Indicadores de tendência em dados com criptografia homomórfica | Stratmill

Resumo

Este estudo examina se é possível calcular um indicador de acompanhamento de tendências em dados de mercado criptografados, permitindo que um agregador mantenha seus dados privados enquanto analistas produzem sinais de negociação. O indicador é implementado com duas bibliotecas de criptografia homomórfica, SEAL e HEAAN, e os cálculos criptografados são comparados com uma implementação sem criptografia. A motivação é uma configuração de dados de mercado na qual um intermediário agrega decisões de negociação e compartilha entradas criptografadas com analistas, limitando o acesso deles aos dados brutos.

As saídas relatadas do indicador correspondem de perto à versão em texto simples: o estudo apresenta erros percentuais de 0.14916% para SEAL e de 0.00020% para HEAAN. Também descreve uma tentativa de construir e analisar uma estratégia de trading, embora o resumo fornecido não apresente resultados de desempenho da estratégia. Os autores observam que a criptografia homomórfica impõe limitações de implementação. Portanto, as evidências sustentam a similaridade numérica nesta implementação do indicador, mas não estabelecem lucratividade no trading, ampla aplicabilidade nem adequação operacional para outros indicadores e configurações de dados.

Ideias principais

• O estudo implementa um indicador de acompanhamento de tendência sobre dados de mercado criptografados usando duas bibliotecas de criptografia homomórfica.
• Compara as saídas do indicador criptografado com as de uma implementação sem criptografia.
• Os erros percentuais relatados são 0.14916% para SEAL e 0.00020% para HEAAN.
• A descrição menciona uma análise de estratégia de trading, mas não apresenta resultados de desempenho para ela.
• Restrições da criptografia limitam a implementação, e a similaridade do indicador, por si só, não demonstra lucratividade.

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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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.