Projeto de sistema de negociação de alta frequência e gerenciamento de processos

Projeto de sistema de negociação de alta frequência e gerenciamento de processos

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Binaire opties handelaren - Nederlands. Alta Frequência De Negociação Systeem Ontwerp En Proces Management. Alta Frequência De Negociação Systeem Ontwerp En Proces Management. High Frequency Trading System Design e Gestão de Processos Xiangguang Xiao Submetido ao System Design and Management Program em 22 de maio de 2009 em. Algoritmica e alta freqüência foram mostrados para ter um sistema de negociação algorítmica pode ser chamado de um sistema de gerenciamento de pedidos ou. Negociação de Literatura Acadêmica Visão Geral sobre NegociaçãoAlgorítmica de Alta Frequência e mais e mais estágios no processo de negociação.Um colégio está agora negociando de alta frequência a partir de dormitórios.Um comerciante se senta na frente do sistema de comércio de computador O novo modelo de gestão de carteiras de negociação de alta frequência e as mais recentes e ferramentas para a construção de uma negociação de alta frequência. Scholar Semântica extraiu a visão do Projeto e Processo do Sistema de Negociação de Alta Freqüência. Gestão por Xiangguang Xiao AbstractNeste artigo, olhamos para um sistema de negociação de alta frequência que pode ser usado para eficiência de negociação financeira de alta frequência do processo de negociação. As negociações de alta frequência levaram os operadores de alta frequência a tirar proveito de um sistema de gerenciamento de pedidos de títulos que divide os grandes pedidos em menores. As empresas de trading de alta frequência hoje em dia são altamente dependentes de mineração de dados, modelagem de computador e desenvolvimento de software. Handelen em opties, turbo é mais meer. Projeto de sistema de negociação de alta frequência. Galeria de Imagens "Alta Frequência Comercialização Ontwerp En Proces Management" (446 fotos): Negociação de alta frequência - Deutsche Brse. Negociação de alta frequência e conflito nos mercados financeiros. Controle de Processos em Negociação de Alta Frequência. Este artigo discute o estado da arte da negociação de alta frequência (HFT), seus mercados de processos pontuais e especialistas em risco de sistemas de pagamentos na. Sistema eletrônico de gerenciamento e execução de pedidos Isso requer negociação algorítmica de alta frequência para bloquear oportunidades de arbitragem. Como eu fiz 500k com aprendizado de máquina e HFT (negociação de alta freqüência) Este post irá detalhar o que eu fiz para fazer aprox. Nos quatro anos desde que o colapso do Lehman Brothers levou o sistema financeiro global até o dia, nada é conhecido como negociação de alta frequência. Não há razão para pensar mudanças de negociação de alta frequência longa Como começar a construir um sistema de comércio algorítmico? High Frequency Trading: Um Guia Prático para Estratégias Algorítmicas e Sistemas de Negociação, 2ª Edição As firmas de negociação de alta frequência O instigador de todo o processo sabe que Essas empresas têm que trabalhar em sua gestão de risco, uma vez que estão. O processo de Negociação de lucros de traders de alta frequência resulta em sistemas de gestão estabelecidos. As crianças da faculdade são agora de alta frequência. NSE A TI integra o banco de dados de memória do eXtremeDB em sua negociação algorítmica O gerenciamento de riscos é um processo de negociação de alta frequência, o gerenciamento de riscos é. Lexicon ajudou a automatizar o processo de negociação de alta freqüência assistida por computador agora contas O tipo de estratégias de negociação que nosso sistema usa não é o. Resumo de negociação de alta frequência no mercado de câmbio, Comitê do Sistema Financeiro Global. Enquanto a entrevista em anexo entre o Casey Report e o especialista em HFT, Garrett, da CalibratedConfidence, não revelará muitas novidades desconhecidas para aqueles que foram. Uma das maiores plataformas de negociação de moedas, a EBS da ICAP, esta semana deu um passo para restringir o comércio de alta frequência em sua rede, a mais recente de uma série de transações. Contém as ferramentas e técnicas necessárias para criar um sistema de negociação de alta frequência Detalhes do processo de análise de pós-negociação, Gerenciamento de riscos. Como estratégias de negociação algorítmica, incluindo Teste de Software de negociação de alta frequência e Teste de Validação de Sistema de Controles de Gerenciamento de Risco para. Por que eu prefiro LowFrequency Trading Over HighFrequency Trading sinto que tenho mais gestão comercial de qualquer sistema de negociação ou metodologia não é. HFW) processo de produção de tubos, todo o processo é monitorado e suportado por sistema informatizado. 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ChiX e Euronext também competem neste final do processo de negociação como eles de negociação de alta freqüência e o par vai de Gestão. Como começar a construir um sistema de negociação algorítmica? HighFrequency Trading. O Flash Crash: Negociação de Alta Frequência na Microestrutura do Mercado e Alta Frequência na Negociação Quantitativa e Gestão de Ativos Sistemas e soluções de gerenciamento de dívida de fornecedores listados para lidar com todas as etapas do processo, Atendendo aos Desafios da Alta Frequência de Negociação com In. Estava postando esta história antes de sua publicação em Wireds, os servidores de alta velocidade que processam negociações de alta freqüência. Pesquisa de dados de alta frequência; Medir e melhorar a fase de negociação do processo: VWAP, TWAP, Equity Trading: Técnicas. Frequência e negociação algorítmica: série MiFID II MiFIR Dinâmica de Limite de Alta Frequência Um livro de ordens com limites pode ser visto como um sistema de filas sujeito à Dinâmica dos Mercados de Alta Frequência de Rama Cont. A NSEIT tem experiência no Mercado de Capitais na área de soluções de Corretagem, sistema de gestão de pedidos, Negociação de Alta Frequência é um tipo de negociação algorítmica. AT 9000 é uma família de padrões de sistema de gestão de qualidade e negociação automatizada de alta freqüência e oferece um sistema de gerenciamento de versão é. Comerciantes de alta frequência usam computadores para processar feeds de dados eletrônicos, fazer o controle de negociação que um sistema de negociação pode fazer sobre a negociação de alta frequência. Use o nosso sistema de negociação para o mercado de ações sólido que poderia automatizar o processo tedioso de calcular a tendência do mercado de ações High Frequency Trading. 14 de janeiro de 2018 12:15 Permalink. Direitos autorais © 2013 habsponily1981. Alimentado por Logdown. As crianças da faculdade estão agora negociando de alta frequência em dormitórios. O estudante universitário Spencer Singleton está entre um grupo crescente de amadores que se voltam para o comércio automatizado de ações - até agora o segredo de hedge funds e mega brokers - e diz que está batendo no mercado. A Singleton, com sede no Texas, venceu em julho passado um concurso patrocinado por um site de investimento algorítmico para escrever programas de negociação. O site, Quantopian, deu a ele US $ 100 mil para colocar seu modelo em ação por seis meses e lhe disse para manter qualquer lucro. O jogador de 21 anos diz que sua carteira subiu cerca de 1,5% até agora este ano, contra uma queda de 8% no índice de ações S & P 500. Da mesma forma, ele fez cerca de 2,5% desde meados de setembro, enquanto o índice norte-americano perdeu mais de 7% no período. Outros amadores tentaram o mesmo jogo de seus quartos de frente ou galpões de jardim e acabaram sendo queimados, concluindo que isso é uma caçada por ouro & # 8220; s ouro & # 8221; melhor deixar para os grandes jogadores, a menos que você é um ex-profissional ou whiz garoto do computador. Singleton não é nenhum dos dois - ele é um estudante do terceiro ano de gerenciamento da cadeia de suprimentos - mas diz que a competição deu a ele sua grande chance. "Como estudante universitário, eu não teria conseguido US $ 100.000 em um milhão de anos para negociar, & # 8221; ele disse à Reuters. "Levaria facilmente 10 anos para eu desenvolver uma plataforma de algoritmos complicada como a oferecida pela Quantopian." Plataformas de negociação on-line orientadas a programas, como Quantopian e QuantConnect, baseadas nos EUA, e Cloud9trader, com sede na Inglaterra, que têm clientes em todo o mundo, não existiam no auge da crise financeira de 2008. No entanto, Singleton disse que testou seu modelo contra dados históricos do ano da crise, gerando um retorno de 16% contra uma queda de 38% no índice S & P. Um grande número de amadores está agora tentando ficar rico nos mercados globais, com o mercado global de varejo no valor de até US $ 3 trilhões só nos Estados Unidos. Mas enquanto a negociação automatizada responde por cerca de 75% de todo o volume do mercado financeiro, apenas uma pequena fração de traders independentes ou amadores os utiliza devido à tecnologia complexa, à necessidade de dados históricos massivos e altos custos. No entanto, as empresas que fornecem plataformas para o homespun & # 8220; algos & # 8221; A popularidade está crescendo entre todos, desde executivos de publicidade e engenheiros de telecomunicações até empreiteiros de defesa. O fundador e presidente-executivo da Quantopian, John Fawcett, disse que sua adesão subiu para 60.000 de 35.000 menos de um ano atrás, enquanto o fundador e CEO da QuantConnect, Jared Broad, viu um salto em sua adesão para 17.000 de 6.000 no ano anterior. . As amplas estratégias automatizadas tendem a se dar bem quando os mercados estão voláteis ou caindo acentuadamente, acrescentando que os volumes negociados em uma de suas corretoras aumentaram 300% em apenas três semanas em 2016. Seu rápido crescimento aumenta o risco de manipulação de mercado ou fraude, mas a Quantopian disse que criou muitas salvaguardas, incluindo limites no número de negociações que os clientes podem fazer. O Navinder Singh Sarao, com sede em Londres, foi preso no ano passado, com autoridades dos EUA ligando seus negócios automáticos de computador ao "flash crash" & # 8221; em 2010, que limpou brevemente US $ 1 trilhão dos mercados de ações dos EUA. Sarao, que trocou de seus pais & # 8217; casa perto do aeroporto de Heathrow, em um subúrbio de Londres, está lutando contra as tentativas dos EUA de extraditá-lo. Um tribunal britânico deve ouvir o caso em 4 de fevereiro. Basicamente, as plataformas de negociação on-line baseadas em regras fornecem ferramentas e tutoriais para as pessoas escreverem algoritmos em navegadores da Web e testarem seus modelos com anos de dados históricos. Eles também ajudam as pessoas a abrir contas com corretores aprovados. É difícil verificar de forma independente as alegações dos comerciantes de varejo que dizem que ganharam um bom dinheiro este ano, quando se preocupam com a desaceleração da economia chinesa e com a queda do preço do petróleo em US $ 8 trilhões nos mercados acionários mundiais em janeiro. Algumas pessoas como Jason Roberts perderam e saíram. Ele passou cerca de seis anos, de 1999 a 2004 e novamente em 2008, construindo softwares de negociação automatizados antes de sair para ajudar projetos de startups para web e dispositivos móveis. Roberts disse que toda vez que ele se uniu a comerciantes em um empreendimento comercial automatizado, suas estratégias e idéias erraram o alvo, apesar de anteriormente terem tido sucesso como profissionais do mercado. "Como as corretoras, esses sites de negociação ganham dinheiro quando as pessoas usam suas plataformas, por isso é do seu interesse convencê-lo de que você pode vencer o mercado," # 8221; disse Roberts, que agora é consultor para o serviço de passeio de carro Uber. "Não estou totalmente convencido de que é possível vencer o mercado de forma consistente, independentemente de você estar negociando manualmente, guiado pela experiência e pela intuição ou por algoritmos, o que equivale a seguir um conjunto codificado de regras & # 8230; É fácil perder dinheiro com negociação algorítmica, assim como com qualquer investimento. & # 8221; Julien Turc, chefe de estratégia quantitativa de ativos cruzados da Societe Generale, disse que a construção de uma estratégia de negociação sistemática é muito difícil. É fácil encontrar estratégias que teriam feito bem no passado, mas mais difícil de ganhar dinheiro com elas no futuro. "No entanto, a negociação de algoritmos está se tornando mais popular agora, já que você tem tecnologias melhores, os reguladores avançam em direção às negociações transparentes e eletrônicas e está ficando cada vez mais difícil ganhar dinheiro usando ferramentas de negociação tradicionais. # 8221; Singleton e Michael Van Kleeck, outro vencedor do concurso mensal de escrita de código da Quantopian em junho passado, estão entre os milhares de entusiastas que, não desanimados pelas críticas, acreditam ter uma vantagem sobre os métodos tradicionais de negociação. & # 8220; Os seres humanos consistentemente apresentam desempenho baixo porque eles têm interferência emocional. A Algo Trading formaliza sua estratégia com antecedência e define limites claros sobre sua exposição ao risco, & # 8221; disse Jon Kafton, fundador da Cloud9Trader, um site de negociação automatizado sendo testado. Para Kleeck, os sites de algoritmos e as plataformas de negociação atraem aqueles que, como ele, têm um apetite voraz por ler qualquer coisa relacionada a ganhar dinheiro nos mercados financeiros. "Não é uma ciência de foguetes, embora possa haver alguns cientistas de foguetes no fórum." É tudo parte da disseminação geral da tecnologia na vida cotidiana. & # 8221; (Reportagem de Atul Prakash; Edição de Sudip Kar-Gupta e David Stamp) CONTEÚDO FINANCEIRO PATROCINADO. Você pode gostar. Histórias De. Assine nossa newsletter. Subscrever & amp; Salve . Assine nossa newsletter. A Fortune pode receber compensação por alguns links para produtos e serviços neste site. As ofertas podem estar sujeitas a alterações sem aviso prévio. Cotações atrasadas pelo menos 15 minutos. Dados de mercado fornecidos por dados interativos. Dados do ETF e do Fundo Mútuo fornecidos pela Morningstar, Inc. Termos e Condições da Dow Jones: djindexes / mdsidx / html / tandc / indexestandcs.html. Os dados do Índice S & P são de propriedade da Chicago Mercantile Exchange Inc. e de seus licenciadores. Todos os direitos reservados. Termos e Condições. Alimentado e implementado pela Interactive Data Managed Solutions. Negociação de alta frequência. Cálculo Estocástico. Um ótimo livro de introdução sobre cálculo estocástico: Introdução ao Cálculo Estocástico. Comutadores de 100 GbE e matrizes de portas programáveis ​​em campo (FPGA - Field Programmable Gate Arrays) Baseado no Gnodal Peta ASIC, o GS7200 é parte dos switches Gnod da Série GS Gnodal 10 e 40 GbE para o Data Center de Alto Desempenho. O Gnodal obtém sua capacidade de desempenho extremo a partir de um projeto arquitetônico revolucionário que elimina o congestionamento de rede nas configurações de vários chassis, oferecendo desempenho ideal com custo mínimo e consumo de energia. Swit Gnodal (40 GbE) O Arista 7124FX Application Switch é o primeiro switch Ethernet de classe de centro de dados 10GbE que suporta aceleração de aplicativos e um conjunto completo de protocolos de rede padrão via Arista EOS. Ele é baseado no premiado Arista 7124SX, a principal plataforma de comutação de baixa latência do setor. A combinação de comutação de baixa latência e FPGA (Field Programmable Gate Array) acelera exponencialmente o processamento de aplicativos, simplificando a implantação de aplicativos sensíveis à latência em redes reais. Os FPGAs fornecem a maior largura de banda, os mais altos níveis de integração do sistema e a máxima flexibilidade de qualquer FPGA de 28 nm. Stratix V: Altera FPGA. CUDA & # 8211; Computação de GPU. CUDA ™ é uma plataforma de computação paralela e modelo de programação inventada pela NVIDIA. Ele permite aumentos drásticos no desempenho da computação, aproveitando o poder da unidade de processamento gráfico (GPU). Com milhões de GPUs habilitadas para CUDA vendidas até hoje, desenvolvedores de software, cientistas e pesquisadores estão encontrando usos abrangentes para a computação de GPU com CUDA. O Hadoop é uma estrutura para o Map Reduce. É um projeto Apache de nível superior de código aberto. Essa estrutura é boa para grandes volumes de dados, dados complexos, análises complexas ou alta velocidade de dados que precisam ser processados ​​quase em tempo real. Map Reduce é baseado no modelo de programação funcional. O ecossistema do Hadoop consiste em. Núcleo: Hadoop Map Reduce e Hadoop Distributed File System (HDFS) Dados: HBase (banco de dados distribuído), Hive (sumarização de dados / consulta ad hoc), Pig (linguagem de fluxo de dados) Algoritmo: Mahout (biblioteca de aprendizado de máquina e mineração de dados) Data In : Flume (gerenciar dados de log), sqoop (transferência de dados em massa), Nutch (pesquisa na web), Storm (sistema de computação em tempo real) Além disso, há Avro, Cassandra, Chukwa, ZooKeeper e MongoDB. A configuração e a manutenção são bastante complexas para uma pequena empresa, a Cloudera fornece software e suporte. Também estão prontos para usar a implementação baseada em nuvem, como o Amazon EC e Treasure Data. A versão comercial do framework Map Reduce também está disponível no Oracle Exadata, no EMC Greenplum, no IBM Pure Data, no HP Vertica e no Teradata Aster. O SAS também suporta o Hadoop, fornecendo conector entre o SAS e o Hadoop. Machine Learning vs Data Mining. Quais são as diferenças entre Data Mining e Machine Learning? A mineração de dados é o processo para identificar padrões a partir de dados, utilizando métodos de vários campos, como Aprendizado de Máquina e Estatística. Por exemplo, a aprendizagem da árvore de decisão é uma técnica de aprendizado de máquina, enquanto a regressão logística é emprestada da estatística. O processo de mineração de dados consiste em: compreensão de negócios, compreensão de dados, modelagem, avaliação, implementação e avaliação pós-implementação. A conferência principal associada à mineração de dados é o KDD. Machine Learning é um ramo da inteligência artificial sobre a construção e estudo de sistemas que podem aprender automaticamente a partir de dados. Por exemplo: aprendizado supervisionado (modelagem preditiva), aprendizado não supervisionado (segmentação) e aprendizado por reforço. A principal conferência associada ao Machine Learning é o ICML. Computação em Tempo Real de Baixa Latência. Uma aplicação de computação de baixa latência é a plataforma de negociação, por exemplo, a latência do Raptor é inferior a 1,5 microssegundos, o Corvil define uma nova barra ao atingir a visibilidade de nanossegundos. A latência do switch de rede da Cisco é de 50 a 250 nanossegundos. Para comerciantes de varejo, usando, e. Interativo Broker, a latência é de 124 milissegundos, sem chance de competir na arena HFT. Um corretor mais avançado, como o broker, é co-localizado com saídas de estoque, permite HFT. Limulus & # 8211; Supercomputador unificado Linux multi-core. Limulus é um acrônimo para LInux MULTI-core Unified Supercomputer. O objetivo do projeto Limulus é criar e manter uma especificação aberta e uma pilha de software para um cluster de estação de trabalho pessoal. 1 Parte I - Antecedentes Tradicionalmente, a negociação é feita por operação manual, o que requer que um operador abra ou feche a posição manualmente, ou pelo menos chamar um corretor para fazê-lo. Benjamin Graham mencionou uma vez que muitos grandes investidores com registros de investimento destacados sempre repetem que o maior inimigo do investidor é ele mesmo. Warren Buffett também disse que um investidor de sucesso é aquele que tem o temperamento certo e a psicologia certa. Como todos sabemos, a negociação manual não é apenas vulnerável à flutuação psicológica e emocional dos operadores, mas também muito ineficiente em termos de velocidade de negociação e conveniência. Devido ao avanço da tecnologia de computação, agora quase todos os ativos financeiros podem ser negociados eletronicamente. O sistema de negociação automatizado tira proveito dos computadores para desenvolver e testar estratégias e negociar ativos financeiros automaticamente. Pode ajudar os comerciantes novatos a evitar negociações emocionais e também a ajudar os operadores experientes a tornar o comércio mais eficiente e sistemático. Tem sido amplamente utilizado na indústria financeira e tornou-se indispensável para muitos investidores. Por outro lado, a negociação automática torna o mercado mais líquido e reduz o custo de negociação de acordo. Nos últimos anos, plataforma de negociação on-line também se torna um ponto quente da inovação de engenharia financeira. Muitas empresas de tecnologia financeira, como Quantopian, Quantconnect, Motif Investing, levantaram fundos consideráveis ​​em Wall Street. Fundos de hedge como o WorldQuant também oferecem simulação on-line e ambiente de negociação para operadores individuais. Algumas dessas plataformas são lindamente projetadas e muito fáceis de usar. Mas quando você backtest suas estratégias, eles estão realmente em execução nos servidores, portanto, totalmente transparente para a empresa. Para evitar o risco de expor as estratégias, é mais seguro fazer pesquisas em máquinas locais e negociar através de corretores confiáveis ​​ou DMA. Além disso, nas plataformas on-line, os dados são transferidos na Internet com o protocolo HTTP, o que pode ser aceitável para negociações de baixa frequência, mas não é eficiente ou viável para negociações de alta frequência. Sentosa é nomeado após o mais popular resort da ilha em Cingapura. As linguagens que usei para escrever Sentosa incluem C ++, Python, R, Go e Javascript. O projeto está hospedado no Quant365, onde você pode baixar o código-fonte e seguir todas as atualizações. Existem três subprojetos em Sentosa: O sistema de negociação Sentosa é um sistema de negociação automática multithread, dirigido por mensagens, altamente escalável e de alta frequência. A latência pode ser tão baixa quanto 100 milissegundos, dependendo da distância entre você e os servidores da plataforma de negociação. Atualmente, o local de negociação é IB, portanto, é necessária uma conta IB. Com design modular, pode ser estendido facilmente para suportar outros locais de negociação. O módulo de algoritmo pode ser escrito com qualquer linguagem que suporte o protocolo nanomsg ou websocket. Eu implementei o binding de linguagem para Python, R para um propósito de ilustração. É muito fácil adicionar suporte a outros idiomas como Java, MATLAB, Haskell, Go, C # etc. O módulo de dados de mercado aceita dados de negociação e cotação (TAQ), portanto, em alguma literatura ou livro, o sistema de negociação Sentosa deve ser categorizado como técnico sistema de negociação automática, em contraste com o sistema de negociação automática fundamental, onde o sistema usa principalmente os fundamentos como sinal de negociação. Não acho que essa categorização faça muito sentido porque o sinal é apenas um resultado do módulo de algoritmo e tudo pode ser um sinal: indicador técnico, índice fundamental, índice macroeconômico, notícias de mídia social, tendências do Google etc. A plataforma de pesquisa Sentosa é essencialmente um ambiente de computação interativo baseado no Jupyter. Vou demonstrar como usar R e Python para fazer pesquisas de volatilidade na plataforma mais tarde. Além disso, também desenvolvi uma plataforma web para Sentosa com Django e Tornado, através da qual você pode monitorar Sentosa e enviar pedidos usando a interface web. Eu usei Sentosa para fazer pesquisa e negociação para mim. Embora possa ser usado para negociação real, aqui eu nego todas as responsabilidades de qualquer perda de qualquer comércio através da Sentosa. Mas se isso ajudou você a ganhar dinheiro, não me importo de receber uma xícara de café. Sentosa é um projeto em andamento e mais recursos serão adicionados no futuro. Também discutirei a direção futura de cada subprojeto. 2 Parte II - Sentosa Trading System. 2.1 Visão Geral do Projeto. Ao projetar o sistema de negociação Sentosa, minha ênfase está na configurabilidade, modularidade e escalabilidade. Na pasta. /.sentosa, existe um arquivo de configuração em formato YAML chamado sentosa.yml, que você pode usar para personalizar o sistema. O único requisito é que você precisa definir sua própria conta IB na seção global para negociação em papel ou real. O sistema de negociação Sentosa é composto principalmente por cinco módulos: módulo de dados de mercado, módulo OMS, módulo de algoritmo, módulo de registro e módulo de simulação. Estes módulos são propositadamente desacoplados e as comunicações são feitas através do sistema de mensagens. O sistema de negociação também possui quatro modos de execução: registro, negociação, simulação e merlion, que representam uma combinação diferente dos cinco módulos. A Figura 1 é o gráfico do fluxo de trabalho do programa do sistema de negociação Sentosa. Fluxo de trabalho do Sentosa Trading System. 2.1.1 Modo de Execução. Sentosa pode ser executado em quatro modos, que é definido da seguinte forma: Não negocie, apenas para registrar todas as informações de mercado em um arquivo de simulação para uso futuro. Lançar todos os módulos Sentosa e comércio. Repetir cenário histórico. Isso é para backtest seu algoritmo em um ambiente de simulação. O modo merlion é o mesmo que o modo de negociação, exceto que ele não gera um arquivo de simulação. Você não pode reproduzir sua sessão de negociação atual, pois não há geração de arquivo de simulação. O modo de execução pode ser configurado na seção global em sentosa.yml. 2.1.2 Sistema Multithreads e Messaging. Sentosa é um aplicativo multithread implementado com encadeamentos C ++ 14. Todos os encadeamentos são criados em heap e os ponteiros são armazenados em um vetor. Inicialmente desenvolvi o Sentosa na plataforma Windows e usei o ZMQ como protocolo interno de mensagens. Mas quando eu estava tentando portá-lo para o Linux, o ZMQ não funcionava bem com threads no Linux. O ZMQ criou mais de dez segmentos automaticamente e, de alguma forma, atrapalhou os threads da IB. Eu arquivei o relatório de bug do ZMQ e até agora ele já foi resolvido. O Nanomsg é criado como uma alternativa melhor ao ZMQ pelo mesmo autor. É mais simples de usar e não tem esse problema no ambiente multithread. Eu substituí todo o código do ZMQ pelo nanomsg e escolhi o nanomsg como meu protocolo interno de mensagens. 2.1.3 Módulos. Com o nanomsg como protocolo interno de mensagens, eu desacopio o sistema em cinco módulos básicos: módulo de dados de mercado, módulo de sistema de gerenciamento de pedidos, módulo de algoritmo, módulo de registro e módulo de simulação. Esses módulos coexistem em um processo, mas em diferentes threads. Eles se comunicam com o sistema de mensagens e podem ser desligados e ligados de acordo com os quatro modos de execução descritos acima. O design modular torna o sistema escalável e mais fácil para o desenvolvimento futuro. Os primeiros três módulos representam os três componentes mais básicos de um sistema de negociação automática. Nas seções a seguir, descreverei esses três módulos um por um. 2.2 Módulo de Dados de Mercado. 2.2.1 Introdução de dados de mercado. O módulo de dados de mercado é um dos componentes mais importantes de um sistema de negociação. Geralmente, os dados de mercado incluem informações sobre o nível de carrapatos sobre os preços e o tamanho da oferta, perguntar, transações concluídas. Diferentes fornecedores de dados, por vezes, fornecem informações extras, como tag, nome de troca. Existem dois níveis de dados de mercado de acordo com as informações fornecidas. Os dados de mercado de nível 1 fornecem as informações mais básicas, que incluem o preço / preço de compra / venda e o tamanho e o último preço e tamanho negociados. Do ponto de vista do livro de ordens, essas informações estão na parte superior do livro, portanto, os dados de nível 1 do mercado também são conhecidos como dados do topo do livro. Os dados de mercado de nível 2, também chamados de carteira de pedidos ou profundidade de mercado, fornecem informações extras de pedidos parciais ou completos. A carteira de encomendas tem duas longas filas de compra e venda, respectivamente. As filas se cancelam na parte superior e crescem quando a nova ordem de limite chega. O comprimento da fila é chamado de profundidade do livro de pedidos. A carteira de encomendas muda muito rapidamente para os estoques líquidos, de modo que a informação pode ser imensamente grande. A maioria dos comerciantes individuais usa dados de mercado de nível 1. Os dados de mercado de nível 2 são cruciais para os comerciantes de dia, especialmente os traders de alta frequência de baixa latência. Existem muitas pesquisas acadêmicas sobre dados de mercado de nível 2 nos últimos anos. A IB tem seu próprio caminho para entregar dados de mercado. Falando livremente, a IB fornece dados de mercado de nível 1 e nível 2. reqMktData é solicitar dados de mercado de nível 1. reqMktDepth é solicitar dados de mercado de nível 2. Além dos dados brutos, o IB também fornece dados da barra em tempo real através da função reqRealTimeBars. Os dados da barra em tempo real, como os dados da barra histórica, também fornecem preços abertos, altos, próximos, baixos (OHCL), preço médio ponderado por volume (VWAP) e informações de contagem de transações. Tenha em atenção que a IB não fornece dados reais do nível de carrapatos. Os dados de mercado são realmente consolidados a cada 300 milissegundos ou mais e enviados de volta ao cliente mediante solicitação. Como não estamos fazendo negociações de ultrabaixa latência e não considerando a dinâmica do nível de carrapatos, uma combinação de dados de nível 1 e dados de barras em tempo real de 5 segundos deve ser suficiente. 2.2.2 Roscas. No sistema de negociação Sentosa, o módulo de dados de mercado envolve os seguintes tópicos: 2.2.2.1 Thread_MKDataTick. Thread_MKDataTick se conecta ao IB para solicitar dois tipos de dados: Dados de mercado em tempo real do nível de ticks da IB (por reqMktData) Dados da barra de trade em tempo real da IB de 5 segundos (por reqRealTimeBars) Em dados enviados de volta do IB, os dados são enviados para o thread Thread_UpdateSboard para atualizar o placar, uma estrutura de dados global implementada como singleton em scoreboard.h / cpp. 2.2.2.2 Thread_MKDepth. Obtenha dados de mercado de nível 2 chamando ReqMkDepth () da API do IB. O TWS atualmente limita os usuários a um máximo de 3 solicitações distintas de profundidade de mercado. Essa mesma restrição se aplica a clientes de API, no entanto, os clientes de API podem fazer várias solicitações de profundidade de mercado para a mesma segurança. Devido a essa limitação, muitos algoritmos envolvendo a dinâmica do livro de ordens não podem ser usados. 2.2.2.3 Thread_UpdateSboard. Esta discussão é para atualizar o placar na mensagem de dados de mercado. Quando o sistema de negociação Sentosa está sendo executado no modo de simulação, os dados de mercado podem ser de um arquivo de simulação, também conhecido como arquivo de replay. 2.3 Módulo Algoritmo. O sistema de negociação Sentosa fornece uma estrutura para os comerciantes escreverem suas estratégias. Essa estrutura é chamada de módulo de algoritmo. Este módulo se comunica com o módulo OMS através do sistema de mensagens. Não são muitos os traders especialistas em programação, mas para implementar suas estratégias, eles sabem como usar linguagens de programação para escrever algoritmos de negociação. As linguagens mais usadas pelos traders incluem R, Matlab, Python e VBA (Excel). O sistema de negociação Sentosa é um sistema acionado por mensagens e projetado com suporte a vários idiomas em mente. Contanto que um idioma suporte nanomsg ou websocket, ele pode ser usado para escrever algoritmos de negociação. Atualmente Senotsa suporta módulo de algoritmo escrito em três linguagens, incluindo C ++, Python e R. Essas três linguagens representam três maneiras como o módulo de algoritmo funciona em Sentosa. Os traders que usam o C ++ têm, principalmente, fortes habilidades de programação e maior exigência com o desempenho e a velocidade do sistema de negociação. No sistema de negociação Sentosa, o módulo de algoritmo é construído em uma biblioteca estática e, em seguida, usado para gerar o binário executável final. Todos os algoritmos no sistema de negociação Sentosa são herdados de uma classe base abstrata AlgoEngine. O padrão de fábrica é usado para criar objetos de algoritmo: No arquivo de configuração do Sentosa, sentosa.yml, há uma seção de estratégia para especificar o nome da estratégia e o universo de negociação. Veja o seguinte como um exemplo: Isso significa que existe uma estratégia chamada ta_indicator_raffles e o universo de negociação inclui 10 ações / ETFs (SINA, ATHM ... FXI). Eu nomeio a estratégia ta_indicator_raffles para um propósito de ilustração para que você possa ver que esta é uma estratégia usando a Análise Técnica. Na negociação real, os traders normalmente dão a suas estratégias nomes totalmente irrelevantes. Os indicadores de análise técnica (TA) são extremamente populares entre os operadores individuais. Eles normalmente usam em negociação de baixa frequência. Existem muitas regras práticas para os indicadores de AT, que são aplicáveis ​​somente em ambiente de negociação de baixa frequência. Para negociação de alta frequência, talvez seja necessário fazer algum ajuste. Tome RSI (Relative Strength Index), um indicador extremamente popular desenvolvido por J. Welles Wilder Jr., como um exemplo: RSI é definido como. \ [RSI = 100 - 100 / (1 + RS) \] onde \ [RS = Ganho Médio / Perda Média \] De acordo com Wilder, o RSI é considerado overbought quando acima de 70 e oversold quando abaixo de 30. Se usar dados de barras de 15 segundos, para ações negociando não com tanta frequência, o RSI pode se tornar muito alto ou baixo porque há muitos períodos sem alteração de preço. Existem duas soluções. O primeiro é usar mais períodos de tempo para que o Ganho Médio ou a Perda Média não seja igual a 0. Outra solução é definir o RSI igual a 50 se as alterações de preço forem muito pequenas. Em outras palavras, o momento não é óbvio quando não há informação de mudança de preço, então nós damos um valor de 50. O seguinte é uma implementação de C ++ da segunda idéia - se o número de mudanças de preço for menor que 10, basta definir RSI para 50. Alguns indicadores de AT que funcionam bem na negociação de baixa frequência não funcionam de forma alguma na negociação de alta frequência. Um dos motivos é que os dados de mercado, como o TAQ, não são suficientes em alta frequência, principalmente para ativos com baixa liquidez. Outra razão é que o ruído do mercado é significativo, às vezes dominante, no comércio de alta frequência. Muitos fatores imprevisíveis tornarão a tendência real dos preços pouco clara. Nesse caso, mais pesquisas e backtesting são necessários para descobrir qual é o valor real do ativo de negociação e após quanto tempo o ruído desaparecerá. Existe uma biblioteca TA chamada ta-lib escrita em C ++ e também disponível em outras linguagens como Python, Go. O Sentosa inclui uma versão de desenvolvimento do ta-lib versão 0.6.0dev. Você também pode baixar o ta-lib versão 0.4 do ta-lib, que é mais estável, mas com menos indicadores de TA. 2.3.2 Python. Os traders que usam o Python não possuem requisitos muito altos quanto à velocidade de execução e desempenho do sistema. Eu desenvolvi um pacote Python chamado Pysentosa que usa o protocolo nanomsg para se conectar ao módulo de dados de mercado e protocolo websocket para se conectar ao OMS. Um código de demonstração é como o seguinte: Este código demonstra um algoritmo simples: Defina um intervalo de preços com limite inferior igual a 220 e limite superior igual a 250. Se o preço de pedido do SPY for inferior a 220, tente comprar 50 ações. Se o pedido BUY for preenchido, diminua o limite inferior por 20 e espere para comprar 50 ações até que o preço de venda fique abaixo de 200. Mas se o preço do lance for maior que o limite superior, envie um pedido SELL de 100 ações SPY. Se for preenchido, aumente o limite superior em 20 e espere para vender até que o preço do lance seja atingido além do novo limite superior 270. Esse algoritmo pode ser usado para dividir uma ordem grande para os operadores institucionais. Não só é Pysentosa uma interface de mensagem de Sentosa, inclui um tempo de execução do sistema de negociação Sentosa. Eu uso o boost.python para envolver o sistema de negociação Sentosa em uma biblioteca dinâmica e ele será executado como um daemon quando você criar um objeto Merlion. Em outras palavras, o Pysentosa é um sistema completo de negociação com todos os recursos. Em contraste com Pysentosa, eu também desenvolvi rsentosa com a linguagem R, que é demonstrar uma outra maneira de usar Sentosa. O rsentosa é para traders que usam a linguagem R, que normalmente possuem um sólido histórico de estatísticas. O rsentosa usa o protocolo nanomsg para se comunicar tanto com o OMS quanto com o módulo de dados de mercado. O código de demonstração é o seguinte: O algoritmo é quase o mesmo que a versão do Python, exceto que ele não vende o SPY, independentemente do preço do lance. 2.4 Sistema de Gerenciamento de Pedidos. OMS (sistemas de gerenciamento de pedidos) é um sistema de software para facilitar e gerenciar a execução de ordens, normalmente através do protocolo FIX. Em Sentosa, o módulo OMS recebe pedidos do Algorithm Module e os envia para o IB. A IB recebe o pedido da Sentosa OMS e o executa usando sua tecnologia de roteamento inteligente. A IB API suporta dois tipos básicos de pedidos: Limit Order e Market Order. A ordem limite tem um limite de preço que garante que o preço de execução não pode ser pior do que ele. Para cada ação, a bolsa mantém um livro de pedidos com limite, incluindo todos os preços de compra / venda, volumes e informações de registro de data e hora. Por favor note que o preço de negociação pode ser favorável do que o preço de pedido limitado. Por exemplo, se você enviar uma ordem com limite de venda de ações do Google por 1 dólar por ação, o sistema a preencherá com o preço de oferta na parte superior do livro, que será superior a 1 dólar. Uma ordem de mercado em si não tem informações sobre preços. Quando uma ordem de mercado é enviada para uma troca, o mecanismo de correspondência de ordem encontrará o melhor preço atualmente disponível para executá-la. A ordem de mercado normalmente será preenchida imediatamente pela correspondência de outra ordem de limite no topo do livro de ordens. Você não pode igualar duas ordens de mercado porque não há informações de preço em ordens de mercado. 2.4.1 Design do OMS e Protocolo de Mensagens. OMS aceita dois tipos de protocolos: nanomsg e websocket. Thread Thread_API_NN irá monitorar e manipular qualquer mensagem nanomsg recebida na porta especificada como NN_MON_PORT em sentosa.yml. Thread Thread_API_WS irá monitorar e manipular qualquer mensagem de websocket de entrada na porta especificada como WS_MON_PORT em sentosa.yml. OMS lida com dois protocolos diferentes, mas com a mesma lógica. Eu uso a sobrecarga de função C ++ para lidar com a diferença. A definição da interface está em api_core.cpp e a implementação está em api_nn.cpp para nanomsg e api_ws.cpp para websocket, respectivamente. Sentosa é uma aplicação multithread onde existem quatro threads no módulo OMS: Em Sentosa, por consideração de desempenho, o sistema pré-aloca uma matriz estática de pedidos com comprimento de 283 para cada instrumento. Em outras palavras, um instrumento pode enviar no máximo 283 pedidos com ID de ordem diferente (a substituição do pedido não é contada, pois o ID do pedido é o mesmo). Este número deve ser suficiente para os operadores individuais. Sentosa OMS usa nanomsg como o protocolo de comunicação e recebe o texto nanomsg como a instrução. O Sentosa OMS abriu um soquete NN_PAIR no seguinte endpoint: Você pode personalizar a porta alterando ALGO_TO_OMS_PORT em sentosa.yml. A especificação do protocolo também é personalizável por meio do sentosa.yml. Tome a configuração padrão de "sentosa.yml" como um exemplo: Para fechar toda a sua posição atual com ordem de mercado quando um texto nanomsg começando com “e” for recebido. Para fechar a posição de um instrumento o mais rápido possível. O formato nanomsg é f | SYMBOL. Por exemplo, “f | IBM” significa fechar sua atual posição de manutenção da IBM com uma ordem de mercado. Para cancelar todos os seus pedidos pendentes atuais de um instrumento. O formato nanomsg é g | SYMOBL. Para enviar um pedido de limite. O formato é l | SYMBOL | Quantity | Preço | AllowedMove | OID, em que: Quantidade é um inteiro assinado. Sinal positivo significa comprar e negativo significa vender. O preço é o preço limite. O AllowedMove é o intervalo de preços no qual o pedido ainda é considerado válido. Em Sentosa OMS, se o preço de mercado se afastar demais do preço limite, o pedido será cancelado pela OMS. A lógica pode ser expressa com o seguinte pseudo-código: OID é o código do pedido. Para enviar um pedido de mercado. O formato é m | SYMBOL | Quantity | OID. Para verificar o status de um pedido por ID do pedido. O formato da mensagem é i | OID. Por exemplo, "i | 1634223" significa uma solicitação ao OMS para retornar o status do pedido com o ID igual a 1634223. O OMS enviará um dos seguintes status do pedido ao cliente com o formato "i | OID | ORDERSTATUS". Caso o pedido não exista, o OMS enviará de volta -1. Se o OMS enviar “i | 1634223 | 4” de volta, isso significa que a ordem com o ID igual a 1634223 tem um status de SUBMITTED. O status do pedido é definido como o seguinte: Você pode consultar o documento do IB para os detalhes do status do pedido: 2.5 Direção Futura. O sistema de negociação Sentosa pode ser estendido de várias maneiras: De multithread para multiprocessar. De uma única máquina ao cluster. From IB to other trading venues, or direct market access(DMA) if possible. More languages support. More modules support - risk management module, portfolio management module. 3 Part III – Sentosa Research Platform. 3.1 Introduction. Search Research Platform is a web-based interactive computing platform based on Jupyter with Python and R support. You can set it up in your local machine and do research with your data. The following is a screenshot: Sentosa Research Platform. In the following sections, I will discuss financial data selection, collection and management. Then I will showcase two research tasks using R and Python respectively. The first is GARCH-family volatility comparative study with low frequency data and the second is true volatility calculation with high frequency data. 3.2 Data Selection, Collection and Management. In the first place, successful trading starts with good quality data. With good quality data, particularly quantitative data, trader can do meaningful research. For equity trading, some commonly used data types include trade data , quote data , fundamental data , macroeconomic data , risk factor data , news data , social media data , and option data . Daily OHLC trade data and some macroeconomic data are normally available for free. Others are mostly not free, some of which are expensive because of the information edge traders can get from them. For the paid data services, you need to choose to pay for processed data or raw data, or both. Processed data(eg. PE/PB ratio) are more convenient and ready to be used directly. As for raw data(eg. tick and quote data), you need to write program to clean them, calculate indicator or risk factors with your own algorithm. Some may need heavily intense computation. But good thing for raw data is its flexibility and potential to provide a trader with more information edge. Data can be stored in file system in plain text format. Many time series data are just some csv files, which can be very conveniently used by many languages. For big data series, database like MSSQL, MySQL and MongoDB can be used. Data are stored in tables or documents and indexes are created for faster query speed. For higher performance time series data processing, you can choose commercial database like KDB+, One Tick or eXtremeDB. There are many commercial data vendors out there like Thomson Reuters, Bloomberg, but most of them are prohibitive for individuals. In this project, using MySQL as data storage and IB as data source, I developed a historical data collection tool called histData which I will describe as below. 3.2.1 Historical Data Collection Tool - histData. In this project, I use four tables to store four time series data: The table structure is the same for each table. For example, the following is the structure of table bar1d : The following are three rows in table bar15s : The first row means during 2013-Dec-06 09:30:00 to 2013-Dec-06 09:30:15, there are 8 trades occurred for BITA with WAP equal to 30.21, trading volume equal to 25K, open price equal to 30.27, highest price equal to 30.27, lowest price equal to 30.16 and close price equal to 30.25. For stocks, historical data requests that use a bar size of “30 secs” or less can only go back six months. IB also has limitation in request rate, which requires no more than 60 historical data requests in any 10-minute period. Considering this limitation, I think IB should have used traffic control algorithm like token bucket in the server side. In client side, to avoid causing pacing violations, our data collector sleeps for 1 minute after sending 6 requests. This is customizable in configuration file sentosa.yml . The following is what I used in my configuration file: If histDataSleepT is equal to 30000, histDataReqNum should be equal to 3, which means sleep 30 seconds per 3 requests. histDataBackMN means how many months from now backward you want to collect data. In the above example, if today is 2015-Dec-31, it means we want to collect data in period of 2015-Jul-01 to 2015-Dec-31. As follows, I will showcase how to use Sentosa Research Platform to do quantitative research on volatility. Case 1 is about parametric models of volatility using low frequency data. Case 2 is about nonparametric models using high frequency data with market microstructure noise. 3.3 Case 1: Volatility Forecasting Comparative Study (R) Volatility is so important that it is widely used in trading, pricing and risk management. Christian Brownlees, Rob Engle and Bryan Kelly published a paper called A Practical Guide to Volatility Forecasting Through Calm and Storm which concludes that model rankings are insensitive to forecast horizon . To verify the conclusion of this paper, I plan to use Quandl library to get S&P 500 index data from 1950-Jan-03 to 2011-Mar-18 and use R program to compare 5 GARCH models: GARCH, NGARCH, TGARCH, APARCH, eGARCH. In the 5 models, GARCH model fails to explain the asymmetry of the distribution of errors and the leverage effect. eGARCH and TGARCH are able to handle leverage effect where return has negative skewness. NGARCH and APARCH are able to handle leverage effect for both negative and positive skewness. The code is written in R language as follows: The code above defines a quasi-likelihood (QL) loss function proposed by the original paper, by which we can compare model’s predictability. Then it gets data from Quandl, defines model specifications, fits models and predicts with each model, and finally draws a graph with quasi-likelihood (QL) loss value. The out sample length is 50 days. The forecast horizons I have chosen are 1, 10, 20, 30, 40, 50 days. I will compare the five models’ predictability in these forecast horizons. Assuming that the return distribution is normal, run the code above and I find when forecast horizon is equal to or less than 30: When forecast horizon is greater than 30, no ranking pattern is observed. The result is at Figure 3. GARCH Family Models with Normal Distribution. As we know, stock price return distribution is more aligned with student t distribution than normal. Now assuming the return distribution is student t distribution, in the code, we need to change the model specification from norm to std : Run the code above and I find when forecast horizon is equal to or less than 30: When forecast horizon is greater than 30, no ranking pattern is observed. The result can be seen from figure 4: GARCH Family Models with Student Distribution. The result verifies the model ranking doesn’t change as the forecast horizon changes as long as the horizon is not too large. It can be explained by the characteristics of each model. For example, both TARCH and eGARCH consider positive skew leverage effect, so they have almost the same loss function value. NGARCH and APARCH can explain both positive and negative skewness, which is why it has a higher loss function value than TARCH and eGARCH. The result also verifies another empirical knowledge that, compared with other GARCH-family models, GARCH model is good enough. When we use student distribution as the model distribution, GARCH model ranks number 1. When using normal distribution, GARCH ranks number 2. This is another example that the simplest model is the most powerful model. 3.4 Case 2: Volatility with High Frequency Data (Python) 3.4.1 Theory and Concept. Assume stock price follows geometric Brownian motion: \[ S_t = S_0 \cdot exp(\sigma W_t + (\mu - \frac )\cdot t) \] Then stock return \(R_i = log(S_ ) - log(S_ )\) is a normal distribution. In one unit of time \(0=t_0<t_1<t_2. <t_i=1\) , the sum of squared return \(R_i\) (aka. quadratic variation of \(R_i\) ) is: So the definition of volatility in mathematical form is: \[\begin \sigma = \sqrt ^\infty [log(S_ / S_ >)] ^2 > \label \end \] This volatility \(\sigma\) is called true volatility . \(\sigma^2\) is called true variance . 3.4.2 Market Microstructure Effects. High-frequency data have some unique characteristics that do not appear in lower frequencies. There are several well known phenomenon like asynchronous trading, bid-ask bounce and minimum tick rules, which are called Market Microstructure Effects in finance literatures. Figure is generated from BITA` compounded return time series with different sampling intervals: 1 minute, 1 hour and 1 day. In the distribution subplots, the red dashed line is the corresponding normal distribution. When interval length is 1 day, the distribution is a right skewed, leptokurtic bell curve. However, as the sampling frequency increases, the skewness decreases and kurtosis increases. When interval length is 1 minute, skewness becomes negative and kurtosis reaches as high as 45.5. Market Microstructure Effects on Log Return. This means the data statistic property has been changed when the sampling frequency increases. In high frequency data, the observed price is not the stock’s intrinsic price any more, but a trade price heavily distorted by market microstructure effects . Suppose the logarithm of a stock intrinsic/true price is a stochastic process \(P_t\) and observed trade price is \(Q_t\) . I use \(P_t\) to represent a stochastic process which is unknown and equal to the logarithm of a stock intrinsic or true price, and \(Q_t\) is another stochastic process which equals to the logarithm of a stock’s trade price. Where \(\epsilon_ \) is an i.i.d. noise process with \[ \begin E[\epsilon_ ] &= 0 \\ Var[\epsilon_ ] &= E[\epsilon_ ^2] = c\\ \end \] Noise variance \(c\) is a constant in this model. It is not necessarily normal, but should be symmetric and weak stationary. Also, \(\epsilon_ \) is independent with \(P_t\) and \(Q_t\) . 3.4.3 Realized Volatility and Volatility Proxies. Although we have a math formula for true volatility, we can never get its precise value. First, it is a continuous calculus form equation, but in the real world, the price is always discrete. Second, market microstructure effects, as described in previous section, also distort the price, making trade price not exactly the same as stock’s intrinsic price as defined in our model. In order to make the return data close to normal distribution, which is a basic assumption in many financial models, one has to sample the trade price at sufficiently wide interval to avoid market microstructure effects, and in turn this will make the price more discrete. So we have to introduce another concept called realized volatility . It is essentially a discrete version of true volatility defined at equation \(\eqref \) . If we split the time unit \(T\) equally into \(N\) smaller time intervals \(t\) with equal length, we have the sampling frequency \(N\) : and realized volatility is defined as: and the realized variance is accordingly defined as: Please be noted here \(Q\) is observed price, not true price \(S\) . Realized volatility (aka integrated volatility ) is a bias estimator of true volatility due to market microstructure effects. I will prove this theoretically and empirically later. Correspondingly, the square of realized volatility is called realized variance , or integrated variance , or sometimes realized quadratic variation . Please be noted, in some literatures, realized volatility and realized variance sometimes are used interchangeably. In addition, there are two other volatilities often seen in literatures. (1.) Implied volatility is just a numeric calculated from the option price according to Black-Scholes formula, assuming all the assumptions of Black-Scholes model are correct. (2.) Historical volatility normally means the past daily volatility calculated with historical data according to parametric conditional volatility models like GARCH, EWMA, or stochastic volatility models. Because true volatility is not known, one can use volatility proxies when specifying and evaluating volatility models. We can consider proxy as a mapping of original variable in another space through a proxy function. In statistics, proxy is used for a variable not of prime interest itself, but is closely connected to an object of interest. One uses proxy to replace latent variables of interest, so the absolute correlation of proxy variable and original variable should be close to 1. Please be noted that one can use estimator, either biased or unbiased, as a proxy, but it is probably wrong to use a proxy as an estimator. 3.4.4 Market Microstructure Effects and Volatility Proxies. Realized variance is often used as a volatility proxy when high frequency data are available. But surprisingly, due to market microstructure effects, we may get worse result when we have higher frequency data. For the noise process, we have \[ E[\epsilon_ ]E[\epsilon_ ] = 0 \] because \(\epsilon_ \) and \(\epsilon_ \) are independent. And then. The expectation is: \[\begin \begin E[\hat\sigma^2] &= E[\sum\limits_ ^N [ R_ > + ( \epsilon_ > - \epsilon_ >)] ^2 ] \\ &= E[\sum\limits_ ^N [ R_ > ^2 + 2R_ >( \epsilon_ > - \epsilon_ >) +( \epsilon_ > - \epsilon_ >)^2] ] \\ &= E[\sigma^2] + 2Nc \label \end \end \] The variance is: \[\begin \begin Var[\hat\sigma^2] &= 4 N E[\epsilon ^4] + O_p(1) \label \end \end \] This proves realized variance is a biased estimator of true volatility . The higher the sampling frequency is, the bigger N is, and the bigger the bias is. When N goes to infinity, the bias and realized variance go to infinity too. Zhang proposed that, when \(N\) is large enough, \(\sigma\) will become negligible, we can get the value of c, the variance of noise process with this formula: \[\begin c = \frac \label \end \] Once we get the value of \(c\) , we can use the same equation to get \(E[\sigma^2]\) . But how to decide if N is large enough? I am proposing another method. Resample the raw data with two steps \(N_1\) and \(N_2\) , and get two expectation of realized variance \(\hat E_1[\hat\sigma^2]\) and \(\hat E_2[\hat\sigma^2]\) . We have: \[ \hat E_1[\hat\sigma^2] = E[\sigma^2] + 2N_1c \\ \] \[ \hat E_2[\hat\sigma^2] = E[\sigma^2] + 2N_2c \] 3.4.5 Other Volatility Proxies. Price range is a good volatility proxy which is free from the market microstructure effects. One definition is as simple as \(PR = Q_h - Q_l\) , where \(Q_h\) is the highest trade price in one time unit, \(Q_l\) is the lowest price accordingly. The expectation of price range is: \[ \begin E[PR] &= E[Q_h - Q_l] \\ &= E[P_h - P_l + ( \epsilon_ - \epsilon_l)]\\ &= E[P_h - P_l] \end \] We can see it is related to spread of true price in one time unit, but has nothing to do with \(\epsilon_t\) . Another method to construct price range using high frequency data is to sum all subinterval price spreads in one time unit. To avoid confusion, if necessary, I will use price range(H-L) for the first definition and price range(sum of H-L) for the second one. By default, price range means the first definition. In addition, people sometimes also use absolute return as volatility proxy. It is very similar to price range, but because the log return only consider the last close price and current close prices, it will miss information between the two time points, so it has a downward bias. 3.4.6 Realized Variance and Other Volatility Proxies. Realized variance is a biased estimator, also a proxy, of real variance. First, let’s compare it with another well known volatility proxy price range. The raw data is 15 seconds OHLC bar data of BITA from IB. I choose 5 minutes as the time unit, so according to equation \(\eqref \) , with sampling interval number \(N\) equal to 20, we can get the value of realized variance. It is noteworthy that, for price range, I use the highest price in 5 minutes minus the lowest price, not sum of high minus low in 20 15-seconds-OHLC bars. I randomly choose one day and compare these two variance proxies. The result is figure . Realized Variance VS. Price Range(H-L) in one day. The upper graph is the absolute value comparison. Because the value of realized variance is so small that it becomes a straight line closely above x axis. After multiplying a scale-up factor 180.6 to every number in realized variance series, I get the lower graph. It looks much better than the upper one. It is easy to see the two time series have the same trend. There is only very minor difference between them. Figure verifies that price range is a good proxy for stock variance and volatility. The proxy function in this case is just a multiplication to a constant 180.6. Now, let’s add two more proxies absolute return and price range(sum of H-L) . As described in previous section, absolute return is calculated as log return of the time unit. price range(sum of H-L) is calculated by adding all high low difference in 15-seconds-OHLC bars in one time unit. In my program and graphs, I use rvar for realized variance , prange for price range (H-L) , srange for price range(sum of H-L) and absr for absolute return . Then I choose 13 time units from 2 minutes to 1 day: Still using 15-seconds-OHLC bar data of BITA , I calculate volatility proxy for every time unit above. After getting the results, I check the statistics characteristics to verify the model \(\eqref \) . From and , we can get the variation coefficient \(k\) : Suppose N is large enough, if the time unit increases by m times ( \(m>1\) ), according to volatility time square root rule , we have: This means, if the sampling interval is fixed and N is large enough, variation coefficient \(k\) of realized variance will decrease exponentially \(O(m^ )\) as length of time unit increases. To verify this conclusion, I check the relation of variation coefficient and time units and get figure \(\ref \) : Market Microstructure Effects on Volatility Proxies. We can see market microstructure effects has a big impact on realized variance . When length of time unit decreases, the variation coefficient increases dramatically. Robin and Marcel proved that smaller variance corresponds to better volatility proxy. We can see the realized variance becomes stable and close to the other proxies when the time unit increases to 1.5 Hours. For the other three proxies, there is no obvious change of variation coefficient, which means they do not suffer from market microstructure effects. Also it is well known that measurements that are log-normally distributed exhibit stationary variation coefficient , which is \(exp(\sigma^2 -1)\) , figure \(\ref \) also implies true variance is log-normally distributed. A good proxy should have a close correlation with the original and other good proxies too. Figure displays the correlation coefficient changes with the time units. We can see the correlation of realized variance and price range increases dramatically as length of time unit increases. This means realized variance becomes a better proxy when the unit time is large enough, say 1.5 hours. Bias and Consistency of Volatility Proxies. 3.4.7 Daily Realized Variance and Noise Process. In previous section, we fix the length of time interval \(t\) , increase the time unit \(T\) and find that market microstructure effects has an exponential impact on realized variance . In this section, I am going to fix the time unit \(T\) as 1 day and change the length of time interval \(t\) . I will show how market microstructure noise process affects daily realized volatility when changing sampling time interval and investigate two ways to get the variance of noise process. Still using BITA 15 seconds OHLC bar data and equation \(\eqref \) but choosing three different time intervals 15 seconds, 10 minutes and 2 hours, I get three daily realized variance time series and display them in figure . Daily Realized Variance at Different Sampling Intervals. In figure , rvar_1 means sampling interval is 15 seconds, rvar_40 means 10 minutes, and rvar_480 means 2 hours. We can see the trend is almost the same, but red dots(rvar_480) are distributed closer to x axis, blue dots(rvar_1) are the farthest, and green dots(rvar_40) are in between. This means when sampling interval increases, or when sampling frequency \(N\) decrease, expectation of daily realized variance decreases accordingly. This is an expected result according to equation . Now let’s try more different sampling intervals. I choose 7 intervals as follows: Correspondingly, the time intervals are 15 seconds, 1 minutes, 2 minutes, 5 minutes, 10 minutes, 20 minutes and 40 minutes. Expectation of Daily Realized Variance at Different Sampling Intervals. The x axis represents the sampling intervals and y axis represents expectation of daily realized variance, which is asymptotically equal to sample mean. We can see as sampling interval increases, which corresponds to a smaller N, the expectation of daily realized variance decreases. This is in line with equation . When the interval is 15 seconds, N is equal to 1560 because the trading hour is 6 hours and a half. This is the highest frequency data I can get. Assume N is large enough (1.) to ignore \(E[\sigma^2]\) in and (2.) to get population expectation \(E[\sigma^2]\) , using the method proposed by Zhang , we can get that the noise process variance \(c\) equals to 7.5347758757e-07. Alternatively, I tried to use equation too. Assuming the first two intervals \(N_1\) (1560) and \(N_2\) (390) are large enough for population expectation \(E[\sigma^2]\) , using equation , I get the noise process variance \(c\) equal to 1.30248047255e-07. The reason why the two results are different is 15 seconds time interval is too long. In another words, the data frequency \(N\) is not high enough to ignore \(E[\sigma^2]\) . According to the formula: when true variance is not negligible, if one uses , one will overestimate the denominator and then overestimate the noise process variance \(c\) . Fortunately, equation doesn’t require N is large enough to ignore \(E[\sigma ^2]\) . Assuming equation is correct applied here, \(c\) equals to 1.30248047255e-07 when \(N = 1560\) , in turn we can get expectation of true variance : \[ \begin E[\sigma ^2] &= E[\hat \sigma ^2] - 2Nc \\ &= 0.0023508500732184 - 2* 1560 * 1.30248047255e-07 \\ &= 0.00194447616578 \end \] Both equations and require higher frequency data. But the latter only affected by accuracy of expectation calculation. With the same frequency data, equation is better because it doesn’t require \(N\) is large enough to ignore \(E[\sigma ^2]\) . 3.4.8 Three Schemes for Realized Variance Calculation. In previous section, although we always use equation \(\eqref \) to calculate daily realized variance, we have actually used two schemes. Scheme 1 calculates squared return for every adjacent pair of prices sequentially in one unit of time \(T\) , and then sum all squared returns. Figure illustrates how the calculation goes on. I call it classical scheme as it is exactly from equation \(\eqref \) . In previous section, I verified classical scheme is most seriously affected by market microstructure effects because high frequency data are contaminated by the noise process. When sampling frequency is high, it demonstrates a strong upward bias, making the result totally useless. In realized variance time series calculated from this scheme, you can see many spikes, which corresponds to high variation coefficient. Classical Scheme to Calculate Realized Variance. Scheme 2 splits one time unit into multiple grids. Grid is a new sample interval in between \(t\) and \(T\) . Scheme 2 uses only one point of data in one grid, ignoring all other data, so I call it sparse sampling scheme . In my program to generate figure and figure , I use the first price to represent price of the new sampling time interval, and calculate rvar_40 and rvar_80 . Figure illustrates how the calculation goes on. Sparse Sampling Scheme to Calculate Realized Variance. According to theoretical and empirical analysis in previous section, we see that sparse sampling scheme has a better performance than classical scheme . This is very surprising as it uses much less data. In figure , if one cell represents a 15-seconds-OHLC bar, we have 1560 cells for one day. If the new sampling time interval is 1 minute, according to sparse sampling , we need to throw away 1170 = 1560/4*3 price data. But when we use the remaining 390 price data to calculate, we get a even better result. This sounds counterintuitive but can be perfectly explained by model \(\eqref \) . Please be noted there are two intervals in sparse sampling , the original interval is 15 seconds, and the new interval after sparse sampling becomes 1 minutes. To avoid confusion, I will use word grid for the latter in the future, which is how Zhang names it in the original paper. Can we take advantage of all data and throw away only the noise part in trade price? Here scheme 3 comes into play. It is a natural expansion of scheme 2. It uses all data but also robust to market microstructure effects. As displayed in figure , we apply the same calculation of return, like sparse sampling , for not only the first cell in that grid, but all the other data. In figure , there are four cells in one grid. So we will get four results, the final result will be the average of them. This method is proposed by Lan Zhang(2003). I call it averaging scheme because it is improved by averaging based on sparse sampling scheme . Averaging Scheme to Calculate Realized Variance. In theory, averaging scheme should be better than the other two. I am going to verify this as below. Averaging Scheme vs Classical Scheme. Still using BITA 15-seconds-OHLC data, I get a comparison of classical scheme and averaging scheme in figure : Classical Scheme VS Averaging Scheme. The purple dots are realized variance result from classical scheme and the green ones from averaging scheme with grid length equal to 1 hour(240*15 seconds). We can see the green dots are distributed at the bottom, closer to x axis, which corresponds to the overestimation issue of classical scheme . This proved averaging scheme is better than classical scheme . Averaging Scheme vs Sparse Sampling Scheme. Now let’s compare sparse sampling scheme and averaging scheme . I choose 8 grid lengths as follows. Using two schemes to calculate daily realized variance, and then the expectation \(E[\hat \sigma^2]\) under each grid. Display it as figure below: Sparse Sampling Scheme VS Averaging Scheme. We can see averaging scheme has a lower \(E[\hat \sigma^2]\) than sparse sampling scheme . This means the former suffers less from market microstructure noise, so it is better. Please be noted if grid length becomes the same as sampling time interval, sparse sampling scheme and averaging scheme are degraded to classical scheme . This is why when grid length equals to 15 seconds, the purple dot and green dot becomes the same. We have seen averaging scheme is the best of the three schemes. We also see the grid length affects the results of averaging scheme . Let me increase grid from 15 seconds to 40 minutes and draw the realized variance time series at figure . Averaging Scheme and Different Grid Length. We can see the best result is the one with grid length equal to 40 minutes. We can display \(E[\hat \sigma^2]\) with grid length in figure . Expectation of Realized Variance with Averaging Scheme and Different Grid Length. We can see the expectation curve is a smooth convex hull. It decreases exponentially as grid Length increases. But after 20 minutes, \(E[\hat \sigma^2]\) doesn’t decrease any more. This is because if grid length is too long, we cannot use all the data any more, averaging scheme becomes more like sparse sampling scheme . For instance, when grid length is the same as time unit \(T\) , which is 1 day in our case, averaging scheme is degraded to sparse sampling scheme . To verify this, I choose 13 grid lengths ‘30seconds’, ‘1min’, ‘2min’, ‘5min’, ‘10min’, ‘20min’, ‘40min’, ‘1H’, ‘1.25H’, ‘1.5H’, ‘1.75H’, ‘2H’, ‘2.25H’, and draw \(E[\hat \sigma^2]\) in figure . Averaging Scheme and Different Grid Length. Green curve is sparse sampling scheme and blue curve is averaging scheme . x axis is grid length and y axis is \(E[\hat \sigma^2]\) . We can see, for averaging scheme , after 40mins, \(E[\hat \sigma^2]\) keep increasing in very slow speed. Also, because averaging scheme is actually an average of many equally reasonable results, it is smoother than sparse sampling scheme . After 40mins, sparse sampling scheme curve jumps up and down around averaging scheme curve. This means there is an optimal value for grid length between sampling time interval \(t\) and time unit \(T\) . In this case, it is around 40 minutes. When grid length equals to \(t\) , averaging scheme becomes classical scheme ; when it equals to \(T\) , averaging scheme becomes sparse sampling scheme . 3.4.9 True Variance and Volatility. In previous sections, I got the variance \(c\) of noise process \(\epsilon_t\) . I also found that averaging scheme is the best way to calculate realized variance with grid length equal to 40 minutes in this case. I have reached my goal. I am ready to calculate true variance and true volatility now! See figure for true volatility series I created using the information above. I can also get the statistics of true variance time series. Take Logarithm of true variance and we can get the distribution at figure . Logarithmic True Variance Distribution. The dashed blue line is the normal distribution curve fitted with the same mean and standard deviation as above. We can see the distribution is close to normal. We know variance has properties like clustering and mean reversion, and now we know logarithm of variance is Gaussian distribution, or variance is lognormal distribution. This also supports the conclusion I get from figure that stationary variation coefficient of volatility proxies implies they are log-normally distributed. True volatility is the square root of true variance . I checked the distribution and it is also lognormal. Previously we use price range as a proxy of true variance . Now we can check the distribution of price range and see if it has the same distribution as true variance . Figure is the daily price range series and distribution I get from our BITA dataset. Logarithmic Price Range Distribution. The red dashed line is normal distribution curve fitted with corresponding mean and standard deviation. The distribution is very similar with figure . This is in line with our knowledge that price range is a good proxy for true variance . 3.4.10 Data Selection and Conclusion Generality. To take a new nonparametric approach to calculate volatility, I need high frequency data. The data I use in this case study is BITA 15 seconds OHLC bar data from 2013-12-06 9:30AM to 2015-12-31 16:00PM . I got the data with the histData tool which I have described in section Historical Data Collection Tool - histData . There are 806,880 bars in the dataset, stored as a CSV format file named BITA_2013-12-06_2015-12-31.csv . You can download it from quant365/post/99/. I also want to emphasize that the BITA data are picked from the database randomly. It has no special importance itself. The conclusion drawn from previous sections should also apply to other stocks. It is noteworthy that, for two adjacent OHLC bars, close price of the first bar is not necessarily equal to open price of the second bar. When we calculate return, we have to use two bars to calculate close-to-close return. But when we calculate price range, we can use high price minus low price in the same bar. 3.5 Future Direction. Consider relation between noise process and trading frequency in the noise process model More programming languages support Cluster for faster computing (Spark - Lightning-fast cluster computing) for Monte Carlo simulation and big matrix calculation Integration with Sentosa trading system and web platform. 4 Part IV – Sentosa Web Platform. Initially, Sentosa web platform is a Django blog website called qblog that I developed to write trading diary, which features markdown and mathematical formula support. Later I added a sentosaapp module to monitor and debug Sentosa trading system. Finally I extended it to be able to interact with Sentosa trading system completely. It uses javascript websocket to communicate with Sentosa trading system and displays internal status at webpage using jQuery. It can also be used to send orders to Sentosa trading system. Although this is a very important part of Sentosa, it is not directly related to any Finance knowledge so I just introduce it very briefly in one page. For more details, please check Sentosa website. The following is the screenshot of Sentosa web platform: Sentosa Web Platform in Backtesting Mode with Real Historical Data. As for future development, this web platform can be extended to do online trading. 5 Reference. Christian Brownlees, Robert Engle and Bryan Kelly, (2011), A Practical Guide to Volatility Forecasting through Calm and Storm. Zhang, Lan, Per A. Mykland and Yacine Ait-Sahalia. “A Tale Of Two Time Scales: Determining Integrated Volatility With Noisy High-Frequency Data,” Journal of the American Statistical Association, 2005, v100(472,Dec), 1394-1411. Alizadeh, S., Brandt, M., and Diebold, F. X. (2002). Range-based estimation of stochastic volatility models.Journal of Finance 57: 1047–1092. Andre Christoer Andersen, Stian Mikelsen, (2012), A Novel Algorithmic Trading Framework Applying Evolution and Machine Learning for Portfolio Optimization. Stoll, H. and Whaley, R. (1990). Stock market structure and volatility.Review of Financial Studies 3: 37–71. Andersen, T. G. and Bollerslev, T. (1998). Answering the skeptics: Yes, standard volatility models do provide accurate forecasts.International Economic Review 39: 885–905. Andersen, T. G., Bollerslev, T., Diebold, F. X., and Labys, P. (2001b). The distribution of realized stock return volatility .Journal of Financial Economics 61: 43–76. Bai, X., Russell, J. R., and Tiao, G. C. (2003). Kurtosis of GARCH and stochastic volatility models with non-normal innovations.Journal of Econometrics 114: 349–360. Barndorff-Nielsen, O. E. and Shephard, N. (2004). Power and bi-power variations with stochastic volatility and jumps (with discussion).Journal of Financial Econometrics 2: 1–48. Bollerslev, T. (1986). Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity.Journal of Econometrics 31: 307–327. Bollerslev, T. and Jubinski, D. (1999). Equality trading volume and volatility: Latent information arrivals and common long-run dependencies.Journal of Business & Economic Statistics 17: 9–21. Bollerslev, T., Chou, R. Y., and Kroner, K. F. (1992). ARCH modeling in finance. Journal of Econometrics 52: 5–59. Cao, C. and Tsay, R. S. (1992). Nonlinear time series analysis of stock volatilities. Journal of Applied Econometrics 7: s165–s185. Visser, Marcel P., 2008. “Forecasting S&P 500 Daily Volatility using a Proxy for Downward Price Pressure,” MPRA Paper 11100, University Library of Munich, Germany. Robin De Vilder & Marcel P. Visser, 2007. “Proxies for daily volatility,” PSE Working Papers halshs-00588307, HAL. John C. Hull (2012). Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition. Ruey S. Tsay (2010). Analysis of Financial Time Series, 2nd Edition. David Ruppert (2010). Statistics and Data Analysis for Financial Engineering, 1st Edition. Alexios Ghalanos (2015). rugarch: Univariate GARCH models. R package version 1.3-6. Negociação de alta frequência. Cálculo Estocástico. A really great introduction book on stochastic calculus: Introduction to Stochastic Calculus. 100 GbE Switches and Field Programmable Gate Arrays (FPGA) Based on the Gnodal Peta ASIC, the GS7200 is part of the Gnodal GS-Series 10 and 40 GbE switches for the High Performance Data Center. Gnodal derive their extreme performance capability from a revolutionary architectural design that eliminates network congestion within multi-chassis configurations, delivering optimum performance at minimum cost and power consumption. Gnodal Swicth (40 GbE) The Arista 7124FX Application Switch is the first 10GbE data center class Ethernet switch that supports both application acceleration and a full suite of standard network protocols via Arista EOS. It is based on the award-winning Arista 7124SX, the industry’s leading ultra low-latency switching platform. The combination of low latency switching and the FPGA (Field Programmable Gate Array) exponentially accelerates application processing while simplifying deployment of latency sensitive applications in real-world networks. FPGAs provide the highest bandwidth, highest levels of system integration, and ultimate flexibility of any 28-nm FPGA. Stratix V : Altera FPGA. CUDA – GPU computing. CUDA™ is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increases in computing performance by harnessing the power of the graphics processing unit (GPU). With millions of CUDA-enabled GPUs sold to date, software developers, scientists and researchers are finding broad-ranging uses for GPU computing with CUDA. Hadoop is a framework for Map Reduce. It is an open source top level Apache project. This framework is good for huge size of data, complex data, complex analysis or high velocity of data which need to be processed near real time. Map Reduce is based on functional programming model. The Hadoop ecosystem consists of. Core: Hadoop Map Reduce and Hadoop Distributed File System (HDFS) Data: HBase (distributed database), Hive (data summarisation/ad hoc querying), Pig (data flow language) Algorithm: Mahout (machine learning and data mining library) Data In: Flume (manage log data), sqoop (bulk data transfer), Nutch (web search), Storm (realtime computation system)Also, there are Avro, Cassandra, Chukwa, ZooKeeper and MongoDB. The setup and maintenance is quite complex for a small company, Cloudera provides software and support. There are also ready to use cloud based implementation such as Amazon EC and Treasure Data. The commercial version of Map Reduce framework is also available from Oracle Exadata, EMC Greenplum, IBM Pure Data, HP Vertica and Teradata Aster. SAS is also supporting Hadoop, by providing connector between SAS and Hadoop. Machine Learning vs Data Mining. What are the differences between Data Mining and Machine Learning? Data mining is the process to identify pattern from data by utilising methods from various fields such as Machine Learning and Statistics. For example decision tree learning is a Machine Learning technique while logistic regression is borrowed from Statistics. Data mining process consists of: business understanding, data understanding, modelling, evaluation, implementation and post implementation evaluation. The main conference associated with data mining is KDD. Machine Learning is a branch of artificial intelligence about the construction and study of systems that can automatically learn from data. For example: supervised learning (predictive modelling), unsupervised learning (segmentation) and reinforcement learning. The main conference associated with Machine Learning is ICML. Low Latency Real Time Computing. One application of low latency computing is trading platform, for example Raptor’s latency is under 1.5 microseconds, Corvil sets a new bar by achieving nanosecond visibility. Cisco’s network switch latency is 50-250 nanoseconds. For retail traders, using e.g. Interactive Broker, the latency is 124 milliseconds, no chance to compete in HFT arena. A more advanced broker such as limebrokerage, is co-located with stock exchances, enables HFT. Limulus – Linux Multi-core unified supercomputer. Limulus is an acronym for LInux MULti-core Unified Supercomputer. The Limulus project goal is to create and maintain an open specification and software stack for a personal workstation cluster. Algorithmic Trading System Requirements. Currently I am taking a class about software architectures. Para essa classe, cada aluno escolhe um sistema, define seus requisitos de arquitetura e projeta uma solução capaz de atender a esses requisitos. I chose an algorithmic trading system because of the technological challenge and because I love financial markets. Os sistemas de negociação algorítmica (ATs) usam algoritmos computacionais para tomar decisões comerciais, enviar pedidos e gerenciar pedidos após o envio. In recent years ATs have gained popularity and now account for the majority of trades put through international exchanges. Distinction is made between programmed trading and algorithmic trading. Programmed trading involves breaking up large markets orders into packets of smaller shares. Neste artigo, a negociação programada é considerada um requisito de segurança de um ATs. Algorithmic trading systems introduction. Falando em geral, existem cinco tipos de participantes do mercado: investidores de varejo, comerciantes proprietários, criadores de mercado, instituições de compra e instituições de venda. Os ATs são mais usados ​​por instituições proprietárias de buy-side, mas essa dinâmica está mudando. Algorithmic trading as a service (ATAAS) makes algorithmic trading accessible to the retail investor (see appendix). This article describes the architectural requirements for an ATs used by a proprietary buy-side institution. At the top most level, an ATs has three functions: make trading decisions, create trading orders, and manage those orders after submission. Abaixo destes, há uma série de requisitos funcionais mais detalhados, alguns dos quais podem ser satisfeitos pela arquitetura. Introdução à arquitetura de software. Muito debate ainda envolve a definição do que é uma arquitetura de software. No contexto deste artigo, a arquitetura de software é definida como a infraestrutura na qual os componentes do aplicativo que fornecem a funcionalidade do usuário podem ser especificados, implementados e executados. Um sistema de software deve satisfazer seus requisitos funcionais e não funcionais. Functional requirements specify the functions of the systems' components. Non functional requirements specify measures through which system performance is measured. A software system that satisfies its' functional requirements, may still not meet user expectations e.g. an ATs that can submit trades, but not in a timely manner, would cause financial losses. A arquitetura de software basicamente fornece uma infra-estrutura que satisfaz os requisitos não funcionais e dentro da qual os componentes que atendem aos requisitos funcionais podem ser implantados e executados. Os requisitos do sistema de negociação algorítmica podem, portanto, ser amplamente divididos em requisitos funcionais e não funcionais. Functional requirements. Beneath the ' make trading decisions ' top level requirement there are three high level requirements: Get market data - download, filter, and store structured and unstructured data. Dados estruturados incluem dados de mercado em tempo real da Reuters ou da Bloomberg transmitidos usando um protocolo, e. CONSERTAR. Unstructured data includes news and social media data. Defina a estratégia de negociação - especifique novas regras e estratégias de negociação. Trading rule consist of an indicator, an inequality, and a numerical value e.g. "Relação PE" & lt; 10. Trading rules are structured into a decision tree to define a trading strategy (illustrated below). Analise os valores mobiliários em relação à estratégia de negociação - para cada título, obtenha dados e filtre-os através da estratégia de negociação para determinar qual segurança comprar. Additionally: for each open position, determine which security to sell. Note: this requirement could vary. Beneath the ' create trading orders ' top level requirement there are two high level requirements: Obter informações comerciais - para cada decisão, obter o símbolo de segurança, preço, quantidade, etc. Criar ordem de negociação - para cada decisão, especificar um tipo de pedido e adicionar informações comerciais. There are six order types: long, short, market, limit, stop, and conditional. Abaixo do requisito de nível superior "gerenciar pedidos", há três requisitos de alto nível: Manage pending orders - for each order, validate and confirm that order Route / submit orders - route each order to an exchange, dark pool, or brokerage Manage submitted orders - track status of each submitted order, if order is matched then create an open position. Se a ordem não for correspondida, interrompa o pedido. This diagram shows how a trading strategy could be defined as a decision tree of trading rules. Requisitos não Funcionais. Existem muitos requisitos não funcionais que são trocados entre si, e. increased performance often comes at an increased total cost of ownership. Os requisitos do sistema de negociação algorítmica não funcional incluem, Scalability - is the ability of a system to cope and perform under an increased or expanding workload. An ATs should be scalable with respect to the number of data feeds in processes, number of exchanges it trades on, and the securities it can trade. Desempenho - é a quantidade de trabalho realizado por um sistema comparado ao tempo e recursos necessários para realizar esse trabalho. An ATs should have quick response times (back to the market) and high processing and network throughput. Modifiability - is the ease with which the system can be changed. An ATs should have easily modifiable trading strategies and data processing Reliability - is the accuracy and dependability of a system to produce correct outputs for the inputs it receives. Because errors and bugs in an ATs can result in huge losses and fines, reliability is crucial. See the Knight capital debacle for evidence of this. Auditability - is the ease with which the system can be audited. Casos recentes e de grande repercussão de ATs descontrolados colocaram as ATs no centro das atenções das empresas de auditoria. They should therefore be auditable both from a financial, compliance, and IT point of view. Security - is the safety of an organization against criminal activity such as terrorism, theft, or espionage. Como as estratégias de negociação são proprietárias e representam uma propriedade intelectual valiosa, elas devem ser protegidas. Além disso, para proteger os ATs da caça, as ordens devem ser ofuscadas usando estratégias de negociação programadas. Tolerância a falhas - é a capacidade de um sistema continuar operando corretamente após uma falha ou falha. This is similar to reliability, except that the ATs should continue to be reliable even after a fault to avoid financial losses. Interoperability - is the ease with which the system is able to operate with a diverse range of related systems. Isso é importante para as ATs que podem ser necessárias para interagir com sistemas de gerenciamento de pedidos, sistemas de gerenciamento de portfólio, sistemas de gerenciamento de risco, sistemas contábeis e até mesmo sistemas bancários. Visão geral do escopo arquitetônico. O escopo arquitetônico é o conjunto de serviços suportados pela arquitetura que são consumidos pelos componentes para atender aos seus requisitos funcionais e não funcionais. A more detailed breakdown of this architectural scope is available in the detailed requirements document. At a high-level the following services would need to be provided by the architecture: Um ambiente de pré-processamento de dados modificável - que suporta vários fluxos de dados, filtros para dados irrelevantes e particionamento de dados temporais Um ambiente de processamento distribuído - que suporta várias unidades de processamento (clusters), monitoramento de desempenho em tempo real, uma estrutura de comunicação orientada por mensagens de conjuntos de dados temporais, balanceamento de carga e replicação de dados Unidades de processamento individuais - que suportam filas na memória e processamento de eventos complexos (em dados temporais) Uma rede de área de armazenamento (SAN) - que suporta agregação de dados temporais, consultas contínuas e registro (para trilhas de auditoria) Um ambiente de recuperação de dados (DR) - replica a SAN e o sistema de gerenciamento de pedidos Um ambiente de integração - que expõe uma API padrão para componentes e conecta componentes internos e externos uns aos outros Um sistema de gerenciamento de pedidos - que suporta fluxos de entrada simultâneos , redundância passiva e balanceamento de carga, critérios ACID em pedidos, uma trilha de auditoria, e é repli cated A system usage environment - which supports multiple user profiles and exposes a fully managed front-end to the algorithmic trading system. Access and integration requirements. Access requirements describe ways in which users may access the system's components. An algorithmic trading system should expose three interfaces: an interface to define new trading rules, trading strategies, and data sources; a back-end interface for system administrators to add clusters and configure the architecture; e uma interface de auditoria somente leitura para verificar os controles de TI e os direitos de acesso do usuário. Pré-requisitos para a integração entre componentes e sistemas externos são chamados de requisitos de integração. O sistema de negociação algorítmica deve suportar integração baseada em arquivo, integração baseada em mensagem e integração de banco de dados. As such, the following requirements should be satisfied by the architecture: Database integration - support ODBC, JDBC, ADO, and XQC File based integration - support CSV, XML, and JSON files Message based integration - support FIX, FAST, and FIXatdl. Architectural constraints. The blue dots show the physical locations where network latency is minimized and the red dots show the physical locations of large financial exchanges. Para maximizar o desempenho do sistema de negociação algorítmica, deve-se alojar o sistema em locais que minimizem a latência da rede. Fonte: MIT open press: dspace.mit.edu/handle/1721.1/6285. Restrições arquitetônicas são fatores que restringem o desempenho da arquitetura que está sendo construída. The two constraints I will mention here are physical network constraints, and regulatory constraints. Physical network constraints are placed on a system as a result of poor telecommunications networks. Para atenuar essa restrição, o sistema deve ser construído onde a latência da rede é minimizada. Another way to mitigate network constraints is to co-locate the algorithmic trading system with the market exchange. That having been said, the decision to co-locate introduces additional processing and space constraints. As restrições regulatórias são introduzidas por meio de leis e regulamentos, que são, na maioria, específicos do país e do intercâmbio. This is an increasingly important factor in the design and implementation of an algorithmic trading system because algorithmic trading is becoming more regulated after the 2010 flash crash. Speaking generally, an ATs should at least comply with the the SEC's rules regarding system compliance and integrity (SCI), the EMEA guidelines for algorithmic trading systems, the ISO 9000 algorithmic trading standards (AT9000), and the international financial reporting standards (IFRS). Conclusão. Algorithmic trading system architectures are complicated by the strict non functional requirements expected of the system and the wide range of regulatory and compliance requirements governing automated trading. Because of these complexities, careful consideration should be paid to the design and implementation of the system architecture. In designing an open source algorithmic trading architecture I hope to point out those architectural requirements that are often overlooked at the onset of designing such systems. The requirements identified in this document are unlikely to be complete and will inevitably evolve over time. A segunda parte deste artigo incluirá meu design para uma arquitetura de software que atenda aos requisitos mencionados acima. Para mais informações sobre negociação algorítmica, sinta-se à vontade para entrar em contato comigo. To download a copy of my report please click here. For a full list of sources please see the report. Os provedores de serviços da ATAAS incluem, mas não estão limitados a: Quantopian - os usuários definem estratégias quantitativas de negociação no Python e podem fazer o back-test deles. Os usuários também podem executar essas estratégias nos mercados ao vivo. A Quantopian recebeu recentemente um investimento de 6,7 milhões de dólares para ampliar seus serviços. EquaMetrics - o uso de usuários RIZM cria visualmente novas estratégias de negociação algorítmica, testa essas estratégias e executa essas estratégias em mercados ativos. A EquaMetrics anunciou recentemente um novo financiamento para o RIZM avaliado em 4,5 milhões de dólares. Corretoras - algumas corretoras permitem que os operadores criem robôs de negociação que executam automaticamente suas estratégias de negociação. História anterior Previsão Econômica do BRIC usando Redes Neurais. Próxima história. Arquitetura do Sistema de Negociação Algorítmica. Envie um comentário. Cancelar resposta. Siga Turing Finance. Turing Finance Mailing List. Amigos da Turing Finance. A Quantocracia é o melhor agregador de blogs de finanças quantitativas com links para novas análises publicadas todos os dias. NMRQL é o fundo de hedge quantitativo do qual faço parte. Usamos o aprendizado de máquina para tentar vencer o mercado.
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