-checking doesn't catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations. 'Dynamic' languages (i. e. those that are dynamically-typed) can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check. For this reason, the concept of TDD (see above) and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone.
Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type (and thus memory requirements) are known at compile-time. In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit. Libraries for dynamic languages, such as NumPy/SciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays.
Open Source or Proprietary?
One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary (commercial) or open source technologies. Existem vantagens e desvantagens para ambas as abordagens. It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensing/maintenance costs.
The Microsoft stack (including Visual C++, Visual C#) and MathWorks' MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software. Both tools have had significant "battle testing" in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds.
Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products. Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both. The software allows cohesive integration with multiple languages such as C++, C# and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ. MatLab also has many plugins/libraries (some free, some commercial) for nearly any quantitative research domain.
There are also drawbacks. With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader (although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free). Microsoft tools "play well" with each other, but integrate less well with external code. Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned.
MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading. The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code. This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive.
Open source tools have been industry grade for sometime. Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQL/PostgreSQL, Python, R, C++ and Java in high-performance production roles. However, they are far from restricted to this domain. Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats.
The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time. Python and R require far fewer lines of code (LOC) to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries. Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process.
Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so (unless in the HFT space), it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack. Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity. Documentation is excellent and bugs (at least for core libraries) remain scarce.
Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces. A typical Linux server (such as Ubuntu) will often be fully command-line oriented. In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks. There are mechanisms for integrating with C++ in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming.
While proprietary software is not immune from dependency/versioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments. Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer.
I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies. In particular I use: Ubuntu, MySQL, Python, C++ and R. The maturity, community size, ability to "dig deep" if problems occur and lower total cost ownership (TCO) far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations. Having said that, Microsoft Visual Studio (especially for C++) is a fantastic Integrated Development Environment (IDE) which I would also highly recommend.
Batteries Included?
The header of this section refers to the "out of the box" capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they? This is where mature languages have an advantage over newer variants. C++, Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, HTTP, operating system interaction, GUIs, regular expressions (regex), iteration and basic algorithms.
C++ is famed for its Standard Template Library (STL) which contains a wealth of high performance data structures and algorithms "for free". Python is known for being able to communicate with nearly any other type of system/protocol (especially the web), mostly through its own standard library. R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code (which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance).
Outside of the standard libraries, C++ makes use of the Boost library, which fills in the "missing parts" of the standard library. In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C++11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency.
Python has the high performance NumPy/SciPy/Pandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research. Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL++ (MySQL/C++), JDBC (Java/MatLab), MySQLdb (MySQL/Python) and psychopg2 (PostgreSQL/Python). Python can even communicate with R via the RPy plugin!
An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API. Most APIs natively support C++ and Java, but some also support C# and Python, either directly or with community-provided wrapper code to the C++ APIs. In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin. If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol.
Conclusão.
As is now evident, the choice of programming language(s) for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought. The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries.
The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be "plugged in" for different aspects of a trading stack, as and when requirements change. A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it.
A Quantcademy.
Junte-se ao portal de adesão da Quantcademy que atende à comunidade de comerciantes de varejo de varejo em rápido crescimento e saiba como aumentar a rentabilidade da sua estratégia.
Negociação Algorítmica Bem Sucedida.
Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado em Python.
Negociação Algorítmica Avançada.
Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.

Porquê Python Algorithmic Trading é preferencial escolha entre comerciantes?
Para sobreviver na era dos robôs, é necessário aprender uma linguagem de programação que torna seus algoritmos de negociação mais inteligentes e não apenas mais rápidos. Ter conhecimento de uma linguagem de programação popular é o bloco de construção para se tornar um trader algorítmico profissional. Não é apenas o suficiente se uma pessoa tem um amor por números. Os profissionais precisam colocar a lógica usando números em um programa de software para realizar uma transação bem-sucedida. Linguagens de programação são um importante fator de contribuição para os sistemas de negociação. Para construir uma plataforma de negociação concreta, o conhecimento de várias linguagens de programação é essencial, pois ajuda a controlar as condições de mercado voláteis e multifacetadas.
Para as pessoas que desejam prosperar no mercado competitivo da experiência quantitativa de programação comercial em Python, C ++ ou Java é uma obrigação. Os principais conceitos por trás do uso dessas linguagens de programação para negociação algorítmica são os mesmos. Se um indivíduo adquire experiência em qualquer idioma, então, mudar para a outra linguagem de programação para negociação algorítmica não deve ser uma tarefa difícil.
Com rápidos avanços tecnológicos todos os dias, é difícil para os programadores aprenderem todas as linguagens de programação. Uma das questões mais comuns que recebemos no QuantInsti é "Qual linguagem de programação devo aprender para negociação algorítmica?" A resposta a esta pergunta é que não há nada como um "MELHOR" linguagem para negociação algorítmica. Há muitos conceitos importantes levados em consideração em todo o processo de negociação antes de escolher uma linguagem de programação - custo, desempenho, resiliência, modularidade e vários outros parâmetros de estratégia de negociação.
Cada linguagem de programação tem seus próprios prós e contras e um equilíbrio entre os prós e os contras com base nos requisitos do sistema comercial afetará a escolha da linguagem de programação que um indivíduo pode preferir aprender. Toda organização possui uma linguagem de programação diferente baseada em seus negócios e cultura.
Que tipo de sistema comercial você usará? Você está planejando projetar um sistema de negociação baseado em execução? Você precisa de um testador traseiro de alto desempenho?
Com base em respostas a todas essas perguntas, uma vez pode decidir qual linguagem de programação é a melhor para negociação algorítmica. No entanto, para responder as perguntas acima, vamos explorar as várias linguagens de programação usadas para negociação algorítmica com uma breve compreensão dos prós e contras de cada uma.
Pesquisadores e comerciantes Quant requerem uma linguagem de script para construir um protótipo do código. O Python for trading tem enorme importância no processo geral de negociação, pois encontra aplicativos em protótipos de modelos quânticos, particularmente em grupos de negociação de quantias em bancos e fundos de hedge. A maioria dos traders de quantum preferem o comércio algorítmico Python, pois os ajuda a construir seus próprios conectores de dados, mecanismos de execução, backtesting, gerenciamento de riscos e ordens, análise prospectiva e módulos de teste de otimização.
Os desenvolvedores de comércio algorítmico geralmente ficam confusos se escolhem uma tecnologia de código aberto ou uma tecnologia comercial / proprietária. Antes de decidir sobre isso, é importante considerar a atividade da comunidade em torno de uma linguagem de programação específica, a facilidade de manutenção, a facilidade de instalação, a documentação da linguagem e os custos de manutenção. O Python para negociação tornou-se uma escolha preferida recentemente, pois o Python é uma fonte aberta e todos os pacotes são gratuitos para uso comercial.
O comércio algorítmico de Python ganhou força na comunidade financeira cuantos facilita a construção de modelos estatísticos intrincados com facilidade devido à disponibilidade de bibliotecas científicas suficientes como Pandas, NumPy, PyAlgoTrade, Pybacktest e muito mais.
A paralelização e o enorme poder computacional do comércio de Python oferecem escalabilidade ao portfólio. Algorithmic trading python torna mais fácil escrever e avaliar estruturas de troca de algo devido à sua abordagem de programação funcional. O código pode ser facilmente alargado a algoritmos dinâmicos para negociação. O Python pode ser usado para desenvolver ótimas plataformas de negociação onde o uso de C ou C ++ é um trabalho trabalhoso e demorado. Negociar com Python é uma escolha ideal para pessoas que querem se tornar pioneiras com plataformas de negociação de algoritmos dinâmicos. Para indivíduos novos para negociação algorítmica, o código Python é facilmente legível e acessível. Portanto, se você estiver entrando no mundo do comércio algorítmico, o programa executivo da QuantInsti o ajudará a implementar suas estratégias no ambiente ao vivo por meio das plataformas de negociação da Python. É comparativamente mais fácil consertar novos módulos na linguagem Python e torná-la expansiva. Os módulos existentes também facilitam para os comerciantes de algo compartilhar funcionalidades entre diferentes programas, decompondo-os em módulos individuais que podem ser aplicados a várias arquiteturas de negociação. Ao usar o Python para negociação, ele requer menos linhas de código devido à disponibilidade de bibliotecas extensas. Quant comerciantes podem ignorar várias etapas que outros idiomas como C ou C ++ podem exigir. Isso reduz o custo total de manutenção do sistema de negociação. Com uma ampla variedade de bibliotecas científicas em Python, os traders algorítmicos podem realizar qualquer tipo de análise de dados em uma velocidade de execução comparável a linguagens compiladas como C ++.
Desvantagem do uso do Python no Algorithmic Trading.
Assim como cada moeda tem duas faces, há algumas desvantagens de usar o Python para negociação. No entanto, os benefícios do uso de python para negociação excedem as desvantagens, tornando-se uma escolha suprema de linguagem de programação para plataformas de negociação algorítmicas.
Em python, cada variável é considerada como um objeto, então cada variável armazenará informações desnecessárias como tamanho, valor e ponteiro de referência. Normalmente, o tamanho das variáveis ​​python é 3 vezes superior ao tamanho das variáveis ​​de linguagem C. Ao armazenar milhões de variáveis, se o gerenciamento de memória não for feito de forma eficaz, isso pode levar a vazamentos de memória e gargalos de desempenho.
Algorithmic Trading & # 8211; Python vs. C ++
Uma linguagem compilada como C ++ é freqüentemente uma escolha de linguagem de programação ideal se as dimensões do parâmetro de backtesting forem grandes. No entanto, o Python faz uso de bibliotecas de alto desempenho como Pandas ou NumPy para backtesting para manter a competitividade com seus equivalentes compilados. Python ou C ++ & # 8211; a linguagem a ser usada para backtester e ambientes de pesquisa será decidida com base nos requisitos do algoritmo e nas bibliotecas disponíveis. A escolha de C ++ ou Python dependerá da frequência de negociação. A linguagem de negociação Python é ideal para bares de 5 minutos, mas ao reduzir os quadros de tempo abaixo de segundos, isso pode não ser uma escolha ideal. Se a velocidade é um fator distintivo para competir com o seu competente, então, usar C ++ é uma escolha melhor do que usar o Python for Trading. C ++ é uma linguagem complicada, ao contrário do Python, que mesmo os iniciantes podem facilmente ler, escrever e aprender.
Os sistemas de negociação evoluem com o tempo e qualquer escolha de linguagem de programação evoluirá junto com eles. Se você quiser aproveitar o melhor dos dois mundos no comércio algorítmico, ou seja, os benefícios de uma linguagem de programação de uso geral e ferramentas poderosas do stack científico # 8211; escolha um curso de negociação algorítmica que introduz plataformas de negociação em python.
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4 pensamentos sobre "Por que o Python Algorithmic Trading é escolha preferida entre comerciantes? "
IMHO Cython é outra opção melhor para substituir apenas aquela computação com fome.
O que você está dizendo é completamente verdadeiro. Eu sei que todos devem dizer o mesmo, mas acho que você coloca isso de forma que todos possam entender. Tenho certeza de que você alcançará tantas pessoas com o que você tem que dizer.
Muitos corretores suportam suporte C # com uma API, mas o artigo não inclui esta na comparação. IMHO C # contém os melhores recursos do python e do C ++. Tem memória pequena e execução rápida como C ++, mas é uma linguagem de nível superior, como python, e são necessárias menos linhas de código para criar objetos úteis. O autor do artigo não menciona que um idioma de script depende de um servidor, portanto, é mais lento e tem limitações inerentes; enquanto um programa compilado (como C ++ ou C #) é independente e mais adaptável.
Muitos corretores agora oferecem Python API e existem muitas plataformas de negociação online, como Quantiacs, Quantopian, Quantconnect, que suportam Python. É fácil de aprender e pode ser usado para negociar estratégias de média frequência. O Python vem com certas limitações, mas dado os fatores positivos, tornou-se mais popular do que C # e C ++ nos últimos anos para o comércio varejista.

Negociação Algorítmica.
James Ma Weiming.
In this article by James Ma Weiming , author of the book Mastering Python for Finance , we will see how algorithmic trading automates the systematic trading process, where orders are executed at the best price possible based on a variety of factors, such as pricing, timing, and volume. Some brokerage firms may offer an application programming interface ( API ) as part of their service offering to customers who wish to deploy their own trading algorithms. For developing an algorithmic trading system, it must be highly robust and handle any point of failure during the order execution. Network configuration, hardware, memory management and speed, and user experience are some factors to be considered when designing a system in executing orders. Designing larger systems inevitably add complexity to the framework.
(For more resources related to this topic, see here.)
As soon as a position in a market is opened, it is subjected to various types of risk, such as market risk. To preserve the trading capital as much as possible, it is important to incorporate risk management measures to the trading system. Perhaps the most common risk measure used in the financial industry is the value-at-risk ( VaR ) technique. We will discuss the beauty and flaws of VaR, and how it can be incorporated into our trading system that we will develop in this article.
In this article, we will cover the following topics:
An overview of algorithmic trading List of brokers and system vendors with public API Choosing a programming language for a trading system Setting up API access on Interactive Brokers (IB) trading platform Using the IbPy module to interact with IB Trader WorkStation (TWS)
Introduction to algorithmic trading.
In the 1990s, exchanges had already begun to use electronic trading systems. By 1997, 44 exchanges worldwide used automated systems for trading futures and options with more exchanges in the process of developing automated technology. Exchanges such as the Chicago Board of Trade ( CBOT ) and the London International Financial Futures and Options Exchange ( LIFFE ) used their electronic trading systems as an after-hours complement to traditional open outcry trading in pits, giving traders 24-hour access to the exchange's risk management tools. With improvements in technology, technology-based trading became less expensive, fueling the growth of trading platforms that are faster and powerful. Higher reliability of order execution and lower rates of message transmission error deepened the reliance of technology by financial institutions. The majority of asset managers, proprietary traders, and market makers have since moved from the trading pits to electronic trading floors.
As systematic or computerized trading became more commonplace, speed became the most important factor in determining the outcome of a trade. Quants utilizing sophisticated fundamental models are able to recompute fair values of trading products on the fly and execute trading decisions, enabling them to reap profits at the expense of fundamental traders using traditional tools. This gave way to the term high-frequency trading ( HFT ) that relies on fast computers to execute the trading decisions before anyone else can. HFT has evolved into a billion-dollar industry.
Algorithmic trading refers to the automation of the systematic trading process, where the order execution is heavily optimized to give the best price possible. It is not part of the portfolio allocation process.
Banks, hedge funds, brokerage firms, clearing firms, and trading firms typically have their servers placed right next to the electronic exchange to receive the latest market prices and to perform the fastest order execution where possible. They bring enormous trading volumes to the exchange. Anyone who wishes to participate in low-latency, high-volume trading activities, such as complex event processing or capturing fleeting price discrepancies, by acquiring exchange connectivity may do so in the form of co-location, where his or her server hardware can be placed on a rack right next to the exchange for a fee.
The Financial Information Exchange ( FIX ) protocol is the industry standard for electronic communications with the exchange from the private server for direct market access ( DMA ) to real-time information. C++ is the common choice of programming language for trading over the FIX protocol, though other languages, such as framework common language and Java can be used. Before creating an algorithmic trading platform, you would need to assess various factors, such as speed and ease of learning before deciding on a specific language for the purpose.
Brokerage firms would provide a trading platform of some sort to their customers for them to execute orders on selected exchanges in return for the commission fees. Some brokerage firms may offer an API as part of their service offering to technically inclined customers who wish to run their own trading algorithms. In most circumstances, customers may also choose from a number of commercial trading platforms offered by third-party vendors. Some of these trading platforms may also offer API access to route orders electronically to the exchange. It is important to read the API documentation beforehand to understand the technical capabilities offered by your broker and to formulate an approach in developing an algorithmic trading system.
List of trading platforms with public API.
The following table lists some brokers and trading platform vendors who have their API documentation publicly available:
Programming languages supported.
C++, Posix C++, Java, and Visual Basic for ActiveX.
REST, Java, FIX, and Microsoft Framework 4.0.
Java, Perl, Python, and Ruby.
Java, Node. js, PHP, R, and Ruby.
Cunningham trading systems.
Microsoft Framework 4.0.
C#, C++, Excel, MATLAB, and VB.
Microsoft Framework 4.0.
REST, Java, FIX, and MT4.
Which is the best programming language to use?
With many choices of programming languages available to interface with brokers or vendors, the question that comes naturally to anyone starting out in algorithmic trading platform development is: which language should I use?
Well, the short answer is that there is really no best programming language. How your product will be developed, the performance metrics to follow, the costs involved, latency threshold, risk measures, and the expected user interface are pieces of the puzzle to be taken into consideration. The risk manager, execution engine, and portfolio optimizer are some major components that will affect the design of your system. Your existing trading infrastructure, choice of operating system, programming language compiler capability, and available software tools poses further constraints on the system design, development, and deployment.
System functionalities.
It is important to define the outcomes of your trading system. An outcome could be a research-based system that might be more concerned with obtaining high-quality data from data vendors, performing computations or running models, and evaluating a strategy through signal generation. Part of the research component might include a data-cleaning module or a backtesting interface to run a strategy with theoretical parameters over historical data. The CPU speed, memory size, and bandwidth are factors to be considered while designing our system.
Another outcome could be an execution-based system that is more concerned with risk management and order handling features to ensure timely execution of multiple orders. The system must be highly robust and handle any point of failure during the order execution. As such, network configuration, hardware, memory management and speed, and user experience are some factors to be considered when designing a system in executing orders.
A system may contain one or more of these functionalities. Designing larger systems inevitably add complexity to the framework. It is recommended that you choose one or more programming languages that can address and balance the development speed, ease of development, scalability, and reliability of your trading system.
Algorithmic trading with Interactive Brokers and IbPy.
In this section, we will build a working algorithmic trading platform that will authenticate with Interactive Brokers ( IB ) and log in, retrieve the market data, and send orders. IB is one of the most popular brokers in the trading community and has a long history of API development. There are plenty of articles on the use of the API available on the Web. IB serves clients ranging from hedge funds to retail traders. Although the API does not support Python directly, Python wrappers such as IbPy are available to make the API calls to the IB interface. The IB API is unique to its own implementation, and every broker has its own API handling methods. Nevertheless, the documents and sample applications provided by your broker would demonstrate the core functionality of every API interface that can be easily integrated into an algorithmic trading system if designed properly.
Getting Interactive Brokers' Trader WorkStation.
The official page for IB is interactivebrokers. Here, you can find a wealth of information regarding trading and investing for retail and institutional traders. In this section, we will take a look at how to get the Trader WorkStation X ( TWS ) installed and running on your local workstation before setting up an algorithmic trading system using Python. Note that we will perform simulated trading on a demonstration account. If your trading strategy turns out to be profitable, head to the OPEN AN ACCOUNT section of the IB website to open a live trading account. Rules, regulations, market data fees, exchange fees, commissions, and other conditions are subjected to the broker of your choice. In addition, market conditions are vastly different from the simulated environment. You are encouraged to perform extensive testing on your algorithmic trading system before running on live markets.
The following key steps describe how to install TWS on your local workstation, log in to the demonstration account, and set it up for API use:
From IB's official website, navigate to TRADING , and then select Standalone TWS . Choose the installation executable that is suitable for your local workstation. TWS runs on Java; therefore, ensure that Java runtime plugin is already installed on your local workstation. Refer to the following screenshot:
Getting IbPy – the IB API wrapper.
IbPy is an add-on module for Python that wraps the IB API. It is open source and can be found at github/blampe/IbPy. Head to this URL and download the source files. Unzip the source folder, and use Terminal to navigate to this directory. Type python setup. py install to install IbPy as part of the Python runtime environment.
The use of IbPy is similar to the API calls, as documented on the IB website. The documentation for IbPy is at code. google/p/ibpy/w/list.
A simple order routing mechanism.
In this section, we will start interacting with TWS using Python by establishing a connection and sending out a market order to the exchange.
Once IbPy is installed, import the following necessary modules into our Python script:
Next, implement the logging functions to handle calls from the server. The error_handler method is invoked whenever the API encounters an error, which is accompanied with a message. The server_handler method is dedicated to handle all the other forms of returned API messages. The msg variable is a type of an ib. opt. message object and references the method calls, as defined by the IB API EWrapper methods. The API documentation can be accessed at interactivebrokers/en/software/api/api. htm. The following is the Python code for the server_handler method:
We will place a sample order of the stock AAPL. The contract specifications of the order are defined by the Contract class object found in the ib. ext. Contract module. We will create a method called create_contract that returns a new instance of this object:
The Order class object is used to place an order with TWS. Let's define a method called create_order that will return a new instance of the object:
After the required methods are created, we can then begin to script the main functionality. Let's initialize the required variables:
Note that the client_id variable is our assigned integer that identifies the instance of the client communicating with TWS. The order_id variable is our assigned integer that identifies the order queue number sent to TWS. Each new order requires this value to be incremented sequentially. The port number has the same value as defined in our API settings of TWS earlier. The tws_conn variable holds the connection value to TWS. Let's initialize this variable with an empty value for now.
Let's use a try block that encapsulates the Connection. create method to handle the socket connections to TWS in a graceful manner:
The port and clientId parameter fields define this connection. After the connection instance is created, the connect method will try to connect to TWS.
When the connection to TWS has successfully opened, it is time to register listeners to receive notifications from the server. The register method associates a function handler to a particular event. The registerAll method associates a handler to all the messages generated. This is where the error_handler and server_handler methods declared earlier will be used for this occasion.
Before sending our very first order of 100 shares of AAPL to the exchange, we will call the create_contract method to create a new contract object for AAPL. Then, we will call the create_order method to create a new Order object, to go long 100 shares. Finally, we will call the placeOrder method of the Connection class to send out this order to TWS:
É isso aí! Let's run our Python script. We should get a similar output as follows:
Basically, what the error messages say is that there are no errors and the connections are OK . Should the simulated order be executed successfully during market trading hours, the trade will be reflected in TWS:
The full source code of our implementation is given as follows:
In this article, we were introduced to the evolution of trading from the pits to the electronic trading platform, and learned how algorithmic trading came about. We looked at some brokers offering API access to their trading service offering. To help us get started on our journey in developing an algorithmic trading system, we used the TWS of IB and the IbPy Python module.
In our first trading program, we successfully sent an order to our broker through the TWS API using a demonstration account.
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