Биржевая торговля при помощи ботов и алгоритмов — это ряды очень быстрых процессов. На ее эффективность влияют скорость обработки данных и выполнения ордеров. Поэтому растет спрос на автоматизированные системы и ML/AI-решения.

Однако важен не только производительный софт, но и удобное рабочее пространство. Если трейдеру легко воспринимать данные, он быстрее реагирует на возможности и проблемы. А вот «простыня» текста и цифр может в этом помешать.

Чтобы повысить эффективность торговли, нужен удобный UI:

• Готовые виджеты для частых операций;
• Возможность собирать рабочие пространства из готовых элементов;
• Возможность группировать виджеты на отдельных вкладках;
• Функции поиска, закрепления и полноэкранного режима.

Исходя из актуальных запросов, мы в Quantbox обновили внешний вид комплекса для алготрейдинга Xroad. И разработали систему управления рабочим пространством, в которой пользователь контролирует каждый элемент.

В статье рассказываем, как кастомизация, управление виджетами и визуальное отражение изменений улучшают трейдинг.

За последние 2–3 года объем внутридневной активности и скорость рынка выросли.
Трейдеры сталкиваются с увеличением числа быстрых сделок и как следствие высокой вероятностью ошибок.

Чтобы снизить операционные и финансовые риски, они должны иметь возможность восстановить хронологию событий проблемной заявки — за секунды. Эта задача решается с помощью инструмента для аудита заявок.

В программном комплексе для алготрейдинга Xroad такой инструмент позволяет:

• Отслеживать транзакции в реальном времени;
• Просматривать историю активности;
• Фильтровать сделки по действиям пользователя;
• Видеть связанные биржевые ордера.

OMS Xroad сохраняет все состояния заявки: создание, модификации, отмены и биржевые сообщения. Система отображает иерархию (родительские, дочерние и exchange-ордера) и позволяет находить нужные заявки по инструменту, коду клиента, типу и времени.

В статье рассказываем, как устроен аудит и почему трейдерам так нужна возможность видеть, что происходит с заявкой.

Чтобы свести человеческий фактор к минимуму, трейдеры используют алгоритмы для автоматизации. Но ведь можно делегировать не только сделки, но и принятие решений самым «умным» из доступных машин — ML и AI-моделям. AI уже отвечает за 89% мирового объема торгов.

Проблемы, которые побуждают трейдеров обращаться к AI и ML-моделям:

• Сильный рыночный шум;
• Сложности в выявлении нетипичных паттернов;
• Управление спредом, объемом и скоростью подачи заявок;
• Трудное прогнозирование волатильности и ликвидности и др.

Инвестиционные компании и хедж-фонды передают часть аналитических решений AI, который быстро анализирует рыночные показатели, паттерны и новости.
Для эффективного трейдинга важны скорость и точность. Поэтому есть потребность в решениях, обеспечивающих нормализованный поток данных из моделей с низкой задержкой и простой интеграцией с OMS.

Комплекс Xroad может стать middleware-платформой, которая свяжет AI и работу на биржах: даст доступ к рыночным данным и прямым автоматическим сделкам.

( Читать дальше )

Ордер-менеджмент в реальном времени: решения для крупных участников рынка

Можно ли удобно управлять ордерами и собирать статистику, если выбор программ для алгоритмической торговли сегодня ограничен?
Давайте разбираться.
Мы — компания Quantbox, вот уже 10 лет работаем с алготрейдерами и оперативно реагируем на нужды рынка. Занимаемся:

• низколатентной обработкой данных и ордеров,
• OMS/Execution-инфраструктурой,
• инструментами управления ордерными потоками,
• сервисами контроля рисков,
• автоматизацией рутинных действий трейдера.

Сегодня у трейдеров есть несколько «наболевших» задач: автоматизация выставления и снятия ордеров, упрощение ручной работы и повышение контроля за торговлей. Их можно выполнить с помощью грамотной OMS, которая:

• Помогает отправлять ордера различных типов через понятный виджет;
• Импортирует данные из CSV-файлов для автоматического выставления ордеров;
• Позволяет массово отменять ордера по выбранным фильтрам;
• Подсвечивает строки и ячейки, присылает оповещения для контроля;

( Читать дальше )