Идея проекта — Алгоритмический торговый бот

Название проекта : Алгоритмический торговый бот

Введение :

Алгоритмическая торговля использует алгоритмы, которые следуют тренду и определяют набор инструкций для совершения сделки. Торговля может приносить доход с нечеловеческой и повышенной скоростью и частотой. Охарактеризованные наборы торговых рекомендаций, которые передаются в программу, зависят от времени, стоимости, суммы или любой математической модели. Помимо прибыльных возможностей для трейдера, алготрейдинг делает рынок более ликвидным, а торговлю более точной, исключая влияние человеческих чувств на торговлю.

Цель и потребность проекта:

Алготрейдинг теперь является «необходимым условием» для выживания на финансовых рынках завтрашнего дня. Отраслевые отчеты предполагают, что размер мирового рынка алгоритмической торговли, как ожидается, вырастет с 11,1 млрд долларов в 2019 году до 18,8 млрд долларов к 2024 году. Таким образом, будущее алгоритмической торговли еще впереди. Отсутствие «простого, но эффективного бота» для использования «простым человеком» вызвало потребность в этом проекте.

Цели:

Ожидается, что глобальный рынок алгоритмической торговли значительно вырастет в период с 2018 по 2026 год. Наш проект направлен на дальнейшее развитие этой революции на рынках завтрашнего дня, предоставляя эффективное и действенное решение для преодоления недостатков, возникающих из-за ручной торговли, таких как:

• Сделки совершаются по максимально выгодным ценам.
• Ситуация с торговым запросом мгновенная и точная (есть высокая вероятность исполнения на идеальных уровнях).
• Сделки координируются эффективно и немедленно, чтобы избежать значительных изменений стоимости.
• Снижение затрат на обмен.
• Одновременные автоматические проверки с различными рыночными сценариями.
• Снижение риска ручных ошибок при торговле.
• Алготрейдинг можно протестировать на исторических данных и в реальном времени, чтобы проверить, подходит ли он для торговли.
• Снижена вероятность ошибок трейдеров-людей из-за эмоциональных и психологических факторов.

Постановка задачи:

Постановка задачи состоит в том, чтобы создать алгоритмического торгового бота, который будет работать в Random Forest, чтобы работать вместе с эффективными стратегиями, такими как Range Trading / SMA, Gold Cross, Multi Data Strategy и т. д. для повседневной (внутридневной) торговли и на протяжении всего курса. дня инвестируйте и торгуйте с постоянными изменениями, чтобы обеспечить лучший торговый оборот за день при одновременном снижении стоимости транзакции, что позволяет заинтересованным пользователям получать огромную прибыль, будь то организации или частные лица.

Инструменты и технологии :

Аппаратное обеспечение

• Межъядерный процессор i7-9750H
• 2,60 ГГц
• 8 ГБ оперативной памяти
• ТБ жесткий диск

Программного обеспечения

• Браузер, такой как Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge и т. д.
• Редактор кода Visual Studio
• PgAdmin4 для базы данных PostgreSQL
• Питон 3.7
• Джанго Фреймворк
• Альпака Трейдинг и Бумажный торговый счет

Архитектура :

Схема архитектуры предлагаемого нами решения показана ниже.

У нас есть два типа ролей, т.е. трейдер и бот. Трейдер имеет доступ к торговым приказам, просмотру рыночной статистики, настройке дневной торговой стратегии через бота и управлению своим счетом. Бот будет проверять и размещать сделки в соответствии с рыночной и пользовательской статистикой, отправлять уведомления и иметь доступ к кошельку пользователя для выполнения торговых приказов. Некоторые специальные функции перечислены в верхней части диаграммы.

Реализация :

Ниже представлена реализация нашего BOT.

Шаг 1: Пользователь регистрируется, подключая свой торговый счет к BOT. Затем авторизуйтесь с помощью имени пользователя и пароля.

Шаг 2: Откроется страница портфолио, на которой отображается статистика рынка в реальном времени, история сделок ботов, сведения об учетной записи, кошелек и доход.

Шаг 3: На странице «Портфолио» пользователь «Включит бота». Введите торговую стратегию, названия акций, которыми пользователь хочет торговать, точки входа и выхода, значение стоп-лосса и параметры стратегии (например, скользящие средние). Затем запустите бота.

Шаг 4: BOT будет постоянно получать и проверять сценарий реального рынка, текущие открытые позиции, а также параметры пользовательского кошелька и прибыли/убытка, чтобы проверить, можно ли открыть позицию по акции на рынке, и решить, какую сделку следует совершить. Выполнено. BOT автоматически рассчитывает количество акций для торговли с учетом целевой прибыли, стоп-лосса, точек входа/выхода, а также сохранения кошелька.

Шаг 5: BOT будет выполнять автоматическую торговлю в соответствии со стратегией и параметрами, установленными пользователем и проверенными рынком, чтобы получить улучшенную производительность и доход по сравнению с ручной торговлей. BOT будет продолжать делать это до тех пор, пока рынок не закроется ИЛИ не будут достигнуты точки выхода/стоп-лосс ИЛИ пользователь не отправит сигнал для остановки.

Шаг 6: После каждого действия, предпринятого BOT или в качестве системы оповещения, пользователю отправляются мгновенные уведомления по электронной почте.

Для нашей модели машинного обучения мы выбрали регрессор случайного леса, который показывает показатель точности 0,96 для нашего BOT. Random Forest Regressor интегрирован с реализованными на Python финансовыми стратегиями, такими как Single Moving Average, Crossover Moving Average, Multiple Data, Gold Cross и Donchian Strategies.

ALgorithmic Trading BOT позволяет пользователю:

• Живая торговля
• Бумажная торговля (живая симуляционная торговля)
• Тестирование стратегий на истории (узнайте, насколько эффективна ваша торговая стратегия и бот на исторических данных)

Выход :

Посмотрите на торгового BOT Go! Автоматическая торговля всего за несколько шагов!

Вышеприведенное видео демонстрирует, как BOT автоматизирует торговлю и обеспечивает постоянную хорошую прибыль без какого-либо вмешательства человека. Мы можем видеть мгновенные оповещения по электронной почте, полученные пользователем о действиях бота.

Back-Testing также может быть выполнен. Ниже приведен фрагмент, демонстрирующий результат и его анализ, показанный BOT после тестирования на исторических данных.

Примечание. Здесь стратегии Multiple Data были протестированы с помощью BOT.

Здесь мы видим, что наша стратегия и BOT вместе принесли бы прибыль в размере 14802,73 доллара США !!

Вывод :

• Алгоритмический торговый бот не только обеспечивает безопасность, стоимость и скорость, но также является революционной технологией для будущих финансовых рынков и экономики.
• Алгоритмический торговый бот облегчает как новым, так и опытным трейдерам получение прибыльных результатов с минимальными усилиями, временем и потерями.
• Интеграция финансовых знаний с машинным обучением является требованием будущей торговли и повышает как производительность, так и доход.

Дальнейшая работа :

В качестве следующего шага для нашего проекта будет реализовано следующее:

• Интеграция Random Forest с финансовыми стратегиями, чтобы они могли работать вместе для дальнейшего повышения эффективности ботов.
• Интерактивный, но простой в использовании пользовательский интерфейс бота на веб-платформе.
• Интеграция бота в пользовательский интерфейс с помощью фреймворка Django.
• Более длительные периоды живого тестирования всего бота в целом для обеспечения наилучшей статистики производительности.

Цели, которые необходимо выполнить –

• Снижение операционных издержек и рисков.
• Сделайте бота безопасным.
• Включите облачное планирование сделок.

Реальное приложение :

Даже с преобладающими на рынке решениями розничные инвесторы, также известные как «Обычные люди» или «Неорганизованные трейдеры», не получили выгоды и по-прежнему придерживаются традиционных способов торговли, которые имеют более высокую уязвимость и более низкое соотношение прибыли к убытку.

Институциональные трейдеры создали такие платформы, с которыми может работать техническая команда их организации. В настоящее время торговля происходит в диапазоне от микросекунд до наносекунд, и всего за одну миллисекунду приходится миллионный годовой доход от рыночных сделок.

Отсутствие удобной, адаптируемой и простой для понимания платформы привело к доминированию учреждений на рынке торговли. Таким образом, эта система будет использоваться в будущем торговли и может использоваться в торговле криптовалютой, а также в дальнейших версиях этой системы. Любой трейдер, созданный или новый, получит улучшенную производительность и доход.

Члены команды :

• Медха Матур
• Сахил Мхатре
• Сатьям Мхадлекар