Koneoppiminen osakekaupassa: 97% nopeampi tietojenkäsittely

Innowise on kehittänyt koneoppimisen avulla osakekauppaan perustuvan ratkaisun, joka hyödyntää pörssikurssien eroavaisuuksia.

Asiakas

Teollisuus

FinTech

Alue

Asiakas vuodesta

2023

Asiakkaamme on irlantilainen kaupankäyntiyritys. Yritys keskittyy ensisijaisesti kaupankäyntiin hyvin korreloituneilla tuotteilla ja havaitsee samalla pieniä hintaeroja.

Yksityiskohtaisia tietoja asiakkaasta ei voida luovuttaa NDA:n määräysten nojalla.

Haaste

Asiakkaan kaupankäyntijärjestelmän viiveet tekivät siitä liian hitaan pysyäkseen mukana nopeasti muuttuvissa markkinatiedoissa, mikä aiheutti menetettyjä kaupankäyntimahdollisuuksia.

Asiakkaan aiempi kaupankäyntijärjestelmä ei vain pysynyt mukana nopeasti muuttuvassa datassa. Sillä oli suuria viiveongelmia, sillä tietojen käsittely kesti 2-3 sekuntia, mikä oli aivan liian hidasta nopeiden kaupankäyntipäätösten tekemiseen.Jotta uudet kaupankäyntistrategiat toimisivat, asiakas tarvitsi nopean järjestelmän, joka pystyisi käsittelemään suuria määriä rahoitustietoja reaaliajassa. Heille oli keskeistä havaita ja analysoida lyhytaikaisia eroja toisiinsa liittyvien omaisuuserien välillä, sillä nämä mahdollisuudet voivat ilmaantua ja kadota sekunneissa. Uuden järjestelmän oli käsiteltävä nämä tiedot millisekunneissa, jotta se pystyisi tuottamaan tarkkoja laskelmia ja onnistuneita kauppoja.Näiden haasteiden ratkaisemiseksi lähdimme rakentamaan uutta alustaa koneoppimiselle osakekaupalle, joka on suunniteltu tarjoamaan nopea, luotettava ja räätälöity ratkaisu.

Ratkaisu

Matalan viiveen, koneoppimiseen perustuva kaupankäyntijärjestelmä, joka tunnistaa nopeasti optimaaliset kaupankäyntimahdollisuudet.

Innowise uudisti asiakasohjelmiston matalan viiveen infrastruktuurilla kvantitatiivista kryptokauppaa varten. Tämän uuden alustan ansiosta asiakas voi reagoida markkinoiden muutoksiin nopeasti ja toteuttaa kaupat lähes ilman viivettä, mikä antaa hänelle etulyöntiaseman arbitraasimahdollisuuksien hyödyntämisessä.

Sovelsimme koneoppimistekniikoita tunnistaaksemme parhaat ajankohdat ostaa omaisuuseriä ja havaitaksemme markkinapoikkeamia, jotka viittasivat vankkoihin ostomahdollisuuksiin. Järjestelmä integroitiin myös Grafanan kanssa, joka on työkalu erilaisten kaupankäyntimittareiden kyselyyn, visualisointiin ja analysointiin sekä räätälöitävissä oleviin hälytyksiin.

The koneoppimisen osake kauppapaikka sisältää viisi päämoduulia:

Markkinatietomoduuli
Tilausten hallintajärjestelmä
Työpaikkojen päällikkö
Riskienhallintapäällikkö
Strategiapäällikkö

Markkinatietomoduuli

Eri alueiden pörssien hallinnoimiseksi kaupankäyntijärjestelmä käyttää maantieteellisesti hajautettua asennusta. Pääjärjestelmä toimii keskuspalvelimella, joka toimii keskuksena markkinatietojen keräämisessä ja käsittelyssä. Kunkin pörssipalvelimen läheisyyteen on asennettu pienempiä yhdyskäytäviä, jotka ottavat tietoja suoraan pörssistä. Tämän asetelman ansiosta keskusjärjestelmä voi kerätä reaaliaikaisia tietoja useista pörsseistä, kuten noteerauksia, tilauskirjan tilaa, rahoituskursseja ja muuta, ja antaa asiakkaallemme täydellisen yleiskuvan markkinoista.

Tilausten hallintajärjestelmä

Toimeksiantojen hallintamoduulin avulla asiakkaamme voi pitää silmällä useita toimeksiantoja reaaliajassa, jolloin hän saa selkeän kuvan sekä täydellisistä että osittaisista toteutuksista. Kauppiaat saavat välittömiä päivityksiä toimeksiantojen tilasta, joten he voivat tarttua hyviin hintamahdollisuuksiin nopeasti. Mukana on myös toimeksiantotason hyväksynnät, joiden avulla kauppiaat voivat hyväksyä toimeksiantoja tiettyjen kriteerien perusteella, mikä lisää valvontaa ja tarkkuutta.

Työpaikkojen päällikkö

Positioiden hallinta antaa kauppiaille reaaliaikaisen näkemyksen aktiivisista kaupoistaan, saldonhallinnan ja täyden näkymän käytettävissä olevista varoistaan. Tämän työkalun avulla kauppiaat voivat seurata salkkujaan ja arvioida altistumistaan eri varoille. Se tarjoaa myös keskeiset tiedot, kuten keskimääräisen ostohinnan, nykyisen markkina-arvon ja kunkin position realisoitumattomat voitot tai tappiot. Lisäksi tämä moduuli tekee tiivistä yhteistyötä riskienhallinnan kanssa, jotta se voi valvoa kaupankäyntitoimintoja ja valvoa rajojen noudattamista, jotta kaupat pysyvät asetettujen riskiparametrien sisällä.

Riskienhallintapäällikkö

Koneoppiva osakekauppapaikka antaa kauppiaille täyden määräysvallan toimeksiantoihin, ostoihin ja riskienhallintaan. Joukko algoritmeja auttaa pitämään ostohinnat asetetuissa rajoissa, ja vertaamalla toteutuneita hintoja nykyiseen markkinahintaan alusta auttaa kauppiaita välttämään suuria poikkeamia, jotka voisivat vaikuttaa kannattavuuteen.Moduuli seuraa voittoa ja tappiota (PnL) reaaliajassa, jolloin kauppiaat saavat selkeän kuvan nykyisistä voitoistaan ja voivat asettaa mukautettuja tappiorajoja riskinsietokykynsä ja strategioidensa mukaan. Moduulissa on myös kehittyneitä työkaluja, jotka auttavat arvioimaan yksittäisten kauppojen tai koko salkun riskejä. Tarkastelemalla esimerkiksi omaisuuserien volatiliteettia, aiempia hintatrendejä ja korrelaatioita kauppiaat saavat paremman käsityksen riskialttiudestaan ja voivat hienosäätää riskinhallintastrategioitaan.

Strategiapäällikkö

Moduulin ytimessä on strategia, joka on erillinen luokka, joka kattaa kaupankäyntilogiikan ja määrittelee toimet eri markkinatilanteissa. Työskentelemällä asiaankuuluvien tietokokonaisuuksien kanssa ja käyttämällä koneoppimista osakekaupankäynnissä moduuli tunnistaa keskeiset datapisteet, joiden avulla voidaan kouluttaa malleja, jotka toteuttavat automaattisesti strategioita reaaliaikaisten markkinaolosuhteiden perusteella.Prosessi aloitetaan kouluttamalla koneoppimismalleja valituilla tietokokonaisuuksilla. Mallit analysoivat sitten markkinatietoja, kuten kaupankäyntimääriä, havaitakseen poikkeavuudet ja määrittääkseen parhaat sisään- tai uloskirjautumispisteet tietyille omaisuuserille. Mallit käyttävät tehostusalgoritmeja tuottaakseen omaisuuserien hintaennusteita erittäin lyhyessä ajassa, joskus vain millisekunneissa.Koneoppimismallit työskentelevät kaupankäyntijärjestelmän taustajärjestelmän kanssa, jossa niiden ennusteet tallennetaan tietokantaan lisäanalyysiä ja päätöksentekoa varten. Kun pörsseistä tulee uutta markkinatietoa, mallit arvioivat olosuhteita asetettujen kriteerien perusteella. Yhdistämällä kaupankäynnin volyymitiedot koneoppimiseen perustuvaan poikkeamien havaitsemiseen työkalu parantaa mahdollisuuksia kannattavien kauppojen toteuttamiseen.

Teknologiat

Back-end

C#, ML.NET, Python

Cloud

AWS

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

Integraatiot

Grafana, Prometheus

Prosessi

Kehitysprosessin aikana Innowise omaksui selkeän ja tehokkaan lähestymistavan pitääkseen asiat sujuvina asiakkaan kanssa. Jaoimme projektin kolmeen keskeiseen vaiheeseen:

Vaatimusten kerääminen: Aloitimme perusteellisilla keskusteluilla ja konsultaatioilla asiakkaan kanssa, jotta todella ymmärtäisimme hänen kaupankäyntistrategiansa ja sen, millainen järjestelmä sopisi parhaiten hänen tarpeisiinsa. Tämä tarkoitti useita tapaamisia Google Meetin välityksellä, joissa työskentelimme yhdessä asettaaksemme selkeät tavoitteet ja hahmotellaksemme koneoppimisen käytön edut osakekauppapaikassa.

Suunnittelu ja arkkitehtuurisuunnittelu: Käytimme Jiraa projektin hallinnointiin, selkeän etenemissuunnitelman laatimiseen, tärkeimpien välitavoitteiden määrittelyyn ja resurssien jakamiseen. Näin kaikki pysyi järjestyksessä ja varmistettiin, että kehitysprosessi sujui sujuvasti alusta loppuun.

Kehittäminen, koulutus ja testaus: Aloitimme kehitysvaiheen rakentamalla ja ottamalla käyttöön ydinkoodin koneoppimisjärjestelmä pääpalvelimella, perustamalla yhdyskäytäviä kryptovaluuttapörssien kanssa. Tähän vaiheeseen kuului myös tietojen kartoittaminen ja koneoppimismallien kouluttaminen, jotta varmistettiin, että kaikki toimi hyvin reaaliaikaisen kaupankäynnin integrointia varten.

Integrointi, käyttöönotto ja parantaminen: Kun jokainen moduuli oli kehitetty ja testattu, tiimi työskenteli kaupankäyntijärjestelmän kaikkien osien yhdistämiseksi. Teimme perusteellisia integrointitestejä varmistaaksemme, että kaikki kommunikoi oikein ja toimi yhtenäisenä järjestelmänä.

Tiimimme laajentaa hanketta lisäämällä siihen lisää tiedonkeruuvaihtoja, jotta se erottuu markkinoilla. Lisätaksemme tasoa kirjoitamme koodipohjaa C++-kielellä nopeuden ja suorituskyvyn parantamiseksi. Harkitsemme myös usein käytettyjen liitäntäkirjastojen uudelleenrakentamista tyhjästä, jotta voimme nostaa järjestelmän suorituskykyä entisestään ja parantaa koneoppimisen osakekauppatekniikoita.

Joukkue

Johtava kehittäjä

DevOps Engineer

C# Kehittäjät

Python Kehittäjät

Kvantitatiiviset tutkijat

Tulokset

Pörssikaupan koneoppiminen tarjoaa 97% nopeamman tiedonkäsittelyn ja 34 ms:n markkinareaktioajan.

Räätälöidyn kvantitatiivisen kaupankäyntialustan rakentaminen teki asiakkaalle valtavan eron. Käsittelyviiveet lyhenivät 2-3 sekunnista vain 34 millisekuntiin, mikä nopeutti toimintaa noin 97%. Käyttämällä koneoppimista osakekaupankäynnissä alusta terävöitti asiakkaan strategioita ja lisäsi heidän kannattavuuttaan. Lisäksi sen nopea reagointi markkinoiden liikkeisiin ja kyky havaita arbitraasimahdollisuuksia antoivat asiakkaalle vahvan etulyöntiaseman kilpailijoihin nähden.Innowise on kehittänyt käyttäjäystävällisen API:n, joka yksinkertaistaa strategian kehittämistä ja testausta. Nyt asiakkaan ei tarvitse luottaa kolmansien osapuolten resursseihin, sillä kaikki hoidetaan yhtenäisessä järjestelmässämme. Tämän lisäksi API tarjoaa selkeät, yksityiskohtaiset mittarit jokaisesta strategiasta, mikä auttaa asiakasta arvioimaan nopeasti, sopiiko se hänen riskiprofiiliinsa.

Hankkeen kesto

Huhtikuu 2023 - Jatkuva

97%

nopeampi kaupankäynnin tietojenkäsittely

millisekuntia markkinoiden vasteaika

Liittyvät tapaukset

Ota yhteyttä

Varaa puhelu tai täytä alla oleva lomake, niin otamme sinuun yhteyttä, kun olemme käsitelleet pyyntösi.

Nimi

Yritys

Sähköposti

Puhelin

Viesti

Lähetä meille ääniviesti

Liitä asiakirjoja

Lataa tiedosto

Voit liittää 1 enintään 2 Mt:n tiedoston. Hyväksytyt tiedostomuodot: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikkaamalla Lähetä, annat suostumuksesi siihen, että Innowise käsittelee henkilötietojasi meidän Tietosuojakäytäntö antaa sinulle asiaankuuluvia tietoja. Antamalla puhelinnumerosi suostut siihen, että voimme ottaa sinuun yhteyttä puheluiden, tekstiviestien ja viestisovellusten kautta. Puhelu-, viesti- ja datahintoja voidaan soveltaa.

Voit myös lähettää meille pyyntösi
osoitteeseen contact@innowise.com

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Kun olemme vastaanottaneet ja käsitelleet pyyntösi, otamme sinuun yhteyttä ja kerromme yksityiskohtaisesti projektin tarpeet ja allekirjoitamme NDA-sopimuksen luottamuksellisuuden varmistamiseksi.

Tutkittuaan toiveesi, tarpeesi ja odotuksesi tiimimme suunnittelee projektin ehdotuksen, jossa esitetään työn laajuus, tiimin koko, aika- ja kustannusarviot.

Järjestämme kanssasi tapaamisen, jossa keskustellaan tarjouksesta ja sovitaan yksityiskohdista.

Lopuksi allekirjoitamme sopimuksen ja aloitamme projektisi toteuttamisen heti.

Koneoppiminen osakekaupassa: 97% nopeampi tietojenkäsittely

Asiakas

Haaste

Asiakkaan kaupankäyntijärjestelmän viiveet tekivät siitä liian hitaan pysyäkseen mukana nopeasti muuttuvissa markkinatiedoissa, mikä aiheutti menetettyjä kaupankäyntimahdollisuuksia.

Ratkaisu

Matalan viiveen, koneoppimiseen perustuva kaupankäyntijärjestelmä, joka tunnistaa nopeasti optimaaliset kaupankäyntimahdollisuudet.

Markkinatietomoduuli

Tilausten hallintajärjestelmä

Työpaikkojen päällikkö

Riskienhallintapäällikkö

Strategiapäällikkö

Teknologiat

Prosessi

Joukkue

Tulokset

Pörssikaupan koneoppiminen tarjoaa 97% nopeamman tiedonkäsittelyn ja 34 ms:n markkinareaktioajan.

Liittyvät tapaukset

Ota yhteyttä

Mitä tapahtuu seuraavaksi?

Tarvitsetko muita palveluja?

Tilaa osoitteeseen uutiskirjeemme

Tilaa
osoitteeseen uutiskirjeemme