Datenübertragungsstrategie für die Verwaltung von Backtesting-Lösungen: - Aktien, Optionen, Futures, Währungen, Körbe und benutzerdefinierte synthetische Instrumente werden unterstützt - Mehrere Low-Latency-Daten-Feeds werden unterstützt (Verarbeitungsgeschwindigkeit in Millionen von Nachrichten pro Sekunde auf Terabyte Daten).NET-basierte Strategie Backtesting und Optimierung - Multiple Broker Ausführung unterstützt, Trading-Signale in FIX-Aufträge umgewandelt QuantFACTORY - Datenmanagement-Lösung zur Risikomanagement-Strategie - QuantDEVELOPER - Framework und IDE für Trading-Strategien Entwicklung, Debugging, Backtesting und Optimierung Ein Visual Studio Plug-in - QuantDATACENTER - ermöglicht die Verwaltung eines historischen Data-Warehouse und die Erfassung von Echtzeit - oder Ultra-Low-Latency-Marktdaten von Anbietern und Börsen - QuantENGINE - ermöglicht die Bereitstellung und Durchführung vorkompilierter Strategien - Multi-Asset, Multi-Perioden-Low Latency-Daten, Multi-Broker unterstützt Institutional-Klasse Datenmanagement Backtesting-Strategie Deployment-Lösung: - OpenQuant - C und VisualBasic. NET Portfolio-Level-System Backtesting und Handel, Multi-Asset-, Intraday-Ebene Prüfung, Optimierung, WFA etc. mehrere Broker und Daten-Feeds unterstützt - QuantTrader - Produktionsumfeld - QuantBase - zentrales Datenmanagement - QuantRouter - Daten - und Auftragsrouting Institutionelle Datenverwaltung Backtestingstrategie-Implementierungslösung: - Multi-Asset-Lösung, Unterstützung mehrerer Datenfeeds, Datenbank unterstützt alle Arten von RDBMS, die eine JDBC-Schnittstelle bereitstellen , z. B Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL, etc. - Kunden können IDE verwenden, um ihre Strategie entweder in Java, Ruby oder Python zu skriptieren oder sie können ihre eigene Strategie verwenden IDE - Multiple Broker Ausführung unterstützt, Handel Signale in FIX - (Forex, Optionen, Futures, Aktien, ETFs, Rohstoffe, synthetische Instrumente und benutzerdefinierte Derivat-Spreads etc.), mehrere Daten-Feeds unterstützt - Framework für Trading-Strategien Entwicklung, Debugging, Backtesting (IB, JPMorgan, FXCM etc.) Dedizierte Software-Plattform, integriert mit Tradestations-Daten für Backtesting und Auto-Trading: - tägliche Intraday-Daten (US-Aktien für 43 Jahre, Futures für 61 Support für die EasyLanguage Programmiersprache - Unterstützung von US-Aktien ETFs, Futures, US-Indizes, deutsche Aktien, Deutsche Indizes, Forex-frei für Tradestation Brokerage-Kunden - 249,95 monatlich für Nicht-Profis (Nur Tradestation-Software-Plattform, ohne Brokerage) - 299,95 monatlich für Profis (nur Tradestation-Software-Plattform, ohne Brokerage) Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien, Portfolioanalyse und - optimierung, (ASP), IQFeed, MyTrack, FastTrack, QP2, TC2000, beliebige DDE-konforme Feeds, MS-basierte Analysen, Txtfiles und mehr (Yahoo Finanzen. ) - einmalige Gebühr 279 für die Standardausgabe oder 339 für die Professional Edition Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Portfolio-Backtesting und Trading, Multi-Asset, Intraday-Testing, Optimierung, Visualisierung etc. - Auto-Trading in Perl Skriptsprache mit allen zugrundeliegenden Funktionen, die in nativem C geschrieben wurden, vorbereitet für Server-Co-Location - native FXCM - und Interactive Brokers-Unterstützung - kostenlose FXCM-Unterstützung, 100 pro Monat für IB-Plattform, kontaktieren Sie Salesseertrading für weitere Optionen Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien, Tests und Optimierung auf Portfolioebene - optimal für Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse), C-Scripting - unterstützte Softwareerweiterungen - Datenbeschickung, Strategieabwicklung etc. - 799 pro Lizenz, 150 Jahre Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - optimal für Backtesting von preisbasierten Signalen (techn Turtle Edition - Backtesting-Engine, Graphen, Berichte, EoD-Tests - Professional Edition - plus System-Editor, Walk-Forward-Analyse, Intraday-Strategien, Multithread-Tests etc. - Pro Plus Edition Turtle Edition 9999 - Professional Edition 1,990 - Pro Plus Edition 2,990 - Builder Edition 3,990 Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien , Portfolio-Test und - Optimierung, Charting, Visualisierung, kundenspezifische Berichte etc. - am besten für Backtesting von preisbasierten Signalen (technische Analyse) - direkter Link zu Interactive Brokern, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM ua - Daten aus Textdateien, Google Finance, Yahoo Finanzen, IQFeed und andere - Grundfunktionen (EoD-Funktionalität) - kostenlos - erweiterte Funktionalität - Leasing aus 50 Monaten oder 995 Lizenzen Lizenz Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: ), Unterstützung von dailyintraday-Strategien, Portfolio-Test und Optimierung, Charting, Visualisierung, benutzerdefinierte Berichterstattung - unterstützt C und Visual Basic. NET - direkten Link zu Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles und vieles mehr (Yahoo Finance. ) - Dauerlizenz - 499 - Leasing 50 pro Monat Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien, Portfolio-Test und - Optimierung, Charting, Visualisierung, Custom Reporting - technische und auch fundamentale Signale, Multi-Asset - 245 für die erweiterte Version (freie Datenanbieter) - 595 für Premium-Version (Unterstützung mehrerer Datenprovider und Broker) Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien, Tests und Optimierung auf Portfolioebene - Technische Analysen) - Einbaudaten für Aktien, Futures und Forex (täglich US-Aktien ab 1990, tägliche Futures 31 Jahre, Forex ab 1983 etc.) - Preiskalkulation von 45 Monaten auf 295 Monate (Preise abhängig von der Datenverfügbarkeit) Dedizierte Softwareplattform Für Backtesting und Auto-Trading: - verwendet MQL4-Sprache, die hauptsächlich für den Handel mit Forex-Markt eingesetzt wird - unterstützt mehrere Forex-Broker und Daten-Feeds - unterstützt die Verwaltung mehrerer Accounts Dedizierte Softwareplattform für Backtesting und Auto-Trading: - Unterstützung von Dayintraday-Strategien Unterstützung für die Programmiersprache EasyLanguage - Unterstützung mehrerer Datenfeeds (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal etc.), direkte Unterstützung für mehrere Broker (Interactive Brokers etc.) - Multicharts 797 pro Jahr - Multicharts-Lebensdauer 1.497 - Multicharts Pro 9.900 (Bloomberg Thomson Reuters Datenfeed etc.) Webbasiertes Backtesting-Tool zum Testen von Stockpicking-Strategien: - US-Aktien ETFs (täglich) - punktuelle Grunddaten seit 1999 - - 139 Monate - Manager - 199 Monate - Komplette Funktionalität Portfolio Analytics mit hochfrequenten Marktdaten: - Dieses Produkt ist für den Einsatz von niedrigen, mittleren und hochfrequenten Händlern geeignet. Alle Berechnungen erfolgen unter Verwendung von Hochfrequenz-Marktdaten, die niedrigen und hochfrequenten Händlern zugute kommen. - Intraday Backtesting, Portfolio-Risikomanagement, Prognose und Optimierung zu jedem Preis Sekunde, Minuten, Stunden, Ende des Tages. Modelleingänge vollständig steuerbar. - 8k Markt Tick Datenquellen seit 2012 (Aktien, Indizes ETFs gehandelt NASDAQ). Kunden können auch eigene Marktdaten (z. B. chinesische Aktien) hochladen. - 40 Portfolio-Metriken (VaR, ETL, Alpha, Beta, Sharpe-Verhältnis, Omega-Ratio usw.) - unterstützt R, Matlab, Java Python - 10 Portfolio-Optimierungen Webbasiertes Backtesting-Tool: - US-Aktienkurse (dailyintraday) Daten aus QuantQuote - Forex Daten von FXCM - Trader Interactive Brokers für Live-Trading-Web-basierte Backtesting-Tool unterstützen: - US-Aktien und ETFs Preise (dailyintraday), seit 2002 - Fundamentaldaten von Morningstar (über 600 Metriken) - Unterstützung von Interactive Brokers für Live-Trading Webbasierte Backtesting-Tools: - einfach zu bedienen, Asset-Allocation-Strategien, Daten seit 1992 - Zeitreihen-Dynamik und gleitende Durchschnittsstrategien auf ETFs - Einfache Impuls - und Simple Value-Stock-Picking-Strategien Webbasiertes Backtesting-Tool: - bis zu 25 Jahre Daten für 49 Futures und SP500 Aktien - Toolbox in Python und Matlab - Quantiacs Gastgeber algorithmischen Handel Wettbewerbe mit Investitionen im Bereich von 500k bis 1 Million WebCloud basierten Backtesting-Tool: - FX (ForexCurrency) Daten über die wichtigsten Paare, bis 2007 zurück - SecondMinuteHourlyDaily Bars - Live-Trading-kompatibel Mit jeglichem Broker, der Metatrader 4 als Backend-Web-basiertes Backtesting-Screening-Tool einsetzt: - über 10 000 US-Aktien, Daten bis zu 20 Jahre Geschichte - fundamentale technische Kriterien - freie - eingeschränkte Funktionalität (1 Jahr Daten, keine gespeicherten Backtests etc.) - 50 pro Monat - die volle Funktionalität Web-basierte Backtesting-Tool zu testen Eigenkapital Faktor Kommissionierung und Asset-Allocation-Strategien: - mehrere Aktien Faktoren mit bewährten alpha über Markt-Cap-Benchmarks, mehrere Anlageuniversen, Risikomanagement Filter - Asset Allocation Strategien Backtests, Misch Asset Allocation MATLAB - High-Level-Sprache und interaktive Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken: - Parallel - und GPU-Computing, Backtesting und Optimierung, umfangreiche Integrationsmöglichkeiten etc. - Preis auf Anfrage hier Kostenlose Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafiken, viele Quants bevorzugen es für seine außergewöhnliche offene Architektur und Flexibilität: - effektive Datenverarbeitung und Speicherung, grafisch Freie Open-Source-Programmiersprache, offene Architektur, flexibel, leicht erweiterbar über Pakete: - Optimierung der Datenanalyse, einfache Erweiterung über Pakete - empfohlene Erweiterungen - Quantstrat, Rmetrics, Quantmod, Quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, empfohlene Erweiterungen - Pandas (Python Data Analysis Library), pyalgotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinance usw. BacktestingXL Pro ist ein Add-in für den Bau und in Microsoft Excel 2010 und 2013 Ihre Handelsstrategien zu testen: - Anwender können mit VBA zu bauen Strategien für BacktestingXL Pro ist VBA Kenntnisse optional, Benutzer Handelsregeln auf einer Kalkulationstabelle mit Standard vorgefertigten Backtesting-Codes konstruieren können - out-of-Geld unterstützt pyramiding, shortlong Position zu begrenzen, Provisionsberechnung, Eigenkapital-Tracking, Controlling, buysell Preis Customizing - mehrere performancerisk Berichte - 74.95 für BacktestingXL Pro Web-basierte Backtesting-Tool: - einfach zu bedienen, Entry-Level-Web-basierten Backtesting-Tool relative Stärke zu testen und gleitenden Durchschnitt Strategien auf ETFs - verschiedene Arten von Strategien kostenlos, komplette Backtesting-Funktionalität 34 , 99 monatlich FactorWave ist einfach zu bedienendes webbasiertes Backtesting-Tool für Faktorinvestitionen: - ermöglicht dem Anwender, mehrere ETFoptionsfuturesequity-Faktoren mit bewährtem Alpha über Markt-Cap-Benchmarks zu mischen - kostenlos - ETFStock Screener mit 5 Factors - 149mo - freie Optionsoptionen Screener, Futures Strategien, Vix-Strategien Web-Based Tool - Kostenlose Stock Ratings, saisonale Analyse, Charts Grundlagen - Freie Freemium-Modell Kostenlose webbasierte Backtesting-Tool, um Stock Picking-Strategien zu testen: - US-Aktien, Daten von ValueLine von 1986-2014 - Preis-und Fundamentaldaten, 1700 Aktien, monatlicher Granularitäts-TestQuantitativer Handel Was ist quantitativer Handel Der quantitative Handel besteht aus Handelsstrategien, die auf quantitativer Analyse basieren. Die sich auf mathematische Berechnungen und Zahlenknirschen stützen, um Handelsmöglichkeiten zu identifizieren. Als quantitativen Handel wird in der Regel von Finanzinstituten und Hedge-Fonds eingesetzt. Die Transaktionen sind in der Regel groß und können den Kauf und Verkauf von Hunderttausenden von Aktien und anderen Wertpapieren. Der quantitative Handel wird jedoch häufiger von einzelnen Anlegern genutzt. BREAKING DOWN Quantitatives Handelspreis und Volumen sind zwei der häufigsten Dateneingaben, die in der quantitativen Analyse als Haupteingaben für mathematische Modelle verwendet werden. Quantitative Handelstechniken umfassen den Hochfrequenzhandel. Algorithmischen Handel und statistische Arbitrage. Diese Techniken sind Schnellfeuer und haben in der Regel kurzfristige Anlagehorizonte. Viele quantitative Händler sind mit quantitativen Werkzeugen, wie etwa gleitenden Durchschnitten und Oszillatoren, vertraut. Verständnis des quantitativen Handels Quantitative Händler nutzen die moderne Technologie, die Mathematik und die Verfügbarkeit umfassender Datenbanken, um rationale Entscheidungen zu treffen. Quantitative Händler nehmen eine Handelstechnik und erstellen ein Modell davon mit Mathematik, und dann entwickeln sie ein Computerprogramm, das das Modell auf historische Marktdaten anwendet. Das Modell wird dann rückgängig gemacht und optimiert. Werden günstige Ergebnisse erzielt, wird das System dann in Realmärkten mit Realkapital umgesetzt. Wie quantitative Handelsmodelle funktionieren, lässt sich am besten anhand einer Analogie beschreiben. Betrachten Sie einen Wetterbericht, in dem der Meteorologe eine 90 Wahrscheinlichkeit des Regens prognostiziert, während die Sonne scheint. Der Meteorologe leitet diese kontraintuitive Schlussfolgerung ab, indem er Klimadaten von Sensoren im gesamten Gebiet sammelt und analysiert. Eine computerisierte quantitative Analyse zeigt spezifische Muster in den Daten. Wenn diese Muster mit den gleichen Mustern verglichen werden, die in historischen Klimadaten (Backtesting) aufgedeckt werden, und 90 von 100 mal das Ergebnis ist Regen, dann kann der Meteorologe die Schlussfolgerung mit Zuversicht ziehen, daher die 90 Prognose. Quantitative Händler wenden diesen Prozess auf den Finanzmarkt an, um Handelsentscheidungen zu treffen. Vor - und Nachteile des quantitativen Handels Das Ziel des Handels ist es, die optimale Wahrscheinlichkeit eines rentablen Handels zu berechnen. Ein typischer Händler kann effektiv überwachen, analysieren und handeln Entscheidungen über eine begrenzte Anzahl von Wertpapieren, bevor die Menge der eingehenden Daten überwältigt den Entscheidungsprozess. Die Verwendung von quantitativen Handelstechniken beleuchtet diese Grenze durch die Verwendung von Computern zur Automatisierung der Überwachungs-, Analyse - und Handelsentscheidungen. Überwindung von Emotionen ist eines der allerschwersten Probleme mit dem Handel. Sei es Angst oder Habgier, beim Handel, Emotion dient nur zu ersticken rationales Denken, die in der Regel zu Verlusten führt. Computer und Mathematik besitzen keine Emotionen, so dass der quantitative Handel dieses Problem beseitigt. Der quantitative Handel hat seine Probleme. Finanzmärkte sind einige der dynamischsten Einheiten, die es gibt. Daher müssen quantitative Handelsmodelle so dynamisch sein, dass sie konsequent erfolgreich sind. Viele quantitative Händler entwickeln Modelle, die für die Marktbedingungen, für die sie entwickelt wurden, vorübergehend profitabel sind, aber letztendlich scheitern sie, wenn sich die Marktbedingungen ändern.
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