MATLAB을 이용한 자동화 된 무역 시스템 개발.
Stuart Kozola, MathWorks.
여러 거래 계정, 여러 자산 클래스 및 여러 거래 장소에서의 거래를 처리 할 수있는 자동화 된 거래 시스템을 만드는 방법을 배우고 싶습니까? 동시에?
이 웹 세미나에서는 자동화 된 트레이딩 전략을 연구, 구현, 테스트 및 배포하는 데 필요한 워크 플로 예제를 제공하여 거래 대상과 거래 대상에 최대한의 유연성을 제공합니다. MATLAB® 제품이 데이터 수집, 데이터 분석 및 시각화, 모델 개발 및 교정, 백 테스팅, 앞으로 테스트 진행, 기존 시스템과의 통합 및 궁극적으로는 실시간 거래를 위해 어떻게 활용되는지 배웁니다. 이 과정에서 각 부분을 살펴보고 MATLAB이이 문제의 모든 부분을 효율적으로 해결할 수있는 단일 플랫폼을 어떻게 제공하는지 확인하십시오.
특정 주제는 다음과 같습니다.
매일의 역사적, 일간 및 실시간 데이터를 포함한 데이터 수집 옵션 MATLAB의 모델 구축 및 프로토 타이핑 모델 백 테스팅 및 교정 앞으로의 테스트 및 모델 유효성 검사 기존 라이브러리 및 소프트웨어와의 상호 작용 트레이드 실행을위한 최종 응용 프로그램 배포 MATLAB의 병렬 컴퓨팅, GPU 및 C 코드 생성을 포함하여 고주파 거래를위한 Java, Excel 도구를 포함한 다양한 환경을 지원합니다.
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트레이딩 도구 상자.
가격에 액세스하고 거래 비용을 분석하며 거래 시스템에 주문을 보냅니다.
Trading Toolbox ™는 거래 비용 분석, 거래 액세스 및 가격 데이터 견적, 주문 유형 정의 및 금융 거래 시장에 주문 발송을위한 기능을 제공합니다. 이 도구 상자를 사용하면 스트리밍 및 이벤트 기반 데이터를 MATLAB ®에 통합하여 시장에서 실시간으로 분석하고 반응하는 금융 거래 전략 및 알고리즘을 개발할 수 있습니다. 업계 표준 또는 독점적 인 거래 실행 플랫폼과 통합하면서 여러 자산 클래스, 계기 유형 및 거래 시장에서 작동하는 알고리즘 또는 자동 거래 전략을 수립 할 수 있습니다.
Trading Toolbox를 사용하면 주문을하기 전에 거래 비용을 추산하고 추산 할 수 있습니다. 시장 영향, 타이밍, 유동성 및 가격 상승과 관련된 거래 비용을 분석하고 비용 곡선을 사용하여 단일 자산 또는 자산 포트폴리오의 거래 비용을 최소화 할 수 있습니다.
Trading Toolbox를 사용하면 견적, 거래량, 거래량, 시장 심도 및 계측기 메타 데이터를 비롯한 거래 가능한 계측기 데이터의 실시간 스트림에 액세스 할 수 있습니다. 주문 유형을 정의하고 주문 라우팅 및 채우기 절차를 지정할 수 있습니다.
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이 웹 세미나의 MATLAB 예제 코드를 여기에서보십시오.
발표자 정보 : Stuart Kozola는 MathWorks의 제품 관리자이며 MATLAB® 및 전산 금융 용 애드온 제품에 중점을 둡니다. Stuart는 2006 년 MathWorks에 합류하기 전에 Pratt & amp; Whitney (United Technologies)는 가스 터빈 엔진 용 연소 시스템을 설계하는 설계 엔지니어입니다. 스튜어트는 B. S. 와이오밍 대학교 화학 공학과 석사 애리조나 주립 대학 화학 공학과 석사 Rensselaer Polytechnic Institute의 전기 공학과, 카네기 멜론 대학교의 M. B.A.
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