Apprentissage automatique pour les opérations boursières : 97% traitement des données plus rapide

Innowise a mis au point une solution d'apprentissage automatique pour la négociation d'actions qui exploite les écarts entre les cours boursiers.

Client

Industrie

FinTech

Région

Client depuis

2023

Notre client est une société irlandaise de trading pour compte propre. L'objectif principal de la société est de négocier des produits fortement corrélés tout en capturant les écarts de prix mineurs.

Les informations détaillées sur le client ne peuvent être divulguées en vertu des dispositions de la NDA.

Défi

Les retards dans le système de négociation du client le rendaient trop lent pour suivre l'évolution rapide des données du marché, ce qui entraînait des opportunités de négociation manquées.

L'ancien système de négociation du client ne pouvait tout simplement pas suivre l'évolution rapide des données. Il présentait d'importants problèmes de décalage, prenant 2 à 3 secondes pour traiter les informations, ce qui était beaucoup trop lent pour prendre des décisions rapides en matière de négociation.Pour que ses nouvelles stratégies commerciales fonctionnent, le client avait besoin d'un système rapide capable de traiter de gros volumes de données financières en temps réel. Il était essentiel pour eux de repérer et d'analyser les différences à court terme entre des actifs liés, car ces opportunités peuvent apparaître et disparaître en quelques secondes. Le nouveau système devait traiter ces données en quelques millisecondes pour fournir des calculs précis et des transactions réussies.Pour relever ces défis, nous avons entrepris de construire une nouvelle plateforme pour l'apprentissage automatique des transactions boursières, conçue pour offrir une solution rapide, fiable et personnalisée.

Solution

Une plateforme de trading à faible latence, basée sur l'apprentissage automatique, qui identifie rapidement les opportunités de trading optimales.

Innowise a réorganisé le logiciel client avec une infrastructure à faible latence pour le trading quantitatif de crypto-monnaies. Cette nouvelle plateforme permet au client de réagir rapidement aux changements du marché et d'exécuter les transactions presque sans délai, ce qui lui donne un avantage pour saisir les opportunités d'arbitrage.

Nous avons appliqué des techniques d'apprentissage automatique pour identifier les meilleurs moments pour acheter des actifs et repérer les anomalies du marché qui laissaient présager de solides opportunités d'achat. Le système s'est également intégré à Grafana, un outil permettant d'interroger, de visualiser et d'analyser diverses mesures de trading, ainsi que des alertes personnalisables.

Le site apprentissage automatique actions plate-forme de négociation comprend cinq modules principaux :

Module de données de marché
Système de gestion des commandes
Responsable de poste
Gestionnaire de risques
Responsable de la stratégie

Module de données de marché

Pour gérer les échanges dans différentes régions, le système de négociation utilise une configuration géodistribuée. Le système principal fonctionne sur un serveur central, qui sert de plaque tournante pour la collecte et le traitement des données du marché. Des passerelles plus petites sont installées près de chaque serveur de bourse pour en extraire directement les données. Cette configuration permet au système central de collecter des données en temps réel provenant de plusieurs bourses - comme les cotations, l'état du carnet d'ordres, les taux de financement, et plus encore - donnant à notre client une vue d'ensemble du marché.

Système de gestion des commandes

Le module de gestion des ordres permet à notre client de garder un œil sur plusieurs ordres en temps réel, ce qui lui donne une vue claire des exécutions totales et partielles. Les traders reçoivent des mises à jour instantanées sur l'état des ordres, ce qui leur permet de saisir rapidement les bonnes opportunités de prix. Le module propose également des approbations au niveau des ordres, ce qui permet aux traders d'approuver les ordres sur la base de critères spécifiques, pour un contrôle et une précision accrus.

Responsable de poste

Le gestionnaire de positions permet aux traders de connaître en temps réel leurs transactions actives, de contrôler leur solde et d'avoir une vue d'ensemble de leurs fonds disponibles. Cet outil permet aux traders de surveiller leurs portefeuilles et d'évaluer leur exposition à divers actifs. Il fournit également des détails clés tels que le prix d'achat moyen, la valeur de marché actuelle et les gains ou pertes non réalisés pour chaque position. En outre, ce module travaille en étroite collaboration avec le gestionnaire des risques pour superviser les opérations de négociation et appliquer des limites afin de maintenir les transactions dans les limites des paramètres de risque fixés.

Gestionnaire de risques

La plateforme de négociation d'actions par apprentissage automatique donne aux traders un contrôle total sur les ordres, les achats et la gestion des risques. Un ensemble d'algorithmes permet de maintenir les prix d'achat dans les limites fixées et, en comparant les prix exécutés au prix actuel du marché, la plateforme aide les traders à éviter les écarts importants qui pourraient avoir un impact sur la rentabilité.Le module suit les profits et les pertes (PnL) en temps réel, ce qui permet aux traders d'avoir une vision claire de leurs profits actuels et de fixer des limites de pertes personnalisées en fonction de leur tolérance au risque et de leurs stratégies. Il est également doté d'outils avancés permettant d'évaluer les risques de chaque transaction ou de l'ensemble du portefeuille. En examinant des éléments tels que la volatilité des actifs, les tendances passées des prix et les corrélations, les traders ont une meilleure idée de leur exposition au risque et peuvent affiner leurs stratégies de gestion du risque.

Responsable de la stratégie

Au cœur du module se trouve la stratégie, définie comme une classe distincte qui capture la logique de négociation et définit des actions pour différentes situations de marché. En travaillant avec des ensembles de données pertinents et en utilisant l'apprentissage automatique pour la négociation d'actions, le module identifie des points de données clés pour former des modèles qui exécutent automatiquement des stratégies basées sur les conditions du marché en temps réel.Le processus commence par l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique à partir d'ensembles de données sélectionnés. Ces modèles analysent ensuite les données du marché, telles que les volumes d'échanges, afin de repérer les anomalies et d'identifier les meilleurs points d'entrée ou de sortie pour des actifs spécifiques. Les modèles utilisent des algorithmes d'amplification pour générer des prédictions sur le prix des actifs dans des délais extrêmement courts, parfois en quelques millisecondes seulement.Les modèles d'apprentissage automatique travaillent avec le backend du système de négociation, où leurs prédictions sont stockées dans une base de données en vue d'une analyse et d'une prise de décision plus approfondies. Au fur et à mesure que de nouvelles données de marché arrivent des bourses, les modèles évaluent les conditions par rapport à des critères définis. En combinant les données relatives au volume des transactions et la détection des anomalies par apprentissage automatique, l'outil augmente les chances d'exécuter des transactions rentables.

Technologies

Back-end

C#, ML.NET, Python

Cloud

AWS

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

Intégrations

Grafana, Prometheus

Processus

Pendant le processus de développement, Innowise a adopté une approche claire et efficace pour que les choses se passent bien avec le client. Nous avons divisé le projet en trois étapes clés :

Recueil des besoins : Nous avons commencé par des discussions et des consultations approfondies avec le client afin de bien comprendre ses stratégies de négociation et le type de système qui répondrait le mieux à ses besoins. Cela s'est traduit par plusieurs réunions sur Google Meet, au cours desquelles nous avons travaillé ensemble pour définir des objectifs clairs et exposer les avantages de l'utilisation de l'apprentissage automatique pour une plateforme de négociation d'actions.

Planification et conception de l'architecture : Nous avons utilisé Jira pour gérer le projet, en établissant une feuille de route claire, en définissant des étapes clés et en affectant des ressources. Cela a permis de tout organiser et de s'assurer que le processus de développement se déroulait sans heurts du début à la fin.

Développement, formation et tests : Nous avons démarré la phase de développement en construisant et en déployant le cœur du système de gestion de l'information. système d'apprentissage automatique sur le serveur principal, en mettant en place des passerelles pour établir des liens avec les bourses de crypto-monnaies. Cette phase comprenait également la cartographie des données et l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique afin de s'assurer que tout fonctionnait bien pour l'intégration des échanges en temps réel.

Intégration, déploiement et amélioration : Une fois que chaque module a été développé et testé, l'équipe s'est attachée à réunir tous les composants de la plateforme de négociation. Nous avons effectué des tests d'intégration approfondis pour nous assurer que tout communiquait correctement et fonctionnait comme un système unifié.

Notre équipe développe le projet en ajoutant d'autres échanges de collecte de données afin de se démarquer sur le marché. Pour passer à la vitesse supérieure, nous réécrivons la base de code en C++ afin d'améliorer la vitesse et les performances. Nous envisageons également de reconstruire à partir de zéro les bibliothèques de connectivité fréquemment utilisées afin d'améliorer les performances du système et les techniques d'apprentissage automatique des transactions boursières.

Équipe

Développeur principal

Ingénieur DevOps

C# Développeurs

Développeurs Python

Chercheurs quantitatifs

Résultats

L'apprentissage automatique pour les opérations boursières permet un traitement des informations plus rapide de 97% et un temps de réponse du marché de 34 ms.

La création d'une plateforme de négociation quantitative personnalisée a fait une énorme différence pour le client. Nous avons réduit les délais de traitement de 2 à 3 secondes à seulement 34 millisecondes, ce qui a permis d'accélérer les choses d'environ 97%. En utilisant l'apprentissage automatique pour la négociation des actions, la plateforme a permis d'affiner les stratégies du client et d'accroître sa rentabilité. En outre, sa réaction rapide aux mouvements du marché et sa capacité à repérer les opportunités d'arbitrage ont donné au client un solide avantage sur la concurrence.Innowise a développé une API conviviale qui simplifie l'élaboration et le test des stratégies. Désormais, le client n'a plus besoin de faire appel à des ressources tierces, car tout est géré au sein de notre système unifié. De plus, API fournit des mesures claires et détaillées pour chaque stratégie, ce qui aide le client à évaluer rapidement si elle correspond à son profil de risque.

Durée du projet

Avril 2023 - En cours

97%

traitement plus rapide de l'information commerciale

millisecondes Temps de réponse du marché

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Après avoir examiné les exigences, nos analystes et nos développeurs élaborent une proposition de projet avec l'étendue des travaux, le nombre de membre de l'équipe, les délais et les coûts des coûts.

Nous organisons une réunion avec vous pour discuter de l'offre et parvenir à un accord.

Nous signons un contrat et commençons à travailler sur votre projet le plus rapidement possible.

Apprentissage automatique pour les opérations boursières : 97% traitement des données plus rapide

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Défi

Les retards dans le système de négociation du client le rendaient trop lent pour suivre l'évolution rapide des données du marché, ce qui entraînait des opportunités de négociation manquées.

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