Aus der Sicht des Projekt-Managements laufen die Dinge suboptimal, wenn man zü früh diverse Details der letztlichen implementatorischen Realisierung durchspricht. Zuerst sollte die Rahmen-Struktur des Projektes und des Produktes festgelegt sein.
So ist es z. B. ein großer Unterschied, ob man die fachlichen Dinge größtenteils vor der Implementation vorbereitet haben will und man damit eher bei einem geradlinigen Wasserfall-artigen Projekt-Modell landet oder ob man hochgradig agil operieren möchte oder ob man bezüglich bestimmter grundlegender Rahmen-Strukturen eher Wasserfall-artig und bezüglich des Ausfüllens der Rahmen-Strukturen mit Details z. B. mit dynamisch konfigurierbaren Plug-Ins eher agil arbeitet.
Für den Zugriff auf die erzeugten Materialien ist zuerst einmal ein Repository zur Versionsverwaltung erforderlich, wobei sich da Git besonders anbietet. Wenn niemand einen Server bereit stellen kann, auf dem Git installiert ist (was für einen Admin eine Kleinigkeit sein sollte), tut es auch ein öffentlicher Git-Server, wie z. B. github.com.
Ggf. ist ein zusätzliches Quell-Code-Review-System, wie z. B. Gerrit sinnvoll, wo die integrierenden Chef-Entwickler auf allzu großen Wildwuchs besseren Einfluß nehmen können.
Fachlich sollte man sich klar dazu bekennen, wie man die Aufwände statistischer Hypothesen-Bildung und -Verifikation im Vornherein (vor der Ausprogrammierung) und das Kontrollieren im Nachhinein mit Backtests bei Vorliegen des ausprogrammierten ATS aufteilen will.
Die Vorab-Analyse von Massen-Daten geht mit C/C++/Java-Programmen deutlich besser als mit spezialisierter Software für Handels-Systeme, da man damit keine Beschränkungen hat.
Sind die Datensätze wirklich groß, kann man problemlos auf Cloud-Cluster, wie z. B. Amazons EC2 ausweichen, statt ewig auf einen Leistungs-schwachen Heim-PC zu warten.
Aus der Sicht des Projekt-Managements laufen die Dinge suboptimal, wenn man zü früh diverse Details der letztlichen implementatorischen Realisierung durchspricht. Zuerst sollte die Rahmen-Struktur des Projektes und des Produktes festgelegt sein.
So ist es z. B. ein großer Unterschied, ob man die fachlichen Dinge größtenteils vor der Implementation vorbereitet haben will und man damit eher bei einem geradlinigen Wasserfall-artigen Projekt-Modell landet oder ob man hochgradig agil operieren möchte oder ob man bezüglich bestimmter grundlegender Rahmen-Strukturen eher Wasserfall-artig und bezüglich des Ausfüllens der Rahmen-Strukturen mit Details z. B. mit dynamisch konfigurierbaren Plug-Ins eher agil arbeitet.
Für den Zugriff auf die erzeugten Materialien ist zuerst einmal ein Repository zur Versionsverwaltung erforderlich, wobei sich da Git besonders anbietet. Wenn niemand einen Server bereit stellen kann, auf dem Git installiert ist (was für einen Admin eine Kleinigkeit sein sollte), tut es auch ein öffentlicher Git-Server, wie z. B. github.com.
Ggf. ist ein zusätzliches Quell-Code-Review-System, wie z. B. Gerrit sinnvoll, wo die integrierenden Chef-Entwickler auf allzu großen Wildwuchs besseren Einfluß nehmen können.
Fachlich sollte man sich klar dazu bekennen, wie man die Aufwände statistischer Hypothesen-Bildung und -Verifikation im Vornherein (vor der Ausprogrammierung) und das Kontrollieren im Nachhinein mit Backtests bei Vorliegen des ausprogrammierten ATS aufteilen will.
Die Vorab-Analyse von Massen-Daten geht mit C/C++/Java-Programmen deutlich besser als mit spezialisierter Software für Handels-Systeme, da man damit keine Beschränkungen hat.
Sind die Datensätze wirklich groß, kann man problemlos auf Cloud-Cluster, wie z. B. Amazons EC2 ausweichen, statt ewig auf einen Leistungs-schwachen Heim-PC zu warten.