MS Excel Tutorial MS Excel opplæring gir grunnleggende og avanserte konsepter i Excel. Vår Excel opplæring er designet for nybegynnere og fagfolk. Microsoft Excel er et dataprogram som er skrevet av Microsoft. Den består hovedsakelig av faner, grupper av kommandoer og regneark. Det brukes hovedsakelig til å lagre tabelldata. Vår MS Excel opplæring inneholder alle emner i MS Excel som bånd og faner, hurtig tilgang verktøylinje, mini verktøylinje, knapper, regneark, data manipulering, formatering, funksjon, formel, vlookup, isna og mer. Forutsetning Før du lærer MS Excel, må du ha grunnleggende kunnskap om Computer Fundamental. Vår MS Excel opplæring er utviklet for å hjelpe nybegynnere og fagfolk. Vi forsikrer deg om at du ikke finner noe problem i denne MS Excel-opplæringen. Men hvis det er feil, vennligst legg inn problemet i kontaktskjema. Skoleledere Matter Vinter 2013 Vol. 13, nr. 1 Det er allment antatt at en god rektor er nøkkelen til en vellykket skole. No Child Left Behind oppfordret til å erstatte rektor i vedvarende lavpresterende skoler, og Obama-administrasjonen har gjort dette til et krav for skoler som gjennomgår føderalt finansierte turnarounds. Stiftelser har investert millioner i løpet av det siste tiåret i New Leaders for New Schools, en organisasjon som rekrutterer utradisjonelle hovedkandidater og forbereder dem på utfordringene i skoleledelse. Og det nylig lanserte George W. Bush-instituttet gjør prinsippene i fokus for sine aktiviteter. Allikevel inntil svært nylig var det lite strenge undersøkelser som demonstrerte betydningen av hovedkvaliteten for studentenes utfall, langt mindre den spesifikke praksisen som fører til at noen prinsipper blir mer vellykkede enn andre. Som det ofte er tilfelle i diskusjoner om utdanningspolitikk, har vi i stedet anskaffet anekdoter. Denne studien gir nytt bevis på betydningen av skoleledelse ved å anslå individuelle prinsipals bidrag til vekst i studentprestasjon. Vår tilnærming er ganske lik studier som måler lærere verdiskapende til studentprestasjon, bortsett fra at beregningen gjelder for hele skolen. Spesifikt måler vi hvordan gjennomsnittlige gevinster i prestasjon, tilpasset individuelle student - og skoleegenskaper, varierer over prinsipper i ulike skoler og i samme skole på forskjellige tidspunkter. Fra dette kan vi avgjøre hvor mye effektiviteten varierer fra hovedstol til neste. Våre resultater tyder på at høyt effektive prinsipper øker oppnåelsen av en typisk student i sine skoler med mellom to og syv måneders læring i et enkelt skoleår, ineffektive prinsipper lavere prestasjon med samme beløp. Disse effektene er noe mindre enn de som er knyttet til å ha en svært effektiv lærer. Men lærerne har en direkte innvirkning på bare de elevene i deres klasseromsforskjeller i hovedkvaliteten påvirker alle elever i en gitt skole. Vi undersøker også en allment diskutert mekanisme gjennom hvilken hovedpersoner påvirker studentprestasjon: styring av læreroverganger. Viktig, fordi høy læreromsetning kan knyttes til både forbedring og tilbakegang i undervisningskvaliteten, gir mengden av omsetning i liten grad lite innsikt i visdom av en prinsipals personellbeslutninger. Vi bekrefter imidlertid at lærere som forlater skolen med de mest vellykkede skolerne, er mye mer sannsynlig å ha vært blant de mindre effektive lærerne i skolen enn lærere som forlater skolene drevet av mindre vellykkede prinsipper. Den endelige komponenten i vår analyse vurderer dynamikken til det viktigste arbeidsmarkedet, og sammenligner effektiviteten til hovedpersoner som går videre til de som bor i deres grunnskoler. Begrenset av lønnstørhet og det historiske fraværet av gode ytelsesforanstaltninger, synes det viktigste arbeidsmarkedet ikke å utrydde de prinsippene som har minst suksess i å oppnå elevprestasjon. Dette gjelder spesielt i skoler som betjener dårlige studenter. Dette er urolig, da kravene til å lede slike skoler, inkludert behovet for å tiltrekke seg og beholde lærere av høy kvalitet til tross for mindre ønskelige arbeidsforhold, kan forsterke betydningen av å ha en effektiv leder. Texas Database Vår analyse er avhengig av administrative data konstruert som en del av University of Texas i Dallas (UTD) Texas Schools Project. Arbeidet med Texas Education Agency (TEA), dette prosjektet har kombinert ulike datakilder for å lage samsvarende datasett av studenter, lærere og skolere over mange skoleår. Dataene inkluderer alle Texas Publicschool lærere, administratorer, ansatte og studenter i hvert år, slik at nøyaktige beskrivelser av skolene ledes av hver rektor. Public Education Information Management System (PEIMS), TEAs statewide database, rapporterer viktige demografiske data, inkludert rase, etnisitet og kjønn for studenter og skolepersonell, samt studentberettigelse for subsidiert lunsj (en standard indikator for fattigdom). PEIMS inneholder også detaljert årlig informasjon om lærer - og administratorkunnskap, lønn, utdanning, klassestørrelse, karakter, befolkning servert og emne. Viktig er at denne databasen kan fusjoneres med informasjon om studentprestasjon etter skole, klasse og år. Begynnelsen i 1993 har Texas skoler administrert Texas Assessment of Academic Skills (TAAS) hver vår til kvalifiserte studenter i grad 3 til 8. Vår analyse fokuserer derfor på prinsipper i grunnskoler og mellomskoler, for hvem det er mulig å utvikle prestasjonsforanstaltninger. Personaldataene kombinerer tid som lærer og som administrator i total erfaring, så det er ikke mulig å måle fasttid som hovedstol nøyaktig for de som ble rektor før det første året av våre data (skoleåret 199091). Vi konsentrerer oss derfor om årene fra 1995 til 2001. I løpet av denne perioden er vi i stand til å observere 7.420 enkeltpersoner og benytte 28.147 årlige hovedobservasjoner. Måle hovedkvalitet Den grunnleggende utfordringen å måle effekten av skoleledere, skiller deres bidrag fra de mange andre faktorene som driver studentprestasjon. For eksempel kan en skole som tjener stort sett velstående familier skape illusjonen om at den har en stor prinsipper, når familiebakgrunn er nøkkelen til høy prestasjon. Alternativt kan en skole som betjener dårlige studenter synes å være dårlig, men faktisk ha en stor rektor som produserer bedre resultater enn noen annen rektor ville. Vår grunnleggende verdiøkende modell måler effektiviteten til en rektor ved å undersøke i hvilken grad matematikkprestasjon i en skole er høyere eller lavere enn det som forventes basert på karakteristikkene til elevene i den skolen, inkludert deres prestasjoner i det foregående år. På en annen måte undersøker det om noen skoler har høyere prestasjon enn andre skoler som tjener liknende studenter og tilskriver at prestasjonsforskjellen til rektor. Denne tilnærmingen er svært lik den som er ansatt i studier som måler lærerkvaliteten ved hjelp av databaser som sporer resultatene av individuelle studenter over tid. Hovedproblemet med denne tilnærmingen er at det kan være uimoterte faktorer som påvirker skolens ytelse. Våre data inneholder bare grunnleggende opplysninger om studentens bakgrunnskarakteristikker, for eksempel kjønn, rase eller etnisitet, og berettiget til subsidiert lunsj. Som et resultat kan vi ikke kontrollere for mer nyanserte tiltak av studenter og deres familier, for eksempel motivasjon eller rikdom. Vi er imidlertid i stand til å kontrollere for elevers testresultater fra forrige år, noe som kan ta mange egenskaper som vi ikke kan måle direkte. Videre er det også skolfaktorer som ikke er under direkte kontroll av skolen, inkludert kvaliteten på lærerne arvet av rektor. Nedenfor beskriver vi alternative tilnærminger for å isolere bidrag fra nåværende rektor. Ved estimering av hoved effektivitet ønsker vi å minimere innflytelsen av spesifikke omstendigheter og se på de underliggende stabile forskjellene i effekten. Dette problemet er viktig fordi en innflytelse på prinsippene kan variere med fast eiendom i en skole. En hovedpersoners innvirkning på kvaliteten på lærerpersonalet (enten negativ eller positiv), for eksempel, øker formentlig over tid da andelen lærere som ble ansatt på uret, stiger. For å redegjøre for eventuelle forskjeller i effektivitet som er knyttet til oppdrag som rektor i en gitt skole, begynner vi vår analyse ved å fokusere på data fra de tre første årene som en rektor leder en skole. Denne første analysen indikerer at standardavviket for hovedvirkning er 0,21 standardavvik fra testresultater (se tabell 1). Dette er en veldig stor figur, kanskje utrolig stor, noe som innebærer at en hovedstol ved 75. percentilen av denne effektivitetsmåleren viser gjennomsnittlige prestasjonsgevinster på 0,11 standardavvik (i forhold til gjennomsnittlig hovedstol), mens en ved den 25. prosentilen viser gjennomsnittlig tap på 0,15 standardavvik. Disse forskjellene er enda mer uttalt i fattigdomsskoler, for hvilke gapet mellom den 25. og 75. prosentile rektor er mer enn en tredjedel av en standardavvik. Gjennomsnittlig på alle skolene har effekten av å ha en prinsipiell 1 standardavvik mer effektive enn den gjennomsnittlige rektor, så mye som syv ekstra måneder for læring i et enkelt studieår. Som nevnt ovenfor kan dette innledende estimatet av variabiliteten i hovedvirksomhet delvis reflektere forskjeller i skolegenskaper som ikke er under hovedkontrolkontrollen, som for eksempel skolens kvalitet, eller beslutninger truffet av distriktsadministratorer, samt uimplementerte foreldreinnflytelser. Som et resultat kan det overvurdere mengden av innflytelse prinsipene faktisk har. Vi begynner å løse dette problemet ved å måle reell effektivitet basert bare på sammenligninger av forskjeller mellom studentene i studentprestasjonsveksten over tid. I enkleste forhold sammenligner vi gjennomsnittlige studentprestasjonsgevinster i samme skole under forskjellige prinsipper. Denne metoden eliminerer innflytelsen fra student, skole eller nabolagskarakteristikker som ikke endres over tid. Dens viktigste ulempe er at den ignorerer alle forskjeller i hovedvirkning mellom skolene, potensielt undervurderer mengden av variasjon i hovedkvaliteten. For eksempel, hvis hver skole har en tendens til å tiltrekke seg oppdragsgivere som er like i kvalitet når de søker etter en ny rektor, vil denne tilnærmingen undergrave den sanne variasjonen i hovedprinsippet. Vi gjennomfører denne andre analysen ved å bruke alle prinsippene i våre data, ikke bare de i de tre første årene som leder en skole, fordi antall skoler med to prinsipper observert i de første tre årene er ganske små. (Merk at gjenoppretting av forhåndsanalyse ved bruk av data på alle hovedpersoner ikke signifikant endrer resultatene som er presentert ovenfor.) Begrensning av analysen til sammenligninger i skolene reduserer imidlertid vårt estimat for variasjonen i hovedvirkningsgrad i halvparten. Selv om dette reduserte estimatet er betydelig, indikerer det imidlertid at en 1-standardavviksøkning i hovedvirkningsgrad øker gjennomsnittet i skole med litt mer enn 0,10 standardavvik. Denne effekten er omtrent sammenlignbar med det som er observert for variasjoner i lærerens effektivitet i studier som bruker de samme typene innen-skole sammenligninger. Våre to første metoder involverte estimering av effektivitetsmål for enkeltpersoner og deretter beregning av standardavviket til disse tiltakene. Selv om uimoterte skolefaktorer som ikke er relatert til hovedkvaliteten, ikke vil føre til disse resultatene, vil slike faktorer oppmuntre våre estimater av variasjonen i hovedkvaliteten basert på disse tilnærmingene. Vi benytter derfor en tredje tilnærming som måler mengden variasjon i hovedvirkningsgrad direkte ved å måle den ekstra svingningen i skole gjennomsnittlige prestasjonsgevinster når en ny rektor påtar seg lederskap, sammenlignet med typiske svingninger fra år til år. Fokus på den ekstra variasjonen i skole gjennomsnittlige prestasjonsgevinster rundt hovedovergangene reduserer størrelsen på estimatene. Resultatene forblir imidlertid pedagogisk signifikante: En 1-standardavviksøkning i hovedkvaliteten oversetter til omtrent 0,05 standardavvik i gjennomsnittlige studentprestasjonsgevinster eller nesten kvalitet mellom skolene og ignorerer igjen enhver tendens for en gitt skole til å tiltrekke seg prinsipper av tilsvarende kvalitet over tid, noe som tyder på at det sannsynligvis undergraver oppdragsgivers faktiske innvirkning. Resultatene som forelyses så langt, er avhengige av indirekte tiltak som har hovedvirkning, nemlig studentopplæringsgevinster under skolens oppdragsgivere. Dataene inneholder ikke noen observasjoner om hva en rektor faktisk gjør, eller ikke gjør, for å forbedre læring. Vi går nå til en analyse av samspillet mellom prinsippene med lærerpersonalet, som direkte står på en rekke gjeldende politiske debatter. En primær kanal gjennom hvilken prinsipper kan forventes å forbedre kvaliteten på utdanningen, er ved å heve lærernes kvalitet, enten ved å forbedre instruksjonene fra eksisterende lærere eller gjennom læreroverganger som forbedrer kaliberen til skolens arbeidsstyrke. Læreromsetningen i seg selv har fått betydelig politisk oppmerksomhet, hovedsakelig på grunn av de veldokumenterte vanskelighetene som nye lærere opplever. De potensielle fordelene med å redusere omsetningen er likevel avhengige av effektiviteten til både innkommende og spennende lærere. Vi forventer at høyt vurderte oppdragsgivere skal lykkes både ved å beholde effektive lærere og å flytte ut mindre effektive. Mindre høyt vurderte oppdragsgivere kan være mindre vellykkede når det gjelder å øke kvaliteten på lærerstaben deres, enten fordi de er mindre dyktige til å evaluere lærerkvaliteten, legge mindre vekt på lærerens effektivitet i personellbeslutninger, eller har mindre suksess når det gjelder å skape et miljø som tiltrekker og beholder bedre lærere. Selv om bedre oppdragsgivere også kan tiltrekke seg og ansette mer effektive lærere, fører fraværet av pålitelige kvalitetsmål for nye lærere og det faktum at mange hovedpersoner har liten kontroll over nye ansettelser, å fokusere spesielt på omsetningen. Dessverre inneholder våre data ikke direkte informasjon om personellbeslutninger som vil gjøre oss i stand til å skille frivillige og ufrivillige overganger, og eksisterende bevis tyder på at lærere i stedet for hovedpersoner initierer flertallet av overganger. I tillegg stemmer ikke Texas-dataene med studenter til individuelle lærere, noe som betyr at vi må tegne avledninger om lærerens effektivitet fra gjennomsnittlig informasjon over en hel klasse. Med detaljert informasjon om lærerens effektivitet og overganger, kunne vi undersøke om bedre prinsipper er mer sannsynlig å avvise de minst effektive lærerne og redusere sannsynligheten for at de mer effektive lærerne avgår frivillig. I fravær av slik informasjon fokuserer vi imidlertid på forholdet i skolene mellom andelen lærere som går ut av hver klasse og gjennomsnittlig verdiøkning til studentprestasjon i karakteren. Vi undersøker hvordan dette varierer med våre tiltak av hovedkvalitet basert på studentprestasjonsgevinster. For eksempel, i en skole hvor femte klasse lærer mer enn 4. klasse studenter, ville vi forvente en god rektor for å gjøre flere endringer til 4. klasse lærere. Resultatene av denne analysen bekrefter at forholdet mellom høyere læreromsetning og lavere gjennomsnittlig verdiverdi i en gitt karakter er sterkere som hovedkvalitetsøkning. Dette mønsteret av resultater er i tråd med teorien om at styring av lærerkvaliteten er en viktig vei gjennom hvilken skoleleder påvirker skolens kvalitet. Det faktum at mindre effektive lærere er mer tilbøyelige til å forlate skolene som drives av svært effektive prinsipper, validerer også vårt mål om hovedkvalitet. Hvis vårt mål bare var å fange tilfeldig støy i dataene i stedet for informasjon om ekte hovedkvalitet, ville vi ikke forvente at det skulle være relatert til lærerens kvalitet og omsetning. Hovedoverganger og kvalitet Sammen med læreromsetning er ofte ustabilitet sitert som en hindring for å forbedre fattigdom og lavpresterende skoler. I tråd med disse bekymringene finner vi at Texas-skoler med en høy andel lavinntektsstudenter har større sannsynlighet for å ha førstårshøvdinge og mindre sannsynlig å ha prinsipper som har vært på skolen minst seks år enn de som serverer en mindre - ugunstig befolkning. Sortering av skoler etter oppstart i stedet for fattigdomsnivå gir enda større forskjeller (se figur 1). Andelen prinsipper i deres første år som leder en skole er omtrent 40 prosent høyere i skolene i den nederste kvartilen med gjennomsnittlig tidligere prestasjon enn i skolene i toppkvartilen. Andelen prinsipper som har vært på deres nåværende skole minst seks år er omtrent 50 prosent høyere i skoler med høyere studenter. Imidlertid er importen av ledende omsetning også avhengig av om høyt kvalitetspersonell forlater, noe tidligere forskning ikke har kunnet adressere. Vi undersøker derfor om sannsynligheten for at en rektor forlater det tredje året på en skole, varierer med sin effektivitet og med andelen lavinntektsstudenter i skolen. Vi observerer oppdragsgivere som gjør en rekke karrierebeslutninger: forblir i samme skole som rektor, blir rektor på en annen skole i samme distrikt, blir en rektor i et annet distrikt, flytter inn i en sentral kontorsstilling, eller går helt ut av offentlige skoler. Vi deler oppdragsgivere i fire like store grupper basert på estimater av effektivitet ved å bruke den første av de tre metodene som er beskrevet ovenfor. Vi begrenser også dataene for å inkludere kun hovedpersoner med færre enn 25 års total erfaring for å minimere komplikasjoner innført ved avgjørelsen om å gå på pensjon. Våre resultater bekrefter at de minst effektive skolene er minst sannsynlig å forbli i sin nåværende posisjon og mest sannsynlig å forlate offentlige skoler helt. Med unntak av skolene med lavest fattigdomsnivå er det imidlertid ikke et konsistent forhold mellom sannsynligheten for å forbli som hovedstol og hovedkvalitet (se figur 2). I høy fattigdomsskoler, for eksempel, er hovedpersoner i midten to kvartiler effektivitet vesentlig mer sannsynlig å forbli enn de som er i bunnkvartalet. De mest effektive prinsippene er mer sannsynlig å forbli i samme posisjon enn i bunnkvartilen, men er betydelig mer sannsynlig å bevege seg enn de som ligger midt i kvalitetsfordelingen. Et annet resultat som kommer fra denne analysen som er urolig fra et politisk perspektiv, er hvor ofte lavpresterende hovedpersoner flytter til hovedstillinger på andre skoler. Denne trenden er spesielt slående i fattigdomsskoler, hvor mer enn 12 prosent av de fattige artister årlig gjør et slikt trekk. I motsetning til dette er mindre enn 7 prosent av de fattigste utøvere i mer velstående skoler prinsipper på andre skoler. Dette kan gjenspeile det faktum at det er utfordrende i fattigdomsskoler å skille virkningen av skolens omstendigheter fra hovedstolens kvalitet, ledende distriktsadministratorer for å gi skolelederne fra fattigdomsskoler en sjanse til en annen skole. Den enkle konklusjonen er likevel at operasjonen av det viktigste arbeidsmarkedet ikke ser ut til å skjerme ut de minst effektive prinsippene. I stedet flytter de ofte til forskjellige skoler, noe som gjenspeiler det røverkjøp som er nødvendig for å flytte ut en ineffektiv leder i en offentlig organisasjon. Potensielt er dette her hvor superintendenten går inn i bildet. Å ta gode beslutninger om opprettholdelse og oppdrag av prinsipper kan være blant de fremtredende egenskapene til vellykkede superintendenter, en mulighet som garanterer tilleggsstudier. Hovedrollens rolle i å fremme studentopplæring er en viktig del av utdanningspolitiske diskusjoner. Sterk ledelse betraktes som spesielt viktig for revitalisering av sviktende skoler. Til dags dato har imidlertid denne diskusjonen i stor grad vært uinformert ved systematisk analyse av prinsippers innvirkning på studenters utfall. Det er et spesielt vanskelig analytisk problem å bestemme prinsippens innvirkning på læring. Likevel foreslår selv de mest konservative av våre tre metodologiske tilnærminger vesentlig variasjon i hovedvirksomheten: en hovedstol i de 16 prosent av kvalitetsfordelingen vil produsere årlige studentgevinster som er 0,05 standardavvik høyere enn en gjennomsnittlig hovedstol for alle studenter på skolen . Det er mange kanaler som lederne påvirker skolens kvalitet på, selv om de presise mekanismene sannsynligvis varierer i distriktene med regulatoriske og institusjonelle strukturer som definerer hovedmyndighet. Fordi alle hovedpersoner deltar i personellbeslutninger, har vi fokusert på sammensetningen av læreromsetningen. For de beste prinsippene er læreromsetningen høyest i karakterer hvor lærerne er minst effektive, og støtter troen på at forbedring i lærerens effektivitet gir en viktig kanal gjennom hvilken prinsippene kan øke kvaliteten på utdanningen. Endelig viser mønstre av hovedoverganger at det er det minste og mest effektive som har en tendens til å forlate skolene, noe som tyder på en kombinasjon av trykk - og trekkfaktorer. Dette mønsteret er spesielt uttalt i fattigdomsskoler. Det er også bekymringsfullt at en vesentlig andel av de ineffektive prinsippene i fattigdomsskoler tar hovedstillinger i andre skoler og distrikter. Det er klart at mye mer må læres om dynamikken til det viktigste arbeidsmarkedet. For studentutfall ser større vekt på utvelgelse og opprettholdelse av høykvalitets hovedpersoner å ha et svært høyt utbytte. Gregory F. Branch er programleder ved University of Texas i Dallas Education Research Center. Eric A. Hanushek er senior stipendiat ved Hoover Institution of Stanford University. Steven G. Rivkin er professor i økonomi ved University of Illinois i Chicago. Institusjonell klasse datastyring backtesting strategi distribusjon løsning: - aksjer, opsjoner, futures, valutaer, kurver og tilpassede syntetiske instrumenter støttes - flere lav latency data feeds støttes hastigheter i millioner av meldinger per sekund på terabyte data) - C og basert strategi backtesting og optimalisering - Multiple meglere kjøring støttes, handelssignaler konvertert til FIX ordrer QuantFACTORY - Institusjonell klassen data management backtesting strategi distribusjonsløsning: - QuantDEVELOPER - rammeverk og IDE for utvikling av handelsstrategier, feilsøking, backtesting og optimalisering, tilgjengelig som en Visual Studio-plugin - QuantDATACENTER - gjør det mulig å administrere et historisk datalagring og ta opp markedsdata for sanntid eller ultra lav latens fra leverandører og utvekslinger - QuantENGINE - tillater distribusjon og utfør pre-kompilerte strategier - multi-asset, multi-peri OD-low latency data, flere meglere støttet Institutional-class datastyring backtesting strategi distribusjonsløsning: - OpenQuant - C og VisualBasic porteføljenivå system backtesting og trading, multi-asset, intraday nivå testing, optimalisering, WFA etc. flere meglere og data feeds støttes - QuantTrader - Produksjonshandelsmiljø - QuantBase - Sentral dataadministrasjon - QuantRouter - Data - og bestillingsruting Institusjonell datastyring backtesting strategi distribusjonsløsning: - Multi-asset løsning, flere data feeds støttes, database støtter alle typer RDBMS gir en JDBC grensesnitt , f. eks Oracle, Microsoft SQL Server, Sybase, MySQL etc. - Klienter kan bruke IDE til å skanne deres strategi i enten Java, Ruby eller Python, eller de kan bruke sin egen strategi IDE - flere meglere kjørestøtte støttes, handelssignaler konvertert til FIX-ordre Institutional - klassen data management backtesting strategi distribusjon løsning: - multi-asset løsning (forex, opsjoner, futures, aksjer, ETFs, varer, syntetiske instrumenter og tilpassede derivater spreads etc.), flere data feeds støttet - rammeverk for trading strategier utvikling, debugging, backtesting og optimalisering - flere meglerkjøringer støttes, handelssignaler konvertert til FIX-ordrer (IB, JPMorgan, FXCM etc.) Dedikert programvareplattform integrert med Tradestations-data for backtesting og auto-trading: - Daglige intradagdata (oss aksjer for 43 år, futures for 61 år) - praktisk for backtesting av prisbaserte signaler (teknisk analyse), støtte for EasyLanguage programmeringsspråk - støtte amerikanske aksjer ETFs , futures, amerikanske indekser, tyske aksjer, tyske indekser, forex-fri for Tradestation brokerage klienter - 249,95 per måned for ikke-profesjonelle (kun Tradestation programvareplattform uten megling) - 299,95 per måned for fagfolk (Kun Tradestation programvareplattform uten megling) Dedikert Programvareplattform for backtesting og auto-trading: - Supporting dailyintraday strategier, testing av porteføljenivå og optimalisering, kartlegging, visualisering, tilpasset rapportering, multi-threaded analyse, 3D kartlegging, WFA analyse etc. - Best for backtesting prisbaserte signaler (teknisk analyse) - Direkte link til eSignal, Interactive Brokers, IQFeed, myTrack, FastTrack, QP2, TC2000, hvilken som helst DDE-kompatibel feed, MS, txtfiles og mer (Yahoo Finance. ) - engangsavgift 279 for standardutgave eller 339 for profesjonell utgave Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - porteføljenivå system backtesting og trading, multi-asset, intraday nivå testing, optimalisering, visualisering etc. - tillater R integrasjon, automatisk handel i Perl skriptspråk med alle underliggende funksjoner skrevet i innfødt C, forberedt på server co-location - FXCM og Interactive Brokers support - gratis FXCM-støtte, 100 per måned for IB-plattform, kontakt Salesseertrading for andre alternativer Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - støtter dagligintraday-strategier, testing av porteføljenivå og optimalisering - best for backtesting av prisbaserte signaler (teknisk analyse), C scripting - programvareutvidelser støttet - data feedshåndtering, strategiutførelse etc. - 799 per lisens, 150 årlig avgift etter Dedikert programvareplattform for backtesting, optimalisering, ytelsesattribusjon og analyse: - Axioma eller tredje del y data-faktor analyse, risikomodellering, markedssyklusanalyse Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - Best for backtesting prisbaserte signaler (teknisk analyse), støtte dailyintraday strategier, testing av porteføljenivå og optimalisering - Turtle Edition - backtesting engine, grafikk, rapporter, EoD testing - Professional Edition - pluss systemredaktør, gå fremoveranalyse, intraday strategier, multi-threaded testing etc. - Pro Plus Edition - pluss 3D overflate diagrammer, scripting etc. - Builder Edition - IB API, debugger etc. - Turtle Edition 990 - Professional Edition 1,990 - Pro Plus Edition 2,990 - Builder Edition 3,990 Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - Supporting dailyintraday strategier, testing av porteføljenivå og optimalisering, kartlegging, visualisering, tilpasset rapportering etc. - Best for backtesting prisbaserte signaler (teknisk analyse) - direkte link til interaktive meglere, MB Trading, TD Ameritrade, FXCM og andre - data fro m tekstfiler, eSignal, Google Finance, Yahoo Finance, IQFeed og andre - grunnleggende funksjonalitet (EoD-funksjonalitet) - gratis - avansert funksjonalitet - lease fra 50 måneders eller 995 livslisens lisens Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - Best for backtesting prisbaserte signaler (teknisk analyse) som støtter dailyintraday strategier, testing av porteføljenivå og optimalisering, kartlegging, visualisering, tilpasset rapportering - støtter C og Visual Basic - direkte link til Interactive Brokers, IQFeed, txtfiles og mer (Yahoo Finance. ) - evigvarende lisens - 499 - leieavtale 50 per måned Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - Støtte for dailyintraday-strategier, testing av porteføljenivå og optimalisering, kartlegging, visualisering, tilpasset rapportering - tekniske og også grunnleggende signaler, 245 for avansert versjon (gratis dataleverandører) - 595 for Premium versjon (støtte flere datalagere og meglere) Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - Støtte for dailyintraday-strategier, testing av porteføljenivå og optimalisering - best for backtesting prisbaserte signaler ( teknisk analyse) - innbygget data for aksjer, futures og forex (daglige amerikanske aksjer fra 1990, daglige futures 31 år, valuta fra 1983 etc.) - prising fra 45 måneder til 295 måneder (prisene avhenger av tilgjengeligheten av data) Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - bruker MQL4 språk, brukes hovedsakelig til handel forex markedet - støtter flere forex meglere og data feeds - støtter Administrere flere kontoer Dedikert programvareplattform for backtesting og auto-trading: - Støtte for dailyintraday-strategier, testing av porteføljenivå og optimalisering - Best for backtesting av prisbaserte signaler (teknisk analyse), støtte for EasyLanguage programmeringsspråk - støtte flere datafeed (Bloomberg, Thomson Reuters, CSI, CQG, eSignal etc.), direkte støtte til flere meglere (Interactive Brokers etc.) - Multicharts 797 per år - Multicharts livstid 1.497 - Multicharts Pro 9,900 (Bloomberg Thomson Reuters data feed etc.) Webbasert backtesting verktøy for å teste stock picking strategier: - amerikanske aksjer ETFs (daglig) - grunnleggende data-baserte data siden 1999 - longshort-strategier, prisbaserte drevsignaler - designer - 139 måneders - manager - 199 måneder - komplett funksjonalitet porteføljeanalyse ved bruk av høyfrekvente markedsdata: Dette produktet er beregnet til bruk av små, mellomstore, høyfrekvente forhandlere. Alle beregninger gjøres ved bruk av høyfrekvente markedsdata som fordeler lav - og høyfrekvente handelsforhandlere. - intradag backtesting, portefølje risikostyring, prognose og optimalisering til hver pris andre, minutter, timer, slutten av dagen. Modellinnganger fullt kontrollerbare. - 8k marked tick data kilder siden 2012 (aksjer, indekser ETFer handlet på NASDAQ). Klienter kan også laste opp egne markedsdata (for eksempel kinesiske aksjer). - 40 porteføljemålinger (VaR, ETL, alfa, beta, Sharpe-forhold, Omega-forhold, etc.) - støtter R, Matlab, Java Python - 10 porteføljeoptimeringer Webbasert backtesting verktøy: - Amerikanske aksjekurser (dailyintraday) data fra QuantQuote - forex data fra FXCM-støttende Trader Interactive Brokers for live trading Webbasert backtesting verktøy: - Amerikanske aksjer og ETFs priser (dailyintraday), siden 2002 - grunnleggende data fra Morningstar (over 600 metrics) - Støtte Interactive Brokers for live trading Webbaserte backtesting-verktøy: - Enkelt å bruke, fordelingsstrategier, data siden 1992 - Tidsseriemomentum og bevegelige gjennomsnittlige strategier på ETFs - Enkel Momentum og Simple Value aksjekursstrategier Webbasert backtesting verktøy: - Opptil 25 års data for 49 Futures og SP500 aksjer - verktøykasse i Python og Matlab - Quantiacs vertskap for algoritmiske trading konkurranser med investeringer fra 500k til 1 million Backtest Broker tilbyr kraftig, enkel nettbasert backtesting så ftware: - Backtest i to klikk - Se gjennom strategibiblioteket, eller bygg og optimaliser strategien din - Papirhandel, automatisert handel og sanntids e-postmeldinger - 1 per backtest og mindre WebCloud-basert backtesting verktøy: - FX (ForexCurrency) data på større par, går tilbake til 2007 - SecondMinuteHourlyDaily barer - live trading kompatibel med enhver megler som bruker Metatrader 4 som backend Webbasert backtesting verktøy for å teste aksjefaktor pluking og kapitalfordeling strategier: - flere egenkapitalfaktorer med påvist alfa over marked-cap benchmarks , flere investeringsuniverser, risikostyringsfiltre - aktivitetsallokeringsstrategier backtests, blandingsfordeling og fakturavalning i én portefølje - gratis på SP 100-universet - 50 måneder eller 480 år - bredere amerikanske investeringsuniverser, britiske EU-aksjer, kapitalfordelingsstrategier Webbasert backtestingscreening verktøy : - over 10 000 amerikanske aksjer, data opp til 20 års historie - grunnleggende tekniske kriterier - fri begrenset funksjonalitet (1 år av data, ingen lagrede backtests etc.) - 50 per måned - full funksjonalitet Gratis programvaremiljø for statistisk databehandling og grafikk, mange quants foretrekker å bruke den for sin eksepsjonelle åpne arkitektur og fleksibilitet: - Effektiv datahåndtering og lagringsanlegg, grafisk muligheter for dataanalyse, lett utvidet via pakker - anbefalte utvidelser - quantstrat, Rmetrics, quantmod, quantlib, PerformanceAnalytics, TTR, portefølje, portfolioSim, backtest etc. MATLAB - språk på høyt nivå og interaktivt miljø for statistisk databehandling og grafikk: - parallell og GPU-databehandling, backtesting og optimalisering, omfattende muligheter for integrering etc. - Pris på forespørsel her BacktestingXL Pro er et tillegg for å bygge og teste dine handelsstrategier i Microsoft Excel 2010 og 2013: - Brukere kan bruke VBA til å bygge strategier for BacktestingXL Pro, VBA kunnskap er valgfritt, brukere kan konstruere handelsregler på et regneark ved hjelp av standard forhåndsdefinerte backtesting koder - støtter pyramidering, kortvarig stillingsbegrensning, provisjonsberegning, egenkapitalsporing, ikke-pengestyring, buysell-pris tilpassing - multiple performancerisk rapporter - 74,95 for BacktestingXL Pro Gratis open source programmeringsspråk, åpen arkitektur, fleksibel, lett utvidet via pakker: - Anbefalte utvidelser - pandas (Python Data Analysis Library), Pyalotrade (Python Algorithmic Trading Library), Zipline, ultrafinansiering etc. FactorWave er enkelt å bruke webbasert backtesting verktøy for faktorinvestering: - lar brukeren blande flere ETFoptionsfuturesequity-faktorer med bevist alfa over Market-cap benchmarks - gratis - ETFStock Screener med 5 Faktorer - 149mo - gratis opsjonsalternativer screener, futures strategier, vix strategier Webbasert backtesting verktøy: - Enkel å bruke, nettbasert backtesting verktøyet for å teste relative styrke og glidende gjennomsnitt strategier på ETFs - flere typer strategier for gratis, fullstendig backtesting funksjonalitet 34,99 månedlig Gratis web b ased backtesting verktøy for å teste stock picking strategier: - amerikanske aksjer, data fra ValueLine fra 1986-2014 - pris og grunnleggende data, 1700 aksjer, månedlig granularitet test
No comments:
Post a Comment