Правило 90%
Введение
Алгоритмическая торговля, также известная как algo-trading, предполагает использование компьютерных алгоритмов для автоматизации и оптимизации торговых стратегий. Эти алгоритмы выполняют сделки со скоростью и частотой, недоступными человеку. Одним из принципов эффективной алгоритмической торговли является «Правило 90%», подчеркивающее важность устойчивости модели и адаптивности.
Понимание правила 90%
Правило 90% по сути говорит:
- 90% усилий в алгоритмической торговле должны приходиться на исследования, разработку и тестирование.
- Лишь 10% — на внедрение и эксплуатацию торговых алгоритмов.
Исследования и разработка
Сбор данных
Значительная часть усилий из этих 90% уходит на сбор данных. Высококачественные данные — основа любого успешного торгового алгоритма. Собираются разные типы данных:
- Исторические данные цен: включают прошлые цены финансовых инструментов, что помогает понять рыночные тренды.
- Данные книги заявок: дают представление о глубине рынка и ликвидности.
- Новостные данные: анализ настроений новостей и статей может влиять на движения рынка.
- Альтернативные данные: нетрадиционные источники, такие как настроение в соцсетях, спутниковые снимки и т. д.
Очистка и предобработка данных
После сбора данных следующий шаг — очистка и предобработка. Это обеспечивает точность и избавляет от несоответствий. Включает:
- Обработка пропусков: пропущенные значения заполняются или удаляются.
- Обнаружение выбросов: выявление и обработка аномалий.
- Нормализация: масштабирование данных для унификации.
Инженерия признаков
Инженерия признаков — создание новых признаков на основе исходных данных для улучшения работы торговых алгоритмов. Примеры:
- Технические индикаторы: скользящие средние, RSI, MACD и т. д.
- Статистические признаки: среднее, дисперсия, асимметрия и др.
Проектирование алгоритма
Когда данные готовы, следующий шаг — проектирование торгового алгоритма. Ключевые компоненты:
- Выбор стратегии: например, возврат к среднему, следование тренду, арбитраж.
- Управление рисками: размер позиции, стоп-лоссы и другие инструменты управления рисками.
- Алгоритмы исполнения: рыночные и лимитные ордера, а также более сложные стратегии исполнения вроде VWAP и TWAP.
Бэктестинг
Бэктестинг — это тестирование торгового алгоритма на исторических данных. Он включает:
- Создание симулированной среды: имитация реальных рыночных условий.
- Метрики эффективности: оценка по показателям вроде коэффициента Шарпа, максимальной просадки и т. д.
- Предотвращение переобучения: проверка, что модель не переоптимизирована под историю.
Оптимизация
Оптимизация включает настройку параметров модели для максимизации эффективности:
- Grid Search: перебор всех возможных комбинаций параметров.
- Случайный поиск: случайная выборка параметров.
- Байесовская оптимизация: более сложный метод настройки параметров.
Форвард-тестирование
Форвард-тестирование, также известное как paper trading или walk-forward testing, проверяет модель на данных вне выборки для оценки устойчивости.
Внедрение
После строгого тестирования модель можно внедрять. Это включает:
- Настройку инфраструктуры: серверы, базы данных и подключение к брокерам.
- Непрерывный мониторинг: наблюдение за работой алгоритма в реальном времени.
- Периодическую переоценку: регулярное обновление модели на основе новых данных и рыночных условий.
Компании, специализирующиеся на алгоритмической торговле
- StockSharp:
- StockSharp предоставляет алгоритмическую торговую платформу. Она позволяет пользователям бэктестировать, оптимизировать и развертывать торговые алгоритмы по множеству классов активов.
- AlgoTrader: (
- AlgoTrader предлагает программное обеспечение для алгоритмической торговли, предназначенное для количественных исследований, разработки торговых стратегий, бэктестинга, оптимизации и исполнения.
- WorldQuant: - WorldQuant — глобальная количественная инвестиционная фирма, использующая математические и статистические методы и разнообразные торговые алгоритмы для управления инвестиционными портфелями по всему миру.
Заключение
Правило 90% подчеркивает сложность и строгость разработки успешного торгового алгоритма. Сосредоточив большую часть усилий на исследованиях, разработке и тестировании, трейдеры могут сделать свои алгоритмы устойчивыми, адаптивными и более успешными в реальном мире.