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오픽스 알고리즘은 주문 흐름별로 시장 미세구조를 분석하여 물량 분포 데이터를 얻고 주문을 제한하여 시장 메이커의 수요/공급 범위를 결정합니다. 메이커의 주문 흐름은 매우 유익하고 환율에 대한 가장 강력한 예측력을 가지고 있으며 주요 기초 정보를 반영할 가능성이 있습니다. 그들의 주문 흐름은 영구적인 예측력을 가지고 있는 반면, 다른 그룹에서 비롯된 주문 흐름은 환율의 일시적인 변화만을 예측합니다. 이러한 데이터는 높은 볼륨 영역을 예측하여 가격 발견을 용이하게 하고 신뢰할 수 있는 수익률 곡선을 개발하기 위해 전송될 수 있습니다. 우리는 주문 흐름이 개인 정보에 대한 유효한 대리 변수이며 외환, 주식, 채권 및 선물 시장에서 우리의 연구에 종종 사용된다고 믿습니다. 주문 흐름 분석을 통해 아래 데이터를 읽을 수 있습니다:
인공 신경망 기반 결정은 입찰 전략, 위험 관리, 패턴 분석 및 성과 예측을 위해 개발됩니다. ANN은 솔루션을 제공하여 자산 가격 변동을 예측하려는 주문서, 입찰-매도 가격, 주문 흐름과 같은 데이터 입력으로부터 자체 지식을 학습하고 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 시계열 문제에서 ANN은 미래 데이터 포인트를 예측하기 위해 과거 데이터 세트에서 예측 모델을 구축해야 합니다. 요컨대, ANN 모델은 수요와 공급 패턴을 분류하여 시장의 방향 변화에 대한 통찰력을 얻기에 충분합니다.
동적 시간 왜곡(DTW) 알고리즘은 거래 시스템 내부의 효율적인 일치 패턴입니다. DTW는 시퀀스 간의 최적 일치가 발견될 때까지 거리를 왜곡하여 벡터 값의 두 시퀀스를 측정하는 시계열 정렬 알고리즘입니다. 오픽스 알고리즘은 DTW를 구현해 예측 가격대에서 거래 포지션 매칭과 결정을 자동화합니다.
| 실험 | 데이터 세트 | 정확도 |
| 1 | AUD - USD 2019 (1-8월) | 70% |
| 2 | EUR - USD 2019 (1-8월) | 72% |
결과가 서로 다른 필터 값으로 보고됩니다. 오픽스 알고리즘은 결과를 다음과 같이 다양한 거래 실적 지표로 분류합니다.
시장으로 발송되기 전에 시장 주문을 확인하십시오. 정의된 가격 임계값을 벗어나 거래가 발생하거나, 최대 크기를 초과하거나, 자동으로 주문을 게시하거나 초과 주문을 취소하는 즉시 자동으로 주문을 차단하거나 취소할 수 있습니다.
사용자나 공급자가 실행 중에 실행 매개 변수를 조정할 수 있도록 합니다. 종종 시장 상황이 변경되거나 알고리즘이 바람직하지 않거나 예기치 않은 방식으로 동작할 때입니다. 예를 들어, 이것은 시장 메이커가 거래량을 지배하거나 거래를 완전히 중단할 수 있을 때 특히 유동성이 낮은 경우에 중요합니다.
일일 시장의 지속적인 모니터링과 한도 위반 시 거래 상대방과 거래하는 것을 포함합니다. 알고리즘은 오류와 잠재적인 문제를 식별하여 특정 시나리오를 분석하고 실행 전략과 위험 제어를 개선합니다.
