HFT市場構築グリッド 新 (マイナー版)

作者: リン・ハーン脚本家 トレッドマン開催日:2022年11月30日12時31分30秒
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HFT市場構築グリッド 新 (マイナー版)

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こんにちは,トレーダーさん,数ヶ月間デバッグ,最適化,繰り返しの作業を経て,この高周波メーカーの戦略が安定したレベルに達し,みんなと共有できるようになっていることをお知らせできることを嬉しく思います.これはグリッドベースの,最適化された,繰り返された高周波オーダーブック戦略で,現在の中間価格の周りに継続的にAsk (Sell) とBid (Bid (Buy) のオーダーを配置することで変動から利益を得ることを目的とし,対応する流動性を提供しています.この戦略はオーダーブックに基づく超高周波流動性生成戦略ではなく,秒に基づく2番目の高周波オーダー配置戦略です.したがって,しきい値が低く,普遍性が強く,取引に敏感性が低く,軍拡競争の費用は必要ありません.これは通常の取引料口座により適しています.以下はこの戦略の詳細な説明です.

I. 市場構築の基本概念と暗号市場特徴

高頻度市場策定 (High-frequency market making) は,一般的な定量的な取引戦略であり,それぞれ制限買い (Bid) と販売 (Ask) 注文を設定し,底値価格の変動を利用して制限注文を誘発し,購入 (Bid) と販売 (Ask) 注文の価格差を通じて取引利益を得ることを指します.市場策定では,制限注文の数と購入・販売注文の引上げと中間価格からの距離に焦点を当てています.したがって,さまざまな古典的な市場策定では,主に中間価格の推定が研究され,その後,購入・販売注文は中間価格の両側に適切な位置に置かれます.

流動性が良い基礎資産のいくつかの取引活動では,普通投資家は市場オーダーを送信したり,直接基礎資産または関連派生品を購入販売することによって市場取引に参加することができます.そのような市場で,多くの投資家がおり,資産流動性は良好です.投資家が合理的な価格で入札する限り,彼らは迅速に取引相手を見つけることができます.しかし,流動性が低い資産では,さまざまな理由で,これらの資産の投資活動に参加するトレーダーは少なく,これらの資産で購入販売活動を実施したい投資家は,資産の真の価値を正しく理解し,取引に適した対価を見つけるのが困難です.この時点で,市場メーカーが市場に流動性を提供する必要があります.

マーケットメーカーは,価格変動から利益を得るために資産の高値と低値の価格差に依存している.この買い物・販売価格差はどのように形成されるのか.ハロルド・デムゼッツは1968年にニューヨーク証券取引所の取引コストを研究し,最初に市場メーカーの買い物・販売価格差の形成プロセスを説明した.供給と需要の不均衡が価格差につながり,買い物・販売価格差は,取引の即時性のために組織された市場が支払う追加金である.市場メーカーの戦略は,通常両側から引用し,通常は価格差と取引価格の間の狭い価格差から利益を得,それは一般的にポジティブな価格レベル1〜2つのみであり,方向的な変化ではない.効率市場理論によると,株式価格は,市場でランダムな上昇または減少の状態にあり,価格の動きの方向は予測不可能である.長期のトレンドを追跡する研究では,長期のトレンドの逆転が不可避であることが判明した.しかし,効果理論では,価格の逆転または逆転は,価格の変動の必然性であり,その逆転は,価格の変動または変動を意味する.

伝統的な市場では,普通のトレーダーは通常,取引所の席を持っていないし,彼らの注文はブローカーを通じて中央集権取引所に送られる. 取引所のマーケットメーカーの機会は,わずかなブローカーや契約機関のみが持っています. しかし,暗号デジタル通貨市場で,すべてのトレーダーは直接取引所に接続することができ,限界は非常に低いです. さらに,小売投資家とトップ機関との間の手数料とAPIインターフェース使用の違いは,伝統的な市場ほど大きくありません. したがって,暗号デジタル通貨市場で,マーケットメーカーは謎の概念ではありません. すべてのトレーダーはマーケットメーカになり,市場はすべてのトレーダーにこの機会を与えます. あなたがメーカーの制限オーダーを使用する限り,あなたは流動性プロバイダーであり,あなたはマーケットメーカです.

II. マーケットメーキング戦略の分類と,小売投資家はなぜ超高頻度オーダーブックマーケットメーキングに参加できないのか?

従来の市場策定戦略は主にオーダーブック市場策定とグリッド市場策定に分かれています.オーダーブック市場策定は,主にLevel2データ (各オーダーの価格,量,方向などの情報,ティック・バイ-ティック取引情報を含む) を通じて市場における供給と需要状況と価格レベルを分析し,買取・売却のオードを提供します.主に2つのクラシックな高周波市場策定モデルを含みます:ASモデル (Avellaneda, M., S. Stoikov,2008) とGPモデル (Fabien GuilbaudとHuyen Pham,2011).ASモデルは,在庫リスクを考慮した単一の基盤資産の価格状況と最適な決定を分析することに重点を置いています.すなわち,資産の2つのパラメータの真価差を組み合わせて最適な買取・売却の差を作ります.GPマトリックスモデルでは,市場価格差を最大化するという目標が,短期間の価格差を最大化することを想定しています.最終的に,市場価格の変動をシミュレーションし,市場価格の変動をシミュレーションし,市場価格の変動や価格の変動を操作するプロセスを通じて,価格

オーダーブック市場作成には,高いレベルの数学と市場マイクロ構造の知識が必要であり,ハードウェア機器はあまりにも独占的である.それは,高度な数学統計の背景下,通常数ミリ秒またはナノ秒間のアーキテクチャの最適化のために,高いコンピュータ/ネットワークパフォーマンスとハードウェア最適化の軍拡競争へと徐々に発展し,すべては戦略そのものの損失を補うためにトップ資金調達の率を追求している.これは小売投資家や一般大衆が参加できない分野である.しかし,私が前に述べたように,メーカーの注文配送戦略である限り,それは市場に流動性を提供し,暗号市場にいる誰もがマーケットメーカーの1人です.通常の小売投資家や一般大衆は,競争の赤海を避け,この高周波の高周波のヘッジ戦略グリッドを通じて第二の高周波のフィールドで収益性の高い場所を見つけることができます.

III. ネットワーク取引の繰り返しの開発に基づく高周波市場構築戦略

格子取引の起源は,1940年代の情報理論の父であるシャノンにさかのぼることができる. 『情報理論』の著者であるシャノンは,情報時代を独創的に開拓した巨人として知られている. 戦略の核心前提と考え方は,市場は効率的で,ランダムな動き,平均逆転特性を備えているということである. 最も単純な格子取引戦略は,長期にわたる安定した利益を得ることは困難で,運用のために市場に対する主観的な判断を必要とする. 最も単純な格子戦略が高周波市場策定に発展した場合,その取引コストと利益と損失の特徴を分析し,最適化し,一斉に繰り返す必要がある.

  1. 命令処理コスト.取引の取引手数料を指します.高周波取引の場合,膨大な取引手数料が発生し,戦略の収益性に大きく影響します.したがって,取引手数料に対する敏感性が低いため,制限オーダーメーカー取引に変更する必要があります.制限オーダー使用を節約するために,この戦略は仮想制限オーダー方法を使用します.注文簿に毎回少量の購入・販売注文のみが掲載され,誤差率を減らすために大規模の制限オーダーが掲載されません.この高周波グリッド市場策略の約90%の注文はメーカーオーダーであり,10%はテイカーオーダーです.通常の取引では,取引手数料は利益の1/4程度で,月間取引量は約500倍です.例えば,取引額は100万元から10万元までで,月額は500,000円から200,000円までです.この取引手数料は,取引額が低くなると,取引額は大きくなります.それゆえ,取引額額額額は,取引額額の半分またはそれ以上になります.

  2. ストックコストがない. 市場メーカーが利益を得ることができる理由は,彼らの長いストックが継続的に上昇して売られ,彼らの短いストックが継続的に減少して売られるからです. ストックの蓄積は制限オーダーが食べられる必要があります. 制限オーダーが食べられずに1つの方向に動いていれば,販売するために手中にインベントリーがなくなり,利益を得ることはできません. この痛みのポイントに対応して,この戦略は,手中にインベントリがないときにすぐに1つのインベントリを取得するために注文簿で制限オーダーを継続的に購入し,販売し,その後,利益を得るために対応するポジションに利益の制限オーダーを配置します.

  3. 備蓄蓄積コスト.無備蓄コストと比較して,マーケットメーカーは備蓄蓄積コストをより恐れている.これは,市場が継続的に1つの方向に動いて,手元にある片側備蓄が販売できないことで生じる損失を指す.通常,以下のソリューションがあります.

    ■ ポジションを補完する際に,コストを迅速に削減し,小さなリバウンドでそれを投げ出すために,ポジションを徐々に増加させてください.しかし,このタイプの方法はより大きなリスクも伴います.短期的にリバウンドがない場合,より多くのポジションが蓄積されます.あなたはマーティンのように無限に倍増してはならない.追加されたポジションの数と口座リスクの間のバランスとスケールを把握する方法を考えることが重要です.

    ■ 一方向の在庫を管理し,在庫レベルとリスク優先順位に応じて待機中の注文を調整します.この方法は極端な損失を回避し,在庫保有量を制御します.欠点は,コストを下げるよりも簡単に在庫を捨てることはできず,時間とコストが高くなります.

    ■ 待機中のオーダーの間隔と上位と下位を動的に調整します. 変動と傾向に基づいて待機中のオーダーの幅を調整し,バランスのとれた間隔でオーダーとオーダーを配置します.

    ■ 極端なケースの制限.極端な一方的な状況では,時間を待って,未定の注文のみを閉じるなどの操作を実行し,蓄積を最小限に抑える.

    ■ヘージング.ヘージングはビジネスだけでなく芸術でもあります.市場作者が使用できるヘージングには,同じタイプのヘージング,種間ヘージング,傾向に基づく一方的なヘージング,累積値までヘージング,資産配分の観点からすべての種類の統一ヘージングなどが含まれます.この戦略は,安定性をさらに高め,単一市場と通貨の影響を軽減するために,現在同じ種類のヘージングと多種ヘージングを使用しています.

    ■多様性選択.マーケットメーカーは,小売参加者が多く,流動性が優れている市場を好む.マーケットメーカーはショックが最も好きで,一方主義が最も嫌う. 3.12/5.19 に,あまりにも多くのコントラクトマーケットメーカーは爆発した.この戦略は極端に繰り返され,ポジションを清算しない.2020年から2023年にかけてのすべての市場条件は安全に通過できる.詳細な表示は次のデータセクションに示される.この戦略には,マッチするための適切な通貨もあり,ユーザーは市場原則に従って適切な通貨を独立して選択することもできます.

  4. 情報コスト.通常のリミットオーダーグリッド取引には追加の市場情報が含まれていないため,知的なトレーダーによって逆方向に簡単に選択される.市場を予測するために追加のα因子を入力することができ,予測は方向的または市場を展開するかどうかである.方向的予測は追加の要素情報に基づいて判断することができ,バランスがとれないリミットオーダーはトレンド方向または停止逆のリミットオーダーの方向に配置することができます.市場を展開するかどうかを追加の情報に基づいて判断できますが,市場作りの方向は判断されません.この戦略は,開発と繰り返しの過程で予測因子を追加しようと試みたが,結果は,よりスマートな予測を試みることは反生産的であり,何もしないことが予測を行うよりも優れているように見えることを示しています (現在の高周波予測レベルは不十分です).同時に,インプットと追加の要素の信号は傾向の方向または停止逆のリミットオーダーの方向に配置されます.予測が継続的に進めば,その依存性が大きく向上し,継続的な予測が実行されなければ,その優化と反復性が大きく低下します.それゆえ,現在の方法では,さらなる予測と優化が行われない場合,予測の継続性や安定性が大幅

IV. 戦略の業績と利益/損失の特徴

戦略は一般モードとオーバークロッキングブラシモードに分かれています.この2つのモードの全体的なリスクとリターン状況は基本的に同じです.オーバークロッキングブラシモードは,割引値が高く,レートは低いアカウントのために開発され,待機中のオーダーはより密集的で取引量は大きいです.

■ 一般モード:単一の製品に対して必要な本金は比較的低く,通常のレート口座で取引が可能で,待機中の注文の価格差は約1%+間隔です.待機中の注文は少なく,取引量は低く,しかし取引しきい値は大幅に減少しています. ■ オーバークロッキング ブラシの量:単一の製品には,より高い本金が必要で,本金と口座レートに応じてブラシの量を向上させることができます.いくつかの小型のティックは,極端な限界 (0.05%-0.1%) に達することができます.待機されている注文が多く,取引量は大きいです.月間ターンオーバー率は数百倍から数千倍ですが,取引の限界は比較的大きいです. ■ 債務不履行リスクでは,市場変動と市場活動に応じて,年利は50%~1000%で,日額レベルリトラセーションは<10%です.この戦略には追加の情報予測が含まれていないため,短期的な体系的な極端な一方的なリスクが大きいほど,短期的な変動損失が高くなります.標準リスクでは,312,519,などのような極端な状況は清算されません.通常は:

第三者の実際のオファーの業績 (注:自動引く曲線を回避し,同時に第三者のリアルタイム取引プラットフォームのパフォーマンスを表示するために,表示されたアカウントはBinanceの通常のレートアカウントです.市場トレーダーアカウントの場合,パフォーマンスは2倍以上になります.) img

過去のバックテスト性能 (注:サンドボックスのバックテストは,ティックのデータを使用し,処理料はメーカー: 0.2%/テイカー: 0.5%)

**単一製品表示の一部 (実際のオファーは主に複数の製品によるヘッジです): **

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V.協力と交流,学びと進歩を共に期待する

各戦略には独自の方法論と異なる市場状況に適性がある.例えば,高周波市場構築は,市場のランダムな動きにおける平均逆転理論に基づいているが,トレンドトラッキングは,大きなサイクルの下で市場の脂肪尾の変動の存在に基づいている.原則を理解し,その特徴に適応し,その変動に適応することが重要です.同時に,戦略ユーザは,利益と損失の相関に注意を払わなければならない.より高い利益は常により高いリスクとともに来ます.成熟した戦略には利点とデメリットがあります.それらを合理的に使用し,その強みでプレーし,その弱点を避け,適切な市場状況下でその完全なパフォーマンスを理解することが重要です.

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