Hft Handelssystemer

Høyfrekvent handelssystemdesign og prosesshåndtering Høyfrekvent handelssystemdesign og prosesshåndtering Rådgiver: Roy E. Welsch. Avdeling: Systemdesign og Management Program. Utgiver: Massachusetts Institute of Technology Utgitt: 2009 Handelsfirmaer i dag er svært avhengige av data mining, datamodellering og programvareutvikling. Finansanalytikere utfører mange lignende oppgaver til de innen programvare og industri. Finansnæringen har imidlertid ennå ikke fullt ut vedtatt høyteknologiske systemkonstruksjonsrammer og prosesshåndteringsmetoder som har vært vellykkede i programvare - og produksjonsindustrien. Mange av de tradisjonelle metodene for produktdesign, kvalitetskontroll, systematisk innovasjon og kontinuerlig forbedring som finnes i ingeniørfagene, kan brukes på finansområdet. Denne oppgaven viser hvordan kunnskapen fra engineering disipliner kan forbedre design og prosesshåndtering av høyfrekvente handelssystemer. Høyfrekvente handelssystemer er beregningsbaserte. Disse systemene er automatiske eller halvautomatiske programvare systemer som er iboende komplekse og krever en høy grad av design presisjon. Utformingen av et høyfrekvent handelssystem knytter sammen flere felt, inkludert kvantitativ økonomi, systemdesign og software engineering. I finansindustrien, hvor matematiske teorier og handelsmodeller er relativt godt undersøkt, er evnen til å implementere disse designene i ekte handelspraksis et av hovedelementene i et investeringsselskaps konkurranseevne. Evnen til å konvertere investeringsideer til effektive handelssystemer effektivt og effektivt kan gi et investeringsselskap en stor konkurransefortrinn. (Forts.) Denne oppgaven gir en detaljert studie som består av høyfrekvent trading systemdesign, systemmodellering og prinsipper og prosesshåndtering for systemutvikling. Spesiell vekt legges på sikkerhetskopiering og optimalisering, som anses som de viktigste delene i å bygge et handelssystem. Denne forskningen bygger systemteknikkmodeller som styrer utviklingsprosessen. Det bruker også eksperimentelle handelssystemer til å verifisere og validere prinsipper som tas opp i denne oppgaven. Til slutt konkluderer denne oppgaven at systemstekniske prinsipper og rammer kan være nøkkelen til suksess for å implementere høyfrekvent trading eller kvantitative investeringssystemer. Avhandling (S. M.) - Massachusetts Institute of Technology, Systemdesign og Management Program, 2009. Katalogert fra PDF-versjon av avhandling. Inkluderer bibliografiske referanser (s. 78-79). Nøkkelord: System Design og Management Program. Min kontoInfoReach HiFREQ High Frequency Trading Software (HFT) for algoritmisk handel HiFREQ er en kraftig algoritmisk motor som gir handelsmenn muligheten til å distribuere HFT-strategier for aksjer, futures, opsjoner og valutahandel uten å måtte investere tid og ressurser i å bygge og vedlikeholde sine egen teknologi infrastruktur. Det gir alle de essensielle komponentene for å lette gjennomstrømningen av titusenvis av ordrer per sekund i løpet av millisekund latens. HiFREQ kan brukes uavhengig som en stand-alone svart boks trading løsning, eller som en del av InfoReach TMS trading plattform for et komplett, end-to-end trading system. Den åpne, megler-nøytrale arkitekturen gjør at brukerne kan lage og distribuere proprietære, komplekse handelsstrategier, samt tilgangsalgoritmer fra meglere og andre tredjepartsleverandører. Ordrer kan sendes til et hvilket som helst globalt markedsdestinasjon via InfoReachs interne low latency FIX Engine. Multi-asset Globale aksjer, futures, opsjoner og FX Risikostyring HiFREQ gir risikovurdering av hver ordreforespørsel og sikrer overholdelse av forhåndsdefinerte firmaspesifikke handelsbegrensninger. Maskinen nøytral HiFREQ kobler deg til flere meglere, utvekslinger og ECNs. Sentralisert overvåking og kontroll Mens komponenter i HiFREQ kan distribueres på tvers av geografiske steder, kan alle strategiske ytelsesovervåkings - og kontrollfunksjoner utføres fra en sentral fjernkontroll. HiFREQ kan utføre 20.000 ordrer per sekund per enkelt FIX-tilkobling. Bruk av to eller flere FIX-tilkoblinger kan øke gjennomstrømningen betydelig. Lav latenstid Under-millisekund rundtur latens målt fra punktet HiFREQ får en FIX-utførelsesrapport til det punktet når HiFREQ fullfører sending av en FIX-ordremelding. Distribuert og skalerbar For å øke effektiviteten og ytelsen til handelsstrategiene, kan komponentene deres utformes for å kjøre samtidig. Strategikomponenter kan også distribueres på tvers av flere servere som kan samles sammen med ulike utførelsessteder. Java Programmerer Guide Dette innlegget vil detaljere hva jeg gjorde for å lage ca. 500k fra høyfrekvent handel fra 2009 til 2010. Siden jeg handlet helt uavhengig og ikke lenger kjører, vil Irsquom gjerne fortelle alt. Min handel var hovedsakelig i Russel 2000 og DAX futures kontrakter. Nøkkelen til min suksess tror jeg ikke var i en sofistikert finansiell ligning, men heller i den generelle algoritmenes design som bundet sammen mange enkle komponenter og brukt maskinlæring for å optimalisere for maksimal lønnsomhet. Du behøver ikke å vite noen sofistikert terminologi her fordi når jeg satte opp programmet mitt, var det alt basert på intuisjon. (Andrew Ngrsquos fantastiske maskinopplæringskurs var ikke tilgjengelig ennå - btw hvis du klikker på linken dinsquoll blir tatt til mitt nåværende prosjekt: CourseTalk, et vurderingssted for MOOCs) Først vil jeg bare vise at suksessen min ikke bare var resultatet av flaks. Mitt program gjorde 1000-4000 handler per dag (halv lang, halv kort) og kom aldri inn i stillinger på mer enn noen få kontrakter om gangen. Dette betydde tilfeldig flaks fra en bestemt handel i gjennomsnitt ganske raskt. Resultatet var at jeg aldri mistet mer enn 2000 på en dag og aldri hatt en miste måned: (EDIT. Disse tallene er etter å betale provisjoner) Og herersquos et diagram for å gi deg en følelse av den daglige variasjonen. Merk dette utelukkende de siste 7 månedene fordi - som tallene sluttet å gå opp - mistet jeg motivasjonen min for å komme inn i dem. Min handelsbakgrunn Før jeg satte opp mitt automatiserte handelsprogram, hadde Irsquod 2 års erfaring som en ldquomanualrdquo day trader. Dette var tilbake i 2001 - det var de tidlige dagene med elektronisk handel og det var muligheter for ldquoscalpersrdquo å tjene gode penger. Jeg kan bare beskrive hva jeg gjorde som besluttet å spille et videospill gambling med en antatt kant. Å være vellykket mente å være rask, være disiplinert og ha en god intuitiv mønstergenkjenningsevne. Jeg var i stand til å lage rundt 250k, betale av studielånene mine og ha penger igjen. Vinn I løpet av de neste fem årene vil jeg starte to oppstart, og ta opp noen programmeringsevner underveis. Det ville ikke vært før slutten av 2008 at jeg ville komme tilbake til handel. Med penger som gikk lavt fra salget av min første oppstart, tilbød handel håp om litt raske penger mens jeg skjønte meg neste skritt. I 2008 var jeg ldquomanuallyrdquo dag trading futures ved hjelp av programvare kalt T4. Irsquod hadde lyst på noen tilpassede ordreoppføring hurtigtaster, så etter å ha oppdaget at T4 hadde en API, tok jeg utfordringen med å lære C (programmeringsspråket som kreves for å bruke API) og gikk videre og bygde meg noen hurtigtaster. Etter å få føttene mine våte med API hadde jeg snart større forhåpninger: Jeg ønsket å lære datamaskinen å handle for meg. API-en ga både en strøm av markedsdata og en enkel måte å sende ordre til utvekslingen - alt jeg måtte gjøre var å lage logikken i midten. Nedenfor er et skjermbilde av et T4-handelsvindu. Det som var kult er at når jeg fikk jobbet med programmet, var jeg i stand til å se på datahandelen på dette nøyaktig samme grensesnittet. Å se ekte ordre som hopper inn og ut (av seg selv med mine ekte penger) var både spennende og skummelt. Utformingen av min algoritme Fra begynnelsen var målet mitt å sette opp et system slik at jeg kunne være rimelig trygg på at Irsquod tjene penger før han noen gang utførte noen levende handler. For å oppnå dette trengte jeg å bygge et handelssimuleringsramme som ville - så nøyaktig som mulig - simulere live trading. Mens handel i live-modus kreves behandling av markedsoppdateringer strømmet gjennom API, krevde simuleringsmodus å lese markedsoppdateringer fra en datafil. For å samle inn disse dataene, konfigurerer jeg den første versjonen av programmet mitt for å bare koble til API og registrere markedsoppdateringer med tidsstempler. Jeg endte opp med å bruke 4 uker av nyere markedsdata for å trene og teste systemet mitt på. Med et grunnleggende rammeverk på plass, hadde jeg fortsatt oppgaven med å finne ut hvordan jeg kunne skape et lønnsomt handelssystem. Som det viser seg, vil algoritmen bryte seg ned i to forskjellige komponenter, som Irsquoll undersøker i sin tur: Predikere prisbevegelser og tjene lønnsomme handler Predikere prisbevegelser Kanskje en åpenbar komponent i et handelssystem kan forutsi hvor prisene skal flytte. Og min var ikke noe unntak. Jeg definerte nåværende pris som gjennomsnittet av innsiden bud og innside tilbud og jeg satte målet om å forutsi hvor prisen ville være i de neste 10 sekunder. Min algoritme vil trenge å komme opp med denne prediksjonen øyeblikk for øyeblikk gjennom hele handelsdagen. Opprette ampoptimaliseringsindikatorer Jeg opprettet en håndfull indikatorer som viste seg å ha en meningsfylt evne til å forutsi kortsiktige prisbevegelser. Hver indikator produserte et tall som var enten positivt eller negativt. En indikator var nyttig hvis oftere enn ikke et positivt tall korresponderte med at markedet gikk opp og et negativt tall korresponderte med at markedet gikk ned. Systemet tillot meg å raskt bestemme hvor mye prediktiv evne noen indikator hadde, så jeg var i stand til å eksperimentere med mange forskjellige indikatorer for å se hva som fungerte. Mange av indikatorene hadde variabler i formlene som produserte dem, og jeg var i stand til å finne de optimale verdiene for de variablene ved å gjøre side om side sammenligninger av resultater oppnådd med varierende verdier. Indikatorene som var mest nyttige var alle relativt enkle og var basert på nylige hendelser i markedet jeg var trading, samt markedene for korrelerte verdipapirer. Gjøre nøyaktige prisbevegelsesutsikter Å ha indikatorer som bare forutslo en opp - eller nedprisbevegelse var ikke nok. Jeg trengte å vite nøyaktig hvor mye prisbevegelse var spådd av hver mulig verdi for hver indikator. Jeg trengte en formel som ville konvertere en indikatorverdi til en prisforutsigelse. For å oppnå dette spores jeg spådde prisbevegelser i 50 buketter som avhenger av området som indikatorverdien falt inn. Dette ga unike spådommer for hver bøtte som jeg da kunne grave i Excel. Som du ser, øker forventet prisendring som indikatorverdien øker. Basert på en graf som dette var jeg i stand til å lage en formel som passer til kurven. I begynnelsen gjorde jeg dette ldquocurve fittingrdquo manuelt, men jeg skrev snart opp noen kode for å automatisere denne prosessen. Merk at ikke alle indikatorkurvene hadde samme form. Legg merke til at bøtter ble logaritmisk fordelt slik at dataene spredes jevnt ut. Endelig merk at negative indikatorverdier (og tilhørende nedadgående prisforutsigelser) ble vendt og kombinert med de positive verdiene. (Min algoritme behandles opp og ned akkurat det samme.) Kombinere indikatorer for en enkelt prediksjon En viktig ting å vurdere var at hver indikator ikke var helt uavhengig. Jeg couldnrsquot bare legge opp alle spådommer som hver indikator laget individuelt. Nøkkelen var å finne ut den ekstra prediktive verdien som hver indikator hadde utover det som allerede var spådd. Dette var ikke vanskelig å implementere, men det betydde at hvis jeg var ldquocurve fittingrdquo flere indikatorer samtidig måtte jeg være forsiktig med å endre en ville påvirke spådommene til en annen. For å ldquocurve fitrdquo alle indikatorene på samme tid, installerer jeg optimisatoren for å trekke bare 30 av veien mot de nye prediksjonskurverne med hvert pass. Med dette 30 hoppet fant jeg ut at prediksjonskurverne ville stabilisere seg innenfor noen få pass. Med hver indikator som nå gir oss det, er det ytterligere prisutsikt, jeg kunne bare legge dem opp for å produsere en enkelt prediksjon av hvor markedet vil være om 10 sekunder. Hvorfor forutsi priser er ikke nok Du tror kanskje at med denne kanten på markedet var jeg gylden. Men du må huske på at markedet består av bud og tilbud - det er ikke bare en markedspris. Suksess i høyfrekvent handel kommer ned til å få gode priser og itrsquos ikke så lett. Følgende faktorer gjør det vanskelig å skape et lønnsomt system: Ved hver handel måtte jeg betale provisjoner til både megler og bytte. Spredningen (forskjellen mellom høyeste bud og laveste tilbud) betydde at hvis jeg bare skulle kjøpe og selge tilfeldig, ville Irsquod miste massevis av penger. Mesteparten av markedsvolumet var andre bots som bare ville utføre en handel med meg hvis de trodde de hadde noen statistisk kanten. Å se et tilbud garanterte ikke at jeg kunne kjøpe det. Da kjøpsordren kom til utvekslingen var det veldig mulig at tilbudet hadde blitt kansellert. Som en liten markedsaktør var det ingen måte jeg kunne konkurrere på hastighet alene. Bygg en full handelssimulering Så jeg hadde et rammeverk som tillot meg å teste og optimalisere indikatorer. Men jeg måtte gå utover dette - jeg trengte et rammeverk som tillot meg å teste og optimalisere et fullhandelssystem en hvor jeg sendte ordrer og kom på stillinger. I dette tilfellet skal Irsquod optimalisere for total PampL og til en viss grad gjennomsnittlig PampL per handel. Dette ville være vanskeligere og på noen måter umulig å modellere nøyaktig, men jeg gjorde så godt som mulig. Her er noen av problemene jeg måtte håndtere: Når en ordre ble sendt til markedet i simulering måtte jeg modellere lagtid. Det faktum at systemet mitt så et tilbud, betyr ikke at det kunne kjøpe det med en gang. Systemet ville sende bestillingen, vent ca 20 millisekunder, og da bare hvis tilbudet fortsatt var der, ble det vurdert som en henrettet handel. Dette var uakseptabelt fordi den virkelige forsinkelsestiden var inkonsekvent og urapportert. Når jeg plasserte bud eller tilbud, måtte jeg se på handelsutførelsesstrømmen (levert av API) og bruke dem til å måle når bestillingen min ville ha blitt henrettet mot. For å gjøre dette riktig måtte jeg spore plasseringen av bestillingen min i køen. (Itrsquos et første-i-først-ut system.) Igjen, jeg couldnrsquot gjøre dette perfekt, men jeg gjorde en god tilnærming. For å finjustere bestillingseksempleringen jeg gjorde var å ta loggfilene mine fra live trading via API og sammenligne dem med loggfilene som ble produsert ved simulert handel fra nøyaktig samme tidsperiode. Jeg var i stand til å få simuleringen min til det punktet at det var ganske nøyaktig og for de delene som var umulige å modellere nøyaktig, sørget jeg i hvert fall for å produsere resultater som var statistisk liknende (i beregningene jeg trodde var viktig). Å tjene lønnsomme handler Med en ordreimuleringsmodell på plass kunne jeg nå sende ordrer i simuleringsmodus og se en simulert PampL. Men hvordan ville systemet vite når og hvor jeg skulle kjøpe og selge? Prissettingsspådommer var et utgangspunkt, men ikke hele historien. Det jeg gjorde var å skape et scoring system for hvert av 5 prisnivåer på bud og tilbud. Disse inkluderte ett nivå over innsiden bud (for en kjøpsordre) og ett nivå under innsiden tilbud (for en salgsordre). Hvis poengsummen til et gitt prisnivå var over en viss terskel, ville det bety at systemet mitt skulle ha et aktivt tilbud der - under terskelen skulle eventuelle aktive bestillinger bli kansellert. Basert på dette var det ikke uvanlig at systemet mitt ville blinke et bud i markedet, og deretter avbryte det umiddelbart. (Selv om jeg prøvde å minimere dette som itrsquos irriterende for alle som så på skjermen med menneskelige øyne - inkludert meg.) Prisnivåpoengene ble beregnet ut fra følgende faktorer: Prisforskjellen forutsigelsen (som vi diskuterte tidligere). Prisnivået i spørsmålet. (Inner nivå betydde større prisbevegelsesutsikter var påkrevd.) Antall kontrakter foran bestillingen min i køen. (Mindre var bedre.) Antall kontrakter bak bestillingen min i køen. (Mer var bedre.) Vesentlig disse faktorene tjente til å identifisere ldquosaferdquo steder å by på. Prisforskjellen forutsigelsen alene var ikke tilstrekkelig fordi den ikke gjorde rede for det faktum at når jeg satte et bud, ble jeg ikke fylt automatisk - jeg ble bare fylt hvis noen solgte meg der. Virkeligheten var at det faktum at noen som solgte meg til en viss pris, forandret statistiske oddsene for handelen. Variablene som ble benyttet i dette trinnet var alle gjenstand for optimalisering. Dette ble gjort på nøyaktig samme måte som jeg optimaliserte variabler i prisbevegelsesindikatorene, bortsett fra i dette tilfellet, optimaliserte jeg for bunnlinjen PampL. Hva jeg tenker på når jeg handler som mennesker, har vi ofte sterke følelser og forstyrrelser som kan føre til mindre enn optimale beslutninger. Klart ønsket jeg ikke å kodifisere disse forstyrrelsene. Her er noen faktorer som min system ignorerte: Prisen som en stilling ble oppgitt - I et handelskontor er det ganske vanlig å høre samtale om prisen som noen er lange eller korte som om det skulle påvirke deres fremtidige beslutningstaking. Selv om dette har noen gyldighet som en del av en risikoreduserende strategi, har det ingen betydning for det fremtidige kurset i markedet. Derfor ignorert programmet mitt denne informasjonen. Itrsquos samme konsept som å ignorere reduserte kostnader. Går kort vs forlater en lang posisjon - Vanligvis vil en næringsdrivende ha forskjellige kriterier som bestemmer hvor man skal selge en lang stilling versus hvor man skal gå kort. Men fra algoritmenes perspektiv var det ingen grunn til å skille. Hvis min algoritme forventet en nedadgående flytting, var det en god ide, uansett om den var for tiden lang, kort eller flat. En ldquodoubling uprdquo strategi - Dette er en felles strategi hvor handelsmenn vil kjøpe flere aksjer i tilfelle at den opprinnelige handel går imot dem. Dette resulterer i at gjennomsnittskjøpsprisen din er lavere og det betyr at når (eller om) lageret slår seg rundt, blir din saldo satt til å gjøre pengene dine tilbake på kort tid. Etter min mening er dette virkelig en fryktelig strategi, med mindre du er Warren Buffet. Yoursquore lurte på å tro at du har det bra fordi de fleste av dine handler vil bli vinnere. Problemet er at når du mister deg, mister du stor. Den andre effekten er at det gjør det vanskelig å bedømme om du faktisk har en kant på markedet eller bare blir heldig. Å kunne overvåke og bekrefte at mitt program faktisk hadde en kant var et viktig mål. Siden algoritmen min tok beslutninger på samme måte, uansett hvor det gikk inn i en handel, eller om det for øyeblikket var lenge eller kort, var det noen ganger i store og små tapende bransjer (i tillegg til noen store vinnende handler). Men du burde ikke tro at det ikke var noen risikostyring. For å håndtere risiko håndhevet jeg en maksimal posisjonsstørrelse på 2 kontrakter om gangen, noen ganger stødte opp på høyvolumsdager. Jeg hadde også en maksimal daglig tapgrense for å beskytte mot uventede markedsforhold eller en feil i min programvare. Disse grensene ble håndhevet i koden min, men også i backend gjennom megleren. Som det skjedde, møtte jeg aldri noen betydelige problemer. Kjører algoritmen Fra det øyeblikket jeg begynte å jobbe med programmet mitt, tok det meg ca 6 måneder før jeg fikk det til lønnsomhet og begynte å kjøre det live. Selv om det var rettferdig, var det betydelig tid å lære et nytt programmeringsspråk. Da jeg jobbet for å forbedre programmet, så jeg økt fortjeneste for hver av de neste fire månedene. Hver uke vil jeg omskole systemet mitt basert på de fire foregående ukers verdiene av data. Jeg fant dette traff den rette balansen mellom å ta vare på nyere markedsadferdstrender og å forsikre min algoritme hadde nok data til å etablere meningsfulle mønstre. Etter hvert som treningen begynte å ta mer og mer tid, splittet jeg det slik at det kunne utføres av 8 virtuelle maskiner ved hjelp av Amazon EC2. Resultatene ble deretter coalesced på min lokale maskin. Høydepunktet i min handel var oktober 2009 da jeg lagde nesten 100k. Etter dette fortsatte jeg å tilbringe de neste fire månedene, og prøvde å forbedre mitt program til tross for redusert fortjeneste hver måned. Dessverre på dette punktet antar jeg at Irsquod implementerte alle mine beste ideer fordi ingenting jeg prøvde syntes å hjelpe mye. Med frustrasjonen om å ikke kunne gjøre forbedringer og ikke ha en følelse av vekst, begynte jeg å tenke på en ny retning. Jeg sendte 6 forskjellige high frequency trading firmaer for å se om theyrsquod er interessert i å kjøpe min programvare og ansette meg til å jobbe for dem. Ingen svarte. Jeg hadde noen nye oppstartsidéer jeg ønsket å jobbe med, så jeg aldri fulgte opp. UPDATE - Jeg postet dette på Hacker News, og det har fått mye oppmerksomhet. Jeg vil bare si at jeg ikke fortaler noen som prøver å gjøre noe som dette selv nå. Du vil trenge et team av virkelig smarte mennesker med en rekke erfaringer å ha noe håp om å konkurrere. Selv når jeg gjorde dette, tror jeg det var svært sjelden at enkeltpersoner skulle oppnå suksess (selv om jeg hadde hørt om andre.) Det er en kommentar øverst på siden som nevner manipulert statistikk og refererer til meg som en ldquoretail investorrdquo som quants ville ldquogleefully plukke offrdquo. Dette er en ganske uheldig kommentar thatrsquos rett og slett ikke basert i virkeligheten. Innstilling som bortsett fra therersquos noen interessante kommentarer: news. ycombinatoritemid4748624 UPDATE 2 - Irsquove postet en oppfølgings FAQ som svarer på noen vanlige spørsmål Irsquove mottatt fra handelsmenn om dette innlegget. High-Frequency Trading 1: Grunnleggende, History amp Strategies VENNLIGST FØLG AV INNLEDNINGEN VIDEO OVER Velkommen til High Frequency Trading kurset del 1: Grunnleggende, Historie og Strategier. Jeg heter Igor Neunyvakin, og jeg skal lede deg gjennom kurset. Jeg startet karrieren min som finansanalytiker og handelsmann i Adekta-selskapet, og selv i mine år på et universitet begynte jeg å styre et million dollar fond. I en stund skiftet jeg meg til teknologiområdet og ble konsulent på finansielle markeder i Cognitive Finance Technologies-selskapet, som utviklet samsvarende systemer for børser og handelsterminaler. Å jobbe hånd i hånd med mange talentfulle programmerere og ingeniører, var i stand til å lære High Frequency Trading Forex, Stocks amp Commodities fra innsiden og forstå det ikke bare som en handelsmann, men også som teknisk ekspert. Min serie kurs på High Frequency Trading på Forex, Stocks amp Commodities er ment for de som er interessert i alt om finansmarkeder og handel. Etter å ha gått gjennom disse kursene, vil du kjenne til alle intrikatene i High Frequency Trading: konsepter, strategier, teknologier du vil ødelegge mange myter og misforståelser om HFT på Forex, Stocks amp Commodities og vil finne en krystallklar forståelse av hvordan alt fungerer i virkelighet. Men det betyr ikke at det er nødvendig for deg å starte fra det aller første kurset, alle er ganske uavhengige, så du kan starte med denne. Fra denne Part1 vil du lære grunnleggende om høyfrekvent handel, historien om opprinnelsen, som samt populære HFT-strategier i den moderne verden. I løpet av denne første delen av kursserien vil vi snakke om: ulike måter å definere High Frequency Trading som en nøkkel til å forstå lønnsomheten og potensielle vanskeligheter for HFT-forhandlere, vi vil se på historien om HFT for å forstå moderne trender i det videre utvikling vil vi også finne hovedtyper av High Frequency Trading strategier, samt deres forskjeller og funksjoner. Den ideelle studenten for dette kurset er en nybegynner eller allerede erfaren handelsmann, som allerede kjenner grunnleggende konsepter i finansmarkedene og handel og ønsker å utvide sin kunnskap i en så populær, men allment misforstått sfære, som High Frequency Trading on Forex, Stocks amp Commodities. Den ideelle studenten for dette kurset er en nybegynner eller allerede erfaren handelsmann, som allerede kjenner grunnleggende konsepter for finansmarkeder og handel og ønsker å utvide sin kunnskap i en så populær, men allment misforstått sfære, som High Frequency Trading