Aprendizaje automático para el comercio bursátil: 97% procesamiento de datos más rápido

Innowise ha desarrollado una solución de aprendizaje automático para la negociación de acciones que aprovecha las discrepancias de los precios de bolsa.

Cliente

Industria

FinTech

Región

Cliente desde

2023

Nuestro cliente es una empresa irlandesa de negociación por cuenta propia. El objetivo principal de la empresa es la negociación de productos altamente correlacionados, capturando al mismo tiempo pequeñas discrepancias de precios.

La información detallada sobre el cliente no puede divulgarse en virtud de las disposiciones del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Los retrasos en el sistema de negociación del cliente hacían que fuera demasiado lento para seguir la rápida evolución de los datos del mercado, lo que hacía que se perdieran oportunidades de negociación.

El anterior sistema de negociación del cliente no podía seguir el ritmo de los datos en constante movimiento. Tenía importantes problemas de retardo y tardaba entre 2 y 3 segundos en procesar la información, lo que era demasiado lento para tomar decisiones de negociación rápidas.Para que sus nuevas estrategias de negociación funcionaran, el cliente necesitaba un sistema rápido que pudiera manejar grandes volúmenes de datos financieros en tiempo real. Para ellos era fundamental detectar y analizar las diferencias a corto plazo entre activos relacionados, ya que esas oportunidades pueden surgir y desaparecer en cuestión de segundos. El nuevo sistema tenía que procesar esos datos en milisegundos para ofrecer cálculos precisos y operaciones satisfactorias.Para hacer frente a estos retos, nos propusimos construir una nueva plataforma de negociación de acciones con aprendizaje automático, diseñada para ofrecer una solución rápida, fiable y personalizada.

Solución

Una plataforma de negociación de baja latencia basada en el aprendizaje automático que identifica rápidamente las mejores oportunidades de negociación.

Innowise ha renovado el software cliente con una infraestructura de baja latencia para la negociación cuantitativa de criptomonedas. Esta nueva plataforma permite al cliente responder con rapidez a los cambios del mercado y ejecutar operaciones casi sin demora, lo que le proporciona una ventaja a la hora de aprovechar oportunidades de arbitraje.

Aplicamos técnicas de aprendizaje automático para identificar los mejores momentos para comprar activos y detectar anomalías del mercado que indicaran oportunidades de compra sólidas. El sistema también se integró con Grafana, una herramienta para consultar, visualizar y analizar diversas métricas de negociación, junto con alertas personalizables.

En acciones de aprendizaje automático plataforma de negociación incorpora cinco módulos principales:

Módulo de datos de mercado
Sistema de gestión de pedidos
Director de puestos
Gestor de riesgos
Director de estrategia

Módulo de datos de mercado

Para gestionar las bolsas de distintas regiones, el sistema de negociación utiliza una configuración geodistribuida. El sistema principal se ejecuta en un servidor central, que funciona como centro de recogida y procesamiento de datos de mercado. Cerca de cada servidor de bolsa se instalan pasarelas más pequeñas para obtener datos directamente de ellas. Esta configuración permite al sistema central recopilar datos en tiempo real de múltiples bolsas -como cotizaciones, estado de la cartera de órdenes, tipos de financiación, etc.-, lo que proporciona a nuestro cliente una visión completa del mercado.

Sistema de gestión de pedidos

El módulo de gestión de órdenes permite a nuestro cliente controlar múltiples órdenes en tiempo real, ofreciéndole una visión clara de las ejecuciones totales y parciales. Los operadores reciben actualizaciones instantáneas sobre el estado de las órdenes, de modo que pueden aprovechar rápidamente las oportunidades de buenos precios. También incluye aprobaciones a nivel de orden, lo que permite a los operadores aprobar órdenes en función de criterios específicos para un mayor control y precisión.

Director de puestos

El gestor de posiciones ofrece a los operadores información en tiempo real sobre sus operaciones activas, control de saldos y una visión completa de sus fondos disponibles. Esta herramienta permite a los operadores supervisar sus carteras y evaluar su exposición a diversos activos. También proporciona detalles clave como el precio medio de compra, el valor actual de mercado y las ganancias o pérdidas no realizadas de cada posición. Además, este módulo trabaja en estrecha colaboración con el gestor de riesgos para supervisar las operaciones comerciales y aplicar límites para mantener las operaciones dentro de los parámetros de riesgo establecidos.

Gestor de riesgos

La plataforma de negociación de acciones con aprendizaje automático ofrece a los operadores un control total sobre las órdenes, las compras y la gestión del riesgo. Un conjunto de algoritmos ayuda a mantener los precios de compra dentro de unos límites establecidos, y al comparar los precios ejecutados con el precio actual del mercado, la plataforma ayuda a los operadores a evitar grandes desviaciones que podrían afectar a la rentabilidad.El módulo realiza un seguimiento de las pérdidas y ganancias (PnL) en tiempo real, ofreciendo a los operadores una visión clara de sus beneficios actuales y permitiéndoles establecer límites de pérdidas personalizados en función de su tolerancia al riesgo y sus estrategias. También incluye herramientas avanzadas para ayudar a evaluar los riesgos de las operaciones individuales o de toda la cartera. Al analizar aspectos como la volatilidad de los activos, las tendencias de los precios en el pasado y las correlaciones, los operadores obtienen una mejor idea de su exposición al riesgo y pueden ajustar sus estrategias de gestión del riesgo.

Director de estrategia

En el núcleo del módulo se encuentra la estrategia, configurada como una clase distinta que captura la lógica de negociación y define acciones para diferentes situaciones de mercado. Al trabajar con conjuntos de datos relevantes y utilizar el aprendizaje automático para la negociación de valores, el módulo identifica puntos de datos clave para entrenar modelos que ejecutan automáticamente estrategias basadas en las condiciones del mercado en tiempo real.El proceso comienza entrenando modelos de aprendizaje automático con conjuntos de datos seleccionados. A continuación, estos modelos analizan los datos del mercado, como los volúmenes de negociación, para detectar anomalías y señalar los mejores puntos de entrada o salida para activos concretos. Los modelos utilizan algoritmos de refuerzo para generar predicciones sobre el precio de los activos en plazos extremadamente cortos, a veces de apenas milisegundos.Los modelos de aprendizaje automático trabajan con el backend del sistema de negociación, donde sus predicciones se almacenan en una base de datos para su posterior análisis y toma de decisiones. A medida que llegan nuevos datos de mercado procedentes de las bolsas, los modelos evalúan las condiciones en función de los criterios establecidos. Al combinar los datos de volumen de operaciones con la detección de anomalías mediante aprendizaje automático, la herramienta aumenta las posibilidades de ejecutar operaciones rentables.

Tecnologías

Back-end

C#, ML.NET, Python

Cloud

AWS

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

Integraciones

Grafana, Prometheus

Proceso

Durante el proceso de desarrollo, Innowise adoptó un enfoque claro y eficaz para que las cosas funcionaran sin problemas con el cliente. Dividimos el proyecto en tres etapas clave:

Recopilación de requisitos: Empezamos con conversaciones y consultas en profundidad con el cliente para comprender realmente sus estrategias de negociación y qué tipo de sistema se adaptaría mejor a sus necesidades. Para ello, mantuvimos varias reuniones a través de Google Meet, en las que trabajamos juntos para establecer objetivos claros y esbozar las ventajas de utilizar el aprendizaje automático para una plataforma de negociación de acciones.

Planificación y diseño de la arquitectura: Utilizamos Jira para gestionar el proyecto, estableciendo una hoja de ruta clara, definiendo hitos clave y asignando recursos. De este modo, todo estuvo organizado y el proceso de desarrollo se desarrolló sin contratiempos de principio a fin.

Desarrollo, formación y pruebas: Comenzamos la fase de desarrollo construyendo y desplegando el núcleo sistema de aprendizaje automático en el servidor principal, configurando pasarelas para enlazar con las bolsas de criptomonedas. Esta fase también incluyó el mapeo de datos y el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático para asegurarse de que todo funcionaba bien para la integración comercial en tiempo real.

Integración, despliegue y mejora: Una vez desarrollado y probado cada módulo, el equipo se dedicó a reunir todos los componentes de la plataforma de negociación. Realizamos pruebas de integración exhaustivas para asegurarnos de que todo se comunicaba correctamente y funcionaba como un sistema unificado.

Nuestro equipo está ampliando el proyecto añadiendo más intercambios de recopilación de datos para que destaque en el mercado. Para subir de nivel, estamos reescribiendo el código base en C++ para aumentar la velocidad y el rendimiento. También estamos considerando reconstruir desde cero las bibliotecas de conectividad de uso frecuente para elevar aún más el rendimiento del sistema y mejorar las técnicas de negociación de acciones de aprendizaje automático.

Equipo

Desarrollador principal

Ingeniero DevOps

Desarrolladores C#

Desarrolladores de Python

Investigadores cuantitativos

Resultados

El aprendizaje automático para la negociación de valores ofrece un procesamiento de la información 97% más rápido y un tiempo de respuesta del mercado de 34 ms.

La creación de la plataforma de negociación cuantitativa personalizada supuso una gran diferencia para el cliente. Redujimos drásticamente los retrasos de procesamiento de 2 a 3 segundos a tan solo 34 milisegundos, lo que supuso una aceleración de unos 97%. Al utilizar el aprendizaje automático para la negociación de valores, la plataforma afinó las estrategias del cliente y aumentó su rentabilidad. Además, su rápida respuesta a los movimientos del mercado y su capacidad para detectar oportunidades de arbitraje dieron al cliente una sólida ventaja sobre la competencia.Innowise desarrolló una API fácil de usar que simplifica el desarrollo de estrategias y pruebas. Ahora, el cliente no necesita depender de recursos de terceros, ya que todo se gestiona dentro de nuestro sistema unificado. Además, la API proporciona métricas claras y detalladas para cada estrategia, ayudando al cliente a evaluar rápidamente si se ajusta a su perfil de riesgo.

Duración del proyecto

Abril de 2023 - En curso

97%

procesamiento más rápido de la información comercial

milisegundos de tiempo de respuesta del mercado

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Después de examinar los requisitos, nuestros analistas y desarrolladores elaboran una propuesta de proyecto con el alcance de las obras, el tamaño del equipo, el tiempo y las estimaciones de costos.

Concertamos una reunión con usted para discutir la oferta y llegar a un acuerdo.

Firmamos un contrato y comenzamos a trabajar en su proyecto lo más rápido posible.

Aprendizaje automático para el comercio bursátil: 97% procesamiento de datos más rápido

Cliente

Desafío

Los retrasos en el sistema de negociación del cliente hacían que fuera demasiado lento para seguir la rápida evolución de los datos del mercado, lo que hacía que se perdieran oportunidades de negociación.

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