मैं मशीन लर्निंग और हाई फ्रीक्वेंसी ट्रेडिंग में $ 500K कैसे कमाता हूं - भाग 1

अनुवादक से: हाल ही में, Habré पर एक विषय प्रकाशित किया गया था कि कैसे एक आईटी विशेषज्ञ अपने पैसे को बचा सकता है और बढ़ा सकता है, जिसके कारण काफी रुचि थी। मुझे हाल ही में वित्तीय विषय में दिलचस्पी हुई है, और मुझे एक ऐसे लड़के की दिलचस्प कहानी के बारे में पता चला है जो अपने तकनीकी कौशल का उपयोग करते हुए एक साल में आधा मिलियन डॉलर कमाने में सक्षम था। मुझे ऐसा लगता है कि उनका अनुभव कई हॉकरों के लिए दिलचस्पी का हो सकता है (हालांकि उनके पास पहले से ही एक्सचेंज में काम करने का अनुभव था), इसलिए मैंने इस पाठ का अनुवाद करने का फैसला किया (यह बहुत ही आकर्षक है, इसलिए इसके दो भाग होंगे)।

इस पोस्ट में बताया गया है कि कैसे मैंने 2009 से 2010 तक हाई-फ़्रीक्वेंसी ट्रेडिंग में लगभग आधा मिलियन डॉलर कमाए। चूंकि मैंने पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से काम किया है और अब अपने कार्यक्रम का उपयोग नहीं करता हूं, इसलिए मैं स्वतंत्र रूप से इसके बारे में सब कुछ बता सकता हूं। अधिकांश भाग के लिए, मैंने DAX और रसेल 2000 सूचकांक वायदा अनुबंधों में कारोबार किया।

मेरी सफलता की कुंजी, मेरी राय में, जटिल वित्तीय समीकरणों का उपयोग नहीं था, बल्कि एक सामान्य एल्गोरिथमिक दृष्टिकोण के अनुप्रयोग ने कई सरल घटकों को एक साथ जोड़ा और एल्गोरिथ्म का अनुकूलन करने और अधिकतम लाभप्रदता प्राप्त करने के लिए मशीन लर्निंग के सिद्धांत को शामिल किया। इस लेख को पढ़ते समय, आपको किसी विशिष्ट शब्दावली को जानने की आवश्यकता नहीं है - जब मैंने अपना कार्यक्रम लॉन्च किया, तो मैं केवल अंतर्ज्ञान पर निर्भर था। (दुर्भाग्य से, एंड्रयू एनजी का उत्कृष्ट मशीन लर्निंग कोर्स अभी तक जनता के लिए उपलब्ध नहीं था - वैसे, यदि आप लिंक का पालन करते हैं, तो आपको मेरी वर्तमान परियोजना पर ले जाया जाएगा: कोर्सटॉक, खुले ऑनलाइन पाठ्यक्रम / एमओओसी पर प्रतिक्रिया के लिए एक साइट) ।

सबसे पहले, मैं बस यह प्रदर्शित करना चाहता हूं कि मेरी सफलता सिर्फ एक सुखद संयोग नहीं थी। मेरे कार्यक्रम ने प्रति दिन 1000-4000 लेनदेन किए (दोनों "लंबे" और "कम"), हालांकि, समय की एक इकाई में मेरे पास हमेशा केवल कुछ अनुबंध खुले थे। इसका मतलब यह है कि मेरी अचानक सफलता की संभावना जल्दी से औसत हो गई। इसका मतलब यह भी है कि मैंने कभी भी $ 2,000 से अधिक एक दिन में नहीं खोया है और एक महीने की अवधि में कभी नुकसान नहीं देखा है।


(संशोधन: ये संकेतक कम कमीशन हैं)

और यहाँ एक ग्राफ है जो दिन के दौरान मेरी कमाई की विविधताओं को दर्शाता है। ध्यान दें कि इस चार्ट में पिछले 7 महीने नहीं हैं, क्योंकि - जैसे ही राशियाँ बढ़ना बंद हो गईं - मैंने उन्हें दर्ज करने की प्रेरणा खो दी।

मेरा स्टॉक ट्रेडिंग अनुभव

अपने स्वचालित व्यापार कार्यक्रम के साथ काम करना शुरू करने से पहले, मैंने दो साल के लिए "सामान्य" मोड में एक व्यापारी के रूप में काम किया। यह 2001 में था - इलेक्ट्रॉनिक ट्रेडिंग के गठन के दौरान, जब छोटे सट्टेबाजों के पास अच्छा पैसा बनाने का अवसर था। जिस तरह से मैंने काम किया, वह एक तरह से कंप्यूटर और जुए के समान था। सफल होने के लिए त्वरित, अनुशासित और बाजार के पैटर्न की अच्छी सहज मान्यता थी। मैंने लगभग $ 250k कमाए, जिसने मुझे प्रशिक्षण के लिए भुगतान करने की अनुमति दी और यहां तक ​​कि इसे बंद कर दिया। लाभ!

अगले पांच वर्षों में, मैंने अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार करते हुए कुछ स्टार्टअप शुरू करने की कोशिश की। मैं शायद ही 2008 तक व्यापार में वापस आ सका। हालांकि, स्टॉक एक्सचेंज में खेल मुझे उस समय अपनी वित्तीय स्थिति में सुधार करने का एक अच्छा अवसर लग रहा था जब अंतिम स्टार्टअप की बिक्री से पैसा खत्म होना शुरू हुआ - इस तरह की गतिविधि मुझे अगले चरणों पर विचार करने का अवसर दे सकती है।

व्यापार के लिए एपीआई

2008 में, मैं वायदा बाजार में एक साधारण व्यापारी था और टी 4 नामक सॉफ्टवेयर का उपयोग करता था। मैं वास्तव में आदेश जारी करने के लिए कुछ अनुकूलित हॉटकी संयोजन प्राप्त करना चाहता था, इसलिए जब मुझे पता चला कि टी 4 में एक ओपन एपीआई है, तो मैंने सी # (एपीआई द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा) को सीखने के लिए कड़ी मेहनत की, और फिर आगे बढ़कर आवश्यक लोगों को बनाया। गर्म कुंजी। "

एपीआई के साथ अपना हाथ आजमाने के बाद, मैंने अपनी भूख बढ़ाने का फैसला किया: मैं कंप्यूटर को सिखाना चाहता था कि मेरे लिए कैसे व्यापार किया जाए। एपीआई बाजार से स्ट्रीमिंग डेटा और एक्सचेंज को कमांड भेजने का एक आसान तरीका प्रदान करता है - और मुझे केवल इतना करना था कि इन दो घटनाओं को जोड़ने वाला तर्क तैयार किया जाए।

नीचे T4 पॉपअप विंडो का स्क्रीनशॉट है। यह विशेष रूप से अच्छा था कि, मैंने अपना कार्यक्रम बनाया, मैं उसी इंटरफ़ेस से कंप्यूटर ट्रेडिंग का अवलोकन कर सकता था। यह देखते हुए कि वास्तविक टीम काम करने वाली खिड़की में कैसे दिखाई देती है और गायब हो जाती है (अपने आप से प्रकट होती है, मेरे असली पैसे से बंधी हुई) एक ही समय में भयावह और रोमांचक दोनों थी।

अपनी खुद की एल्गोरिथ्म डिजाइनिंग

सबसे पहले, मेरा लक्ष्य एक ऐसी प्रणाली बनाना था जिसके साथ मैं यथोचित रूप से सुनिश्चित हो सकता हूं - यह एक लाभ बनाता है - एक्सचेंज पर असली खेल से पहले भी। इस तरह के आत्मविश्वास को प्राप्त करने के लिए, मुझे एक ट्रेडिंग सिमुलेशन फ्रेमवर्क बनाने की आवश्यकता थी, जो बाजार के व्यवहार को यथासंभव सटीक रूप से संभव कर सके।

[आमतौर पर वे इसके लिए एक्सचेंज तक पहुंच का उपयोग करते हैं, घरेलू साइटों पर ऐसा अवसर है। इसके अलावा, कई व्यापारी ट्रेडिंग रोबोट विकसित करने के लिए तैयार किए गए फ्रेमवर्क का उपयोग करते हैं (रूसी एक्सचेंजों के लिए कई ऐसे समाधान हैं , जो मुख्य रूप से भुगतान किए गए हैं) - लगभग। ट्रांस।]

चूंकि वास्तविक ट्रेडिंग को एपीआई के माध्यम से स्ट्रीम किए गए मार्केट अपडेट की प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है, इसलिए सिमुलेशन मोड को संगठन को डेटा फ़ाइल से मार्केट अपडेट पढ़ने की आवश्यकता होती है। इस डेटा को इकट्ठा करने के लिए, मैंने अपने प्रोग्राम के पहले संस्करण को सिर्फ एपीआई से कनेक्ट करने और टाइमस्टैम्प के साथ मार्केट अपडेट रिकॉर्ड करने के लिए स्थापित किया। मेरे सिस्टम का परीक्षण और प्रशिक्षण करने के लिए, मुझे बाजारों से वर्तमान जानकारी एकत्र करने में कुल 4 सप्ताह का समय लगा।

यहां तक ​​कि एक बुनियादी ढांचे के साथ, मुझे अभी भी यह पता लगाना था कि एक लाभदायक ट्रेडिंग सिस्टम कैसे बनाया जाए। जैसा कि यह निकला, मेरा एल्गोरिथ्म दो अलग-अलग घटकों में टूट गया है, जिसे मैं अलग से विचार करूंगा:

• मूल्य की भविष्यवाणी
• लाभदायक व्यापार का संगठन

मूल्य की भविष्यवाणी

शायद किसी भी ट्रेडिंग सिस्टम का स्पष्ट घटक यह अनुमान लगाने की क्षमता है कि कीमतें कैसे बदल जाएंगी। और मेरी प्रणाली कोई अपवाद नहीं थी। मैंने मौजूदा कीमतों को घरेलू मांग और घरेलू आपूर्ति के बीच औसत के रूप में परिभाषित किया और यह अनुमान लगाने के लिए सेट किया कि अगले 10 सेकंड में कीमत कैसे बदल जाएगी। इस प्रकार, मेरे एल्गोरिथ्म को पूरे दिन समय-समय पर कीमतों की स्थिति की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता होगी।

संकेतक बनाना और उनका अनुकूलन करना

मैंने एक साथ कई संकेतक बनाए, जिनकी मदद से मैं अल्पावधि में मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता की पुष्टि कर सकता था। प्रत्येक संकेतक ने एक निश्चित मूल्य दिया, जो या तो सकारात्मक या नकारात्मक था। ऐसे संकेतकों का उपयोग यह था कि सबसे अधिक बार सकारात्मक मूल्य वृद्धि के अनुरूप होता है, और बाजार में गिरावट का नकारात्मक मूल्य होता है।

मेरी प्रणाली ने मुझे प्रत्येक संकेतक के लिए भविष्यवाणियों की गुणवत्ता को जल्दी से निर्धारित करने की अनुमति दी, इसलिए मैं उनमें से एक बड़ी संख्या के साथ यह पता लगाने के लिए प्रयोग कर सकता था कि उनमें से कौन सा सबसे सटीक रूप से काम करता है। कई संकेतकों को चर वाले सूत्रों द्वारा परिभाषित किया जाता है - इन सूत्रों को जानते हुए, मैं चर के इष्टतम मूल्यों को चुन सकता हूं, जिससे विभिन्न मूल्यों का उपयोग करके प्राप्त परिणामों की जोड़ीवार तुलना हो सकती है।

जो संकेतक सबसे अधिक उपयोगी थे, वे अपेक्षाकृत सरल थे और वे उस बाजार के नवीनतम आंकड़ों पर आधारित थे जिसमें मैंने व्यापार किया था, साथ ही अन्य बाजारों से भी जानकारी प्राप्त की थी जहां समान प्रतिभूतियों का कारोबार किया गया था।

सटीक मूल्य व्यवहार भविष्यवाणियाँ

हालांकि, ऐसे संकेतक होना जो केवल कीमतों में वृद्धि या गिरावट की भविष्यवाणी करते हैं, पर्याप्त नहीं थे। मुझे यह जानने की जरूरत है कि प्रत्येक संकेतक का प्रत्येक मूल्य एक विशिष्ट मूल्य परिवर्तन की कितनी सटीक भविष्यवाणी करता है। मुझे एक सूत्र की आवश्यकता थी जो संकेतक मूल्य को सटीक मूल्य में परिवर्तित कर सके।

इसे प्राप्त करने के लिए, मैंने अनुमानित मूल्य वृद्धि को 50 समूहों में वितरित किया, जो संकेतक मूल्यों के बिखराव में भिन्न था। इससे हमें प्रत्येक समूह के लिए एक विशिष्ट भविष्यवाणी करने की अनुमति मिली, जिसके आधार पर मैं एक्सेल में एक ग्राफ बना सकता था। जैसा कि आप देख सकते हैं, सूचक के मूल्य के साथ पूर्वानुमानित मूल्य में बदलाव की संभावना बढ़ जाती है।



इस तरह के ग्राफ के आधार पर, मैं एक सूत्र बनाने में सक्षम था जो परिणामस्वरूप वक्र के अनुरूप था। पहले तो मैंने इसे "कर्व करने के लिए फिट" किया, लेकिन जल्द ही मैंने एक छोटा सबरूटीन लिखा, जिसने इस प्रक्रिया को स्वचालित कर दिया।

वैसे, सभी संकेतक वक्रों में समान ग्राफ नहीं थे। इसके अलावा, समूहों को लघुगणकीय रूप से वितरित किया गया था, ताकि प्रत्येक समूह में लगभग समान संख्या में प्रारंभिक मान हों। यह भी ध्यान देने योग्य है कि संकेतकों के नकारात्मक मूल्यों (और मूल्य में कमी की इसी भविष्यवाणी) को मोडुलो लिया गया और सकारात्मक मूल्यों के साथ व्यवस्थित किया गया (मेरा एल्गोरिथ्म बिल्कुल उसी तरह से बढ़ती और घटती कीमतों के साथ काम करता है)।

मूल्य व्यवहार के एक अस्पष्ट भविष्यवाणी के लिए संकेतकों का लेआउट

इस बिंदु पर ध्यान देना महत्वपूर्ण है: सभी संकेतक पूरी तरह से स्वतंत्र नहीं थे। मैं केवल संकेतकों की सभी भविष्यवाणियों को ढेर नहीं कर सका और उनसे अंतिम मूल्य का चयन कर सकता हूं। जोड़ा भविष्य कहनेवाला मूल्य को उजागर करना महत्वपूर्ण था, जिसके साथ प्रत्येक संकेतक ने पहले से ही अनुमानित मूल्य को पूरक किया। यह करना इतना मुश्किल नहीं था, लेकिन इसका मतलब यह था कि अगर मैंने वक्र के नीचे एक ही समय में कई संकेतकों को मैन्युअल रूप से समायोजित किया, तो मुझे सावधान रहना होगा - एक संकेतक को बदलने से दूसरों को बदलने का कारण हो सकता है।

एक ही समय में दिए गए वक्र के सभी संकेतकों को समायोजित करने के लिए, मैंने ऑप्टिमाइज़र सेट किया ताकि प्रत्येक पुनरावृत्ति के साथ पूर्वानुमान वक्र केवल 30% द्वारा निर्दिष्ट की दिशा में बदल जाए। 30% की इस छलांग ने भविष्यवाणी घटता को थोड़ी संख्या में पुनरावृत्तियों को स्थिर करने की अनुमति दी।

इस तथ्य के कारण कि अब प्रत्येक संकेतक ने केवल मूल्य भविष्यवाणी के लिए सटीकता को जोड़ा, मैं एक ही बार में सभी संकेतकों का उपयोग कर सकता था कि जहां अगले 10 सेकंड में बाजार होगा।

सिर्फ मूल्य निर्धारण पर्याप्त क्यों नहीं है

यह आपको लग सकता है कि इस तरह के बाजार लाभ से मैं समृद्ध हो सकता हूं। लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि बाजार में आपूर्ति और मांग शामिल है - और न केवल बाजार की कीमतें। उच्च-आवृत्ति ट्रेडिंग में सफलता उन लोगों के लिए आती है जो सर्वोत्तम मूल्य प्रदान करते हैं, और यह आसान नहीं है।

एक प्रणाली बनाने में आने वाली कठिनाइयाँ जो आपको लाभदायक लेनदेन को समाप्त करने की अनुमति देती हैं, उन्हें निम्नानुसार पहचाना जा सकता है:

• प्रत्येक ट्रेडिंग ऑपरेशन के साथ, मुझे अपने ब्रोकर और एक्सचेंज दोनों को कमीशन का भुगतान करना होगा।
• प्रसार के तथ्य (सबसे अच्छी खरीद और बिक्री की कीमतों के बीच का अंतर) का मतलब है कि अगर मैं यादृच्छिक रूप से खरीदा और बेचा जाता हूं, तो मुझे बहुत पैसा खोना होगा।
• अधिकांश बाजार पर अन्य बॉट्स का कब्जा है, जो मेरे साथ केवल तभी सौदा करेंगे जब वे इसे सांख्यिकीय रूप से फायदेमंद मानते हैं।
• एक आकर्षक प्रस्ताव खोजने का मतलब सौदा करना नहीं है। जब तक खरीद आदेश एक्सचेंज तक नहीं पहुंचता, तब तक यह प्रस्ताव अप्रासंगिक हो जाएगा।
• बाजार में एक छोटे खिलाड़ी के रूप में, मैं अकेले गति की कीमत पर अकेले प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकता।

जारी रखने के लिए ...