وسائل لوڈ ہو رہے ہیں... لوڈنگ...

کیا آپ کو اپنا بیک ٹیسٹر بنانا چاہیے؟

مصنف:نیکی, تخلیق: 2019-03-19 14:03:46, تازہ کاری: 2019-03-19 14:08:48

اس پوسٹ کے بارے میں

پوسٹ ان لوگوں کے لئے موزوں ہے جو مقداری تجارت شروع کررہے ہیں اور ساتھ ہی ان لوگوں کے لئے بھی جو اس علاقے میں کچھ تجربہ رکھتے ہیں۔ پوسٹ میں بیک ٹسٹنگ کے عام خطرات کے ساتھ ساتھ کچھ غیر معمولی مسائل بھی زیر بحث ہیں!

یہ مختلف قسم کے بیک ٹسٹنگ میکانزم کے ساتھ ساتھ سافٹ ویئر کے منظر نامے کو بھی دیکھتا ہے جو ان طریقوں کو نافذ کرتا ہے۔ پھر ہم بحث کرتے ہیں کہ کیا آج دستیاب اوپن سورس ٹولز کے پھیلاؤ کے باوجود بھی اپنا بیک ٹیسٹر بنانا قابل ہے۔

آخر میں، ہم ایک ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹنگ سسٹم کے اندرونی اور باہر کے بارے میں بات کرتے ہیں، ایک موضوع جس میں میں نے پچھلے مراسلوں میں کوانٹ اسٹارٹ پر اکثر احاطہ کیا ہے.

بیک ٹسٹ کیا ہے؟

بیک ٹسٹ تاریخی قیمتوں کے اعداد و شمار کے سیٹ پر تجارتی حکمت عملی کے قوانین کا اطلاق ہے۔ یعنی، اگر ہم اثاثوں کے پورٹ فولیو میں داخل ہونے اور باہر نکلنے کے لئے میکانزم کا ایک سیٹ طے کرتے ہیں، اور ان قوانین کو ان اثاثوں کے تاریخی قیمتوں کے اعداد و شمار پر لاگو کرتے ہیں، تو ہم اس "تجارت کی حکمت عملی" کی کارکردگی کو سمجھنے کی کوشش کر سکتے ہیں جو ماضی میں حاصل کی جا سکتی ہے.

ایک بار کہا گیا تھا کہ تمام ماڈل غلط ہیں ، لیکن کچھ مفید ہیں۔ بیک ٹیسٹ کا بھی یہی معاملہ ہے۔ تو وہ کس مقصد کے لئے کام کرتے ہیں؟

بیک ٹیسٹ بالآخر ہمیں یہ فیصلہ کرنے میں مدد کرتا ہے کہ آیا حکمت عملی کے قواعد کا ایک سیٹ زندہ تجارت کرنے کے قابل ہے۔ یہ ہمیں یہ خیال فراہم کرتا ہے کہ ماضی میں حکمت عملی کس طرح کارکردگی کا مظاہرہ کرسکتی ہے۔ بنیادی طور پر یہ ہمیں کسی بھی حقیقی سرمایہ مختص کرنے سے پہلے خراب حکمت عملی کے قواعد کو فلٹر کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

بیک ٹیسٹ پیدا کرنا آسان ہے۔ بدقسمتی سے بیک ٹیسٹ کے نتائج براہ راست تجارتی نتائج نہیں ہیں۔ اس کے بجائے وہ حقیقت کا ایک ماڈل ہیں۔ ایک ایسا ماڈل جس میں عام طور پر بہت سے مفروضے ہوتے ہیں۔

سافٹ ویئر بیک ٹسٹ کی دو اہم اقسام ہیں - for-loop اور event-driven سسٹم۔

بیک ٹسٹنگ سافٹ ویئر ڈیزائن کرتے وقت ہمیشہ درستگی اور نفاذ کی پیچیدگی کے مابین تجارت ہوتی ہے۔ مذکورہ بالا دو بیک ٹسٹنگ کی اقسام اس تجارت کے لئے سپیکٹرم کے کسی بھی سرے کی نمائندگی کرتی ہیں۔

پس منظر کی جانچ پڑتال

بیک ٹسٹنگ سے وابستہ بہت سارے خطرات ہیں۔ وہ سب اس حقیقت سے متعلق ہیں کہ بیک ٹسٹ صرف حقیقت کا ایک ماڈل ہے۔ کچھ عام خطرات میں شامل ہیں:

  • نمونہ ٹیسٹنگ - یہ اس وقت ہوتا ہے جب آپ اپنے تجارتی ماڈلز کو تربیت دینے کے ساتھ ساتھ اسے جانچنے کے لئے بھی ایک ہی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ تقریبا ہمیشہ ایک حکمت عملی کی کارکردگی کو اس سے کہیں زیادہ بڑھاتا ہے جو براہ راست تجارت میں دیکھا جائے گا۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ اس کی غیر دیکھے گئے اعداد و شمار پر توثیق نہیں کی گئی ہے ، جو تربیت کے اعداد و شمار سے نمایاں طور پر مختلف ہوں گے۔ جوہر میں ، یہ اوور فٹنگ کی ایک شکل ہے۔
  • بقا کی تعصب - ایس اینڈ پی 500 جیسے اسٹاک مارکیٹ انڈیکس کے ل list ، فہرست سازی اور فہرست بندی کا ایک متواتر عمل ہوتا ہے ، جس میں وقت کے ساتھ ساتھ ساخت میں تبدیلی آتی ہے۔ بیک ٹسٹ پر اس بدلتی ہوئی ساخت کو مدنظر رکھنے میں ناکام رہنے سے ، تجارتی حکمت عملیاں خود بخود فاتحین کا انتخاب کرتی ہیں کم مارکیٹ کیپٹلائزیشن کی وجہ سے انڈیکس سے باہر آنے والی تمام کمپنیوں کو نظرانداز کرنے کی وجہ سے۔ لہذا طویل مدتی بیک ٹسٹ کرتے وقت ہمیشہ بقا کی تعصب سے پاک ڈیٹا کا استعمال کرنا ضروری ہے۔
  • Look-Ahead Bias - مستقبل کے اعداد و شمار بہت ٹھیک طریقے سے backtests میں چھپ سکتے ہیں۔ کسی خاص ٹائم فریم پر لکیری رجسٹریشن تناسب کا حساب لگانے پر غور کریں۔ اگر اس تناسب کو پھر اسی نمونے میں استعمال کیا جاتا ہے تو ، پھر ہم نے ضمنی طور پر مستقبل کے اعداد و شمار لائے ہیں اور اس طرح کارکردگی میں اضافہ ہونے کا امکان ہے۔ ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹرز اس مسئلے کو بڑے پیمانے پر حل کرتے ہیں ، جیسا کہ ہم ذیل میں بحث کریں گے۔
  • مارکیٹ کے نظام میں تبدیلی - اس حقیقت سے متعلق ہے کہ اسٹاک مارکیٹ پیرامیٹرز مستحکم نہیں ہیں۔ یعنی ، اسٹاک کی نقل و حرکت پیدا کرنے والے بنیادی عمل میں پیرامیٹرز کی ضرورت نہیں ہوتی ہے جو وقت کے ساتھ ساتھ مستقل رہیں۔ اس سے پیرامیٹر ماڈلوں کو عام کرنا مشکل ہوجاتا ہے (جن میں سے بہت سی تجارتی حکمت عملیاں مثال ہیں) اور اس طرح کارکردگی براہ راست تجارت کے مقابلے میں بیک ٹیسٹ میں زیادہ ہونے کا امکان ہے۔
  • ٹرانزیکشن لاگت - بہت سارے فور لوپ بیک ٹیسٹ بنیادی ٹرانزیکشن لاگت جیسے فیس یا کمیشن کو بھی مدنظر نہیں رکھتے ہیں۔ یہ خاص طور پر تعلیمی مقالوں میں سچ ہے جہاں بیک ٹیسٹ زیادہ تر ٹرانزیکشن لاگت سے پاک ہوتے ہیں۔ بدقسمتی سے ایسی حکمت عملیاں تلاش کرنا بہت آسان ہے جو ٹرانزیکشن لاگت کے بغیر انتہائی منافع بخش ہوں ، لیکن جب حقیقی مارکیٹ کا سامنا کرنا پڑتا ہے تو کافی نقصانات ہوتے ہیں۔ عام اخراجات میں پھیلاؤ ، مارکیٹ کے اثرات اور پھسلن شامل ہیں۔ ان سب کو حقیقت پسندانہ بیک ٹیسٹ میں مدنظر رکھنا چاہئے۔

بیک ٹسٹنگ کے ساتھ کچھ زیادہ ٹھیک ٹھیک مسائل ہیں جن پر اکثر بحث نہیں کی جاتی ہے ، لیکن پھر بھی ان پر غور کرنا بہت ضروری ہے۔ ان میں شامل ہیں:

  • او ایچ ایل سی ڈیٹا - او ایچ ایل سی ڈیٹا ، جو کہ یاهو فنانس جیسی مفت سائٹوں سے لیا جانے والا روزانہ کا ڈیٹا ہے ، اکثر متعدد ایکسچینج فیڈز کا امتزاج ہوتا ہے۔ لہذا یہ امکان نہیں ہے کہ دن کی اعلی اور کم قیمت سمیت کچھ انتہائی اقدار کو براہ راست تجارتی نظام کے ذریعہ حاصل کیا جائے۔ اس طرح کے آرڈر روٹنگ کو ماڈل کے حصے کے طور پر سمجھنے کی ضرورت ہے۔
  • صلاحیت کی حدود - جب بیک ٹیسٹنگ کرتے ہیں تو پیسوں کی لامحدود برتن کا استعمال کرنا آسان ہے۔ تاہم ، حقیقت میں ، سرمایہ کے ساتھ ساتھ مارجن بھی سختی سے محدود ہے۔ اوسط یومیہ حجم (ADV) کی حدود کے بارے میں بھی سوچنا ضروری ہے ، خاص طور پر چھوٹے کیپ اسٹاک کے ل where جہاں یہ ممکن ہے کہ ہماری تجارت واقعی مارکیٹ کو منتقل کرسکتی ہے۔ اس طرح کے مارکیٹ کے اثرات اثرات کو رسک مینجمنٹ کے مقاصد کے لئے مدنظر رکھنا ہوگا۔
  • بینچ مارک کا انتخاب - کیا بینچ مارک کا انتخاب جس کے خلاف بیک ٹیسٹ کی گئی حکمت عملی کی پیمائش کی جارہی ہے وہ اچھا ہے؟ مثال کے طور پر اگر آپ خام مال کے فیوچر کی تجارت کر رہے ہیں اور ایس اینڈ پی 500 امریکی ایکویٹی انڈیکس کے لئے غیر جانبدار ہیں تو ، کیا واقعی ایس اینڈ پی 500 کو اپنے بینچ مارک کے طور پر استعمال کرنا سمجھ میں آتا ہے؟ کیا دیگر خام مال ٹریڈنگ فنڈز کی ایک ٹوکری زیادہ سمجھ میں آتی ہے؟
  • استحکام - کیا آپ کے بیک ٹیسٹ کے اندر اپنی حکمت عملی کے آغاز کے وقت میں تبدیلی کرکے نتائج میں ڈرامائی تبدیلی آتی ہے؟ طویل مدتی حکمت عملی کے ل It اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ آیا بیک ٹیسٹ پیر یا جمعرات کو شروع ہوتا ہے۔ تاہم ، اگر یہ ابتدائی حالات کے لئے حساس ہے تو ، آپ براہ راست تجارت کرتے وقت مستقبل کی کارکردگی کی قابل اعتماد پیش گوئی کیسے کرسکتے ہیں؟
  • اوور فٹنگ / تعصب متغیر تجارت - ہم نے اس پر تھوڑا سا اوپر نمونے کے اندر ٹیسٹنگ پوائنٹ میں تبادلہ خیال کیا ہے۔ تاہم ، اوور فٹنگ مشین لرننگ کے تمام (نگرانی والے) طریقوں کے لئے ایک وسیع مسئلہ ہے۔ اس مسئلے کو حل کرنے کا واحد حقیقی طریقہ کراس ویلیڈیشن کی تکنیکوں کے محتاط استعمال کے ذریعے ہے۔ اس کے باوجود ، ہمیں انتہائی محتاط رہنا چاہئے کہ ہم نے اپنی تجارتی حکمت عملیوں کو تربیت کے سیٹ میں شور کے مطابق نہیں بنایا ہے۔
  • نفسیاتی رواداری - نفسیات کو اکثر کوانٹم فنانس میں نظرانداز کیا جاتا ہے کیونکہ (مظاہرہ) اسے الگورتھمک سسٹم بنانے سے ہٹا دیا جاتا ہے۔ تاہم ، یہ ہمیشہ اندر گھس جاتا ہے کیونکہ کوانٹس کو ایک بار براہ راست تعینات ہونے کے بعد سسٹم کو ٹنکر یا اوور رائڈ کرنے کا رجحان ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ ، جو بیک ٹیسٹ میں قابل برداشت معلوم ہوسکتا ہے ، وہ براہ راست تجارت میں پیٹ کا جھونکا ہوسکتا ہے۔ اگر آپ کا بیک ٹیسٹڈ ایکویٹی منحنی خطوط اس کی تجارتی تاریخ کے کسی مقام پر 50٪ کمی دکھاتا ہے تو ، کیا آپ براہ راست تجارتی منظر نامے میں بھی اس پر سوار ہوسکتے ہیں؟

بیک ٹسٹنگ کے مسائل کے بارے میں بہت کچھ لکھا گیا ہے۔ ٹکر بالچ اور ایرنی چین دونوں ہی ان مسائل پر تفصیلی غور کرتے ہیں۔

فور لوپ بیک ٹیسٹ سسٹم

ایک فور لوپ بیک ٹیسٹر بیک ٹیسٹنگ سسٹم کی سب سے سیدھی قسم ہے اور اس کی سادگی اور شفافیت کی وجہ سے ، کوانٹ بلاگ پوسٹس میں سب سے زیادہ دیکھا جانے والا متغیر ہے۔

بنیادی طور پر فور لوپ سسٹم ہر تجارتی دن (یا او ایچ ایل سی بار) میں تکرار کرتا ہے ، اثاثہ کی قیمت (زبانیں) سے متعلق کچھ حساب کتاب انجام دیتا ہے ، جیسے کہ بند ہونے کی ایک حرکت پذیر اوسط ، اور پھر کسی خاص اثاثے کو (اکثر اسی بند ہونے کی قیمت پر ، لیکن بعض اوقات اگلے دن) طویل یا مختصر کرتا ہے۔ اس کے بعد تکرار جاری رہتی ہے۔ اس دوران کل ایکویٹی کو ٹریک اور اسٹور کیا جاتا ہے تاکہ بعد میں ایکویٹی وکر تیار کیا جاسکے۔

یہاں اس طرح کے ایک الگورتھم کے لئے جعلی کوڈ ہے:

for each trading bar:
    do_something_with_prices();
    buy_sell_or_hold_something();
    next_bar();PythonCopy

جیسا کہ آپ دیکھ سکتے ہیں کہ اس طرح کے نظام کا ڈیزائن ناقابل یقین حد تک آسان ہے۔ اس سے یہ ایک خاص حکمت عملی کے قواعد کی کارکردگی پر پہلی نظر حاصل کرنے کے لئے پرکشش بن جاتا ہے۔

فوائد

فور لوپ بیک ٹیسٹرز کو تقریبا کسی بھی پروگرامنگ زبان میں لاگو کرنا آسان ہے اور ان کا عملدرآمد بہت تیز ہے۔ اس کے بعد کے فائدہ کا مطلب یہ ہے کہ تجارتی سیٹ اپ کو بہتر بنانے کے لئے بہت سے پیرامیٹر مجموعوں کی جانچ کی جاسکتی ہے۔

نقصانات

فور لوپ بیک ٹیسٹرز کا بنیادی نقصان یہ ہے کہ وہ کافی غیر حقیقت پسندانہ ہیں۔ ان میں اکثر ٹرانزیکشن لاگت کی صلاحیت نہیں ہوتی جب تک کہ خاص طور پر شامل نہ کیا جائے۔ عام طور پر آرڈر فوری طور پر مارکیٹ میں وسط نقطہ کی قیمت کے ساتھ بھرا جاتا ہے۔ اس طرح اکثر پھیلاؤ کا حساب نہیں ہوتا ہے۔

بیک ٹیسٹنگ سسٹم اور لائیو ٹریڈنگ سسٹم کے مابین کم سے کم کوڈ کا دوبارہ استعمال ہوتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ کوڈ کو اکثر دو بار لکھنے کی ضرورت ہوتی ہے ، جس سے مزید کیڑے پیدا ہونے کا امکان پیدا ہوتا ہے۔

فور لوپ بیک ٹیسٹرز کو انڈیکسنگ میں کیڑے کی وجہ سے Look-Ahead Bias کا شکار ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر ، کیا آپ کو اپنے پینل انڈیکسنگ میں i ، i+1 یا i-1 استعمال کرنا چاہئے تھا؟

فور لوپ بیک ٹیسٹرز کو واقعی صرف فلٹریشن میکانزم کے طور پر استعمال کیا جانا چاہئے۔ آپ ان کو واضح طور پر خراب حکمت عملیوں کو ختم کرنے کے لئے استعمال کرسکتے ہیں ، لیکن آپ کو مضبوط کارکردگی کے بارے میں شکوک و شبہات کا شکار رہنا چاہئے۔ مزید تحقیق کی ضرورت ہوتی ہے۔ حکمت عملیوں کو براہ راست تجارت میں شاذ و نادر ہی بہتر کارکردگی کا مظاہرہ ہوتا ہے اس سے کہ وہ بیک ٹسٹ میں کرتے ہیں!

ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹ سسٹم

ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹرز اسپیکٹرم کے دوسرے سرے پر ہیں۔ وہ براہ راست تجارت کے بنیادی ڈھانچے کے نفاذ سے کہیں زیادہ مشابہت رکھتے ہیں۔ اس طرح ، وہ اکثر بیک ٹیسٹ اور براہ راست تجارت کی کارکردگی کے مابین فرق میں زیادہ حقیقت پسندانہ ہوتے ہیں۔

اس طرح کے سسٹم ایک بڑے جبکہ لوپ میں چلتے ہیں جو مسلسل واقعہ کی قطار میں مختلف اقسام کے واقعات کی تلاش کرتے ہیں۔ ممکنہ واقعات میں شامل ہیں:

  • ٹاک واقعات - نئے مارکیٹ کے اعداد و شمار کی آمد کا مطلب
  • سگنل ایونٹس - نئے تجارتی سگنل کی تخلیق
  • آرڈر ایونٹس - مارکیٹ بروکر کو بھیجنے کے لئے تیار آرڈر
  • بھرنے کے واقعات - مارکیٹ بروکر سے معلومات کو بھرنے

جب کسی خاص واقعہ کی نشاندہی کی جاتی ہے تو اسے انفراسٹرکچر میں مناسب ماڈیول (زبانیں) پر بھیج دیا جاتا ہے ، جو اس واقعہ کو سنبھالتا ہے اور پھر ممکنہ طور پر نئے واقعات تیار کرتا ہے جو قطار میں واپس جاتے ہیں۔

ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹسٹنگ سسٹم کا جعلی کوڈ مندرجہ ذیل ہے:

while event_queue_isnt_empty():
    event = get_latest_event_from_queue();
    if event.type == "tick":
        strategy.calculate_trading_signals(event);
    else if event.type == "signal":
        portfolio.handle_signal(event);
    else if event.type == "order":
        portfolio.handle_order(event);
    else if event.type == "fill":
        portfolio.handle_fill(event)
    sleep(600);  # Sleep for, say, 10 minsPythonCopy

جیسا کہ آپ دیکھ سکتے ہیں کہ پورٹ فولیو ہینڈلر ماڈیول پر بھاری انحصار ہے۔ ایسا ماڈیول ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹنگ سسٹم کا دل ہے جیسا کہ ہم ذیل میں دیکھیں گے۔

فوائد

ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹر کا استعمال کرنے کے بہت سے فوائد ہیں:

  • آگے دیکھنے کی تعصب کا خاتمہ - اس کے پیغام کو منتقل کرنے کے ڈیزائن کی وجہ سے ، ایونٹ سے چلنے والے سسٹم عام طور پر کم از کم تجارتی سطح پر ، آگے دیکھنے کی تعصب سے پاک ہوتے ہیں۔ تاہم ، پہلے سے تحقیق شدہ ماڈل کے ذریعہ غیر مستقیم طور پر تعصب متعارف کرانے کا امکان موجود ہے۔
  • کوڈ کا دوبارہ استعمال - براہ راست تجارت کے لئے صرف ڈیٹا ہینڈلر اور ایگزیکشن ہینڈلر ماڈیول کو تبدیل کرنا ضروری ہے۔ تمام حکمت عملی ، رسک / پوزیشن مینجمنٹ اور کارکردگی کی پیمائش کا کوڈ ایک جیسا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ عام طور پر بہت کم کیڑے ٹھیک کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
  • پورٹ فولیو کی سطح - ایونٹ ڈرائیوڈ سسٹم کے ساتھ پورٹ فولیو کی سطح پر سوچنا بہت آسان ہے۔ آلات اور حکمت عملیوں کے گروپوں کو متعارف کرانا آسان ہے ، جیسا کہ ہیجنگ آلات ہیں۔
  • مناسب رسک / پوزیشن مینجمنٹ - رسک اور پوزیشن مینجمنٹ کو آسانی سے ماڈیولر بنا سکتا ہے۔ لیورج اور طریقہ کار جیسے کیلی کے معیار کو آسانی سے متعارف کروا سکتا ہے۔ اس میں آسانی سے سیکٹر کی نمائش کے انتباہات ، ADV کی حدود ، اتار چڑھاؤ کی حدود اور غیر نقدی کے انتباہات بھی شامل ہوسکتے ہیں۔
  • ریموٹ ڈیپلوئمنٹ / مانیٹرنگ - کوڈ کی ماڈیولر نوعیت کلاؤڈ میں تعینات کرنے یا ورچوئل سسٹم پر تبادلہ کے قریب سافٹ ویئر کو شریک کرنے میں آسانی پیدا کرتی ہے۔

نقصانات

اگرچہ فوائد واضح ہیں، لیکن اس طرح کے ایک پیچیدہ نظام کو استعمال کرنے کے لئے کچھ مضبوط نقصانات بھی ہیں:

  • کوڈ کرنے کے لئے مشکل - ایک مکمل طور پر تجربہ کار ایونٹ سے چلنے والے نظام کی تعمیر میں ممکنہ طور پر ہفتوں یا مہینوں کا کل وقتی کام ہوگا۔ اس کا نتیجہ یہ ہے کہ فری لانس / کنٹریکٹ کوانٹ ڈویلپرز کے لئے ہمیشہ ایک صحت مند مارکیٹ ہوتی ہے!
  • آبجیکٹ پر مبنی کی ضرورت ہے - ایک ماڈیولر ڈیزائن کے لئے آبجیکٹ پر مبنی پروگرامنگ (او او پی) کے اصولوں کا استعمال ضروری ہے ، اور اس طرح ایک ایسی زبان جو او او پی کو آسانی سے سپورٹ کرسکتی ہے۔ تاہم ، اس سے یونٹ ٹیسٹنگ بہت آسان ہوجاتی ہے۔
  • سافٹ ویئر انجینئرنگ - بہتر سافٹ ویئر انجینئرنگ کی مہارت اور صلاحیتوں کی ضرورت ہوتی ہے جیسے لاگنگ، یونٹ ٹیسٹنگ، ورژن کنٹرول اور مسلسل انضمام.
  • سست عملدرآمد - کوڈ کی میسج پاسنگ کی نوعیت اس کو ویکٹرائزڈ فور لوپ کے نقطہ نظر کے مقابلے میں عملدرآمد میں بہت سست بناتی ہے۔ متعدد پیرامیٹر مجموعوں پر غیر بہتر کوڈ پر حساب کتاب میں طویل وقت لگ سکتا ہے۔

سافٹ ویئر کا منظر نامہ

اس سیکشن میں ہم سافٹ ویئر پر غور کریں گے (دوسرے کھلا ذریعہ اور تجارتی دونوں) جو فور لوپ اور ایونٹ سے چلنے والے دونوں نظاموں کے لئے موجود ہیں۔

فور لوپ بیک ٹیسٹرز کے ل the ، استعمال ہونے والی اہم پروگرامنگ زبانوں / سافٹ ویئر میں پیتھون (پینڈاس لائبریری کے ساتھ) ، آر (اور کوانٹومڈ لائبریری) اور میٹ لیب شامل ہیں۔ کوانٹ بلاگس پر بہت سارے کوڈ کے ٹکڑے پائے جاسکتے ہیں۔ اس طرح کے بلاگز کی ایک عمدہ فہرست کوانٹوکریسی پر مل سکتی ہے۔

ایونٹ سے چلنے والے سسٹم کی مارکیٹ بہت بڑی ہے ، کیونکہ کلائنٹ / صارفین اکثر چاہتے ہیں کہ سافٹ ویئر بیک ٹسٹنگ اور براہ راست تجارت دونوں کو ایک پیکج میں قابل بنائے۔

مہنگی تجارتی پیش کشوں میں ڈیلٹیکس اور کوانٹ ہاؤس شامل ہیں۔ وہ اکثر کوانٹ ہیج فنڈز ، فیملی آفس اور پروپیگنڈہ ٹریڈنگ فرموں میں پائے جاتے ہیں۔

کلاؤڈ بیسڈ بیک ٹیسٹنگ اور براہ راست تجارتی نظام نسبتا new نئے ہیں۔ کوانٹوپین بیک ٹیسٹنگ اور براہ راست تجارت دونوں کے لئے پختہ ویب پر مبنی سیٹ اپ کی ایک مثال ہے۔

ادارہ جاتی کمپنیاں اکثر اپنے اندرونی سافٹ ویئر کی تعمیر بھی کرتی ہیں۔ اس کی وجہ ریگولیٹری پابندیوں ، سرمایہ کاروں کے تعلقات / رپورٹنگ اور آڈیٹیبلٹی کا مرکب ہے۔

خوردہ کوانٹس کو کوانٹپین کے کلاؤڈ + ڈیٹا نقطہ نظر کا استعمال کرنے یا اپنے آپ کو رولنگ کلاؤڈ وینڈر جیسے ایمیزون ویب سروسز ، ریکس اسپیس کلاؤڈ یا مائیکروسافٹ ازور کا استعمال کرتے ہوئے ، ایک مناسب ڈیٹا وینڈر جیسے ڈی ٹی این آئی کیو فیڈ یا کوانٹ کوٹ کے ساتھ انتخاب کرنا ہے۔

اوپن سورس سافٹ ویئر کے لحاظ سے ، بہت ساری لائبریریاں دستیاب ہیں۔ وہ زیادہ تر پائتھون میں لکھے گئے ہیں (جو وجوہات میں ذیل میں بیان کروں گا) اور ان میں زپ لائن (کوانٹوپیئن) ، پائی الگو ٹریڈ ، پائی سسٹم ٹریڈ (روب کارور / انویسٹمنٹ ایڈیوکسی) اور کیو ایس ٹی ٹریڈر (کوئنٹ اسٹارٹ کا اپنا بیک ٹیسٹر) شامل ہیں۔

تاہم ، سب سے اہم پہلوؤں میں سے ایک یہ ہے کہ قطع نظر اس سے کہ آپ آخر کار کون سا سافٹ ویئر استعمال کرتے ہیں ، اسے مالیاتی اعداد و شمار کے یکساں طور پر ٹھوس ماخذ کے ساتھ جوڑا جانا چاہئے۔ بصورت دیگر آپ 'گندگی میں ، گندگی سے باہر' کی صورتحال میں ہوں گے اور آپ کے براہ راست تجارتی نتائج آپ کے بیک ٹیسٹ سے کافی حد تک مختلف ہوں گے۔

پروگرامنگ زبانیں

اگرچہ سافٹ ویئر ہمارے لئے تفصیلات کا خیال رکھتا ہے ، لیکن یہ ہمیں بہت ساری نفاذ کی تفصیلات سے چھپا دیتا ہے جو اکثر اس وقت اہم ہوتے ہیں جب ہم اپنی تجارتی حکمت عملی کی پیچیدگی کو بڑھانا چاہتے ہیں۔ کسی وقت اکثر اپنے نظام کو لکھنا ضروری ہوتا ہے اور پہلا سوال جو پیدا ہوتا ہے وہ ہے مجھے کون سی پروگرامنگ زبان استعمال کرنی چاہئے؟

مقداری سافٹ ویئر ڈویلپر کی حیثیت سے پس منظر رکھنے کے باوجود مجھے ذاتی طور پر زبانوں کی جنگوں میں دلچسپی نہیں ہے۔ دن میں صرف بہت سے گھنٹے ہوتے ہیں اور ، کوانٹس کی حیثیت سے ، ہمیں کام کرنے کی ضرورت ہوتی ہے - انٹرنیٹ فورموں پر زبان کے ڈیزائن پر بحث کرنے میں وقت ضائع نہیں کرنا!

ہمیں صرف اس بات میں دلچسپی ہونی چاہئے کہ کیا کام کرتا ہے۔ یہاں کچھ اہم حریف ہیں:

پائیتھون

پائتھون سیکھنا انتہائی آسان پروگرامنگ زبان ہے اور جب لوگ پروگرامنگ سیکھنے کا فیصلہ کرتے ہیں تو اکثر پہلی زبان ہوتی ہے۔ اس میں ٹولز کی ایک معیاری لائبریری ہوتی ہے جو تقریبا کسی بھی شکل کے اعداد و شمار کو پڑھ سکتی ہے اور کسی بھی دوسری خدمت سے بہت آسانی سے بات کرسکتی ہے۔

اس میں کچھ غیر معمولی کوانٹم / ڈیٹا سائنس / مشین لرننگ (ایم ایل) لائبریریاں ہیں جن میں نمپی ، سکیپی ، پانڈاس ، اسکیٹ لرن ، میٹ پلٹلب ، پی ایم سی 3 اور اسٹیٹس ماڈلز شامل ہیں۔ اگرچہ یہ ایم ایل اور عام ڈیٹا سائنس کے لئے بہت اچھا ہے ، لیکن یہ زیادہ وسیع کلاسیکی شماریاتی طریقوں اور ٹائم سیریز تجزیہ کے لئے تھوڑا سا تکلیف دیتا ہے۔

یہ فور لوپ اور ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹسٹنگ سسٹم دونوں کی تعمیر کے لئے بہت اچھا ہے۔ در حقیقت ، یہ شاید صرف ان زبانوں میں سے ایک ہے جو براہ راست اختتامی تحقیق ، بیک ٹسٹنگ ، تعیناتی ، براہ راست تجارت ، رپورٹنگ اور نگرانی کی اجازت دیتی ہے۔

شاید اس کا سب سے بڑا نقصان یہ ہے کہ جب C ++ جیسی دوسری زبانوں کے مقابلے میں اس کا عملدرآمد کرنا بہت سست ہے۔ تاہم ، اس مسئلے کو بہتر بنانے کے لئے کام کیا جارہا ہے اور وقت کے ساتھ ساتھ پائتھون تیز تر ہوتا جارہا ہے۔

R

R ایک مکمل پہلی قسم کی پروگرامنگ زبان کے بجائے ایک شماریاتی پروگرامنگ ماحول ہے (اگرچہ کچھ اس کے برعکس بحث کر سکتے ہیں!) ۔ یہ بنیادی طور پر وقت کی سیریز ، کلاسیکی / تعدد کے اعدادوشمار ، بایسن کے اعدادوشمار ، مشین لرننگ اور تلاش کے اعداد و شمار کے تجزیہ کے لئے اعلی درجے کا شماریاتی تجزیہ انجام دینے کے لئے ڈیزائن کیا گیا تھا۔

یہ وسیع پیمانے پر فور لوپ بیک ٹسٹنگ کے لئے استعمال ہوتا ہے ، اکثر کوانٹوموڈ لائبریری کے ذریعے ، لیکن ایونٹ سے چلنے والے سسٹم یا براہ راست تجارت کے لئے خاص طور پر موزوں نہیں ہے۔ تاہم ، یہ حکمت عملی کی تحقیق میں بہترین ہے۔

C++

سی ++ انتہائی تیز رفتار ہونے کی ساکھ رکھتا ہے۔ تقریبا all تمام سائنسی اعلی کارکردگی کا حساب کتاب فورٹران یا سی ++ میں کیا جاتا ہے۔ یہ اس کا بنیادی فائدہ ہے۔ لہذا اگر آپ اعلی تعدد کی تجارت پر غور کر رہے ہیں ، یا بڑی تنظیموں میں پرانے نظاموں پر کام کر رہے ہیں تو ، پھر سی ++ کی ضرورت ہونے کا امکان ہے۔

بدقسمتی سے یہ حکمت عملی کی تحقیق کرنے کے لئے تکلیف دہ ہے۔ جامد ٹائپ ہونے کی وجہ سے ، پیتھون یا آر کے مقابلے میں آسانی سے ڈیٹا کو لوڈ ، پڑھنے اور فارمیٹ کرنا کافی مشکل ہے۔

اس کی نسبتا old عمر کے باوجود ، اسے حال ہی میں C ++ 11 / C ++ 14 کے تعارف اور مزید معیارات میں بہتری کے ساتھ کافی حد تک جدید بنایا گیا ہے۔

دوسروں کو؟

آپ جاوا ، اسکالا ، سی # ، جولیا اور بہت ساری فعال زبانوں پر بھی نگاہ ڈالنا چاہتے ہیں۔ تاہم ، میری سفارش یہ ہے کہ پیتھون ، آر اور / یا سی ++ پر قائم رہیں۔ کیونکہ مقدار کی تجارت کی برادری بہت بڑی ہے۔

کیا آپ کو اپنا (واقعات پر مبنی) بیک ٹیسٹر لکھنا چاہئے؟

جواب: ہاں!

اپنے ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹسٹنگ سسٹم کو لکھنا سیکھنے کا ایک بہت بڑا تجربہ ہے۔ سب سے پہلے ، یہ آپ کو اپنی تجارتی انفراسٹرکچر کے تمام پہلوؤں پر غور کرنے پر مجبور کرتا ہے ، نہ کہ صرف کسی خاص حکمت عملی پر گھنٹوں گزارنے پر۔

یہاں تک کہ اگر آپ لائیو ٹریڈنگ کے لئے سسٹم کا استعمال نہیں کرتے ہیں، تو یہ آپ کو بہت سارے سوالات فراہم کرے گا جو آپ کو اپنے تجارتی یا FOSS بیک ٹیسٹنگ فراہم کرنے والوں سے پوچھنا چاہئے.

مثال کے طور پر: کس طرح آپ کے موجودہ زندہ نظام کے لحاظ سے آپ کے بیک ٹیسٹ تخروپن سے مختلف ہے:

  • الگورتھمک عملدرآمد اور آرڈر روٹنگ؟
  • پھیلاؤ، فیس، سلائڈ اور مارکیٹ کے اثرات؟
  • خطرہ مینجمنٹ اور پوزیشن سائزنگ؟

جبکہ ایونٹ سے چلنے والے سسٹم لکھنے کے لئے تیز یا آسان نہیں ہیں، تجربے کو آپ کے کوانٹ ٹریڈنگ کیریئر میں بعد میں بہت بڑا تعلیمی منافع ادا کرے گا.

ایونٹ سے چلنے والا بیک ٹیسٹ ڈیزائن 101

آپ اس طرح کا نظام کیسے لکھتے ہیں؟

شروع کرنے کا بہترین طریقہ یہ ہے کہ صرف زپ لائن ، کیو اسٹریڈر ، پائی الگو ٹریڈ ، پائی سسٹم ٹریڈ وغیرہ ڈاؤن لوڈ کریں اور دستاویزات اور کوڈ کو پڑھنے کی کوشش کریں۔ وہ سب پائتھون میں لکھے گئے ہیں (جو میں نے اوپر بیان کردہ وجوہات کی بناء پر) اور شکر ہے کہ پائتھون جھوٹے کوڈ کو پڑھنے کی طرح ہے۔ یعنی ، اس کی پیروی کرنا بہت آسان ہے۔

میں نے ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹ ڈیزائن کے بارے میں بھی بہت سے مضامین لکھے ہیں ، جو آپ یہاں تلاش کرسکتے ہیں ، جو آپ کو سسٹم کے ہر ماڈیول کی ترقی کے ذریعے رہنمائی کرتے ہیں۔ سرمایہ کاری کی حماقت میں روب کارور بھی مستقبل کی تجارت کے ل such ایسے سسٹم بنانے کے اپنے نقطہ نظر کو پیش کرتا ہے۔

یاد رکھیں کہ آپ کو دن نمبر 1 میں ماہر بننے کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ اسے آہستہ آہستہ ، دن بہ دن ، ماڈیول بہ ماڈیول لے سکتے ہیں۔ اگر آپ کو مدد کی ضرورت ہو تو ، آپ ہمیشہ مجھ سے یا دوسرے رضاکارانہ مقدار والے بلاگرز سے رابطہ کرسکتے ہیں۔ میرا رابطہ ای میل کے لئے مضمون کے آخر میں دیکھیں۔

اب میں ان ماڈیولز پر تبادلہ خیال کروں گا جو اکثر ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹنگ سسٹم میں پائے جاتے ہیں۔ اگرچہ یہ ایک مکمل فہرست نہیں ہے ، لیکن اس سے آپ کو اس طرح کے سسٹم کے ڈیزائن کا ذائقہ ملنا چاہئے۔

سیکیورٹیز ماسٹر ڈیٹا بیس

یہ وہ جگہ ہے جہاں آپ کی تجارتی تاریخ کے ساتھ ساتھ تاریخی قیمتوں کا تعین کرنے کے تمام اعداد و شمار کو ذخیرہ کیا جاتا ہے۔

اس کے بجائے ، ہم پہلی کلاس ڈیٹا بیس یا فائل سسٹم استعمال کرتے ہیں ، جیسے پوسٹگری ایس کیو ایل ، مائی ایس کیو ایل ، ایس کیو ایل سرور یا ایچ ڈی ایف 5۔

مثالی طور پر ، ہم ٹِک لیول کے اعداد و شمار کو حاصل کرنا اور اسٹور کرنا چاہتے ہیں کیونکہ اس سے ہمیں تجارتی پھیلاؤ کا اندازہ ہوتا ہے۔ اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ اگر ہم چاہیں تو ، کم تعدد پر ، اپنی خود کی OHLC سلاخیں تشکیل دے سکتے ہیں۔

ہمیں ہمیشہ کارپوریٹ کارروائیوں (جیسے اسٹاک اسپلٹ اور منافع) ، بقا کے تعصب (اسٹاک کی فہرست بندی) کے ساتھ ساتھ مختلف تبادلے کے مابین ٹائم زون کے اختلافات کو بھی باخبر رکھنا چاہئے۔

انفرادی / خوردہ کمپنیاں یہاں مقابلہ کرسکتی ہیں کیونکہ پیداوار کے معیار کی بہت سی ڈیٹا بیس ٹیکنالوجیز پختہ ، مفت اور اوپن سورس ہیں۔ Quandl جیسی سائٹوں کے ذریعہ خود ڈیٹا سستا اور جمہوری ہو رہا ہے۔

اب بھی بہت ساری مارکیٹیں اور حکمت عملی موجود ہیں جو بڑے فنڈز میں دلچسپی رکھنے کے لئے بہت چھوٹی ہیں۔ یہ خوردہ مقدار کے تاجروں کے لئے زرخیز زمین ہے۔

تجارتی حکمت عملی

ایونٹ سے چلنے والے نظام میں تجارتی حکمت عملی ماڈیول عام طور پر نئے مارکیٹ کے اعداد و شمار پر کسی قسم کی پیش گوئی یا فلٹرنگ میکانزم چلاتا ہے۔

یہ بار یا ٹک ڈیٹا وصول کرتا ہے اور پھر ان میکانزم کو کسی اثاثے کو طویل یا مختصر کرنے کے لئے تجارتی سگنل تیار کرنے کے لئے استعمال کرتا ہے۔ یہ ماڈیول کسی مقدار کو تیار کرنے کے لئے ڈیزائن نہیں کیا گیا ہے ، جو پوزیشن سائزنگ ماڈیول کے ذریعہ کیا جاتا ہے۔

کوانٹم بلاگ کی 95٪ بحث عام طور پر تجارتی حکمت عملیوں کے گرد گھومتی ہے۔ میرا ذاتی طور پر خیال ہے کہ یہ 20٪ کی طرح ہونا چاہئے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ مجھے لگتا ہے کہ زیادہ الفا کے ساتھ حکمت عملیوں کا پیچھا کرنے کے بجائے مناسب رسک مینجمنٹ اور پوزیشن سائزنگ کے ذریعے اخراجات کو کم کرکے متوقع واپسی میں اضافہ کرنا بہت آسان ہے۔

پورٹ فولیو اور آرڈر مینجمنٹ

ایونٹ سے چلنے والے بیک ٹیسٹر کا دل پورٹ فولیو اینڈ آرڈر مینجمنٹ سسٹم ہے۔ یہ وہ علاقہ ہے جس میں سب سے زیادہ ترقیاتی وقت اور کوالٹی اشورینس ٹیسٹنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔

اس نظام کا مقصد موجودہ پورٹ فولیو سے مطلوبہ پورٹ فولیو تک جانا ہے ، جبکہ خطرہ کو کم سے کم کرنا اور لین دین کے اخراجات کو کم کرنا ہے۔

ماڈیول سسٹم کی حکمت عملی ، خطرہ ، پوزیشن سائزنگ اور آرڈر پر عمل درآمد کی صلاحیتوں کو جوڑتا ہے۔ یہ بروکرج کے اپنے حساب کتاب کی نقل کرنے کے لئے بیک ٹیسٹنگ کے دوران پوزیشن کے حساب کتاب کو بھی سنبھالتا ہے۔

اس طرح کے پیچیدہ نظام کو استعمال کرنے کا بنیادی فائدہ یہ ہے کہ یہ ایک ہی پورٹ فولیو کے تحت مختلف قسم کے مالی آلات کو سنبھالنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ہیجنگ کے ساتھ ادارہ جاتی طرز کے پورٹ فولیو کے لئے ضروری ہے۔ اس طرح کی پیچیدگی کو فور لوپ بیک ٹیسٹنگ سسٹم میں کوڈ کرنا بہت مشکل ہے۔

خطرہ اور پوزیشن مینجمنٹ

خطرے کے انتظام کو اپنے ماڈیول میں الگ کرنا انتہائی فائدہ مند ہوسکتا ہے۔ ماڈیول پورٹ فولیو سے بھیجے جانے والے احکامات کو تبدیل ، شامل یا ویٹو کرسکتا ہے۔

خاص طور پر ، رسک ماڈیول مارکیٹ کی غیر جانبداری کو برقرار رکھنے کے لئے ہیج شامل کرسکتا ہے۔ یہ سیکٹر کی نمائش یا ADV کی حدود کی وجہ سے آرڈر کے سائز کو کم کرسکتا ہے۔ اگر پھیلاؤ بہت وسیع ہے یا تجارت کے سائز کے مقابلے میں فیس بہت زیادہ ہے تو یہ تجارت پر مکمل ویٹو کرسکتا ہے۔

ایک علیحدہ پوزیشن سائزنگ ماڈیول اتار چڑھاؤ کے تخمینے اور پوزیشن سائزنگ کے قواعد جیسے کیلی لیوریج کو نافذ کرسکتا ہے۔ در حقیقت ، ماڈیولر نقطہ نظر کا استعمال یہاں حکمت عملی یا عمل درآمد کے کوڈ کو متاثر کیے بغیر وسیع پیمانے پر تخصیص کی اجازت دیتا ہے۔

اس طرح کے موضوعات کوانٹ بلاگوسفر میں اچھی طرح سے نمائندگی نہیں کی جاتی ہے۔ تاہم ، یہ شاید اداروں اور کچھ خوردہ تاجروں کے درمیان سب سے بڑا فرق ہے کہ وہ اپنی تجارت کے بارے میں کس طرح سوچتے ہیں۔ شاید بہتر منافع حاصل کرنے کا سب سے آسان طریقہ یہ ہے کہ اس طرح سے رسک مینجمنٹ اور پوزیشن سائزنگ کو نافذ کرنا شروع کریں۔

عملدرآمد کا انتظام

حقیقی زندگی میں ہمیں کبھی بھی اس بات کی ضمانت نہیں دی جاتی کہ ہم بیچ میں مارکیٹ بھر جائیں گے!

ہمیں ٹرانزیکشن کے معاملات جیسے صلاحیت، پھیلاؤ، فیس، سلائپج، مارکیٹ کے اثرات اور دیگر الگورتھمک عملدرآمد کے خدشات پر غور کرنا ہوگا، ورنہ ہمارے بیک ٹیسٹنگ کی واپسی بہت زیادہ ہوسکتی ہے.

ایونٹ سے چلنے والے سسٹم کا ماڈیولر نقطہ نظر ہمیں بیک ٹیسٹ ایگزیکشن ہینڈلر کو لائیو ایگزیکشن ہینڈلر کے ساتھ آسانی سے سوئچ کرنے اور ریموٹ سرور پر تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

ہم آسانی سے متعدد بروکرج بھی شامل کرسکتے ہیں جو OOP تصور ورثہ کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ یقینا assum فرض کرتا ہے کہ مذکورہ بروکرج میں ایک سیدھا سا ایپلی کیشن پروگرامنگ انٹرفیس (API) ہے اور ہمیں ان کے سسٹم کے ساتھ تعامل کرنے کے لئے گرافیکل یوزر انٹرفیس (GUI) استعمال کرنے پر مجبور نہیں کرتے ہیں۔

ایک مسئلہ جس سے آگاہ ہونا ضروری ہے وہ ہے تھرڈ پارٹی لائبریریوں کے ساتھ اعتماد ۔ ایسے بہت سے ماڈیولز ہیں جو بروکرج سے بات کرنا آسان بناتے ہیں ، لیکن یہ ضروری ہے کہ آپ اپنی جانچ خود کریں۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ وسیع سرمایہ لگانے سے پہلے ان لائبریریوں سے مکمل طور پر مطمئن ہیں ، ورنہ آپ ان ماڈیولز میں کیڑے کی وجہ سے بہت سارے پیسے کھو سکتے ہیں۔

کارکردگی اور رپورٹنگ

ریٹیل کوانٹس کو ادارہ جاتی کوانٹس کی طرف سے استعمال کی جانے والی جدید ترین رپورٹنگ کی تکنیکیں استعمال کر سکتی ہیں اور کرنی چاہئیں۔ اس طرح کے ٹولز میں پورٹ فولیو اور متعلقہ خطرات کے براہ راست ڈیش بورڈز ، بیک ٹیسٹ ایکویٹی بمقابلہ براہ راست ایکویٹی فرق یا ڈیلٹا شامل ہیں ، ساتھ ہی تمام عام میٹرکس جیسے ہر تجارت کی لاگت ، واپسی کی تقسیم ، اعلی واٹر مارک (ایچ ڈبلیو ایم) ، زیادہ سے زیادہ ڈراؤنڈ ، اوسط تجارتی تاخیر کے ساتھ ساتھ ایک بینچ مارک کے مقابلے میں الفا / بیٹا بھی شامل ہیں۔

اس انفراسٹرکچر میں مستقل طور پر اضافے کی بہتری لائی جانی چاہئے۔ اس سے صرف کیڑے کو ختم کرکے اور تجارتی تاخیر جیسے مسائل کو بہتر بنا کر طویل مدتی منافع میں واقعی اضافہ ہوسکتا ہے۔ صرف دنیا کی سب سے بڑی حکمت عملی (ڈبلیو جی ایس) کو بہتر بنانے پر فکسڈ نہ ہوں۔

ڈبلیو جی ایس آخر کار الفا زوال کی وجہ سے ختم ہوجائے گا۔ دوسروں کو آخر کار کنارے کا پتہ چل جائے گا اور واپسی کو الگ کردیں گے۔ تاہم ، ایک مضبوط تجارتی انفراسٹرکچر ، ایک ٹھوس حکمت عملی ریسرچ پائپ لائن اور مسلسل سیکھنے اس قسمت سے بچنے کے بہترین طریقے ہیں۔

انفراسٹرکچر کی اصلاح حکمت عملی کی ترقی سے زیادہ کنجیدہ ہوسکتی ہے لیکن جب آپ کی واپسی بہتر ہوتی ہے تو یہ نمایاں طور پر کم بورنگ ہوجاتا ہے!

تعیناتی اور نگرانی

ریموٹ سرور پر تعیناتی ، اس ریموٹ سسٹم کی وسیع نگرانی کے ساتھ ، ادارہ جاتی سطح کے نظام کے لئے بالکل اہم ہے۔ خوردہ فروشوں کو بھی ان خیالات کا استعمال کر سکتے ہیں اور کرنا چاہئے۔

ایک مضبوط نظام کو دور سے کلاؤڈ میں تعینات کیا جانا چاہئے یا کسی تبادلے کے قریب واقع ہونا چاہئے۔ گھریلو براڈبینڈ ، بجلی کی فراہمی اور دیگر عوامل کا مطلب یہ ہے کہ گھریلو ڈیسک ٹاپ / لیپ ٹاپ کا استعمال کرنا بہت ناقابل اعتماد ہے۔ اکثر چیزیں بدترین وقت میں درست طور پر ناکام ہوجاتی ہیں اور بڑے نقصانات کا باعث بنتی ہیں۔

ریموٹ تعیناتی پر غور کرتے وقت اہم مسائل میں شامل ہیں؛ مانیٹرنگ ہارڈ ویئر ، جیسے سی پی یو ، ریم / سویپ ، ڈسک اور نیٹ ورک I / O ، سسٹم کی اعلی دستیابی اور بے کارگی ، بیک اپ اور بحالی کے ذریعے اچھی طرح سے سوچا ہوا منصوبہ ، سسٹم کے تمام پہلوؤں کی وسیع لاگنگ کے ساتھ ساتھ مستقل انضمام ، یونٹ ٹیسٹنگ اور ورژن کنٹرول۔

مرفی کا قانون یاد رکھیں - اگر یہ ناکام ہو سکتا ہے تو یہ ناکام ہو جائے گا.

بہت سارے وینڈرز پیش کرتے ہیں جو نسبتا straight سیدھے سادے کلاؤڈ کی تعیناتی فراہم کرتے ہیں ، بشمول ایمیزون ویب سروسز ، مائیکروسافٹ آزور ، گوگل اور ریکس اسپیس۔ سافٹ ویئر انجینئرنگ کے کاموں کے لئے وینڈرز میں گٹ ہب ، بٹ بکٹ ، ٹریوس ، لاگلی اور سپلنک ، نیز بہت سے دوسرے شامل ہیں۔

آخری خیالات

بدقسمتی سے کوانٹ ٹریڈنگ میں کوئی "فوری حل" نہیں ہے۔ اس میں کامیابی کے لیے بہت محنت اور سیکھنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

شاید ابتدائیوں (اور کچھ درمیانی مقدار!) کے لئے ایک بڑی رکاوٹ یہ ہے کہ وہ بہترین حکمت عملی پر بہت زیادہ توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ ایسی حکمت عملیاں ہمیشہ بالآخر الفا زوال کا شکار ہوجاتی ہیں اور اس طرح غیر منافع بخش ہوجاتی ہیں۔ لہذا پورٹ فولیو میں شامل کرنے کے لئے نئی حکمت عملیوں کی مسلسل تحقیق کرنا ضروری ہے۔ جوہر میں ، حکمت عملی پائپ لائن ہمیشہ بھری ہونی چاہئے۔

یہ آپ کے تجارتی انفراسٹرکچر میں بھی بہت زیادہ وقت خرچ کرنے کے قابل ہے۔ تعیناتی اور نگرانی جیسے امور پر وقت گزاریں۔ ہمیشہ ٹرانزیکشن لاگت کو کم کرنے کی کوشش کریں ، کیونکہ منافع بخش ہونے کا مطلب یہ ہے کہ لاگت کو کم کرنا ہے کیونکہ یہ تجارتی آمدنی حاصل کرنا ہے۔

میں آپ کو اپنے بیک ٹسٹنگ سسٹم کو صرف سیکھنے کے لئے لکھنے کی سفارش کرتا ہوں۔ آپ یا تو اس کا استعمال کرسکتے ہیں اور اسے مستقل طور پر بہتر بناسکتے ہیں یا آپ کسی وینڈر کو تلاش کرسکتے ہیں اور پھر ان سے وہ تمام سوالات پوچھ سکتے ہیں جو آپ نے اپنے آپ کو تیار کرتے وقت دریافت کیے ہیں۔ یہ یقینی طور پر آپ کو تجارتی طور پر دستیاب سسٹم کی حدود سے آگاہ کرے گا۔

آخر میں ، ہمیشہ پڑھنا ، سیکھنا اور بہتر بنانا۔ درسی کتابیں ، تجارتی رسالے ، تعلیمی رسالے ، کوانٹ بلاگ ، فورم اور رسالے بہت سارے ہیں جو تجارت کے تمام پہلوؤں پر تبادلہ خیال کرتے ہیں۔ مزید اعلی درجے کی حکمت عملی کے خیالات کے ل I میں ایس ایس آر این اور آر ایکس آئی وی - کوانٹٹیٹیو فنانس کی سفارش کرتا ہوں۔


مزید