Optimización estrategia comercial Usando AlgoTrader 2.1 y Amazon Elastic Mapa Nube basada Reducir La próxima versión 2.1 de AlgoTrader incluirá una base de datos embebida H2-in-memory. Beneficios de la base de datos incrustada H2-en memoria: Reduce la duración de carreras de vuelta de la prueba en un 30% 50% Permite múltiples simulaciones paralelas en la misma máquina sin necesidad de varias instancias de base de datos Elimina la necesidad de instalar una base de datos física (MySql. Oracle. MS SQL. Etc.) Esto sólo hace que las simulaciones basadas en AlgoTrader considerablemente más fácil y más rápido. Potencia de combinar AlgoTrader con Amazon EMR Combinando AlgoTrader 2.1 con el servicio de Amazon Elastic Mapa Reducir (EMR), usted será capaz de probar nuevas estrategias de negociación cuantitativa más rápidamente que con cualquier otra plataforma de negociación algorítmica disponible. Usando Amazon EMR computacional-extensas tareas se puede distribuir a través de un cúmulo de tamaño variable de instancias de Amazon EC2. Una estrategia de negociación basada en AlgoTrader se puede configurar para ejecutar muchas simulaciones en paralelo, distribuidos en un clúster de Amazon EMR. Usted será capaz de poner a prueba su estrategia de negociación algorítmica en cuestión de minutos en lugar de semanas. Usted será capaz de sacar provecho de las oportunidades comerciales emergentes antes que nadie. Optimización estrategia comercial Ejemplo FX Nuestra estrategia ejemplo de comercio hace unos 20 comercios FX por día. Nos gustaría simular la estrategia de más de 15 años utilizando las garrapatas de 1 minuto. Esto dará lugar a unos 5,5 millones de eventos de datos de mercado que necesitan ser procesados durante cada ejecución de la simulación y alrededor de 60.000 operaciones que necesitan ser procesados por la base de datos. Dependiendo de la complejidad de la estrategia comercial y el número de normas comerciales involucrados, una corrida de simulación típica podría tomar alrededor de 5 minutos. Digamos que queremos optimizar esta estrategia basada en 3 parámetros, y nos gustaría probar 20 valores para cada parámetro. Nosotros, por lo tanto, la necesidad de llevar a cabo la simulación de carreras 8000 para encontrar el conjunto de parámetros óptimos para nuestra estrategia. Si hacemos la secuencialmente simulaciones, necesitaremos cerca de 1 mes para completar todas las simulaciones. Sin embargo, si distribuimos estos 8.000 corridas de simulación a la infraestructura de Amazon EMR, podemos reducir este tiempo tremendamente. Con un clúster de Amazon EMR contiene 200 instancias de Amazon EC2 de tipo m1.small, cada uno haciendo 4 simulaciones en paralelo - que resulta en 48 carreras de simulación por servidor por hora - que sería capaz de terminar toda la simulación en apenas alrededor de 1 hora de procesamiento hora. Esto es de 1 hora de tiempo de procesamiento en lugar de 1 mes hacerlo de la manera tradicional. Durante 1 hora, la infraestructura AlgoTrader / Amazon EMR se han procesado 44 mil millones de eventos de datos de mercado y alrededor de 500 millones de operaciones. Con base en el precio actual de Amazon EMR para instancias m1.small de 0,075 USD por hora, toda la simulación habría costado sólo US $ 15! Una palabra de advertencia sobre Optimización algorítmica Estrategias de Trading A pesar de que es necesario hacer back-testing hasta cierto punto, el exceso de la optimización de una estrategia cuantitativa puede ser peligroso. Puede ser tentador para recoger que un solo conjunto de parámetros con una destacada actuación sobre todos los otros conjuntos de parámetros, pero esto probablemente conducirá a una actuación real de operaciones que es mucho menor que la simulación. Es, por tanto, una necesidad absoluta para analizar cuidadosamente todas las corridas de simulación y recoger conjuntos de parámetros que son tan estables como sea posible (colinas planas en lugar de picos escarpados!). Trate AlgoTrader Hoy Pruebe una demo de AlgoTrader, y nosotros le notificaremos cuando liberación 2.1 está disponible. O en contacto con nosotros para obtener más información acerca de AlgoTrader.
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