PROGETTO

Software di trading algoritmico per un trading automatizzato controllato

Sviluppo software personalizzato, Dati di mercato in tempo reale, Sviluppo di strategie di trading, Backtesting e ottimizzazione, Esecuzione automatizzata degli ordini, Monitoraggio del rischio, Report di trading

  • Settore: Gestione degli investimenti
  • Bulgaria Posizione: Bulgaria
  • Tempi di consegna: 16 settimane
  • Tecnologie: Python, JavaScript / TypeScript (Node.js)
4+ mesi

Questo cliente è una società di investimento bulgara che prendeva decisioni di mercato manuali, lente e incoerenti. Il software richiesto acquisisce dati di mercato in tempo reale o storici e applica strategie di trading configurabili. Restituisce segnali, risultati dei test e ordini automatizzati per il team di trading della società. I report mantengono i risultati disponibili per la revisione, riunendo sviluppo delle strategie, analisi ed esecuzione in un unico sistema controllato.

Riepilogo

Problema

La società di investimento perde tempo passando dall'analisi di mercato al test delle strategie, all'esecuzione degli ordini e alla reportistica.

Soluzione

La soluzione è diventata un unico sistema di trading per strategie configurabili, dati di mercato e ordini automatizzati. Include anche controlli del rischio e report.

Risultato

Il software è progettato per ridurre il lavoro manuale nel trading e i controlli ripetitivi tra le diverse fasi operative.

Storia del cliente

Il cliente è una società di investimento bulgara. Lavora con dati di mercato e strategie di trading che richiedono analisi, test, esecuzione e monitoraggio.

Le decisioni manuali e incoerenti facevano perdere tempo alla società. Il team di trading doveva inoltre esaminare segnali, posizioni e ordini.

La richiesta era semplice: creare un sistema di trading automatizzato che accettasse dati in tempo reale o storici, applicasse regole definite dal cliente, generasse decisioni di trading e gestisse gli ordini tramite la connessione di trading richiesta.

La soluzione è stata progettata attorno a moduli separati per la configurazione delle strategie, i segnali live, il backtesting, l'esecuzione e la reportistica. Il monitoraggio del rischio è stato incluso come componente separata del processo di trading.

Il cliente ha richiesto

  1. Configurare strategie con indicatori, regole, machine learning o price action
  2. Utilizzare dati di mercato e dati correlati in tempo reale o storici
  3. Generare segnali, punti di entrata e uscita e decisioni di trading
  4. Eseguire e gestire gli ordini tramite connessioni a broker o exchange

Perché il software pronto all'uso non era adatto

Le piattaforme di brokeraggio gestiscono acquisti, vendite e gestione del portafoglio, ma non corrispondono al processo completo di questa società. La soluzione richiesta è stata progettata per combinare strategie personalizzate, backtesting ed esecuzione automatizzata in un unico flusso di lavoro. I controlli del rischio e il monitoraggio live sono stati inclusi nel processo di trading della società.

Panoramica del progetto

La soluzione è stata progettata attorno a un editor di strategie in cui l'azienda configura regole di trading, indicatori e parametri di mercato. I dati storici o in tempo reale alimentano la stessa configurazione della strategia.

Per gestire lo sviluppo delle strategie, è stato fornito un modulo di backtesting. Il modulo confronta il comportamento della strategia sui dati storici e mostra i risultati delle operazioni e le metriche di performance.

La dashboard live analizza i dati di mercato e mostra segnali di acquisto e vendita, punti di entrata e uscita e posizioni aperte. In questo modo il team di trading dispone di una visione unica dell'attività di mercato attuale.

L'esecuzione automatizzata è stata progettata attorno a piattaforme di trading, API dei broker e API degli exchange. Il monitor dell'esecuzione mostra lo stato degli ordini, le operazioni eseguite e i limiti di rischio durante l'elaborazione degli ordini.

La cronologia delle operazioni, il P&L e il drawdown massimo sono disponibili per la revisione. Il sistema esporta questi dati in JSON, Excel o PDF.

Funzionalità principali fornite

  • Editor configurabile per le strategie di trading
  • Dati di mercato in tempo reale e storici
  • Configurazione di indicatori tecnici e regole
  • Generazione di segnali di acquisto e vendita
  • Backtesting e ottimizzazione delle strategie
  • Esecuzione automatizzata degli ordini
  • Monitoraggio dei limiti di rischio e dell'esecuzione
  • Monitoraggio delle posizioni aperte e delle performance
  • Log delle operazioni e reportistica
  • Esportazioni di P&L, JSON, Excel e PDF

Funzioni aggiungibili

+ Analisi delle notizie e dei social media + Documenti societari e dati fondamentali + Strategie di machine learning + Forward testing o paper trading + Avvisi da TradingView a Telegram + Connessioni aggiuntive a broker o exchange

Chi altro può utilizzare questa soluzione

Queste aziende hanno un'esigenza simile e la stessa soluzione può essere adattata ai loro dati di trading, alle strategie e alle regole di esecuzione.

Un'azienda che opera su azioni e indici

Attività Ha bisogno di decisioni automatizzate intraday o di day trading basate sui dati di mercato.
Come aiuta la soluzione La soluzione applica le sue regole di trading, genera segnali e monitora posizioni e ordini.

Un'attività di trading sul mercato indiano

Attività Opera su azioni, opzioni, futures o indici tramite piattaforme di brokeraggio.
Come aiuta la soluzione La soluzione collega i dati di mercato e l'esecuzione tramite broker al test delle strategie, ai segnali e ai controlli del rischio.

Un'attività di trading quantitativo

Attività Sviluppa strategie statistiche, di machine learning o ad alta frequenza.
Come aiuta la soluzione La soluzione offre algoritmi configurabili, backtesting, ottimizzazione, esecuzione e report delle performance.

Stack tecnologico

Python

Elaborazione di strategie e dati

Python supporta l'analisi dei dati di mercato, la logica delle strategie, i test e la reportistica.

JavaScript / TypeScript (Node.js)

Interfaccia e servizi di trading

JavaScript e TypeScript supportano l'interfaccia delle strategie e i servizi di trading condivisi.

ccxt

Connessione all'API dell'exchange

ccxt (una libreria che collega il software di trading agli exchange) fornisce connessioni agli exchange per il trading automatizzato.

vectorbt

Backtesting di strategie su larga scala

vectorbt (una libreria per testare le strategie di trading) analizza il comportamento delle strategie sui dati storici.

@tradejs/core

Creazione di strategie e strumenti di supporto

@tradejs/core (una libreria di trading e backtesting sicura per il browser) supporta la configurazione delle strategie e le funzioni di trading condivise.

pandas

Analisi dei dati di mercato

pandas fornisce strutture dati per l'analisi dei dati di mercato e dei risultati di trading.

numpy

Calcoli su array

numpy fornisce calcoli su array per i dati di mercato e delle performance.

scipy

Calcolo scientifico

scipy fornisce algoritmi fondamentali per il calcolo scientifico in Python.

Excel, JSON and PDF

Formati di esportazione dei report

Questi formati consentono di esportare dal sistema P&L, log delle operazioni, risultati del backtesting e report.

Integrazioni

Broker APIs and exchange APIs

Il sistema invia e gestisce ordini automatizzati tramite la connessione richiesta al broker o all'exchange.

Trading platforms

Le piattaforme di trading forniscono la connessione al mercato e all'esecuzione utilizzata dal sistema di trading.

NSE and BSE

Il nse e bse le API Python forniscono, quando necessario, accesso ai dati del mercato azionario indiano.

Polygon.io

Il polygon wrapper Python fornisce dati di mercato per azioni, obbligazioni, opzioni e ricerche correlate.

Excel, JSON and PDF

Il sistema esporta cronologia delle operazioni, P&L, drawdown, risultati del backtesting e report in questi formati.

Il risultato

Le strategie restano collegate ai dati di mercato

La schermata di configurazione della strategia riunisce selezione del mercato, indicatori e regole. L'azienda configura la strategia prima del test o dell'analisi live.

Il motore di trading applica le regole configurate ai dati di mercato storici o in tempo reale e prepara la strategia per la generazione dei segnali.

Come funziona

  1. L'editor delle strategie memorizza i parametri delle strategie di trading e le regole fornite dal cliente.
  2. I dati di mercato forniscono lo strumento e l'intervallo temporale selezionati.
  3. I moduli per indicatori e regole preparano la strategia per il backtesting o l'analisi live.
  • Indicatori tecnici, price action, pattern grafici, sentiment e machine learning possono essere inclusi quando necessario.
Suggerimento: La configurazione della strategia può essere strutturata in base al mercato, al tipo di asset, all'intervallo temporale e alle regole di esecuzione dell'azienda.
Configurazione della strategia e del mercato

Configurazione della strategia e del mercato

Funzioni in questa schermata
Sviluppare algoritmi di trading Analizzare gli indicatori tecnici Eseguire il backtesting della strategia di trading

I segnali live sono visibili in un'unica vista di trading

La dashboard live del mercato mostra i dati di mercato correnti, i segnali generati e i punti di entrata e uscita. L'analisi tecnica e le posizioni aperte restano visibili accanto alla vista del mercato attivo.

In questo modo la società dispone di un punto chiaro per esaminare le decisioni di trading automatizzate prima dell'esecuzione e finché le posizioni restano aperte.

Come funziona

  1. La vista live del mercato mostra i dati di mercato in tempo reale e i segnali di trading correnti.
  2. Il pannello di analisi tecnica mostra le informazioni sugli indicatori con i punti di entrata e uscita.
  3. La dashboard riepiloga le posizioni aperte e fornisce informazioni sugli avvisi.
Dashboard live del mercato e dei segnali

Dashboard live del mercato e dei segnali

Funzioni in questa schermata
Utilizzare feed di dati in tempo reale Analisi di mercato in tempo reale Analizzare gli indicatori tecnici Generare segnali di trading Visualizzare i dati di trading

Le strategie vengono testate prima delle decisioni di esecuzione

La schermata di backtesting e ottimizzazione confronta il comportamento della strategia sui dati storici. Mostra i risultati operazione per operazione e i grafici delle performance.

I controlli di ottimizzazione aiutano il team di trading a valutare come i parametri della strategia influenzano P&L e drawdown massimo prima di utilizzare la strategia con dati live.

Come funziona

  1. Il selettore del periodo di test storico fornisce il periodo e i dati di mercato per il test.
  2. Il modulo di backtesting calcola risultati, operazioni e P&L della strategia.
  3. Il modulo di ottimizzazione confronta i risultati dei parametri e li mostra in tabelle e grafici.
  • Il backtesting può utilizzare vectorbt (una libreria per testare le strategie di trading), backtesting, bt o @tradejs/core.
Nota: I risultati storici descrivono il comportamento della strategia sui dati selezionati; non garantiscono le performance future del trading.
Risultati del backtesting e dell'ottimizzazione

Risultati del backtesting e dell'ottimizzazione

Funzioni in questa schermata
Eseguire il backtesting della strategia di trading Ottimizzare gli algoritmi di trading Calcolare il drawdown massimo

Ordini e controlli del rischio restano monitorabili

Il monitor dell'esecuzione riunisce in un'unica schermata lo stato degli ordini, i limiti di rischio e i log dell'esecuzione. Comprende ordini eseguiti, modificati e annullati, oltre all'attività di trading corrente.

L'esecuzione automatizzata collega la strategia configurata alle piattaforme di trading, alle API dei broker o agli exchange, mentre il monitor mantiene visibile il percorso dell'ordine.

Come funziona

  1. Il modulo di esecuzione invia e gestisce gli ordini tramite la connessione di trading configurata.
  2. La tabella dello stato degli ordini mostra gli ordini eseguiti, modificati e annullati.
  3. I moduli di monitoraggio mostrano limiti di rischio, log live e metriche di performance.
Monitoraggio di ordini, rischio ed esecuzione

Monitoraggio di ordini, rischio ed esecuzione

Funzioni in questa schermata
Esecuzione delle operazioni in tempo reale Eseguire ordini a mercato Monitoraggio della gestione del rischio

I dati di trading sono pronti per la revisione e l'esportazione

La schermata dei report e della cronologia delle operazioni organizza operazioni eseguite, log e P&L. Analisti, manager e contabili possono esaminare lo stesso registro di trading.

Le funzioni di esportazione forniscono informazioni strutturate per ulteriori analisi e report finanziari. Il sistema salva le informazioni selezionate in JSON, Excel o PDF.

Come funziona

  1. Il selettore dei report carica la cronologia delle operazioni, le operazioni eseguite e i dati P&L.
  2. Il modulo di reportistica crea report di backtesting e in tempo reale dai dati di trading.
  3. I moduli di esportazione salvano le informazioni selezionate in JSON, Excel o PDF.
  • pyexcel-io (una libreria per leggere e scrivere dati di fogli di calcolo) supporta esportazioni tabellari strutturate.
  • jspdf (una libreria JavaScript per creare documenti PDF) supporta la generazione di report PDF.
Report e cronologia delle operazioni

Report e cronologia delle operazioni

Funzioni in questa schermata
Generare report per l'analisi Esportare il P&L in Excel Calcolare il drawdown massimo Registrare l'attività di trading

Cosa offre la soluzione

Con questa soluzione, la società di investimento può:

  • Configurare strategie di trading basate sui propri indicatori, regole, mercati e intervalli temporali
  • Analizzare dati di mercato in tempo reale e storici in un unico sistema
  • Generare segnali, punti di entrata e uscita e decisioni di trading
  • Testare e ottimizzare le strategie prima dell'esecuzione live
  • Gestire ordini automatizzati tramite connessioni a broker, exchange o piattaforme
  • Monitorare rischio, posizioni, log, performance e report

I sistemi pronti all'uso avrebbero potuto svolgere il lavoro?

Prima della progettazione, l'attività è stata confrontata con prodotti pronti all'uso sulla base delle loro descrizioni.

Esigenze del cliente Piattaforme di brokeraggio Kite, MetaTrader 5, thinkorswim Strumenti di trading automatizzato Galileo FX, Abbado Soluzione personalizzata
Configurare strategie di trading personalizzate parzialmente —
Utilizzare dati di mercato live o storici parzialmente
Generare segnali e decisioni di trading parzialmente
Eseguire ordini tramite API parzialmente
Adattarsi alle regole del cliente: fasi, ruoli e report — —
Tutte le fasi in un unico luogo — —
Nessun passaggio manuale tra i programmi — —

In base alle descrizioni pubbliche dei prodotti e della loro categoria.

I prodotti pronti all'uso coprono parti importanti dell'attività, come trading, analisi ed esecuzione degli ordini. Un prodotto pronto è sufficiente quando serve solo una di queste componenti.

Questo cliente aveva bisogno di un software proprietario perché strategie, test, controlli del rischio, monitoraggio, report e regole di esecuzione dovevano funzionare insieme in un unico luogo.

In conclusione

In conclusione, la soluzione è stata creata per eliminare il lavoro manuale nel percorso dai dati di mercato e dalle regole delle strategie alle decisioni testate, agli ordini controllati e ai report di trading.

FAQ

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