Construa um sistema de negociação automatizado em excel

Modelo de negociação de ações.
Crie um sistema automatizado de negociação de ações no Excel.
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O modelo inclui 5 indicadores técnicos (ADX, passagens médias móveis, estocásticos, bandas Bollinger e DMI)
& lt; & lt; Faça um Tour & gt; & gt;
O idioma Visual Basic (VBA) da Microsoft é usado em conjunto com a interface do usuário do Excel, fórmulas e recursos de cálculo para oferecer uma ferramenta de negociação poderosa e flexível. O modelo inclui cinco indicadores técnicos comprovados (ADX, crossovers de média móvel, estocásticos, bandas de Bollinger e DMI). Você é guiado de forma detalhada através da criação de planilhas, arquivos, intervalos, fórmulas de indicadores, botões de controle, links DDE / Active-X e módulos de código.
Descrição.
Este Guia mostra-o passo a passo como criar um modelo automatizado sofisticado de negociação de ações usando o Microsoft Excel. O idioma Visual Basic (VBA) da Microsoft é usado em conjunto com a interface do usuário do Excel, fórmulas e recursos de cálculo para oferecer uma ferramenta de negociação poderosa e flexível. O modelo inclui cinco indicadores técnicos comprovados (ADX, crossovers de média móvel, estocásticos, bandas de Bollinger e DMI). Você é guiado de forma detalhada através da criação de planilhas, arquivos, intervalos, fórmulas de indicadores, botões de controle, links DDE / Active-X e módulos de código. Depois de construir o modelo, você simplesmente importa os dados que você precisa, execute o modelo automaticamente com um clique de um botão e faça suas decisões comerciais. O modelo incorpora características de negociação de tendências e swing-trading. O recurso de swing-trading pode ser ativado ou desativado, dependendo do seu estilo de investimento. O sistema opera com a escolha dos arquivos ASCII. TXT GRATUITOS disponíveis na internet ou de um serviço de dados de assinatura (com o nosso sem um link DDE). O modelo pode ser usado sozinho ou em conjunto com sua análise fundamental de mercado e de mercado para melhorar o tempo de investimento e evitar situações não lucrativas. Um modelo de teste de atraso pré-construído separado também está incluído para análises históricas e testes de vários estoques e períodos de tempo.
O que você recebe com cada curso: um tremendo valor de 4 em 1!
Um campo completo do Curso Online PLUS VBA Code e FAQs.
Instruções detalhadas sobre a importação de dados de preços no Excel com o eSignal QLink ou Yahoo! Finance.
Um modelo de Backtesting pré-construído completo no MS Excel com gráficos e estatísticas de comércio para sua análise histórica.
Acesso on-line instantâneo ao material do curso.
30 dias de acesso on-line para baixar os materiais e aprender a construir e usar o seu novo modelo de negociação de ações.
Recursos & amp; Benefícios.
Acesso instantâneo aos materiais do curso com seu próprio login e senha fornecidos no momento da compra (se estiver comprando através do CCBill ou RegNow, caso contrário a senha do curso é enviada por e-mail)
Aprenda a integrar Excel, VBA, fórmulas e fontes de dados em uma ferramenta de negociação rentável.
Adquira conhecimentos únicos aplicáveis ​​a qualquer projeto de modelagem ou análise de Excel.
Economize dinheiro eliminando os custos de software recorrentes.
Calcule sinais de negociação em um grande número de ações, fundos ou spreads em segundos (limitado apenas pela capacidade de dados do Excel)
Requerimentos técnicos.
Microsoft Excel (qualquer versão) com qualquer versão do Windows.
Espaço em disco de 2 megabytes (para arquivos e armazenamento de dados armazenados)
Dados diários, semanais ou semanais de preço de preço Open-High-Low-Close-Volume.
Acesso à Internet (DSL de alta velocidade ou modem a cabo sugerido, mas não necessário)
OPCIONAL: link de importação de dados DDE para o Excel através do seu provedor de dados (recomendado para mais de 5-10 títulos, caso contrário, os dados de preços gratuitos do Yahoo! Finanças ou outra fonte funcionam bem)

Construir um sistema de negociação automatizado em excel
Este curso on-line mostra-o passo a passo como criar um modelo automatizado sofisticado de negociação de ações usando o Microsoft Excel. O idioma Visual Basic (VBA) da Microsoft é usado em conjunto com a interface do usuário do Excel, fórmulas e recursos de cálculo para oferecer uma ferramenta de negociação poderosa e flexível.
Assista ao Vídeo de Demonstração.
O modelo inclui cinco indicadores técnicos comprovados (ADX, cruzamentos médios móveis, estocásticos, bandas Bollinger e DMI). Você é guiado de forma detalhada através da criação de planilhas, arquivos, intervalos, fórmulas de indicadores, botões de controle, links DDE / Active-X e módulos de código. O modelo incorpora características de negociação de tendências e swing-trading. O recurso de swing-trading pode ser ativado ou desativado, dependendo do seu estilo de investimento. Depois de construir o modelo, você simplesmente importa os dados que você precisa, execute o modelo automaticamente com um clique de um botão e faça suas decisões comerciais.
O sistema funciona com a sua escolha de arquivos ASCII. TXT GRÁTIS disponíveis na internet (do Yahoo! Finance ou outro provedor) ou do seu serviço de dados de inscrição (com o nosso sem um link DDE). O modelo pode ser usado sozinho ou em conjunto com sua análise fundamental de mercado e de mercado para melhorar o tempo de investimento e evitar situações não lucrativas.
Um modelo de Backtesting pré-construído separado também está incluído para análises históricas e testes de vários estoques e períodos de tempo.
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O que você recebe com cada curso: um tremendo valor de 3 em 1!

Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.
Nos últimos 6 meses, fiquei focado no processo de construção da pilha de tecnologia completa de um sistema de negociação automatizado. Eu encontrei muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorizado e Evento conduzido). Na minha jornada de construção de um backtester dirigido por um evento, surpreendi que o que você acabasse fosse perto da pilha de tecnologia completa necessária para construir uma estratégia, testá-la e executar a execução ao vivo.
O meu maior problema ao abordar o problema foi a falta de conhecimento. Olhei em muitos lugares para uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me guiaria. Encontrei alguns recursos que vou compartilhar com você hoje.
Para iniciantes:
Para os leitores novos para negociação quantitativa, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que eu li em negociação quantitativa e, mesmo assim, achei muito básico, mas há algumas notas que você deveria tomar.
Da página 81-84 Ernie escreve sobre como no nível de varejo uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automáticas e totalmente automatizadas.
Um sistema semi-automatizado é adequado se você deseja fazer alguns negócios por semana. Ernie recomenda o uso de Matlab, R ou mesmo do Excel. Utilizei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:
Saltei Matlab, custou muito dinheiro e eu só consegui acesso aos laboratórios universitários. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que irão ensinar-lhe como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode usar para aprender a construir uma estratégia. Meu blog favorito abordando o tópico é: QuantStratTradeR executado por Ilya Kipnis. O Microsoft Excel é provavelmente o local onde você iniciará se você não tiver experiência de programação. Você pode usar o Excel para negociação semi-automatizada, mas não vai fazer o truque quando se trata de construir a pilha de tecnologia completa.
Quadro semi-automático pg 81.
Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar negócios automaticamente com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, QuantConnect também usa C #, QuantStart anda pelo leitor através da construção dele em Python, Quantopian usa Python, HFT provavelmente usará C ++. Java também é popular.
Estrutura de negociação totalmente automatizada pg 84.
Passo 1: Obter uma vantagem.
Faça o Programa Executivo em Negociação Algorítmica oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Isso me salvaria cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam por cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de uma das suas lâminas utilizadas na apresentação:
Você também pode usar esse quadro geral ao avaliar outros sistemas de negociação automática.
No momento da escrita, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um profissional poderá construir uma estratégia de negociação totalmente automatizada que, com um pouco de polonês, possa ser transformada em um hedge fund quantitativo .
Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.
Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.
O blog de Michael Hallsmore e o quantstart & amp; livro "Negociação Algorítmica de Sucesso"
Este livro possui seções dedicadas à construção de um backtester dirigido por eventos robustos. Ele dirige o leitor através de uma série de capítulos que irão explicar sua escolha de linguagem, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting dirigido a eventos e como codificar o backtester.
Michael apresenta o leitor às diferentes classes necessárias em um design orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.
Nota: Você precisará comprar seu livro: "Successful Algorithmic Trading", seu blog deixa para fora muita informação.
Passo 3: Vire a TuringFinance.
O programa EPAT Leitura "Successful Algorithmic Trading" & amp; codificando um backtester em um idioma diferente da sua escolha.
Você deve se mudar para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em sua publicação, ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42018 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.
Eu achei esta publicação muito técnica e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar na sua própria arquitetura.
Uma captura de tela de sua postagem.
Passo 4: Estudar sistemas de comércio aberto.
4.1) Quantopian.
Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e estou com vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de linguagem). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que melhoram para mim são as seguintes:
Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu adoro como eles hospedam QuantCon!
Quantopian é líder de mercado neste campo e é amado por quants por toda parte! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:
"Zipline é o nosso motor de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de códigos no Github e contribuir com solicitações de envio para o projeto. Existe um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões ".
Aqui está um link para sua documentação:
4.2) QuantConnect.
Para aqueles que não estão familiarizados com a QuantConnect, eles fornecem um mecanismo de troca algorítmica de código aberto completo. Aqui está um link.
Você deve dar uma olhada em seu código, estudá-lo, & amp; dar-lhes elogios. Eles são competição de Quantopians.
Gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe da QuantConnect por me deixar escolher seu cérebro e pelo brilhante serviço que eles fornecem.
Aqui está um link para sua documentação:
Observações finais:
Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu queria ter essa visão 6 meses atrás, quando comecei a codificar nosso sistema.
Gostaria de chegar à comunidade e perguntar: "Quais bons cursos de negociação algorítmica você conhece?" Eu gostaria de escrever uma publicação que analisa o tópico e fornece uma classificação. Existem recomendações para a construção de um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a esta publicação?
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Bom artigo. Eu gostaria de ter tido cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque sou um programador C #. Achei muito conveniente poder fazer o download do teste Lean e back test localmente. Rummaging através do seu código também é valioso. Além disso, eles cortaram um acordo com a Trader por negócios de US $ 1. Isso ajuda muito. Não sou tão saliente sobre spreads e execução da Trader. O IB pode ser melhor para isso.
Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.
Você não mencionou a Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.
O que você usa para traçar resultados de testes de volta? Eu logro os valores do OHLC e do indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar os resultados. Gostaria de apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e simplesmente ir.
Você ainda possui um fornecedor de caixas de seleção?
Tenho um pensamento sobre os sistemas dirigidos a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis ​​assim que você obtém uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema de streaming mais seguindo os princípios da programação funcional.
& # 8211; Injeste um fluxo de tiquetaque ou barra.
& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML, e assim por diante.
& # 8211; Retornar um sinal.
& # 8211; Envie-o para o corretor para executar.
Em seguida, em um fluxo separado.
& # 8211; Receba uma resposta do corretor.
O problema, é claro, é o estado. Tenho margem suficiente para fazer o comércio? O que está no meu portfólio? Como está funcionando? Normalmente, o corretor api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando extensões Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir às mudanças no sistema através do padrão observável.
Os eventos são ótimos para cliques no mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.
Esta é exatamente a abordagem que tomei com minhas próprias coisas. Essencialmente, eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é conduzida a eventos para falar com o corretor (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter o estado do corretor, ou armazená-lo internamente, atualizando-o quando você receber um preenchimento. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados ruins ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você troca. A menos que você esteja negociando com muita rapidez, então, pausando se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto de estado, é melhor do que prosseguir sem saber o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.
Quanto a quase tudo o que você pediu, você está perto da resposta em Reactive Extension (Rx).
Com Rx indo de tiques para velas é trivial.
Passar de Velas para Indicadores é trivial.
Indicadores de composição de outros indicadores é trivial.
Escrever Posições de Indicadores é trivial.
Composição de Portfolios (como realizada ao longo do tempo) das Posições é trivial.
Simular o modelo de risco é trivial.
Back testing ou trading live é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.
Executar é trivial.
A implementação é possível em tudo, desde C # até F # para JavaScript para C ++ em código quase idêntico.
A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é massivamente paralisável ao GPU.
É certo que a otimização e a alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao teste de back-back não é trivial, mas dado que não é trivial de qualquer maneira, eu irei deixar esse slide 😉
Puramente funcional (ou perto dela) A Rx é, na minha opinião, a única maneira de abordar a infraestrutura desse problema.
Conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para levar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Por automatizar isso, quero dizer, eu não quero olhar para ele. Eu vou olhar os resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2018, tanto esforço precisa tomar um conjunto de regras e ter essas regras executadas no meu corretor.
Eu sugeriria inscrever-se com o Quantopian e depois encontrar alguém dentro da comunidade lá para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma IB Brokers e ser totalmente automatizado.
Deixe-me dizer, porém, que acho que você deve monitorá-lo de perto, e não apenas "esqueça-o para" # 8221 ;.

Automação sem lágrimas.
Publicado em Automated Trader Magazine Issue 19 Q4 2018.
Literalmente, milhares de comerciantes em todo o mundo usam o Excel TM para desenvolver e gerenciar seus modelos de negociação mecânica. Mas até agora, o fosso infranqueável tem sido uma maneira à prova de balas para automatizar esses modelos para simulação em tempo real e negociação ao vivo. Gary Stone, Chief Strategy Officer e Howard Stone, Product / Business para a Tradebook API no Bloomberg Tradebook descrevem a solução ideal.
Enquanto os usuários do poder do Excel TM são comuns nos mercados financeiros, de modo algum todos esses usuários também são programadores da VBA. Como resultado, um grande segmento da comunidade comercial foi desprotegido pela falta de qualquer maneira simples de automatizar modelos mecânicos que eles estão executando no Excel. Os modelos podem cuspir sinais de entrada e saída do Excel, mas o processo sempre exigiu que o comerciante clique manualmente para fazer os pedidos necessários. A alternativa de contratar um programador para automatizar o modelo usando o VBA ou outro idioma imediatamente se depara com a interface comerciante / programador onde os mal-entendidos e os erros freqüentemente abundam.
Produtividade competitiva mais rápida.
Isso não é apenas uma questão de conveniência e evita custos de programação / mal-entendidos. Nos mercados financeiros de hoje, onde fazer mais com menos não é uma opção, isso também é sobre produtividade, gerenciamento de riscos e (em última instância) vantagem competitiva:
&touro; À medida que mais comerciantes têm acesso a mais poder de fogo computacional, a expectativa de vida de muitas idéias comerciais está diminuindo de forma apreciável, pois muitos comerciantes podem facilmente divulgar as mesmas oportunidades alfa. Há dez anos, um modelo comercial robusto pode capturar ineficiências por vários anos. Hoje, o desempenho de um modelo inicialmente lucrativo geralmente começa a decair em questão de meses, semanas ou até dias. Isso coloca um prêmio sobre a capacidade de uma organização comercial manter uma linha de produção de novos modelos e - uma vez testado completamente - implantá-los no mercado o mais rápido possível.
&touro; Quando usado de forma inteligente, a automação comercial pode gerar maior produtividade. O indivíduo que pode automatizar a execução e gestão do comércio tem tempo adicional para pesquisar e desenvolver novos modelos comerciais. Para os comerciantes que não têm acesso a uma equipe de programação dedicada, o Excel possui muitas ferramentas para facilitar esse processo de desenvolvimento sem aprofundar o VBA. A chave é ter o tempo para fazer isso, que a automação oferece. Como resultado, a operação comercial como um todo é capaz de maximizar seu capital intelectual disponível e trabalhar de forma mais eficiente.
&touro; Embora seja comum que os comerciantes afirmem que seus modelos são sem parâmetro, geralmente há pelo menos um parâmetro em algum lugar da lógica que pode ser otimizado. Muitas vezes, o valor do parâmetro que é o mais estável e tem os valores adjacentes mais estáveis ​​no teste de amostra do Excel é aquele que é selecionado para negociação ao vivo. No entanto, pequenas mudanças no comportamento do mercado podem tornar esta uma escolha sub-ótima em tempo real. A automação de um modelo de negociação oferece uma alternativa - a saber, a negociação simultânea de uma gama de valores de parâmetros de melhor desempenho, a fim de reduzir o risco de otimização. As considerações de fluxo de trabalho significam que esse cenário não é viável para um comerciante humano, mas uma solução automática do Excel pode fazer funcionar a luz dele.
O sucesso dessas oportunidades exige uma ferramenta de automação transparente para o comerciante, não envolve programação pesada e tem um fluxo de trabalho intuitivo. A maneira óbvia de conseguir isso é um componente do Excel que faz conexões automatizadas nos bastidores entre os modelos comerciais e os mercados necessários, sem a necessidade de o comerciante se preocupar com nenhum dos encanamentos subjacentes. Então, tudo o que ele / ela tem a fazer é selecionar uma estratégia de sua lista de modelos comerciais pré-construídos, escolher o mercado desejado e o tamanho da posição, clicar em "Executar" e permitir que o componente de automação cuide de todas as entradas e saídas.
O truque aqui é conseguir isso sem interromper o fluxo de trabalho existente do comerciante. Se um comerciante estiver acostumado a executar seus modelos mecânicos em uma GUI do Excel que eles já construíram, eles não querem perder tempo aprendendo um novo layout. Portanto, qualquer componente de automação precisa estar em um formato que pode ser descartado de forma transparente em uma pasta de trabalho existente do Excel. Em seguida, ele é executado invisivelmente no fundo monitorando o status dos modelos mecânicos existentes do comerciante e sempre que uma dessas bandeiras uma condição de compra / venda executa o (s) pedido (s) necessário (s).
A automatização simples do Excel obviamente tem muito a oferecer onde as encomendas são de um tamanho improvável que criem impacto no mercado. No entanto, para pedidos maiores ou mercados ilíquidos, um elemento de execução algorítmica adicional é desejável. Então, ao invés de apenas especificar uma simples compra ou venda como resposta a um sinal comercial, o comerciante também pode selecionar um algoritmo de execução adequado para lidar com a ordem.
Um benefício adicional aqui é que a capacidade do Excel de aniquilar afirmações 'if' permite um maior nível de sofisticação. Uma cadeia de instruções 'if' pode ser usada para escolher automaticamente o algoritmo de execução mais apropriado para um sinal comercial particular. Por exemplo: "Se um modelo comercial A marcar uma ordem para o mercado B antes do horário C e o tamanho da ordem é menor do que D, use a execução Algo X - use Algo Y".
Segregação e sobreposição.
No contexto da automação comercial, a capacidade do Excel para executar múltiplas instâncias de si apresenta outras oportunidades. Por exemplo, modelos de negociação para tipos de mercado individuais (como ações, futuros ou FX) podem ser executados em instâncias separadas do Excel.
Do ponto de vista de um comerciante, isso é ergonomicamente mais fácil do que ter que virar entre diferentes cadernos de trabalho ou planilhas na mesma instância do Excel, a fim de monitorar a atividade. Uma vantagem adicional é que uma instância separada do Excel pode ser executada que lida apenas com a sobreposição de gerenciamento de riscos, monitorando as outras instâncias.
Você tem certeza sobre isso?
Uma inflexibilidade potencial com a automação de modelos de negociação mecânica no Excel relaciona-se a decidir se uma condição pode ser verdadeira instantaneamente (ou seja, os modelos reagem a cada novo ponto de dados) ou se ele apenas responde aos valores ao fechar um comprimento de barra predefinido (como 5 ou 10 minutos).
A vida real não é tão conveniente - um único blip acima de um nível alvo pode não oferecer a confirmação de sinal que um comerciante exige, enquanto que esperar pelo fechamento de uma barra de 10 minutos pode ver a oportunidade alfa perdida. Portanto, é necessário que qualquer componente de automação comercial do Excel ofereça funcionalidade de confirmação baseada em tempo, por exemplo: "A condição de entrada longa passou de falso para verdadeiro e permaneceu verdadeira por 35 segundos".
Essa funcionalidade também permite que a força do sinal comercial seja aliada ao tamanho da posição. Por exemplo, para cada unidade de tempo definida, uma condição de entrada ou saída permanece verdadeira, pode ser considerada mais forte e um número adicional de contratos ou compartilhamentos podem ser comprados / vendidos automaticamente.
Ser capaz de construir e testar modelos de teste de teste no Excel e, em seguida, implantá-los automaticamente na negociação ao vivo é um enorme benefício para qualquer usuário de poder do Excel. No entanto, ele ainda omite um passo vital - o comércio em tempo real simulado (ou papel).
A peça final da quebra-cabeças de automatização comercial do Excel é capaz de realizar este tipo de negociação simulada e, depois de concluída satisfatoriamente, mudar imediatamente para a produção ao vivo, sem necessidade de re-codificação ou reedicionamento.
Conclusão.
A automação de modelos comerciais no Excel pode oferecer valor em vários níveis. Além das vantagens genéricas de produtividade, fluxo de trabalho e gerenciamento de riscos, a ferramenta de automação correta pode transformar o Excel em um completo desenvolvimento integrado, testes e ambiente de negociação automatizado / algorítmico.
Por sinal, se você está procurando essa ferramenta - é chamado Tradebook Order Builder.
O Bloomberg Tradebook é um corretor de agências global que oferece algoritmos de negociação avançados e acesso direto ao mercado para mais de 60 mercados mundiais de patrimônio, futuros e opções e 41 pares de moedas em nosso mercado de câmbio. Muitos comerciantes criaram modelos de avaliação, investimento e estratégia de negociação em várias aplicações e nutre-os o Bloomberg Professional & reg; API de dados de serviço. Agora, usando a mesma conectividade que a API de dados da Bloomberg, os comerciantes podem integrar suas estratégias com a API de Pedidos de alto desempenho da Bloomberg Tradebook e conectar suas estratégias à via de execução eletrônica.
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Fazendo isso.
Figura 1: folha de cálculo do Construtor de Pedidos do Comércio com uma variedade de pedidos em vários estados.
Figura 2: Folha de cálculo do Construtor de Pedidos de Comércio com ordens em estado de avaliação que esperam ser acionadas por um modelo de negociação em média móvel.
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Itens Populares.
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Modelo de negociação de ações.
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