«Грязная работа»

«Грязная работа» — это повторяющиеся, часто непривлекательные задачи, которые необходимо выполнить в рамках более крупного проекта или рабочего процесса. В контексте алгоритмической торговли (также известной как «алго-трейдинг» или «автоматическая торговля») тяжелая работа принимает конкретные формы, которые включают обработку и оптимизацию данных, разработку и тестирование торговых стратегий и даже управление вычислительными и инфраструктурными требованиями. Несмотря на свою, казалось бы, обыденную природу, тяжелая работа имеет решающее значение для эффективной и успешной работы более сложных торговых систем.

Определение в алгоритмической торговле

Обработка данных

Данные — это основа алгоритмической торговли. Сбор и поддержание высококачественных данных — это первый шаг в разработке любой торговой стратегии. Это включает в себя:

— Сбор данных: сбор данных из различных источников, таких как биржи, сайты финансовых новостей и API. Данные могут варьироваться от цен на акции, объемов и исторических данных до более сложных наборов данных, таких как анализ настроений из новостных статей и социальных сетей. - Очистка данных: необработанные данные часто содержат шум и ошибки. Очистка данных включает в себя удаление дубликатов, исправление ошибок, заполнение пропущенных значений и обеспечение единообразия формата данных. - Хранение данных: для обработки больших объемов данных необходимы эффективные решения для хранения данных. Это может включать настройку баз данных, как реляционных (например, MySQL, PostgreSQL), так и нереляционных (например, MongoDB, Cassandra), или использование облачных решений для хранения данных.

Разработка стратегии

Как только данные будут готовы, следующим шагом станет разработка торговых алгоритмов. Часто это совместная работа с участием квантов (количественных аналитиков), специалистов по обработке данных и инженеров-программистов.

— Исследования и моделирование: исследователи, занимающиеся количественными исследованиями, создают модели, которые могут прогнозировать движение цен на основе исторических данных. Часто для этого используются методы статистики, машинного обучения и даже глубокого обучения. - Моделирование и бэктестирование. Прежде чем внедрять стратегию на реальном рынке, ее необходимо протестировать с использованием исторических данных, чтобы увидеть, как она подействовала бы. Это включает в себя кодирование стратегии, запуск моделирования и анализ показателей производительности, таких как коэффициент Шарпа, просадки и т. д.

Требования к вычислениям

Алгоритмическая торговля требует значительных вычислительных мощностей, особенно для высокочастотной торговли, где решения принимаются за микросекунды. Задачи, связанные с вычислительными требованиями, включают:

— Настройка инфраструктуры: создание и обслуживание серверов, настройки сети и других элементов инфраструктуры, необходимых для торговли с малой задержкой. - Оптимизация алгоритмов: обеспечение эффективной работы алгоритмов и возможности обработки необходимого объема торгов без узких мест. - Мониторинг и обслуживание: непрерывный мониторинг систем для обеспечения их эффективной работы. Это включает в себя настройку оповещений, регулярное обслуживание и быстрое устранение неполадок в случае возникновения проблем.

Исполнение и управление ордерами

Даже после того, как стратегия разработана, протестирована и оптимизирована, возникают дополнительные сложные задачи, связанные с исполнением сделок и управлением ордерами.

• Маршрутизация ордеров: обеспечение направления ордеров на правильные биржи или брокеры и их исполнение по наилучшим возможным ценам. - Анализ проскальзывания и транзакционных издержек: мониторинг проскальзывания (разницы между ожидаемой ценой сделки и фактической ценой) и обеспечение минимизации транзакционных издержек. - Соблюдение требований и отчетность: обеспечение соответствия всех сделок нормативным требованиям и составление точных отчетов для целей аудита.

Компании, специализирующиеся на тяжелой работе по алгоритмической торговле

Несколько компаний специализируются на предоставлении инструментов и инфраструктуры, необходимых для выполнения тяжелой работы, связанной с алгоритмической торговлей. Некоторые из них включают:

Quandl

Quandl специализируется на предоставлении финансовых, экономических и альтернативных наборов данных для специалистов по инвестициям.

QuantConnect

QuantConnect — это облачная алгоритмическая торговая платформа, предлагающая инструменты для тестирования на исторических данных и внедрения торговых стратегий.

Alpaca

Alpaca предоставляет биржевую брокерскую платформу с API-интерфейсом для интеграции торговых алгоритмов.

Interactive Brokers

Interactive Brokers предлагает полный набор инструментов для торговли, включая услуги маршрутизации и исполнения ордеров с малой задержкой, подходящие для алгоритмической торговли.

Kdb+

Kdb+ — это база данных временных рядов от Kx Systems, оптимизированная для обработки больших объемов финансовых данных.

Заключение

Кропотливая работа в алгоритмическом трейдинге, возможно, и не привлекательна, но она необходима. Будь то обработка данных, разработка стратегии, вычислительные требования или исполнение и управление заказами, каждый аспект требует пристального внимания к деталям. Компании, специализирующиеся на различных аспектах этой тяжелой работы, предоставляют необходимые инструменты и услуги для обеспечения бесперебойной и эффективной работы торговых алгоритмов. Эта основополагающая работа позволяет количественным специалистам и трейдерам сосредоточиться на том, что они делают лучше всего: разработке сложных стратегий, которые могут извлечь выгоду из рыночных возможностей.

Правильно управляя рутинной работой, компании, занимающиеся алгоритмической торговлей, могут добиться более точных, эффективных и прибыльных торговых операций.