Maschinelles Lernen für den Aktienhandel: 97% schnellere Datenverarbeitung

Innowise hat eine Lösung für den Aktienhandel mit maschinellem Lernen entwickelt, die Kursdifferenzen an der Börse ausnutzt.

Der Kunde

Industrie

FinTech

Region

Kunde seit

2023

Unser Kunde ist ein irisches Eigenhandelsunternehmen. Das Unternehmen konzentriert sich in erster Linie auf den Handel mit hoch korrelierten Produkten und erfasst dabei geringfügige Preisabweichungen.

Detaillierte Information über den Kunden kann aufgrund der Bestimmungen des NDA nicht veröffentlicht werden.

Herausforderung

Das Handelssystem des Kunden war zu langsam, um mit den sich schnell verändernden Marktdaten Schritt zu halten, wodurch Handelschancen verpasst wurden.

Das bisherige Handelssystem des Kunden konnte mit den schnelllebigen Daten einfach nicht Schritt halten. Es hatte große Verzögerungsprobleme und brauchte 2 bis 3 Sekunden, um Informationen zu verarbeiten, was viel zu langsam war, um schnelle Handelsentscheidungen zu treffen.Damit seine neuen Handelsstrategien funktionieren, benötigte der Kunde ein schnelles System, das große Mengen an Finanzdaten in Echtzeit verarbeiten kann. Für ihn war es wichtig, kurzfristige Unterschiede zwischen verwandten Vermögenswerten zu erkennen und zu analysieren, da diese Chancen innerhalb von Sekunden auftauchen und wieder verschwinden können. Das neue System musste diese Daten in Millisekunden verarbeiten, um genaue Berechnungen und erfolgreiche Abschlüsse zu ermöglichen.Um diese Herausforderungen zu meistern, haben wir eine neue Plattform für den Aktienhandel mit maschinellem Lernen entwickelt, die eine schnelle, zuverlässige und individuelle Lösung bietet.

Lösung

Eine auf maschinellem Lernen basierende Handelsplattform mit niedriger Latenz, die schnell optimale Handelsmöglichkeiten identifiziert

Innowise hat die Client-Software mit einer Infrastruktur mit geringer Latenz für den quantitativen Kryptohandel überarbeitet. Diese neue Plattform ermöglicht es den Kunden, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und Trades fast ohne Verzögerung auszuführen, was ihnen einen Vorteil bei der Nutzung von Arbitragemöglichkeiten verschafft.

Wir haben Techniken des maschinellen Lernens angewandt, um die besten Kaufzeitpunkte für Vermögenswerte zu ermitteln und Marktanomalien zu erkennen, die auf solide Kaufgelegenheiten hindeuten. Das System wurde auch mit Grafana integriert, einem Tool zur Abfrage, Visualisierung und Analyse verschiedener Handelsmetriken sowie anpassbarer Warnmeldungen.

Das Aktie für maschinelles Lernen Handelsplattform umfasst fünf Hauptmodule:

Modul Marktdaten
System zur Auftragsverwaltung
Positionsmanager
Risikomanager
Strategie-Manager

Modul Marktdaten

Um die Börsen in verschiedenen Regionen zu verwalten, verwendet das Handelssystem eine geo-distributive Struktur. Das Hauptsystem läuft auf einem zentralen Server, der als Drehscheibe für die Sammlung und Verarbeitung von Marktdaten dient. Kleinere Gateways werden in der Nähe jedes Börsenservers eingerichtet, um die Daten direkt von dort zu beziehen. Auf diese Weise kann das Zentralsystem Echtzeitdaten von mehreren Börsen sammeln - wie z. B. Kurse, Orderbuchstatus, Finanzierungssätze usw. - und unserem Kunden einen vollständigen Marktüberblick verschaffen.

System zur Auftragsverwaltung

Mit dem Auftragsverwaltungsmodul können unsere Kunden mehrere Aufträge in Echtzeit im Auge behalten und erhalten einen klaren Überblick über vollständige und teilweise Ausführungen. Die Händler erhalten sofortige Aktualisierungen des Auftragsstatus, so dass sie bei guten Preisgelegenheiten schnell zugreifen können. Das Modul bietet außerdem Genehmigungen auf Auftragsebene, mit denen Händler Aufträge anhand bestimmter Kriterien genehmigen können, um zusätzliche Kontrolle und Genauigkeit zu gewährleisten.

Positionsmanager

Der Positionsmanager bietet Händlern Echtzeiteinblicke in ihre aktiven Geschäfte, eine Saldokontrolle und einen vollständigen Überblick über ihre verfügbaren Mittel. Mit diesem Tool können Händler ihre Portfolios überwachen und ihr Engagement in verschiedenen Vermögenswerten bewerten. Es liefert auch wichtige Details wie den durchschnittlichen Kaufpreis, den aktuellen Marktwert und die nicht realisierten Gewinne oder Verluste für jede Position. Darüber hinaus arbeitet dieses Modul eng mit dem Risikomanager zusammen, um die Handelsoperationen zu überwachen und Limits durchzusetzen, damit die Geschäfte innerhalb der festgelegten Risikoparameter bleiben.

Risikomanager

Die maschinell lernende Aktienhandelsplattform gibt Händlern die volle Kontrolle über Aufträge, Käufe und Risikomanagement. Eine Reihe von Algorithmen hilft dabei, die Kaufpreise innerhalb festgelegter Grenzen zu halten, und durch den Vergleich der ausgeführten Preise mit dem aktuellen Marktpreis hilft die Plattform den Händlern, große Abweichungen zu vermeiden, die sich auf die Rentabilität auswirken könnten.Das Modul verfolgt Gewinn und Verlust (PnL) in Echtzeit, so dass die Händler einen klaren Überblick über ihre aktuellen Gewinne haben und individuelle Verlustlimits auf der Grundlage ihrer Risikotoleranz und Strategien festlegen können. Darüber hinaus verfügt es über fortschrittliche Tools, die helfen, die Risiken einzelner Geschäfte oder des gesamten Portfolios zu bewerten. Durch die Betrachtung von Faktoren wie der Volatilität von Vermögenswerten, vergangenen Preistrends und Korrelationen erhalten Händler ein besseres Gefühl für ihre Risikoexposition und können ihre Risikomanagement-Strategien feiner abstimmen.

Strategie-Manager

Das Herzstück des Moduls ist die Strategie, die als eigenständige Klasse eingerichtet ist, die die Handelslogik erfasst und Aktionen für verschiedene Marktsituationen definiert. Durch die Arbeit mit relevanten Datensätzen und den Einsatz von maschinellem Lernen für den Aktienhandel identifiziert das Modul wichtige Datenpunkte, um Modelle zu trainieren, die automatisch Strategien auf der Grundlage von Echtzeit-Marktbedingungen ausführen.Der Prozess beginnt mit dem Training von Machine-Learning-Modellen mit ausgewählten Datensätzen. Diese Modelle analysieren dann Marktdaten, wie z. B. Handelsvolumina, um Anomalien zu erkennen und die besten Einstiegs- oder Ausstiegspunkte für bestimmte Vermögenswerte zu ermitteln. Die Modelle verwenden Boosting-Algorithmen, um innerhalb extrem kurzer Zeiträume, manchmal in nur wenigen Millisekunden, Vorhersagen über den Preis von Vermögenswerten zu treffen.Die Modelle des maschinellen Lernens arbeiten mit dem Backend des Handelssystems zusammen, wo ihre Vorhersagen in einer Datenbank zur weiteren Analyse und Entscheidungsfindung gespeichert werden. Wenn neue Marktdaten von den Börsen eintreffen, bewerten die Modelle die Bedingungen anhand festgelegter Kriterien. Durch die Kombination von Daten zum Handelsvolumen mit der auf maschinellem Lernen basierenden Erkennung von Anomalien erhöht das Tool die Chancen auf die Ausführung profitabler Geschäfte.

Technologien

Backend

C#, ML.NET, Python

Cloud

AWS

CatBoost, XGBoost, NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn

Integrationen

Grafana, Prometheus

Prozess

Während des Entwicklungsprozesses verfolgte Innowise einen klaren und effizienten Ansatz, um einen reibungslosen Ablauf mit dem Kunden zu gewährleisten. Wir haben das Projekt in drei Schlüsselphasen unterteilt:

Erfassen der Anforderungen: Wir begannen mit ausführlichen Gesprächen und Konsultationen mit dem Kunden, um seine Handelsstrategien wirklich zu verstehen und herauszufinden, welche Art von System seinen Bedürfnissen am besten entsprechen würde. Dies bedeutete mehrere Treffen über Google Meet, bei denen wir gemeinsam klare Ziele festlegten und die Vorteile des Einsatzes von maschinellem Lernen für eine Aktienhandelsplattform skizzierten.

Planung und Architekturentwurf: Wir nutzten Jira, um das Projekt zu verwalten, eine klare Roadmap zu erstellen, wichtige Meilensteine zu definieren und Ressourcen zuzuweisen. So blieb alles organisiert und der Entwicklungsprozess verlief von Anfang bis Ende reibungslos.

Entwicklung, Schulung und Tests: Wir begannen die Entwicklungsphase mit dem Aufbau und der Bereitstellung des Kernsystems maschinelles Lernsystem auf dem Hauptserver und die Einrichtung von Gateways zur Verbindung mit Kryptowährungsbörsen. Diese Phase umfasste auch die Datenzuordnung und das Training der maschinellen Lernmodelle, um sicherzustellen, dass alles für die Integration des Echtzeithandels gut funktioniert.

Integration, Bereitstellung und Verbesserung: Nachdem jedes Modul entwickelt und getestet worden war, arbeitete das Team daran, alle Komponenten der Handelsplattform zusammenzuführen. Wir führten gründliche Integrationstests durch, um sicherzustellen, dass alles richtig kommunizierte und als einheitliches System funktionierte.

Unser Team erweitert das Projekt, indem es weitere Datenerfassungsstellen hinzufügt, um es auf dem Markt hervorzuheben. Dazu schreiben wir die Codebasis in C++ um, um Geschwindigkeit und Leistung zu steigern. Wir erwägen auch, häufig verwendete Konnektivitätsbibliotheken von Grund auf neu zu erstellen, um die Leistung des Systems weiter zu steigern und die Techniken des maschinellen Lernens im Aktienhandel zu verbessern.

Team

Leitender Entwickler

DevOps-Ingenieur

C#-Entwickler

Python-Entwickler

Quantitative Forscher

Ergebnisse

Maschinelles Lernen für den Aktienhandel sorgt für 97% schnellere Informationsverarbeitung und eine Reaktionszeit von 34 ms am Markt

Der Aufbau der maßgeschneiderten quantitativen Handelsplattform hat für den Kunden einen großen Unterschied gemacht. Wir verkürzten die Verarbeitungsverzögerungen von 2 bis 3 Sekunden auf nur 34 Millisekunden, was eine Beschleunigung von etwa 97% bedeutet. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen für den Aktienhandel hat die Plattform die Strategien des Kunden geschärft und seine Rentabilität erhöht. Die schnelle Reaktion auf Marktbewegungen und die Fähigkeit, Arbitragemöglichkeiten zu erkennen, verschafften dem Kunden zudem einen soliden Vorsprung vor der Konkurrenz.Innowise hat eine benutzerfreundliche API entwickelt, die die Strategieentwicklung und -prüfung vereinfacht. Jetzt muss der Kunde nicht mehr auf Ressourcen Dritter zurückgreifen, da alles über unser einheitliches System abgewickelt wird. Darüber hinaus liefert die API klare, detaillierte Metriken für jede Strategie, mit deren Hilfe der Kunde schnell beurteilen kann, ob sie seinem Risikoprofil entspricht.

Projektdauer

April 2023 - Fortlaufend

97%

schnellere Verarbeitung von Handelsinformationen

Millisekunden Marktreaktionszeit

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Wie geht es weiter?

Sobald wir Ihre Anfrage erhalten und bearbeitet haben, werden wir uns mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihre Projektanforderungen zu besprechen und eine NDA (Vertraulichkeitserklärung) für die Vertraulichkeit der Informationen zu unterzeichnen.

Nach der Prüfung der Anforderungen erstellen unsere Analysten und Entwickler einen Projektvorschlag, der Arbeitsumfang, Teamgröße, Zeit- und Kostenschätzung enthält.

Wir vereinbaren einen Termin mit Ihnen, um das Angebot zu besprechen und eine Vereinbarung mit Ihnen zu treffen.

Wir unterzeichnen einen Vertrag und beginnen umgehend mit der Arbeit an Ihrem Projekt.

Maschinelles Lernen für den Aktienhandel: 97% schnellere Datenverarbeitung

Der Kunde

Herausforderung

Das Handelssystem des Kunden war zu langsam, um mit den sich schnell verändernden Marktdaten Schritt zu halten, wodurch Handelschancen verpasst wurden.

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