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A Opix Algo analisa a microestrutura de mercado pelo fluxo de ordens para obter dados de distribuição de volume e ordens de limite para determinar a faixa de procura/oferta dos formadores de mercado. Os fluxos de pedidos dos fabricantes são altamente informativos e têm o poder preditivo mais forte para as taxas de câmbio e provavelmente refletem as principais informações fundamentais. O seu fluxo de pedidos tem poder de previsão permanente, enquanto os fluxos de pedidos provenientes de outros grupos apenas preveem mudanças transitórias nas taxas de câmbio. Esses dados podem ser transmitidos para prever áreas de alto volume para facilitar a descoberta de preços e desenvolver curvas de rendimento confiáveis. Acreditamos que o fluxo de pedidos é uma variável proxy válida para informações privadas e é frequentemente usado nas nossas pesquisas nos mercados de forex, ações, títulos e futuros. A análise do fluxo de pedidos permite-nos ler os dados abaixo:
A regressão linear é uma ferramenta matemática e estatística clássica usada para medir a associação entre duas variáveis. Se houver uma variável independente X e uma variável dependente Y que depende de X, a regressão linear pode ajudar-nos a obter um modelo linear que melhor se ajuste ao conjunto de dados usando a equação Y=α+βX.
A Opix Algo prevê mudanças nos preços dos ativos com base nas mudanças na microestrutura usando modelos de regressão linear. Faz essas previsões primeiro encontrando um conjunto de coeficientes que melhor se ajustam aos dados de formação, no qual o melhor ajuste é determinado pela minimização de uma determinada função de custo. Após encontrar os coeficientes de (β), faz as previsões multiplicando os coeficientes pelas variáveis de entrada para um determinado ativo. As entradas de dados são, mas não se limitam a, preços de ativos, volume de negociação, indicadores técnicos, limite de livro de pedidos, tamanho do pedido e prazo.
Decisões baseadas em redes neurais artificiais são desenvolvidas para estratégias de licitação, gestão de risco, análise de padrões e previsão de desempenho. A RNA tem a capacidade de aprender e gerar o seu próprio conhecimento a partir de entradas de dados como livros de pedidos, preços de compra e venda, fluxos de pedidos que tentam prever as mudanças de preço dos ativos fornecendo uma solução. Em problemas de séries temporais, a RNA é obrigada a construir um modelo de previsão a partir do conjunto de dados históricos para prever pontos de dados futuros. Resumindo, o modelo RNA é suficiente para obter informações sobre a mudança direcional do mercado, classificando os padrões de procura e oferta.
O algoritmo DTD (Distorção de Tempo Dinâmico) é um método eficiente de combinar padrões dentro de um sistema de negociação. O DTD é um algoritmo de alinhamento de séries temporais para medir duas sequências de valores vetoriais, distorcendo a distância até que uma correspondência ideal entre as sequências seja encontrada. A Opix Algo implementa o DTD para automatizar a correspondência e determinação da posição de negociação na faixa de preço prevista.
| Ensaio | Conjunto de dados | Taxa de precisão |
| 1 | AUD - USD 2019 (Jan - Agosto) | 70% |
| 2 | EUR - USD 2019 (Jan - Agosto) | 72% |
Os resultados são reportados com diferentes valores de filtro. A Opix Algo divide os resultados em diferentes métricas de desempenho de negociação da seguinte forma:
verifique as ordens de mercado antes de serem enviadas aos mercados. Estas permitem bloquear ou cancelar ordens automaticamente assim que as negociações ocorrerem fora dos limites de preço definidos, ultrapassarem um tamanho máximo ou lançarem e excederem o número de ordens automaticamente.
permite que utilizadores ou provedores ajustem os parâmetros de execução durante uma execução, geralmente quando as condições do mercado mudam ou o algoritmo se comporta de maneira indesejável ou inesperada. Isto é importante, por exemplo, em casos de liquidez particularmente baixa, quando os formadores de mercado podem dominar o volume de negociação ou parar de negociar completamente.
envolve a monitorização contínua do mercado intradiário e a realização de negociações com contrapartes quando os limites forem violados. Os algoritmos identificam erros e possíveis problemas, analisando os cenários específicos e melhoram as estratégias de execução e os controlos de risco.
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