ट्रेडिंग सिस्टम ऑपरेटर

क्वांटिटेटिव स्ट्रैटेजीस्ट ट्रेडिंग सिस्टम ऑपरेटर। जीएक्स 2 सिस्टम, एलएलसी की स्थिति को भरने का प्रयास है। क्वांटिटेटिव रणनीतिकार ट्रेडिंग सिस्टम ऑपरेटर। क्वांटिटेटिव स्ट्रैटेजीस्ट ट्रेडिंग सिस्टम ऑपरेटर एक उत्पादन व्यापार भूमिका के साथ ही साथ जीएक्स 2 सिस्टम के मुख्यालय में एक सैद्धांतिक मात्रात्मक क्षमता में काम करेगा। शिकागो यह टीम सदस्य भूमिगत एल्गोरिथम निष्पादन प्रणाली के साथ-साथ एक वेब आधारित रीयल-टाइम मध्य और बैक ऑफिस जोखिम प्रणाली की निगरानी और समर्थन करने के लिए व्यापारिक डेस्क के लिए जिम्मेदार है। उम्मीदवार भी मात्रात्मक शोध टीम के साथ काम करने के लिए बैकटेस्ट, अनुकूलन , और स्वचालित व्यापार के लिए बेहतर तरीके और एल्गोरिदम विकसित करना यह भूमिका फैशन पर एक स्वचालित ट्रेडिंग सिस्टम की जटिलताओं को सीखने और व्यापारिक रणनीति विकसित करने और बढ़ाने के लिए मात्रात्मक एल्गोरिदमिक कौशल लागू करने का अवसर प्रदान करती है। उम्मीदवार को यह देखने का अवसर मिलेगा रोज़गार पर उनके काम का प्रत्यक्ष कार्यान्वयन। इस स्थिति में शामिल है पूरे एशियाई व्यापारिक सत्र में कई प्रणालियों और बाजारों की गहन निगरानी, ​​कवरेज के घंटे रविवार 4 00 PM-11-30 पीएम और सोमवार से गुरुवार 2 PM-11 30 पीएम सीएसटी के माध्यम से। तकनीकी या मात्रात्मक डिग्री बीएस या बीए। मौखिक और दोनों दोनों में स्पष्ट रूप से संवाद करने की योग्यता लिखित प्रपत्र। निम्न में से किसी भी एसक्यूएल, पायथन, सी, आर, सी। स्वात स्वतंत्र कार्य नैतिकता के साथ अनुभव करें। विस्तार से ध्यान देने योग्य विश्लेषणात्मक कौशल और जुनूनी खोज के लिए जुनून को ध्यान में रखें। स्थिति को ईमेल, आईएम, और टेलीफोन संचार प्रबंधन और सिस्टम उपयोगकर्ताओं दोनों के साथ क्लाइंट। लिनक्स ओएस के साथ परिचयात्मक। स्ट्रॉन्ग एक्सेल कौशल। नेटवर्क्स पिंग, नेटस्केप, ट्रेसरआउट, नेटस्टेट, टेलेनेट की बुनियादी समस्या निवारण। वित्तीय मठ में एमएमएस, मात्रात्मक विशेषता के साथ पीएचडी, या समान डिग्री.QA परीक्षण अनुभव या स्क्रीप्टिंग कौशल के साथ परिचित। बैज, एसएसएच के साथ परिचित, Nagios के साथ परिचित। कैसे लागू करने के लिए। यदि आप इस पोस्ट के लिए आवेदन करने में रुचि रखते हैं जीएक्स 2 के साथ गठजोड़, कृपया अपना फिर से शुरू और कवर शीट को भेजें। जीएक्स 2 सिस्टम जिनेवा ग्लोबल होल्डिंग्स, एलएलसी की एक सहबद्ध कंपनी है। लिंक लिंक। क्वांटिटेटिव स्ट्रैटेजीस्ट ट्रेडिंग सिस्टम ऑपरेटर - यह टीम सदस्य दोनों की निगरानी और समर्थन के लिए व्यापारिक डेस्क के लिए जिम्मेदार है एक जमीन तोड़कर एल्गोरिथम निष्पादन प्रणाली के साथ-साथ एक वेब आधारित वास्तविक समय मध्य और बैक ऑफिस जोखिम प्रणाली भी उम्मीदवार उत्तरदायी अनुसंधान के प्रमुख के साथ काम करने के लिए, बैकटेस्ट, अनुकूलन, और स्वचालित व्यापार के लिए बेहतर तरीके और एल्गोरिदम का विकास करेगा। हमने चुना 12 महीने पहले बहु-पैर वाले फैलड़ों के लिए हमारे अपने स्वामित्व निष्पादन मंच के बजाय जीएक्स 2 का उपयोग करें हमारी रणनीति नकदी खजाने और ट्रेजरी बॉन्ड फ्यूचर्स में सापेक्ष मान विसंगतियों का शोषण करती है और इसमें महत्वपूर्ण कारोबार शामिल है हमने निर्णय किया क्योंकि हमारा मानना ​​था कि हम समग्र लेनदेन लागत को कम कर सकते हैं और अपने स्वयं के आवेदन को समर्थन या लागत के बिना लेगिंग जोखिम को खत्म करने के कई स्थानों में colocation की लागत ओ उर फैसला सही साबित हुआ और हमें कोई पछतावा नहीं है GX2 में टीम बहुत ही संवेदनशील रही है और हम इस बात से प्रसन्न हैं कि मंच आगे कैसे विकसित किया जा रहा है। मैं एक पारंपरिक ऑटो स्प्रेडर के संयोजन के साथ जीएक्स 2 प्लेटफॉर्म का उपयोग करता हूं, और इसे एक उत्कृष्ट और आवश्यक उपकरण क्योंकि मेरे भरने की गारंटी है, मैं अपने डेस्क से दूर चल सकता हूं और मेरे आदेशों को छोड़कर व्यापार के एक तरफ लापता होने के बारे में चिंता किए बिना काम कर सकता हूं, वास्तव में, अब मैं अपने आदेशों को बिना उपयोग के एशियाई और यूरोपीय सत्रों के माध्यम से चलाता हूं एक रात व्यापारी के अतिरिक्त, आरटीपीएल प्रणाली सबसे अच्छा जोखिम और स्थिति मॉनिटर है जो मैंने इस्तेमाल किया है, और बहुत ज़्यादा अनुकूलन के लिए प्रदान करता है। स्पष्ट, संक्षिप्त सुलह सूचना तुरंत पहुंचा, इससे पानी के बाहर अन्य वापस कार्यालय सुलह औजार चलते हैं। व्यापारी जो चाहें, जब वे चाहते हैं कि पारंपरिक वक्तव्य में एक लंबी अतिदेय उन्नयन, यह अतिरेक जानकारी से बाहर निकलता है.यह उपकरण हमारी पीठ-कार्यालय के घंटे को बचाता है, एक बार हमारे शुद्ध अंगूठी फर्म अपने बयान देते हैं कि एक तत्काल में सुलह किया जाता है। जीएक्स 2 सिस्टम, एलएलसी जिनेवा ट्रेडिंग और उसके सहयोगियों के साथ एक संयुक्त उद्यम है। इस भूमिका में जिनेवा ट्रेडिंग ने आरटीपीएल के विकास और तैनाती परीक्षण में जीएक्स 2 की सहायता की है, और अब पूरी तरह से कार्यान्वित किया गया है। आरटीपीएल अपने वैश्विक बैक-एंड मिडिल ऑफिस समाधान के रूप में है। हमारी फर्म जीएक्स 2 एस आरटीपीएल के मध्य और बैक ऑफिस प्लेटफॉर्म को तैनात करने के फैसले से बहुत प्रसन्न है। हम कार्यक्षमता को बेहद सहज और नेविगेट करने में आसान और लिगेसी सिस्टम पर एक बड़ा सुधार पाते हैं। उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस लचीली खिड़की के साथ चालाक है जोखिम मॉनिटर कार्यक्षमता वास्तविक समय है, अन्य मॉडलों के साथ आसान संपर्क के लिए आयात निर्यात की सुविधा के साथ समय हमारी दैनिक सुलह प्रक्रिया पर खर्च किया गया समय 90 से कट गया है, सीधे हमारी लेखा प्रणाली को प्रसंस्करण के माध्यम से चिकनी, सटीक और तेजी से मजबूत और विश्वसनीय डेटाबेस रिपोर्टिंग कार्यों को एक हवा बनाता है अंत में वहाँ एक प्रमुख व्यापारिक फर्मों के लिए एक समाधान है एफसीएम जीएक्स 2 सिस्टम्स के लिए वास्तुशिल्प उन बड़े महंगे प्लेटफार्मों द्वारा निहित किया गया है, एलएलसी जिनेवा ट्रेडिंग और उसके सहयोगियों के साथ एक संयुक्त उद्यम है, इस भूमिका में, जिनेवा ट्रेडिंग ने आरटीपीएल के विकास और तैनाती परीक्षण में जीएक्स 2 की सहायता की है, और अब पूरी तरह से आरटीपीएल को लागू किया है इसकी वैश्विक बैक - और मिडल ऑफिस समाधान। अस्वीकरण हाइपोथेटिक या समेकित निष्पादन परिणामों में भी अन्तर्निहित सीमाएं हैं, वास्तविक कार्य निष्पादन रिकार्ड न करें, सिम्युलेटेड परिणाम भी वास्तविक व्यापार का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, के बाद से व्यापार वास्तव में निष्पादित नहीं किए गए हैं, परिणाम के तहत हो सकता है- आम तौर पर समानता वाले व्यापारिक कार्यक्रमों में से किसी भी ऐसे कई कारकों की, जो आम तौर पर समान व्यापार कार्यक्रमों की कमी है, वे इस तथ्य से संबंधित हैं कि उन्हें हिंदशाही के लाभ के साथ डिजाइन किया गया है, कोई भी प्रतिनिधित्व नहीं किया जा रहा है, जो किसी भी खाते में हो सकता है। या ऐसा दिखाने के लिए समान लाभ या हानि प्राप्त करने के लिए संभव है। साधारण भाषा और ट्रेडस्टेशन ट्रेडस्टेशन के पंजीकृत ट्रेडमार्क हैं टेक्नोलॉजीज, इंक। परिचय पिछले एक दशक से खुदरा व्यापार में सबसे बड़ा रुझान स्वचालित ट्रेडिंग की लोकप्रियता में वृद्धि हुई है इस प्रकार के व्यापार, जिसे एक ट्रेडिंग सिस्टम द्वारा उत्पन्न संकेतों को स्वचालित ऑर्डर एक्ज़ीकशन, खरीद और बेचने के रूप में भी जाना जाता है व्यापारी के ब्रोकरेज खाते से जुड़े मंच द्वारा स्वचालित रूप से निष्पादित किया गया यह हाथ-मुक्त व्यापार की अनुमति देता है, जो तेजी से निष्पादन, कम त्रुटियों, और अधिक आवृत्ति रणनीतियों के साथ कम समय के तख्तों को व्यापार करने की क्षमता प्रदान करता है। अधिक से अधिक व्यापारियों ने स्वचालित व्यापार, व्यवस्थित व्यापार रणनीतियों में ब्याज बढ़ गया है, जबकि कुछ व्यापारियों ने अपनी व्यापारिक रणनीतियों का विकास किया है, कई व्यापारियों के पास अपने विचारों को लागू करने के लिए आवश्यक प्रोग्रामिंग कौशल की कमी है अन्य व्यापारियों में तकनीकी व्यापार के तरीकों के विशिष्ट ज्ञान या एक व्यवहार्य रणनीति तैयार करने के लिए आवश्यक अनुभव की कमी है व्यापारियों के विकास के लिए आवश्यक कौशल के साथ व्यापारियों के लिए, काफी समय और ईएफएफ याटी को एक अच्छी रणनीति विकसित करने के लिए अक्सर एक निवारक होता है। इस समस्या का हाल ही में विकसित समाधान कंप्यूटर ट्रेडिंग एल्गोरिदम का इस्तेमाल होता है जो स्वचालित रूप से ट्रेडिंग सिस्टम कोड उत्पन्न करता है इस दृष्टिकोण का लक्ष्य व्यापार को विकसित करने की पारंपरिक प्रक्रियाओं में से कई चरणों को स्वचालित करना है सिस्टम रणनीति विकास के लिए पारंपरिक, मैनुअल दृष्टिकोण में, व्यापारी पहले के अनुभव और तकनीकी संकेतकों, प्रवेश और निकास आदेश प्रकार, और रणनीति डिजाइन के ज्ञान के आधार पर व्यापारिक रणनीति के तत्वों का चयन करता है आमतौर पर, एक रणनीति बाजार की परिकल्पना पर आधारित होती है , बाजार का काम कैसे करता है, यह एक विचार है कि एक व्यवहार्य व्यापारिक रणनीति आम तौर पर लंबे समय से परीक्षण-और-त्रुटि प्रक्रिया के माध्यम से विकसित की जाती है जिसमें कई पुनरावृत्तियों, संशोधन और परीक्षण शामिल होते हैं, जब तक स्वीकार्य परिणाम प्राप्त नहीं होते हैं। व्यापार प्रणाली विकसित करने की यह परंपरागत प्रक्रिया बेहद समय लगता है और इसमें व्यवस्थित तरीके से कई विचारों को नष्ट करना शामिल है जो केवल काम नहीं करते हैं, इसके अलावा, सभी व्यापारियों के पास पूर्वाभ्यास कैसे है बाजार में काम करते हैं, और ये पूर्वाग्रह प्रणाली के विकास की प्रक्रिया को प्रभावित कर सकते हैं कुछ मामलों में, ये पूर्वाग्रह सहायक हो सकते हैं, लेकिन वे संभावित सिस्टम को सीमित कर सकते हैं जिस पर व्यापारी विचार कर सकता है बल्कि पक्षपातपूर्ण दृष्टिकोण और नियमों के एक सीमित सेट से शुरू करने के बजाय, स्वचालित कोड जनरेटर नियमों और खोजों के एक बड़े सेट के साथ शुरू होता है, जो उन संयोजनों के लिए एक निष्पक्ष तरीके से काम करते हैं जो जल्दी से उन लोगों को नष्ट करने में काम करते हैं जो इस बात से वंचित नहीं होते हैं। यह पत्र व्यापार प्रणाली के निर्माण के लिए स्वत: कोड पीढ़ी के तरीकों का अवलोकन प्रस्तुत करता है दोनों सरल और जटिल तरीकों पर चर्चा की जाती है एक सरल विज्ञापन हॉक विधि प्रस्तुत की जाती है जिसे व्यापारिक आधार की मूल भाषा-आधारित रणनीतियों को खोजने के लिए व्यापार भाषा में इज़िल लैंग्वेज स्क्रिप्टिंग भाषा में कार्यान्वित किया जा सकता है। आनुवंशिक प्रोग्रामिंग के आधार पर एक और अधिक जटिल दृष्टिकोण पर भी चर्चा की गई है। स्वचालित रूप से व्यापार प्रणाली तैयार करना एक आकर्षक विचार है, हालांकि, कई कमियां भी एक चीज के लिए, आनुवंशिक प्रोग्रामिंग के आधार पर कठोर दृष्टिकोण, जैसे कि शिकायत है पूर्व और कार्यान्वयन करना मुश्किल भी, स्वचालित कोड पीढ़ी आम तौर पर ऐतिहासिक सिमुलेशन पर निर्भर करता है, जिसका अर्थ है कि यह एक अनुकूलन प्रक्रिया है, इसलिए, अधिक फिटिंग का खतरा होना चाहिए ये चेतावनियां भी चर्चा की जानी चाहिए। बुनियादी दृष्टिकोण व्यापार के निर्माण के लिए बुनियादी एल्गोरिथ्म स्वचालित कोड पीढ़ी का उपयोग करने वाले सिस्टम नीचे 1 चित्र में दर्शाए गए हैं। यह व्यापारिक रणनीति के विभिन्न तत्वों के संयोजन के साथ एक विधि से शुरू होता है ये तत्व विभिन्न तकनीकी संकेतक, जैसे कि चलने वाली औसत, स्टेचैस्टिक्स, और विभिन्न प्रकार के प्रवेश और निकास आदेशों में शामिल हो सकते हैं बाजार में प्रवेश और बाहर निकलने के लिए तार्किक परिस्थितियां। फिक्चर 1 स्वचालित रणनीति निर्माण के लिए मूलभूत एल्गोरिथ्म। विभिन्न तत्वों को एक सुसंगत रणनीति के रूप में जोड़ा जाता है, इसका मूल्यांकन बाजार या ब्याज के बाजारों पर किया जा सकता है यह बाजार डेटा की कीमत, मात्रा, खुले ब्याज , प्रत्येक बाजार के लिए आदि, आम तौर पर बोलते हुए, रैंक की सहायता के लिए या फिर प्रत्येक रणनीति को बनाए रखने के लिए आपके पास बिल्ड लक्ष्यों का भी एक सेट होगा बिल्ड लक्ष्यों के उदाहरणों में विभिन्न प्रदर्शन उपायों में शामिल हैं, जैसे शुद्ध लाभ, ड्रॉडाउन, विजेताओं का प्रतिशत, लाभकारी कारक, और इसी प्रकार इन्हें न्यूनतम आवश्यकताओं के रूप में कहा जा सकता है, जैसे कम से कम 2 का मुनाफा कारक या उद्देश्यों के रूप में अधिकतम लाभ को अधिकतम करना, जैसे कि शुद्ध लाभ को अधिकतम करना। समापन मानदंड पूरा होने तक रणनीति बनाने और मूल्यांकन कदम दोहराए जाते हैं समाप्ति के मानदंड अलग-अलग रणनीतियों की पूर्वनिर्धारित संख्या के रूप में सरल हो सकते हैं, या प्रक्रिया में कोई और सुधार नहीं होने के बाद रोका जा सकता है बिल्ड लक्ष्यों को हासिल किया जाता है आमतौर पर, एक ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिथ्म का उपयोग उन लोगों के लिए रणनीतियों को निर्देशित करने के लिए किया जाता है जो बिल्ड लक्ष्यों को पूरा करते हैं अंतिम रणनीतियों, उन बिल्ड लक्ष्यों के आधार पर उच्चतम रैंक या स्कोर वाले हैं जिन्हें आप एक एकल सर्वश्रेष्ठ रणनीति ले सकते हैं या सहेज सकते हैं कुछ संख्याएं या सभी रणनीतियों, बिल्ड लक्ष्यों द्वारा क्रमबद्ध हैं यदि कई बिल्ड लक्ष्य हैं, तो भारित औसत का उपयोग एक मीट्रिक बनाने के लिए किया जा सकता है। यह स्वत: सिस्टम निर्माण का सबसे बुनियादी दृश्य एक अधिक विस्तृत विवरण आनुवंशिक प्रोग्रामिंग पर अनुभाग में नीचे दिया जाएगा यह विवरण ओवर-फिटिंग की महत्वपूर्ण समस्या को भी अनदेखा करता है, जिसमें रणनीति बाजार के डेटा के साथ इतनी बारीकी से फिट होती है निर्माण प्रक्रिया है कि रणनीति भविष्य में अच्छी तरह से प्रदर्शन नहीं करती है जब नए डेटा के लिए आवेदन किया जाता है इस मुद्दे को भी नीचे संबोधित किया जाता है। ऊपर वर्णित के रूप में स्वचालित कोड जनरेशन के सैद्धांतिक आधार, स्वचालित कोड पीढ़ी का उपयोग कर एक व्यापार प्रणाली का निर्माण अनिवार्य रूप से अनुकूलन समस्या है संयोजन रणनीति के तत्वों को अधिकतम करने के लिए अंतिम लक्ष्य के रूप में लिया जाता है कुछ व्यापारियों को यह आक्षेप होगा कि बाजार व्यवहार या कार्रवाई की एक परिकल्पना के आधार पर व्यापारिक व्यवस्था का निर्माण किया जाना चाहिए। यदि आपके पास बाजारों के काम के लिए एक अच्छी अवधारणा है, तो एक रणनीति बनाई जा सकती है उस परिकल्पना के आसपास और परीक्षण अगर यह काम करता है, तो यह परिकल्पना का समर्थन करता है और रणनीति को व्यापार करने का अधिकार देता है। वास्तव में, यहाँ वर्णित दृष्टिकोण मूलभूत रूप से अलग नहीं है, जो कि 1 प्रमेय में दर्शाए गए निर्माण प्रक्रिया के दौरान बनाए गए प्रत्येक उम्मीदवार की रणनीति अनिवार्य रूप से एक ऐसी अवधारणा है जो या तो समेकित या मूल्यांकित द्वारा खारिज कर दी जाती है यदि नमूना परीक्षण का उपयोग किया जाता है, तो अंतिम रणनीतियों नमूना न होने वाले परिणामों के द्वारा आगे समर्थित या खंडन किया जा सकता है। स्वचालित कोड पीढ़ी को देखने का एक और तरीका है सांख्यिकीय अनुमान की समस्या के रूप में मूल्य डेटा संकेत और शोर के संयोजन के रूप में माना जा सकता है संकेत का व्यापार योग्य हिस्सा है डेटा, और शोर सब कुछ है इस संदर्भ में, रणनीति निर्माण की प्रक्रिया एक गैररेखीय वक्र-फिटिंग समस्या है, जहां उद्देश्य संकेतों को देखते हुए शोर को नजरअंदाज करते हुए और अधिक-उपयुक्तता से परहेज करते हुए एक ही समय में, बाज़ार डेटा अक्सर समय-समय पर सांख्यिकीय गुण बदलते हैं, एक सफल रणनीति इसलिए है जो पर्याप्त डिग्री के साथ बाजार संकेत के स्थिर तत्वों को फिट बैठता है - अधिकता से बचने के लिए स्वतंत्रता हालांकि नीचे अधिक विवरण में चर्चा की गई है, नमूने का परीक्षण आम तौर पर यह सत्यापित करने के लिए किया जाता है कि रणनीतियों को बाजार में फिट नहीं किया जाता है। व्यापारस्थान के लिए पैटर्न सिस्टम कोड जनरेटर इस खंड में तदर्थ दृष्टिकोण का वर्णन किया गया है स्वचालित कोड जनरेशन के लिए, जिसमें ट्रेडस्टेशन के लिए एक ट्रेडिंग सिस्टम स्वचालित रूप से ट्रेडस्टेशन के लिए अन्य, पैटर्न-आधारित ट्रेडिंग सिस्टम बनाता है, ऑटोसिस्टमगैन सिस्टम ट्रेडिंग नियमों के एक सेट के लिए खोजता है, साथ ही संबंधित पैरामीटर मानों के साथ-साथ, जो प्रदर्शन आवश्यकताओं के निर्दिष्ट सेट को पूरा करते हैं। प्रदर्शन आवश्यकताओं पर, यह कई या यहां तक ​​कि दर्जनों व्यापारिक प्रणालियां मिल सकती है जो आवश्यकताओं को पूरा करती हैं यह प्रत्येक फाइल के लिए EasyLanguage कोड को एक फ़ाइल में लिखता है उदाहरण के प्रयोजनों के लिए, जनरेटेड सिस्टम के लिए नियम कीमत पैटर्न के लिए प्रतिबंधित है सिद्धांत रूप में, यह तकनीक को स्वचालित रूप से विभिन्न तरह की प्रविष्टि और निकास तकनीकों से ड्राइंग सिस्टम उत्पन्न करने के लिए विस्तारित किया जा सकता है लगभग किसी भी बाजार में केबल। मूल्य पैटर्न नियम जबकि लगभग किसी भी प्रकार का सूचक या व्यापारिक तर्क यहां वर्णित व्यापार प्रणाली जनरेटर में शामिल किया जा सकता है, ताकि चीजें काफी सरल हो सकें, उत्पन्न सिस्टम के नियमों को मूल्य के अनुसार प्रतिबंधित किया जाएगा प्रत्येक प्रवेश नियम एक जनरेटेड ट्रेडिंग सिस्टम के पास निम्न फॉर्म होगा। जहां पी 1 और पी 2 कीमतें खुली, उच्च, निम्न या बंद हैं, एन 1 और एन 2 वापस देखने के लिए सलाखों की संख्या हैं, उदाहरण के लिए क्लोज 2 बंद दो बार पहले बंद है, और इनक एक असमानता ऑपरेटर, या तो नियमों के उदाहरणों में निम्नलिखित शामिल हैं। बंद करें बंद करें 2 कम 2 उच्च 10 उच्च 3 बंद करें 4. और इसलिए P1, P2, N1, N2, और Ineq पर सिस्टम पीढ़ी प्रक्रिया द्वारा निर्धारित किए जाने वाले सभी चर हैं। एन 1 और एन 2 श्रेणी के लिए प्रतिबंधित किया जाएगा 0 20 इसके अलावा, नियमों की संख्या, NRules, एक से 10 से लेकर मूल्यों के साथ एक चर होगा, यदि सभी नियम सत्य हैं तो एक व्यापार प्रविष्टि शुरू हो जाएगी उस मामले में, प्रवेश अगले पट्टी के खुले में लिया जाएगा व्यापार दिशा होगा पहले से तय हो, ताकि सिस्टम सिस्टम तैयार कर सकें जो या तो सभी लंबे या सभी छोटे ट्रेड हैं दोनों लंबी और छोटी ट्रेडों के लिए व्यापारिक तर्क प्राप्त करने के लिए, सिस्टम दो बार चला सकता है, एक बार लंबे ट्रेडों के लिए और दूसरी बार छोटी ट्रेडों के लिए । बाजारों में निश्चित संख्या में बार, एनएक्स के बाद से बाहर निकल जाएगा, जो एक से लेकर 20 तक होंगे। नियमों को प्राप्त करना इस प्रक्रिया की कुंजी उम्मीदवार ट्रेडिंग प्रणालियों को खोज रही है एक प्रणाली में 1 से 10 नियमों के बीच हो सकते हैं यदि सभी नियम सही हैं, तो ट्रेडों से ऊपर दिखाए गए फ़ॉर्म को बाजार में दर्ज किया जाता है, और ट्रेडों को कुछ निश्चित बार बाद से बाहर कर दिया जाता है यदि यह एक पारंपरिक ट्रेडस्टेशन सिस्टम के रूप में कोडित होता है, अधिकतम 10 नियमों के साथ, इसमें 52 इनपुट होंगे एक बोझिल रणनीति के लिए। इसके बजाय, एक अलग दृष्टिकोण का उपयोग किया जाएगा अनुकूलन के प्रत्येक चरण में, प्रत्येक चर P1, P2, N1, N2, Ineq, NRules, और NX के लिए मान को बेतरतीब ढंग से चुना जाएगा P1 के मूल्यों का एक अलग समूह , पी 2, एन 1, एन 2, और इनक एसएल होगा प्रत्येक नियम के लिए, मूल्यों के कुल NRules सेटों के लिए ected। ऑप्टिमाइज़ेशन के प्रत्येक चरण में एक भिन्न व्यापार प्रणाली उत्पन्न होगी क्योंकि चर अनियमित रूप से चुने गए हैं यदि सिस्टम के निष्पादन परिणाम उपयोगकर्ता द्वारा दर्ज की गई आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, तो जनरेटेड सिस्टम ईज़ी लँगवेज कोड में एक फ़ाइल को लिखा जाना.यह सब एक साथ रखकर ऑटो सिस्टम सिस्टम के लिए कोड और उसके संबंधित कार्य फ्री डाउनलोड पेज पर ब्रेकआउट फ्यूचर्स पर उपलब्ध है। रणनीति के लिए पहला इनपुट ऑप्स्टेप कहा जाता है सिस्टम को चलाने के लिए, ऑप्टस्टेप को चाहिए ट्रेडस्टेशन में इसे 1 से कुछ बड़ी संख्या में बदलकर अनुकूलित किया जा सकता है, जैसे कि 10,000, 1 के चरण में, यह स्वत: सिस्टम गेन उत्पन्न करने के लिए पैदा करेगा, उदाहरण के लिए, 10,000 विभिन्न व्यापारिक प्रणालियां जो निर्दिष्ट प्रदर्शन मानदंडों को पूरा करती हैं, वे दिखाए गए फ़ाइल में लिखी जाती हैं WriteSystem फ़ंक्शन के लिए एक इनपुट के रूप में उदाहरण उदा। निष्पादन मापदंड सिस्टम इनपुट के माध्यम से निर्दिष्ट किया जाता है reqNetProfit, reqMaxDD, आदि। कड़ी मेहनत से अधिकांश वें द्वारा किया जाता है e फ़ंक्शन जो कि सिस्टम कॉल फ़ंक्शन GetPatVars बेतरतीब ढंग से व्यापार नियमों का निर्धारण करने वाले वेरिएबल के मानों का चयन करता है यह निर्धारित करने के लिए कि क्या अगले पट्टी पर कोई ट्रेड एंट्री होगी या नहीं, कीमत पैटर्न के नियमों का मूल्यांकन कार्य EvalPattern द्वारा किया जाता है अंत में, यदि प्रणाली निष्पादन मानदंड को पूरा करती है, तो इसी लिज़ लिनक्स फंक्शन रीज सिस्टीम द्वारा पाठ फाइल में उत्पन्न और लिखा जाता है.उदाहरण उदाहरण के तौर पर, ट्रेडस्टेशन 8 ऑटोसिस्टमगेंन को पिछले 30 वर्षों के दौरान अनुकूलित किया गया था। ऑप्टिटेप इनपुट के साथ 20 साल की टी-बॉन्ड की कीमतें 1 से 10000 तक बढ़ी हैं इसका मतलब है कि सिस्टम ने 10,000 विभिन्न व्यापारिक प्रणालियों का मूल्यांकन किया है अनुकूलन दो बार चलाया गया था, एक बार लंबे ट्रेडों के लिए और एक बार छोटे ट्रेडों के लिए निम्नलिखित प्रदर्शन आवश्यकताओं का शुद्ध लाभ कम से कम 30,000, सबसे खराब केस ड्रॉडाउन 7500 से कम नहीं, कम से कम 200 ट्रेडों, कम से कम 50 का लाभदायक प्रतिशत, और लाभ का कारक कम से कम 1 2 विस्टा चलाने वाले दोहरे कोर कंप्यूटर पर, अनुकूलन के लिए प्रत्येक ऑप्टिमाइज़ेशन 10,000 प्रणालियों को चलाने के लिए लगभग 10 मिनट लग गए। इस प्रक्रिया से उत्पन्न सिस्टम नीचे दिखाए गए हैं ये सिस्टम को फाइल सिस्टम में WriteSystem फ़ंक्शन द्वारा लिखे गए हैं पहले वाले केवल लंबे समय तक एकमात्र प्रणाली है, इसके बाद केवल एक लघुप्रणाली प्रणाली होती है जो प्रदर्शन मापदंड से मेल खाती है। सिस्टम 2332, यूएस पी, 9 17, 2007 12 2300, लांग ट्रेड्स प्रॉफिट 53562 50, मैक्स डीडी -7381 25, न्यू ट्रेड 250, प्रतिशत 56, प्रोफेसर कारक 1 631.वर्तमान में झूठ. प्रथम कारक 1 631.वर्तमान अगला.उदाहरण 2 कम 16 और. निम्न 9 कम 3 और। बंद 14 कम 6 और. अगर बाद में सर्वप्रथम। बाजार पर अगली बार खरीदें.अगर बार्सजेंट्सइनरीस एनबीएआरएक्सएस तो फिर बाजार पर अगली बार को कवर करें। यदि स्ट्रैलीऑन पर तो। एसएसटॉप स्टॉप पर अगली बार को कवर करने के लिए खरीदें। हाल ही में, आनुवंशिक प्रोग्रामिंग के व्यापार रणनीति बनाने के लिए सबसे अधिक आवेदन सीमित नियम सेटों पर आधारित अकादमिक अध्ययन, अत्यधिक सरल प्रवेश और निकास तर्क, और कस्टम लिखित कोड, परिणाम बनाने के लिए राज्यमंत्री के लिए अनुपयुक्त टी व्यापारियों एक ही समय में, अधिकांश उपलब्ध सॉफ़्टवेयर जो मार्केट ट्रेडिंग के लिए जीपी लागू करते हैं, उन्हें पेशेवर व्यापारियों को लक्षित किया गया है और तदनुसार मूल्य निर्धारण किया गया है या सेट अप करने के लिए बहुत जटिल है या एडाप्टरड बिल्डर का उपयोग किसी भी व्यापारी, व्यक्तिगत के लिए उपयोग करने के लिए जीपी सरल बनाने के लिए बनाया गया था या पेशेवर, जिसकी रणनीति व्यापार और ट्रेडस्टेशन प्लेटफॉर्म की बुनियादी समझ है, बिल्डर के बारे में अधिक जानकारी पर पाया जा सकता है। स्वचालित कोड पीढ़ी के माध्यम से अधिकतर अनुकूल बिल्डिंग सिस्टम ऑप्टिमाइज़ेशन का एक प्रकार है अधिकांश व्यवस्थित व्यापारी संभवतः पैरामीटर अनुकूलन से परिचित हैं जो एक रणनीति के इनपुट अनुकूलित हैं पैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन के विपरीत, स्वचालित कोड पीढ़ी रणनीति के व्यापारिक तर्क का अनुकूलन करती है फिर भी, अधिक-अनुकूलन या अधिक फिटिंग का खतरा, स्वचालित कोड जनरेशन के लिए भी एक चिंता का विषय है, जैसा कि यह पैरामीटर के लिए है ऑप्टिमाइज़ेशन। आमतौर पर, ऑप्टिमाइज़ेशन डेटा के एक सेगमेंट पर किया जाता है, जिसे ऑप्टिमाइज़ेशन या इन-नमूना सेगमेंट कहा जाता है, और विभिन्न डेटा पर परीक्षण किया जाता है, जिसे टेस्ट या आउट-ऑफ-नमूना सेगमेंट कहा जाता है ओवर-फिटिंग एक रणनीति का अनुकूलन करने की समस्या का उल्लेख करती है, ताकि वह इन-नमूना खंड को अच्छी तरह से फिट कर सके, लेकिन किसी अन्य डेटा पर अच्छी तरह से काम नहीं कर सकता नमूना डेटा का नमूना है। खराब आउट-ऑफ़-नमुना प्रदर्शन आमतौर पर कई कारकों में से एक होता है एक महत्वपूर्ण कारक इन-नमूना खंड में डिग्री-से-आजादी की तथाकथित संख्या है डिग्री-स्वतंत्रता की संख्या , जो ट्रेडों की संख्या के बराबर है, रणनीति के नियमों और शर्तों की संख्या, यह निर्धारित करता है कि रणनीति डेटा में कैसे कसती है, रणनीति में प्रत्येक पैरामीटर के लिए प्रदान किए गए इनपुट शामिल हैं, रणनीति इनपुट की संख्या को प्रॉक्सी के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है नियमों और शर्तों की संख्या के लिए उदाहरण के लिए, यदि एक रणनीति में 100 ट्रेडों और 10 इनपुट होते हैं, तो इसमें 90 डिग्री स्वतंत्रता होती है, और अधिक स्वतंत्रता की डिग्री, कम संभावना यह है कि यह रणनीति अधिक-फिट हो जाएगी बाजार और अधिक होने की संभावना यह है कि इसमें बेहतर आउट-ऑफ़-नमूना होगा कार्यप्रणाली। ट्रेडों की संख्या और रणनीति के निर्माण की संख्या को शामिल करके निर्माण की प्रक्रिया के दौरान डिग्री-से-स्वतंत्रता की संख्या में वृद्धि हो सकती है फिटनेस मेट्रिक मानते हुए बिल्ड लक्ष्यों का भारित औसत, अन्य सभी चीजें बराबर है, ट्रेडों की संख्या के लिए भार बढ़ाना से अधिक ट्रेडों के साथ रणनीतियों का परिणाम होगा और इसलिए अधिक से अधिक आजादी के साथ-साथ आदानों की नकारात्मक संख्या के लिए भार बढ़ाना से कम इनपुट के साथ रणनीतियों का परिणाम होगा, जो संख्या में भी वृद्धि करेगा स्वतंत्रता की डिग्री का एक अन्य विकल्प। एक अन्य लक्ष्य का लक्ष्य बनाने के लिए सांख्यिकीय महत्व को शामिल करना है सांख्यिकीय महत्व का मूल्यांकन विद्यार्थी स्टैक्ट परीक्षण को औसत व्यापार में लागू करके किया जा सकता है यह संभावना को मापता है कि औसत व्यापार शून्य से अधिक है। परीक्षा स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या पर आधारित है, लेकिन यह एक पूरी तरह से पूरी तरह से माप है कि क्या रणनीति अकेले डिग्री-स्वतंत्रता की संख्या की तुलना में अधिक योग्य है, एकमात्र वाई, फिर, आउट-ऑफ-नमुना प्रदर्शन में सुधार करने के लिए फिटनेस फंक्शन में महत्व शामिल करना है, जो रणनीतियों को उत्पन्न करने में सक्षम होता है जिसमें उच्च सांख्यिकीय महत्व होता है। नमूने के प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले अन्य महत्वपूर्ण कारक बाज़ार की विविधता इन-नमूना खंड में स्थितियां आम तौर पर बोलने वाले डेटा पर अनुकूलन करने के लिए बेहतर है, जिसमें बाजार की विभिन्न स्थितियां शामिल हैं, जैसे ट्रेंडिंग और डाउन ट्रेंडिंग मार्केट, समेकन की अवधि, उच्च और निम्न अस्थिरता आदि। इन-नमूना खंड में, अधिक संभावना यह है कि रणनीति अन्य डेटा पर अच्छी तरह से प्रदर्शन करेगी, जिसमें बिना-नमूना डेटा और वास्तविक समय के कारोबार में अच्छा प्रदर्शन होगा, जबकि भविष्य कभी भी अतीत को कभी भी डुप्लिकेट नहीं करता है, भविष्य में या आउट-ऑफ - नमूना डेटा इन-नमूना सेगमेंट के कम से कम हिस्से के लिए पर्याप्त समान है, रणनीति को नए डेटा पर अच्छा प्रदर्शन करना चाहिए। विभिन्न प्रकार की बाज़ार स्थितियों पर अनुकूलन के मूल्य मानते हैं कि प्रत्येक भाग पर अच्छा प्रदर्शन हासिल किया जाता है इन-नमूना खंड का एक तरीका यह मापने का एक तरीका इक्विटी वक्र के सहसंबंध गुणांक के साथ होता है, जो मानता है कि इक्विटी वक्र एक सीधी रेखा के अनुमान के निकट कितनी बारीकी से इक्विटी वक्र एक सीधी रेखा है, इसका मतलब यह है कि प्रदर्शन सभी पर एक समान है डेटा के सेगमेंट जाहिर है, अगर वांछनीय रूप से कई अलग-अलग प्रकार की बाज़ार स्थितियों के रूप में लक्ष्य बेहतर प्रदर्शन हासिल करना है, तो यह वांछनीय है। स्वचालित कोड पीढ़ी के जरिए उत्पन्न रणनीति के लिए सहसंबंध गुणांक एक लक्ष्य के रूप में सहसंबंध गुणांक को बढ़ाकर बढ़ाया जा सकता है और इसे फिटनेस समारोह के भाग के रूप में भारित करते हैं। दुर्भाग्यवश, ऐसे मामले होंगे जहां एक उच्च महत्व के साथ, 1 के करीब एक सहसंबंध गुणांक, और नमूना खंड में बाज़ार स्थितियों की एक विस्तृत विविधता, नमूने के बाहर प्रदर्शन खराब होगा यह कई कारणों से पहले हो सकता है, कुछ मापदंडों के साथ भी एक सरल रणनीति कुछ मामलों में सिग्नल के बजाय शोर में फिट हो सकती है। efinition, शोर बाजार डेटा का कोई भी हिस्सा है जो लाभप्रद व्यापारिक संकेतों में योगदान नहीं देता है दूसरा, बाजार की गतिशीलता जिस पर रणनीति तर्क आधारित है अर्थात यानी नमूने के नमूने में काफी बदलाव हो सकता है, जो नकारात्मक प्रदर्शन को प्रभावित करता है कभी-कभी बाजार में मौलिक बदलाव की वजह से होती है, जैसे कि फर्श-आधारित से इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग पर स्विच, हालांकि, अधिक सूक्ष्म परिवर्तन, अक्सर बाजार सहभागियों के व्यापारिक पैटर्न से संबंधित होते हैं, खासकर कम अवधि के व्यापार के लिए भी। संभव है यह समस्या प्रतीत होता है, समाधान, नए व्यापारिक तर्क के साथ रणनीति को पुनर्निर्माण के रूप में आसान हो सकता है जैसे कि एडाप्टरड बिल्डर जैसे किसी उपकरण का उपयोग करके व्यापार रणनीतियों के विकास के लिए मैन्युअल दृष्टिकोण का उपयोग करना आसान हो जाता है। ऑप्टिमाइज़ेशन सेगमेंट में सबसे हालिया डेटा और वास्तविक समय में प्रदर्शन पर नज़र रखने से इसे आउट-ऑफ़-नमूना का परीक्षण करते हैं ज्यादातर मामलों में एक ऐसी रणनीति जिसमें बड़ी संख्या में ट्रेड होते हैं, इन-नमूना खंड पर एक उच्च महत्व का मूल्य और अच्छे प्रदर्शन कुछ समय बाद अनुकूलन के लिए अच्छा प्रदर्शन करना जारी रखेगा। आनुवांशिक प्रोग्रामिंग का उपयोग करके व्यापारिक रणनीतियों के निर्माण के लिए सॉफ्टवेयर के बारे में जानकारी के लिए, कृपया यहां क्लिक करें। यदि आप सूचित करना चाहते हैं एडाप्ट्रेड सॉफ्टवेयर से नए विकास, समाचार और विशेष प्रस्तावों की, कृपया हमारी ईमेल सूची में शामिल हों धन्यवाद। ऊर्जा सूचना प्रशासन - ईआईए - स्वतंत्र सांख्यिकी और विश्लेषण। आज ऊर्जा। टेन क्षेत्रीय ट्रांसमिशन संगठनों में आरटीओ बड़े पैमाने पर थोक बिजली व्यवस्था संचालित करते हैं उत्तर अमेरिका आरटीओ स्वतंत्र, सदस्यता-आधारित, गैर-लाभकारी संगठन हैं जो थोक बिजली के लिए आपूर्ति और मांग की बोली सुनिश्चित करते हैं और 200 9 में, यूएस आरटीओ ने 60 से अधिक बिजली की आपूर्ति की है जो देश के अन्य हिस्सों में लोड-सर्विसिंग संस्थाओं को आपूर्ति की जाती है, बिजली व्यवस्था अलग-अलग उपयोगिताओं या उपयोगिता धारक कंपनियों द्वारा संचालित होती है। आरटीओ पहले 1990 में विकसित किए गए थे ताकि फेडरेशन को समायोजित किया जा सके आरएएल एनर्जी रेगुलेटरी कमिशन की एफईआरसी नीति ट्रांसमिशन के लिए खुली पहुंच की आवश्यकता के जरिए प्रतिस्पर्धात्मक पीढ़ी को प्रोत्साहित करने के लिए नीति, पूर्वोत्तर में, आरटीओ जो कि कई दशकों तक यूटिलिटी ऑपरेशंस समन्वित थे, बिजली पूल से विकसित हुए, कहीं और मिडवेस्ट, कैलिफोर्निया और टेक्सास में आरटीओ दोनों राज्यों से मिलने प्रतिस्पर्धी उत्पादन और खुले संचरण पहुंच पर संघीय नीतियां हैं। आरटीओ के कई अलग-अलग प्रकार के सदस्य हैं। स्वतंत्र जनरेटर, ट्रांसमिशन कंपनियों और लोड-सर्विंग संस्थाएं। एकीकृत उपयोगिताओं जो पीढ़ी, संचरण और वितरण कार्यों को जोड़ती हैं, और अन्य बाजारों जैसे बिजली विपणक और ऊर्जा व्यापारी। आरटीओ जनरेटर और लोड-सर्विंग दोनों संस्थाओं से दिन-आगे और वास्तविक समय की बोली दोनों को जटिल अनुकूलन सॉफ्टवेयर में खिलाकर बिजली प्रेषित करते हैं, साथ ही यूनिट विशेषताओं जैसी अन्य सूचनाओं के साथ ही सिस्टम पर हजारों स्थानों के लिए मात्रात्मक मूल्य डेटा पोस्ट करते हैं पांच मिनट के रूप में समय के अंतराल। अधिक रुचि रखते हैं आरटीओ के बारे में जानकारी आरटीओ वेबसाइटों के लिए नीचे दी गई लिंक्स का पालन कर सकती है और आरटीओ के दिन-आगे और वास्तविक समय की कीमतों के एफईआरसी दैनिक सारांश को देख सकती हैं। यू आरटीओ वेबसाइट्स और एफईआरसी आरटीओ दैनिक रिपोर्ट