Algoritmik Trading için Go Diline Dair Bir Vaka Çalışması

• Algoritmik trading ile ilgili bu vaka çalışması, otomatikleştirilmiş bir bireysel yatırımcı trading botunun geliştirilmesini gösteriyor.
• Bu bot, tüm hisse senedi piyasasını gerçek zamanlı izleyip hızlı trading kararları alabiliyor.
• Botun geliştirilmesi, yıllara yayılan deneme-yanılma ve tekrar eden iyileştirme süreçlerinden geçti.
• Bot, Go kullanılarak geliştirildi ve 16 çekirdekli, 128 GB RAM'e ve 8 TB NVMe depolamaya sahip yüksek performanslı bir oyuncu sisteminde çalışıyor.
• Botun üç temel bileşeni veri sağlayıcı (Polygon.io), uygulama (Go uygulaması) ve aracı kurumdur (Interactive Brokers).
• Go uygulaması veri akışlarını toplar ve yorumlar, trading kararları verir ve alış-satış emirlerini yürütür.
• Bot; veri yapısı keşfi, veri görselleştirme ve işlemleri izleme için yerleşik bir web arayüzü içeriyor.
• Strateji geliştirme ve backtesting, bu botun önemli bileşenleri arasında yer alıyor; odak noktası, özel stratejileri test edip çalıştırmak için bir platform oluşturmak.
• Botun yapısını ve akışını açıklamak için sözde kod ve gerçek Go kodu örnekleri sunuluyor.
• Hisse senedi piyasasının soyutlanması, emir yönetimi, istisnai durumların ele alınması ve trading stratejilerindeki rastgeleliğin anlaşılmasından çıkarılan dersler paylaşılıyor.
• Trading sisteminin temel işlevlerini test etmek için bir hafta boyunca rastgele hisselerde günde 1000 işlem gerçekleştiriliyor.
• Zaman tabanlı birimler yerine tick bar kullanılarak çözünürlük artırılıyor ve piyasa hareketliliği daha doğru yakalanıyor.
• Tamamen bellek içi yapıya geçilerek ölçeklenebilirlik sorunları aşılıyor ve mutex lock kullanan büyük map'lerden yararlanılıyor.
• Veri kaybını önlemek için kesintisiz güç kaynağının önemi fark ediliyor.
• Trading sistemi kurma projesinin zorlayıcı, zaman alıcı ve yalnız hissettirebilecek bir süreç olduğu anlatılıyor.
• Trading sistemi geliştirme ve veri keşfi için Go ve Python'ın gücünden yararlanılıyor.
• Soru sorma, kod üretme ve üretkenliği artırma açısından ChatGPT'nin dönüştürücü etkisinden faydalanılıyor.
• Kişisel bir trading sistemiyle piyasa anomalilerini tespit etme ve piyasa olaylarını doğrudan deneyimleme yeteneği vurgulanıyor.
• Matematik, finans, algoritmik trading ve veri analizi için ek öğrenme kaynakları sunuluyor.

[GN⁺]

Hacker News yorumları

• Algoritmik trading, sıkı şekilde düzenlenen ve rekabetin yüksek olduğu, son derece ilgi çekici ve karmaşık bir alandır.
• Algoritmik trading'de strateji, rekabetçi piyasada para kazanmanın anahtarı olduğu için tartışmanın temel odağıdır.
• Farklı zaman ölçeklerinde çalışan piyasa katılımcılarının iletişim kurması ve birbirini anlaması zordur.
• Collective2, mühendislerin abonelik ücreti ödeyip kendi alım/satım sinyallerini paylaşabildiği bir platformdur ve algoritmik trading dünyasının bir bölümüne kısa bir bakış sunar.
• Programlama dili seçimi, trading algoritmasının kendisinden daha önemli değildir.
• Otomatik işlem sistemleri geliştirmenin önemli yönleri arasında veri akışları, özellik üretimi, sinyal üretimi ve emir yönetimi yer alır.
• Bu yazı, algoritmik trading'in teknik yönleri ve genel pipeline hakkında içgörü sağlıyor, ancak ölçeklendirme ve asenkron uygulamaya dair ayrıntılar eksik.
• Bir trading botu yapmak yalnız bir çaba olabilir; bir ekibe sahip olmak faydalı olabilir.
• Bu yazı, anlamsız ve clickbait olduğu, somut bilgi bakımından yetersiz kaldığı gerekçesiyle eleştirildi.
• ETF'leri de içeren backtesting stratejilerinde temettüler ve split'ler dikkate alınmalıdır; bu konuda tavsiyeye ihtiyaç vardır.