Pedigree v3 trading system

O mistério da FERRAMENTA de PET-D resolvido por ucsgears do tradingview-req precisa a ajuda para cores da vela.
A UCS GEARS da tradingview esclarece o mistério da petad-tool-request mladen & amp; especialistas para codificar a cor da vela em mt4.
Estudo (título = "PET-D de Steven Primo", shorttitle = "Pet-D", overlay = True)
petd = EMA (Fechar, 15)
cima = Fechar & gt; petd? verde: vermelho.
a barra de preço fica verde se o preço de fechamento se movimentar acima de ema15.
a barra de preço é vermelha se o preço estiver abaixo de ema15.
Os especialistas podem ser tão gentis em codificar isso em mt4 por favor e postar aqui.
Solicitar mladen este favor se livre.
Aprecie se você pode incluir sma50 de fechar como linha junto com barras coloridas de preço.
desde já, obrigado.
cumprimentos e feliz fim de semana.
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Ford, este é o Ema barras com o adicionado 50 período sma.
Grato por sua ação imediata.
sem palavras para lhe agradecer.
Qualquer possibilidade de ajudar no meu post antigo por favor!
post name = Precisa de codificação mq4 para a verdade sobre o sistema de volatilidade.
Eu não acredito que o Pet-D seja tão simples quanto o EMA 15. Você deve estar brincando comigo? Eu paguei pelo Pet-D $ 1.000 com desconto! Agora eu vou ter noites sem dormir como essas duas em Seattle, mas pelo menos eu já ganhei mais de US $ 10.000 nesse indicador. Está pago.
Os caras mudam suas contas para EUR, se você quiser sobreviver à queda do dólar dos EUA! Veja o USDCHF vender! A previsão é de que colapso do dólar americano em 2015. Saia do furacão! Highway of sideway e, em seguida, microcrédito constitucional, muito medo (com certeza não caça SL). A melhor moeda é agora o suíço Frank!
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O que aconteceu com isso?
Ford, este é o Ema barras com o adicionado 50 período sma.
Pode adicionar configuração "shift" para cada período ma?
? O que aconteceu com isso?
Nada óbvio apenas que está roubando dinheiro de Wall Street. Eles não estão felizes com isso. Pedigree v3 agora é um grande sucesso.
Agora eu criei um novo sistema chamado "FederalReserve" porque ele está fazendo exatamente o mesmo que imprime dinheiro, mas ainda precisa ser testado na alavancagem da conta real 1: 2000.
Nada óbvio apenas que está roubando dinheiro de Wall Street. Eles não estão felizes com isso. Pedigree v3 agora é um grande sucesso.
Agora eu criei um novo sistema chamado "FederalReserve" porque ele está fazendo exatamente o mesmo que imprime dinheiro, mas ainda precisa ser testado na alavancagem da conta real 1: 2000.
Alguém poderia supor que você está negociando o sistema que você está vendendo e que é tão bem sucedido, mas então, o que eu sei.
Eu ainda negocio o Pedigree v3 porque o FR tem que ser testado antes de começar a negociá-lo todos os dias. Se o FR for bem sucedido, parece que o Pedigree será backup. Quando somos flexíveis, sempre atualizamos nossas ideias. Ficamos melhor e melhor a cada dia. Na verdade, minha oração é:
"Todos os dias, em todos os aspectos, estou melhorando e melhorando. Funciona.
Surpreendentemente, o 15 EMA é semelhante, mas não é exato como Pet-D. Provavelmente! 5 EMA cross 15 SMA seria melhor ideia. Se alguém fizer um indicador que mostre setas (azul, vermelho) quando essas duas cruzes, isso seria uma ajuda.
Então, por que esse dia não foi de pedigree, mas o indicador de 15 ema que foi negociado?
15EMA está longe do indicador Pet-D não só no preço!

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Pedigree v3 trading system.
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EA - A besta marrom 7000%.
5 pensamentos sobre & ldquo; Pedigree v3 trading system & rdquo;
Na bacia de sangue nesta página, mostra também dois dragões individuais em vez de um dragão conjunto.
Tempo seu fertilizante e rega em um ritmo consistente e moderado durante todo o período vegetativo.
Se você está em uma crise de tempo, então você precisa de um papel escrito termo personalizado sobre o assunto (identidade equivocada).
Participe do planejamento de toda a biblioteca e do trabalho do comitê, conforme apropriado.
No noroeste do Pacífico, eles são encontrados no nordeste de Washington, no leste do Oregon e na maior parte de Idaho.

Anetic Aid Ltd.
Notícias da Anetic Aid Ltd.
Círculo completo: o mais recente modelo do Sistema de Trolley de Cirurgia do Dia QA4 Anetic Aid no hospital onde tudo começou.
O icônico King's College Hospital, em Londres, celebra este ano 100 anos em Camberwell, mas há outras datas na história do hospital que têm um significado especial para a Anetic Aid. Para um grupo pioneiro liderado pelo cirurgião, Paul Baskerville inaugurou uma das primeiras unidades dedicadas de cirurgia do hospital, há mais de 20 anos - usando um carrinho de cirurgia desenvolvido em colaboração com a Anetic Aid. Com seis teatros, a unidade foi a maior da Europa quando foi inaugurada e visitantes de todo o mundo passaram a ver a abordagem do King's College Hospital ao Day Surgery. Explicou o Sr. Baskerville: "Eu tinha sido secretário do Sr. Paul Jarrett, um dos fundadores da Associação Britânica de Cirurgia do Dia (BADS), e estava convencido de que a Day Surgery era o caminho a seguir. Obter financiamento para construir uma nova unidade desse tipo foi uma tremenda oportunidade. “A fim de impulsionar a eficiência, analisamos dois aspectos específicos - o primeiro era ter toda a equipe de enfermagem capaz de trabalhar em todos os lugares da unidade em rotação, o que exigia um programa de treinamento especializado. “O segundo foi encontrar uma maneira de abolir a prática de transferir pacientes da cama para o carrinho, carrinho, mesa de operação etc. - e foi isso que levou à ideia de um equipamento que poderia ser tanto carrinho de transporte quanto mesa cirúrgica. 'Paul Baskerville e Jill Solly, que era gerente de unidade de dia na Trust na época, faziam parte de um pequeno grupo encarregado de equipar toda a unidade, então decidiram encontrar um parceiro de fabricação que tivesse as habilidades e visão para desenvolver a ideia de um carrinho de cirurgia dedicado. Guy Schofield, agora CEO da Anetic Aid, havia se juntado recentemente ao negócio da família em seu braço de fabricação em Portsmouth e liderou o projeto - elaborando o resumo inicial e trabalhando ao lado de nossos designers e engenheiros para criar os primeiros protótipos. Ao todo, foram necessários cerca de 18 meses para se desenvolver, mas em 1991, quando a Day Surgery Unit foi inaugurada na King's, havia 36 leitos e 36 modelos do QA2 KCH Day Surgery Trolley. Disse Baskerville: "Parece datado agora, mas na época, o bonde era fantástico porque fazia exatamente o que queríamos. O primeiro procedimento realizado na nova unidade foi um caso ginecológico e o segundo foi um dos meus - um procedimento de varizes. 'Claro, existem agora dezenas de unidades de cirurgia dedicadas em todo o Reino Unido - e em outras partes do mundo - e dia cirurgia em si evoluiu e se desenvolveu ao longo dos anos. E para a Anetic Aid, essa inovação completou o ciclo, já que o King's College Hospital recebeu este ano a entrega da última geração deste equipamento - 13 modelos manuais e 14 manuais do Sistema de Cirurgia QA4 Day da Anetic Aid. Baskerville disse: "Os novos carrinhos são ótimos - naqueles primeiros dias não era possível ter coisas como inclinação lateral e translucidez de raios X. A cirurgia do dia mudou tremendamente - e continuará mudando. Reconhecemos que uma permanência reduzida no hospital significa uma melhora na recuperação do paciente, de modo que nosso objetivo é fazer a mesma cirurgia eletiva possível. O raciocínio é que as pessoas só estarão no hospital para um procedimento que não pode ser feito em outro lugar e se elas precisarem do atendimento especializado da equipe do hospital. "O que tornou isso possível é o avanço da prática cirúrgica - tornando-se menos invasivo com mais cirurgias, melhorias na anestesia, que significam pressão arterial, função renal, etc., mais rapidamente e nossa capacidade de controlar a dor mais efetivamente. "Essa é a nossa parte, mas também é educar os pacientes, para que eles saibam o que esperar e como continuar cuidando de si mesmos quando voltarem para casa - com o conhecimento de que há apoio se precisarem. "Não estamos minimizando a seriedade de ter uma operação, trata-se de gerenciá-la melhor e com mais eficiência. A segurança do paciente será sempre a primeira prioridade - mas já estamos ampliando o escopo da cirurgia diária para procedimentos que envolvam uma estadia de 23 ou 72 horas. ”Veja as exposições da Anetic Aid na Medica deste ano - o Trolley QA4 Day Surgery Trolley System, o carrinho de paciente de altura variável QA3, o novo sistema de torniquete AT4 e uma ampla gama de acessórios de mesa de operação e móveis de aço inoxidável de qualidade - no estande B25 no pavilhão 14.
Novo membro da equipe de desenvolvimento e design da Anetic Aid.
O engenheiro de projeto mecânico Tom Hobday juntou-se à nossa equipe de design e desenvolvimento e está baseado em Portsmouth, trabalhando ao lado do Engenheiro Sênior de Design Steve Goldacre. Originalmente de Kent, ele é graduado em Tecnologia Marinha pela Portsmouth University e trabalhou anteriormente na indústria da construção especializada em projeto de estruturas de aço para escadas sob medida. Ele disse: 'Eu tenho uma paixão pelo design e estou realmente gostando do desafio de entender todos os diferentes aspectos do trabalho em equipamentos médicos - aprendendo sobre procedimentos cirúrgicos e o ambiente médico e como podemos aplicar a tecnologia para desenvolver novos produtos e soluções. Veja todas as exposições da Anetic Aid na Medica deste ano - o novo AT4 Tourniquet System, o QA4 Day Surgery Trolley System, o QA3 Variable Height Patient Trolley e uma ampla gama de acessórios para mesas de operação e móveis de aço inoxidável de qualidade no stand B25 no Hall 14
Sobre a Anetic Aid Ltd.
Número de funcionários: 20-99.
Ano de criação: 1977.
Mercados de Exportação.
Sistema de Trolley Paciente QA3 - Altura Variável.
Descrição:
Projetado para máximo conforto do paciente, o carrinho é extremamente manobrável, compacto, leve e robusto.
• Vazio de transferência virtualmente zero.
• Facilmente guiado por uma pessoa.
• K8 colchão de cuidados de pressão.
• Pólo de transfusão fixo - liberação rápida.
• Controle de infecção - Superfície moldada lisa Solicitar informações.

Sistemas livres da corrida de cavalos.
Alguns sistemas antigos e clássicos que ainda funcionam!
Ao seguir sistemas, você nunca deve confiar em apenas um ou dois gansos de ouro para colocar ovos de ouro. É muito melhor tratar os sistemas de corridas de cavalos como a negociação no mercado de ações e manter um portfólio de diversos sistemas.
Nenhum investidor sensato do mercado de ações compraria ações em apenas uma empresa, e nenhum seguidor sensato do sistema deveria confiar em apenas um sistema. Se você apenas seguir um sistema, estará se deixando vulnerável a faixas de perda ruins que podem esgotar seu banco e abalar sua confiança em um sistema.
É muito melhor executar muitos sistemas ao mesmo tempo. Isso irá compensar quaisquer flutuações no desempenho.
O seguinte portfólio de sistemas de corridas de cavalos gratuitos pode ser usado durante todo o ano na grama plana e em todos os climas.
Sistemas de corrida de cavalos para o relvado.
Os apostadores não estão acostumados com vendedores e reclamantes de baixa qualidade nos melhores cursos. Eles overbet o favorito e, por vezes, criam favoritos falsos. O segundo favorito é assim underbet e empurrado para a rentabilidade.
Bookies tem que equilibrar seus livros e com todo o peso do dinheiro no favorito, o preço dos outros cavalos tendem a aumentar. O segundo favorito é o segundo melhor cavalo da corrida. Se o preço dele é mais alto do que deveria ser, então, a longo prazo, ele é valioso para ser seguido.
Os favoritos vencidos são geralmente pouco aceitos pelo público. Os apostadores veem que eles foram espancados pela última vez quando favoritos e assumem que ele poderia ser espancado novamente hoje.
Os apostadores estão subestimando seriamente esse tipo de cavalo. Todos os corredores do dia seguinte não têm lucro. Mas aqueles que são favoritos ganham tanto quanto um favorito regular, mas têm a vantagem adicional de estar em forma e fortemente atraídos pelas conexões. As probabilidades disponíveis para eles são maiores do que deveriam ser, portanto, uma aposta de valor pode ser obtida.
Sistemas de corridas de cavalos para todos os climas.
Os sistemas a seguir podem ser usados ​​em todas as corridas de tempo na Grã-Bretanha.
a) Os machos detêm uma grande vantagem sobre as fêmeas, b) virar-se rapidamente na areia é um grande positivo, c) insistindo que o cavalo ganhou dentro de 4 semanas mostra que ele tem capacidade de ganhar, d) única figura SP garante que o competidor é sem burro, ou não está tendo um grande aumento na classe.
Razões semelhantes para a versão de handicap - está contando com retornadores rápidos. Você poderia filtrar ainda mais os machos, mas a maioria dos qualificadores são machos de qualquer maneira.
Os apostadores subestimam seriamente a importância de uma vitória recente e o fato de que os potros são o melhor gênero em todos os climas. Este favorito é muito underbet por forma apostadores e especialistas de mídia.
Existe uma falha no peso para a escala de idade. No dia 1 de janeiro todos os cavalos são um ano mais velhos. Neste mês existem peculiaridades que criam preconceitos para certos grupos etários. O 6yo na venda de participações é um desses grupos favorecidos.
Na grama, assim como todo o tempo, o sistema de penalidades não é penal o suficiente. Tentar parar um cavalo vencedor com peso extra é como o rei Canuto tentando impedir que a maré chegue. Observe que foi descoberto que os vencedores mais recentes se deram bem, incluindo aqueles que não estavam cumprindo penalidade. Isso inclui os vencedores recentes das corridas Aprendiz.
Os apostadores subestimam as chances de pesos máximos de CD nessas corridas. A maioria dos contendores são vencedores de areia e apostadores recusam-se a apostar porque pensam que a) o cavalo ganhou corridas suficientes, b) o cavalo está correndo em um vendedor ou reclamante para que as conexões não o façam se correrem o risco de ser comprado . Isto está errado. O vencedor do CD serial nestas corridas continua vencendo e vencendo os corredores com menor peso.
A provisão de 10f + é para garantir que o 'CD' tenha mais significado. Quanto mais longa a corrida, mais a vantagem de ter vencido o percurso e a distância.
Os últimos resultados dos sistemas de corrida de cavalos.
Os resultados de todos esses sistemas são atualizados a cada dia no FlatStats. Você pode ver os resultados para fazer o backup de todos os sistemas acima desde que eles foram "publicados" aqui:
A folha de sistemas diários.
Se você quiser seguir qualquer um ou todos os sistemas de corridas de cavalo livres acima, basta olhar para os candidatos que correspondem às regras exatas.
Se você não tiver tempo para escanear os cartões de corrida, deixe a Planilha de Sistemas Diários FlatStats informá-lo quando houver candidatos.
A ficha de sistema diária examina os cartões de corrida todos os dias, procurando por estes sistemas de corridas de cavalos gratuitos e dúzias a mais do portfólio de sistemas de corridas FlatStats.
Artigos e recursos relacionados.
Sistema Construtor de Corrida Sistema Instalador de Corrida Sistema de Corrida de Cavalos Guia Sistema de Mensagens de Corrida de Cavalos Artigo criado em 2003. As estatísticas podem ter mudado desde então.
Free Horse Racing Systems para Turf e All Weather - Comentários.
Dê-me uma dica vencedora, obrigado.
As dicas gratuitas do sistema podem ser encontradas aqui:
Eu sou um grande apoiador de sistemas.
Corrida de cavalos e futebol.
Obrigado pelo seu serviço.
no ano passado eu comecei meu próprio sistema de outubro a abril e trouxe mais de 100 vencedores sim 100 a coisa é muito disso é escolha aleatória então eu preciso de alguma ajuda alguma idéia? Eu posso verificar os vencedores.
Eu não entendo apostar leigos.
O que é o HRB na linguagem das corridas e qual é o termo chi.
Último Grande Vencedor.
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Sistema de comércio de pedigree v3
Para todos dizendo que o custo nesses sistemas é o custo de colocar servidores ou placas FPGA, você está errado. Você pode obter ofertas de hospedagem / locações sobre esses tipos de coisas pelo mesmo custo de hospedagem na web high-end. O custo de operar esses sistemas é de 2 vezes: 1 pagando aos funcionários (porque seus concorrentes podem pagá-los muito) e 2 tendo bolsos profundos o suficiente para sobreviver aos dias ruins / semanas / meses. Estes são os mesmos custos que sempre existiram no espaço de negociação e não têm nada a ver com negociação eletrônica. Na verdade, a negociação eletrônica reduziu a assimetria de informações e facilitou a participação de novos participantes nos mercados.
Isso me lembra a plataforma de negociação financeira LMAX, onde eles começaram com um modelo concorrente, mas acabaram usando um único segmento ". Que processará 6 milhões de pedidos por segundo".
Se o que você está interessado é uma tomada de decisão complexa, então pode fazer sentido usar um tipo diferente de tecnologia de mensagens do que o LMAX, mas você não vai entrar em nada de "baixa latência" remotamente. Nada de errado com isso, só precisa ser uma expectativa conhecida.
Novamente, não há nada de errado com isso. É melhor declarar antecipadamente como uma expectativa e / ou uma meta do que supor que você será capaz de girar facilmente quando tiver uma arquitetura em vigor.
Eu provavelmente estou pensando em algos de forma mais geral e genericamente. Por exemplo, qualquer que seja a classe de negócios, acho que o que você está fazendo é fazer uma previsão estocástica dos movimentos futuros dos preços. Então, talvez haja uma boa separação entre seus algoritmos que criam uma distribuição e algos que determinam como negociar uma vez que você tenha essa distribuição. Mas dizer isso provavelmente revela um preconceito que tenho que pensar estatisticamente. E eu concordo totalmente que a maior parte da construção do sistema é importante para as coisas chatas. Um algoritmo deve saber se a alimentação do mercado morreu ou se o mercado foi desligado inesperadamente, certo? E saiba o que fazer a seguir. E bom saber que alguém acha que os custos são muito menores do que a opinião popular sugere.
No entanto, é impossível construir um sistema de HFT de código aberto, especialmente porque ele será de código aberto. Os outros tubarões saberão como você negocia e eles só precisarão jogar contra você enviando ordens opostas todas as vezes. É o que acontece quando o código-fonte de um grande banco americano é roubado. Por isso, deve ser mais apropriado dizer que será um sistema de negociação rápido. A outra razão é que você não pode construir um sistema de negociação HFT perfeito porque é um alvo em movimento. É a guerra no mercado micro seconde. Os tubarões lhe enviarão ordens erradas apenas para atrapalhar seu sistema ou manipularão o mercado. E finalmente há um problema de hardware. Para fazer um sistema de negociação HFT você precisa alugar seus próprios servidores dentro do mercado, usar cartões FPGA, etc.
Em conclusão, eu só digo que há um objetivo errado de dizer "eu vou construir o melhor sistema de negociação HFT open source" do que "eu vou construir o melhor sistema de negociação rápido de código aberto". Este projeto é interessante (e Haskell é legal!), Então vou ficar ligado para ver como ele evolui.
Para 99% do "sistema", não há nenhuma razão específica para você se conectar à NYSE e negociar ações reais por dinheiro real. Parece que eles estão se alimentando do iqfeed, mas eu acho que seria muito divertido criar uma troca imaginária de competição, convencer 100 escritores a competir e empurrá-los um contra o outro apenas pela diversão, ver quem é melhor escritor de algo.
Com a virtualização moderna, deve ser muito fácil distribuir um pacote de imagens, incluindo dados de prática, para replicar um sistema financeiro inteiro em pequena escala no seu porão e, depois de pensar que você tem um bom exemplo, carregue sua imagem para a concorrência liga. Se a sua liga de codewars da hft quiser limites para ciclos de armazenamento ou cpu, a virtualização é uma maneira bastante fácil de implementá-la.
Superficialmente, a coisa mais óbvia a ser feita é fazer tudo de cima para baixo, mas provavelmente funcionaria tão bem quanto usar dados reais de mercado e overlay. Assim como a simulação do controle de tráfego aéreo tem se movido muito lentamente ao longo das décadas, partindo de dados puramente aleatórios para realistas, até dados reais de aeroportos.
Isso pode ser um pouco divertido.
Hm, gostaria de saber se há interesse em tornar este evento mais aberto :)
Sim. Eu aposto que existe.
Você está certo em que o bit HF realmente não se encaixa, mas a 'troca rápida' não tem o mesmo toque.
Edit - Eu amo o projeto pelo caminho. Como outros já comentaram, há um argumento realmente forte a ser feito em favor do fornecimento aberto do lado da infraestrutura. E isso parece ser onde a maior parte do seu esforço é focado (por exemplo, infraestrutura aberta, algoritmos de negociação privados).
Você está certo sobre bons algoritmos de negociação, mas isso não se aplica necessariamente a bons traders ou bons sistemas de negociação. Um bom sistema - ou não - precisa ser flexível e evoluir para ficar em contato com uma ecologia em evolução. E para fazer isso, ele precisa acompanhar muitas idéias e algoritmos de negociação diferentes, cada um dos quais pode ter seu dia ao sol.
Eu trabalho em um fundo de hedge em Londres no momento e há uma grande mudança de R em direção a python nas lojas algorítmicas que eu conheço aqui. Há também o grande trabalho que os quantopianos estão fazendo em sua tirolesa de estrutura de backtesting [1]
O único outro fator é que eu acho o R bastante alinhado com o haskell tendo um pedigree um pouco funcional, de modo que o código traduz muito bem entre um hack rápido no problema e uma abordagem mais robusta.
O principal benefício que encontramos com python como a linguagem de algoritmos é que ele permite a programação de estatísticas com pandas, mas também a programação OO ou funcional para a lógica de algoritmos. Isso suaviza a transição da pesquisa para a produção, exatamente como você está descrevendo com R - & # 62; haskell, mas você pode ficar em um idioma.
Eu acho que um dos maiores ganhos potenciais com a paralelização é se você pode assumir que todas as posições estão fechadas durante a noite, na maioria das vezes verdadeiras para o HFT. Dessa forma, você pode simular todos os dias de negociação em um intervalo de teste em paralelo. Isso é bastante semelhante ao processamento paralelo que fazemos para lidar com o grande número de backtests simultâneos executados no quantopian. Fizemos tudo isso com python, mas eu ficaria fascinado em ver isso feito com haskell.
Como você lidaria com a parte de dimensionamento de posição do algoritmo se estivesse testando todos os dias em paralelo? O tamanho do comércio não dependeria de todo o PNL do dia anterior?
É um Lisp, semanticamente, com uma sintaxe parecida com o MATLAB (incluindo todo o açúcar da álgebra linear), e um backend do LLVM.
O objetivo declarado da linguagem é dar a programadores científicos a conveniência de linguagens de alto nível para prototipagem, ainda a velocidade de baixo nível. Tem despacho múltiplo, baseado em um sistema de tipo poderoso, homoiconicity e macros (opcionalmente higiênico).
A coleção de pacotes está crescendo constantemente [1]. Há também uma lista de discussão dedicada a fazer estatísticas com Julia [2].
Eu pareço um bom ajuste para o seu projeto.
(como em, eu passei parte de um final de tarde da semana passada deslizando toda a base de código).
Isso é preocupante, porque quando você não projeta sua linguagem para torná-la "gerenciável" para fazer análise / otimização estática, torna-se DIFÍCIL adicionar essa capacidade mais tarde. Julia é tão dinâmica quanto JS ou Scheme ou Lua, além de ter todos os casos de tag de tipo de tempo de execução no código. mas enquanto JS tem mão-de-obra relativamente ilimitada (relativamente!) para fazer um JIT rápido, enquanto lua é uma linguagem pequena o suficiente para termos o impressionante LuaJIT, enquanto o Scheme é projetado com especificações / semântica muito pensadas, Julia não tem.
mais succintamente, Julia não tem uma escolha clara e suficiente em semântica estática / dinâmica para que o LLVM tenha uma história de otimização fácil dada uma equipe de núcleo pequeno, tal engenharia de otimização demorará muito tempo para ser desenvolvida, ou exigirá alguns comerciais Entidade para afundar capital sério em escrever um bom JIT / otimizador. O LLVM é um bom backend, mas não pode aproveitar a semântica do idioma de entrada, apenas a semântica do bitcode do LLVM que você fornece. Você realmente não pode apostar na otimização no lado antes do LLVM.
também: Julia não tem um sistema de tipos, tem um sistema de verificação dinâmica. (Mostre-me o código para verificação do tipo estático na base do código julia como existe no github e eu te devo uma cerveja :))
Deixe-me repetir: Julia não tem semântica estática / distinção de fase, e realmente não parece fazer nada além da especialização de método antes de passar o código para o LLVM. Isso significa que não pode obter desempenho convincente em comparação com qualquer outro idioma suportado pelo LLVM.
LLVM é incrível, e eu uso exclusivamente o ghc - fllvm, e enquanto há realmente ótimas otimizações que o LLVM faz para o haskell code (por exemplo), uma grande quantidade de performance de código de alto nível depende da linguagem (qualquer linguagem!) fazendo otimizações antes de passar as coisas para o LLVM.
Por exemplo, um dos maiores desafios na inferência de tipos dinâmicos é obter os tipos de campos de objetos alocados em heap mutáveis. Evitamos esse problema permitindo que você declare os tipos de campo, o que também traz benefícios para a clareza do código e para especificar o layout da memória. Todo mundo ganha. Mas uma vez que você está escrevendo tipos, você precisa de tipos bastante flexíveis, para evitar ficar preso apenas com Int e Any (favoritos de todos). Em seguida, seguimos as implicações disso tanto quanto pudermos.
Quanto a "todos os casos de tag de tipo de tempo de execução", a chave é que eles formam uma estrutura, que se encaixa perfeitamente na análise de fluxo de dados. As propriedades teóricas da rede do universo de objetos de uma linguagem normalmente não recebem atenção suficiente, especialmente em linguagens dinâmicas, onde são realmente mais necessárias. Tipicamente, os reticulados são triviais (por exemplo, conjunto fixo de tipos do esquema) ou altamente não cooperativos. Você quer atingir um ponto ideal onde possa calcular os maiores limites inferiores que são realmente interessantes.
O fato é que o desempenho de Julia já é muito bom. Julia é semanticamente muito mais próxima de C do que Haskell, e precisa de menos otimizações para obter velocidade razoável.
A necessidade de análise estática para o desempenho é um mito que foi desmascarado por um tempo agora. A partir da semântica da linguagem, acho que o modelo de tempo de execução de Julia deve ser tão complexo quanto o de Lua, incluindo o LuaFI FFI (metatables de swap com múltiplos despachos baseados em tipo).
Como você disse, embora LuaJIT tenha seu próprio bytecode adaptado, Julia compila para LLVM IR, e informações potencialmente úteis são perdidas no processo de tradução. A LLVM-Lua é supostamente 2-3x mais lenta que a LuaJIT. Eu suponho que tipo traços especializados e tipos imutáveis ​​ajudam um pouco.
Uma área que claramente precisa de melhorias é o código vetorizado. Atualmente, um novo vetor / matriz é alocado para cada etapa intermediária. Mau. Isso está sendo trabalhado.
& # 62; também: Julia não tem um sistema de tipos, tem um sistema de verificação dinâmica. (Mostre-me o código para verificação do tipo estático na base do código julia como existe no github e eu te devo uma cerveja :))
Você é um sistema de tipo conflating com verificação de tipo estático. Julia é digitada dinamicamente, mas seu modelo de programação (a UI das sortes) é construído em torno do sistema de tipos e do despacho múltiplo, é uma das principais características da linguagem, na verdade.
O primeiro ponto é que Julia já tem um excelente desempenho em igualdade com a maioria das linguagens compiladas, incluindo, por exemplo, Haskell, se eles estão usando LLVM ou não. O código Julia direto está tipicamente dentro de um fator de dois de C. Isso é mostrado nos microbenchmarks no site da Julia [julialang /], mas, é claro, isso não é inteiramente convincente porque, você sabe, eles são microbenchmarks e nós escrevemos eles. No entanto, desempenho semelhante é encontrado consistentemente em aplicativos do mundo real por outras pessoas. Você não tem que aceitar minha palavra - aqui está o que Tim Holy [holylab. wustl. edu] tem a dizer: groups. google/d/msg/julia-users/eQTYBxTnVEs/LDAv. . Iain Dunning e Miles Lubin também descobriram que ele está bem dentro de um fator de 2 de código C ++ altamente otimizado ao implementar códigos de programação linear realistas em Julia: github / JuliaLang / julia-tutorial / blob / master / Nume. . Os benchmarks aparecem na página 7 de sua apresentação.
Essa declaração sobre as otimizações de alto nível de Julia está totalmente errada:
& # 62; Eu olhei como ele compila para llvm, e ele basicamente faz qualquer otimização para o lado llvm, além da monomorfização / especialização do método mais básico de rastreamento jit.
Julia não rastreia nada, então definitivamente não é um JIT de rastreamento. Uma quantia crucial de otimização de alto nível relativamente pequena (mas crescente) é executada na AST Julia antes de gerar o código LLVM. Em particular, um passo de inferência de tipo baseado em fluxo de dados dinâmico é feito no Julia AST. Como Julia é homoicônica, este tipo de passagem de inferência pode ser implementado em Julia, o que pode ser o motivo de você ter perdido: github / JuliaLang / julia / blob / master / base / inferenc. . Não se deixe enganar pela brevidade do código - o algoritmo de inferência de tipo dinâmico de Jeff é um dos mais sofisticados encontrados em qualquer lugar; veja arxiv / pdf / 1209.5145v1.pdf para uma explicação mais detalhada. Também é altamente eficaz: em 60% do tempo, determina o tipo exato de uma expressão e a maioria das expressões que não podem ser digitado de forma concreta não é crítica para o desempenho [ver seção 5.2 do mesmo artigo]. Você está correto em deixar a geração de código de máquina para o LLVM - afinal, é para isso - mas sem todo esse tipo de informação, não há como convencermos a LLVM a gerar um bom código de máquina. Outras otimizações muito importantes feitas na Julia AST incluem o método agressivo de inline e a eliminação da alocação da tupla.
& # 62; mais succintamente, Julia não tem uma escolha clara e suficiente em semântica estática / dinâmica para que o LLVM tenha uma história de otimização fácil dada uma equipe de núcleo pequeno, tal engenharia de otimização demorará muito tempo para ser desenvolvida, ou exigirá alguns comerciais Entidade para afundar capital sério em escrever um bom JIT / otimizador.
Há uma escolha muito clara e ponderada na semântica estática vs. dinâmica em Julia: todas as semânticas são dinâmicas; não há semântica estática em tudo. Se você pensar em seu código executando totalmente dinamicamente, é exatamente como ele se comportará. É claro que, para obter um bom desempenho, o sistema descobre quando seu código é, na verdade, bastante estático, mas você nunca precisa pensar na distinção. E, novamente, Julia já tem um excelente desempenho, e nós conseguimos isso com uma equipe reconhecidamente pequena e relativamente mal financiada. (Todo o dinheiro do mundo não vai comprar outro Jeff Bezanson.)
& # 62; também: Julia não tem um sistema de tipos, tem um sistema de verificação dinâmica. (Mostre-me o código para verificação do tipo estático na base do código julia como existe no github e eu te devo uma cerveja :))
A comunidade de linguagens de programação acadêmica gradualmente estreitou sua noção do que é um tipo nas últimas décadas, a ponto de um sistema de tipos poder ser usado apenas para verificação de tipos estáticos. Enquanto isso, o mundo real acelerou na direção oposta: linguagens totalmente dinâmicas tornaram-se imensamente populares. Então, sim, se você é um teórico de linguagem de programação, você pode querer insistir que Julia tem um "sistema de tags" ao invés de um "sistema de tipos" e outros teóricos concordarão. No entanto, o resto do mundo chama as classes de representações de valores em linguagem dinâmica como "tipos" do Python e entende que um sistema para falar sobre esses tipos - verificados ou não - se qualifica como um sistema de tipos. Então, enquanto você está certo de que Julia não faz nenhum tipo de verificação estática, ainda assim é compreendido que ela tem o que a maioria das pessoas chama de "sistema de tipos".
[Há realmente um ponto importante da filosofia da linguagem de programação aqui: uma das premissas de Julia é que a verificação de tipo estático não é, na verdade, o principal benefício trazido à mesa por um sistema de tipos. Em vez disso, aproveitamos isso para obter mais expressividade e desempenho, deixando a verificação de tipos na tabela - por enquanto. Essa ênfase não significa que não possamos adicionar alguns tipos de verificação posteriormente - já que podemos inferir tipos exatos em 60% do tempo, podemos verificar se essas situações não levam a erros. Também podemos fornecer feedback ao programador sobre locais onde eles poderiam melhorar a "estabilidade" de seu código e obter um melhor desempenho ou melhor "verificação". Isso permite que o programador use um estilo dinâmico para prototipagem e gradualmente torne seu programa cada vez mais estático, já que ele precisa ser mais rápido e / ou mais confiável.]
& # 62; Deixe-me repetir: Julia não tem semântica estática / distinção de fase, e realmente não parece fazer nada além da especialização de método antes de passar o código para o LLVM. Isso significa que não pode obter desempenho convincente em comparação com qualquer outro idioma suportado pelo LLVM.
Vou me repetir um pouco também. Julia tem uma semântica estática muito clara - não há nenhuma. O tempo de execução faz bastante análise e otimização após a especialização de método (a especialização agressiva do método de tempo de execução é extremamente importante, portanto, não se deve descartá-lo). E, claro, Julia já tem um desempenho atraente em comparação com outros idiomas, estáticos e dinâmicos, em benchmarks e aplicativos do mundo real.
Ajudaria se essa explicação fosse um pouco mais proeminente.
Acho que tivemos 1-2 interações em que não nos demos bem, mas eu poderia ter interpretado mal (ou misturar julia devs)
O mmap é um pacote que me permite criar um banco de dados rápido do zero em um dia. ggplot, lattice e todas as rotinas de gráficos são uma alegria para trabalhar.
Estou interessado em florestas aleatórias hoje, e aposto que há um pacote que se vincula às bibliotecas padrão, quaisquer que elas sejam. Isto também é provavelmente verdade para python, mas Julia você teria que construir a API.
A forma como fazemos nosso monitoramento / UI é com buffers zeromq / protocol como uma superfície externa para o sistema de negociação (basicamente um soquete PUB) e uma camada muito fina de bridging e de tradução para WebSockets e JSON em python. Dessa forma, você pode usar o d3 ou qualquer outra coisa no front end. Usamos backbone, knockback e d3 com coffeescript.
Mas então eu vejo uma capa que informa aos humanos sobre o que está acontecendo dentro do sistema. Eu vejo R como uma ótima ferramenta de visualização para isso.
Eu tive um bom sucesso até agora com o uso do R como um banco de dados de coluna rápido, resolvendo dificuldades de big data, mas pode haver soluções melhores nesse espaço.
Cython ou PyPy são úteis, ou você usa Python mais para prototipagem e reescreve algumas partes em C?
WRT para o problema da implantação de protótipos / código de pesquisa, existem os seguintes problemas não resolvidos que eu conheço:
* Indo de operações matriciais ao longo de todo o timeseries (tomando cuidado para evitar problemas com seu algoritmo olhando para frente) para velocidade em uma configuração de pesquisa para implementar em um ambiente que transmita atualizações para os timeseries um de cada vez. Eu acho que essa é uma área em que a haskell tem potencial para se destacar, dadas as fortes garantias de estrutura.
* Concorrência. Todas as opções em python são um pouco ruins - especialmente se você tiver que interagir com bibliotecas ou extensões C. Eu não acho que faça sentido construir sua data de mercado em tempo real em python. Novamente aqui haskell tem uma vantagem.
No entanto, o ecossistema python parece ser quase perfeito para os pesquisadores:
* Excelente e flexível de dados slurping / munging / transformando.
* numpy, scipy, pandas, theano, scikits. Nuff disse.
exatamente meu pensamento. Os caras da Algo ficam presos na terra da matriz porque é onde as ferramentas deles os levam. Considerando que este saiu em R na semana passada: cran. r-project / web / packages / stream / index. html.
python é um conjunto de ferramentas melhor que R talvez, mas o domínio do problema R parece mais amplo nos últimos meses de qualquer maneira.
Meu interesse é monitorar milhares de algoritmos em tempo real diretamente no ambiente de mensagens e antes que os dados atinjam um banco de dados. Esse tipo de concorrência é onde o haskell pode se exercitar e fazer o trabalho.
Parece um jogo feito no céu :-)
Se você estiver interessado em conselhos sobre como unir os dois mundos, avise-me, há muitas tecnologias futuras (LLVM, Blaze, pipes, zeromq, cloud-haskell) que podem ser muito úteis.
Como você deve estar ciente, a HFT é um flagelo na economia mundial, e é um jogo do qual somente os maiores e mais bem conectados jogadores se beneficiam.
Eu simplesmente não concordo que a HFT é um flagelo. É uma mudança ecológica (nem boa nem má) e os investidores de horizonte mais longo precisam evoluir.
O que a HFT faz é segmentar o mercado. É provavelmente melhor descrito como uma forma de arbitragem. A arbitragem é necessária, mas em um bom mercado, esperamos que ela seja empurrada para alguma forma de equilíbrio.
HFT tem um impacto no mercado de negociação. No entanto, isso não se estende automaticamente ao investimento.
Isso faz deste um projeto muito interessante: se algo vem ou não (eu considerei escrever software de negociação de análise técnica pelo mesmo motivo).
Alguma documentação sobre os padrões e técnicas que você usou provavelmente beneficiaria a comunidade um pouquinho mais. Nem todo mundo entende o Haskell (ou, por outro lado, não tem tempo para ler grandes bases de código).
Boa sorte para você!
Você realmente acha que qualquer Joe Schmoe na rua poderia simplesmente pegar sua HFT open source e começar a ganhar dinheiro com ela? Se não, como o seu projeto beneficia alguém?
Você está trabalhando na indústria, mas não na HFT? Talvez este seja o projeto é apenas prática para conseguir um emprego na HFT? Eu imagino que é onde os programadores recebem os maiores salários do mundo. Apenas uma fração do que os sociopatas que comandam o programa recebem, é claro, é um bom dinheiro, no entanto.
& # 62; Eu simplesmente não concordo que a HFT é um flagelo.
Ainda bem que você não é de todo tendencioso.
Eu sou tendencioso em pensar que monitorar o mercado e negociar em baixa latência não é fundamentalmente uma coisa ruim, e não deveria ser taxado porque os outros são muito preguiçosos para fazer a mesma coisa. Eu certamente acho que o HIV tem sido usado por pessoas más para liderar terceiros desconhecidos, muitas vezes em colaboração com intermediários e mulheres que fecham os olhos para a moralidade de seus modelos de negócios.
Sim, mas para as ações dos EUA, isso é puramente econômico: qualquer um pode comprar rackspace colocado, feeds diretos de dados de mercado e conectividade direta. O Joe médio não quer fazer isso mais do que ele quer construir sua própria fábrica de tênis.
& # 62; Como você deve estar ciente, a HFT é um flagelo na economia mundial, e é um jogo do qual somente os maiores e mais bem conectados jogadores se beneficiam.
Ainda bem que você não está afirmando a opinião como um fato.
Investimentos de longo prazo não são afetados pela HFT, exceto ao fornecer mais liquidez no momento em que você deseja sair de qualquer posição. Se você planeja realizar por mais de cinco anos, estará competindo contra relativamente poucas pessoas e poderá fazer uma boa pesquisa. Qualquer período de tempo mais curto e você está competindo contra milhões, contra computadores e contra desconhecidos que distorcerão o preço no curto prazo.
E os gerentes entregam rapidamente os portfólios de investidores de longo prazo. O período médio de detenção de um acionista da empresa SP500 é de 100 dias.
E toda vez que um negócio acontece, você corre o risco de ser cortado pelos caras mais rápidos que o vêem chegando.
Eu acho que é natural, mas falacioso, aplicar propriedades de linha de visão à negociação. Se você planeja negociar, então existem duas maneiras pelas quais outro participante pode "ver você chegando": 1. Se você não tem acesso direto ao mercado, seu pedido é roteado através de um corretor. O corretor vê o seu pedido antes que ele chegue ao mercado, e se ele pular na fila à sua frente, então isso é um front-running, e um Bad Thing. Seu corretor pode ter muitos problemas para esse tipo de coisa. 2. Se você está tentando mover uma grande posição enviando vários pedidos ao mercado (um após o outro), todos os participantes do mercado têm a chance de reagir ao primeiro pedido. É realmente um jogo tentar mover um monte de inventário de uma só vez, sem inclinar a mão para qualquer outra pessoa na sala. Eles quebram. Ninguém mais consegue ver o pedido de ninguém antes que o mecanismo de correspondência já o tenha processado, por isso não há como pular "para frente" dele.
OTOH, talvez seu investidor de longo prazo esteja tentando passar o tempo no mercado: espere um sinal intradiário e escolha aquele momento para enviar um pedido. Nesse caso, se for um bom sinal intradiário, é provável que alguém mais compita. É pouco provável que um trader de longo prazo tenha gasto tanto em infra-estrutura quanto um trader de HF, de modo que os sinais de suculência resultarão em execuções perdidas que parecem ter front-running.
1. Negociação baseada em VWAP de grandes posições, o que cria efeitos de momentum assimétrico em volume e preço (e que então é algo previsível)
2. Não reconhecendo então que você é previsível (como resultado de jogar o jogo VWAP). The extra information that someone who looks at intraday price relationships has over someone who doesn't. If you wade into the middle of a market that is short-run forecastable (eg it's trending downwards to a new level and the market maker/HFT guys are battling their battles), and you don't check as to whether it's short-run forecastable, then you're probably the patzy at the poker table.
Why would short term investing be bad, and how long do you think HFT algorithms hold their "investments"?
I hope you're not just trying to blow smoke up my ass here.
Short term investing is "bad" because you're not investing in the future success of the company you're trading on the basis of what you think the market is going to do. To the extent to which that is ever knowable it is unlikely you have the skill, experience and data to be able to beat the large number of professionals doing it.
You say it like it's a person making trades.
& # 62; I've benefited because I can buy/sell at a price close to the quoted exchange price, which didn't use to be the case.
What's a "quoted exchange price" if it's not the price you actually pay?
& # 62; Short term investing is "bad" because you're not investing in the future success of the company you're trading on the basis of what you think the market is going to do.
Isn't this what HFT is all about?
Trading on insider information is bad, of course. But if you're on a level playing field, I don't see anything wrong with profiting from something you correctly predicted short-term.
The actual price you have to pay is based on how much you want to buy and how much other people are willing to sell at what price.
People who want to buy give a "bid" price and people who want to sell give an "ask" price. Whenever there is an ask price that is lower than a bid price, a sale takes place. This results in the lowest ask price always being higher than the highest bid price. The quoted exchange price will be somewhere in between the two prices.
If you want to sell right away, the most you can get is the highest bid price on the books. If you want to buy right away, the cheapest you can get it is the lowest bid price on the books. This means that you have to pay more than the quoted exchange price to buy and receive less than the quoted exchange price to sell.
The quoted exchange price is an average of the buy/sell offers available, there is no guarantee if you try and trade that you will pay that amount. Especially if you are shifting large blocks of stock.
There is nothing wrong with "short term predicting" but it isn't investing. It is often a very easy way to lose money, "bad" doesn't just mean morally so. It comes down to time horizons, how much you want to make, and how many people are also trying to predict that event. You can correctly predict that event and still not make money as it is already priced in.
The mean of the bid and the ask, generally. For a daily close price it can be a fifteen-or-so minute average thereof.
I'd point out that a lot of the things that are going on in HFT, are rehashes of old trading scams, and either are or would be illegal if there was any adult supervision. I was tempted to say something about the SEC being left behind the technology, and doesn't understand it. But for that to be true, and have this crap go on for so long, they either need to be complete fools, or they benefit from the status quo.
>and it's a game only the biggest and best-connected players benefit from.
That's definitely true in the case of latency arbitrage. But here again. It's the exchanges themselves that have decided that some players get an advantage over others. As an example, latency arbitrage, and a whole host of other problems could be sorted out by putting traders on exchange-hosted virtual machines. dailyfinance/2010/06/05/rigged-market-latency.
If not virtual machines, there are other ways to fix these problems, but first you need to get the players to acknowledge that there is a problem.
Nanex has done a lot of good analysis of HFT, some of which is published here:
- They only use consolidated feeds for US equities, never direct market-data feeds. The consolidated feed necessarily contains less information that direct feeds (to satisfy more stringent bandwidth requirements), which masks some "interesting" effects of how the exchanges publish their data.
- They disregard that the CME feed publishes a fixed depth-of-book, and whenever they look at total liquidity in the book it can appear to flicker when deep levels fall "out" of the back of the book, even if liquidity is actually improving with the presence of a new inside level.
- They make a big deal about wholesaler matching only occurring when the consolidated book is not locked. Their rationale is that subpenny prices are always wholesalers, and (erronously) therefore a lack of subpenny-priced trades must mean a lack of wholesale matching.
These mistakes sound believable, but they do not hold up to any of scrutiny. Use their site to find interesting events, but be very careful about taking their conclusions at face value.
Edit: bullet-list formatting.
I for one think latency arb is one of the bigger net wins for hft. As a market participant, each venue I have to maintain a presence at is a cost to me. I'm willing to pay the latency arb shops their cut to provide me price consistency because for my models it is much cheaper to do so than to continually reevaluate and redeploy to every possible venue. It frees me to shop for venues that provide the best features and fees.
As for quote stuffing, you are absolutely right it is awful. That's why almost every venue out there has taken or is taking steps to curtail it. They did so because their customers agree with you.
That is a loaded term. "Latency arb" as you described it is HFT keeping all protected exchanges synchronized, and it is a good thing. It means that everyone else can ignore the 13 exchanges, and send their orders to the market with the most competitive pricing for connectivity. "Latency" arb" as described in most literature critical of HFT is the specific practice of submitting and canceling non-bona-fide quotes to an exchange with the intent of slowing down the matching engine. If you can slow down the matching engine that most other participants are using, you can effectively delay the public response your actions on the other 12 exchanges. A trading strategy that operates on the basis of a DoS attack on one exchange is definitely problematic.
Sim. Sometimes it is referred to as latency arbitrage. Hence why people _nominally_ talking about that subject may, in fact, be talking about different things.
& # 62; Nearly every venue has either enacted or is enacting policies and procedures to either prevent it or severely penalize it, because that is what all of their customers want.
Regarding penalties to prevent or penalize it, I disagree. NASDAQ's policy uses a ratio weighted by distance from the top-of-book. There is no penalty for excessive order submit-cancel loops at the top-of-book. Their matching engine also operates in a fashion which specifically encourages cancel/resubmit loops at the top-of-book, in that they accept and subsequently display limit orders at a different price than submitted. If they were serious about preventing quote-stuffing, they could fix this simply by rejecting those orders. Presumably they either don't care (because their system doesn't get bogged down), or there is pressure from some big customers to keep the status quo here.
So I guess if you were a shop that didn't mind playing with fire quoting top of book, and you never actually wanted to market make on NASDAQ, you could still quote stuff them.
I stand by my statement that venues continue to enact penalties to discourage quote stuffing and is such is not nearly the problem people make it out to be.
As a market participant, if the NASDAQ is not providing you with an execution platform to your liking (whether due to laggy matching or anything else) you are free to choose another venue and thanks to latency arb shops you are probably not going to pay much of a price premium to do it.
The biggest problem in all discussions of HFT/algo trading especially when related to internet forums and expose reporting is people using incorrect terms. We don't let people get away with it in other technical settings because it leads to unnecessary strife. I think the same thing applies to electronic trading.
Think of HFT's as of part of the financial network infrastructure. Where exchanges play role of nodes and HFT companies role of links/queues/buffers.
Most trading platforms are primarily loss leaders for the 'professional' version and otherwise attached to a non-open source business plan.
That said, I've worked on several systems and never seen any of them that would allow a faster market participant to see your order flow without your permission. This is what front running is.
People who don't understand the term seem to think seeing market data before other participants is front running it's not. There have always been and will always be some traders that see (and can react to) market data faster than everyone else. In the era of electronic trading this information latency cost is going down, not going up.
Even if you aren't interested in Bitcoin, it might be useful as a real-ish and cheap place to test with low barriers to entry. I've found that backtesting on historical data is usually not realistic enough since most people fail to consider liquidity.
I'm interested because I like to trade, would like to learn more, and I have had some small success. But I have trouble sticking to my plan. I let emotion get the best of me and wind up losing my gains.
And your story fits exactly with a hands-off automated approach to trading. We wont ever be charting a price series in the production environment because computers don't get charts.
I wish. I keep waiting for some more interesting news from Coinlab [1][2], but so far, Mtgox are still the largest exchange by volume. Here is a chart showing volume by (selected) exchanges. bitcoincharts/markets/currency/USD. html.
The recent events seem to only have got them more customers (though it remains to be seen how many of them will stick). In any case, some of the other exchanges have API's that are similar to mtgox.
I think given the languages you have selected you are coming more from a quant background? These languages are great for heuristics and analysis but you would really want all 'static' components such as connectivity built in assembly/C/C++. For 'algo' components I like Java as you can still pull microsecond order latencies when crunching numbers but more importantly it gives you a huge time to market advantage than the C/C++ for almost the same speeds. I'm also not clear on if you are connecting directly to the market for market data or using aggregation (like reuters). The latter would be too slow. I'm also not clear on what middleware you are using which is probably the biggest decision you will have to make. Most either use inhouse tech or 29west LBM (everyone still calls it that even though they were bought out).
An overlooked part of HFT in my experience OS optimisation and even things like TCP bypass (for some components) which can lead to huge speed advantages and end to end latency reductions. I agree with those about FPGA.. in my experience they really don't come into the equation except for components that rarely change.
Anyway a few guys including Martin Thompson have felt similarly to you and initiated the lodestone project (lodestonefoundation. wordpress/). If you are keen to learn more their architectures for low latency, distributed and componentisation then I feel that you could join forces and contribute to that initiative. FYI: Martin built most of the technology behind the disruptor (lmax-exchange. github. io/disruptor/).
Great to see interest in making this knowledge more widely available :)
quant. How could you tell? I'm conecting with an aggregator cause the direct market feeds are monopolistic price gougers. It's an easy switch if we make it up that curve.
I'm not sure if I even understand what middleware is (I'm a quant), but I think the answer is the disruptor!
Yeah..the aggregator is where you get done in both cost and latency. The prop shops and hedge funds pay through the nose for that stuff so unless you come packing a little capital, true HFT is an issue.
On the middleware, not really.. so you would have a market data component that will be pushing stuff to various components (real time risk, the pricer, and the trading engine). The disruptor sits on the 'in' queue to those components.. the middleware is what pushes messages between instances running on the same/different machines.
Espero que ajude :)
Or that's what he was up to in august. Hopefully he can chime in here and update everyone on his progress. I honestly hope he succeeds in his plans.
Been taking a bit longer to get the core worked out that I'd have liked, but life happens (eg my mom had cancer for a month this winter, though she's fine now, which is awesome. She didn't even need chemo or rad!!).
Also, I was original planning to NOT write my own linear algebra substrate, but I quickly realized all the current tools suck, and that I needed to come up with a better numerical substrate if I wanted to do better.
O que quero dizer com isso? With all the numerical tools out there presently, there are none that address the following falsehood that many folks believe is true: "you can have high level tools that aren't extensible but are fast, or you can have low level tools that are extensible and fast.".
I want high level tools that are fast. I want high level tools that are fast AND extensible. I want it to be easy for the end user to add new matrix layouts (dense and structure, structured sparse, or general sparse) and have generic machinery for giving you all the general linear algebra machinery with only a handful of new lines of code per new fancy layout. I want to make it idiomatic and natural to write all your algorithms in a manner that gives you "level 3" quality memory locality. I want to make sure that for all but the most exotic of performance needs, you can write all your code in haskell. (and by exotic I mean, maybe adding some specialized code for certain fixed sized matrix blocks that fit l2 or l1, but really thats not most peoples real problems ).
Heres the key point in that ramble thats kinda a big deal: getting "level 3" quality memory locality for both sparse and dense linear algebra. I think I've "solved" that, though ultimately the reality of benchmarks will tell me over the coming few weeks if I have or not.
Likewise, I think I have a cute way of using all of this machinery to give a sane performance story for larger than ram on a single machine linear algebra! Theres going to be some inherent overhead to it, but it will work , and doing a cache oblivious optimal dense matrix multiply of 2 square 4gb+ ish sized matrices on a macbook air with 4gb of ram is going to be be a cute benchmark where no other lib will be able to do out of the box. Likewise, any sparse linear algebra will have lower flops throughput than its dense equivalent, but thats kinda the price you pay for sparse.
What I find very very interesting is that no ones really done a good job of providing sparse linear algebra with any semblance of memory locality. I kinda think that I have a nice story for that, but again, at the end of the day the benchmarks will say.
I at the very least hope the basic tech validates, because there needs to be a good not gpl lin alg suite with good perf for haskell. Hmatrix being gpl has cock blocked the growth of a nice numerics ecosystem on hackage /in haskell for years, and its about time someone puts on some pants and fixes that.
Assuming the tech validates, I really hope the biz validates too (despite me likely making various pieces open source in a BSD3 style way to enrich the community / get hobbyist adoption / other libs written on top, people in haskell land try to avoid using libs that use licenses that arent BSD/MIT/Apache styles), because theres so much more that needs to be done to really have a compelling toolchain for data analysis / numerical computation / machine learning / etc, and I really really like spending my time building better tools. Building the rest of that stack will be outlandishly tractable assuming my linear algebra tech validates having the right regimes of performance on large matrices. (amusingly, no one ever benchmarks linear algebra tools in the 1+gb regime, and i suspect thats because at that point, vectorization means nothing, its all about memory locality memory locality, and a dash of cache aware parallelism).
thats the vague version :)
And thats also not even touching my thoughts on the analytics / data vis tools that go on top. (or the horrifying fact that everyone is eager for better data vis tools, even though most data vis work is about as valuable as designing pretty desktop wall papers to background your power point presentations. so even if i get everything working. I have a horrifying suspicion that if i allowed unsophisticated folks to use the tools, most of the revenue / interest would be around data vis tooling! Which would mostly be used to provide their customers/end users with pretty pictures that make them feel good but don't help them!)
Point being: i want to be able to say "you understand math, you understand your problem domain, and you can learn stuff. Spend 2-3 weeks playing with haskell and my tools, and you'll be able to focus on applying the math to your problem domain like never before, because you didn't even realize just how terrible most of the current tools out there you were wrestling with are!"
Realistically theres 3 different outcomes:
the tech doesnt validate (and thus the biz doesnt either) --- then i'm looking for a day job . (and I'm pretty darn egomaniacal and loud, finding a good fitting dayjob would take a bit of work!)
the tech works yet the business doesnt --- Not sure how that would happen esp since no investors means enough income to support myself would still be a successful business, though I guess i'd have some compelling portfolio work if I went job hunting.
the tech and biz both validate, and earning enough to move out of my parents --- magic pony fantasy land of awesome. what more could anyone want? MORE AWESOME PROBLEM DOMAINS THAT NEED BETTER TOOLS (i mean, that would really be sort of the ideal, but remains to be seen if that can happen.)
one point to make. The interface and the performance don't have to appear at once. The interface will be the longer lived portion. So sort that out, and you can focus on performance as problems crop up.
I know it's horribly boring to say, but getting those first few customers gets you into a virtuous cycle. Given that you're bootstrapped, even a few customers will get you in a very good place, where you can spend on development.
I remember us (or rather I) talking about Mathematica. When it first came out it was horrible for numerics. Truly terrible. But it was easy to transfer technical papers to. You simply wrote down what was on the paper, and you were done.
So people used it, and eventually performance got better over time as they invested in it.
There's a lot ill not be even trying to do in the first release : eg parallelism, distributed computation, sse/avx intrinsics.
Fret not, things are moving apace, and basic tech validation and thence conditioned upon that, public release, are approaching scary fast! :-)
(building numerics/ data analysis tools that dont' fill me with rage and ire over terrible engineering and usability. A matrix / linear algebra kernel of tools are on track to be ready for hackage release + paid pro versions in 1-2 months)
What's also kinda awesome is I think the alpha release with all the Lin alg functionality should be under 2k loc. a lot of the work has been figuring out how to make the design composable and extensible enough that I can write a first working version with good performance just on my own. Ironically, that's also a compelling way to Validate that my tech delivers.
Yeah, we should def chat! My emails also in my profile. Lets one of us get around to emailing the other sometime this week.
2. I agree with you comment that it is easier to think about concurrency in Haskell than in something like C++, however you can't really compete with C/C++ in Haskell. Not even with cgo (Go packages that call C code), not with OCaml or any other higher level beasts that promise the speed. Fortran would be the only one faster for the "algo" part of your initiative. But again, if this is just an exercise, Haskell and others (I prefer Clojure for example :) will do just fine.
3. Would make sense to split the "platform" in two (very different) parts: "Quantitative Analysis" (a collection of tools and rules) and "Technical Glue to Read and Stream". Each can/should be divided further of course, but the two above are essential yet very different for a true "HTF Platform".
I'm preparing some speed tests between C++ and haskell on an identical block of processing so stay tuned! You might be surprised - haskell is way ahead of clojure on compiler smarts.
The split you suggest is exactly what I think is wrong with the way things get done right now. I'd like to integrate the quant inside the read and stream - now that's potentially a large speed up that might compensate a tight budget.
But if I can get a reasonable level of performance out of the standard Go queues then I will just use those in the meantime.
I _was_ using the ITCH format for messages and switched away from it. I may revisit that decision in the future.
I agree that it would be really interesting to look at the messaging protocols of real exchanges, and I have made a quick stab at it. But I am focused on getting something very simple working right now.
If you wanted to play around with ITCH files the executable generated in the itch directory will run any ITCH file through the matching engine sort of like a debugger, allowing you to step forwards and backwards in time and see how the internal state of the matching engine changes.
Look at the RBC-VSA-Portfolio category. That's where all the stock/option code is.
If you are doing this to break into the industry, I suspect the languages you used should have been the above. Also the above languages would probably have been better to attract open source developers who are also hoping to use their code and experience from this project to break into the industry.
It'll get you up and running with IB in no time.
The annoying thing about the IB API is that there's no framing; that is, you can't simply consume the message types you are interested in without parsing the entirety of every variable length messages.
ib-zmq resolves this annoyance by parsing incoming messages and placing them individually into ZeroMQ message frames.
I also wrote an alternative to the IBrokers R package with a much nicer interface using this ZeroMQ adapter. It parses most IB API messages, but hasn't been used in production yet.
BTW, many trading firms do use haskell in Trading, but thats all privately held.
I see the financial world as a necessary evil, and I think some of its parts have benefits for the rest of the world. HTF is not one of those parts; I see it as a pure burden.
You could have made an open source Patent Trolling system and I would feel the same.
Edit: Ah. It now works only with JS on when putting the icon-name into <i> and not in the class. Sorry for that, seems to be new in Bootstrap.
That last is so very, very, cool.
I'll have to dive in, take a look, see if I can find out _how_ you're using it. Been wanting to do a project with org-mode for a while, now.
o-blog is a great emacs package that lets you publish sites straight from org.
Can anyone recommend any resources (books, tutorials, etc..)?
It has good support in org-mode and a there's a nice haskell package that takes the dot code and turns it into an internal graph representation.
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