Quant Forex Handel

Vad är FxPro Quant. 2006-2016 FxPro Group Ltd. Risk Varningskontrakt för Skill CFDs är komplexa finansiella produkter som handlas på margin Trading CFDs har en hög risk eftersom hävstångseffekt kan fungera till din fördel och nackdel Som ett resultat kan CFDs kanske inte vara lämpliga för alla investerare eftersom du kan förlora allt investerat kapital Du borde inte riskera mer än du är beredd att förlora Innan du bestämmer dig för handel måste du se till att du förstår riskerna med hänsyn till dina investeringsmål och erfarenhetsnivå. Tidigare resultat av CFD är inte en tillförlitlig indikator på framtida resultat De flesta CFD har inget fastställt löptid Därefter förfaller CFD-positionen vid det datum du väljer att stänga en befintlig öppen position. Sök självständig rådgivning, om det behövs. Läs FxPros fullständiga Risk Disclosure Statement. FxPro UK Limited Är auktoriserad och reglerad av Financial Conduct Authority registreringsnummer 509956 FxPro Financial Services Limited är auktoriserad och reglerad av Cyperns värdepappers - och valutakommissionstillstånd nr 078 07 och auktoriserad av Financial Services Board FSB-auktorisation nr 45052 Med avseende på FSB-auktorisationen tillhandahåller FxPro exekveringstjänster om huvudkontrakt med sina kunder på FxPro s priser dessa transaktioner handlas inte på ett utbyte Dessutom är CFD-avtal med FxPro inte reglerade av FAIS-lagen och förmedlingstjänster tillhandahålls inte. FxPro Financial Services Limited och FxPro UK Limited erbjuder inte kontrakt för skillnader mot invånare i vissa jurisdiktioner som Förenta staterna Amerika, Islamiska republiken Iran och Kanada. Kvantitativ handel. Kvantitativ handel. Kvantitativ handel består av handelsstrategier baserade på kvantitativ analys som bygger på matematiska beräkningar och nummerkrypning för att identifiera handelsmöjligheter. Eftersom kvantitativ handel generellt används av finansinstitut och hedgefonder t ransactions är vanligtvis stora i storlek och kan innebära köp och försäljning av hundratusentals aktier och andra värdepapper. Men kvantitativ handel blir vanligare av enskilda investerare. BREAKING DOWN Kvantitativ Trading. Pris och volym är två av de vanligaste uppgifterna ingångar som används i kvantitativ analys som huvudingången till matematiska modeller. Kvantitativa handelsmetoder inkluderar högfrekvent handelsalgoritmisk handel och statistisk arbitrage Dessa tekniker är snabbbrand och har vanligtvis kortfristiga investeringshorisonter. Många kvantitativa handlare är mer bekanta med kvantitativa verktyg, som flytta medelvärden och oscillatorer. Utestående kvantitativ handel. Kvantitativa handlare utnyttjar modern teknologi, matematik och tillgången till omfattande databaser för att göra rationella handelsbeslut. Kvantitativa handlare tar en handelsmetodik och skapar en modell av det med hjälp av matematik, och då Utveckla en datorprogram m som tillämpar modellen på historiska marknadsdata Modellen backas sedan och optimeras Om gynnsamma resultat uppnås implementeras systemet i realtidsmarknader med reell kapital. Hur kvantitativa handelsmodeller fungerar bäst kan beskrivas med hjälp av en analogi Betänkande en väderleksrapport där meteorologen förutser en 90 risk för regn medan solen skiner. Meteorologen härleder denna kontraintuitiva slutsats genom att samla och analysera klimatdata från sensorer i hela området. En datoriserad kvantitativ analys avslöjar specifika mönster i data. När dessa mönster jämförs Till samma mönster som uppenbarades i historisk klimatdata backtesting, och 90 av 100 gånger resultatet är regn, då meteorologen kan dra slutsatsen med självförtroende, följaktligen 90-prognosen Kvantitativa handlare tillämpar samma process på finansmarknaden för att fatta handelsbeslut. Fördelar och nackdelar med kvantitativ handel. Målsättningen med tradin G är att beräkna den optimala sannolikheten att genomföra en lönsam handel En typisk näringsidkare kan effektivt övervaka, analysera och fatta handelsbeslut på ett begränsat antal värdepapper innan mängden inkommande data överväger beslutsprocessen. Användningen av kvantitativa handelsmetoder belyser detta Begränsa genom att använda datorer för att automatisera övervaknings-, analys - och handelsbesluten. Överkomliga känslor är ett av de mest genomgripande problemen med handel. Var det rädsla eller girighet. När handel handlar känslor bara för att kväva rationellt tänkande, vilket vanligtvis leder till förluster Datorer och Matematik har inga känslor, så kvantitativ handel eliminerar detta problem. Kvantitativ handel har sina problem De finansiella marknaderna är några av de mest dynamiska enheter som existerar. Därför måste kvantitativa handelsmodeller vara lika dynamiska för att vara konsekvent framgångsrika. Många kvantitativa handlare utvecklar modeller som är Tillfälligt lönsam för det marknadstillstånd för vilket de Utvecklades men de misslyckas i slutändan när marknadsförhållandena förändras. Steg för att bli en Quant Trader. Många människor från matematiska eller statistiska bakgrunder strävar efter att vara kvanthandlare. Men i nuvarande era har arbetsbeskrivningen för en kvant expanderat avsevärt på grund av Tillkomsten av högfrekventa algoritmiska och automatiserade handel Jobb inom dessa områden är ganska krävande och de kräver mer än bara enastående färdigheter inom dataanalys. De behöver också en bredare förståelse, byggande och genomförande av automatiserade handelssystem. Den här artikeln beskriver detaljer om hur någon Med bakgrund i matematik eller statistik kan bli en quant trader vilken vidare specialisering kvalifikation eller utbildning kan hjälpa till att bli en kvant, vilken arbetsupplevelse passar bra för att komplettera den pedagogiska kvalifikationen för ett quant jobb och relaterade ämnen Investopedia förklarar Vilka kvantitativa handlare gör Och hur de utvecklats. Profilen för en quant trader kräver dataanalys, data mining a Några forskningsförmågor, som verkligen är det minsta. Man måste också vara skicklig på ett antal andra områden. Datoranvändning, specifikt för handelsbehov Matematiker och statistiker idag är välkända i dataanalysprogram och - applikationer. Däremot kan deras tillämplighet på kvantitativ handel vara begränsad. Till exempel används kalkylblad i stor utsträckning i dataanalys men genomför handel och forskningsspecifik analys i en Dedikerad kvant applikation som MATLAB kan kräva ytterligare träning och praktisk erfarenhet. Användning av några handelsapplikationer kommer antingen gratis prov eller fullversion att ge dig praktisk erfarenhet. Högskolor och universitet ger vanligtvis tillgång till sådana dedikerade applikationer. Programmering av språkkännedom Avancerad nivå plug and play trading mjukvara finns i stort antal, som hävdar att de uppfyller alla aspekter av kvantitativ handel Få är riktigt bra, men de flesta don t anpassar sig till dagens dynamiska och praktiska krav för en kvanthandel. Framgångsrika kvanthandlare kräver Förmågan att konceptualisera och bygga handelssystem på egen hand, som endast kan åstadkommas genom dataprogrammering Perl, Python, Java och C, är vanligen använda programmeringsspråk för att bygga sådana handelssystem och kännedom om minst en av dem är obligatorisk. Programmering Kan inte ingå i någon vanlig matematik eller statistikkurs, men dessa språkstudier är fritt tillgängliga online via interaktiva handledning. Dedikerade klassrumsbaserade kortfristiga betalda kurser finns också tillgängliga. Kännedom om marknadsdata Kvant handel kräver förtrogenhet med marknadsdata, vilket kan gå utöver standard täckning av matematik och statistik, eller till och med utöver de normala öppna, höga, låga, låga priserna. En kvant måste också ha förståelse för övergripande marknadsdata avseende olika företagsaktioner och dess påverkan på handel och specialiserade produkter utöver aktier och obligationer som teckningsoptioner av derivat OTC-produkter etc. Marknadsdata kunskap är lätt att förvärva genom olika onlinehjälpmedel Fallstudier för effekter av olika företagsåtgärder, nyheter och tillhörande ämnen är lättillgängliga , som är lätta för efterföljande quants från matematik och statistik bakgrund att bygga på. Det finns dedikerade betalda kurser och certifieringar som drivs av olika auktoriserade institut inklusive börser, som kan tas av hopefuls som reellt värde lägg till deras CV. Förståelse av gemensamma handelsstrategier Även om köpare är skyldiga att upptäcka och utforma egna handelsstrategier som har en förståelse för vanliga handelsstrategier är ett måste. Det ger den nödvändiga grunden och byggstenarna för att ge upphov till kvalificerade individer. Kännetecknande för riskhanteringskoncept Särskilda kriterier används för att hantera risker i något handelssystem som inkluderar scenarioanalysavbrottsmekanismer, begränsningar av handelskapital mm Man bör utrusta med dessa begrepp eftersom riskhantering är en viktig del av någon kvantitativ handel. Förvaltningen är ett stort ämne i sig, och dedikerade kurser och moduler är tillgängliga för det. För kvanttraderens krav är kunskapen om grundläggande begrepp och hur det kan påverka sina egna system tillräckliga. Val av handelsspecifika valbara kurser De flesta matematik - eller statistikkurser erbjuder ett val av valmöjligheter. Aspirerade kandidater som är angelägna om att bli quants ska sträva efter att få fördel genom att välja handelsmarknadsspecifika moduler, som finns tillgängliga. Tanken hos en quant trader Många strävar efter, men inte varje aspirant passar in i de kvantitativa handlarna. Under jobssamtal vid stora handelsföretag är sökandena noggrant bedömda för att ha näringsidkarens temperament. Risken tar förmåga, acceptans för misslyckanden, arbetsförmåga under stress, långa arbetstider mm är några av de egenskaper som kandidaterna bedöms om under intervjuerna med quant trader. Bäst är att göra en självbedömning passar jag verkligen in i kraven på högriskbelöningsarbete, eller är det Bara inte min typ. Ingen annan än du äger kan ge en ärlig bedömning för lämpligheten för detta lukrativa, högbetalda jobb. Att driva din egen handelsaffär är ett annat alternativ, men framgång och misslyckande kommer att bäras av dig. Att bygga ett demonstrationsprojekt för prototyp Om ovannämnda luckor kan fyllas prova att bygga en prototyp som ett påvisbart kvanthandelsprojekt baserat på dina egna begrepp. Det ger goda pratpoäng bakom utbildningskvalifikationer för matte eller statistik, så att du kan motivera din kandidatur för quant trading job. Med datorstödd automation finns det obegränsade möjligheter i handelsvärlden Å ena sidan håller fältet öppet för att fler och fler begrepp och idéer ska komma in på den andra det tvingar ett stillastående beroende av dator-till - komputerhandel där kvanttraderens roll blir begränsad till att bygga smarta applikationer med stor risk för förluster. En grundlig självbedömning baserad på ovanstående punkter kommer att bidra till att bestämma hur man flyttar från matematikerens statistikkvalificering till den verkliga kvanthandeln. Beginner s Guide till kvantitativ handel. I denna artikel kommer jag att presentera dig för några av de grundläggande begreppen som följer med End-to-end kvantitativa handelssystem Det här inlägget kommer förhoppningsvis att tjäna två publikum. Den första kommer att vara individer som försöker få ett jobb hos en fond som en kvantitativ näringsidkare. Den andra kommer att vara individer som vill försöka skapa sin egen detaljhandelalgoritmiska handelsverksamhet. Quantitativ handel är ett extremt sofistikerat område av kvantfinansiering. Det kan ta mycket tid att få den nödvändiga kunskapen för att skicka en intervju eller bygga upp egna handelsstrategier. Inte bara det, men det kräver en omfattande programkompetens, åtminstone i en Språk som MATLAB, R eller Python Men eftersom handelsfrekvensen i strategin ökar blir de tekniska aspekterna mycket mer relevanta. Att vara bekant med CC kommer därför att vara av avgörande betydelse. Ett kvantitativt handelssystem består av fyra huvudkomponenter. Strategiidentifiering - Hitta En strategi, utnyttja en kant och besluta om tradingfrekvens. Strategi Backtesting - Insamling av data, analys av strateg Y-prestanda och borttagning av biaser. Exekutivsystem - Länkning till mäklare, automatisering av handeln och minimering av transaktionskostnader. Riskhantering - Optimal kapitaltilldelning, betstorlek Kelly-kriterium och handelspsykologi. Vi börjar med att titta på hur man identifierar en handel strategy. Strategy Identification. All kvantitativa handelsprocesser börjar med en inledande period av forskning. Denna forskningsprocess omfattar att hitta en strategi och se om strategin passar in i en portfölj av andra strategier du kan springa, skaffa alla data som behövs för att testa strategin och försöka För att optimera strategin för högre avkastning och eller lägre risk Du måste faktor i dina egna kapitalkrav om du kör strategin som detaljhandlare och hur eventuella transaktionskostnader kommer att påverka strategin. I motsats till populär tro är det faktiskt ganska enkelt att hitta Lönsamma strategier genom olika offentliga källor Akademiker publicerar regelbundet teoretiska handelsresultat alb Mestadels brutto av transaktionskostnader Kvantitativa finansbloggar kommer att diskutera strategier i detalj Handels tidskrifter kommer att beskriva några av de strategier som används av fonder. Du kan ifrågasätta varför individer och företag är angelägna om att diskutera sina lönsamma strategier, särskilt när de vet att andra tränger ihop handeln kan stoppa strategin från att arbeta på lång sikt Orsaken ligger i att de inte ofta diskuterar de exakta parametrar och inställningsmetoder som de har genomfört. Dessa optimeringar är nyckeln till att göra en relativt medelmåttig strategi till en mycket lönsam. Faktum är att ett av de bästa sätten att skapa dina egna unika strategier är att hitta liknande metoder och sedan utföra din egen optimeringsprocedur. Här är en liten lista över platser att börja leta efter strategidéer. Många av de strategier du kommer att se på kommer att Faller i kategorierna av medelåtervändning och trend-efter-momentet En medelåterkallande strategi är en som försöker utnyttja det faktum På ett långsiktigt medelvärde på en prisserie som spridningen mellan två korrelerade tillgångar existerar och att kortsiktiga avvikelser från detta medel kommer att återvända till en momentumstrategi försöker exploatera både investorspsykologi och stor fondstruktur genom att ta en tur på en marknad Trend som kan samla moment i en riktning och följa trenden tills den återgår. En annan enormt viktig aspekt av kvantitativ handel är frekvensen av handelsstrategin. Lågfrekvenshandel LFT hänvisar i allmänhet till en strategi som innehar tillgångar längre än en handelsdag. , Högfrekvent handel HFT hänvisar i allmänhet till en strategi som innehar tillgångar intradag Ultrahögfrekvenshandel UHFT avser strategier som håller tillgångar i storleksordningen sekunder och millisekunder. Som en detaljhandlare är HFT och UHFT säkert möjligt men endast med detaljerad kunskap om Trading Technology Stack och Order Book Dynamics Vi vann inte att diskutera dessa aspekter i någon större utsträckning i den här När en strategi eller uppsättning strategier har identifierats behöver den nu testas för lönsamhet på historiska data. Det är domänen för backtesting. Strategy Backtesting. Målet med backtesting är att bevisa att strategin identifieras via ovanstående process är lönsam när den tillämpas på både historisk och out-of-sample-data. Detta ställer förväntan på hur strategin kommer att fungera i den verkliga världen. Backtesting är INTE en garanti för framgång av olika anledningar. Det är kanske det mest subtila området Av kvantitativ handel eftersom det medför många förspänningar, vilket måste noggrant övervägas och elimineras så mycket som möjligt. Vi kommer att diskutera de gemensamma typerna av förspänning inklusive framåtblickande biasöverlevande bias och optimerings bias även känd som data-snooping bias. Andra viktiga områden inom Backtesting inkluderar tillgänglighet och renlighet av historiska data, factoring i realistiska transaktionskostnader och beslut om en robust backtesting pl Atform Vi ska diskutera transaktionskostnaderna ytterligare i avsnittet Exekveringssystem nedan. När en strategi har identifierats är det nödvändigt att erhålla de historiska data genom vilka testning kan utföras och kanske förfining. Det finns ett betydande antal datalagörer överallt Tillgångsklasser Deras kostnader varierar i allmänhet med dataens kvalitet, djup och aktualitet. Den traditionella utgångspunkten för att börja kvanthandlare, åtminstone på detaljhandeln, är att använda den fria datamängden från Yahoo Finance. Jag vann inte bo för leverantörer för mycket här, Snarare skulle jag vilja koncentrera mig på de allmänna frågorna när det handlar om historiska dataset. De viktigaste problemen med historiska data är noggrannhet, överlevnadsperspektiv och justering för företagsåtgärder som utdelningar och lageruppdelningar. Uppföljningen gäller den övergripande kvaliteten på data - om det innehåller några fel Fel kan ibland vara lätta att identifiera, till exempel med ett spikfilter som kommer att välja felaktig sp Iker i tidsseriedata och korrekta för dem Vid andra tillfällen kan de vara mycket svåra att upptäcka. Det är ofta nödvändigt att ha två eller flera leverantörer och sedan kontrollera alla sina data mot varandra. Önskningsperspektiv är ofta en funktion av gratis eller billigt Dataset En dataset med överlevnadsperspektiv innebär att det inte innehåller tillgångar som inte längre handlas. När det gäller aktier betyder det att avyttrade konkursbestånd innebär att varje aktiehandelstrategi som testas på en sådan dataset kommer troligen att fungera bättre än i den verkliga världen som de historiska vinnarna redan har förvalts. Kommittéåtgärder omfattar logistikverksamhet som bedrivs av företaget som vanligtvis medför en stegfunktionsförändring i råpriset, vilket inte ska inkluderas i beräkningen av prisavkastningen Justeringar för utdelning och lager Splittringar är de vanliga synderna En process som är känd som backjustering är nödvändig för att utföras vid var och en av dessa åtgärder Man måste vara mycket försiktig med att inte förvirra en aktiesplit med en sann avkastningsjustering Många en näringsidkare har blivit upptagen av en företagsaktion. För att kunna genomföra ett backtestförfarande är det nödvändigt att använda en mjukvaruplattform. Du har valet mellan dedikerad backtest-programvara, till exempel Tradestation, En numerisk plattform som Excel eller MATLAB eller en fullständig anpassad implementering i ett programmeringsspråk som Python eller CI vann t för mycket på Tradestation eller liknande, Excel eller MATLAB, eftersom jag tror på att skapa en fullständig inbyggd teknikstack av skäl Skisseras nedan En av fördelarna med att göra det är att backtestprogrammet och exekveringssystemet kan integreras tätt, även med extremt avancerade statistiska strategier. För HFT-strategier är det särskilt viktigt att använda en anpassad implementering. När man testar ett system måste man kunna Att kvantifiera hur bra det är Utförandet av branschstandardmetoden för kvantitativa strategier är den maximala drawdownen och Sharpe-förhållandet. Den maximala utbetalningen kännetecknar den största topp-till-droppfallet i kontotkapitalkurvan under en viss tidsperiod vanligtvis årligen. Detta är oftast citerat som en procentuell LFT-strategin tenderar att ha större drawdowns än HFT-strategier på grund av ett antal statistiska faktorer. En historisk Backtest kommer att visa den senaste maximala drawdownen vilket är en bra guide för strategins framtida drawdown-resultat. Den andra mätningen är Sharpe-förhållandet, vilket är heuristiskt definierat som genomsnittet av meravkastningen dividerat med standardavvikelsen för dessa överskjutande avkastning här , Överskjutande avkastning avser strategins avkastning över ett förutbestämt riktmärke som S-släpp, vilket är skillnaden mellan vad du menade att din order skulle fyllas i jämfört med vad den faktiskt fylldes på, vilket är skillnaden mellan Anbudspriset för säkerheten som handlas Observera att spridningen inte är konstant och är beroende av den nuvarande likviditeten dvs. tillgång till köpförsäljning Order på marknaden. Transaktionskostnader kan göra skillnaden mellan en extremt lönsam strategi med ett bra Sharpe-förhållande och en extremt olönsam strategi med ett fruktansvärt Sharpe-förhållande. Det kan vara en utmaning att korrekt förutsäga transaktionskostnaderna från en backtest Beroende på frekvensen hos Strategi måste du ha tillgång till historiska utbytesdata, som inkluderar kryssdata för budsökpriser. Hela teamet av quants är dedikerade till optimering av genomförandet i de större fonderna. Av dessa skäl Beakta scenariot där en fond måste avlasta en betydande mängd av branscher, varför orsakerna till detta är många och varierade Genom att dumpa så många aktier på marknaden, kommer de snabbt att sänka priset och får inte uppnå optimal utförande. Därmed går algoritmer som drar in foderorder på marknaden, även om fondet löper Risken för att släppa vidare Därutöver ökar andra strategier på dessa nödvändigheter och kan utnyttja ineffektiviteten Detta är domänen Av arbitrage för fondstrukturen. Det sista huvudproblemet för exekveringssystem handlar om divergens av strategins prestanda från backtestad prestanda Detta kan hända av ett antal anledningar. Vi har redan diskuterat framåtblickande bias och optimeringsförskjutning i djup när vi överväger backtests. Men vissa strategier gör gör det inte lätt att testa för dessa förskjutningar före utplacering Detta sker i HFT mest övervägande Det kan finnas fel i körsystemet såväl som handelsstrategin själv som inte dyker upp på en backtest men visar sig i live trading Marknaden Kan ha varit föremål för en regeringsändring efter utplaceringen av din strategi Nya regleringsmiljöer, förändring av investerarnas känslor och makroekonomiska fenomen kan alla leda till avvikelser i hur marknaden beter sig och därmed lönsamheten i din strategi. Det kvantitativa handelspusslet är processen för riskhantering Risken inkluderar alla tidigare fördomar vi har diskuterat I T inkluderar teknikrisk, till exempel att servrar som är samlokaliserade vid utbytet plötsligt utvecklar en hårddiskfel. Det inkluderar mäklarrisk, som att mäklaren blir konkurs, inte så galen som det låter, med tanke på den senaste skrämningen med MF Global Allt som eventuellt skulle kunna störa handelens genomförande, av vilka det finns många källor. Hela böckerna ägnas åt riskhantering för kvantitativa strategier, så jag vill inte försöka belysa alla möjliga riskkällor här. Riskhanteringen omfattar också det som kallas optimal Kapitaltilldelning som är en filialteori Det här är det sätt på vilket kapitalet tilldelas en uppsättning olika strategier och till branschen inom dessa strategier. Det är ett komplext område och bygger på lite icke-trivial matematik. Industristandarden genom vilken optimal Kapitaltilldelning och hävstångseffekt av strategierna är relaterade kallas Kelly-kriteriet Eftersom detta är en introduktionsartikel vann jag t dw Ell vid beräkningen Kelly-kriteriet gör vissa antaganden om den statistiska karaktären av avkastningen, vilket inte ofta är sant på finansmarknaderna, så handlare är ofta konservativa när det gäller genomförandet. En annan viktig del av riskhanteringen är att hantera en S egna psykologiska profil Det finns många kognitiva företeelser som kan krypa in till handel Även om detta är visserligen mindre problematiskt med algoritmisk handel om strategin lämnas ensam En gemensam bias är det för förlustaversion där en förlorad position inte kommer att stängas ut på grund av smärta att behöva inse en förlust På samma sätt kan vinsten tas för tidigt eftersom rädslan för att förlora en redan uppnådd vinst kan vara för stor. En annan vanlig bias är känd som nyhetsförspänning. Detta framträder när näringsidkare lägger för stor vikt vid de senaste händelserna och inte På längre sikt Då är det naturligtvis det klassiska paret av känslomässiga fördomar - rädsla och girighet. Dessa kan ofta leda till under - eller överhöjning, wh Det kan orsaka uppblåsning, dvs kontotkapitalrubriken till noll eller sämre eller lägre vinst. Som kan ses är kvantitativ handel en extremt komplex, om än mycket intressant, kvantitativ finansiell area. Jag har bokstavligen klistrat på ämnets yta i detta Artikeln och det börjar redan bli ganska långa Hela böcker och papper har skrivits om frågor som jag bara har givit en mening eller två mot. Därför är det nödvändigt att innan man ansöker om kvantitativa fondhandelsuppdrag är det nödvändigt att utföra en betydande grund Studie Du behöver åtminstone en omfattande bakgrund i statistik och ekonometri, med stor erfarenhet av implementering, via ett programmeringsspråk som MATLAB, Python eller R. För mer sofistikerade strategier vid högre frekvensänden är din färdighetssats sannolikt Att inkludera Linux-kärnan modifiering, CC, montering programmering och nätverks latens optimering. Om du är intresserad av att försöka skapa din egen algoritmiska trading st Rategies, mitt första förslag skulle vara att bli bra på programmering. Min preferens är att bygga så mycket av datagrabber, strategi backtester och exekveringssystem själv som möjligt. Om din egen huvudstad är på linjen skulle du inte sova bättre på natten Att du har testat ditt system fullt ut och är medveten om sina fallgropar och specifika problem. Att outsourca detta till en leverantör, samtidigt som det kan spara tid på kort sikt, kan vara extremt dyrt på lång sikt. Bara att komma igång med kvantitativ handel. Vi är Fokuserad på Science of Trading. Rios Quantitative är en enstans finansiell butik som specialiserat sig på elektronisk handelsstrategi och mjukvaruutveckling för handels - och investeringsgemenskaper. Vi anser att marknadsutmaningarna är mer talrika och komplexa än någonsin tidigare, vilket medför krav på handlare Såväl som investerare Oavsett om du handlar terminer, valutor eller aktier, hittar du oss för att leverera mer än ett brett utbud av kompetenser och resurser Vi levererar så lutions. This är nästa generation av kvantitativ handel med flera tillgångar på de globala marknaderna. Vi inbjuder dig att vara en del av it. Our Services. LIVE TRADING ROOM. Ranked som ett av de 10 största handelsrummen i USA i en studie genomförd By. Det främsta analytiska verktyget byggdes för cross-asset-handlare och investorer. Levererar snabba, ofiltrerade, realtidsnoteringar för aktier, terminer och forex. Läs mer om hur du ska vara Quant Trader. Få din kostnadsfria provning påbörjad. RQ CROSS BOX. RQ Cross Box 2017-03-17.WORLD HEADLINES - Emerging Markets ledde mot den bästa veckan i åtta månader, trots att de globala aktierna samlade på grund av Federal Reserve s outlook förlorade fart. Dollarn var redo för sin största veckovisa förlust sedan februari STOCKAR - Framtider på SP 500 glidde 0 1 procent efter att referensmätaren föll 0 2 procent Torsdag BONDS - Avkastningen på 10-åriga statsskulder föll en baspunkta till 2 53 procent, efter att ha stigit fem punkter på torsdagen. Räntan sjönk under 2 50 procent efter Fed dec Ision Det handlas över 2 60 procent tidigare i veckan COMMODITIES - Olja steg 0 2 procent, på väg mot sin första veckovinst på tre veckor tack vare en ökning på onsdag KURRENCIES - US-dollarn ökade med mindre än 0 1 procent efter att ha tappat 0 2 Procent på torsdagen på toppen av en 1 3 procent post-FOMC droppe Måttet är nere 1 2 procent för veckan, den mest sedan perioden slutade feb 3 ECONOMIC DATA - CAD Manufacturing Försäljning mm klockan 8:30, Kapacitetsutnyttjandegrad och industriell Produktion på 9 15, Prelim UoM Konsumentföreställning på 10 00, G20 möten hela dagen. Kontakta oss i live tradingrum Få din åtkomst. Få insidersna. RQ-teamet har tillbringat många år tillsammans, sammanslagna komplexa och olika idéer till handel med handel Och investeringsstrategier och systems. Terms of Service. Rios Quantitative LLC Huvudkontor 6666 SW 115 Court Suite 210 Miami FL 33173 Telefon 786 303-0023 Rios Quantitative LLC. Användbara Links. Futures, valuta och options trading innehåller betydande ri Sk och är inte för varje investerare En investerare kan potentiellt förlora mer eller mer än den initiala investeringen Riskkapitalet är pengar som kan gå förlorade utan att äventyra dem ekonomisk säkerhet eller livsstil Endast riskkapital ska användas för handel och endast de som har tillräckligt med riskkapital ska Överväga att handla Tidigare resultat är inte nödvändigtvis en indikation på framtida resultat. KLICKA HÄR FÖR EN FULL RISKOPPLYSNING.