Forex4noobs ebook library

Nossos valores nossa gente Líder do editor b2b, especializado em comunidades profissionais interativas e on-line Com uma variedade de serviços, incluindo sites, publicações de e-mail, prêmios e eventos industriais, a Sift Media oferece conteúdo original de marca para mais de meio milhão de profissionais em contabilidade, TI, RH E treinamento, marketing e pequenas empresas. Ao produzir conteúdo de qualidade e atrair nossos públicos profissionais em vários pontos de contato, oferecemos às marcas de b2b oportunidades únicas de marketing que oferecem um verdadeiro retorno sobre o investimento. Nossos valores Nós acreditamos na criação de conteúdo, possibilitando conversas e conversão de oportunidades de negócios, tanto para nossos públicos de negócios como para nossos clientes de publicidade. Ao se concentrar no conteúdo e fomentar o engajamento da comunidade, buscamos criar ambientes confiáveis ​​e únicos para empresas e profissionais de negócios para otimizar os relacionamentos. Nossa gente Nossa gente é o nosso maior trunfo e temos tido a sorte de atrair alguns dos melhores talentos digitais do país. Com uma equipe de gerenciamento sênior, uma campanha experiente e gerentes de conta, editores premiados e uma equipe de tecnologia de ponta e de tecnologia, temos uma estrutura e qualidade que nos separa de outras editoras. Saiba mais e conheça a equipe abaixo. Tom Dunkerley Steven Priscott Georgina Dalby Nossa história Fundada por Andrew Gray, David Gilroy e atual CEO Ben Heald, a Sift foi oferecer serviços de informação específicos da indústria que aproveitaram a internet integrando notícias e conteúdo da web tradicionais. Com o conhecimento da Bens em contabilidade, foi decidido que este seria o primeiro mercado de exploração e, portanto, em 1997, o AccountingWEB. co. uk nasceu. A fórmula funcionou, e em 12 meses a lista de circulação passou de 10 para 4.000, com receitas geradas a partir de anúncios em boletins de e-mail semanais. A Sift Media agora chega a mais de 700.000 profissionais comerciais registrados todos os meses e oferece mais de 5 milhões de impressões de páginas em todo o portfólio de 11 títulos no Reino Unido e EUA. Não só continuamos a desenvolver algumas das comunidades de negócios on-line mais leais e envolvidos, fornecemos soluções de ponta para anunciantes. Para uma história mais detalhada visite nosso site corporativo peneirar. Se você gostaria de se juntar a uma das editoras mais excitantes do Reino Unido e você acredita que você tem a paixão e as habilidades para se tornar uma parte valiosa da equipe, por que não confira nossas vagas atuais. Quais comentários ebook review Quantstart ebook review Obrigado: 289 dado, 996 Recebeu a revisão do ebook do Quantstart. Comprei o sucesso comercial algorítmico do ebook deste site. Eu tenho explorado mudando de R para Python. Este site tem blogs impressionantes e postagens muito bem escritas e tutoriais, então eu dei uma chance. Honestamente, comprar material daqui era praticamente um tipo de remorso de compradores sobre tudo. Realmente 15 estrelas e não vou comprar outra coisa de lá novamente. Aqui estão prós e contras Prós: Ebook está bem definido com Código fácil de ler com blocos de código destacados Contras: 90 do material no livro é o mesmo que as postagens do blog, algumas das quais são textualmente as mesmas - então eu simplesmente paguei gratuitamente Erros de conteúdo em exemplos de código Python - NENHUM dos exemplos comerciais funcionam devido a erros. Pobre serviço ao cliente quando enviado por email sobre os referidos erros - nunca obteve uma resposta A maioria das informações é realmente básica. A maioria das pessoas aqui em futures. io (anteriormente BMT) já conhecerá esses métodos. Não abrange exemplos de futuros ou opções. Bottom Line: Não compre nada daqui. Basta ler as postagens de blog interessantes e sair. Nota lateral (sim, é um pouco mais importante): também isso realmente mantivera minha experiência com o Python. Eu realmente estava pensando em mudar para python, mas R é muito melhor e a informação que é livre e de código aberto é muito melhor documentação sábia. Nunca teria considerado ter que pagar nada por aprender a usar quantstrat ou análise de desempenho. Sim python pode ser mais rápido, mas R e outros pacotes funcionam melhor juntos e têm uma comunidade muito melhor. Nem um que vai te arrancar. Oi - Estava a ver o site. Você comprou o pacote de software ou apenas o eBook estava se perguntando se o pacote de software talvez tenha criptografamentos e tutoriais de código mais precisos. Você está certo sobre o modelo MA - tipo de ridículo porque cada plataforma inclui uma estratégia MA por padrão. Não é ciência do foguete E você não precisa de Python para escrever uma estratégia de MA robusta. Ninja e TradeStation possuem plataformas excelentes para o desenvolvimento. A biblioteca de funções TS é muito extensa. Dito isto, se você estiver planejando enfrentar HFTs ou algo exótico como esse, você provavelmente precisa de uma capacidade de codificação mais sofisticada, bem como de co-localização para testá-lo. Você já olhou para a comunidade de Quantopian? É uma plataforma gratuita onde você pode escrever, aprender e compartilhar algos em Python. Heres o link: quantopianposts Você pode obter todos os detalhes em FAQs. Há algumas coisas interessantes lá se você levar tempo para passar pelas postagens. O blog de Ernie Chan também tem algumas boas informações: Negociação quantitativa Ele mencionou o IPython em seu post de 14 de novembro - aparentemente um novo ambiente de pesquisa em Quantopian. Ninja e TS trabalham bem para mim pelo tipo de estratégias que desenvolvo. Mas sempre me interessei nos quants e como eles programam algoritmos exóticos, particularmente as execuções de microssegundo. Obrigado novamente pelo post. Coisas interessantes. Oi - Estava a ver o site. Você comprou o pacote de software ou apenas o eBook estava se perguntando se o pacote de software talvez tenha criptografamentos e tutoriais de código mais precisos. Você está certo sobre o modelo MA - tipo de ridículo porque cada plataforma inclui uma estratégia MA por padrão. Não é ciência do foguete E você não precisa de Python para escrever uma estratégia de MA robusta. Ninja e TradeStation possuem plataformas excelentes para o desenvolvimento. A biblioteca de funções TS é muito extensa. Dito isto, se você estiver planejando enfrentar HFTs ou algo exótico como esse, você provavelmente precisa de uma capacidade de codificação mais sofisticada, bem como de co-localização para testá-lo. Você já olhou para a comunidade de Quantopian? É uma plataforma gratuita onde você pode escrever, aprender e compartilhar algos em Python. Heres o link: quantopianposts Você pode obter todos os detalhes em FAQs. Há algumas coisas interessantes lá se você levar tempo para passar pelas postagens. O blog de Ernie Chan também tem algumas boas informações: Negociação quantitativa Ele mencionou o IPython em seu post de 14 de novembro - aparentemente um novo ambiente de pesquisa em Quantopian. Ninja e TS trabalham bem para mim pelo tipo de estratégias que desenvolvo. Mas sempre me interessei nos quants e como eles programam algoritmos exóticos, particularmente as execuções de microssegundo. Obrigado novamente pelo post. Coisas interessantes. Comprei o pacote de ebook em vez do pacote de ebook do código. Porque eu não tinha certeza se o vendedor era bom, então eu queria gastar a menor quantia de dinheiro para descobrir. Supondo que o código no livro e o código fornecido são exatamente os mesmos, então não haveria diferença. Não acho que haja tutoriais adicionais no pacote de código. Quanto ao resto do post, responderei, mas é principalmente fora do tópico. Então, mantenha o tópico após esta publicação. Para não parecer arrogante, mas o nível que estou desenvolvendo na TS, Ninja ou MC não vai cortá-lo. Eles são muito limitados, até mesmo o código c deles é realmente um código exclusivo envolvido que não é agnóstico da plataforma. Além disso, o. NET não é tão seguro como c ou C vanilla devido à arquitetura da Microsoft. Também por causa da facilidade de uso desses idiomas ou funções incorporadas, ele apresenta muitas limitações. Além disso, usei MC e TS antes e encontrei muitos erros em seus mecanismos de backtesting que foram corrigidos. Devido à natureza proprietária do seu motor de teste, é realmente opaco, como é o cálculo de certas regras e preenchimentos, porque eles não expõem o código. Estou construindo algos muito mais sofisticados que não podem trabalhar nessas estruturas e preferem saber exatamente o que está acontecendo. Atualmente, estou usando o R com alguns pacotes personalizados que eu construí, mas considerando mudar para o python devido a certas vantagens da pilha de tecnologia. Quantopian ainda está em desenvolvimento pesado e é apenas para ações. Eles não suportam futuros, opções, FX ou spreads. Além disso, eles não suportam várias carteiras de moeda (novamente problemas para o comércio de fx ou cross-borders). Eu atravessei o Zipline, o motor em que o Quantopian é baseado e achou que falta minhas necessidades. Ipython é totalmente independente de quantopian, faz parte dos pacotes scipy e anaconda. Ele é usado para gerar um servidor ipython e usando notebooks ipython para trabalhar de forma interativa com python e criar pesquisas reprodutíveis. Se você está interessado em execuções exóticas de algas e microssegundos, Ninja e TS nunca permitirão que você faça isso por causa das limitações acima. Sem mencionar TS ligado a um corretor, o que simplesmente não gosto. As execuções de milissegundos sub 100ms e baixas provavelmente estarão completamente escritas em CC em uma plataforma de execução personalizada ou uma solução de negociação comercial cara (Deltix, RTS, etc.). No espaço de microssegundos, dê sub 100us e baixe seu desempenho provavelmente o mais próximo do metal possível, usando FPGAs e GPUs para cálculos e modelagem simultâneos (MCMC), otimizações do kernal, serviços e cartões de mensagens de baixa latência, coleta de lixo personalizada e bypass da rede TCP .