Рутинная работа

Рутинная работа относится к повторяющимся, часто непривлекательным задачам, которые необходимо выполнить в рамках более крупного проекта или операционного процесса. В контексте алгоритмической торговли (также известной как “алго-трейдинг” или “автоматизированная торговля”) рутинная работа принимает специфические формы, включающие обработку и оптимизацию данных, разработку и бэктестирование торговых стратегий, а также управление вычислительными и инфраструктурными требованиями. Несмотря на кажущуюся обыденность, рутинная работа имеет решающее значение для эффективной и успешной работы более сложных торговых систем.

Определение в алгоритмической торговле

Обработка данных

Данные являются источником жизненной силы алгоритмической торговли. Сбор и поддержание высококачественных данных — первый шаг в разработке любой торговой стратегии. Это включает:

• Сбор данных: Получение данных из различных источников, таких как биржи, финансовые новостные сайты и API. Данные могут варьироваться от цен акций, объёмов 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 удаление дубликатов, исправление ошибок, заполнение пропущенных значений и обеспечение единообразного формата данных.
• Хранение данных: Эффективные решения для хранения необходимы для обработки больших объёмов данных. Это может включать настройку баз данных — реляционных (таких как MySQL, PostgreSQL) или нереляционных (таких как MongoDB, Cassandra), или использование облачных решений для хранения.

Разработка стратегий

После подготовки данных следующий шаг включает разработку торговых алгоритмов. Это часто совместная работа квантов (количественных аналитиков), специалистов по данным и программных инженеров.

• Исследования и моделирование: Кванты-исследователи создают модели, которые могут предсказывать движения цен на основе исторических данных. Это часто включает методы из статистики, машинного обучения и даже глубокого обучения.
• Симуляция и бэктестирование: Перед развёртыванием стратегии на реальном рынке её необходимо протестировать с использованием исторических данных, чтобы увидеть, как бы она работала. Это включает кодирование стратегии, запуск симуляций и анализ показателей эффективности, таких как коэффициент Шарпа, просадки и так далее.

Вычислительные требования

Алгоритмическая торговля требует значительных вычислительных мощностей, особенно для высокочастотной торговли, где решения принимаются за микросекунды. Задачи в рамках вычислительных требований включают:

• Настройка инфраструктуры: Создание и обслуживание серверов, сетевых конфигураций и других инфраструктурных элементов, необходимых для торговли с низкой задержкой.
• Оптимизация алгоритмов: Обеспечение эффективной работы алгоритмов и их способности обрабатывать требуемый объём торговли без узких мест.
• Мониторинг и обслуживание: Непрерывный мониторинг систем для обеспечения их эффективной работы. Это включает настройку оповещений, регулярное обслуживание и быстрое устранение неполадок при возникновении проблем.

Исполнение и управление ордерами

Даже после разработки, тестирования и оптимизации стратегии существуют дополнительные рутинные задачи, связанные с исполнением сделок и управлением ордерами.

• Маршрутизация ордеров: Обеспечение направления ордеров на правильные биржи или брокерам и их исполнения по лучшим возможным ценам.
• Проскальзывание и анализ транзакционных издержек: Мониторинг проскальзывания (разницы между ожидаемой ценой сделки и фактической ценой) и обеспечение минимизации транзакционных издержек.
• Соответствие требованиям и отчётность: Обеспечение соответствия всех сделок нормативным требованиям и формирование точных отчётов для целей аудита.

Компании, специализирующиеся на рутинной работе для алгоритмической торговли

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

Quandl

Quandl специализируется на предоставлении финансовых, экономических и альтернативных наборов данных для инвестиционных профессионалов.

QuantConnect

QuantConnect — это облачная платформа алгоритмической торговли, предлагающая инструменты для бэктестирования и развёртывания торговых стратегий.

Alpaca

Alpaca предоставляет брокерскую платформу с API-первым подходом для интеграции торговых алгоритмов.

Interactive Brokers

Interactive Brokers предлагает комплексный набор инструментов для торговли, включая маршрутизацию и исполнение ордеров с низкой задержкой, подходящие для алго-трейдинга.

Kdb+

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

Заключение

Рутинная работа в алгоритмической торговле может быть непривлекательной, но она необходима. Будь то обработка данных, разработка стратегий, вычислительные требования или исполнение и управление ордерами — каждый аспект требует тщательного внимания к деталям. Компании, специализирующиеся на различных аспектах этой рутинной работы, предоставляют необходимые инструменты и услуги для обеспечения бесперебойной и эффективной работы торговых алгоритмов. Эта фундаментальная работа позволяет квантам и трейдерам сосредоточиться на том, что они делают лучше всего: разработке сложных стратегий, которые могут извлекать выгоду из рыночных возможностей.

При правильном управлении рутинной работой фирмы, занимающиеся алгоритмической торговлей, могут добиться более точных, эффективных и прибыльных торговых операций.