loader image

Opix Algo​

Pagkontrol ng Panganib Kalidad ng Pagpapatupad Malalim na pagsusuri

Ang Opix Algo ay isang serbisyong kalakalang algoritmo na gumagawa ng mga desisyon sa kalakalan sa pamamagitan ng pagsusuri ng merkadong microstructure, gaya ng pag-order ng daynamikong aklat para matukoy ang mga pagkakataon sa arbitraheng kalakalan sa merkadong FX.

OPIXALGO

ARKITEKTURA

LP 1

LP 2

LP 3

LP 4

Price Feed

Maker Warehouse Volume

Pending Order

Liquidation

Economic Statistic

OPIX TRADE

METADATA
SUMMARY DATA
RAW DATA

Transaction Cost Analysis (TCA)

ENTRY STRATEGY

Evaluate patterns and predict trends

Risk & Error Management

Determine Exit Price Range

Exit Strategy

OPIX ALGO

Value Area

1.0060-1.0070

1.0050-1.0060

1.0040-1.0030

1.0020-1.0030

1.0010-1.0020

Probability Of Profit

80%

50%

20%

60%

90%

DATA INPUT

EXTRACTION
TRANSFORMING
LOADING

ANALYSING MAKER WAREHOUSE VOLUME

VARIABLES AND STRATEGY ANALYSING

ANALYSING MAKER WAREHOUSE VOLUME

ANALYSING MAKER WAREHOUSE VOLUME

Pagtatatwa

Mabilis na nagbabago ang pinansiyal na mga merkado at inireserba namin ang karapatang baguhin ang aming mga istratehiya sa pinakamahusay na interes ng aming mga kliyente nang walang paunawa.

Ang pagpapatupad ng mga orders
ay nagbibigay ng data ng daloy ng order

Tagabigay
Ng Pagkatubig

Pagtutugma ng Order

Opix Algo

DIYAGRAM NG ISTRAKTURANG

Bilis <1s

Napuno Ng Mga Order 100%

Pagsumite ng Order

Order Routing

Ang pagpapatupad ng mga orders ay nagbibigay ng data ng daloy ng order

Tagabigay
Ng Pagkatubig

Pagtutugma ng Order

Opix Algo

DIYAGRAM NG ISTRAKTURANG

Bilis <1s

Napuno Ng Mga Order 100%

Pagsumite ng Order

Order Routing

Opix Algo

DIYAGRAM NG ISTRAKTURANG

Bilis

<1s

Napuno ng
mga Order
100%

CEO

Walang sinuman ang makahuhula ng tumpak sa merkado ng 100% sa lahat ng oras. Ito ay tungkol sa estadistika, posibilidad at panganib- gantimpala na ratio.

Ang OpixTrade ang lakas ng Opix Algo

Ang OpixTrade ang nangunguna sa kalakalan at isang analitikong platform na dinisenyo para sa daloy ng order. Ito ay kumpleto ng mga kasangkapan na kailangan mo para sa isang malalim at maginhawang pagsusuri sa merkado.

Sinusuri ng Opix Algo ang microstructure ng merkado sa pamamagitan ng daloy ng order upang makakuha ng data ng dami sa pamamahagi at limitasyon ng order para matukoy ang pangangailangan / panustos ng mga gumagawa ng merkado. Ang daloy ng tagagawa ng order ay nagbibigay kaalaman at mayroong pinakamalakas na kapangyarihang manghula para sa palitan ng rate at maaaring sumasalamin sa mahalagang impormasyon. Ang kanilang daloy ng order ay may permanenteng kapangyarihan ng pagtataya, samantalang ang mga daloy ng kaayusan ay nagmumula lamang sa iba pang mga grupo na hinuhulaan lamang ang mga pagbabago sa mga halaga ng palitan. Ang mga data na ito ay maaaring ipadala para mahulaan ang mataas na dami ng mga lugar para mapadali ang presyo ng pagtuklas at bumuo ng maaasahang kurba ng ani.
Kami ay naniniwala na ang daloy ng order ay isang balidong proxy variable para sa pribadong impormasyon at madalas na ginagamit sa aming pananaliksik sa forex, equities, bonds at hinaharap sa merkado. Ang pagsusuri sa daloy ng order ay nagbibigay-daan sa amin upang basahin ang data sa ibaba: 

Ang Tagagawa ng merkado ay indibidwal na mga kalahok o miyembro ng isang palitan na tumutulong sa paglikha ng isang merkado para sa mga mamumuhunan upang bumili o magbenta ng mga seguridad. Nakaugalian na ang FX transaksyon sa pagitan ng mga provider (‘makers’) at kliyente ay isinasagawa sa alinman sa ahensiya o sa pangunahing batayan. Kung ang mga tagapagtustos ay kumikilos bilang prinsipal (‘maker’), idinagdag nila ang kalakalan sa kanilang sariling account at nakalantad sa mga panganib sa merkado. Halimbawa, kapag ang mga mangalakal(‘takers’) ay magsumite ng 7 lots ng pagbili sa merkado; ang mga kalakal ay ibinigay ng mga tagagawa. Samakatuwid, ang mga tagagawa ay nakalantad sa 7 lots ng mga pagbenta na order ng panganib.


Dahil ang mga tagagawa ay tumututol sa panganib, ang kanilang layunin ay tumataas sa inaasahang halaga ng kanilang kayamanan habang nagbabawas ng volatility. Kapag ang mga tagagawa ay may isang mahabang posisyon, ang pagbili ng karagdagang mga order ay hindi kaakit-akit, dahil ito ay nagdaragdag ng paglantad sa panganib; ang pagbebenta ng order ay kaakit-akit, dahil binabawasan nito ang pagkalantad. Samakatuwid, ang mga tagagawa ay naghahanap para matugunan ang kanilang posisyon sa isang halaga ng presyo.


Ang pagsusuri sa daloy ng order at maker warehouse volume ay pinagana ng Opix Algo para matiyak ang posibilidad na ang tagagawa ay makaipon o hindi makaipon ng imbentaryo para punan ang mga kalakalan sa loob ng ibinigay na presyo. Sa parehong token, ang Opix Algo ay maaaring mahulaan ang posibilidad ng mataas na dami ng supply sa isang ibinigay na presyo, na nagpapahintulot sa amin na magbigay garantiya na punan ang aming mga trades sa pinakamababang gastos. 

Ang regresibong linya ay isang klasikong matematikal at estadistika na ginagamit upang masukat ang asosasyon sa pagitan ng dalawang variable. Kung may isang malayang variable na X at isang dependent variable na Y na nakadepende sa X, ang regresyon ng linya ay makakatulong sa atin na makakuha ng linyang modelo na pinakamainam na akma sa pangkat ng data gamit ang equation na Y=α+βX.


Ang Opix Algo ay nahuhulaan ang pagbabago ng asset batay sa mga pagbabago sa microstructure sa pamamagitan ng paggamit ng mga linya ng regression na modelo. Ginagawa nito ang mga hulang ito sa pamamagitan ng unang paghahanap ng isang hanay ng mga coefficients na pinakamahusay na magkasya ang data ng pagsasanay, kung saan ang pinakamahusay na magkasya ay tinutukoy sa pamamagitan ng pagbabawas ng isang tiyak na gastos sa tungkulin. Matapos nitong matagpuan ang mga coefficients ng (β), gumagawa ito ng mga paghuhula sa pamamagitan ng pagpaparami ng mga coefficients sa mga input variable para sa isang ibinigay na asset. Ang mga data input ay hindi limitado sa mga presyo ng ari-arian, laki ng kalakalan, teknikal na tagapagpabatid, limitasyon sa pag-order ng libro, laki ng order at takdang panahon.

Les décisions basées sur les réseaux neuronaux artificiels (ANN pour artificial neural network en anglais) sont développées pour les stratégies d’enchères, la gestion des risques, l’analyse des modèles et la prédiction des performances. L’ANN a la capacité d’apprendre et de générer ses propres connaissances à partir de données telles que les carnets d’ordres, les cours acheteur-vendeur, les flux d’ordres qui tentent de prédire les changements de prix des actifs en apportant une solution.

Dans les problèmes de séries temporelles, l’ANN est nécessaire pour construire un modèle de prévision à partir de l’ensemble des données historiques afin de prédire les points de données futurs. En bref, le modèle ANN est suffisant pour comprendre les changements de direction du marché en classant les tendances de l’offre et de la demande.

Date

AUD - USD 2019

EUR - USD 2019

Nombre de l’ensemble des données

Formation

Test

1,390

600

1,340

500

Résultat

MAE

RSME

0.005

0.0054

0.0048

0.005

Table 1 : Résultat du modèle ANN pour la classification les schémas d’« offre » et de « demande »

Date

AUD - USD 2019

EUR - USD 2019

Groupe d’offre et
de la demande

Zone de l’offre

Zone de la demande

Zone de l’offre

Zone de la demande

Résultat

MAE

RSME

0.0454

0.1939

0.081

0.2501

0.013

0.0614

0.0642

0.2283

Table 2 : Résultat du modèle ANN pour la classification des différents schémas dans chaque groupe.

Table 1 : Résultat du modèle ANN pour la classification les schémas d’« offre » et de « demande »

Table 2 : Résultat du modèle ANN pour la classification des différents schémas dans chaque groupe.

Ang dynamic time warping (DTW) algorithm ay isang mahusay na paraan ng pagtugma sa mga pattern sa loob ng isang sistemang kalakalan. Ang DTW ay isang serye ng oras ng pagkakahanay ng algoritmo para sa pagsukat ng dalawang magkasunod na mga halaga ng vector sa pamamagitan ng pag-warping ng distansya hanggang sa makita ang pinakamainam na tugma sa pagitan ng pagkasunod-sunod. Ang Opix Algo ay ipinapatupad ang DTW upang gawing awtomatiko ang pagtutugma at pagpapasiya ng posisyon sa kalakalan sa hinulaang hanay ng presyo. 

EksperimentoDatasetKatumpakan ng Presyo
1AUD - USD 2019 (Jan - Agosto)70%
2EUR - USD 2019 (Jan - Agosto)72%

Talahanayan 3: Paghuhula ng DTW algorithm

Ipapatupad ang mga pattern ng pangangailangan at panustos

Ang ANN ay para matuto at masubukan ang mga pattern ng grupo

Ang ANN ay mahalaga para matuto at masubukan ang iba't ibang uri ng mga pattern sa bawat pangangailangan at panustos ng mga grupo

Suriin ang mga hindi kilalang pattern sa aming modelong ANN para sa pag-uuri

Ipatupad ang DTW algorithm para mahulaan ang mga grupo

Ang mga resulta ay iniulat na may iba’t ibang halaga ng pagsala. Ang Opix Algo ay sinira ang mga resulta ng iba’t ibang pagganap sa  metriko ng kalakalan tulad ng sumusunod:

Kabuuang kita

Kabuuang Kita = Σ Kita / Lugi

Pinakamalaking pagkalugi sa bawat kalakalan

Pinakamalaking pagkalugi sa bawat kalakal + Pinakamaliit [kita/lugi]

Pinakamalaking kita sa bawat kalakalan

Pinakamalaking kita sa bawat kalakal =Pinakamalaking [kita/lugi]

Karaniwang kita sa bawat kalakalan

Katamtamang kita sa bawat kalakal= kabuuang kita/ kabuuang bilang ng kalakal​

Mga panalong Kalakalan

Mga panalong kalakal = Σ mga kalakal l(kita/lugi>0)

Bahagdan ng panalo sa bawat kalakalan

Porsyento ng panalong kalakal = [ Σ Mga panalong kalakal/ Σ Pagbili_mga signals +Σ pagbenta ] x100

Bahagdan ng tamang kalakalan sa perpektong pananaw sa kinabukasan

Tamang kalakal = Σ Mga kalakal l Signal PF Bahagdan ng tamang kalakal sa perpektong pananaw sa kinabukasan = [ Σ Tamang mga kalakal / Σ mga kalakal] x 100

Ang paraan ng pagsusuri na aming sinabi sa pahinang ito ay ang estratehiya ng Opix Algo. Ito ay nagmula sa dami, mga order at data ng kalakalan mula sa aming mga tagabigay ng data. Ang aming algoritmo ay nagpapakita na ang linya ng modelong regression ay maaaring matukoy ang mga variable ng microstructure at lalim ng merkado; ang modelo ng ANN ay maaaring uriin ang mga pattern ng pangangailangan at pook ng panustos, at itago ang mga halaga ng mga resulta ng kalakaran ng vector para sa algoritmong DTW para mahulaan ang saklaw ng presyo sa hinaharap. Sa pamamagitan ng parehong sukat, ang makers warehouse volume ay ay mahalagang piraso ng data dahil sa papel ng tagagawa at kapital sa merkado ng fx.

Kapag pinagsama ang mga modelo na ito,ang Opix Algo ay kumikita kahit sa isang pangunahing estratehiya sa kalakalan. Kaya, napagpasyahan namin na ang Opix Algo ay sapat upang makakuha ng pananaw sa panandaliang pagbabago sa direksyon at kakayahan para mag-trade ng malaki sa hanay ng presyo sa merkado ng Forex.

NAKARAANG PAGGANAP

Palaguin ang iyong pondo na may napatunayang algoritmo para masiguro na mapanatili ang henerasyon ng kayamanan.

KALIGTASAN SA

PANGANIB NG ALGORITMO

Ang panganib sa merkado ay nagmumula sa masamang galaw ng merkado, potensyal na kabiguan ng algoritmo, sistema at proseso ng IT pati na rin ang mga kamalian ng tao.

Ang Mga Kontrol Ng Opix Algo Bago Ang Kalakalan

suriin ang mga order ng merkado bago sila ay ipadala sa mga merkado. Sila ay nagpapahintulot para sa awtomatikong pagharang o pagkansela ng mga order sa sandaling mangyari ang mga kalakalan sa labas ng tinutukoy na limitasyon ng presyo, nalampasan ang maximum na laki, o awtomatikong pagpaskil ng sobrang bilang ng mga orders.

Ang Mga In-flight Na Mga Kontrol

ay nagbibigay-daan sa mga tagagamit o tagapagtustos para ayusin ang mga parametro sa panahon ng pagpapatupad, madalas kapag ang mga kondisyon ng merkado ay nagbabago, o ang algoritmo ay kumikilos sa isang hindi kanais-nais o di inaasahan na paraan. Ito ay mahalaga, halimbawa, sa mga pagkakataon lalo na kung mababa ang likido kapag ang tagagawa ng merkado ay maaaring mangibabaw sa dami ng kalakalan o itigil ang kalakalan nang sabay-sabay.

Ang Pagkontrol Ng Opix Algo Pagkatapos Ng Kalakal

kasangkot ang patuloy na pagsubaybay ng merkadong intraday at pagdadala ng mga kalakal sa mga katapat kapag limitasyon ay nilabag. Natutukoy ng Algoritmo ang mga mali at potensyal na mga isyu, pagsusuri ng mga partikular na sitwasyon at mapabuti ang mga estratehiya at pagkontrol ng mga panganib.

LANGUAGE