Dmlab | Algoritmikus tőzsdei kereskedés (Projekt)

Algoritmikus tőzsdei kereskedés (Projekt)

Gáspár Csaba

2009.10.10. • olvasási idő:

Körülbelül egy éve kezdtünk el foglalkozni a Morgan Stanley megbízásából egy adatbányászati projekten, minek célja algoritmikus tőzsdei kereskedési stratégiák kialakítása volt.

A csapat igen speciális módon állt fel, ugyanis most három egyetemi tanszék (HITSZITTMIT) dolgozott közösen a témán, így a szokásosnál nagyobb létszámban (summa 16 fő) ugrottunk neki a problémának Dr. Levendovszky János (HIT), Dr. Telcs András (SZIT) és az én vezetésemmel.

A feladat teljes egésze bizalmas információ, de annyit elárulhatunk hogy korrelált pénzügyi adatsorokon dolgoztunk. Majdnem egy év másodperc szintű nyers adatán végeztünk előrejelzéseket, és ezek alapján ügynök ágensekkel kereskedtünk a szimulált piacon. A pénzügyi idősor előrejelzésében azonban különleges bemenetre is számíthattunk: az idősorok mellé egy eseménynaplót is kaptunk, mely a piacot jelentősen befolyásoló történéseket (pénzügyi bejelentések, konkurencia bejelentései, piacot befolyásoló természeti katasztrófák, stb.) és azok várható hatását is tartalmazták. Érdekes volt látni, hogy ezen események mennyiben tudják javítani az előrejelzést, és ezen keresztül magát a kereskedés hatékonyságát.
A folytatást jelentő új projekt már az időközben megalakult BME – Morgan Stanley Pénzügyi Innovációs Kutató Központ (PIKK) keretein belül kezdődik majd el, addig is dolgozunk azokon a kutatási területeken amik ebből a remek feladatból az ölünkbe pottyantak.
Ha valaki érdeklődik a téma iránt, nyugodtan keressen meg minket (Prekopcsák Zolival dolgoztunk együtt a témán, neki hasonló feladattal kapcsolatban máshonnan is van tapasztalata a témában), mert ha adatokkal nem is, de a témában született és most születő diplomamunkákkal (a doktorandusz csapat új tagja, Petróczi Attila is ebből írta a diplomamunkáját) tudunk segíteni a tájékozódásban.