Responsable de la stratégie
Le module de stratégies de trading est chargé de mettre en œuvre et d'exécuter des algorithmes de trading automatisés sur la base d'une logique prédéfinie et des conditions du marché. Ce module combine des techniques d'apprentissage automatique, en particulier des algorithmes de stimulation, avec le plan de trading spécifique du client pour générer des informations exploitables et exécuter des transactions en temps réel.
Au cœur du module se trouve la stratégie elle-même, représentée sous la forme d'une classe distincte, qui encapsule la logique de négociation et définit les actions à entreprendre dans différents scénarios de marché. En travaillant avec des ensembles de données pertinents à l'aide de l'apprentissage automatique, le module identifie et extrait les caractéristiques des données pour former des modèles qui mettent automatiquement en œuvre les stratégies en fonction des conditions actuelles.
Le processus commence par l'entraînement des modèles ML à l'aide des ensembles de données sélectionnés. Ces modèles analysent et traitent les informations du marché, y compris les volumes de transactions, afin de détecter les anomalies et de déterminer les points d'entrée ou de sortie optimaux pour des actifs spécifiques. À l'aide d'algorithmes d'amplification, qui améliorent la précision, les modèles génèrent des prédictions pour les prix des actifs dans les intervalles de temps les plus courts possibles, par exemple en quelques millisecondes.
Les modèles de ML communiquent avec le backend du système de négociation, où les prédictions qui en résultent sont stockées dans une base de données en vue d'une analyse et d'une prise de décision plus approfondies. Lorsque les données du marché arrivent des bourses, les modèles évaluent les conditions par rapport à des demandes et des critères prédéfinis. Sur la base de ces évaluations, les modèles génèrent des prédictions qui éclairent les décisions d'achat ou de vente.
Les modèles apprennent en permanence et s'adaptent aux tendances du marché, améliorant ainsi leurs capacités prédictives au fil du temps. Le système est ainsi en mesure de détecter rapidement les écarts de prix entre les différentes bourses et d'identifier les opportunités de vendre à des prix plus élevés ou d'acheter à des prix plus bas.
L'architecture du module est conçue pour prendre en charge plusieurs bourses offrant des outils de négociation similaires. Son principal objectif est de tirer parti des fluctuations du marché en identifiant rapidement les opportunités de négociation favorables. En incorporant des données sur le volume des transactions et la détection d'anomalies par ML, l'outil améliore la probabilité d'exécution des transactions.
