An แนะนำ การ อัลกอริทึม ซื้อขาย ขั้นพื้นฐาน เพื่อ กลยุทธ์ ขั้นสูง แบบ Pdf ดาวน์โหลด

บทนำเกี่ยวกับการค้าอัลกอริทึม: ขั้นพื้นฐานถึงกลยุทธ์ขั้นสูง (ผู้ค้าไวลีย์) ผู้แต่ง Date: 04 Dec 2011, Views: 2011 ISBN: 0470689544 538 pages PDF 1 MB การค้าอัลกอริธึมการค้าแบบอัลกอริธึมเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของธุรกิจซึ่งเป็นราคาที่ถูกกว่ารวดเร็วและควบคุมได้ง่ายกว่าการซื้อขายทั่วไปและช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์ล่วงหน้าได้ว่า คณิตศาสตร์ในเวลาจริง เราไม่ได้ถูก จำกัด ด้วยแบนด์วิธของมนุษย์อีกต่อไป แต่อุตสาหกรรมนี้ยังมีความลับด้วยไม่กี่คนยินดีที่จะแบ่งปันความลับของความสำเร็จของพวกเขา บทนำสู่การค้าอัลกอริทึมเป็นคำแนะนำเบื้องต้นสำหรับพื้นที่ที่ได้รับความนิยมอย่างมหาศาล มันเริ่มต้นด้วยการขจัดความซับซ้อนของเรื่องนี้และให้ผู้อ่านที่มีความรู้การซื้อขายเชิงอัลกอริทึมที่เฉพาะเจาะจงและใช้งานได้ จะแสดงขั้นตอนการซื้อขายในปัจจุบันพื้นฐานของการออกแบบสิ่งที่พวกเขาวิธีการทำงานวิธีที่พวกเขาจะใช้จุดแข็งจุดอ่อนของพวกเขาที่อุตสาหกรรมอยู่ในขณะนี้และสถานที่ที่จะไป จากนั้นหนังสือเล่มนี้จะมีส่วนอธิบายทางเลือกของหุ้นที่จะซื้อขายใน NASDAQ และตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์กการวิเคราะห์และเมตริกที่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลการซื้อขายและสำหรับผู้อ่านที่รักการผจญภัยมากขึ้นส่วนในการออกแบบอัลกอริธึมการค้า สุดท้ายผู้เขียนแสดงให้เห็นถึงการเลือกขั้นตอนวิธีที่เป็นกรรมสิทธิ์และไม่เคยเห็นมาก่อนที่มีเป้าหมายเฉพาะสำหรับการใช้งานโดยผู้ค้าแต่ละรายในการซื้อขายบัญชีของตัวเอง อัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการพัฒนาและใช้โดยผู้เขียนและมีการเผยแพร่ที่นี่เป็นครั้งแรก นี่เป็นหนังสือที่เหมาะสำหรับผู้อ่านที่สนใจในการทำความเข้าใจและควบคุมพลังของระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมและพร้อมด้วยซีดีรอมซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถสำรวจความสามารถในการซื้อขายแบบอัลกอริธึมในการซื้อขายหุ้น NASDAQ และ NYSE ได้ ข้อสงวนสิทธิ์: เว็บไซต์นี้ไม่ได้จัดเก็บไฟล์ใด ๆ ไว้บนเซิร์ฟเวอร์ เราจัดทำดัชนีและเชื่อมโยงไปยังเนื้อหาจากเว็บไซต์อื่นเท่านั้น โปรดติดต่อผู้ให้บริการเนื้อหาเพื่อลบเนื้อหาลิขสิทธิ์หากมีและส่งอีเมลถึงเราให้นำลิงก์หรือเนื้อหาที่เกี่ยวข้องออกจากระบบทันทีการเรียนรู้ทางคณิตศาสตร์ประยุกต์กับกลยุทธ์ Quant Quantures ในที่สุด ใช้กลยุทธ์การซื้อขายขั้นสูงโดยใช้การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การเรียนรู้ด้วยเครื่องและสถิติ Bayesian ด้วยภาษาโอเพ่นซอร์ส R และ Python สำหรับการเขียนโปรแกรมเพื่อให้ได้ผลโดยตรงในการทำกำไรของกลยุทธ์ของคุณ Im แน่ใจ youve สังเกต overturation ของการเริ่มต้น Python tutorials และ statsmachine อ้างอิงการเรียนรู้ที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต บทเรียนเล็ก ๆ น้อย ๆ บอกคุณถึงวิธีการนำไปใช้กับกลยุทธ์การซื้อขายอัลกอริธึมของคุณในแบบแฟชั่นแบบ end-to-end มีหนังสือตำราเอกสารวิจัยบล็อกและบทความเกี่ยวกับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเศรษฐมิติการเรียนรู้ด้วยเครื่องและสถิติแบบเบส์มีอยู่นับร้อยเล่ม เกือบทั้งหมดของพวกเขามุ่งความสนใจไปที่ทฤษฎี สิ่งที่เกี่ยวกับการใช้งานจริงคุณใช้วิธีการใดในการวางแผนของคุณอย่างไรคุณใช้โปรแกรมนี้ในซอฟต์แวร์ Ive เขียน Advanced Algorithmic Trading เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้อย่างไร จะให้การใช้งานจริงของการวิเคราะห์ชุดเวลาการเรียนรู้ของเครื่องสถิติและสถิติแบบเบย์เพื่อสร้างกลยุทธ์การซื้อขายที่ทำกำไรได้โดยตรงโดยใช้ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สอิสระ Youre มีความสุขกับการเขียนโปรแกรมขั้นพื้นฐาน แต่ต้องการนำทักษะของคุณไปใช้ Quant Trading ขั้นสูงหาก youve อ่านหนังสือเล่มก่อนหน้าของฉันการซื้อขายขั้นตอนวิธีที่ประสบความสำเร็จ คุณจะได้มีโอกาสเรียนรู้ทักษะพื้นฐาน Python และนำไปประยุกต์ใช้กับกลยุทธ์การซื้อขายแบบง่ายๆ อย่างไรก็ตามคุณได้พัฒนาขึ้นนอกเหนือจากกลยุทธ์ง่ายๆและต้องการเริ่มต้นปรับปรุงความสามารถในการทำกำไรของคุณและแนะนำเทคนิคการจัดการความเสี่ยงแบบมืออาชีพที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพบางอย่างกับผลงานของคุณ ใน Advanced Algorithmic Trading เราจะดูรายละเอียดที่ห้องสมุดการเงินเชิงปริมาณที่เป็นที่นิยมมากที่สุดสำหรับทั้ง Python และ R รวมถึงหมีแพนด้า scikit-learn statsmodels QSTrader timeseries rugarch และการคาดการณ์ในหมู่อื่น ๆ อีกมากมาย เราจะใช้ห้องสมุดเหล่านี้เพื่อดูความมั่งคั่งของวิธีการต่างๆในด้านสถิติ Bayesian การวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการเรียนรู้ด้วยเครื่องโดยใช้วิธีการเหล่านี้โดยตรงในการวิจัยกลยุทธ์ทางการค้า เราใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการทำ backtesting แบบ end-to-end และสถานการณ์การบริหารความเสี่ยง ใช้ทั้ง R และไลบรารี QSTrader ช่วยให้คุณสามารถวางช่องเหล่านี้ไว้ในโครงสร้างการซื้อขายของคุณได้อย่างง่ายดาย ไม่จำเป็นต้องมีซอฟต์แวร์ Off-The-Shelf Quant ที่มีราคาแพงคุณอาจต้องใช้เงินเป็นจำนวนมากในการซื้อเครื่องมือการตรวจสอบย้อนกลับที่มีความซับซ้อนบางอย่างในอดีตและในท้ายที่สุดพบว่าพวกเขาใช้งานยากและไม่เกี่ยวข้องกับรูปแบบการซื้อขายแบบค่อยเป็นค่อยไปของคุณ Advanced Algorithmic Trading ทำให้การใช้โอเพ่นซอร์สฟรีอย่างสมบูรณ์รวมถึงห้องสมุด Python และ R ซึ่งมีชุมชนที่ให้ความรู้และยินดีต้อนรับอยู่เบื้องหลัง ที่สำคัญเราใช้ไลบรารีเหล่านี้โดยตรงกับปัญหาการค้าขายในโลกที่แท้จริงเช่นการสร้างอัลฟาและการจัดการความเสี่ยงพอร์ตโฟลิค แต่ฉันไม่มีปริญญาเอกในสถิติ ในขณะที่การเรียนรู้ด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์การวิเคราะห์อนุกรมเวลาและสถิติแบบเบส์ถือเป็นหัวข้อเชิงปริมาณพวกเขายังมีวิธีการที่ใช้งานง่ายซึ่งสามารถอธิบายได้โดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง ใน Advanced Algorithmic Trading เราไม่เพียง แต่จะนำเสนอทฤษฎีที่จะช่วยให้คุณเข้าใจในสิ่งที่คุณกำลังใช้อยู่ (และปรับปรุงด้วยตัวคุณเอง) แต่ยังมีขั้นตอนการสอนการเขียนโปรแกรมแบบละเอียดทีละขั้นตอนซึ่งจะนำสมการมาใช้โดยตรงกับกลยุทธ์จริง ดังนั้นหาก youre สะดวกสบายมาก coding กว่ากับคณิตศาสตร์คุณสามารถทำตามตัวอย่างและเริ่มต้นทำงานเพื่อปรับปรุงการทำกำไรของกลยุทธ์ เกี่ยวกับผู้แต่งดังนั้น whos หลังนี้สวัสดีฉันชื่อ Mike Halls-Moore และ Im คนที่อยู่เบื้องหลัง QuantStart และแพคเกจการค้าปลีกขั้นสูงขั้นสูง ตั้งแต่ทำงานเป็นนักพัฒนาเชิงปริมาณการค้าในกองทุนป้องกันความเสี่ยงฉันได้หลงใหลเกี่ยวกับการวิจัยการซื้อขายปริมาณและการดำเนินงาน ฉันเริ่มชุมชน QuantStart และเขียน Advanced Algorithmic Trading เพื่อแสดงการฝึกฝน quants ค้าปลีกกับวิธีการที่ใช้ในการป้องกันความเสี่ยงเชิงปริมาณและ บริษัท บริหารสินทรัพย์ คุณจะได้รับคู่มือเริ่มต้นที่สมบูรณ์แบบสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลารวมถึงลักษณะการคืนค่าทรัพย์สินความสัมพันธ์แบบอนุกรมสัญญาณรบกวนสีขาวและแบบเดินสุ่ม Time Series Models Ill ให้การอภิปรายอย่างถี่ถ้วนเกี่ยวกับแบบจำลองการเคลื่อนที่แบบอัตถดถอย (ARMA) และโมเดล Heteroskedastic แบบมีเงื่อนไขแบบอัตโนมัติ (ARC) ที่ใช้สภาวะแวดล้อมทางสถิติ R Cointegrated Time Series เราจะดำเนินการอภิปรายเกี่ยวกับชุดเวลาแบบ cointegrated จากการซื้อขายอัลกอริทึมที่ประสบความสำเร็จและพิจารณาการทดสอบ Johansen การนำไปใช้กับกลยุทธ์ ETF State-Space Models and Kalman Filters คุณจะได้พบกับการอภิปรายในเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ตัวกรองคาลมานเพื่อสร้างอัตราส่วนการป้องกันความเสี่ยงแบบไดนามิกระหว่างคู่ของสินทรัพย์ ETF โดยใช้เครื่องมือ Python ที่ใช้ได้อย่างอิสระ รูปแบบ Markov ที่ซ่อนไว้คุณจะได้รับคำแนะนำเกี่ยวกับรูปแบบ Hidden Markov และวิธีการใช้ข้อมูลทางการเงินเพื่อจุดประสงค์ในการตรวจสอบระบบ ค้นพบว่าการเรียนรู้ของเครื่องทางสถิติเป็นอย่างไรรวมถึงการเรียนรู้ที่ได้รับการดูแลและไม่ได้รับการยกเว้นและวิธีการที่พวกเขาสามารถช่วยให้เราสามารถผลิตกลยุทธ์การซื้อขายที่เป็นระบบได้อย่างมีกำไร ในขั้นต้นเราจะใช้เทคนิคการถดถอยเชิงเส้นที่คุ้นเคยทั้งในแง่ของ Bayesian และแบบคลาสสิคเพื่อช่วยในการสอนแนวคิดการเรียนรู้เครื่องขั้นสูงขึ้น Bias-Variance Tradeoff Ill พูดถึงแนวคิดที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งในการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือการลดความแปรปรวนของอคติและวิธีการลดผลกระทบโดยใช้การตรวจสอบข้าม อธิบายเกี่ยวกับรูปแบบ ML ที่หลากหลายมากที่สุด ได้แก่ Tree ตัดสินใจป่าแบบสุ่มและแบบจำลอง Boosted Tree และวิธีที่เราสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการคาดการณ์ผลตอบแทนของสินทรัพย์ได้ พูดถึงครอบครัวของ Support Vector Classifiers รวมทั้ง Support Vector Machine และวิธีที่เราสามารถใช้กับชุดข้อมูลทางการเงินได้ อธิบายวิธีที่คุณสามารถประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่ต้องใส่ใจเช่น K-Means Clustering กับข้อมูลแถบ OHLCV ทางการเงินเพื่อแบ่งกลุ่มเทียนให้เป็นแบบแผน การประมวลผลภาษาธรรมชาติอภิปรายเกี่ยวกับวิธีการประยุกต์ใช้วิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์กับเอกสารข้อมูลภาษาธรรมชาติขนาดใหญ่และคาดการณ์ประเภทข้อมูลทดสอบที่มองไม่เห็นโดยใช้เป็นแบบอย่างของรูปแบบความเชื่อมั่น Ill ให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับรูปแบบความน่าจะเป็นแบบ Bayesian ซึ่งรวมถึงรูปแบบการอนุมานโดยละเอียดซึ่งเป็นพื้นฐานสำหรับรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นตลอดทั้งเล่ม Markov-Chain Monte Carlo คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ MCMC โดยเฉพาะขั้นตอนวิธี Metropolis-Hastings ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคนิคหลักในการสุ่มตัวอย่างในสถิติ Bayesian โดยใช้ซอฟต์แวร์ PyMC3 Bayesian Stochastic Volatility ดูรูปแบบความผันผวนของแบบสุ่มตามกรอบ Bayesian โดยใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อระบุช่วงความผันผวนของตลาดขนาดใหญ่สำหรับการบริหารความเสี่ยง คุณจะเรียนรู้อะไรเกี่ยวกับทักษะทางเทคนิค R: การวิเคราะห์อนุกรมเวลาคุณจะได้รู้จักกับ R ซึ่งเป็นหนึ่งในสภาพแวดล้อมการวิจัยที่ใช้งานกันอย่างกว้างขวางที่สุดในกองทุนป้องกันความเสี่ยงเชิงปริมาณและผู้จัดการสินทรัพย์ เราจะใช้ประโยชน์จากห้องสมุดจำนวนมากรวมทั้ง timeseries rugarch และการคาดการณ์ เราจะใช้ R และ Python เพื่อประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์ตลอดเวลาทำให้เราสามารถผลิตเส้นโค้งยุบกลยุทธ์ได้ วิธีนี้จะช่วยกำหนดว่าจะต้องมีการออกกลยุทธ์หรือยังสามารถทำกำไรได้หรือไม่ เราจะเจาะลึกเข้าไปในคุณลักษณะขั้นสูงของ scikit-learn ไลบรารี Pythons ML ซึ่งรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพพารามิเตอร์การตรวจสอบข้ามขนานการ parallelisation และการสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์ล่วงหน้าที่มีความซับซ้อน วิธีการสร้าง backtests ที่มีประสิทธิภาพและมีการจัดการเหตุการณ์เพื่อการวิจัยขั้นต้นโดยมีข้อสมมติฐานเกี่ยวกับต้นทุนการทำธุรกรรมที่เหมือนกันและการจัดการตำแหน่งโดยใช้ R และไลบรารี QSTrader ที่เป็นที่นิยม เราจะแนะนำ PyMC3 แบบจำลอง Bayesian แบบยืดหยุ่นหรือเครื่องมือการเขียนโปรแกรม Probabilistic และ Markov Chain Monte Carlo sampler เพื่อช่วยเราในการอนุมานแบบเบส์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับข้อมูลชุดข้อมูลทางการเงิน เราจะยังคงอภิปรายในการบริหารความเสี่ยงจากหนังสือก่อน ๆ และดูการตรวจสอบระบบและความผันผวนของแบบสุ่ม (Stochastic Volatility) เพื่อใช้เป็นแนวทางในการกำหนดระดับความเสี่ยงและการจัดสรรพอร์ตการลงทุนของเรา คุณจะใช้กลยุทธ์การเทรดและการบริหารความเสี่ยงแบบใดแบบไหน? เราจะแนะนำกรอบการทำ backtesting ของเราด้วยพอร์ตการลงทุนอีทีเอฟแบบรายเดือนที่ปรับสมดุลรายเดือนในระยะยาวข้ามตลาดการเงินหลายแห่งเปรียบเทียบผลลัพธ์ของเรากับเกณฑ์มาตรฐาน เราจะดูที่ชุดข้อมูลเชิงเส้นแบบอนุกรมตามรูปแบบ ARIMAGARCH ในดัชนีหุ้นช่วงต่างๆและดูประสิทธิภาพของกลยุทธ์ที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ตัวกรองคาลมานสำหรับการซื้อขายคู่เราจะใช้ตัวกรอง Bayesian Kalman กับชุดเวลาที่ผสานรวมกันเพื่อประเมินสัดส่วนการป้องกันความเสี่ยงระหว่างคู่สินทรัพย์โดยพลการปรับปรุงประมาณการแบบคงที่ของอัตราส่วนการป้องกันความเสี่ยงแบบดั้งเดิม เราจะใช้แบบจำลอง Hidden Markov เพื่อสร้างรูปแบบการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงระบบการปกครองแบบผันผวน นี้จะใช้ในการยับยั้งคำสั่งในระยะสั้นแนวโน้มตามกลยุทธ์เพื่อเพิ่มผลกำไร เราจะใช้เทคนิคการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องจักรหลายรูปแบบเช่น Random Forests เพื่อคาดการณ์ทิศทางและระดับของสินทรัพย์โดยการถอยกลับไปสู่คุณสมบัติอื่น ๆ ที่แปลงแล้ว เราจะใช้ข้อมูลผู้ขายการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นในการสร้างเครื่องกำเนิดสัญญาณการซื้อขายความเชื่อมั่นโดยนำไปใช้กับกลุ่ม SampP500 ในกลุ่มตลาดต่างๆ คำถามที่คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับฉันฉันได้เขียนมากกว่า 200 โพสต์ QuantStart ครอบคลุมการค้าแบบเป็นระบบอาชีพเชิงปริมาณการพัฒนาซอฟต์แวร์และการเรียนรู้ด้วยเครื่อง คุณสามารถอ่านข้อมูลที่เก็บเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการและกลยุทธ์การซื้อขายของฉัน เกิดอะไรขึ้นถ้าคุณไม่พอใจกับหนังสือในขณะที่ฉันคิดว่าคุณจะพบ Advanced Algorithmic Trading ที่มีประโยชน์มากในการศึกษาการซื้อขายเชิงปริมาณของคุณฉันยังเชื่อว่าถ้าคุณไม่ 100 พอใจกับหนังสือด้วยเหตุผลใด ๆ ที่คุณสามารถส่งคืนได้ไม่มีคำถามถามสำหรับ เงินคืนเต็มจำนวน. คุณจะได้รับหนังสือเดินทางฉบับที่ไม่กี่เล่มในขั้นตอนนี้หนังสือเล่มนี้มีให้บริการเฉพาะในรูปแบบ Adobe PDF ในขณะที่โค้ดนี้มีให้เป็นไฟล์ zip ของสคริปต์ R และ Python ที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์หากคุณซื้อตัวเลือก Book Software คุณควรซื้อแพคเกจใดซึ่งส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับงบประมาณของคุณ หนังสือที่มีรหัสแหล่งข้อมูลพิเศษเต็มรูปแบบจะดีที่สุดถ้าคุณต้องการขุดลงในโค้ดทันที แต่หนังสือเล่มนี้มีข้อมูลโค้ดจำนวนมากที่จะช่วยให้กระบวนการซื้อขายควอนตัมของคุณ ฉันสามารถติดต่อได้แน่นอนถ้าคุณยังมีข้อสงสัยหลังจากอ่านหน้านี้โปรดติดต่อเราและจะพยายามให้คำตอบที่จำเป็นที่สุด อย่างไรก็ตามโปรดดูที่รายการบทความ ซึ่งอาจช่วยให้คุณ คุณจะต้องมีปริญญาด้านคณิตศาสตร์หนังสือส่วนใหญ่ต้องการความเข้าใจเกี่ยวกับแคลคูลัสพีชคณิตเชิงเส้นและความน่าจะเป็น อย่างไรก็ตามหลายวิธีที่ใช้งานง่ายและรหัสสามารถปฏิบัติตามได้โดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์ขั้นสูง เลือกแพคเกจที่คุณต้องการหนังสือสำหรับเทคนิคการซื้อขายขั้นสูงอัลกอริทึมจำนวน 49 510 เล่มหนังสือในรูปแบบ PDF ซอฟต์แวร์หนังสือสำหรับหนังสือเกี่ยวกับเทคนิคการซื้อขายขั้นสูงอัลกอริธึมจำนวน 99510 เล่มหนังสือในรูปแบบ PDF ไฟล์ต้นฉบับแบบสมบูรณ์ของ R และ Python การแนะนำขั้นตอนเกี่ยวกับการซื้อขายขั้นพื้นฐาน กลยุทธ์ขั้นสูง (repost) ว้าวภาพอะไรบทนำเกี่ยวกับการค้าอัลกอริทึม: Basic to Advanced Strategies โดย Edward Leshik และ Jane Cralle English 2011 ISBN: 0470689544 538 pages PDF 1 MB การค้าอัลกอริธึมการค้าเป็นเรื่องง่าย เพื่อควบคุมการซื้อขายที่เหนือกว่ามาตรฐานและช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์ล่วงหน้าของตลาดดำเนินการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนได้แบบเรียลไทม์ เราไม่ได้ถูก จำกัด ด้วยแบนด์วิธของมนุษย์อีกต่อไป แต่อุตสาหกรรมนี้ยังมีความลับด้วยไม่กี่คนยินดีที่จะแบ่งปันความลับของความสำเร็จของพวกเขา บทนำสู่การค้าอัลกอริทึมเป็นคำแนะนำเบื้องต้นสำหรับพื้นที่ที่ได้รับความนิยมอย่างมหาศาล มันเริ่มต้นด้วยการขจัดความซับซ้อนของเรื่องนี้และให้ผู้อ่านที่มีความรู้การซื้อขายเชิงอัลกอริทึมที่เฉพาะเจาะจงและใช้งานได้ จะแสดงขั้นตอนการซื้อขายในปัจจุบันพื้นฐานของการออกแบบสิ่งที่พวกเขาวิธีการทำงานวิธีที่พวกเขาจะใช้จุดแข็งจุดอ่อนของพวกเขาที่อุตสาหกรรมอยู่ในขณะนี้และสถานที่ที่จะไป จากนั้นหนังสือเล่มนี้จะมีส่วนอธิบายทางเลือกของหุ้นที่จะซื้อขายใน NASDAQ และตลาดหลักทรัพย์นิวยอร์กการวิเคราะห์และเมตริกที่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลการซื้อขายและสำหรับผู้อ่านที่รักการผจญภัยมากขึ้นส่วนในการออกแบบอัลกอริธึมการค้า สุดท้ายผู้เขียนแสดงให้เห็นถึงการเลือกขั้นตอนวิธีที่เป็นกรรมสิทธิ์และไม่เคยเห็นมาก่อนที่มีเป้าหมายเฉพาะสำหรับการใช้งานโดยผู้ค้าแต่ละรายในการซื้อขายบัญชีของตัวเอง อัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการพัฒนาและใช้โดยผู้เขียนและมีการเผยแพร่ที่นี่เป็นครั้งแรก นี่เป็นหนังสือที่เหมาะสำหรับผู้อ่านที่สนใจในการทำความเข้าใจและควบคุมพลังของระบบการซื้อขายแบบอัลกอรึทึมและพร้อมด้วยซีดีรอมซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถสำรวจความสามารถในการซื้อขายอัลกอริทึมเกี่ยวกับการซื้อขายหุ้น NASDAQ และ NYSE ได้ gtgt เพิ่มบล็อกของฉันสำหรับ eBooksltlt เพิ่มเติมและยังสามารถเชื่อมต่อกับ RSS Download จาก Keep2Share