産業大廈がアルゴリズム取引を明らかに:発明家が市場戦略として定量化プラットフォーム

デジタル通貨アルゴリズム取引ガイド

本文では,加元取引アルゴリズムの設計と実装を調査します.特に,アルゴリズムの実行,市場取引アルゴリズム,いくつかの市場微小構造の考慮事項に焦点を当てています.また,特に仮想通貨市場の特性を扱う場合,実践的な偏差理論の場所も研究しています.

実行アルゴリズム

実行アルゴリズムの目標は,ポートフォリオの状態を異なる状態に変換し,最大限にコストを削減することです. 例えば,BTCUSDの曝露率を1000に上げたい場合は,すぐに市場オーダーをBitMEXの取引先に急激に押し込むことを望んでいないかもしれません. そのため,多くのスライドが発生します.代わりに,複数の異なる取引所の市場と制限オーダーの組み合わせを考慮して,ゆっくりとあなたの望むポジションを得ることができます.

実行アルゴリズムは通常,3つの層があります:マクロトレーダー,マイクロトレーダー,スマートルーター.

マクロトレーダー層は,大きな初期オーダーまたは父オーダーを,時間跨りの小さなオーダーに分割する.これは実際には,全体のアルゴリズムのシフト部分である.VWAP,TWAP,POVは,マクロトレーダーアルゴリズムの一般的な簡単な例である.通常,複雑なマクロトレーダー層を設計するために,さまざまな市場影響モデルが使用される.市場影響モデルの設計は,市場が実行に対する反応を視察する.市場が実行後に原状を維持するか,さらに遠くに行くか,または何らかの形で戻ってくるか.最も革新的な市場影響モデルのうちの2つは,Almgren-Chriss (1999年,2000年) 永久市場影響モデルとObizhaeva-Wang (Obizhaeva-Wang) (2013) 臨時市場影響モデルである.このことから,実際には,市場影響は永続的ではないので,Obizhaeva-Wangはより現実的に適合しているように見えます.

延申読書: 取引後の市場影響力が衰え始めていますhttps://arxiv.org/pdf/1412.2152.pdf

マイクロトレーダー層は,それぞれのサブオーダーを,市場価格のオーダーか制限価格のオーダーとして実行するかどうかを決定し,もし制限価格のオーダーであるならば,どの価格を指定すべきかを決定する. マイクロトレーダーデザインについては,サブオーダーの大きさは通常,市場全体の小さな部分であるため,どのように実行されるかは重要ではない. しかし,デジタル通貨市場は流動性が非常に稀であり,実際は通常のサイズの子オーダーでさえ,滑り点が非常に顕著である. マイクロトレーダーデザインは,通常,時間と深さ,キュープ位置,および市場の微生物構造の他の特徴に焦点を当てます. 市場価格のオーダー (もし遅延を無視した場合,制限価格のオーダーと同じ) は実行が保証され,注文はそのような保証がありません. 制限値が保証されない場合,あなたはマクロトレーダー設定の取引計画に落ちることがあります.

スマートルーター層は,注文を異なる取引所にどのように誘導するかを決定する.例えば,Kraken が60%の流動性を持ち,GDAX (Coinbase ProPrime) が特定の価格レベルで40%の流動性を持っている場合,microtrader は注文をそれぞれ60%と40%の割合でKraken と GDAX に輸入するべきである.

現在,市場における利息者および取引先は,流動性を1つの取引所から別の取引所に移行していると言えます.したがって,もしあなたがクラケンで半分の注文を実行し,数秒待っていたら,いくつかの流動性がアーバーとスタットアーバーからGDAXに対するクラケン流動性に追加され,あなたは同様の価格で残りの作業を完了することができます.しかし,この場合でも,アーバーは,自分の利益のためにあなたに追加料金を請求し,自分の負債をクラケンへの取引費に移転します.さらに,一部の市場参加者は,複数の取引所で行いたい規模を上回る金額を請求し,損失が取られた場合,その規模を上回ります.

最後に,自分のローカルスマートルーターを持っておくのが最善である.このローカルスマートルーターは,第三者のスマートルーターサービスに対する遅延の利点もある.前者の場合,あなたは直接取引所にルーティングすることができます.後者の場合,あなたは最初に第三者のルーターサービスにメッセージを送らなければなりません.そして彼らはあなたの注文を取引所に送ります. (さらに,あなたは第三者にルーター料金を支払う必要があります).三角形の任意の2本の足の合計は3番目の足よりも大きい.

市場取引のアルゴリズム

市場作りは,他の市場参加者に即時流動性を提供して報酬を得ることを意味する.あなたはポジティブな期待値の為の株式リスクを負う.最終的に,市場作りは2つの理由で報酬を受ける.第一に,市場受取者は高い時間優位性を持ち,即時性が必要である.二に,流動性を促進する市場作りは,彼らの低い時間優位性や忍耐を補うことができる.二に,市場作りのPnLの利益は左傾斜で,ほとんどのトレーダーは通常右傾斜の利害者である.つまり,市場作りは,賭博市場,カジノ,保険会社,国家宝くじの賭博会社に似ている.彼らはしばしば小勝し,しばしば大損しない.このような予期しないリターンの利益として,市場作りは期待値の報酬を得ることができる.

延伸読書:偏見https://en.wikipedia.org/wiki/Skewness

高級レベルの観点から見ると,制限オーダーは他の市場からの自由オプションである.残りの市場には,制限オーダーの制限価格で資産を購入または売却する権利が与えられているが,義務はない.完全に知られた市場では,誰もフリーオプションを販売しない.これは,市場が全体的に完全に知られた市場ではないためであり,フリーオプションを販売することは決して意味がない.一方,市場情報が完全に知られていない場合,リスク中立なマーケットメーカーは,すべての取引がノイズであるため,これらの自由制限オプションを非常に小さな差で販売する意向を持っている.明らかに,真の市場参加者は,それぞれの参加者が独自の知られた情報と未知程度を持つ混雑した魚魚である.

市場操作アルゴリズムを設計する際には,市場操作者,市場参加者,および他の市場操作者の3つの視点が考慮される.

投資家は自分の意見を自分の資産に反映する. 資産のリスクが既に大きすぎた場合,あなたは自分のオファーを下げたり,その逆をしたりする. あなたは2つの異なる理由でそうしている. まず,企業として,あなたはリスク回避の一定程度を持っています. (個人よりも少ないかもしれませんが,あなたのマネー・エフィティ・カーブは依然として歪んでいる).

この有用関数の形には多くの構造がある (CARA,CRRA,HARAなど).次は,市場における被動的流動性提供者として,逆選択リスクに直面する.積極的な流動性受取者は,あなたが持っていないことを知っているかもしれない,またはあなたよりも単に賢いかもしれない.これは基本的に市場にフリーオプションを売る問題である.

さらに,機械操作のレベルでも,市場価格の注文による市場注文は,市場価格の請求方式で価格を下げるが,価格の請求方式による市場注文は,市場価格の請求方式で価格を下げる.いかなる取引の正確なタイミングにおいても,あなたは常に間違った側に立っている.また,市場商としての申し出は,消極的な市場影響を生む.つまり,注文を未完成の注文簿に送る行為は,少なくとも市場をあなたから遠ざける.

リスク嫌悪関数https://en.wikipedia.org/wiki/Risk_aversion

市場受取者の見解は,注文流によって表される. depth 関数として注文が到着するボリューム加重頻度は,いくつかの重要な属性を持つべきである.

この関数は次のようになります.

• 1) 減少

• 2) 凸 (ここでは直感的に説明が難しいが,経験的に明白)

• 3) 深さが無限に近づくにつれて0に近づくにつれて,いくつかの式は,この強度関数が2回連続して微分される必要があることを容易に処理する.これは細かな合理的な仮説だが,最終的には必要ではない.さらに,の深さまたはの距離をオーダーブックの上部から計算する方法に関する異なる式は,通常,いくつかの合理的な中間価格またはそれぞれの取引相手のベスト・オファーを使用することができます.この2つの方法の間に異なるバランスが存在し,我々はここで議論するつもりはありません.

これに加えて,公平な中間価格の値がどのくらいであるべきか不明である.深層オーダーを送信し,撤回する際に,最適な買取価格と最適な販売価格の間の中間価格は,騒音価格の影響を受けやすい.

さらに,同じオーダーブック形状の2つのケースを考えると,後者のオーダーブックで最適なオードが,前者のオーダーブックで最高のオードよりもフェアな価格が低いことを示します.また,オーダーブックの歴史が重要かどうかという問題もあります.重要であれば,価格時間または取引量の時間に関して注意を払うべきでしょうか.市場流動の特徴を考えると,セールスマンにとって最適な制限オーダーはどこに置くべきでしょうか.

これは実際には,唯一のグローバル最大値を持つ凸最適化問題です. もう一つの考慮事項は,オーダートラフィックが時間の経過とともに到着し,それは少しのプロセスのように見える.https://zh.wikipedia.org/wiki/泊松过程ホークス・プロセスのようなものだと考える人もいます.http://jheusser.github.io/2013/09/08/hawkes.htmlまた,市場トレーダーは捕まえようとしている買賣反発は,平均回帰の最も短いバージョンである.この超短期平均回帰は局所的な波動によって縮小されるため,市場トレーダーは高い価格でオファーを拡大し,低取引量でオファーを締めくくることが意味がある.

Order arrival intensity with respect to depth (オーダー到着強度について深さについて)https://arxiv.org/pdf/1204.0148.pdf）

ユンシェン:ホークス・プロセスhttp://jheusser.github.io/2013/09/08/hawkes.html）

他のマーケットメーカーの見解は,この注文簿によって代表される.注文簿は他のマーケットメーカーの情報の一部を明らかにする.注文簿のトップに近い購入価格が販売価格よりも多く,他のマーケットメーカーの購入価格よりも売る傾向を示している.これらのマーケットメーカーは,すでに大量に不均衡な在庫蓄積が存在している可能性があり,または,短期的には価格が上昇するのではなく下落する可能性が高いと考えている可能性がある.いずれにせよ,市場メーカーの場合,あなたは,図の注文簿の偏差に応じてオファーを調整することができます.

また,市場商として競争しているとき,価格の跳躍が小さい場合,このような一銭一銭の価格跳躍の動きをよく目にします. 市場商として,価格を互いに競い合うことで,降点に達し,勝者だけが優先されるまで競争します. 勝者を決定した後,ランカーは通常,次のベスト・オファーまたはオファーの前に前の価格に跳躍します. 価格の優先度を失えば,第2のオファー優先度を得ることができます. これは,勝者が現在ランカーの前に価格の移動に戻り,同じ梯子,二つの爬虫のゲームを再開するという帰還現象を引き起こす.

延申はこう書いている:http://parasec.net/transmission/order-book-visualisation/

最後に,長期的指向の信号は,市場分析アルゴリズムに覆われる可能性がある.市場分析アルゴリズムの目標は,株式を平らまたは不変に保つことではなく,いくつかの長期的目標とそれに対応する偏差を考慮してそれを実現することです.

スピード

スピードは2つの主な理由から重要です. まず,キャンセルする前に取引オーダーブックからの注文をキャンセルできます. 次に,注文が取引される前に注文ブックからの注文をキャンセルできます. 言い換えれば,あなたは注文の取引と撤回に常に主動性を保持したいと思っています.

通常,原則として,速度から最も利益を得る戦略は,論理を判断する最も簡単な戦略である.どんな複雑な論理も,必然的に往復時間を遅らせる.これらの複雑なタイプのアルゴリズム戦略は,取引の世界におけるF1の競馬車である.データ検証,セキュリティチェック,ハードウェア設定,排列など,速度のために剥奪される可能性が高い.OMS,EMS,PMS (プロジェクト上のコンビニ管理システム) を飛ばして,GPUの計算論理を同位取引所のバイナリーAPIインターフェースに直接接続する.迅速で危険なゲームである.

もう一つの速度敏感クラスの戦略は,相対的統計利息戦略で,サーバーは単一の取引所と共存するのではなく,実際に複数の取引所の間に位置している.それらは,単一の取引所から最も速いデータではないが,他のどの戦略よりも前に価格を得て,関連するデータと協調して行動することができる.

世界最大の証券取引所のベストの中間取引ノードの位置https://www.alexwg.org/publications/PhysRevE_82-056104.pdf）

スピードゲームでは,勝者が通う.最も単純な例では,利回りがある場合,最初に利回りを得る人は利益を得る.第2人はパンパンを受け,第3人は何も得られない.利益はおそらくの法則によって分配される.の法則について:https://zh.wikipedia.org/wiki/冪定律）

スピードゲームも競争である. 一旦誰もが光ファイバーネットワークからマイクロ波ネットワークやレーザーネットワークにアップグレードすると,誰もが公平な競争環境に戻り,最初の優位性は商品化される.

価格の跳びの大きさ,優先順位と列の位置を奪う

ほとんどのマッチオーダーエンジンは,価格優先と時間優先 (比例マッチはあまり一般的でない代替方法ですが,現在考慮していない) を従います.価格が低い制限オーダーが実行される前に,より良い価格が実行されます.同じ価格の制限オーダーでは,以前に送信されたオーダーは,後で送信されたオーダーの前に実行されます.

Binanceは注文を最大8桁の小数点に分割する.取引価格が.000001である場合,.00000001の価格は取引の1%である.取引価格が.0001である場合,.00000001の価格は1bpsである.これは大きな違いである.前者の場合,大きな注文をスキップするには1つの完全なポイントが必要であり,時間優先が重要であり,後者の場合は100倍安く,価格優先が重要である.

言い換えれば,取引優先を得るために全額の1%を支払う必要がある場合,それは相対的に大きな金額を支払って,相対的に少数の取引を受ける可能性が増加し,並列待ちがよりよい選択肢である可能性があるため,価値がない可能性があります.しかし,取引優先を得るために1bpsしか支払わなければ,あなたはそれをすることができます.あなたは相対的に小さな限界コストを削減し,相対的に多くの取引の可能性を増加します.

この質問は,自然に次の質問につながります:あなたの列の位置の価値は?https://moallemi.com/ciamac/papers/queue-value-2016.pdf）

注文簿 デルタ

オーダーブック内の取引量を減らすには2つの方法しかありません.主動的に取り消すか,取り消すかです.もし取り消しは取引プロセスによって引き起こされた場合,この価格以外のすべての価格も取引プロセスによって減ります.これらの取引記録を順序付けして,取り消しまたは取り消しのためにそれぞれの減量をマークすることができます.

直感的には,取引は,両者が特定の価格で取引することに同意することを意味し,キャンセルとは,両者が特定の価格で購入し,売却する意思がなくなったことを意味している.したがって,表面的には,我々は,最良の価格でキャンセルすることは,市場価格が短期間に下向きに動いて,取引価格がそれに続くことを示す非常に強い信号であると言えるだろう.

一方,注文簿の価格が上昇し始めると,唯一の選択肢は,残った制限価格の注文数を増加させることである.

注文簿の増減は,市場参加者の個人的な意思を示し,短期間の価格動向をシグナルします.

より良い価格指数と最適な取引料

現在,ほとんどの価格指数は,複数の取引所から取引データを入手し,それらをまとめて取引量加重平均価格を得ています.特に,Tradeblock指数は,取引所の重さを高める罰則のメカニズムも備えています. 取引所の重さは,不活性と価格が偏りすぎたすべての取引との密接な関係にあるからです.それ以外には,何が改善できるでしょうか?

GDAXでは,メーカー手数料は0ベーシックポイント,テイカー手数料は30ベーシックポイントである.例えば,取引の表示価格が$4000/BTCである場合,実際には売り手は$4000/BTCで売る,買い手は$4012/BTCで購入する.この取引の合理的な価格は,実際の表示価格ではなく,4006/BTCに近い値である.一方,Bittrexの25bpsの料金が同時にメーカーとテイカーに適用されるため,実際の価格は表示価格である.つまり,$4000/BTCの表示価格は,実際に買い手は$4010/BTCで購入し,売り手は平均価格として$3990/BTCで販売している.

したがって,価格発見の観点から,取引記録の価格は取引所間の直接比較性がないので,価格指数を構築した後に上記の状況を考慮して標準化されるべきである. もちろん,取引量によって異なる手数料がもたらされるいくつかの複雑性がある.例えば,ある取引所が取引量の大きさに合わせてテイカーとメーカーの手数料を設定し,請求する.これは2つの興味深い推論を暗示している.

第一に,価格発見は限られており,ある方面では,同時に取引所間のメーカーとテイカー料金に関する不均衡を深める. GDAXのほとんどのアカウントが0/30ベーシックポイントのメーカーとテイカー料金レベルであると仮定し,GDAXは通常BTCUSDのオーダーブックに1ペニーの差がある場合,オファーに表示される各取引の価格は約のフェアバリューで,現貨と毎取引より15ポイント高い,その間表示される価格は約のフェアバリューである.したがって,平穏な時期ののフェアバリューは,この2つのポイントの間に急速に振動し,その間の価格はさらに細分化されていないことが判明した.

GDAXの注文簿

第二に,生産者と消費者の間の税関関係と同様に,メーカーとテイカーの間には費用発生率において一定の等価性がある.もしあなたがメーカーに比較的多くの費用を請求するならば,彼らは注文簿を拡大し,一部の費用をテイカに転送する.もしあなたがテイカに比較的多くの費用を請求するならば,メーカーが注文簿を緊縮し,一部の費用をテイカに吸収する.

極端なケースは,あなたがマーカーをとても好きで,オーダーブックが点差で価格を押しつぶす (GDAXでよく見かけるような) と,オーダーブックが締め切れない状態になる.その上で,どんな追加費用も,今や収益損失となり,取引所自身に落ちる.

この極端な例を除いて,どの側から手数料がかからないかではなく,テイカーとメーカーの手数料の合計が重要であることを見ることができます. 最終的には,ラッファー・カーヴェインの税制政策と同様に,取引所は手数料政策の収益最適化問題に直面します. 利益収益は税制政策と同じであることを見ることができます. 取引所は手数料を100%手数料に請求しない場合,彼らは収入を得ません. 取引所は手数料を100%手数料に請求した場合,取引はありません,したがって,彼らは収入を得ません. いくつかの追加の研究によって,常に手数料レベルの交換収入が唯一の最大値関数を持っていることが明らかになりました.

ラッファー・カーブ (ラッファー・カーブ)https://en.wikipedia.org/wiki/Laffer_curve）

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