Online Trading X And Y

Breitband-Internetverbindung zum Spielen erforderlich Breitband-Internetverbindung zum Spielen erforderlich Breitband-Internetverbindung zum Spielen erforderlich Breitband-Internetverbindung für das Spielen erforderlich Breitband-Internetverbindung für das Spielen erforderlich Breitband-Internetverbindung für das Spielen erforderlich Breitband-Internetverbindung für das Spielen erforderlich Breitband-Internetverbindung für das Abspielen erforderlich 1280 x 720 Minimale Anzeigeauflösung 1280 x 720 Minimale Bildschirmauflösung 1920 x 1080 Bildschirmauflösung 1920 x 1080 Bildschirmauflösung Tastatur und Maus. Touchscreen wird derzeit nicht unterstützt. Tastatur und Maus. Touchscreen wird derzeit nicht unterstützt. Touchscreen Tastatur und Maus. Touchscreen wird derzeit nicht unterstützt. Tastatur und Maus. Touchscreen wird derzeit nicht unterstützt. Touchscreen Touchscreen Sie sind dabei, eine Website zu verlassen, die von The Pok mon Company International, Inc. betrieben wird. 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Erhalten Sie Warnungen auf Ihrem registrierten Handy für alle Debit - und andere wichtige Transaktionen in Ihrem Trading / Demat-Konto direkt von Exchange / NSDL / CDSL am selben Tag. Im Interesse der Anleger KYC ist eine einmalige Übung, während der Handel auf den Wertpapiermärkten - sobald KYC durch eine SEBI eingetragenen Vermittler (Broker, DP, Mutual Fund etc.) getan wird, müssen Sie nicht den gleichen Prozess erneut unterziehen, wenn Sie einen anderen Vermittler anzurufen klicken Lesen Sie hier mehr Online-Algorithmen im Hochfrequenzhandel Die Herausforderungen, denen sich konkurrierende HFT-Algorithmen, Jacob Loveless, Sasha Stoikov und Rolf Waeber HFT (Hochfrequenzhandel) gegenübersehen, haben sich als eine starke Kraft in den modernen Finanzmärkten herausgestellt. Erst vor 20 Jahren kam der Großteil des Handelsvolumens in Börsen wie der New York Stock Exchange, wo Menschen in bunten Outfits gekleidet gestikulieren und schreien ihre Handelsabsichten. Heutzutage erfolgt der Handel vorwiegend in elektronischen Servern in Rechenzentren, in denen Computer ihre Handelsabsichten über Netzwerknachrichten kommunizieren. Dieser Übergang vom physischen Austausch zu elektronischen Plattformen war für HFT-Firmen besonders rentabel, die stark in die Infrastruktur dieses neuen Umfelds investierten. Obwohl das Aussehen des Veranstaltungsortes und seiner Teilnehmer sich dramatisch verändert hat, bleibt das Ziel aller Händler, ob elektronisch oder menschlich, dasselbe: ein Vermögenswert von einem Standort / Händler zu kaufen und an einem anderen Ort / Händler zu einem höheren Preis zu verkaufen. Der entscheidende Unterschied zwischen einem menschlichen Händler und einer HFT besteht darin, dass dieser schneller und häufiger reagieren kann und sehr kurze Portfolio-Haltedauer aufweist. Ein typischer HFT-Algorithmus arbeitet im Sub-Millisekunden-Zeitmaßstab, wo menschliche Händler nicht konkurrieren können, da das Blinken eines menschlichen Auges etwa 300 Millisekunden dauert. Da HFT-Algorithmen miteinander konkurrieren, stehen sie vor zwei Herausforderungen: Sie erhalten große Datenmengen jede Mikrosekunde. Sie müssen in der Lage sein, extrem schnell auf die empfangenen Daten zu reagieren, da die Rentabilität der Signale, die sie beobachten, sehr schnell abklingt. Online Algorithmen bieten eine natürliche Klasse von Algorithmen für HFT-Anwendungen geeignet. Bei einem Online-Problem werden neue Eingabevariablen sequentiell aufgedeckt. Nach jeder neuen Eingabe muss der Algorithmus eine Entscheidung treffen, zum Beispiel, ob ein Handel eingereicht werden soll oder nicht. Dies steht im Kontrast zu einem Offline-Problem, das davon ausgeht, dass die gesamten Eingabedaten zum Zeitpunkt der Entscheidungsfindung zur Verfügung stehen. Viele praktische Optimierungsprobleme, die in Informatik - und Operations-Forschungsanwendungen behandelt werden, sind Online-Probleme. 1 Neben der Lösung eines Online-Problems müssen HFT-Algorithmen auch extrem schnell auf Marktaktualisierungen reagieren. Um eine schnelle Reaktionszeit zu gewährleisten, ist eine effiziente Speicherbearbeitung eine Notwendigkeit für einen Live-Handelsalgorithmus. Eine große Menge an Daten im Speicher wird eine CPU verlangsamen, so dass es wichtig ist, dass ein Algorithmus nur eine minimale Menge an Daten und Parametern verwendet, die in schnell zugänglichem Speicher wie dem L1-Cache gespeichert werden können. Darüber hinaus sollten diese Faktoren den aktuellen Marktstand widerspiegeln und in Echtzeit aktualisiert werden, wenn neue Datenpunkte eingehalten werden. Zusammenfassend gilt: Je kleiner die Anzahl der Faktoren, die im Speicher beibehalten werden müssen, und je einfacher die Berechnung, die erforderlich ist, um jeden Faktor zu aktualisieren, desto schneller kann ein Algorithmus auf Marktaktualisierungen reagieren. Basierend auf der Geschwindigkeitsanforderung und der Online-Natur von HFT-Problemen eignet sich die Klasse der Ein-Pass-Algorithmen besonders für HFT-Anwendungen. Diese Algorithmen erhalten jeweils einen Datenpunkt und verwenden ihn, um einen Satz von Faktoren zu aktualisieren. Nach der Aktualisierung wird der Datenpunkt verworfen und nur die aktualisierten Faktoren werden gespeichert. Bei HFT-Algorithmen können drei Probleme auftreten. Die erste ist die Schätzung eines laufenden Liquiditätsmittels, was für eine HFT nützlich sein kann, um die Grße eines Auftrags zu bestimmen, der wahrscheinlich an einer bestimmten elektronischen Vermittlung erfolgreich ausgeführt werden kann. Das zweite Problem ist eine laufende Volatilitätsschätzung, die helfen kann, das kurzfristige Risiko einer Position zu quantifizieren. Das dritte Problem ist eine laufende lineare Regression, die in Handelspaaren verwandter Assets verwendet werden kann. Jedes dieser Probleme kann mit Hilfe eines Online-One-Pass-Algorithmus effizient gelöst werden. In diesem Artikel untersuchen wir die Performance von Ein-Pass-Algorithmen auf Limit-Order-Book-Daten für hochliquide ETFs (Exchange Traded Funds) und beschreiben, wie diese Algorithmen in der Praxis kalibriert werden. Online-Algorithmen in HFT Der einzige Vorteil, den HFT gegenüber anderen Marktteilnehmern hat, ist die Reaktionsgeschwindigkeit. HFT-Unternehmen sind in der Lage, jede Aktion auf dem Markt zu sehen und reagieren innerhalb von Mikrosekunden. Obwohl einige HFT-Algorithmen ihre Handlungen auf einer Informationsquelle außerhalb des Marktes (z. B. durch Analysieren von Nachrichtenberichten, Messen der Temperatur oder Messung der Marktstimmung) basieren können, basieren ihre Entscheidungen hauptsächlich auf den Nachrichten, die auf dem Markt ankommen. Nach einigen Schätzungen gibt es etwa 215.000 Zitat Updates pro Sekunde an der New York Stock Exchange. 4 Die Herausforderung für HFTs besteht darin, diese Daten so zu verarbeiten, dass sie Entscheidungen treffen können, z. B. wenn Positionen eingegeben oder Risiken reduziert werden. Die in diesem Artikel verwendeten Beispiele gehen davon aus, dass HFTs jedes Update in den besten Bid - und Ask-Preisen beobachten können, einschließlich der besten Bid - und Ask-Größen. Diese Teilmenge von Informationen, die in dem Limit Orderbuch enthalten ist, wird oft als die Level-I-Orderbuchinformation bezeichnet. Die folgenden drei Beispiele von Online-Algorithmen, jeweils motiviert mit einer Anwendung in HFT, sind in diesem Artikel detailliert beschrieben: Online-Mittel-Algorithmus. Illustriert durch den Bau eines Faktors, der die verfügbare Liquidität prognostiziert, definiert als die Summe der Größen am besten Angebot und die beste Frage, in einem festen Horizont in der Zukunft. Diese Menge kann nützlich sein, um zu schätzen, welche Größengrße wahrscheinlich bei den besten Anführungszeichen bei einer gegebenen Latenzzeit ausgeführt wird. Online-Varianz-Algorithmus. Illustriert durch den Aufbau eines Faktors, der die realisierte Volatilität über einen festen Horizont in der Zukunft prognostiziert. Diese Menge kann bei der Schätzung des kurzfristigen Bestandsrisikos von Nutzen sein. Online-Regressionsalgorithmus. Dargestellt wird ein Faktor, der die erwartete PNL (Gewinn - und Verlustrechnung) einer Long-Short-Position in zwei verwandten Vermögenswerten prognostiziert. Dies kann bei der Konstruktion eines Signals nützlich sein, das anzeigt, wann eine Long-Short-Position wahrscheinlich rentabel ist. In allen drei Fällen hat der Algorithmus einen einzigen Parameter, alpha, der die Rate steuert, mit der alte Informationen vergessen werden. Abbildung 1 zeigt das rohe Liquiditätsmaß (Bid Größe plus fragen Größe) in blau. Rot und Grün repräsentieren den Online-Liquiditätsfaktor mit Alpha 0,9 bzw. Alpha 0,99. Beachten Sie, dass, wenn sich alpha einem Wert von 1 nähert, das Signal glatter wird und effizient den Trend in den zugrunde liegenden Daten verfolgt. Figur 2 zeigt die Online-Volatilitätsmessung für verschiedene Werte von alpha. Wieder einmal bemerken, dass die Maßnahme glatter für größere Alpha ist. Obwohl ein größeres Alpha ein glatteres Signal liefert, bleibt es auch hinter dem zugrundeliegenden Trend zurück, da es viel Gewicht zu älteren Daten gibt. Wie später diskutiert wird, wählt das Auswählen eines Werts für alpha in einen Kompromiss zwischen einem glatten Signal und einem reduzierten Nachlauf des Trends. Um den Online-Regressionsalgorithmus zu veranschaulichen, betrachten wir die Zeitreihen der mittleren Preise für SPY und SSO, zwei hoch verwandte ETFs (SSO ist die doppelte Leveraged Version von SPY). Wie in Abbildung 3 dargestellt, scheint die Beziehung zwischen den beiden Vermögenswerten im Laufe eines Tages nahezu linear. Fig. 4 zeigt den Online-Mittelwert und den Intercept für zwei Alpha-Werte. Ein-Pass-Algorithmen Wie durch den Namen angezeigt, liest ein Ein-Pass-Algorithmus jede Eingangsvariable genau einmal und verwirft es dann. Diese Art von Algorithmus ist sehr effizient in Bezug auf die Speicherbearbeitung, da es nur eine minimale Menge an Daten benötigt, um im Speicher gespeichert werden. Dieser Abschnitt stellt drei wichtige Beispiele für Online-Ein-Pass-Algorithmen vor: den exponentiellen gleitenden Durchschnitt, die exponentiell gewichtete Varianz und die exponentiell gewichtete Regression. Der nächste Abschnitt beschreibt dann die Anwendung dieser Algorithmen für HFT. Lassen Sie uns zunächst den einfachen gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe betrachten. Dies ist eine Schätzung des Mittelwerts einer Zeitreihe über einem sich bewegenden Fenster einer festen Größe. In der Finanzwirtschaft wird es häufig verwendet, um Preisentwicklungen zu erkennen, insbesondere durch den Vergleich von zwei einfachen gleitenden Durchschnitten: eine über einem langen Fenster und eine über einem kurzen Fenster. In einer anderen Anwendung kann das durchschnittliche gehandelte Volumen in den letzten fünf Minuten als eine Vorhersage des in der nächsten Minute gehandelten Volumens dienen. Im Gegensatz zum exponentiellen gleitenden Durchschnitt kann der einfache gleitende Durchschnitt nicht mit einem Ein-Pass-Algorithmus gelöst werden. Es sei (Xt) tX & sub0 ;, X & sub1 ;, X & sub2 ;. Die beobachtete Folge von Eingangsvariablen sein. Zu jedem Zeitpunkt t wollen wir das nächste Ergebnis X t 1 vorhersagen. Für M, das ist,. Der gleitende Durchschnitt kann auch über die folgende Rekursion berechnet werden: Während es sich um einen Online-Algorithmus handelt, handelt es sich hierbei nicht um einen Algorithmus mit einem Algorithmus, sondern er muss zweimal auf jeden Eingangsdatenpunkt zugreifen, um ihn dem gleitenden Durchschnitt hinzuzufügen Um sie wieder aus der gleitenden Durchschnittsschätzung zu entfernen. Ein derartiger Algorithmus wird als Zwei-Pass-Algorithmus bezeichnet und erfordert das Halten eines gesamten Arrays der Größe M im Speicher. Beispiel 1: Ein-exponentieller gewichteter Durchschnitt Im Gegensatz zum regulären Durchschnitt weist der exponentiell gewichtete Durchschnitt den älteren Beobachtungen ein exponentiell abnehmendes Gewicht zu: Hier 1. Da dieser exponentielle gewichtete Durchschnitt mehr Wert auf neuere Eingaben als ältere Datenpunkte legt, Wird es oft als eine gute Annäherung der einfachen gleitenden Durchschnitt. Verglichen mit dem einfachen gleitenden Durchschnitt berücksichtigt der exponentiell gewichtete Durchschnitt alle bisherigen Daten, nicht nur die letzten M Beobachtungen. Um den einfachen gleitenden Durchschnitt und den exponentiellen gewichteten Durchschnitt weiter zu vergleichen, zeigt Abb. 5, wie viele Datenpunkte 80, 90, 95, 99 und 99,9 Prozent des Gewichts in der Schätzung als Funktion von 0,95 erhalten, worauf das letzte M 90 beobachtet wurde Datenpunkte zu 99 Prozent des Schätzwertes beitragen. Als Warnung, wenn die Zeitreihe (X t) t sehr schwere Schwänze hat, könnte der exponentiell geglättete Durchschnitt durch eine extreme Beobachtung dominiert werden, während der gleitende Durchschnitt weniger anfällig für extreme Beobachtungen ist, da diese schließlich aus dem Beobachtungsfenster herausfallen . Häufiges Neustarten des Schätzverfahrens kann diesen Langzeitgedächtniseffekt der exponentiellen Glättung lösen. Der Grund für die Begünstigung des exponentiellen gleitenden Durchschnitts über dem einfachen gleitenden Durchschnitt in HFT ist, dass er effizient gelöst werden kann, indem ein Ein-Pass-Algorithmus verwendet wird, der anfänglich in Brown (1956) eingeführt wurde. 3 Diese Formel liefert auch eine einfache Interpretation des Parameters als Kontrolle darüber, wie viel Gewicht auf die jüngste Beobachtung gegeben wird, verglichen mit allen früheren Beobachtungen. Beispiel 2: Eine exponentiell gewichtete Varianz Die exponentielle Glättung, die im vorhergehenden Abschnitt beschrieben wurde, schätzt einen gleitenden Durchschnitt einer Zeitreihe. In der Finanzwirtschaft ist auch die Volatilität einer Zeitreihe ein wichtiger Faktor. Im Großen und Ganzen sollte die Volatilität erfassen, wie stark eine Zeitreihe um ihren Mittelwert schwankt. Es gibt keine allgemein akzeptierte Definition der Volatilität für hochfrequente Finanzdaten. Dieser Abschnitt betrachtet die Volatilität als Standardabweichung (Quadratwurzel der Varianz) eines Datenpunkts in der Zeitreihe (X t) t. Ähnlich wie der exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt aus dem vorherigen Abschnitt kann ein Online-Ein-Durchlauf-Algorithmus konstruiert werden, der die Flüchtigkeit der Zeitreihe (X t) t mit einem exponentiellen Gewichtungsschema schätzt. Die Varianz einer Zufallsvariablen ist definiert als Var (X) E X - E X) 2. Die Schätzung der exponentiellen gewichteten Varianz der Zeitreihe erfordert zwei Schätzer: einen, der den Mittelwert E X schätzt und einen, der die Varianz schätzt: Die Standardabweichung des nächsten Messpunktes X t 1 wird dann als geschätzt. Wieder wird der Eingabeparameter (0,1) vom Benutzer gewählt und gibt an, wieviel Gewicht älteren Datenpunkten zugeordnet ist, verglichen mit der letzten beobachteten Dateneingabe. Hier haben wir den Schätzer der Varianz mit 1 initialisiert, was eine eher willkürliche Wahl ist. Ein anderer Weg besteht darin, eine anfängliche Einbrennperiode zu haben, für die die Zeitreihe (Xt) t beobachtet wird, und ein Standardvarianz-Schätzer der Reihe über diesem Einbrennzeitfenster kann verwendet werden, um den Schätzer zu initialisieren. Natürlich kann ein ähnliches Verfahren verwendet werden, um den Schätzer des exponentiell gewichteten Durchschnittsschätzers zu initialisieren. Beispiel 3: Ein-Pass-Algorithmus für exponentiell gewichtete lineare Regression Das letzte Beispiel ist ein Online-One-Pass-Algorithmus für das exponentiell gewichtete lineare Regressionsmodell. Dieses Modell ähnelt der gewöhnlichen linearen Regression, gibt aber wieder mehr Bedeutung (nach einer exponentiellen Gewichtung) auf neuere Beobachtungen als auf ältere Beobachtungen. Wie bereits gezeigt, sind solche Regressionsmethoden in HFT-Strategien sehr nützlich, um die Relation verschiedener Vermögenswerte abzuschätzen, die beispielsweise beim Erstellen von Paarhandelsstrategien ausgenutzt werden können. In diesem Modell betrachten wir eine zweidimensionale Zeitreihe (X t, Y t) t und vermuten, dass die Variablen X und Y über eine lineare Relation miteinander verknüpft sind, die durch einen Rauschterm t mit Null-Mittel verfälscht wird. Das heißt, die Variable Y wird als die Antwortvariable bezeichnet, während X die erklärende Variable genannt wird. Der Einfachheit halber nehmen wir hier nur eine erklärende Variable an, aber die Erweiterung auf mehrere erklärende Variablen ist einfach. Im Standard-Offline-Ansatz zur linearen Regression werden die Parameter 1 kalibriert, nachdem alle Datenpunkte beobachtet wurden. Diese Datenpunkte werden in einem Vektor Y (Y & sub0; Y & sub1; Yt) ​​T und einer Matrix gesammelt. Die Spalte von Eins in der Matrix X entspricht dem Intercept in Gleichung 3. Wenn wir weiter die Parameter schreiben, dann ist die Beziehung zwischen Y Und X kann zweckmßigerweise in Matrixnotation geschrieben werden, da ein Vektor von stochastischen Rauschtermen und jeder dieser Fehlerterme einen Mittelwert von null hat. Der häufigste Ansatz zur Schätzung des Parameters wird so gewählt, dass er die Summe der quadrierten Residuen minimiert. Die Lösung für dieses Minimierungsproblem ist. Wie bei Mittelwert - und Varianzschätzungen sollten neuere Datenpunkte wichtiger für die Schätzung des Parameters für eine schnelle Berechnung sein. Als nächstes betrachten wir eine rekursive Methode, die sequentiell aktualisiert und Again wieder minimiert, der Parameter 1 Vektor V t muss im Speicher gespeichert und mit einem neuen Datenpunkt gemäß der folgenden Rekursion aktualisiert werden: Wie für den Mittelwert und die Varianzabschätzung wird die Initialisierung von Kann die Rekursion mit einer Einbrennperiode erfolgen. Schließlich, nach der Zeit t. Die beste Schätzung von ist. In der Literatur wird diese Methode auch als rekursive kleinste Quadrate mit exponentiellem Vergessen bezeichnet. 2 Schätzen von Alpha Wie entscheidet man über den optimalen Wert von alpha, den einen Parameter aller dieser Online-Modelle? Unser Ansatz für alle drei Modelle besteht darin, eine Antwortfunktion zu definieren, die den quadratischen Fehler zwischen der Antwort ri und der Vorhersage minimieren soll Unser Faktor fi. Diese Methode findet das optimale Alpha in einer historischen Zeitreihe. Ein weiterer Ansatz wäre, um die optimale alpha online als auch zu schätzen. Dies erfordert jedoch mehr Arbeit und geht über den Rahmen dieses Artikels hinaus. Wir geben nun die Details zu den beschriebenen Online-Schätzern und schätzen das optimale Alpha eines gegebenen Datensatzes. 1. Die mittlere Liquiditätsabschätzung ist definiert als wobei der Index i die Anführungszeit darstellt. Die Antwort ist definiert als die Liquidität in 10 Sekunden: wobei bs i (10) die Gebotsgröße 10 Sekunden nach dem i-ten Zitat darstellt. Das Ausführen einer Optimierungsroutine über alpha zeigt, dass das optimale Alpha für die gegebenen Daten 0,97 ist, das in 6 als ein Streudiagramm des Faktors und der Antwort angezeigt wird. 2. Der Volatilitätsschätzer ist definiert als wo der Index i in Sekunden die Realzeit darstellt. Die Antwort wird als die realisierte Volatilität über die nächste Minute definiert: Wiederum ergibt die Suche über verschiedene Werte von alpha ein optimales Alpha von 0,985 für den gegebenen Datensatz. Fig. 7 zeigt ein Streudiagramm des Faktors und der Antwort. 3. Der Paarungsregressionschätzer ist definiert als, wo der Index i die Anführungszeit darstellt. Der Faktor repräsentiert den Wert von SPY relativ zu SSO, dh, wenn die Menge positiv ist, dann ist SPY relativ billig und ein Handel, der lange SPY ist, dürfte profitabel sein. Die Antwort ist definiert als die PNL über die nächste Minute eines Handels, der lange eine Aktie von SPY und kurzen Aktien von SSO ist: wo der Preis von SPY 60 Sekunden danach darstellt. Die Antwort r i repräsentiert die PNL der folgenden Long-Short-Strategie: Kaufe 1 Anteil SPY und verkaufe Aktien von SSO zum Zeitpunkt i. Verlassen Sie die Position nach 60 Sekunden. In dem analysierten Datensatz erweist sich das optimale Alpha als 0,996. Fig. 8 ist ein Streudiagramm des Faktors und der Antwort. Fazit Online-One-Pass-Algorithmen sind maßgeblich für den Hochfrequenzhandel, wo sie große Datenmengen pro Mikrosekunde erhalten und extrem schnell auf die empfangenen Daten reagieren können. Dieser Artikel hat drei Probleme, die HFT-Algorithmen Gesicht: die Schätzung eines laufenden Mittels der Liquidität, die nützlich sein können, bei der Bestimmung der Größe einer Bestellung, die wahrscheinlich ausführen wird erfolgreich auf einer bestimmten elektronischen Austausch eine laufende Volatilität Schätzung, die helfen können Quantifizieren das kurzfristige Risiko einer Position und eine laufende lineare Regression, die in Handelspaaren verwandter Vermögenswerte verwendet werden können. Online-One-Pass-Algorithmen können helfen, lösen jedes dieser Probleme. Referenzen 1. Albers, S. 2003. Online-Algorithmen: eine Umfrage. Mathematische Programmierung 97 (1-2): 3-26. 2. Aström, A. Wittenmark, B. 1994. Adaptive Kontrolle, zweite Auflage. Addison Wesley. 3. Brown, R. G. 1956. Exponentielle Glättung zur Vorhersage der Nachfrage. Arthur D. Little Inc. p. 15 LOVE IT, HATE IT LET US KNOW JACOB LOVELESS ist der CEO von Lucera und ehemaliger Leiter des Hochfrequenz-Trading für Cantor Fitzgerald. Herr Loveless hat für beide Hochfrequenz-Handelsgruppen und Börsen für die letzten 10 Jahre in fast jedem elektronischen Asset gearbeitet. Vor einem Leben in der Finanzierung war Herr Loveless ein spezieller Auftragnehmer für das US Verteidigungsministerium mit einem Fokus auf heuristische Analyse auf Sachen, die nicht diskutiert werden können. Zuvor war er CTO und Gründer von Data Scientific, einem Pionier in der verteilten Systemanalyse. SASHA STOIKOV ist ein Senior Research Associate bei Cornell Financial Engineering Manhattan (CFEM) und ein ehemaliger VP in der Hochfrequenz-Handelsgruppe bei Cantor Fitzgerald. Er arbeitete als Berater bei der Galleon Group und Morgan Stanley und war Lehrer am Courant Institute of NYU und an der Columbia s IEOR Abteilung. Er hat einen Doktortitel. Von der University of Texas und einem BS von MIT. ROLF WAEBER ist ein quantitatives Research Associate bei Lucera und diente bereits als Quantitative Researcher bei Cantor Fitzgeralds High Frequency Trading Group. Er beteiligte sich an Studien zur Liquiditätsrisikoanpassung im Rahmen der Basel-II / III-Regelungen bei der Deutschen Bundesbank. Rolf verdiente seinen Doktortitel. In Operations Research und Information Engineering von der Cornell University im Jahr 2013. Er hält einen BS und einen MS in Mathematik von ETH Zürich, Schweiz. 2013 ACM 1542-7730 / 13/0800 10.00 Ursprünglich erschienen in Queue vol. 11, Nr. 8 siehe diesen Artikel in der ACM-Digitalbibliothek Andre Medeiros - Dynamik der Veränderung: Warum Reaktivität zählt Die Dynamik des Wandels zähmen, indem jeder Anliegen in seinem eigenen Modul zentralisiert wird. Brendan Gregg - The Flame Graph Diese Visualisierung der Software-Ausführung ist eine neue Notwendigkeit für Performance-Profiling und Debugging. Ivar Jacobson, Ian Spence, Brian Kerr - Use-Case 2.0 Der Hub der Software-Entwicklung Tyler McMullen - es funktioniert wahrscheinlich Probabilistische Algorithmen sind alle um uns herum - nicht nur sind sie akzeptabel, aber einige Programmierer tatsächlich suchen Chancen, sie zu nutzen. Kommentare xxx Mo, 21 Okt 2013 07:48:57 UTC Name des Autors, Loveless. Tai diao le mperez Fri, 08 Jan 2016 21:47:19 UTC Warum bei der Messung der Volatilität, sie berechnen die Standardabweichung statt nur mit der Varianz Sie verlieren Zeit bei der Berechnung der Quadratwurzel. Brandon Sun, 08 Mai 2016 21:39:10 UTC Ich bin derzeit stecken Berechnung der Mittelwert und Varianz Schätzer verwendet, um Beta zu berechnen. Der Artikel sagt Bei jedem Schritt des Algorithmus müssen eine 2 2 Matrix Mt und ein 2 1 Vektor Vt im Speicher gesichert und mit einem neuen Datenpunkt gemäß der folgenden Rekursion aktualisiert werden. Für die Mittelwert - und Varianzschätzfunktion kann die Initialisierung der Rekursion mit einer Einbrennperiode erfolgen. Das Problem, das ich habe, ist, dass ich nicht sicher bin, welche Werte die M - und V-Parameter initialisiert werden sollten, um eine Einbrennperiode zu verwenden. Ich bin nicht sicher, welche Werte die 2x2 Matrix oder der 2x1 Vektor sein soll. 2016 ACM, Inc. Alle Rechte vorbehalten.