Uczenie maszynowe dla handlu akcjami: 97% szybsze przetwarzanie danych

Innowise opracował rozwiązanie do handlu akcjami oparte na uczeniu maszynowym, które wykorzystuje rozbieżności w cenach giełdowych.

Klient

Branża

FinTech

Region

Klient od

2023

Naszym klientem jest irlandzka firma handlowa. Głównym celem firmy jest handel wysoce skorelowanymi produktami przy jednoczesnym wychwytywaniu niewielkich rozbieżności cenowych.

Szczegółowe informacje o kliencie nie mogą być ujawnione zgodnie z postanowieniami NDA.

Wyzwanie

Opóźnienia w systemie transakcyjnym klienta sprawiały, że był on zbyt wolny, aby nadążyć za szybko zmieniającymi się danymi rynkowymi, co powodowało utratę okazji handlowych.

Poprzedni system transakcyjny klienta po prostu nie nadążał za szybko zmieniającymi się danymi. Miał poważne problemy z opóźnieniami, zajmując 2-3 sekundy na przetworzenie informacji, co było zbyt wolne do podejmowania szybkich decyzji handlowych.Aby ich nowe strategie handlowe działały, klient potrzebował szybkiego systemu, który mógłby obsługiwać duże ilości danych finansowych w czasie rzeczywistym. Kluczowe było dla nich wykrywanie i analizowanie krótkoterminowych różnic między powiązanymi aktywami, ponieważ takie okazje mogą pojawiać się i znikać w ciągu kilku sekund. Nowy system musiał przetwarzać te dane w milisekundach, aby zapewnić dokładne obliczenia i udane transakcje.Aby sprostać tym wyzwaniom, postanowiliśmy zbudować nową platformę do handlu akcjami opartą na uczeniu maszynowym, zaprojektowaną w celu zapewnienia szybkiego, niezawodnego i dostosowanego do potrzeb rozwiązania.

Wdrożenie

Platforma handlowa o niskim opóźnieniu, oparta na uczeniu maszynowym, która szybko identyfikuje optymalne możliwości handlowe.

Innowise zmodernizował oprogramowanie klienckie z infrastrukturą o niskim opóźnieniu do ilościowego handlu kryptowalutami. Ta nowa platforma pozwala klientowi szybko reagować na zmiany rynkowe i realizować transakcje niemal bez opóźnień, dając mu przewagę w przechwytywaniu możliwości arbitrażu.

Zastosowaliśmy techniki uczenia maszynowego, aby zidentyfikować najlepsze momenty na zakup aktywów i wychwycić anomalie rynkowe, które wskazywały na solidne okazje zakupowe. System został również zintegrowany z Grafaną, narzędziem do wyszukiwania, wizualizacji i analizy różnych wskaźników handlowych, wraz z konfigurowalnymi alertami.

Dostarczone akcje uczenia maszynowego platforma transakcyjna zawiera pięć głównych modułów:

Moduł danych rynkowych
System zarządzania zamówieniami
Stanowiska kierownik
Menedżer ds. ryzyka
Menedżer ds. strategii

Moduł danych rynkowych

Aby zarządzać giełdami w różnych regionach, system transakcyjny wykorzystuje konfigurację rozproszoną geograficznie. Główny system działa na centralnym serwerze, pracując jako centrum gromadzenia i przetwarzania danych rynkowych. Mniejsze bramy są skonfigurowane w pobliżu każdego serwera wymiany, aby pobierać dane bezpośrednio z nich. Taka konfiguracja pozwala centralnemu systemowi gromadzić dane w czasie rzeczywistym z wielu giełd - takie jak kwotowania, status księgi zleceń, stawki finansowania i inne - dając naszemu klientowi pełny przegląd rynku.

System zarządzania zamówieniami

Moduł zarządzania zleceniami pozwala naszemu klientowi mieć oko na wiele zleceń w czasie rzeczywistym, dając mu jasny obraz zarówno pełnych, jak i częściowych realizacji. Traderzy otrzymują natychmiastowe aktualizacje statusu zleceń, dzięki czemu mogą szybko skorzystać z dobrych okazji cenowych. Jest on również wyposażony w funkcję zatwierdzania zleceń na poziomie zlecenia, umożliwiając inwestorom zatwierdzanie zleceń w oparciu o określone kryteria w celu zapewnienia dodatkowej kontroli i dokładności.

Stanowiska kierownik

Menedżer pozycji zapewnia inwestorom wgląd w czasie rzeczywistym w ich aktywne transakcje, kontrolę salda i pełny wgląd w dostępne środki. Narzędzie to pozwala inwestorom monitorować swoje portfele i oceniać ekspozycję na różne aktywa. Zapewnia również kluczowe szczegóły, takie jak średnia cena zakupu, bieżąca wartość rynkowa oraz niezrealizowane zyski lub straty dla każdej pozycji. Ponadto moduł ten ściśle współpracuje z menedżerem ds. ryzyka w celu nadzorowania operacji handlowych i egzekwowania limitów w celu utrzymania transakcji w ramach ustalonych parametrów ryzyka.

Menedżer ds. ryzyka

Platforma handlu akcjami oparta na uczeniu maszynowym daje inwestorom pełną kontrolę nad zleceniami, zakupami i zarządzaniem ryzykiem. Zestaw algorytmów pomaga utrzymać ceny zakupu w ustalonych limitach, a porównując zrealizowane ceny z aktualną ceną rynkową, platforma pomaga traderom uniknąć dużych odchyleń, które mogłyby wpłynąć na rentowność.Moduł śledzi zyski i straty (PnL) w czasie rzeczywistym, dając inwestorom jasny obraz ich bieżących zysków i pozwalając im ustawić niestandardowe limity strat w oparciu o ich tolerancję ryzyka i strategie. Jest on również wyposażony w zaawansowane narzędzia pomagające ocenić ryzyko związane z poszczególnymi transakcjami lub całym portfelem. Patrząc na takie rzeczy, jak zmienność aktywów, przeszłe trendy cenowe i korelacje, inwestorzy lepiej rozumieją swoją ekspozycję na ryzyko i mogą dostosować swoje strategie zarządzania ryzykiem.

Menedżer ds. strategii

Rdzeniem modułu jest strategia, skonfigurowana jako odrębna klasa, która przechwytuje logikę handlową i definiuje działania dla różnych sytuacji rynkowych. Pracując z odpowiednimi zestawami danych i wykorzystując uczenie maszynowe do handlu akcjami, moduł identyfikuje kluczowe punkty danych do trenowania modeli, które automatycznie wykonują strategie w oparciu o warunki rynkowe w czasie rzeczywistym.Proces ten rozpoczyna się od szkolenia modeli uczenia maszynowego z wybranymi zestawami danych. Modele te analizują następnie dane rynkowe, takie jak wolumeny obrotu, w celu wykrycia anomalii i wskazania najlepszych punktów wejścia lub wyjścia dla określonych aktywów. Modele wykorzystują algorytmy boostingu do generowania prognoz cen aktywów w niezwykle krótkich ramach czasowych, czasami w ciągu zaledwie milisekund.Modele uczenia maszynowego współpracują z zapleczem systemu transakcyjnego, gdzie ich prognozy są przechowywane w bazie danych w celu dalszej analizy i podejmowania decyzji. W miarę napływu świeżych danych rynkowych z giełd, modele oceniają warunki pod kątem ustalonych kryteriów. Łącząc dane dotyczące wolumenu obrotu z wykrywaniem anomalii opartym na uczeniu maszynowym, narzędzie zwiększa szanse na realizację zyskownych transakcji.

Technologie

Back-end

C#, ML.NET, Python

Cloud

AWS

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

Integracje

Grafana, Prometheus

Proces

Podczas procesu rozwoju Innowise przyjął jasne i skuteczne podejście, aby utrzymać płynność pracy z klientem. Podzieliliśmy projekt na trzy kluczowe etapy:

Zbieranie wymagań: Zaczęliśmy od dogłębnych dyskusji i konsultacji z klientem, aby naprawdę zrozumieć jego strategie handlowe i rodzaj systemu, który najlepiej odpowiadałby jego potrzebom. Oznaczało to kilka spotkań za pośrednictwem Google Meet, podczas których wspólnie ustalaliśmy jasne cele i przedstawialiśmy korzyści płynące z wykorzystania uczenia maszynowego w platformie handlu akcjami.

Planowanie i projektowanie architektury: Użyliśmy Jira do zarządzania projektem, tworząc jasną mapę drogową, definiując kluczowe kamienie milowe i przypisując zasoby. Dzięki temu wszystko było zorganizowane, a proces rozwoju przebiegał sprawnie od początku do końca.

Rozwój, szkolenie i testowanie: Rozpoczęliśmy fazę rozwoju od zbudowania i wdrożenia rdzenia system uczenia maszynowego na głównym serwerze, konfigurując bramki do łączenia się z giełdami kryptowalut. Faza ta obejmowała również mapowanie danych i szkolenie modeli uczenia maszynowego, aby upewnić się, że wszystko działa dobrze dla integracji handlu w czasie rzeczywistym.

Integracja, wdrażanie i ulepszanie: Po opracowaniu i przetestowaniu każdego modułu zespół pracował nad połączeniem wszystkich komponentów platformy transakcyjnej. Przeprowadziliśmy dokładne testy integracyjne, aby upewnić się, że wszystko komunikuje się prawidłowo i działa jako ujednolicony system.

Nasz zespół rozszerza projekt, dodając więcej funkcji gromadzenia danych, aby wyróżnić go na rynku. Aby podnieść poziom, przepisujemy bazę kodu w C++ w celu zwiększenia szybkości i wydajności. Rozważamy również przebudowanie od podstaw często używanych bibliotek łączności, aby jeszcze bardziej podnieść wydajność systemu i ulepszyć techniki uczenia maszynowego handlu akcjami.

Zespół

Główny programista

Inżynier DevOps

Deweloperzy C#

Deweloperzy Python

Badacze ilościowi

Wyniki

Uczenie maszynowe dla handlu akcjami zapewnia 97% szybsze przetwarzanie informacji i 34 ms czas reakcji rynku

Zbudowanie niestandardowej ilościowej platformy transakcyjnej zrobiło ogromną różnicę dla klienta. Skróciliśmy opóźnienia przetwarzania z 2-3 sekund do zaledwie 34 milisekund, przyspieszając działanie o około 97%. Wykorzystując uczenie maszynowe do handlu akcjami, platforma udoskonaliła strategie klienta i zwiększyła jego rentowność. Ponadto szybka reakcja na ruchy rynkowe i zdolność do wykrywania możliwości arbitrażu dały klientowi solidną przewagę nad konkurencją.Innowise opracował przyjazny dla użytkownika interfejs API, który upraszcza opracowywanie i testowanie strategii. Teraz klient nie musi polegać na zasobach stron trzecich, ponieważ wszystko jest obsługiwane w naszym ujednoliconym systemie. Co więcej, API dostarcza jasne, szczegółowe wskaźniki dla każdej strategii, pomagając klientowi szybko ocenić, czy pasuje ona do jego profilu ryzyka.

Czas trwania projektu

Kwiecień 2023 r. - w toku

97%

szybsze przetwarzanie informacji handlowych

Czas reakcji rynku w milisekundach

Podobne projekty

Potrzebujesz rozwiązania technologicznego? Skontaktuj się z nami!

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe.

Uczenie maszynowe dla handlu akcjami: 97% szybsze przetwarzanie danych

Klient

Wyzwanie

Opóźnienia w systemie transakcyjnym klienta sprawiały, że był on zbyt wolny, aby nadążyć za szybko zmieniającymi się danymi rynkowymi, co powodowało utratę okazji handlowych.

Wdrożenie