Apprendimento automatico per il trading azionario: 97% elaborazione dati più veloce

Innowise ha sviluppato una soluzione di trading azionario basata sull'apprendimento automatico che sfrutta le discrepanze dei prezzi di borsa.

Cliente

Industria

FinTech

Regione

Cliente da

2023

Il nostro cliente è una società irlandese di trading proprietario. L'obiettivo principale dell'azienda è quello di negoziare prodotti altamente correlati, cogliendo al contempo piccole discrepanze di prezzo.

Le informazioni dettagliate sul cliente non possono essere divulgate in base alle disposizioni dell NDA.

Sfida

I ritardi nel sistema di trading del cliente lo rendevano troppo lento per tenere il passo con i dati di mercato in rapida evoluzione, causando la perdita di opportunità di trading.

Il sistema di trading precedente del cliente non riusciva a tenere il passo con i dati in rapido movimento. Aveva grossi problemi di lag, impiegando 2-3 secondi per elaborare le informazioni, il che era troppo lento per prendere decisioni di trading rapide.Per far funzionare le nuove strategie di trading, il cliente aveva bisogno di un sistema veloce in grado di gestire grandi volumi di dati finanziari in tempo reale. Per il cliente era fondamentale individuare e analizzare le differenze a breve termine tra gli asset correlati, poiché queste opportunità possono comparire e scomparire in pochi secondi. Il nuovo sistema doveva elaborare i dati in pochi millisecondi per fornire calcoli accurati e operazioni di successo.Per affrontare queste sfide, abbiamo deciso di costruire una nuova piattaforma per il trading azionario basato sull'apprendimento automatico, progettata per offrire una soluzione veloce, affidabile e personalizzata.

Soluzione

Una piattaforma di trading a bassa latenza, basata sull'apprendimento automatico, che identifica rapidamente le opportunità di trading ottimali.

Innowise ha rinnovato il software del cliente con un'infrastruttura a bassa latenza per il trading quantitativo di criptovalute. Questa nuova piattaforma consente ai clienti di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e di eseguire le operazioni quasi senza ritardi, offrendo loro un vantaggio nel cogliere le opportunità di arbitraggio.

Abbiamo applicato tecniche di machine learning per identificare i momenti migliori per l'acquisto di asset e cogliere le anomalie di mercato che lasciavano presagire solide opportunità di acquisto. Il sistema si è inoltre integrato con Grafana, uno strumento per l'interrogazione, la visualizzazione e l'analisi di varie metriche di trading, insieme ad avvisi personalizzabili.

Il azioni di apprendimento automatico piattaforma di trading incorpora cinque moduli principali:

Modulo dati di mercato
Sistema di gestione degli ordini
Responsabile delle posizioni
Manager del rischio
Responsabile della strategia

Modulo dati di mercato

Per gestire gli scambi in diverse regioni, il sistema di trading utilizza una configurazione geo-distribuita. Il sistema principale viene eseguito su un server centrale che funge da centro di raccolta ed elaborazione dei dati di mercato. In prossimità di ogni server di borsa vengono installati gateway più piccoli per prelevare i dati direttamente da essi. Questa configurazione consente al sistema centrale di raccogliere dati in tempo reale da più borse, come quotazioni, stato del book degli ordini, tassi di finanziamento e altro ancora, fornendo al nostro cliente una panoramica completa del mercato.

Sistema di gestione degli ordini

Il modulo di gestione degli ordini consente ai nostri clienti di tenere sotto controllo gli ordini multipli in tempo reale, offrendo una visione chiara delle esecuzioni complete e parziali. I trader ricevono aggiornamenti istantanei sullo stato degli ordini, in modo da poter cogliere rapidamente le opportunità di prezzo. È inoltre dotato di approvazioni a livello di ordine, che consentono ai trader di approvare gli ordini in base a criteri specifici per un maggiore controllo e precisione.

Responsabile delle posizioni

Il gestore delle posizioni offre ai trader una visione in tempo reale delle operazioni attive, il controllo del saldo e una visione completa dei fondi disponibili. Questo strumento consente ai trader di monitorare i loro portafogli e di valutare la loro esposizione a vari asset. Fornisce inoltre dettagli chiave come il prezzo medio di acquisto, il valore di mercato attuale e i guadagni o le perdite non realizzati per ogni posizione. Inoltre, questo modulo lavora a stretto contatto con il risk manager per supervisionare le operazioni di trading e applicare i limiti per mantenere le operazioni entro i parametri di rischio stabiliti.

Manager del rischio

La piattaforma di trading azionario ad apprendimento automatico offre agli operatori il pieno controllo su ordini, acquisti e gestione del rischio. Una serie di algoritmi aiuta a mantenere i prezzi di acquisto entro limiti prestabiliti e, confrontando i prezzi eseguiti con il prezzo di mercato corrente, la piattaforma aiuta i trader a evitare grandi deviazioni che potrebbero avere un impatto sulla redditività.Il modulo tiene traccia dei profitti e delle perdite (PnL) in tempo reale, offrendo ai trader una visione chiara dei loro profitti attuali e consentendo loro di impostare limiti di perdita personalizzati in base alla loro tolleranza al rischio e alle loro strategie. È inoltre dotato di strumenti avanzati che aiutano a valutare i rischi delle singole operazioni o dell'intero portafoglio. Osservando elementi come la volatilità degli asset, l'andamento passato dei prezzi e le correlazioni, i trader hanno una migliore percezione della loro esposizione al rischio e possono perfezionare le loro strategie di gestione del rischio.

Responsabile della strategia

Il cuore del modulo è la strategia, impostata come classe distinta che cattura la logica di trading e definisce le azioni per le diverse situazioni di mercato. Lavorando con set di dati rilevanti e utilizzando l'apprendimento automatico per il trading azionario, il modulo identifica i punti chiave dei dati per addestrare i modelli che eseguono automaticamente le strategie in base alle condizioni di mercato in tempo reale.Il processo inizia con l'addestramento di modelli di apprendimento automatico con set di dati selezionati. Questi modelli analizzano poi i dati di mercato, come i volumi di trading, per individuare le anomalie e i migliori punti di ingresso o uscita per asset specifici. I modelli utilizzano algoritmi di boosting per generare previsioni sui prezzi degli asset in tempi estremamente brevi, a volte in soli millisecondi.I modelli di apprendimento automatico lavorano con il backend del sistema di trading, dove le loro previsioni vengono memorizzate in un database per ulteriori analisi e decisioni. Quando arrivano nuovi dati di mercato dalle borse, i modelli valutano le condizioni in base a criteri prestabiliti. Combinando i dati sui volumi di trading con il rilevamento delle anomalie basato sull'apprendimento automatico, lo strumento aumenta le possibilità di eseguire operazioni redditizie.

Tecnologie

Back-end

C#, ML.NET, Python

Cloud

AWS

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

Integrazioni

Grafana, Prometheus

Processo

Durante il processo di sviluppo, Innowise ha adottato un approccio chiaro ed efficiente per far sì che le cose si svolgessero senza intoppi con il cliente. Abbiamo suddiviso il progetto in tre fasi chiave:

Raccolta dei requisiti: Abbiamo iniziato con discussioni e consultazioni approfondite con il cliente per comprendere realmente le sue strategie di trading e il tipo di sistema più adatto alle sue esigenze. Ciò ha comportato diversi incontri su Google Meet, durante i quali abbiamo lavorato insieme per definire obiettivi chiari e delineare i vantaggi dell'utilizzo dell'apprendimento automatico per la piattaforma di trading azionario.

Pianificazione e progettazione dell'architettura: Abbiamo utilizzato Jira per gestire il progetto, impostando una roadmap chiara, definendo le tappe fondamentali e assegnando le risorse. In questo modo abbiamo mantenuto tutto organizzato e ci siamo assicurati che il processo di sviluppo si svolgesse senza intoppi dall'inizio alla fine.

Sviluppo, formazione e test: Abbiamo dato il via alla fase di sviluppo costruendo e distribuendo il nucleo centrale del progetto. sistema di apprendimento automatico sul server principale, impostando i gateway per il collegamento con le borse di criptovalute. Questa fase ha comportato anche la mappatura dei dati e l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico per assicurarsi che tutto funzionasse bene per l'integrazione del trading in tempo reale.

Integrazione, distribuzione e miglioramento: Una volta sviluppato e testato ogni modulo, il team ha lavorato per riunire tutti i componenti della piattaforma di trading. Abbiamo eseguito test di integrazione approfonditi per assicurarci che tutto comunicasse correttamente e funzionasse come un sistema unificato.

Il nostro team sta ampliando il progetto aggiungendo altri scambi di dati per distinguersi sul mercato. Per aumentare il livello, stiamo riscrivendo la base di codice in C++ per aumentare la velocità e le prestazioni. Stiamo anche pensando di ricostruire da zero le librerie di connettività utilizzate più di frequente per aumentare ulteriormente le prestazioni del sistema e migliorare le tecniche di trading azionario di apprendimento automatico.

Team

Sviluppatore Principale

Ingegnere DevOps

Sviluppatori C#

Sviluppatori Python

Ricercatori Quantitativi

Risultati

L'apprendimento automatico per il trading azionario offre un'elaborazione delle informazioni 97% più rapida e un tempo di risposta al mercato di 34 ms

La realizzazione della piattaforma di trading quantitativo personalizzata ha fatto un'enorme differenza per il cliente. Abbiamo ridotto i ritardi di elaborazione da 2-3 secondi a soli 34 millisecondi, accelerando le operazioni di circa 97%. Utilizzando l'apprendimento automatico per il trading azionario, la piattaforma ha affinato le strategie del cliente e aumentato la sua redditività. Inoltre, la sua risposta rapida ai movimenti del mercato e la capacità di individuare le opportunità di arbitraggio hanno dato al cliente un solido vantaggio sulla concorrenza.Innowise ha sviluppato un'API di facile utilizzo che semplifica lo sviluppo e il test delle strategie. Ora il cliente non ha bisogno di affidarsi a risorse di terzi, poiché tutto viene gestito all'interno del nostro sistema unificato. Inoltre, l'API fornisce metriche chiare e dettagliate per ogni strategia, aiutando il cliente a valutare rapidamente se si adatta al suo profilo di rischio.

Durata del progetto

Aprile 2023 - In corso

97%

elaborazione più rapida delle informazioni di trading

tempo di risposta del mercato in millisecondi

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Dopo aver ricevuto ed elaborato la vostra richiesta, vi ricontatteremo a breve per illustrare le esigenze del progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza delle informazioni.

Dopo aver esaminato i requisiti, i nostri analisti e sviluppatori elaborano una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e i costi stimati.

Organizziamo un incontro con voi per discutere l'offerta e giungere a un accordo.

Firmiamo un contratto e iniziamo a lavorare sul vostro progetto il prima possibile.

Apprendimento automatico per il trading azionario: 97% elaborazione dati più veloce

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Sfida

I ritardi nel sistema di trading del cliente lo rendevano troppo lento per tenere il passo con i dati di mercato in rapida evoluzione, causando la perdita di opportunità di trading.

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