Введение. В этой статье мы углубимся в архитектуру приложения для автоматической торговли, которое состоит из трех основных компонентов: построителя моделей, Торгового бота и Торгового пользовательского интерфейса. Мы изучим функциональные возможности каждого компонента и технологии, используемые для их создания. Кроме того, мы рассмотрим, как эти компоненты работают вместе, чтобы облегчить эффективные торговые операции.

Конструктор моделей

Компонент Model Builder играет решающую роль в разработке и поддержке торговых моделей, используемых торговым ботом. Давайте подробнее рассмотрим его различные компоненты:

а. Исторические данные из Alpaca Trade API: для создания точных и надежных моделей собираются исторические данные из Alpaca Trade API. Сюда входят такие данные, как цены на акции, объем торгов и другие соответствующие рыночные показатели. Исторические данные служат основой для обучения моделей и понимания рыночных тенденций.

б. Кэшированные данные в S3. Чтобы оптимизировать производительность и сократить время извлечения данных, исторические данные кэшируются в сегменте хранилища S3. Этот механизм кэширования обеспечивает быстрый доступ к данным во время процессов обучения и оценки модели. Снижая зависимость от выборки данных в реальном времени, построитель моделей может работать более эффективно.

в. Подготовка данных. Собранные исторические данные проходят предварительную обработку, чтобы обеспечить их пригодность для обучения модели. Этот шаг включает в себя такие задачи, как очистка данных, обработка пропущенных значений и преобразование данных в формат, совместимый с выбранными алгоритмами машинного обучения. Подготовив данные надлежащим образом, модели могут учиться на высококачественных и последовательных входных данных.

д. Обогащение и масштабирование данных. Чтобы повысить эффективность моделей, на основе существующих данных создаются дополнительные функции или индикаторы. Эти расширенные наборы данных предоставляют ценную информацию о динамике рынка и потенциальных торговых сигналах. Кроме того, данные масштабируются для обеспечения единообразия и сопоставимости различных входных переменных, что позволяет моделям эффективно обучаться.

напр. Обучение модели. Используя подготовленные и обогащенные данные, алгоритмы машинного обучения обучаются построению прогностических моделей. Эти модели нацелены на то, чтобы фиксировать рыночные модели, тенденции и потенциальные торговые возможности. В зависимости от разрабатываемых конкретных торговых стратегий могут использоваться такие методы, как регрессия, классификация или анализ временных рядов.

ж. Тестирование на истории. Чтобы проверить эффективность моделей, тестирование на истории выполняется с использованием исторических данных. Этот процесс имитирует торговые сценарии, основанные на прошлых рыночных условиях, что позволяет оценить эффективность моделей. Тестирование на исторических данных помогает выявить потенциальные слабые места или области для улучшения, обеспечивая итеративную разработку модели.

г. Публикация моделей в S3. После обучения и тестирования моделей они публикуются и сохраняются в корзине S3. Это делает их доступными для компонента Trading Bot для торговли в режиме реального времени. Опубликованные модели содержат знания и идеи, полученные из исторических данных, готовые к использованию в реальных торговых операциях.

Торговый бот

Компонент Trading Bot отвечает за выполнение сделок на основе прогнозов, сгенерированных моделями, созданными построителем моделей. Давайте рассмотрим его ключевые компоненты:

а. Бот Python на EC2: Торговый бот представляет собой бота Python, работающего на экземпляре EC2. Этот бот служит основным торговым механизмом, совершая сделки на основе сигналов, полученных от моделей. Он использует возможности библиотек и фреймворков Python для взаимодействия с торговыми платформами и эффективного исполнения ордеров.

б. Интеграция API модели. Бот взаимодействует с моделями через интеграцию API. Он использует такие сервисы, как API Gateway, Lambda и S3, для получения последних прогнозов моделей, необходимых для принятия обоснованных торговых решений. Интеграция обеспечивает беспрепятственную связь между торговым ботом и построителем моделей, обеспечивая актуальную информацию для управления торговой деятельностью.

в. Интеграция Alpaca Streaming API: для доступа к рыночным данным в реальном времени бот прослушивает Alpaca Streaming API. Этот API обеспечивает непрерывный поток рыночных обновлений, включая изменения цен, колебания объемов и другие соответствующие данные. Оставаясь подключенным к потоковому API, бот может принимать торговые решения на основе самых последних рыночных условий.

д. Выполнение сделок и отслеживание показателей. Используя рыночные данные в режиме реального времени и прогнозы модели, бот выполняет сделки от имени пользователя. Он взаимодействует с торговыми платформами и размещает заказы на основе предопределенных торговых стратегий и правил управления рисками. Совершенные сделки и связанные с ними показатели, такие как эффективность сделок и прибыльность, записываются и хранятся в DynamoDB, предоставляя ценную информацию для анализа и оценки.

Торговый интерфейс

В моем приложении для автоматической торговли торговый пользовательский интерфейс является важным компонентом, обеспечивающим бесперебойную и удобную работу для трейдеров. Благодаря обновлениям данных в режиме реального времени, поступающим с различных бирж, трейдеры могут легко отслеживать рынок и отслеживать эффективность своего портфеля. Торговый пользовательский интерфейс предлагает интерактивные диаграммы и графики, позволяющие пользователям анализировать рыночные тенденции и принимать обоснованные торговые решения, и предназначен для обеспечения всестороннего просмотра истории торговли с отображением таких сведений, как выполненные сделки, статус ордера и баланс счета. Трейдеры могут оценивать свои торговые показатели и отслеживать свой прогресс с течением времени. Пользовательский интерфейс интуитивно понятен и отзывчив, что обеспечивает бесперебойную торговлю на разных устройствах.

а. Приложение React и Socket.IO. Внешний интерфейс приложения для автоматической торговли создан с использованием приложения React, которое предоставляет удобный интерфейс для мониторинга и контроля торговой деятельности. Socket.IO обеспечивает связь в режиме реального времени между приложением React и торговым ботом, позволяя обновлять данные в реальном времени и беспрепятственно взаимодействовать с пользователем. Приложение React размещено в CloudFront, обслуживая контент из корзины S3, обеспечивая быстрый и надежный доступ к торговому приложению.

б. API для исторического просмотра. Чтобы предлагать исторические торговые обзоры и аналитику, с помощью Lambda и Node.js создается набор API. Эти API-интерфейсы извлекают связанные с торговлей показатели и данные из DynamoDB, позволяя пользователям анализировать прошлые результаты, отслеживать прогресс и получать представление о торговых моделях. API-интерфейсы просмотра истории расширяют функциональные возможности приложения и предоставляют пользователям всестороннее представление об их торговой деятельности.

Вывод. Архитектура приложения для автоматической торговли представляет собой сложную и взаимосвязанную систему, состоящую из компонентов Model Builder и Trading Bot, поддерживаемых различными технологиями. Благодаря использованию исторических данных, моделей машинного обучения, рыночной информации в режиме реального времени и удобных интерфейсов эта архитектура предоставляет трейдерам ценную информацию на основе данных и возможности автоматической торговли.

Компонент Model Builder играет жизненно важную роль в разработке точных и надежных торговых моделей. Он собирает исторические данные из API Alpaca Trade, выполняет подготовку, обогащение и масштабирование данных, обучает модели машинного обучения, проводит тестирование на истории и публикует модели в корзине S3. Эти модели инкапсулируют знания, полученные из исторических данных, и служат основой для компонента ATTrade Bot.

Компонент Trading Bot состоит из бота Python, работающего на экземпляре EC2. Он интегрируется с моделями через шлюзы API, Lambda и S3, получая прогнозы в реальном времени для принятия торговых решений. Прислушиваясь к Alpaca Streaming API, бот всегда в курсе последних рыночных данных, что позволяет ему совершать сделки на основе сигналов моделей. Метрики торговли записываются в DynamoDB, что облегчает отслеживание и анализ эффективности.

Внешний интерфейс приложения для автоматической торговли представляет собой приложение React, размещенное в CloudFront и подключенное к торговому роботу через Socket.IO. Это предоставляет пользователям удобный интерфейс для мониторинга и контроля торговой деятельности с обновлениями данных в режиме реального времени.

Кроме того, API-интерфейсы просмотра истории, созданные на основе Lambda и Node.js, позволяют пользователям получать доступ и анализировать прошлые торговые показатели из DynamoDB, получая представление о своей торговой эффективности.

В следующей статье мы углубимся в процесс исполнения торгового бота, изучая тонкости торговых решений в реальном времени, управление рисками и бесшовную интеграцию различных компонентов в торговую экосистему.

Используя эту архитектуру приложения для автоматической торговли, трейдеры могут использовать информацию, основанную на данных, оптимизировать свои торговые процессы и потенциально повысить эффективность своей торговли.