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準同型暗号化データでトレンドフォロー指標を計算

記事 arXiv papers · 著者: Haotian Weng et al.
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サマリー

データ集約者が市場データのプライバシーを保ちながら分析者が取引シグナルを生成できるよう、暗号化された市場データ上でトレンドフォロー指標を計算できるかを検討しています。2つの準同型暗号ライブラリSEALとHEAANで指標を実装し、暗号化した計算結果を平文実装と比較しています。動機となったのは、仲介者が取引判断を集約して暗号化された入力を分析者と共有し、生データへのアクセスを制限する市場データの仕組みです。

指標の出力は平文版とよく一致したと報告されています。誤差率はSEALで0.14916%、HEAANで0.00020%です。また、取引戦略の構築と分析も試みていますが、提供された概要には戦略レベルの成績がありません。著者らは準同型暗号による実装上の制約を指摘しています。したがって、この指標の実装における数値の類似性は裏付けられていますが、収益性、幅広い適用可能性、他の指標やデータ環境での運用適性は立証されていません。

主なアイデア

  • 2つの準同型暗号ライブラリを使い、暗号化された市場データ上でトレンドフォロー指標を実装しています。
  • 暗号化した指標出力を平文実装の結果と比較しています。
  • 報告された誤差率は、SEALで0.14916%、HEAANで0.00020%です。
  • 取引戦略の分析に触れていますが、成績に関する結果は示していません。
  • 暗号化による制約が実装を限定し、指標の類似性だけでは収益性を証明できません。

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トレンドフォローテクニカル指標注文執行
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# 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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