نظام تداول مثالي مستلهم من الترميز المنتشر لصناعة التداول عالي التردد

شهدت الصناعة المالية تقدمًا سريعًا للغاية في دمج تقنيات معالجة المعلومات في تصميم أنظمة آلية قائمة على المعرفة للتداول عالي التردد (HFT). يقترح هذا البحث نظام تداول مثالي مستلهم من الترميز المنتشر (SCOT) لتمثيل الإشارات المالية عالية التردد بشكل فوري وتداولها. رياضيًا، يتعلم SCOT في آن واحد القاموس، والميزات النادرة، واستراتيجية التداول في عملية تحسين مشتركة، مما ينتج تمثيلات ميزات مثالية للهدف التجاري المحدد. يتم نمذجة عملية التعلم كتحسين ثنائي المستوى ويتم حلها بواسطة طريقة الهبوط التدرجي على الإنترنت مع تقارب سريع. في هذا السياق الديناميكي، يتم اختبار النظام في السوق المالية الحقيقية لتداول العقود الآجلة للمؤشر في مركز تداول شنغهاي.