Título do documento Título do documento Sistema de comércio algorítmico: design e aplicações Autor (es) Autor (es) Afiliação (s) do ou des auteurs Autor (es) Afiliação (s) (1) State Key Lab of Software Engineering, Wuhan University, 430072 Wuhan, China (2) Departamento de Ciência da Computação, Universidade da Cidade de Hong Kong, Kowloon, Hong Kong, China Rsum Resumo Este artigo fornece uma visão geral da pesquisa e desenvolvimento em negociação algorítmica e discute questões-chave envolvidas no esforço atual em sua melhoria , O que seria de grande valor para os comerciantes e os investidores. Alguns sistemas atuais de negociação algorítmica são introduzidos, juntamente com algumas ilustrações de suas funcionalidades. Em seguida, apresentamos a nossa plataforma chamada FiSim e discutimos o seu design geral, bem como alguns resultados experimentais nas comparações da estratégia do usuário. Revue Título do periódico Fonte Fonte 2009, vol. 3, no 2, pp. 235-246 12 página (s) (artigo) Idioma Idioma Editeur Editora Springer, Heidelberg, ALLEMAGNE (2007-2011) (Revue) Mots-cls dauteur Autor KeywordsAlgorithmic Trading System Architecture Anteriormente neste blog eu tenho Escrito sobre a arquitetura conceitual de um sistema de negociação algorítmico inteligente, bem como os requisitos funcionais e não funcionais de um sistema de comércio algorítmico de produção. Desde então, criei uma arquitetura de sistema que, acredito, poderia satisfazer esses requisitos arquitetônicos. Nesta publicação, descreverei a arquitetura seguindo as diretrizes do sistema ISOIECIEEE 42010 e padrão de descrição da arquitetura de engenharia de software. De acordo com este padrão, uma descrição de arquitetura deve: Conter várias visualizações arquitetônicas padronizadas (por exemplo, em UML) e Manter a rastreabilidade entre decisões de design e requisitos arquitetônicos. Definição de arquitetura de software Ainda não existe consenso sobre o que é uma arquitetura de sistemas. No contexto deste artigo, é definida como a infra-estrutura dentro da qual os componentes do aplicativo que satisfazem os requisitos funcionais podem ser especificados, implantados e executados. Os requisitos funcionais são as funções esperadas do sistema e seus componentes. Os requisitos não funcionais são medidas através das quais a qualidade do sistema pode ser medida. Um sistema que satisfaça plenamente seus requisitos funcionais ainda pode deixar de atender às expectativas se os requisitos não funcionais forem deixados insatisfeitos. Para ilustrar este conceito, considere o seguinte cenário: um sistema de negociação algorítmico que você acabou de comprar construído faz excelentes decisões de negociação, mas é completamente inoperável com os sistemas de gerenciamento de riscos e de gestão das organizações. Esse sistema atenderá às suas expectativas Arquitetura conceitual Uma visão conceitual descreve conceitos e mecanismos de alto nível que existem no sistema no mais alto nível de granularidade. Neste nível, o sistema de negociação algorítmica segue uma arquitetura orientada a eventos (EDA) dividida em quatro camadas e dois aspectos arquitetônicos. Para cada camada e referência de aspecto arquiteturas e padrões são usados. Padrões arquitetônicos são estruturas comprovadas e genéricas para alcançar requisitos específicos. Os aspectos arquitetônicos são preocupações transversais que abrangem múltiplos componentes. Arquitetura orientada a eventos - uma arquitetura que produz, detecta, consome e reage a eventos. Os eventos incluem movimentos do mercado em tempo real, eventos ou tendências complexas e eventos comerciais, e. Enviando um pedido. Este diagrama ilustra a arquitetura conceitual do sistema de negociação algorítmica Referência Arquiteturas Para usar uma analogia, uma arquitetura de referência é semelhante aos planos para uma parede de suporte de carga. Esta impressão em azul pode ser reutilizada para vários projetos de construção independentemente do edifício que está sendo construído, pois satisfaz um conjunto de requisitos comuns. Da mesma forma, uma arquitetura de referência define um modelo contendo estruturas genéricas e mecanismos que podem ser usados para construir uma arquitetura de software concreta que satisfaça os requisitos específicos. A arquitetura para o sistema de negociação algorítmica usa uma arquitetura baseada em espaço (SBA) e um controlador de exibição de modelo (MVC) como referências. São também utilizadas boas práticas, como o armazenamento de dados operacionais (ODS), o padrão de transformação e carregamento de extratos (ETL) e um data warehouse (DW). Controle de exibição de modelo - um padrão que separa a representação de informações da interação dos usuários com ela. Arquitetura baseada em espaço - especifica uma infra-estrutura onde as unidades de processamento acopladas vagamente interagem entre si através de uma memória associativa compartilhada chamada espaço (mostrado abaixo). Visão estrutural A visão estrutural de uma arquitetura mostra os componentes e subcomponentes do sistema de negociação algorítmica. Ele também mostra como esses componentes são implantados em infra-estrutura física. Os diagramas UML utilizados nesta visão incluem diagramas de componentes e diagramas de implantação. Abaixo está a galeria dos diagramas de implantação do sistema de negociação algorítmico geral e as unidades de processamento na arquitetura de referência SBA, bem como diagramas de componentes relacionados para cada uma das camadas. Táticas arquitetônicas De acordo com o instituto de engenharia de software, uma tática arquitetônica é um meio de satisfazer um requisito de qualidade, manipulando algum aspecto de um modelo de atributo de qualidade através de decisões de design arquitetônico. Um exemplo simples usado na arquitetura do sistema de negociação algorítmica é manipular uma loja de dados operacional (ODS) com um componente de consulta contínua. Este componente analisaria continuamente o ODS para identificar e extrair eventos complexos. As seguintes táticas são usadas na arquitetura: o padrão de disruptor nas filas de eventos e pedidos Memória compartilhada para as filas de eventos e pedidos Linguagem de consulta contínua (CQL) no ODS Filtragem de dados com o padrão de design de filtro em dados recebidos Algoritmos de evitação de congestionamentos em todos Conexões de entrada e saída Gerenciamento de fila ativa (AQM) e notificação de congestionamento explícito Recursos de computação de commodities com capacidade de atualização (escalável) Redundância ativa para todos os pontos de falha únicos Indicação e estruturas de persistência otimizadas no backup regular de dados e scripts de limpeza do ODS Schedule ODS Histórico de transações em todos os bancos de dados Súmrios para todas as ordens para detectar falhas Anotar eventos com timestamps para ignorar eventos obsoletos Regras de validação de pedidos, por exemplo, Quantidades de comércio máximo Componentes de comerciante automatizado usam um banco de dados na memória para análise Autenticação em dois estágios para interfaces de usuário conectando-se à ATs Criptografia em interfaces de usuário e conexões ao padrão de design ATs Observer para o MVC para gerenciar vistas. A lista acima é apenas um design pequeno Decisões que identifiquei durante o desenho da arquitetura. Não é uma lista completa de táticas. À medida que o sistema está sendo desenvolvido, táticas adicionais devem ser empregadas em vários níveis de granularidade para atender aos requisitos funcionais e não funcionais. Abaixo estão três diagramas que descrevem o padrão de design do disruptor, o padrão de design do filtro e o componente de consulta contínua. Visão comportamental Esta visão de uma arquitetura mostra como os componentes e camadas devem interagir um com o outro. Isso é útil ao criar cenários para testar projetos de arquitetura e para entender o sistema de ponta a ponta. Essa visão consiste em diagramas de seqüência e diagramas de atividades. Diagramas de atividades que mostram o processo interno dos sistemas de negociação algorítmica e como os operadores devem interagir com o sistema de negociação algorítmica são mostrados abaixo. Tecnologias e estruturas O passo final na concepção de uma arquitetura de software é identificar possíveis tecnologias e estruturas que possam ser utilizadas para realizar a arquitetura. Como princípio geral, é melhor aproveitar as tecnologias existentes, desde que satisfaçam adequadamente os requisitos funcionais e não funcionais. Uma estrutura é uma arquitetura de referência realizada, e. JBoss é uma estrutura que realiza a arquitetura de referência JEE. As seguintes tecnologias e frameworks são interessantes e devem ser consideradas na implementação de um sistema de negociação algorítmica: CUDA - A NVidia possui uma série de produtos que suportam modelagem de finanças computacionais de alto desempenho. Pode-se alcançar até 50x melhorias de desempenho na execução de simulações de Monte Carlo na GPU em vez da CPU. Rio Apache - Rio é um kit de ferramentas usado para desenvolver sistemas distribuídos. Ele foi usado como uma estrutura para a construção de aplicativos com base no padrão SBA Apache Hadoop - no caso de registro invasivo ser um requisito, então o uso do Hadoop oferece uma solução interessante para o problema dos grandes dados. O Hadoop pode ser implantado em um ambiente em cluster que suporta tecnologias CUDA. AlgoTrader - uma plataforma de negociação algorítmica de código aberto. O AlgoTrader poderia ser implantado no lugar dos componentes do comerciante automatizado. FIX Engine - um aplicativo autônomo que aceita os protocolos do Financial Information Exchange (FIX), incluindo FIX, FAST e FIXatdl. Embora não seja uma tecnologia ou uma estrutura, os componentes devem ser criados com uma interface de programação de aplicativos (API) para melhorar a interoperabilidade do sistema e seus componentes. Conclusão A arquitetura proposta foi projetada para satisfazer requisitos muito genéricos identificados para sistemas de negociação algorítmica. De um modo geral, os sistemas de negociação algorítmica são complicados por três fatores que variam de acordo com cada implementação: Dependências em sistemas externos de negócios e de intercâmbio Desafio de requisitos não funcionais e Evolução de restrições arquitetônicas A arquitetura de software proposta deveria, portanto, ser adaptada caso a caso para Para satisfazer requisitos organizacionais e regulatórios específicos, bem como para superar restrições regionais. A arquitetura do sistema de negociação algorítmica deve ser vista como apenas um ponto de referência para indivíduos e organizações que desejam projetar seus próprios sistemas de negociação algorítmica. Para uma cópia completa e fontes usadas, baixe uma cópia do meu relatório. Obrigado. Sistema de comércio alergórico: design e aplicações Citações Citações 6 Referências Referências 23 quot Um número de modificações e melhorias podem ser utilizadas consistindo em: kits de aceleração de BULLET para descobrir os melhores parâmetros de busca usando os métodos de paralelização do computador. Inteligência artificial 15, algoritmos genéticos 16, BULLET escolhendo a melhor divisão entre o aprendiz e as partes testadoras do sistema. Freqüentemente, o teste de sistemas transacionais é feito diretamente usando a plataforma de negociação, nos últimos anos, a plataforma Metatrader tornou-se uma escolha comum 17, 18. Recursos adicionais para permitir a aceleração do trabalho na estratégia de investimento são criados usando uma linguagem de programação especializada mql4 ou Mql5. Quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: se a simulação do mercado for assumida, é possível com alguma probabilidade real deduzir as mudanças do mercado a curto prazo fazendo alguns cálculos. O algoritmo, baseado em um esquema lógico e estatisticamente razoável para tomar decisões sobre a abertura ou a posição de fechamento em um mercado, é chamado de estratégia automatizada. Devido à volatilidade do mercado, todos os parâmetros estão mudando de tempos em tempos, portanto, é necessário otimizá-los constantemente. Este artigo descreve um processo de organização da equipe ao pesquisar estratégias de mercado. Os membros da equipe individual são mesclados em pequenos grupos, de acordo com suas responsabilidades. Os membros da equipe executam tarefas de processamento de dados através de uma organização em cascata, fornecendo soluções para acelerar o trabalho relacionado ao uso de recursos de computação remota. Eles também descobrem como armazenar os resultados de forma adequada, de acordo com o tipo de tarefa, e facilitar a publicação de uma grande quantidade de resultados. Texto completo Artigo de dezembro de 2015 Wojciech Nowicki Aneta Bera Piotr Baszyski quotOutros indicadores de predição de qualidade, descritos abaixo, como a razão de Sharpe ou a relação de Calmar apresentam desvantagens óbvias e, portanto, muitos praticantes do processo de investimento usam método de avaliação multi-critérios para encontrar a eficácia da estratégia . Tais conjuntos de indicadores são referidos numa plataforma de investimento popular Metatrader 7 e incluem, entre outros, fatores como o lucro médio, a perda média, o número de sucessos e falhas consecutivos, a maior retirada, o número de sucessos ao número de falhas , Etc. O lucro para posições longas é calculado como a diferença entre o preço da compra e o preço da venda, incluindo o spread, de forma semelhante para posições curtas, esta é a diferença entre vender e comprar preço com um sinal negativo. Resumo: Neste trabalho, é examinada a possibilidade de avaliar a estratégia de investimento tradicional com base nos pontos de pivô para usar com outro critério diferente do comumente utilizado. Os autores tentaram aplicar o critério de Coeficiente de Correlação de Matthews (mais adiado como MCC) com base em uma matriz de confusão ao avaliar a estratégia para incluir mais fatores do que os critérios tradicionais (como lucro, lucro vs. Risco, razão de Sharpe, razão de Calmar) e Para expressar esses fatores por um número. O critério baseado em uma matriz de confusão é, nas crenças dos autores, único nesta aplicação e dá uma estimativa bastante valiosa da estratégia de negociação. Um exemplo de várias estratégias testadas em séries temporais EURUSD 1h em intervalos selecionados nos anos 2012-2013 é considerado. Entre essas estratégias, existe uma estratégia simples baseada no conceito de níveis de pontos de pivô e estratégias derivadas mais complexas, com base no vetor de valores otimizados de certos parâmetros. Essas estratégias são avaliadas usando critérios tradicionais e modificação de MCC proposta pelos autores. Texto completo Artigo Abr 2013 Antoni Wiliski Tomasz Nyczaj Aneta Bera Piotr Baszyski Resumo do resumo RESUMO: As estratégias de negociação algorítmica (AT) visam a execução de encomendas grandes de forma discreta, a fim de minimizar o impacto da ordem, enquanto também esconde as intenções dos tradersx27. A maioria dos métodos de avaliação AT varia de executar as estratégias AT contra dados históricos (back testing) para avaliá-los em mercados simulados. A contribuição do trabalho apresentado neste artigo é dupla. Primeiro, investigamos diferentes tipos de simulações de mercado baseadas em agentes e sugerimos como identificar o tipo de simulação de mercado mais adequado, com base no modelo de mercado específico a ser investigado. Então propusemos um modelo alargado da estratégia de execução bayesiana. Implementamos e avaliamos esse modelo usando nossa ferramenta AlTraSimBa (Teste Algorítmico de Simulação de Back-Test) contra a estratégia padrão de execução de Bayesian e estratégias de execução ingênuas, para mercados de impulso e mercados aleatórios. Os resultados revelaram informações úteis sobre os trade-offs entre a freqüência de tomada de decisão e os critérios de decisão mais complexos, de um lado, e o resultado negativo da perda de negociação no lado dos agentes devido a eles não participar ativamente no mercado de alguns dos Passos de execução. Conference Paper Jan 2012 Natalia Ponomareva Anisoara Calinescu
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