Strategie-Manager
Das Modul für Handelsstrategien ist für die Implementierung und Ausführung automatisierter Handelsalgorithmen auf der Grundlage vordefinierter Logik und Marktbedingungen zuständig. Dieses Modul kombiniert Techniken des maschinellen Lernens, insbesondere Boosting-Algorithmen, mit dem spezifischen Handelsplan des Kunden, um verwertbare Erkenntnisse zu generieren und Trades in Echtzeit auszuführen.
Das Herzstück des Moduls ist die Strategie selbst, die als separate Klasse dargestellt wird, die die Handelslogik kapselt und die in verschiedenen Marktszenarien zu ergreifenden Maßnahmen definiert. Durch die Arbeit mit relevanten Datensätzen mithilfe von maschinellem Lernen identifiziert und extrahiert das Modul Datenmerkmale, um Modelle zu trainieren, die die Strategien automatisch auf der Grundlage der aktuellen Bedingungen umsetzen.
Der Prozess beginnt mit dem Training der ML-Modelle anhand der ausgewählten Datensätze. Diese Modelle analysieren und verarbeiten Marktinformationen, einschließlich Handelsvolumina, um Anomalien zu erkennen und optimale Einstiegs- oder Ausstiegspunkte für bestimmte Vermögenswerte zu bestimmen. Mithilfe von Boosting-Algorithmen, die eine höhere Genauigkeit bieten, erstellen die Modelle Vorhersagen für Vermögenspreise innerhalb kürzester Zeitintervalle, z. B. innerhalb von Millisekunden.
Die ML-Modelle kommunizieren mit dem Backend des Handelssystems, wo die resultierenden Vorhersagen in einer Datenbank zur weiteren Analyse und Entscheidungsfindung gespeichert werden. Wenn Marktdaten von den Börsen eintreffen, bewerten die Modelle die Bedingungen anhand vordefinierter Anforderungen und Kriterien. Auf der Grundlage dieser Bewertungen erstellen die Modelle Vorhersagen, die als Grundlage für Kauf- oder Verkaufsentscheidungen dienen.
Die Modelle lernen ständig dazu und passen sich den Marktmustern an, wodurch sich ihre Vorhersagefähigkeiten im Laufe der Zeit verbessern. Auf diese Weise kann das System Preisdiskrepanzen zwischen verschiedenen Börsen zeitnah erfassen und Möglichkeiten zum Verkauf zu höheren Preisen oder zum Kauf zu niedrigeren Preisen erkennen.
Die Architektur des Moduls ist darauf ausgelegt, mehrere Börsen zu unterstützen, die ähnliche Handelsinstrumente anbieten. Sein Hauptziel ist es, aus Marktschwankungen Kapital zu schlagen, indem es günstige Handelsmöglichkeiten schnell identifiziert. Durch die Einbeziehung von Daten zum Handelsvolumen und die ML-gesteuerte Erkennung von Anomalien erhöht das Tool die Wahrscheinlichkeit der Ausführung von Trades.
