Arkitektur Of Trading System

Handelssystemer Hva er et handelssystem. Et handelssystem er ganske enkelt en gruppe av spesifikke regler eller parametere som bestemmer inn - og utgangspunkter for en gitt egenkapital. Disse punktene, kjent som signaler, blir ofte markert på et diagram i sanntid og ledetekst Den umiddelbare gjennomføringen av en handel. Her er noen av de vanligste tekniske analysverktøyene som brukes til å konstruere parametrene for handelssystemer. Gjennomsnittlig MA. Relativ styrke. Bollinger Bands. Often, to eller flere av disse indikatorene vil bli kombinert i Opprettelsen av en regel For eksempel bruker MA crossover systemet to bevegelige gjennomsnittlige parametere, langsiktige og kortsiktige, for å opprette en regelkjøp når kortsiktige kryss over lang sikt, og selger når motsatt er sant I andre tilfeller bruker en regel bare en indikator. For eksempel kan et system ha en regel som forbyr noe å kjøpe, med mindre den relative styrken er over et visst nivå. Men det er en kombinasjon av alle disse reglene som gjør et handelssystem. MSFT Moving Average Crossover System ved hjelp av 5 og 20 Moving Gjennomsnitt. Fordi suksessen til det totale systemet avhenger av hvor godt reglene utfører, bruker systemhandlere tid optimalisering for å håndtere risikoen, øke beløpet som oppnås per handel og oppnå langsiktig stabilitet Dette gjøres ved å endre ulike parametere innenfor hver regel. For eksempel for å optimalisere MA crossover-systemet, ville en forhandler teste for å se hvilke bevegelige gjennomsnitt 10-dagers, 30-dagers, osv. Fungerer best, og deretter implementere dem. Men optimalisering kan forbedre resultater med bare en liten margin - det er kombinasjonen av parametere som i det siste vil bestemme suksess for et system. Advantages Så hvorfor kan du ønsker å vedta et handelssystem. Det tar alle følelser ut av handel - Emotion blir ofte sitert som en av de største feilene til individuelle investorer Investorer som ikke klarer å takle tap andre gjette sine beslutninger og ende opp med å tape penger Ved å følge et forhåndsutviklet system, kan systemhandlere avstå fra behovet å ta noen beslutninger når systemet er utviklet og etablert, er handel ikke empirisk fordi den er automatisert. Ved å kutte ned på menneskelige ineffektiviteter, kan systemhandlere øke fortjenesten. Det kan spare mye tid - Når et effektivt system er utviklet og optimalisert lite Det er ikke nødvendig med noe arbeid fra handelsmannen. Datamaskiner brukes ofte til å automatisere ikke bare signalgenerering, men også den faktiske handelen, slik at næringsdrivende befri seg fra å bruke tid på analyse og handel. Det er enkelt hvis du lar andre gjøre det for du - Trenger alt arbeidet som er gjort for deg Noen selskaper selger handelssystemer som de har utviklet Andre selskaper vil gi deg signaler generert av deres interne handelssystemer for en månedlig avgift Vær forsiktig, skjønt - mange av disse selskapene er falske Ta en nærme se på når resultatene de skryter om, ble tatt. Tross alt er det lett å vinne i det siste. Se etter selskaper som tilbyr en prøveversjon, som lar deg teste systemet i sanntid. Ulemper Vi har sett på de viktigste fordelene ved å jobbe med et handelssystem, men tilnærmingen har også sine ulemper. Tradersystemene er komplekse - Dette er deres største ulempe I utviklingsstadiene krever handelssystemer en solid forståelse av teknisk analyse, evnen til å lage empiriske beslutninger og grundig kjennskap til hvordan parametere fungerer. Selv om du ikke utvikler ditt eget handelssystem, er det viktig å være kjent med parametrene som utgjør den du bruker. Å skaffe alle disse ferdighetene kan være en utfordring. Du må kunne realistiske antagelser og bruke systemet effektivt. Systemhandlere må gjøre realistiske antagelser om transaksjonskostnader. Disse vil bestå av mer enn provisjonskostnader. Forskjellen mellom eksekveringspris og påfyllingspris er en del av transaksjonskostnadene. Bear in tankene er det ofte umulig å teste systemene nøyaktig, noe som forårsaker en viss usikkerhet når systemet blir levende. Problemer som oppstår når simulerte resultater avviger sterkt fra faktiske resultater kalles slippe. Effektivt å håndtere slippe kan være en viktig veiblokke for å utnytte et vellykket system. Utviklingen kan være en tidkrevende oppgave - Mye tid kan gå inn i å utvikle et handelssystem for å få det til å løpe og fungerer på riktig måte Å skille ut et systemkonsept og sette det i praksis innebærer mye testing, noe som tar en stund. Historisk backtesting tar noen minutter, men tilbakestesting alene er ikke tilstrekkelig. Systemene må også handles i sanntid for å sikre pålitelighet. , kan slippe få handelsmenn til å gjøre flere revisjoner av systemene deres selv etter distribusjon. De jobber Det finnes en rekke internett-svindel knyttet til systemhandel, men det er også mange legitime, vellykkede systemer. Kanskje det mest kjente eksemplet er det som er utviklet og implementert av Richard Dennis og Bill Eckhardt, som er originale skilpaddehandlere i 1983, hadde disse to tvil om hvorvidt en god t rader er født eller laget Så tok de noen mennesker bort fra gaten og trente dem basert på deres nåkjente Turtle Trading System. De samle 13 handelsmenn og endte opp med å lage 80 årlig i løpet av de neste fire årene, Bill Eckhardt sa en gang, alle med gjennomsnittlig intelligens kan lære å handle Dette er ikke rakettvitenskap Det er imidlertid mye lettere å lære hva du bør gjøre i handel enn å gjøre det. Handelssystemer blir stadig mer populære blant profesjonelle handelsmenn, fondschefer og individuelle investorer alike - kanskje dette er en testamente for hvor godt de jobber. Beslutning med svindel Når man ser etter å kjøpe et handelssystem, kan det være vanskelig å finne en troverdig bedrift. Men de fleste svindel kan bli oppdaget av sunn fornuft. For eksempel er en garanti på 2500 årlig klart opprørende som det lover at med bare 5000 du kunne lage 125.000 på ett år og deretter gjennom sammensetning i fem år, 48.828.15.000 Hvis dette var sant, ville ikke skaperen handle hans eller hennes måte å bli bi lionaire. Andre tilbud er imidlertid vanskeligere å dekode, men en vanlig måte å unngå svindel på er å søke etter systemer som tilbyr en gratis prøveversjon. På den måten kan du teste systemet selv. Ikke blindt stol på virksomheten skryter om. Det er også en god ide å kontakte andre som har brukt systemet, for å se om de kan bekrefte sin pålitelighet og lønnsomhet. Konklusjon Å utvikle et effektivt handelssystem er på ingen måte en enkel oppgave. Det krever en solid forståelse av de mange tilgjengelige parametrene, evnen til å lage realistiske antagelser og tid og dedikasjon til å utvikle systemet. Men hvis det utvikles og distribueres på riktig måte, kan et handelssystem gi mange fordeler. Det kan øke effektiviteten, frigjøre tiden og, viktigst, øke fortjenesten. Opprettingssystemer Design ditt system - Del 1.Den foregående delen av denne opplæringen så på elementene som utgjør et handelssystem og diskuterte fordelene og ulempene med å bruke et slikt system i en live tr adingmiljø I denne delen bygger vi videre på den kunnskapen ved å undersøke hvilke markeder som er spesielt velegnet til systemhandel. Vi vil da ta en mer grundig titt på de ulike sjangrene av handelssystemer. Rangering i ulike markeder. Egenkapitalmarkeder Egenkapitalen markedet er trolig det vanligste markedet for handel, særlig blant nybegynnere. I denne arena dominerer store spillere som Warren Buffett og Merrill Lynch, og tradisjonelle verdier og vekstinvesteringsstrategier er langt de vanligste. Mange institusjoner har imidlertid investert betydelig i design, utvikling og implementering av handelssystemer Individuelle investorer går med denne trenden, men sakte. Her er noen viktige faktorer å huske på når du bruker handelssystemer i aksjemarkedene. Det store antallet aksjer som er tilgjengelig, tillater handelsmenn å teste systemer på mange forskjellige typer aksjer - alt fra ekstremt volatile over-the-counter OTC-aksjer til ikke-flyktige blå sjetonger. Effektiviteten av handelssystemer kan begrenses av den lave likviditeten til enkelte aksjer, spesielt OTC og rosa arks utstedelser kan spise i fortjeneste generert av vellykkede handler, og kan øke tapene OTC og rosa ark aksjer ofte pådrar ytterligere provisjonsavgifter. De viktigste handelssystemene som brukes er de som ser etter verdi - det vil si systemer som bruker forskjellige parametere for å avgjøre om en sikkerhet er undervurdert i forhold til tidligere prestasjoner, sine jevnaldrende eller markedet generelt. Forex Exchange Markets Valutamarkedet eller forex er det største og mest flytende marked i verden Verdens regjeringer, banker og andre store institusjoner handler trillioner dollar på valutamarkedet hver dag De fleste institusjonelle handelsmenn på forexen stole på handelssystemer Det samme gjelder for enkeltpersoner på forexen, men noen handelsbaserte på økonomiske rapporter eller rentebetalinger. Her er noen viktige faktorer å huske på når du bruker handelssystemer i forexmarkedet. Likviditeten i På grunn av det store volumet gjør handelssystemene mer nøyaktige og effektive. Det er ingen provisjoner i dette markedet, bare sprer seg. Det er derfor mye lettere å foreta mange transaksjoner uten å øke kostnadsbesparende til mengden aksjer eller råvarer tilgjengelig, Antallet valutaer til handel er begrenset Men på grunn av tilgjengeligheten av eksotiske valutapar - det vil si valutaer fra mindre land - er volatilitetsintervallet ikke nødvendigvis begrenset. De viktigste handelssystemene som brukes i forex er de som følger trender en populært å si i markedet er trenden din venn eller systemer som kjøper eller selger på breakouts Dette skyldes at økonomiske indikatorer ofte forårsaker store prisbevegelser på en gang. Futures Equity, Forex og Commodity Markets tilbyr alle futures trading Dette er en populær kjøretøy for systemhandel på grunn av økt utnyttbar utnyttelse og økt likviditet og volatilitet. Disse faktorene kan imidlertid kutte begge veier de ca n enten forsterker gevinstene dine eller forsterk ditt tap Av denne grunn er bruken av futures vanligvis reservert for avanserte individuelle og institusjonelle systemhandlere. Dette skyldes at handelssystemer som er i stand til å kapitalisere på futures markedet krever mye større tilpasning, bruk mer avanserte indikatorer og ta mye lenger å utvikle Så det er best Det er opp til den enkelte investor å bestemme hvilket marked som passer best for systemhandel - hver har sine egne fordeler og ulemper. De fleste er mer kjent med aksjemarkedene, og denne kjennskapen gjør utviklingen av en handelssystem enklere Men forex er vanligvis ansett å være den overlegne plattformen for å drive handelssystemer - særlig blant mer erfarne handelsfolk. Hvis en handelsmann bestemmer seg for å kapitalisere på økt løftestang og volatilitet, er futuresalternativet alltid åpent. Endelig ligger valget i hendene til systemutvikleren. Typer av Trading Systems. Trend-Following Systems Den vanligste metoden av systemhandel er trend-følgende system I sin mest grunnleggende form venter dette systemet bare en vesentlig prisbevegelse, kjøper eller selger i den retningen. Denne typen system banker på håp om at disse prisbevegelsene vil opprettholde trenden. Gjennomsnittlig Systemer Vanligvis brukt i teknisk analyse er et glidende gjennomsnitt en indikator som bare viser gjennomsnittsprisen på en aksje over en tidsperiode. Essensen av trender er avledet fra denne måling. Den vanligste måten å bestemme inngang og utgang er en crossover. Den logiske bak det er enkelt En ny trend er etablert når prisen faller over eller under sin historiske prisgods trend. Her er et diagram som viser både prisblå linjen og den 20-dagers MA-røde linjen i IBM. Breakout Systems. Det grunnleggende konseptet bak denne typen av systemet ligner på et flytende gjennomsnittssystem Ideen er at når en ny høy eller lav er etablert, er prisbevegelsen mest sannsynlig å fortsette i retning av brannen eakout En indikator som kan brukes til å bestemme breakouts er et enkelt Bollinger Band overlegg Bollinger Bands viser gjennomsnitt av høye og lave priser og breakouts oppstår når prisen møter kantene på bandene. Her er et diagram som plots pris blå linje og Bollinger Bands grå linjer av Microsoft. Ulemper med Trend-Følgende systemer. Ved å bestemme trender, er det alltid et empirisk element for å vurdere varigheten av den historiske trenden. For eksempel kan det bevegelige gjennomsnittet være de siste 20 dagene eller for de siste fem årene, så utvikleren må avgjøre hvilken som er best for systemet. Andre faktorer som skal fastslås er de gjennomsnittlige høyder og nedturer i breakout-systemer. Lagring av natur - Flytte gjennomsnitt og breakout-systemer vil alltid ligge. Med andre ord kan de aldri treffer eksakt toppen eller bunnen av en trend Dette resulterer uunngåelig i en fortabelse av potensiell fortjeneste, noe som noen ganger kan være signifikant. Alternativ effekt - Blant markedet krefter som er skadelige for suksessen til trend-følgende systemer, er dette en av de vanligste. Whipsaw-effekten oppstår når det bevegelige gjennomsnittet genererer et falsk signal - det vil si når gjennomsnittet faller like i rekkevidde, så reverserer det plutselig retning. Dette kan føre til store tap, med mindre effektive stoppstopp og risikostyringsteknikker er ansatt. Slike markeder - Trend-etter-systemer er i sin natur i stand til kun å tjene penger på markeder som faktisk trender. Men markeder flytter også sidelengs innenfor et visst område i lengre tid. Ekstrem volatilitet kan forekomme - Noen ganger kan trend-følgende systemer oppleve ekstrem volatilitet, men næringsdrivende må holde seg til sitt system. Manglende evne til å gjøre det vil resultere i sikret feil. Countertrend Systems I utgangspunktet Målet med motgangssystemet er å kjøpe på lavest lavt og selge på høyeste høyde. Hovedforskjellen mellom dette og trend-etter-systemet er at co untertrend-systemet er ikke selvkorrigerende Med andre ord er det ikke satt tid for å gå ut av posisjoner, og dette resulterer i et ubegrenset ulemper potensielle Typer av motstrømsystemer Mange forskjellige typer systemer betraktes som motstrømsystemer Ideen her er å kjøpe når momentum i en retning begynner å falme Dette beregnes hyppigst ved hjelp av oscillatorer. For eksempel kan et signal genereres når stokastikk eller andre relative styrkeindikatorer faller under bestemte punkter. Det finnes andre typer motstridshandelssystemer, men alle deler det samme grunnleggende målet - til kjøpe lavt og selge høyt. Ulemper ved å motvirke følgende systemer. Ønsket beslutningsprosess er nødvendig. For eksempel er en av faktorene som systemutvikleren må bestemme seg for, hvilke punkter relativstyrkeindikatorene fades. Ekstremvolatilitet kan forekomme - Disse systemene kan også oppleve ekstrem volatilitet, og en manglende evne til å holde fast i systemet til tross for at volatiliteten vil resultere i sikret feil. Ubegrenset ulemper - Som tidligere nevnt er det ubegrenset ulemper, fordi systemet ikke er selvkorrigerende. Det er ikke satt tid til å gå ut av posisjoner. Konklusjon De viktigste markedene som handelssystemer egner seg for, er aksje-, valuta - og futuresmarkeder Hvert av disse markedene har sine fordeler og ulemper De to viktigste sjangrene av handelssystemer er trend-følgende og motvirkningssystemene Til tross for forskjellene, krever begge typer systemer i utviklingsstadiene deres empiriske beslutningsprosesser fra utviklerens side Også , disse systemene er utsatt for ekstreme volatilitet, og dette kan kreve noe utholdenhet - det er viktig at systemhandleren holder fast med systemet hans i disse tider. I følgende avtale vil vi se nærmere på hvordan man skal utforme et handelssystem og diskutere noe av programvaren som systemhandlere bruker for å gjøre livet enklere. Algoritmisk Trading System Architecture. Tidligere på denne bloggen jeg har skrevet om den konseptuelle arkitekturen til et intelligent algoritmisk handelssystem, samt de funksjonelle og ikke-funksjonelle kravene til et produksjonsalgoritmisk handelssystem. Siden da har jeg utformet en systemarkitektur som jeg tror kunne tilfredsstille de arkitektoniske kravene. I dette innlegget vil jeg beskrive arkitekturen følger retningslinjene i ISO IEC IEEE 42010-system og programvare engineering arkitektur beskrivelse standard Ifølge denne standarden en arkitektur beskrivelse må. Opprettholde flere standardiserte arkitektoniske visninger f. eks i UML og. Maintain sporbarhet mellom design beslutninger og arkitektoniske krav. Software arkitektur definisjon. Det er fortsatt ingen konsensus om hva en systemets arkitektur er. I sammenheng med denne artikkelen er det definert som den infrastrukturen der applikasjonskomponenter som tilfredsstiller funksjonelle krav kan spesifiseres, distribueres og utføres Funksjonskrav er forventet f unksjoner av systemet og dets komponenter Ikke-funksjonelle krav er tiltak der kvaliteten på systemet kan måles. Et system som fullt ut tilfredsstiller funksjonskravene, kan fortsatt ikke oppfylle forventningene dersom ikke-funksjonelle krav blir igjen utilfredsstillende. For å illustrere dette konseptet vurderer Følgende scenario et algoritmisk handelssystem som du nettopp har kjøpt bygget gjør gode handelsbeslutninger, men er helt ubrukelig med organisasjonene risikostyring og regnskapssystemer. Dette systemet vil oppfylle dine forventninger. Konceptuell arkitektur. En konseptuell oversikt beskriver begreper og mekanismer på høyt nivå som eksisterer i systemet på høyeste nivå av granularitet På dette nivået følger det algoritmiske handelssystemet en eventdrevet arkitektur EDA fordelt på fire lag og to arkitektoniske aspekter. For hvert lag og aspekt brukes referansearteritekturer og mønstre. Arkitektoniske mønstre er bevist, generisk strukturer for a Utvikle spesifikke krav Arkitektoniske aspekter er tverrgående bekymringer som spenner over flere komponenter. Utviklet arkitektur - En arkitektur som produserer, oppdager, forbruker og reagerer på hendelser Hendelser inkluderer realtidsmarkedsbevegelser, komplekse hendelser eller trender, og handelshendelser, for eksempel å sende inn en rekkefølge. Dette diagrammet illustrerer den konseptuelle arkitekturen i det algoritmiske handelssystemet. Reference Architectures. To bruke en analogi, en referanse arkitektur ligner på tegningene for en bærende vegg Denne blå-print kan brukes til flere bygg design uavhengig av hvilken bygning som bygges ettersom den tilfredsstiller et sett av vanlige krav. Tilsvarende definerer en referansearkitektur en mal som inneholder generiske strukturer og mekanismer som kan brukes til å konstruere en konkret programvarearkitektur som oppfyller spesifikke krav. Arkitekturen for det algoritmiske handelssystem bruker en plassbasert arkitektur SBA og en modellvisning kontroller MVC som referanser God praksis som operativ datalager ODS, ekstrakttransformatoren og last ETL-mønster og et datalager DW benyttes også. Modelleringsregulator - et mønster som skiller representasjonen av informasjon fra brukerens interaksjon med det. Space-basert arkitektur - spesifiserer en infrastruktur hvor løst koblede behandlingsenheter samhandler med hverandre gjennom et delt associativt minne som kalles mellomrom vist nedenfor. Space-based arkitektonisk konseptbilde Modellvisning Controller original image. Structural View. The strukturelle visning av en arkitektur viser komponenter og delkomponenter i det algoritmiske handelssystemet Det viser også hvordan disse komponentene distribueres på fysisk infrastruktur. UML-diagrammene som brukes i denne visningen, inkluderer komponentdiagrammer og distribusjonsdiagrammer. Nedenfor er et galleri av distribusjonsdiagrammer for det generelle algoritmiske handelssystemet og behandlingen enheter i SBA-referansearkitekturen, samt rela ted komponent diagrammer for hver enkelt lagene. Algoritmisk trading system høyt nivå distribusjonsdiagram SBA behandlingsenheter distribusjonsdiagram Bestil bearbeiding lag komponent diagram Automated trader hendelsen prosessering komponent diagram Datakilde og pre-prosessering lag komponent diagram MVC basert brukergrensesnitt komponent diagram. Architectural Tactics . Ifølge programvareingeniørinstituttet er en arkitektonisk taktikk et middel til å tilfredsstille et kvalitetskrav ved å manipulere noe aspekt av en kvalitetsattributmodell gjennom arkitektoniske designbeslutninger. Et enkelt eksempel brukt i det algoritmiske handelssystemarkitekturen, manipulerer en operativ datalager ODS med en kontinuerlig spørringskomponent Denne komponenten vil kontinuerlig analysere ODS for å identifisere og trekke ut komplekse hendelser. Følgende taktikk brukes i arkitekturen. Disruptor-mønsteret i hendelses - og ordrekøene. Delet minne for hendelses - og ordrekøene. Kontinuerlig spørringssprog CQL på ODS. Data filtrerer med filterdesignmønsteret på innkommende data. Konstruksjon unngår algoritmer på alle innkommende og utgående tilkoblinger. Aktisk køadministrasjon AQM og eksplisitt overbelastningsvarslingsmoditet databehandlingsressurser med kapasitet for oppgraderings skalerbar. Aktiv redundans for alle enkelt punkter av feil. Indeksjon og optimaliserte utholdenhetsstrukturer i ODS. Schedule regelmessige data backup og opprydding skript for ODS. Transaction historier på alle databaser. Checksums for alle ordrer for å oppdage feil. Endre hendelser med tidsstempler for å hoppe over uaktuelle hendelser. Ordre validering regler eg maksimal handel mengder. Automatiserte traderkomponenter bruker en in-memory database for analyse. To trinns autentisering for brukergrensesnitt som kobler til ATs. Encryption på brukergrensesnitt og tilkoblinger til ATs. Observer designmønsteret for MVC for å administrere visninger. Ovennevnte liste er bare noen få designbeslutninger jeg identifiserte under utformingen av arkitekturen Det er ikke en komplett liste over taktikk A s systemet blir utviklet, bør ytterligere taktikker brukes på flere nivåer av granularitet for å møte funksjonelle og ikke-funksjonelle krav. Nedenfor er tre diagrammer som beskriver disruptor designmønsteret, filterdesignmønsteret og den kontinuerlige spørrekomponenten. Kontinuerlig Querying Component diagram Disruptor design mønster klasse diagram kilde Filter design mønster klasse diagram. Behavioural View. This visning av en arkitektur viser hvordan komponentene og lagene skal samhandle med hverandre Dette er nyttig når du lager scenarier for testing av arkitektur design og for å forstå systemet fra ende til slutt Denne visningen består av sekvensdiagrammer og aktivitetsdiagrammer Aktivitetsdiagrammer som viser den interne prosessen for det algoritmiske handelssystemet og hvordan handelsfolk skal interagere med det algoritmiske handelssystemet, vises nedenfor. Algoritmisk handelsvirksomhet-interaksjon End-to-end-algoritmisk handelsprosess. Teknologi og rammeverk. Det siste trinnet i å designe a programvarearkitektur er å identifisere potensielle teknologier og rammer som kan brukes til å realisere arkitekturen. Som et generelt prinsipp er det bedre å utnytte eksisterende teknologier, forutsatt at de tilfredsstillende tilfredsstiller både funksjonelle og ikke-funksjonelle krav. Et rammeverk er en realisert referansearkitektur, for eksempel JBoss er et rammeverk som realiserer JEE referanse arkitekturen Følgende teknologier og rammer er interessante og bør vurderes når man implementerer et algoritmisk handelssystem. CUDA - NVidia har en rekke produkter som støtter høy ytelse beregningsmessig økonomimodellering En kan oppnå opptil 50x ytelsesforbedringer i å kjøre Monte Carlo simuleringer på GPU i stedet for CPU. Apache River - River er et verktøypakke som brukes til å utvikle distribuerte systemer. Det har blitt brukt som rammeverk for å bygge applikasjoner basert på SBA-mønsteret. Pache Hadoop - i tilfelle at Pervasive logging er et krav, så bruk av Hado Op tilbyr en interessant løsning på store data-problemet Hadoop kan distribueres i et klynget miljø som støtter CUDA technologies. AlgoTrader - en algoritmisk handelsplatform med åpen kildekode AlgoTrader kan potensielt bli distribuert i stedet for de automatiserte handelsdelene. FIX Engine - en frittstående applikasjon som støtter Financial Information Exchange FIX-protokollene, inkludert FIX, FAST og FIXatdl. Selv om det ikke er en teknologi eller et rammeverk, bør komponenter bygges med et API for programmeringsgrensesnitt for å forbedre interoperabiliteten til systemet og dets komponenter. Den foreslåtte arkitekturen har vært utformet for å tilfredsstille meget generiske krav som er identifisert for algoritmiske handelssystemer Generelt sett er algoritmiske handelssystemer komplisert av tre faktorer som varierer med hver implementering. Begrensninger på eksterne virksomhets - og utvekslingssystemer. Utvidelse av ikke-funksjonelle krav og. Følg arkitektoniske begrensninger. Den foreslåtte programvarearkitekt e vil derfor måtte tilpasses fra tilfelle til sak for å tilfredsstille spesifikke organisatoriske og regulatoriske krav, samt å overvinne regionale begrensninger. Den algoritmiske handelssystemarkitekturen bør settes som bare et referansepunkt for enkeltpersoner og organisasjoner Ønsker å designe sine egne algoritmiske handelssystemer. For en full kopi og kilder som brukes, vennligst last ned en kopi av rapporten min Takk.