Quantitative Analysts lub "Quants" przewidują zachowanie rynków w celu maksymalizacji zysków. Jestem zainteresowany oprogramowaniem, którego używają do realizacji tego. Czy istnieją platformy programistyczne, biblioteki, języki lub pakiety Data Mining specjalnie dostosowane do Financial Modeling?Platformy programistyczne do modelowania finansowego (czego używają Quants?)
statystyczne Modelowanie:
Po pierwsze, istnieją statystyczne języków komputerowych, takich jak R który jest mocny i open-source, z dużą ilością pakietów analizy i kreślenia.
Znajdziesz niektóre pakiety R, które odnoszą się do finansowania:
Machine Learning i AI trenować systemu na przeszłych danych:
Weka danych Minig: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
libsvm (klasyfikatorów danych http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/)
"Artificial Intelligence: Nowoczesne podejście" książki (kod: http://aima.cs.berkeley.edu/code.html)
Backtesting obrót system danych historycznych:
Częściej, że nie, platformy transakcyjne brokerów będą zapewniać udogodnienia dla automatyzacji handlu, w formie skryptów i języków, za pomocą których można zaprogramować logikę "strategii" handlowej (niektórzy używają wspólnych języków, takich jak Java, niektórzy używają firm zastrzeżonych). Zapewnią także pewne minimalne wsparcie, aby przetestować strategię dotyczącą przeszłych danych i uzyskać szczegółowy raport na temat podjętych transakcji i ich wyników.
Podłączenie do brokera i testowanie systemu:
Albo użyć jakiegoś pośrednika-proprietrary handlu API, lub iść z bardziej standaryzowanego FIX. Budowanie serwera FIX, który odtwarza tyknięcia cudzysłowu w systemie transakcyjnym (który w tym przypadku będzie klientem FIX), jest również bardzo dobrą formą sprawdzania poprawności systemu. Najbardziej renomowany ECN s zapewni dostęp FIX. Jest to więc bardziej przenośny niż jakikolwiek inny interfejs.
QuickFIX/J to w pełni funkcjonalny silnik przesyłania komunikatów dla protokołu FIX. Jest to 100% Java Open Source implementacja popularnego silnika QuickFIX C++ .
Nie ma żadnych pełnowartościowych platform/aplikacji per se, ponieważ prawie wszystkie oprogramowanie w tej dziedzinie jest opracowywane wewnętrznie, a zwykle za zaporą (oczywiście w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej, w konkurencyjnej branży)
Dobrze znana biblioteka zawierająca wiele algorytmów i modeli cenowych, a także zapewniająca odpowiedni punkt wyjścia dla architektury lub aplikacji nosi nazwę quantlib.
Strata przedsięwzięciem OpenGamma zapewnia kompleksową open source biblioteki Java dla ryzyka rynkowego, łącznie ze wszystkimi podstawowymi elementami quant musiałyby zarządzać rzeczy takie jak święta, transakcji, wyceny i miary ryzyka. Zastrzeżenie, jestem autorem.
Należy rozważyć wniesienie wkładu w dyskusję tutaj: http://area51.stackexchange.com/proposals/117/quantitative-finance. – Shane