Историческое ценообразование
Историческое ценообразование относится к сбору, хранению и анализу исторических данных о ценах финансовых инструментов, таких как акции, облигации, товары и валюты. Эти данные имеют решающее значение для различных приложений и анализов, включая управление рисками, алгоритмическую торговлю, бэктестирование торговых стратегий и проведение рыночных исследований. Здесь мы глубоко погрузимся в различные аспекты исторического ценообразования, методологии, используемые для сбора и анализа этих данных, и их применение в области алгоритмической торговли.
Важность исторического ценообразования
Данные исторического ценообразования формируют основу количественного анализа на финансовых рынках. Без доступа к высококачественным и обширным историческим ценовым записям большое количество финансовых моделей и торговых стратегий было бы невозможно разработать или валидировать. Вот некоторые основные причины, почему историческое ценообразование незаменимо:
- Управление рисками: Анализируя исторические ценовые данные, менеджеры по рискам могут выявлять периоды высокой волатильности, понимать исторические просадки и оценивать метрики стоимости под риском (VaR).
- Алгоритмическая торговля: Алгоритмы полагаются на исторические данные для разработки правил и фильтров, которые направляют торговые решения. Эти данные используются для выявления паттернов, трендов и аномалий.
- Бэктестирование торговых стратегий: Перед развертыванием торговой стратегии на живом рынке трейдеры и разработчики используют исторические данные для моделирования производительности стратегии за прошлые периоды. Это помогает в оценке потенциальной прибыльности и надежности стратегии.
- Рыночные исследования: Рыночные исследователи используют исторические данные для понимания долгосрочных трендов, проведения эконометрических анализов и построения прогнозных моделей движения цен.
Источники исторических ценовых данных
Биржи
Основные финансовые биржи являются первичными источниками исторических ценовых данных. Эти биржи включают Нью-Йоркскую фондовую биржу (NYSE), NASDAQ, Лондонскую фондовую биржу (LSE) и другие. Они предоставляют данные на конец дня, исторические котировки для сделок и информацию о глубине рынка.
Поставщики финансовых данных
Несколько компаний специализируются на предоставлении подробных и всеобъемлющих исторических ценовых данных. Некоторые известные поставщики включают:
- Bloomberg: Bloomberg предлагает широкий спектр услуг финансовых данных, включая исторические ценовые данные. Их платформа Bloomberg Terminal широко используется в отрасли.
- Thomson Reuters (теперь Refinitiv): Они предлагают всеобъемлющий набор исторических ценовых данных по различным классам активов
- Quandl: Quandl предоставляет широкий спектр финансовых, экономических и альтернативных наборов данных. Они предлагают исторические ценовые данные, подходящие для бэктестирования торговых стратегий.
- Yahoo Finance: Yahoo Finance предоставляет свободно доступные исторические ценовые данные для различных акций
Собственные данные
Некоторые торговые фирмы и финансовые учреждения поддерживают свои обширные исторические ценовые базы данных, которые они могут использовать исключительно. Эти наборы данных часто собираются через прямые рыночные каналы и могут содержать дополнительные типы информации, такие как данные книги заказов.
Типы исторических ценовых данных
Данные на конец дня
Данные на конец дня (EOD) — это наиболее часто используемый тип исторических ценовых данных. Они включают цену закрытия актива вместе с ценами открытия, максимума и минимума, объем торгов и другие соответствующие метрики, собранные в конце торгового дня.
Внутридневные данные
Внутридневные данные предоставляют ценовую информацию в течение торгового дня, обычно разбитую на интервалы, такие как минуты, секунды или тики. Эти данные включают высокочастотные торговые данные и имеют решающее значение для дневных трейдеров и высокочастотных алгоритмических торговых стратегий.
Тиковые данные
Тиковые данные записывают каждую выполненную сделку с временной меткой, предоставляя наиболее детальный уровень ценовой информации. Эти данные необходимы для высокочастотных торговых алгоритмов, которые зависят от точного времени и последовательности сделок.
Обработка и очистка исторических ценовых данных
Необработанные данные часто содержат ошибки, отсутствующие значения и аномалии, которые могут привести к неточным анализам и неоптимальным торговым стратегиям. Поэтому обработка и очистка исторических ценовых данных является критическим шагом.
Нормализация данных
Нормализация включает корректировку точек данных к общей шкале, удаление пробелов, вызванных праздниками или остановками торговли, и обеспечение согласованности данных из нескольких источников.
Корректировка корпоративных действий
Цены акций подвержены влиянию корпоративных действий, таких как дивиденды, дробления акций, слияния и поглощения. Корректировки должны быть внесены в исторические данные для учета этих действий, обеспечивая непрерывность и точность в анализах.
Обнаружение и удаление выбросов
Алгоритмы обнаружения выбросов выявляют и удаляют аномалии в данных, которые могут исказить результаты. Этот процесс включает статистические методы, такие как Z-оценки или межквартильные диапазоны для отметки необычных точек данных.
Хранение и управление историческими ценовыми данными
Реляционные базы данных
Реляционные базы данных, такие как MySQL, PostgreSQL и MS SQL Server, обычно используются для хранения исторических ценовых данных. Они предлагают надежные возможности запросов и могут быть оптимизированы для эффективного извлечения больших наборов данных.
Базы данных временных рядов
Базы данных временных рядов, такие как InfluxDB, kdb+ и TimescaleDB, специально разработаны для обработки данных временных рядов, таких как историческое ценообразование. Они предлагают высокую пропускную способность записи и чтения и эффективные решения для хранения.
Облачное хранилище
С ростом облачных вычислений многие финансовые учреждения используют облачные решения для хранения, предоставляемые AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, для обработки огромных объемов исторических ценовых данных. Эти решения предлагают масштабируемость, надежность и передовую безопасность данных.
Применение в алгоритмической торговле
Разработка стратегий
Исторические ценовые данные являются фундаментальными для разработки торговых стратегий. Анализируя прошлые движения цен, количественные аналитики могут выявлять и моделировать предсказуемые паттерны и тренды.
Бэктестирование и форвардное тестирование
Бэктестирование включает запуск торговой стратегии на исторических данных, чтобы увидеть, как она работала бы за прошлые периоды. Форвардное тестирование, также известное как бумажная торговля или тестирование с проходом вперед, использует исторические данные из последующих периодов для проверки надежности стратегии.
Генерация сигналов
Количественные алгоритмы используют исторические данные для генерации торговых сигналов. Методы, такие как скользящие средние, индикаторы импульса и статистический арбитраж, полагаются на прошлые движения цен для инициирования действий покупки или продажи.
Моделирование рисков
Исторические ценовые данные помогают в оценке риска, связанного с различными торговыми стратегиями. Методы, такие как моделирование методом Монте-Карло и стресс-тестирование, полагаются на исторические данные для моделирования потенциальных рисков.
Заключение
Исторические ценовые данные служат ключевой основой для множества финансовых анализов и приложений, особенно в алгоритмической торговле. Через различные источники, такие как финансовые биржи и поставщики данных, трейдеры и аналитики получают доступ к ценным наборам данных, которые позволяют им разрабатывать, тестировать и совершенствовать торговые стратегии. Тщательный процесс очистки и нормализации этих данных дополнительно повышает их точность и пригодность, обеспечивая надежные и достоверные результаты. По мере того как технологии и финансовые рынки продолжают развиваться, важность и полезность исторических ценовых данных, несомненно, останутся неотъемлемой частью текущих инноваций и успеха финансовой индустрии.