Die Art zu denken ist wichtiger als die Algorithmen der hohen Frequenzen.

Die Art zu denken ist wichtiger als die Algorithmen der hohen Frequenzen.

Der Prozeduralhandel kam erst vor zwei Jahren in den Blick der Öffentlichkeit, als der Sprung in den Markt erschütterte, als der Sprung innerhalb einer Minute um mehr als 5% stieg, weil der High-Frequency-Handelsprozess der Broker-ETF-Suite Fehler bei der Erstellung und Ausführung von Aufträgen hatte.

Von der chinesischen Finanz-Futures-Börse, die in der Folge von 7•31 Neujahr, bis hin zu der Folge von Zhengzhen, die in Folge von drei Bündeln von Konten beschränkte Handelsmaßnahmen veröffentlichte, bis hin zu den letzten Tagen, in denen die Transaktionen von T+0 auf T+1 verändert wurden. Die Aufsichtsbehörden haben die systematischen Transaktionen immer wieder eingeschränkt.

Dieser Artikel stammt aus dem Wissen, was für bekannte Algorithmen die Benutzer in August 2014 für Hochfrequenz-Hochfrequenz-Handel hatten.

Ich habe nur ein wenig Wissen über die in diesem Artikel erwähnten Eisberg-Algorithmen und kann Ihnen darüber erzählen. Viele Menschen verstehen die Quantitative Trading-Algorithmen zu einseitig und gleichsetzen sie im Wesentlichen mit einem Geldverdiener.

Ich glaube auch nicht, dass es etwas Seltsames an Algorithmen gibt, dass gute Algorithmen auch tot sind, dass der wahre Kernwert in den Menschen liegt, die sie beherrschen und benutzen.

Ich hoffe, dass diese Antwort Ihnen ein besseres Verständnis für Quantitative und Hochfrequenz-Trading vermittelt.

Zunächst einmal bin ich überzeugt, dass viele Menschen das Konzept von Hochfrequenz-Trading so sehen:

Für Hochfrequenz-Trading ist diese Information jedoch sehr grob. Hier soll ich den Schülern, die nicht mit dem Hintergrund vertraut sind, etwas über das sogenannte Order Book erzählen. Heutzutage verwenden die Mainstream-Börsen im Allgemeinen ein Order Book, in dem alle Käufer- und Verkäuferangebote innerhalb des Handelsplatzes aufgezeichnet werden, wie zum Beispiel:

Bei der Bezeichnung "Bid" steht der Käufer und bei der Bezeichnung "Offer" der Verkäufer. Die Bewertungsliste enthält alle Bewertungslisten ("Limit Order"), die von den Käufern und Verkäufern ausgegeben werden. Diese Tabelle ist die wichtigste Information für den Hochfrequenzhandel. Zu jeder beliebigen Zeit ist das Angebot des Käufers immer niedriger als das des Verkäufers (z. B. 98 gegen 101 hier).

Wann entstehen Transaktionen? Es gibt zwei Szenarien, die erste ist, dass eine Partei einen Marktbefehl (Market Order) ausgibt, zum Beispiel ein Käufer, der einen Marktbefehl in einer Menge von 10 ausgibt, um 10 von den Verkäufern zu kaufen, die zum Preis von 101 aufgehängt sind.

Zweitens, wenn man eine Preisbeschränkung ausstellt, die dem besten Angebot der anderen Partei entspricht, ergibt sich das gleiche Ergebnis wie in der oben genannten Situation.

Es ist zu betonen, dass, obwohl das echte Order Book nur innerhalb der Börse existiert und alle Transaktionen innerhalb der Börse abgeschlossen werden, die Börse jedes Angebot und jeden Marktpreisbeitrag an alle weiterleitet, so dass alle Käufer und Verkäufer eine gleiche Datenstruktur aufrechterhalten können, die dem Spiegel des Orderbooks der Börse entspricht.

Nach der Einführung der Grundkenntnisse habe ich hier eine visuellere Darstellung des Orderbooks verwendet, um es für alle einfacher zu machen:

Die Abbildung entspricht dem Auftragsbuch, das zu Beginn des Artikels angezeigt wurde. Es sollte deutlich zu sehen sein, dass der Querwinkel den Preis, der Querwinkel die Bestellmenge, der grüne der Käufer und der rote der Verkäufer darstellt.

Aus der oben genannten grundlegenden Analyse kann man sehen, dass die Transaktionsdaten in den Börsen vollständig öffentlich sind, jederzeit auf dem Markt, wer will kaufen / verkaufen, wie viel, für alle offensichtlich ist, es gibt kein Geheimnis. Dies ist in sich wirtschaftlich sinnvoll, da nur die Anzeige des Kauf- und Verkaufsbedarfs potenzielle Händler zum Handel anlockt, so dass ein gewisses Maß an öffentlichem Interesse am Markt notwendig ist.

Das ist sehr schädlich für ihn, weil alle diese Informationen nutzen, um ihn zu rechtfertigen. Man wird beurteilen, dass es jetzt einen großen Kaufdruck auf dem Markt gibt, so dass es eine große Anzahl von Leuten gibt, die in den Markt kommen, um Geld zu verdienen, und die Preise steigen schnell an, so dass die Person, die etwas zu einem Preis von 98 kaufen konnte, schnell zu einem höheren Preis werden kann. Das ist nicht wahr. Um dieses Problem zu lösen, bieten die Börsen ein gezieltes Instrument an, das sogenannte Eisberg-Order. Ein solches Auftrag kann sehr groß sein, aber nur ein kleiner Teil ist öffentlich, der Großteil ist versteckt, niemand außer dem Austausch und dem Auftraggeber selbst sieht es, es ist wirklich wie ein Eisberg; zum Beispiel so:

Der graue Teil ist der versteckte Teil der Eisberg-Order. So informiert die Börse nur andere, wenn eine entsprechende versteckte Menge an Transaktionen stattfindet, um zu verhindern, dass andere die angezeigten Aufträge als Frontrunning nutzen.

Alles hat seine Vor- und Nachteile. Eisberg-Orders schützen zwar die Interessen der Auftraggeber, aber sie sind eine unfaire Regel für andere Marktteilnehmer. Teilnehmer mit echten Transaktionsbedürfnissen werden durch Missverständnis der Situation schwer verletzt.

Zunächst gibt es die einfachste Methode. Manchmal hängt ein Eisboden-Auftrag zwischen dem besten Kauf- und Verkaufspreis (Spread), wie hier:

In diesem Fall gibt es eine sehr einfache Erkennung, nämlich eine Mindestlimit in der Spread und dann eine Stornierung der Bestellung. In diesem Fall gibt es zum Beispiel eine Verkaufslimit von 99 und dann eine Stornierung. Da der Preis selbst nicht den offensichtlichen Kaufpreis entspricht, muss eine Transaktion stattfinden, wenn es keinen Eisberg gibt.

Um dieser Störung zu begegnen, wird der Spread normalerweise nicht direkt aufgeschlüsselt. Stattdessen wird der Spread wie zuvor an den normalen Limit-Order angeschlossen, sodass man nach dem Handel kaum ahnen kann, ob der normale Limit-Order oder der Eisberg-Order verbraucht wird.

Zunächst einmal gibt es einen direkten Gedanken. Die Existenz von Eisberg-Aufträgen spiegelt zum Teil die Interpretation der Marktbedingungen wider, die der Auftraggeber für notwendig hält. Es muss betont werden, dass die Verwendung von Eisberg-Aufträgen nicht ohne Kosten ist, da Sie den wahren Bedarf verbergen und gleichzeitig potenzielle Angreifer und echte Händler abschirmen.

Was ist der richtige Zeitpunkt? Es gibt einige Daten, die relevant sein sollten, wie zum Beispiel die Verkaufspreisdifferenz, das Verhältnis von Bestellzahlen zu Verkaufsaufzahlen usw. Für diese Daten können Sie eine Regressionsanalyse auf historischen Daten durchführen, um ein lineares/nicht-lineares Modell zwischen ihnen und Eisbogenordern zu erstellen. Dieses Modell, das mit historischen Daten trainiert wurde, kann als Eisbogenorderaufdecker verwendet werden, den Sie bei Echtzeit-Handlungen verwenden.

Das Basismodell kann definiert werden als: F ((spread, bidSize/offerSize,...) = Probability ((Iceberg)

Wenn man tiefgreifend spielen will, kann man auf dieser Basis auch fortgeschrittene Modelle wie HMM, SVM, Neural Networks machen, aber die Grundidee ist die gleiche: Die Wahrscheinlichkeit, dass es einen Eisberg-Auftrag gibt, wird durch Telleranalyse berechnet.

Wie sieht die oben beschriebene Methode aus, obwohl sie hochwertig erscheint? Ich denke, Sie haben gesehen, dass diese Modellierung nicht sehr genau ist. Als nachträgliche Analyse, um zu erklären, unter welchen Umständen ein Eisberg-Auftrag auftreten kann, ist es gut, aber als Detektor für Echtzeit-Trading ist es nicht sehr sicher.

Das nächste, was wir hier machen, ist eine Methode, die wirklich mit hohen Frequenzen spielt. Dies ist aus der Studie Prediction of Hidden Liquidity in the Limit Order Book of GLOBEX Futures.

　　高频世界里，有一条永恒的建模准则值得铭记：先看数据再建模。如果你看了上面的介绍就开始天马行空的思考数学模型，那基本上是死路一条。我见过很多年轻人，
  特别有热情，一上来就开始做数学定义，然后推导偏微分方程，数学公式写满一摞纸，最后一接触数据才发现模型根本行不通，这是非常遗憾的。

Wie sieht es aus, wenn man sich die Daten anschaut? Er wird wahrscheinlich feststellen, dass die Regeln der Börse für die Abwicklung von Eisberg-Bestellungen sehr interessant sind. Einige Börsen tun dies so: Ein Eisberg-Auftrag enthält zwei Parameter, V ist die Gesamtzahl der Bestellungen und p ist die Menge, die öffentlich angezeigt wird.

Zahlung von 10

Top-Bid-Größe des Order-Buchs -10

Neues Angebot +10

Diese drei Informationen müssen in Folge erscheinen, und die Zeitdifferenz zwischen dem dritten und dem ersten Artikel ist sehr gering. Dies geschieht, weil, obwohl es versteckte Mengen in den Eisbergen gibt, jede Transaktion nur auf die angezeigte Menge stattfindet, und erst wenn p verbraucht wurde, wird ein neues p aus der restlichen versteckten Menge erneuert. So kann jede Information, die von den Börsen erhalten wird, dennoch logisch korrekt aktualisiert werden. Das ist nicht wahr. Sobald wir also diese Gesetzmäßigkeit in den Daten beobachten, können wir mit großer Sicherheit feststellen, dass es einen Eisberg in einem Markt gibt, und dass der Wert von p festgestellt werden kann! Die nächste Schlüsselfrage ist, wie man den Wert von V bestimmt, also wie viel Bestand dieser Eisbergbestellung übrig ist. Das ist nicht wahr. Das Problem ist im Wesentlichen nicht präzise zu lösen, da V und p von einzelnen Menschen selbst bestimmt werden und beliebig sein können. Es kann jedoch von zwei Punkten aus betrachtet werden: Erstens sind beide Werte ganze Zahlen; Zweitens sind Menschen keine perfekten Zufallsgeneratoren, die Entscheidungen folgen einer bestimmten Gesetzmäßigkeit.

Von diesen beiden Punkten aus kann man ein Wahrscheinlichkeitsmodell für V und p erstellen, das die Wahrscheinlichkeit berechnet, dass eine gegebene Kombination von V, p-Werten auftritt. Hier geht es nicht in die mathematische Analyse, interessierte Freunde können sich selbst anschauen. Einfach gesagt, man kann die Form ihrer Wahrscheinlichkeitsdichte-Funktion mit Kernel-Schätzungstechniken auf historischen Daten schätzen.

Wenn Sie also einen Wert von p in den Echtzeitdaten beobachten, können Sie eine bedingte Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für den entsprechenden V-Wert erstellen, also eine Schnittstelle der obigen Abbildung, z. B. ((p = 8):

Die Funktionskurve spielt auch eine wichtige Rolle, um Ihnen zu helfen, die Restbestände dynamisch zu bewerten, z. B. wenn Sie beobachten, dass bereits 5 p verbraucht wurden, können Sie V> = 40 ausführen und aus der Abbildung neue V-Werte und Restbestände (V-5p) ausführen.

Zusammenfassend ist der Kern des Algorithmus, dass die Anwesenheit von Eisbergenbestellungen durch die Beurteilung von drei relevanten Aufzeichnungen, die in kurzer Zeit in Echtzeit-Daten aufeinander folgen, beurteilt wird, während die Quantifizierung von Eisbergenbestellungen durch ein Wahrscheinlichkeitsmodell durchgeführt wird, das von historischen Daten trainiert wurde.

Ich bin mir sicher, dass Sie sehen werden, dass dieser Algorithmus kein Betrug ist. Er ist nur eine Vermutung, die auf öffentlich zugänglichen Marktdaten basiert. Und diese Vermutung basiert nur auf Wahrscheinlichkeiten und sollte mehr als eine Referenz sein. Es ist sinnvoll für Marktteilnehmer, die Liquiditätsanbieter sind, um Verluste zu vermeiden, die durch Missverständnis der Situation entstehen.

Letztendlich richtet sich der Algorithmus nur an eine bestimmte Börse. Andere Börsen werden möglicherweise nicht die gleiche Art und Weise der Bearbeitung von Eisberg-Bestellungen verwenden.

Dieser kleine Algorithmus zeigt Ihnen die Spitze des Eisbergs im Bereich des Hochfrequenzhandels. Es sieht vielleicht nicht kompliziert aus, aber ich liebe es. Weil es klar zeigt, was man als Idee bezeichnet und dann als Quantität.

Wenn man gegen dieses Prinzip verstößt, dann geht man mit allen möglichen hochentwickelten Modellen an die Datenbank und erwartet, dass die Modelle automatisch Transaktionssignale erzeugen, was in meinen Augen nichts anderes ist als ein Trottel-Traum. Und es geht und es schätzt.

Übersetzt von Seven Heys NetworkLinks