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でのアルゴリズム取引 AWS - でのアルゴリズム取引 AWS
アルゴリズム取引図詳細情報図の履歴

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でのアルゴリズム取引 AWS

公開日: 2020 年 12 月 21 日 (図の履歴)

このアーキテクチャを使用すると、機械学習 (ML) ベースのアルゴリズム取引戦略をバックテストしてホストできます。このソリューションは、コンテナ化されたサービスAWS Fargateには と Amazon Elastic Container Service、モデルトレーニングには Amazon SageMaker AI、トランザクションデータストレージには Amazon DynamoDB を使用します。

アルゴリズム取引図

Amazon ECS、SageMaker AI AWS Fargate、DynamoDB を使用して ML ベースのアルゴリズム取引戦略をバックテストおよびホストする方法を示すリファレンスアーキテクチャ図。

次の手順では、このアーキテクチャのデータフローと取引コンポーネントについて説明します。

  1. AWS Data Exchange または外部市場データソースから過去の価格データを取得します。

  2. Amazon Athena を使用してAWS Glue 、データカタログの履歴価格データをカタログ化し、データをクエリします。

  3. SageMaker AI を使用して、ML ベースの取引戦略の ML モデルをトレーニングします。

  4. AWS Fargate および Amazon ECS を通じて、取引戦略のバックテストをタスクとして実行します。

  5. AWS Fargate および Amazon ECS を介して Market Data Adapter をサービスとして実行します。DynamoDB にデータをフィードします。

  6. ブローカーアダプターを AWS Fargate および Amazon ECS を通じてサービスとして実行します。DynamoDB をトランザクションストアとして使用します。

  7. AWS Fargate および Amazon ECS を使用して、サービスとして取引戦略を実行します。

  8. AWS Lambda 関数を使用したジョブスケジューリングには Amazon EventBridge を使用します。モニタリングには Amazon CloudWatch を使用します。

詳細情報

詳細については、次のリソースを参照してください。

図の履歴

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変更説明日付

初版発行

リファレンスアーキテクチャ図が最初に公開されました。

2020 年 12 月 21 日

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