Construindo sistemas de negociação automáticos java

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Construindo sistemas de negociação automatizada java.

Sistemas de atendimento e sistemas eletrônicos Bem-vindo ao Início do Sistema de Comércio Java Aberto O sistema Open Trading Java O OJTS destina-se a sistemas de infra-estrutura comum para desenvolver sistemas de sistemas de estoque. Consiste em quatro partes: o objetivo do projeto é fornecer uma plataforma Java independente autônoma independente de infra-estrutura comum para desenvolvedores de sistemas de negociação. Alguns dos aspectos automatizados que devem ser abordados são fornecer um esquema comum de banco de dados compatível com SQL92 para armazenar dados financeiros, interfaces Java comuns para como trocar dados entre diferentes automatizados, visualização de dados financeiros brutos e sinais comerciais, construindo vários outros aspectos comuns necessários para criar um sistema comercial final. Por causa do meu trabalho e da minha família, não consigo mais tempo para melhorar o OJTS. 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Implementação de movimentação de moeda e conversões. As carteiras são implementadas automaticamente, você pode trabalhar com o Trading da mesma forma que com itens de papel de segurança simples. Adicionado uma estrutura geral para a aplicação de algoritmos para as séries temporárias do mercado de ações. Adicionado uma negociação geral de cache de dados para armazenar dados de cache que já foram recuperados na web no sistema de arquivos. O manual ainda não está atualizado, mas pode dar-lhe, no entanto, algumas informações de fundo automatizadas se você quiser usar a biblioteca java seu projeto. A documentação deve ser atualizada em breve. Veja o exemplo automatizado java lista de livros no meu site. Dois projetos muito interessantes a esse respeito são WEKA e BNJ. Logo Building continuará o desenvolvimento e vou começar a integrar a primeira "inteligência" no sistema. Além desse edifício, atualizou o manual para documentar o uso interativo do projeto através da camada SISC Scheme. D o c u m e n automated a t i o n Documentos que descrevem os internos do projeto. Os blocos de construção de terceiros utilizados neste projeto HSQL Database Engine license: Mas se você usar outro banco de dados compatível com SQL92, então esta é uma opção de configuração. A Exolab License Castor é um framework de ligação de dados Java Source Java [tm]. É o caminho mais curto entre objetos Java, documentos XML e tabelas relacionais. A Castor fornece ligação Java-para-XML, persistência Java-para-SQL e construção. TestMaker Open-Source License Do projeto TestMaker, apenas a implementação de protocolos como HTTP ou Sistemas são usados para coletar dados da web. GNU GPL v2 ABCL Armed Bear Common Lisp é usado para implementar o coração algorítmico do projeto na linguagem de programação comum ANSI Common Lisp. Licença OpenSource cultivada em casa Joda Time substitui as classes JDK Data e Time originais. L i n k s Links para outros projetos O grupo JavaTraders Google pode ser a melhor entrada para você descobrir sobre outros sistemas e ferramentas de negociação baseados em Java. L i c e n s e Termos de uso O código do projeto é licenciado sob o automatizado da LGPL e toda a documentação que você encontra neste projeto está licenciada nos termos da FDL. Thu 25 de outubro de onde ele veio, onde Automated Went Ns w s Releases, Bugfixes e atualizado Documentação Adicionada uma seção de links para outros projetos interessantes java trading system. Projeto de Documentação do Sistema de Investimento e Negociação a ser encontrado no ITSdoc. Atualmente não há muito desenvolvimento feito, porque estou atualizando meu conhecimento sobre redes bayesianas. Hoje eu coloquei o primeiro lançamento na seção de arquivos da área de download do sourceforge.

Sistema de negociação automatizado.

2 pensamentos sobre & ldquo; Construindo sistemas de negociação automatizada java & rdquo;

Historicamente, os fatos são claros: Wilde não pretendia que sua peça fosse uma comédia.

Olá espectadores, estou aqui para dar meu testemunho sobre um conjurador de feitiços chamado DR OLORI, fui humilhado muitas vezes em relacionamentos devido ao fato de não poder satisfazer minha namorada porque eu tinha um pênis muito pequeno. Eu tinha tantos relacionamentos cancelados por causa da minha situação, eu usei tantos produtos que encontrei online, mas nenhum poderia me oferecer o tipo de ajuda que procurei.

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Fora de tudo isso, parece que o JBookTrader é o mais moderno e atualizado.

Acabei de importar coisas com o JBookTrader. O Word doc incluído que explica como configurá-lo com o Eclipse me lembra por que realmente não gosto do Java e de todo o ecossistema que vem com ele. Eu preferiria me jogar na estrada do que passar por essa horrível tortura novamente. Agora eu sei por que as pessoas odeiam como eu não tenho tempo para mexer com esta configuração.

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Por Michael Halls-Moore em 26 de julho de 2013.

Uma das perguntas mais freqüentes que recebo no QS mailbag é "Qual é a melhor linguagem de programação para negociação algorítmica?". A resposta curta é que não existe um "melhor" idioma. Parâmetros de estratégia, desempenho, modularidade, desenvolvimento, resiliência e custo devem ser considerados. Este artigo descreve os componentes necessários de uma arquitetura de sistema de negociação algorítmica e como as decisões relativas à implementação afetam a escolha do idioma.

Em primeiro lugar, serão considerados os principais componentes de um sistema de negociação algorítmico, como ferramentas de pesquisa, otimizador de portfólio, gerenciador de riscos e motor de execução. Posteriormente, serão examinadas diferentes estratégias de negociação e como elas afetam o design do sistema. Em particular, a freqüência de negociação e o provável volume de negociação serão discutidos.

Uma vez que a estratégia de negociação foi selecionada, é necessário arquitetar todo o sistema. Isso inclui a escolha de hardware, o (s) sistema (s) operacional (is) e a resiliência do sistema contra eventos raros e potencialmente catastróficos. Enquanto a arquitetura está sendo considerada, deve-se ter em conta o desempenho, tanto para as ferramentas de pesquisa quanto para o ambiente de execução ao vivo.

Qual é o sistema de comércio tentando fazer?

Antes de decidir sobre o "melhor" idioma com o qual escrever um sistema de negociação automatizado, é necessário definir os requisitos. O sistema será puramente baseado em execução? O sistema exigirá um módulo de gerenciamento de risco ou construção de portfólio? O sistema exigirá um backtester de alto desempenho? Para a maioria das estratégias, o sistema comercial pode ser dividido em duas categorias: Pesquisa e geração de sinal.

A pesquisa está preocupada com a avaliação de um desempenho de estratégia em relação aos dados históricos. O processo de avaliação de uma estratégia de negociação em relação aos dados anteriores do mercado é conhecido como backtesting. O tamanho dos dados e a complexidade algorítmica terão um grande impacto na intensidade computacional do backtester. A velocidade da CPU e a concorrência são muitas vezes os fatores limitantes na otimização da velocidade de execução da pesquisa.

A geração de sinal está preocupada com a geração de um conjunto de sinais de negociação a partir de um algoritmo e envio de ordens para o mercado, geralmente através de uma corretora. Para determinadas estratégias, é necessário um alto nível de desempenho. As questões de E / S, como a largura de banda da rede e a latência, muitas vezes são fatores limitantes na otimização de sistemas de execução. Assim, a escolha de idiomas para cada componente de todo o seu sistema pode ser bastante diferente.

Tipo, Frequência e Volume de Estratégia.

O tipo de estratégia algorítmica empregada terá um impacto substancial no design do sistema. Será necessário considerar os mercados comercializados, a conectividade com os fornecedores de dados externos, a freqüência e o volume da estratégia, o trade-off entre facilidade de desenvolvimento e otimização de desempenho, bem como qualquer hardware personalizado, incluindo customizado servidores, GPUs ou FPGAs que possam ser necessários.

As opções de tecnologia para uma estratégia de ações de baixa freqüência dos EUA serão muito diferentes das de uma negociação de estratégias de arbitragem estatística de alta freqüência no mercado de futuros. Antes da escolha do idioma, muitos fornecedores de dados devem ser avaliados que pertencem à estratégia em questão.

Será necessário considerar a conectividade com o fornecedor, a estrutura de todas as APIs, a pontualidade dos dados, os requisitos de armazenamento e a resiliência em face de um fornecedor que está offline. Também é aconselhável possuir acesso rápido a vários fornecedores! Vários instrumentos têm todos os seus peculiaridades de armazenamento, exemplos dos quais incluem símbolos de ticker múltiplos para ações e datas de vencimento para futuros (sem mencionar nenhum dado OTC específico). Isso precisa ser incorporado ao design da plataforma.

A frequência da estratégia provavelmente será um dos maiores drivers de como a pilha de tecnologia será definida. Estratégias que empregam dados com mais freqüência do que minuciosamente ou em segundo lugar, exigem uma consideração significativa em relação ao desempenho.

Uma estratégia que excede as barras segundo (isto é, dados de marca) leva a um design orientado a desempenho como o principal requisito. Para estratégias de alta freqüência, uma quantidade substancial de dados do mercado precisará ser armazenada e avaliada. Software como HDF5 ou kdb + é comumente usado para essas funções.

Para processar os extensos volumes de dados necessários para aplicações HFT, um sistema de backtester e execução extensivamente otimizado deve ser usado. C / C ++ (possivelmente com algum montador) é provável para o candidato a linguagem mais forte. As estratégias de ultra-alta freqüência certamente exigirão hardware personalizado, como FPGAs, co-localização de troca e ajuste de interface de rede / kernal.

Sistemas de pesquisa.

Os sistemas de pesquisa geralmente envolvem uma mistura de desenvolvimento interativo e script automatizado. O primeiro geralmente ocorre dentro de um IDE, como Visual Studio, MatLab ou R Studio. O último envolve cálculos numéricos extensos em vários parâmetros e pontos de dados. Isso leva a uma escolha de idioma que fornece um ambiente direto para testar código, mas também fornece desempenho suficiente para avaliar estratégias em várias dimensões de parâmetros.

Os IDE típicos neste espaço incluem Microsoft Visual C ++ / C #, que contém extensos utilitários de depuração, recursos de conclusão de código (via "Intellisense") e visões gerais diretas de toda a pilha do projeto (via o banco de dados ORM, LINQ); MatLab, que é projetado para uma grande variedade de álgebras lineares numéricas e operações vetoriais, mas de uma forma de console interativo; R Studio, que envolve o console de linguagem estatística R em um IDE de pleno direito; Eclipse IDE para Linux Java e C ++; e IDE semi-proprietários, como Enthought Canopy para Python, que incluem bibliotecas de análise de dados, como NumPy, SciPy, scikit-learn e pandas em um único ambiente interativo (console).

Para backtesting numérico, todos os idiomas acima são adequados, embora não seja necessário utilizar uma GUI / IDE, pois o código será executado "em segundo plano". A principal consideração nesta fase é a velocidade de execução. Um idioma compilado (como C ++) geralmente é útil se as dimensões do parâmetro backtest forem grandes. Lembre-se de que é necessário desconfiar de tais sistemas se for esse o caso!

Idiomas interpretados, como Python, muitas vezes fazem uso de bibliotecas de alto desempenho, como NumPy / pandas para a etapa de teste, para manter um grau razoável de competitividade com equivalentes compilados. Em última análise, o idioma escolhido para o backtesting será determinado por necessidades algorítmicas específicas, bem como o intervalo de bibliotecas disponíveis no idioma (mais sobre isso abaixo). No entanto, o idioma utilizado para o backtester e os ambientes de pesquisa podem ser completamente independentes dos usados na construção de portfólio, gerenciamento de riscos e componentes de execução, como será visto.

Construção de carteiras e gerenciamento de riscos.

A construção do portfólio e os componentes de gerenciamento de riscos são muitas vezes ignorados pelos comerciantes algorítmicos de varejo. Isso é quase sempre um erro. Essas ferramentas fornecem o mecanismo pelo qual o capital será preservado. Eles não só tentam aliviar o número de apostas "arriscadas", mas também minimizam o churn dos próprios negócios, reduzindo os custos de transação.

Versões sofisticadas desses componentes podem ter um efeito significativo na qualidade e consistência da lucratividade. É direto criar um estável de estratégias, pois o mecanismo de construção do portfólio e o gerenciador de riscos podem ser facilmente modificados para lidar com múltiplos sistemas. Assim, eles devem ser considerados componentes essenciais no início do projeto de um sistema de comércio algorítmico.

O trabalho do sistema de construção de carteiras é levar um conjunto de trades desejados e produzir o conjunto de negócios reais que minimizam o churn, manter exposições a vários fatores (como setores, classes de ativos, volatilidade, etc.) e otimizar a alocação de capital para vários estratégias em um portfólio.

A construção do portfólio geralmente se reduz a um problema de álgebra linear (como uma fatoração da matriz) e, portanto, o desempenho é altamente dependente da eficácia da implementação de álgebra linear numérica disponível. As bibliotecas comuns incluem uBLAS, LAPACK e NAG para C ++. O MatLab também possui operações de matriz amplamente otimizadas. Python utiliza NumPy / SciPy para tais cálculos. Um portfólio freqüentemente reequilibrado exigirá uma biblioteca de matriz compilada (e bem otimizada!) Para executar esta etapa, de modo a não engarrafar o sistema de comércio.

O gerenciamento de riscos é outra parte extremamente importante de um sistema de comércio algorítmico. O risco pode vir de várias formas: aumento da volatilidade (embora isso possa ser visto como desejável para certas estratégias!), Aumento de correlações entre classes de ativos, contraparte padrão, interrupções do servidor, eventos de "cisnes negros" e erros não detectados no código comercial, para nomear alguns.

Os componentes de gerenciamento de risco tentam antecipar os efeitos da volatilidade excessiva e a correlação entre as classes de ativos e seus efeitos (s) subsequentes sobre o capital de negociação. Muitas vezes isso se reduz a um conjunto de cálculos estatísticos, como Monte Carlo "testes de estresse". Isso é muito semelhante às necessidades computacionais de um mecanismo de preços de derivativos e, como tal, será vinculado à CPU. Essas simulações são altamente paralelizáveis (veja abaixo) e, até certo ponto, é possível "lançar hardware no problema".

Sistemas de Execução.

O trabalho do sistema de execução é receber sinais de negociação filtrados dos componentes de construção de portfólio e gerenciamento de riscos e enviá-los para uma corretora ou outros meios de acesso ao mercado. Para a maioria das estratégias de negociação algorítmica de varejo, isso envolve uma conexão API ou FIX para uma corretora, como Interactive Brokers. As considerações primárias ao decidir sobre um idioma incluem a qualidade da API, a disponibilidade do idioma para uma API, a freqüência de execução e o deslizamento antecipado.

A "qualidade" da API refere-se ao quão bem documentado é, qual o tipo de desempenho que ele fornece, se ele precisa de um software autônomo para ser acessado ou se um gateway pode ser estabelecido de forma sem cabeça (ou seja, sem GUI). No caso dos Interactive Brokers, a ferramenta Trader WorkStation precisa ser executada em um ambiente GUI para acessar sua API. Uma vez, tive que instalar uma edição do Desktop Ubuntu em um servidor de nuvem da Amazon para acessar os corretores interativos de forma remota, apenas por esse motivo!

A maioria das APIs fornecerá uma interface C ++ e / ou Java. Geralmente, é de responsabilidade da comunidade desenvolver wrappers específicos do idioma para C #, Python, R, Excel e MatLab. Note-se que, com cada plugin adicional utilizado (especialmente os wrappers da API), há possibilidades de insetos no sistema. Sempre testar plugins desse tipo e garantir que eles sejam ativamente mantidos. Um indicador valioso é ver quantas novas atualizações de uma base de código foram feitas nos últimos meses.

A frequência de execução é de extrema importância no algoritmo de execução. Note que centenas de pedidos podem ser enviados a cada minuto e, como tal, o desempenho é crítico. Slippage será incorrido através de um sistema de execução mal executado e isso terá um impacto dramático sobre a rentabilidade.

Os idiomas estaticamente digitados (veja abaixo), como C ++ / Java, geralmente são ótimos para execução, mas há um trade-off em tempo de desenvolvimento, testes e facilidade de manutenção. Idiomas dinamicamente digitados, como Python e Perl, geralmente são geralmente "rápidos o suficiente". Certifique-se sempre de que os componentes foram projetados de forma modular (veja abaixo) para que eles possam ser "trocados" à medida que o sistema se reduz.

Processo de Planejamento e Desenvolvimento Arquitetônico.

Os componentes de um sistema de comércio, seus requisitos de freqüência e volume foram discutidos acima, mas a infraestrutura do sistema ainda não foi coberta. Aqueles que atuam como comerciante de varejo ou que trabalham em um fundo pequeno provavelmente estarão "vestindo muitos chapéus". Será necessário cobrir o modelo alfa, o gerenciamento de riscos e os parâmetros de execução, bem como a implementação final do sistema. Antes de aprofundar linguagens específicas, o design de uma arquitetura de sistema ideal será discutido.

Separação de preocupações.

Uma das decisões mais importantes que devem ser tomadas no início é como "separar as preocupações" de um sistema comercial. No desenvolvimento de software, isso significa essencialmente como dividir os diferentes aspectos do sistema de negociação em componentes modulares separados.

Ao expor as interfaces em cada um dos componentes, é fácil trocar partes do sistema por outras versões que ajudem o desempenho, confiabilidade ou manutenção, sem modificar nenhum código de dependência externo. Esta é a "melhor prática" para esses sistemas. Para estratégias em frequências mais baixas, tais práticas são aconselhadas. Para a negociação de alta freqüência, o livro de regras pode ser ignorado à custa de ajustar o sistema para ainda mais desempenho. Um sistema mais acoplado pode ser desejável.

Criar um mapa de componentes de um sistema de negociação algorítmico vale um artigo em si. No entanto, uma abordagem ótima é garantir que haja componentes separados para as entradas de dados de mercado históricos e em tempo real, armazenamento de dados, API de acesso a dados, backtester, parâmetros de estratégia, construção de portfólio, gerenciamento de riscos e sistemas de execução automatizada.

Por exemplo, se o armazenamento de dados em uso estiver atualmente com desempenho inferior, mesmo em níveis significativos de otimização, ele pode ser trocado com reescrituras mínimas para a ingesta de dados ou API de acesso a dados. Até o ponto em que o backtester e os componentes subsequentes estão em causa, não há diferença.

Outro benefício de componentes separados é que permite que uma variedade de linguagens de programação sejam usadas no sistema geral. Não é necessário restringir a um único idioma se o método de comunicação dos componentes for independente de linguagem. Este será o caso se estiverem se comunicando via TCP / IP, ZeroMQ ou algum outro protocolo independente de linguagem.

Como um exemplo concreto, considere o caso de um sistema de backtesting que está sendo escrito em C ++ para o desempenho do "crunching", enquanto o gerenciador de portfólio e os sistemas de execução são escritos em Python usando SciPy e IBPy.

Considerações sobre o desempenho.

O desempenho é uma consideração significativa para a maioria das estratégias comerciais. Para estratégias de maior freqüência, é o fator mais importante. O "Desempenho" cobre uma ampla gama de problemas, como velocidade de execução algorítmica, latência de rede, largura de banda, E / S de dados, simultaneidade / paralelismo e dimensionamento. Cada uma dessas áreas é coberta individualmente por grandes livros didáticos, portanto este artigo apenas arranhará a superfície de cada tópico. A escolha da arquitetura e da linguagem agora será discutida em termos de seus efeitos sobre o desempenho.

A sabedoria prevalecente, como afirmou Donald Knuth, um dos pais da Ciência da Computação, é que "a otimização prematura é a raiz de todo o mal". Este é quase sempre o caso - exceto quando se forma um algoritmo de negociação de alta freqüência! Para aqueles que estão interessados em estratégias de baixa freqüência, uma abordagem comum é construir um sistema da maneira mais simples possível e apenas otimizar à medida que os estrangulamentos começam a aparecer.

Ferramentas de perfil são usadas para determinar onde surgem os estrangulamentos. Perfis podem ser feitos para todos os fatores listados acima, em um ambiente MS Windows ou Linux. Existem muitas ferramentas de sistema operacional e de idioma disponíveis para isso, bem como utilitários de terceiros. A escolha da linguagem agora será discutida no contexto da performance.

C ++, Java, Python, R e MatLab contêm bibliotecas de alto desempenho (como parte do padrão ou externo) para estrutura básica de dados e trabalho algorítmico. C ++ é fornecido com a Biblioteca de modelos padrão, enquanto o Python contém NumPy / SciPy. Tarefas matemáticas comuns são encontradas nessas bibliotecas e raramente é benéfico escrever uma nova implementação.

Uma exceção é se uma arquitetura de hardware altamente personalizada é necessária e um algoritmo está fazendo uso extensivo de extensões proprietárias (como caches personalizados). No entanto, muitas vezes a "reinvenção da roda" desperdiça o tempo que pode ser melhor gasto no desenvolvimento e otimização de outras partes da infra-estrutura de negociação. O tempo de desenvolvimento é extremamente precioso especialmente no contexto dos únicos desenvolvedores.

A latência é muitas vezes uma questão do sistema de execução, pois as ferramentas de pesquisa geralmente estão localizadas na mesma máquina. Para o primeiro, a latência pode ocorrer em vários pontos ao longo do caminho de execução. Os bancos de dados devem ser consultados (latência de disco / rede), os sinais devem ser gerados (sistema operacional, latência de mensagens do kernal), sinais comerciais enviados (latência NIC) e pedidos processados (latência interna dos sistemas de troca).

Para operações de maior freqüência, é necessário familiarizar-se intimamente com a otimização do kernal, além de otimizar a transmissão da rede. Esta é uma área profunda e está significativamente além do escopo do artigo, mas se um algoritmo UHFT é desejado então esteja ciente da profundidade do conhecimento necessário!

O cache é muito útil no conjunto de ferramentas de um desenvolvedor de negócios quantitativo. O armazenamento em cache refere-se ao conceito de armazenar dados freqüentemente acessados de uma maneira que permita um acesso de alto desempenho, em detrimento do potencial estancamento dos dados. Um caso de uso comum ocorre no desenvolvimento da web ao tirar dados de um banco de dados relacional com respaldo de disco e colocá-lo na memória. Quaisquer pedidos subseqüentes para os dados não precisam "acessar o banco de dados" e, portanto, os ganhos de desempenho podem ser significativos.

Para situações de negociação, o cache pode ser extremamente benéfico. Por exemplo, o estado atual de um portfólio de estratégia pode ser armazenado em um cache até ser reequilibrado, de modo que a lista não precisa ser regenerada em cada ciclo do algoritmo de negociação. Essa regeneração provavelmente será uma alta CPU ou operação de E / S de disco.

No entanto, o armazenamento em cache não está sem os seus próprios problemas. A regeneração de dados de cache de uma só vez, devido à natureza volátil do armazenamento de cache, pode colocar uma demanda significativa na infraestrutura. Outra questão é o empilhamento de cães, onde múltiplas gerações de uma nova cópia de cache são realizadas sob uma carga extremamente alta, o que leva a uma falha em cascata.

A alocação de memória dinâmica é uma operação cara na execução de software. Assim, é imperativo que os aplicativos de maior desempenho comercial sejam conscientes de como a memória está sendo alocada e desalocada durante o fluxo do programa. Novos padrões de linguagem, como Java, C # e Python, todos executam a coleta automática de lixo, que se refere à desalocação da memória alocada dinamicamente quando os objetos ficam fora do escopo.

A coleta de lixo é extremamente útil durante o desenvolvimento, pois reduz erros e ajuda a legibilidade. No entanto, muitas vezes é sub óptimo para certas estratégias de negociação de alta freqüência. A coleta de lixo personalizada é muitas vezes desejada para esses casos. Em Java, por exemplo, ao ajustar a configuração do coletor de lixo e do heap, é possível obter alto desempenho para as estratégias de HFT.

C ++ não fornece um coletor de lixo nativo e, portanto, é necessário lidar com toda a alocação / desalocação de memória como parte da implementação de um objeto. Embora potencialmente propenso a erros (potencialmente levando a ponteiros pendurados), é extremamente útil ter um controle fino de como os objetos aparecem no heap para determinadas aplicações. Ao escolher um idioma, certifique-se de estudar como funciona o coletor de lixo e se ele pode ser modificado para otimizar um caso de uso específico.

Muitas operações em sistemas de negociação algorítmica são favoráveis à paralelização. Isso se refere ao conceito de realização de múltiplas operações programáticas ao mesmo tempo, ou seja, em "paralelo". Os algoritmos denominados "embarassingly paralelos" incluem etapas que podem ser computadas totalmente independentemente de outras etapas. Certas operações estatísticas, como as simulações de Monte Carlo, são um bom exemplo de algoritmos embarazosa paralelos, pois cada sorteio aleatório e subsequente operação do caminho podem ser computados sem o conhecimento de outros caminhos.

Outros algoritmos são apenas parcialmente paralelizados. As simulações de dinâmica de fluidos são um exemplo, onde o domínio da computação pode ser subdividido, mas, em última instância, esses domínios devem se comunicar entre si e, portanto, as operações são parcialmente seqüenciais. Os algoritmos paralisáveis estão sujeitos à Lei de Amdahl, que fornece um limite superior teórico para o aumento de desempenho de um algoritmo paralelizado quando sujeito a processos separados em $ N $ (por exemplo, em um núcleo ou fio de CPU).

A paralelização tornou-se cada vez mais importante como um meio de otimização, uma vez que as velocidades do clock do processador estagnaram, já que os processadores mais novos contêm muitos núcleos com os quais realizar cálculos paralelos. O aumento do hardware de gráficos de consumo (predominantemente para videogames) levou ao desenvolvimento de Unidades de processamento gráfico (GPUs), que contém centenas de "núcleos" para operações altamente concorrentes. Tais GPUs são agora muito acessíveis. Os quadros de alto nível, como o CUDA da Nvidia, levaram a uma adoção generalizada na academia e nas finanças.

Esse hardware de GPU geralmente é apenas adequado para o aspecto de pesquisa de financiamento quantitativo, enquanto que outros equipamentos mais especializados (incluindo matrizes de portas programáveis em campo - FPGAs) são usados para (U) HFT. Atualmente, a maioria dos langauges modernos suporta um grau de concorrência / multithreading. Assim, é direto otimizar um backtester, pois todos os cálculos são geralmente independentes dos outros.

O dimensionamento em engenharia e operações de software refere-se à capacidade do sistema de lidar consistentemente com o aumento de cargas sob a forma de solicitações maiores, maior uso do processador e maior alocação de memória. Na negociação algorítmica, uma estratégia pode escalar se pode aceitar quantidades maiores de capital e ainda produzir retornos consistentes. A pilha de tecnologia de negociação escala se pode suportar maiores volumes de comércio e latência aumentada, sem bloqueio de estrangulamento.

Enquanto os sistemas devem ser projetados para dimensionar, muitas vezes é difícil prever de antemão, onde um gargalo irá ocorrer. O registro, o teste, o perfil e o monitoramento rigorosos ajudarão grandemente em permitir que um sistema seja dimensionado. As próprias línguas são muitas vezes descritas como "inesquecíveis". Isso geralmente é o resultado de uma informação errônea, e não de um fato difícil. É a pilha de tecnologia total que deve ser verificada quanto à escalabilidade, e não ao idioma. Claramente, certas línguas têm maior desempenho do que outras em casos de uso específicos, mas um idioma nunca é "melhor" do que outro em todos os sentidos.

Um meio de gerenciar a escala é separar as preocupações, como afirmado acima. A fim de introduzir ainda a capacidade de lidar com "picos" no sistema (ou seja, uma volatilidade súbita que desencadeia uma série de trades), é útil criar uma "arquitetura de filas de mensagens". Isso simplesmente significa colocar um sistema de fila de mensagens entre os componentes para que as ordens sejam "empilhadas" se um determinado componente não conseguir processar muitos pedidos.

Em vez de pedidos de perda, eles simplesmente são mantidos em uma pilha até que a mensagem seja tratada. Isso é particularmente útil para enviar trocas para um mecanismo de execução. Se o motor está sofrendo em latência intensa, ele irá fazer backup de trades. Uma fila entre o gerador de sinal comercial e a API de execução aliviará essa questão à custa de uma possível destruição comercial. Um bem respeitado corretor de fila de mensagens de código aberto é RabbitMQ.

Hardware e sistemas operacionais.

O hardware que executa sua estratégia pode ter um impacto significativo na rentabilidade do seu algoritmo. Esta não é uma questão restrita aos comerciantes de alta freqüência. Uma má escolha em hardware e sistema operacional pode levar a uma falha na máquina ou reiniciar no momento mais inoportuno. Assim, é necessário considerar onde sua candidatura irá residir. A escolha é geralmente entre uma máquina de mesa pessoal, um servidor remoto, um provedor de "nuvem" ou um servidor co-localizado em troca.

Desktop machines are simple to install and administer, especially with newer user friendly operating systems such as Windows 7/8, Mac OSX and Ubuntu. Desktop systems do possess some significant drawbacks, however. The foremost is that the versions of operating systems designed for desktop machines are likely to require reboots/patching (and often at the worst of times!). They also use up more computational resources by the virtue of requiring a graphical user interface (GUI).

Utilising hardware in a home (or local office) environment can lead to internet connectivity and power uptime problems. The main benefit of a desktop system is that significant computational horsepower can be purchased for the fraction of the cost of a remote dedicated server (or cloud based system) of comparable speed.

A dedicated server or cloud-based machine, while often more expensive than a desktop option, allows for more significant redundancy infrastructure, such as automated data backups, the ability to more straightforwardly ensure uptime and remote monitoring. They are harder to administer since they require the ability to use remote login capabilities of the operating system.

In Windows this is generally via the GUI Remote Desktop Protocol (RDP). In Unix-based systems the command-line Secure SHell (SSH) is used. Unix-based server infrastructure is almost always command-line based which immediately renders GUI-based programming tools (such as MatLab or Excel) to be unusable.

A co-located server, as the phrase is used in the capital markets, is simply a dedicated server that resides within an exchange in order to reduce latency of the trading algorithm. This is absolutely necessary for certain high frequency trading strategies, which rely on low latency in order to generate alpha.

The final aspect to hardware choice and the choice of programming language is platform-independence. Is there a need for the code to run across multiple different operating systems? Is the code designed to be run on a particular type of processor architecture, such as the Intel x86/x64 or will it be possible to execute on RISC processors such as those manufactured by ARM? These issues will be highly dependent upon the frequency and type of strategy being implemented.

Resilience and Testing.

One of the best ways to lose a lot of money on algorithmic trading is to create a system with no resiliency . This refers to the durability of the sytem when subject to rare events, such as brokerage bankruptcies, sudden excess volatility, region-wide downtime for a cloud server provider or the accidental deletion of an entire trading database. Years of profits can be eliminated within seconds with a poorly-designed architecture. It is absolutely essential to consider issues such as debuggng, testing, logging, backups, high-availability and monitoring as core components of your system.

It is likely that in any reasonably complicated custom quantitative trading application at least 50% of development time will be spent on debugging, testing and maintenance.

Nearly all programming languages either ship with an associated debugger or possess well-respected third-party alternatives. In essence, a debugger allows execution of a program with insertion of arbitrary break points in the code path, which temporarily halt execution in order to investigate the state of the system. The main benefit of debugging is that it is possible to investigate the behaviour of code prior to a known crash point .

Debugging is an essential component in the toolbox for analysing programming errors. However, they are more widely used in compiled languages such as C++ or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements. Despite this tendency Python does ship with the pdb, which is a sophisticated debugging tool. The Microsoft Visual C++ IDE possesses extensive GUI debugging utilities, while for the command line Linux C++ programmer, the gdb debugger exists.

Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code-paths, helping to ensure that a system behaves as it should. A more recent paradigm is known as Test Driven Development (TDD), where test code is developed against a specified interface with no implementation. Prior to the completion of the actual codebase all tests will fail. As code is written to "fill in the blanks", the tests will eventually all pass, at which point development should cease.

TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully. In C++, Boost provides a unit testing framework. In Java, the JUnit library exists to fulfill the same purpose. Python also has the unittest module as part of the standard library. Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options.

In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential. Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database. Logs are a "first line of attack" when hunting for unexpected program runtime behaviour. Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact! As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed.

Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases. It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often lead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns.

While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now . All aspects of the system should be considered for monitoring. System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information.

Trading metrics such as abnormal prices/volume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectors/markets should also be continuously monitored. Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method (email, SMS, automated phone call) depending upon the severity of the metric.

System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager. However, as a sole trading developer, these metrics must be established as part of the larger design. Many solutions for monitoring exist: proprietary, hosted and open source, which allow extensive customisation of metrics for a particular use case.

Backups and high availability should be prime concerns of a trading system. Consider the following two questions: 1) If an entire production database of market data and trading history was deleted (without backups) how would the research and execution algorithm be affected? 2) If the trading system suffers an outage for an extended period (with open positions) how would account equity and ongoing profitability be affected? The answers to both of these questions are often sobering!

It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data. Many individuals do not test a restore strategy. If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment?

Similarly, high availability needs to be "baked in from the start". Redundant infrastructure (even at additional expense) must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems. I won't delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system.

Choosing a Language.

Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high-performance algorithmic trading system. The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised.

Type Systems.

When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system . The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed . A statically-typed language performs checks of the types (e. g. integers, floats, custom classes etc) during the compilation process. Such languages include C++ and Java. A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime. Such languages include Python, Perl and JavaScript.

For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors. However, type-checking doesn't catch everything, and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations. 'Dynamic' languages (i. e. those that are dynamically-typed) can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check. For this reason, the concept of TDD (see above) and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone.

Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type (and thus memory requirements) are known at compile-time. In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run-time and this carries a performance hit. Libraries for dynamic languages, such as NumPy/SciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays.

Open Source or Proprietary?

One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary (commercial) or open source technologies. There are advantages and disadvantages to both approaches. It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensing/maintenance costs.

The Microsoft stack (including Visual C++, Visual C#) and MathWorks' MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software. Both tools have had significant "battle testing" in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds.

Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products. Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both. The software allows cohesive integration with multiple languages such as C++, C# and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ. MatLab also has many plugins/libraries (some free, some commercial) for nearly any quantitative research domain.

There are also drawbacks. With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader (although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free). Microsoft tools "play well" with each other, but integrate less well with external code. Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned.

MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading. The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code. This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive.

Open source tools have been industry grade for sometime. Much of the alternative asset space makes extensive use of open-source Linux, MySQL/PostgreSQL, Python, R, C++ and Java in high-performance production roles. However, they are far from restricted to this domain. Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats.

The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time. Python and R require far fewer lines of code (LOC) to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries. Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process.

Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so (unless in the HFT space), it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack. Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity. Documentation is excellent and bugs (at least for core libraries) remain scarce.

Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces. A typical Linux server (such as Ubuntu) will often be fully command-line oriented. In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks. There are mechanisms for integrating with C++ in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming.

While proprietary software is not immune from dependency/versioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments. Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer.

I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies. In particular I use: Ubuntu, MySQL, Python, C++ and R. The maturity, community size, ability to "dig deep" if problems occur and lower total cost ownership (TCO) far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations. Having said that, Microsoft Visual Studio (especially for C++) is a fantastic Integrated Development Environment (IDE) which I would also highly recommend.

Batteries Included?

The header of this section refers to the "out of the box" capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they? This is where mature languages have an advantage over newer variants. C++, Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, HTTP, operating system interaction, GUIs, regular expressions (regex), iteration and basic algorithms.

C++ is famed for its Standard Template Library (STL) which contains a wealth of high performance data structures and algorithms "for free". Python is known for being able to communicate with nearly any other type of system/protocol (especially the web), mostly through its own standard library. R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code (which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance).

Outside of the standard libraries, C++ makes use of the Boost library, which fills in the "missing parts" of the standard library. In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C++11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency.

Python has the high performance NumPy/SciPy/Pandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research. Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL++ (MySQL/C++), JDBC (Java/MatLab), MySQLdb (MySQL/Python) and psychopg2 (PostgreSQL/Python). Python can even communicate with R via the RPy plugin!

An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API. Most APIs natively support C++ and Java, but some also support C# and Python, either directly or with community-provided wrapper code to the C++ APIs. In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin. If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol.

Conclusão.

As is now evident, the choice of programming language(s) for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought. The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries.

The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be "plugged in" for different aspects of a trading stack, as and when requirements change. A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it.

Apenas iniciando o comércio quantitativo?

3 razões para se inscrever para a lista de e-mails QuantStart:

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Real, dicas de negociação viáveis, sem tonturas.

Building a trading system in Scala.

This will be the first post in a series of posts describing how I'm building an automated trading system mostly in Scala but with Python interoperability, either via the Jython interpreter or by using standard data formats that can be readily used from Python.

Why mostly Scala?

When building a nontrivial framework, there's an absolute need to have a typed language that makes the code robust and easier to refactor, plus it requires less testing than with a dynamic language given that the compiler which check the invariants and guarantees described by the type system. Scala is a type safe, concise language which combines object oriented programming with functional programming which gives a very high degree of flexibility and power.

Sistemas de negociação automatizados.

With more than 75% of the trading volume originating from automated trading systems, individual.

investors and traders are at a disadvantage when trading against machines.

In its most simplified form is just a stateful function that reacts to market data and produces orders that are sent to a broker.

Real ATSs are often much more complex, as there's a need for a lot of infrastructure around the algorithms that will react to market data and produce orders. Some of the things that we will need to build will also be helpful for other tasks such as portfolio optimization.

* Back-testing capabilities, for training algorithms and verifying trading strategies.

* Connection with the broker to submit orders and get the order book.

* Risk analysis and safety systems to check market exposure and risk.

Building an automated trading system is a lot of complex work. That alone puts the individual trader and investor at a big disadvantage given the amount of time or resources she would have to put on to build all the required infrastructure around an ATS.

Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais as histórias que realmente se destacam.

Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.

Nos últimos 6 meses, fiquei focado no processo de construção da pilha de tecnologia completa de um sistema de negociação automatizado. Eu encontrei muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorizado e Evento conduzido). Na minha jornada de construção de um backtester dirigido por um evento, surpreendi que o que você acabasse fosse perto da pilha de tecnologia completa necessária para construir uma estratégia, testá-la e executar a execução ao vivo.

O meu maior problema ao abordar o problema foi a falta de conhecimento. Olhei em muitos lugares para uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me guiaria. Encontrei alguns recursos que vou compartilhar com você hoje.

Para iniciantes:

Para os leitores novos para negociação quantitativa, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: como construir seu próprio negócio de negociação algorítmica. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que eu li em negociação quantitativa e, mesmo assim, achei muito básico, mas há algumas notas que você deveria tomar.

Da página 81-84 Ernie escreve sobre como no nível de varejo uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automáticas e totalmente automatizadas.

Um sistema semi-automatizado é adequado se você deseja fazer alguns negócios por semana. Ernie recomenda o uso de Matlab, R ou mesmo do Excel. Utilizei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:

Saltei Matlab, custou muito dinheiro e eu só consegui acesso aos laboratórios universitários. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que irão ensinar-lhe como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode usar para aprender a construir uma estratégia. Meu blog favorito abordando o tópico é: QuantStratTradeR executado por Ilya Kipnis. O Microsoft Excel é provavelmente o local onde você iniciará se você não tiver experiência de programação. Você pode usar o Excel para negociação semi-automatizada, mas não vai fazer o truque quando se trata de construir a pilha de tecnologia completa.

Quadro semi-automático pg 81.

Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar negócios automaticamente com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, QuantConnect também usa C #, QuantStart anda pelo leitor através da construção dele em Python, Quantopian usa Python, HFT provavelmente usará C ++. Java também é popular.

Estrutura de negociação totalmente automatizada pg 84.

Passo 1: Obter uma vantagem.

Faça o Programa Executivo em Negociação Algorítmica oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Isso me salvaria cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam por cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de uma das suas lâminas utilizadas na apresentação:

Você também pode usar esse quadro geral ao avaliar outros sistemas de negociação automática.

No momento da escrita, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um profissional poderá construir uma estratégia de negociação totalmente automatizada que, com um pouco de polonês, possa ser transformada em um hedge fund quantitativo .

Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.

Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.

O blog de Michael Hallsmore e o quantstart & amp; livro "Negociação Algorítmica de Sucesso"

Este livro possui seções dedicadas à construção de um backtester dirigido por eventos robustos. Ele dirige o leitor através de uma série de capítulos que irão explicar sua escolha de linguagem, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting dirigido a eventos e como codificar o backtester.

Michael apresenta o leitor às diferentes classes necessárias em um design orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de valores mobiliários. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.

Nota: Você precisará comprar seu livro: "Successful Algorithmic Trading", seu blog deixa para fora muita informação.

Passo 3: Vire a TuringFinance.

O programa EPAT Leitura "Successful Algorithmic Trading" & amp; codificando um backtester em um idioma diferente da sua escolha.

Você deve se mudar para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em sua publicação, ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.

Eu achei esta publicação muito técnica e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar na sua própria arquitetura.

Uma captura de tela de sua postagem.

Passo 4: Estudar sistemas de comércio aberto.

4.1) Quantopian.

Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e estou com vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de linguagem). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que melhoram para mim são as seguintes:

Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu adoro como eles hospedam QuantCon!

Quantopian é líder de mercado neste campo e é amado por quants por toda parte! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:

"Zipline é o nosso motor de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de códigos no Github e contribuir com solicitações de envio para o projeto. Existe um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões ".

Aqui está um link para sua documentação:

4.2) QuantConnect.

Para aqueles que não estão familiarizados com a QuantConnect, eles fornecem um mecanismo de troca algorítmica de código aberto completo. Aqui está um link.

Você deve dar uma olhada em seu código, estudá-lo, & amp; dar-lhes elogios. Eles são competição de Quantopians.

Gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer a equipe da QuantConnect por me deixar escolher seu cérebro e pelo brilhante serviço que eles fornecem.

Aqui está um link para sua documentação:

Observações finais:

Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu queria ter essa visão 6 meses atrás, quando comecei a codificar nosso sistema.

Gostaria de chegar à comunidade e perguntar: "Quais bons cursos de negociação algorítmica você conhece?" Eu gostaria de escrever uma publicação que analisa o tópico e fornece uma classificação. Existem recomendações para a construção de um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a esta publicação?

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