Calculer des indicateurs de suivi de tendance sur des données chiffrées homomorphiquement

Résumé

Cette étude examine s’il est possible de calculer un indicateur de suivi de tendance sur des données de marché chiffrées, afin qu’un agrégateur conserve la confidentialité de ses données tandis que les analystes produisent des signaux de trading. Elle met en œuvre l’indicateur avec deux bibliothèques de chiffrement homomorphe, SEAL et HEAAN, et compare les calculs chiffrés à une mise en œuvre en clair. La motivation tient à une organisation des données de marché dans laquelle un intermédiaire agrège les décisions de trading et partage des données d’entrée chiffrées avec les analystes, limitant leur accès aux données brutes.

Les résultats de l’indicateur sont très proches de la version en clair : l’étude rapporte des erreurs en pourcentage de 0.14916% pour SEAL et de 0.00020% pour HEAAN. Elle décrit aussi une tentative de création et d’analyse d’une stratégie de trading, mais la synthèse fournie ne donne aucun résultat de performance au niveau de la stratégie. Les auteurs signalent que le chiffrement homomorphe impose des limites de mise en œuvre. Les éléments présentés étayent donc une similarité numérique pour cette mise en œuvre de l’indicateur, mais ne démontrent ni rentabilité en trading, ni applicabilité générale, ni adéquation opérationnelle à d’autres indicateurs et contextes de données.

Idées clés

• L’étude met en œuvre un indicateur de suivi de tendance sur des données de marché chiffrées à l’aide de deux bibliothèques de chiffrement homomorphe.
• Elle compare les résultats de l’indicateur calculés sur données chiffrées à ceux d’une mise en œuvre en clair.
• Les erreurs en pourcentage rapportées sont de 0.14916% pour SEAL et de 0.00020% pour HEAAN.
• La description mentionne l’analyse d’une stratégie de trading, mais ne fournit aucun résultat de performance à son sujet.
• Les contraintes du chiffrement limitent la mise en œuvre, et la similarité de l’indicateur ne démontre pas à elle seule sa rentabilité.

Étiquettes

# A Trend-following Trading Indicator on Homomorphically Encrypted Data


# A Trend-following Trading Indicator on Homomorphically Encrypted Data









Algorithmic trading has proliferated the area of quantitative finance for already over a decade. The decisions are made without human intervention using the data provided by brokerage firms and exchanges. There is an emerging intermediate layer of financial players that are placed in between a broker and algorithmic traders. The role of these players is to aggregate market decisions from the algorithmic traders and send a final market order to a broker. In return, the quantitative analysts receive incentives proportional to the correctness of their predictions. In such a setup, the intermediate player - an aggregator - does not provide the market data in plaintext but encrypts it. Encrypting market data prevents quantitative analysts from trading on their own, as well as keeps valuable financial data private. This paper proposes an implementation of a popular trend-following indicator with two different homomorphic encryption libraries - SEAL and HEAAN - and compares it to the trading indicator implemented for plaintext. Then an attempt to implement a trading strategy is presented and analysed. The trading indicator implemented with SEAL and HEAAN is almost identical to that implemented on the plaintext, the percentage error is of 0.14916% and 0.00020% respectively. Despite many limitations that homomorphic encryption imposes on this algorithm's implementation, quantitative finance has a high potential of benefiting from the methods of homomorphic encryption.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.