بهبود تجارت با فرکانس بالا

تجارت فرکانس بالا (HFT) به یک مسابقه تسلیحاتی در دستیابی به داده ها و اجرای سریع آن تبدیل شده است. با دستیابی به مزایای چند میلیون دلاری از طریق اختلافات نانو ثانیه ، بنگاه های تجاری از بهینه سازی تأخیر در تأخیر پیوند و تأخیر پردازش کاربردی/الگوریتم بهره مند می شوند.

با استفاده از احساسات تصمیم گیری در مورد احساسات انسانی از معادله با استفاده از تجارت الگوریتمی ، بنگاهها می توانند با سوءاستفاده از شرایط بازار غیرقابل تشخیص برای انسان و در مدت زمان بسیار کمی که در غیر این صورت از نظر جسمی غیرممکن است ، سود ببرند. هواداران می گویند که HFT با سرعت های بی وقفه اتفاق می افتد ، نقدینگی بالایی ایجاد می کند و تکه تکه شدن بازار را کاهش می دهد. مخالفان می گویند که رقابت از طریق این مزیت "فوق العاده انسانی" ، می گویند که خطر ابتلا به بهره برداری و فعالیت های کلاهبرداری مانند کلاهبرداری و هزینه زیاد ورود به این زمینه به دلیل توسعه الگوریتمی ، هزینه های زیرساخت سخت افزار/شبکه و اشتراک وجود داردداده ها هزینه ها را تغذیه می کند. حتی از طریق بحث و جدال ، معاملات فرکانس بالا برای ماندن در اینجا است و همچنان به محدودیت آنچه که فناوری ممکن است از طریق ادغام سیستم های جدید ، برنامه ها ، سخت افزار و نرم افزار ممکن است ادامه دهد.

با توجه به تأخیر کم ، یکی از جدیدترین فناوری هایی که برای بهبود HFT از آن استفاده می شود ، رادیو تعریف شده نرم افزار است. یک راه حل پیشرفته ، انعطاف پذیر ، چند کانال انتقال و دریافت که می تواند به راحتی در سیستم های موجود ادغام شود و قادر به پردازش داده ها با سرعت و صحت مورد نیاز برای تجارت فرکانس بالا است. SDR از یک جلوی رادیویی و یک قسمت عقب دیجیتالی با FPGA (آرایه دروازه قابل برنامه ریزی فیلد) تشکیل شده است ، که یک تراشه قابل برنامه ریزی است که امکان پردازش تأخیر فوق العاده کم الگوریتم های پیچیده را فراهم می کند. معماری موازی FPGA سخت افزار آن را به یک راه حل برای کاهش تأخیر در سفر در دریافت داده های مبادله و اجرای سفارشات تجاری تبدیل می کند. معماری تأخیر انعطاف پذیر و کم گروه ، SDR ها را قادر می سازد تا ضمن ترکیب منابع رادیویی ، کمترین تأخیر را با استفاده از HF در حالی که منابع رادیویی را برای پیوندهای نقطه ای با قابلیت های پردازش روی صفحه FPGA ارائه می دهند ، ارائه دهند. شکل 1 ساختار SDR را نشان می دهد. بالای خط SDR ها حداکثر 16 کانال را ارائه می دهند و شامل زنجیرهای رادیویی با تأخیر بسیار پایین می شوند و می توانند برای تجارت بین تأخیر و قابلیت اطمینان در هر مورد نیاز کاربر سفارشی شوند.

[شکل 1: ترکیب SDR باعث تأخیر کم می شود.]

برای تکمیل قدرت پردازش SDR ها ، یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) در الگوریتم ها و برنامه های HFT ادغام شده اند. از طریق استفاده از دستگاه های بردار پشتیبانی (SVM) ، که داده ها را برای تجزیه و تحلیل رگرسیون و طبقه بندی تجزیه و تحلیل می کند ، می توانید اتصالات آماری داده ها ، برنامه نویسی خطی ، بهینه سازی و نظریه تصمیم گیری داشته باشید. الگوریتم ها را می توان بازآفرینی کرد (ML بدون نظارت) برای یادگیری و مشاهده الگوهای و روندها جدید و اجرای بهترین استراتژی های معاملاتی به طور خودکار. شما می توانید از آن برای پیش بینی احساسات افرادی که از پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند با استفاده از آن از طریق نشریات بازار ، مجلات مالی ، قطعات نظر و گزارش ها استفاده کنید. این یک ابزار قدرتمند برای انتخاب روندها و ظرافت های ظریف از طریق دریایی از اطلاعات است و به سرعت و کارآمد روی داده ها تجزیه و تحلیل و عمل می کند.< SPAN> برای تکمیل قدرت پردازش SDR ها ، یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) در الگوریتم ها و برنامه های HFT ادغام شده اند. از طریق استفاده از دستگاه های بردار پشتیبانی (SVM) ، که داده ها را برای تجزیه و تحلیل رگرسیون و طبقه بندی تجزیه و تحلیل می کند ، می توانید اتصالات آماری داده ها ، برنامه نویسی خطی ، بهینه سازی و نظریه تصمیم گیری داشته باشید. الگوریتم ها را می توان بازآفرینی کرد (ML بدون نظارت) برای یادگیری و مشاهده الگوهای و روندها جدید و اجرای بهترین استراتژی های معاملاتی به طور خودکار. شما می توانید از آن برای پیش بینی احساسات افرادی که از پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند با استفاده از آن از طریق نشریات بازار ، مجلات مالی ، قطعات نظر و گزارش ها استفاده کنید. این یک ابزار قدرتمند برای انتخاب روندها و ظرافت های ظریف از طریق دریایی از اطلاعات است و به سرعت و کارآمد روی داده ها تجزیه و تحلیل و عمل می کند. برای تکمیل قدرت پردازش SDR ها ، یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI)در الگوریتم ها و برنامه های HFT ادغام شده است. از طریق استفاده از دستگاه های بردار پشتیبانی (SVM) ، که داده ها را برای تجزیه و تحلیل رگرسیون و طبقه بندی تجزیه و تحلیل می کند ، می توانید اتصالات آماری داده ها ، برنامه نویسی خطی ، بهینه سازی و نظریه تصمیم گیری داشته باشید. الگوریتم ها را می توان بازآفرینی کرد (ML بدون نظارت) برای یادگیری و مشاهده الگوهای و روندها جدید و اجرای بهترین استراتژی های معاملاتی به طور خودکار. شما می توانید از آن برای پیش بینی احساسات افرادی که از پردازش زبان طبیعی استفاده می کنند با استفاده از آن از طریق نشریات بازار ، مجلات مالی ، قطعات نظر و گزارش ها استفاده کنید. این یک ابزار قدرتمند برای انتخاب روندها و ظرافت های ظریف از طریق دریایی از اطلاعات است و به سرعت و کارآمد روی داده ها تجزیه و تحلیل و عمل می کند.

با این وجود ، بین طرح های سخت افزاری و طراحی نرم افزاری ، معاملات تجاری وجود دارد. برای به دست آوردن داده های بازار HFT در وهله اول ، به سخت افزار شبکه ای بسیار کارآمد نیاز دارد. معماری شبکه تجارت فرکانس بالا به معنای استفاده از ارتباطات شبکه فوق العاده سریع ، سوئیچ ها و روترهای با کارایی بالا ، سرورهای تخصصی و بهینه سازی سیستم عامل مانند شبکه بای پس هسته است. هزینه های قابل توجهی در رابطه با منابع ، نگهداری و به روزرسانی سخت افزار وجود دارد که ممکن است موانعی برای ورود به شرکتهایی که به دنبال ورود به بازار هستند ، فراهم کند. از دیدگاه نرم افزار-FPGA ها انعطاف پذیر هستند ، و می توان برای انجام کارهایی مانند Backtesting-آزمایش الگوریتم های معاملاتی جدید در داده های بازار تاریخی برای تعیین اینکه آیا این الگوریتم باعث شده است که شرکت سودآورتر شود و تغییر معاملات بین تأخیر و قابلیت اطمینان را انجام دهد. معاملاتآنها معماری ثابت ندارند که به سیستم عامل بالای سر ، رابط ها ، وقفه ها و به طور کلی ماهیت پی در پی موجود در CPU های معمولی متکی هستند. در رابطه با نرم افزار ، از علامت گذاری بزرگ برای مرتب سازی الگوریتم ها ، درک عملکرد آنها و انتخاب الگوریتم صحیح برای وضعیت آنها بر اساس مجموعه داده ها و سخت افزار استفاده می شود - یا اینکه در صورت رشد اندازه ورودی آن به سمت بی نهایت ، یک الگوریتم خاص چگونه انجام می شود. در اینجا کافی نیست زیرا هر عمل/عملکرد در الگوریتم باعث ایجاد پیچیدگی محاسباتی بیشتر می شود ، بنابراین حتی اگر یک الگوریتم با استفاده از چندین استراتژی تجزیه و تحلیل داده های بازار پیش بینی کننده تر باشد ، به دلیل زمان اجرا ، تحت یک استراتژی های تجزیه و تحلیل کمتری انجام می شود. سرعت. پیش بینی فرصت ها به معنای هیچ چیز نیست اگر نتوانید سریع تجارت را انجام دهید.

داشتن نرم افزار و سخت افزار بهینه شده که یکدیگر را محدود نمی کنند ، راهی برای غلبه بر ناکارآمدی ها و بلوک هایی است که باعث ایجاد موفقیت در تجارت و کاهش خطاها می شود. ترکیبی از رادیوهای تعریف شده نرم افزار ، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راهی برای به دست آوردن مزیت در تجارت و پیشران بیشتر فناوری و بازارهای مالی به آینده است.

Tamara Moskaliuk دارای مدرک دوگانه در امور مالی و اقتصاد از دانشگاه McMaster بود و قبل از مهاجرت حرفه خود به نوآوری های فنی در بانکداری و سرمایه گذاری کار می کرد. وی در حال حاضر مدیر بازاریابی در Per Vices ، تولید کننده پیشرو در رادیوهای تعریف شده با عملکرد بالا و کمبود تأخیر است.