2 research outputs found
ΠΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π½Ρ Π±ΠΈΡΠΆΠ΅Π²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ½ΡΡΡΡΠΌΠ΅Π½ΡΠ° Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ ΠΌΠΈΠΊΡΠΎΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΡΡ ΡΡΠ½ΠΎΡΠ½ΡΡ Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
In modern electronic stock exchanges there is an opportunity to analyze event driven market microstructure data. This data is highly informative and describes physical price formation which makes it possible to find complex patterns in price dynamics. It is very time consuming and hard to find this kind of patterns by handcrafted rules. However, modern machine learning models are able to solve such issues automatically by learning price behavior which is always changing. The present study presents profitable trading system based on a machine learning model and market microstructure data. Data for the research was collected from Moscow stock exchange MICEX and represents a limit order book change log and all market trades of a liquid security for a certain period. Logistic regression model was used and compared to neural network models with different configuration. According to the study results logistic regression model has almost the same prediction quality as neural network models have but also has a high speed of response which is very important for stock market trading. The developed trading system has medium frequency of deals submission that lets it to avoid expensive infrastructure which is usually needed in high-frequency trading systems. At the same time, the system uses the potential of high quality market microstructure data to the full extent. This paper describes the entire process of trading system development including feature engineering, models behavior comparison and creation of trading strategy with testing on historical data.ΠΠ° ΡΠΎΠ²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΡ
Π±ΠΈΡΠΆΠ΅Π²ΡΡ
ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΠΊΠ°Ρ
, Π³Π΄Π΅ Π±ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠ½ΡΡΠ²ΠΎ ΠΎΠΏΠ΅ΡΠ°ΡΠΈΠΉ ΡΠΎΠ²Π΅ΡΡΠ°Π΅ΡΡΡ ΠΏΠΎΡΡΠ΅Π΄ΡΡΠ²ΠΎΠΌ ΡΠ»Π΅ΠΊΡΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΡΡΠ°Π½Π·Π°ΠΊΡΠΈΠΉ, ΠΏΠΎΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°ΡΡ ΡΠΎΠ±ΡΡΠΈΠΉΠ½ΡΠ΅ ΠΌΠΈΠΊΡΠΎΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΡΠ΅ ΡΡΠ½ΠΎΡΠ½ΡΠ΅ Π΄Π°Π½Π½ΡΠ΅. ΠΠ½ΠΈ ΠΎΠΏΠΈΡΡΠ²Π°ΡΡ ΡΠΈΠ·ΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ΅ ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ΅Π½Ρ Π½Π° Π±ΠΈΡΠΆΠ΅Π²ΡΠ΅ ΠΈΠ½ΡΡΡΡΠΌΠ΅Π½ΡΡ ΠΈ ΠΎΠ±Π»Π°Π΄Π°ΡΡ Π²ΡΡΠΎΠΊΠΎΠΉ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΡΡ, ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΡ ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ΅ Π½Π°Ρ
ΠΎΠ΄ΠΈΡΡ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΡΠ΅ Π·Π°ΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π² ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠΈ ΡΠ΅Π½Ρ. ΠΡΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΠ°ΠΊΠΈΡ
Π·Π°ΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΠ΅ΡΠ½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ Π²ΡΡΡΠ½ΡΡ ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΎΡΠ΅Π½Ρ ΡΡΡΠ΄ΠΎΠ΅ΠΌΠΊΠΈΠΌ ΠΏΡΠΎΡΠ΅ΡΡΠΎΠΌ. ΠΠ΄Π½Π°ΠΊΠΎ ΡΠΎΠ²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΏΠΎΡΠΎΠ±Π½Ρ ΡΠ΅ΡΠ°ΡΡ ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±Π½ΡΠ΅ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈ, ΠΏΠΎΠ΄ΡΡΡΠ°ΠΈΠ²Π°ΡΡΡ ΠΏΠΎΠ΄ ΠΏΠΎΡΡΠΎΡΠ½Π½ΠΎ ΠΌΠ΅Π½ΡΡΡΠ΅Π΅ΡΡ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΠ½ΠΊΠ°. Π Π΄Π°Π½Π½ΠΎΠΉ ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ΅ ΡΠ°Π·ΡΠ°Π±Π°ΡΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²Π°Ρ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ° Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈ ΠΌΠΈΠΊΡΠΎΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΎΡΠ½ΡΡ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
. ΠΠ»Ρ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠΎΠ±ΡΠ°Π½Π° ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΡ Ρ ΠΌΠΎΡΠΊΠΎΠ²ΡΠΊΠΎΠΉ Π±ΠΈΡΠΆΠΈ ΠΠΠΠ ΠΎ ΡΠΎΠ±ΡΡΠΈΠΉΠ½ΡΡ
ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡΡ
Π±ΠΈΡΠΆΠ΅Π²ΠΎΠΉ ΠΊΠ½ΠΈΠ³ΠΈ Π·Π°ΡΠ²ΠΎΠΊ ΠΈ Π»Π΅Π½ΡΠ΅ Π²ΡΠ΅Ρ
ΡΠ΄Π΅Π»ΠΎΠΊ ΠΏΠΎ Π»ΠΈΠΊΠ²ΠΈΠ΄Π½ΠΎΠΌΡ Π±ΠΈΡΠΆΠ΅Π²ΠΎΠΌΡ ΠΈΠ½ΡΡΡΡΠΌΠ΅Π½ΡΡ. ΠΠ»Ρ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ Π»ΠΎΠ³ΠΈΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ ΡΠ΅Π³ΡΠ΅ΡΡΠΈΠΈ ΠΈ ΡΡΠ΄ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ΠΈΡΠΊΡΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅ΠΉ. Π Π΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π΅ΠΌΠΎΠ½ΡΡΡΠΈΡΡΡΡ, ΡΡΠΎ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ Π»ΠΎΠ³ΠΈΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ ΡΠ΅Π³ΡΠ΅ΡΡΠΈΠΈ Π½Π΅ ΡΡΡΡΠΏΠ°Π΅Ρ Π² ΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΡΠΌ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΡΠΌ ΠΈ ΠΏΡΠΈ ΡΡΠΎΠΌ ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ Π²ΡΡΠΎΠΊΡΡ ΡΠΊΠΎΡΠΎΡΡΡ ΡΠΎΡΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·Π°, ΡΡΠΎ ΠΎΡΠ΅Π½Ρ Π²Π°ΠΆΠ½ΠΎ ΠΏΡΠΈ ΠΏΡΠΈΠ½ΡΡΠΈΠΈ ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΡΠΎΠ²ΡΠ΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΡΡ
ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²ΡΡ
ΠΏΠ»ΠΎΡΠ°Π΄ΠΊΠ°Ρ
. Π Π°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ°Π½Π½Π°Ρ ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²Π°Ρ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ° ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ ΡΡΠ΅Π΄Π½ΡΡ ΡΠ°ΡΡΠΎΡΡ Π·Π°ΠΊΠ»ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΄Π΅Π»ΠΎΠΊ, ΡΡΠΎ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΠΈΠ·Π±Π΅ΠΆΠ°ΡΡ Π΄ΠΎΡΠΎΠ³ΠΎΠΉ ΠΈΠ½ΡΡΠ°ΡΡΡΡΠΊΡΡΡΡ ΠΏΠΎ ΡΡΠ°Π²Π½Π΅Π½ΠΈΡ Ρ Π²ΡΡΠΎΠΊΠΎΡΠ°ΡΡΠΎΡΠ½ΠΎΠΉ Π±ΠΈΡΠΆΠ΅Π²ΠΎΠΉ ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²Π»Π΅ΠΉ, Π½ΠΎ ΠΏΡΠΈ ΡΡΠΎΠΌ Π΄Π°Π΅Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°ΡΡ Π²Π΅ΡΡ ΠΏΠΎΡΠ΅Π½ΡΠΈΠ°Π» Π²ΡΡΠΎΠΊΠΎΠΊΠ°ΡΠ΅ΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΡΡ
ΠΌΠΈΠΊΡΠΎΡΡΡΡΠΊΡΡΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΎΡΠ½ΡΡ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
. Π‘ΡΠ°ΡΡΡ ΠΎΠΏΠΈΡΡΠ²Π°Π΅Ρ Π²ΡΠ΅ ΡΡΠ°ΠΏΡ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ, Π²ΠΊΠ»ΡΡΠ°Ρ Π²ΡΠ±ΠΎΡ ΠΏΡΠΈΠ·Π½Π°ΠΊΠΎΠ² Π΄Π»Ρ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ, ΡΡΠ°Π²Π½ΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΡΠΉ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π½Ρ, Π° ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ° Ρ ΡΠ΅ΡΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ Π½Π° ΠΈΡΡΠΎΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
. ΠΠ½ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΡΡΡΡ ΡΠ°Π·Π»ΠΈΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΠΈΠ½Π²Π΅ΡΡΠΈΡΠΈΠΎΠ½Π½ΡΠΌΠΈ ΠΈΠ½ΡΡΠΈΡΡΡΠ°ΠΌΠΈ Π΄Π»Ρ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ ΠΊΠ°ΠΏΠΈΡΠ°Π»ΠΎΠΌ Π² Π±ΠΈΡΠΆΠ΅Π²ΡΡ
ΡΠΎΡΠ³Π°Ρ
. Π Π°Π·ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΠ° Π±ΠΎΠ»Π΅Π΅ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΡΡ
ΠΈ Π΄Π΅ΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²ΡΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ² Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΠΈΡ ΡΠ²Π΅Π»ΠΈΡΠΈΡΡ ΠΊΠΎΠ½Π΅ΡΠ½ΡΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΡ Π²ΡΠ΅ΠΉ ΡΠΎΡΠ³ΠΎΠ²ΠΎΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ