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높은 주파수 거래의 주문 책

저자:발명가들의 수량화 - 작은 꿈, 2017-09-01 12:18:52, 업데이트:

높은 주파수 거래의 주문 책

  • 왜 주문책에 관심을 가져야 할까요?

    제한 주문 책은 모든 구매자와 판매자가 모이는 곳이며, 모든 경매가 일어나는 곳이다. 본질적으로, 그것은 모든 공급과 수요이다. 우리가 주문책을 볼 때, 우리는 모든 시장 참여자의 결정과 전략을 볼 수 있다. 거래 데이터가 이미 일어난 상황을 보여주는 경우, 주문책은 거래자의 의도를 보여줍니다. 이 정보에 따라 단기 가격 움직임을 예측할 수 있다.

    주문서를 추적하고 분석함으로써 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

    유동성 있는 가격 수준을 찾아라. 특정 가격 수준은 많은 표를 유치할 수 있으며, 이러한 표의 집합은 시장을 깊이 관찰함으로써만 식별할 수 있다. 상기 가격 수준이 현재 가격보다 낮을 때, 종종 지지점으로 나타난다. 현재 가격보다 높을 때, 저항점으로 나타난다.

    사가 차이를 관찰하여 가까운 미래에 무슨 일이 일어날지 예측합니다.

    시장 내 하루 운동 방향의 전환을 식별합니다. 예를 들어, 강한 구매자에서 강한 판매자로의 전환.

    주문책의 변화와 시장 가격의 변화의 관계를 연구합니다.

    우리는 시장 깊이 데이터를 사용하여 전략의 작동을 관찰할 수 있습니다.

    가격 트리거 전략, 즉 가격 변화에 따라 자동으로 거래 방향을 바꾸는 전략.

    특정 핵심 기술 지표에 대한 돌파구가 있는지 확인하고, 가짜 돌파구인지 실제 돌파구인지 더 잘 식별합니다.

    이 프로젝트의 목표는, 큰 선수들이 들어오는지 확인하는 것입니다.

    판매행위를 식별합니다.

    오더북을 사용하는 방법은 여러 가지가 있다. 스칼퍼는 오더북의 정보를 더 많은 것을 하거나 덜하는 것을 결정하기 위해 사용한다. 파동 트레이더 (swing trader) 또는 기술 분석을 숭배하는 트레이더는 그들의 거시적인 구매 또는 판매 결정을 정당화하기 위해 이것을 사용할 수 있다.

  • 한계 주문서를 처리하는 데 직면한 과제

    양적 분석가나 거래자는 오더북을 처리할 때 주로 다음과 같은 과제에 직면합니다.

    높은 빈도 거래 전략은 앞서기 위해 많은 가격 수준에서 제한 주문을 올리는 것이다. 일반적으로 이러한 주문 행위는 가격 변화로 촉발된다. 그리고 시장 가격이 주문 가격에 가까워질 때 대부분의 주문이 취소된다.

    모든 가격 제한 목록은 진정한 거래 의도를 나타내지는 않습니다. 일부 거래자는 높은 유동성 또는 낮은 유동성의 착각을 창출하기 위해 마켓을 조작합니다. 그들의 수단은 스푸핑 (spoofing) 과 트래픽 막힘 (quote stuffing) 을 포함합니다.

    때로는 모든 거래 명령서가 주문책에 표시되는 것은 아닙니다. 많은 거래소가 어떤 유형의 숨겨진 명령어를 가지고 있습니다.

  • 미세한 구조를 이해하라

    모든 거시적인 사건은 미시적인 사건의 집합이다. 많은 경우, 미시적인 구조를 이해할 수 있다면, 당신은 거시적인 현상을 더 잘 이해할 수 있다. 미시적인 구조를 연구하는 것의 장점은 큰 사건들이 상대적으로 적어서 시장 참여자의 행동과 의도를 해석하는 것이 더 쉽다. 미시적인 구조를 배우는 가장 좋은 방법은 시각화 도구를 사용하여 시장 데이터를 관찰하고 확대하는 기본 구성 요소를 사용하는 것이다.

  • 주문서를 시각화하는 방법

    그 당시 우리는 여전히 높은 주파수 거래 전략에 종사하던 시절에 이 문제에 직면해야 했다. 우리는 다른 유형의 시장 참여자를 더 잘 이해하고 우리가 주문을 할 때 시장이 어떻게 반응하는지 알고 싶어했다. 우리는 주문 책을 열차 형태로 변환하기로 결정했고, 초당 25-40 톤의 주파수로 업데이트되었다. 이 열차는 주문 책에서 일어나는 모든 변화를 기록하고 그릴 것이며, 변화를 다른 회색의 그림자로 나타냅니다. 그림자가 밝으면 거래가 해당 가격 수준에서 대기하는 주문이 더 많다는 것을 의미합니다. 즉 유동성이 더 강합니다. 반대로, 그림자가 깊어지면 유동성이 더 낮습니다.

  • 이 열차는 전체 제한 주문 책과 거래량이 어떻게 시간이 지남에 따라 변하는지를 명확하게 볼 수 있도록 해줍니다. 따라서 시장 메커니즘에 대한 더 빠르고 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 아래에서 자세히 설명 할 수 있습니다. 통상 차트, 예를 들어 기둥 차트는 모두 2 차원입니다 (가격과 시간). 열차를 사용할 때 차트에 한 차원을 추가하여 역사의 모든 순간에 각 가격 아래의 주문 규모를 볼 수 있습니다. 또한, 초당 40번의 높은 주파수로 데이터를 업데이트하면 변화의 주파수를 볼 수 있는 비디오를 얻을 수 있습니다.

    시각화는 이전에 볼 수 없거나 이해할 수 없었던 패턴을 볼 수 있게 해줍니다. 각 가격 수준에서 주문 규모가 시간이 지남에 따라 어떻게 변합니까? 가격이 어떤 가격선 (지원선 또는 저항선) 에 접근할 때 그 선은 어떻게 움직일까요? 이 가격 라인의 아래 또는 위에는 더 강한 지지 또는 저항 라인이 있습니까? 이 가격대 근처의 거래량은 얼마일까요? 오더북의 다른 쪽에 무슨 일이 일어나고 있습니까? 오더북이 비대칭되는 영역이 있습니까?

  • 가격 상승 현상

    몇 개의 인접한 질문 (ask) 수준에 많은 제한 판매 주문이 모여 있습니다. 일반적으로 우리는 다음과 같은 가정을 실시간으로 테스트하기를 원합니다: 가격이 이러한 수준에 도달하면 가격이 다시 상승합니다. 이 가격들이 이 수준에 가까워지면 판매자 수는:

    • a. 변하지 않거나,

    • b. 더 커집니다 (이 경우, 이 수준에서 거래가 아직 일어나지 않은 경우 가격이 반전될 가능성이 있습니다)

    이 가격 수준에서 주문 거래가 시작되면:

    • a. 더 많은 판매자가 참여하고/또는

    • b. 우리는 숨겨진 판매 주문이 실행되고 있음을 관찰하고 있으며, 그들의 상대판은 시장 가격 지불이다.

  • 주문책의 주요 변경 사항

    순식간에, 많은 주문이 취소되고, 많은 주문이 추가됩니다. 그 다음에는 가격이 떨어집니다. 우리가 방금 관찰한 것으로 볼 때, 이러한 주문은 아마도 동일한 거래자에게 있습니다.

  • 1 더 큰 투명성

    조직과 개인은 더 광범위하고 정확한 데이터를 필요로 한다. 당신이 가지고 있는 데이터가 더 많을수록 (예를 들어, 하나 이상의 거래소에서) 더 상세하고 더 많은 세부사항이 있을수록, 당신은 더 현명하게 결정을 내릴 수 있다. 우리가 시장을 관찰할 때, 우리는 이러한 경향을 이미 발견했다. 좋은 예로, 시중에 출시될 예정인 CME 시장에 의해 주문 순위 위치와 그 수를 제공하는 CME 시장의 데이터가 있다. 이 정보를 가지고 있는 거래자는 더 이상 스스로 순위 위치를 계산할 필요가 없어 더 현명하게 결정을 내릴 수 있다.

  • 2 더 많은 데이터 분석과 시각화

    기술의 발전에 따라 더 많은 데이터가 수집되고, 실시간으로 또는 주문에 따라 전송되고 (더 빠른 인터넷 덕분에), 일반 컴퓨터로 분석 및 시각화됩니다 (더 나은 GPU 덕분에). 다른 산업과 마찬가지로 금융 산업은 더 나은 데이터 분석 및 시각화 응용 프로그램을 필요로 할 것입니다. 이러한 프로그램은 오프라인 연구뿐만 아니라 실시간으로 사용할 수 있으며 더 빨리 더 나은 결정을 내리는 데 사용됩니다.

  • 3, 시각화 도구의 상호 작용성, 유연성 및 모듈화

    시각화 소프트웨어는 데이터 소스에 대해 더 중립적이고 다양한 소스의 데이터를 현명하게 보여줄 수 있어야 한다. 또한, 데이터가 증가함에 따라, 접근하는 방식도 더 유연하게 될 것이다. 예를 들어, 자신의 데이터를 사용하여, 자신의 매개 변수를 선택하고 비디오를 구성할 수 있다고 상상해 보라. (예: 엑셀에서 차트를 구성하는 것과 같이), 자신의 지표를 사용하여 비디오를 풍부하게 만들고 오프라인으로 보거나 실시간으로 보는지 결정한다. 이러한 분석 방식은 알고리즘 개발자나 정량 분석가뿐만 아니라 거래자 및 다른 시장 분석가들에게도 사용될 수 있다.

  • 4. 데이터 분석 자동화

    더 많은 데이터는 더 높은 데이터 차원을 의미하기도 합니다. 현재 대부분의 데이터 분석 작업은 2차원에서 수행되지만, 앞으로는 3차원 또는 4차원에서도 수행될 수 있으며, 이로 인해 사용자의 통찰력과 경쟁 우위를 높일 수 있습니다. 그러나 인간의 인식 차원은 제한적입니다. 따라서 초기 자동 데이터 분석을 수행하고 경보를 생성하고 초기 결과의 의미있는 부분을 보여주는 것이 필요합니다.

위키백과에서


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