Эта статья входит в серию статей о MLOps от 1des.
Автоматизированные торговые боты становятся все более популярными на финансовых рынках, а алгоритмы машинного обучения (МО) позволяют многим из этих ботов делать более точные прогнозы и принимать решения на основе закономерностей и тенденций рыночных данных. Однако, чтобы торговые боты на основе машинного обучения были эффективными, они должны быть в состоянии быстро и точно обрабатывать большие объемы рыночных данных в режиме реального времени. Здесь в дело вступает потоковая обработка.
Что такое потоковая обработка?
Потоковая обработка — это непрерывная обработка данных в движении, по мере их создания и в режиме реального времени. Он позволяет обрабатывать данные по мере их создания, обеспечивая анализ рыночных данных в режиме реального времени, таких как курсы акций, обменные курсы, новостные статьи и каналы социальных сетей. Это предоставляет актуальную информацию о рыночных тенденциях, новостях и других факторах, которые могут повлиять на торговые решения.
Почему потоковая обработка важна для торговых ботов на основе машинного обучения?
В торговых ботах на основе машинного обучения потоковая обработка обеспечивает непрерывный анализ рыночных данных в режиме реального времени, что необходимо для принятия торговых решений на основе актуальной информации. Используя потоковую обработку, торговые боты могут быстро выявлять закономерности и аномалии в рыночных данных, что позволяет им делать более точные прогнозы будущих рыночных условий. Это особенно важно при высокочастотной торговле, когда сделки выполняются быстро на основе рыночных данных в реальном времени.
Как Stream Processing поддерживает MLOps для торговых ботов?
MLOps включает в себя развертывание и мониторинг моделей машинного обучения для принятия автоматических торговых решений. Потоковая обработка играет решающую роль в MLOps для торговых ботов, позволяя анализировать данные в реальном времени для поддержки автоматических торговых решений. Кроме того, потоковая обработка позволяет алгоритмам машинного обучения получать большие объемы обучающих данных в режиме реального времени, что позволяет им постоянно учиться и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям. Это может помочь уменьшить задержку при принятии торговых решений, что приведет к более быстрым и точным результатам торговли.
Потоковая обработка с Faust в Python
Наша команда (1DES) использовала библиотеку Faust на Python для реализации потоковой обработки данных рынка криптовалют. Faust — это популярная библиотека с открытым исходным кодом для потоковой обработки, обеспечивающая высокую пропускную способность, малую задержку и отказоустойчивость. Faust построен на основе Apache Kafka, распределенной потоковой платформы, и использует Apache ZooKeeper для координации и управления брокерами Kafka.
Чтобы использовать Faust для потоковой обработки, мы создали приложение Faust, которое использовало рыночные данные OHLCV (Open, High, Low, Close, Volume) из темы Kafka. Затем мы выполнили обработку этих данных в режиме реального времени, чтобы создать функции и генерировать торговые сигналы на основе выходных данных наших моделей машинного обучения.
Использование Faust позволило нам легко масштабировать наш конвейер потоковой обработки, добавляя больше воркеров для параллельной обработки входящих данных. Кроме того, Faust обеспечивает встроенную поддержку восстановления после сбоя, гарантируя, что наше приложение для потоковой обработки продолжит функционировать даже в случае сбоя рабочего процесса или другой непредвиденной проблемы.
Заключение
Потоковая обработка является критически важным компонентом для создания эффективных торговых ботов на основе машинного обучения. Позволяя ботам быстро и точно обрабатывать огромные объемы рыночных данных, выявлять закономерности и аномалии и адаптироваться к меняющимся рыночным условиям в режиме реального времени, потоковая обработка может помочь повысить точность и эффективность торговых решений, что приведет к лучшим результатам торговли. Кроме того, потоковая обработка играет решающую роль в потоке сбора данных, создании функций и обучении моделей для торговых ботов на основе машинного обучения, обеспечивая непрерывный поток данных в реальном времени, необходимых для принятия эффективных торговых решений.
В 1DES мы использовали Faust на Python для реализации потоковой обработки данных рынка криптовалют. Используя возможности Faust с высокой пропускной способностью, малой задержкой и отказоустойчивостью, мы смогли создать масштабируемый и надежный конвейер потоковой обработки для нашего торгового бота на основе машинного обучения. Использование Apache Kafka и ZooKeeper обеспечило надежную и распределенную инфраструктуру для нашего приложения для потоковой обработки.
Подпишитесь на DDIntel Здесь.
Посетите наш сайт здесь: https://www.datadriveninvestor.com
Присоединяйтесь к нашей сети здесь: https://datadriveninvestor.com/collaborate
