Programa de desenvolvedor de sistema de negociação certificado

Escolhendo o software de negociação algorítmica correto.
Ao usar o comércio algorítmico, os comerciantes confiam no seu dinheiro suado para o software comercial que eles usam. O software certo é muito importante para assegurar a execução efetiva e precisa dos pedidos comerciais. O software defeituoso, ou um sem os recursos necessários, pode levar a grandes perdas. Este artigo analisa as principais coisas a considerar para escolher o software certo para negociação algorítmica. (Para mais, veja: Noções básicas de negociação algorítmica: conceitos e exemplos.)
[O software de negociação algorítmica depende de uma compreensão profunda da análise técnica. Afinal, os indicadores técnicos são frequentemente utilizados como insumos para esses sistemas de negociação. O Curso de Análise Técnica da Investopedia fornece uma visão geral aprofundada sobre como identificar padrões, tendências, sinais e indicadores técnicos que impulsionam o comportamento dos preços. Com mais de cinco horas de vídeo sob demanda, exercícios e conteúdo interativo, você aprenderá todas as principais formas de análise técnica e estudos de caso de acesso mostrando como eles são usados.]
Um Quick Primer para Algorithmic Trading.
Um algoritmo é definido como um conjunto específico de instruções passo a passo para completar uma tarefa específica. Seja o jogo de computador simples, ainda viciante, como o Pac-Man ou uma planilha que oferece grande número de funções, cada programa segue um conjunto específico de instruções com base em um algoritmo subjacente.
O comércio algorítmico é o processo de usar um programa de computador que segue um conjunto definido de instruções para colocar uma ordem comercial. O objetivo do programa de negociação algorítmica é identificar dinamicamente oportunidades rentáveis ​​e colocar os negócios para gerar lucros a uma velocidade e freqüência que é impossível combinar por um comerciante humano. Dadas as vantagens de uma maior precisão e velocidade de execução relâmpago, as atividades comerciais baseadas em algoritmos de computador ganharam enorme popularidade. (Para mais, veja: Os prós e os contras dos sistemas de negociação automatizados.)
Quem usa software de negociação algorítmica?
A negociação algorítmica é dominada por grandes empresas comerciais, como hedge funds, bancos de investimento e empresas comerciais proprietárias. Dada a abundante disponibilidade de recursos devido ao seu grande tamanho, essas empresas costumam construir seu próprio software de negociação proprietário, incluindo grandes sistemas de negociação com centros de dados dedicados e equipe de suporte.
Em um nível individual, comerciantes proprietários experientes e quants usam negociação algorítmica. Os comerciantes proprietários, que são menos conhecedores de tecnologia, podem comprar software de negociação readymade para suas necessidades de negociação algorítmica. O software é oferecido por seus corretores ou comprado de provedores de terceiros. Quants tem um bom conhecimento de negociação e programação de computadores, e eles desenvolvem software comercial por conta própria. (Para mais informações, consulte: Quants: o que eles fazem e como evoluíram.)
Algorithmic Trading Software - Construir ou comprar?
Existem duas maneiras de acessar o software de negociação algorítmica: construir ou comprar.
A compra de software pronto oferece acesso rápido e atempado, ao construir o seu próprio, permite flexibilidade total para personalizar as suas necessidades. O software de negociação automatizado é muitas vezes caro para comprar e pode estar cheio de lacunas, o que, se ignorado, pode levá-lo a perdas. Os custos elevados podem tirar o potencial de lucro realista do seu empreendimento de negociação algorítmica. Por outro lado, criar software de negociação algorítmica por conta própria leva tempo, esforço e um profundo conhecimento, e ainda pode não ser infalível.
O risco envolvido na negociação automática é muito alto, o que pode levar a grandes perdas. Independentemente de se decidir comprar ou construir, torna-se importante conhecer os recursos básicos necessários.
As principais características do software de negociação algorítmica.
Disponibilidade de dados do mercado e da empresa: todos os algoritmos de negociação são projetados para atuar em dados de mercado em tempo real e cotações de preços. Alguns programas também são personalizados para dar conta dos dados fundamentais da empresa, como os índices EPS e PE. Qualquer software de negociação algorítmica deve ter feed de dados de mercado em tempo real, bem como um feed de dados da empresa. Ele deve estar disponível como um build-in no sistema ou deve ter uma disposição para integrar facilmente de fontes alternativas. Conectividade a vários mercados: os comerciantes que procuram trabalhar em vários mercados devem ter em atenção que cada troca pode fornecer seu feed de dados em um formato diferente, como TCP / IP, Multicast ou um FIX. Seu software deve ser capaz de aceitar feeds de diferentes formatos. Outra opção é ir com fornecedores de dados de terceiros como a Bloomberg e a Reuters, que agregam dados de mercado de diferentes trocas e fornecem-no em um formato uniforme para clientes finais. O software de negociação algorítmica deve ser capaz de processar esses feeds agregados conforme necessário. Latência: A menor palavra desta lista é o fator mais importante para o algo-trading. Latência é o tempo de atraso introduzido no movimento de pontos de dados de um aplicativo para o outro. Considere a seguinte sequência de eventos. Demora 0,2 segundos para uma cotação de preço proveniente da troca para o centro de dados do seu fornecedor de software (DC), 0,3 segundos do data center para alcançar sua tela de negociação, 0,1 segundo para o seu software de negociação para processar essa cotação recebida, 0,3 segundos para para analisar e colocar um comércio, 0,2 segundos para a sua ordem comercial para chegar ao seu corretor, 0,3 segundos para o seu corretor rotear sua ordem para a troca.
Tempo total decorrido = 0.2 + 0.3 + 0.1 + 0.3 + 0.2 + 0.3 = Total 1.4 segundos.
No mundo comercial dinâmico de hoje, a cotação do preço original teria mudado várias vezes dentro desse período de 1,4 segundo. Esse atraso poderia fazer ou quebrar seu empreendimento de negociação algorítmica. É preciso manter essa latência ao nível mais baixo possível para garantir que você obtenha as informações mais atualizadas e precisas sem intervalo de tempo.
A latência foi reduzida para microssegundos, e todas as tentativas devem ser feitas para mantê-lo o mais baixo possível no sistema comercial. Algumas medidas incluem ter conectividade direta com a troca para obter dados mais rápidos, eliminando o fornecedor no meio; melhorando seu algoritmo de negociação para que ele leve menos de 0.1 + 0.3 = 0.4 segundos para análise e tomada de decisão; ou eliminando o corretor e enviando diretamente trocas para a troca para economizar 0,2 segundos.
Configuração e personalização: a maioria dos softwares de negociação algorítmica oferece algoritmos de comércio embutidos padrão, como aqueles baseados em um crossover da média móvel de 50 dias (MA) com o MA de 200 dias. Um comerciante pode gostar de experimentar mudando para o Mestre de 20 dias com o MA de 100 dias. A menos que o software ofereça tal personalização de parâmetros, o comerciante pode ser limitado pela funcionalidade fixa incorporada. Seja comprando ou construindo, o software de negociação deve ter um alto grau de personalização e configuração. Funcionalidade para escrever programas personalizados: Matlab, Python, C ++, JAVA e Perl são as linguagens de programação comuns usadas para escrever software de negociação. A maioria dos softwares de negociação vendidos pelos fornecedores de terceiros oferece a capacidade de escrever seus próprios programas personalizados dentro dele. Isso permite que um comerciante experimente e experimente qualquer conceito comercial que ela desenvolva. O software que oferece codificação na linguagem de programação de sua escolha é obviamente preferido. (Para mais informações, consulte: Codificação de sistemas de negociação: Introdução.) Recurso Backtesting em dados históricos: a simulação Backtesting envolve testar uma estratégia de negociação em dados históricos. Ele avalia a praticidade e rentabilidade da estratégia em dados passados, certificando-o para o sucesso (ou falha ou qualquer alteração necessária). Esta função obrigatória também deve ser acompanhada de uma disponibilidade de dados históricos, nos quais o backtesting pode ser realizado. Integração com a interface de negociação: o software de negociação algorítmica coloca trades automaticamente com base na ocorrência de um critério desejado. O software deve ter a conectividade necessária para a rede de corretores para colocar o comércio ou uma conectividade direta com a troca para enviar ordens comerciais. Integração Plug-n-play: um comerciante pode estar usando simultaneamente um terminal Bloomberg para sua análise de preços, um terminal de intermediário para fazer negócios e um programa Matlab para análise de tendências. Dependendo das necessidades individuais, o software de negociação algorítmica deve ter integração fácil de plug-n-play e APIs disponíveis em ferramentas de negociação comumente usadas. Isso garante a escalabilidade, bem como a integração. Programação Independente da Plataforma: algumas línguas de programação precisam de plataformas dedicadas. Por exemplo, certas versões do C ++ podem ser executadas somente em sistemas operacionais selecionados, enquanto o Perl pode ser executado em todos os sistemas operacionais. Ao construir ou comprar software de negociação, deve ser dada preferência ao software de negociação que seja independente da plataforma e suporte linguagens independentes da plataforma. Você nunca sabe como sua negociação evoluirá alguns meses abaixo da linha. The Stuff Under the Hood: um ditado comum diz: "Mesmo um macaco pode clicar no botão do mouse para colocar um comércio". Dependência de computadores não deve ser cega. É o comerciante que deve entender o que está indo sob o capô. Ao comprar software de negociação, deve-se pedir e levar tempo para passar pela documentação detalhada que mostra a lógica subjacente de um software de negociação algorítmico particular. Evite qualquer software de negociação que seja uma caixa preta completa e que pretende ser uma máquina de fazer dinheiro secreto.
Ao construir software, seja realista sobre o que você está implementando e seja claro sobre os cenários onde ele pode falhar. Antes de colocá-lo para usar com dinheiro real, faça uma resposta completa.
Por onde começar?
Todo o software de negociação algorítmico pronto geralmente oferece versões de avaliação de funcionalidade limitada gratuita ou períodos de avaliação limitados com funcionalidades completas. Explore-os na íntegra durante esses testes antes de comprar qualquer coisa. Não esqueça de detalhar a documentação disponível.
Para construir um, uma boa fonte gratuita para explorar o comércio algorítmico é a quespian. Ele oferece uma plataforma on-line para testar e desenvolver comércio algorítmico. Os indivíduos podem tentar personalizar qualquer algoritmo existente ou escrever um novo completamente novo. A plataforma também oferece software de negociação algorítmico embutido para ser testado em relação aos dados do mercado.
The Bottom Line.
O software de negociação algorítmica é caro para comprar e é difícil de construir sozinho. Comprar pré-fabricados oferece acesso rápido e atempado, e criar o seu próprio permite flexibilidade total para personalizá-lo às suas necessidades. Antes de se aventurar com dinheiro real, é preciso entender completamente a funcionalidade básica do software de negociação algorítmica comprado ou construído. A falta de fazê-lo pode ser uma perda dispendiosa difícil de recuperar.

EPAT TM - Programa Executivo em Negociação Algorítmica.
O Programa Executivo em Negociação Algorítmica na QuantInsti é projetado para profissionais que procuram crescer no campo, ou planejam iniciar suas carreiras em Negociação Algorítmica e Quantitativa.
Ele inspira comerciantes tradicionais para uma carreira comercial de Algoritmo bem sucedida, concentrando-se em derivativos, negociação quantitativa, fabricação eletrônica de mercado ou tecnologia relacionada ao comércio e gerenciamento de riscos. Este abrangente curso de negociação algorítmica oferece insights inigualáveis ​​sobre o mundo dos algoritmos, a tecnologia financeira e a mudança da Microstructure do mercado, seguindo uma estrutura de curso exaustiva, projetada por Principais comerciantes algorítmicos, especialistas quantitativos e líderes de pensamento HFT.
Duração - 6 meses (4 meses de treinamento & # 038; 2 meses de trabalho opcional do projeto)
Especialização - Classe de ativos específicos e / ou estratégia de negociação algorítmica através do trabalho do projeto.
Entrega on-line - Uma experiência de aprendizado focada consistindo em sessões práticas realizadas através de web-meetings e ambientes virtuais de aprendizagem.
Certificação - A avaliação compreende tarefas, questionário e atendimento. Na conclusão bem-sucedida, os participantes receberão um Certificado da QuantInsti Quantitative Learning Pvt Ltd.
O currículo.
Este módulo é material preparatório para principiantes que recentemente começaram a aprender o Algorithmic Trading.
Cobre o básico em Negociação, Estatística, Opções e Derivados Algorítmicos, Módulo de auto-estudo MS Excel, que deve ser concluído antes que as Lecturas ao vivo iniciem 10-20 horas de curso seguidas dos Testes iniciais obrigatórios.
Este módulo é o primeiro módulo com palestras ao vivo no treinamento de Algorithmic Trading e cobre alguns dos conceitos mais importantes a serem aplicados e usados ​​no futuro.
Termos básicos, conceitos relacionados a ordens e gerenciamento de dados Arquitetura de sistemas e gerenciamento de riscos em negociação algorítmica - complexidades envolvidas Gestão de fluxo de pedidos, Pegging, Discreção, estratégias de VWAP 12 horas de palestras ao vivo e 10 horas de cursos constituídos por tarefas e questionários.
Um módulo para iniciantes neste curso de negociação Algo que inclui conceitos de Probabilidade, Estatística, Econometria.
Trabalhando com conjuntos de dados OHLC, indicadores e geração de sinais comerciais Aplicação de estratégias de negociação no MS Excel, aplicação de estatísticas na previsão de preços futuros das ações e aproximações de risco / recompensa. Práticas e sessões práticas que dão habilidades informáticas que serão necessárias mais tarde 9 horas de vida palestras e 8 horas de curso, composta por atribuições e questionários.
Introdução a tópicos avançados em cursos quantitativos de negociação que requer conhecimento sobre Opções e Derivados e Estatísticas.
Modelos de preços de opções e suas aplicações. Criando opções de carteiras com base em Option Greeks. Conceitos de negociação de dispersão, implementação e blocos de estradas Criação de uma ferramenta de gerenciamento de risco que mostra a sensibilidade do portfólio de opções para diferentes condições, permitindo ao comerciante modificar seu portfólio para atender aos futuros cenários de mercado melhor 12-15 horas de conteúdo de conferência e 10-15 horas de curso.
R é uma língua popular para negociação e análise quantitativa. Os cursos de negociação algorítmica dependem da linguagem estatística de código aberto R para manipulação e gerenciamento de dados e análise de séries temporais.
Introdução a R através de testes estatísticos básicos e cálculos seguidos por códigos de escrita para construir indicadores quantitativos e estratégias de negociação Dicas e truques Úteis R para navegar grandes conjuntos de dados Implementando o modelo usando o GARCH (1,1) para prever a volatilidade usando R e estimando os parâmetros do modelo Usando pacotes avançados para codificar estratégias de negociação em R 15 horas de conteúdo de conferência e 25 horas de curso.
Este é o módulo mais estratégico para comerciantes individuais, bem como comerciantes de desktops institucionais que desejam configurar sua própria mesa de negociação ou estão pescando para novas plataformas / software / infraestrutura.
Compreendendo os requisitos de infra-estrutura Compreendendo o ambiente de negócios, incluindo o ambiente regulatório, os investimentos de capital necessários para a criação de uma mesa de negociação algorítmica Além dos professores da QI, especialistas da indústria são convidados a compartilhar experiências e informações 3-9 horas de conteúdo de conferências.
É o módulo mais importante deste curso de negociação algorítmica com requisitos elevados dos alunos para praticar e tentar estratégias hands-on.
Exposição a diferentes paradigmas de estratégia de negociação quantitativos populares em negociações algorítmicas, como arbitragem estatística, microestrutura de mercado, seguimento de tendências, base de impulso, criação de mercado, aprendizado de máquina Avalie problemas e oportunidades nos mercados globais através das lentes de econometria, psicologia e estatísticas. gerenciamento de risco na negociação 42-47 horas de conteúdo da conferência e 75-80 horas de trabalho do curso.
Aprenda a automatizar suas estratégias de negociação neste módulo da EPAT ™. Mais uma vez, um módulo exigente que é prático e prático, exigindo que os participantes aprendam e pratique Python para testar e executar estratégias. Os principais especialistas, como o Dr. Yves Hilpisch, autor do livro 'Python for Finance', são um dos principais professores do módulo.
Introdução a plataformas de negociação automatizadas com base em Python Aprenda a escrever seus próprios códigos em Python Object Oriented Programming e Packages úteis em Python para negociação Permite que o participante implemente estratégias no ambiente comercial ao vivo 18-24 horas de conteúdo de conferência e 80-100 horas de curso trabalhos.
Os participantes podem optar por concluir um projeto sob orientação de um praticante / comerciante que envolve ideação e criação de uma estratégia comercial O tópico do projeto se qualifica para área de especialização e aprendizado aprimorado Os participantes devem aparecer para o exame final para se qualificar para a Certificação.
Faculdade EPAT.
Orador renomado global em Opções, Derivados e Pesquisa de Negociação Baseada em Notícias.
Autor de 'Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale'.
Faculdade de workshops sobre programas de negociação algorítmica realizada pela Indian National Stock Exchange.
Autor de 'Python for Finance - Analyse Big Financial Data' publicado por O'Reilly.
Co-fundador iRageCapital e QuantInsti. Especialista em Estudos Inter-Mercado.
Chefe do departamento de Pesquisa Quantitativa da QuantInsti. Principiante analista e especialista em quant.
A Sameer lidera a divisão de Programação de baixa latência no iRageCapital Advisory Pvt Ltd.
Autor, IBridgePy, um software de código aberto para negociar com Interactive Brokers.
Radha trabalha como cientista de dados da Thomson Reuters.
A Gaurav lidera o desenvolvimento de negociação quantitativa no iRage, juntamente com o negócio geral da clientela.
O Sunith é um especialista em campo de algoritmos evolutivos e modelos não convencionais de computação.
Anil criou práticas de conformidade e risco de toda a empresa no iRageCapital.
Varun Divakar é membro da equipe de Pesquisa e Desenvolvimento da Quantra no QuantInsti.
Nitin é um parceiro da Pentagon Advisory Ltd. Ele tem sido um quant no iRageCapital.
Rajib Ranjan Borah.
Rajib fez seu Bacharel em Engenharia Informática pela NIT, Surathkal e PGDM da IIM Calcutta. Ele é um Finalista Nacional de Olimpíadas de Biologia e representou a Índia no World Puzzle Championship.
A Rajib lidera o negócio de negócios de prop para a iRage como seu CEO, focando no desenvolvimento de estratégias, gerenciamento de riscos e processos internos. Ele também é um orador regular em conferências de negociação algorítmica na Ásia, América e Europa. Experiências anteriores - pesquisa quantitativa (Bloomberg, NY); comércio de alta freqüência (Optiver, Amsterdã); tecnologia de análise de dados (Oracle); estratégia de negócios para uma empresa de investimento e trocas de derivativos (PwC). Representou a Índia no World Puzzle Championship duas vezes. Finalista na Olimpíada Nacional de Biologia da Índia.
Dr. Ernest P. Chan.
Dr. Chan é um operador de pool de commodities e assessor de negociação. Desde 1994, ele tem se concentrado no desenvolvimento de modelos estatísticos e algoritmos avançados de computador para encontrar padrões e tendências em grandes quantidades de dados. Ele aplicou sua experiência em reconhecimento de padrões estatísticos para projetos que vão desde recuperação textual na IBM Research, dados de relacionamento com clientes de mineração no Morgan Stanley e negociação de arbitragem estatística.
pesquisa de estratégia no Credit Suisse, Mapleridge Capital Management e outros hedge funds.
Shaurya Chandra.
Shaurya fez o B. Tech Electrical Engineering da IIT Roorkee e PGDM da IIM Ahmedabad.
Shaurya concentra-se amplamente na pesquisa estatística e no desenvolvimento de estratégias. Em seus papéis anteriores, suas áreas de foco foram Derivativos e Pesquisa Quantitativa com foco nos Algoritmos de Execução de Ordem de Venda. Antes da iRageCapital, Shaurya trabalhou no Bank of America, Edelweiss Securities Ltd. & Systematix Stock & Shares Ltd., onde trabalhou como Analista Quantitativo e Derivativo focado nos mercados Indian Equity.
Dr. Yves Hilpisch.
Nitesh Khandelwal.
Nitesh fez a B. Tech Electrical Engineering da IIT Kanpur e PGDM da IIM Lucknow.
A Nitesh possui uma rica experiência em mercados financeiros que abrange várias classes de ativos em diferentes papéis. Antes de liderar o QuantInsti ™ como seu CEO, ele foi o líder do negócio para o iRage.
Ele tem experiência prévia no tesouro bancário (FX & Interest rate domain) e como comerciante líder em uma mesa de negociação proprietária.
Abhishek Kulkarni.
Sameer Kumar.
A Sameer completou seu Mestrado em Economia e Sistemas de Informação da BITS Pilani.
A Sameer lidera a tecnologia básica e a pesquisa de aprendizado de máquinas no iRage. Ele é apaixonado por impulsionar a tecnologia central na criação de novos benchmarks na latência de tic-to-trade. Ele está envolvido com a concepção de modelos comerciais usando pesquisas de aprendizado profundo, aproveitando simultaneamente a natureza temporal e espacial da microestrutura de mercado.
Dr. Hui Liu.
Dr. Liu é o autor da IbridgePy e fundador da Running River Investment LLC. Seus principais interesses comerciais são o mercado de ações e o mercado Forex dos EUA. Running River Investment LLC é um fundo de hedge privado especializado no desenvolvimento de estratégias de negociação automatizadas usando o Python.
Radha Krishna Pendyala.
Radha trabalha como cientista de dados da Thomson Reuters. Seu trabalho envolve a aplicação de técnicas de aprendizagem mecânica e de modelagem financeira quantitativa para grandes conjuntos de dados, a fim de resolver problemas específicos no setor financeiro. Ele obteve seus mestrado em engenharia financeira pela City University de Nova York.
Gaurav Raizada.
Gaurav realizou a B. Tech Chemical Engineering da IIT Kanpur e PGDM da IIM Lucknow.
A Gaurav lidera o desenvolvimento de negociação quantitativa no iRage, juntamente com o negócio geral da clientela. Ele também lidera o Desenvolvimento de Sistemas, Desempenho e Estratégia, incluindo desenvolvimento de sistemas de negociação, redução de latência e otimização.
Antes do iRageCapital, a Gaurav trabalhou com o Axis Bank como um comerciante de derivativos de taxas de juros Forex.
Sunith Reddy.
A Sunith fez a B. Tech, Engenharia de informática da IIT Madras.
O Sunith é um especialista em campo de algoritmos evolutivos e modelos não convencionais de computação. Seu trabalho foi apresentado no "Simpósio de modelos não convencionais de computação". A Sunith traz consigo uma experiência técnica de muito alta qualidade, especialmente nos campos de algoritmos e arquitetura de alto desempenho. Experiência prévia - LimeLabs, Yahoo R & D, Xilinx.
Anil Yadav.
Anil fez a Engenharia Mecânica B. Tech da IIT Kanpur e PGDM da IIM Lucknow.
No iRage, a Anil gerenciou múltiplas estratégias de negociação e, em seguida, também desenhou práticas de conformidade e de risco para toda a empresa. A Anil desenvolveu com sucesso e liderou o desenvolvimento escalonável da Estratégia Quantitativa para as operações do fundo. Antes da iRage, a Anil tinha trabalhado como comerciante independente de commodities, gerenciando um portfólio de produtos de metais e energia e como analista sênior no Private Equity do Grupo Chatterjee (TCG).
Fundar e como Analista Convertible no Lehman Brothers.
Varun Divakar.
Varun possui um diploma de pós-graduação em engenharia civil do Indian Institute of Technology, Roorkee.
Varun Divakar é membro da equipe de Pesquisa e Desenvolvimento da Quantra na QuantInsti e é responsável por criar o conteúdo para estratégias de negociação, usando técnicas de Aprendizagem Quantitativa e Machine.
Antes da QuantInsti, a Varun trabalhou como comerciante de commodities associadas a gerenciar mercados internacionais de energia e softs no Futures First.
Nitin Agarwal.
Nitin é um parceiro da Pentagon Advisory Ltd. Sua gama de experiências varia desde o desenvolvimento de novas tecnologias químicas inovadoras até a criação de estratégias de negociação proprietárias. Antes de liderar a equipe de Operações no Pentágono, ele foi um quant no iRageCapital e um Associado de Liderança com o Grupo Aditya Birla. Ele tem paixão pelo ensino e, em seu tempo livre, escreve artigos para revistas internacionais. Seu artigo mais recente envolveu o desenvolvimento da equação de Swamee-Aggarwal.
Histórias de sucesso.
Jacques Francois Joubert.
Analista Quantitativo em NMRQL,
"Passei muito tempo buscando o equivalente CFA para negociação algorítmica e EPAT é a partida mais próxima. Adorei como o curso abrangeu uma ampla gama de tópicos. Quando eu comecei o curso, eu tinha planos de voltar para a universidade para estudar matemática ainda mais, antes de terminar o curso, fui contratado por um cobiçado fundo de hedge quantitativo como analista quantitativo. Um agradecimento especial à faculdade ".
CEO da Quanticko Trading S. A.
"Estou muito feliz com o apoio fornecido pela equipe de administração. A faculdade está muito empenhada na resolução de consultas. Tendo trabalhado em uma das principais casas de corretagem, certamente gostaria de entrar em negociação algorítmica e é aí que o curso EPAT da QuantInsti ajudará mim."
Associado em Morgan Stanley,
"No Quantinsti, aprendi a desenvolver estratégias quantitativas que podem ser usadas no comércio de Algoritmos e Alta Freqüência. A faculdade da Quantinsti é altamente qualificada. As idéias que eles trazem na sala de aula de sua experiência como consultores são muito valiosas e tornam cada lição muito eficaz . A experiência de aprendizagem on-line foi bastante boa me dá a flexibilidade para ver as gravações de palestras faltadas ".
Fundador, Chengetedzai Central.
Depositário de Valores Mobiliários, Zimbabwe.
"Eu estou começando uma mesa de Algoritmo e Alta Frequência mais tarde, então, para mim, o melhor (parte) foi obter a experiência real e o conhecimento sobre como implementar as estratégias que seriam úteis em minhas próprias mesas. Neste programa, Você aprende das noções básicas às estatísticas avançadas. É uma experiência incrível porque você aprende a trabalhar na plataforma de negociação avançada que é usada por muitas mesas comerciais. "
EPAT TM Alumni Profile.
Treinamos participantes que vêm de origens muito ricas e interdisciplinares, tanto em termos de experiência acadêmica quanto de experiência na indústria.
Estudantes de todos os continentes habitados participaram do EPAT ™.
O curso é projetado para profissionais que trabalham com um grande interesse nos mercados financeiros e avanços tecnológicos. Em cada lote de EPAT ™ vemos uma rica mistura de comerciantes, analistas, desenvolvedores, quants, gerentes de risco, fundadores, proprietários de desktops para fornecer uma experiência única de interação e networking com outras participações.
Aprender a construir uma estratégia comercial perfeita é uma coisa, mas é realmente a execução de idéias que separam as ovelhas das cabras. Nossos alunos dominaram a arte de execução com projetos, que não só são inovadores, mas também inovadores. Eles aproveitam o conhecimento adquirido durante o EPAT ™ e os transformam em trabalhos de pesquisa originais e prontos para publicação.
Alguns dos tópicos do projeto recentemente concluídos como parte do curso de EPAT ™ incluíram:
Desenvolvimento de sistema de negociação automatizado baseado em nuvem com aprendizado de máquina por Maxime Fages e Derek Wong Par Trading Strategy e Backtesting usando Quantstrat por Marco Nicolas Dibo.
Admissão EPAT.
Quem pode candidatar-se?
O curso de negociação Algo da QuantInsti destina-se a pessoas que trabalham, ou pretendem se mudar para a compra ou venda de negócios com foco em derivativos, negociação quantitativa, comercialização eletrônica ou tecnologia relacionada ao comércio e gerenciamento de riscos.
Programa Executivo em Algorithmic Trading ™ fornece treinamento prático para Quants, Traders Programmers, Fund Managers, Consultores, Desenvolvedores de Produtos Financeiros, Pesquisadores e Algo Trading Enthusiasts. Ele fornece informações sobre os fundamentos da negociação quantitativa e as soluções tecnológicas para implementá-las.
Cada participante que é aceito no curso tem um alto nível de curiosidade intelectual, um forte interesse em finanças e fortes habilidades analíticas. Embora não exista um requisito de licenciatura específico, a maioria dos participantes terá antecedentes em disciplinas quantitativas, como matemática, estatística, ciências físicas, engenharia, pesquisa operacional, informática, finanças ou economia. Os participantes de outras disciplinas devem ter familiaridade com cálculos, planilhas e resolução de problemas computacionais.
Processo de admissão.
Antes da admissão, será realizada uma sessão de aconselhamento que se concentrará na compreensão dos pontos fortes e fracos dos participantes. Essas sessões não determinam necessariamente a elegibilidade dos participantes, mas ajudam os conselheiros a ajudá-los com orientação informada antes da inscrição.
Etapas de admissão.
Datas importantes.
* GST adicional de 18% aplicável para participantes indianos residentes.
Os descontos estão disponíveis para residentes de mercados emergentes, contate-nos para obter mais detalhes em contactquantinsti.
O desconto baseado no mérito nas taxas do curso está disponível com base no seu resultado do teste de bolsa. Clique aqui para aproveitar.
Experiencia de aprendizado.
O QuantInsti oferece experiência interativa de aprendizagem online, incluindo palestras ao vivo, tutoriais, interações de resolução de problemas com professores. Nossos cursos de Trading Algorítmico oferecem acesso 24 horas a todas as palestras gravadas e materiais do programa, acessíveis através do seu laptop, tablets e telefones.
As palestras ao vivo da EPAT TM são gravadas e carregadas no portal de aprendizagem personalizado. Cada participante obtém sua própria conta, permitindo-lhe acessar o seguinte:
Palestras ao vivo e gravadas Notas de aula, exercícios, material de leitura adicional Código de exemplo e planilhas Apoie o acesso da equipe para resolver suas dúvidas sobre a prioridade.
O sistema de gerenciamento de aprendizagem acompanhará seu aprendizado e fornecerá feedback imediato sobre seu progresso. Um gerente de aprendizado dedicado irá discutir regularmente o seu progresso ao longo da chamada e conversar para entender suas consultas e progresso. A maioria das ferramentas e softwares utilizados no programa são de origem aberta e estão disponíveis gratuitamente para permitir que os alunos continuem aprendendo após a conclusão do curso.
Por que esse curso Algo Trading?
Exposição prática - Adquira os conhecimentos, ferramentas e técnicas utilizadas pelos comerciantes no mundo real Ensino e suporte de especialistas - A faculdade EPAT TM é uma aclamada equipe de acadêmicos e profissionais que são todos especialistas no campo Serviços de carreira - Nossos serviços de carreira e recursos de trabalho estar disponível para você no momento em que você inicia o programa e o último durante sua carreira profissional.
Treinamento de negociação algorítmica de seis meses no QuantInsti®
Aprendizagem por vida em QuantInsti®
Nós prometemos a aprendizagem ao longo da vida aos alunos após a conclusão da EPAT TM, que incluem:
Acesso a uma rede de professores e alunos, que são profissionais e pesquisadores em Negociação Quantitativa, Algorítmica e de Alta Freqüência. Alcançando os membros da indústria através de nossas comunidades on-line, grupos Linkedin Assistência em colocação e crescimento de carreira nos papéis relevantes Convite para palestras de convidados que incluem novas inovações tecnológicas, treinamento para trabalhar em novas plataformas, avanço no campo relevante.
Exposição aos vários paradigmas de estratégia que são utilizados globalmente para negociação algorítmica. Automatize suas estratégias de negociação, aprendendo as ferramentas e habilidades necessárias para escrever e implementar estratégias. Treine para iniciar o Algorithmic Trading por conta própria, conforme você aprende tudo, desde redes e hardware. aspecto de HFT para ambiente regulatório para o gerenciamento de operações de mesa Progressão de carreira para o setor de comércio algorítmico - Benefício de Serviços de Colocação na QuantInsti após a conclusão do programa. Especialize-se em uma classe de ativos específica ou um paradigma de estratégia passando por um projeto sob um membro do corpo docente que seja um especialista no mesmo domínio.
Managing High Frequency Data and building econometric models Learn how to back-test, implement and trade advance quantitative strategies Using programming skills to build low latency trading systems Using statistical packages and integrating them to your trading system Understanding of market making, spread optimization, transaction cost analytics and advance risk management Using Option pricing models for running volatility books and make markets Electric blend of practical and theoretical knowledge.
Successful students have given 15-20 hours per week to review and complete the course work within a period of 4 months before proceeding to 2 months of optional project work.

Improve your trading each day!
Sign up to receive our SMB FREE DAILY VIDEO.
Quem nós somos.
Offering you comprehensive trader training in equities, options, futures and automated trading.
SMB Capital, our PnL proprietary trading desk in NYC, is recognized for its success in developing new traders from beginner to consistently profitable and then high performing trader.
We built a PnL trading desk, SMB Capital, by focusing on training new traders. Then we created SMBU, our education arm, which offers the same trader training in equities, options, futures and automated trading, as we use to develop our firm traders.
Ten years ago, when we started our education arm - SMB Training, we realized that the market was harder to navigate than when we began. It was nearly impossible for a new trader to become profitable, without advanced training and mentoring from professional traders. And thus there was need for professional trader training programs and trader mentoring that delivered these changes. SMB created world-class training programs in equities, options, futures and automated trading, so that new traders are given their best chance to succeed. Now all of the world-class training that we offer our professional proprietary traders is offered to you.
Our mission is to help you discover: How good can you be?
Most importantly to us, we do all of this with integrity, transparency, and fairness for our trading community at SMBU.
Finally, it is our hope that our best students, seek to be funded by our PnL trading desk.
SMB Training Programs.
Professional Trading Education.
Foundation.
Trade like a Professional Trader The SMB Foundation is a five-week, extensive training program that teaches trading skills to the new and developing trader.
Reading the Tape.
Professional Trading Skills We teach you how to read the tape in a 2-day intensive training program. This skill will improve your trading by helping you determine the order flow in the stocks you trade.
Options Foundation.
The SMB Options Training Program is a unique process of education and skill development. After each student learns the core strategies and tactics, we work hard together to determine what works best for each student.
College Traders.
Mentoring and Guidance.
SMB College Traders is a five-week course designed to give you the opportunity to trade while you are still in school.
SMB Tools Packages.
Now the same tools and realtime mentoring that our professional traders have access to is available to help you become more consistent.
5 DAY FREE TRIAL.
TRADER 90 LITE.
Proprietary Radar Screen Proprietary Stock Scanner Real Time Positions Real Time Desk Audio & Chat Private Interactive Forum AM Meeting Reading The Tape Meeting "These Guys are Good Meeting" Meeting Playbook Checkup Meeting Annual Discount Sign Up.
5 DAY FREE TRIAL.
Proprietary Radar Screen Proprietary Stock Scanner Real Time Positions Real Time Desk Audio & Chat Private Interactive Forum AM Meeting Reading The Tape Meeting "These Guys are Good Meeting" Meeting Playbook Checkup Meeting Annual Discount Sign Up.
5 DAY FREE TRIAL.
TRADER 365.
Proprietary Radar Screen Proprietary Stock Scanner Real Time Positions Real Time Desk Audio & Chat Private Interactive Forum AM Meeting Reading The Tape Meeting "These Guys are Good Meeting" Meeting Playbook Checkup Meeting Annual Discount Sign Up.
What Our Customers Say.
We are proud to have helped thousands of traders globally improve their trading.
Your course if far more comprehensive than I anticipated.
SMB Training Program gave me everything to be a constantly profitable trader.
Lawyer , New York.
The tape reading skills that I have learned are amazing.
I am still very happy that i did the program at the SMB desk.
Tape Reading in your detailed way was new to me.
Mentoring was excellent.
A SMB é reconhecida pelo seu sucesso no ensino de comerciantes novos e em desenvolvimento, como negociar com rentabilidade de ações, opções, futuros e desenvolver sistemas automatizados.

Certified trading system developer program

Creating a Trading System within Trading System Lab.
Trading System Lab will automatically generate Trading Systems on any market in a few minutes using a very advanced computer program known as a AIMGP (Automatic Induction of Machine Code with Genetic Programming). Creation of a Trading System within Trading System Lab is accomplished in 3 easy steps. First, a simple preprocessor is run that automatically extracts and preprocesses the necessary data from the market you wish to work with. TSL accepts CSI, MetaStock, AIQ, TradeStation, Free Internet data, ASCII, TXT, CSV, CompuTrac, DowJones, FutureSource, TeleChart2000v3, TechTools, XML, Binary and Internet Streaming data. Second, the Trading System Generator (GP) is run for several minutes, or more, to evolve a new Trading System. You may use your own data, patterns, indicators, intermarket relationships or fundamental data within TSL. Third, the evolved Trading System is formatted to produce new Trading System signals from within TradeStation™ or many other trading platforms. TSL will automatically write Easy Language, Java, Assembler, C code, C# code and WealthLab Script Language. The Trading System may then be manually traded, traded through a broker, or automatically traded. You may create the Trading System yourself or we can do it for you. Then, either you or your broker may trade the system either manually or automatically.
Trading System Lab's Genetic Program contains several features that reduce the possibility of curve fitting, or producing a Trading System that does not continue to perform into the future. First, the evolved Trading Systems have their size pruned down to the lowest possible size through what is called Parsimony Pressure, drawing from the concept of minimal description length. Thus the resultant Trading System is as simple as possible and it is generally believed that the simpler the Trading System is, the better it will perform into the future. Secondly, randomness is introduced into the evolutionary process, which reduces the possibility of finding solutions that are locally, but not globally optimum. Randomness is introduced over not just the combinations of the genetic material used in the evolved Trading Systems, but in Parsimony Pressure, Mutation, Crossover and other higher-level GP parameters. Out of Sample testing is performed while training is in progress with statistical information presented on both the In Sample and Out of Sample Trading System testing. Run logs are presented to the user for Training, Validation and Out of Sample data. Well behaved Out of Sample performance may be indicative that the Trading System is evolving with robust characteristics. Substantial deterioration in the automatic Out of Sample testing compared to the In Sample testing may imply that creation of a robust Trading System is in doubt or that the Terminal, or Input Set may need to be changed. Finally, the Terminal Set is carefully chosen so as to not overly bias the selection of the initial genetic material towards any particular market bias or sentiment.
TSL does not begin its run with a Trading System predefined. In fact, only the Input Set and a selection of market entry mode or modes, for automatic entry search and assignment, is initially made. A pattern or indicator behavior that may be thought of as a bullish situation may be used, discarded or inverted within the GP. No pattern or indicator is pre-assigned to any particular market movement bias. This is a radical departure from manually generated Trading System development.
A Trading System is a logical set of instructions that tell the trader when to buy or sell a particular market. These instructions rarely require intervention by a trader. Trading Systems may be manually traded, by observing trading instructions on a computer screen, or may be traded by allowing the computer to enter trades in the market automatically. Both methods are in widespread use today. There are more professional money managers that consider themselves "Systematic or Mechanical" traders than those who consider themselves "Discretionary", and the performance of Systematic money managers is generally superior to that of Discretionary money managers. Studies have shown that trading accounts generally lose money more often if the client is not using a Trading System. The significant rise in Trading Systems over the past 10 years is evident especially in the commodity brokerage firms, however equity and bond market brokerage firms are becoming increasingly aware of the benefits through the use of Trading Systems and some have begun to offer Trading Systems to their retail clients.
Most mutual fund managers are already using sophisticated computer algorithms to guide their decisions as to what "hot stock to pick" or what "sector rotation" is in favor. Computers and algorithms have become mainstream in investing and we expect this trend to continue as younger, more computer savvy investors continue to allow portions of their money to be managed by Trading Systems to reduce risk and increase returns. The huge losses experienced by investors participating in buying and holding stocks and mutual funds as the stock market melted down in past years is furthering this movement towards a more disciplined and logical approach to stock market investing. The average investor realizes that he or she currently allows many aspects of their lives and the lives of their loved ones to be maintained or controlled by computers such as the automobiles and aircraft we use for transportation, the medical diagnostic equipment we use for health maintenance, the heating and refrigeration controllers we use for temperature control, the networks we use for internet based information, even the games we play for entertainment. Why then do some retail investors believe that they can "shoot from the hip" in their decisions as to "what" stock or mutual fund to buy or sell and expect to make money? Finally, the average investor has become wary of the advice and information forwarded by unscrupulous brokers, accountants, corporate principals and financial advisors.
For the past 20 years mathematicians and software developers have searched indicators and patterns in stock and commodity markets looking for information that may point to the direction of the market. This information may be used to enhance the performance of Trading Systems. Generally this discovery process is accomplished through a combination of trial and error and more sophisticated "Data Mining". Typically, the developer will take weeks or months of number crunching in order to produce a potential Trading System. Many times this Trading System will not perform well when actually used in the future due to what is called "curve fitting". Over the years there have been many Trading Systems (and Trading System development companies) that have come and gone as their systems have failed in live trading. Developing Trading Systems that continue to perform into the future is difficult, but not impossible to accomplish, although no ethical developer or money manager will give an unconditional guarantee that any Trading System, or for that matter any stock, bond or mutual fund, will continue to produce profits into the future forever.
What took weeks or months for the Trading System developer to produce in the past may now be produced in minutes through the use of Trading System Lab. Trading System Lab is a platform for the automatic generation of Trading Systems and Trading Indicators. TSL makes use of a high speed Genetic Programming Engine and will produce Trading Systems at a rate of over 16 million system-bars per second based on 56 inputs. Note that only a few inputs will actually be used or necessary resulting in generally simple evolved strategy structures. With approximately 40,000 to 200,000 systems needed for a convergence, time to convergence for any data set can be approximated. Note that we are not simply running a brute force optimization of existing indicators looking for optimum parameters from which to use in an already structured Trading System. The Trading System Generator begins at a zero point origin making no assumptions about the movement of the market in the future and then "evolves" Trading Systems at a very high rate combining information present in the market and formulating new filters, functions, conditions and relationships as it progresses towards a "genetically engineered" Trading System. The result is that an excellent Trading System may be generated in a few minutes on 20-30 years of daily market data on virtually any market.
Over the past few years there have been several approaches to Trading System optimization that employ the less powerful Genetic "Algorithm". Genetic Programs (GP's) are superior to Genetic Algorithms (GA's) for several reasons. First, GP's converge on a solution at an exponential rate (very fast and getting faster) whereas Genetic Algorithms converge at a linear rate (much slower and not getting any faster). Second, GP's actually generate Trading System machine code that combined the genetic material (indicators, patterns, inter-market data) in unique ways. These unique combinations may not be intuitively obvious and do not require initial definitions by the system developer. The unique mathematical relationships created may become new indicators, or variants in Technical Analysis, not yet developed or discovered. GA's, on the other hand, simply look for optimum solutions as they progress over the parameter range; they do not discover new mathematical relationships and do not write their own Trading System code. GP's create Trading System code of various lengths, using variable length genomes, will modify the length of the Trading System through what is called non-homologous crossover and will completely discard an indicator or pattern that does not contribute to the efficiency of the Trading System. GA's use only fixed size instruction blocks, making use of only homologous crossover and do not produce variable length Trading System code, nor will they discard an inefficient indicator or pattern as readily as a GP. Finally, Genetic Programs are a recent advancement in the domain of machine learning, whereas Genetic Algorithms were discovered 30 years ago. Genetic Programs do include all of the main functionality of Genetic Algorithms; crossover, reproduction, mutation and fitness, however GP's include much faster and robust features, making GP's the best choice for producing Trading Systems. The GP employed in TSL's Trading System Generator is the fastest GP currently available and is not available in any other financial market software in the world.
The Genetic Programming Algorithm, Trading Simulator and Fitness Engines used within TSL took over 8 years to produce.
Trading System Lab is the result of years of hard work by a team of engineers, scientists, programmers and traders, and we believe represents the most advanced technology available today for trading the markets.