معماری تجارت الگوریتمی و کوانت: یک شیرجه عمیق با مطالعات موردی در تحقیقات BlackRock و Tower

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
(https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/t044ftmmhixpbqma1io7.png)

معاملات الگوریتمی یا «معامله الگوریتمی» شامل استفاده از برنامه ها و الگوریتم های رایانه ای برای معامله اوراق بهادار است. این الگوریتم‌ها استراتژی‌های از پیش تعریف‌شده را با سرعت‌ها و فرکانس‌هایی اجرا می‌کنند که یک معامله‌گر انسانی نمی‌تواند با آنها مطابقت کند. این مقاله به بررسی معماری سیستم‌های معاملاتی الگوریتمی، نقش کوانت‌ها می‌پردازد و مطالعات موردی از غول‌های صنعتی BlackRock و Tower Research را بررسی می‌کند. ما همچنین نمونه های پیاده سازی گام به گام، قطعه کد، محاسبات و نمونه های واقعی را از بورس لندن (LSE) و بورس سنگاپور (SGX) در 25 سال گذشته ارائه خواهیم کرد.

معماری تجارت الگوریتمی

1. کنترل کننده های فید داده های بازار

سیستم‌های معاملاتی Algo با کنترل‌کننده‌های خوراک داده‌های بازار شروع می‌شوند که داده‌های بلادرنگ را از صرافی‌های مختلف دریافت می‌کنند. این کنترل کننده ها داده ها را برای اجزای بعدی پردازش، فیلتر و نرمال می کنند.

2. موتور استراتژی

موتور استراتژی هسته سیستم معاملاتی الگوریتم است. الگوریتم های معاملاتی را اجرا می کند و بر اساس داده های دریافتی تصمیمات معاملاتی را اتخاذ می کند. استراتژی ها می توانند از قوانین ساده تا مدل های پیچیده ریاضی متغیر باشند.

3. سیستم مدیریت سفارش (OMS)

OMS مسئول مدیریت و اجرای دستورات است. این اطمینان حاصل می کند که سفارشات به بازار ارسال می شوند، به درستی پر می شوند و هرگونه تغییر یا لغو لازم انجام می شود.

4. مدیریت ریسک

سیستم‌های مدیریت ریسک فعالیت‌های معاملاتی را در زمان واقعی نظارت می‌کنند تا از انطباق با پارامترهای ریسک از پیش تعریف‌شده اطمینان حاصل کنند. در صورت شکسته شدن آستانه ریسک، آنها می توانند فعالیت های معاملاتی را متوقف کنند.

5. سیستم مدیریت اجرا (EMS)

EMS اجرای سفارشات را بهینه می کند. با در نظر گرفتن عواملی مانند اندازه سفارش، شرایط بازار و هزینه های معامله، بهترین راه ممکن برای اجرای معامله را تعیین می کند.

6. بک تست و شبیه سازی

قبل از استقرار استراتژی ها، آنها با استفاده از داده های تاریخی به شدت مورد آزمایش قرار می گیرند. این فرآیند که به عنوان بک تست شناخته می شود، به درک عملکرد و مشکلات احتمالی استراتژی کمک می کند.

7. تأخیر و زیرساخت

تأخیر یک عامل مهم در معاملات الگوریتمی است. شرکت‌های معاملاتی با فرکانس بالا (HFT) سرمایه‌گذاری زیادی در زیرساخت‌های با تأخیر کم، از جمله دسترسی مستقیم به بازار (DMA)، مکان‌یابی مشترک سرورها، و شبکه‌های ارتباطی پرسرعت دارند.

8. انطباق و گزارش

سیستم های معاملاتی Algo باید الزامات نظارتی را رعایت کنند. ماژول‌های انطباق تضمین می‌کنند که فعالیت‌های تجاری با استانداردهای قانونی مطابقت دارند و ماژول‌های گزارش‌دهی گزارش‌های لازم را برای نهادهای نظارتی ایجاد می‌کنند.

نقش کوانتز

تحلیلگران کمی یا کوانت ها، ستون فقرات معاملات الگوریتمی هستند. آنها از مدل های ریاضی، تکنیک های آماری و مهارت های برنامه نویسی برای توسعه استراتژی های معاملاتی استفاده می کنند. کار آنها شامل:

تحلیل داده ها: غربال کردن حجم وسیعی از داده های تاریخی و بلادرنگ برای شناسایی الگوها و روندها.

توسعه مدل: ایجاد مدل های ریاضی برای پیش بینی حرکات قیمت و بهینه سازی استراتژی های معاملاتی.

اجرای استراتژی: کدگذاری استراتژی ها در الگوریتم ها و ادغام آنها با سیستم معاملاتی.

ارزیابی ریسک: ارزیابی ریسک مرتبط با هر استراتژی و اطمینان از همسویی آن با ریسک پذیری شرکت.

پیاده سازی گام به گام استراتژی معاملاتی الگوریتمی

استراتژی مثال: بازگشت میانگین

بازگشت میانگین یک استراتژی تجاری محبوب است که فرض می‌کند قیمت‌ها به میانگین تاریخی خود باز می‌گردند. در اینجا پیاده سازی گام به گام با قطعه کد در پایتون است.

مرحله 1: واردات کتابخانه ها

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import yfinance as yf

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 2: واکشی داده های تاریخی

ما استفاده می کنیم yfinance کتابخانه برای واکشی اطلاعات موجودی تاریخی

ticker = “AAPL”
start_date = “2020-01-01”
end_date = “2023-01-01”
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 3: میانگین متحرک را محاسبه کنید

میانگین متحرک کوتاه مدت و بلند مدت را محاسبه می کنیم.

short_window = 40
long_window = 100

data[‘short_mavg’] = data[‘Close’].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
data[‘long_mavg’] = data[‘Close’].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 4: سیگنال های معاملاتی ایجاد کنید

ما سیگنال های خرید و فروش را بر اساس میانگین های متحرک تولید می کنیم.

data[‘signal’] = 0.0
data[‘signal’][short_window:] = np.where(data[‘short_mavg’][short_window:] > data[‘long_mavg’][short_window:], 1.0, 0.0)
data[‘positions’] = data[‘signal’].diff()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 5: استراتژی را آزمایش کنید

ما استراتژی را برای ارزیابی عملکرد آن پس آزمون می کنیم.

initial_capital = float(100000.0)
positions = pd.DataFrame(index=data.index).fillna(0.0)
positions[ticker] = 100*data[‘signal’] portfolio = positions.multiply(data[‘Close’], axis=0)
pos_diff = positions.diff()

portfolio[‘holdings’] = (positions.multiply(data[‘Close’], axis=0)).sum(axis=1)
portfolio[‘cash’] = initial_capital – (pos_diff.multiply(data[‘Close’], axis=0)).sum(axis=1).cumsum()
portfolio[‘total’] = portfolio[‘cash’] + portfolio[‘holdings’] portfolio[‘returns’] = portfolio[‘total’].pct_change()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 6: نتایج را ترسیم کنید

ما عملکرد استراتژی را تجسم می کنیم.

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111, ylabel=’Portfolio value in $’)

portfolio[‘total’].plot(ax=ax1, lw=2.)
data[‘signal’].plot(ax=ax1, lw=2.)

ax1.plot(data.loc[data.positions == 1.0].index,
data.short_mavg[data.positions == 1.0],
‘^’, markersize=10, color=’m’)

ax1.plot(data.loc[data.positions == -1.0].index,
data.short_mavg[data.positions == -1.0],
‘v’, markersize=10, color=’k’)

plt.show()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

توضیح و شرایط

سیگنال خرید: زمانی ایجاد می شود که میانگین متحرک کوتاه مدت از میانگین متحرک بلند مدت عبور کند.

سیگنال فروش: زمانی ایجاد می شود که میانگین متحرک کوتاه مدت از میانگین متحرک بلند مدت عبور کند.

نمونه های دنیای واقعی از LSE و SGX

بورس اوراق بهادار لندن (LSE)

مثال 1: میانگین بازگشت در LSE

بیایید یک استراتژی بازگشت متوسط ​​اجرا شده بر روی شاخص FTSE 100 را در نظر بگیریم.

مرحله 1: واکشی داده های تاریخی

ما داده های تاریخی را برای شاخص FTSE 100 واکشی می کنیم.

ticker = “^FTSE”
start_date = “2000-01-01”
end_date = “2023-01-01”
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 2-6: مشابه مراحل ذکر شده در بالا برای استراتژی بازگشت میانگین

با اعمال همان مراحل برای داده های شاخص FTSE 100، می توانیم نحوه عملکرد استراتژی را در LSE مشاهده کنیم.

بورس سنگاپور (SGX)

مثال 2: تجارت مومنتوم در SGX

تجارت مومنتوم یکی دیگر از استراتژی های محبوب است. بیایید یک استراتژی حرکت ساده را بر روی شاخص STI پیاده سازی کنیم.

مرحله 1: واکشی داده های تاریخی

ticker = “^STI”
start_date = “2000-01-01”
end_date = “2023-01-01″
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 2: محاسبه حرکت

ما تکانه را به عنوان درصد تغییر قیمت در یک دوره معین محاسبه می کنیم.

momentum_window = 20
data[‘momentum’] = data[‘Close’].pct_change(momentum_window)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 3: سیگنال های معاملاتی ایجاد کنید

ما سیگنال های خرید و فروش را بر اساس حرکت تولید می کنیم.

data[‘signal’] = 0.0
data[‘signal’] = np.where(data[‘momentum’] > 0, 1.0, 0.0)
data[‘positions’] = data[‘signal’].diff()

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مرحله 4-6: مشابه مراحل ذکر شده در بالا برای آزمایش بک و رسم نتایج

با اعمال این مراحل، می‌توانیم عملکرد یک استراتژی معاملاتی مومنتوم را در SGX آزمایش و تجسم کنیم.

محاسبات و تجزیه و تحلیل

مثال 1: عملکرد استراتژی بازگشت میانگین LSE

محاسبه CAGR (نرخ رشد سالانه مرکب):

جایی که ( n ) تعداد سال است.

beginning_value = portfolio[‘total’].iloc[0] ending_value = portfolio[‘total’].iloc[-1] years = (data.index[-1] – data.index[0]).days / 365.25

CAGR = (ending_value / beginning_value) ** (1 / years) – 1
print(f”CAGR: {CAGR:.2%}”)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

مثال 2: SGX Momentum Strategy Performance

محاسبه نسبت شارپ:

با فرض نرخ بدون ریسک 2 درصد.

risk_free_rate = 0.02
mean_return = portfolio[‘returns’].mean()
std_return = portfolio[‘returns’].std()

sharpe_ratio = (mean_return – risk_free_rate) / std_return
print(f”Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.2f}”)

## Case Study: BlackRock

### Overview
BlackRock, the world’s largest asset manager, leverages algorithmic trading to manage its extensive portfolio. The firm employs sophisticated algorithms to execute trades, manage risks, and optimize portfolio performance.

### Trading Strategies
BlackRock’s algo trading strategies include:

– **Index Arbitrage:** Exploiting price differences between index futures and underlying stocks.
– **Mean Reversion:** Identifying stocks that have deviated from their historical price patterns and betting on their return to the mean.
– **Momentum Trading:** Capitalizing on stocks that show strong trends in a particular direction.

### Technology Stack
BlackRock uses a proprietary trading platform called Aladdin, which integrates risk management, trading, and portfolio management. Aladdin employs advanced data analytics, machine learning, and cloud computing to support algo trading activities.

### Impact
BlackRock’s algorithmic trading has significantly enhanced its trading efficiency, reduced transaction costs, and improved overall portfolio performance. The firm’s ability to execute large volumes of trades with minimal market impact has been a critical factor in its success.

### Real-World Example: Index Arbitrage on LSE

#### Index Arbitrage Strategy:
Assume a scenario where BlackRock is using index arbitrage on the FTSE 100 index. If the index futures price is trading above its fair value compared to the underlying stocks, BlackRock would sell the futures and buy the underlying stocks.

### Calculations:
– **Fair Value of Futures**: \( \text{Futures Price} = \text{Spot Price} \times (1 + \text{Risk-Free Rate} – \text{Dividend Yield})^{T} \)
– **Spot Price**: Current price of the underlying index.
– **Risk-Free Rate**: Assume a risk-free rate of 2%.
– **Dividend Yield**: Assume a dividend yield of 3%.
– **Time to Maturity (T)**: Assume 0.5 years.

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پایتونSpot_price = 7000 # قیمت نقدی فعلی FTSE 100نرخ_بدون ریسک = 0.02سود_بازده = 0.03T = 0.5

ارزش_منصفانه = قیمت_نقطه * (1 + نرخ_بدون ریسک – بازده_سود سهام) ** Tprint(f”ارزش منصفانه معاملات آتی: {fair_value:.2f}”)

### Impact:
If the actual futures price is significantly higher than the fair value, BlackRock can capitalize on this discrepancy by executing the arbitrage strategy.

## Case Study: Tower Research

### Overview
Tower Research Capital, a leading HFT firm, is renowned for its low-latency trading strategies. The firm employs cutting-edge technology and sophisticated algorithms to trade across various asset classes.

### Trading Strategies
Tower Research’s strategies include:

– **Statistical Arbitrage:** Using statistical models to identify and exploit price discrepancies between related financial instruments.
– **Market Making:** Providing liquidity by continuously quoting buy and sell prices and profiting from the bid-ask spread.
– **Event-Driven Trading:** Trading based on news events, earnings announcements, and economic data releases.

### Technology Stack
Tower Research invests heavily in low-latency infrastructure. The firm uses custom-built hardware, co-located servers, and high-speed communication networks to achieve ultra-fast trade execution.

### Impact
Tower Research’s focus on low latency has enabled it to gain a competitive edge in the market. The firm’s ability to execute trades within microseconds has resulted in consistent profitability and significant market share in the HFT space.

### Real-World Example: Statistical Arbitrage on SGX

#### Statistical Arbitrage Strategy:
Assume a scenario where Tower Research is using statistical arbitrage to trade pairs of stocks on the SGX. If stock A and stock B are typically correlated but have diverged, Tower Research can buy the underperforming stock and short the outperforming stock, expecting them to revert to their mean correlation.

### Calculations:
– **Z-Score Calculation**: \( Z = \frac{\text{Price Spread} – \mu}{\sigma} \)
– **Price Spread**: Difference between the prices of stock A and stock B.
– **Mean (\(\mu\)) and Standard Deviation (\(\sigma\)) of Price Spread**: Calculated based on historical data.

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پایتونگسترش = داده[‘stock_A’] – داده ها[‘stock_B’]mean_spread = spread.mean()std_spread = spread.std()z_score = (spread – mean_spread) / std_spread

داده ها[‘z_score’] = z_score

### Trading Signals:
– **Buy Signal**: If Z-Score 1.0 (Sell stock A and buy stock B).

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

پایتونداده ها[‘signal’] = 0.0داده ها[‘signal’][data[‘z_score’]

داده ها[‘signal’][data[‘z_score’] > 1]= -1.0

### Impact:
By implementing statistical arbitrage, Tower Research can profit from temporary deviations in the prices of correlated stocks.

## Conclusion

Algorithmic trading and quants have revolutionized the financial markets, enabling firms to execute trades with speed, precision, and efficiency. The cases of BlackRock and Tower Research highlight the diverse applications and impact of algo trading in the industry. Real-world examples from the LSE and SGX illustrate how these strategies can be applied and the calculations involved. As technology continues to evolve, the role of quants and the sophistication of algorithmic trading systems are expected to grow, further transforming the landscape of financial markets.

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
import yfinance as yf

ticker = "AAPL"
start_date = "2020-01-01"
end_date = "2023-01-01"
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

short_window = 40
long_window = 100

data['short_mavg'] = data['Close'].rolling(window=short_window, min_periods=1).mean()
data['long_mavg'] = data['Close'].rolling(window=long_window, min_periods=1).mean()

data['signal'] = 0.0
data['signal'][short_window:] = np.where(data['short_mavg'][short_window:] > data['long_mavg'][short_window:], 1.0, 0.0)   
data['positions'] = data['signal'].diff()

initial_capital = float(100000.0)
positions = pd.DataFrame(index=data.index).fillna(0.0)
positions[ticker] = 100*data['signal']   
portfolio = positions.multiply(data['Close'], axis=0)
pos_diff = positions.diff()

portfolio['holdings'] = (positions.multiply(data['Close'], axis=0)).sum(axis=1)
portfolio['cash'] = initial_capital - (pos_diff.multiply(data['Close'], axis=0)).sum(axis=1).cumsum()   
portfolio['total'] = portfolio['cash'] + portfolio['holdings']
portfolio['returns'] = portfolio['total'].pct_change()

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111, ylabel='Portfolio value in $')

portfolio['total'].plot(ax=ax1, lw=2.)
data['signal'].plot(ax=ax1, lw=2.)

ax1.plot(data.loc[data.positions == 1.0].index, 
         data.short_mavg[data.positions == 1.0],
         '^', markersize=10, color='m')

ax1.plot(data.loc[data.positions == -1.0].index, 
         data.short_mavg[data.positions == -1.0],
         'v', markersize=10, color='k')

plt.show()

ticker = "^FTSE"
start_date = "2000-01-01"
end_date = "2023-01-01"
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

ticker = "^STI"
start_date = "2000-01-01"
end_date = "2023-01-01"
data = yf.download(ticker, start=start_date, end=end_date)

momentum_window = 20
data['momentum'] = data['Close'].pct_change(momentum_window)

data['signal'] = 0.0
data['signal'] = np.where(data['momentum'] > 0, 1.0, 0.0)
data['positions'] = data['signal'].diff()

beginning_value = portfolio['total'].iloc[0]
ending_value = portfolio['total'].iloc[-1]
years = (data.index[-1] - data.index[0]).days / 365.25

CAGR = (ending_value / beginning_value) ** (1 / years) - 1
print(f"CAGR: {CAGR:.2%}")

risk_free_rate = 0.02
mean_return = portfolio['returns'].mean()
std_return = portfolio['returns'].std()

sharpe_ratio = (mean_return - risk_free_rate) / std_return
print(f"Sharpe Ratio: {sharpe_ratio:.2f}")

## Case Study: BlackRock

### Overview
BlackRock, the world’s largest asset manager, leverages algorithmic trading to manage its extensive portfolio. The firm employs sophisticated algorithms to execute trades, manage risks, and optimize portfolio performance.

### Trading Strategies
BlackRock’s algo trading strategies include:

- **Index Arbitrage:** Exploiting price differences between index futures and underlying stocks.
- **Mean Reversion:** Identifying stocks that have deviated from their historical price patterns and betting on their return to the mean.
- **Momentum Trading:** Capitalizing on stocks that show strong trends in a particular direction.

### Technology Stack
BlackRock uses a proprietary trading platform called Aladdin, which integrates risk management, trading, and portfolio management. Aladdin employs advanced data analytics, machine learning, and cloud computing to support algo trading activities.

### Impact
BlackRock’s algorithmic trading has significantly enhanced its trading efficiency, reduced transaction costs, and improved overall portfolio performance. The firm’s ability to execute large volumes of trades with minimal market impact has been a critical factor in its success.

### Real-World Example: Index Arbitrage on LSE

#### Index Arbitrage Strategy:
Assume a scenario where BlackRock is using index arbitrage on the FTSE 100 index. If the index futures price is trading above its fair value compared to the underlying stocks, BlackRock would sell the futures and buy the underlying stocks.

### Calculations:
- **Fair Value of Futures**: \( \text{Futures Price} = \text{Spot Price} \times (1 + \text{Risk-Free Rate} - \text{Dividend Yield})^{T} \)
- **Spot Price**: Current price of the underlying index.
- **Risk-Free Rate**: Assume a risk-free rate of 2%.
- **Dividend Yield**: Assume a dividend yield of 3%.
- **Time to Maturity (T)**: Assume 0.5 years.

### Impact:
If the actual futures price is significantly higher than the fair value, BlackRock can capitalize on this discrepancy by executing the arbitrage strategy.

## Case Study: Tower Research

### Overview
Tower Research Capital, a leading HFT firm, is renowned for its low-latency trading strategies. The firm employs cutting-edge technology and sophisticated algorithms to trade across various asset classes.

### Trading Strategies
Tower Research’s strategies include:

- **Statistical Arbitrage:** Using statistical models to identify and exploit price discrepancies between related financial instruments.
- **Market Making:** Providing liquidity by continuously quoting buy and sell prices and profiting from the bid-ask spread.
- **Event-Driven Trading:** Trading based on news events, earnings announcements, and economic data releases.

### Technology Stack
Tower Research invests heavily in low-latency infrastructure. The firm uses custom-built hardware, co-located servers, and high-speed communication networks to achieve ultra-fast trade execution.

### Impact
Tower Research’s focus on low latency has enabled it to gain a competitive edge in the market. The firm’s ability to execute trades within microseconds has resulted in consistent profitability and significant market share in the HFT space.

### Real-World Example: Statistical Arbitrage on SGX

#### Statistical Arbitrage Strategy:
Assume a scenario where Tower Research is using statistical arbitrage to trade pairs of stocks on the SGX. If stock A and stock B are typically correlated but have diverged, Tower Research can buy the underperforming stock and short the outperforming stock, expecting them to revert to their mean correlation.

### Calculations:
- **Z-Score Calculation**: \( Z = \frac{\text{Price Spread} - \mu}{\sigma} \)
- **Price Spread**: Difference between the prices of stock A and stock B.
- **Mean (\(\mu\)) and Standard Deviation (\(\sigma\)) of Price Spread**: Calculated based on historical data.

### Trading Signals:
- **Buy Signal**: If Z-Score  1.0 (Sell stock A and buy stock B).

### Impact:
By implementing statistical arbitrage, Tower Research can profit from temporary deviations in the prices of correlated stocks.

## Conclusion

Algorithmic trading and quants have revolutionized the financial markets, enabling firms to execute trades with speed, precision, and efficiency. The cases of BlackRock and Tower Research highlight the diverse applications and impact of algo trading in the industry. Real-world examples from the LSE and SGX illustrate how these strategies can be applied and the calculations involved. As technology continues to evolve, the role of quants and the sophistication of algorithmic trading systems are expected to grow, further transforming the landscape of financial markets.