Statistisch fundament
Kansrekening en tijdreekstheorie specifiek toegepast op beursdata met hoge granulariteit. Stationariteit, autocorrelatie en het onderscheid tussen ruis en signaal staan centraal.
Leertraject
Machine learning in high-frequency trading
Algoritmen nemen beslissingen in milliseconden — de modellen achter die snelheid zijn geen magie, maar meetbare statistiek. Dit traject legt bloot hoe ze worden gebouwd, getest en geëvalueerd.
Inhoud & structuur
Wat dit traject (concreet) behandelt
High-frequency trading steunt op de samenloop van statistiek, ML-architectuur en lage-latentie-infrastructuur. Elk onderdeel van het traject richt zich op één van die lagen.
De stof is analytisch ingesteld: er worden geen handelssignalen verkocht of rendementsbeloftes gedaan.
Opbouw van het traject
Fase 1 — Marktmicrostructuur
Orderboekdynamiek, bid-ask-spreadanalyse en het gedrag van liquiditeit op tick-niveau.
Kernbegrip
Prijsvorming in HFT is geen weerspiegeling van fundamentele waarde — het is een speltheoretisch evenwicht tussen deelnemers met asymmetrische informatie.
Fase 2 — Modelontwerp
Van feature-engineering op ruwe tick-data naar gesuperviseerde modellen met expliciete drempelwaarden voor signaalzekerheid.
Praktijkcontext
Deelnemers werken met geanonimiseerde historische datasets afkomstig uit liquide aandelenmarkten.
Fase 3 — Validatie en risicobeheer
Hoe backtests misleidend worden zonder walk-forward-validatie, en welke methodische keuzes overfitting vermijden.
Certificaat
Machine Learning
in High-Frequency Trading
Strad Ulvok — Hasselt
Uitgereikt na afronding van alle vier de moduleblokken
Moduleoverzicht
Vier blokken, één samenhangend geheel
Supervised learning op tick-data
Gradient boosting en LSTM-netwerken als instrumenten voor prijsrichtingsclassificatie. Feature-selectie op basis van informatie-entropie, niet op intuïtie.
Infrastructuur en latentieanalyse
Hoe modellen worden ingebed in een trading-pipeline met microseconde-precisie. De afweging tussen modelcomplexiteit en uitvoeringssnelheid is geen theoretisch vraagstuk.
Backtesting zonder vertekening
Walk-forward-validatie, purged cross-validation en de methodische aanpak om te vermijden dat historische resultaten de toekomst illusoir voorspellen.