Responsabile della strategia
Il modulo per le strategie di trading è responsabile dell'implementazione e dell'esecuzione di algoritmi di trading automatizzati basati su una logica predefinita e sulle condizioni di mercato. Questo modulo combina le tecniche di apprendimento automatico, in particolare gli algoritmi di boosting, con il piano di trading specifico del cliente, per generare intuizioni attuabili ed eseguire operazioni in tempo reale.
Il cuore del modulo è la strategia stessa, rappresentata come classe separata, che incapsula la logica di trading e definisce le azioni da intraprendere in vari scenari di mercato. Lavorando con i set di dati rilevanti mediante l'apprendimento automatico, il modulo identifica ed estrae le caratteristiche dei dati per addestrare i modelli che implementano automaticamente le strategie in base alle condizioni attuali.
Il processo inizia con l'addestramento dei modelli ML utilizzando i set di dati selezionati. Questi modelli analizzano ed elaborano le informazioni di mercato, compresi i volumi di trading, per individuare le anomalie e determinare i punti di ingresso o di uscita ottimali per asset specifici. Utilizzando algoritmi di boosting, che garantiscono una maggiore precisione, i modelli generano previsioni per i prezzi degli asset entro intervalli di tempo più brevi possibili, come i millisecondi.
I modelli ML comunicano con il backend del sistema di trading, dove le previsioni risultanti vengono archiviate in un database per ulteriori analisi e decisioni. Quando i dati di mercato arrivano dalle borse, i modelli valutano le condizioni rispetto a richieste e criteri predefiniti. Sulla base di queste valutazioni, i modelli generano previsioni che informano le decisioni di acquisto o di vendita.
I modelli imparano e si adattano continuamente ai modelli di mercato, migliorando le loro capacità di previsione nel tempo. Ciò consente al sistema di cogliere tempestivamente le discrepanze di prezzo tra le diverse borse, identificando le opportunità di vendere a prezzi più alti o di acquistare a prezzi più bassi.
L'architettura del modulo è progettata per supportare più borse che offrono strumenti di trading simili. Il suo obiettivo primario è quello di capitalizzare le fluttuazioni del mercato identificando rapidamente le opportunità di trading favorevoli. Incorporando i dati sui volumi di trading e il rilevamento delle anomalie guidato dal ML, lo strumento aumenta la probabilità di esecuzione delle operazioni.
