자동화 된 거래 시스템 개발 matlab

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데모 자동화 된 트레이딩 시스템 개발 MATLAB.

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언론에 신선한 것, 브라이언!

스튜어트는 좋은 사람이에요. 나는 그가 당신의 사건 중 하나에 대해 이야기하는 것을 기억합니다.

MATLAB의 또 다른 장점.

MATLAB과의 거래 : Trading Toolbox 및 MATLAB Production Server 소개.

2013 년 4 월 11 일 목요일, 6:00 PM.

GotoMeeting 온라인 웹 세미나.

GotoMeeting 웹 세미나 온라인 토론토.

18 상인들이 조사를했다.

실제 공급 업체가 제공하는이 강력한 소프트웨어는 드문 경우입니다. Stuart Kozola는 매스 웍스 (MathWorks)의 제품 매니저이며 MATLAB 및 계산 금융을위한 애드온 제품에 중점을 둡니다. Stuart는 2006 년 MathWorks에 합류하기 전에 Pratt & # 038; Whitney (United Technologies) 디자인 디자인 & # 8230;

참고 이제 개인 거래처 및 트위터에 거래 알선을 게시합니다. 어리석은 고양이 비디오 나 내가 먹는 것을 게시하지 않기 때문에 걱정하지 마십시오!

자동화 된 거래.

MATLAB으로 자동화 된 거래 시스템 개발

자동 거래는 컴퓨터를 사용하여 전자 금융 시장에서 거래 결정을 자동으로 유도하는 거래 전략입니다. 매수 측 및 매도 측 기관에 적용되는 자동 거래는 주식 거래, 외환 거래 또는 상품 거래와 같이 고주파 거래의 기초를 형성합니다.

자동화 된 거래 응용 프로그램을 만드는 사람과 사용자는 시장의 움직임을 감지하고 활용하는 수학적 모델을 개발, 백 테스트 및 배포해야합니다. 효과적인 워크 플로우는 다음과 같습니다.

기술적 시계열, 기계 학습 및 비선형 시계열 방법을 사용하여 거래 전략 개발 시간 및 효과적 백 테스팅 및 매개 변수 식별을 위해 병렬 및 GPU 컴퓨팅 적용 이익 및 손실 계산 및 위험 분석 수행 시장 영향 모델링을 포함한 사전 및 사후 추적 분석 수행 실행 분석 Bloomberg ® EMSX와 같은 생산 거래 환경에 전략 및 분석을 통합합니다.

예제와 방법.

Walk-Forward Analysis : MATLAB을 사용하여 거래 전략을 테스트하기 35:15 - Bloomberg EMSX로 웹 세미나 주문 실행 관리 - 제품 페이지 Thomson Reuters를 사용하여 알파 생성 News Sentiment 및 MATLAB 59:53 - MATLAB 및 RavenPack을 사용한 웹 세미나 뉴스 센티멘트 분석 12:01 - 비디오 Liquidnet, 실행 성능 측정 도구 개발 - 사용자 스토리 Quantitative Trading : Ernest P. Chan의 독자적인 알고리즘 거래 비즈니스 구축 방법 - 단 8 줄의 코드 (4:13)로 Backtesting Trading 전략 수립 - 비디오 알고리즘 트레이딩 - 솔루션 자동화 된 거래 코드 및 기타 리소스 - MATLAB Central 배포 및 통합 MATLAB 알고리즘 - MathWorks Consulting.

소프트웨어 참조.

Trading Toolbox 기능 - 문서 movavg : 이동 평균 선도 및 지연 차트 - Financial Toolbox 기능 Trading Technologies ® X_TRADER ®를 통한 시장 데이터 및 주문 제출 - Bloomberg를 통한 주문, 노선 및 전략 수립 및 유지 보수 EMSX - Trading Toolbox 기능 통합 통합 테스트 - 계량 경제 도구 상자 기능 NARX 및 시간 지연 네트워크를 사용한 모델링 및 예측 - 신경망 도구 상자 설명서.

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MATLAB으로 자동화 된 거래.

Stuart Kozola, MathWorks.

이 웹 세미나에서는 자동화 된 거래 전략을 연구, 구현 및 테스트하기위한 워크 플로 예제를 제공합니다. MATLAB 및 애드온 제품이 데이터 수집, 준비 및 시각화, 모델 개발, 백 테스팅, 교정, 기존 시스템과의 통합 및 궁극적으로 배치에 어떻게 사용될 수 있는지 배우게됩니다.

이 과정에서 각 부분을 살펴보고 MATLAB이이 문제의 모든 부분을 효율적으로 해결할 수있는 단일 플랫폼을 어떻게 제공하는지 확인하십시오.

특정 주제는 다음과 같습니다.

일일 기록, 일중 및 실시간 데이터를 포함한 데이터 수집 옵션 MATLAB의 모델 구축 및 프로토 타이핑 모델 백 테스트 및 교정 무역 실행을 위해 기존 라이브러리 및 소프트웨어와 상호 작용 Java, MATLAB의 병렬 컴퓨팅, GPU 및 C 코드 생성을 포함하여 고주파수 거래를위한 Excel 도구를 제공합니다.

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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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 거래를위한 배치에 어떻게 사용될 수 있는지 배우게됩니다. 이 과정에서 각 부분을 살펴보고 MATLAB이이 문제의 모든 부분을 효율적으로 해결할 수있는 단일 플랫폼을 어떻게 제공하는지 확인하십시오.

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