Forex Quantlib

Il progetto QuantLib è volto a fornire un framework software completo per la finanza quantitativa. QuantLib è una libreria gratuita open-source per la modellazione, il commercio e la gestione del rischio nella vita reale. QuantLib è scritto in C con un modello a oggetti pulito, ed è poi esportato in diverse lingue come C, Objective Caml, Java, Perl, Python, GNU R, Ruby e Scheme. Una versione AAD-enabled è inoltre disponibile. Il progetto Reposit facilita la distribuzione di librerie di oggetti per porre fine piattaforme utente e viene utilizzato per generare QuantLibXL. un addin Excel per QuantLib, e QuantLibAddin. addins QuantLib per altre piattaforme come LibreOffice Calc. Attacchi ad altre lingue e porting di Gnumeric, MatlabOctave, S-PLUSR. Matematica. architetture COMCORBASOAP, FpML, sono allo studio. Vedere la pagina estensioni per i dettagli. Apprezzato dagli analisti quantitativi e sviluppatori, esso è destinato ad accademici e professionisti allo stesso modo, alla fine la promozione di una più forte interazione tra loro. QuantLib offre strumenti che sono utili sia per l'attuazione pratica e per la modellazione avanzata, con caratteristiche quali convenzioni di mercato, modelli di curva dei rendimenti, risolutori, PDE, Monte Carlo (a bassa discrepanza incluso), opzioni esotiche, VAR, e così via. La finanza è un settore in cui ben scritti progetti open-source potrebbe fare una differenza enorme: ogni istituto finanziario ha bisogno di un solido, tempo-efficace, implementazione operativa di taglio modelli di pricing all'avanguardia e strumenti di copertura. Tuttavia, per arrivare, uno è attualmente costretti a re-inventare la ruota ogni volta. Anche i modelli decade-vecchio standard, come Black-Scholes, manca ancora una implementazione pubblica robusta. Come una conseguenza molti buoni quants spreca il suo tempo a scrivere classi C che sono stati già scritti migliaia di volte. Con la progettazione e la costruzione di questi strumenti a cielo aperto, QuantLib saranno entrambi incoraggerà peer review degli strumenti stessi, e dimostrare come questo dovrebbe essere fatto per il software scientifico e commerciale. Dan Gezelters parlare alla prima conferenza aperta SourceOpen Science discusso di come la tradizione scientifica di peer review si sposa bene con la filosofia del movimento Open Source. Gli standard aperti sono l'unico modo giusto per la scienza e la tecnologia per evolvere. La libreria può essere sfruttata attraverso diverse ricerche e istituti normativi, banche, società di software, e così via. Essendo un progetto freeopen-source, quants che contribuiscono alla libreria non avrebbe bisogno di ripartire da zero ogni volta. Gli studenti possono padroneggiare una libreria che viene effettivamente utilizzato nel mondo reale e contribuire ad esso in modo significativo. Questo potrebbe potenzialmente metterli in una posizione privilegiata sul mercato del lavoro. Ricercatori avrebbero un quadro a mano, il che riduce notevolmente la quantità di lavoro di basso livello necessario per costruire modelli, in modo da essere in grado di concentrarsi su problemi più complessi e interessanti. Le società finanziarie potrebbero sfruttare QuantLib come codice base di riferimento Andor, pur essendo in grado di impegnarsi nella creazione di soluzioni sempre più innovative che renderebbero più competitive sul mercato. istituzioni di regolamentazione possono avere uno strumento per pratiche tariffarie e di gestione del rischio standard. La licenza QuantLib è una licenza BSD modificata adatto per l'uso sia in software libero e applicazioni proprietarie, imponendo vincoli a tutti sull'uso della biblioteca. Alcune aziende si sono impegnate significative risorse allo sviluppo di questa libreria particolare StatPro. uno dei principali fornitori di gestione del rischio internazionale, in cui il progetto è stato QuantLib born. Official QuantLib Documentazione QuantLib riferimento manuale in formato HTML Il manuale di riferimento è disponibile per la lettura offline dalla pagina di download di SourceForge anche. Altre informazioni Luigi Ballabio, Implementazione QuantLib (in corso) Disponibile come ebook da Leanpub. Bozze sono anche pubblicate sul blog di accompagnamento. Vasily Nekrasov, Note sul Introduzione a QuantLib (incompiuta) Disponibile dal suo sito web. Goutham Balaraman e Luigi Ballabio, QuantLib Python Cookbook (in corso) Disponibile come ebook da Leanpub. Dimitri Reiswich contribuito le diapositive che usava durante un corso ha insegnato, insieme con il codice corrispondente: introduzione Boost introduzione PDF QuantLib, parte introduzione I PDF QuantLib, parte II esempi di codice PDF ZIP Marco Marchioro ha messo a disposizione le diapositive per la sua classe di derivati ​​a Milano Università, in cui utilizza QuantLibXL per l'insegnamento. Essi possono essere scaricati dalla pagina Derivati ​​avanzate sul suo sito, marchioro. org. insieme con i corrispondenti fogli e materiale aggiuntivo. Il QuantLib Notebook è una serie di screencast di Luigi Ballabio che utilizzano i notebook ipython per dimostrare le caratteristiche della biblioteca QuantLib. E 'disponibile anche su Vimeo. Introduzione a QuantLib è un'altra serie di screencast di Felix Lee, che copre l'installazione e l'uso della libreria. Una diversa serie di screencast. chiamato anche Introduzione alla QuantLib. è pubblicato da Carol Zheng. Uno sguardo al QuantLib Uso e Sviluppo è la registrazione di un workshop di un giorno dato da Luigi Ballabio per Quants Hub. E 'disponibile per l'acquisto separatamente o come parte del loro servizio di abbonamento. Introduzione a QuantLib è un discorso da Robert Hardy per le competenze materia che introduce QuantLib e QuantLibXL e fornisce alcuni esempi del loro uso. Introduzione alla QuantLib e utilizzo QuantLib di programmazione è un discorso di Bojan Nikolic per le competenze materia che mostra esempi di utilizzo QuantLib da altre lingue. Atti della conferenza agricoltori CMS diffusione Opzione Formula per tassi negativi abstractdownload Peter Caspers (2015) pricing dei derivati ​​usando QuantLib: An Introduction abstractdownload Jayanth R. Varma, Vineet Virmani (2015) L'attuazione del Modello ZABR abstractdownload Peter Caspers (2013) Markov funzionale interesse un fattore tasso modello di implementazione in QuantLib abstractdownload Peter Caspers (2013) Tutto quello che avreste voluto sapere su più di tasso di interesse curva bootstrap ma mai osato chiedere abstractdownload Ferdinando Ametrano, Marco Bianchetti (2013) Opzione motore: un pacchetto software Grid-permesso di valutare le opzioni finanziarie HTML Francesca Mariani, Maria Cristina Recchioni, Francesco Zirilli HPCwire (settembre 2009) il bootstrap del Illiquidità: multiple costruzione curve di rendimento per il mercato Coherent Forward Tariffe Stima astratto Ferdinando Ametrano, Marco Bianchetti In Modelling tassi di interesse. Fabio Mercurio, ed. Rischio Libri, Incisive Media, 2009. Smooth calibrazione simultanea del LMM a pillole e Coterminal Swaption abstractdownload Ferdinando Ametrano, Mark S. Joshi (2008) Perché usare QuantLib PDF Firth, N. P. (2004) Quattro anni di modelli finanziari open source PDF Wilmott Magazine (settembre 2004) Get QuantLib testa alla nostra pagina di download per ottenere l'ultima release ufficiale, o controllare l'ultima versione di sviluppo dal nostro repository git. QuantLib è disponibile anche in altre lingue. Documentazione La documentazione è disponibile in diversi formati da un certo numero di fonti. È inoltre possibile leggere le istruzioni di installazione per ottenere QuantLib lavoro sul computer. Hai bisogno di aiuto Se avete bisogno di fare una domanda, iscriviti alla nostra mailing list e inviare lì. Prima di fare questo, però, si potrebbe desiderare di guardare le FAQ e verificare se è stato già risposto. Trovato un bug Se si dispone di una patch, aprire una richiesta di pull su GitHub o per posta al nostro responsabile patch. In caso contrario, segnalare il bug sul nostro issue tracker. Vuoi contribuire Basta sborsare nostro repository su GitHub e iniziare a scrivere codice (le istruzioni sono qui). Si prega di dare un'occhiata al nostro intro sviluppatore e linee guida computer generata Trading strategie di piattaforma di esportazione le vostre strategie per MetaTrader4, NinjaTrader o Tradestation con il codice sorgente completo migliorare le strategie esistenti, modificando le regole di negoziazione ottimizzare la tua strategia con l'ottimizzazione Cabina avanti nel StrategyQuant non avete bisogno di definire le regole di negoziazione del nuovo sistema di trading. Esso utilizza tecniche di apprendimento automatico per generare nuove, strategie di trading unici. Non è richiesta alcuna conoscenza di programmazione o di trading. E 'in grado di creare strategie che è come un commerciante wouldnt pensare, ed è in grado di farlo in modo rapido e testare le strategie generate subito. StrategyQuant in grado di generare centinaia di nuove strategie di trading - ognuna unica, backtested su più datatimeframes per garantire la massima robustezza. Le strategie ottenuti possono essere salvati come una strategia Tradestation in EasyLanguage, NinjaTrader strategia C o MetaTrader 4 Expert Advisor con il codice sorgente completo. Robusto backtesting e Strategy Analytics StrategyQuant include le più complesse analisi delle prestazioni strategia sul mercato. 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Definire che cosa dovrebbero essere i parametri della conseguente strategia - per esempio, totale utile netto deve essere superiore a 5000, drawdown deve essere inferiore a 20, il rapporto ReturnDD deve essere superiore a 4, deve produrre almeno 300 mestieri. Poi, basta premere il pulsante Start e StrategyQuant farà il lavoro. Sarà casuale generare nuove strategie di trading utilizzando blocchi selezionati, li mette alla prova subito e negozi di quelli che si adattano alle vostre esigenze per la tua opinione. È quindi possibile rivedere le strategie appena generato, eseguire test additiona o esportarli come MetaTrader4 EA. il suo uno straordinario pezzo di software che ho acquistato StrategyQuant nel dicembre 2011 e hanno utilizzato ogni giorno da allora, in poche parole - il suo uno straordinario pezzo di software. Finora ho creato diverse EA che eseguono molto bene su backtest, tanto Ive li aggiunti ai miei conti live. 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