- انجمن نیویورک 2023
- برگه حقایق: سرمایه گذاری در آمریکا: دولت بایدن هریس تولید را پیش از سرمایه گذاری زیرساخت های اینترنتی تاریخی افزایش می دهد
- مقایسه کارگزار XTB MT4 - CFD های تجاری با سادگی و سهولت
- بازار نفت پایه
- سهام جهانی از آشفتگی بانکی جان سالم به در می برد - اما برای چه مدت؟
- راهنمای گام به گام: سرمایه گذاری در ارزهای دیجیتال برای مبتدیان
- کتابهای QBD
- تجارت انرژی تهدیدات نوسانات را به فرصت ها تبدیل می کند
- تجزیه و تحلیل مخاطبان هدف و تدوین توصیه های مربوط به ترویج لوازم خانگی (یک مورد از جاروبرقی بی سیم بوش نامحدود) < SPAN> تجزیه و تحلیل مخاطبان هدف و تهیه توصیه های ترویج وسایل خانه داری (موردی از جاروبرقی بی سیم بوش نامحدود) تجزیه و تحلیل مخاطبان هدف
- مزیت دستیار هوشمند لاجورد
آخرین مطالب
امکانات وب
در Quod Financial ، هدف ما این است که تجارت خود را از طریق طیف گسترده ای از استراتژی ها و ابزارهای به راحتی قابل تنظیم به منظور ارائه کنترل رشد دهیم. algos Quod برای دستیابی به بهترین نتایج ، تصمیمات محور داده را در زمان واقعی به سفارشات تغییر مکان می دهد.
درخواست نسخه ی نمایشی بروشور دانلود
ارائه دهنده تجارت Algo شما
معاملات کم لمسی خود را با ارائه ابزاری برای معامله گران برای بهترین اجرای ، خودکار کنید. از مزیت تجارت الگوریتمی و فعالیت معاملاتی خود استفاده کنید. با استفاده از Quod ، می توانید بر هزینه های معامله کنترل کنید و سرعت و دقت معاملات خود را حفظ کنید.
خارج از جعبه راه حل تجارت Algo
با 20+ ALGO برای کلیه کلاسهای دارایی و سازنده ALGO مبتنی بر وب برای طراحی استراتژی های شخصی شما
مجموعه AI/ML Algo Suite
با TCA کامل و تجزیه و تحلیل برای تنظیم عملکرد ALGO شما
QUATE به عنوان یک ارائه خدمات
از Science/Quant Team Data ما استفاده کنید و استراتژی های معاملاتی خود را به صورت اشتراک بهینه کنید
نقدینگی به دنبال الگوس
این کلاس از الگوریتم ها با اجرای استراتژی های اجرای پیچیده برای یافتن نقدینگی در یک بازار پراکنده طراحی شده است. رفتار متفاوتی برای جستجوی نقدینگی در روشن ، تاریک ، LPS/مکان ها و همچنین استخر داخلی ارائه شده است. با بیش از 150 پارامتر پارامتر ، یک معامله گر می تواند الگوریتم را مدیریت کند ، با پشتیبانی بومی برای انواع متداول نظم ، مدیریت فاز و مدیریت ریسک برای الگوریتم های ضد گرامر ، اجرا و تغییرات قیمت. این الگوریتم با جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل آماری در مورد نقدینگی ، عملکرد تاریخی ، زمان روز ، نوسانات ، نسبت ضربه ، ترجیحات ، آخرین نگاه ، تأخیر ، رد و غیره ، هوش خود را افزایش می دهد.
تجارت و اعدام الگوس
الگوریتم های تجارت و اجرای برای دستیابی به یک هدف تجاری یا اجرای مشخص از جمله تأثیر بازار یا تولید آلفا طراحی شده اند. نمونه هایی از این موارد عبارتند از: استراتژی های پایین تأثیر در بازار. TWAP ، VWAP ، مشارکت/POV ، قیمت ورود ، آخرین نگاه صاف یا معاملات جفت (آلفا).
اینها را می توان توسط Quod یا مشتری تعریف و سفارشی کرد. مانند همه Algos ما ، هر تصمیمی به وضوح بیان شده است و از اطلاعات بازار در زمان واقعی برای تنظیم رفتار استفاده می کند.
مجموعه quod algo برای سهام ، FX و آینده
| الگو | شامل | شرح |
|---|---|---|
| نقدینگی به دنبال | یک الگوریتم در زمان واقعی که به رویدادهای بازار مانند داده های بازار ، اجرای و مجموعه ای از معیارهای دیگر برای به روزرسانی پویا درخت تصمیم گیری برای جستجوی نقدینگی در مکانهای روشن و غیر روشن (تاریک) واکنش نشان می دهد. یک مثال الگوریتم مسیریابی سفارش هوشمند Quod است. | |
| رفتار سازگار | ترکیب های مختلفی از "راه حل" برای اجرای نقدینگی موجود ایجاد می کند و بهترین را انتخاب می کند. تصمیم گیری خود را بر اساس وقایع بازار تطبیق می دهد. | |
| رفتار آماری | تجزیه و تحلیل آماری در زمان واقعی / نزدیک را برای غنی سازی روند تصمیم گیری تطبیقی ادغام می کند. | |
| چاک | مجموعه ای از محرک های از پیش تعریف شده مانند پیشنهاد/پیشنهاد قیمت و کمیت/مقدار سفارش کودک را برای شکار نقدینگی می گیرد. | |
| استخر تاریک | با تقسیم سفارش بر روی استخرهای مختلف تیره ، یا با پخش کردن آن به طور مساوی یا با قرار دادن آن ، مقدار اجرا شده را به حداکثر می رساند. | |
| روشن و تاریک | ترکیب نقدینگی و اعدام های بهینه را در استخرهای روشن و تاریک ترکیب می کند. | |
| VWAP | یک الگوریتم معیار که مطابق با جبران خسارت تاریخی در یک افق زمانی خاص ، یک سفارش را برش می دهد. هر برش از اجرای تطبیقی که شرایط فعلی بازار و پرخاشگری الگوریتم را در نظر می گیرد ، سود می برد. | |
| ساخت منحنی VWAP چند ساعته | برای کلیه ابزارهای چند لیست ، منحنی حجم VWAP بر اساس حجم تاریخی مشاهده شده در تمام مکانهایی که سفارش برای شرکت در آن قرار دارد ، از جمله MTF ها ساخته شده است. سپس محاسبه حجم همه اینها را برای ساخت منحنی VWAP ترکیب می کند. محاسبه همچنین می تواند حراج و حجم تاریک را در صورت لزوم حذف کند. | |
| پیش بینی منحنی حجم یادگیری ماشین (سهام) | منحنی حجم VWAP را بر روی چندین ابزار با استفاده از رویکرد یادگیری ماشین با استفاده از حالت های کتاب سفارش ، پروفایل های حجم و غیره پیش بینی می کند. | |
| تنظیم پرخاشگری در زمان واقعی | بر اساس پیشرفت اجرای و موقعیت در پنجره زمان برش ، نوع/زمان سفارش کودک تنظیم می شود تا همیشه اجازه اجرای کامل برش را بدهد. | |
| تجارت حراج | تعادل را تحت تأثیر قرار داده و سفارشات را به حراج ها و در حراج ها پراکنده می کند. مدیریت فاز الگوریتم مراحل مختلف بازار را با پارامترهای مجزا تشخیص می دهد (به عنوان مثال حرکت داخل روز از معاملات به یک مرحله حراج داخل روز). یا بر اساس اجرای مستقیم یا بر روی یک الگوریتم حراج خاص (در زیر درصد حجم حراج را ببینید). | |
| حداقل / حداکثر مشارکت | هر کودک را می توان حداکثر یا/و حداقل درپوش مشارکت محدود کرد. مقدار نظری (بدون هیچ گونه محدودیتی) محاسبه و با مقدار مشارکت مقایسه می شود. | |
| قیمت | امکان تعریف قیمتی که در آن می توان سفارش را بلافاصله تکمیل کرد (تا درصد مشخصی از سفارش). هنگامی که یک فرصت اتفاق می افتد ، هر زمان که قیمت در دسترس باشد ، الگوریتم به طور تهاجمی معامله می شود. | |
| دو قسمت | یک الگوریتم برش که برش های اندازه مساوی را در یک افق زمانی خاص ارسال می کند تا قیمت متوسط اعدام را تا حد امکان به قیمت متوسط وزن زمان در همان افق زمانی بدست آورد. هر برش از اجرای تطبیقی که شرایط فعلی بازار و پرخاشگری الگوریتم را در نظر می گیرد ، سود می برد. | |
| تنظیم پرخاشگری در زمان واقعی | بر اساس پیشرفت اجرای و موقعیت در پنجره زمان برش ، نوع/زمان سفارش کودک تنظیم می شود تا همیشه اجازه اجرای کامل برش را بدهد. | |
| بهینه سازی پرخاشگرانه یادگیری ماشین (FX) | اطلاعات قادر به دانستن اینکه چه زمانی TWAP باید براساس میزان زمان و کمیت برای برش فعلی ، منحنی اجرای بهینه الگوریتم TRWAP و یک احتمال اجرا که از چندین شاخص بازار تخمین زده می شود (نقدینگی ، مشخصات حجم ، رویدادهای ویژه ،). احتمال اجرای بهینه توسط جابجایی دستگاه یادگیری ماشین تغذیه می شود (به تصویر زیر مراجعه کنید). | |
| تجارت حراج | تعادل را تحت تأثیر قرار داده و سفارشات را به حراج ها و در حراج ها پراکنده می کند. مدیریت فاز الگوریتم مراحل مختلف بازار را با پارامترهای مجزا تشخیص می دهد (به عنوان مثال حرکت داخل روز از معاملات به یک مرحله حراج داخل روز). یا بر اساس اجرای مستقیم یا بر روی یک الگوریتم حراج خاص (در زیر درصد حجم حراج را ببینید). | |
| حداقل / حداکثر مشارکت | هر کودک را می توان حداکثر یا/و حداقل درپوش مشارکت محدود کرد. مقدار نظری (بدون هیچ گونه محدودیتی) محاسبه و با مقدار مشارکت مقایسه می شود. | |
| قیمت | امکان تعریف قیمتی که در آن می توان سفارش را بلافاصله تکمیل کرد (تا درصد مشخصی از سفارش). هنگامی که یک فرصت اتفاق می افتد ، هر زمان که قیمت در دسترس باشد ، الگوریتم به طور تهاجمی معامله می شود. | |
| مشارکت (درصد حجم - POV) | یک الگوریتم مشارکت که هدف آن اجرای درصد معینی از نقدینگی قابل مشاهده در بازار به منظور محدود کردن تأثیر بازار است. تجزیه و تحلیل زمان واقعی / نزدیک را برای غنی سازی روند تصمیم گیری تطبیقی ادغام می کند. | |
| محاسبه حجم بازار در زمان واقعی | حجم بازار زمان واقعی را با ترکیب معاملات تازه دریافت شده در زمان محاسبه می کند ، حجم جمع شده قبلی که در بازار معامله می شود و کمیت که قبلاً در هنگام دریافت معاملات توسط این استراتژی اجرا شده است. | |
| تجارت واکنشی | با مقایسه مقدار قبلاً اجرا شده با حجم کلی که در بازارهای در نظر گرفته شده است ، به حجم تجارت در زمان واقعی واکنش نشان می دهد. | |
| تجارت پیش بینی | معاملات بازار آینده را با نگاهی به حجم قابل مشاهده در کتابهای مختلف سفارش و قرار دادن سفارشات منفعل در برابر آن پیش بینی می کند. | |
| تجارت حراج | تعادل را تحت تأثیر قرار داده و سفارشات را به حراج ها و در حراج ها پراکنده می کند. مدیریت فاز الگوریتم مراحل مختلف بازار را با پارامترهای مجزا تشخیص می دهد (به عنوان مثال حرکت داخل روز از معاملات به یک مرحله حراج داخل روز). یا بر اساس اجرای مستقیم یا بر روی یک الگوریتم حراج خاص (در زیر درصد حجم حراج را ببینید). | |
| حداقل مشارکت | هنگامی که مقدار اجرا شده از حداقل کلاه مشارکت پایین تر می شود ، الگوریتم "فوق العاده تهاجمی" می رود تا اینکه به یک مشارکت قابل قبول برگردد. همچنین شامل بهبود قیمت متوسط اجرای است. | |
| قیمت | امکان تعریف قیمتی که در آن می توان سفارش را بلافاصله تکمیل کرد (تا درصد مشخصی از سفارش). هنگامی که یک فرصت اتفاق می افتد ، هر زمان که قیمت در دسترس باشد ، الگوریتم به طور تهاجمی معامله می شود. | |
| درصد حجم حراج | الگوریتمی که برای اطمینان از میزان مشارکت هدف در برابر حجم تخمین زده شده حراج ، سفارشات را در حراج قرار می دهد. مدیریت فاز الگوریتم مراحل مختلف بازار را با پارامترهای مشخص تشخیص می دهد. | |
| ساخت و ساز حجم حراج | حجم حراج بر اساس حجم تخمین زده شده حراج (یا تاریخی یا پیش بینی شده) و حجم حراج نشانگر ساخته شده است. | |
| پیش بینی حجم حراج یادگیری ماشین (سهام) | حجم حراج را با استفاده از رویکرد یادگیری ماشین با استفاده از حالت های سفارش کتاب ، پروفایل های حجم و غیره پیش بینی می کند. | |
| مدیریت بهینه / مدیریت صف | این امکان ورود زودرس برش های حراج ، مدیریت بهینه صف و اصلاحات مکرر را فراهم می کند و فرکانس را به سمت Uncross مورد انتظار افزایش می دهد. | |
| قیمت | یک برش را که با قیمتی که توسط کاربر به عنوان مطلوب ترین قیمت ممکن تعریف شده است ، قرار می دهد. شامل تعدیل و تعادل بین برش فعال و بسته به بازاریابی آن می شود. | |
| مشارکت مقیاس پذیر | الگوریتمی که به طور مرتب مشارکت خود را بر اساس سطح مختلف قیمت ، در تجارت مداوم و حراج ها سازگار می کند. تنظیم مشارکت مبتنی بر داده های بازار واقعی و اصلاحات بهینه برش است. هرچه قیمت منفعل تر باشد ، مشارکت بیشتر خواهد بود. | |
| مقیاس بندی مداوم | از سطوح مختلف مشارکت در مداوم بر اساس قیمت پشتیبانی می کند. | |
| مقیاس بندی حراج | از سطوح مختلف مشارکت در حراج ها بر اساس قیمت پشتیبانی می کند. این امکان ورود زودرس برش های حراج ، مدیریت بهینه صف و اصلاحات مکرر را فراهم می کند و فرکانس را به سمت Uncross مورد انتظار افزایش می دهد. | |
| قیمت ورود / کمبود اجرای | الگوریتمی که به طور مرتب مشارکت خود را بر اساس تأثیر تخمین زده شده در بازار تطبیق می دهد تا در یک باند قیمت معین باقی بماند. مشارکت افزایش می یابد که احتمال تأثیر بالای بازار کم باشد و در صورت زیاد بودن احتمال کاهش یابد. اقتباس از مشارکت هم بر اساس رفتار تاریخی و هم در زمان واقعی استوار است | |
| ساخت منحنی حجم چند ماهه | برای کلیه ابزارهای چند لیست ، منحنی حجم VWAP بر اساس حجم تاریخی مشاهده شده در تمام مکانهایی که سفارش برای شرکت در آن قرار دارد ، از جمله MTF ها ساخته شده است. سپس محاسبه حجم همه اینها را برای ساخت منحنی VWAP ترکیب می کند. محاسبه همچنین می تواند حراج و حجم تاریک را در صورت لزوم حذف کند. | |
| محاسبه حجم بازار در زمان واقعی | حجم بازار زمان واقعی را با ترکیب معاملات تازه دریافت شده در زمان محاسبه می کند ، حجم جمع شده قبلی که در بازار معامله می شود و کمیت که قبلاً در هنگام دریافت معاملات توسط این استراتژی اجرا شده است. | |
| تعدیل مشارکت | هنگامی که قیمت ها در برابر قیمت ورود حرکت می کنند ، نرخ مشارکت را کاهش می دهد و هنگام حرکت قیمت به نفع قیمت ورود ، نرخ مشارکت را افزایش می دهد. | |
| چگالی | یک الگوریتم برای ردیابی قیمت مرجع معین (احتمالاً با قیمت محدود) تنظیم شده است. نسخه "بهترین تلاش" داده های بازار را در بر می گیرد و فرکانس به روزرسانی قیمت را کاهش می دهد. | |
| دستور بسته بندی شده | دستور به پیشنهاد یا درخواست با یا بدون جبران. مقدار صفحه نمایش با پیشنهاد و یا درخواست ، تا حد نهایی قیمت سفارش شناور خواهد شد. | |
| سفارش با قیمت | یک دستور پیشرفته پیشرفته که با استفاده از یک افست (در کنه یا قیمت) که توسط کاربران تعریف شده است ، به BBO می رود. شرایط اضافی مانند قیمت محدود ، کمیت حداقل/حداکثر یا قیمت A-WALL (که برای خرید و بالاتر از آن برای فروش) برای شکار نقدینگی در دسترس است. | |
| آموزش ماشین آلات افست (FX) | با پیش بینی احتمال اجرای بهینه متصل به طیف وسیعی از جبران ، مکانیسم pegging را جلب می کند. هدف این است که در حالی که قادر به اجرای بیشتر مقدار والدین است ، سفارشات را تا حد امکان منفعلانه اجرا کنید. پیش بینی مبتنی بر یک رویکرد یادگیری ماشین با استفاده از شرایط بازار (حالت های سفارش کتاب ، نوسانات ، پروفایل های حجم ، واریانس نویز) است. | |
| ترکیب خارجی / داخلی | امکان ترکیب اعدام های "خارجی" با الگوریتم های معیار "داخلی". دومی می تواند دو مقدار را همزمان مدیریت کند: یک مقدار "معیار" داخلی که در استخرهای روشن مدیریت و ارسال می شود ، و یک مقدار "خارجی" با استفاده از منطق خود به یک کارگزار خارجی ارسال می شود. | |
| کوه یخ | یک الگوریتم برش که به طور تصادفی سفارشات کودک را به بازار می فرستد ، بنابراین در ابتدا توسط سایر شرکت کنندگان در بازار به این ترتیب شناخته نمی شود. | |
| تجارت جفت | یک استراتژی معاملاتی خنثی این امکان را برای معامله گران فراهم می کند تا از هرگونه شرایط بازار از جمله روند صعودی ، پایین آمدن یا حرکت جانبی سود ببرند. | |
| حالت معاملات مستقیم | سفارشات تهاجمی مستقیم را برای فروش سازهای برتر و خرید ابزار کم تحرک بر اساس یک شرایط انحراف گسترده قرار می دهد. | |
| حالت تجارت مشارکت | در درصد مشخصی از حجم در هر ساز شرکت می کند تا منفعلانه در گسترش تجارت کند. سفارشات کودک بر اساس یک شرایط انحراف گسترده و همچنین شرایط هم ارزی کمیت انجام می شود. | |
| تثبیت خودکار | Autohedger قاعده محور کلاس متقاطع مبتنی بر موقعیت و داده های بازار در زمان واقعی (دلتا ، وگا ، گاما) برای معاملات منفرد یا موقعیت های تعطیل. | |
| نوع سفارش مصنوعی | هر زمان که قیمت بازار مشخص شده در هر یک از لیست سفارشات کمتر یا مساوی باشد (به ترتیب بیشتر یا مساوی) قیمت توقف مشخص شده ، سفارش کودک را در بازار ایجاد می کند. | |
| توقف مصنوعی | سفارش فروش محدود برای یک ابزار معین که توسط سیستم مدیریت می شود و با کاهش قیمت ایجاد می شود. | |
| مصنوعی سود کسب کنید | سفارش فروش محدود برای یک ابزار معین که توسط سیستم مدیریت می شود و با افزایش قیمت ایجاد می شود. | |
| توقف دنباله دار | یک دستور از دست دادن که قیمت ضرر توقف در برخی از درصد ثابت زیر قیمت بازار تعیین شده است. قیمت بازار افزایش می یابد ، قیمت ضرر توقف متناسب افزایش می یابد | |
| محرک | سفارش را منتشر می کند که قیمت بازار (بهترین درخواست خرید ، بهترین پیشنهاد برای فروش) به یک ارزش از پیش تعیین شده می رسد. | |
| تحریک در همان ساز | سفارشات مربوط به ابزار X با قیمت بازار X به یک ارزش از پیش تعیین شده رسیده است. | |
| ایجاد سازهای مختلف | سفارشات مربوط به ابزار X که توسط قیمت بازار Y به یک ارزش از پیش تعیین شده رسیده است. | |
| OTO مصنوعی | هنگامی که سفارش دیگری به طور کامل پر شود ، یک سفارش را ایجاد می کند. | |
| OCO مصنوعی | سفارش را لغو می کند که یکی دیگر از آن پر شود. | |
| زمان مصنوعی | یک نوع سفارش خوب و خوب (GTD) یا نوع خوب Tille-Cancel (GTC) که به دور از بازار نگهداری می شود و قادر به اجرای در طیف وسیعی از سالن ها است که معیارهای تجارت را اجرا می کند. | |
| سفارش به موقع | سفارش را در یک زمان خاص به مبادله اعدام منتشر می کند. | |
| درصد نزدیک | با هدف تقلید از زمان ATC با انتشار سفارش در هنگام تشخیص مرحله معاملات مربوطه. | |
| بلوک مصنوعی | برای برخی از سهام در بازارهای من ، سرمایه گذاران خارجی محدودیت معاملاتی دارند که می توانند در هنگام فروش سهام دیگر از آن دور شوند. معاملات را نمی توان برای همه شناسایی کرد ، سفارشات برای مسدود کردن سهام ایجاد می شوند. | |
| برنامه های یادگیری ماشین | یادگیری ماشین برنامه های پیشرفته برای بهبود استراتژی های الگوریتمی ما. | |
| خوشه بندی یادگیری ماشین (عدالت) | تجزیه و تحلیل شباهت ابزار عدالت مختلف از طریق تجزیه و تحلیل خوشه ای ، رویکرد یادگیری کاملاً داده شده و ماشین که هدف آن شناسایی گروه هایی از ابزاری است که به طور مشابه در دوره های کوتاه مدت عمل می کنند. | |
| پیش بینی منحنی حجم یادگیری ماشین (سهام) | با پیش بینی احتمال اجرای بهینه متصل به طیف وسیعی از جبران ، مکانیسم pegging را جلب می کند. هدف این است که در حالی که قادر به اجرای بیشتر مقدار والدین است ، سفارشات را تا حد امکان منفعلانه اجرا کنید. پیش بینی مبتنی بر یک رویکرد یادگیری ماشین با استفاده از شرایط بازار (حالت های سفارش کتاب ، نوسانات ، پروفایل های حجم ، واریانس نویز) است. | |
| آموزش ماشین آلات افست (FX) | ||
| سفارشی | Algos طرف مشتری را می سازد یا از API ALGO بومی ما برای شخصی سازی این منو و ساخت خود استفاده می کند. بیش از 150 پارامتر و تصمیمات منطقی نامحدود به شما امکان سفارشی سازی کامل استراتژی های خود را می دهند | |
ما را در سایت گزینه های باینری دنبال می کنید
برچسب :
نویسنده : سحر زکریا
بازدید : 54
