实践算法交易(模拟器)

Question

我想进入算法交易，所以我开始寻找一个API。我偶然发现了这的答案和其他一些，主要是建议去互动经纪人。

我下载了它并将API jar添加到我的项目中。然后我意识到我真正想要的是一个API，它能让我看到我的算法每天的表现。

换句话说，是否有一种方式，与互动经纪人，“假交易”的实时？如果没有，我应该使用什么其他工具或API在现场市场测试不同的策略和算法？

Answer 1

你的意图很清楚，

解决办法不是那么直接

只是加载一个API

a)你们的一套可交易工具是什么？

这是第一步，取决于你的定量模型指向哪里，无论是进入股市，在即期外汇、期货、期权、指数、大宗商品、虚拟货币、指数期权，还有不同的工具来解决其余的问题。

你的模型是由单一的工具或投资组合组成的吗？

虽然这可能令人惊讶，但并非所有工具都支持基于投资组合的交易模式。如果进入这个方向，请小心，您的反测试引擎能够准确和现实地处理多资产组合(而有些策略可能会得到“测试”，而结果(输出)则不需要得到保证(在使用多资产策略时，已经见过具有无意义输出的后台测试人员，所以要谨慎地收集一组独立的记录-能够手动交叉验证的证据，然后再开始“相信”一项产品)。

( c)真正的时间流真的是你想要的吗？

虽然从第一眼看，实时可能看起来很有吸引力，但定量建模的共同需求并不是等待时间流和回溯/前向测试每一种策略(通常许多模型可以同时运行)“立即”，或者至少比真正的时间流更快。从一个真实的市场直接采购事件实际上是没有好处的。有理由记录和存储所有相关的市场事件，并系统地将历史的这一已知部分分解为现实中的InSample和OutOfSample部分，而交易策略模型则是交叉验证的(其速度远远快于真实的时间流)。

这种尽可能快速回溯的原则只有一个例外，万一你的交易策略将被当作一种半自动的工具--增加一种手动的、任意的交易类型--你自然需要调整执行速度以适应“人为因素”。

在所有其他情况下，包括大规模分布式解决方案，在交易/ AI-ML分析/图形用户界面层之间划分，执行速度快于实际的时间流执行是有益的(-机器能够并且肯定地处理更快的，而不是市场展览的实时事件流)。

d)数据源对您的详细程度有足够的粗化。

模拟器可以为反测试提供EoD-data，而您的操作目标可能需要逐点的数据.在瑞士，您的需求可以很容易地满足Dukas-拷贝定量建模数据提供商。除了历史数据之外，您正在进行的工作很可能包括您选定的市场准入数据流记录，以便您进一步进行InSample + OutOfSample交叉验证。

如果没有( a)、b)、c)和d)，人们很难认真地说，可以使用什么工具。

与MATLAB一样，即使是一个通用工具，也可以为您提供一个坚实的基础，为您的交易策略建立定量模型。

人们可能会希望在 [ >>> Quantitative Finance ]或 [ >>> Algorithmic Trading ]

Answer 2

互动经纪人向账户持有人提供一个纸面交易账户和400万美元的游戏资金。这意味着你在真实的市场上以模拟的方式交易。你可以监控你的交易表现，就像你用一个真正的钱的帐户。如果选择这种方法，您应该只需要API来执行订单并检查您的投资组合的状态。这个API对于获取实时报价不是很好，特别是当你跟随大量符号的时候。