Nova Group · recherche algorithmique depuis 2020

Le prix est une
conséquence du
flux d’ordres.

Nous collectons les transactions et les ordres dans la profondeur du marché aux niveaux 1 à 3, simulons précisément le moteur d’exécution de la plateforme de négociation, puis développons et testons nos algorithmes de trading sur cette base.

Notre méthode Projets
Délai
Taille
Prix

Essayez vous-même : choisissez une taille et un type d’ordre, puis envoyez-le.

Un carnet d’ordres au niveau de chaque ordre (MBO) — une simulation, et non des données de marché.
  • Parcours Depuis 2020

    Recherche sur les marchés financiers et développement d’algorithmes de trading depuis nos débuts.

  • Données Prix, transactions, carnet
    PricePrix
    TradesTransactions
    BookOrdres en profondeur
  • Marchés Trois types de marché
    CMEContrats à terme & options de Chicago
    CryptoCentralisé & décentralisé
    TSETMCActions & options de Téhéran
  • Méthodes Science des données & modèles
    DSScience des données & statistiques
    ML·DLApprentissage automatique et profond
    RLApprentissage par renforcement

Notre méthode

Trois couches, de bas en haut

Chaque projet est construit sur ces trois couches. La couche supérieure n’existe pas sans celle du dessous.

  1. Socle

    Une plateforme indépendante, développée pour chaque projet

    Chaque projet dispose d’une plateforme de données et d’exécution dédiée, développée intégralement et indépendante des outils prêts à l’emploi.

  2. Moteur

    Un simulateur détaillé d’exécution des ordres

    Nous reconstituons le moteur d’exécution de la place de marché : les ordres prennent place dans la file d’attente, attendent leur tour et sont exécutés partiellement.

  3. Intelligence

    Analyses, graphiques et modèles prédictifs

    Du flux de transactions et d’ordres à un algorithme de prédiction, en passant par les statistiques et l’entraînement des modèles.

La méthode en détail

Deux axes

Apport et prise de liquidité

Ces deux axes reposent sur la même analyse du flux d’ordres et donnent chacun lieu à des projets distincts.

Maker

L’approche du teneur de marché

Fournir de la liquidité par la tenue de marché : nos ordres se placent dans les files d’attente à l’achat et à la vente, où ils sont exécutés par les ordres des autres intervenants.

Taker

L’approche du preneur de liquidité

Consommer de la liquidité pour entrer en position : notre ordre franchit la fourchette acheteur-vendeur et s’exécute contre les ordres en attente en tête de file.

Projets

Ce sur quoi nous travaillons

En test

CME Market Maker

Un algorithme de tenue de marché par apprentissage profond pour le marché à terme de Chicago, avec pour objectif un desk de tenue de marché automatisé.

Plusieurs années de données du CME, rassemblées ordre par ordre. À partir de ces données, nous sommes parvenus à un algorithme de tenue de marché qui est testé au sein d’une reconstitution fidèle de la bourse elle-même.

Rapport du simulateur à télécharger Découvrir le projet
  • Pluriannuelhistorique ordre par ordre
  • Apprentissage profondméthode
  • Python · C# · Rusttechnologie
En test

Fast Scalp

Un algorithme de trading à court terme fondé sur l’apprentissage automatique pour le marché à terme de Chicago, avec pour objectif un desk de trading automatisé.

Plusieurs années de données du CME, rassemblées ordre par ordre. À partir de ces données, nous sommes parvenus à un algorithme de trading à court terme qui est testé au sein d’une reconstitution fidèle de la bourse elle-même.

Rapport du simulateur à télécharger Découvrir le projet
  • Pluriannuelhistorique ordre par ordre
  • Apprentissage automatiqueméthode
  • Python · C# · Rusttechnologie
Service de données actif

BlockTrade

Analyse comportementale des transactions de bloc sur le marché à terme de Chicago, avec pour objectif des algorithmes de trading et d’investissement fondés sur les traces des gros capitaux.

Notre serveur reçoit et traite sans interruption les transactions de bloc de tous les produits de la Bourse de Chicago et les livre sur le graphique du trader. Leur historique s’accumule jour après jour.

Aucun rapport du simulateur publié Découvrir le projet
  • 36 secondesdélai médian de réception d’un bloc après sa publication par la bourse
  • 24 formesclassification des blocs
  • Python · C#technologie
En développement

TSETMC

Analyse du flux d’ordres de la Bourse de Téhéran, avec pour objectif un fonds algorithmique de gestion du capital.

Onze années du marché des capitaux iranien, rassemblées et reconstituées transaction par transaction et ordre par ordre. Nous construisons et testons nos modèles sur cet historique.

Aucun rapport du simulateur publié Découvrir le projet
  • 11 ansd’historique de marché
  • 1 148symboles
  • Python · C#technologie
En test

Gold ETF Arbitrage

Un algorithme qui déplace le capital entre les fonds adossés à l’or de la Bourse de Téhéran, avec pour objectif un portefeuille automatisé investi en or qui vise à rapporter plus que la détention d’or

Les fonds adossés à l’or de la Bourse de Téhéran, enregistrés ordre par ordre et mesurés avec un même critère. Nous testons le passage de l’un à l’autre au sein d’une reconstitution fidèle de la bourse, face à la simple détention d’or.

Rapport du simulateur à télécharger Découvrir le projet
  • 21 fonds adossés à l’orévalués selon un même critère
  • 395 jours de bourserejoués dans le simulateur
  • Pythontechnologie
À l’étude

DeFi LP

Un algorithme de gestion du capital pour les pools de liquidité des plateformes d’échange décentralisées, avec pour objectif un fonds automatisé

L’historique complet de 136 pools sur quatre réseaux blockchain, rassemblé depuis le premier jour de chaque pool et événement par événement. Nous simulons le capital placé dans un pool, et son déplacement entre pools, au sein d’une reconstitution fidèle du marché lui-même.

Aucun rapport du simulateur publié Découvrir le projet
  • 136 poolshistorique complet, événement par événement
  • 4 réseauxblockchain
  • Python · C#technologie
En développement

Crypto Market Maker

Une infrastructure de données et un algorithme de tenue de marché pour le marché des cryptomonnaies, avec pour objectif un desk de tenue de marché automatisé.

Le marché de 22 cryptomonnaies très négociées sur 16 plateformes d’échange mondiales, rassemblé transaction par transaction et ordre par ordre. Avant d’écrire l’algorithme, nous avons enregistré l’ensemble de ce marché, et nous continuons de l’enregistrer.

Aucun rapport du simulateur publié Découvrir le projet
  • 22 cryptomonnaiessur 16 plateformes d’échange mondiales
  • 60 téraoctetspérimètre des données brutes
  • Rust · C#technologie
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Du flux d’ordres au flux de capitaux.

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