GATElab algorithmicpath is a scalable high-performance and low-latency Open Algorithmic Environment (OAE) providing easy access to built-in industry standard algorithmic strategies for price-taking and market-making as well as an intuitive user interface to build proprietary models without bothering to tackle the complexity of algorithmic solutions.

Seamlessly integrated in the traderpath platform or any third party platform, algorithmicpath allows traders to design, test, validate and maintain their own models for trading, quoting, pricing and hedging via a standard language before releasing them into the production environment.

Today GATElab announces that its OAE platform is ready to be delivered as a key component of any MiFID (Markets in Financial Instruments Directive) and MAD (Market Abuse Detection) compliance suite.

algorithmicpath can process high volumes of fast-moving market data from several sources and take action in the markets just within very few milliseconds to decide, monitor and analyze the firm MiFID best execution compliance, as well as to meet the reporting, reference data and trade history requirements.

Core of the algorithmicpath architecture is a high performance blackboard used as a central repository for low-latency market data and shared internal information produced by each strategy. Once new/updated data have been written onto the blackboard, events (simple, ORed, ANDed) will be
fired, thus triggering the execution of corresponding actions.

Designed as a fully-resilient scalable service, algorithmicpath provides a high-level development tool to create/modify strategies, monitor their execution and tune parameters within minutes when market conditions change, thus giving utmost flexibility and control to end users.

algorithmicpath comes with a set of pre-defined open strategies written by GATElab, but it is strongly recommended that end-user feels free to modify, extend the existing ones or writes new ones in critical areas such as:

  • pre/post trading activities for "execution policy" compliances
    • discovering liquidity and defining trading venues
    • executing and controlling execution results
    • evaluating transaction costs
    • others
  • arbitrage, spread trading, pricing and hedging
  • market-making across different markets
  • other strategies (where the limit is the fantasy)

ALGORITHMICPATH FEATURES

  • usage of Python as host language for writing quoting and trading algorithms
  • definition of basic and complex parameters (structured market data)
  • definition of rules based on AND-ed or OR-ed events and related actions to be executed
  • market data change events, time events, data change events global to strategies
  • definition of actions as Python functions that in turn can call:
    • global and simplified market access functions
    • pricing and risk functions
    • technical analysis functions
  • multi-platform client-server architecture
  • parallel execution of a large number of independent or cooperating strategies

 

algorithmicpath di GATElab è un Open Algorithmic Environment (OAE) scalabile ad elevate prestazioni ed a bassa latenza, che fornisce facile accesso a strategie algoritmiche precostituite per attività di price-taking e market-making, così come una interfaccia utente intuitiva e semplice per sviluppare nuovi modelli di trading senza preoccuparsi di dover affrontare le complessità programmative.

Totalmente integrato nella piattaforma traderpath di GATElab o integrabile in qualsiasi altra piattaforma di terze parti, algorithmicpath consente ai trader di progettare, testare, validare loro modelli per trading, quoting, pricing e hedging mediante l’utilizzo di wizard e di Python prima di rilasciarli in ambiente di produzione.

OggiGATElab annuncia che la sua piattaforma OAE è pronta per essere utilizzata come componente chiave di ogni sistema che debba essere conforme alla MiFID (Markets in Financial Instruments Directive) ed alla MAD (Market Abuse Detection).

algorithmicpath può trattare elevati volumi di dati in situazione di fast-moving market, provenienti da numerose fonti ed agire sui mercati in frazioni di millisecondo per effettuare transazioni ed analizzare e controllare la conformità alla MiFID sui temi di “best execution”, cosi come soddisfare i requisiti di reporting e di storicizzazione delle attività transazionali.

Nucleo dell’architettura di algorithmicpath è una “blackboard” ad elevate prestazioni e bassa latenza utilizzata per depositare centralmente i dati provenienti dai mercati e per le informazioni interne condivise prodotte da ciascuna strategia. Una volta che i dati arrivano nella “blackboard”, gli eventi (semplici, ORed, ANDed) connessi a ciascuno di loro vengono attivati, innescando così l'esecuzione delle azioni corrispondenti.

Disegnato come un servizio scalabile e totalmente flessibile, algorithmicpath fornisce un tool di sviluppo grafico point-and-click per creare/modificare strategie, analizzare la loro esecuzione e sintonizzare i parametri. Il tutto nel giro di qualche minuto, fornendo così flessibilità e velocità di reazione agli utenti finali.

algorithmicpath viene fornito con un set di strategie aperte predefinite elaborate da GATElab, ma è caldamente consigliato che l’utente si senta libero di apportare modifiche, ampliare quelle esistenti o scriverne di nuove in aree critiche, quali:

  • pre/in/post trading per conformità delle "execution policy" MiFID
    • reperimento di liquidità e individuazione delle trading venue
    • esecuzione e controllo dei risultati di esecuzione
    • valutazione dei costi di esecuzione
  • arbitraggio, spread trading, pricing e hedging
  • market-making su mercati differenti
  • altre strategie (dove il limite è la fantasia)

CARATTERISTICHE DI ALGORITHMICPATH

  • utilizzo di Python come linguaggio ospite per la scrittura di algoritmi di trading e di quotazione
  • definizione di parametri elementari e complessi (dati di mercato strutturati)
  • definizione di regole composte da eventi in and-or e relative azioni da eseguire
  • eventi di cambiamento dati di mercato, eventi temporali, eventi di cambiamento dati globali alle strategie
  • definizione di azione come funzioni Python che possono richiamare al loro interno:
    • funzioni di accesso ai mercati
    • funzioni di pricing e di rischio
    • funzioni per l'analisi tecnica
  • esecuzione in paralello di un numero elevato di strategie autonome o cooperanti
  • architettura cliet-server multi-piattaforma