공인 거래 시스템 개발자 프로그램

올바른 알고리즘 거래 소프트웨어 따기.
알고리즘 트레이딩을 사용하는 동안 거래자는 힘들게 번 돈을 자신이 사용하는 거래 소프트웨어로 신뢰합니다. 컴퓨터 소프트웨어의 올바른 부분은 거래 주문을 효과적이고 정확하게 수행하는 데 매우 중요합니다. 결함이있는 소프트웨어 또는 필요한 기능이없는 소프트웨어는 막대한 손실을 초래할 수 있습니다. 이 기사에서는 알고리즘 거래에 적합한 소프트웨어를 선택하는 데 고려해야 할 주요 사항을 살펴 봅니다. (자세한 내용은 : 알고리즘 트레이딩의 기초 : 개념과 예제를 참조하십시오.)
[알고리즘 트레이딩 소프트웨어는 기술적 인 분석에 대한 깊은 이해를 필요로합니다. 결국 기술 지표는 종종 이러한 거래 시스템의 입력으로 사용됩니다. Investopedia의 Technical Analysis Course에서는 가격 행동을 유도하는 기술적 패턴, 추세, 신호 및 지표를 식별하는 방법에 대한 심층적 인 개요를 제공합니다. 5 시간이 넘는 주문형 비디오, 연습 및 양방향 컨텐츠로 모든 주요 기술 분석 형식과 사용 사례 연구를 학습합니다.]
알고리즘 거래에 대한 빠른 입문서.
알고리즘은 특정 작업을 완료하기위한 구체적인 단계별 지침 집합으로 정의됩니다. Pac-Man과 같은 중독성이 강한 컴퓨터 게임이나 엄청난 수의 기능을 제공하는 스프레드 시트 일 수 있습니다. 각 프로그램은 기본 알고리즘을 기반으로하는 특정 지침 세트를 따릅니다.
알고리즘 트레이딩은 거래 주문을하기 위해 정의 된 명령어 세트를 따르는 컴퓨터 프로그램을 사용하는 프로세스입니다. 알고리즘 거래 프로그램의 목적은 수익성있는 기회를 동적으로 식별하고 거래를 배치하여 인간 상인이 일치시킬 수없는 속도와 빈도로 수익을 창출하는 것입니다. 더 높은 정확도와 빠른 실행 속도의 이점을 감안할 때 컴퓨터 알고리즘을 기반으로 한 거래 활동은 엄청난 인기를 얻고 있습니다. (더 많은 것을 위해, 보십시오 : 자동 무역 시스템의 찬부 양론.)
누가 알고리즘 트레이딩 소프트웨어를 사용합니까?
알고리즘 거래는 헤지 펀드, 투자 은행 및 독점 거래 회사와 같은 대형 거래 회사가 지배합니다. 규모가 크기 때문에 풍부한 자원을 이용할 수 있으므로 대개 전용 데이터 센터 및 지원 직원이있는 대형 거래 시스템을 비롯하여 독점적 인 거래 소프트웨어를 구축합니다.
개인 수준에서 숙련 된 독점 상인 및 퀀트는 알고리즘 거래를 사용합니다. 기술에 익숙하지 않은 독점 상인은 알고리즘 거래 수요를 위해 미리 준비된 거래 소프트웨어를 구매할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 브로커에서 제공하거나 제 3 자 제공 업체에서 구입할 수 있습니다. 콴트는 거래 및 컴퓨터 프로그래밍에 대한 지식이 뛰어나며 거래 소프트웨어를 독자적으로 개발합니다. (더 많은 것을 위해, 보십시오 : 퀀트 : 그들이하는 일 및 그들이 진화 한 방식.)
알고리즘 트레이딩 소프트웨어 - 빌드 또는 구매?
알고리즘 거래 소프트웨어에 액세스하는 방법에는 빌드 또는 구매 두 가지가 있습니다.
기성품 소프트웨어를 구입하면 신속하고 신속하게 액세스 할 수 있으며, 직접 구축하면 원하는대로 사용자 정의 할 수 있습니다. 자동 거래 소프트웨어는 종종 구매하는 데 많은 비용이 들며, 무시할 경우 허점으로 가득 차서 손실로 이어질 수 있습니다. 높은 비용으로 인해 알고리즘 거래 벤처에서 현실적인 수익 잠재력이 사라질 수 있습니다. 반면에 알고리즘 거래 소프트웨어를 직접 만들려면 시간과 노력 그리고 깊은 지식이 필요하며 아직까지는 완벽하지 않을 수 있습니다.
자동 거래와 관련된 위험은 매우 높기 때문에 큰 손실을 초래할 수 있습니다. 구매 또는 빌드를 결정하는 경우에도 필요한 기본적인 기능에 익숙해 져야합니다.
알고리즘 트레이딩 소프트웨어의 주요 특징.
시장 및 회사 데이터의 가용성 : 모든 거래 알고리즘은 실시간 시장 데이터 및 가격 견적에 따라 작동하도록 설계되었습니다. 몇 가지 프로그램은 EPS 및 PE 비율과 같은 회사 기본 데이터를 설명하기 위해 사용자 정의됩니다. 모든 알고리즘 거래 소프트웨어에는 실시간 시장 데이터 피드와 회사 데이터 피드가 있어야합니다. 시스템에 내장되어 있어야하며 대체 소스에서 쉽게 통합 할 수있는 조항이 있어야합니다. 다양한 시장에 대한 연결성 : 여러 시장에서 일하기를 원하는 거래자는 각 거래소가 TCP / IP, 멀티 캐스트 또는 FIX와 같은 다른 형식으로 데이터 피드를 제공 할 수 있습니다. 소프트웨어가 다른 형식의 피드를 받아 들일 수 있어야합니다. 또 다른 옵션은 블룸버그 (Bloomberg)와 로이터 (Reuters)와 같은 제 3 자 데이터 공급 업체와 거래하는 것인데, 이는 서로 다른 거래소의 시장 데이터를 통합하고 최종 고객에게 통일 된 형식으로 제공합니다. 알고리즘 거래 소프트웨어는 필요에 따라 이러한 통합 피드를 처리 할 수 ​​있어야합니다. 대기 시간 :이 목록의 가장 작은 단어는 고인 무역에있어 가장 중요한 요소입니다. 대기 시간은 한 응용 프로그램에서 다른 응용 프로그램으로 데이터 포인트를 이동시키는 데 소요되는 시간 지연입니다. 다음과 같은 일련의 이벤트를 고려하십시오. 교환기에서 소프트웨어 공급 업체의 데이터 센터 (DC)로 가격 견적을 받으려면 0.2 초, 거래 화면에 도달하려면 데이터 센터에서 0.3 초, 수신 된 견적을 처리하는 거래 소프트웨어는 0.1 초, 그것은 거래를 분석하고 배치하는데, 거래 주문 0.2 초는 중개인에게, 0.3 초는 중개인이 주문을 교환기로 전달하도록합니다.
총 경과 시간 = 0.2 + 0.3 + 0.1 + 0.3 + 0.2 + 0.3 = 총 1.4 초.
오늘날의 역동적 인 거래 환경에서 최초의 가격 견적은이 1.4 초 내에 여러 번 변경되었을 것입니다. 이 지연은 알고리즘 거래 벤처를 만들거나 깰 수 있습니다. 시간 지연없이 가장 최신의 정확한 정보를 얻으려면이 대기 시간을 가능한 한 최저 수준으로 유지해야합니다.
대기 시간은 마이크로 초로 단축되었으며 거래 시스템에서 가능한 한 낮게 유지하려는 모든 시도가 이루어져야합니다. 몇 가지 조치로는 교환기에 직접 연결하여 중간에 공급 업체를 제거하여 데이터를 빠르게 가져 오는 것, 분석 및 의사 결정을 위해 0.1 + 0.3 = 0.4 초 미만이 소요되도록 거래 알고리즘을 개선하십시오. 또는 중개인을 제거하고 0.2 초를 절약하기 위해 거래소로 거래를 직접 보냄으로써 가능합니다.
구성 가능성 및 사용자 정의 : 대부분의 알고리즘 거래 소프트웨어는 200 일 MA와 50 일 이동 평균 (MA)의 교차를 기반으로하는 표준 내장 거래 알고리즘을 제공합니다. 상인은 100 일 간의 MA를 통해 20 일 MA로 전환하여 실험을 원할 수 있습니다. 소프트웨어가 매개 변수의 이러한 사용자 정의를 제공하지 않는 한, 상인은 내장 된 고정 기능에 의해 제한 될 수 있습니다. 구매 또는 구축 여부에 관계없이 거래 소프트웨어에는 높은 수준의 사용자 정의 및 구성 가능성이 있어야합니다. 사용자 정의 프로그램 작성 기능 : Matlab, Python, C ++, JAVA 및 Perl은 거래 소프트웨어를 작성하는 데 사용되는 일반적인 프로그래밍 언어입니다. 타사 공급 업체에서 판매하는 대부분의 거래 소프트웨어는 사용자 정의 프로그램을 작성할 수있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 상인은 자신이 개발 한 모든 거래 개념을 실험하고 시도 할 수 있습니다. 원하는 프로그래밍 언어로 코딩을 제공하는 소프트웨어가 선호됩니다. (자세한 내용은 무역 시스템 코딩 : 소개를 참조하십시오.) 이력 데이터에 대한 백 테스팅 기능 : 백 테스팅 시뮬레이션은 과거 데이터에 대한 거래 전략 테스트를 포함합니다. 성공 (또는 실패 또는 필요한 변경)을 증명하는 과거 데이터의 전략의 실용성과 수익성을 평가합니다. 또한이 필수 기능에는 백 테스팅을 수행 할 수있는 기록 데이터의 가용성이 수반되어야합니다. 거래 인터페이스와의 통합 : 알고리즘 거래 소프트웨어는 원하는 기준의 발생에 따라 거래를 자동으로 처리합니다. 소프트웨어는 거래를 수행하기 위해 브로커 네트워크에 필요한 연결성을 가져야하며 거래 주문을 보내려면 거래소에 직접 연결되어야합니다. 플러그 앤 플레이 통합 : 상인은 가격 분석을 위해 블룸버그 터미널을, 거래를 배치하는 브로커 터미널을, 추세 분석을 위해 Matlab 프로그램을 동시에 사용할 수 있습니다. 개별 요구에 따라 알고리즘 거래 소프트웨어는 일반적으로 사용되는 거래 도구를 통해 쉽게 플러그 앤 플레이 통합 및 사용 가능한 API를 가져야합니다. 따라서 확장 성과 통합 성이 보장됩니다. 플랫폼 독립적 프로그래밍 : 몇 가지 프로그래밍 언어에는 전용 플랫폼이 필요합니다. 예를 들어 특정 버전의 C ++은 일부 운영 체제에서만 실행될 수 있으며 Perl은 모든 운영 체제에서 실행될 수 있습니다. 거래 소프트웨어를 구축하거나 구매할 때 플랫폼 독립적 인 플랫폼 소프트웨어를 선호하고 플랫폼 독립적 언어를 지원해야합니다. 당신은 당신의 거래가 몇 달 동안 어떻게 진화 할 것인지 결코 알 수 없습니다. 두려운 물건 : "원숭이라도 마우스 버튼을 클릭하여 거래 할 수 있습니다."컴퓨터에 대한 종속성은 장님이 아니어야합니다. 후드 아래에서 진행되는 것을 이해해야하는 것은 상인입니다. 거래 소프트웨어를 구매할 때 특정 알고리즘 거래 소프트웨어의 기본 로직을 보여주는 자세한 문서를 살펴보고 시간을 들여야합니다. 완전한 블랙 박스이고 비밀 봉급 기계라고 주장하는 거래 소프트웨어를 피하십시오.
소프트웨어를 제작하는 동안 구현하고있는 것에 대해 현실적이어야하고 실패 할 수있는 시나리오에 대해 명확해야합니다. 실제 돈으로 사용하기 전에 철저히 테스트하십시오.
어디서부터 시작해야할까요?
모든 사전 준비 알고리즘 거래 소프트웨어는 일반적으로 무료 기능 제한 시험 버전 또는 전체 기능을 갖춘 제한된 시험 기간을 제공합니다. 이 재판을하는 동안 무엇이든 사기 전에 충분히 탐구하십시오. 사용 가능한 문서를 자세히 읽는 것을 잊지 마십시오.
하나를 구축하기 위해 알고리즘 트레이딩을 탐색 할 수있는 좋은 무료 소스는 Quantopian입니다. 알고리즘 거래를 테스트하고 개발할 수있는 온라인 플랫폼을 제공합니다. 개인은 기존 알고리즘을 사용자 정의하거나 사용자 정의 할 수 있으며 완전히 새로운 알고리즘을 작성할 수 있습니다. 이 플랫폼은 또한 시장 데이터에 대해 테스트 할 수있는 내장 된 알고리즘 거래 소프트웨어를 제공합니다.
결론.
알고리즘 거래 소프트웨어는 구매하는 데 많은 비용이 들며 독자적으로 개발하기가 어렵습니다. 기성품을 구입하면 신속하고 신속하게 액세스 할 수 있으며 자신 만의 건물을 구축하면 필요에 맞게 사용자 정의 할 수있는 완벽한 유연성을 얻을 수 있습니다. 실제 현금으로 모험하기 전에, 구매 또는 구축 된 알고리즘 거래 소프트웨어의 핵심 기능을 완전히 이해해야합니다. 그렇게하지 않으면 보상하기가 어렵습니다.

EPAT TM - 알고리즘 트레이딩의 이그 제 큐 티브 프로그램.
QuantInsti의 알고리즘 트레이딩의 이그 제 큐 티브 프로그램은 분야에서 성장하거나 알고리즘 및 양적 거래에서 경력을 쌓을 계획 인 전문가를 위해 고안되었습니다.
그것은 파생 상품, 양적 거래, 전자 시장 만들기 또는 거래 관련 기술 및 위험 관리에 초점을 맞춤으로써 성공적인 알고리즘 트레이딩 경력에 대한 전통적 상인에게 영감을줍니다. 이 포괄적 인 알고리즘 트레이딩 코스는 알고리즘 트레이더, 양적 전문가 및 HFT 사고 리더가 설계 한 철저한 코스 구조에 따라 알고리즘 세계, 금융 기술 및 변화하는 시장 미세 구조에 대한 탁월한 통찰력을 제공합니다.
기간 - 6 개월 (4 개월의 교육 및 2 개월의 선택적 프로젝트 작업)
전문화 - 프로젝트 작업을 통한 특정 자산 클래스 및 / 또는 알고리즘 거래 전략.
온라인 전달 - 웹 회의 및 가상 학습 환경을 통해 실시되는 실질적인 세션으로 구성된 집중 학습 경험.
인증 - 평가는 과제, 퀴즈 및 출석으로 구성됩니다. 성공적으로 완료되면 참가자는 QuantInsti Quantitative Learning Pvt Ltd. 로부터 인증서를 받게됩니다.
교과 과정.
이 모듈은 최근에 알고리즘 트레이딩을 배우기 시작한 초보자를위한 준비 자료입니다.
사전 강의, 통계, 옵션 및 파생 상품, MS Excel 자체 학습 모듈의 기본 사항을 강의합니다. 강의는 10-20 시간의 강의가 시작되고 필수 입문서가 시작됩니다.
이 모듈은 알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) 트레이닝에서 실시간 강의가있는 첫 번째 모듈이며 향후 적용 및 사용되는 가장 중요한 개념 중 일부를 다룹니다.
주문 및 데이터 관리와 관련된 기본 용어 및 개념 알고리즘 트레이딩의 시스템 아키텍처 및 위험 관리 - 복잡성과 관련된 복잡성 주문 흐름 관리, 페깅, 판단, VWAP 전략 강의 12 시간 및 과제 및 퀴즈로 구성된 10 시간의 강의.
확률, 통계, 계량 경제학의 개념을 포함하는 Algo 거래 코스의 초급 모듈입니다.
OHLC 데이터 세트, 지표 및 거래 신호 생성 작업 MS Excel의 거래 전략 적용, 미래 주가 및 위험 / 보상 예측에 대한 통계 응용 프로그램 적용 9 시간 후 생존 할 수있는 컴퓨팅 기술을 가르치는 실무 및 실제 세션 강의와 과제 및 퀴즈로 구성된 8 시간의 과목을 제공합니다.
옵션 및 파생 상품 및 통계에 대한 지식이 필요한 수량 트레이딩 코스의 고급 주제 소개.
옵션 가격 결정 모델 및 해당 응용 프로그램. Option Greeks를 기반으로 옵션 포트폴리오를 구축합니다. 분산 거래 개념, 구현 및로드 블록 다양한 조건에 대한 옵션 포트폴리오의 민감도를 보여주는 위험 관리 도구 설계로 상인이 향후 시장 시나리오를 충족하도록 포트폴리오를 수정하도록 허용 12-15 시간의 강의 내용 및 10-15 시간 의 과정.
R은 양적 거래 및 분석에 널리 사용되는 언어입니다. 알고리즘 트레이딩 과정은 데이터 조작 및 관리와 시계열 분석을 위해 오픈 소스 통계 언어 R에 의존합니다.
기초 통계 테스트 및 계산을 통한 R 소개, 양적 지표 및 거래 전략 수립을위한 코드 작성 유용한 데이터 및 빅 데이터 세트 탐색 RARCH를 사용하여 변동성 예측을 위해 GARCH (1,1)를 사용하여 모델을 구현합니다. 모델 15 시간의 강의 내용과 25 시간의 교과 과정으로 고급 거래 패키지를 사용하여 거래 전략을 수립합니다.
이것은 자신의 트레이딩 데스크를 설치하거나 새로운 플랫폼 / 소프트웨어 / 인프라를 위해 낚시하고 싶어하는 기관 트레이너뿐만 아니라 개인 트레이더를위한 가장 전략적인 모듈입니다.
인프라 요구 사항 이해 규제 환경, 알고리즘 트레이딩 데스크 설치에 필요한 자본 투자 등 비즈니스 환경 이해 QI 교수 이외에도 업계 전문가가 경험을 공유하고 3 ~ 9 시간의 강의 내용을 파악할 수 있습니다.
학생들이 연습하고 전략을 직접 시험해 보는 높은 요구 사항이있는이 알고리즘 트레이닝 코스에서 가장 중요한 모듈입니다.
통계적 재정 거래, 시장 미세 구조, 추세 추세, 모멘텀 기반, 시장 형성, 기계 학습과 같은 알고리즘 트레이딩에서 널리 사용되는 정량적 거래 전략 패러다임 계량 경제학, 심리학 및 통계의 렌즈를 통해 글로벌 시장의 문제와 기회를 평가합니다. 42-47 시간의 강의 내용 및 75-80 시간의 교과 과정 거래에서 위험 관리.
이 모듈의 EPAT ™에서 거래 전략을 자동화하는 법을 배우십시오. 다시 말하지만 실용적이고 실용적인 모듈입니다. 참가자들이 전략의 백 테스팅 및 실행을 위해 Python을 배우고 실습해야합니다. Python for Finance의 저서 인 Yves Hilpisch와 같은 주요 전문가는이 모듈의 핵심 교수 중 한 명입니다.
Python을 기반으로 한 자동화 된 거래 플랫폼 소개 Python으로 코드 작성하기 Python의 객체 지향 프로그래밍 및 유용한 패키지 거래를 위해 참가자가 실시간 거래 환경에서 전략을 구현할 수 있습니다. 18-24 시간의 강의 내용과 80-100 시간의 코스 작업.
참가자는 상상력과 트레이딩 전략 수립을 포함하는 수련 / 상인의 멘토십하에 프로젝트를 완료 할 수 있습니다. 전문 분야 및 향상된 학습 영역에 적합한 프로젝트 주제 자격증은 최종 시험에 출석해야 자격이 부여됩니다.
EPAT 학부.
옵션, 파생 상품 및 뉴스 기반 트레이딩 리서치에 세계적으로 유명한 연사.
'알고리즘 트레이딩 : 전략 수립 및 그 이유'.
인도 국립 증권 거래소에서 진행하는 알고리즘 트레이딩 (Algorithmic Trading) 프로그램 워크샵을위한 강사.
오라일리 (O'Reilly)가 발행 한 '재무 파이썬 - 큰 재무 데이터 분석'저자.
공동 설립자 인 iRageCapital 및 QuantInsti. 인터 마켓 스터디 전문가.
QuantInsti의 양적 연구 부서 책임자. 최고의 분석가 및 퀀트 전문가.
Sameer, iRageCapital Advisory Pvt Ltd의 Low Latency Programming 부서를 이끌고 있습니다.
저자, IBridgePy, Interactive Brokers와 거래 할 수있는 오픈 소스 소프트웨어.
Radha는 Thomson Reuters의 데이터 과학자로 일하고 있습니다.
Gaurav는 전반적인 고객 비즈니스와 함께 iRage의 양적 거래 개발을 주도합니다.
Sunith는 진화 알고리즘 및 비 전통적인 컴퓨팅 모델 분야의 전문가입니다.
Anil은 iRageCapital에서 회사 전체의 위험 및 준수 관행을 설계했습니다.
Varun Divakar는 QuantInsti의 Quantra Research and Development 팀원입니다.
Nitin은 Pentagon Advisory Ltd. 의 파트너입니다. 그는 iRageCapital에서 양적인 평가를 받았습니다.
Rajib Ranjan Borah.
Rajib은 IIM Calcutta의 NIT, Surathkal 및 PGDM에서 컴퓨터 공학 학사 학위를 받았습니다. 그는 National Biology Olympiad Finalist이며 World Puzzle Championship에서 인도를 대표합니다.
Rajib은 전략 개발, 위험 관리 및 내부 프로세스에 중점을 두어 iRage의 CEO로서 소포 무역 사업을 이끌고 있습니다. 그는 또한 아시아, 아메리카 및 유럽의 알고리즘 트레이딩 컨퍼런스에 정기적으로 연사를두고 있습니다. 사전 경험 - 퀀텀 리서치 (Bloomberg, NY); 고주파 거래 (Optiver, Amsterdam); 데이터 분석 기술 (Oracle); 투자 회사 및 파생 상품 거래소 (PwC)의 비즈니스 전략 World Puzzle Championship에서 인도를 두 번 대표했습니다. 인도 국립 생물학 올림피아드 결선 진출 자.
Ernest P. Chan 박사.
Chan은 상품 공동 운영자이자 거래 자문가입니다. 1994 년부터 통계 모델 및 고급 컴퓨터 알고리즘 개발에 중점을 두어 대용량 데이터의 패턴과 추세를 파악했습니다. 그는 IBM Research의 텍스트 검색, Morgan Stanley의 고객 관계 데이터 마이닝 및 통계적 재정 거래 거래와 같은 프로젝트에 통계 패턴 인식에 관한 전문 지식을 적용했습니다.
Credit Suisse, Mapleridge Capital Management 및 기타 헤지 펀드의 전략 연구.
Shaurya Chandra.
Shaurya는 IIT Roorkee의 B. Tech Electrical Engineering과 IIM Ahmedabad의 PGDM을 수행했습니다.
Shaurya는 통계 조사 및 전략 개발에 중점을두고 있습니다. 이전 업무에서 그는 판매 측 주문 실행 알고리즘에 중점을 둔 파생 상품 및 수량 연구를 주로 수행했습니다. iRageCapital 전에 Shaurya는 Bank of America, Edelweiss Securities Ltd. & Systematix Stock & Shares Ltd. 에서 인도 주식 시장에 관한 파생 상품 및 양적 분석가로 일했습니다.
Yves Hilpisch 박사.
Nitesh Khandelwal.
Nitesh는 IIT Kanpur의 B. Tech Electrical Engineering과 IIM Lucknow의 PGDM을 수행했습니다.
Nitesh는 다양한 역할의 다양한 자산 클래스에 걸친 금융 시장에서 풍부한 경험을 가지고 있습니다. QuantInsti ™를 CEO로 이끌 기 전에 그는 iRage의 비즈니스 리더였습니다.
그는 은행 재무 (FX 및 이자율 영역)에 대한 사전 경험이 있으며 독점적 인 트레이딩 데스크의 리드 트레이더이기도합니다.
Abhishek Kulkarni.
Sameer Kumar.
Sameer는 BITS Pilani의 경제 및 정보 시스템 석사 과정을 마쳤습니다.
Sameer는 iRage에서 핵심 기술 및 기계 학습 연구를 주도합니다. 그는 진드기 (tick-to-trade) 대기 시간에 새로운 벤치 마크를 설정하는 데있어 핵심 기술을 주도하는 데 열정적입니다. 그는 시장 미세 구조의 시간적 및 공간적 특성을 동시에 활용하는 심층 학습 연구를 사용하여 거래 모델을 설계하는 데 관여합니다.
Dr. Hui Liu.
Liu 박사는 IbridgePy의 저자이자 Running River Investment LLC의 설립자입니다. 그의 주요 거래 이익은 미국 주식 및 외환 시장입니다. Running Investment Investment LLC는 파이썬을 이용한 자동화 된 트레이딩 전략 개발을 전문으로하는 개인 헤지 펀드입니다.
Radha Krishna Pendyala.
Radha는 Thomson Reuters의 데이터 과학자로 일하고 있습니다. 그의 연구는 금융 부문의 특정 문제를 해결하기 위해 대형 데이터 세트에 기계 학습 및 정량적 재무 모델링 기술을 적용하는 것을 포함합니다. 뉴욕 시립 대학 (New York City University)에서 금융 공학 석사 학위를 취득했습니다.
Gaurav Raizada.
Gaurav는 IIT Kanpur의 B. Tech Chemical Engineering과 IIM Lucknow의 PGDM을 수행했습니다.
Gaurav는 전반적인 고객 비즈니스와 함께 iRage의 양적 거래 개발을 주도합니다. 그는 또한 거래 시스템 개발, 대기 시간 감소 및 최적화를 비롯한 시스템, 성능 및 전략 개발을 주도하고 있습니다.
iRageCapital 이전에 Gaurav는 Axis Bank와 함께 Forex - 이자율 파생 상품 거래자로 일했습니다.
스니스 레디.
Sunith는 IIT Madras에서 컴퓨터 공학을 전공했습니다.
Sunith는 진화 알고리즘 및 비 전통적인 컴퓨팅 모델 분야의 전문가입니다. 그의 작품은 '비 전형적인 컴퓨팅 모델의 심포지엄'에서 발표되었습니다. Sunith는 특히 알고리즘 및 고성능 아키텍처 분야에서 높은 수준의 기술 전문 지식을 제공합니다. 사전 경험 - LimeLabs, Yahoo R & D, 자일링스
아닐 야다 브.
Anil은 IIT Kanpur의 B. Tech 기계 공학 및 IIM Lucknow의 PGDM을 수행했습니다.
iRage에서 Anil은 여러 거래 전략을 관리하고 회사 전체의 위험 및 규제 준수 관행을 설계했습니다. Anil은 자금 운용을위한 확장 가능한 양적 전략 개발을 성공적으로 개발하고 이끌었습니다. iRage 전에 Anil은 금속 및 에너지 제품 포트폴리오를 관리하고 Chatterjee Group (TCG) 사모 펀드의 선임 분석가로서 독립 상품 거래자로 일했습니다.
리먼 브라더스의 컨버터블 애널리스트로 재직했다.
바룬 디바 카.
Varun은 Roorkee의 Indian Institute of Technology에서 토목 공학 졸업 학위를 받았습니다.
Varun Divakar는 QuantInsti의 Quantra Research and Development 팀의 멤버이며 Quantitative 및 Machine Learning 기술을 사용하여 거래 전략을위한 컨텐츠를 작성합니다.
QuantInsti 이전에는 Varun이 Futures First에서 국제 에너지 및 소프트 시장을 관리하는 연관 상품 거래자로 일했습니다.
Nitin Agarwal.
Nitin은 Pentagon Advisory Ltd. 의 파트너입니다. 획기적인 화학 기술 개발에서 독점 거래 전략 개발에 이르기까지 다양한 경험을 갖고 있습니다. 운영 팀을 Pentagon Advisory에서 이끌 기 전에 그는 iRageCapital에서의 평가와 Aditya Birla Group의 리더십 준칙으로 평가했습니다. 그는 가르침에 대한 열정이 있으며 여가 시간에는 국제 저널 기사를 씁니다. 그의 가장 최근 기사는 Swamee-Aggarwal 방정식 개발과 관련이 있습니다.
성공 사례.
Jacques Francois Joubert.
NMRQL의 정량 분석가,
"알고리즘 트레이딩을 위해 CFA를 찾는 데 많은 시간을 할애했으며 EPAT는 가장 가까운 일치입니다. 이 과정이 다양한 주제를 다루는 방법을 좋아했습니다. 제가 코스를 시작했을 때 나는 수학을 더 공부하기 위해 대학으로 돌아갈 계획 이었지만 코스를 끝내기 직전에 탐낼 정량적 헤지 펀드에 양적 분석가로서 고용되었습니다. 교수님 께 특별한 감사를드립니다. "
Quanticko Trading S. A.의 CEO
그는 "경영진이 제공하는 지원에 매우 만족하고 있으며, 교수진은 질의 해결에 많은 노력을 기울이고 있습니다. 최고의 증권사 중 한 곳에서 일하면서 알고리즘 트레이딩에 참여하고 싶습니다. QuantInsti의 EPAT 과정이 도움이 될 것입니다. 나를."
Morgan Stanley의 준회원,
"Quantinsti에서 알고리즘 및 고주파 거래에 사용할 수있는 정량적 전략을 개발하는 방법을 배웠습니다. Quantinsti의 교수진은 고도로 숙련되어 있습니다. 컨설턴트로서의 경험을 통해 교실로 가져온 통찰력은 매우 가치 있고 각 수업을 매우 효과적으로 만듭니다 온라인 학습 경험은 꽤 좋았습니다. 내가 놓친 강의 기록을 볼 수있는 유연성을 제공했습니다. "
설립자 Chengetedzai Central.
증권 기탁소, 짐바브웨.
"나중에 알고리즘 및 고주파 데스크를 시작하기 때문에 내 책상에서 유용 할 전략을 구현하는 방법에 대한 실제 경험과 지식을 얻는 것이 가장 좋습니다 (부분적으로) 기본 통계에서 고급 통계에 이르기까지 다양한 트레이딩 데스크에서 사용되는 고급 거래 플랫폼에 대한 작업을 배우기 때문에 놀라운 경험이 될 것입니다. "
EPAT TM 졸업생 프로필.
학문적 배경과 업계 경험면에서 매우 풍부하고 학제 간 배경을 가진 참가자를 교육합니다.
거주되는 모든 대륙의 학생들이 EPAT ™에 참여했습니다.
이 과정은 금융 시장과 기술 발전에 대한 관심이 많은 실무 전문가를 위해 고안되었습니다. EPAT ™의 모든 배치에서 우리는 상인, 분석가, 개발자, 퀀트, 리스크 관리자, 창업자, 책상 소유자가 풍부한 참여를 통해 동료 참여와 상호 작용하고 네트워킹 할 수있는 독특한 경험을 제공합니다.
완벽한 거래 전략을 수립하는 방법을 배우는 것이 한 가지이지만 양과 염소를 분리하는 것은 실제로 아이디어를 실행하는 것입니다. 우리 학생들은 혁신적인 프로젝트 일뿐만 아니라 혁신적인 프로젝트를 통해 실행 예술을 마스터했습니다. 그들은 EPAT ™ 동안 얻은 지식을 활용하여 독창적이고 준비가 완료된 연구 작품으로 변형시킵니다.
최근 EPAT ™ 교과 과정의 일부로 완료된 몇 가지 프로젝트 주제는 다음과 같습니다.
Maxime Fages와 Derek Wong에 의한 기계 학습을 이용한 클라우드 기반 자동 거래 시스템 개발 및 Marco Nicolas Dibo의 Quantstrat를 이용한 역 테스팅.
EPAT 입학.
누가 신청할 수 있습니까?
QuantInsti의 Algo 거래 과정은 파생 상품, 양적 거래, 전자 시장 제조 또는 거래 관련 기술 및 위험 관리에 중점을 두는 비즈니스에서 구매하거나 판매하는쪽으로 일하는 개인을 대상으로합니다.
Algorithmic Trading ™의 이그 제 큐 티브 프로그램은 퀀트, 트레이더 프로그래머, 펀드 매니저, 컨설턴트, 금융 상품 개발자, 연구원 및 알 고 트레이딩 애호가에게 실질적인 교육을 제공합니다. 그것은 양적 거래의 기본 사항과이를 구현하기위한 기술적 해결책에 대한 통찰력을 제공합니다.
이 과정에 합격 한 각 참가자는 고도의 지적 호기심, 금융에 대한 강한 관심 및 강력한 분석 기술을 갖추고 있습니다. 특정 학위 요구 사항은 없지만 대부분의 참가자는 수학, 통계, 물리학, 엔지니어링, 운영 연구, 컴퓨터 과학, 금융 또는 경제와 같은 정량 학문에 대한 배경 지식을 갖게됩니다. 다른 분야의 참가자는 미적분, 스프레드 시트 및 전산 문제 해결에 익숙해야합니다.
입학 절차.
입학 전에 참가자의 강점과 약점을 이해하는 데 중점을 둔 상담이 실시됩니다. 이 세션은 반드시 참가자의 자격을 결정하는 것은 아니지만 카운셀러가 등록하기 전에 정보에 입각 한 지침을 도울 수 있도록 도와줍니다.
입학 절차.
중요한 날들.
* 거주 인도 참가자에게 적용 가능한 추가 18 % GST.
신흥 시장 거주자에게는 할인 혜택이 제공되므로 contactquantinsti에서 자세한 내용을 문의하십시오.
장학금 면제는 장학금 시험 점수에 따라 제공됩니다. 여기를 클릭하십시오.
학습 경험.
QuantInsti는 실시간 강의, 튜토리얼, 교수진과의 문제 해결 상호 작용을 포함한 양방향 온라인 학습 경험을 제공합니다. Algorithmic Trading 과정은 노트북, 태블릿 및 전화를 통해 액세스 할 수있는 모든 강의 및 프로그램 자료에 24 시간 액세스 할 수 있습니다.
EPAT TM 라이브 강의가 개인화 된 학습 포털에 기록되고 업로드됩니다. 각 참가자는 자신의 계정을 가져 와서 다음에 액세스 할 수 있습니다.
라이브 및 녹화 강의 강의 노트, 연습 및 추가 독서 자료 샘플 코드 및 스프레드 시트 팀 액세스를 지원하여 우선 순위에 대한 쿼리를 해결합니다.
학습 관리 시스템은 학습 내용을 추적하고 진행 상황에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다. 전담 학습 관리자가 귀하의 질문과 진행 상황을 이해하기 위해 전화 및 채팅 진행 상황을 정기적으로 토론합니다. 프로그램에 사용 된 대부분의 도구와 소프트웨어는 오픈 소스이며 무료로 제공되므로 학생들은 포스트 코스 완료를 계속 학습 할 수 있습니다.
왜이 알 고 트레이딩 코스?
Practical Exposure - 실제 세계에서 거래자들이 사용하는 지식, 도구 및 기술 습득 전문가 교육 및 지원 - EPAT TM 교수진은 현장의 모든 전문가 인 학자 및 전문가로 구성된 명성 높은 팀입니다. 커리어 서비스 - 커리어 서비스 및 직업 리소스 당신이 프로그램을 시작하고 전문 직업을 통해 마지막으로 당신에게 사용할 수있게됩니다.
QuantInsti®에서 6 개월의 알고리즘 트레이닝 교육
QuantInsti®에서의 오랜 학습
우리는 학생들로 하여금 EPAT TM 과정을 마친 후 평생 학습 할 것을 약속합니다.
양적, 알고리즘 및 고주파 거래의 실무자 및 연구자 인 교수진 및 동문 네트워크에 대한 액세스 온라인 커뮤니티, Linkedin 그룹을 통해 업계 회원들에게 연락 관련 역할의 배치 및 경력 성장 지원 초대 강연자 새로운 기술 혁신, 새로운 플랫폼에서의 훈련, 관련 분야에서의 발전 등이 포함됩니다.
알고리즘 트레이딩을 위해 전 세계적으로 사용되는 다양한 전략 패러다임에 노출 전략을 작성하고 구현하는 데 필요한 툴과 기술을 습득하여 트레이딩 전략을 자동화 네트워킹 및 하드웨어의 모든 것을 배우면서 알고리즘 트레이딩을 직접 시작할 수 있습니다. 책상 운영을위한 규제 환경에 대한 HFT의 측면 알고리즘 무역 업계에 진로 진출 - 프로그램을 성공적으로 완료 한 후 QuantInsti의 배치 서비스를 활용하십시오. 동일한 도메인의 전문가 인 교수 아래 프로젝트를 수행하여 특정 자산 클래스 또는 전략 패러다임을 전문으로합니다.
Managing High Frequency Data and building econometric models Learn how to back-test, implement and trade advance quantitative strategies Using programming skills to build low latency trading systems Using statistical packages and integrating them to your trading system Understanding of market making, spread optimization, transaction cost analytics and advance risk management Using Option pricing models for running volatility books and make markets Electric blend of practical and theoretical knowledge.
Successful students have given 15-20 hours per week to review and complete the course work within a period of 4 months before proceeding to 2 months of optional project work.

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우리는 누구인가.
Offering you comprehensive trader training in equities, options, futures and automated trading.
SMB Capital, our PnL proprietary trading desk in NYC, is recognized for its success in developing new traders from beginner to consistently profitable and then high performing trader.
We built a PnL trading desk, SMB Capital, by focusing on training new traders. Then we created SMBU, our education arm, which offers the same trader training in equities, options, futures and automated trading, as we use to develop our firm traders.
Ten years ago, when we started our education arm - SMB Training, we realized that the market was harder to navigate than when we began. It was nearly impossible for a new trader to become profitable, without advanced training and mentoring from professional traders. And thus there was need for professional trader training programs and trader mentoring that delivered these changes. SMB created world-class training programs in equities, options, futures and automated trading, so that new traders are given their best chance to succeed. Now all of the world-class training that we offer our professional proprietary traders is offered to you.
Our mission is to help you discover: How good can you be?
Most importantly to us, we do all of this with integrity, transparency, and fairness for our trading community at SMBU.
Finally, it is our hope that our best students, seek to be funded by our PnL trading desk.
SMB Training Programs.
Professional Trading Education.
Foundation.
Trade like a Professional Trader The SMB Foundation is a five-week, extensive training program that teaches trading skills to the new and developing trader.
Reading the Tape.
Professional Trading Skills We teach you how to read the tape in a 2-day intensive training program. This skill will improve your trading by helping you determine the order flow in the stocks you trade.
Options Foundation.
The SMB Options Training Program is a unique process of education and skill development. After each student learns the core strategies and tactics, we work hard together to determine what works best for each student.
College Traders.
Mentoring and Guidance.
SMB College Traders is a five-week course designed to give you the opportunity to trade while you are still in school.
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Now the same tools and realtime mentoring that our professional traders have access to is available to help you become more consistent.
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What Our Customers Say.
We are proud to have helped thousands of traders globally improve their trading.
Your course if far more comprehensive than I anticipated.
SMB Training Program gave me everything to be a constantly profitable trader.
Lawyer , New York.
The tape reading skills that I have learned are amazing.
I am still very happy that i did the program at the SMB desk.
Tape Reading in your detailed way was new to me.
Mentoring was excellent.
SMB is recognized for its success in teaching new and developing traders how to profitably trade equities, options, futures and develop automated systems.

Certified trading system developer program

Creating a Trading System within Trading System Lab.
Trading System Lab will automatically generate Trading Systems on any market in a few minutes using a very advanced computer program known as a AIMGP (Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming). Creation of a Trading System within Trading System Lab is accomplished in 3 easy steps. First, a simple preprocessor is run that automatically extracts and preprocesses the necessary data from the market you wish to work with. TSL accepts CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, Free Internet data, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binary and Internet Streaming data. Second, the Trading System Generator (GP) is run for several minutes, or more, to evolve a new Trading System. You may use your own data, patterns, indicators, intermarket relationships or fundamental data within TSL. Third, the evolved Trading System is formatted to produce new Trading System signals from within TradeStation™ or many other trading platforms. TSL will automatically write Easy Language, Java, Assembler, C code, C# code and WealthLab Script Language. The Trading System may then be manually traded, traded through a broker, or automatically traded. You may create the Trading System yourself or we can do it for you. Then, either you or your broker may trade the system either manually or automatically.
Trading System Lab's Genetic Program contains several features that reduce the possibility of curve fitting, or producing a Trading System that does not continue to perform into the future. First, the evolved Trading Systems have their size pruned down to the lowest possible size through what is called Parsimony Pressure, drawing from the concept of minimal description length. Thus the resultant Trading System is as simple as possible and it is generally believed that the simpler the Trading System is, the better it will perform into the future. Secondly, randomness is introduced into the evolutionary process, which reduces the possibility of finding solutions that are locally, but not globally optimum. Randomness is introduced over not just the combinations of the genetic material used in the evolved Trading Systems, but in Parsimony Pressure, Mutation, Crossover and other higher-level GP parameters. Out of Sample testing is performed while training is in progress with statistical information presented on both the In Sample and Out of Sample Trading System testing. Run logs are presented to the user for Training, Validation and Out of Sample data. Well behaved Out of Sample performance may be indicative that the Trading System is evolving with robust characteristics. Substantial deterioration in the automatic Out of Sample testing compared to the In Sample testing may imply that creation of a robust Trading System is in doubt or that the Terminal, or Input Set may need to be changed. Finally, the Terminal Set is carefully chosen so as to not overly bias the selection of the initial genetic material towards any particular market bias or sentiment.
TSL does not begin its run with a Trading System predefined. In fact, only the Input Set and a selection of market entry mode or modes, for automatic entry search and assignment, is initially made. A pattern or indicator behavior that may be thought of as a bullish situation may be used, discarded or inverted within the GP. No pattern or indicator is pre-assigned to any particular market movement bias. This is a radical departure from manually generated Trading System development.
A Trading System is a logical set of instructions that tell the trader when to buy or sell a particular market. These instructions rarely require intervention by a trader. Trading Systems may be manually traded, by observing trading instructions on a computer screen, or may be traded by allowing the computer to enter trades in the market automatically. Both methods are in widespread use today. There are more professional money managers that consider themselves "Systematic or Mechanical" traders than those who consider themselves "Discretionary", and the performance of Systematic money managers is generally superior to that of Discretionary money managers. Studies have shown that trading accounts generally lose money more often if the client is not using a Trading System. The significant rise in Trading Systems over the past 10 years is evident especially in the commodity brokerage firms, however equity and bond market brokerage firms are becoming increasingly aware of the benefits through the use of Trading Systems and some have begun to offer Trading Systems to their retail clients.
Most mutual fund managers are already using sophisticated computer algorithms to guide their decisions as to what "hot stock to pick" or what "sector rotation" is in favor. Computers and algorithms have become mainstream in investing and we expect this trend to continue as younger, more computer savvy investors continue to allow portions of their money to be managed by Trading Systems to reduce risk and increase returns. The huge losses experienced by investors participating in buying and holding stocks and mutual funds as the stock market melted down in past years is furthering this movement towards a more disciplined and logical approach to stock market investing. The average investor realizes that he or she currently allows many aspects of their lives and the lives of their loved ones to be maintained or controlled by computers such as the automobiles and aircraft we use for transportation, the medical diagnostic equipment we use for health maintenance, the heating and refrigeration controllers we use for temperature control, the networks we use for internet based information, even the games we play for entertainment. Why then do some retail investors believe that they can "shoot from the hip" in their decisions as to "what" stock or mutual fund to buy or sell and expect to make money? Finally, the average investor has become wary of the advice and information forwarded by unscrupulous brokers, accountants, corporate principals and financial advisors.
For the past 20 years mathematicians and software developers have searched indicators and patterns in stock and commodity markets looking for information that may point to the direction of the market. This information may be used to enhance the performance of Trading Systems. Generally this discovery process is accomplished through a combination of trial and error and more sophisticated "Data Mining". Typically, the developer will take weeks or months of number crunching in order to produce a potential Trading System. Many times this Trading System will not perform well when actually used in the future due to what is called "curve fitting". Over the years there have been many Trading Systems (and Trading System development companies) that have come and gone as their systems have failed in live trading. Developing Trading Systems that continue to perform into the future is difficult, but not impossible to accomplish, although no ethical developer or money manager will give an unconditional guarantee that any Trading System, or for that matter any stock, bond or mutual fund, will continue to produce profits into the future forever.
What took weeks or months for the Trading System developer to produce in the past may now be produced in minutes through the use of Trading System Lab. Trading System Lab is a platform for the automatic generation of Trading Systems and Trading Indicators. TSL makes use of a high speed Genetic Programming Engine and will produce Trading Systems at a rate of over 16 million system-bars per second based on 56 inputs. Note that only a few inputs will actually be used or necessary resulting in generally simple evolved strategy structures. With approximately 40,000 to 200,000 systems needed for a convergence, time to convergence for any data set can be approximated. Note that we are not simply running a brute force optimization of existing indicators looking for optimum parameters from which to use in an already structured Trading System. The Trading System Generator begins at a zero point origin making no assumptions about the movement of the market in the future and then "evolves" Trading Systems at a very high rate combining information present in the market and formulating new filters, functions, conditions and relationships as it progresses towards a "genetically engineered" Trading System. The result is that an excellent Trading System may be generated in a few minutes on 20-30 years of daily market data on virtually any market.
Over the past few years there have been several approaches to Trading System optimization that employ the less powerful Genetic "Algorithm". Genetic Programs (GP's) are superior to Genetic Algorithms (GA's) for several reasons. First, GP's converge on a solution at an exponential rate (very fast and getting faster) whereas Genetic Algorithms converge at a linear rate (much slower and not getting any faster). Second, GP's actually generate Trading System machine code that combined the genetic material (indicators, patterns, inter-market data) in unique ways. These unique combinations may not be intuitively obvious and do not require initial definitions by the system developer. The unique mathematical relationships created may become new indicators, or variants in Technical Analysis, not yet developed or discovered. GA's, on the other hand, simply look for optimum solutions as they progress over the parameter range; they do not discover new mathematical relationships and do not write their own Trading System code. GP's create Trading System code of various lengths, using variable length genomes, will modify the length of the Trading System through what is called non-homologous crossover and will completely discard an indicator or pattern that does not contribute to the efficiency of the Trading System. GA's use only fixed size instruction blocks, making use of only homologous crossover and do not produce variable length Trading System code, nor will they discard an inefficient indicator or pattern as readily as a GP. Finally, Genetic Programs are a recent advancement in the domain of machine learning, whereas Genetic Algorithms were discovered 30 years ago. Genetic Programs do include all of the main functionality of Genetic Algorithms; crossover, reproduction, mutation and fitness, however GP's include much faster and robust features, making GP's the best choice for producing Trading Systems. The GP employed in TSL's Trading System Generator is the fastest GP currently available and is not available in any other financial market software in the world.
The Genetic Programming Algorithm, Trading Simulator and Fitness Engines used within TSL took over 8 years to produce.
Trading System Lab is the result of years of hard work by a team of engineers, scientists, programmers and traders, and we believe represents the most advanced technology available today for trading the markets.