High Frequency Currency and Cryptocurrency Trading

Max NONFRIED

Bachelor's thesis

Abstract:

The main focus of this thesis is on the utilization of classical statistical methods, specifically AR, MA and ARIMA models, with high frequency trading data. We consider two datasets: the first with quotes of the currency pair EUR/USD and the second with trades of the cryptocurrency pair BTC/USDT. The frequency of the data is several values per second in both cases. In the theoretical part of the thesis, there is a detailed description of the mathematical and statistical foundations for the proper use of the ARIMA model and practical information related to trading principles. The practical part introduces the description of data processing, including analysis of the statistical distribution of data, and furthermore, the comparison of a trading strategy based on the forecast from the ARIMA model and two basic trading strategies. The practical part also contains an overview of the so called backtesting of the trading strategies.

Abstract:

Tato práce se zaměřuje na využití klasických statistických metod, konkrétně AR, MA a ARIMA modelů, aplikovaných na vysokofrekvenční obchodní data. Uvažujeme dvě datové sady: první sada obsahuje cenové nabídky na měnovém páru EUR/USD, druhá sada obsahuje realizované obchody na kryptoměnovém páru BTC/USDT. Frekvence těchto dat je několik hodnot za sekundu. V teoretické části je podrobný popis matematických a statistických podkladů pro správné použití ARIMA mo\-delu a praktických informací ohledně obchodních principů. Praktická část popisuje zpracování dat, zahrnuje analýzu týkající se statistického rozdělení dat a dále uvádí porovnání strategie založené na předpovědi z ARIMA modelu se dvěma základními obchodními strategiemi. Praktická část také obsahuje stručnou rešerši tzv. zpětného testování obchodních strategií.

Keywords

vysokofrekvenční obchodování, ARIMA modely, měny, kryptoměny, zpětné testování

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 4. 5. 2023

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: Ing. Jan Pospíšil, Ph.D.

University of West Bohemia

Faculty of Applied Sciences

Bachelor programme / field:
Computer Science and Engineering / Information Systems