計量交易系統的建構 1
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講師介紹:酆士昌 [email protected]
經歷:厚生資本股份有限公司(資訊長)、同德股份有限公司(資訊中心主任)、友邁科技股份有限公司(資訊中心主任)、得捷股份有限公司(軟體工程師)
著作:包含作業系統、網路、生活、職能、旅遊類共 78本
授課與演講: 精英電腦─ Linux 基礎架設, 2012/5 台北市勞工局- Linux 作業系統實務, 2012/8/27-2012/9/5 東吳大學數學系- LPIC 國際認證營, 2012/9/24-2012/10/6 北市職能學院-企業雲端私有雲建置實務人才培訓班, 2012/10/15-2012/10/18 東吳大學數學系演講─企業雲端服務應用, 2013/5 北區職訓局- LPIC 網路工程師, 2013/5-2013/7 三立財經台科技新聞線訪談-手機旅遊應用, 2013/8/12 台北市勞工局- Linux 作業系統實務, 2013/7/24-2013/8/1 經濟部工業局-嵌入式軟韌體設計工程師班(作業系統), 2013/8/16-2013/8/23 北市職能中心-企業雲端私有雲建置實務人才培訓班, 2013/9/9-2013/11/22 經濟部工業局-嵌入式軟韌體設計工程師班(作業系統), 2013/12/30-2014/1/3 東南科技大學授課-網路與通訊技術整合(業界師資授課), 2014/3/19-2014/4/23 東南科技大學演講- MIS 職能分析與雲端服務應用, 2014/3/20 淡江大學演講-活用 Evernote- 提升教學準備度, 2014/5/23 文化大學-網路工程師職訓班, 2014/7 經濟部工業局-嵌入式軟韌體人才養成班(作業系統), 2014/8/19-2013/8/21 文化大學-產業人才投資方案班(雲端伺服器), 2014/8-2014/10 東南科技大學授課-網路與通訊技術整合(業界師資授課), 2014/10/28-2014/12/2 文化大學-產業人才投資方案班(雲端伺服器), 2015/3-2015/5學歷:清華大學數學研究所應用數學組
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關於厚生資本公司簡介
我們專注於 kernel 、行程排序管理、記憶體存取、 cpu 指令、提取、演算與解碼。提供M5 creator language DSL 高頻系統專用,金融演算法的開發環境,演算法所用的數值分析工具庫,以及金融分析工具用的 K 線型態學。
產業領域 雲端數據庫– Big Data 資料探勘研究 金融即時報價源 Ultra-Low Latency DMA Embedded 金融交易平台
產品與服務 Ultra-Low Latency 即時報價源與資料解碼 完整的即時,歷史,金融走勢資料庫 ATS (alternate trade system) embedded 金融交易平台 M5Creator 演算法產生器 金融交易元件 數值分析元件 財務決策元件
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Topics
一、交易的演進與發展二、金融大數據的應用三、利用歷史資料來建構交易模型四、金融交易的方法與技巧
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1. 交易的演進2. 國外的案例3. 台灣證券交易所4. 演算法交易5. 三種交易創新的新服務
一、交易的演進與發展
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• 實物交易計算類交易模型類交易• 人工掛單、電話下單、網路下單、程式下單• 由金融專業領域至財務、金融、數學、資訊結合的領域
一、交易的演進與發展1. 交易的演進
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新加坡交易所 -Reach 系統
亞洲第 2 大交易所新加坡交易所於 2009年啟動全球最快新交易系統Reach ,和其他競爭對手一較高下。新交所聲稱斥資 2.5億美元(約19億港元)建造 Reach ,交易速度將由 3至 5毫秒提升至 90微秒,較港交所的 9毫秒快 100倍。
資料來源: https://www.reach.gov.sg
一、交易的演進與發展2. 國外的案例
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香港交易所 - 領航者計畫
香港交易所斥資 3 0億建造 HFT核心技術,電信服務提供商 Pacnet 的首席執行官比爾‧巴尼 (Bill Barney)表示:“今天的金融市場需要快得像閃電般的連接,因為千分之一秒都可能會決定數百億美元的盈虧,尤其是高頻交易。 ” Pacnet是港交所設備托管服務的創始成員之一。
29/03/2012 09:48《與時並進》港交所擲 30億革新核心技術,強調非為高頻交易港交所 (00388)為革新核心交易平台,推出「領航星技術計劃 (Orion) ,3年內分階段推出提升連接港交所平台速度的網絡 SDNet/2 、數據中心的設備託管服務、衍生產品及證券交易結算的技術,降低交易時延,合共投資約 30億元。服務入場費每月2.5萬元。
資料來源 :http://sc.hkex.com.hk/TuniS/www.hkex.com.hk/chi/index_c.htm
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那斯達克交易所
NASDAQ以使用新一代具備分散儲存、平行擷取的資料庫技術方案(Greenplum) ,作為大量資料倉儲與資料分析採礦 (Data Mining)之工具。此 技術結合雲端架構上的虛擬化環境,並可支援 SQL與 MapReduce的資料平行處理,有效提供業界大量資料倉儲存取及賣分析解決方案。
一、交易的演進與發展2. 國外的案例
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3. 台灣證券交易所
2015年六月股市由漲跌幅 7%調整為 10%
2015年六月以後準備股票逐筆撮合
一、交易的演進與發展
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4. 演算法交易
1. 2006 經濟學人雜誌統計、歐美巿場 33% 以上股票交易使用演算法交易。2. 2007紐約交易所電子交易日,交易總量的 60%--70%使用演算法交易。3. 2007美國部分股票交易的演算交易到達 80% 。4. 2008年全球十大投資銀行:高盛、滙豐、德意志引進 FPGA晶片,「奈秒速度,華爾街金融革命」。
5. 2010美國 90%對沖基金採取演算法交易。
一、交易的演進與發展
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Aite group 演算法交易比較
一、交易的演進與發展4. 演算法交易
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美國紐約使用演算交易比例
一、交易的演進與發展4. 演算法交易
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5. 三種交易創新的新服務1. 降低連線時間
交易所投入更大資本,更新目前的撮合引擎平台由秒升級為毫秒或微秒的撮合速度,為的是更高速的交易流量及高性能的網路基礎設施,以因應高頻交易系統及程式交易,同時提供 Co-Location 交易主機共置的服務,以降低網路封包延遲的問題。
2. 交易情報化証劵商利用 GPU高速平行運算力,分析即時金融走勢,透過數值分析、技術分析、財務資料庫來產生交易訊號提供給一般投資戸服務,同時利用Bigdata 來分析客戶的歷史交易明細庫、商品交易類型、交易手續、交易總金額來提供交易情報,提供不同手續費折扣,及快速下單所需頻寛管理,促使交易高運轉率增加手續費的收入。
3. 閃電下單ATS-alternate trade system結合 Ultra Low Latency DMA 低延遲存取技術、平行運算、多核心、高頻交易演算法的專業前台交易系統,提供給特定法人交易、中實戶,毫秒報價、亳秒成交,提升速度的服務。
一、交易的演進與發展
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1. 什麼是 Big Data
2. 為什麼要學探勘、挖礦3. 大數據的挑戰4. 大數據的分析處理
二、金融大數據的應用
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二、金融大數據的應用
價值( Value)準確性( Veracity )
容量( Volume)
快速( Velocity)多樣性( Variety)
Big Data
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• 資料單位:容量( Volume ) 二、金融大數據的應用
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二、金融大數據的應用• 資料內容: 多樣性( Variety)
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• 運算速度:快速( Velocity )
二、金融大數據的應用
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為什麼要學探勘、挖礦二、金融大數據的應用• 探勘:在隱藏性的資料找到特定的 pattern 、相關性或趨勢
• 挖礦:
• 目的:增加生活小確幸• 產出:書中自有黃金黃金屋
挖礦 1.0 金銀銅鐵錫鎳等貴金屬以重量為主
挖礦 2.0 雜湊與加密以運算為主
挖礦 3.0 數值、型態、排列、分析以模型為主
大數據
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大數據的挑戰二、金融大數據的應用
1. 資料的運算能力:有限的時間要運算處理巨大的資料
2. 組織人才:缺乏大數據的組織人才3. 模型建構:不易評估處理 Big Data 資
料的分析方法與開發工具
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大數據的分析處理二、金融大數據的應用
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大數據的分析處理二、金融大數據的應用
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1. 歷史資料的範籌2. 時間、價格、數量對金融走勢的影響3. 歷史資料的建構與分析與方法4. 利用歷史資料庫建構我的資料模型
三、利用歷史資料來建構交易模型
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歷史資料的範籌三、利用歷史資料來建構交易模型
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時間、價格、數量對金融走勢的影響三、利用歷史資料來建構交易模型
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圖表時間範圍
歷史資料的建構與分析與方法三、利用歷史資料來建構交易模型
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K 線圖範例
歷史資料的建構與分析與方法三、利用歷史資料來建構交易模型
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MACD範例
歷史資料的建構與分析與方法三、利用歷史資料來建構交易模型
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KD範例
歷史資料的建構與分析與方法三、利用歷史資料來建構交易模型
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步驟 1. 定義資料探勘-利用 M5replayer 的歷史資料庫取得基本八價1.收集歷史資料2.取得歷史資料3.定義資料可用性4.圖表分析資料
利用歷史資料庫建構我的資料模型三、利用歷史資料來建構交易模型
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步驟 2. 分析資料特性1. 從圖表中的排列找到特定的趨勢2. 從圖表中的排列找到特定的型態3. 從圖表中的排列找出異常的特定交易量4. 從圖表中的技術分析找到特定的交叉點
利用歷史資料庫建構我的資料模型三、利用歷史資料來建構交易模型
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步驟 3. 模型選擇工具利用歷史資料庫建構我的資料模型三、利用歷史資料來建構交易模型
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步驟 4. 設計模型利用歷史資料庫建構我的資料模型三、利用歷史資料來建構交易模型
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1. 資料議題設定2. 尋找大數據的特徵與排列3. 建立部位的方法4. 資金管理
四、交易的方法與技巧
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1. 交易資料的因果性2. 交易資料的隱藏性3. 交易資料的變動性4. 交易資料的關聯性
四、金融交易的方法與技巧資料議題設定
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利用交易圖表的排列找到技術指標的交叉點
四、金融交易的方法與技巧尋找大數據的特徵與排列
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四、金融交易的方法與技巧建立部位的方法1. 界定交易多空的原則2. 挑選交易巿場3. 設定風險控制的方法每筆交易最大風險、停損策略、分散交易
4. 交易訂單例如管理觀察圖表的排列、擬定計劃新的交易、更新部位的出場點
5. 撰寫交易筆記6. 交易日記
交易的理由、交易的結果、心得與教訓7. 分析自已的交易多空比例、交易筆數、停損停利、正確執行決定、部位資金管理與分配
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資金管理• 為下一筆交易保留實力 • 瞭解自己願意付出多少以承擔風險• 帳戶餘額 /風險比例 =風險金額 • 學會如何決定交易規模 • 止損訂單
四、金融交易的方法與技巧
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1. 資金配置-停損、停利2. 報價源-交易標的3. 選用交易指標、交易訊號4. 實際交易 / 計量回測
交易架構的規劃四、金融交易的方法與技巧
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1. 觀察並寫下交易賠錢的原因2. 寫下個人交易的邏輯3. 使用 M5replayer執行歷史模擬下單
,並能連續 10筆績效為正。截出績效圖並說明交易邏輯為何。
作業