Implementação em FPGA de algoritmo para análise de ativos financeiros na bolsa de valores

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sabedra, Ricardo Stadtlober
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/213937
Resumo: Com a modernização e evolução tecnológica da bolsa de valores, estão sendo utilizados cada vez mais robôs para realizar negociações de compra e venda de ações. O fenômeno conhecido como high-frequency trading visa utilizar algoritmos que operam em altíssima frequência e velocidade para abrir e fechar posições no mercado em frações de segundos. Normalmente esses algoritmos e estratégias são implementados em software e, portanto, sua execução depende do uso de recursos da CPU de um computador de propósito geral, que podem não ser suficientes devido à natureza do problema. Este trabalho de graduação mostra a implementação de uma versão de um robô de High-Frequency Trading em hardware, e compara esta implementação com soluções desenvolvidas em software, realizando uma análise dos pontos positivos e negativos de cada implementação. Este trabalho mostra que a versão de hardware é muito superior ao software, apresentando um desempenho até 2800 vezes maior.
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spelling Sabedra, Ricardo StadtloberBeck Filho, Antonio Carlos Schneider2020-10-03T04:11:15Z2019http://hdl.handle.net/10183/213937001118275Com a modernização e evolução tecnológica da bolsa de valores, estão sendo utilizados cada vez mais robôs para realizar negociações de compra e venda de ações. O fenômeno conhecido como high-frequency trading visa utilizar algoritmos que operam em altíssima frequência e velocidade para abrir e fechar posições no mercado em frações de segundos. Normalmente esses algoritmos e estratégias são implementados em software e, portanto, sua execução depende do uso de recursos da CPU de um computador de propósito geral, que podem não ser suficientes devido à natureza do problema. Este trabalho de graduação mostra a implementação de uma versão de um robô de High-Frequency Trading em hardware, e compara esta implementação com soluções desenvolvidas em software, realizando uma análise dos pontos positivos e negativos de cada implementação. Este trabalho mostra que a versão de hardware é muito superior ao software, apresentando um desempenho até 2800 vezes maior.With the modernization and technological evolution of the Stock Exchanges, trading robots for buying and selling stocks are being increasingly used over the years as time passes. This phenomenon is known as "High-frequency trading". It uses high-frequency algorithms to open and close deals in fractions of seconds. Usually, these algorithms and strategies are implemented in software, therefore its execution depends on the resources of a general propose computer CPU, which may not be enough due to the problem’s nature. This undergraduate final work states a hardware implemented high-frequency trading robot and compares it with software developed solutions, analysing it’s positive and negative points. This last course assignment concludes that the hardware version is highly superior compared to the software one, presenting a 2800 times greater performance.application/pdfporInformáticaHarware acceleratorFPGAHFTStock exchangesPerformanceHeterogeneus hardwareImplementação em FPGA de algoritmo para análise de ativos financeiros na bolsa de valoresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPorto Alegre, BR-RS2019Ciência da Computação: Ênfase em Engenharia da Computação: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001118275.pdf.txt001118275.pdf.txtExtracted Texttext/plain92496http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/213937/2/001118275.pdf.txt2fdfcab59ce28c6428f9189b8be3771eMD52ORIGINAL001118275.pdfTexto completoapplication/pdf2383748http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/213937/1/001118275.pdfa36afd8564d3ad4b0f839659eedfba62MD5110183/2139372020-10-04 03:53:40.398808oai:www.lume.ufrgs.br:10183/213937Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2020-10-04T06:53:40Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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