Ontwikkeling van kwantitatieve handelssoftware: 97% snellere verwerking van handelsinformatie

Strategiemanager

De module voor handelsstrategieën is verantwoordelijk voor het implementeren en uitvoeren van geautomatiseerde handelsalgoritmen op basis van vooraf gedefinieerde logica en marktomstandigheden. Deze module combineert machine learning technieken, met name boosting algoritmes, met het specifieke handelsplan van de klant om bruikbare inzichten te genereren en trades in realtime uit te voeren.

De kern van de module is de strategie zelf, voorgesteld als een aparte klasse, die de handelslogica inkapselt en de acties definieert die onder verschillende marktscenario's moeten worden ondernomen. Door te werken met relevante datasets met behulp van machine learning, identificeert en extraheert de module gegevenskenmerken om modellen te trainen die de strategieën automatisch implementeren op basis van de huidige omstandigheden.

Het proces begint met het trainen van de ML-modellen met behulp van de geselecteerde datasets. Deze modellen analyseren en verwerken marktinformatie, waaronder handelsvolumes, om anomalieën te detecteren en optimale instap- of uitstappunten voor specifieke activa te bepalen. Met behulp van boosting algoritmes, die een verbeterde nauwkeurigheid bieden, genereren de modellen voorspellingen voor activaprijzen binnen de kortst mogelijke tijdsintervallen, zoals milliseconden.

De ML-modellen communiceren met de backend van het handelssysteem, waar de resulterende voorspellingen worden opgeslagen in een database voor verdere analyse en besluitvorming. Wanneer marktgegevens van de beurzen binnenkomen, evalueren de modellen de omstandigheden aan de hand van vooraf gedefinieerde verzoeken en criteria. Op basis van deze evaluaties genereren de modellen voorspellingen die aankoop- of verkoopbeslissingen onderbouwen.

De modellen leren voortdurend bij en passen zich aan marktpatronen aan, waardoor hun voorspellende capaciteiten na verloop van tijd verbeteren. Hierdoor kan het systeem prijsverschillen tussen verschillende beurzen snel registreren en kansen identificeren om tegen hogere prijzen te verkopen of tegen lagere prijzen te kopen.

De architectuur van de module is ontworpen om meerdere beurzen te ondersteunen die vergelijkbare handelstools aanbieden. Het primaire doel is om te profiteren van marktschommelingen door snel gunstige handelsmogelijkheden te identificeren. Door gegevens over handelsvolumes en ML-gestuurde anomaliedetectie te integreren, vergroot de tool de waarschijnlijkheid van het uitvoeren van transacties.