एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग के लिए Go भाषा का एक केस स्टडी

 (polygon.io)
4 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2023-07-01 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग पर आधारित यह केस स्टडी एक automated retail trading bot के विकास को दिखाती है.
  • यह bot real time में पूरे stock market की निगरानी कर सकता है और तेज़ी से trading decisions ले सकता है.
  • इस bot का विकास कई वर्षों के trial and error और बार-बार किए गए सुधारों से गुज़रा है.
  • यह bot Go का उपयोग करके बनाया गया है और 16 cores, 128GB RAM, और 8TB NVMe storage वाले high-performance gaming system पर चलता है.
  • इस bot के तीन बुनियादी components हैं: data provider (Polygon.io), application (Go app), और broker (Interactive Brokers).
  • Go application data feeds को collect और interpret करता है, trading decisions लेता है, और buy तथा sell orders को execute करता है.
  • इस bot में data structure exploration, data visualization, और trade monitoring के लिए built-in web interface शामिल है.
  • strategy development और backtesting इस bot के महत्वपूर्ण components हैं, जिनका फोकस custom strategies को test और run करने के लिए एक platform बनाना है.
  • bot की संरचना और flow को समझाने के लिए pseudocode और वास्तविक Go code samples दिए गए हैं.
  • stock market abstraction, order management, exception handling, और trading strategies में randomness को समझने से मिली सीखें साझा की गई हैं.
  • trading system की मुख्य functionality को test करने के लिए एक सप्ताह तक random stocks पर हर दिन 1000 trades किए जाते हैं.
  • time units की जगह tick bars का उपयोग करके resolution सुधारा जाता है और market activity को अधिक सटीक रूप से capture किया जाता है.
  • पूरी तरह in-memory जाने से scalability समस्याओं को पार किया जाता है और mutex lock का उपयोग करने वाले बड़े maps का लाभ लिया जाता है.
  • data loss को रोकने के लिए uninterrupted power supply के महत्व का एहसास होता है.
  • trading system बनाने का यह project चुनौतीपूर्ण, समय लेने वाला, और अकेलापन भरा हो सकता है.
  • trading system development और data exploration के लिए Go और Python की शक्ति का उपयोग किया जाता है.
  • सवाल पूछने, code generation करने, और productivity बढ़ाने के लिए ChatGPT के परिवर्तनकारी प्रभाव का उपयोग किया जाता है.
  • अपनी personal trading system के ज़रिए market anomalies का पता लगाने और market events को सीधे अनुभव करने की क्षमता मिलती है.
  • math, finance, algorithmic trading, और data analysis पर आगे की learning resources भी शामिल हैं.

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2023-07-01
Hacker News की राय
  • एल्गोरिद्मिक ट्रेडिंग एक बहुत ही रोचक और जटिल क्षेत्र है, जिसमें कड़े नियम और तीव्र प्रतिस्पर्धा होती है।
  • एल्गोरिद्मिक ट्रेडिंग में रणनीति चर्चा का मुख्य केंद्र है, क्योंकि प्रतिस्पर्धी बाज़ार में पैसा कमाने के लिए यही सबसे महत्वपूर्ण होती है।
  • अलग-अलग समय इकाइयों पर काम करने वाले मार्केट पार्टिसिपेंट्स के बीच संचार और समझ मुश्किल होती है।
  • Collective2 एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म है जहाँ इंजीनियर subscription fee चुकाकर अपने buy/sell signals साझा कर सकते हैं, जिससे एल्गोरिद्मिक ट्रेडिंग के एक हिस्से की झलक मिलती है।
  • प्रोग्रामिंग language का चयन, ट्रेडिंग algorithm के मुकाबले उतना महत्वपूर्ण नहीं है।
  • automated trading system के विकास के महत्वपूर्ण पहलुओं में data feeds, feature generation, signal generation, और order management शामिल हैं।
  • यह लेख एल्गोरिद्मिक ट्रेडिंग के तकनीकी पहलुओं और सामान्य pipeline पर कुछ insight देता है, लेकिन scaling और asynchronous implementation के विवरण की कमी है।
  • ट्रेडिंग bot बनाना एक अकेला प्रयास हो सकता है, और टीम होना फायदेमंद हो सकता है।
  • इस लेख की आलोचना की गई कि यह निरर्थक और clickbait जैसा है, और इसमें ठोस जानकारी की कमी है।
  • ETF सहित backtesting strategies में dividends और splits को ध्यान में रखना चाहिए, और इस बारे में सलाह की ज़रूरत है।