– Coinbase Pro API: Предоставляет доступ к данным и торговым инструментам на криптовалютной бирже Coinbase Pro.
– NYSE API: Предоставляет доступ к данным и торговым инструментам на Нью-Йоркской фондовой бирже.
Пример использования: Трейдеры могут использовать API бирж для получения рыночных данных и выполнения сделок на конкретных биржах.
Технологическая инфраструктура алгоритмического трейдинга позволяет трейдерам и инвесторам разрабатывать, тестировать и внедрять сложные алгоритмические стратегии, используя современные платформы и API для автоматизации торговли и управления рисками.
Глава 2: Алгоритм Тилсона: Теоретические основы
1. История создания и авторство
Кто такой Тилсон?
Мартин Тилсон – известный финансовый аналитик и инвестор, который разработал метод оценки стоимости акций, известный как алгоритм Тилсона. Тилсон получил образование в области финансов и начал свою карьеру в инвестиционной сфере, где он разработал и усовершенствовал свой метод оценки акций.
Гипотезы о происхождении метода
1. Академические корни:
– Предполагается, что метод Тилсона имеет академические корни, основанные на классических финансовых теориях и моделях оценки стоимости. Он мог быть вдохновлен работами таких известных финансовых аналитиков, как Бенджамин Грэм и Дэвид Додд, которые разработали методы фундаментального анализа.
2. Практическое применение:
– Другая гипотеза заключается в том, что метод Тилсона был разработан на основе практического опыта работы на финансовых рынках. Тилсон мог использовать свои знания и опыт для создания метода, который бы эффективно оценивал стоимость акций и помогал принимать инвестиционные решения.
Эволюция алгоритма: от академических исследований к практике
1. Академические исследования:
– Алгоритм Тилсона, вероятно, начался с академических исследований в области финансов и инвестиций. Тилсон мог изучать различные методы оценки стоимости и разрабатывать свои собственные модели на основе существующих теорий.
2. Развитие и тестирование:
– После разработки базовой модели Тилсон, вероятно, проводил многочисленные тесты и доработки, чтобы улучшить точность и эффективность своего алгоритма. Это могло включать использование исторических данных и бэктестинг для проверки работоспособности метода.
3. Практическое применение: