DEBS 2022大奖赛：金融tick数据中的交易趋势检测
统计金融
2022-06-28 v1 分布式、并行与集群计算
机器学习
摘要
DEBS大奖赛（GC）是一项面向学术界和工业界从业者的年度编程竞赛。GC 2022版聚焦于由Infront Financial Technology GmbH提供的高容量tick数据的实时复杂事件处理。该挑战的目标是高效计算特定趋势指标并检测这些指标中的模式，类似于现实交易员用于决定金融市场中买卖的模式。用于基准测试的Trading Data数据集包含来自2021年整整一周内于三大交易所阿姆斯特丹（荷兰）、巴黎（法国）和法兰克福（德国）交易的约5500+金融工具的2.89亿个tick事件。该数据集已公开。除正确性与性能外，提交方案必须明确关注可重用性与实用性。因此，参与者必须满足特定的非功能性需求，并被要求基于开源平台构建。本文描述了所需场景与Trading Data数据集，定义了问题陈述的查询，并解释了用于处理数据分发、动态订阅和提交远程评估的评估平台Challenger所做的增强。
引用
@article{arxiv.2206.13237,
title = {The DEBS 2022 Grand Challenge: Detecting Trading Trends in Financial Tick Data},
author = {Sebastian Frischbier and Jawad Tahir and Christoph Doblander and Arne Hormann and Ruben Mayer and Hans-Arno Jacobsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.13237},
year = {2022}
}
备注
Author's version of the work, definitive Version of Record published in the proceedings of The 16th ACM International Conference on Distributed and Event-based Systems (DEBS '22); 7 pages, 7 figures