Building En Trading System I C #

Jeg har opprettet et handelsprogram i WPF. for som jeg skammer meg over sin lurvede look siden det er langt fra å være imponerende. Jeg vil nå omforme brukergrensesnittet for søknaden min, og gjøre det likt et eksempel skjermbilde av en handelsapplikasjon. Kan noen gi råd om tips om hvilken vei jeg bør følge for å lage et brukergrensesnitt av lignende art, f. eks. hvis det er en åpen kildekode-C WPF-applikasjon som har en lignende utseende, ville det være bra. eller hvis det er et bibliotek som har kult listevisning, rullefelt og fremdriftsfelt. PS: Jeg har ikke microsoft-blanding spurt Feb 15 11 kl 3:15 Du kan kalle det som et forslag, ikke et svar akkurat. Men legger ut for de som er nye til WPF og lærer skjermdesign eller mønstre. I følge min erfaring med WPF kan jeg si først få deg hendene skitne lære hvordan bindende fungerer, fordi det er grunnlaget for WPF. Simpler måte å lære hvordan bindende arbeid er å lære å binde kontroller med andre kontroller. Bruk deretter enkle klasser og lær MVVM. Deretter går kommandolinjen innenfor MVVM-omkretsen. Hold prismen til sist, fordi du trenger god forståelse av bindende mekanismer, kommandoer, MVVM og mer for å forstå PRISM. Etter dette får du en ide om hvordan disse tingene fungerer sammen og vil hjelpe deg med å finne ut hvordan du spiller med data og skjerm sammen og utformer fine skjermer. Igjen, Ikke et svar på det ovennevnte spørsmålet. Bare forslag til de som lærer WPF og landet her på jakt etter WPF UI-design. besvart des 19 12 kl 17:20 Ditt svar 2017 Stack Exchange, IncSmartQuant er et finansielt programvare selskap som utvikler end-to-end algo trading infrastruktur for kvantitative hedgefond og institusjonelle handelsgrupper. OpenQuant og sin neste generasjon, OpenQuant2014. SmartQuants nåværende flaggskipsprodukt, er et utviklingsplattform for algoritmisk og automatisert handelssystem (ATS). OpenQuant har et IDE (Integrated Development Environment) som gir kvanter og forhandlere en industriell styrke strategi forskning, utvikling, feilsøking, backtesting, simulering, optimalisering og automatisering. QuantDesk er en komplett end-to-end løsning for et kvantfond av enhver størrelse. Den inkluderer OpenQuant IDE. QuantRouter (algo-eksekveringsserver med fôrreplikasjon, konsolidering, aggregering og smart orderruting), QuantBase (markedsdata server med sanntidsmatingsopptak og sentralisert historisk datahåndtering), QuantTrader (produksjonsdistribusjonsmotor for automatiserte handelsstrategier utviklet med OpenQuant) og QuantController . et serverprogram som supplerer QuantDesk for å muliggjøre en effektiv styring av SmartQuants distribuerte handelsarkitektur. QuantWeb er en sky versjon av QuantDesk med nettleserens frontend. Registrer deg og få en gratis QuantWeb demo-konto. Hovedforskjellen mellom den kvantitative og skjønnsmessige handelsstilen er den systematiske karakteren til quant-tilnærmingen. Mens skjønnsmessige handlere er som kunstnere, har quants en flink produksjonsprosess, og de trenger derfor en industriell styrkeinfrastruktur uten at de ikke kan opprettholde den nødvendige grad av systematisk disiplin. Dessverre, å være oppstart unngår ikke en fra denne regelen. Men heldigvis behøver man ikke å bygge hele fabrikken fra grunnen opp. Ved hjelp av SmartQuant algo trading infrastruktur tillater de nye ledere å fokusere på deres hovedmål, som er utviklingen av investeringsstrategier, samtidig som de får fordel av et pålitelig rammeverk for å implementere og distribuere dem i markedet. Jo, vi bruker fortsatt mye tid på å eksperimentere, prøve og teste forskjellige strategier. Å ha et godt utviklingsmiljø tillater ikke nødvendigvis deg å hoppe over det trinnet. Den virkelige fordelen med et godt designet rammeverk er å kutte tiden mellom testing og produksjon til et minimum, og i den skalerbare naturen til infrastrukturen, som kan vokse med firmaet fra å administrere en liten frøkapital til virkelig institusjonelle nivåer. Med et slikt system kan nye ledere føle på like vilkår mens de handler i samme marked som mye større konkurrenter, og kan fullt ut realisere de iboende fordelene ved å være smidig og adaptiv. Arthur M. Berd Grunnlegger og administrerende direktør, General Quantitative, LLC Copyright 1997-2016 SmartQuant Ltd infosmartquantTrading Systems: Konstruere et system 13 Så langt har vi diskutert de grunnleggende komponentene i handelssystemer, kriteriene de må møte, og noen av de mange empiriske beslutninger som en systemdesigner må gjøre. I denne delen skal vi undersøke prosessen med å bygge et handelssystem, overveielsene som må gjøres, og noen viktige punkter å huske. Seks-trinns systemkonstruksjon 1. Oppsett - For å begynne å bygge et handelssystem trenger du flere ting: Data - Fordi systemdesigneren må bruke omfattende backtesting. Tidligere prishistorikk er viktig for å bygge et handelssystem. Slike data kan integreres i handelssystemutviklingsprogramvare, eller som en egen datafeed. Live data er ofte gitt for en månedlig avgift, mens alderen data kan fås gratis. Programvare - Selv om det er mulig å utvikle et handelssystem uten programvare, er det svært upraktisk. Helt siden slutten av 90-tallet, har programvare blitt en integrert del av å bygge handelssystemer. Noen vanlige funksjoner gjør det mulig for næringsdrivende å gjøre følgende: Sett opp handler automatisk - Dette krever ofte tillatelse fra meglerens slutt fordi det må være en konstant tilkobling mellom programvaren og meglerhuset. Handler må utføres umiddelbart og til eksakte priser for å sikre samsvar. For å få programvareplassen din for deg, er alt du trenger å gjøre, å skrive inn kontonummer og passord, og alt annet gjøres automatisk. Vær oppmerksom på at bruk av denne funksjonen er strengt valgfri. Kode et handelssystem - Denne programvarefunksjonen implementerer et proprietært programmeringsspråk som lar deg enkelt bygge regler. MetaTrader bruker for eksempel MQL (MetaQuotes Language). Heres et eksempel på sin kode for å selge hvis fri marginal er mindre enn 5000: Hvis FreeMargin lt 5000, avslutt deretter Ofte, bare å lese manualen og eksperimentere skal tillate deg å hente opp grunnleggende om språket din programvare bruker. Backtest din strategi - Systemutvikling uten backtesting er som å spille tennis uten en racket. Systemutviklingsprogramvare inneholder ofte en enkel backtesting-applikasjon som lar deg definere en datakilde, inntast kontoinformasjon og backtest i hvilken som helst tid med et museklikk. Her er et eksempel fra MetaTrader: Etter at backtestet er kjørt, genereres en rapport som beskriver spesifikkene til resultatene. Denne rapporten inneholder vanligvis fortjeneste, antall mislykkede handler, etterfølgende dager ned, antall handler og mange andre ting som kan være nyttige når du prøver å bestemme hvordan du feilsøker eller forbedrer systemet. Til slutt oppretter programvaren vanligvis en graf som viser veksten i investeringen gjennom hele testperioden. 2. Design - Designet er konseptet bak systemet, måten parametrene brukes til å generere en fortjeneste eller tap på. Du implementerer disse reglene og parametrene ved å programmere dem. Noen ganger kan denne programmeringen gjøres automatisk via et grafisk brukergrensesnitt. Dette lar deg lage regler uten å lære et programmeringsspråk. Her er et eksempel på et bevegelige gjennomsnittsoverskridelsessystem: Hvis SMA (20) CrossOver EMA (13) deretter angir Hvis SMA (20) CrossUnder EMA (13) og avslutter Regler som disse som legges inn i kode, tillater programvaren automatisk generere oppføring og utganger på punktene når reglene gjelder. Her ser designgrensesnittet ut på MetaTrader: Systemet er opprettet ved å bare skrive reglene i vinduet og lagre dem. Referanser for de forskjellige tilgjengelige funksjonene (for eksempel oscillatorer og lignende) kan bli funnet ved å klikke på bokikonet. De fleste programvare vil ha en lignende referanse tilgjengelig enten i selve programmet eller på nettsiden. Etter å ha opprettet de ønskede reglene og kodet systemet, lagrer du bare filen. Deretter kan du sette den i bruk ved å velge den på hovedskjermen. 3. Beslutningstaking - Det er mange beslutninger som skal gjøres på dette tidspunktet: Hvilket marked ønsker jeg å handle i? 13 Hvilken tidsperiode skal jeg bruke? 13 Hvilken prisserie skal jeg bruke? 13 Hvilken delmengde av aksjer skal jeg bruke til testing? Hold inne Husk at handelssystemer konsekvent skal tjene penger på mange markeder. Ved å tilpasse tidsperioden og prisserien for mye, kan du ødelegge resultatene og gi ukarakteristiske resultater.4. Øvelse - Backtesting og papirhandel er avgjørende for vellykket utvikling av et handelssystem: Kjør flere backtests på ulike tidsperioder og sørg for at resultatene er konsistente og tilfredsstillende. Papirhandel systemet (bruk imaginære penger, men registrer handler og resultater), og igjen, se etter konsekvent lønnsomhet. Kontroller med jevne mellomrom for feil i programmet eller utilsiktede handler. Disse kan være et resultat av feil programmering eller manglende forutsetning av visse omstendigheter som har uønskede konsekvenser. 5. Gjenta - Gjentakelse er nødvendig. Fortsett å jobbe på systemet til du konsekvent kan tjene penger på de fleste markeder og forhold. Det er alltid uforutsette hendelser som oppstår så snart et system går live. Her er noen faktorer som ofte forårsaker skjevde resultater: Transaksjonskostnader - Pass på at du bruker den virkelige kommisjonen. og litt ekstra for å ta hensyn til unøyaktige fyllinger (forskjell mellom bud og pris). Med andre ord, unngå slippe (For å se på hva dette er og hvordan det skjer, se forrige avsnitt i denne opplæringen.) Vekten - Ikke ignorere tapende handler, hold øye med alle handler. Optimalisering - Ikke overoptimere systemet. Med andre ord, skreddersy ikke systemet til et meget spesifikt markedsmiljø, prøv å være lønnsomt så bredt som mulig. Risiko - Aldri ignorere eller glemme risiko. Det er svært viktig å ha måter å begrense tap (ellers kjent som stopp-tap), og måter å låse inn fortjeneste (ta fortjeneste). 6. Handel - Prøv det, men forvent utilsiktede resultater. Pass på at du bruker ikke-automatisert handel til du er sikker på systemets ytelse og konsistens. Det tar lang tid å utvikle et vellykket handelssystem, og før du fullfører det, må du kanskje tåle noen live trading tap for å oppdage feil: Back testing kan ikke perfekt representere live markedsforhold, og papirhandel kan være unøyaktig. Hvis systemet mister penger, gå tilbake til tegnebrettet og se hvor det gikk galt (se trinn 5). Konklusjon Disse seks trinnene gir deg oversikt over hele prosessen med å bygge et handelssystem. I neste avsnitt vil vi bygge videre på denne kunnskapen og ta en mer grundig titt på feilsøking og modifikasjon. Handelssystemer: Feilsøking og optimalisering