고주파 알고리즘 거래를 위한 최고의 AI 도구

게시 됨: 2022-09-14

인공 지능은 금융 산업을 놀라운 방식으로 변화시키고 있습니다. DataMotion은 핀테크 부문이 2026년까지 AI에 260억 달러 이상을 지출할 것으로 예상합니다.

금융 부문에는 AI의 훌륭한 응용 프로그램이 많이 있습니다. 최고 중 하나는 고주파 거래를 활용하겠다는 약속입니다.

거래자가 고주파 거래에 참여하는 데 도움이 되는 훌륭한 AI 도구가 많이 있습니다. 자세히 알아보려면 계속 읽으세요.

AI 기술로 고주파 거래 가능

지난 10년 동안 변동을 겪었음에도 불구하고 고주파 알고리즘 거래(HFT)는 시장에서 여전히 인기가 있습니다. 2010년대 초반에는 미국에서만 전체 주식 거래의 70% 이상을 차지했습니다. 컴퓨팅 성능의 지속적인 발전으로 더 많은 사람들이 스스로 옵션을 탐색하고 있습니다. 이것은 무역 회사가 시장을 지배하고 종종 자체적인 특수 솔루션을 사용하는 현상 유지와 비교되는 과정의 변화입니다.

Prakhar Ganesh는 고주파 거래에서 AI를 사용할 때의 이점에 대해 깊이 이야기했습니다. 그는 이러한 기회를 활용하기 위해 인공 지능을 사용할 때의 이점에 대해 데이터 과학을 향하여(Towards Data Science)에 글을 썼습니다.

고주파 알고리즘 거래란 무엇이며 AI는 어떻게 도움이 되나요?

HFT는 거래 작업에서 인적 요소를 거의 완전히 제거합니다. 지속적으로 시장을 모니터링하고 알고리즘 접근 방식을 기반으로 순간적인 거래 결정을 내리는 프로그램을 활용합니다. 이러한 알고리즘 솔루션의 장면이 지난 몇 년 동안 비교적 안정적인 상태로 이동하면서 초점이 순수한 처리 능력과 네트워크 속도로 옮겨졌습니다.

AI 알고리즘은 고주파 거래의 기초입니다. 이것은 빅 데이터가 주식 거래에 미치는 영향을 보여주는 대표적인 예입니다. 그들은 기계 학습 기술을 사용하여 거래를 하기에 가장 좋은 시간을 더 잘 예측합니다. 그들은 가격이 가장 인상될 가능성이 높은 상황을 식별하기 위해 다양한 과거 데이터를 사용합니다. 그런 다음 그에 따라 거래를 배치하는 자동화된 프로세스가 있습니다.

그럼에도 불구하고 적절한 HFT 솔루션을 선택하는 것은 이 분야에서 시작하는 모든 사람에게 중요한 결정입니다. 시장에 나와 있는 다양한 제품에는 장단점이 있으며 때로는 여러 도구를 결합하여 필요에 맞게 미세 조정하는 것이 가장 좋은 솔루션입니다.

AI를 사용하는 좋은 HFT 솔루션을 선택하는 방법

적합한 AI 기반 HFT 솔루션을 선택하는 것은 여러 요소 사이에서 균형 잡힌 조합을 찾는 것으로 귀결됩니다.

  • 시장 연결성 : 서로 다른 시장은 서로 다른 형식과 프로토콜로 데이터를 제공합니다. 고급 HFT 도구는 사용자 측에서 최소한의 추가 상호 작용으로 다양한 플랫폼에 대한 최대 연결을 허용해야 합니다.
  • 대기 시간 : 좋은 HFT 솔루션은 최소한의 대기 시간을 염두에 두고 설계해야 합니다. 대기 시간이 0에 도달하는 것은 사실상 불가능하지만 각 작업을 0.1초만 줄이는 것은 거래 솔루션의 성능에 눈에 띄는 영향을 미칠 수 있습니다.
  • 데이터 액세스 : 이상적으로는 거래 데이터에 대한 액세스를 특별히 설정하지 않고도 HFT 도구를 실행할 수 있어야 합니다. HFT 알고리즘은 실시간 데이터 작업을 위해 특별히 만들어졌으며 특별한 설정 없이 현재 시장 정보를 검색할 수 있어야 합니다. 추가 보너스는 특정 조건 및 매개변수에서 알고리즘의 성능을 평가할 수 있도록 자신의 훈련 데이터에 대한 액세스를 설정하는 기능입니다.
  • 사용자 지정 옵션 : 최적의 성능을 위해 HFT 솔루션을 미세 조정하기 위해 다양한 매개변수를 실험할 수 있어야 합니다. 사용자 지정 옵션 및 고급 설정의 사용 가능 여부는 제품마다 다릅니다. 일부 솔루션에서는 거의 모든 것이 하드 코딩됩니다.

시장에서 인기 있는 AI 도구

다음은 현재 시장에서 인기 있는 도구 중 일부입니다. 그들은 모두 정교한 AI 알고리즘을 사용하여 최고의 거래를 만듭니다. MQL5.community Market과 같은 곳에서 1,000개 이상의 다양한 솔루션을 사용할 수 있으므로 특정 기능을 염두에 두고 있는 경우 자체 조사를 수행해야 합니다.

프라임 골드 HFT 프로

Prime Gold HFT Pro는 전반적으로 인상적인 성능을 제공하는 비교적 저렴한 패키지입니다. 최신 버전은 시장에서 매우 새롭고 복잡한 기계 학습 알고리즘을 사용하며 개발자는 사용자에게 도구 사용을 위한 최적의 매개 변수에 대해 조언하는 등 의사 소통이 매우 활발합니다. 백 테스트를 지원하므로 실제 환경에 배포하기 전에 성능을 확인할 수 있습니다.

HFT 헌터

HFT Hunter는 초기 비판에 직면했지만 개발자는 사용자 문의에 응답했으며 최상의 결과를 위한 매개변수 조정에 대한 조언을 제공했습니다. 그들은 시장 상황에 더 잘 반응하도록 AI를 조정했습니다. 다른 HFT 도구에 비해 매우 저렴한 가격으로 제공되므로 더 비싼 솔루션을 선택하기 전에 물을 테스트하려는 거래자에게 좋은 출발점이 될 수 있습니다.

MQL5 언어

MQL5 언어는 특히 거래 로봇 및 이와 유사한 솔루션의 개발을 목표로 하는 확립된 프로그래밍 언어입니다. C++(약 90% 직접 호환성)와 매우 호환되며 정기적으로 새로운 솔루션을 출시하고 다른 솔루션을 지원하는 활발한 개발자 커뮤니티의 지원을 받습니다.

도서 및 온라인 리소스

이 주제에 대해 여러 책이 저술되었으며 다양한 온라인 리소스도 무료로 사용할 수 있습니다. Maureen O'Hara, Marcos Lopez de Prado 및 David Easley의 "고빈도 거래"는 해당 분야에 대한 심층적인 조사를 원하는 경우 좋은 출발점입니다. Investopedia에는 ​​연구를 심화할 수 있는 다양한 외부 리소스에 대한 링크가 포함된 해당 주제에 대한 광범위한 기사도 있습니다.

자신의 도구를 만드는 것이 어떤 시점에서 의미가 있습니까?

미리 만들어진 HFT 소프트웨어를 사용하면 그 정도까지만 얻을 수 있습니다. 언젠가는 자신의 사양에 따라 거래 로봇을 구축하는 방법을 살펴보는 것이 좋습니다. 이것은 특히 프로그래밍 경험이 없는 경우 시간이 많이 소요되는 작업일 수 있습니다. 숙련된 개발자의 경우에도 처음부터 거래 로봇의 첫 번째 반복을 만드는 데 1년 이상이 걸릴 수 있습니다. 이 작업을 직접 처리하는 데 자신이 없다면 프리랜스 개발자와 계약하여 사양을 구현하는 방법을 살펴봐야 합니다.

AI 도구는 고주파 거래를 위한 더 많은 기회를 만듭니다.

모든 요구 사항에 맞는 AI 기반 HFT 솔루션을 찾는 것은 종종 많은 시간이 소요되는 어려운 작업입니다. 청구서에 맞는 솔루션을 찾기 전에 시장을 분석하고 다양한 솔루션을 테스트하는 데 몇 주를 보낼 준비를 해야 합니다. 더 고급 전략을 염두에 두고 있다면 모든 기준과 일치하는 것이 없을 수도 있습니다. 금융 시장을 깊이 이해하고 있는 숙련된 프리랜스 소프트웨어 개발자와 계약하여 도구를 구축하거나 최소한 C++, Python, Java 및 MQL5 언어와 같은 언어로 수정 사항을 적용할 수 있는 충분한 AI 프로그래밍 지식이 있어야 합니다. 제공해야 하는 것을 최대한 활용하려면 기존 솔루션을 사용하십시오.