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Una función clave de Opix Algo es reducir la opacidad del mercado de divisas tomando información de los datos del mercado de los centros de negociación y creando una imagen agregada de las condiciones predominantes del mercado que informa las decisiones de ejecución. Esta vista agregada, también conocida como cartera de pedidos agregada, proporciona estimaciones sobre los volúmenes de transacciones casi en tiempo real.
El objetivo principal de este análisis es reducir el impacto en el mercado, disminuir el deslizamiento y predecir futuros movimientos de precios en función de los datos de la transacción (precio, tamaño y dirección) para la toma de decisiones en tiempo real y minimizar el costo de ejecución.
La regresión lineal es una herramienta matemática y estadística clásica empleada para medir la asociación entre dos variables. En caso de que haya una variable independiente X y una variable dependiente Y que depende de X, la regresión lineal puede ayudarnos a obtener un modelo lineal que se ajuste de la mejor manera al conjunto de datos mediante la ecuación Y=α+βX.
Opix Algo predice los cambios en el precio de los activos según los cambios en la microestructura mediante el uso de modelos de regresión lineal. Realiza estas predicciones encontrando primero un conjunto de coeficientes que se ajuste mejor a los datos de entrenamiento, en el que el mejor ajuste se determina minimizando una determinada función de coste. Tras haber hallado los coeficientes de (β), realiza las predicciones multiplicando los coeficientes por las variables de entrada de un determinado activo. Los datos que se introducen son, entre otros, los precios de los activos, el volumen de operaciones, los indicadores técnicos, la cartera de órdenes limitadas, el tamaño de las órdenes y el marco temporal.
Las decisiones basadas en redes neuronales artificiales se desarrollan para las estrategias de licitación, la gestión del riesgo, el análisis de patrones y la predicción del rendimiento. La red neuronal artificial es capaz de aprender y generar su propio conocimiento a partir de entradas de datos como carteras de órdenes, precios de oferta y demanda y flujos de órdenes que tratan de predecir los cambios de precios de los activos aportando una solución. En los problemas de series temporales, la red neuronal artificial debe construir un modelo de previsión partiendo del conjunto de datos históricos para predecir los puntos de datos futuros. En resumen, el modelo de red neuronal artificial es suficiente para obtener información acerca del cambio direccional del mercado clasificando los patrones de oferta y demanda.
El algoritmo de deformación dinámica del tiempo (DTW) es un método eficaz que combina patrones dentro de un sistema de inversión. El algoritmo de deformación dinámica el tiempo es un algoritmo de alineación de series de tiempo para medir dos secuencias de valores vectoriales al deformar la distancia hasta que se encuentre una coincidencia óptima entre las secuencias. Opix Algo implementa el algoritmo de deformación dinámica del tiempo para automatizar el emparejamiento y la determinación de la posición de inversión en el rango de precios previsto.
| Experimento | Conjunto de datos | Tasa de precisión |
| 1 | AUD - USD 2019 (enero – agosto) | 70% |
| 2 | EUR – USD 2019 (enero – agosto) | 72% |
Les résultats sont présentés avec différentes valeurs de filtre. Opix Algo décompose les résultats en différentes mesures de performance de trading comme suit :
Consulte las órdenes de mercado antes de enviarlas a los mercados. Permiten bloquear o cancelar de forma automática las órdenes en cuanto se producen operaciones fuera de los márgenes de precios definidos, se supera un tamaño máximo o se contabiliza un número excesivo de órdenes de forma automática.
Permiten a los usuarios o proveedores ajustar los parámetros de ejecución durante una ejecución, a menudo cuando las condiciones del mercado difieren o el algoritmo se comporta de una manera no deseada o inesperada. Esto es importante, por ejemplo, en casos de liquidez especialmente baja, cuando los creadores de mercado podrían dominar el volumen de operaciones o dejar de operar por completo.
Suponen un seguimiento continuo del mercado intradiario y operaciones con contrapartes cuando se superan los límites. Los algoritmos identifican errores y problemas potenciales, analizan los casos particulares y mejoran las estrategias de ejecución y los controles de riesgos.
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