Forex quantlib

Projekt QuantLib ma na celu zapewnienie obszernych ram oprogramowania dla finansów ilościowych. QuantLib jest bezpłatną biblioteką open-source do modelowania, handlu i zarządzania ryzykiem w rzeczywistym życiu. QuantLib jest napisany w języku C z czystym modelem obiektów, a następnie eksportowany do różnych języków, takich jak C, Objective Caml, Java, Perl, Python, GNU R, Ruby i Scheme. Dostępna jest także wersja z obsługą AAD. Projekt repozytorium ułatwia rozmieszczanie bibliotek obiektów na platformach użytkowników końcowych i służy do generowania QuantLibXL. dodatek Excela dla QuantLib i QuantLibAddin. Dodatek QuantLib dla innych platform, takich jak LibreOffice Calc. Wiązania do innych języków i przenoszenie do Gnumeric, MatlabOctave, S-PLUSR. Matematyka. Uwzględniono architektury COMCORBASOAP, FpML. Szczegółowe informacje można znaleźć na stronie rozszerzeń. Docenione przez analityków ilościowych i deweloperów, jest przeznaczone dla akademików i praktyków, wreszcie promujących silniejsze oddziaływanie między nimi. QuantLib oferuje narzędzia, które są przydatne zarówno do praktycznego wdrożenia, jak i zaawansowanego modelowania, z takimi rozwiązaniami, jak konwencje rynkowe, modele krzywych wydajności, solwery, PDE, Monte Carlo (niska rozbieżność), opcje egzotyczne, VAR i tak dalej. Finanse to obszar, w którym dobrze napisane projekty open-source mogą mieć ogromną różnicę: każda instytucja finansowa potrzebuje solidnej, efektywnej pod względem czasu, działającej implementacji najnowocześniejszych modeli cenowych i narzędzi zabezpieczających. Jednak, aby tam dostać, jeden jest obecnie zmuszony do ponownego wynalezienia koła za każdym razem. Nawet standardowe, dziesięcioletnie modele, takie jak Black-Scholes, nadal nie posiadają solidnej implementacji. W konsekwencji wiele dobrych przeprosin marnuje czas pisania klas C, które już zostały napisane tysiące razy. Poprzez projektowanie i budowę tych narzędzi na otwartej przestrzeni, QuantLib będzie zachęcać do wzajemnej oceny samych narzędzi i zademonstrować, jak należy to robić w przypadku oprogramowania naukowego i handlowego. Dan Gezelters rozmawiają na pierwszej konferencji Open SourceOpen Science, która omówiła, jak naukowa tradycja wzajemnego przeglądu dobrze pasuje do filozofii ruchu Open Source. Otwarte standardy są jedynym uczciwy sposób na ewolucję nauki i technologii. Bibliotekę można wykorzystać w różnych instytucjach badawczych i regulacyjnych, bankach, firmach oprogramowania, i tak dalej. Będąc projektem z wolnym źródłem informacji, kwanty uczestniczące w bibliotece nie muszą zaczynać się od zera za każdym razem. Studenci mogli opanować bibliotekę, która jest rzeczywiście wykorzystywana w rzeczywistym świecie i przyczynia się do niej w znaczący sposób. Byłoby to potencjalnie umieścić ich w uprzywilejowanej pozycji na rynku pracy. Naukowcy mieliby ramy, które znacznie redukują ilość pracy na niskim szczeblu niezbędnym do budowy modeli, aby móc skoncentrować się na bardziej złożonych i ciekawych problemach. Firmy finansowe mogą wykorzystać QuantLib jako benchmark bazowy i bazowy, a jednocześnie będą w stanie angażować się w tworzenie bardziej innowacyjnych rozwiązań, które mogłyby sprawić, że będą bardziej konkurencyjne na rynku. Instytucje regulacyjne mogą mieć narzędzie do standardowych praktyk w zakresie wyceny i zarządzania ryzykiem. Licencja QuantLib to zmodyfikowana licencja BSD odpowiednia do użytku zarówno w wolnym oprogramowaniu, jak i w aplikacjach zastrzeżonych, co wcale nie stwarza żadnych ograniczeń w korzystaniu z biblioteki. Kilka firm przyczyniło się znacząco do rozwoju tej biblioteki, a zwłaszcza StatPro. wiodącego międzynarodowego dostawcy usług zarządzania ryzykiem, gdzie powstał projekt QuantLib. Darmowe zasoby finansowe Quantitative Witamy na dużej liście wolnych ilościowych zasobów finansowych Ive wymienił tutaj wszystkie bezpłatne e-booki, slajdy, kursy, filmy i dane, które okazały się użyteczne podczas moja kariera finansowa. Zasoby są podzielone według kategorii i są całkowicie bezpłatne (lub wymagają bezpłatnego zarejestrowania się). Będę stale uaktualniać tę stronę, gdy znajdę nową zawartość w internecie, więc kontynuuj sprawdzanie. Lista ta została ostatnio zaktualizowana 21 sierpnia 2017 r. Nawigacja po liście Jeśli masz jakieś rekomendacje dotyczące bezpłatnych zasobów finansowania kwantowego, napisz do mnie na mikequantstart. Zadziwiające jest łatwe uzyskiwanie bezpłatnych danych finansowych o wysokiej jakości, o ile jest się skłonne zaakceptować, że będzie ono ograniczone do określonego przedziału czasowego i podzbiorów instrumentów. Brokerzy często przekazują swoje historyczne dane finansowe w celu zachęcenia nowych klientów. W szczególności dane dotyczące kursów walutowych (forex) są powszechnie dostępne z wielu poniższych źródeł. Akcje są nieco trudniejsze, ponieważ wymagają odpowiednich, wysokiej jakości działań korporacyjnych w celu obsługi dywidend i podziałów akcji. Jednak stosunkowo łatwo jest zdobyć główne informacje o koniunkturach w ubiegłych dniach, które zostały już dostosowane w ten sposób. DukasCopy - DukasCopy jest szwajcarskim brokerem forex, który zapewnia bardzo dobrą jakość danych forex tick do 2007 roku dla większości par walutowych. To powinien być Twój pierwszy port wywoławczy, jeśli jesteś zainteresowany testowaniem strategii forex na poziomie tajnym. EoDData - EoDData to płatna usługa, ale zapewniają bezpłatny poziom. Wygodnie udostępniają znaczną listę symboli handlowych na prawie każdej wymianie interesów na całym świecie. Google Finance - Google Finance udostępnia dane na koniec dnia. Niestety, w przeciwieństwie do Yahoo Finance, nie jest on ponownie dostosowany do obsługi dywidend i podziałów akcji. Dlatego konieczne jest osobne pobieranie danych o działaniach korporacyjnych. Ive związane z przykładem danych historycznych za pośrednictwem FTSE100. Quandl - Quandl jest ambitnym projektem, który ułatwia znalezienie wszystkich liczbowych danych w internecie. Dostarczają ogromnego katalogu danych rynkowych w wielu klasach aktywów, w tym walutach, akcjach, futures i towarach. Mają łatwy w obsłudze interfejs API, a wszystkie ich dane są swobodnie dostępne i często aktualizowane. Prawdziwym złotnikiem dla kwot Yahoo Finance - Yahoo Finance jest przejściem do lokalizacji umożliwiającej łatwe pobieranie danych o konwersjach na koniec dnia. Główną zaletą ich kanału API jest to, że dane są ponownie dostosowywane. co oznacza, że ​​dywidendy i podział akcji są rozliczane. Jednak dane nie są w 100 wysokiej jakości. Korzystałem z YF w środowisku produkcyjnym i mogę zaświadczyć, że należy sprawdzać swoje dane w podwójnym połączeniu z innymi źródłami, takimi jak EoDData czy Google Finance. Ive związane z cenami historycznymi dla FTSE100 jako przykład. Choć podręczniki, certyfikaty i kursy Masters in Financial Engineering (MFE) pozostają najpopularniejszą metodą na naukę inżynierii finansowej, w ostatnich latach pojawiły się liczne zasoby dostępne na tej scenie. W szczególności, Coursera oferuje teraz fantastyczne kursy na ten temat. Inżynieria Finansowa i Zarządzanie Ryzykiem Część I - pierwotnie był to jeden kurs, ale zdecydowano się na dwa. Kurs koncentruje się na cenach opcji i podstawach teorii Black-Scholesa. Ciekawą cechą jest wywiad z emanuelem Dermanem, znanym autorem kwantowym. Inżynieria Finansowa i Zarządzanie Ryzykiem Część II - druga część w dwóch częściach Coursera obejmuje budowę portfela i zarządzanie ryzykiem, przy czym dodatkowo koncentrujemy się na bardziej zaawansowanych produktach pochodnych. Wprowadzenie do finansów obliczeniowych i ekonometrii finansowej - kurs ten prowadzony przez Erica Zivota z Uniwersytetu w Waszyngtonie jest absolutnie fantastycznym wprowadzeniem do metod i statystyk dotyczących szeregów czasowych stosowanych w danych finansowych. Kurs obejmuje znaczne przesłanki, począwszy od wyników, statystyk podstawowych i algebry liniowej, a następnie szybko omawia bardziej zaawansowane tematy w ekonometrii potrzebnej do ilościowego finansowania. Metody matematyczne dla finansów ilościowych - kurs został zaprojektowany przede wszystkim w celu przygotowania do rozpoczęcia studiów nad finansami ilościowymi, obejmując niezbędny rachunek i algebrę liniową, niezbędną w zarządzaniu cenami instrumentów pochodnych i zarządzaniem portfelem. To świetny sposób, aby zmieścić różnicę z CompSci lub ekonomii głównej do zrozumienia matematyki potrzebnej do QF. QuantNet - QuantNet dostarcza istotnych wskazówek, jak ubiegać się o uzyskanie pozycji na kursie MFE. Forum zawiera również posty dotyczące wyceny instrumentów pochodnych i rozwoju oprogramowania finansowego. Wilmott - Wilmott jest witryną Paul Wilmotta, znanego kwitu. Witryna zawiera ogromne forum omawiające przede wszystkim inżynierię finansową, metody numeryczne i rozwój oprogramowania. Handel algorytmiczny jest również objęty, ale nie jest to obszar skupienia strony. Niestety handel algorytmiczny jest często uczony podczas pracy lub przez żmudne eksperymenty w domu Bariery w wejściu były znaczne - rozległe umiejętności rozwoju oprogramowania, kosztowne sprzęty obliczeniowe i dane, a także dużo czasu i cierpliwości. Obecnie w przeglądarce znajduje się całe narzędzie do sprawdzania danych. przywiezione do nas za pośrednictwem nowatorskich firm startowych, takich jak Quantopian i QuantConnect. Również kursy rozwijają się teraz, jak nauczyć się handlu algorytmicznego przy użyciu narzędzi typu open source, takich jak Pythonpandas. Poniżej wymieniono niektóre z poniższych zasobów. Inwestycje komputerowe, część I - Tucker Balch napisał ten kurs, aby poznać podstawy handlu algorytmicznego (inwestycję obliczeniową) przy użyciu Pythona i biblioteki niestandardowej. Jeśli jesteś zupełnie nowy w świecie analizy danych i systematycznego handlu, to ten kurs to świetny początek. EliteTrader - forum EliteTrader zawierają istotne dyskusje na temat wszystkich aspektów handlu. Istnieje obszerna sekcja dotycząca handlu algorytmicznego. Chociaż stosunek sygnału do szumu jest porównywalny z innymi forami internetowymi, istnieją fantastyczne wątki omawiające implementację zaawansowanych algosów handlowych, dlatego warto ich polować QuantConnect - QuantConnect daje dostęp do bezpłatnych danych, komputerów klastrowych i kapitału. Usługa zawiera przeglądarkę C IDE, dostęp do bezpłatnych danych dotyczących kleszczy (akcje w USA i forex) oraz klaster serwerów do przeprowadzania testów wstecznych. Usługa zapewnia bezpłatny poziom, chociaż więcej funkcji jest dostępnych w miesięcznych abonamentach. Quantopian - Quantopian udostępnia w przeglądarce IDE Python, dostęp do danych o amerykańskich papierach wartościowych w minutach oraz zaawansowany system do testów wstecznych (ZipLine, zobacz poniżej). Główną zaletą Quantopian jest to, że strategie mogą (ewentualnie) być udostępniane i komentowane, co pozwala ludziom sugerować ulepszenia, jeśli jesteś na wczesnym etapie kariery ilościowej. Ostatecznie zamierzają wspierać handel na żywo (chociaż prawdopodobnie będzie to płatna usługa). Ive powtarzał to wielokrotnie na QuantStart, ale w dzisiejszych czasach absolutnie konieczne jest dobrego programistę, aby dostać się gdziekolwiek w finansowanie ilościowe. Ponieważ oprogramowanie szybko spożywa resztę świata, tak samo robi to na rynkach finansowych. Bariera wejścia może teraz być wyższa niż 10 lat temu, ale wtedy rozpowszechnienie wolnych materiałów jest znacznie większe. Wspólnota programowania jest niezwykle hojny w oddawaniu, a oto niektóre z najbardziej użytecznych zasobów, które pomogą Ci nauczyć się programować w głównych językach kwantowych. Bayesowskie metody dla hakerów - to nowe podejście do uczenia się, co jest często bardzo trudnym tematem. Jest to interaktywny ebook, który pozwala zmodyfikować kod w sesji przeglądarki IPython. Metody Bayesowskie są niezwykle ważne w dziedzinie uczenia maszyn (a tym samym w dziedzinie finansów kwantowych), a wstępny kurs naprawdę łączy lukę między teorią a aplikacją. Umiejętności budowlane w projektowaniu obiektowym - większość książek omawia orientację obiektów w kategoriach Ssaki, Koty i Psy. Jest to w zasadzie bezużyteczne z punktu widzenia stworzenia rzeczywistej aplikacji Building Skills w OOD jest darmową książką internetową przy użyciu Pythona do stworzenia prawdziwie umiarkowanie złożonej aplikacji obiektowej. Struktury danych i algorytmy z wzorcami projektowymi zorientowanymi obiektowo w Pythonie - jeśli nie masz wystarczającej wiedzy o programie CompSci, być może będziesz musiała nauczyć się struktur danych w miarę postępu. Aby uzyskać bardziej formalne wprowadzenie w Pythonie (a także wiele innych języków, jeśli idziesz za linkiem), ta darmowa książka sieciowa pomogłaby rozwiązać lukę między teorią a aplikacją. High Performance Python - jest to zestaw wykładów z konferencji EuroPython w 2017 roku. Wykłady omawiają profilowanie, PyPy, CPython, Cython i PyCUDA jako sposoby optymalizacji Twoich programów Python. Niezbędne do wykonywania głodnych kwantów Dowiedz się Python Hard Way - Zed Shaws słynna książka jest rzeczywiście przeznaczona dla początkujących programistów, pomimo dziwnego tytułu Jest to świetny sposób, aby rozpocząć naukę Pythona i to naprawdę obejmuje wszystko, co początkujący musiałby wiedzieć. Najlepszy ze wszystkich - bezpłatne przetwarzanie języków przy użyciu języka Python - niektóre aplikacje finansowe ilościowe, takie jak analiza nastrojów, wykorzystują algorytmy NLP (Natural Language Processing). Jest to darmowa wersja internetowa książki OReilly, w której omówiono pakiet Natural Language ToolKit (NLTK) dla Pythona i sposób jego zastosowania do aplikacji w NLP. Think Python - Allen Downey stworzył świetną książkę wydaną przez OReilly na temat uczenia się Pythona od podstaw. Obejmuje wszystkie główne składniki języka i zawiera wiele przykładów kodu. Podany cel ma pomóc Ci myśleć jak informatyk i chciałbym powiedzieć, że książka ma dobrą robotę do osiągnięcia tego. Think Stats - Allen Downey wziął duży obszar tematyczny (statystyki) i oddał go do kluczowych elementów, aby zapewnić bardziej stosowane podejście do nauki, za pośrednictwem języka Python. Prawdopodobieństwo, dystrybucja, testowanie hipotez, estymacja i korelacja są omówione. Jeśli wolisz nauki przez robienie, ta darmowa książka jest zdecydowanie dla Ciebie. Komputer do analizy danych - Roger Peng prowadzi kurs, który pomaga uczyć się R, a następnie zastosować tę wiedzę do problemów z analizą danych. W przypadku wielu początkowych pomysłów zapewni to świetne lekcje, jak radzić sobie z wprowadzaniem niechlujnych danych i wykorzystywać nietradycyjne źródła danych, które pomogą Ci w modelowaniu finansowym. DataMind - DataMind to nowa usługa (wciąż w trybie beta), która ma na celu ułatwić naukę języka R, interaktywnie. Obecnie jest kilka lekcji dla początkujących, ale ciągle dodajemy je. Wolne oprogramowanie open soure (FOSS) można obecnie znaleźć w prawie każdym banku inwestycyjnym i ilościowym funduszu hedgingowym. To nie tylko kosztuje nic do wypróbowania, ale można zmodyfikować kod źródłowy tak, jak widać, pasuje do konkretnej aplikacji. Teraz możesz łatwo zbudować cennik całości lub algorytmiczny system handlu z FOSS. Oto niektóre z narzędzi, które codziennie używam w swojej pracy, co bardzo polecam. Boost - biblioteki Boost zaczynają się w miejscu, w którym kończą się biblioteki standardów C. W rzeczywistości wiele standardowych elementów Boost zostało dodanych do standardu C11. Jeśli jednak nadal jesteś ograniczony do C03, Boost pochodzi z modułami dla wyrażeń regularnych (regexes), inteligentnych wskaźników, lambdas, gwintowania, statystycznych rozkładów i wiele więcej. Django - Django to framework WWW napisany w Pythonie. W rzeczywistości QuantStart jest witryną opartą na Django Kiedy byłem kwantowym funduszem, używałam go do wszystkich narzędzi raportowania opartych na sieci Web. Ma za sobą znaczną społeczność i zawiera baterie, które pomogą Ci szybko rozpocząć. Eigen - Eigen dostarcza zestaw nagłówków C dla numerycznej algebry liniowej (NLA). Jest on przeznaczony jako konkurent na uBLAS. Uważam, że interfejs API jest wyjątkowo ekspresyjny, a minimalny kod jest zazwyczaj wymagany do wykonywania wspólnych operacji. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, zapoznaj się z artykułem na temat używania go do algorytmu macierzowego. HDF5 - HDF5 to magazyn danych w systemie plików naukowych. Jako quants, jesteśmy przede wszystkim zainteresowani tym, ponieważ jest powszechnie używany do przechowywania danych tick. Po zintegrowaniu z PyTables i pandami, w ekosystemie Python, sprawdza się w szybkim tempie w strategiach o dużej objętości. MySQL - MySQL jest systemem zarządzania relacyjnymi bazą danych open source (RDBMS). Wykorzystałem ją w środowiskach produkcyjnych na wysokim poziomie, a ja mogę zaświadczyć, że może on posiadać własne, wymagające aplikacje Jest to świetny wybór dla stworzenia na koniec dnia kapitana papierów wartościowych. pandy - Wes McKinney stworzył pandy, aby zapewnić wyrazistość R w naukowym ekosystemie Python. Jest to teraz de facto pakiet analizy danych dla Pythona. W połączeniu z protokołami IPython i HDF5 sprawia, że ​​jest to niezwykle użyteczne środowisko badań interaktywnych. R - R jest interaktywnym językiem statystycznym o otwartym źródle, oferującym szerokie wsparcie pakietowe i możliwości graficzne. R często znajduje się w najlepszych funduszach hedgingowych jako przejście na początkowe narzędzie badawcze. QuantLib - QuantLib jest wysoce rozwiniętą biblioteką wyceny instrumentów pochodnych, napisaną w C. Chociaż jest nieco skomplikowana, ma wsparcie dla wielu rodzajów instrumentów pochodnych. Znaczna liczba banków inwestycyjnych i funduszy wykorzystuje QuantLib w ustawieniach produkcji. scikit-learn - scikit-learn to stosunkowo nowy pakiet Python, który obejmuje wiele algorytmów uczenia maszyn, owiniętych w wyrazisty interfejs z wydajną implementacją (przy użyciu programu NumPySciPy pod spodem). W połączeniu z programem IPython i pandami umożliwia szybkie badania i rozwój finansowych strategii handlowych. Serwer Ubuntu - Ubuntu Server jest jedną z najbardziej popularnych dystrybucji Linuksa przeznaczonych do zastosowań finansowych. Używam go odkąd wyszedł (co wskazuje mój wiek) i od siły do ​​siły. Jest bardzo solidny, bardzo bezpieczny i oparty na kernalu Linux, może być modyfikowany w dowolnym momencie, aby dostosować się do konkretnej aplikacji. ZipLine - ZipLine jest otwartym algorytmem obsługi transakcji, opracowanym przez i używanym jako silnik w serwisie Quantopian. To powinien być Twój pierwszy port wywoławczy, aby rozpocząć rozwój algorytmicznego systemu handlu, jeśli chcesz użyć stosu Python. Proszę przesłać mi sugestie dotyczące bezpłatnych książek kwantowych, blogów, forów, kursów, filmów lub slajdów, które przeczytałeś, które pomogły Ci w drodze. Zawsze chcę dodać więcej do tej listy. Możesz skontaktować się ze mną, wysyłając wiadomość e-mail do mikequantstart. Po prostu zacząć z handlu ilościowego Oto kilka wskazówek. Szukaj Amazon (lub ulubionego księgarza) książek dotyczących finansów ilościowych C. Znalazłem kilka tytułów, które wyglądają obiecująco. Poszedłem do SourceForge (poszukując Trading Systems) i zobaczyłem kilka obiecujących systemów, które mogłyby Ci pomóc w wyciąganiu, MAE itd. Używam TradeStation 9.0 do porównywania różnych strategii handlowych. Zapewni to wykresy MAEMFE, krzywe dotyczące kapitału własnego oraz strategie rankingowe oparte na maksymalnym rozliczeniu. Pamiętaj, aby przeczytać systemy handlu, które zajmują się: budowanie i ocena efektywnych systemów handlowych przez Thomas Stridsman za krytykę raportów generowanych przez TradeStations. odpowiedziała kwi 1 11 na 15:51 OP chciał quotsome funkcji, które byłyby wykorzystywane do opracowania strategii handlowej. quot Chociaż nie mogę cytować żadnych dowodów na poparcie, jestem dość pewien, że narzędzia analizy technicznej arecan być wykorzystywane w rozwoju takich strategii. Jeśli chodzi o to, czy TAlib jest napisane w C czy C, dobrze, poprawiam się. ndash babelproofreader Apr 3 11 at 14: 37Computer Generated Trading Strategies Platform Eksportowanie strategii do MetaTrader4, NinjaTrader lub Tradestation z pełnym kodem źródłowym Poprawa istniejących strategii poprzez zmianę reguł handlowych Optymalizacja strategii przy użyciu optymalizacji Walk-Forward W StrategyQuant nie musisz definiować reguły handlu nowym systemem handlu. Wykorzystuje techniki uczenia maszyn do generowania nowych, unikalnych strategii handlowych. Nie wymaga programowania ani wiedzy handlowej. Jest w stanie stworzyć strategie, które przedsiębiorstwo nie myślałoby, a jest w stanie to zrobić szybko i przetestować wygenerowane strategie od razu. StrategyQuant może wygenerować setki nowych strategii handlowych - każdy unikalny, sprawdzony na wielu różnych typach danych w celu zapewnienia maksymalnej odporności. Uzyskane strategie można zapisać jako strategię Tradestation w programie EasyLanguage, strategię NinjaTrader C lub doradcę eksperta MetaTrader 4 z pełnym kodem źródłowym. Skuteczne testy zwrotne i strategia analityczna StrategyQuant zawiera najbardziej złożoną analizę skuteczności strategii na rynku. Zawiera kilka potężnych narzędzi, które pozwalają przetestować strategię na rzecz solidności, aby uniknąć dopasowania krzywej i optymalizacji, w tym Monte Carlo, analizy Walk-Forward i wykresów 3D. Platforma obsługiwanej StrategyQuant generuje strategie handlowe, które można wykorzystać na następujących platformach handlowych: Ulubiona platforma transakcyjna dla forex i CFD Polecane platformy transakcyjne dla futures, stocks, ETFs, commodities Jak to działa? Pozwala powiedzieć, że chcesz utworzyć nową strategię handlu dla EURUSD: wybierzesz źródło danych EURUSD, wybierz ramkę czasową i zakres czasowy. Zdefiniuj, który blok powinien zawierać strategia (wskaźniki, dane o cenach, operatorzy itp.). Zdefiniuj, jakie powinny być parametry wynikającej strategii - na przykład całkowity zysk netto musi wynosić powyżej 5000, liczba wypłat musi być mniejsza niż 20, wskaźnik ReturnDD musi wynosić powyżej 4, musi wytworzyć co najmniej 300 transakcji. Następnie wystarczy nacisnąć przycisk Start, a StrategyQuant wykona pracę. Będzie losowo generować nowe strategie handlowe przy użyciu wybranych bloków, testów od razu i zapisać te, które odpowiadają Twoim wymaganiom. Następnie można zapoznać się z nowo wygenerowanymi strategiami, przeprowadzać testy adda lub wyeksportować je jako platformy EA MetaTrader4. to niesamowite oprogramowanie kupiłem StrategyQuant w grudniu 2017 i od tamtego czasu używam go codziennie - to niesamowite oprogramowanie. Do tej pory stworzyłem kilka EA, które działają bardzo dobrze na backtestu, więc dodałem je do mojego konta na żywo. W przeszłości byłem rozczarowany komercyjnymi wynikami EA i do dziś jestem przekonany, że gdy zyska komercyjna EA zostanie zwolniona, brokerzy szybko znajdą sposób ich zneutralizowania za pośrednictwem wtyczki brokera MT4. Z GB mogę automatycznie rozwijać i testować strategie handlowe, których nikt (zwłaszcza mój broker) w świecie wie o tym, czy też nie korzysta z nich i korzysta z nich. Wsparcie dla produktu jest również doskonałe dzięki forum członkowi, szczegółowe instrukcje i nowości. Gratuluję Markowi i zespołowi w StrategyQuant dla tego zmieniającego się oprogramowania. wiele znowu dziękuję - Neil Rickaby Rozpoczęcie tworzenia własnych, zautomatyzowanych systemów obrotu Wszyscy wiemy, jak trudno jest znaleźć korzystną strategię handlową, która może być przedmiotem obrotu mechanicznego. Z StrategyQuant będziesz mógł zaprojektować własne zautomatyzowane systemy handlowe. Zamiast kupować EA utworzone przez kogoś innego, możesz po prostu wygenerować własne. Możesz nawet wygenerować portfel różnych EA do handlu różnymi parami. Podejście stosowane w StrategyQuant to przyszłość automatycznego handlu, a StrategyQuant jest najlepszym i najbardziej złożonym narzędziem dostępnym dla podmiotów gospodarczych na rynku forex. StrategQuant v. 3.8 Licencja Lifetime z wszystkimi przyszłymi aktualizacjami bezpłatnie Możliwość wygenerowania nieograniczonej liczby strategii handlowych Proste eksportowanie do MT4 EA, NinjaTrader C lub Tradestation EasyLanguage Dostęp do prywatnego forum społeczności