Роботы

Алгоритмы целочисленных и распределённых вычислений.

При создании робота, как и любой задаче по программированию

ВТБ

есть стадия формирования решения в виде логической блок-схемы,

и есть стадия технического воплощения элементов.

Качество робота, кроме чёткости исполнения алгоритма,

в значительной степени определяется скоростью расчёта

актуальных рынку команд.

Для начала сделаем общую оценку. Самая хлопотная,

ресурсоёмкая и «бесполезная» часть робота — взаимодействие

с «хомосапиенсом»: графики, формы, таблицы и прочие

штуки никакой полезности собственно алгоритму не дают,

поэтому по-возможности хорошо бы от них избавиться.

Далее, компьютер в своей основе — это инструмент обработки

целых чисел 0 и 1. Все прочие он с определённой точностью

и скоростью выражает при помощи этих двух. Поэтому данные,

которые будет обрабатывать алгоритм, следует изначально

выразить в формат, удобный компьютеру.

В частности рассмотрим цену инструмента. Терминалы

транслируют её, как число с плавающей десятичной точкой.

Однако, если реально посмотреть любой инструмент,

для примера возьмём акции Сбербанка, то видно,

что диапазон возможных значений, выраженных в пунктах

минимального изменения цены составляет 1-20000,

где 1 — это 1 цена в копейку, а 20000 — цена в 200,00 рублей.

Конечно в долгосрочной перспективе цена Сбера может уйти

в область чисел ВТБ или Транснефти, но это для срока в 1 год

в данный момент событие из разряда нереальных.

Из этого можно сделать вывод, что для хранения данных

о цене Сбера внутри алгоритма нам хватит 2-х байтов

или числа целочисленного типа Int16. А расчётные значения

элементов ТА (средние и пр.) вполне поместятся в Int32.

Если по каким-то причинам график всё таки хочется увидеть,

то это лишь задача нарисовать шкалы в «цифрах хомосапиенса».

Теперь о распределённых вычислениях.

Если принятие решения основано на значениях элементов ТА:

средних, стохастиков и пр., то чем больше расчётный период,

тем больший объём данных необходимо обработать для каждого

бара. Если захотим в секундный таймфрейм запихнуть

расчёт средней цены за квартал (т.е. за период в 10 млн.

баров приментительно к данному таймфрейму), то очень

возможно задача станет не решаемой в реальном времени

или...

В общем виде формула средней величины это:

Pср = (P(i-n) + P(i-n+1) +… + P(i-1)) / n, где

n — период или число баров;

i — текущий бар.

Запишем формулу для следующего бара (i+1):

Pср = (P(i+1-n) + P(i+1-n+1) +… + P(i+1-1)) / n или

Pср = (P(i-n+1) + P(i-n+2) +… + P(i)) / n

Посмотрев на обе суммы видно, что они различаются лишь

2-мя слагаемыми:

— в первой сумме есть P(i-n), которого нет во второй;

— во второй сумме есть P(i), которого нет в первой.

Или иначе говоря к сумме на каждом баре прибывает

новый элемент и убывает самый дальний. Следовательно,

если на каждом баре мы будем считать сумму

накопительным итогом, то для расчёта средней нам

достаточно из суммы для текущего бара вычесть

сумму для (i-n)-ного бара и поделить на n,

и мы получим среднюю. Для любого числа баров

вычисление средней будет происходить практически

с одинаковой скоростью независимо от мощности компьютера.

Ещё для примера возьмём стохастик.

Ситуация где-то очень похожая — нам для расчёт нужно найти

максимум и минимум цены за n-ное количество баров.

Соответственно цены для каждого бара необходимо выполнить

сортировку по всему диапазону, сравнив каждый с каждым,

поскольку нельзя сказать как изменило ситуацию

в новом баре «выпадание» самого дальнего для предыдущего

и приход нового.

В решении этой задачи используем двойную индексацию.

Для примера будем искать минимум.

На рисунке 1-вый индекс (верхняя цифра снизу свечи)

показывает минимум текущего бара для скольки

предыдущих баров, включая самого себя, является таковым.

2-рой индекс (нижняя цифра снизу свечи) указывает

на сколько отстоит текущий бар от последнего,

для которого выполнилось условие 1-вый индекс больше K-1,

где К — критерий периодичности (в примере равен 2).

Т.е. мы отмечаем те бары, минимум которых является таковым

для двух и более предыдущих, включая самого себя.

Тогда на каждом баре нам достаточно пересчитать

оба индекса. А алгоритм поиска минмума будет «прыгать»

по отмеченным выбирая минимальный между ними.

В примере нам нужно сделать сортировку лишь для 9 баров,

из 31. Если мы хотим найти минимум за 31 бар.

И дополнительно для каждого из тех баров, которые

дяльше нижнего индекса дальнего отмеченного, но попавшие

в требуемый диапазон.

Если мы будем повышать К, то можем быстро пробежать

любой период.

Если сделать ещё и несколько ступеней (для перебора

остающихся самых дальних), то можно в реальном времени

брать стохастик любого периода, работая в секундном

тайм-фрейме.

Удачи в написании роботов и поиске нетривиальных

решений в Новом 2013 году!

Standard