Forexpros Silber Live Diagramm

Silver Futures - 17. Mär (SIH7) Silver Streaming Chart Diese Seite enthält kostenlose Stream Flops von Silver. Die Grafik ist intuitiv, aber leistungsstarke, Anwender mehrere Diagrammtypen einschließlich Leuchter, Fläche, Linien, Bars und Heiken Ashi anbietet. Es gibt flexible Anpassungsoptionen und Dutzende von Tools, die Ihnen helfen zu verstehen, wo die Preise sind. Freihand zeichnen oder eine Vielzahl von technischen Indikatoren anwenden. Vergleichen Sie verschiedene Instrumente auf dem gleichen Diagramm auch. Dieses fortgeschrittene Diagramm wird von TradingView angetrieben und gilt als einer der besten HTML5-Diagramme innerhalb der Branche. Drücken Sie ESC, um den Vollbildmodus zu beenden N Nachrichten E Wirt - schaftskalender D Dividenden S Stock Split P Candlestick-Pattern Um die Markierung von Ereignissen zu deaktivieren, klicken Sie mit der rechten Maustaste an eine beliebige Stelle des Diagramms und wählen Sie Markierungen auf Balken ausblenden aus. Wir ermutigen Sie, Kommentare zu verwenden, um mit Benutzern zu beschäftigen, Ihre Perspektive zu teilen und Fragen von Autoren und einander zu stellen. Um jedoch das hohe Niveau des Diskurses wersquove alle zu Wert und Erwartung zu halten, halten Sie bitte die folgenden Kriterien im Auge behalten: Enrich the conversation Bleiben Sie konzentriert und auf dem richtigen Weg. Nur post Material thatrsquos relevant für das Thema diskutiert. Sei höflich. Auch negative Meinungen lassen sich positiv und diplomatisch gestalten. Verwenden Sie Standard-Schreibstil. Inkrementieren Sie Interpunktion und Groß - und Kleinschreibung. HINWEIS. Spam-andor Werbe-Nachrichten und Links innerhalb eines Kommentars entfernt werden, vermeiden Profanity, Verleumdung oder persönliche Angriffe an einen Autor oder einen anderen Benutzer gerichtet. Donrsquot Monopolisieren Sie das Gespräch. 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H4 Aufwärtstrend zeigt 17,7, -18 ave alle innerhalb der nächsten 5-7 Handelstage Dieser Kommentar wurde bereits in Ihrer Merkliste teilen Kommentar gespeichert: Leider diese Grafik ist im Vergleich zu meiner Plattform-Chart Dieser Kommentar gespeichert wurde bereits in Ihrem Gespeichert Artikel Teilen Sie diesen Kommentar: Dieser Kommentar wurde bereits in Ihrer Merkliste teilen Kommentar gespeichert: ah dank Flemming Dieser Kommentar wurde bereits gespeichert in Ihrem Merkliste teilen Kommentar zu: Usd endgültige Ziel ist 120 im Jahr 2017 Dieser Kommentar hat bereits wurde in Ihre Merkliste teilen Kommentar gespeichert: Dieser Kommentar wurde bereits in Ihrer Merkliste teilen Kommentar gespeichert: ich habe einen dämpfenden Stier pastetchen für ya, aber es ist nicht vom Grill Dieser Kommentar bereits in Ihrer Merkliste gespeichert Teilen Sie diesen Kommentar zu: Dieser Kommentar wurde bereits in Ihrem gespeicherten Merkmal gespeichert. 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Fusion Media oder jedermann, die an Fusion Media beteiligt sind, übernehmen keinerlei Haftung für Verluste oder Schäden, die sich aus der Vertrauenswürdigkeit der auf dieser Website enthaltenen Informationen, Daten, Zitate, Charts und Buysell-Signale ergeben. Bitte informieren Sie sich umfassend über die Risiken und Kosten im Zusammenhang mit dem Handel mit den Finanzmärkten, es ist eine der riskantesten Investmentformen möglich. Silver Futures - Mar 17 (SIH7) Silver Interaktives Chart Holen Sie sich den direkten Zugriff auf eine kostenlose Live-CFDs-Streaming-Chart für Silver. Sie haben die Möglichkeit, die Darstellung der Diagramme zu ändern, indem Sie die Zeitskala, den Diagrammtyp, den Zoom und das Hinzufügen eigener Studien und Zeichnungen ändern. Sie können Ihr Studium speichern und eigene Systeme erstellen. Für eine vollständige Liste der verfügbaren Futures klicken Sie auf die Schaltfläche Instrumente im oberen Menü. 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Ag ist das chemische Symbol für Silber auf dem Periodensystem der Elemente und sein ISO-Währungssymbol ist XAG. SILVER PRICE Nachrichten und Analyse von Paul Robinson von Paul Robinson von Paul Robinson von Paul Robinson von Paul Robinson Laden Weitere Artikel von Walker England von Paul Robinson von Paul Robinson von Paul Robinson von Paul Robinson Bestätigung Vielen Dank für Ihre Anfrage erhalten Sie Ihre Prognose per E-Mail in Kürze. Marktdaten Marktdaten werden für den Handelstag zur Verfügung gestellt. Marktdaten werden für den Handelstag zur Verfügung gestellt. A: Tatsächliche F: Prognose P: Vorherige DAILYFX PLUS PREISE CHARTS RSS Die vergangene Wertentwicklung ist kein Indiz für die zukünftige Wertentwicklung. DailyFX ist die Nachrichten-und Bildungs-Website der IG Group.

Excel 12 Monate Gleitende Durchschnittliche Grafik

Moving Average Dieses Beispiel lehrt, wie Sie den gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe in Excel berechnen. Ein gleitender Durchschnitt wird verwendet, um Unregelmäßigkeiten (Spitzen und Täler) zu glätten, um Trends leicht zu erkennen. 1. Erstens, werfen wir einen Blick auf unsere Zeitreihe. 2. Klicken Sie auf der Registerkarte Daten auf Datenanalyse. Hinweis: Klicken Sie hier, um das Analyse-ToolPak-Add-In zu laden. 3. Wählen Sie Verschiebender Durchschnitt aus, und klicken Sie auf OK. 4. Klicken Sie in das Feld Eingabebereich und wählen Sie den Bereich B2: M2. 5. Klicken Sie in das Feld Intervall und geben Sie 6 ein. 6. Klicken Sie in das Feld Ausgabebereich und wählen Sie Zelle B3 aus. 8. Zeichnen Sie ein Diagramm dieser Werte. Erläuterung: Da wir das Intervall auf 6 setzen, ist der gleitende Durchschnitt der Durchschnitt der letzten 5 Datenpunkte und der aktuelle Datenpunkt. Als Ergebnis werden Spitzen und Täler geglättet. Die Grafik zeigt eine zunehmende Tendenz. Excel kann den gleitenden Durchschnitt für die ersten 5 Datenpunkte nicht berechnen, da nicht genügend frühere Datenpunkte vorhanden sind. 9. Wiederholen Sie die Schritte 2 bis 8 für Intervall 2 und Intervall 4. Fazit: Je größer das Intervall, desto mehr werden die Spitzen und Täler geglättet. Je kleiner das Intervall, desto näher sind die gleitenden Mittelwerte bis zu den tatsächlichen Datenpunkten. Hinzufügen eines Trends oder einer gleitenden Durchschnittszeile zu einem Diagramm Betrifft: Excel 2016 Word 2016 PowerPoint 2016 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Mehr. Weniger Zeigt Datentrends oder gleitende Durchschnitte in einem von Ihnen erstellten Diagramm an. Können Sie eine Trendlinie hinzufügen. Sie können auch eine Trendlinie über Ihre tatsächlichen Daten hinaus erweitern, um zukünftige Werte vorherzusagen. So prognostiziert die folgende lineare Trendlinie zwei Quartale voraus und zeigt deutlich einen Aufwärtstrend, der für den zukünftigen Umsatz vielversprechend aussieht. Sie können eine Trendlinie zu einem 2-D Diagramm hinzufügen, das nicht gestapelt wird, einschließlich Bereich, Stab, Spalte, Linie, Vorrat, Streuung und Luftblase. Sie können keine Trendlinie zu einem gestapelten, 3-D-, Radar-, Kuchen-, Oberflächen - oder Donut-Diagramm hinzufügen. Hinzufügen einer Trendlinie Klicken Sie in Ihrem Diagramm auf die Datenreihe, zu der Sie eine Trendlinie oder einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen möchten. Die Trendlinie beginnt am ersten Datenpunkt der gewählten Datenreihe. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen Trendline. Um einen anderen Trendlinienbereich zu wählen, klicken Sie auf den Pfeil neben Trendline. Und klicken Sie dann auf Exponential. Lineare Vorhersage. Oder Zwei Periodenbewegungsdurchschnitt. Klicken Sie für weitere Trendlinien auf Weitere Optionen. Wenn Sie Mehr Optionen wählen. Klicken Sie unter Trendlinienoptionen im Fenster "Trendlinie formatieren" auf die gewünschte Option. Wenn Sie Polynom wählen. Geben Sie die höchste Leistung für die unabhängige Variable im Feld Auftrag ein. Wenn Sie Moving Average wählen. Geben Sie die Anzahl der Perioden ein, die verwendet werden, um den gleitenden Durchschnitt im Feld Zeitraum zu berechnen. Tipp: Eine Trendlinie ist am genauesten, wenn ihr R-Quadratwert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie mit Ihren tatsächlichen Daten übereinstimmen) auf oder nahe bei 1. Wenn Sie eine Trendlinie zu Ihren Daten hinzufügen , Berechnet Excel automatisch seinen R-Quadrat-Wert. Sie können diesen Wert in Ihrem Diagramm anzeigen, indem Sie den Wert "R-Quadrat anzeigen" im Diagrammfenster (Bereich "Trendlinie", "Trendlinienoptionen") anzeigen. In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über alle Trendlinienoptionen. Lineare Trendlinie Verwenden Sie diese Art von Trendlinie, um eine optimale Gerade für einfache lineare Datensätze zu erstellen. Ihre Daten sind linear, wenn das Muster in seinen Datenpunkten wie eine Linie aussieht. Eine lineare Trendlinie zeigt in der Regel, dass etwas mit steiler Geschwindigkeit steigt oder sinkt. Eine lineare Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten Quadrate, die für eine Linie passen: wobei m die Steigung und b der Intercept ist. Die folgende lineare Trendlinie zeigt, dass die Verkäufe der Kühlschränke über einen Zeitraum von 8 Jahren kontinuierlich zugenommen haben. Beachten Sie, dass der R-squared-Wert (eine Zahl von 0 bis 1, die angibt, wie genau die Schätzwerte für die Trendlinie Ihren tatsächlichen Daten entsprechen) 0,9792 ist, was eine gute Übereinstimmung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn die Rate der Änderung in den Daten schnell ansteigt oder abnimmt und dann abnimmt. Eine logarithmische Trendlinie kann negative und positive Werte verwenden. Eine logarithmische Trendlinie verwendet diese Gleichung zur Berechnung der kleinsten quadratischen Anpassung durch Punkte: wobei c und b Konstanten sind und ln die natürliche Logarithmusfunktion ist. Die folgende logarithmische Trendlinie zeigt das vorhergesagte Bevölkerungswachstum von Tieren in einem festen Raum, in dem die Population ausgeglichen wurde, als der Platz für die Tiere abnahm. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,933 ist, was eine relativ gute Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Trendlinie ist nützlich, wenn Ihre Daten schwanken. Zum Beispiel, wenn Sie Gewinne und Verluste über einen großen Datensatz analysieren. Die Reihenfolge des Polynoms kann durch die Anzahl der Fluktuationen in den Daten oder durch die Anzahl der Biegungen (Hügel und Täler) in der Kurve bestimmt werden. Typischerweise hat eine Order-2-Polynom-Trendlinie nur einen Hügel oder ein Tal, eine Order 3 hat ein oder zwei Hügel oder Täler und eine Order 4 hat bis zu drei Hügeln oder Tälern. Eine polynomische oder krummlinige Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei b und Konstanten sind. Die folgende Polynom-Trendlinie (ein Hügel) der Ordnung 2 zeigt die Beziehung zwischen Fahrgeschwindigkeit und Kraftstoffverbrauch. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,979 ist, was nahe bei 1 liegt, so dass die Linien eine gute Anpassung an die Daten aufweisen. Diese Trendlinie, die eine gekrümmte Linie zeigt, ist für Datensätze nützlich, die Messungen vergleichen, die mit einer bestimmten Rate zunehmen. Zum Beispiel die Beschleunigung eines Rennwagens im 1-Sekunden-Intervall. Sie können keine Power-Trendline erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine Leistungs-Trendlinie verwendet diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind. Hinweis: Diese Option ist nicht verfügbar, wenn Ihre Daten negative oder Nullwerte enthalten. Die folgende Distanzmesskarte zeigt den Abstand in Metern pro Sekunde an. Die Leistung Trendlinie zeigt deutlich die zunehmende Beschleunigung. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0,986 ist, was eine nahezu perfekte Passung der Zeile zu den Daten ist. Diese Kurve zeigt eine gekrümmte Linie, wenn Datenwerte mit stetig steigenden Werten steigen oder fallen. Sie können keine exponentielle Trendlinie erstellen, wenn Ihre Daten Null - oder negative Werte enthalten. Eine exponentielle Trendlinie nutzt diese Gleichung, um die kleinsten Quadrate durch Punkte zu berechnen: wobei c und b Konstanten sind und e die Basis des natürlichen Logarithmus ist. Die folgende exponentielle Trendlinie zeigt die abnehmende Menge an Kohlenstoff 14 in einem Objekt, während es altert. Beachten Sie, dass der R-Quadrat-Wert 0.990 ist, was bedeutet, dass die Linie die Daten nahezu perfekt passt. Moving Average trendline Diese Trendlinie gleicht Schwankungen in den Daten aus, um ein Muster oder einen Trend deutlicher darzustellen. Ein gleitender Durchschnitt verwendet eine bestimmte Anzahl von Datenpunkten (die durch die Option "Periode" festgelegt wurden), sie mittelt sie und verwendet den Durchschnittswert als Punkt in der Zeile. Wenn beispielsweise Period auf 2 gesetzt ist, wird der Durchschnitt der ersten beiden Datenpunkte als erster Punkt in der gleitenden durchschnittlichen Trendlinie verwendet. Der Mittelwert der zweiten und dritten Datenpunkte wird als zweiter Punkt in der Trendlinie usw. verwendet. Eine gleitende durchschnittliche Trendlinie verwendet diese Gleichung: Die Anzahl der Punkte in einer gleitenden durchschnittlichen Trendlinie entspricht der Gesamtzahl der Punkte in der Reihe minus Die Sie für den Zeitraum angeben. In einem Streudiagramm basiert die Trendlinie auf der Reihenfolge der x-Werte im Diagramm. Für ein besseres Ergebnis sortieren Sie die x-Werte, bevor Sie einen gleitenden Durchschnitt hinzufügen. Die folgende gleitende durchschnittliche Trendlinie zeigt ein Muster in der Zahl der Häuser, die über einen Zeitraum von 26 Wochen verkauft werden. Moving Averages - Einfache und Exponential Moving Averages - Einfache und Exponential Einführung Die gleitenden Mittelwerte glatt die Preisdaten zu einem Trend folgend Indikator zu bilden. Sie prognostizieren nicht die Kursrichtung, sondern definieren die aktuelle Richtung mit einer Verzögerung. Moving Averages Lag, weil sie auf vergangenen Preisen basieren. Trotz dieser Verzögerung, gleitende Durchschnitte helfen, glatte Preis-Aktion und Filter aus dem Lärm. Sie bilden auch die Bausteine ​​für viele andere technische Indikatoren und Overlays, wie Bollinger Bands. MACD und dem McClellan-Oszillator. Die beiden beliebtesten Arten von gleitenden Durchschnitten sind die Simple Moving Average (SMA) und die Exponential Moving Average (EMA). Diese Bewegungsdurchschnitte können verwendet werden, um die Richtung des Trends zu identifizieren oder potentielle Unterstützungs - und Widerstandswerte zu definieren. Here039s ein Diagramm mit einem SMA und einem EMA auf ihm: Einfache gleitende durchschnittliche Berechnung Ein einfacher gleitender Durchschnitt wird gebildet, indem man den durchschnittlichen Preis eines Wertpapiers über einer bestimmten Anzahl von Perioden berechnet. Die meisten gleitenden Mittelwerte basieren auf den Schlusskursen. Ein 5-tägiger einfacher gleitender Durchschnitt ist die fünftägige Summe der Schlusskurse geteilt durch fünf. Wie der Name schon sagt, ist ein gleitender Durchschnitt ein Durchschnitt, der sich bewegt. Alte Daten werden gelöscht, wenn neue Daten verfügbar sind. Dies bewirkt, dass sich der Durchschnitt entlang der Zeitskala bewegt. Unten ist ein Beispiel für einen 5-tägigen gleitenden Durchschnitt, der sich über drei Tage entwickelt. Der erste Tag des gleitenden Durchschnitts deckt nur die letzten fünf Tage ab. Der zweite Tag des gleitenden Mittelwerts fällt den ersten Datenpunkt (11) und fügt den neuen Datenpunkt (16) hinzu. Der dritte Tag des gleitenden Durchschnitts setzt sich fort, indem der erste Datenpunkt (12) abfällt und der neue Datenpunkt (17) addiert wird. Im obigen Beispiel steigen die Preise allmählich von 11 auf 17 über insgesamt sieben Tage. Beachten Sie, dass der gleitende Durchschnitt auch von 13 auf 15 über einen dreitägigen Berechnungszeitraum steigt. Beachten Sie auch, dass jeder gleitende Durchschnittswert knapp unter dem letzten Kurs liegt. Zum Beispiel ist der gleitende Durchschnitt für Tag eins gleich 13 und der letzte Preis ist 15. Preise der vorherigen vier Tage waren niedriger und dies führt dazu, dass der gleitende Durchschnitt zu verzögern. Exponentielle gleitende Durchschnittsberechnung Exponentielle gleitende Mittelwerte reduzieren die Verzögerung, indem mehr Gewicht auf die jüngsten Preise angewendet wird. Die Gewichtung des jüngsten Preises hängt von der Anzahl der Perioden im gleitenden Durchschnitt ab. Es gibt drei Schritte, um einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt zu berechnen. Berechnen Sie zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt. Ein exponentieller gleitender Durchschnitt (EMA) muss irgendwo anfangen, so dass ein einfacher gleitender Durchschnitt als die vorherige Periode039s EMA in der ersten Berechnung verwendet wird. Zweitens, berechnen Sie die Gewichtung Multiplikator. Drittens berechnen Sie den exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Die folgende Formel ist für eine 10-tägige EMA. Ein 10-Perioden-exponentieller gleitender Durchschnitt wendet eine 18,18 Gewichtung auf den jüngsten Preis an. Eine 10-Perioden-EMA kann auch als 18.18 EMA bezeichnet werden. Eine 20-Periode EMA wendet eine 9,52 wiegt auf den jüngsten Preis (2 (201) .0952). Beachten Sie, dass die Gewichtung für den kürzeren Zeitraum mehr ist als die Gewichtung für den längeren Zeitraum. In der Tat, die Gewichtung sinkt um die Hälfte jedes Mal, wenn die gleitende durchschnittliche Periode verdoppelt. Wenn Sie uns einen bestimmten Prozentsatz für eine EMA zuordnen möchten, können Sie diese Formel verwenden, um sie in Zeiträume zu konvertieren, und geben Sie dann diesen Wert als den EMA039s-Parameter ein: Nachstehend ist ein Kalkulationstabellenbeispiel für einen 10-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt und einen 10- Tag exponentiellen gleitenden Durchschnitt für Intel. Einfache gleitende Durchschnitte sind geradlinig und erfordern wenig Erklärung. Der 10-Tage-Durchschnitt bewegt sich einfach, sobald neue Preise verfügbar sind und alte Preise fallen. Der exponentielle gleitende Durchschnitt beginnt mit dem einfachen gleitenden Mittelwert (22.22) bei der ersten Berechnung. Nach der ersten Berechnung übernimmt die Normalformel. Da ein EMA mit einem einfachen gleitenden Durchschnitt beginnt, wird sein wahrer Wert erst nach 20 oder späteren Perioden realisiert. Mit anderen Worten, der Wert auf der Excel-Tabelle kann sich aufgrund des kurzen Rückblicks von dem Diagrammwert unterscheiden. Diese Kalkulationstabelle geht nur zurück 30 Perioden, was bedeutet, dass der Einfluss der einfachen gleitenden Durchschnitt hatte 20 Perioden zu zerstreuen. StockCharts geht mindestens 250 Perioden (typischerweise viel weiter) für seine Berechnungen zurück, so dass die Effekte des einfachen gleitenden Durchschnitts in der ersten Berechnung vollständig abgebaut sind. Der Lagfaktor Je länger der gleitende Durchschnitt ist, desto stärker ist die Verzögerung. Ein 10-Tage-exponentieller gleitender Durchschnitt wird die Preise sehr eng umringen und sich kurz nach dem Kursumschlag wenden. Kurze gleitende Durchschnitte sind wie Schnellboote - flink und schnell zu ändern. Im Gegensatz dazu enthält ein 100-Tage gleitender Durchschnitt viele vergangene Daten, die ihn verlangsamen. Längere gleitende Durchschnitte sind wie Ozeantanker - lethargisch und langsam zu ändern. Es dauert eine größere und längere Kursbewegung für einen 100-Tage gleitenden Durchschnitt, um Kurs zu ändern. Die Grafik oben zeigt die SampP 500 ETF mit einer 10-tägigen EMA eng ansprechender Preise und einem 100-tägigen SMA-Schleifen höher. Selbst mit dem Januar-Februar-Rückgang hielt die 100-tägige SMA den Kurs und kehrte nicht zurück. Die 50-Tage-SMA passt irgendwo zwischen den 10 und 100 Tage gleitenden Durchschnitten, wenn es um den Verzögerungsfaktor kommt. Simple vs Exponential Moving Averages Obwohl es klare Unterschiede zwischen einfachen gleitenden Durchschnitten und exponentiellen gleitenden Durchschnitten, ist eine nicht unbedingt besser als die anderen. Exponentielle gleitende Mittelwerte haben weniger Verzögerungen und sind daher empfindlicher gegenüber den jüngsten Preisen - und den jüngsten Preisveränderungen. Exponentielle gleitende Mittelwerte drehen sich vor einfachen gleitenden Durchschnitten. Einfache gleitende Durchschnitte stellen dagegen einen wahren Durchschnittspreis für den gesamten Zeitraum dar. Als solches können einfache gleitende Mittel besser geeignet sein, um Unterstützungs - oder Widerstandsniveaus zu identifizieren. Die gleitende Durchschnittspräferenz hängt von den Zielen, dem analytischen Stil und dem Zeithorizont ab. Chartisten sollten mit beiden Arten von gleitenden Durchschnitten sowie verschiedene Zeitrahmen zu experimentieren, um die beste Passform zu finden. Die nachstehende Grafik zeigt IBM mit der 50-Tage-SMA in Rot und der 50-Tage-EMA in Grün. Beide gipfelten Ende Januar, aber der Rückgang in der EMA war schärfer als der Rückgang der SMA. Die EMA erschien Mitte Februar, aber die SMA setzte weiter unten bis Ende März. Beachten Sie, dass die SMA über einen Monat nach der EMA. Längen und Zeitrahmen Die Länge des gleitenden Mittelwerts hängt von den analytischen Zielen ab. Kurze gleitende Durchschnitte (5-20 Perioden) eignen sich am besten für kurzfristige Trends und den Handel. Chartisten, die sich für mittelfristige Trends interessieren, würden sich für längere bewegte Durchschnitte entscheiden, die 20-60 Perioden verlängern könnten. Langfristige Anleger bevorzugen gleitende Durchschnitte mit 100 oder mehr Perioden. Einige gleitende durchschnittliche Längen sind beliebter als andere. Die 200-Tage gleitenden Durchschnitt ist vielleicht die beliebteste. Wegen seiner Länge ist dies eindeutig ein langfristiger gleitender Durchschnitt. Als nächstes ist der 50-Tage gleitende Durchschnitt für den mittelfristigen Trend ziemlich populär. Viele Chartisten nutzen die 50-Tage-und 200-Tage gleitenden Durchschnitte zusammen. Kurzfristig war ein 10 Tage gleitender Durchschnitt in der Vergangenheit ziemlich populär, weil er leicht zu berechnen war. Man hat einfach die Zahlen addiert und den Dezimalpunkt verschoben. Trendidentifikation Die gleichen Signale können mit einfachen oder exponentiellen gleitenden Mittelwerten erzeugt werden. Wie oben erwähnt, hängt die Präferenz von jedem Individuum ab. Die folgenden Beispiele werden sowohl einfache als auch exponentielle gleitende Mittelwerte verwenden. Der Begriff gleitender Durchschnitt gilt für einfache und exponentielle gleitende Mittelwerte. Die Richtung des gleitenden Durchschnitts vermittelt wichtige Informationen über die Preise. Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. Ein sinkender Durchschnittswert zeigt an, dass die Preise im Durchschnitt sinken. Ein steigender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Aufwärtstrend wider. Ein sinkender langfristiger gleitender Durchschnitt spiegelt einen langfristigen Abwärtstrend wider. Das Diagramm oben zeigt 3M (MMM) mit einem 150-Tage-exponentiellen gleitenden Durchschnitt. Dieses Beispiel zeigt, wie gut bewegte Durchschnitte arbeiten, wenn der Trend stark ist. Die 150-Tage-EMA sank im November 2007 und wieder im Januar 2008. Beachten Sie, dass es einen Rückgang von 15 nahm, um die Richtung dieses gleitenden Durchschnitts umzukehren. Diese Nachlaufindikatoren identifizieren Trendumkehrungen, wie sie auftreten (am besten) oder nach deren Eintritt (schlimmstenfalls). MMM setzte unten in März 2009 und dann stieg 40-50. Beachten Sie, dass die 150-Tage-EMA nicht auftauchte, bis nach diesem Anstieg. Sobald es aber tat, setzte MMM die folgenden 12 Monate höher fort. Moving-Durchschnitte arbeiten brillant in starken Trends. Doppelte Frequenzweichen Zwei gleitende Mittelwerte können zusammen verwendet werden, um Frequenzweiche zu erzeugen. In der technischen Analyse der Finanzmärkte. John Murphy nennt dies die doppelte Crossover-Methode. Doppelte Crossover beinhalten einen relativ kurzen gleitenden Durchschnitt und einen relativ langen gleitenden Durchschnitt. Wie bei allen gleitenden Durchschnitten definiert die allgemeine Länge des gleitenden Durchschnitts den Zeitrahmen für das System. Ein System, das eine 5-Tage-EMA und eine 35-Tage-EMA verwendet, wäre kurzfristig. Ein System, das eine 50-tägige SMA - und 200-Tage-SMA verwendet, wäre mittelfristig, vielleicht sogar langfristig. Eine bullische Überkreuzung tritt auf, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt über dem längeren gleitenden Durchschnitt kreuzt. Dies wird auch als goldenes Kreuz bezeichnet. Eine bärische Überkreuzung tritt ein, wenn der kürzere gleitende Durchschnitt unter dem längeren gleitenden Durchschnitt liegt. Dies wird als ein totes Kreuz bekannt. Gleitende Mittelübergänge erzeugen relativ späte Signale. Schließlich setzt das System zwei hintere Indikatoren ein. Je länger die gleitenden Durchschnittsperioden, desto größer die Verzögerung in den Signalen. Diese Signale funktionieren gut, wenn eine gute Tendenz gilt. Allerdings wird ein gleitender Durchschnitt Crossover-System produzieren viele whipsaws in Abwesenheit einer starken Tendenz. Es gibt auch eine Dreifach-Crossover-Methode, die drei gleitende Durchschnitte beinhaltet. Wieder wird ein Signal erzeugt, wenn der kürzeste gleitende Durchschnitt die beiden längeren Mittelwerte durchläuft. Ein einfaches Triple-Crossover-System könnte 5-Tage-, 10-Tage - und 20-Tage-Bewegungsdurchschnitte beinhalten. Das Diagramm oben zeigt Home Depot (HD) mit einer 10-tägigen EMA (grüne gepunktete Linie) und 50-Tage-EMA (rote Linie). Die schwarze Linie ist die tägliche Schließung. Mit einem gleitenden Durchschnitt Crossover hätte dazu geführt, dass drei Peitschen vor dem Fang eines guten Handels. Die 10-tägige EMA brach unterhalb der 50-Tage-EMA Ende Oktober (1), aber dies dauerte nicht lange, wie die 10-Tage zog zurück oben Mitte November (2). Dieses Kreuz dauerte länger, aber die nächste bärige Crossover im Januar (3) ereignete sich gegen Ende November Preisniveaus, was zu einer weiteren Peitsche führte. Dieses bärische Kreuz dauerte nicht lange, als die 10-Tage-EMA über die 50-Tage ein paar Tage später zurückging (4). Nach drei schlechten Signalen, schien das vierte Signal eine starke Bewegung als die Aktie vorrückte über 20. Es gibt zwei Takeaways hier. Erstens, Crossovers sind anfällig für whipsaw. Ein Preis oder Zeitfilter kann angewendet werden, um zu helfen, whipsaws zu verhindern. Händler könnten verlangen, dass die Crossover 3 Tage dauern, bevor sie handeln oder verlangen, dass die 10-Tage-EMA über die 50-Tage-EMA um einen gewissen Betrag vor der Handlung zu bewegen. Zweitens kann MACD verwendet werden, um diese Frequenzweichen zu identifizieren und zu quantifizieren. MACD (10,50,1) zeigt eine Linie, die die Differenz zwischen den beiden exponentiellen gleitenden Mittelwerten darstellt. MACD wird positiv während eines goldenen Kreuzes und negativ während eines toten Kreuzes. Der Prozentsatz-Oszillator (PPO) kann auf die gleiche Weise verwendet werden, um Prozentunterschiede anzuzeigen. Beachten Sie, dass MACD und das PPO auf exponentiellen gleitenden Durchschnitten basieren und nicht mit einfachen gleitenden Durchschnitten zusammenpassen. Diese Grafik zeigt Oracle (ORCL) mit dem 50-Tage EMA, 200-Tage EMA und MACD (50.200,1). Es gab vier gleitende durchschnittliche Frequenzweichen über einen Zeitraum von 12 Jahren. Die ersten drei führten zu Peitschen oder schlechten Trades. Eine anhaltende Tendenz begann mit dem vierten Crossover als ORCL bis Mitte der 20er Jahre. Erneut bewegen sich die durchschnittlichen Crossover-Effekte groß, wenn der Trend stark ist, erzeugen aber Verluste in Abwesenheit eines Trends. Preis-Crossover Moving-Durchschnitte können auch verwendet werden, um Signale mit einfachen Preis-Crossover zu generieren. Ein bullisches Signal wird erzeugt, wenn die Preise über dem gleitenden Durchschnitt liegen. Ein bäres Signal wird erzeugt, wenn die Preise unter dem gleitenden Durchschnitt liegen. Preis-Crossover können kombiniert werden, um innerhalb der größeren Trend Handel. Der längere gleitende Durchschnitt setzt den Ton für den größeren Trend und der kürzere gleitende Durchschnitt wird verwendet, um die Signale zu erzeugen. Man würde bullish Preiskreuze nur dann suchen, wenn die Preise schon über dem längeren gleitenden Durchschnitt liegen. Dies würde den Handel im Einklang mit dem größeren Trend. Wenn zum Beispiel der Kurs über dem gleitenden 200-Tage-Durchschnitt liegt, würden sich die Chartisten nur auf Signale konzentrieren, wenn der Kurs über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt. Offensichtlich würde ein Schritt unterhalb der 50-Tage gleitenden Durchschnitt ein solches Signal vorausgehen, aber solche bearish Kreuze würden ignoriert, weil der größere Trend ist. Ein bearish Kreuz würde einfach vorschlagen, ein Pullback in einem größeren Aufwärtstrend. Ein Cross-Back über dem 50-Tage-Gleitender Durchschnitt würde einen Preisanstieg und eine Fortsetzung des größeren Aufwärtstrends signalisieren. Die nächste Tabelle zeigt Emerson Electric (EMR) mit dem 50-Tage EMA und 200-Tage EMA. Die Aktie bewegte sich über und hielt über dem 200-Tage gleitenden Durchschnitt im August. Es gab Dips unterhalb der 50-Tage-EMA Anfang November und wieder Anfang Februar. Die Preise schnell zurück über die 50-Tage-EMA zu bullish Signale (grüne Pfeile) in Harmonie mit dem größeren Aufwärtstrend. Im Indikatorfenster wird MACD (1,50,1) angezeigt, um Preiskreuze über oder unter dem 50-Tage-EMA zu bestätigen. Die 1-tägige EMA entspricht dem Schlusskurs. MACD (1,50,1) ist positiv, wenn das Schließen oberhalb der 50-Tage-EMA und negativ ist, wenn das Schließen unterhalb der 50-Tage-EMA liegt. Unterstützung und Widerstand Der Gleitende Durchschnitt kann auch als Unterstützung in einem Aufwärtstrend und Widerstand in einem Abwärtstrend dienen. Ein kurzfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 20-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der auch in Bollinger Bändern verwendet wird. Ein langfristiger Aufwärtstrend könnte Unterstützung nahe dem 200-tägigen einfachen gleitenden Durchschnitt finden, der der populärste langfristige bewegliche Durchschnitt ist. Wenn Tatsache, die 200-Tage gleitenden Durchschnitt bieten kann Unterstützung oder Widerstand, nur weil es so weit verbreitet ist. Es ist fast wie eine sich selbst erfüllende Prophezeiung. Die Grafik oben zeigt die NY Composite mit dem 200-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt von Mitte 2004 bis Ende 2008. Die 200-Tage-Support zur Verfügung gestellt, mehrmals während des Vorhabens. Sobald der Trend mit einem Doppel-Top-Support-Pause umgekehrt, der 200-Tage gleitenden Durchschnitt als Widerstand um 9500 gehandelt. Erwarten Sie nicht genaue Unterstützung und Widerstand Ebenen von gleitenden Durchschnitten, vor allem längeren gleitenden Durchschnitten. Märkte werden durch Emotionen gefahren, wodurch sie anfällig für Überschreitungen sind. Statt genauer Ebenen können gleitende Mittelwerte verwendet werden, um Unterstützungs - oder Widerstandszonen zu identifizieren. Schlussfolgerungen Die Vorteile der Verwendung von bewegten Durchschnitten müssen gegen die Nachteile gewogen werden. Moving-Durchschnitte sind Trend nach, oder nacheilende, Indikatoren, die immer einen Schritt hinter sich. Dies ist nicht unbedingt eine schlechte Sache. Immerhin ist der Trend ist dein Freund und es ist am besten, in die Richtung des Trends Handel. Die gleitenden Durchschnitte gewährleisten, dass ein Händler dem aktuellen Trend entspricht. Auch wenn der Trend ist dein Freund, verbringen die Wertpapiere viel Zeit in Handelsspannen, die gleitende Durchschnitte ineffektiv machen. Einmal in einem Trend, bewegte Durchschnitte halten Sie in, sondern geben auch späte Signale. Don039t erwarten, an der Spitze zu verkaufen und kaufen Sie am unteren Rand mit gleitenden Durchschnitten. Wie bei den meisten technischen Analysetools sollten die gleitenden Mittelwerte nicht allein verwendet werden, sondern in Verbindung mit anderen komplementären Tools. Chartisten können gleitende Durchschnitte verwenden, um den Gesamttrend zu definieren und dann RSI zu verwenden, um überkaufte oder überverkaufte Niveaus zu definieren. Hinzufügen von Bewegungsdurchschnitten zu StockCharts Diagrammen Gleitende Durchschnitte sind als Preisüberlagerungsfunktion auf der SharpCharts-Workbench verfügbar. Mit dem Dropdown-Menü Overlays können Benutzer entweder einen einfachen gleitenden Durchschnitt oder einen exponentiellen gleitenden Durchschnitt auswählen. Der erste Parameter wird verwendet, um die Anzahl der Zeitperioden einzustellen. Ein optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um festzulegen, welches Preisfeld in den Berechnungen verwendet werden soll - O für die Open, H für High, L für Low und C für Close. Ein Komma wird verwendet, um Parameter zu trennen. Ein weiterer optionaler Parameter kann hinzugefügt werden, um die gleitenden Mittelwerte nach links (vorbei) oder nach rechts (zukünftig) zu verschieben. Eine negative Zahl (-10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die linken 10 Perioden verschieben. Eine positive Zahl (10) würde den gleitenden Durchschnitt auf die rechten 10 Perioden verschieben. Mehrere gleitende Durchschnitte können dem Preisplot überlagert werden, indem einfach eine weitere Überlagerungslinie zur Werkbank hinzugefügt wird. StockCharts-Mitglieder können die Farben und den Stil ändern, um zwischen mehreren gleitenden Durchschnitten zu unterscheiden. Nachdem Sie eine Anzeige ausgewählt haben, öffnen Sie die erweiterten Optionen, indem Sie auf das kleine grüne Dreieck klicken. Erweiterte Optionen können auch verwendet werden, um eine gleitende mittlere Überlagerung zu anderen technischen Indikatoren wie RSI, CCI und Volumen hinzuzufügen. Klicken Sie hier für ein Live-Diagramm mit mehreren verschiedenen gleitenden Durchschnitten. Verwenden von Moving Averages mit StockCharts-Scans Hier finden Sie einige Beispielscans, die die StockCharts-Mitglieder verwenden können, um verschiedene gleitende Durchschnittssituationen zu scannen: Bullish Moving Average Cross: Diese Scans suchen nach Aktien mit einem steigenden 150-Tage-Durchschnitt und einem bullish Kreuz der 5 Tag EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt steigt, solange er über seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bullish Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA bewegt sich über dem 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichen Volumen. Bearish Moving Average Cross: Diese Scans sucht nach Aktien mit einem fallenden 150-Tage einfachen gleitenden Durchschnitt und einem bärischen Kreuz der 5-Tage EMA und 35-Tage EMA. Der 150-Tage gleitende Durchschnitt fällt, solange er unter seinem Niveau vor fünf Tagen handelt. Ein bäriges Kreuz tritt auf, wenn die 5-Tage-EMA unterhalb der 35-Tage-EMA auf überdurchschnittlichem Volumen bewegt. Weitere Studie John Murphy039s Buch hat ein Kapitel gewidmet gleitende Durchschnitte und ihre verschiedenen Verwendungen. Murphy deckt die Vor-und Nachteile der gleitenden Durchschnitte. Darüber hinaus zeigt Murphy, wie bewegte Durchschnitte mit Bollinger Bands und kanalbasierten Handelssystemen funktionieren. Technische Analyse der Finanzmärkte John Murphy

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Währungsschwankungen wirken sich stark auf die Wirtschaft einer Nation aus, aber die Mehrheit der Zeiten, Einzelpersonen und Unternehmen, die nur lokal operieren, kennen diese Konsequenzen nicht. Schwankende Wechselkurse wichtiger Weltwirtschaften führen in der Regel zu Währungsschwankungen. Ein häufiger Irrtum ist zu denken, dass eine starke Hauswährung besser ist als eine schwache Hauswährung. Allerdings kann eine äußerst starke Währung zu einer enormen gesamtwirtschaftlichen Belastung führen, die zu Arbeitsplatzverlusten führen und Unternehmen nicht wettbewerbsfähig machen würde. Obgleich inländische Verbraucher in einer schwächeren Wirtschaft wegen der Zunahme der Preise der importierten Waren und der höheren Kosten der überseeischen Reise in der Wirklichkeit eine schwache Wirtschaft ökonomisch vorteilhafter leiden. Der Wert der heimischen Währung im Forex-Markt ist ein wichtiges Instrument für jede Zentralbank und bildet die Grundlage für die Nationen Geldpolitik. Deviseninvestitionen Der Wechselkurs einer Währung gegenüber dem anderen wird durch eine Vielzahl von Faktoren wie relatives Angebot und Nachfrage der Währungspaare, Wirtschaftsaussichten und Inflationsaussichten, Zinsunterschiede, Cashflows usw. bestimmt. Die konstanten Schwankungen dieser Faktoren führen von Zeit zu Zeit zu Wechselkursschwankungen. Da diese Faktoren in der Regel in einem Zustand der ständigen Fluktuation sind, schwanken die Währungswerte von einem Moment zum anderen. Trotz der Tatsache, dass ein Nationen-Wechselkurs von der primären Wirtschaft bestimmt werden sollte, oft, ist das Gegenteil der Fall, aufgrund der Tatsache, dass massive Flow einer Währung bestimmen können, den Reichtum und das Wachstum einer Volkswirtschaft. Investitionen in fremde Länder beinhalten ein höheres Risiko und eine erhöhte Volatilität. Wechselkursschwankungen und Differenzen in der Geld - und Steuerpolitik im Ausland können die Rendite verbessern oder reduzieren. Nigerian Forex Markt und Währungseffekte Die Wirtschaft von Nigeria ist stark betroffen in diesem Jahr. Nigeria hat einen erschütternden Abschwung im Jahr 2015 aufgrund einer unzureichenden Angebot an Devisen erlitten unter anderen Faktoren durch einen starken Rückgang der globalen Ölpreis erlitten. Nigeria wird als der 12th und 8th global größte Produzent und Exporteur des Rohöls beziehungsweise mit Petroleumabrechnung für den größten Klumpen des countrys Deviseneinkommens eingestuft. Der Rohölanteil macht 80 Prozent des gesamten Staatseinkommens aus und etwa 40 des BIP der Nationen. Nationales Bureau of Statistics (NBS) Vierteljährliche reale Bruttoinlandsprodukt-Überprüfung von 2013- 2015 Indizes in () Der stetige Rückgang des Rohölpreises und der entsprechende Rückgang des Angebots an Devisen führte zu einer Abwertung von Naira gegenüber US-Dollar, Nigerianische Wirtschaft ist derzeit Rohöl abhängig. Das niedrigere Angebot an Devisen (Dollar) und die Zunahme der Dollarnachfrage führten am offiziellen Markt zu einem offiziellen Kurs von 198 Naira und am 18. Dezember 2015 um 280 Naira am Straßenmarkt Um die prekäre finanzielle Situation des Landes anzugehen, führte CBN Geldpolitik, die bestimmte Beschränkungen für Forex auferlegt. Die Beschränkungen erzwungenen Unternehmen auf den Straßenmarkt für den Zugang zu forex und dies führte zu massiven Dezember 18 Dollar Wechselkurs. Bureau De Change-Betreiber sagte, dass der deutliche Rückgang der Wert von Naira zu Dollar war aufgrund eines weiteren Rückgang der Broadsheet Umsatz von Dollar von CBN. Überblick über die nigerianischen Forex-Markt Der Forex-Markt ist die am meisten gehandelten nigerianischen Finanzmärkte und offiziell operiert unter drei Abschnitten: Die Central Bank (CBN), die die primäre Markt ist die OTC, die Sekundärmarkt und die Bureau-de-Change ist die Straße Markt Schwarzmarkt. Die CBN ist der größte Händler und Marktführer im nigerianischen Forex-Markt, während der OTC-Markt der einflussreichste und entscheidende Markt ist. Die Währungen, die im Nigeria Forex Markt gehandelt werden, sind: USD, Kanadische Dollar (CAD), Schweizer Franken (CHF), Euro (EUR), Britisches Pfund (GBP), Japanischer Yen (JPY) und Südafrikanischer Rand (ZAR) Während das am meisten gehandelte Währungspaar der USDNGN ist. Dies erklärt den Aufwärtstrend des Dollarkurses gegen naira im Devisenmarkt angesichts des globalen Rückgangs des Ölpreises. 2015 Forex Marktanalyse Die nigerianische Devisenmarktanalyse durch FMDQ OTC-Wertpapiere, die in der untenstehenden Abbildung dargestellt ist, zeigt, dass die Devisengeschäfte zwischen dem Mitglieds-Mandanten eine dominierende Wirkung aus 67,43 Gesamt-Handelsvolumen ausübten. Das Mitgliedsgeschäftsvolumen entfielen 14,13 Handelsvolumen, während der Mitglied-CBN-Handel 18,25 Handelsbeteiligungen innerhalb des Jahres entfielen. Der Index zeigt auch, dass die Handelsbeteiligung am Devisenmarkt YTD insgesamt 279.309 Trades mit einem täglichen Handelsvolumen von 1.390 ausmacht. Quelle: FMDQ OTC-Wertpapierbörse Nigerias ausländische Forex-Reserven fielen 3,14 Prozent auf 30,48 Milliarden vom 23. September von 31,47 Milliarden im August, nach Daten von der Zentralbank von Nigeria veröffentlicht. Dieser Trend der unzureichenden Angebot an Forex durch die Greenback in der Nigeria Devisenmarkt negativ auf Unternehmen in Nigeria, die Verwendung oder Übertragung von US-Dollar im Ausland. Ein paar Faktoren, die zu der Verzerrung in der Nigeria Forex Markt beigetragen haben, sind: Ein enormer Rückgang der Devisen-Zufluss aufgrund der Angst über das Wahljahr. Der erhebliche Rückgang des Ölpreises und die Tatsache, dass Nigeria Öl dominiert Wirtschaft ist. Zinserhöhung: Die US-Notenbank erhöhte auch die Zinsen für Bundesfonds um 0,25 Prozent auf 0,5 Prozent. Dies trug ebenfalls zur weiteren Stärkung des Dollars bei. Einbeziehung und Delisting von Nigerian in JP Morgans BI-EM Broad Der GBI-EM Broad ist der allumfassende investierbare Index, der alle qualifizierten Länder unabhängig von Geldkontrollen und regulatorischer und steuerlicher Hürde für ausländische Investoren einbezieht. Es enthält nur Länder, deren Devisenmärkte können direkt von der Mehrheit der ausländischen Investoren Basis zugegriffen werden. Die Länder, die im 2013 JP Morgans Index der aufstrebenden Volkswirtschaften aufgenommen wurden, sind Brasilien, Chile, China, Kolumbien, Ungarn, Indien, Indonesien, Malaysia, Mexiko, Nigeria, Peru, Philippinen, Polen, Rumänien, Russland und Südafrika , Thailand und der Türkei. Nach Südafrika war Nigeria das zweite afrikanische Land, das mit einem Gewicht von 1,8 Prozent in den Index aufgenommen wurde. Im September war die geplante Kapitulation für Nigeria-Anleihen auf dem Index 14,83. Damit ist die nigerianische Anleihe die zweitrangigste nach 15,75 Prozent der Anleihenraten Brasiliens. Die Einbeziehung Nigerias in den JP Morgans-Katalog der Schwellenländer im Jahr 2013 lockte massive Investitionen in das Land. Der Einfluss globaler Marktsituationen, der vor allem durch globale Marktsituationen und jenseits der nigerianischen Kontrolle bestimmt wird, belastet den Nationenwährungswert massiv. Als Reaktion auf diese Finanzkrise wurde die nigerianische CBN gezwungen, eine strenge Geldpolitik zur Stabilisierung der Naira einzuführen. Die Politik verhängte bestimmte Beschränkungen auf Forex. Dieser Schritt führte zu Delisting von Nigeria aus JP Morgans Index in diesem Jahr. Die Anleihenindizes, die am 17. Dezember in dem folgenden Diagramm veröffentlicht wurden, zeigten, dass JP Morgan Nigeria endgültig abgeschrieben hat. Einige Analysten sagen, dass die Entwicklung zu negativen Marktstimmung und niedrigen Investitionen führen wird. Die 2015 Abwärtstrend der Nigeria Wirtschaft und den Rückgang der Wert von Naira Das Jahr 2015 begann mit der Abschreibung von Naira gegen den US-Dollar in Höhe von N202 pro Dollar auf dem Markt im Januar. Dieser Abwärtstrend setzte sich das ganze Jahr hindurch fort und schlug am schlimmsten im Dezember. Brent Rohöl, die durchschnittlich 52 pro Barrel im Januar sank auf 37 pro Barrel am 18. Dezember 2015. Die wirtschaftliche Spannung von 2015 zwang die CBN zu entwerten Naira zweimal und obwohl viele ausländische Investoren und Finanzanalysten befürwortete für weitere Abwertung der Naira, Sind die Bundesregierung und die CBN der Aufforderung hinderlich geblieben. CBN hofft, dass die enge Geldpolitik und Maßnahmen getroffen, um die Liquidität zu minimieren wird die Inflation reduzieren, die Reserve zu erhöhen und zu stärken Naira. Der Referenzzinssatz blieb für den Großteil des Jahres bei 13 Prozent und schließlich auf 11 Prozent gesunken, der niedrigste Stand seit 2009. Es ist ein deutlicher Rückgang des Handelsvolumens von NGNUSD in diesem Jahr von dem, was es im vergangenen Jahr war, 2014 Wie das folgende Diagramm zeigt: Das Naira (NGN) vs. USD Währungspaar (Bildquelle: Bloomberg) Die gegenwärtige Inflation im Land ist seit 1999 die größte seit dem fast völligen Abhängigkeit von Öl, das im großen und ganzen bestimmt wird Dem globalen Markt. Das nigerianische Naira soll bis zum Jahr 2020 allmählich auf 159 Dollar pro Dollar anwachsen. Die Position der nigerianischen Regierung und CBN Trotz der Stirnrunzeln von den überseeischen Gemeinschaften ist die nigerische Regierung mit dem Resultat glücklich, das durch die Beschränkungen auf Forex erzielt wird. Der Umzug stabilisierte nigerianische Devisenreserven und reduzierte Leistungsbilanzdefizit, das der Vizepräsident Osibanjo sagt, es ist kurzfristig gut. Ein Sprecher der nigerianischen CBN, Muazu. Reagiert auf JP Morgans Grund für die Delisting Nigeria aus Emerging Mark Index argumentiert, dass Nigeria nutzt eine Order-basierte, Zwei-Wege-Devisenmarkt, um auch aus der Naira und vermindern Marktspekulationen. Der Gouverneur der nigerianischen Zentralbank, Emefiele argumentiert auch, dass theres genügend Liquidität auf dem Geldmarkt für Staatsangehörige anderer Länder, die mit nigerischen Anleihen handeln möchten. PDF Quelle: 2015, Nationales Bureau of Statistics (NBS) Vierteljährliches Bruttoinlandsprodukt Das Ergebnis des in der obigen Abbildung dargestellten monatlichen Bruttoinlandsprodukts von NBS ergibt einen positiven Wandel von der Ölwirtschaft zu einer stärker diversifizierten Wirtschaft. Um die Verschlechterung der Reserven zu reduzieren, hat die CBN einige Einschränkungen für die Einfuhr von Nicht-Wesentlichen eingeführt. Obwohl die Forex-Kontrollen dazu beigetragen haben, die nigerianische Währung zu stabilisieren, glauben einige ausländische Investoren und CBN-Gouverneure einiger ausländischer Länder, dass die Naira überbewertet ist und gegen die Bewegung tritt. Meine offene Meinung Um die Stärkung und Stabilisierung des Wertes von Naira zu beschleunigen, muss die nigerianische Regierung massiv in die inländische Produktion investieren und die Einfuhrmenge von nicht-essentiellen Waren reduzieren. Die Regierung muss auch dringend die Diversifizierung der Wirtschaft, die Investition in andere Sektoren und die Umleitung der Aufmerksamkeit von Öl betrachten. Erwartungen für Nigeria Forex-Markt für 2016 und darüber hinaus Das Jahr geht zu Ende: Wir freuen uns auf eine verbesserte Wirtschaft und eine lebendige Forex-Markt im kommenden Jahr. Wir hoffen, 2015 umfassende Aspekte der nigerianischen Devisenmarkt mit Vorhersagen für 2016 und als Leitfaden für den Handel im kommenden Jahr zu erhalten. Wir freuen uns auch auf einen globalen Ausblick und die Bewertung der großen afrikanischen Devisenmärkte. Wir erwarten eine bessere wirtschaftliche Haltung für verschiedene Sektoren der Wirtschaft und freuen uns auf einen umfassenden Wirtschaftsbericht, der die Handelsentscheidungen der Investoren am Finanzmarkt begleiten wird. Wir freuen uns auf die globale Wirtschaftsanalyse und - position, die afrikanische Finanzmarktanalyse und - haltung sowie einen stabileren Ölpreis im Jahr 2016. Wir gehen davon aus, dass im kommenden Jahr die Finanzmarkttrends und - aussichten zur Stabilisierung des Ölpreises beitragen werden . Wir freuen uns auf eine ehrliche Bewertung und Haltung der Kapitalmärkte zusammen mit spezifischen Sektorkonferenzen und Empfehlungen. Teilen Sie Ihre Ansicht Was ist Ihre Einnahme auf den aktuellen Stand der nigerianischen Finanzmarkt Was sind Ihre Meinungen und Projektionen für das kommende Jahr Wie denken Sie, dass der Markt stabilisiert werden kann, um mehr Liquidität zu bieten und mehr Investoren und Forex-Zuflüsse angesichts der Abwertung zu gewinnen In den Preisen von Öl

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RODELER LIMITED NICHT DIENSTLEISTUNGEN FÜR DEN WOHNANLAGEN AUSSERHALB DES EUROPÄISCHEN WIRTSCHAFTSRAUMES. RODELER LIMITED IST EINE KAPITALANLAGEGESELLSCHAFT ZYPERN REGISTRIERT IN ZYPERN (HE 312820) zugelassen und reguliert durch die Cysec UNTER Lizensnummer 20713. RODELER LIMITED befindet sich in 39 Kolonakiou ST. AYIOS ANTHANASIOS, CY-4103 LIMASSOL, ZYPERN. FÜR WEITERE INFORMATIONEN BITTE KLICKEN SIE HIER ODER KONTAKTIEREN SIE UNS IN email160protected. RODELER BESCHRÄNKT AUF DIE GLEICHE GRUPPE VON UNTERNEHMEN MIT RICHFIELD CAPITAL LIMITED. RICHFIELD CAPITAL LIMITED IST EIN UNTERNEHMEN DER KOMMISSION FINANCIAL SERVICES INTERNATIONAL REGULIERTE BELIZE (NUMBER IFSC60440TS15-16). 24OPTION IST VON RICHFIELD CAPITAL BESCHRÄNKT. DIE ZWEI WIRTSCHAFTEN WERDEN DIE 24OPTION MARKIEREN. RICHFIELD CAPITAL LIMITED BIETET KEINE DIENSTLEISTUNGEN FÜR DEN WOHNANLAGEN DES EUROPÄISCHEN WIRTSCHAFTSRAUMES. ALLGEMEINES RISIKO WARNUNG. TRADING IN BINARY OPTIONS UND CFDS CARRIES ein hohes Risiko für RISIKO und kann nicht für alle Investoren. ES IST MÖGLICH, von allen Ihrer investierten Hauptstadt zu verlieren, so sollten Sie nicht investieren Geld, das Sie nicht empfehlen können, zu verlieren. FÜR WEITERE INFORMATIONEN ZU DEN RISIKEN BIETEN SIE HIER KLICKEN. Company INFORMATIONEN: 24OPTIONEU gehört UND RODELER Limited für die Erbringung von Anlage SERVICES ANDOR AKTIVITÄTEN IN DER EUROPÄISCHEN WIRTSCHAFTSRAUM BETRIEBENER. RODELER LIMITED NICHT DIENSTLEISTUNGEN FÜR DEN WOHNANLAGEN AUSSERHALB DES EUROPÄISCHEN WIRTSCHAFTSRAUMES. RODELER LIMITED IST EINE KAPITALANLAGEGESELLSCHAFT ZYPERN REGISTRIERT IN ZYPERN (HE 312820) zugelassen und reguliert durch die Cysec UNTER Lizensnummer 20713. RODELER LIMITED befindet sich in 39 Kolonakiou ST. AYIOS ANTHANASIOS, CY-4103 LIMASSOL, ZYPERN. FÜR WEITERE INFORMATIONEN BITTE KLICKEN SIE HIER ODER KONTAKTIEREN SIE UNS IN email160protected. RODELER BESCHRÄNKT AUF DIE GLEICHE GRUPPE VON UNTERNEHMEN MIT RICHFIELD CAPITAL LIMITED. RICHFIELD CAPITAL LIMITED IST EIN UNTERNEHMEN DER KOMMISSION FINANCIAL SERVICES INTERNATIONAL REGULIERTE BELIZE (NUMBER IFSC60440TS15-16). 24OPTION IST VON RICHFIELD CAPITAL BESCHRÄNKT. DIE ZWEI WIRTSCHAFTEN WERDEN DIE 24OPTION MARKIEREN. RICHFIELD CAPITAL LIMITED erbringt keine Dienstleistungen für die Bewohner der EUROPÄISCHEN WIRTSCHAFTS AREA. About Unsere kostenlosen Webinaren erfahren Sie, wie Sie Ihre Trading-Fähigkeiten mit 24options kostenlose Webinare zu schärfen unterstützen zu können, erstellt weve eine Reihe von Webinaren speziell Sie mit unserer Handelsplattform vertraut zu machen sowie Beliebte Handelstechniken. Die Teilnahme an Webinaren ist einfach, da wir die GotoMeeting-Plattform nutzen, die das Registrieren und Betrachten des Webinars so einfach macht wie der Handel auf unserer Plattform. Fragen werden auch während des Webinars gefördert, geben Sie einfach Ihre Frage ein und erhalten Sie sofort eine Antwort. Unsere Webinare sollen die Materialien und Lektionen, die wir in anderen Formaten, wie unsere Trading-Videos bieten. Unsere kostenlose eCourse ist eine interaktive Möglichkeit für Sie, über binäre Optionen zu lernen und sehen aus erster Hand, was Live-Binär-Option Handel aussieht. Durch Beispiele und Verständnis, wie binäre Optionen Trades erscheinen, können Sie besser verstehen, die Marktinformationen. 24options-Webinare ermöglichen den Händlern, Perspektive zu gewinnen, wo binäre Optionen im Spektrum der Finanzinstrumente sitzen. 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Automatisiertes Handelssystem In C ++

Erstellen von automatisierten Handelssystemen mit interaktiven Brokern: Automatisierte Handel mit interaktiven Brokern Die interaktive Brokers Handelsplattform selbst bietet keine automatisierten Handel. Für Händler, die über die IB Trader Workstation-Plattform (TSW) Handelssysteme automatisieren möchten, stehen jedoch mehrere Lösungen zur Verfügung: Drittanbieter-APIs Programmierberater IB-APIs 13 Drittanbieter-APIs Eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) ist ein Sprachenformat Die von einem Anwendungsprogramm zur Kommunikation mit einer anderen Systemsoftware verwendet werden. Eine API fungiert als Schnittstelle oder Zwischenverbindung, die Code erlaubt, mit der IB-Handelsplattform zu kommunizieren. Drittanbieter bieten eine Vielzahl von proprietären APIs an, die anpassbare, vorkonstruierte Algorithmen und Plug-and-Play-Handelssoftware-Anwendungen bieten, die in Verbindung mit der Trading-Plattform von IBs Trader Workstation (TWS) ausgelegt werden sollen.13 Eine Liste der dritten Teil-APIs ist verfügbar Der IB-Website: Klicken Sie auf der Startseite auf die Rubrik "Bildung" und wählen Sie "The MarketplaceIB". Lesen Sie den Haftungsausschluss, und wenn Sie mit den Bedingungen einverstanden sind, klicken Sie auf Wenn Sie dem Haftungsausschluss zustimmen, klicken Sie bitte hier, um fortzufahren. Klicken Sie auf die Registerkarte Software-Tools und die Unterposition Auftragsverwaltungssoftware, um Anbieter und Produkte anzuzeigen (siehe Abbildung 1). Abbildung 1 - Wählen Sie die Registerkarte Software-Tools im MarketplaceIB, um Drittanbieter zu durchsuchen. Programmierung Berater Zusätzlich zu den kommerziell verfügbaren APIs, The MarketplaceIB hat auch einen Link zu Programming Consultants, die Händler und Investoren mit der Entwicklung von benutzerdefinierten Indikatoren und Strategien für den automatisierten Handel verwendet werden kann. Die Berater bieten Codierung in einer Vielzahl von Sprachen einschließlich Java, C, Visual Basic, SQL, Perl, Matlab sowie andere Handelsplattformen proprietären Sprachen, die mit IB verbunden werden können. Denken Sie daran, dass Programmierer können nur absolute Regeln programmieren, und sie bieten in der Regel keine Vorschläge für die Verbesserung der Rentabilität eines Systems - nur die Leistung des Codes. Bevor Sie mit einem Programmierer arbeiten, ist es wichtig, dass Sie alle Eintragungs-, Exit - und Management-Logiken der Handelssysteme definieren können. Wenn es definiert werden kann, kann es wahrscheinlich codiert werden. Programmierung mit IB-APIs Eine dritte Lösung ist für Händler mit den Fähigkeiten (oder Lust zu lernen), ihre eigenen APIs zu programmieren. Interactive Brokers stellt mehrere APIs zur Verfügung, über die Händler entweder über das TWS oder das IB Gateway eine Verbindung herstellen können. Die Verbindung über das TWS erfordert, dass die Anwendung ausgeführt wird, jedoch können Händler prüfen und bestätigen, dass die API-Aufträge ordnungsgemäß funktionieren. Die Verbindung über das IB Gateway hingegen bietet keine Schnittstelle zum Testen und Bestätigen, ermöglicht aber das Ausführen der API ohne große GUI-Anwendung. Wenn die Drittanbieter-APIs anpassbare, vorkonstruierte Algorithmen bereitstellen, ist die IB-API-Programmierumgebung im Wesentlichen Rohmaterial. IB stellt die Geräte und Komponenten zur Verfügung, und der Anwender übernimmt die gesamte Programmierung. Benutzer können in einer Vielzahl von Sprachen, einschließlich C, Java, ActiveX oder DDE für Excel programmieren. Es gibt eine Reihe von API-bezogenen Einstellungen in TWS, die von Händlern konfiguriert werden können, wie in Abbildung 2 dargestellt. Das IB-API-Referenzhandbuch (auf der Interactive Brokers-Website: Suche nach API-Referenzhandbuch) bietet eine Übersicht sowie spezifische Anweisungen Die verschiedenen Programmiersprachen. 13 Abbildung 2 - Konfigurieren der API-Einstellungen in TWS. Fazit Händler, die automatisierte Handelssysteme über die Interactive Brokers Plattform implementieren möchten, haben eine Vielzahl von Optionen. Nicht-Programmierer können die Drittanbieter-API-Anbieter, die eine Vielzahl von anpassbaren oder Plug-and-Play-Optionen bieten zu erkunden. Händler mit einzigartigen Ideen können mit einem qualifizierten Programmierberater arbeiten. Diejenigen mit Programmierkenntnissen oder die Zeit und der Wunsch, eine Programmiersprache lernen können die IB-APIs bei der Entwicklung automatisierter Handelssysteme. Best-Programmiersprache für algorithmische Handelssysteme Eine der häufigsten Fragen, die ich in der QS-Mailtasche erhalten ist Was ist die beste Programmierung Sprache für den algorithmischen Handel. Die kurze Antwort ist, dass es keine beste Sprache. Strategieparameter, Leistung, Modularität, Entwicklung, Resiliency und Kosten müssen berücksichtigt werden. Dieser Artikel wird skizzieren die notwendigen Komponenten einer algorithmischen Handelssystemarchitektur und wie Entscheidungen über die Umsetzung beeinflussen die Wahl der Sprache. Zuerst werden die Hauptkomponenten eines algorithmischen Handelssystems betrachtet, wie die Forschungsinstrumente, der Portfoliooptimierer, der Risikomanager und die Ausführungsmaschine. Anschließend werden verschiedene Handelsstrategien untersucht und auf die Gestaltung des Systems eingegangen. Insbesondere werden die Handelshäufigkeit und das voraussichtliche Handelsvolumen diskutiert. Sobald die Handelsstrategie ausgewählt worden ist, ist es notwendig, das gesamte System zu gestalten. Dies beinhaltet die Wahl der Hardware, des Betriebssystems und der Systemresistenz gegenüber seltenen, potentiell katastrophalen Ereignissen. Während die Architektur in Erwägung gezogen wird, muss auf die Leistung - sowohl auf die Forschungsinstrumente als auch auf die Live-Ausführungsumgebung - geachtet werden. Was ist das Handelssystem zu tun, bevor die Entscheidung über die beste Sprache, mit der ein automatisiertes Handelssystem zu schreiben, ist es notwendig, die Anforderungen zu definieren. Ist das System wird rein Ausführungsbasis Will das System erfordern ein Risikomanagement oder Portfolio-Bau-Modul Wird das System erfordern eine leistungsstarke Backtester Für die meisten Strategien kann das Handelssystem in zwei Kategorien aufgeteilt werden: Forschung und Signal-Generierung. Die Forschung befasst sich mit der Bewertung einer Strategieleistung gegenüber historischen Daten. Der Prozess der Bewertung einer Handelsstrategie gegenüber früheren Marktdaten wird als Backtesting bezeichnet. Die Datengröße und die algorithmische Komplexität werden einen großen Einfluss auf die Rechenintensität des Backtests haben. CPU-Geschwindigkeit und Parallelität sind oft die begrenzenden Faktoren bei der Optimierung der Durchführungsgeschwindigkeit. Die Signalerzeugung betrifft die Erzeugung eines Satzes von Handelssignalen aus einem Algorithmus und das Senden solcher Befehle an den Markt, üblicherweise über eine Vermittlung. Für bestimmte Strategien ist ein hohes Leistungsniveau erforderlich. IO-Probleme wie Netzwerkbandbreite und Latenz sind oft der limitierende Faktor bei der Optimierung von Ausführungssystemen. So kann die Wahl der Sprachen für jede Komponente Ihres gesamten Systems ganz anders sein. Art, Häufigkeit und Umfang der Strategie Die Art der verwendeten algorithmischen Strategie hat erhebliche Auswirkungen auf die Gestaltung des Systems. Es wird notwendig sein, die Märkte zu betrachten, die gehandelt werden, die Konnektivität zu externen Datenanbietern, die Häufigkeit und das Volumen der Strategie, der Kompromiss zwischen der Leichtigkeit der Entwicklung und der Leistungsoptimierung sowie jegliche benutzerdefinierte Hardware einschließlich der gemeinsamen Sitzung Server, GPUs oder FPGAs, die erforderlich sein könnten. Die Technologieentscheidungen für eine niederfrequente US-Aktienstrategie werden sich weitgehend von denen eines hochfrequenten statistischen Arbitrage-Strategiehandels auf dem Futures-Markt unterscheiden. Vor der Wahl der Sprache müssen viele Datenanbieter ausgewertet werden, die sich auf die vorliegende Strategie beziehen. Es wird notwendig sein, die Konnektivität zu dem Anbieter, die Struktur von beliebigen APIs, die Aktualität der Daten, die Speicheranforderungen und die Ausfallsicherheit in Anbetracht eines Offline-Vendors zu prüfen. Es ist auch ratsam, schnellen Zugriff auf mehrere Anbieter zu haben. Verschiedene Instrumente haben alle ihre eigenen Speicherquirks, wobei Beispiele davon mehrere Tickersymbole für Aktien und Verfallsdaten für Futures (ganz zu schweigen von spezifischen OTC-Daten) umfassen. Dies muss in der Plattform-Design berücksichtigt werden. Häufigkeit der Strategie ist wahrscheinlich einer der größten Treiber, wie der Technologie-Stack definiert werden. Strategien, die Daten häufiger als minutiös oder sekundär verwenden, erfordern eine beträchtliche Betrachtung hinsichtlich der Leistung. Eine Strategie, die zweite Balken überschreitet (d. H. Tick-Daten), führt zu einem leistungsgetriebenen Design als die primäre Anforderung. Für Hochfrequenzstrategien muss eine erhebliche Menge an Marktdaten gespeichert und ausgewertet werden. Software wie HDF5 oder kdb werden häufig für diese Rollen verwendet. Um die umfangreichen Datenmengen für HFT-Anwendungen zu verarbeiten, muss ein ausgereiftes Backtester - und Ausführungssystem eingesetzt werden. CC (möglicherweise mit einigen Assembler) ist wahrscheinlich der stärkste Sprachkandidat. Ultra-Hochfrequenz-Strategien werden fast sicher erfordern benutzerdefinierte Hardware wie FPGAs, Austausch Co-Location und kernalnetwork Interface-Tuning. Forschungssysteme Forschungssysteme umfassen typischerweise eine Mischung aus interaktiver Entwicklung und automatisiertem Scripting. Ersteres findet oft in einer IDE wie Visual Studio, MatLab oder R Studio statt. Letztere umfassen umfangreiche numerische Berechnungen über zahlreiche Parameter und Datenpunkte. Dies führt zu einer Sprachauswahl, die eine einfache Umgebung zum Testen von Code bereitstellt, aber auch eine ausreichende Leistung bietet, um Strategien über mehrere Parameterabmessungen auszuwerten. Typische IDEs in diesem Bereich sind Microsoft Visual CC, das umfangreiche Debugging-Dienstprogramme, Codevollzugsfunktionen (über Intellisense) und einfache Übersichten über den gesamten Projektstapel (über die Datenbank ORM, LINQ) MatLab enthält. Die für umfangreiche numerische lineare Algebra und vectorized Operationen, sondern in einer interaktiven Konsole Weise R Studio. Die die statistische Sprachkonsole R in einer vollwertigen IDE-Eclipse-IDE für Linux-Java und C und semi-proprietären IDEs wie Enthought Canopy für Python, die Datenanalyse-Bibliotheken wie NumPy enthalten, umschließt. SciPy Scikit-lernen und Pandas in einer einzigen interaktiven (Konsolen-) Umgebung. Für das numerische Backtesting sind alle obigen Sprachen geeignet, obwohl es nicht notwendig ist, ein GUIIDE zu verwenden, da der Code im Hintergrund ausgeführt wird. Die Hauptbetrachtung in diesem Stadium ist die der Ausführungsgeschwindigkeit. Eine kompilierte Sprache (wie C) ist oft nützlich, wenn die Dimension des Backtesting-Parameters groß ist. Denken Sie daran, dass es notwendig ist, von solchen Systemen vorsichtig zu sein, wenn dies der Fall ist. Interpretierte Sprachen wie Python nutzen oft Hochleistungsbibliotheken wie NumPypandas für den Backtesting-Schritt, um einen angemessenen Grad an Wettbewerbsfähigkeit mit kompilierten Äquivalenten beizubehalten. Letztlich wird die für das Backtesting gewählte Sprache durch spezifische algorithmische Bedürfnisse sowie die Bandbreite der in der Sprache verfügbaren Bibliotheken bestimmt (weiter unten). Die Sprache, die für die Backtester - und Forschungsumgebungen verwendet wird, kann jedoch vollständig unabhängig von denjenigen sein, die in den Bereichen Portfolio-Konstruktion, Risikomanagement und Ausführungskomponenten verwendet werden. Portfolio-Konstruktion und Risikomanagement Die Komponenten des Portfoliokonstruktions - und Risikomanagements werden von den Handelspartnern oft übersehen. Das ist fast immer ein Fehler. Diese Instrumente bieten den Mechanismus, durch den das Kapital erhalten bleibt. Sie versuchen nicht nur, die Anzahl der riskanten Wetten zu lindern, sondern auch die Abwanderung der Trades selbst zu minimieren und so die Transaktionskosten zu senken. Ausgefeilte Versionen dieser Komponenten können erhebliche Auswirkungen auf die Qualität und Wirtschaftlichkeit der Rentabilität haben. Es ist unkompliziert, eine stabile Strategie zu schaffen, da der Portfoliokonstruktionsmechanismus und der Risikomanager einfach modifiziert werden können, um mehrere Systeme zu behandeln. Sie sollten daher zu Beginn des Entwurfs eines algorithmischen Handelssystems als wesentliche Komponenten betrachtet werden. Die Aufgabe des Portfolio-Bau-System ist es, eine Reihe von gewünschten Trades zu nehmen und produzieren die Menge der tatsächlichen Trades, die Kürzung minimieren, halten Exposures zu verschiedenen Faktoren (wie Sektoren, Asset-Klassen, Volatilität etc.) und optimieren die Zuweisung von Kapital an verschiedene Strategien in einem Portfolio. Portfolio-Konstruktion reduziert oft auf eine lineare Algebra Problem (wie eine Matrix-Faktorisierung) und damit die Leistung ist stark abhängig von der Wirksamkeit der numerischen linearen Algebra-Implementierung zur Verfügung. Gemeinsame Bibliotheken sind uBLAS. LAPACK und NAG für C. MatLab besitzt auch umfangreich optimierte Matrixoperationen. Python nutzt NumPySciPy für solche Berechnungen. Ein häufig ausgeglichenes Portfolio erfordert eine kompilierte (und gut optimierte) Matrixbibliothek, um diesen Schritt auszuführen, um das Handelssystem nicht zu verkleinern. Das Risikomanagement ist ein weiterer äußerst wichtiger Bestandteil eines algorithmischen Handelssystems. Das Risiko kann in vielen Formen auftreten: Erhöhte Volatilität (obwohl dies für bestimmte Strategien als wünschenswert angesehen werden kann), erhöhte Korrelationen zwischen Assetklassen, Gegenpartei-Default, Serverausfällen, Black Swan-Ereignissen und unentdeckten Bugs im Handelscode wenige. Risikomanagementkomponenten versuchen, die Effekte einer übermäßigen Volatilität und Korrelation zwischen den Vermögensklassen und ihren nachfolgenden Auswirkungen auf das Handelskapital vorwegzunehmen. Oft reduziert dies auf eine Reihe von statistischen Berechnungen wie Monte Carlo Stresstests. Dies ist sehr ähnlich zu den rechnerischen Bedürfnissen einer Derivate-Preis-Engine und als solche CPU-gebunden werden. Diese Simulationen sind sehr parallelisierbar (siehe unten) und bis zu einem gewissen Grad ist es möglich, Hardware auf das Problem zu werfen. Ausführungssysteme Die Aufgabe des Ausführungssystems besteht darin, gefilterte Handelssignale von den Portfolio-Bau - und Risikomanagementkomponenten zu empfangen und an eine Brokerage oder andere Mittel des Marktzugangs zu senden. Für die Mehrheit der Einzelhandel algorithmischen Handelsstrategien beinhaltet dies eine API oder FIX-Verbindung zu einem Brokerage wie Interactive Brokers. Die primären Erwägungen bei der Entscheidung über eine Sprache beinhalten die Qualität der API, die Verfügbarkeit der Sprachverpackung für eine API, die Ausführungshäufigkeit und den erwarteten Schlupf. Die Qualität der API bezieht sich darauf, wie gut sie dokumentiert ist, welche Art von Leistung sie bereitstellt, ob sie auf eine eigenständige Software zugreifen muss oder ob ein Gateway kopflos aufgebaut werden kann (d. h. keine GUI). Im Fall von Interactive Brokers muss das Trader WorkStation-Tool in einer GUI-Umgebung ausgeführt werden, um auf deren API zuzugreifen. Ich musste einmal eine Desktop-Ubuntu-Edition auf einem Amazon-Cloud-Server installieren, um auf interaktive Broker remote zuzugreifen, rein aus diesem Grund. Die meisten APIs bieten eine C-andor-Java-Schnittstelle. In der Regel ist es Aufgabe der Community, sprachspezifische Wrapper für C, Python, R, Excel und MatLab zu entwickeln. Beachten Sie, dass mit jedem zusätzlichen Plugin (vor allem API-Wrapper) gibt es Spielraum für Bugs in das System kriechen. Teste immer Plugins dieser Art und sorge dafür, dass sie aktiv gepflegt werden. Ein lohnendes Maß ist zu sehen, wie viele neue Updates zu einer Codebase in den letzten Monaten gemacht wurden. Die Ausführungshäufigkeit ist für den Ausführungsalgorithmus von größter Bedeutung. Beachten Sie, dass Hunderte von Bestellungen können jede Minute gesendet werden und als solche Leistung ist von entscheidender Bedeutung. Schlupf wird durch eine schlecht durchführende Ausführung System entstehen und dies wird einen dramatischen Einfluss auf die Rentabilität haben. Statisch typisierte Sprachen (siehe unten) wie CJava sind im Allgemeinen optimal für die Ausführung, aber es gibt einen Kompromiss in der Entwicklungszeit, der Prüfung und der einfachen Wartung. Dynamisch getippte Sprachen wie Python und Perl sind mittlerweile meist schnell genug. Achten Sie immer darauf, dass die Komponenten modular aufgebaut sind (siehe unten), so dass sie bei der Systemwaage ausgetauscht werden können. Architektonischer Planungs - und Entwicklungsprozess Die Komponenten eines Handelssystems, dessen Frequenz - und Volumenanforderungen wurden bereits diskutiert, die Systeminfrastruktur ist jedoch noch nicht abgedeckt. Diejenigen, die als Einzelhändler oder arbeiten in einem kleinen Fonds wird wahrscheinlich tragen viele Hüte. Es wird notwendig sein, die Alpha-Modell-, Risikomanagement - und Ausführungsparameter sowie die endgültige Implementierung des Systems abzudecken. Vor dem Einarbeiten in bestimmte Sprachen wird das Design einer optimalen Systemarchitektur erörtert. Trennung von Bedenken Eine der wichtigsten Entscheidungen, die von vornherein getroffen werden müssen, ist die Trennung der Bedenken eines Handelssystems. In der Softwareentwicklung bedeutet dies im Wesentlichen, wie die verschiedenen Aspekte des Handelssystems in separate modulare Komponenten aufgeteilt werden. Durch die Freigabe von Schnittstellen an jedem der Komponenten ist es leicht, Teile des Systems für andere Versionen auszutauschen, die Leistung, Zuverlässigkeit oder Wartung unterstützen, ohne einen externen Abhängigkeitscode zu modifizieren. Dies ist die beste Vorgehensweise für solche Systeme. Für Strategien bei niedrigeren Frequenzen werden solche Praktiken empfohlen. Für Ultra-Hochfrequenz-Handel das Regelbuch muss auf Kosten der Optimierung des Systems für noch mehr Leistung ignoriert werden. Ein dichter gekoppeltes System kann wünschenswert sein. Das Erstellen einer Komponentenkarte eines algorithmischen Handelssystems ist einen Artikel wert. Ein optimaler Ansatz ist jedoch sicherzustellen, dass es separate Komponenten für die historischen und Echtzeit-Marktdateneingänge, Datenspeicherung, Datenzugriffs-API, Backtester, Strategieparameter, Portfolio-Konstruktion, Risikomanagement und automatisierte Ausführungssysteme gibt. Wenn beispielsweise der verwendete Datenspeicher selbst bei signifikanten Optimierungsniveaus noch unterdurchschnittlich ist, kann er mit minimalen Wiederbeschreibungen in die Datenaufnahme - oder Datenzugriffs-API ausgelagert werden. Soweit es die Backtester und nachfolgende Komponenten betrifft, gibt es keinen Unterschied. Ein weiterer Vorteil von getrennten Komponenten ist, dass es eine Vielzahl von Programmiersprachen für das Gesamtsystem verwendet werden kann. Es muss nicht auf eine einzige Sprache beschränkt werden, wenn die Kommunikationsmethode der Komponenten sprachunabhängig ist. Dies ist der Fall, wenn sie über TCPIP, ZeroMQ oder ein anderes sprachunabhängiges Protokoll kommunizieren. Als konkretes Beispiel betrachten wir den Fall eines Backtesting-Systems, das in C für die Anzahl der Crunching-Leistungen geschrieben wird, während der Portfolio-Manager und die Ausführungssysteme in Python unter Verwendung von SciPy und IBPy geschrieben werden. Performance-Überlegungen Performance ist eine wesentliche Überlegung für die meisten Trading-Strategien. Für höhere Frequenzstrategien ist es der wichtigste Faktor. Die Performance umfasst eine breite Palette von Problemen wie algorithmische Ausführungsgeschwindigkeit, Netzwerklatenz, Bandbreite, Daten-IO, Concurrencyparallelität und Skalierung. Jeder dieser Bereiche werden einzeln durch große Lehrbücher abgedeckt, so dass dieser Artikel nur die Oberfläche jedes Themas zerkratzen wird. Architektur und Sprachwahl werden nun im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf die Leistung diskutiert. Die vorherrschende Weisheit, wie von Donald Knuth. Einer der Väter der Informatik, ist, dass vorzeitige Optimierung die Wurzel allen Übels ist. Dies ist fast immer der Fall - außer beim Bau eines Hochfrequenz-Handel Algorithmus Für diejenigen, die in niedrigere Frequenz-Strategien interessiert sind, ist ein gemeinsamer Ansatz, ein System auf die einfachste Art und Weise zu bauen und nur so optimieren, wie Engpässe zu erscheinen beginnen. Mit Hilfe von Profilierwerkzeugen wird ermittelt, wo Engpässe auftreten. Profile können für alle oben aufgeführten Faktoren in einer MS Windows - oder Linux-Umgebung erstellt werden. Es gibt viele Betriebssysteme und Sprach-Tools zur Verfügung, um dies zu tun, sowie Drittanbieter-Dienstprogramme. Die Sprachwahl wird im Rahmen der Performance diskutiert. C, Java, Python, R und MatLab enthalten alle Hochleistungsbibliotheken (entweder im Standard oder extern) für grundlegende Datenstrukturen und algorithmische Arbeiten. C mit der Standardvorlagenbibliothek, während Python NumPySciPy enthält. Gemeinsame mathematische Aufgaben sind in diesen Bibliotheken zu finden und es ist selten vorteilhaft, eine neue Implementierung zu schreiben. Eine Ausnahme ist, wenn eine hochgradig angepasste Hardwarearchitektur erforderlich ist und ein Algorithmus umfangreiche Verwendung von proprietären Erweiterungen (z. B. benutzerdefinierte Caches) durchführt. Allerdings, oft Neuerfindung des Rades verschwendet Zeit, die besser verbrachte Entwicklung und Optimierung anderer Teile der Handelsinfrastruktur sein könnte. Entwicklungszeit ist besonders im Zusammenhang mit einzelnen Entwicklern extrem kostbar. Latenz ist oft ein Problem des Ausführungssystems, da die Forschungsinstrumente üblicherweise auf derselben Maschine liegen. Für die ersteren kann Latenz an mehreren Punkten entlang des Ausführungspfades auftreten. Datenbanken müssen konsultiert werden (Disknetwork Latency), Signale müssen erzeugt werden (Betriebssystem, Kernel Messaging Latency), Handel Signale gesendet (NIC Latenz) und Aufträge verarbeitet (Exchange-Systeme interne Latenz). Für höhere Frequenzoperationen ist es notwendig, sich mit der Kernoptimierung sowie der Optimierung der Netzübertragung vertraut zu machen. Dies ist ein tiefer Bereich und ist deutlich über den Geltungsbereich des Artikels aber wenn ein UHFT-Algorithmus gewünscht wird dann bewusst sein, die Tiefe des Wissens erforderlich Caching ist sehr nützlich im Toolkit eines quantitativen Trading-Entwickler. Das Caching bezieht sich auf das Konzept der Speicherung von Daten, auf die häufig zugegriffen wird, in einer Weise, die einen leistungsfähigeren Zugriff ermöglicht, auf Kosten einer potentiellen Verzögerung der Daten. Ein häufiger Anwendungsfall tritt bei der Webentwicklung auf, wenn Daten von einer datenträgergestützten relationalen Datenbank übernommen und in den Speicher übertragen werden. Alle nachfolgenden Anforderungen für die Daten müssen nicht auf die Datenbank getroffen werden und so Leistungssteigerungen können erheblich sein. Für Handelssituationen Caching kann sehr vorteilhaft sein. Zum Beispiel kann der gegenwärtige Zustand eines Strategieportfolios in einem Cache gespeichert werden, bis er wieder ausgeglichen wird, so dass die Liste nicht auf jeder Schleife des Handelsalgorithmus regeneriert werden muss. Eine solche Regeneration ist wahrscheinlich eine hohe CPU - oder Platten-IO-Operation. Allerdings ist das Caching nicht ohne eigene Probleme. Regeneration von Cache-Daten auf einmal, aufgrund der volatilie Natur der Cache-Speicher, kann eine erhebliche Nachfrage nach Infrastruktur. Ein weiteres Problem ist Hund-Haufen. Wo mehrere Generationen einer neuen Cache-Kopie unter extrem hoher Last durchgeführt werden, was zu einem Kaskadenausfall führt. Die dynamische Speicherzuordnung ist eine teure Operation in der Softwareausführung. Daher ist es für Hochleistungs-Handelsanwendungen unerlässlich, sich bewusst zu sein, wie Speicher während des Programmablaufs zugeteilt und freigegeben wird. Neuere Sprachstandards wie Java, C und Python führen alle automatische Garbage Collection durch. Die auf die Deallokation des dynamisch zugewiesenen Speichers verweist, wenn Objekte außerhalb des Bereichs liegen. Garbage Collection ist äußerst nützlich während der Entwicklung, da es Fehler reduziert und hilft Lesbarkeit. Es ist jedoch oftmals für bestimmte hochfrequente Handelsstrategien suboptimal. Kundenspezifische Garbage Collection ist oft für diese Fälle erwünscht. In Java, zum Beispiel durch Abstimmung der Garbage Collector und Heap-Konfiguration, ist es möglich, eine hohe Leistung für HFT-Strategien zu erhalten. C stellt keinen nativen Garbage Collector zur Verfügung und daher ist es notwendig, alle Speicherzuweisungen als Teil einer Objektimplementierung zu behandeln. Während potenziell fehleranfällig (potenziell dazu führen, dass baumelnde Zeiger) ist es äußerst nützlich, feinkörnige Kontrolle, wie Objekte auf dem Heap für bestimmte Anwendungen erscheinen. Bei der Auswahl einer Sprache stellen Sie sicher zu studieren, wie die Garbage Collector arbeitet und ob es geändert werden, um für einen bestimmten Anwendungsfall optimieren können. Viele Operationen in algorithmischen Handelssystemen sind parallelisierbar. Dies bezieht sich auf das Konzept, mehrere programmatische Operationen gleichzeitig, d. H. Parallel, auszuführen. So genannte embarassingly parallele Algorithmen beinhalten Schritte, die völlig unabhängig von anderen Schritten berechnet werden können. Bestimmte statistische Operationen, wie Monte Carlo Simulationen, sind ein gutes Beispiel für peinlich parallele Algorithmen, da jede zufällige Zeichnung und nachfolgende Pfadoperation ohne Kenntnis anderer Pfade berechnet werden kann. Andere Algorithmen sind nur teilweise parallelisierbar. Fluiddynamische Simulationen sind ein solches Beispiel, bei dem die Berechnungsdomäne unterteilt werden kann, aber letztlich müssen diese Domänen miteinander kommunizieren und somit sind die Operationen teilweise sequentiell. Parallelisierbare Algorithmen unterliegen dem Amdahls-Gesetz. Was eine theoretische Obergrenze für die Leistungserhöhung eines parallelisierten Algorithmus ergibt, wenn er N-unabhängigen Prozessen unterworfen wird (z. B. auf einem CPU-Kern oder Thread). Die Parallelisierung hat zunehmend an Bedeutung gewonnen, da die Prozessortaktgeschwindigkeiten stagniert haben, da neuere Prozessoren viele Kerne enthalten, mit denen parallele Berechnungen durchgeführt werden können. Der Anstieg der Consumer-Grafikhardware (vorwiegend für Videospiele) hat zur Entwicklung von Graphical Processing Units (GPUs) geführt, die Hunderte von Cores für sehr gleichzeitige Operationen enthalten. Solche GPUs sind jetzt sehr erschwinglich. High-Level-Frameworks, wie Nvidias CUDA haben zu weit verbreiteten Akzeptanz in der Wissenschaft und Finanzen geführt. Solche GPU-Hardware ist im Allgemeinen nur für den Forschungsaspekt der quantitativen Finanzierung geeignet, während für (U) HFT weitere spezialisierte Hardware (einschließlich feldprogrammierbare Gate-Arrays - FPGAs) verwendet werden. Heutzutage unterstützen die meisten modernen Sprachen ein Maß an Gleichzeitigkeitmultithreading. Somit ist es einfach, einen Backtester zu optimieren, da alle Berechnungen im allgemeinen unabhängig von den anderen sind. Die Skalierung von Software-Engineering und - Operationen bezieht sich auf die Fähigkeit des Systems, konsequent ansteigende Lasten in Form größerer Anforderungen, höherer Prozessorauslastung und mehr Speicherzuteilung zu handhaben. Im algorithmischen Handel kann eine Strategie skaliert werden, wenn sie größere Kapitalmengen akzeptieren kann und immer noch konsistente Renditen liefert. Der Handelstechnologie-Stack skaliert, wenn er größere Handelsvolumina und eine erhöhte Latenzzeit ohne Engpassierung aushalten kann. Während Systeme skaliert werden müssen, ist es oft schwer vorherzusagen, wo ein Engpass auftritt. Rigourous Protokollierung, Prüfung, Profiling und Überwachung wird erheblich unterstützen, wenn ein System skalieren. Sprachen selbst werden oft als unskalierbar beschrieben. Dies ist in der Regel das Ergebnis von Fehlinformationen, anstatt harte Tatsache. Es ist die gesamte Technologie-Stack sollte für die Skalierbarkeit, nicht die Sprache ermittelt werden. Offensichtlich haben bestimmte Sprachen eine größere Leistung als andere in bestimmten Anwendungsfällen, aber eine Sprache ist nie besser als eine andere in jeder Hinsicht. Ein Mittel, das Maßstab zu verwalten, besteht darin, Bedenken zu trennen, wie oben ausgeführt. Um die Fähigkeit, Spikes in dem System zu behandeln (d. h. plötzliche Flüchtigkeit, die ein Floß von Trades auslöst) weiter einzuführen, ist es nützlich, eine Nachrichtenwarteschlangenarchitektur zu erzeugen. Dies bedeutet lediglich, dass ein Message Queue-System zwischen Komponenten platziert wird, so dass Aufträge gestapelt werden, wenn eine bestimmte Komponente nicht in der Lage ist, viele Anfragen zu verarbeiten. Anstatt Verluste zu verlieren, werden sie einfach in einem Stapel gehalten, bis die Nachricht behandelt wird. Dies ist besonders nützlich, um Trades an eine Ausführungsmaschine zu senden. Wenn der Motor unter starker Latenz leidet dann wird es Trades zu sichern. Eine Warteschlange zwischen dem Handelssignalgenerator und der Ausführungs-API löst dieses Problem auf Kosten eines potentiellen Handelsrutschens. Ein gut respektierter Open-Source-Message-Queue-Broker ist RabbitMQ. Hardware und Betriebssysteme Die Hardware, die Ihre Strategie ausführt, kann einen erheblichen Einfluss auf die Rentabilität Ihres Algorithmus haben. Dies ist nicht ein Problem beschränkt auf Hochfrequenz-Händler. Eine schlechte Wahl in Hardware und Betriebssystem kann zu einem Maschinencrash oder einem Neustart zum unpassendsten Moment führen. Daher ist zu prüfen, wo sich Ihr Antrag befindet. Die Wahl liegt in der Regel zwischen einem persönlichen Desktop-Rechner, einem entfernten Server, einem Cloud-Provider oder einem Exchange-Co-Server. Desktop-Maschinen sind einfach zu installieren und zu verwalten, vor allem mit neueren benutzerfreundlichen Betriebssystemen wie Windows 78, Mac OSX und Ubuntu. Desktop-Systeme besitzen jedoch einige erhebliche Nachteile. Das wichtigste ist, dass die Versionen von Betriebssystemen für Desktop-Rechner sind wahrscheinlich Rebootspatching (und oft im schlimmsten Fall) erfordern. Sie verwenden auch mehr Rechenressourcen durch die Notwendigkeit einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI). Das Verwenden von Hardware in einer Heimat (oder einer lokalen Büroumgebung) kann zu Internetkonnektivität und Stromverbrauchsproblemen führen. Der Hauptvorteil eines Desktop-Systems ist, dass erhebliche Rechenleistung für den Bruchteil der Kosten eines Remote-dedizierten Server (oder Cloud-basiertes System) von vergleichbarer Geschwindigkeit erworben werden kann. Eine dedizierte Server - oder Cloud-basierte Maschine, die oftmals teurer als eine Desktop-Option ist, ermöglicht eine größere Redundanzinfrastruktur, wie z. B. automatisierte Datensicherungen, die Möglichkeit, die Verfügbarkeit und Remoteüberwachung einfacher zu gestalten. Sie sind schwerer zu verwalten, da sie die Fähigkeit zur Verwendung von Remote-Login-Funktionen des Betriebssystems erfordern. In Windows ist dies in der Regel über das GUI Remote Desktop Protocol (RDP). In Unix-basierten Systemen wird die Befehlszeile Secure SHell (SSH) verwendet. Unix-basierte Server-Infrastruktur ist fast immer auf Befehlszeile basiert, die sofort GUI-basierte Programmierungstools (wie MatLab oder Excel) unbrauchbar macht. Ein Co-lokalisierter Server, wie der Begriff in den Kapitalmärkten verwendet wird, ist einfach ein dedizierter Server, der sich innerhalb einer Vermittlungsstelle befindet, um die Latenz des Handelsalgorithmus zu reduzieren. Dies ist absolut notwendig für bestimmte hochfrequente Handelsstrategien, die auf geringe Latenz angewiesen sind, um alpha zu erzeugen. Der letzte Aspekt der Hardware-Wahl und der Wahl der Programmiersprache ist plattformunabhängig. Gibt es eine Notwendigkeit für den Code, um über mehrere verschiedene Betriebssysteme ausgeführt werden Ist der Code entworfen, um auf einem bestimmten Typ der Prozessorarchitektur ausgeführt werden, wie der Intel x86x64 oder wird es möglich sein, auf RISC-Prozessoren wie die von ARM hergestellten ausgeführt werden Diese Fragen hängen stark von der Häufigkeit und der Art der durchzuführenden Strategie ab. Resilience und Testing Eine der besten Möglichkeiten, eine Menge Geld für algorithmischen Handel zu verlieren ist, ein System ohne Elastizität zu schaffen. Dies bezieht sich auf die Dauerhaftigkeit des Systems bei seltenen Ereignissen wie Maklerkonten, plötzliche Überschussvolatilität, regionale Ausfallzeiten für einen Cloud-Server-Anbieter oder das versehentliche Löschen einer gesamten Handelsdatenbank. Jahre der Gewinne können innerhalb von Sekunden mit einer schlecht entworfenen Architektur beseitigt werden. Es ist absolut notwendig, Themen wie Debuggng, Testen, Logging, Backups, Hochverfügbarkeit und Überwachung als Kernkomponenten Ihres Systems zu berücksichtigen. Es ist wahrscheinlich, dass in jeder vernünftig komplizierten benutzerdefinierten quantitativen Handel Anwendung mindestens 50 Entwicklungszeit für Debugging, Test und Wartung ausgegeben werden. Fast alle Programmiersprachen werden entweder mit einem zugehörigen Debugger ausgeliefert oder besitzen Drittanbieter-Alternativen. Im Wesentlichen ermöglicht ein Debugger die Ausführung eines Programms mit dem Einfügen von willkürlichen Unterbrechungspunkten im Codepfad, die die Ausführung vorübergehend stoppen, um den Zustand des Systems zu untersuchen. Der Hauptvorteil von Debugging ist, dass es möglich ist, das Verhalten von Code vor einem bekannten Crashpunkt zu untersuchen. Das Debuggen ist eine wesentliche Komponente in der Toolbox zur Analyse von Programmierfehlern. Allerdings sind sie weit verbreitet in kompilierten Sprachen wie C oder Java, da interpretierte Sprachen wie Python sind oft einfacher zu debuggen aufgrund weniger LOC und weniger ausführliche Anweisungen verwendet. Trotz dieser Tendenz Python Schiff mit der pdb. Die ein anspruchsvolles Debugging-Tool ist. Die Microsoft Visual C IDE verfügt über umfangreiche GUI-Debugging-Dienstprogramme, während für die Befehlszeile Linux C-Programmierer, der gdb-Debugger vorhanden ist. Testen in der Softwareentwicklung bezieht sich auf den Prozess der Anwendung bekannter Parameter und Ergebnisse auf spezifische Funktionen, Methoden und Objekte in einer Codebasis, um Verhalten zu simulieren und mehrere Codepfade auszuwerten und so zu gewährleisten, dass sich ein System so verhält, wie es sollte. Ein aktuelleres Paradigma wird als Test Driven Development (TDD) bezeichnet, wobei Testcode gegen eine spezifizierte Schnittstelle ohne Implementierung entwickelt wird. Vor dem Abschluss der eigentlichen Codebase werden alle Tests fehlschlagen. Als Code geschrieben wird, um die Leerzeichen zu füllen, werden die Tests schließlich alle passieren, an welchem ​​Punkt die Entwicklung aufhören sollte. TDD erfordert umfangreiche Upfront-Spezifikation Design sowie ein gesundes Maß an Disziplin, um erfolgreich durchzuführen. In C bietet Boost ein Unit Testing Framework. In Java existiert die JUnit-Bibliothek, um denselben Zweck zu erfüllen. Python hat auch das unittest Modul als Teil der Standardbibliothek. Viele andere Sprachen besitzen Unit-Test-Frameworks und oft gibt es mehrere Optionen. In einer Produktionsumgebung ist eine anspruchsvolle Protokollierung unabdingbar. Die Protokollierung bezieht sich auf den Prozess der Ausgabe von Nachrichten mit verschiedenen Schweregraden bezüglich des Ausführungsverhaltens eines Systems in einer flachen Datei oder Datenbank. Protokolle sind eine erste Angriffslinie bei der Jagd nach unerwartetem Programmlaufzeitverhalten. Leider sind die Mängel eines Logging-System tendenziell nur nach der Tatsache wie mit Backups, die unten diskutiert entdeckt werden, ein Protokollierungssystem sollte gebührend berücksichtigt werden, bevor ein System entwickelt wird. Sowohl Microsoft Windows und Linux kommen mit umfangreichen System-Logging-Fähigkeit und Programmiersprachen neigen dazu, mit Standard-Logging-Bibliotheken, die die meisten Anwendungsfälle zu decken neigen. Oft ist es ratsam, die Logging-Informationen zu zentralisieren, um sie zu einem späteren Zeitpunkt zu analysieren, da sie oft zu Vorstellungen über die Verbesserung der Performance oder der Fehlerreduzierung führen kann, die sich fast sicher positiv auf Ihre Handelserträge auswirken wird. Während der Protokollierung eines Systems liefert Informationen über das, was in der Vergangenheit durchgeführt hat, wird die Überwachung einer Anwendung geben Einblick in das, was gerade geschieht. Alle Aspekte des Systems sollten für die Überwachung berücksichtigt werden. Metriken auf Systemebene, wie Plattenverbrauch, verfügbarer Speicher, Netzwerkbandbreite und CPU-Auslastung, liefern grundlegende Lastinformationen. Handelsmetriken wie abnormales Preis - volumen, plötzliche rasche Abschläge und Kontobelastung für verschiedene Sektorenmärkte sollten ebenfalls kontinuierlich überwacht werden. Weiterhin sollte ein Schwellensystem eingeführt werden, das eine Benachrichtigung liefert, wenn bestimmte Metriken verletzt werden, wodurch das Benachrichtigungsverfahren (E-Mail, SMS, automatisiertes Telefongespräch) in Abhängigkeit von der Schwere der Metrik erhöht wird. Systemüberwachung ist oft die Domäne des Systemadministrators oder Operations Managers. Allerdings müssen diese Metriken als einziger Trading-Entwickler als Teil des größeren Designs etabliert werden. Viele Lösungen für die Überwachung gibt es: proprietäre, gehostete und Open Source, die eine umfangreiche Anpassung von Metriken für einen bestimmten Anwendungsfall ermöglichen. Sicherungen und Hochverfügbarkeit sollten vorrangige Anliegen eines Handelssystems sein. 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 wont 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 doesnt 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 NumPySciPy 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. There are advantages and disadvantages to both approaches. 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 licensingmaintenance costs. The Microsoft. NET 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. NET 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 pluginslibraries (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, MySQLPostgreSQL, 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 dependencyversioning 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 systemprotocol (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 C11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency. Python has the high performance NumPySciPyPandas 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 (MySQLC), JDBC (JavaMatLab), MySQLdb (MySQLPython) and psychopg2 (PostgreSQLPython). 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 . Conclusion 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. The Easiest Programming Language for Traders Introducing TradeScript, our powerful new programming language which allows traders to design trading systems without prior programming experience. Whos it for TradeScript is a development component designed for software developers who want to expand the set of features on their trading application by providing a scripting language. TradeScript, as a language, is intended for traders who need to write their own trading strategies but dont know how to program in low-level languages such as C and C. TradeScript allows traders develop trading systems quickly and effortlessly. Its as easy as 1-2-3. With TradeScript, you can enable your trading application to run scripts which provide alerts when the price of a security (stock, futures, or forex) reaches a new high, crosses over a moving average, or drops a set percentage, though those are only a few examples. TradeScript can also scan the market, generate trade signals, back-test trading strategies, and much more. Vector Programming Languages Most popular trading applications such as MetaStock, TradeStation, NinjaTrader, MetaTrader and others provide their own programming languages (such as MQL4, MQL5, EasyLanguage, MetaStocks scripting language, etc.). Without a programming language, traders are unable to develop automated trading systems or perform back-testing of strategies. A vector programming language offers extreme flexibility with a minimal learning curve. In fact, in just five minutes, you can start writing with TradeScript. So what is a vector programming language, and why is it so easy to learn Vector programming languages (also known as array or multidimensional languages) generalize operations on scalars to apply transparently to vectors, matrices, and higher dimensional arrays. The idea behind vector programming is that operations apply at once to an entire set of values (a vector or field). This allows you to think and operate on whole aggregates of data, without resorting to explicit loops of individual scalar operations. In other words, its similar to the macro language found in Excel. The easiest programming language for traders. The most powerful, too. An example: to calculate a simple moving average based on the median price of a security over 30 days, in a traditional programming language such as BASIC, you would be required to write a program similar to the code shown in this block of code. Several lines of code would be required to create the MedianAverages vector. But with TradeScript, you can accomplish the same thing using only one line of code as show below. For bar 30 to max Average 0 For n bar - 30 to bar median (CLOSE OPEN) 2 Average Average median Next MedianAverages(bar) Average 30 Next bar SET MedianAverage SimpleMovingAverage((CLOSE OPEN) 2, 30) And now MedianAverage becomes a new vector which contains the 30-period simple moving average of the median price of the security. It is not uncommon to find array programming language one-liners that require more than a couple of pages of BASIC, Java, or C code. The same holds true for creating trading systems for back testing and trade alerts. TradeScript was originally designed as a high-performance programming language for high-frequency traders. It was designed to scan over 100,000 stocks based on complex technical criteria and return instantaneious results - in under five milliseconds. That was over ten years ago. Today it is even faster. Quick Easy Development Solution If youre a software developer, youll be surprised to know that it only takes about 30 minutes to implement TradeScript into your trading application. TradeScript comes with context-sensitive help, and our Programmers Guide can be shipped with your application. Adding a scripting language to your trading application couldnt be any easier. Get Started with TradeScript M4 Trading Platform Implementation TradeScript is the programming language used in our M4 trading platform. where it executes automated trades, processes real time alerts, runs stock scans, and back-tests trading systems. Available in C and in C Versions TradeScript is available in both C (x64 for best performance) and C for developing web applications. It comes with over 30 example projects and extensive developer support to help you implement the library into your project. Common Development Scenarios TradeScript is most commonly used in one of three scenarios. It is often used inside desktop trading applications, where it is embedded on the client side. It is also commonly used on the server side, where it runs strategies for thin clients, such as mobile and web applications. Another common scenario is where TradeScript is run on the server side in order to provide real time scanning results to web and mobile users. Genetic Programming A genetic algorithm can be integrated into TradeScript to create an autonomous trading system creation engine. Check our Evo2 genetic algorithm engine which comes with TradeScript examples. Case Study TradeScript is used in a number of popular trading applications, one of which is the WhenToTrade Cycles and Genetic Algorithm Platform. The case study describes how TradeScript is implemented to perform cyclical analysis of the markets. The WhenToTrade Cycles and GA Platform combines technical analysis using TradeScript and financial charting using StockChartX with novel algorithms for cyclic analysis. The solution is part of a complete knowledge package and enables traders to apply the derived strategies to all kinds of markets and timeframes. With TradeScript, you can: Create automated order entry scripts Run thousands of simultaneous alerts Create back tests and trading system optimizations Build script-driven charts and expert advisors Get formula outputs in real-time Why Choose Modulus Modulus is a financial technology company. While that may not sound like a real differentiator, it is. It means that our solutions come from our years of experience in the financial technology industry. Our products and services are provided by developers and engineers who have first-hand trading experience. Everyone here at Modulus speaks your language.