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【HFT系列】基于机器学习的动态高频限价订单簿框架(Tick数据)

量化投资与机器学习 • 1 年前 • 324 次点击  


量化投资与机器学习

在量化投资的道路上,你不是一个人战斗!

 


近期公众号文章预告

 1、红宝书读书笔记(中文版)。

2、金工、量化绿宝书精选解读(中文版)。

3、比特币高频交易策略。

4、高频交易策略解决方案基于机器学习。

5、高频交易基于强化学习。

6、高频交易基于核主成分分析。

7、模式识别下的人工智能量化策略。

8、近期10篇最热门的券商金工研报。

9、深度学习在金融中的论述。

10、海外优秀量化文献解读。

11、永不停歇的干货。


近期,我们发现了一个基于SGX市场的高频交易项目,分享给大家,以供学习和参考。源代码在请在文末下载



动态高频限价订单框架



前言

使用机器学习方法来捕捉高频限价订单动态和简单的交易策略,以获得损益结果。


数据准备

我们以某一天举例。


学习模型训练器

1、RandomForestClassifier

2、ExtraTreesClassifier

3、AdaBoostClassifier

4、GradientBoostingClassifier

5、SVM



超参数调整


模型选择Pipline


机器学习Pipline



使用最佳的模型预测下一个10秒

交叉验证


最佳模型


准确性在一天之内


预测结果


特征提取

上升比


选取开盘09:15 ~ 11:30


深度比


代码展示


Bid 1 & Ask 1



Bid2 & Ask2

其他时间段略。


Bid123订单数量


Bid123、Ask123订单数量


利润和损失

来源参考:https://github.com/rorysroes/SGX-Full-OrderBook-Tick-Data-Trading-Strategy



源代码

请在后台回复

高频系列1


有些人不知道后台回复如何操作

为大家介绍一下:



知识在于分享

在量化投资的道路上

你不是一个人在战斗


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