고주파 거래 시스템 구축

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정회원 나는 단순한 상상을한다. 2. Jason Roberts 같은 어떤 사람들은 길을 잃어 버리고 나갔다. 이것이 위험 감소 전략의 일부로서 타당성을 지니고는 있지만, 시장에서의 미래 사건에 대해서는 아무런 영향을 미치지 않습니다. 시간 가중 평균 가격 전략은 대량 주문을 해체하고 시작 시간과 종료 시간 사이의 균등하게 나뉘어 진 시간 슬롯을 사용하여 동적으로 결정된 작은 주문 청량을 출시합니다. 가격 차이가 수시로 존재하기 때문에 동일한 작업이 주식 대 선물 상품에 대해 복제 될 수 있습니다. 주문 실행 시뮬레이션을 개선하기 위해 로그 파일을 실제 거래에서 API를 통해 가져 와서 정확히 같은 기간의 시뮬레이션 거래로 생성 된 로그 파일과 비교합니다.

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멍청이들에게 고착 : 고주파 거래 시스템 구축.

어렸을 때 괴짜가되는 꿈을 꾸 셨나요? 나는 그렇게 생각하지 않았다. 그러나 지난 몇 년 동안 금융 소식에서 얼마나 많은 사람들이 희미한 모습을 보입니까? 컴퓨터 이론, 수학, 물리학 등을 공부하며, 대량 구매, 분할 초, 기계 구동 구매 및 판매 (100 주당 0.05 달러)를 컴퓨터 화하여 많은 돈을 버는 헤드 라인에있었습니다. 그것은 많은 돈처럼 들리지는 않지만 하루에 수천 건의 주식을 통해 수십만 개의 주식을 늘리면 합산되기 시작합니다. 실제로, 그것은 오늘날의 주식 거래량의 대부분을 차지합니다. 그리고 당신이 당신의 힘이 부족한 랩톱을 켜면 궁금해 할 것 같은데, 그것이 내가 돈 거래를하기 위해해야 ​​할 일인가?

짧은 대답 : 아니오.

더 이상 대답 : 절대 안돼.

괴상한 혐오감.

그 이야기가 당신에게 말하지 않은 것은 최근의 급변하는 변동성으로 인해 컴퓨터화된 거래를 개발하는 많은 사람들이 전략을 다시 생각하게되었습니다. 컴퓨터 거래가 포착해야하는 단기간의 앞뒤 가격 움직임은 단 향성이 강해 졌기 때문에 일부 거래자는 큰 손실을 입게되었습니다.

좋아요, 고주파가 아닌 컴퓨터 화 된 거래라면 뭐라고 하죠? 거래에 전략 기반 접근 방식이 필요하므로 시장 환경에 관계없이 주식이나 인덱스와 상관없이 거래를 찾고 실행하는 방식이 필요합니다. 즉, 시스템. 즉, 단순히 엉덩이에서 촬영하는 것이 아니라 매번 거래를하고 나가기 위해 따르는 일련의 규칙을 만들어야합니다. 예상대로 시스템이 가동되지 않거나 항상 돈을 벌 수는 없지만 거래를 할 계획이 있어야합니다. 금융 뉴스에서 사진을 찍지 못할 수도 있지만 어쩌면 당신은 청구서를 지불하고 정상적인 사람이 될 시간을 가질 수 있습니다.

1-2-3 시스템 구축.

그래서, 어떻게합니까? 글쎄요, 처음에는 Thinkorswim® 플랫폼을 랩톱에로드 한 경우 월스트리트 (Wall Street)의 거의 모든 제품을 제공 할 수 있도록 설계된 도구를 마음껏 사용할 수 있습니다. 진지하게. 그리고 다음 도구를 사용하여 다음과 같은 세 가지 기준을 충족하는 거래를 찾습니다.

2. 긍정적 인 시간 감퇴.

각각 하나씩 끊자.

이것은 주식이나 지수가 무엇을하든 상관없이, 큰 규모로 내려 가든 큰 규모로든 상관없이 거래를하기도 전에 최대 손실 가능성이 있음을 의미합니다. 예를 들어, 짧은 통화 수직이 위험을 정의했습니다. 짧은 알몸 전화는 그렇지 않습니다. 짧은 수직적 인 경우 최대 손실은 파업 가격에서받은 신용을 차감 한 금액입니다. 그게 전부 야. 알몸으로 전화를 걸면 최대 손실이 무엇인지 알 수 없습니다. 손실이 너무 커지면 짧은 콜백을 사려고 중지 주문을 사용할 것이라고 생각하더라도 거래가 불가능할 때 밤새 주식이 갭을 쌓게된다면 어떨까요? 위험이 정의 된 거래에 충실하십시오.

죽음과 세금 외에, 당신이 의지 할 수있는 유일한 또 다른 일은 시간이 지나가는 것입니다. 그리고 그렇지 않으면, 우리 모두는 더 큰 문제를 가지고 있습니다. 그 불가피성 때문에, 당신은 당신의 편에서 시간을 보내기를 원합니다. 즉, 포지션이 양의 시간이 붕괴되어 다른 모든 것이 평등 해지면 하루가 지나면 포지션이 조금 더 가치가 있음을 의미합니다. 긍정적 인 시간 감퇴는 일반적으로 위치 어딘가에 짧은 옵션을 가지고 온다. 알몸 단락 일 필요는 없습니다 (기준 # 1 참조). 짧은 수직, 긴 달력 또는 철 콘도르와 같은 스프레드의 일부로 짧은 옵션을 사용하면 시간이 절약됩니다.

얼마나 많은 연구를 하든지 상관없이 주식 또는 지수가 위 또는 아래로 움직일 확률은 50 %입니다. 그러나 당신은 당신의 거래가 동전 뒤집기에 의존하는 것을 원하지 않습니다. 확률을 높일 수있는 방법은 더 똑똑한 전략을 선택하는 것입니다. 우선 옵션 체인을 검색하여 단기 만료 및 쓸모없는 만료 가능성을 높입니다. 이렇게하면 방향에 대한 권리가 적고 프리미엄 부패에 더 좌우되는 스프레드를 만들 수 있습니다.

좋아, 지금 뭐야?

너무 괴상하지 않습니까? 주식 및 옵션 트레이더 모두에 대한 실제 사례를 통해 이론적으로 실용적으로 바꾸자.

당신은 주식 거래자입니다. 어쩌면 당신은 모든 옵션 스프레드 물건에 대해 준비가되어 있지 않을 수도 있습니다. 그러면 세 가지 기준이 당신을 위해 어떻게 작용합니까? 장기간 재고가있는 경우 재고가 0이되면 최대 손실 가능성을 이미 알고 있습니다. 그 위험은 매우 큰 숫자 일지 모르지만, 나는 그것이 그 자체의 방식으로 정의되어 있다고 주장 할 것이다. 그것은 기준 # 1입니다.

# 2의 경우, 당신은 긍정적 인 시간 감퇴를주기 위해 그 긴 주식에 대한 짧은 커버 된 전화를 만들 것입니다. 긴 주식에 대한 전화가 짧을 때, 주식 가격이 움직이지 않는다는 것을 매일 알게되면, 짧은 전화는 더 싸고 저렴 해지고 돈을 조금 벌게 될 것입니다.

# 3의 경우, 귀하의 측면에서 확률을 얻는 것은 TD Ameritrade의 thinkorswim® 거래 플랫폼 (아래 그림 1)에서 할 수있는 약 60 %의 가치가없는 만료 확률을 가진 돈이 들지 않는 통화를 판매하는 것을 의미합니다. . 주식은 만료 됨으로써 짧은 통화의 파업 가격까지 상승 할 수 있으며, 통화는 여전히 유효하지 않을 것입니다. 이렇게하면 긴 주식의 비용 기준이 줄어들고 손익분기 점이 줄어 듭니다. 즉, 주식은 더 큰 움직임을 만들 수 있으며 여전히 돈을 잃지 않을 수도 있음을 의미합니다.

thinkmwim에서는 옵션 인 만기일 (ITM) 확률을 봅니다. 여기에 34 %의 확률로 호출됩니다.

만료 ITM은 가치가 만료 될 확률이 66 %라고 말하는 것과 같습니다. 설명의 목적으로 만 사용됩니다.

당신은 옵션으로 가려고 열심히 노력하고 있지만 특정 주식이나 지수에 대해 강세를 보일 것인지 곰곰이 생각해야하는지 확실하지 않습니다. 주식의 방향을 땀을 내지 마라. 세 가지 기준을 사용하면 방향성 내기가 잘못되어도 돈을 벌 수있는 전략을 찾을 수 있습니다. 방법을 보자.

먼저 주식 또는 지수에 대한 방향성 편향으로 시작하십시오. 어쩌면 기술적 또는 근본적인 분석을 토대로했거나 TV에서 가장 좋아하는 말하기 머리가 제안했을 수도 있습니다. 우리는 짧은 수직 스프레드 (기준 # 1과 # 2)를 만들 것입니다. 당신이 곰 같은 바이어스를 가지고 있다면 짧은 콜 수직, 또는 강하게 편향된 경우에는 짧은 수직 스프레드를 만들 것입니다. 25 일에서 45 일 사이의 유효 기간을 찾아보십시오.

기준 # 3에 대해 곰곰이 생각하면 가치가없는 만료 확률이 60 % ~ 70 % 인 임시 전화를 찾으십시오. 낙관적 인 경우 60 %에서 70 % 사이의 유효 기간이 만료 될 가능성이있는 out-of-the-money short put을 찾아보십시오. 짧은 통화 카테고리를 만들려면 짧은 통화보다 더 비싼 통화 옵션을 구입하는 것이 좋습니다. 짧은 풋내기를 만들려면 짧은 풋보다 더 많은 돈을 지불해야하는 풋 옵션을 구입하십시오.

이제 일어날 수있는 일이 있습니다. 단기 외 통화로 인해 주식이 만료 될 경우 돈을 벌 수 있습니다. 만료로 주식이 동일하게 유지되면 돈을 벌 수 있습니다. 주식이 짧은 통화 수직의 짧은 파업을 지나서 움직인다면, 아마도 돈을 잃을 것입니다. 그러나 단기 통화의 짧은 파업만큼 높지는 않지만 조금 올라간다면 여전히 돈을 벌 수 있습니다. 짧은 풋 옵션은 같은 방식으로 작동하지만 주식이 짧은 풋 세로의 짧은 타격을지나 아래로 움직이면 돈을 잃습니다.

이것은 돈 거래를 만드는 바보 같은 증거가 아닙니다. 그러나 월 스트리트 전문가들이 생각하는 방식으로 거래를 할 수 없기 때문에 좌절감과 혼란에 빠져있는 편이 낫습니다. 이 기준에 따라 귀하가하는 각각의 거래는 그 뒤에 추론 할 것입니다. 그리고 무역이 돈을 잃어 버린다 할지라도, 당신은 정확히 얼마나 많은 돈이 있는지를 알게 될 것입니다. 그것은 교양있는 상인입니다. 얼간이 대신에.

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확률을 분석 할 생각이 없다면 무엇을 기다리고 있습니까? 그게 무엇이고 & amp; 재미있게 놀자.

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이 기사에서 논의 된 것과 같은 다중 다리 옵션 전략은 추가 파업으로 인해 추가 비용이 발생할 것입니다. 거래를하기 전에 거래 비용을 포함하여 각 전략과 관련된 모든 위험을 이해해야합니다. 이 기사에서 논의 된 짧은 옵션 전략에 대한 할당은 기본 보안에 대해 원하지 않는 길거나 짧은 위치로 이어질 수 있습니다.

시장의 변동성, 수량 및 시스템 가용성은 계정 액세스 및 거래 집행을 지연시킬 수 있습니다.

보안 또는 전략의 과거 성과는 향후 결과 또는 성공을 보장하지 않습니다.

옵션 거래에 내재 된 특별한 위험은 잠재적으로 신속하고 실질적인 손실에 투자자를 노출시킬 수 있기 때문에 옵션은 모든 투자자에게 적합하지 않습니다. TD Ameritrade 검토 및 승인의 대상인 옵션 거래. 옵션에 투자하기 전에 표준화 옵션의 특성 및 위험 요소를 읽어보십시오.

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이 정보는 투자 자문을 목적으로하지 않으며 특정 투자 나 투자 전략을 권장하거나 보증하는 것으로 해석되어 단지 설명의 목적으로 만 제공됩니다. 거래를하기 전에 커미션 비용을 포함하여 각 전략과 관련된 모든 위험을 이해해야합니다. 고객은 거래 전에 자신의 개인적인 재무 상황을 포함한 모든 관련 위험 요소를 고려해야합니다.

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제시 Spalding.

나는 기계 학습과 HFT (고주파 거래)로 어떻게 $ 500k를 벌었 는가?

이 포스트는 내가 대략 한 것을 상세하게 할 것이다. 2009 년부터 2010 년까지 고주파 거래에서 500k를 얻었습니다. 완전히 독립적으로 거래 중이므로 더 이상 내 프로그램을 실행하지 않아서 모두에게 기쁜 마음입니다. 내 거래는 주로 Russel 2000 및 DAX 선물 계약이었습니다.

내 성공의 열쇠는 정교한 재무 방정식에있는 것이 아니라 많은 간단한 구성 요소를 묶어 최대의 수익성을 위해 최적화 된 기계 학습을 사용하는 전체 알고리즘 설계에 있다고 생각합니다. 내 프로그램을 설정할 때 직감에 기반을 두었 기 때문에 정교한 용어를 알아야 할 필요가 없습니다. (Andrew Ng의 놀라운 기계 학습 과정은 아직 제공되지 않았습니다. 링크를 클릭하면 현재 프로젝트 인 CourseTalk, MOOC 검토 사이트)로 이동합니다.

첫째로, 나는 단지 나의 성공이 운의 결과가 아니라는 것을 보여주고 싶다. 내 프로그램은 하루에 1000-4000 건의 거래를했고 (절반은 길고 절반은 짧음) 한 번에 몇 가지 계약보다 많은 자리를 차지하지 못했습니다. 이것은 어떤 특정 거래의 무작위 적 운 평균이 꽤 빠름을 의미했습니다. 그 결과 나는 언젠가는 하루에 2000 달러 이상을 잃지 않았으며 결코 잃는 달을 보지 못했습니다.

(편집 :이 수치는 수수료를 지불 한 후입니다)

여기에 일일 변동에 대한 감각을 줄 수있는 차트가 있습니다. 숫자가 올라가는 것을 멈추었을 때 - 나는 그 (것)들에 들어가기 위하여 나의 동기 부여를 잃었 기 때문에 이것은 마지막 7 달을 제외하고주의하십시오.

자동 거래 프로그램을 설정하기 전에 & ldquo; manual & rdquo;로 2 년의 경험을 쌓았습니다. 하루 상인. 이것은 2001 년이었습니다. 전자 거래의 초기시기 였고 스컬 퍼 & 스쿠터에 대한 기회가있었습니다. 좋은 돈을 벌기 위해. 나는 단지 비디오 게임이나 상상을 초월한 도박과 비슷한 것으로 내가하고있는 것을 설명 할 수있다. 성공한다는 것은 빠르고, 훈련을 받고, 직관적 인 패턴 인식 능력을 갖추는 것을 의미합니다. 약 250,000 달러를 벌고, 학자금 대출을 갚고 돈을 남겨 뒀습니다. 승리!

향후 5 년 동안 저는 두 명의 신생 기업을 발족 시켰고, 그 과정에서 프로그래밍 기술을 습득했습니다. 2008 년 말까지 나는 다시 거래를 시작하지 않을 것입니다. 나의 첫번째 시작의 판매에서 낮은 달리기 돈으로, 나는 나의 다음 움직임을 알아내는 동안 약간 빠른 현금의 희망을 제안했다.

2008 년에 저는 수동으로 & rdquo; T4라는 소프트웨어를 사용하여 하루 거래 선물을 얻는다. 몇 가지 맞춤 주문 입력 단축키를 원했기 때문에 T4에 API가 있다는 것을 알게 된 후 C # (API 사용에 필요한 프로그래밍 언어)을 배우는 데 어려움을 겪었고 앞으로 몇 가지 단축키를 만들었습니다.

내 발을 API에 젖게 한 후에 나는 곧 더 큰 열망을 가지고 있었다. 나는 컴퓨터가 나를 위해 무역하도록 가르치고 싶었다. API는 시장 데이터의 흐름과 교환기로 주문을 보내는 쉬운 방법을 제공했습니다. 중간에 논리를 작성해야만했습니다.

아래는 T4 거래 창 스크린 샷입니다. 차가운 점은 내 프로그램을 작동시킬 때 똑같은 인터페이스로 컴퓨터 거래를 볼 수 있었다는 것입니다. 진짜 주문이 내외부로 들락날락내는 것을 보면서 (그 자체로 내 돈으로) 스릴 만하고 무서웠습니다.

내 알고리즘 설계.

처음부터 나는 살아있는 거래를하기 전에 돈을 버는 것이 합리적이라고 확신 할 수있는 시스템을 설정하는 것이 목표였습니다. 이를 달성하기 위해서는 가능한 한 정확하게 - 라이브 거래를 시뮬레이션하는 거래 시뮬레이션 프레임 워크를 구축해야했습니다.

실시간 모드에서의 거래가 API를 통해 처리되는 시장 업데이트를 처리하는 동안 시뮬레이션 모드는 데이터 파일에서 시장 업데이트를 읽어야했습니다. 이 데이터를 수집하기 위해 API에 연결하고 타임 스탬프가있는 시장 업데이트를 기록하기 위해 프로그램의 첫 번째 버전을 설치했습니다. 4 주간의 최근 시장 데이터를 사용하여 시스템을 테스트하고 테스트했습니다.

기본 프레임 워크를 통해 나는 여전히 수익성 높은 거래 시스템을 만드는 방법을 알아 내야 만했습니다. 결과적으로 내 알고리즘은 두 가지 별개의 구성 요소로 나뉘어 질 것이고, 차례로 살펴 보겠습니다.

예측 가격 움직임; 그리고 수익성있는 거래 만들기.

가격 변동 예측.

아마도 어떤 거래 시스템의 분명한 구성 요소가 어디 가격이 움직일 지 예측할 수 있습니다. 그리고 내 것도 예외는 아니 었습니다. 나는 현재 가격을 내부 입찰가와 내부 제안의 평균으로 정의하고 다음 10 초 안에 가격이 어디인지 예측하는 목표를 세웠다. 내 알고리즘은 거래 일 전반에 걸쳐이 예측을 순간마다 내놓을 필요가 있습니다.

& amp; 최적화 지표.

나는 단기간의 가격 움직임을 예언 할 수있는 의미있는 능력을 가지고 있음을 입증 한 몇 가지 지표를 만들었다. 각 지표는 양수 또는 음수의 숫자를 산출했습니다. 시장이 올라간다는 것이 양수이고 시장이 하락한 것이 음수 였을 때 지표가 유용했다.

필자의 시스템을 통해 어떤 지표가 얼마나 많은 예측 능력을 가지고 있었는지를 신속하게 판단 할 수 있었고, 많은 지표를 실험하여 어떤 것이 효과가 있었는지 확인할 수있었습니다. 많은 지표에서 변수를 생성 한 수식에 변수가 있었으며 다양한 값으로 달성 된 결과를 나란히 비교하여 변수에 대한 최적 값을 찾을 수있었습니다.

가장 유용한 지시자는 모두 비교적 간단했고 내가 거래 한 시장의 최근 사건과 상관 관계가있는 증권 시장을 기반으로했습니다.

정확한 가격 이동 예측.

단순한 위 또는 아래 가격 움직임을 예측하는 지표가 충분하지 않았습니다. 나는 각 지표의 가능한 각 가치에 의해 얼마나 많은 가격 움직임이 예측되었는지 정확하게 알 필요가 있었다. 지표 값을 가격 예측으로 변환하는 수식이 필요했습니다.

이것을 달성하기 위해 지표 값이 떨어진 범위에 의존하는 50 개 버킷으로 예상 가격 움직임을 추적했습니다. 이로 인해 Excel에서 그래프로 그릴 수 있었던 각 버킷에 대한 고유 한 예측이 생성되었습니다. 보시다시피 표시 가격이 올라 갈수록 예상 가격 변동폭이 커집니다.

이와 같은 그래프를 토대로 커브에 맞게 수식을 만들 수있었습니다. 처음에는이 & ldquo; curve fitting & rdquo; 수동으로 작성했지만이 과정을 자동화하는 코드를 작성했습니다.

모든 지표 곡선이 동일한 모양을 갖는 것은 아닙니다. 또한 데이터 포인트를 고르게 분산시키기 위해 버킷을 대수적으로 분산 시켰습니다. 마지막으로 음의 지표 값 (및 그에 상응하는 하락 가격 예측)이 플립되고 양수 값과 결합됨을 유의하십시오. (내 알고리즘은 위아래로 똑같이 처리됩니다.)

단일 예측을위한 지표 결합.

고려해야 할 중요한 사항은 각 지표가 완전히 독립적이지 않다는 점이었습니다. 각 지표가 개별적으로 만든 모든 예측을 단순히 합산 할 수 없었습니다. 핵심은 각 지표가 이미 예측 한 것보다 더 많은 예측 적 가치를 파악하는 것이 었습니다. 구현하기가 힘들었지 만 커브 피팅 (curve fitting)을한다면, 동시에 여러 지표를주의해야했습니다. 하나를 변경하면 다른 하나의 예측에 영향을 미칩니다.

곡선 맞추기 & rdquo; 모든 지표를 동시에 설정하여 옵티마이 저가 각 예측과 함께 새로운 예측 곡선을 향해 30 % 만 진행하도록 설정했습니다. 이 30 %의 점프를 통해 예측 곡선이 몇 번의 패스 내에서 안정화되는 것으로 나타났습니다.

이제 각 지표에서 추가 가격 예측을 제공함으로써 시장을 10 초 내에 예측할 수있는 단일 예측을 생성 할 수 있습니다.

왜 가격을 예측하는 것만으로 충분하지 않습니까?

시장에서의 이러한 우위로 인해 저는 황금이라고 생각할 수도 있습니다. 그러나 시장은 단순한 시장 가격이 아니라 입찰가와 제안으로 구성된다는 점을 명심해야합니다. 고주파 거래 성공은 좋은 가격을 얻는 데서 오는 것이고 쉽지 않습니다.

다음 요소는 수익성있는 시스템을 어렵게 만듭니다.

각 거래마다 나는 중개업자와 교환 원에게 커미션을 지불해야했습니다. 스프레드 (최고 입찰가와 최저 제안의 차이)는 단순히 무작위로 사고 파는 경우 엄청난 돈을 잃을 수 있음을 의미합니다. 시장 규모의 대부분은 통계적으로 우위에 있다고 생각한다면 나에게 무역을 수행할만한 다른 봇이었다. 제안을 보았다고해서 그것을 살 수 있다고 보장하지는 못했습니다. 내 구매 주문이 교환소에 도착할 때까지 그 제안은 취소되었을 가능성이 매우 높습니다. 소규모 시장 플레이어로서 속도만으로 경쟁 할 수있는 방법이 없었습니다.

전체 거래 시뮬레이션 구축.

그래서 지표를 테스트하고 최적화 할 수있는 프레임 워크가있었습니다. 그러나 나는 이것을 넘어야 만했습니다 - 전체 거래 시스템을 테스트하고 최적화 할 수있는 프레임 워크가 필요했습니다. 내가 명령을 내리고 자리에 앉는 곳. 이 경우 전체 P & L 및 어느 정도 무역 당 평균 P & L을 최적화 할 수 있습니다.

이것은 까다로울뿐 아니라 어떤면에서는 정확하게 모델링하는 것이 불가능하지만 가능한 한 최선을 다했습니다. 다음은 내가 처리해야하는 몇 가지 문제입니다.

시뮬레이션을 통해 주문이 시장에 보내 졌을 때 나는 지연 시간을 모델링해야했습니다. 내 시스템에서 제안을 보았다고해서 곧바로 구입할 수있는 것은 아닙니다. 시스템은 주문을 보내고 약 20 밀리 초를 기다렸다가 제안이 아직 남아있는 경우에만 실행 된 거래로 간주됩니다. 실제 지연 시간이 일관성이없고보고되지 않았기 때문에 이는 정확하지 않았습니다. 입찰이나 제안을 할 때 (API가 제공 한) 거래 실행 스트림을보고 내 주문이 실행되었을 때이를 측정해야했습니다. 이 작업을 올바르게 수행하려면 대기열에서 주문의 위치를 ​​추적해야했습니다. (선입 선출 시스템입니다.) 다시 말하지만, 이 작업을 완벽하게 수행 할 수는 없었지만 최선의 결과를 얻었습니다.

주문 실행 시뮬레이션을 개선하기 위해 로그 파일을 실제 거래에서 API를 통해 가져 와서 정확히 같은 기간의 시뮬레이션 거래로 생성 된 로그 파일과 비교합니다. 필자는 시뮬레이션을 매우 정확하고 모델링이 불가능한 부분에 대해서는 적어도 통계적으로 비슷한 결과를 산출하도록했습니다 (중요하다고 생각되는 메트릭스에서).

수익성있는 거래 만들기.

주문 시뮬레이션 모델을 사용하여 이제 시뮬레이션 모드에서 주문을 보내고 시뮬레이션 된 P & L을 볼 수 있습니다. 그러나 내 시스템은 언제 어디서 사고 팔고 있는지 알고 있습니까?

가격 이동 예측은 시작점 이었지만 전체 이야기는 아닙니다. 내가 한 일은 입찰 및 제공에 대한 5 가지 가격 수준의 점수 체계를 작성하는 것이 었습니다. 내부 입찰가 (구매 주문의 경우)와 내부 가격 (판매 주문의 경우) 한 수준 아래에 포함되었습니다.

어떤 주어진 가격 수준의 점수가 내 시스템이 활성 입찰가 / 제안을 가져야한다는 것을 의미하는 특정 임계 값을 초과하는 경우 - 임계 값 미만이면 활성 주문을 취소해야합니다. 이것을 바탕으로 내 시스템이 시장에서 입찰을 시작한 다음 즉시 취소한다는 것은 흔한 일이 아닙니다. (필자는 나를 포함하여 인간의 눈으로 스크린을 보는 사람에게 도대체 성가시다.

가격 수준 점수는 다음 요소에 따라 계산되었습니다.

가격 이동 예측 (앞서 논의한). 문제의 가격 수준. (내부 수준은 더 큰 가격 이동 예측이 필요하다는 것을 의미했습니다.) 대기열에서 주문 앞에서 계약 수. (적은 것이 더 좋았습니다.) 대기열에서 주문한 계약서의 수. (더 좋아졌다.)

본질적으로 이러한 요소는 안전 & rdquo; 입찰 / 제안 할 장소 가격 이동 예측만으로는 충분하지 않습니다. 왜냐하면 입찰을 할 때 자동으로 채워지지 않았기 때문에 누군가가 저에게 팔았을 때 채워졌습니다. 특정 가격으로 나에게 팔고있는 사람의 단순한 사실만으로도 무역의 통계적 확률이 바뀌었다.

이 단계에서 사용 된 변수는 모두 최적화의 대상이됩니다. 이것은 가격 이동 지표에서 최적화 된 변수와 완전히 동일한 방식으로 수행되었습니다. 단, 이 경우 P (결론) 및 P (결론) 라인을 최적화했습니다.

인간으로 거래 할 때 우리는 종종 강력한 감정과 편견을 가지고있어 최적의 의사 결정에 못 미칠 수 있습니다. 분명히 나는 ​​이러한 편향을 성문화하고 싶지 않았다. 내 시스템이 무시한 몇 가지 요인은 다음과 같습니다.

직책에 들어간 가격 - 거래소에서 장래성있는 결정을 내리는 것처럼 누군가가 길거나 짧은 가격에 관해 대화를 듣는 것은 꽤 흔합니다. 이것이 위험 감소 전략의 일부로서 타당성을 지니고는 있지만, 시장에서의 미래 사건에 대해서는 아무런 영향을 미치지 않습니다. 따라서 내 프로그램은이 정보를 완전히 무시했습니다. 침몰 비용을 무시하는 것과 같은 개념입니다. 짧은 포지션과 긴 포지션 종료 - 일반적으로 트레이더에게는 다른 포지션을 매도 할 위치와 부족한 포지션을 결정하는 기준이 있습니다. 그러나 내 알고리즘 관점에서 구별 할 이유가 없었습니다. 내 알고리즘이 하향 이동 판매를 기대한다면 그것이 현재 길거나 짧거나 평평한 지에 관계없이 좋은 아이디어였습니다. & doubled up & rdquo; 전략 - 이것은 상인들이 원 거래가 그들에게 불리한 상황에서 더 많은 주식을 살 것입니다. 이로 인해 평균 구매 가격이 낮아지고 주가가 돌아서는 시점 (또는 그럴 경우)을 의미하므로 & 시간이 없어 돈을 다시 돌려받을 수 있습니다. Warren Buffet을 사용하지 않는 한 내 생각에 이것은 정말 끔찍한 전략입니다. 당신은 대부분의 거래가 승자가 될 것이므로 당신이 잘하고 있다고 생각하는 속임수가 듭니다. 문제는 당신이 크게 잃을 때입니다. 다른 효과는 실제로 시장에서 우위를 차지하고 있거나 운이 좋아지면 판단하기 어렵게 만듭니다. 내 프로그램이 사실상 중요한 역할을하는지 모니터링하고 확인하는 것이 중요한 목표였습니다.

내 알고리즘은 어디서 거래에 들어 갔는지에 상관없이 같은 방식으로 의사 결정을 내 렸기 때문에 현재 길거나 짧은 경우 가끔 대형 손실 거래 (일부 대형 거래 이외에)에 앉아서 걸릴 수 있습니다. 그러나 위험 관리가 없다고 생각하지 않아야합니다.

위험을 관리하기 위해 한 번에 최대 2 개의 계약서 크기를 적용했으며 때로는 대량 주문 일에 부딪 혔습니다. 예상치 못한 시장 상황이나 소프트웨어 버그에 대비하여 최대 일일 손실 한도를 확보했습니다. 이러한 제한은 내 코드 에서뿐만 아니라 내 브로커를 통한 백엔드에서도 적용되었습니다. 일어난대로 나는 중대한 문제를 결코 겪지 않았다.

내 프로그램 작업을 시작한 이래로 나는 수익성에 이르기까지 약 6 개월이 걸렸고 실제로 실행하기 시작했습니다. 공정하기 위해서는 상당한 시간이 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것이 었습니다. 프로그램을 개선하기 위해 노력하면서 앞으로 4 개월 동안 이익이 증가하는 것으로 나타났습니다.

매주 나는 지난 4 주간의 가치있는 데이터를 바탕으로 시스템을 재교육 할 것입니다. 나는 이것이 최근의 시장 행동 경향을 포착하는 것과, 알고리즘에 의미있는 패턴을 확립 할 수있는 충분한 데이터가 있는지를 확인하는 것 사이에서 적절한 균형을 찾았다. 교육이 점점 더 많이 시작되면서 아마존 EC2를 사용하는 8 대의 가상 머신에서 수행 할 수 있도록 나눠 보았습니다. 그 결과는 내 로컬 컴퓨터에서 통합되었습니다.

제 거래의 가장 중요한 포인트는 2009 년 10 월 제가 거의 100k를 만들 때였습니다. 그 후 나는 매월 감소한 이익에도 불구하고 내 프로그램을 개선하기 위해 노력하는 다음 4 개월을 계속 보냈습니다. 불행히도이 시점까지는 내가 시도한 모든 것이별로 도움이되지 않았기 때문에 최선의 아이디어를 모두 구현했다고 생각합니다.

개선 할 수없고 성장 감이 없다는 좌절로 새로운 방향에 대해 생각하기 시작했습니다. 6 가지 고주파 거래 회사를 통해 내 소프트웨어를 구입하고 나를 고용하여 일하는 것에 관심이 있는지 알아 보았습니다. 아무도 대답했다. 나는 일을하고 싶었던 몇 가지 새로운 시작 아이디어를 가지고 있었기 때문에 나는 결코 따라하지 않았다.

업데이트 - 나는 이것을 Hacker News에 올렸고 주목을 많이 받았다. 나는 지금 이런 일을하려고하는 사람을 옹호하지 않는다고 말하고 싶다. 경쟁의 희망을 가지려면 다양한 경험을 가진 정말로 현명한 사람들로 구성된 팀이 필요합니다. 내가 이것을하고있을 때조차도 개인이 성공을 거두는 것은 매우 드뭅니다.

페이지 맨 위에 "조작 된 통계"를 언급하고 나를 & ldquo; retail investor & rdquo;로 언급하는 주석이 있습니다. 그 퀴즈는 즐겁게 & & rdquo; 이것은 실제로 현실에 기반하지 않는 불행한 말입니다. 그 외에 흥미로운 의견을 설정하는 경우 news. ycombinator / item? id = 4748624.

업데이트 # 2 - 이 게시물에 대해 상인으로부터받은 몇 가지 일반적인 질문에 대한 답변을 제공하는 후속 FAQ를 게시했습니다.

delhideviant가 이것을 좋아했습니다.

안녕하세요, 전 Thinker의 창립자 인 제시입니다. 저는 샌프란시스코에서 살고 있습니다. 너는 내 집을 웹에서 발견했다 .. 환영합니다!

[도움말] HFT 컴퓨터 / 서버 $ 500 / $ 1000을 구축해야합니다.

대략적인 구매 날짜 : 가능한 한.

부품에 대한 선호 웹 사이트 (예 : newegg).

최소 500GB 하드 드라이브.

원산지 : 미국.

부품 기본 설정 : 기가비트 LAN 포트.

오버 클럭킹 : 내가 좋아하는 방법을 모르거나하지 말라.

나는 집안의 신뢰성에 대한 피드백뿐만 아니라 내 요구 사항을 충족시킬 수있는 우수한 부품 조합 / 구성에 대한 권장 사항을 크게 다룰 것입니다.

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이 비용은 한 달에 약 8,000 달러입니다. 그러면 좋은 대역폭이 필요합니다. 집안의 라우터로 완료 할 수 없습니다! hahaha .. 페르세우스 TNSI 하나의 네트워크 유형. 우리는 몇 가지를 사용합니다. 맥케이 형제 /

한 달에 약 5 만 달러를 벌어 들인다. 그때 좋은 알고리즘을 소집해야한다. 이 년의 개발 및 비용 약 5million 달러 일반적으로 알고리즘입니다. 매우 다양합니다. 이 거래 유형은 블록 단위로 수행되기 때문에 거래에 수백만 달러의 좋은 스택이 필요합니다. 약 7 백만 달러의 무역에 대한 최소 주문은 소매 용이 아닙니다.