Esta es una planta de hojas perennes. He estado hablando de esto con muchas personas - sin una clara conclusión. La respuesta y la solución preferida dependen de su estilo de negociación (por ejemplo, frecuencia), sus habilidades, el tamaño del equipo, y muchos otros factores.
Por simplicidad, que yo llamo la "Investigación" del Matlab/R/etc. entornos, mientras que "en Vivo" se refiere a la re-programado en C++/Java/C# entornos.
Los autores de la propuesta de reprogramación generalmente afirman que los dos entornos son de naturaleza muy diferente, a saber:
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Robustez: la Investigación es ad-hoc-ish por la naturaleza, su principal preocupación no es la velocidad, programación de robustez y estilo. Las necesidades de producción para ser más eficaz y más rápido, y desea que la reutilización de componentes, tales como, por ejemplo, un precio de corriente.
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Los datos de la Investigación se realiza habitualmente en una cerrada conjunto de datos: se tiene un conjunto de datos de ejemplo y siempre que sea posible, usted está ejecutando pruebas retrospectivas con la matriz de funciones (por ejemplo, en Matlab o R). En operaciones de trading en vivo, se está trabajando con datos incrementales, la nueva información es de estallar en espaciado irregular. Por lo tanto, el comercio de vivir es mucho más orientado a eventos (al menos para frecuencias más altas).
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Supuestos En un backtest, usted necesita para hacer suposiciones sobre la relación de relleno y precio, y muy a menudo calcular las posiciones de asintóticamente (es decir, como un porcentaje de su cartera, sin importar el tamaño mínimo que se puede mantener de una posición). En operaciones de trading en vivo, usted no puede hacer eso. Usted necesidad de generar un orden en términos de tamaño de futuros/acciones/etc. También, usted tendrá que alimentar de nuevo en su posición real (que depende de los rellenos que tienes), que es algo que usted no tiene que preocuparse en la investigación.
La gente suele intentar superar estas diferencias con diferentes estrategias, tales como:
El Python manera de tomar el centro de la ruta por la construcción de todo en un lenguaje de alto nivel que posiblemente se ajusta a ambos requisitos. Los opositores de esta estrategia afirman que de esta manera usted no terminará con las mejores soluciones, ni en la investigación ni en operaciones de trading en vivo.
El Matlab/R camino de la Investigación centrada en las tiendas de intentar construir todo alrededor de Matlab. En mi experiencia, esto funciona bien para un determinado tamaño, pero con equipos más grandes que las cosas pueden ser muy difíciles de mantener. La reutilización de componentes entre el equipo puede llegar a ser muy difícil.
La Reprogramación Esto requiere de muy buenas habilidades o un dedicado re-programación en equipo. Este suele ser caro y difícil, y el riesgo es añadir errores.
La integración Hay algunas plataformas que permiten el despliegue de estrategias en varios idiomas (por ejemplo, compilado a código de matlab, R automatización, etc.). Si se hace bien, esta puede ser la mejor solución.
Por ti mismo, si eres el único que está trabajando en la estrategia, y con la frecuencia que usted menciona, el Matlab/R manera suena como el camino a seguir.
