交易
從競爭交易數據中推斷交易算法的方法
我正在分析交易競賽中幾個參與者的交易，我想知道 - 是否有已知的機制來分析和推斷一個參與者完成的一組交易中的邏輯？例如，我知道一些參與者會採用對沖期貨期權 O 與基礎期貨 F 的策略，但我不知道他們在對沖哪些希臘，以及他們的策略可能會考慮到系統中的其他狀態帳戶。
從數學上講，這是不可能做到的。有太多的變數和隨機性是你做不到的。
而不是分析競爭對手的貿易數據；你為什麼不分析市場。
你可以考慮每一個酒吧；作為交易。如果酒吧上漲；這意味著您做多並獲利。如果酒吧下跌；這意味著您做空並獲利。
同意上一篇文章，即使不是不可能，也很難做到。話雖如此，我曾經看過一個（已關閉）項目的展示文稿，該項目試圖使用神經網路來訓練和形成交易模式。該小組可以訪問大量交易數據以及在特定時間段（例如一年左右的數據）內從交易中獲得的利潤（或損失）。他們過濾該數據以選擇前幾千個交易流（按時間段結束時的利潤衡量的最高），然後將其用作訓練集。
我不知道最終結果，所以不能說它是否是一個成功的項目。更不用說，我認為，獲取此類交易流存在潛在的法律風險，如果它們完全可用的話。但是這個想法還是值得一提的。