Aprendizagem automática para negociação de acções: 97% processamento de dados mais rápido

A Innowise desenvolveu uma solução de aprendizagem automática para a negociação de acções que capitaliza as discrepâncias dos preços de câmbio.

Cliente

Indústria

FinTech

Região

Cliente desde

2023

O nosso cliente é uma empresa irlandesa de negociação proprietária. O principal objetivo da empresa é negociar produtos altamente correlacionados, captando pequenas discrepâncias de preços.

As informações pormenorizadas sobre o cliente não podem ser divulgadas ao abrigo das disposições do NDA.

Desafio

Os atrasos no sistema de negociação do cliente tornavam-no demasiado lento para acompanhar os dados de mercado em rápida evolução, causando a perda de oportunidades de negociação.

O anterior sistema de negociação do cliente não conseguia acompanhar a rápida evolução dos dados. Tinha grandes problemas de atraso, demorando 2-3 segundos a processar a informação, o que era demasiado lento para tomar decisões de negociação rápidas.Para que as suas novas estratégias de negociação funcionassem, o cliente precisava de um sistema rápido que pudesse tratar grandes volumes de dados financeiros em tempo real. Para eles, era fundamental detetar e analisar diferenças de curto prazo entre activos relacionados, uma vez que essas oportunidades podem surgir e desaparecer em segundos. O novo sistema tinha de processar esses dados em milissegundos para fornecer cálculos exactos e negociações bem sucedidas.Para enfrentar estes desafios, decidimos criar uma nova plataforma de negociação de acções com aprendizagem automática, concebida para fornecer uma solução rápida, fiável e personalizada.

Solução

Uma plataforma de negociação de baixa latência e orientada para a aprendizagem automática que identifica rapidamente as melhores oportunidades de negociação

A Innowise renovou o software do cliente com uma infraestrutura de baixa latência para negociação quantitativa de criptografia. Esta nova plataforma permite que o cliente responda rapidamente às mudanças do mercado e execute negociações quase sem atraso, dando-lhe uma vantagem na captura de oportunidades de arbitragem.

Aplicámos técnicas de aprendizagem automática para identificar os melhores momentos para comprar activos e detetar anomalias de mercado que indicassem oportunidades de compra sólidas. O sistema também foi integrado ao Grafana, uma ferramenta para consulta, visualização e análise de várias métricas de negociação, juntamente com alertas personalizáveis.

O acções de aprendizagem automática plataforma de negociação inclui cinco módulos principais:

Módulo de dados de mercado
Sistema de gestão de encomendas
Gestor de posições
Gestor de riscos
Gestor de estratégia

Módulo de dados de mercado

Para gerir as bolsas em diferentes regiões, o sistema de negociação utiliza uma configuração geo-distribuída. O sistema principal é executado num servidor central, que funciona como centro de recolha e processamento de dados de mercado. São instalados gateways mais pequenos perto de cada servidor de bolsa para extrair dados diretamente dos mesmos. Esta configuração permite que o sistema central reúna dados em tempo real de várias bolsas - como cotações, estado do livro de ordens, taxas de financiamento e muito mais - dando ao nosso cliente uma visão completa do mercado.

Sistema de gestão de encomendas

O módulo de gestão de ordens permite que o nosso cliente acompanhe várias ordens em tempo real, dando-lhe uma visão clara das execuções totais e parciais. Os operadores recebem actualizações instantâneas sobre o estado das ordens, para poderem aproveitar rapidamente as oportunidades de bons preços. Também inclui aprovações ao nível das ordens, permitindo que os operadores aprovem as ordens com base em critérios específicos para um maior controlo e precisão.

Gestor de posições

O gestor de posições dá aos negociantes uma visão em tempo real das suas transacções activas, controlo de saldo e uma visão completa dos seus fundos disponíveis. Esta ferramenta permite que os negociadores monitorizem as suas carteiras e avaliem a sua exposição a vários activos. Também fornece detalhes importantes como o preço médio de compra, o valor de mercado atual e os ganhos ou perdas não realizados para cada posição. Além disso, este módulo trabalha em estreita colaboração com o gestor de risco para supervisionar as operações de negociação e aplicar limites para manter as transacções dentro dos parâmetros de risco definidos.

Gestor de riscos

A plataforma de negociação de acções com aprendizagem automática dá aos negociadores controlo total sobre as ordens, as compras e a gestão do risco. Um conjunto de algoritmos ajuda a manter os preços de compra dentro de limites definidos e, ao comparar os preços executados com o preço de mercado atual, a plataforma ajuda os investidores a evitar grandes desvios que poderiam afetar a rentabilidade.O módulo monitoriza os lucros e perdas (PnL) em tempo real, dando aos investidores uma visão clara dos seus lucros actuais e permitindo-lhes definir limites de perda personalizados com base na sua tolerância ao risco e estratégias. Também inclui ferramentas avançadas para ajudar a avaliar os riscos de transacções individuais ou de toda a carteira. Ao analisar aspectos como a volatilidade dos activos, as tendências de preços anteriores e as correlações, os investidores têm uma melhor noção da sua exposição ao risco e podem afinar as suas estratégias de gestão do risco.

Gestor de estratégia

No centro do módulo está a estratégia, configurada como uma classe distinta que capta a lógica de negociação e define acções para diferentes situações de mercado. Ao trabalhar com conjuntos de dados relevantes e ao utilizar a aprendizagem automática para a negociação de acções, o módulo identifica os principais pontos de dados para treinar modelos que executam automaticamente estratégias com base nas condições de mercado em tempo real.O processo começa com o treino de modelos de aprendizagem automática com conjuntos de dados selecionados. Estes modelos analisam depois os dados de mercado, como os volumes de transacções, para detetar anomalias e identificar os melhores pontos de entrada ou saída para activos específicos. Os modelos utilizam algoritmos de reforço para gerar previsões de preços de activos em períodos de tempo extremamente curtos, por vezes em apenas milissegundos.Os modelos de aprendizagem automática funcionam com o backend do sistema de negociação, onde as suas previsões são armazenadas numa base de dados para posterior análise e tomada de decisões. À medida que chegam novos dados de mercado das bolsas, os modelos avaliam as condições em função de critérios definidos. Ao combinar os dados de volume de negociação com a deteção de anomalias baseada na aprendizagem automática, a ferramenta aumenta as hipóteses de execução de transacções lucrativas.

Tecnologias

Back-end

C#, ML.NET, Python

Cloud

AWS

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

Integrações

Grafana, Prometheus

Processo

Durante o processo de desenvolvimento, a Innowise adoptou uma abordagem clara e eficiente para manter as coisas a funcionar sem problemas com o cliente. Dividimos o projeto em três fases principais:

Recolha de requisitos: Começámos com discussões e consultas aprofundadas com o cliente para compreender realmente as suas estratégias de negociação e o tipo de sistema que melhor se adequaria às suas necessidades. Isto implicou a realização de várias reuniões através do Google Meet, onde trabalhámos em conjunto para definir objectivos claros e delinear as vantagens da utilização da aprendizagem automática para a plataforma de negociação de acções.

Planeamento e conceção da arquitetura: Utilizámos o Jira para gerir o projeto, estabelecendo um roteiro claro, definindo marcos importantes e atribuindo recursos. Isto manteve tudo organizado e garantiu que o processo de desenvolvimento decorresse sem problemas do início ao fim.

Desenvolvimento, formação e testes: Iniciámos a fase de desenvolvimento construindo e implementando o núcleo sistema de aprendizagem automática no servidor principal, criando gateways para estabelecer a ligação com as bolsas de criptomoedas. Esta fase também envolveu o mapeamento de dados e o treino dos modelos de aprendizagem automática para garantir que tudo funcionava bem para a integração comercial em tempo real.

Integração, implementação e melhoria: Depois de cada módulo ter sido desenvolvido e testado, a equipa trabalhou para reunir todos os componentes da plataforma de negociação. Efectuámos testes de integração completos para garantir que tudo comunicava corretamente e funcionava como um sistema unificado.

A nossa equipa está a expandir o projeto, acrescentando mais intercâmbios de recolha de dados para o destacar no mercado. Para subir de nível, estamos a reescrever a base de código em C++ para aumentar a velocidade e o desempenho. Estamos também a considerar reconstruir de raiz as bibliotecas de conetividade frequentemente utilizadas para aumentar ainda mais o desempenho do sistema e melhorar as técnicas de negociação de acções com aprendizagem automática.

Equipa

Programador principal

Engenheiro DevOps

Desenvolvedores C#

Programadores Python

Investigadores quantitativos

Resultados

A aprendizagem automática para a negociação de acções proporciona um processamento de informação 97% mais rápido e um tempo de resposta do mercado de 34 ms

A construção da plataforma de negociação quantitativa personalizada fez uma enorme diferença para o cliente. Reduzimos os atrasos de processamento de 2-3 segundos para apenas 34 milissegundos, acelerando o processo em cerca de 97%. Ao utilizar a aprendizagem automática para a negociação de acções, a plataforma aperfeiçoou as estratégias do cliente e aumentou a sua rentabilidade. Além disso, a sua resposta rápida aos movimentos do mercado e a capacidade de detetar oportunidades de arbitragem deram ao cliente uma vantagem sólida sobre a concorrência.O Innowise desenvolveu uma API de fácil utilização que simplifica o desenvolvimento e o teste de estratégias. Agora, o cliente não precisa de depender de recursos de terceiros, uma vez que tudo é tratado no nosso sistema unificado. Além disso, a API fornece métricas claras e detalhadas para cada estratégia, ajudando o cliente a avaliar rapidamente se ela se encaixa no seu perfil de risco.

Duração do projecto

abril de 2023 - Em curso

97%

processamento mais rápido da informação comercial

tempo de resposta do mercado em milissegundos

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O que é que acontece a seguir?

Após termos recebido e processado o seu pedido, entraremos em contacto consigo para detalhar as necessidades do seu projecto e assinar um NDA para garantir a confidencialidade das informações.

Após a análise dos requisitos, os nossos analistas e programadores elaboram uma proposta de projecto com o âmbito dos trabalhos, tamanho da equipa, tempo e custos e custos.

Marcamos uma reunião consigo para discutir a oferta e chegar a um acordo.

Assinamos um contrato e começamos a trabalhar no seu projecto o mais rapidamente possível.

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