解决方案
自动化、研究和 算法交易 与 Obermind Quant 以及我们的 SDK 为 Sell-Side 和 Buy-Side 机构提供服务。
使用 Obermind Quant、Obermind 框架以及量化交易员为开发者构建的 API，更快地进行回测、模拟、优化和部署策略。
构建平台。Obermindmean_reversion.py
import clr
import environment
import OberMind
from OberMind import DelegateStrategy
class PyStrategy():
@property
def Framework(self):
return self.delegateStrategy.framework
@property
def Instruments(self):
return self.delegateStrategy.Instruments
def OnStrategyStart(self):
self.AddInstrument("EUR/USD")
self.AddInstrument("GBP/USD")
def OnBar(self, instrument, bar):
# Mean-reversion signal on bar close
pass
# Deploy via Obermind Stream
strategy = PyStrategy(framework, "MeanReversion")
strategy.ExecutionProvider = "Obermind Stream"
▸ Backtest queued — 18 months tick data · Obermind Stream connected
多资产交易
在一个平台上交易 FX、加密货币、股票等。
FIX APISession live
Connected
Connected venues24
CME GlobexConnected
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实时市场数据
利用高吞吐量聚合和历史分析功能，对 tick 数据进行处理、存储和分发，支持二级市场深度。
EUR/USDLevel 2
1.0846 midSizeBidAskSize
380K1.08451.0847420K
920K1.08441.0848870K
1.5M1.08431.08491.6M
5.2M1.08421.08504.9M
8.8M1.08411.08519.1M
12M1.08401.085212M
28M1.08391.085326M
▸ 12 venues aggregated · 1ms latency
在同一框架下进行研究和生产。
Features
Obermind Quant IDE
利用跨多场地数据集进行策略制定、回测、建模和优化，并进行数据可视化。
多语言 SDK 支持
使用 C#、C++ 和 Python 编写脚本和编译——只需几个小时而不是几周即可完成复制和自定义集成。
多策略和投资组合工具
利用交易后消息传递和分析功能，管理多个策略、账簿和模拟交易。
低延迟部署路径
为生产算法提供托管和混合云选项，并具备可观测性和风险控制功能。
专为需要交付成果的量化分析师打造。
Obermind 的核心设计旨在快速部署执行算法和研究，处理数百万条市场数据条目，而无需每次都重新发明连接或风险。
Features
支持buy-side 和 sell-side 制作者/接受者工作流程。
用于研究的TB级带时间戳的历史数据。
与匹配、风险和报告引擎原生集成。
通过文档、示例和专家团队为开发者提供支持。
