Расчёт индикаторов следования за трендом на зашифрованных данных

Сводка

В исследовании проверяется, можно ли рассчитывать индикатор следования за трендом на зашифрованных рыночных данных, чтобы агрегатор сохранял конфиденциальность данных, а аналитики формировали торговые сигналы. Индикатор реализован с помощью двух библиотек гомоморфного шифрования, SEAL и HEAAN; зашифрованные вычисления сравниваются с вычислениями без шифрования. Мотивация — схема работы с рыночными данными, при которой посредник агрегирует данные о торговых решениях и передаёт аналитикам зашифрованные входные данные, ограничивая их доступ к исходным данным.

Согласно результатам, выходные значения индикатора близки к версии, рассчитанной без шифрования: процентные ошибки составили 0.14916% для SEAL и 0.00020% для HEAAN. Также описана попытка создать и проанализировать торговую стратегию, однако в представленном обзоре нет результатов её эффективности. Авторы отмечают, что гомоморфное шифрование накладывает ограничения на реализацию. Таким образом, результаты подтверждают численное сходство конкретной реализации индикатора, но не доказывают прибыльность торговли, широкую применимость или эксплуатационную пригодность для других индикаторов и наборов данных.

Ключевые идеи

• В исследовании индикатор следования за трендом реализован для зашифрованных рыночных данных с помощью двух библиотек гомоморфного шифрования.
• Результаты расчёта индикатора на зашифрованных данных сравниваются с реализацией без шифрования.
• Указанные относительные ошибки составляют 0.14916% для SEAL и 0.00020% для HEAAN.
• В описании упоминается анализ торговой стратегии, но результаты её эффективности не приводятся.
• Ограничения шифрования сужают возможности реализации, а сходство индикаторов само по себе не доказывает прибыльность.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.