🔥虚無との戦い

📝Clojure: アルゴリズムトレード

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up: 📂Clojure開発

Clojureアルゴリズムトレード

Clojureによるアルゴリズム取引の可能性まとめ.

ライブラリまとめ

取引所wrapper

knowm/XChange

ccxtのJava版. いろんな取引所APIのラッパー.

内部では, JAX-RSがつかわれているよう. HTTP/2と比べると100msくらいは体感遅い印象だが, 高頻度取引でなければあまり関係ないレベルか.

企業がバックアップでメンテナンスしているのか, 対応取引所や開発状況が異常に充実している印象.

io.contek.invoker

最近熱心に開発されているJavaのAPI wrapper. XChangeと比べると, 取引所で見劣りするものの, OkHttpをつかっているのでHTTP/2が使える.

テクニカル指標ライブラリ

ta-lib

Pythonでよく使われているta-libもあれはマルチプラットフォームなツールのラッパーなので, PythonだけでなくJavaやC++でもつかえる.

https://ta-lib.org/

ta4j

-> 📝ta4j

📝ta4j

ta4jはJavaのテクニカル分析用ライブラリ.

BarクラスとBarSeriesクラス

Bar Series and Bars | Ta4j - Technical Analysis for Java!

BarクラスはOHLCVに相当, BarSeriesはOHLCVの時系列データ. BaseBarSeriesオブジェクトを生成して, ここにOHLCVに当たるデータであるBarオブジェクト(BaseBarで生成)を追加していく.

Basexxxというのが実装でBaseがついてないやつがinterface.

OHLCVデータは外部サーバからAPIで取得するか, 自分で歩み値をリサンプリングして用意するかして.addBarでseriesしていく. もしくは定期的に .addTrade/.addPrice関数を読んでデータを追加する.

インジケーターの使い方

Technical Indicators | Ta4j - Technical Analysis for Java!

JavaDocで利用可能なインジケーターは確認できる.

Ta4j Core 0.11 API

各indicatorの使い方はテストコードを参考にする(ドキュメントはない).

https://github.com/ta4j/ta4j/tree/master/ta4j-core/src/test/java/org/ta4j/core/indicators

Clojure Trading Bot Topics

API認証を通す方法

どの取引所もPrivate APIを使うためには認証を通す必要があるが, どこも同じような方法で認証をする. そしてその認証は他のコードやClojureでなくてもJavaを参考にコピペすればおけ.

4つの情報が必要.

  • api_key: API Key. サイトから取得
  • timestamp: リクエスト時のUnix Timestamp
  • nonce: ランダム文字列. ここがrequest bodyのtextの場合も.
  • signature:
    • 署名用textをAPI SecretでHMAC_SHA256署名.
    • だいたい同じなのでコピペでいける.

timestamp

Unix時間(とString変換).

(defn ->timestamp []
  (.toString (System/currentTimeMillis))

nonce

ランダムな16bytesの文字列生成.

(import '[java.security SecureRandom])
 
(defn toHexString [bytes]
  (apply str (map #(format "%02x" %) bytes)))
 
(defn generate-nonce []
  (let [random (SecureRandom.)
        bytes  (bytes (byte-array 16))]
    (.nextBytes random bytes)
    (toHexString bytes)))

HMAC SHA256署名したHex(16進数)文字列

(import '[javax.crypto Mac])
(import '[javax.crypto.spec SecretKeySpec])
 
(defn secretKeyInst
  [key mac]
  (SecretKeySpec. (.getBytes key) (.getAlgorithm mac)))
 
(defn ->sign [key text]
  (let [algo      "HMACSHA256"
        mac       (Mac/getInstance algo)
        secretKey (secretKeyInst key mac)]
    (-> (doto mac
          (.init secretKey)
          (.update (.getBytes text)))
        .doFinal
        toHexString)))

References

💡大量のデータに対するframe/payload sizeチューニング

ref. Using Aleph as a Clojure WebSocket Client | Matthew Downey

まだこれの意味するところを理解してないがメモ.

BitMEXのようなnoisy socketにはframe & frame payload sizeを設定しましょうという話.

(http/websocket-client
  "wss://www.bitmex.com/realtime"
  {:max-frame-payload 1e7 :max-frame-size 1e7})

この例でも :max-frame-payload 131072に設定.

https://github.com/skyscraper/md-aggregator/blob/master/src/md_aggregator/ftx.clj

JVM Performances Turning

GC周り.

C++と互角?

Deep Learning for Programmers

;; https://twitter.com/draganrocks/status/1245988386005037056

Clojure has MUCH simpler syntax than C++ or Java, is fast even for numerical computing (via Intel’s MKL and DNNL, CUDA, cuBLAS, and cuDNN!). You get the benefits of C++ without the drawbacks. The book is about DeepLearning which you might or might not use in algo trading.

aleph websocket client examples

📝Clojure: aleph

テクニカルインジケーター計算(バックテスト)

バックテストでのClojure: Sliding window Algorithmの実装は, tech.mlが便利. SMAもcumsumもいける.

ref. https://techascent.github.io/tech.ml.dataset/tech.v3.dataset.rolling.html

(roll/rolling ds
              {:window-type              :fixed
               :window-size              5
               :relative-window-position :left}
              {:oi-delta-sma  (roll/mean :oi-delta)
               :liq-lv-cumsum (roll/sum :liq-lv)})

🤔Insights

仮説ベースだが, ClojureのLazy Sequenceやcore.asyncがtrading botにすごく活躍しそうな予感はしている(使いこなせればね).

💡Javaの肩に乗る

Javaはウォール・ストリートで使われてきた言語なのでそのライブラリが使える.

REPLから稼働中のbotを制御

🔧Clojure Integrant

これは強い.

Clojure: 並列プログラミング & 遅延シーケンスの力

検証できたらupdateする.

;; https://www.reddit.com/r/Clojure/comments/kzepdq/an_opensource_robinhood_client_for_algotrading/

Python is great for analysing data, and the ecosystem and libraries for algo trading get you further faster than Clojure. But when it comes to actually trading: it’s asynchronously receiving events (market data) and sending orders, then waiting asynchronously again for them to be filled. This is exactly where Clojure shines in my opinion, making it a great fit.

Seqenceの追加ではconcatの代わりにlazy-catを利用する.

メモリに乗らない大きなデータを一部だけ取り出して計算することができる.

🔗References

🔍ClojureでのTrading bot開発事例まとめ

設計とかprotocolとか参考にしたいところ.

Java

Javaも参考に.

Sixtant

ClojureでMarket making and algorithmic HFT している会社.

Algo trading & Market making の会社で働いている人のブログ(co-founder).

Clojure: 板自炊(LOB)

板自炊

グラフビュー

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