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Ein steigender Durchschnitt zeigt, dass die Preise im Allgemeinen steigen. A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it. Differ economy size, dish network amazon.

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Gleiches gilt für Finanzhandelsstrategien. Alle Handelsstrategien müssen zurück getestet, optimiert und validiert werden, bevor sie mit echtem Geld leben. Fast jede technische Analyse Trading-Strategie kann getestet werden.

So entwickelten wir eine Back-Test-Engine für fortgeschrittene Systementwickler. Jetzt können Entwickler Strategien in jeder Programmiersprache erstellen, dann zurück testen und optimieren diese Strategien, um die Leistung zu verbessern. Es spielt keine Rolle, wie Ihr Handelssystem geschrieben wird. Die BackTestLib gibt Ergebnisse aus, die eine Reihe von Messungen darstellen, die auf der Rentabilität und dem Risiko Ihres Handelssystems basieren, wenn sie mit den Daten getestet werden, mit denen sie geliefert wurde.

Add neue Trade DateTime. Add neu Handel Datetime. Add neue Handels Datetime. Add neuer Handel DateTime. Backtest Trades, lastPrice geben die Ergebnisse Console. WriteLine quotTotal Anzahl der Trades. WriteLine quotTotal Anzahl von profitablen Trades: WriteLine quotPercent profitable Trades: ToString quotiert bei trade. Was ist die beste Programmiersprache für den algorithmischen Handel.

Die kurze Antwort ist, dass es keine beste Sprache. Strategieparameter, Leistung, Modularität, Entwicklung, Resiliency und Kosten müssen berücksichtigt werden. Dieser Artikel wird skizzieren die notwendigen Komponenten einer algorithmischen Handelssystemarchitektur und wie Entscheidungen über die Umsetzung beeinflussen die Wahl der Sprache.

Zuerst werden die Hauptkomponenten eines algorithmischen Handelssystems betrachtet, wie die Forschungsinstrumente, der Portfoliooptimierer, der Risikomanager und die Ausführungsmaschine. Insbesondere werden die Handelshäufigkeit und das voraussichtliche Handelsvolumen diskutiert. Sobald die Handelsstrategie ausgewählt worden ist, ist es notwendig, das gesamte System zu gestalten.

Dies beinhaltet die Wahl der Hardware, des Betriebssystems und der Systemresistenz gegenüber seltenen, potentiell katastrophalen Ereignissen. Während die Architektur in Erwägung gezogen wird, muss auf die Leistung - sowohl auf die Forschungsinstrumente als auch auf die Live-Ausführungsumgebung - geachtet werden.

Was ist das Handelssystem zu tun, bevor die Entscheidung über die beste Sprache, mit der ein automatisiertes Handelssystem zu schreiben, ist es notwendig, die Anforderungen zu definieren. Die Forschung befasst sich mit der Bewertung einer Strategieleistung gegenüber historischen Daten.

Der Prozess der Bewertung einer Handelsstrategie gegenüber früheren Marktdaten wird als Backtesting bezeichnet. Die Signalerzeugung betrifft die Erzeugung eines Satzes von Handelssignalen aus einem Algorithmus und das Senden solcher Befehle an den Markt, üblicherweise über eine Vermittlung. Für bestimmte Strategien ist ein hohes Leistungsniveau erforderlich.

Die Technologieentscheidungen für eine niederfrequente US-Aktienstrategie werden sich weitgehend von denen eines hochfrequenten statistischen Arbitrage-Strategiehandels auf dem Futures-Markt unterscheiden. Vor der Wahl der Sprache müssen viele Datenanbieter ausgewertet werden, die sich auf die vorliegende Strategie beziehen. Es ist auch ratsam, schnellen Zugriff auf mehrere Anbieter zu haben. Verschiedene Instrumente haben alle ihre eigenen Speicherquirks, wobei Beispiele davon mehrere Tickersymbole für Aktien und Verfallsdaten für Futures ganz zu schweigen von spezifischen OTC-Daten umfassen.

Dies muss in der Plattform-Design berücksichtigt werden. Strategien, die Daten häufiger als minutiös oder sekundär verwenden, erfordern eine beträchtliche Betrachtung hinsichtlich der Leistung.

Eine Strategie, die zweite Balken überschreitet d. Tick-Daten , führt zu einem leistungsgetriebenen Design als die primäre Anforderung. Für Hochfrequenzstrategien muss eine erhebliche Menge an Marktdaten gespeichert und ausgewertet werden. Software wie HDF5 oder kdb werden häufig für diese Rollen verwendet. Um die umfangreichen Datenmengen für HFT-Anwendungen zu verarbeiten, muss ein ausgereiftes Backtester - und Ausführungssystem eingesetzt werden.

CC möglicherweise mit einigen Assembler ist wahrscheinlich der stärkste Sprachkandidat. Forschungssysteme Forschungssysteme umfassen typischerweise eine Mischung aus interaktiver Entwicklung und automatisiertem Scripting. Letztere umfassen umfangreiche numerische Berechnungen über zahlreiche Parameter und Datenpunkte. Dies führt zu einer Sprachauswahl, die eine einfache Umgebung zum Testen von Code bereitstellt, aber auch eine ausreichende Leistung bietet, um Strategien über mehrere Parameterabmessungen auszuwerten.

Die für umfangreiche numerische lineare Algebra und vectorized Operationen, sondern in einer interaktiven Konsole Weise R Studio. Die Hauptbetrachtung in diesem Stadium ist die der Ausführungsgeschwindigkeit. Denken Sie daran, dass es notwendig ist, von solchen Systemen vorsichtig zu sein, wenn dies der Fall ist. Letztlich wird die für das Backtesting gewählte Sprache durch spezifische algorithmische Bedürfnisse sowie die Bandbreite der in der Sprache verfügbaren Bibliotheken bestimmt weiter unten.

Die Sprache, die für die Backtester - und Forschungsumgebungen verwendet wird, kann jedoch vollständig unabhängig von denjenigen sein, die in den Bereichen Portfolio-Konstruktion, Risikomanagement und Ausführungskomponenten verwendet werden. Portfolio-Konstruktion und Risikomanagement Die Komponenten des Portfoliokonstruktions - und Risikomanagements werden von den Handelspartnern oft übersehen.

Das ist fast immer ein Fehler. Diese Instrumente bieten den Mechanismus, durch den das Kapital erhalten bleibt. Sie versuchen nicht nur, die Anzahl der riskanten Wetten zu lindern, sondern auch die Abwanderung der Trades selbst zu minimieren und so die Transaktionskosten zu senken.

Ausgefeilte Versionen dieser Komponenten können erhebliche Auswirkungen auf die Qualität und Wirtschaftlichkeit der Rentabilität haben. Es ist unkompliziert, eine stabile Strategie zu schaffen, da der Portfoliokonstruktionsmechanismus und der Risikomanager einfach modifiziert werden können, um mehrere Systeme zu behandeln. Sie sollten daher zu Beginn des Entwurfs eines algorithmischen Handelssystems als wesentliche Komponenten betrachtet werden.

Portfolio-Konstruktion reduziert oft auf eine lineare Algebra Problem wie eine Matrix-Faktorisierung und damit die Leistung ist stark abhängig von der Wirksamkeit der numerischen linearen Algebra-Implementierung zur Verfügung. MatLab besitzt auch umfangreich optimierte Matrixoperationen. Ein häufig ausgeglichenes Portfolio erfordert eine kompilierte und gut optimierte Matrixbibliothek, um diesen Schritt auszuführen, um das Handelssystem nicht zu verkleinern.

Das Risiko kann in vielen Formen auftreten: Erhöhte Volatilität obwohl dies für bestimmte Strategien als wünschenswert angesehen werden kann , erhöhte Korrelationen zwischen Assetklassen, Gegenpartei-Default, Serverausfällen, Black Swan-Ereignissen und unentdeckten Bugs im Handelscode wenige. Diese Simulationen sind sehr parallelisierbar siehe unten und bis zu einem gewissen Grad ist es möglich, Hardware auf das Problem zu werfen.

Ausführungssysteme Die Aufgabe des Ausführungssystems besteht darin, gefilterte Handelssignale von den Portfolio-Bau - und Risikomanagementkomponenten zu empfangen und an eine Brokerage oder andere Mittel des Marktzugangs zu senden. Die Qualität der API bezieht sich darauf, wie gut sie dokumentiert ist, welche Art von Leistung sie bereitstellt, ob sie auf eine eigenständige Software zugreifen muss oder ob ein Gateway kopflos aufgebaut werden kann d.

Ich musste einmal eine Desktop-Ubuntu-Edition auf einem Amazon-Cloud-Server installieren, um auf interaktive Broker remote zuzugreifen, rein aus diesem Grund. Teste immer Plugins dieser Art und sorge dafür, dass sie aktiv gepflegt werden. Beachten Sie, dass Hunderte von Bestellungen können jede Minute gesendet werden und als solche Leistung ist von entscheidender Bedeutung.

Schlupf wird durch ein schlecht durchführendes Ausführungssystem entstehen und dies wird sich dramatisch auf die Rentabilität auswirken. Statisch typisierte Sprachen siehe unten wie CJava sind in der Regel für die Ausführung optimal, aber es gibt einen Kompromiss in der Entwicklungszeit, der Prüfung und der einfachen Wartung.

Dynamisch getippte Sprachen wie Python und Perl sind mittlerweile meist schnell genug. Achten Sie immer darauf, dass die Komponenten modular aufgebaut sind siehe unten , so dass sie bei der Systemwaage ausgetauscht werden können. Architektonischer Planungs - und Entwicklungsprozess Die Komponenten eines Handelssystems, dessen Frequenz - und Volumenanforderungen wurden bereits diskutiert, die Systeminfrastruktur ist jedoch noch nicht abgedeckt.

Diejenigen, die als Einzelhändler oder arbeiten in einem kleinen Fonds wird wahrscheinlich tragen viele Hüte. Es wird notwendig sein, die Alpha-Modell-, Risikomanagement - und Ausführungsparameter sowie die endgültige Implementierung des Systems abzudecken. Vor dem Einarbeiten in bestimmte Sprachen wird das Design einer optimalen Systemarchitektur erörtert. Trennung von Bedenken Eine der wichtigsten Entscheidungen, die von vornherein getroffen werden müssen, ist die Trennung der Bedenken eines Handelssystems.

In der Softwareentwicklung bedeutet dies im Wesentlichen, wie die verschiedenen Aspekte des Handelssystems in separate modulare Komponenten aufgeteilt werden. Durch die Freigabe von Schnittstellen an jedem der Komponenten ist es leicht, Teile des Systems für andere Versionen auszutauschen, die Leistung, Zuverlässigkeit oder Wartung unterstützen, ohne einen externen Abhängigkeitscode zu modifizieren. Dies ist die beste Vorgehensweise für solche Systeme.

Für Strategien bei niedrigeren Frequenzen werden solche Praktiken empfohlen. Ein dichter gekoppeltes System kann wünschenswert sein. Das Erstellen einer Komponentenkarte eines algorithmischen Handelssystems ist einen Artikel wert. Ein optimaler Ansatz ist jedoch sicherzustellen, dass es separate Komponenten für die historischen und Echtzeit-Marktdateneingänge, Datenspeicherung, Datenzugriffs-API, Backtester, Strategieparameter, Portfolio-Konstruktion, Risikomanagement und automatisierte Ausführungssysteme gibt.

Wenn beispielsweise der verwendete Datenspeicher selbst bei signifikanten Optimierungsniveaus noch unterdurchschnittlich ist, kann er mit minimalen Wiederbeschreibungen in die Datenaufnahme - oder Datenzugriffs-API ausgelagert werden. Soweit es die Backtester und nachfolgende Komponenten betrifft, gibt es keinen Unterschied. Ein weiterer Vorteil von getrennten Komponenten ist, dass es eine Vielzahl von Programmiersprachen für das Gesamtsystem verwendet werden kann.

Es muss nicht auf eine einzige Sprache beschränkt werden, wenn die Kommunikationsmethode der Komponenten sprachunabhängig ist. Performance-Überlegungen Performance ist eine wesentliche Überlegung für die meisten Trading-Strategien.

Für höhere Frequenzstrategien ist es der wichtigste Faktor. Architektur und Sprachwahl werden nun im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf die Leistung diskutiert. Die vorherrschende Weisheit, wie von Donald Knuth angegeben.

Mit Hilfe von Profilierwerkzeugen wird ermittelt, wo Engpässe auftreten. Die Sprachwahl wird im Rahmen der Performance diskutiert. Gemeinsame mathematische Aufgaben sind in diesen Bibliotheken zu finden und es ist selten vorteilhaft, eine neue Implementierung zu schreiben.

Eine Ausnahme ist, wenn eine hochgradig angepasste Hardwarearchitektur erforderlich ist und ein Algorithmus umfangreiche Verwendung von proprietären Erweiterungen z. Allerdings, oft Neuerfindung des Rades verschwendet Zeit, die besser verbrachte Entwicklung und Optimierung anderer Teile der Handelsinfrastruktur sein könnte.

Entwicklungszeit ist besonders im Zusammenhang mit einzelnen Entwicklern extrem kostbar. Latenz ist oft ein Problem des Ausführungssystems, da die Forschungsinstrumente üblicherweise auf derselben Maschine liegen. Für die ersteren kann Latenz an mehreren Punkten entlang des Ausführungspfades auftreten.

Für höhere Frequenzoperationen ist es notwendig, sich mit der Kernoptimierung und der Optimierung der Netzwerkübertragung vertraut zu machen. Dies ist ein tiefer Bereich und ist deutlich über den Geltungsbereich des Artikels aber wenn ein UHFT-Algorithmus gewünscht wird dann bewusst sein, die Tiefe des Wissens erforderlich Caching ist sehr nützlich im Toolkit eines quantitativen Trading-Entwickler.

Das Caching bezieht sich auf das Konzept der Speicherung von Daten, auf die häufig zugegriffen wird, in einer Weise, die einen leistungsfähigeren Zugriff ermöglicht, auf Kosten einer potentiellen Verzögerung der Daten. Ein häufiger Anwendungsfall tritt bei der Webentwicklung auf, wenn Daten von einer datenträgergestützten relationalen Datenbank übernommen und in den Speicher übertragen werden.

Alle nachfolgenden Anforderungen für die Daten müssen nicht auf die Datenbank getroffen werden und so Leistungssteigerungen können erheblich sein. Für Handelssituationen Caching kann sehr vorteilhaft sein.

Beispielsweise kann der gegenwärtige Zustand eines Strategieportfolios in einem Cache gespeichert werden, bis er rebalanced ist, so dass die Liste nicht auf jeder Schleife des Handelsalgorithmus regeneriert werden muss. Allerdings ist das Caching nicht ohne eigene Probleme.

Regeneration von Cache-Daten auf einmal, aufgrund der volatilie Natur der Cache-Speicher, kann eine erhebliche Nachfrage nach Infrastruktur. Ein weiteres Problem ist Hund-Haufen. Wo mehrere Generationen einer neuen Cache-Kopie unter extrem hoher Last durchgeführt werden, was zu einem Kaskadenausfall führt.

Die dynamische Speicherzuordnung ist eine teure Operation in der Softwareausführung. Daher ist es für Hochleistungs-Handelsanwendungen unerlässlich, sich bewusst zu sein, wie Speicher während des Programmablaufs zugeteilt und freigegeben wird. Es ist jedoch oftmals für bestimmte hochfrequente Handelsstrategien suboptimal.

Kundenspezifische Garbage Collection ist oft für diese Fälle erwünscht. C stellt keinen nativen Garbage Collector zur Verfügung und daher ist es notwendig, alle Speicherzuweisungen als Teil einer Objektimplementierung zu behandeln. Bei der Auswahl einer Sprache stellen Sie sicher zu studieren, wie die Garbage Collector arbeitet und ob es geändert werden, um für einen bestimmten Anwendungsfall optimieren.

Viele Operationen in algorithmischen Handelssystemen sind parallelisierbar. Dies bezieht sich auf das Konzept, mehrere programmatische Operationen gleichzeitig, d.

So genannte embarassingly parallele Algorithmen beinhalten Schritte, die völlig unabhängig von anderen Schritten berechnet werden können. Bestimmte statistische Operationen, wie Monte Carlo Simulationen, sind ein gutes Beispiel für peinlich parallele Algorithmen, da jede zufällige Zeichnung und nachfolgende Pfadoperation ohne Kenntnis anderer Pfade berechnet werden kann. Andere Algorithmen sind nur teilweise paralle - lierbar.

Fluiddynamische Simulationen sind ein solches Beispiel, bei dem die Berechnungsdomäne unterteilt werden kann, aber letztlich müssen diese Domänen miteinander kommunizieren und somit sind die Operationen teilweise sequentiell. Parallelisierbare Algorithmen unterliegen dem Amdahls-Gesetz. Was eine theoretische Obergrenze für die Leistungserhöhung eines parallelisierten Algorithmus ergibt, wenn er N-unabhängigen Prozessen unterworfen wird z.

Die Parallelisierung hat zunehmend an Bedeutung gewonnen, da die Prozessortaktgeschwindigkeiten stagniert haben, da neuere Prozessoren viele Kerne enthalten, mit denen parallele Berechnungen durchgeführt werden können. Solche GPUs sind jetzt sehr erschwinglich. Somit ist es einfach, einen Backtester zu optimieren, da alle Berechnungen im allgemeinen unabhängig von den anderen sind. Während Systeme skaliert werden müssen, ist es oft schwer vorherzusagen, wo ein Engpass auftritt. Rigourous Logging, Testing, Profiling und Monitoring wird erheblich dazu beitragen, ein System skalieren.

Sprachen selbst werden oft als unskalierbar beschrieben. Dies ist in der Regel das Ergebnis von Fehlinformationen, anstatt harte Tatsache.

Es ist die gesamte Technologie-Stack sollte für die Skalierbarkeit, nicht die Sprache ermittelt werden. Um die Fähigkeit, Spikes in dem System zu behandeln d.

Eine Klippenweste erlaubt dem Unternehmen, die schlechte Miete aus der Firma ohne irgendeine Verdünnung zu bewegen. Es gibt ein paar Dinge über Cliff Vesting wert diskutieren.

Wenn es Ihnen ein Jahr dauerte, um herauszufinden, dass es eine schlechte Miete war, dann gibt es irgendeine Schuld auf jeder und es ist gerade böser Glaube, zum jemand an der Spitze eines Klippewestungsereignisses zu feuern und nicht Weste einige Vorrat. Es kann eine schlechte Miete gewesen sein, aber ein Jahr ist eine sinnvolle Menge an Beschäftigung und sollte anerkannt werden.

Die zweite Sache über Klippe Vesting, die problematisch ist, wenn ein Verkauf geschieht im ersten Jahr der Beschäftigung. Ich glaube, dass die Klippe sollte nicht gelten, wenn der Verkauf geschieht im ersten Jahr der Beschäftigung.

Und so sollte die Klippe nicht in einem Verkauf Fall gelten. Und jetzt, da wir über ein Verkauf-Ereignis reden, gibt es einige wichtige Dinge zu wissen über Vesting auf Change of control. Ihre nicht gezahlten Aktien und Optionen werden nicht. Oftmals übernimmt der Erwerber den Aktien - oder Optionsplan, und Ihr nicht ausgeliehenes Eigenkapital wird sich nicht im Eigenkapital des Erwerbers befinden und wird weiterhin auf Ihrem festgelegten Zeithorizont wachsen.

So manchmal ein Unternehmen bietet beschleunigte Vesting auf einen Wechsel der Kontrolle auf bestimmte Mitarbeiter. Dies ist nicht in der Regel für die tägliche Miete getan. Aber es ist gemeinhin für Mitarbeiter getan, die wahrscheinlich sind, um externe in einer Verkaufstransaktion werden.

Es ist auch wahr, dass viele Gründer und frühen Key Hires verhandeln für die Beschleunigung beim Wechsel der Kontrolle.

Ich rate unseren Unternehmen, sehr vorsichtig zu sein, die Beschleunigung beim Wechsel der Kontrolle zu vereinbaren. Ive gesehen, diese Bestimmungen werden sehr schmerzhaft und schwierig, mit Verkaufstransaktionen in der Vergangenheit umzugehen. Und ich berate auch unsere Unternehmen, um volle Beschleunigung auf Wechsel der Steuerung zu vermeiden und einen doppelten Auslöser zu verwenden. Ich werde beide erklären. Vollständige Beschleunigung bei Veränderung der Kontrolle bedeutet, dass alle Ihre unbesicherten Aktien übertragen werden.

Das ist generell eine schlechte Idee. Aber eine Beschleunigung von einem Jahr nicht gezahlter Aktien bei Kontrollwechsel ist keine schlechte Idee für bestimmte Schlüsselpersonen, vor allem, wenn sie wahrscheinlich keine gute Rolle in der Akquirerorganisation haben werden. Der Doppel-Trigger bedeutet, dass zwei Dinge passieren müssen, um die Beschleunigung zu bekommen. Der erste ist der Wechsel der Kontrolle.

Die zweite ist eine Kündigung oder eine vorgeschlagene Rolle, die eine Demotierung ist was wahrscheinlich dazu führen würde, dass der Mitarbeiter verlässt. Wenn es irgendetwas Ive kommen, aus dem Schreiben dieser Mitarbeiter Equity-Posten zu realisieren, ist es, dass Mitarbeiter-Equity ist ein komplexes Thema mit einer Menge von Fallstricke für alle.

Ich hoffe, dieser Beitrag hat das Thema der Vesting mindestens ein wenig leichter zu verstehen. Sobald Sie einen Pool eingerichtet gibt es einige typische und verschiedene Möglichkeiten, um die Begriffe und Rechte mit ihnen verbundenen Struktur. Vesting ist wichtig für die Beibehaltung, sondern vor allem ermöglicht es das Unternehmen, um das Eigenkapital in den Händen der Leute, die in erheblichen Zeit Ampere Wert in das Unternehmen gesetzt haben. Da Start-ups eine ziemlich lange Zeit benötigen, um Verstärker zu bauen das Unternehmen die meisten Optionen haben eine 4 yr Vesting Zeitplan oder weniger, vor allem, wenn das Team für einige Zeit gearbeitet hat mit einer Art von anfänglichen Hürde Zeitraum - auch bekannt als eine Klippe.

Die Struktur Irsquove gesehen die meisten ist eine, die der Mitarbeiter benötigt, um in der Firma für ein Jahr zu arbeiten, bevor alle Optionen. Bei dem einjährigen Jubiläum wären sie frac14 ihrer Optionsgewährung auf der Stelle.

Danach wägen sie die Balance ihrer Optionen auf einer monatlichen Basis. Aber das letztere ist extrem selten und ich donrsquot wie es viel. Change of Control Dies ist ein Begriff, der beschreibt, was passiert, die Mitarbeiter wartungsfreien Zeitplan, wenn das Unternehmen von einem anderen Unternehmen erworben wird. Letrsquos sagen, Sie arbeiten in einem Unternehmen für 2 Jahre, die Hälfte der Optionen, und das Unternehmen erworben wird.

Wenn das Unternehmen Optionsplan doesnrsquot haben eine Änderung der Kontrolle vorsehen dann entweder: Sie besitzen, was Sie haben. Wenn Sie bei der neuen Gesellschaft bleiben, wägen Sie das Gleichgewicht, während Sie weiterarbeiten, b ein neues Geschäft zwischen den Mitarbeitern des Unternehmens und dem Erwerber geschnitten wird. Die Begriffe werden Jump Ball an diesem Punkt.

Neue Vergütung, neue Vesting, Retention bonusrsquo, etc. Gründer gerne eine Art von Änderung der Kontrolle Beschleunigung haben. Irsquove scheinen teilweise oder volle Beschleunigung auf einen Wechsel der Kontrolle. Das bedeutet, dass die Beschleunigung nur geschieht, wenn das Unternehmen erworben wird und der Mitarbeiter ohne Ursache entlassen wird. Itrsquos ein reasonale Kompromiss. Obwohl der doppelte Auslöser den Preis beeinflusst, wird die Akquisition etwas komplexer.

Das andere Problem ist, dass es Präzedenzfall. Sie donrsquot müssen natürlich, aber es kann kompliziert werden, wenn jeder einen anderen Satz von Begriffen hat. Halten Sie es sauber amp einfach Ich glaube, Startups sollten einen sauberen und einfachen Aktienoptionsplan. Der sauberste Weg, dies zu tun ist, um sicherzustellen, dass jeder die gleichen Bedingungen und Rechte hat nicht jeder hat den gleichen Ausübungspreis, der erwartet und fair ist.

Und sein ein Plan, dass Sie mit leben können, wie das Unternehmen wächst und wonrsquot Komplexität in der Zukunft verursachen. Ich bin wahrscheinlich nicht in der Mehrheit der VCs zu diesem Thema. Normalerweise wohnen Mitarbeiter über 4 Jahre, wobei 25 Vesting nach Jahr 1 und dann die Balance pro rata monatlich oder vierteljährlich über die verbleibenden 3 Jahre. In der Regel wird ein companys Aktienoptionsplan vorsehen, dass, wenn Optionen von der übernehmenden Gesellschaft NICHT angenommen werden, dass sie beschleunigen und dann beenden, wenn nicht unmittelbar vor dem Verkauf Fall ausgeübt wird.

Beachten Sie, dass, wenn der Erwerber so entscheidet, die Optionen zu übernehmen und die Annahme Begriffe sind bis zu den Boards zu vereinbaren und sehr flexibel , dann sie nicht beschleunigen.

Dies ermöglicht es dem Erwerber, die neuen Mitarbeiter in Optionskonditionen, die sich gut mit der vorhandenen Mitarbeiterbasis abstimmen, in das Unternehmen zu integrieren. Keine Beschleunigung auf Going Public. Also, persönlich mag ich beschleunigen Beschleunigung auf einen Wechsel der Kontrolle für das Executive-Team. Zuletzt habe ich überprüft, wir VCs lieben es, wenn ein Portfolio-Unternehmen für einen ordentlichen Gewinn verkauft wird. Und wir wissen, dass die Optionen wertlos sein werden, wenn nicht unsere Liquidation Präferenzen gelöscht werden.

Auch ich mag einfach. Die einfache Triggerbeschleunigung ist einfach, wobei der Trigger der Steuerungswechsel selbst ist. Double Trigger ist schwierig zu implementieren. Bei doppelter Triggerbeschleunigung sind die beiden Trigger erforderlich i der Wechsel der Steuerung und ii die Exekutive ohne Grund oder Ursache innerhalb eines festgelegten Zeitraums oft 1 Jahr nach dem Wechsel der Kontrolle ausgelöst wird.

Ich habe noch nie doppelte Triggerbestimmungen implementiert, die leicht aus dem folgenden Grund implementiert wurden, wenn der zweite Trigger ausgelöst wird und die executives Optionen in dem erworbenen Unternehmen beschleunigen, was die Exekutive erhält Normalerweise ist das erworbene Unternehmen weg und seine Aktionäre wurden bezahlt Der Erwerb.

Wo würde die Finanzierung kommen, um die Exekutive für den Wert seiner ausgeübten Optionen nicht von den bereits bezahlten ehemaligen Aktionäre zu kompensieren. Dies ist ein schwieriges Problem und ein, dass ich dont zu schaffen. Das ist schön und einfach zu implementieren. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie einen Windfall auf eine Exekutive, die nicht mit dem Unternehmen für eine subtantiale Zeit vor dem Wechsel der Kontrolle wurde zu geben.

Diese progressive Beschleunigung ist noch einfach zu implementieren. Ich mag Beschleunigung für Führungskräfte und möchte es einfach und verständlich halten. E-Mail an mich senden. Optionen werden derzeit auf einer breiten Palette von Aktien, Währungen, Rohstoffe, börsengehandelte Fonds und andere Finanzinstrumente auf jedem einzelnen Vermögenswert angeboten, gibt es in der Regel Dutzende von Streik Preise und Ablaufdatum verfügbar.

Aber diese gleichen Vorteile stellen auch eine Herausforderung für die Option neophyte, da die Vielzahl der Wahlmöglichkeiten macht es schwierig, eine geeignete Option für den Handel zu identifizieren. Lesen Sie weiter, um zu lernen, wie Sie die richtigen Optionen für den Handel in sechs einfachen Schritten wählen.

Sie können auf diese zugrunde liegenden Vermögenswert in einer Vielzahl von Möglichkeiten mit einem Stock Screener angekommen. Durch technische oder fundamentale Analyse. Oder es kann einfach eine Aktie oder ein Fonds, über die Sie eine starke Meinung haben.

Sobald Sie den zugrunde liegenden Vermögenswert identifiziert haben. Sind die sechs Schritte erforderlich, um eine geeignete Option zu identifizieren, wie folgt: Ausgangspunkt jeder Investition ist Ihr Anlageziel.

Und Optionshandel ist nicht anders. Welches Ziel möchten Sie mit Ihrem Optionshandel zu erzielen, ist es, auf eine bullishe oder bärische Sicht auf die zugrunde liegenden Vermögenswert zu spekulieren Oder ist es zur Absicherung potenzielle Abwärtsrisiko für eine Aktie, in der Sie eine signifikante Position haben Sie setzen auf den Handel zu Verdienen einige Prämieneinnahmen. Was auch immer Ihr spezifisches Ziel, Ihr erster Schritt sollte es sein, es zu formulieren, weil es die Grundlage für die nachfolgenden Schritte bildet.

Wenn Sie ein konservativer Investor oder Händler sind. Implizite Volatilit y ist die wichtigste Determinante eines Optionspreises, so erhalten Sie ein gutes Lesen auf dem Niveau der impliziten Volatilität für die Optionen, die Sie erwägen.

Vergleichen Sie die Höhe der impliziten Volatilität mit der historischen Volatilität und der Volatilität auf dem breiten Markt, da dies ein Schlüsselfaktor für die Ermittlung Ihrer Optionshandelsstrategie sein wird.

Ereignisse können in zwei breite Kategorien markt - und bestandsorientiert eingeteilt werden. Marktübergreifende Ereignisse sind solche, die sich auf die breiten Märkte auswirken, wie zum Beispiel Federal Reserve-Ankündigungen und Wirtschaftsdaten-Releases, während aktienspezifische Ereignisse Dinge wie Ertragsberichte, Produkteinführungen und Spin-offs sind.

Ein Ereignis kann einen erheblichen Einfluss auf die implizite Volatilität im Vorfeld seines tatsächlichen Auftretens haben und kann einen enormen Einfluss auf den Aktienkurs haben, wenn es auftritt. So wollen Sie auf den Anstieg der Volatilität vor einem wichtigen Ereignis zu profitieren, oder würden Sie eher auf die Seitenlinie warten, bis die Dinge zu begleichen Identifizieren von Ereignissen, die Auswirkungen auf den zugrunde liegenden Vermögenswert können Sie entscheiden, über den entsprechenden Ablauf für Ihre Option Handel.

Dies ist der vorletzte Schritt bei der Auswahl einer Option. Basierend auf den in den vorangegangenen Schritten durchgeführten Analysen kennen Sie jetzt Ihr Anlageziel, die gewünschte Renditeauszahlung, die Höhe der impliziten und die historische Volatilität sowie wichtige Ereignisse, die den Basiswert beeinflussen können. Dies macht es viel einfacher, eine bestimmte Optionsstrategie zu identifizieren. Nehmen wir an, Sie sind ein konservativer Investor mit einem umfangreichen Aktienportfolio und wollen einige Prämieneinnahmen verdienen, bevor die Unternehmen beginnen, ihre vierteljährlichen Einnahmen in ein paar Monaten zu melden.

Sie können daher für eine abgedeckte Call-Strategie entscheiden, die das Schreiben von Anrufen auf einige oder alle Aktien in Ihrem Portfolio beinhaltet. Nun, da Sie die spezielle Optionsstrategie, die Sie implementieren möchten, identifiziert haben, ist alles, was noch zu tun ist, Optionsparameter wie Ablauf, Ausübungspreis.

Wir durchlaufen diese sechs Schritte in ein paar Beispielen unten. Konservativer Investor Bateman besitzt 1. Hedge Abwärtsrisiko in aktuellen McDonalds Holding 1. Bateman kümmert sich nicht um ein kleines Risiko, solange es quantifizierbar ist, aber es ist ungern, ein unbegrenztes Risiko einzugehen. Bateman wünscht sich eine Hecke, die vorbei an McDonalds Gewinn-Bericht, die geplant ist, um in etwas mehr als einem Monat veröffentlicht werden erstreckt.

Buy Sets, um das Risiko eines Rückgangs der zugrunde liegenden Aktie abzusichern. Die Gesamtkosten der Put-Position zur Absicherung von 1. Der maximale Verlust, den Bateman entstehen wird, ist die Gesamtprämie für die Puts gezahlt, oder 2. Andererseits beträgt der theoretische Maximalgewinn Wenn der Aktienbestand flach bleibt und unverändert bei 93,75 sehr kurz vor dem Auslaufen der Puts gehandelt wird, hätten sie einen intrinsischen Wert von 1,25, was bedeutet, dass Bateman etwa 1, des in die Puts investierten Betrags zurückholen könnte, oder etwa Robin kümmert sich nicht, ihre gesamte Investition von 1.

Viermonatige 20 Anrufe auf BAC sind bei 0,10 verfügbar, und monatige 20 Anrufe werden bei 0,78 angeboten. Da Robin so viele billige Anrufe wie möglich kaufen will, entscheidet sie sich für die viermonatigen 20 Anrufe. Ohne Provisionen kann sie bis zu Obwohl der Kauf der monatigen 20 Anrufe würde ihr Option Handel ein zusätzliches Jahr zur Arbeit geben, kosten sie fast acht Mal so viel wie die viermonatigen fordert.

Der maximale Verlust, den Robin entstehen würde, ist die Gesamtprämie von 1. Die maximale Verstärkung ist theoretisch unendlich. Wenn ein globales Bankenkonglomerat nennen es GigaBank kommt und bietet an, Bank of America für 30 in bar in den nächsten paar Monaten zu erwerben, würden die 20 Anrufe mindestens 10 wert sein, und Robins Option Position wäre eine kühle Während die breite Palette der Ausübungspreise und - abläufe es für einen unerfahrenen Investor schwierig machen kann, auf eine bestimmte Option zu null zu kommen, folgen die sechs Schritte, die hier beschrieben werden, einem logischen Denkprozess, der bei der Auswahl einer Option zum Handel helfen kann.

Der Autor hatte keine der in diesem Artikel erwähnten Wertpapiere zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Optionen haben sich als überlegene und umsichtige Anlageinstrumente erwiesen, die Ihnen, dem Investor, der Flexibilität, der Diversifizierung und der Kontrolle beim Schutz Ihres Portfolios oder bei der Schaffung von zusätzlichen Kapitalerträgen bieten.

Wir hoffen, dass youll dieses finden, um ein nützlicher Führer für das Lernen zu sein, wie man Optionen tut. Understanding Options Options sind Finanzinstrumente, die unter nahezu allen Marktbedingungen und für fast alle Anlageziele effektiv genutzt werden können. Unter einer der vielen Möglichkeiten, Optionen können Ihnen helfen: Aufgrund ihrer einzigartigen Risiko-Risiko-Struktur können Optionen in vielen Kombinationen mit anderen Optionskontrakten und anderen Finanzinstrumenten verwendet werden, um Gewinne oder Schutz zu suchen.

Eine Aktienoption ermöglicht es den Anlegern, den Preis für einen bestimmten Zeitraum festzulegen, zu dem ein Anleger Anteile eines Eigenkapitals für eine Prämie Preis kaufen oder verkaufen kann, was nur ein Prozentsatz dessen ist, was man zahlen würde, um das Eigenkapital vollständig zu besitzen. Dies ermöglicht Optionsinvestoren, ihre Anlagekraft zu nutzen und gleichzeitig ihre potenzielle Belohnung durch Aktienkursbewegungen zu erhöhen. Ein ungedeckter Optionsverkäufer der manchmal auch als nicht aufgedeckter Schreiber einer Option bezeichnet wird , kann auf der anderen Seite einem unbegrenzten Risiko ausgesetzt sein.

Dieser Optionshandelsführer gibt einen Überblick über die Charakteristika der Aktienoptionen und die Funktionsweise dieser Anlagen in den folgenden Segmenten: Diese Seite behandelt die von der Options Clearing Corporation ausgegebenen börsengehandelten Optionen.

Optionen bestehen aus Risiken und sind nicht für alle Anleger geeignet. Wenn Sie zu einem beliebigen Zeitpunkt daran interessiert sind, auf die Standardeinstellungen zurückzukehren, wählen Sie bitte die Standardeinstellung oben. Bitte bestätigen Sie Ihre Auswahl: Sie haben ausgewählt, Ihre Standardeinstellung für die Angebotssuche zu ändern.

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Ist die Auswahl des Ausübungspreises eine von zwei Hauptentscheidungen die andere ist die Zeit bis zum Verfall , die ein Investor oder Händler im Hinblick auf die Auswahl einer bestimmten Option treffen muss.

Der Ausübungspreis hat eine enorme Bedeutung, wie Ihr Optionshandel ausspielen wird. Lesen Sie weiter, um einige grundlegende Prinzipien zu erlernen, die bei der Auswahl des Basispreises für eine Option eingehalten werden sollten. Und b Ihre gewünschte Risiko-Belohnung Auszahlung. Die Beispiele im folgenden Abschnitt illustrieren einige dieser Konzepte.

GE brach in einem Zeitraum von 17 Monaten, der im Oktober begann, um mehr als 85 Jahre zusammen und stürzte im März auf ein jähriges Tief von 5,73, da die globale Kreditkrise seine GE Capital-Tochtergesellschaft gefährdete. Die Aktie erholte sich seither stetig, gewann 33,5 im Jahr und schloss am Januar um 27,20 Uhr. Wir verwenden diese Daten, um die Basispreis für drei grundlegende Optionsstrategien auszuwählen - einen Call zu kaufen, einen Put zu kaufen und einen gedeckten Call zu schreiben -, der von zwei Investoren mit weitgehender Risikobereitschaft, konservativem Carla und Risk-lovin Rick verwendet wird.

März in Bezug auf Abwärtsrisiken handeln kann. Sie denkt, die Aktie könnte auf 26 sinken. Sie wählt daher für die März Aufruf die in-the-money oder ITM und zahlt 2. Wie in Tabelle 1 gezeigt, hat dieser Aufruf einen intrinsischen Wert von 2,20 d. Rick, auf der anderen Seite, ist mehr bullish als Carla, und ist ein Risiko-Taker, ist für einen besseren Prozentsatz Auszahlung sucht, auch wenn es bedeutet, verlieren den vollen Betrag in den Handel investiert, sollte es nicht funktionieren.

Er entscheidet sich also für den 28 Ruf und zahlt 0,38 dafür. Umgekehrt investiert Carla einen viel höheren Betrag, kann aber einen Teil ihrer Investition zurückerobern, auch wenn die Aktie bis auf 26 nach Optionslaufzeiten abweicht. Rick macht viel höhere Gewinne als Carla auf einer prozentualen Basis, wenn GE bis zu 29 nach Ablauf der Option abläuft, aber Carla würde einen kleinen Gewinn machen, auch wenn GE marginally höher - sagen Sie zu 28 - durch Optionsverfall.

Jeder Optionskontrakt umfasst im Allgemeinen Aktien. Ein Optionspreis von 0,38 würde also einen Aufwand von 0,38 x 38 für einen Kontrakt beinhalten. Ein Optionspreis von 2,26 beinhaltet einen Aufwand von Für Rick ist der Break-even-Preis um 28,38 höher. Provisionen werden in diesen Beispielen nicht berücksichtigt um die Dinge einfach zu halten , sollten aber bei den Optionen berücksichtigt werden.

Sie kauft also den März was ITM ist und zahlt 2. Aus Tabelle 3 ist ersichtlich, dass dieser einen intrinsischen Wert von 1,80 d. Den Basispreis von 29 abzüglich des Aktienpreises von 27,20 und den Zeitwert von 0,39 d. Da Rick bevorzugt, für die Zäune schwingen. Er kauft die 26 Put für 0, Da es sich hierbei um einen OTM-Satz handelt, ist er vollständig aus Zeitwert und keinem intrinsischen Wert aufgebaut. Im Fall Carlas sollte GE auf höchstens 26,81 handeln, bevor die Option ausläuft, damit sie sogar brechen kann.

Für Rick ist der Break-even-Preis um 25,60 niedriger. Die Basispreis-Betrachtungen sind hier etwas anders, da die Anleger zwischen der Maximierung ihres Prämieneinkommens und der Minimierung des Risiko des Wegfalls der Aktie wählen müssen.

Daher können wir davon ausgehen, dass Carla schreibt die 27 Anrufe, die ihre Prämie von 0,80 zu holen. Andere Algorithmen sind nur teilweise parallelisierbar. Fluid-Dynamik-Simulationen sind ein solches Beispiel, wo die Domäne der Berechnung unterteilt werden kann, aber letztlich müssen diese Domänen miteinander kommunizieren und somit sind die Operationen teilweise sequentiell.

Parallelisierbare Algorithmen unterliegen dem Amdahls-Gesetz. Die eine theoretische Obergrenze für die Leistungserhöhung eines parallelisierten Algorithmus liefert, wenn sie N getrennten Prozessen z. Die Parallelisierung ist zunehmend wichtiger als Optimierungsmechanismus, da die Prozessor-Taktraten stagniert haben, da neuere Prozessoren viele Kerne enthalten, mit denen parallele Berechnungen durchgeführt werden können.

The rise of consumer graphics hardware predominently for video games has lead to the development of Graphical Processing Units GPUs , which contain hundreds of cores for highly concurrent operations. Such GPUs are now very affordable. High-level frameworks, such as Nvidias CUDA have lead to widespread adoption in academia and finance. Nowadays, most modern langauges support a degree of concurrencymultithreading. Thus it is straightforward to optimise a backtester, since all calculations are generally independent of the others.

Scaling in software engineering and operations refers to the ability of the system to handle consistently increasing loads in the form of greater requests, higher processor usage and more memory allocation. In algorithmic trading a strategy is able to scale if it can accept larger quantities of capital and still produce consistent returns.

The trading technology stack scales if it can endure larger trade volumes and increased latency, without bottlenecking. While systems must be designed to scale, it is often hard to predict beforehand where a bottleneck will occur. Rigourous logging, testing, profiling and monitoring will aid greatly in allowing a system to scale.

Languages themselves are often described as unscalable. This is usually the result of misinformation, rather than hard fact. It is the total technology stack that should be ascertained for scalability, not the language. Clearly certain languages have greater performance than others in particular use cases, but one language is never better than another in every sense. One means of managing scale is to separate concerns, as stated above.

In order to further introduce the ability to handle spikes in the system i. This simply means placing a message queue system between components so that orders are stacked up if a certain component is unable to process many requests.

Rather than requests being lost they are simply kept in a stack until the message is handled. This is particularly useful for sending trades to an execution engine. If the engine is suffering under heavy latency then it will back up trades. A queue between the trade signal generator and the execution API will alleviate this issue at the expense of potential trade slippage. A well-respected open source message queue broker is RabbitMQ.

Hardware and Operating Systems The hardware running your strategy can have a significant impact on the profitability of your algorithm. This is not an issue restricted to high frequency traders either. A poor choice in hardware and operating system can lead to a machine crash or reboot at the most inopportune moment.

Thus it is necessary to consider where your application will reside. The choice is generally between a personal desktop machine, a remote server, a cloud provider or an exchange co-located server. Desktop machines are simple to install and administer, especially with newer user friendly operating systems such as Windows 78, Mac OSX and Ubuntu.

Desktop systems do possess some significant drawbacks, however. The foremost is that the versions of operating systems designed for desktop machines are likely to require rebootspatching and often at the worst of times. They also use up more computational resources by the virtue of requiring a graphical user interface GUI. Utilising hardware in a home or local office environment can lead to internet connectivity and power uptime problems. The main benefit of a desktop system is that significant computational horsepower can be purchased for the fraction of the cost of a remote dedicated server or cloud based system of comparable speed.

A dedicated server or cloud-based machine, while often more expensive than a desktop option, allows for more significant redundancy infrastructure, such as automated data backups, the ability to more straightforwardly ensure uptime and remote monitoring. They are harder to administer since they require the ability to use remote login capabilities of the operating system. Unix-based server infrastructure is almost always command-line based which immediately renders GUI-based programming tools such as MatLab or Excel to be unusable.

A co-located server, as the phrase is used in the capital markets, is simply a dedicated server that resides within an exchange in order to reduce latency of the trading algorithm. This is absolutely necessary for certain high frequency trading strategies, which rely on low latency in order to generate alpha.

The final aspect to hardware choice and the choice of programming language is platform-independence. Is there a need for the code to run across multiple different operating systems Is the code designed to be run on a particular type of processor architecture, such as the Intel x86x64 or will it be possible to execute on RISC processors such as those manufactured by ARM These issues will be highly dependent upon the frequency and type of strategy being implemented.

Resilience and Testing One of the best ways to lose a lot of money on algorithmic trading is to create a system with no resiliency.

This refers to the durability of the sytem when subject to rare events, such as brokerage bankruptcies, sudden excess volatility, region-wide downtime for a cloud server provider or the accidental deletion of an entire trading database. Years of profits can be eliminated within seconds with a poorly-designed architecture. It is absolutely essential to consider issues such as debuggng, testing, logging, backups, high-availability and monitoring as core components of your system.

It is likely that in any reasonably complicated custom quantitative trading application at least 50 of development time will be spent on debugging, testing and maintenance.

Nearly all programming languages either ship with an associated debugger or possess well-respected third-party alternatives. In essence, a debugger allows execution of a program with insertion of arbitrary break points in the code path, which temporarily halt execution in order to investigate the state of the system. The main benefit of debugging is that it is possible to investigate the behaviour of code prior to a known crash point. Debugging is an essential component in the toolbox for analysing programming errors.

However, they are more widely used in compiled languages such as C or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements.

Despite this tendency Python does ship with the pdb. Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code-paths, helping to ensure that a system behaves as it should.

A more recent paradigm is known as Test Driven Development TDD , where test code is developed against a specified interface with no implementation. Prior to the completion of the actual codebase all tests will fail. As code is written to fill in the blanks, the tests will eventually all pass, at which point development should cease.

TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully. In C, Boost provides a unit testing framework. In Java, the JUnit library exists to fulfill the same purpose. Python also has the unittest module as part of the standard library.

Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options. In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential.

Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database. Logs are a first line of attack when hunting for unexpected program runtime behaviour. Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed. Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases.

It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often lead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns.

While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now.

All aspects of the system should be considered for monitoring. System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information. Trading metrics such as abnormal pricesvolume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectorsmarkets should also be continuously monitored.

Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method email, SMS, automated phone call depending upon the severity of the metric.

System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager. However, as a sole trading developer, these metrics must be established as part of the larger design. Many solutions for monitoring exist: Backups and high availability should be prime concerns of a trading system.

Consider the following two questions: Many individuals do not test a restore strategy. If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment Similarly, high availability needs to be baked in from the start.

Redundant infrastructure even at additional expense must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems. I wont delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system.

Choosing a Language Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system. The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised. Type Systems When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system.

The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed. A statically-typed language performs checks of the types e. Such languages include C and Java. A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime.

Such languages include Python, Perl and JavaScript. For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors.

However, type-checking doesnt catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations. For this reason, the concept of TDD see above and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone.

Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type and thus memory requirements are known at compile-time.

In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit. Libraries for dynamic languages, such as NumPySciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays. Open Source or Proprietary One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary commercial or open source technologies.

There are advantages and disadvantages to both approaches. It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensingmaintenance costs. Both tools have had significant battle testing in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds.

Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products. Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both. MatLab also has many pluginslibraries some free, some commercial for nearly any quantitative research domain.

There are also drawbacks. With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free. Microsoft tools play well with each other, but integrate less well with external code. Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned. MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading.

The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code. This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive. Open source tools have been industry grade for sometime. However, they are far from restricted to this domain. Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats.

The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time. Python and R require far fewer lines of code LOC to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries. Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process. Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so unless in the HFT space , it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack.

Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity. Documentation is excellent and bugs at least for core libraries remain scarce. Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces.

A typical Linux server such as Ubuntu will often be fully command-line oriented. In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks. There are mechanisms for integrating with C in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming. While proprietary software is not immune from dependencyversioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments.

Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer. I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies. In particular I use: The maturity, community size, ability to dig deep if problems occur and lower total cost ownership TCO far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations.

Batteries Included The header of this section refers to the out of the box capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they This is where mature languages have an advantage over newer variants. C, Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, HTTP, operating system interaction, GUIs, regular expressions regex , iteration and basic algorithms.

C is famed for its Standard Template Library STL which contains a wealth of high performance data structures and algorithms for free. Python is known for being able to communicate with nearly any other type of systemprotocol especially the web , mostly through its own standard library.

R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance. Outside of the standard libraries, C makes use of the Boost library, which fills in the missing parts of the standard library. In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency.

Python has the high performance NumPySciPyPandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research. Python can even communicate with R via the RPy plugin An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API.

If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol. Conclusion As is now evident, the choice of programming language s for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought.

The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries. The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be plugged in for different aspects of a trading stack, as and when requirements change.

A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it. So to write fast code we need to explicitly use multiple processors with concurrent software. This is not good news - writing concurrent code is very hard. Locks and semaphores are hard to reason about and hard to test - meaning we are spending more time worrying about satisfying the computer than we are solving the domain problem.

Various concurrency models, such as Actors and Software Transactional Memory, aim to make this easier - but there is still a burden that introduces bugs and complexity. LMAX is a new retail financial trading platform. Its business innovation is that it is a retail platform - allowing anyone to trade in a range of financial derivative products2.

A trading platform like this needs very low latency - trades have to be processed quickly because the market is moving rapidly. A retail platform adds complexity because it has to do this for lots of people. So the result is more users, with lots of trades, all of which need to be processed quickly.

But the thing that got peoples attention at QCon was that this wasnt where they ended up. In fact they ended up by doing all the business logic for their platform: A thread that will process 6 million orders per second using commodity hardware. So now LMAX has been in production for a while its time to explore their fascinating design. Overall Structure Figure 1: LMAXs architecture in three blobs At a top level, the architecture has three parts business logic processor5 input disruptor output disruptors As its name implies, the business logic processor handles all the business logic in the application.

As I indicated above, it does this as a single-threaded java program which reacts to method calls and produces output events. Consequently its a simple java program that doesnt require any platform frameworks to run other than the JVM itself, which allows it to be easily run in test environments.

Although the Business Logic Processor can run in a simple environment for testing, there is rather more involved choreography to get it to run in a production setting. Input messages need to be taken off a network gateway and unmarshaled, replicated and journaled. Output messages need to be marshaled for the network. These tasks are handled by the input and output disruptors.

Unlike the Business Logic Processor, these are concurrent components, since they involve IO operations which are both slow and independent. They were designed and built especially for LMAX, but they like the overall architecture are applicable elsewhere. Business Logic Processor Keeping it all in memory The Business Logic Processor takes input messages sequentially in the form of a method invocation , runs business logic on it, and emits output events. It operates entirely in-memory, there is no database or other persistent store.

Keeping all data in-memory has two important benefits. Firstly its fast - theres no database to provide slow IO to access, nor is there any transactional behavior to execute since all the processing is done sequentially. The second advantage is that it simplifies programming - theres no objectrelational mapping to do. All the code can be written using Javas object model without having to make any compromises for the mapping to a database.

Using an in-memory structure has an important consequence - what happens if everything crashes Even the most resilient systems are vulnerable to someone pulling the power. The heart of dealing with this is Event Sourcing - which means that the current state of the Business Logic Processor is entirely derivable by processing the input events.

As long as the input event stream is kept in a durable store which is one of the jobs of the input disruptor you can always recreate the current state of the business logic engine by replaying the events. A good way to understand this is to think of a version control system. Version control systems are a sequence of commits, at any time you can build a working copy by applying those commits.

VCSs are more complicated than the Business Logic Processor because they must support branching, while the Business Logic Processor is a simple sequence.

So, in theory, you can always rebuild the state of the Business Logic Processor by reprocessing all the events. In practice, however, that would take too long should you need to spin one up. So, just as with version control systems, LMAX can make snapshots of the Business Logic Processor state and restore from the snapshots.

They take a snapshot every night during periods of low activity. Restarting the Business Logic Processor is fast, a full restart - including restarting the JVM, loading a recent snapshot, and replaying a days worth of journals - takes less than a minute. Snapshots make starting up a new Business Logic Processor faster, but not quickly enough should a Business Logic Processor crash at 2pm. Each input event is processed by multiple processors, but all but one processor has its output ignored.

Should the live processor fail, the system switches to another one. This ability to handle fail-over is another benefit of using Event Sourcing. By event sourcing into replicas they can switch between processors in a matter of micro-seconds.

As well as taking snapshots every night, they also restart the Business Logic Processors every night. The replication allows them to do this with no downtime, so they continue to process trades For more background on Event Sourcing, see the draft pattern on my site from a few years ago.

The article is more focused on handling temporal relationships rather than the benefits that LMAX use, but it does explain the core idea. Event Sourcing is valuable because it allows the processor to run entirely in-memory, but it has another considerable advantage for diagnostics. If some unexpected behavior occurs, the team copies the sequence of events to their development environment and replays them there.

This allows them to examine what happened much more easily than is possible in most environments. This diagnostic capability extends to business diagnostics.

There are some business tasks, such as in risk management, that require significant computation that isnt needed for processing orders. An example is getting a list of the top 20 customers by risk profile based on their current trading positions.

The team handles this by spinning up a replicate domain model and carrying out the computation there, where it wont interfere with the core order processing. These analysis domain models can have variant data models, keep different data sets in memory, and run on different machines. Tuning performance So far Ive explained that the key to the speed of the Business Logic Processor is doing everything sequentially, in-memory. Just doing this and nothing really stupid allows developers to write code that can process 10K TPS7.

They then found that concentrating on the simple elements of good code could bring this up into the K TPS range. This just needs well-factored code and small methods - essentially this allows Hotspot to do a better job of optimizing and for CPUs to be more efficient in caching the code as its running.

It took a bit more cleverness to go up another order of magnitude. There are several things that the LMAX team found helpful to get there. One was to write custom implementations of the java collections that were designed to be cache-friendly and careful with garbage8.

An example of this is using primitive java longs as hashmap keys with a specially written array backed Map implementation LongToObjectHashMap. In general theyve found that choice of data structures often makes a big difference, Most programmers just grab whatever List they used last time rather than thinking which implementation is the right one for this context.

Ive long noticed that people talk a lot about techniques to improve performance, but the one thing that really makes a difference is to test it. Even good programmers are very good at constructing performance arguments that end up being wrong, so the best programmers prefer profilers and test cases to speculation.

Programming Model This style of processing does introduce some constraints into the way you write and organize the business logic. The first of these is that you have to tease out any interaction with external services. An external service call is going to be slow, and with a single thread will halt the entire order processing machine.

As a result you cant make calls to external services within the business logic. Instead you need to finish that interaction with an output event, and wait for another input event to pick it back up again. Ill use a simple non-LMAX example to illustrate. Imagine you are making an order for jelly beans by credit card. A simple retailing system would take your order information, use a credit card validation service to check your credit card number, and then confirm your order - all within a single operation.

The thread processing your order would block while waiting for the credit card to be checked, but that block wouldnt be very long for the user, and the server can always run another thread on the processor while its waiting.

In the LMAX architecture, you would split this operation into two. The first operation would capture the order information and finish by outputting an event credit card validation requested to the credit card company. The Business Logic Processor would then carry on processing events for other customers until it received a credit-card-validated event in its input event stream.

On processing that event it would carry out the confirmation tasks for that order. Working in this kind of event-driven, asynchronous style, is somewhat unusual - although using asynchrony to improve the responsiveness of an application is a familiar technique. It also helps the business process be more resilient, as you have to be more explicit in thinking about the different things that can happen with the remote application.

A second feature of the programming model lies in error handling. The traditional model of sessions and database transactions provides a helpful error handling capability. Should anything go wrong, its easy to throw away everything that happened so far in the interaction.

Session data is transient, and can be discarded, at the cost of some irritation to the user if in the middle of something complicated. If an error occurs on the database side you can rollback the transaction. LMAXs in-memory structures are persistent across input events, so if there is an error its important to not leave that memory in an inconsistent state. However theres no automated rollback facility.

As a consequence the LMAX team puts a lot of attention into ensuring the input events are fully valid before doing any mutation of the in-memory persistent state. They have found that testing is a key tool in flushing out these kinds of problems before going into production. Input and Output Disruptors Although the business logic occurs in a single thread, there are a number tasks to be done before we can invoke a business object method.

The original input for processing comes off the wire in the form of a message, this message needs to be unmarshaled into a form convenient for Business Logic Processor to use. Event Sourcing relies on keeping a durable journal of all the input events, so each input message needs to be journaled onto a durable store. Finally the architecture relies on a cluster of Business Logic Processors, so we have to replicate the input messages across this cluster.

Similarly on the output side, the output events need to be marshaled for transmission over the network. The activities done by the input disruptor using UML activity diagram notation The replicator and journaler involve IO and therefore are relatively slow.

Also these three tasks are relatively independent, all of them need to be done before the Business Logic Processor works on a message, but they can done in any order. So unlike with the Business Logic Processor, where each trade changes the market for subsequent trades, there is a natural fit for concurrency. To handle this concurrency the LMAX team developed a special concurrency component, which they call a Disruptor At a crude level you can think of a Disruptor as a multicast graph of queues where producers put objects on it that are sent to all the consumers for parallel consumption through separate downstream queues.

When you look inside you see that this network of queues is really a single data structure - a ring buffer. Each producer and consumer has a sequence counter to indicate which slot in the buffer its currently working on. Each producerconsumer writes its own sequence counter but can read the others sequence counters. This way the producer can read the consumers counters to ensure the slot it wants to write in is available without any locks on the counters.

Similarly a consumer can ensure it only processes messages once another consumer is done with it by watching the counters. The input disruptor coordinates one producer and four consumers Output disruptors are similar but they only have two sequential consumers for marshaling and output.

Each topic has its own disruptor. The disruptors Ive described are used in a style with one producer and multiple consumers, but this isnt a limitation of the design of the disruptor. The disruptor can work with multiple producers too, in this case it still doesnt need locks. If the unmarshaler has a problem when processing on slot 15 and returns when the receiver is on slot 31, it can read data from slots in one batch to catch up. This batch read of the data from the disruptor makes it easier for lagging consumers to catch up quickly, thus reducing overall latency.

Ive described things here, with one each of the journaler, replicator, and unmarshaler - this indeed is what LMAX does. But the design would allow multiple of these components to run. If you ran two journalers then one would take the even slots and the other journaler would take the odd slots.

This allows further concurrency of these IO operations should this become necessary. The ring buffers are large: The sequence counters are 64bit long integers that increase monotonically even as the ring slots wrap.

Like the rest of the system, the disruptors are bounced overnight. This bounce is mainly done to wipe memory so that there is less chance of an expensive garbage collection event during trading. I also think its a good habit to regularly restart, so that you rehearse how to do it for emergencies. The journalers job is to store all the events in a durable form, so that they can be replayed should anything go wrong.

LMAX does not use a database for this, just the file system. They stream the events onto the disk. In modern terms, mechanical disks are horribly slow for random access, but very fast for streaming - hence the tag-line disk is the new tape. The replicator keeps these nodes in sync. Only the master node listens directly to input events and runs a replicator. The replicator broadcasts the input events to the slave nodes.

Should the master node go down, its lack of heartbeat will be noticed, another node becomes master, starts processing input events, and starts its replicator. Each node has its own input disruptor and thus has its own journal and does its own unmarshaling.

Even with IP multicasting, replication is still needed because IP messages can arrive in a different order on different nodes. The master node provides a deterministic sequence for the rest of the processing. The unmarshaler turns the event data from the wire into a java object that can be used to invoke behavior on the Business Logic Processor. Therefore, unlike the other consumers, it needs to modify the data in the ring buffer so it can store this unmarshaled object. The rule here is that consumers are permitted to write to the ring buffer, but each writable field can only have one parallel consumer thats allowed to write to it.

This preserves the principle of only having a single writer. Usually financial companies are very secretive about their systems, keeping quiet even about items that arent germane to their business. Not just has LMAX been open about its overall architecture, they have open-sourced the disruptor code - an act that makes me very happy.

Not just will this allow other organizations to make use of the disruptor, it will also allow for more testing of its concurrency properties. Queues and their lack of mechanical sympathy The LMAX architecture caught peoples attention because its a very different way of approaching a high performance system to what most people are thinking about. So far Ive talked about how it works, but havent delved too much into why it was developed this way. This tale is interesting in itself, because this architecture didnt just appear.

It took a long time of trying more conventional alternatives, and realizing where they were flawed, before the team settled on this one. Most business systems these days have a core architecture that relies on multiple active sessions coordinated through a transactional database.

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