Otimização da estratégia de negociação baseada na nuvem usando o algotrader 2 1 eo amazon elastic map reduce

Otimização da estratégia de negociação baseada na nuvem usando o AlgoTrader 2.1 eo Amazon Elastic Map Reduce

A próxima versão 2.1 do AlgoTrader incluirá um banco de dados H2 incorporado na memória.

Benefícios do banco de dados H2 incorporado na memória:

Reduz a duração das corridas de back-test em 30% 50%

Permite múltiplas simulações paralelas na mesma máquina sem precisar de várias instâncias de banco de dados

Elimina a necessidade de instalar um banco de dados físico (MySQL, Oracle, MS SQL, etc.)

Isso por si só torna as simulações baseadas no AlgoTrader consideravelmente mais fácil e mais rápido.

Poder de combinar AlgoTrader com Amazon EMR

Ao combinar o AlgoTrader 2.1 com o serviço Amazon Elastic Map Reduce (EMR), você será capaz de testar novas estratégias de negociação quantitativa mais rapidamente do que com qualquer outra plataforma de negociação algorítmica disponível.

Usar as tarefas computacionais extensivas do EMR da Amazon pode ser distribuído em um cluster redimensionável de instâncias do Amazon EC2. Uma estratégia de negociação baseada em AlgoTrader pode ser configurada para executar muitas simulações em paralelo, distribuídas através de um cluster EMR da Amazon.

Você será capaz de testar sua estratégia de negociação algorítmica em minutos, em vez de semanas. Você será capaz de lucrar com oportunidades comerciais emergentes antes de qualquer outra pessoa.

Exemplo de otimização da estratégia de negociação FX

Nossa estratégia de negociação de exemplo faz cerca de 20 negócios FX por dia. Gostaríamos de simular a estratégia ao longo de 15 anos usando ticks de 1 minuto. Isso resultará em cerca de 5,5 milhões de eventos de dados de mercado que precisam ser processados ​​durante cada execução de simulação e cerca de 60.000 negócios que precisam ser processados ​​pelo banco de dados. Dependendo da complexidade da estratégia de negociação e do número de regras de negociação envolvidas, uma execução de simulação típica pode demorar cerca de 5 minutos.

Vamos dizer que gostaríamos de otimizar esta estratégia com base em 3 parâmetros, e gostaríamos de tentar 20 valores para cada parâmetro. Portanto, precisamos realizar 8.000 simulações para encontrar o parâmetro ótimo para nossa estratégia. Se fizermos as simulações sequencialmente, precisamos de quase um mês para concluir todas as simulações.

No entanto, se distribuirmos essas 8.000 simulações para a infra-estrutura EMR da Amazon, poderemos reduzir esse tempo tremendamente. Com um cluster Amazon EMR contendo 200 instâncias Amazon EC2 do tipo m1.small, cada um fazendo 4 simulações em paralelo - resultando em 48 simulações por servidor por hora - seríamos capazes de terminar a simulação inteira em apenas 1 hora de processamento Tempo.

Esta é 1 hora de tempo de processamento em vez de 1 mês fazendo-o da maneira tradicional. Durante essa 1 hora, a infra-estrutura AlgoTrader / Amazon EMR terá processado 44 bilhões de eventos de dados de mercado e cerca de 500 milhões de negócios. Com base nos preços atuais da Amazon EMR para instâncias m1.small de US $ 0,075 por hora, toda a simulação teria custado apenas US $ 15!

Uma palavra de cautela na otimização de estratégias de negociação algorítmica

Mesmo que seja necessário fazer back-testing até certo ponto, otimizar uma estratégia quantitativa pode ser perigoso. Pode ser tentador escolher esse único conjunto de parâmetros com um excelente desempenho sobre todos os outros conjuntos de parâmetros, mas isso provavelmente levará a um desempenho de negociação ao vivo que é muito menor do que a simulação. É, portanto, uma necessidade absoluta analisar cuidadosamente todas as corridas de simulação e escolher conjuntos de parâmetros que sejam tão estáveis ​​quanto possível (colinas planas em vez de picos íngremes!).

Experimente o AlgoTrader hoje

Experimente uma demonstração do AlgoTrader, e notificaremos você quando a versão 2.1 estiver disponível. Ou entre em contato conosco para obter mais informações sobre o AlgoTrader.