Forex Quantlib

Il progetto QuantLib è volto a fornire un framework software completo per la finanza quantitativa. QuantLib è una libreria gratuita open-source per la modellazione, il commercio e la gestione del rischio nella vita reale. QuantLib è scritto in C con un modello a oggetti pulito, ed è poi esportato in diverse lingue come C, Objective Caml, Java, Perl, Python, GNU R, Ruby e Scheme. Una versione AAD-enabled è inoltre disponibile. Il progetto Reposit facilita la distribuzione di librerie di oggetti per porre fine piattaforme utente e viene utilizzato per generare QuantLibXL. un addin Excel per QuantLib, e QuantLibAddin. addins QuantLib per altre piattaforme come LibreOffice Calc. Attacchi ad altre lingue e porting di Gnumeric, MatlabOctave, S-PLUSR. Matematica. architetture COMCORBASOAP, FpML, sono allo studio. Vedere la pagina estensioni per i dettagli. Apprezzato dagli analisti quantitativi e sviluppatori, esso è destinato ad accademici e professionisti allo stesso modo, alla fine la promozione di una più forte interazione tra loro. QuantLib offre strumenti che sono utili sia per l'attuazione pratica e per la modellazione avanzata, con caratteristiche quali convenzioni di mercato, modelli di curva dei rendimenti, risolutori, PDE, Monte Carlo (a bassa discrepanza incluso), opzioni esotiche, VAR, e così via. La finanza è un settore in cui ben scritti progetti open-source potrebbe fare una differenza enorme: ogni istituto finanziario ha bisogno di un solido, tempo-efficace, implementazione operativa di taglio modelli di pricing all'avanguardia e strumenti di copertura. Tuttavia, per arrivare, uno è attualmente costretti a re-inventare la ruota ogni volta. Anche i modelli decade-vecchio standard, come Black-Scholes, manca ancora una implementazione pubblica robusta. Come una conseguenza molti buoni quants spreca il suo tempo a scrivere classi C che sono stati già scritti migliaia di volte. Con la progettazione e la costruzione di questi strumenti a cielo aperto, QuantLib saranno entrambi incoraggerà peer review degli strumenti stessi, e dimostrare come questo dovrebbe essere fatto per il software scientifico e commerciale. Dan Gezelters parlare alla prima conferenza aperta SourceOpen Science discusso di come la tradizione scientifica di peer review si sposa bene con la filosofia del movimento Open Source. Gli standard aperti sono l'unico modo giusto per la scienza e la tecnologia per evolvere. La libreria può essere sfruttata attraverso diverse ricerche e istituti normativi, banche, società di software, e così via. Essendo un progetto freeopen-source, quants che contribuiscono alla libreria non avrebbe bisogno di ripartire da zero ogni volta. Gli studenti possono padroneggiare una libreria che viene effettivamente utilizzato nel mondo reale e contribuire ad esso in modo significativo. Questo potrebbe potenzialmente metterli in una posizione privilegiata sul mercato del lavoro. Ricercatori avrebbero un quadro a mano, il che riduce notevolmente la quantità di lavoro di basso livello necessario per costruire modelli, in modo da essere in grado di concentrarsi su problemi più complessi e interessanti. Le società finanziarie potrebbero sfruttare QuantLib come codice base di riferimento Andor, pur essendo in grado di impegnarsi nella creazione di soluzioni sempre più innovative che renderebbero più competitive sul mercato. istituzioni di regolamentazione possono avere uno strumento per pratiche tariffarie e di gestione del rischio standard. La licenza QuantLib è una licenza BSD modificata adatto per l'uso sia in software libero e applicazioni proprietarie, imponendo vincoli a tutti sull'uso della biblioteca. Alcune aziende si sono impegnate significative risorse allo sviluppo di questa libreria particolare StatPro. uno dei principali fornitori di gestione del rischio internazionale, in cui il progetto è stato QuantLib born. Free Quantitative Finance Risorse Benvenuti nel grande elenco di liberi risorse finanza quantitativa Ive elencati qui tutti i liberi ebooks, scivoli, corsi, video e dati che Ive ha trovato utile durante la mia carriera finanza Quant. Le risorse sono suddivise per categoria e sono completamente gratuiti (o richiedono l'iscrizione gratuita). Sarò costantemente aggiornando questa pagina, come e quando trovo nuovi contenuti giro per il web, in modo da mantenere il controllo indietro. Questo elenco è stato aggiornato l'ultima volta il 21 agosto 2013. Lista di navigazione Se avete qualche suggerimento da dare libero risorse finanziarie Quant, non esitate a scrivermi a mikequantstart. Si è sorprendentemente semplice per entrare in possesso dei dati finanziari di alta qualità gratuitamente, a patto che si è disposti ad accettare che sarà limitato ad alcuni sottoinsiemi periodo di tempo e strumenti. Promotori spesso dare via i loro dati finanziari storici, al fine di attirare nuovi clienti. In particolare, dei cambi (Forex) i dati tick è ampiamente disponibile da molte delle fonti di seguito. Le azioni sono un po 'più complicato in quanto richiedono un corrispondente operazioni societarie di alta qualità alimentare, al fine di gestire i dividendi e stock-split. Tuttavia, è relativamente facile da afferrare importante USUK informazioni end-of-day azioni già indietro regolata in questo modo. Dukascopy - Dukascopy è un forex svizzero brokerECN, che fornisce estremamente elevata qualità dei dati forex tick risalenti al 2007 per la maggior parte delle coppie di valute. Questo dovrebbe essere il primo porto di scalo, se siete interessati a backtesting strategie forex a livello tick. EoDData - EoDData sono un servizio a pagamento, ma che forniscono un livello gratuito. Essi comodamente forniscono un elenco consistente di simboli negoziati in quasi ogni scambio di interessi in tutto il mondo. Google Finance - Google Finanza forniscono di fine giornata i dati azionari. Purtroppo, a differenza di Yahoo Finanza, non è di back-regolato per gestire i dividendi e le stock-split. Così una separata alimentazione eventi societari è necessario. Ive collegato a un esempio di dati storici attraverso il FTSE100. Quandl - Quandl è un progetto ambizioso tentativo di rendere tutti i dati numerici su Internet facili da trovare facile da usare. Essi forniscono un catalogo enorme di dati di mercato su più classi di attività tra cui valute, azioni, futures e commodities. Hanno una API di facile utilizzo e tutti i loro dati sono liberamente disponibili e frequentemente aggiornato. Una vera e propria miniera d'oro per la Quant Yahoo Finance - Yahoo Finance è il go di posizione per scaricare facilmente di fine giornata i dati azionari. Il vantaggio principale di della loro alimentazione API è che i dati sono di back-regolata. il che significa che esso rappresenta per dividendi e frazionamenti azionari. Tuttavia, i dati non 100 di alta qualità. Ho usato YF in un ambiente di produzione e posso attestare che si dovrebbe essere ricontrollato i dati da altre fonti quali EoDData o Google Finance. Ive legata ai prezzi storici per il FTSE100 come esempio. Mentre libri di testo, i certificati e Master in Financial Engineering (MFE) corsi rimangono il metodo più diffuso per imparare l'ingegneria finanziaria, una serie di risorse liberamente disponibili sono apparsi sulla scena negli ultimi anni. In particolare, Coursera ora offre alcuni fantastici corsi sul tema. Ingegneria finanziaria e Risk Management Parte I - In origine era un piatto unico, ma si è deciso di dividere in due. Questo corso si concentra sulle opzioni di prezzo e le basi della teoria di Black-Scholes. Una caratteristica degna di nota è un colloquio con Emanuel Derman, il famoso autore Quant. Ingegneria finanziaria e gestione del rischio Parte II - La seconda parte della due parte Coursera copre costruzione del portafoglio e gestione del rischio, con qualche occhio di riguardo alla prodotti derivati ​​più avanzati. Introduzione alla Finanza computazionale e Econometria finanziaria - Il corso, gestito da Eric Zivot presso l'Università di Washington, è un assolutamente fantastico Introduzione ai metodi di serie storiche e statistiche, come applicato ai dati finanziari. Il corso copre terra significativo, a partire con i ritorni, statistiche di base e algebra lineare e poi rapidamente che coprono argomenti più avanzati in econometria necessari per la finanza quantitativa. Metodi matematici per la finanza quantitativa - Questo corso è stato progettato principalmente per prepararvi per iniziare gli studi di finanza quantitativa coprendo il necessario calcolo e algebra lineare necessari pricing dei derivati ​​e la gestione del portafoglio. Un ottimo modo per colmare il divario da un grande CompSci o Economia per capire la matematica necessari per QF. QuantNet - QuantNet fornisce un significativo guida su come richiedere e ottenere una posizione su un corso MFE. Il forum è popolato anche con post su derivati ​​dei prezzi e lo sviluppo di software finanziario. Wilmott - Wilmott è il sito di Paul Wilmott, la Quant famosa. Il sito contiene un forum di discussione enorme di ingegneria finanziaria in primo luogo, i metodi numerici e di sviluppo del software. trading algoritmico è anche coperto, ma non è il focus del sito. Purtroppo, Trading algoritmico è spesso impara solo mentre sul lavoro o tramite la sperimentazione accurata a casa Le barriere all'ingresso usato per essere significativo - ampie competenze di sviluppo software, hardware costoso computazionale e dei dati feed così come un sacco di tempo e pazienza. Al giorno d'oggi intere strumenti di backtesting esistono nel browser. che ci ha portato via il taglio startup all'avanguardia quali Quantopian e QuantConnect. Allo stesso modo, i corsi sono ora nascendo in come imparare il trading algoritmico con strumenti open source, come ad esempio Pythonpandas. Ive ha elencato alcune di queste risorse al di sotto. Investire computazionale, Parte I - Tucker Balch ha scritto questo corso per aiutare a imparare le basi del trading algoritmico (investire computazionale) utilizzando Python e una libreria personalizzata. Se si ri completamente nuovo al mondo di analisi dei dati e trading sistematico, allora questo corso è un ottimo inizio. EliteTrader - I forum EliteTrader contengono discussioni significative su tutti gli aspetti del trading. Vi è una sezione di approfondimento sul trading algoritmico. Mentre il rapporto segnale-rumore è più o meno paragonabile ad altri forum di internet, ci sono alcune discussioni fantastiche che parlano di realizzazione di algos di trading avanzate, quindi assicuratevi di caccia per loro QuantConnect - QuantConnect consente quants con i dati liberi, cluster di calcolo, e dei capitali. . Il servizio fornisce un in-navigatore C IDE, l'accesso ai dati tick liberi (azioni statunitensi e forex) e un cluster di server per effettuare test retrospettivi. Il servizio fornisce un livello gratuito, anche se più caratteristiche sono disponibili su abbonamento mensile. Quantopian - Quantopian fornisce un in-navigatore IDE Python, l'accesso al minuto risoluzione degli Stati Uniti i dati azionari e un sistema di backtesting sofisticato (ZipLine, vedi sotto). Il vantaggio principale di Quantopian è che le strategie possono (opzionalmente) essere condivisi e commentati, permettendo alle persone di suggerire miglioramenti, se si è in una fase iniziale della tua carriera quant. Alla fine si prevede di supportare trading dal vivo (anche se questo sarà probabilmente un servizio a pagamento). Ive ha detto più e più volte su QuantStart, ma è assolutamente necessario in questo giorno ed età per essere un buon programmatore per arrivare ovunque in finanza quantitativa. Come software mangia rapidamente il resto del mondo, così anche fa invadere sui mercati finanziari. La barriera all'entrata può ora essere superiore a 10 anni fa, ma poi la prevalenza di materiali gratuiti è anche di gran lunga maggiore. La comunità di programmazione è estremamente generosa a dare indietro e qui ci sono alcune delle risorse più utili che vi aiuteranno a imparare a programmare nelle principali lingue quant. Metodi Bayesiani per gli hacker - Si tratta di un nuovo approccio per imparare ciò che è spesso un soggetto abbastanza difficile. In realtà è un ebook interattivo, che consente di modificare il codice in una sessione del browser IPython. I metodi Bayesiani sono estremamente importanti nel campo del Machine Learning (e quindi la finanza quant) e questo corso introduttivo davvero colma il divario tra teoria e applicazione. Costruire competenze in Design Object-Oriented - La maggior parte dei libri di discutere l'orientamento oggetto in termini di mammiferi, cani e gatti. Questo è in gran parte inutile dal punto di vista della creazione di una vera e propria applicazione software costruzione delle competenze in OOD è un web-book gratuito sull'utilizzo di Python per creare un'applicazione orientata agli oggetti reali moderatamente complesso. Algoritmi e strutture dati con i modelli progettazione orientata agli oggetti in Python - Se werent un puro undergrad CompSci, allora potrebbe essere necessario dovuto imparare strutture dati, come si è andato lungo. Per un'introduzione più formale in Python (e molte altre lingue troppo, se si segue il link), questo libro web gratuito colmerà il divario tra teoria e applicazione. Alta Python prestazioni - Questo è un insieme di note di conferenza da una conferenza EuroPython nel 2011. Le lezioni discutono profiling, PyPy, CPython, Cython e PyCUDA come mezzo per ottimizzare i tuoi programmi Python. Essenziale per la Quant prestazioni affamati di imparare Python il senso duro - famoso libro Zed Shaw è in realtà progettato per il programmatore principiante, nonostante il titolo dispari Si tratta di un ottimo modo per iniziare ad imparare Python e in realtà copre praticamente tutto un principiante avrebbe bisogno di conoscere. Meglio di tutti, il suo libero Natural Language Processing con Python - Alcune applicazioni finanza quantitativa quali sentiment analysis fanno pesante uso di Natural Language Processing (NLP) algoritmi. Questa è la versione web gratuita del libro OReilly, che discute il pacchetto ToolKit Natural Language (NLTK) per Python e come applicarla alle applicazioni in PNL. Pensate Python - Allen Downey ha creato un grande libro, originariamente pubblicato da OReilly, su come imparare Python da zero. Copre tutti i componenti principali del linguaggio e fornisce un sacco di esempi di codice. L'obiettivo dichiarato è quello di aiutare a pensare come un informatico e direi che il libro fa un buon lavoro di raggiungere tale. Pensate Statistiche - Allen Downey ha preso un grande argomento (statistiche) e distillata giù nelle componenti chiave per fornire un approccio più applicata all'apprendimento, attraverso il linguaggio Python. Probabilità, distribuzioni, verifica di ipotesi, la stima e la correlazione sono tutti coperti. Se si preferisce imparare facendo, allora questo libro gratuito è sicuramente per voi. Computing per l'analisi dei dati - Roger Peng gestisce un corso progettato per aiutarti ad imparare R e poi applicare tale conoscenza a problemi di analisi dei dati. Per molti quants inizio, questo fornirà alcuni grandi lezioni su come trattare con disordinato importazione dei dati e fare uso di fonti non tradizionali di dati per aiutare nella modellazione finanziaria. DataMind - DataMind è un nuovo servizio (ancora in modalità beta) che è stato progettato per aiutarti ad imparare il linguaggio R, in modo interattivo. Attualmente ci sono un paio di lezioni per principianti, ma più vengono aggiunti tutto il tempo. software soure aperto libero (FOSS) può ora essere trovato in quasi ogni banca d'investimento e hedge fund quantitativa. Non solo ti costa nulla da provare, ma è possibile modificare il codice sorgente, come si vede in forma, al fine di soddisfare la vostra applicazione particolare. Si può ora facilmente costruire un intero prezzi opzioni o sistema di trading algoritmico di FOSS. Qui ci sono alcuni degli strumenti che uso giorno per giorno nel mio lavoro, che consiglio vivamente. Boost - Le librerie Boost iniziano dove finiscono le librerie C standard. Infatti, molti dei componenti Boost originali sono stati aggiunti allo standard C11. Tuttavia, se siete ancora limitato a C03, poi Boost è dotato di moduli per le espressioni regolari (regex), puntatori intelligenti, lambda, filettatura, distribuzioni statistiche e molto altro ancora. Django - Django è un framework web scritto in Python. In realtà, QuantStart è un sito web Django-based Quando ero un dev quant in un fondo, l'ho usato per tutti i nostri strumenti di reporting web-based. Esso ha una comunità significativa alle spalle e viene fornito con batterie incluse per aiutarti a iniziare rapidamente. Eigen - Eigen fornisce una serie di intestazioni C per l'algebra lineare numerica (NLA). Esso è inteso come un concorrente di uBLAS. Trovo l'API estremamente espressivo e codice minimo è di solito necessario per eseguire le operazioni più comuni. Se si desidera saperne di più su di esso, controllare il mio articolo su di utilizzarlo per l'algebra delle matrici. HDF5 - HDF5 è un archivio dati file-system scientifico-grade. Come quants, siamo principalmente interessati in esso come è comunemente utilizzato per memorizzare i dati tick. Se integrato con PyTables e panda, nell'ecosistema Python, rende le strategie di backtesting ad alto volume semplice. MySQL - MySQL è un sistema di gestione di database relazionale open-source (RDBMS). L'ho usato in ambienti di produzione finanziaria di alta scala e posso attestare che possa reggere il nelle applicazioni E 'una grande scelta per la creazione di un maestro di fine giornata titoli. panda - Wes McKinney creati panda al fine di fornire l'espressività del R nell'ecosistema scientifico Python. Ora è il pacchetto di analisi dei dati di fatto per Python. Una volta accoppiato con IPython e HDF5, si fa per un ambiente estremamente utile la ricerca interattivo. R - R è un linguaggio statistico interattivo open source con un ampio supporto del pacchetto e capacità grafiche. R si trova spesso in alcuni dei migliori fondi hedge quantitativi come il go di strumento di ricerca iniziale. QuantLib - QuantLib è un derivati ​​altamente maturo pricing libreria scritta in C. Anche se è un po 'complessa, ha il supporto per molti tipi derivati. Un numero significativo di banche e fondi di investimento fanno uso di QuantLib in ambienti di produzione. scikit-learn - scikit-learn è relativamente nuovo pacchetto di Python che ecompasses una serie di algoritmi di apprendimento automatico, avvolto in una interfaccia espressiva con una implementazione altamente efficiente (facendo uso di NumPySciPy sotto). Accoppiato con IPython e panda, che permette una rapida ricerca e lo sviluppo di strategie di trading finanziario. Ubuntu Server - Ubuntu Server è una delle più popolari distribuzioni Linux per la produzione di applicazioni finanziarie. Sono stato con esso da quando è uscito (che mostra la mia età), e si è passati da resistenza a resistenza. E 'molto robusto, molto sicuro e essendo basato su Linux Kernel, può essere modificato a piacimento per soddisfare la vostra applicazione particolare. ZipLine - ZipLine è uno strumento di trading algoritmico backtesting open source, sviluppato da e utilizzato come il motore nel servizio Quantopian. Dovrebbe essere il primo porto di scalo per iniziare lo sviluppo di un sistema di trading algoritmico se si desidera utilizzare uno stack Python. Vi prego di inviarmi eventuali suggerimenti di liberi Quant libri, blog, forum, corsi, video o diapositive youve letto che ti hanno aiutato sulla strada. Sono sempre disposto ad aggiungere di più per questa lista. Potete contattarmi inviando una e-mail a mikequantstart. Appena iniziato con quantitativa TradingHere sono alcuni suggerimenti. Cerca su Amazon (o il vostro libraio preferito) per i libri concernenti C finanza quantitativa. Ho trovato diversi titoli che sembrano promettenti. Sono andato a SourceForge (ricerca su Trading Systems) e ho visto diversi sistemi promettenti che potrebbero dare una gamba in prelievo, MAE, ecc io uso TradeStation 9.0 per il confronto diverse strategie di trading. Fornirà grafici MAEMFE, curve commercio azionari, e le strategie basate rango di massimo scoperto. Ma essere sicuri di leggere Trading Systems che funzionano: Costruzione e valutazione efficaci Trading Sistemi di Thomas Stridsman per una critica apt di TradeStation report generati. risposto ad 1 11 aprile alle 15:51 Il PO voluto quotsome delle funzioni che sarebbero stati utilizzati per lo sviluppo di un strategy. quot di trading Anche se non posso citare alcuna prova a sostegno, sono abbastanza sicuro che gli strumenti di analisi tecnica arecan essere utilizzati per lo sviluppo di tali strategie. Quanto alla questione se Talib è scritto in C o C, ben mi correggo. ndash babelproofreader 3 aprile 11 a 14: 37Computer generato Trading strategie di piattaforma di esportazione le vostre strategie per MetaTrader4, NinjaTrader o Tradestation con il codice sorgente completo migliorare le strategie esistenti, modificando le regole di negoziazione ottimizzare la tua strategia con l'ottimizzazione Cabina avanti nel StrategyQuant non avete bisogno di definire il regole di negoziazione del vostro nuovo sistema di trading. Esso utilizza tecniche di apprendimento automatico per generare nuove, strategie di trading unici. Non è richiesta alcuna conoscenza di programmazione o di trading. E 'in grado di creare strategie che è come un commerciante wouldnt pensare, ed è in grado di farlo in modo rapido e testare le strategie generate subito. StrategyQuant in grado di generare centinaia di nuove strategie di trading - ognuna unica, backtested su più datatimeframes per garantire la massima robustezza. Le strategie ottenuti possono essere salvati come una strategia Tradestation in EasyLanguage, NinjaTrader strategia C o MetaTrader 4 Expert Advisor con il codice sorgente completo. Robusto backtesting e Strategy Analytics StrategyQuant include le più complesse analisi delle prestazioni strategia sul mercato. Esso contiene diversi strumenti potenti che permettono di testare la vostra strategia per la robustezza per evitare curve fitting e più ottimizzazione tra cui Monte Carlo, Walk-Forward analisi e grafici 3D. piattaforme supportate StrategyQuant genera strategie di trading che possono essere utilizzati sulle seguenti piattaforme di trading: piattaforma di trading preferita per Forex e CFD in vetrina piattaforma di trading per i futures, azioni, ETF, materie prime come esattamente funziona Diciamo che si desidera creare una nuova strategia commerciale per EURUSD: Youll scegliere l'origine dati EURUSD, scegliere lasso di tempo e intervallo di tempo. Definire che blocca la strategia dovrebbe consistere (indicatori, dati sui prezzi, operatori, ecc.) Definire che cosa dovrebbero essere i parametri della conseguente strategia - per esempio, totale utile netto deve essere superiore a 5000, drawdown deve essere inferiore a 20, il rapporto ReturnDD deve essere superiore a 4, deve produrre almeno 300 mestieri. Poi, basta premere il pulsante Start e StrategyQuant farà il lavoro. Sarà casuale generare nuove strategie di trading utilizzando blocchi selezionati, li mette alla prova subito e negozi di quelli che si adattano alle vostre esigenze per la tua opinione. È quindi possibile rivedere le strategie appena generato, eseguire test additiona o esportarli come MetaTrader4 EA. il suo uno straordinario pezzo di software che ho acquistato StrategyQuant nel dicembre 2011 e hanno utilizzato ogni giorno da allora, in poche parole - il suo uno straordinario pezzo di software. Finora ho creato diverse EA che eseguono molto bene su backtest, tanto Ive li aggiunti ai miei conti live. 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Invece di acquistare EA sviluppato da qualcun altro si può semplicemente generare i propri. È anche possibile generare un portafoglio di diversi EA al commercio su diverse coppie. L'approccio utilizzato in StrategyQuant è il futuro di trading automatico, e StrategyQuant è il migliore e più complesso strumento disponibile per i commercianti di forex. v StrategyQuant. licenza 3.8 a vita con tutti i futuri aggiornamenti per Possibilità libero di generare un numero illimitato di strategie di trading semplice esportazione di MT4 EA, NinjaTrader C o Tradestation EasyLanguage accesso al forum comunità privata