Système De Gestion Des Stocks

W e l c o m e Bienvenue à la maison du système Open Trading Java Le système Open Trading Java (OJTS) est conçu pour être une infrastructure commune pour développer des systèmes de négociation d'actions. Il se compose de quatre parties: la collecte de données brutes sur Internet la reconnaissance des signaux commerciaux un module de visualisation et des modules pour se connecter aux interfaces programmatiques des plateformes de trading comme les banques. Le but des projets est de fournir une infrastructure commune autonome Java (plate-forme indépendante) pour les développeurs de systèmes de négociation. Certains des aspects qui devraient être abordés sont de fournir un schéma de base de données compatible SQL92 commun pour stocker des données financières, des interfaces Java communes pour la façon d'échanger des données entre différents modules, la visualisation de données financières brutes et des signaux commerciaux et plusieurs autres aspects communs nécessaires pour créer Un système commercial final. En raison de mon travail et de ma famille je ne trouve pas le temps d'améliorer OJTS plus longtemps. Je continue à mettre à jour la section des liens ci-dessous qui vous guidera vers des projets plus actifs java open source dans ce domaine, cependant. En fait, en raison de mon intérêt pour la dynamique des marchés boursiers, j'ai commencé un voyage dans les détails plus approfondis de l'économie nationale afin de comprendre les taux de change. Ce sujet mène finalement à une étude plus approfondie de l'argent en soi comme l'unité métrique que nous utilisons en économie pour mesurer la valeur, le succès ou l'utilité. Ce sujet s'est révélé extrêmement intéressant, mais en même temps il était très difficile de trouver des informations sur la façon dont notre système monétaire fonctionne. Faites le tour et demandez aux gens d'où vient l'argent, qui les crée et ce qui détermine sa valeur. Vous remarquerez que même les personnes qui ont un diplôme de maîtrise ou de doctorat. En économie ne connaîtra pas ces détails. Oh, oui, ils vont répondre en quelques termes techniques cryptiques, mais ils ne seront pas en mesure de dessiner un diagramme simple qui décrit le processus. H. G. Wells aurait dit: L'écriture de monnaie est généralement reconnue comme une pratique répréhensible, voire presque indécente. Les rédacteurs en chef imploreront l'écrivain presque en larmes de ne pas écrire sur l'argent, non pas parce qu'il s'agit d'un sujet inintéressant, mais parce qu'il a toujours été profondément inquiétant. Je suggère à toute personne vivant dans une société démocratique de lire sur ce sujet. Cela affecte nos vies quotidiennement dans une mesure qui ne peut pas être exagérée. À mon avis, chaque citoyen d'un pays démocratique dans ce monde devrait savoir d'où vient notre argent. Très probablement vous êtes venus à ce site Web afin de chercher des outils qui vous aident à augmenter votre richesse monétaire. Pour comprendre l'argent de l'unité métrique (peu importe si Dollar ou Euro) sera un ingrédient important dans votre boîte à outils pour faire de l'argent. Si vous avez peu de temps et ne peut se permettre de lire un seul livre sur ce sujet alors je vous suggère de lire la richesse, la richesse virtuelle et la dette par Frederick Soddy. J'ai pu acheter une copie utilisée via Amazon pour 23.48, mais il existe aussi une version en ligne. Vous aurez besoin du plugin DjVu pour le lire. Ce livre a été publié à l'origine en 1929, mais décrit encore les faits réels très bien. Même si je ne suis pas d'accord avec toutes les conclusions de Frederick Soddy son travail est agréablement provocateur et vous mènera à poser les bonnes questions. Communiqués, corrections de bogues et mise à jour de la documentation Annoncée la suspension du développement actif et des références supplémentaires à l'information sur nos systèmes monétaires (DollarEuro). Ajout d'une section de liens à d'autres projets intéressants de système de trading java. Je suis en train d'enquêter sur la façon de rendre OJTS plus compatible avec d'autres efforts de système de négociation java. Projet de documentation sur les systèmes d'investissement et de négociation à l'adresse ITSdoc. org. Il existe un nouveau wiki disponible sur ITSdoc. org, axé sur la diffusion des connaissances dans le domaine des systèmes d'investissement et de négociation. L'idée derrière ITSdoc. org est d'avoir une plate-forme de collaboration similaire à wikipedia aider la communauté à partager des connaissances. OpenJavaTradingSystem v0.13 publié. Hier, j'ai sorti la version 0.13 de la bibliothèque OpenJavaTradingSystem. Parmi les nouvelles fonctionnalités figurent: La récupération de données pour les actions, les fonds et les devises d'OnVista. Mise en œuvre de la gestion des devises et des conversions. Les portefeuilles sont mis en œuvre et vous pouvez travailler avec des portefeuilles de la même manière que pour les articles papier de sécurité unique. Ajout d'un cadre général pour l'application d'algorithmes aux séries chronologiques boursières. Passé du shell interactif SISCScheme à ABCLCommonLisp plus son éditeur appelé J. Ajout d'un mécanisme général de mise en cache des données pour mettre en cache les données déjà récupérées sur le Web dans le système de fichiers. Plus beaucoup d'autres améliorations mineures Si vous êtes intéressé par cette nouvelle version, vous devriez commencer à la section quickstartscreenshot. Le manuel n'est pas encore mis à jour, mais il peut vous donner néanmoins des informations utiles si vous souhaitez utiliser la bibliothèque de votre projet. La documentation devrait être mise à jour bientôt. Actuellement il n'y a pas beaucoup de développement fait, parce que je améliore mes connaissances sur les réseaux bayésiens. Voir par exemple la liste des livres sur mon site web. Deux projets très intéressants à cet égard sont WEKA et BNJ. Bientôt je vais continuer le développement et je vais commencer à intégrer la première intelligence dans le système. Aujourd'hui, j'ai mis la première version dans la section des fichiers de la zone de téléchargement sourceforge. En outre, j'ai mis à jour le manuel pour documenter l'utilisation interactive du projet via la couche SISC Scheme. Pour les impatients, voici une section quickstartscreenshot pour vous aider. D o c u m e n t a tio n o Des documents décrivant les aspects internes du projet. Java Data Objects et Interface gtgtHTML gtgtPDF Documentation d'utilisation gtgtHTML gtgtPDF Documentation sur le système d'investissement et de négociation gtgtITSdoc. org T echnology Blocs de construction tiers utilisés dans ce projet HSQL Database Engine (licence: hsqldblic. txt) HSQLDB est le moteur de base de données livré avec le Projet afin que vous puissiez commencer immédiatement à utiliser l'OJTS sans installer une base de données tierce partie. Mais si vous envisagez d'utiliser une autre base de données conforme SQL92, il s'agit d'une option de configuration. Castor (licence: Licence Exolab) Castor est un framework de liaison de données Open Source pour Javatm. C'est le chemin le plus court entre les objets Java, les documents XML et les tables relationnelles. Castor fournit la liaison Java-XML, la persistance Java-to-SQL et plus encore. Castor Doclet (licence: GNU LGPL v2.1) Doclet Java pour générer des fichiers de cartographie et de DDL pour Castor JDO et Castor XML. TestMaker (licence: TestMaker Open-Source License) À partir du projet TestMaker, seuls les protocoles HTTP ou HTTPS sont utilisés pour la collecte de données à partir du Web. JCookie (licence: GNU LGPL v2.1) La bibliothèque jCookie est nécessaire pour que les bibliothèques TestMaker fonctionnent. Htmlparser (licence: GNU LGPL v2.1) La bibliothèque htmlparser est utilisée pour extraire les données des ressources Web. ABCCLommonLisp (licence: GNU GPL v2) L'ABCL (Armed Bear Common Lisp) est utilisé pour implémenter le cœur algorithmique du projet dans le langage de programmation Common Lisp d'ANSI. JFreeChart (licence: GNU LGPL v2.1) JFreeChart est utilisé pour la visualisation des données financières sous forme de graphiques. JSci (licence: GNU LGPL v2.1) JSci - Une API scientifique pour Java. Joda Time (licence: Licence OpenSource maison) Joda Time remplace les classes Date et Heure JDK originales. L i n k s Liens vers d'autres projets Le groupe Google JavaTraders peut être la meilleure entrée pour vous permettre de découvrir d'autres systèmes et outils de négociation basés sur Java. L icense Conditions d'utilisation Le code du projet est concédé sous licence par LGPL et toute la documentation que vous trouvez dans le cadre de ce projet est autorisée selon les termes du FDL. Trading Systems: Conception de votre système - Partie 1 La section précédente de ce document Tutorial a examiné les éléments qui composent un système de négociation et discuté des avantages et des inconvénients de l'utilisation d'un tel système dans un environnement commercial en direct. Dans cette section, nous nous appuyons sur ces connaissances en examinant quels marchés sont particulièrement bien adaptés au système de négociation. Nous allons ensuite examiner plus en profondeur les différents genres de systèmes de négociation. Le marché boursier est probablement le marché le plus commun au commerce, en particulier chez les novices. Dans ce domaine, les grands acteurs tels que Warren Buffett et Merrill Lynch dominent, et la valeur traditionnelle et la croissance des stratégies d'investissement sont de loin les plus courantes. Néanmoins, de nombreuses institutions ont investi considérablement dans la conception, le développement et la mise en œuvre de systèmes de négociation. Les investisseurs individuels se joignent à cette tendance, bien que lentement. Voici quelques-uns des facteurs clés à garder à l'esprit lors de l'utilisation des systèmes de négociation sur les marchés boursiers: 13 La grande quantité d'actions disponibles permet aux commerçants de tester des systèmes sur de nombreux types d'actions - Non volatile blue chips. L'efficacité des systèmes de négociation peut être limitée par la faible liquidité de certaines actions, en particulier les émissions de gré à gré et de feuilles roses. Les commissions peuvent manger dans les profits générés par des métiers réussis, et peuvent augmenter les pertes. Les actions de gré à gré et de feuilles roses sont souvent assujetties à des frais de commission supplémentaires. Les principaux systèmes de négociation utilisés sont ceux qui cherchent de la valeur - c'est-à-dire des systèmes qui utilisent des paramètres différents pour déterminer si une valeur est sous-évaluée par rapport à ses performances passées, ses pairs ou le marché en général. Marchés des changes Le marché des changes, ou des devises. Est le marché le plus grand et le plus liquide au monde. Les gouvernements mondiaux, les banques et d'autres grandes institutions commercent trillions de dollars sur le marché forex tous les jours. La majorité des traders institutionnels sur le forex s'appuient sur les systèmes de négociation. La même chose vaut pour les individus sur le forex, mais un certain commerce basé sur des rapports économiques ou intérêts payouts. Here sont quelques facteurs clés à garder à l'esprit lors de l'utilisation des systèmes de négociation sur le marché des changes: La liquidité dans ce marché - Rend les systèmes de négociation plus précis et plus efficaces. Il n'y a pas de commissions sur ce marché, seulement des spreads. Par conséquent, il est beaucoup plus facile de faire de nombreuses transactions sans augmenter les coûts. Par rapport au montant des actions ou des matières premières disponibles, le nombre de devises à échanger est limité. Mais en raison de la disponibilité de paires de devises exotiques, c'est-à-dire de devises de pays plus petits, la fourchette en termes de volatilité n'est pas nécessairement limitée. Les principaux systèmes de trading utilisés dans le forex sont ceux qui suivent les tendances (un dicton populaire sur le marché est la tendance est votre ami), ou des systèmes qui achètent ou vendent sur les évasions. En effet, les indicateurs économiques entraînent souvent de grands mouvements de prix à la fois. Futures Equity, forex et marchés de matières premières offrent tous des contrats à terme. Il s'agit d'un véhicule populaire pour le système de négociation en raison de la plus grande quantité de levier disponible et l'augmentation de la liquidité et la volatilité. Cependant, ces facteurs peuvent couper les deux façons: ils peuvent amplifier vos gains ou amplifier vos pertes. Pour cette raison, l'utilisation des contrats à terme est habituellement réservée aux commerçants avancés des systèmes individuels et institutionnels. C'est parce que les systèmes commerciaux capables de capitaliser sur le marché à terme nécessitent une personnalisation beaucoup plus grande, utiliser des indicateurs plus avancés et prendre beaucoup plus de temps à développer. Donc, ce qui est le mieux C'est à l'investisseur individuel de décider quel marché est le mieux adapté au système de négociation - chacun a ses propres avantages et inconvénients. La plupart des gens sont plus familiarisés avec les marchés boursiers, et cette familiarité rend le développement d'un système commercial plus facile. Cependant, le forex est généralement considéré comme la plate-forme supérieure pour exécuter les systèmes de négociation - en particulier parmi les commerçants plus expérimentés. De plus, si un opérateur décide de capitaliser sur un effet de levier et une volatilité accrus, l'option à terme est toujours ouverte. En fin de compte, le choix réside dans les mains du développeur du système. Types de systèmes de négociation Systèmes de suivi des tendances La méthode la plus courante de système de négociation est le système de tendance-suivant. Dans sa forme la plus fondamentale, ce système attend simplement un mouvement de prix significatif, puis achète ou vend dans cette direction. Ce type de système de banques sur l'espoir que ces mouvements des prix maintiendront la tendance. Systèmes de moyenne mobile Utilisé fréquemment dans l'analyse technique. Une moyenne mobile est un indicateur qui montre simplement le prix moyen d'un stock sur une période de temps. L'essence des tendances est tirée de cette mesure. La façon la plus courante de déterminer l'entrée et la sortie est un croisement. La logique derrière cela est simple: une nouvelle tendance est établie lorsque le prix tombe au-dessus ou au-dessous de sa moyenne de prix historiques (tendance). Voici un graphique qui trame à la fois le prix (ligne bleue) et la MA (ligne rouge) de 20 jours d'IBM: Breakout Systems Le concept fondamental derrière ce type de système est similaire à celui d'un système de moyenne mobile. L'idée est que quand un nouveau haut ou bas est établi, le mouvement de prix est plus susceptible de continuer dans la direction de la rupture. Un indicateur qui peut être utilisé dans la détermination des éruptions est une simple bande Bollinger superposition. Bollinger Bands montrent des moyennes de prix élevés et bas, et les évasions se produisent lorsque le prix rencontre les bords des bandes. Voici un graphique qui trace le prix (ligne bleue) et les bandes de Bollinger (lignes grises) de Microsoft: Inconvénients des systèmes de suivi des tendances: Empirical Decision-Making Required - Lors de la détermination des tendances, il ya toujours un élément empirique à considérer: La tendance historique. Par exemple, la moyenne mobile pourrait être pour les 20 derniers jours ou pour les cinq dernières années, de sorte que le développeur doit déterminer lequel est le mieux pour le système. D'autres facteurs à déterminer sont les hauts et les bas moyens dans les systèmes d'échappement. Lagging Nature - Les moyennes mobiles et les systèmes d'évasion seront toujours en retard. En d'autres termes, ils ne peuvent jamais atteindre exactement le haut ou le bas d'une tendance. Cela entraîne inévitablement une confiscation des bénéfices potentiels, qui peuvent parfois être importants. Effet Whipsaw - Parmi les forces du marché qui nuisent au succès des systèmes de suivi des tendances, c'est l'une des plus courantes. L'effet whipsaw se produit lorsque la moyenne mobile génère un faux signal - c'est-à-dire, lorsque la moyenne tombe juste dans la portée, puis inverse soudainement la direction. Cela peut conduire à des pertes massives, à moins que des techniques d'arrêt-pertes efficaces et de gestion des risques ne soient utilisées. Marchés latéraux - Les systèmes de suivi des tendances sont, par nature, capables de faire de l'argent uniquement sur les marchés qui font réellement tendance. Cependant, les marchés se déplacent également de côté. Restant dans une certaine plage pendant une longue période de temps. Une volatilité extrême peut se produire - Parfois, les systèmes de suivi des tendances peuvent présenter une certaine volatilité extrême, mais le trader doit rester fidèle à son système. L'incapacité de le faire entraînera un échec assuré. Systèmes de contre-tendance Fondamentalement, l'objectif avec le système de contre-tendance est d'acheter au bas plus bas et de vendre au plus haut haut. La principale différence entre ce système et le système de suivi des tendances est que le système de contre-tendance n'est pas auto-correcteur. En d'autres termes, il n'y a pas de temps défini pour sortir des positions, ce qui se traduit par un potentiel de baisse illimité. Types de systèmes de contre-tendance Beaucoup de différents types de systèmes sont considérés comme des systèmes de contre-tendance. L'idée ici est d'acheter quand l'élan dans une direction commence à s'estomper. Ceci est le plus souvent calculé à l'aide d'oscillateurs. Par exemple, un signal peut être généré lorsque des indicateurs stochastiques ou d'autres indicateurs de force relative tombent en dessous de certains points. Il existe d'autres types de systèmes de trading de contre-tendance, mais tous ont le même objectif fondamental: acheter bas et vendre haut. Inconvénients des systèmes de contre-tendance suivants: Prise de décision stratégique - Par exemple, l'un des facteurs sur lesquels le développeur du système doit décider est les points où les indicateurs de force relative s'effacent. Une volatilité extrême peut se produire - Ces systèmes peuvent également rencontrer une certaine volatilité extrême, et une incapacité à coller avec le système malgré cette volatilité se traduira par un échec assuré. Downside illimitée - Comme mentionné précédemment, il ya un potentiel de baisse illimitée parce que le système n'est pas auto-correcteur (il n'y a pas de temps défini pour sortir des positions). Conclusion Les principaux marchés pour lesquels les systèmes de négociation sont adaptés sont les marchés des actions, des changes et des contrats à terme. Chacun de ces marchés présente ses avantages et ses inconvénients. Les deux principaux genres de systèmes de négociation sont les systèmes de tendance et les systèmes de contre-tendance. Malgré leurs différences, les deux types de systèmes, à leurs stades de développement, nécessitent une prise de décision empirique de la part du développeur. En outre, ces systèmes sont soumis à une volatilité extrême et cela peut exiger une certaine endurance - il est essentiel que le commerçant de système s'en tenir à son système pendant ces temps. Dans l'article suivant, bien examiner de plus près comment concevoir un système commercial et discuter de certains des logiciels que les commerçants système utilisent pour rendre leur vie plus facile. Trading Systems: Conception de votre système - Partie 2I ont récemment été donné l'affectation de la modélisation d'une base de données en forme pour stocker les cours des actions pour plus de 140 entreprises. Les données seront recueillies toutes les 15 min pour 8,5 h par jour de toutes ces entreprises. Le problème Im en face maintenant est de savoir comment configurer la base de données pour atteindre searchfetch rapide compte tenu de ces données. Une solution serait de stocker tout dans une table avec les colonnes suivantes: Ou je pourrais créer une table pour chaque compagnie et stocker juste le prix et la date pour quand les données ont été rassemblées (et d'autres paramètres non connus atm). Quelle est votre pensée sur ce type de solutions J'espère que le problème a été expliqué en détail suffisant, s'il vous plaît laissez-moi savoir. Toute autre solution serait très appréciée Je prends youre préoccupé par la performance étant donné le grand nombre d'enregistrements que vous êtes susceptible de générer - 140 entreprises 4 points de données heures 8,5 heures 250 jours de négociation année signifie que vous regardez environ 1,2 millions de points de données par an. Les systèmes de bases de données relationnelles modernes peuvent facilement gérer ce nombre d'enregistrements - sous réserve de considérations importantes - dans une seule table - je ne vois pas un problème avec le stockage de 100 ans de points de données. Ainsi, oui, votre conception initiale est probablement la meilleure: Nom de la société Prix Date Etc. Créez des index sur le nom de l'entreprise et la date qui vous permettra de répondre à des questions comme: quel était le cours le plus élevé de l'entreprise x quel était le cours de l'action de la société X à la date et à la date y, quel était le cours par action le plus élevé Pour aider à prévenir les problèmes de performances, Id créer une base de données de test et le remplir avec des données d'exemple (des outils comme dbMonster simplifient cela), puis construire les requêtes ) Fonctionneront contre le système réel utilisent les outils d'optimisation pour votre système de base de données pour optimiser ces requêtes et / ou index. La première question, plus importante, est de savoir quels sont les types et les modèles d'utilisation des requêtes qui seront exécutées sur cette table. Est-ce une application de traitement transactionnel en ligne (OLTP), où la grande majorité des requêtes sont contre un seul enregistrement, ou tout au plus un petit ensemble d'enregistrements ou est à une application de traitement analytique en ligne, où la plupart des requêtes devront lire et processus , Des ensembles de données significativement importants pour générer des agrégations et effectuer des analyses. Ces deux types de systèmes très différents devraient être modélisés de différentes façons. Si c'est le premier type d'application, (OLTP), votre première option est meilleure, mais les types d'utilisation et les types de requêtes seraient toujours importants pour déterminer les types d'indices à placer sur la table. S'il s'agit d'une application OLAP (et qu'un système stockant des milliards de cours d'actions ressemble davantage à une application OLAP), la structure de données que vous avez configurée pourrait être mieux organisée pour stocker des valeurs de données pré-agrégées ou même aller jusqu'au bout Une base de données multidimensionnelle comme un cube OLAP. Basé sur un schéma en étoile. Répondre Mar 23 13 at 15:01 Mettez-les dans une seule table. Les moteurs modernes de DB peuvent facilement gérer les volumes que vous avez spécifiés. Rowid StockCode priceTimeInUTC PriceCode AskPrice BidPrice Volume rowid: Identité UniqueIdentifier. StockCode au lieu de Company. Les entreprises ont de multiples types de chaussettes. PriceTimeInUTC est de normaliser n'importe quelle datetime dans un fuseau horaire spécifique. Aussi datetime2 (plus précis). PriceCode est utilisé pour identifier le prix: OptionsFuturesCommonStock, PreferredStock, etc AskPrice est le prix d'achat BidPrice est le prix de vente. Volume (pour buysell) peut être utile pour vous. Séparément, ayez une table StockCode et une table PriceCode. Répondue Mar 23 13 at 15:19 Merci pour la grande réponse ndash RobertH Mar 24 13 at 13:54 Au-dessus de ce qui a déjà été dit, je tiens à dire la chose suivante: Ne pas utiliser le nom de la société ou quelque chose comme symbole Ticker comme votre clé primaire. Comme vous êtes susceptible de le savoir, les prix des actions ont deux caractéristiques importantes qui sont souvent ignorés: certaines sociétés peuvent être cotées sur des bourses multiples, et ont donc des prix de cotation différents sur chaque bourse. Certaines sociétés sont cotées à plusieurs reprises sur la même bourse, mais dans différentes devises. Par conséquent, une solution correctement générique devrait utiliser le triplet (ISIN, devise, bourse) comme identifiant pour un devis.