HFT стратегии, фронтранинг на быстром рынке

Август 8, 2022

Главная
Финансы
HFT стратегии, фронтранинг на быстром рынке

Содержание

2. Общие данные, анализ ЛЧИ HFT-алгоритм: 1) Логичен (индикаторы с фундаментальной основой), 2) Технологичен (скорость, каналы связи).
3. ЛЧИ: простейшие подходы Следование за SnP и FDAX: robot_HalfBe (2010), robot_PRADA и UnitedTraders (2011) Сделка робота
4. Фротранинг: формализация Сигнал входа: Сравниваем OrderBook(i) vs OrderBook(i -1) (данные Plaza дискретны) Сигнал лонг: (BidVol(i)_j >
5. Фронтранинг: формализация 2 Вход: Signal = BidVol/100; Long при Signal >A, не зависимо от текущей цены
6. Оптимизация, численные методы Абстрактный алгоритм, основанный на стакане: Пространство историй: 1000 стаканов, размерность 1000х20х2=40 000 Задача:
8. Скачать презентацию

Слайд 2

Общие данные, анализ ЛЧИ
HFT-алгоритм:
1) Логичен (индикаторы с фундаментальной основой),
2) Технологичен (скорость,

каналы связи).
Логичные индикаторы RTS:
Объемы, динамика объемов в стакане.
RTS = f(Сбер,Газ,Лук,Росн,ВТБ,ГМК,Si) по определению.
Корреляция с SnP,FDAX,Нефть.
Нелогичные индикаторы RTS:
Направление каждой 5-ой свечи ☺
«голова-печи», и т.п.
Поверхностная методика анализа:
Записываем видео экрана (графики, стаканы, SnP,FDAX)
Выгружаем сделки стабильных HFT-алгоритмов
Смотрим за мотивировками сделок
Выявляем основные сигналы

Слайд 3

ЛЧИ: простейшие подходы
Следование за SnP и FDAX:
robot_HalfBe (2010), robot_PRADA и

UnitedTraders (2011)
Сделка робота при движении поводыря, «перенос» движения
Трудность: получение быстрых данных (через РБК-ТВ не вариант☺)
HFT-бот ?Скальпер из А-лаба?Трейдер из Челябинска (пинг 300 мс).
Текущее состояние подхода: неактивная Америка
Наличие большой заявки у спрэда:
условно robot_aspirant
Очевидно логичен, описан в книгах
Локален и относительно дешев (не нужно внешних данных)

Слайд 4

Фротранинг: формализация
Сигнал входа:
Сравниваем OrderBook(i) vs OrderBook(i -1) (данные Plaza дискретны)
Сигнал лонг:

(BidVol(i)_j > 100) и (Bid(i)_j > BestBid(i –1) )
Вопросы:
Что делать в случае промаха?
Каким объемом входить?
Сигнал выхода:
должен не уменьшать мат ожидание (по тейк профиту не вариант)
Вариант: вообще не закрывать позицию
Пример робота с ЛЧИ: «переворот» позиции

Слайд 5

Фронтранинг: формализация 2
Вход:
Signal = BidVol/100;
Long при Signal >A, не зависимо

от текущей цены
Затухание по таймеру Signal(i) = Signal(i -1)/2
Вход макс объемом
Выход:
Signal BidVol < 30 (пробитие)
Вариант с «переворотом», без закрытия:
Эффективен при частых сигналах
Реализация:
Plaza 2
Колокейшен

Слайд 6

Оптимизация, численные методы
Абстрактный алгоритм, основанный на стакане:
Пространство историй: 1000 стаканов, размерность

1000х20х2=40 000
Задача: выбрать «хорошие» вектора
Проблема: большое пространство, миллионы комбинаций, маленькая история.
Творчество:
Выбрать удачное «сужение» 40 000-мерного пространства, до Y мерного
Подобрать «удачные» Y мерные вектора
Методы, классификаторы:
Машинное обучение
Нейронные сети
Параметры нашего алгоритма:
Уровень открытия
Уровень закрытия
Скорость затухания сигнала

HFT стратегии, фронтранинг на быстром рынке

Содержание

Общие данные, анализ ЛЧИHFT-алгоритм:1) Логичен (индикаторы с фундаментальной основой),2) Технологичен (скорость,

ЛЧИ: простейшие подходыСледование за SnP и FDAX: robot_HalfBe (2010), robot_PRADA и

Фротранинг: формализацияСигнал входа:Сравниваем OrderBook(i) vs OrderBook(i -1) (данные Plaza дискретны)Сигнал лонг:

Фронтранинг: формализация 2Вход: Signal = BidVol/100;Long при Signal >A, не зависимо

Оптимизация, численные методыАбстрактный алгоритм, основанный на стакане:Пространство историй: 1000 стаканов, размерность

Похожие презентации

Общие данные, анализ ЛЧИ
HFT-алгоритм:
1) Логичен (индикаторы с фундаментальной основой),
2) Технологичен (скорость,

ЛЧИ: простейшие подходы
Следование за SnP и FDAX:
robot_HalfBe (2010), robot_PRADA и

Фротранинг: формализация
Сигнал входа:
Сравниваем OrderBook(i) vs OrderBook(i -1) (данные Plaza дискретны)
Сигнал лонг:

Фронтранинг: формализация 2
Вход:
Signal = BidVol/100;
Long при Signal >A, не зависимо

Оптимизация, численные методы
Абстрактный алгоритм, основанный на стакане:
Пространство историй: 1000 стаканов, размерность