The increasing complexity of trading strategies, when combined with machine learning models, forces market surveillance corporations to develop increasingly sophisticated methods for recognizing potential misuse. One strategy is to employ traders’ weapons against themselves, namely machine learning. However, the data utilized in market surveillance is highly sensitive, what may be available for machine learning is limited. In this thesis, we examine how federated learning for time series data can be used to identify potential market abuse while maintaining client privacy and data security. We are interested in developing a time-series-specific neural network employing federated learning. We demonstrate that when this strategy is used, the performance of detecting potential market abuse is comparable to that of the standard data centralized approach. Specifically, a non-federated model, a federated model, and a federated model with extra data privacy and security protection are evaluated and compared. Each model utilize an LSTM autoencoder to identify market abuse. The results demonstrate that a federated model’s performance in detecting possible market abuse is comparable to that of a non-federated model. Moreover, a federated approach with extra data privacy and security experienced a slight performance loss but is still a competitive model in comparison to the other models. Although this approach results in increased privacy and security, there is a limit to how much privacy and security can be ensured, as excessive privacy led to extremely poor performance. Federated learning offers the ability to increase data privacy and security with little performance decrease. / Den ökande komplexiteten handelsstrategier, i kombination med maskininlärning modeller, tvingar marknadsövervakning företag att utveckla allt mer sofistikerade metoder för att identifiera potentiellt marknadsmissbruk. En strategi är att använda handlarnas vapen mot sig själva, nämligen maskininlärning. Däremot, data som används inom marknadsövervakning är mycket känslig och vad som kan finnas tillgängligt för maskininlärning är begränsat.I den här studien undersöker vi hur federerat lärande för tidsseriedata kan användas till att identifiera potentiellt marknadsmissbruk samtidigt som klienternas integritet och datasäkerhet bibehålls. Vi är intresserade av att utveckla ett tidsserie-specifikt neuralt nätverk med hjälp av federated inlärning. Vi visar att när denna strategi används är prestanda för att upptäcka potentiellt marknadsmissbruk jämförbart med det för den vanliga data-centraliserade metoden. Specifikt, en icke-federerad modell, en federerad modell och en federerad modell med extra dataintegritet och säkerhet utvärderas och jämförs. Varje modell använder en LSTM-Autoencoder för att identifiera marknadsmissbruk. Resultaten visar att en federerad modells prestanda när det gäller att upptäcka eventuellt marknadsmissbruk är jämförbar med en icke-federerad modell. Dessutom, ett federerat tillvägagångssätt med extra dataintegritet upplevde en liten prestandaförlust men är fortfarande en konkurrenskraftig modell i jämförelse med andra modeller. Även om detta tillvägagångssätt resulterar i ökad integritet och säkerhet, finns det en gräns för hur mycket som kan säkerställas. Federated learning möjliggör ökad datasekretess och säkerhet med liten prestandasänkning.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-321415 |
| Date | January 2022 |
| Creators | Song, Philip |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2022:585 |
Page generated in 0.0026 seconds