Teste do sistema de comércio

Teste de software.

Teste de software é qualquer atividade destinada a avaliar um atributo ou capacidade de um programa ou sistema e determinar que ele atende aos resultados exigidos. [Hetzel88] Embora seja crucial para a qualidade do software e amplamente implantado por programadores e testadores, o teste de software ainda é uma arte, devido à compreensão limitada dos princípios do software. A dificuldade no teste de software decorre da complexidade do software: não podemos testar completamente um programa com complexidade moderada. O teste é mais do que apenas depuração. O objetivo do teste pode ser garantia de qualidade, verificação e validação ou estimativa de confiabilidade. O teste também pode ser usado como uma métrica genérica. O teste de exatidão e o teste de confiabilidade são duas áreas principais de teste. O teste de software é um trade-off entre orçamento, tempo e qualidade.

Introdução.

Teste de software é o processo de executar um programa ou sistema com a intenção de encontrar erros. [Myers79] Ou envolve qualquer atividade que tenha como objetivo avaliar um atributo ou capacidade de um programa ou sistema e determinar que ele atenda aos resultados exigidos. [Hetzel88] O software não é diferente de outros processos físicos em que as entradas são recebidas e as saídas são produzidas. Onde o software difere está na maneira como ele falha. A maioria dos sistemas físicos falha em um conjunto fixo (e razoavelmente pequeno) de maneiras. Por outro lado, o software pode falhar de muitas maneiras estranhas. Detectar todos os diferentes modos de falha do software é geralmente inviável. [Rstcorp]

Ao contrário da maioria dos sistemas físicos, a maioria dos defeitos no software são erros de projeto, e não defeitos de fabricação. O software não sofre corrosão, desgaste - geralmente não mudará até as atualizações ou até a obsolescência. Assim, uma vez que o software é enviado, os defeitos de design - ou bugs - serão enterrados e permanecerão latentes até a ativação.

Os bugs de software quase sempre existirão em qualquer módulo de software com tamanho moderado: não porque os programadores sejam descuidados ou irresponsáveis, mas porque a complexidade do software é geralmente intratável - e os humanos têm capacidade limitada para gerenciar a complexidade. Também é verdade que, para qualquer sistema complexo, defeitos de projeto nunca podem ser completamente descartados.

Descobrir os defeitos de design no software é igualmente difícil, pelo mesmo motivo de complexidade. Como o software e quaisquer sistemas digitais não são contínuos, os valores dos limites de teste não são suficientes para garantir a exatidão. Todos os valores possíveis precisam ser testados e verificados, mas testes completos são inviáveis. Exaustivamente testar um programa simples para adicionar apenas duas entradas inteiras de 32 bits (produzindo 2 ^ 64 casos de teste distintos) levaria centenas de anos, mesmo se os testes fossem realizados a uma taxa de milhares por segundo. Obviamente, para um módulo de software realista, a complexidade pode estar muito além do exemplo mencionado aqui. Se as entradas do mundo real estão envolvidas, o problema vai piorar, porque o tempo e os efeitos ambientais imprevisíveis e interações humanas são todos possíveis parâmetros de entrada em consideração.

Uma complicação adicional tem a ver com a natureza dinâmica dos programas. Se ocorrer uma falha durante os testes preliminares e o código for alterado, o software pode agora funcionar para um caso de teste para o qual não funcionou anteriormente. Mas seu comportamento em casos de teste de pré-erro que passou antes não pode mais ser garantido. Para dar conta dessa possibilidade, o teste deve ser reiniciado. A despesa de fazer isso é muitas vezes proibitiva. [Rstcorp]

Uma analogia interessante é semelhante à dificuldade em testar software com o pesticida, conhecido como Paradoxo de Pesticidas [Beizer90]: Todo método que você usa para prevenir ou encontrar insetos deixa um resíduo de bugs mais sutis contra os quais esses métodos são ineficazes. Mas isso por si só não garante a melhoria do software, porque o princípio da Barreira da Complexidade (Beizer90) afirma: A complexidade do software (e, portanto, dos bugs) cresce até os limites de nossa capacidade de gerenciar essa complexidade. Ao eliminar os erros (anteriores) fáceis, você permitiu outra escalada de recursos e complexidade, mas seu tempo você tem bugs mais sutis para enfrentar, apenas para manter a confiabilidade que você tinha antes. A sociedade parece não estar disposta a limitar a complexidade, porque todos nós queremos mais interações, apitos e recursos. Assim, nossos usuários sempre nos empurram para a barreira da complexidade e o quão perto podemos nos aproximar dessa barreira é largamente determinada pela força das técnicas que podemos usar contra bugs cada vez mais complexos e sutis. [Beizer90]

Independentemente das limitações, o teste é parte integrante do desenvolvimento de software. Ele é amplamente implantado em todas as fases do ciclo de desenvolvimento de software. Normalmente, mais de 50% do tempo de desenvolvimento é gasto em testes. O teste geralmente é realizado para as seguintes finalidades:

Como computadores e software são usados ​​em aplicativos críticos, o resultado de um bug pode ser grave. Bugs podem causar grandes perdas. Bugs em sistemas críticos causaram acidentes de avião, permitiram que as missões do ônibus espacial dessem errado, interrompessem as negociações no mercado de ações e, pior ainda. Bugs podem matar. Bugs podem causar desastres. O chamado bug do ano 2000 (Y2K) deu origem a uma indústria caseira de consultores e ferramentas de programação dedicada a garantir que o mundo moderno não parasse de funcionar no primeiro dia do próximo século. [Bugs] Em um mundo computacionalizado, a qualidade e confiabilidade do software é uma questão de vida ou morte.

Qualidade significa a conformidade com o requisito de design especificado. Estar correto, o requisito mínimo de qualidade, significa executar conforme necessário sob circunstâncias especificadas. A depuração, uma visão restrita dos testes de software, é realizada pesadamente para descobrir defeitos de design pelo programador. A imperfeição da natureza humana torna quase impossível fazer um programa moderadamente complexo corrigir a primeira vez. Encontrar os problemas e consertá-los [Kaner93] é o objetivo da depuração na fase de programação.

Assim como o tópico Verificação e Validação indicou, outra finalidade importante do teste é a verificação e validação (V & amp; V). O teste pode servir como métricas. É muito usado como uma ferramenta no processo de V & amp; V. Os testadores podem fazer declarações com base em interpretações dos resultados do teste, que o produto funciona em determinadas situações ou não funciona. Podemos também comparar a qualidade entre diferentes produtos sob a mesma especificação, com base nos resultados do mesmo teste.

Não podemos testar a qualidade diretamente, mas podemos testar fatores relacionados para tornar a qualidade visível. A qualidade possui três conjuntos de fatores - funcionalidade, engenharia e adaptabilidade. Esses três conjuntos de fatores podem ser considerados como dimensões no espaço de qualidade de software. Cada dimensão pode ser dividida em seus fatores componentes e considerações em níveis sucessivamente mais baixos de detalhes. A Tabela 1 ilustra algumas das considerações de qualidade mais citadas.

Um bom teste fornece medidas para todos os fatores relevantes. A importância de qualquer fator específico varia de aplicativo para aplicativo. Qualquer sistema em que vidas humanas estejam em jogo deve dar extrema ênfase à confiabilidade e integridade. No sistema de negócios típico, a usabilidade e a facilidade de manutenção são os fatores-chave, ao passo que, para um programa científico único, nenhum dos dois pode ser significativo. Nossos testes, para serem totalmente eficazes, devem ser orientados para medir cada fator relevante e, assim, forçar a qualidade a tornar-se tangível e visível. [Hetzel88]

Testes com a finalidade de validar os trabalhos do produto são denominados testes limpos ou testes positivos. As desvantagens são que ele só pode validar se o software funciona para os casos de teste especificados. Um número finito de testes não pode validar se o software funciona para todas as situações. Pelo contrário, apenas um teste falhado é suficiente para mostrar que o software não funciona. Testes sujos, ou testes negativos, referem-se aos testes que visam quebrar o software ou mostrar que ele não funciona. Um software deve ter capacidade suficiente para lidar com exceções para sobreviver a um nível significativo de testes sujos.

Um projeto testável é um projeto que pode ser facilmente validado, falsificado e mantido. Como o teste é um esforço rigoroso e requer tempo e custo significativos, o design para testabilidade também é uma importante regra de design para o desenvolvimento de software.

A confiabilidade do software tem relações importantes com muitos aspectos do software, incluindo a estrutura e a quantidade de testes a que foi submetido. Baseado em um perfil operacional (uma estimativa da frequência relativa de uso de várias entradas para o programa [Lyu95]), o teste pode servir como um método estatístico de amostragem para obter dados de falha para estimativa de confiabilidade.

O teste de software não está maduro. Ainda é uma arte, porque ainda não podemos torná-la uma ciência. Ainda estamos usando as mesmas técnicas de teste inventadas 20-30 anos atrás, algumas das quais são métodos elaborados ou heurísticos, em vez de bons métodos de engenharia. O teste de software pode ser caro, mas nem o software de teste é ainda mais caro, especialmente em lugares onde vidas humanas estão em jogo. Resolver o problema de teste de software não é mais fácil do que resolver o problema de interrupção de Turing. Nunca podemos ter certeza de que um software está correto. Nunca podemos ter certeza de que as especificações estão corretas. Nenhum sistema de verificação pode verificar todos os programas corretos. Nós nunca podemos ter certeza de que um sistema de verificação está correto também.

Conceitos chave.

Existe uma infinidade de métodos de teste e técnicas de teste, atendendo a múltiplos propósitos em diferentes fases do ciclo de vida. Classificado por finalidade, o teste de software pode ser dividido em: teste de correção, teste de desempenho, teste de confiabilidade e teste de segurança. Classificados por fase do ciclo de vida, os testes de software podem ser classificados nas seguintes categorias: teste de fase de requisitos, teste de fase de projeto, teste de fase de programa, avaliação de resultados de testes, testes de fase de instalação, testes de aceitação e testes de manutenção. Por escopo, os testes de software podem ser categorizados da seguinte forma: teste de unidade, teste de componente, teste de integração e teste do sistema.

Teste de exatidão

A exatidão é o requisito mínimo do software, o objetivo essencial do teste. O teste de exatidão precisará de algum tipo de oráculo para informar o comportamento correto do errado. O testador pode ou não conhecer os detalhes internos do módulo de software em teste, e. fluxo de controle, fluxo de dados, etc. Portanto, tanto um ponto de vista de caixa branca quanto um ponto de vista de caixa preta podem ser obtidos no software de teste. Devemos observar que as idéias de caixa preta e caixa branca não são limitadas apenas no teste de correção.

A abordagem de caixa preta é um método de teste no qual os dados de teste são derivados dos requisitos funcionais especificados sem considerar a estrutura final do programa. [Perry90] Também é denominado teste orientado por dados, orientado por entrada / saída [Myers79] ou baseado em requisitos [Hetzel88]. Como somente a funcionalidade do módulo de software é preocupante, o teste de caixa preta também se refere principalmente ao teste funcional - um método de teste enfatizado na execução das funções e no exame de seus dados de entrada e saída. [Howden87] O testador trata o software sendo testado como uma caixa preta - somente as entradas, saídas e especificações são visíveis, e a funcionalidade é determinada pela observação das saídas para as entradas correspondentes. No teste, várias entradas são exercitadas e as saídas são comparadas com a especificação para validar a correção. Todos os casos de teste são derivados da especificação. Nenhum detalhe de implementação do código é considerado.

É óbvio que quanto mais cobrirmos o espaço de entrada, mais problemas encontraremos e, portanto, ficaremos mais confiantes sobre a qualidade do software. Idealmente, seríamos tentados a testar exaustivamente o espaço de entrada. Mas, como dito acima, testar exaustivamente as combinações de entradas válidas será impossível para a maioria dos programas, quanto mais considerar variáveis ​​inválidas de entradas, temporização, sequência e recursos. A explosão combinatória é o principal obstáculo no teste funcional. Para piorar as coisas, nunca podemos ter certeza se a especificação está correta ou completa. Devido às limitações da linguagem usada nas especificações (normalmente linguagem natural), a ambiguidade é muitas vezes inevitável. Mesmo se usarmos algum tipo de linguagem formal ou restrita, ainda poderemos deixar de registrar todos os casos possíveis na especificação. Às vezes, a própria especificação se torna um problema intratável: não é possível especificar precisamente todas as situações que podem ser encontradas usando palavras limitadas. E as pessoas raramente podem especificar claramente o que querem - elas geralmente sabem se um protótipo é ou não o que elas querem depois de terminadas. Problemas de especificação contribuem com aproximadamente 30% de todos os erros no software. [Beizer95]

A pesquisa em testes de caixa preta se concentra principalmente em como maximizar a eficácia dos testes com custo mínimo, geralmente o número de casos de teste. Não é possível esgotar o espaço de entrada, mas é possível testar exaustivamente um subconjunto do espaço de entrada. O particionamento é uma das técnicas comuns. Se particionamos o espaço de entrada e assumimos que todos os valores de entrada em uma partição são equivalentes, então precisamos testar apenas um valor representativo em cada partição para cobrir suficientemente todo o espaço de entrada. O teste de domínio [Beizer95] particiona o domínio de entrada em regiões e considera os valores de entrada em cada domínio uma classe equivalente. Os domínios podem ser exaustivamente testados e cobertos pela seleção de um valor representativo em cada domínio. Valores-limite são de especial interesse. A experiência mostra que os casos de teste que exploram as condições de fronteira têm um retorno maior do que os casos de teste que não o fazem. Análise de valor limite [Myers79] requer um ou mais valores limite selecionados como casos de teste representativos. As dificuldades com o teste de domínio são que as definições de domínio incorretas na especificação não podem ser descobertas com eficiência.

Um bom particionamento requer conhecimento da estrutura do software. Um bom plano de teste não conterá apenas testes de caixa preta, mas também abordagens de caixa branca e combinações dos dois.

Ao contrário dos testes de caixa preta, o software é visto como uma caixa branca ou caixa de vidro em testes de caixa branca, pois a estrutura e o fluxo do software em teste são visíveis para o testador. Os planos de teste são feitos de acordo com os detalhes da implementação do software, como linguagem de programação, lógica e estilos. Casos de teste são derivados da estrutura do programa. O teste de caixa branca também é chamado de teste de caixa de vidro, teste orientado por lógica [Myers79] ou teste baseado em projeto [Hetzel88].

Existem muitas técnicas disponíveis nos testes de caixa branca, porque o problema de intratabilidade é facilitado pelo conhecimento específico e atenção na estrutura do software em teste. A intenção de esgotar algum aspecto do software ainda é forte no teste de caixa branca, e algum grau de exaustão pode ser alcançado, como executar cada linha de código pelo menos uma vez (cobertura de instrução), atravessar todas as instruções de ramificação (cobertura de ramificação) ou cubra todas as combinações possíveis de predicados de condição verdadeira e falsa (cobertura de condição múltipla). [Parrington89]

Teste de fluxo de controle, teste de loop e teste de fluxo de dados, todos mapeiam a estrutura de fluxo correspondente do software em um gráfico direcionado. Os casos de teste são cuidadosamente selecionados com base no critério de que todos os nós ou caminhos são cobertos ou percorridos pelo menos uma vez. Ao fazer isso, podemos descobrir "mortos" desnecessários. código - código que é inútil, ou nunca é executado, que não pode ser descoberto por testes funcionais.

Nos testes de mutação, o código do programa original é perturbado e muitos programas mutados são criados, cada um contendo uma falha. Cada versão defeituosa do programa é chamada de mutante. Os dados de teste são selecionados com base na eficácia de falhar os mutantes. Quanto mais mutantes um caso de teste puder matar, melhor será o caso de teste. O problema com o teste de mutação é que ele é computacionalmente caro demais para ser usado. O limite entre a abordagem caixa preta e a abordagem caixa branca não é claro. Muitas estratégias de teste mencionadas acima podem não ser classificadas com segurança em testes de caixa preta ou de caixa branca. Também é verdade para o teste de fluxo de transação, teste de sintaxe, teste de estado finito e muitas outras estratégias de teste não discutidas neste texto. Uma razão é que todas as técnicas acima precisarão de algum conhecimento da especificação do software em teste. Outra razão é que a idéia de especificação em si é ampla - ela pode conter qualquer requisito incluindo a estrutura, a linguagem de programação e o estilo de programação como parte do conteúdo da especificação.

Podemos estar relutantes em considerar o teste aleatório como uma técnica de teste. A seleção do caso de teste é simples e direta: eles são escolhidos aleatoriamente. Estudo em [Duran84] indica que o teste aleatório é mais rentável para muitos programas. Alguns erros muito sutis podem ser descobertos com baixo custo. E também não é inferior na cobertura do que outras técnicas de teste cuidadosamente projetadas. Pode-se também obter estimativas de confiabilidade usando resultados de testes aleatórios com base em perfis operacionais. A combinação eficaz de testes aleatórios com outras técnicas de teste pode resultar em estratégias de teste mais poderosas e econômicas.

Teste de performance.

Nem todos os sistemas de software têm especificações sobre desempenho explicitamente. Mas todo sistema terá requisitos implícitos de desempenho. O software não deve levar tempo infinito ou recursos infinitos para executar. & quot; Erros de desempenho & quot; às vezes são usados ​​para se referir a problemas de design em software que causam degradação do desempenho do sistema.

O desempenho sempre foi uma grande preocupação e uma força motriz da evolução dos computadores. A avaliação de desempenho de um sistema de software geralmente inclui: uso de recursos, taxa de transferência, tempo de estímulo-resposta e comprimentos de filas detalhando o número médio ou máximo de tarefas esperando para serem atendidas por recursos selecionados. Os recursos típicos que precisam ser considerados incluem requisitos de largura de banda de rede, ciclos de CPU, espaço em disco, operações de acesso ao disco e uso de memória [Smith90]. O objetivo do teste de desempenho pode ser a identificação de gargalos de desempenho, comparação e avaliação de desempenho, etc. O método típico de fazer testes de desempenho é usar um benchmark - um programa, carga de trabalho ou rastreamento projetado para representar o uso típico do sistema. [Vokolos98]

Teste de confiabilidade.

Confiabilidade de software refere-se à probabilidade de operação sem falhas de um sistema. Está relacionado a muitos aspectos do software, incluindo o processo de teste. A estimativa direta da confiabilidade do software pela quantificação de seus fatores relacionados pode ser difícil. O teste é um método de amostragem eficaz para medir a confiabilidade do software. Guiado pelo perfil operacional, o teste de software (geralmente teste de caixa preta) pode ser usado para obter dados de falha, e um modelo de estimativa pode ser usado para analisar os dados para estimar a confiabilidade atual e prever confiabilidade futura. Portanto, com base na estimativa, os desenvolvedores podem decidir se lançam o software e os usuários podem decidir se desejam adotar e usar o software. O risco de usar o software também pode ser avaliado com base em informações de confiabilidade. [Hamlet94] defende que o principal objetivo do teste deve ser medir a confiabilidade do software testado.

Há um acordo sobre o significado intuitivo do software confiável: ele não falha de maneira inesperada ou catastrófica. [Hamlet94] Teste de robustez e testes de estresse são variações do teste de confiabilidade com base nesse critério simples.

A robustez de um componente de software é o grau em que ele pode funcionar corretamente na presença de entradas excepcionais ou condições ambientais estressantes. [IEEE90] O teste de robustez difere do teste de correção no sentido de que a correção funcional do software não é preocupante. Ele só observa problemas de robustez, como travamentos de máquinas, interrupções de processos ou finalizações anormais. O oráculo é relativamente simples, portanto, o teste de robustez pode ser mais portátil e escalável do que o teste de correção. Esta pesquisa atraiu mais e mais interesses recentemente, a maioria dos quais usa sistemas operacionais comerciais como alvo, como o trabalho em [Koopman97] [Kropp98] [Ghosh98] [Devale99] [Koopman99].

O teste de estresse, ou teste de carga, é frequentemente usado para testar todo o sistema, em vez do software sozinho. Em tais testes, o software ou sistema é exercido com ou além dos limites especificados. O estresse típico inclui exaustão de recursos, explosões de atividades e altas cargas sustentadas.

A qualidade, confiabilidade e segurança do software são fortemente acopladas. Falhas no software podem ser exploradas por intrusos para abrir falhas de segurança. Com o desenvolvimento da Internet, os problemas de segurança de software estão se tornando ainda mais graves.

Muitos aplicativos e serviços de software críticos integraram medidas de segurança contra ataques mal-intencionados. A finalidade dos testes de segurança desses sistemas inclui a identificação e remoção de falhas de software que podem levar a violações de segurança e a validação da eficácia das medidas de segurança. Ataques de segurança simulados podem ser realizados para encontrar vulnerabilidades.

Automação de testes.

O teste de software pode ser muito caro. A automação é uma boa maneira de reduzir o tempo e o custo. As ferramentas e técnicas de teste de software geralmente sofrem com a falta de aplicabilidade e escalabilidade genéricas. O motivo é direto. Para automatizar o processo, temos que ter algumas maneiras de gerar oráculos a partir da especificação e gerar casos de teste para testar o software alvo contra os oráculos para decidir sua correção. Hoje ainda não temos um sistema completo que tenha alcançado esse objetivo. Em geral, uma quantidade significativa de intervenção humana ainda é necessária nos testes. O grau de automação permanece no nível do script de teste automatizado.

O problema é reduzido em testes de confiabilidade e testes de desempenho. No teste de robustez, a especificação simples e oracle: não trava, não trava o suficiente. Métricas simples similares também podem ser usadas em testes de estresse.

Quando parar de testar?

O teste é potencialmente infinito. Nós não podemos testar até que todos os defeitos sejam desenterrados e removidos - é simplesmente impossível. Em algum momento, temos que parar de testar e enviar o software. A questão é quando.

Realisticamente, o teste é um trade-off entre orçamento, tempo e qualidade. É impulsionado por modelos de lucro. A abordagem pessimista e infelizmente mais usada é interromper o teste sempre que alguns ou qualquer um dos recursos alocados - tempo, orçamento ou casos de teste - estão esgotados. A regra de parada otimista é parar o teste quando a confiabilidade atender aos requisitos ou o benefício do teste contínuo não puder justificar o custo do teste. [Yang95] Isso geralmente exigirá o uso de modelos de confiabilidade para avaliar e prever a confiabilidade do software em teste. Cada avaliação requer execução repetida do ciclo seguinte: coleta de dados de falha - modelagem - previsão. Este método não se ajusta bem a sistemas ultra-confiáveis, no entanto, porque os dados reais de falha de campo demorarão muito para serem acumulados.

Alternativas ao teste.

O teste de software é cada vez mais considerado um método problemático para uma melhor qualidade. Usar testes para localizar e corrigir defeitos de software pode ser um processo sem fim. Bugs não podem ser completamente descartados. Assim como a barreira da complexidade indica: as chances são de testar e corrigir problemas podem não necessariamente melhorar a qualidade e a confiabilidade do software. Às vezes, consertar um problema pode introduzir problemas muito mais graves no sistema, ocorridos após correções de bugs, como a queda de um telefone na Califórnia e na costa leste em 1991. O desastre aconteceu após a alteração de 3 linhas de código no sistema de sinalização.

Em uma visão mais restrita, muitas técnicas de teste podem ter falhas. Teste de cobertura, por exemplo. Cobertura de código, cobertura de ramo em testes realmente relacionados à qualidade de software? Não há prova definitiva. Tão cedo quanto em [Myers79], o chamado "teste humano" - incluindo inspeções, orientações, revisões - são sugeridas como possíveis alternativas aos métodos tradicionais de teste. [Hamlet94] defende a inspeção como uma alternativa de custo-efeito para o teste unitário. Os resultados experimentais em [Basili85] sugerem que a leitura de código por abstração passo a passo é pelo menos tão eficaz quanto o teste funcional e estrutural on-line em termos de número e custo de falhas observadas.

Usando métodos formais para & quot; provar & quot; a exatidão do software também é uma direção de pesquisa atraente. Mas esse método também não pode superar a barreira da complexidade. Para um software relativamente simples, esse método funciona bem. Não se adapta bem a sistemas de software complexos e completos, que são mais propensos a erros.

Em uma visão mais ampla, podemos começar a questionar o propósito máximo do teste. Por que precisamos de métodos de teste mais eficazes, uma vez que encontrar defeitos e removê-los não leva necessariamente a melhor qualidade. Uma analogia do problema é como o processo de fabricação de automóveis. Na época do artesanato, fabricamos carros e eliminamos os problemas e defeitos. Mas tais métodos foram lavados pela maré de fabricação em pipeline e processo de engenharia de boa qualidade, o que torna o carro livre de defeitos na fase de fabricação. Isso indica que a engenharia do processo de design (como engenharia de software de sala limpa) para fazer com que o produto tenha menos defeitos pode ser mais eficaz do que projetar o processo de teste. O teste é usado somente para monitoramento e gerenciamento de qualidade, ou "design para testabilidade". Este é o salto para o software de artesanato para engenharia.

Ferramentas, técnicas e métricas disponíveis.

Há uma abundância de ferramentas de teste de software. As ferramentas de teste de correção são frequentemente especializadas em determinados sistemas e têm capacidade e generalidade limitadas. As ferramentas de robustez e teste de estresse têm maior probabilidade de serem genéricas.

Mothora [DeMillo91] é um conjunto de ferramentas de teste de mutação automatizado desenvolvido na Purdue University. Usando o Mothora, o testador pode criar e executar casos de teste, medir a adequação do caso de teste, determinar a exatidão da entrada-saída, localizar e remover falhas ou erros e controlar e documentar o teste.

NuMega's Boundschecker [NuMega99] O Rational's Purify [Rational99]. Eles são verificações de tempo de execução e auxílios de depuração. Eles podem verificar e proteger contra vazamentos de memória e problemas de ponteiro.

Arnês de Teste de Robustez de Software COTS da Ballista [Ballista99]. O chicote de testes Ballista é uma ferramenta de teste de robustez automatizada em grande escala. A primeira versão suporta testes até 233 chamadas de função POSIX em sistemas operacionais UNIX. A segunda versão também suporta o teste de funções do usuário, desde que os tipos de dados sejam reconhecidos pelo servidor de teste. O chicote de testes Ballista fornece medidas quantitativas de comparações de robustez entre sistemas operacionais. O objetivo é testar e endurecer automaticamente o software Commercial Off-The-Shelf (COTS) contra falhas de robustez.

Relação com outros tópicos.

O teste de software é parte integrante do desenvolvimento de software. Está diretamente relacionado à qualidade do software. Ele tem muitas relações sutis com os tópicos que o software, a qualidade do software, a confiabilidade do software e a confiabilidade do sistema estão envolvidos.

Tópicos relacionados.

Confiabilidade de software O teste de software está intimamente relacionado à confiabilidade do software. A confiabilidade do software pode ser aumentada por testes. O teste também pode ser usado como uma métrica para confiabilidade de software. Injeção de falhas A injeção de falhas pode ser considerada uma forma especial de teste. A injeção e o teste de falhas geralmente são combinados e executados para validar a confiabilidade de software e hardware críticos tolerantes a falhas. Verificação, validação e certificação O objetivo do teste de software não é apenas para revelar erros e eliminá-los. É também uma ferramenta para verificação, validação e certificação.

Conclusões

Teste de software é uma arte. A maioria dos métodos e práticas de teste não é muito diferente de 20 anos atrás. Não está perto da maturidade, embora existam muitas ferramentas e técnicas disponíveis para uso. Um bom teste também requer criatividade, experiência e intuição de um testador, juntamente com técnicas apropriadas. O teste é mais do que apenas depuração. O teste não é usado apenas para localizar defeitos e corrigi-los. Também é usado em validação, processo de verificação e medição de confiabilidade. O teste é caro. A automação é uma boa maneira de reduzir custos e tempo. Testar eficiência e eficácia é o critério para técnicas de teste baseadas em cobertura. O teste completo é inviável. Complexidade é a raiz do problema. Em algum momento, o teste de software deve ser interrompido e o produto deve ser enviado. O tempo de parada pode ser decidido pelo trade-off de tempo e orçamento. Ou se a estimativa de confiabilidade do produto de software atende aos requisitos. O teste pode não ser o método mais eficaz para melhorar a qualidade do software. Métodos alternativos, como inspeção e engenharia de sala limpa, podem ser ainda melhores.

Referências anotadas.

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Este livro é uma introdução abrangente a vários métodos de teste, usando exemplos intuitivos. Cobertura completa de todas as técnicas de teste importantes e atualizadas. O foco é o teste de caixa preta / funcional. O autor é um consultor de software internacionalmente conhecido com quase quatro décadas de experiência na indústria de computadores.

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Esta pesquisa investiga a eficácia de testes aleatórios, em comparação com outros métodos de teste. Ele nos convence que o método de teste aleatório é muito mais poderoso do que parece e deve ser implantado mais.

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Este livro é um bom guia para testes de software. But it may not be as complete a guide as it was 10 years ago.

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In-depth discussion about functional testing throughout all product life-cycle.

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Classical book on software testing and still has its influence today. Software testing still remains an art, since the first day. We still don't know how to make it a science.

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This 2-page short tutorial gets us started with an introduction of the basic ideas underlying SRE testing of software. Definitions of reliability, failure, fault, severity class, operation, operational profile, feature testing, load testing and regression testing are included. Four steps, developing operational profiles, preparing for testing, executing tests and interpreting failure data are introduced. This article is a good introduction to testing-for-reliability.

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Performance testing papers are very rare in literature, although performance is what most people care about. This paper gives a discussion on approaches to software performance testing. A case study describing the experience of using these approaches for testing the performance of a system used a s a gateway in a large industrial client/server transaction processing application is presented. It is not a very representative paper, though.

[Bugs] cnet/Content/Features/Dlife/Bugs/?dd Interesting readings about bugs' life. "Bugs -- How they breed and the damage they do" and "10 great bugs of history", etc [DeMillo91] Progress toward automated software testing; Richard A. DeMillo; Proceedings of the 13th international conference on Software engineering , 1991, Page 180.

This paper mainly discusses their toolset Mothra, integrated environment for automated software validation. Mothra uses program mutation to drive the tests. Few human intervention needed. Automated test generation.

[Hamlet94] Dick Hamlet; Foundations of software testing: dependability theory; Proceedings of the second ACM SIGSOFT symposium on Foundations of software engineering , 1994, Pages 128 - 139 The point "four epochs of testing" is interesting. [Koopman97] Philip Koopman, John Sung, Christopher Dingman, Daniel Siewiorek, Ted Marz. Comparing Operating Systems Using Robustness Benchmarks. 16th IEEE Symposium on Reliable Distributed Systems, Durham, NC, October 22-24, 1997, pp.72-79. Precursor work of Ballista project. Tests selected POSIX functions for robustness. [Koopman99] Philip Koopman, John DeVale. Comparing the Robustness of POSIX Operating Systems. Proceedings of FTCS'99, 15-18 June 1999, Madison, Wisconsin. Ballista paper: multi-version comparison method to find silent and hindering failures. [Kropp98] Kropp, N. P.; Koopman, P. J.; Siewiorek, D. P. Automated robustness testing of off-the-shelf software components. Twenty-eighth Annual International Symposium on Fault-Tolerant Computing (Cat. No.98CB36224) Ballista paper. Full scale, automated robustness test harness. Can test up to 233 POSIX function calls. Tested 15 operating systems from 10 vendors. Between 42% and 63% of components tested had robustness problems, with a normalized failure rate ranging from 10% to 23% of tests conducted. Robustness testing could be used by developers to measure and improve robustness, or by consumers to compare the robustness of competing COTS component libraries. [Ghosh98] Testing the Robustness of Windows NT Software A simple heuristic method to test the robustness of some NT and GNU library. [DeVale99] John DeVale, Philip Koopman & David Guttendorf. The Ballista Software Robustness Testing Service. Proceedings of TCS'99, Washington DC. Describes the Ballista testing web server and client architecture. [Koehnemann93] Harry Koehnemann, and Timothy Lindquist; Towards target-level testing and debugging tools for embedded software; Conference proceedings on TRI-Ada '93 , 1993, Page 288 Argues that current debugging method is not efficient for embedded software and propose an improved method. [Smith90] Smith, C. U. Performance Engineering of Software Systems. Addison-Wesley, 1990. A software performance testing paper. [Yang95] Yang, M. C.K.; Chao, A. Reliability-estimation and stopping-rules for software testing, based on repeated appearances of bugs; IEEE Transactions on Reliability, vol.44, no.2, p. 315-21, 1995.

When to stop testing? The choice is usually based on one of two decision criteria: (1) when the reliability has reached a given threshold, and (2) when the gain in reliability cannot justify the testing cost. Various stopping rules and software reliability models are compared by their ability to deal with these two criteria. Two new stopping rules, initiated by theoretical study of the optimal stopping rule based on cost, are more stable than other rules for a large variety of bug structures.

Future Reading.

Software testing slides of RST corporation by Jeff Voas: rstcorp/presentations/tampa98/ Says testing and debugging can worsen reliability. 15% chance [Pham95] Software Reliability and Testing, pp29 A collection of papers on software reliability testing. cs. jmu. edu/users/foxcj/cs555/Unit12/Testing/index. htm slide show of software testing. comprehensive annotated www testing resource list with http links eg3/softd/index. htm Embedded s/w net resources.

Comprehensive annotated www testing resource list:

thegrid/tech/softd/softtest. htm Software testing and software quality are major issues. Here is the best the net has to offer on them. keywords include: testing, software testing, software reliability, software verification. This page discusses key issues such as testing, software testing, software reliability, software verification.. testing, software testing, software reliability, software verification. are discussed on this page. io/

wazmo/qa. html isse. gmu. edu/faculty/ofut/rsrch/mut. html Mutation testing page and list of papers.

So says Ivars Peterson, author of Fatal Defect: Chasing Killer Computer Bugs. As he concludes in his book, "The fact that we can never be sure that a computer system will function flawlessly constitutes a fatal defect. It limits what we can hope to achieve by using computers as our servants and surrogates. As computer-controlled systems become more complex and thoroughly entwined in the fabric of our lives, their potential for costly, life-threatening failures keeps growing."

Algorithmic Trading System Design & amp; Implementação.

AlgorithmicTrading é um desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros especializado em sistemas automatizados de negociação, estratégias de negociação algorítmica e análise de negociação quantitativa. Oferecemos dois algoritmos de negociação distintos para comerciantes de varejo e investidores profissionais.

Assista ao nosso blog de vídeo algorítmico em que nosso principal desenvolvedor analisa o desempenho a partir de 6/10/17 & ndash; 8/8/17 usando nosso sistema de negociação automatizado. Visite nosso Blog Algorithmic Trading para ver todos os vídeos de desempenho de 2016-2018 no acumulado do ano. Os futuros e opções de negociação envolvem risco substancial de perda e não são adequados para todos os investidores.

Comece hoje mesmo na negociação algorítmica.

Os Destaques do Swing Trader.

Nossa Swing Trading Strategy negocia o S & P 500 Emini Futures (ES) e o Ten Year Note (TY). Este é um sistema de negociação 100% automatizado que pode ser executado automaticamente com os melhores esforços por vários Corretores Registrados da NFA. Também pode ser instalado e carregado na plataforma Tradestation. Os seguintes dados cobrem o período de avanço (fora da amostra) que abrange 10/1 / 15-1 / 4/18. A negociação de futuros envolve risco substancial de perda e não é apropriada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Esses dados presumem que 1 unidade (US $ 15.000) foi negociada durante todo o período em análise (non-compounded).

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

O Swing Trader Mensal P / L.

Os negócios iniciados em outubro de 2015 são considerados Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados back-tested. Os lucros / perdas fornecidos são baseados em uma conta de US $ 15.000 que troca 1 unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.

* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.

CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação maior ou menor pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Não está sendo feita nenhuma representação de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas similares a essas demonstrações.

Noções básicas de negociação algorítmica.

O Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading, é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar transações potenciais. Existem várias subcategorias de negociação quantitativa para incluir High Frequency Trading (HFT), Arbitragem Estatística e Análise de Predição de Mercado. Na AlgorithmicTrading, nós nos concentramos no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados que fazem negócios de swing, dia e opções para aproveitar as ineficiências do mercado.

Atualmente, estamos oferecendo dois sistemas de negociação de futuros que negociam o ES & amp; Futuros de TY. Continue lendo para ver por si mesmo como implementar um sistema de negociação de algo projetado profissionalmente pode ser benéfico para suas metas de investimento. Nós não somos registrados Consultores de Negociação de Commodities e, portanto, não controlamos diretamente as contas de clientes & ndash; no entanto, negociamos ambos os sistemas de negociação com nosso próprio capital, utilizando um dos corretores de execução de negociação automatizada.

Exemplo de negociação algorítmica.

Estratégia de negociação de futuros: o pacote Swing Trader.

Este pacote utiliza nossos algoritmos de melhor desempenho desde o início. Visite a página do comerciante do swing para ver preços, estatísticas comerciais completas, lista completa de comércio e muito mais. Este pacote é ideal para o cético que deseja negociar um sistema robusto que tenha se saído bem em negociações cegas para fora e para fora da amostra. Cansado de modelos otimistas com back-testing que nunca parecem funcionar quando negociados ao vivo? Se assim for, considere este sistema de negociação de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.

Detalhes no Swing Trader System.

Futuros & amp; Estratégia de negociação de opções: o pacote S & amp; P Crusher v2.

Este pacote utiliza sete estratégias de negociação em uma tentativa de diversificar melhor sua conta. Este pacote utiliza comércios de swing, day trades, condutores de ferro e chamadas cobertas para tirar proveito de várias condições de mercado. Este pacote é negociado em unidades de tamanho de US $ 30.000 e foi lançado ao público em outubro de 2016. Visite a página de produtos do S & amp; P Crusher para ver os resultados do back-test com base nos relatórios de comercialização.

Detalhes no triturador S & P.

Cobrindo os fundamentos do design do sistema de negociação automatizado.

Múltiplos Sistemas de Negociação Algorítmica Disponíveis.

Escolha de um dos nossos sistemas de negociação & ndash; O Swing Trader ou o S & amp; P Crusher. Cada página mostra a lista de negociação completa, incluindo resultados de otimização de post-forward, walk-forward. Esses sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa ao tentar minimizar o risco.

Algoritmos de negociação múltiplos trabalhando juntos.

Nossa metodologia de negociação quântica nos emprega várias estratégias de negociação de algoritmos para diversificar melhor sua conta de negociação automática. Saiba mais visitando nossa página de metodologia de design de estratégias de negociação.

Trades During Bear & amp; Mercados de touro.

Em nossa opinião, a chave para o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica que realmente funciona é contabilizar múltiplas condições de mercado. A qualquer momento, o mercado poderia passar de um touro para um mercado em baixa. Ao tomar uma posição agnóstica de direção de mercado, estamos tentando superar o desempenho em Bull & amp; Condições de mercado do urso.

Sistemas de negociação totalmente automatizados.

Você pode negociar automaticamente nosso software algorítmico usando um corretor de execução automática (com os melhores esforços). Temos vários corretores para você escolher. Remova as decisões baseadas em emoções de sua negociação usando nosso sistema de negociação automatizado.

O comércio algorítmico funciona?

Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativa com o aplicativo do corretor OEC. Você também receberá declarações diárias da empresa de compensação da NFA Registered. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Exemplos completos de negociação algorítmica são postados para todos verem. A lista completa de transações pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica do sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de instruções.

Múltiplas Estratégias de Negociação Quant.

Nossos sistemas de negociação quantitativos têm diferentes expectativas com base nos algoritmos preditivos empregados. Nossos Sistemas de Negociação Automatizada colocarão operações de swing, day trade, condutores de ferro & amp; chamadas cobertas. Estas Estratégias 100% Quant baseiam-se puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.

Nosso software de negociação automatizada ajuda a remover suas emoções da negociação.

Algoritmos de negociação múltiplos são negociados como parte de um maior sistema de negociação algorítmica.

Cada estratégia de negociação algorítmica oferecida tem vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Abaixo mercados em movimento. A estratégia de negociação de condores de ferro supera os mercados em movimento lateral e ascendente, enquanto o algoritmo das notas de tesouro se destaca nos mercados em baixa. Com base no backtesting, espera-se que o algoritmo de momentum tenha um bom desempenho durante os mercados em ascensão. Confira a seguinte coleção de vídeos, onde cada algoritmo de negociação oferecido é revisado por nosso desenvolvedor líder. Os pontos fortes de cada algoritmo de negociação são analisados ​​juntamente com as suas fraquezas.

Vários tipos de estratégias de negociação são usados ​​em nosso software de negociação automatizada.

Comissões do dia são inseridas & amp; saiu no mesmo dia, enquanto as negociações de giro terão um longo prazo de negociação com base nas expectativas para o S & amp; P 500 a tendência de maior ou menor no prazo intermédio. Os negócios de opções são colocados nas opções semanais do S & amp; P 500 sobre futuros, normalmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração da sexta-feira.

Swing Trading Strategies.

As seguintes Swing Trading Strategies colocam operações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e na Nota de Dez Anos (TY). Eles são usados ​​em ambos os sistemas de negociação automatizados que oferecemos para aproveitar as tendências de longo prazo que nossos algoritmos de predição de mercado estão esperando.

Futures Swing Trading Strategy # 1: Momentum Swing Trading Algorithm.

A Momentum Swing Trading Strategy coloca os negócios do swing no Emini S & amp; P Futures, aproveitando as condições de mercado que sugerem um movimento de prazo intermediário mais alto. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégia de Negociação de Futuros Swing # 2: Algoritmo de Notas do Tesouro de Dez Anos.

A Tesouraria Note (TY) Trading Strategy coloca swing trades na nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY tipicamente se move inversamente para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um trade swing semelhante ao shorting do S & P 500. Esse algoritmo T-Note tem expectativas positivas para condições de mercado em baixa. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.

Estratégias de Negociação Diária.

As estratégias de negociação do dia seguinte colocam o day trade no S & amp; P 500 Emini Futures (ES). Eles quase sempre entram em negociações durante os primeiros 20 minutos após a abertura dos mercados de ações e saem antes do fechamento dos mercados. Paradas apertadas são utilizadas em todos os momentos.

Estratégia de Negociação do Dia de Futuros # 1: Algoritmo de Negociação de Dia.

A Estratégia de Negociação de Dia Curta coloca negociações diárias no Emini S & P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença para baixo). Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuro # 2: Algoritmo de Negociação de Dia de Breakout.

A Breakout Day Trading Strategy coloca o day trade no Emini-S & P Futures quando o mercado mostra força pela manhã. Esta estratégia de negociação de futuros é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de Negociação de Dia de Futuros # 3: Algoritmo de Negociação de Dia de Intervalo da Manhã.

O Morning Gap Day Trading Strategy coloca negócios de dia curto no Emini S & amp; P Futures quando o mercado tem uma grande lacuna, seguido por um curto período de fraqueza. Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.

Estratégias de Negociação de Opções.

As seguintes estratégias de negociação de opções cobram prêmio no S & amp; P 500 Emini Weekly Options (ES). Eles são usados ​​em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; condições de mercado em movimento. Um benefício para as opções de negociação com nossas estratégias de negociação algorítmica é que elas são suportadas em um ambiente de negociação automatizado usando um dos corretores de execução automática.

Opções Trading Strategy # 1: Algoritmo de Condor Iron Condor.

A Estratégia de Negociação de Opções da Iron Condor é perfeita para quem deseja uma taxa de ganhos por negociação mais alta e que simplesmente quer cobrar prêmios no S & amp; P 500 Emini Futures com a venda da Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.

Estratégia de negociação de opções # 2: Algoritmo de opções de chamadas cobertas.

A Estratégia de Negociação de Opções de Compra Coberta vende de chamadas cobertas por dinheiro contra os algoritmos de momento Long swing swing, para arrecadar premium e ajudar a minimizar as perdas caso o mercado se mova contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Algoritmo de Troca de Momentum Swing - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; ES / TY Futures Trading Systems, isso cria uma posição de compra coberta. Quando negociados no Sistema de Negociação Bearish Trader, as chamadas são vendidas sem cobertura e, portanto, são vendidas a descoberto. Em ambos os casos, & ndash; como um suporte ao longo do algoritmo & ndash; Ele funciona bem em condições de mercado em movimento lateral e para baixo. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.

Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada sozinha, elas são negociadas melhor em uma coleção mais ampla de algoritmos de negociação & ndash; como visto em um dos nossos sistemas automatizados de negociação, como o The Swing Trader.

Algoritmos de negociação que realmente funcionam?

Essa série de vídeos de negociação algorítmica é feita para que nossos clientes possam ver os detalhes de cada negociação semanalmente. Assista a cada um dos seguintes vídeos de negociação algorítmica para ver em tempo real o desempenho de nossos algoritmos de negociação. Sinta-se à vontade para visitar nossos Críticas de AlgorithmicTrading & amp; Página Press Releases para ver o que os outros estão dizendo sobre nós.

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O que separa o comércio algorítmico de outras técnicas técnicas de negociação?

Nos dias de hoje, parece que todo mundo tem uma opinião sobre as técnicas de negociação técnica. Head & amp; Padrões de ombros, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences, a lista continua. Nesses vídeos, nosso engenheiro líder de projeto analisa alguns exemplos de estratégias de negociação encontradas on-line. Ele pega suas Tips Trading, faz um código e executa um back-test simples para ver o quão efetivas elas realmente são. Depois de analisar seus resultados iniciais, ele otimiza o código para ver se uma abordagem quantitativa à negociação pode melhorar as descobertas iniciais. Se você é novo em negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estado finito para codificar essas dicas básicas de negociação. Como a negociação algorítmica difere da negociação técnica tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.

Procurando por Algorithmic Trading Tutorial & amp; Como para vídeos?

Assista a várias apresentações de vídeo educativo feitas por nosso designer líder em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quantificação Comercial e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia de negociação fornecem exemplos de codificação de comércio algorítmico e o introduzem à nossa abordagem de negociar os mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automatizada está decolando para incluir a ajuda para remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de vídeos de negociação educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.

Comece a usar um dos nossos sistemas de negociação automatizados hoje.

Não perca. Junte-se aos que já estão negociando com AlgorithmicTrading. Comece hoje mesmo com um dos nossos pacotes de negociação algorítmica.

Várias opções de execução automática de comércio estão disponíveis.

Nossos algoritmos de negociação podem ser executados automaticamente usando um dos corretores de execução automática registrados pela NFA (com os melhores esforços) ou podem ser negociados em seu próprio PC usando MultiCharts ou Tradestation.

O FOX Group é uma corretora de introdução independente localizada no icônico prédio da Chicago Board of Trade, no coração do distrito financeiro da cidade. Eles são registrados no NFA e são capazes de executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços.

Os corretores interativos são corretores registrados pela NFA que podem executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços. Além disso, eles suportam clientes canadenses.

Se você preferir executar os algoritmos em seu próprio PC, o MultiCharts é a plataforma preferida de software de negociação para execução automática. Ele oferece benefícios consideráveis ​​para os traders e oferece vantagens significativas sobre as plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte a mais de 20 feeds de dados e mais de 10 corretores, backtesting dinâmico de estratégia em nível de portfólio, suporte a EasyLanguage, relatórios interativos de desempenho, otimização genética, scanner de mercado e replay de dados.

A TradeStation é mais conhecida pelo software de análise e pela plataforma de negociação eletrônica que fornece ao operador ativo e a determinados mercados de traders institucionais que permitem que os clientes projetem, testem, otimizem, monitorem e automatizem suas próprias ações, opções e opções personalizadas. estratégias de negociação de futuros. Tradestation é outra opção para pessoas que desejam negociar automaticamente nossos algoritmos em seu próprio PC.

The Back Testing Library for Professional Trading Strategy Developers.

Back testing is the process of testing trading strategies based on historic market data to attempt to simulate how a trading system might perform in the future.

Back testing is to trading strategy development what research and quality improvement are to the healthcare and transportation industries. Who would want to try out an untested heart monitor or automobile? Ninguém. The same holds true for financial trading strategies.

All trading strategies must be back tested, optimized, and validated before going live with real money. Almost any technical analysis trading strategy can be tested.

While it is true that many intermediate level trading applications provide scripting languages which allow traders to develop and back test trading strategies, we found there were no back testing libraries available for advanced trading system developers who prefer to program their trading strategies in low-level programming languages such as C++, C#, and Java.

So, we developed a back testing engine for advanced system developers.

Now developers can create strategies in any programming language, then back test and optimize those strategies to improve performance. BackTestLib lets developers back test their trading systems in C++, C#, VB, F#, R, IronPython, or any other language, using tick or bar data.

It just doesn't matter how your trading system is written. All you have to do is supply a list of trades, and the back testing library does the rest for you.

BackTestLib can calculate your trading system performance using two-dozen risk measurements including Sharpe ratio, Calmar ratio, Sortino ratio, Maximum Draw Down, Monte Carlo Draw Down, Total P&L, Risk to Reward Ratio, Largest Profit, Largest Loss, Average Number of Trades / Month, Trade Logs and more.

Perfect for Strategy Optimization.

Professional traders know all good things come to an end. Even the best trading systems eventually fall into losing periods, requiring optimization or trading system retirement. Reasons vary, including changes in liquidity, volatility, and underlying market dynamics, as well as other factors. The BackTestLib outputs results which represent a range of measurements based on the profitability and risk of your trading system when tested with the data with which it was supplied.

Code Example.

// Create some simulated trades.

List < Trade > trades = new List < Trade >();

trades. Add( new Trade ( DateTime. Parse( "1/1/2014 9:30:45.422 AM" ), SignalType. Buy, 24));

trades. Add( new Trade ( DateTime. Parse( "1/1/2014 9:32:33.891 AM" ), SignalType. ExitLong, 24.09));

trades. Add( new Trade ( DateTime. Parse( "1/1/2014 9:37:12.839 AM" ), SignalType. Sell, 24.07));

trades. Add( new Trade ( DateTime. Parse( "1/1/2014 9:48:27.488 AM" ), SignalType. Exit, 24.19));

trades. Add( new Trade ( DateTime. Parse( "1/1/2014 9:49:16.415 AM" ), SignalType. Buy, 24));

trades. Add( new Trade ( DateTime. Parse( "1/1/2014 9:50:45.512 AM" ), SignalType. Exit, 24.09));

trades. Add( new Trade ( DateTime. Parse( "1/1/2014 9:51:14.212 AM" ), SignalType. Buy, 24.01));

// Run the backtest.

double lastPrice = 24.03;

BacktestResults results = Backtester. Backtest(trades, lastPrice);

// Output the results.

Console. WriteLine( "Total number of trades: " , results. TotalNumberOfTrades);

Console. WriteLine( "Average number of trades per month: " , results. AverageTradesPerMonth);

Console. WriteLine( "Total number of profitable trades: " , results. NumberOfProfitableTrades);

Console. WriteLine( "Total number of losing trades: " , results. NumberOfLosingTrades);

Console. WriteLine( "Total profit: " , results. TotalProfit);

Console. WriteLine( "Total loss: " , results. TotalLoss);

Console. WriteLine( "Percent profitable trades: " , results. PercentProfit);

Console. WriteLine( "Percent profitable trades: " , results. PercentProfit);

Console. WriteLine( "Largest profit: " , results. LargestProfit);

Console. WriteLine( "Largest loss: " , results. LargestLoss);

Console. WriteLine( "Maximum drawdown: " , results. MaximumDrawDown);

Console. WriteLine( "Maximum drawdown Monte Carlo: " , results. MaximumDrawDownMonteCarlo);

Console. WriteLine( "Standard deviation: " , results. StandardDeviation);

Console. WriteLine( "Standard deviation annualized: " , results. StandardDeviationAnnualized);

Console. WriteLine( "Downside deviation (MAR = 10%): " , results. DownsideDeviationMar10);

Console. WriteLine( "Value Added Monthly Index (VAMI): " , results. ValueAddedMonthlyIndex);

Console. WriteLine( "Sharpe ratio: " , results. SharpeRatio);

Console. WriteLine( "Sortino ratio: " , results. SortinoRatioMAR5);

Console. WriteLine( "Annualized Sortino ratio: " , results. AnnualizedSortinoRatioMAR5);

Console. WriteLine( "Sterling ratio: " , results. SterlingRatioMAR5);

Console. WriteLine( "Calmar ratio: " , results. CalmarRatio);

Console. WriteLine( "Risk to reward ratio: " , results. RiskRewardRatio);

// Display the trade log.

foreach ( Trade trade in results. Trades)

Console. WriteLine(trade. Date + ": " + trade. Signal. ToString() + " at " + trade. Price. ToString());

Get Started with BackTestLib >

Por que escolher o módulo?

A Modulus é uma empresa de tecnologia financeira. Embora isso não pareça um verdadeiro diferenciador, é. Isso significa que nossas soluções vêm de nossos anos de experiência no setor de tecnologia financeira. Nossos produtos e serviços são fornecidos por desenvolvedores e engenheiros que têm experiência comercial em primeira mão. Everyone here at Modulus speaks your language.

Direitos autorais & copy; 2002-2018 pela Modulus Global, Inc., todos os direitos reservados.

MultiCharts 11.

Pequenas coisas fazem uma grande diferença. Veja por si mesmo.

Novas resoluções personalizadas em qualquer tipo de gráfico. Crie seus próprios ou importe os já existentes com facilidade Relatório de Otimização Walk-Forward agora mais funcional A análise de Monte Carlo expandiu o estilo de gráfico New Imbalance Delta para mais insights Backup & amp; Restaure seus dados com um clique Automatize as exportações de dados agendados Mais ferramentas de desenho do Pitchfork fornecem mais opções de análise.

Plataforma de negociação MultiCharts.

Software de negociação para gráficos automatizados, backtesting e multi-broker.

MultiCharts é uma plataforma de negociação premiada.

Independentemente de você precisar de software de troca de dias ou de investir por períodos mais longos, o MultiCharts possui recursos que podem ajudar a atingir suas metas de negociação. Gráficos de alta definição, indicadores e estratégias integradas, negociação com um clique do gráfico e do DOM, backtesting de alta precisão, força bruta e otimização genética, execução automatizada e suporte para scripts EasyLanguage são ferramentas fundamentais à sua disposição.

Сhoice de corretores e feeds de dados.

A liberdade de escolha tem sido a ideia motriz dos nossos MultiCharts e você pode vê-los na ampla variedade de feeds e intermediários de dados suportados. Escolha o seu método de negociação, teste-o e comece a negociar com qualquer corretor suportado que você goste - essa é a vantagem do MultiCharts.

Análise Gráfica.

A criação de gráficos é tão importante porque é como você interage com o mercado. Analisar e reagir a movimentos rápidos de preços requer instrumentos de gráficos confiáveis ​​e precisos.

Escolha de corretores e feeds.

Alguns corretores oferecem melhores taxas e alguns feeds de dados fornecem mais dados históricos. Escolha aqueles que atendam às suas necessidades.

Negociação automatizada.

Mesmo com uma estratégia vencedora, apenas um pequeno atraso na execução da ordem pode fazer toda a diferença. A negociação automatizada é muito mais rápida que um ser humano.

Scanner de mercado em tempo real.

Conhecida como “screener” ou “quote board”, esta ferramenta permite monitorar milhares de símbolos do mercado em uma janela para encontrar oportunidades lucrativas.

EasyLanguage amigável.

O EasyLanguage é uma linguagem padrão do setor para estratégias e indicadores de programação. Foi feito especificamente para os comerciantes; A principal vantagem é que você pode começar em minutos.

O EasyLanguage é uma linguagem de programação desenvolvida pela TradeStation Securities. É uma linguagem popular porque é fácil de aprender sem treinamento especializado, mas, ao mesmo tempo, é muito poderosa para fins comerciais. A popularidade dessa linguagem é tão difundida que pode ser considerada a linguagem de programação padrão na indústria de negociação.

O código EasyLanguage está em desenvolvimento há mais de 20 anos, o que significa que possui uma das maiores coleções de ideias de negociação do mundo já implementadas. Os indicadores e estratégias do EasyLanguage estão amplamente disponíveis em toda a Internet e nas principais publicações de negociação, o que dá a todos os usuários do MultiCharts uma vantagem sobre as pessoas que usam outras plataformas.

Negociação de carteira.

Backtesting está aplicando uma estratégia aos dados históricos para ver "como você teria feito". O backtesting de portfólio permite projetar e testar estratégias em vários símbolos.

Todos os recursos.

Comentários e prêmios.

Nosso software de negociação ganhou vários prêmios e foi amplamente revisado na imprensa.

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A negociação de instrumentos financeiros, incluindo o câmbio na margem, carrega um alto nível de risco e não é adequada para todos os investidores. O alto grau de alavancagem pode funcionar contra você e também para você. Antes de decidir investir em instrumentos financeiros ou divisas, você deve considerar cuidadosamente seus objetivos de investimento, nível de experiência e apetite de risco. Existe a possibilidade de você sustentar uma perda de parte ou de todo o seu investimento inicial e, portanto, não deve investir dinheiro que não pode perder. Você deve estar ciente de todos os riscos associados à negociação e procurar orientação de um consultor financeiro independente se tiver alguma dúvida.

I Will Save You $10,000 in Time and Expense.

Two Legends Who Shaped My Views.

“First, solve the problem. Then, write the code.”

Technology has changed our lives. It allows us to do so much, but it’s not magic. That simple thought is one of the big lessons that I learned from the two legendary traders in the picture above. And when it comes to technology and trading–these questions are the norm:

Question: In your Flagship product there’s also technology/software involved, right? Can you tell me more about it?

Question: Quite often courses are sold and there is subsequent cost for alert systems or indicators etc. I want to find out if this is the case, what you use and any cost that is associated with it. I don’t mind buying it, however I want to know upfront what it is and the cost of it. This helps my financial planning.

Question: Michael, I am a big fan of your podcast. Since then I have read several of your books and started to develop a serious interest in trend following trading. I am hoping you can suggest good analysis software for identifying trends and paper trading.

My answers to follow will save you $10,000 in time and expense. Read to the end and thank me later.

Trading Technology Confusion.

There is trading technology everywhere .

Apps, charts, indicators. Most all of it is pure mental masturbation. Por exemplo:

And consider this pearl I pulled from some chartist on CNBC recently:

Looking at a chart of [Apple he] points out what he describes as a very strong uptrend going back to the summer of 2016. Drawing a parallel channel line leads the technician to conclude that Apple could rally to meet the top line or the parallel channel, which sits at around $200. At that point, technically speaking, we would be considered overbought. But for now, we can use that for the upside target [through the end of the year].

Then come the traders who imagine their trading desk to look like this:

Your Desk Will Not be This.

One reader wrote thinking that trend following involved 30-minute bars:

“You mentioned that it is gambling staring at the computer screen the whole day–which is what I might do if use the 15-min. or 30-min. gráficos. And trend followers don’t do that?”

Trend following is not day trading. It doesn’t involve 10 monitors on your desk.

Successful trading is not about any of that .

All of this nonsense abounds especially on Twitter and in Facebook forums. Successful trading is simply not about state-of-the-art technology or the latest and greatest software.

A great piece of wisdom from one of the oldest running trend followers is crystal clear:

“I’m very uncomfortable with black box trading where I’m dealing with algorithms I don’t understand. Everything we do we could do on the back of an envelope with a pencil.”

That ‘back of an envelope’ remark is a revelation for those that imagine trading to be wildly complex. Visit the office of a successful trend follower and you are in for a surprise. Their technology is not fancy. Why would you need the latest whatever app if your trades can go 6 months? Moreover, the best trend followers do not physically watch their computer screens 24 hours a day. Fancy charts, bells, or whistles won’t help you to make money.

Consider trend following legend Kevin Bruce. He did his initial trend following with a hand held calculator working nights at a gas station. How did that work out? He made himself $100 million.

Bottom line, the rules themselves are always the key.

“No way, trend following is too complicated! I read about algos everywhere!”

If you think that you are either just new or ignorant. Either way it’s time to change your view. Listen to David Harding’s incredulity as he explains his early lack of sophistication:

“I had a very deep understanding of the ideas involved in running trend following trading systems [and] it was very easy for me to set up. As a matter of fact, we set it all up using spreadsheets. We didn’t have any sophisticated computers, we had no computer languages.”

That revelation alone might cause the folks chasing secrets a myocardial infarction, but Harding was not done:

“In fact, we didn’t employ any programmers at all. One of my old friends, who has no training of any sort, wrote all the systems and everything on a single spreadsheet, and we were able to run [our firm] just on a spreadsheet program in Excel with three people. That spreadsheet continued in operations the next nine or ten years. (Laughter.) I’m really letting the secrets out of the bag here…”

Spreadsheets? That’s All I Need?

Harding then went theoretical-physicist on the deeper meaning at play within a trend following philosophy:

“[Trend following is] much more profound than many hedge fund strategies because it’s talking about the very exploitable effect in the price movements of whole asset classes. People talk about anomalies; it’s not like some small anomaly. It’s about the way the whole world works. It’s a theory about the way the world works, which is different from the theory that everybody in the financial world has about how the world works.”

If a billionaire trend following trader puts the emphasis there…should not you?

Daniel Dennett, a cognitive scientist with zero connection to trend following, compounds Harding’s insights:

“Here is something we know with well-nigh perfect certainty: nothing physically inexplicable plays a role in any computer program, no heretofore unimagined force-fields, no mysterious quantum shenanigans, no élan vital. There is certainly no wonder tissue in any computer. We know exactly how the basic tasks are accomplished in computers, and how they can be composed into more and more complex tasks, and we can explain these constructed competences with no residual mystery. So although the virtuosity of today’s computers continues to amaze us, the computers themselves, as machines, are as mundane as can-openers. Lot’s of prestidigitation, but no real magic…All the improvements in computers since Turing invented his imaginary paper-tape machine are simply ways of making them faster.”

That said, I know the charts look so cool …

Let’s Get More Granular.

Trading legend Larry Hite (see here) would much rather have one smart guy working on a lone Macintosh than a team of well-paid timekeepers with an army of supercomputers. At the same time, however, Hite is adamant the real key to using computers successfully is the thinking that goes into computer code. When someone asked him why go the computer route when people power is so important, he replied:

“Because it works–it’s countable and replicable. I’m a great fan of the scientific method. And the other things are not scientific. If I give you the algorithms, you should be able to get the same results I did. That to me means a great deal.”

However, technology can over-optimize or curve-fit a trading system to produce something that looks great on paper alone. Barbara Dixon, a Donchian student, notes:

“When designing a system, I believe it’s important to construct a set of rules that fit more like a mitten than like a glove. On the one hand, markets move in trends, but on the other hand, past results are not necessarily indicative of future performance. If you design a set of rules that fit the curve of your test data too perfectly, you run an enormous risk that it will fizzle under different future conditions.”

A robust trading system, one that is not curve-fit, must ideally trade all markets at all times in all conditions. Trend following parameters or rules must work across a range of values. System parameters that work over a range of values are considered robust. If the parameters of a system are slightly changed and the performance adjusts drastically, beware. For example, if a system works great at 20, but does not work at 19 or 21, that system is not robust. On the other hand, if a system parameter is 50 and it also works at 40 or 60, the system is much more robust and reliable.

Trend trader David Druz has long championed robustness in trading systems. He dismisses trades of short-term traders who fight for quick hitting, arbitrage-style profits as pure noise. Traders who focus on short-term trading often miss the longer-term trends–those trends where long-term trend following often bags its biggest opportunities. To wait like that, you need complete faith in your trading system. However, you are in serious trouble if all you think you need to succeed at trading is the latest hardware and software. As Barbara Dixon warns:

“Contemporary databases, software, and hardware allow system developers to test thousands of ideas almost instantaneously. I caution these people about the perils of curve fitting. I urge them to remember one of their primary goals is to achieve discipline, which will enable them to earn profits. With so many great tools, it’s easy to change or modify a system and to develop indicators rather than rules, but is it always wise?”

It is easy to get caught up in the computer program hype. Advertisements run nonstop everywhere promising instant riches. Fancy charting software will make you feel like Master of the Universe, but that is false security. When describing his early trading successes, John W. Henry made clear it was philosophy, not technology:

“In those days, there were no personal computers beyond the Apple. There were few, if any, flexible software packages available. These machines, far from being the ubiquitous tool seen everywhere in the world of finance and the world at large today, were the province of computer nerds…I set out to design a system for trading commodities. But things changed quickly and radically as soon as I started trading. My trading program, however, did not change at all. As I said, it hasn’t changed even to this day.”

One of Henry’s long-time associates elaborates:

“Originally all of our testing was done mechanically with pencil and graph that turned into Lotus spreadsheets, which was still used extensively in a lot of our day to day work. With the advent of some of these new modeling systems like system writer, day trader and some of the other things, we’ve been able to model some of our systems on these products. Mostly just to back test what we already knew, that trend following works.”

And Richard Donchian makes clear the time needed to execute successfully as a trend following trader:

“If you trade on a definite trend following, loss-limiting method, you can trade without taking a great deal of time from your regular business day. Because action is taken only when certain evidence is registered, you can spend a minute or two per market in the evening checking up on whether action-taking evidence is apparent, and then in one telephone call in the morning, place or change any orders in accord with what is indicated. Furthermore a definite method, which at all times includes precise criteria for closing out one’s losing trades promptly, avoids…emotionally unnerving indecision.”

That’s why software and technology will cost you $10,000 in expense and time if done wrong.

Action Steps.

Now let’s talk the automation and tracking of trend following rules. There are choices. And there is no one size fits all:

You can trade trend rules by pencil on a paper spreadsheet. Not optimal, but it works. Many great traders still use home grown Excel spreadsheets to track their trading. There are innumerable 3rd party apps with tons of bells and whistles. You don’t need more than Excel level automation, but 3rd party apps like Tradestation can be used. However, keep in mind most of their features will be akin to MS-Word, stuff you never use.

This is really about cars . There are fancy cars and not so fancy cars. In trend trading both cars can get you to the same place. If you think you need leather seats, go for it. If you don’t care about that, great too.

Rules, systems, psychology and philosophy…all come before software or automation. It’s the before where I help investors the most.

Ask yourself, “What do you want?” It’s either shooting for the big profits or bells and whistles completely unrelated to profits. It’s a choice.

My Flagship product does not include software–now you know why .

However, do I help clients with understanding their software options for their unique situation?

Entre em contato com o autor.

Testemunhos

"Do jeito que eu vejo, você tem duas escolhas - você pode fazer o que eu fiz e trabalhar por mais de 30 anos, juntando pedaços de informação, procurando criar uma estratégia para ganhar dinheiro, ou você pode passar alguns dias lendo a história de Covel. [Trend Following] e pular essa curva de aprendizado de três décadas. "

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Reminiscências de um operador de estoque por Edwin Lefèvre PDF.

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