Idea de proyecto: bot comercial algorítmico

Título del proyecto : Robot comercial algorítmico

Introducción : 

El comercio algorítmico utiliza algoritmos que siguen una tendencia y definen un conjunto de instrucciones para realizar un comercio. El comercio puede generar ingresos a una velocidad y frecuencia inhumanas y mejoradas. Los conjuntos caracterizados de pautas comerciales que se transmiten al programa dependen del tiempo, el valor, la cantidad o cualquier modelo matemático. Aparte de las aperturas rentables para el comerciante, el comercio algorítmico hace que el mercado sea más líquido y que el comercio sea más preciso al evitar el efecto de los sentimientos humanos en el comercio.

Propósito y necesidad del proyecto: 

El comercio de algoritmos es ahora un «requisito previo» para sobrevivir en los mercados financieros del mañana. Los informes de la industria sugieren que se espera que el tamaño del mercado de comercio algorítmico global crezca de $11,1 mil millones en 2019 a $18,8 mil millones para 2024. Por lo tanto, el futuro del comercio algorítmico aún está por llegar. La falta de un «bot simple pero eficiente» para que lo use el «hombre común» ha impulsado la necesidad de este proyecto

Objetivos:

Se espera que el mercado global de comercio algorítmico crezca significativamente entre 2018 y 2026. Nuestro proyecto tiene como objetivo promover esta revolución en los mercados del mañana al proporcionar una solución eficaz y eficiente para superar los inconvenientes que enfrenta el comercio manual como: 

• Las operaciones se ejecutan a los mejores precios posibles.
• La situación de la solicitud comercial es instantánea y precisa (existe una alta posibilidad de ejecución en los niveles ideales).
• Las transacciones se coordinan de manera efectiva e inmediata para evitar grandes cambios de valor.
• Costes de cambio reducidos.
• Comprobaciones automatizadas simultáneas con diferentes escenarios de mercado.
• Reducción del riesgo de errores manuales al operar.
• El comercio de algoritmos se puede probar utilizando datos históricos y en vivo para verificar si es adecuado para el comercio.
• Reducción de la posibilidad de errores por parte de los comerciantes humanos como resultado de factores emocionales y psicológicos.

Planteamiento del problema:

El enunciado del problema es construir un robot comercial algorítmico que funcione en Random Forest para trabajar junto con estrategias efectivas como Range Trading / SMA, Gold Cross, Multi Data Strategy, etc. para el comercio diario (intradía) y durante todo el curso. del día, invierta y opere con modificaciones continuas para garantizar la mejor facturación comercial del día y reducir el costo de la transacción, lo que permite grandes ganancias para los usuarios interesados, ya sean organizaciones o individuos.

Herramientas y Tecnologías : 

Hardware

• Procesador Inter Core i7-9750H
• 2,60 GHz
• RAM de 8GB
• HDD de TB

Software

• Navegador como Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge, etc.
• Editor de código de Visual Studio
• PgAdmin4 para base de datos PostgreSQL
• Python 3.7
• Marco Django
• Cuenta de Comercio de Alpaca y Comercio de Papel

Arquitectura : 

El diagrama de arquitectura de nuestra solución propuesta se muestra a continuación. 

Tenemos dos tipos de roles, es decir, Trader y Bot. El comerciante tiene acceso a órdenes comerciales, visualización de estadísticas de mercado, configuración de una estrategia comercial diaria a través del bot y administración de su cuenta. El Bot validará y colocará transacciones según las estadísticas del mercado y del usuario, enviará notificaciones y tendrá acceso a la billetera del usuario para ejecutar órdenes comerciales. En la parte superior del diagrama se han enumerado algunas características especiales.

Implementación : 

A continuación se muestra la implementación de nuestro BOT.

Paso 1: El usuario se registra conectando su cuenta comercial con el BOT. Luego inicie sesión con nombre de usuario y contraseña.

Paso 2: Se abre la página de la cartera que muestra las estadísticas del mercado en vivo, el historial comercial de bots, los detalles de la cuenta, la billetera y los ingresos.

Paso 3: en la página Portafolio, el usuario ‘Habilitará el bot’. Ingrese la estrategia comercial, los nombres de las acciones que el usuario desea negociar, los puntos de entrada y salida, el valor de Stop Loss y los parámetros específicos de la estrategia (por ejemplo: promedios móviles). Luego ejecute el BOT.

Paso 4: el BOT buscará y verificará constantemente el escenario de mercado en vivo, las posiciones abiertas actuales y los parámetros de cartera de usuario y ganancias/pérdidas para validar si se puede tomar una posición para una acción en el mercado y decidir qué tipo de comercio será. hecho. El BOT calcula automáticamente una cantidad de acciones para negociar teniendo en cuenta la ganancia objetivo, el límite de pérdidas, los puntos de entrada/salida y la preservación de la billetera.

Paso 5: El BOT realizará operaciones automatizadas según la estrategia y los parámetros establecidos por el usuario y la validación con el mercado para obtener un rendimiento e ingresos mejorados en comparación con las operaciones manuales. El BOT continuará haciéndolo hasta que el mercado cierre o se alcancen los puntos de salida/stop loss o el usuario envíe una señal para detenerse. 

Paso 6: después de cada acción realizada por BOT o como un sistema de alerta, se envían notificaciones instantáneas por correo electrónico al usuario.

Para nuestro modelo de aprendizaje automático, hemos elegido Random Forest Regressor, que muestra una puntuación de precisión de 0,96 para nuestro BOT. Random Forest Regressor está integrado con las estrategias financieras implementadas en Python, como la media móvil única, la media móvil cruzada, los datos múltiples, la cruz dorada y las estrategias Donchian.

El BOT de comercio algorítmico permite al usuario hacer:

• Comercio en vivo 
• Negociación de papel (comercio de simulación en vivo)
• Prueba retroactiva de estrategias (vea qué tan efectiva es su estrategia comercial y los bots en datos históricos)

Salida : 

¡Mira el Trading BOT Go! ¡Trading automatizado con solo unos pocos pasos!

El video anterior demuestra cómo el BOT automatiza el comercio y asegura buenos beneficios constantemente sin ninguna intervención humana. Podemos ver las alertas de correo electrónico instantáneo que recibe el usuario sobre las acciones del bot.

También se pueden realizar pruebas retroactivas. A continuación se muestra un fragmento que demuestra el resultado y su análisis mostrado por el BOT después del backtesting:

Nota: Aquí las estrategias de datos múltiples han sido probadas con el BOT

¡Aquí vemos que nuestra estrategia y BOT juntos habrían obtenido una ganancia de $14802.73! 

Conclusión : 

• El bot comercial algorítmico no solo brinda seguridad, costo y velocidad, sino que también es una tecnología revolucionaria para los mercados financieros y la economía del futuro.
• Algorithmic Trading Bot hace que sea más fácil tanto para los nuevos comerciantes como para los establecidos obtener resultados rentables con el mínimo esfuerzo, tiempo y pérdidas.
• La integración del conocimiento financiero con el aprendizaje automático es una demanda del comercio futuro y mejora tanto el rendimiento como los ingresos.

Trabajo adicional : 

Como siguiente paso para nuestro proyecto, se implementará lo siguiente:

• Integración de Random Forest con estrategias financieras para permitirles trabajar juntos para mejorar aún más la eficiencia de los bots.
• Interfaz de usuario interactiva pero fácil de usar del bot en una plataforma web.
• Integración del bot a la interfaz de usuario con el marco Django.
• Períodos más largos de prueba en vivo del bot completo en general para garantizar las mejores estadísticas de rendimiento.

Objetivos a cumplir –

• Reducción de costos de transacción y Riesgos.
• Haz que el bot sea seguro.
• Habilite la programación de operaciones basada en la nube.

Aplicación de la vida real : 

Incluso con las soluciones prevalecientes en el mercado, los inversores minoristas, también conocidos como «El hombre común» o «Comerciantes no organizacionales», no se han beneficiado y todavía están atrapados en las formas tradicionales de negociación que tienen una mayor vulnerabilidad y una menor relación entre pérdidas y ganancias.

Los traders institucionales han construido plataformas que pueden ser manejadas por el equipo técnico de su organización. Actualmente, el comercio se lleva a cabo en microsegundos y luego en nanosegundos, con solo un milisegundo que representa millones en ingresos por año de los intercambios de mercado.

La falta de una plataforma amigable para el usuario, adaptable y fácil de entender ha resultado en el dominio de las instituciones en el mercado comercial. Por lo tanto, este sistema tendrá su uso en el futuro del comercio y también se puede usar en el comercio de criptomonedas en versiones posteriores de este sistema. Cualquier comerciante, ya sea establecido o nuevo, obtendrá rendimiento e ingresos mejorados.

Miembros del equipo : 

• medha mathur
• Sahil Mhatre
• Satyam Mhadlekar