Успешная алгоритмическая торговля ч.2.2
AlgoFoxГлава 5. Идеи стратегии поиска поставщиков
В этой главе я хочу познакомить вас с методами, с помощью которых я сам определяю алгоритмические торговые стратегии pro table. Мы обсудим, как находить, оценивать и выбирать такие системы. Я объясню, что определение стратегий зависит как от личных предпочтений, так и от эффективности стратегии, как определить тип и количество исторических данных для тестирования, как беспристрастно оценить торговую стратегию и, наконец, как перейти к этапу тестирования и реализации стратегии.
5.1 Определение ваших личных предпочтений в торговле
Чтобы быть успешным трейдером - либо дискретно, либо алгоритмически - необходимо задать себе несколько честных вопросов. Трейдинг дает вам возможность терять деньги с пугающей скоростью, поэтому необходимо "знать себя" настолько, насколько это необходимо для понимания выбранной вами стратегии.
Я бы сказал, что самое важное соображение в трейдинге - это осознание собственной индивидуальности. Трейдинг, и алгоритмический трейдинг в частности, требует значительной степени дисциплины, терпения и эмоциональной отстраненности. Поскольку вы позволяете алгоритму выполнять вашу торговлю за вас, необходимо принять решение не вмешиваться в стратегию, когда она выполняется. Это может быть чрезвычайно сложно, особенно в периоды длительной просадки. Тем не менее, многие стратегии, которые показали высокую эффективность в ходе тестирования, могут быть разрушены простым вмешательством.
Следующее соображение касается времени. У вас есть работа на полный рабочий день? Вы работаете неполный рабочий день? Вы работаете из дома или каждый день совершаете длительные поездки на работу? Эти вопросы помогут определить частоту применения стратегии, которую вам следует искать. Для тех из вас, кто занят полный рабочий день, внутридневная фьючерсная стратегия может оказаться неподходящей (по крайней мере, пока она не будет полностью автоматизирована!). Ваши временные ограничения также будут определять методологию стратегии.
Я убежден, что необходимо проводить постоянные исследования ваших торговых стратегий, чтобы поддерживать стабильно профессиональный портфель. Немногие стратегии остаются "под радаром" навсегда. Следовательно, значительная часть времени, отведенного на торговлю, будет посвящена текущим исследованиям. Спросите себя, готовы ли вы это сделать, поскольку это может быть разница между высокой прибылью или медленным снижением в сторону убытков.
Вам также необходимо учитывать свой торговый капитал. Общепринятая идеальная минимальная сумма для количественной стратегии составляет 50 000 долларов США (приблизительно 35 000 йен для США в Великобритании). Если бы я начинал снова, я бы начал с большей суммы, вероятно, около 100 000 долларов США (примерно 70 000 йен). Это связано с тем, что транзакционные издержки могут быть чрезвычайно дорогостоящими для средне- и высокочастотных стратегий, и необходимо иметь достаточный капитал, чтобы покрыть просадку. Если вы планируете начать с менее чем 10 000 долларов США, вам нужно будет ограничиться низкочастотными стратегиями, торгуя одним или двумя активами, поскольку транзакционные издержки быстро уменьшат вашу прибыль. Interactive Brokers, который является одним из самых дружелюбных брокеров для тех, кто имеет навыки программирования, благодаря своему API, имеет розничный счет минимум в 10 000 долларов США.
Навыки программирования являются важным фактором при создании автоматизированной алгоритмической торговой стратегии. Знание таких языков программирования, как C ++, Java, C #, Python или R, позволит вам самостоятельно создать комплексное хранилище данных, механизм тестирования и систему выполнения. Это имеет ряд преимуществ, главным из которых является возможность быть полностью осведомленным обо всех аспектах торговой инфраструктуры. Это также позволяет вам исследовать стратегии с более высокой частотой, поскольку вы будете полностью контролировать свой "технологический стек".
Вам нужно спросить себя, чего вы надеетесь достичь с помощью алгоритмической торговли. Вы заинтересованы в постоянном доходе, с помощью которого вы надеетесь получать прибыль со своего торгового счета? Или вы заинтересованы в долгосрочном приросте капитала и можете ли вы торговать без необходимости вывода средств? Зависимость от дохода будет определять частоту вашей стратегии. Для более регулярного снятия доходов потребуется более частая торговая стратегия с меньшей волатильностью (т.е. Более высокий коэффициент Шарпа). Долгосрочные трейдеры могут заказать более спокойную частоту торговли.
Наконец, не обманывайтесь идеей стать чрезвычайно богатым за короткий промежуток времени! Торговля алгоритмами - это НЕ схема быстрого обогащения, если что-то и может быть схемой быстрого обеднения. Для успеха в алгоритмической торговле требуются значительная дисциплина, исследования, усердие и терпение. Для получения стабильной прибыли могут потребоваться месяцы, если не годы.
5.2 Поиск алгоритмических торговых идей
Несмотря на распространенное мнение об обратном, на самом деле довольно просто найти прибыльные торговые стратегии в открытом доступе. Никогда торговые идеи не были так доступны, как сегодня. Академические финансовые журналы, серверы предварительной печати, торговые блоги, торговые форумы, еженедельные торговые журналы и специализированные тексты предоставляют тысячи торговых стратегий, на которых можно основывать свои идеи.
Наша цель как исследователей количественной торговли - создать стратегический конвейер, который обеспечит нас потоком текущих торговых идей. В идеале мы хотим разработать методический подход к поиску, оценке и реализации стратегий, с которыми мы сталкиваемся. Целью конвейера является генерирование постоянного количества новых идей и предоставление нам основы для отклонения большинства из этих идей с минимальными эмоциональными соображениями.
Мы должны быть предельно осторожны, чтобы не позволить когнитивным искажениям влиять на нашу методологию принятия решений. Это может быть так же просто, как предпочтение одного класса активов перед другим (на ум приходят золото и другие драгоценные металлы), потому что они воспринимаются как более экзотические. Наша цель всегда должна заключаться в том, чтобы находить последовательно про-настольные стратегии с положительными ожиданиями.
5.2.1 Учебники
Если вы совершенно не знакомы с концепцией торговой стратегии и финансовых рынков в целом, то в первую очередь следует обратиться к авторитетным учебникам. Классические тексты содержат широкий спектр более простых и понятных идей, с которыми можно ознакомиться в количественной торговле. Вот подборка, которую я рекомендую тем, кто новичок в количественной торговле, которая постепенно становится все более сложной по мере работы со списком.
Финансовые рынки и участники
В следующем списке представлены книги, в которых рассказывается о том, как работают рынки капитала, и описываются современные электронные торги.
Руководство Financial Times по финансовым рынкам Глена Арнольда[1] - Эта книга предназначена для новичков на финансовых рынках и чрезвычайно полезна для получения информации обо всех участниках рынка. Для наших целей он предоставляет нам список рынков, на которых мы могли бы позже сформировать алгоритмические торговые стратегии.
Торговля и биржи: микроструктура рынка для практиков Ларри Харриса[7] - Это чрезвычайно информативная книга об участниках финансовых рынков и о том, как они работают. В нем содержится значительная информация о том, как осуществляются сделки, о различных мотивах игроков и о том, как регулируются рынки. Хотя некоторые могут счесть это "сухим чтением", я считаю, что абсолютно необходимо понимать эти концепции, чтобы быть хорошим алгоритмическим трейдером.
Алгоритмическая торговля и DMA: введение в торговые стратегии прямого доступа Барри Джонсона [10] - Книга Джонсона больше ориентирована на технологическую сторону рынков. В нем обсуждаются типы ордеров, оптимальные алгоритмы исполнения, типы бирж, которые принимают алгоритмическую торговлю, а также более сложные стратегии. Как и в вышеприведенной книге Харриса, в ней подробно объясняется, как работают электронные торговые рынки, знание которых, я также считаю, является необходимым условием для реализации систематических стратегий.
Количественная торговля
Следующая серия книг посвящена непосредственно алгоритмической /количественной торговле. В них излагаются некоторые основные концепции и описываются конкретные стратегии, которые могут быть реализованы.
Количественный трейдинг: как построить свой собственный алгоритмический торговый бизнес Эрнеста Чана[5] - Первая книга Эрнеста Чана - это руководство для начинающих по стратегиям количественного трейдинга. Несмотря на то, что он не богат стратегическими идеями, он представляет собой основу для организации торгового бизнеса с идеями управления рисками и инструментами реализации. Это отличная книга, если вы совершенно новичок в алгоритмической торговле. В книге используется MATLAB.
Алгоритмическая торговля: выигрышные стратегии и их обоснование Эрнест Чан[6] - Вторая книга Чана очень насыщена стратегическими идеями. По сути, она начинается с того места, на котором закончилась предыдущая книга, и обновляется с учетом текущих рыночных условий . В книге обсуждаются стратегии, основанные на развороте среднего и импульсе, на междневных и внутридневных частотах. это также кратко касается высокочастотной торговли. Как и в предыдущей книге, в ней широко используется код MATLAB.
Внутри черного ящика: простая правда о количественной и высокочастотной торговле, 2-е издание Риши Наранга[12] - Книга Наранга содержит обзор компонентов торговой системы, используемой количественным хедж-фондом, включая альфа-генераторы, управление рисками, оптимизацию портфеля и транзакционные издержки. Во втором издании подробно рассматриваются техники высокочастотной торговли.
Торговля на волатильности Юэна Синклера[16] - Книга Синклера посвящена исключительно моделированию / прогнозированию волатильности и опционным стратегиям, разработанным для использования преимуществ этих моделей. Если вы планируете торговать опционами количественным способом, то эта книга предоставит вам много исследовательских идей.
5.2.2 Интернет
После того, как вы освоитесь в процессе алгоритмической торговли с помощью классических текстов, дополнительные идеи стратегии можно получить из Интернета. Блоги по количественным финансам, агрегаторы ссылок и торговые форумы - все это богатые источники идей для тестирования.
Однако следует предостеречь: многие торговые интернет-ресурсы полагаются на концепцию технического анализа. Технический анализ включает в себя использование базовых индикаторов анализа сигналов и поведенческой психологии для определения тенденций или моделей изменения цен на активы.
Несмотря на то, что технический анализ чрезвычайно популярен в торговом пространстве в целом, он считается несколько спорным в сообществе количественных финансов. Некоторые полагают, что это ничуть не лучше, чем чтение гороскопа или изучение чайных листьев с точки зрения их предсказательной способности! На самом деле есть успешные люди, широко использующие технический анализ в своей торговле.
Как кванты с более сложным математическим и статистическим инструментарием в нашем распоряжении, мы можем легко оценить эффективность таких стратегий, основанных на TA. Это позволяет нам принимать решения, основанные на анализе данных и проверке гипотез, а не основывать такие решения на эмоциональных соображениях или предубеждениях.
Количественные блоги
Я рекомендую следующие блоги quant для хороших торговых идей и концепций алгоритмической торговли в целом:
Торговля в среде MATLAB - http://matlab-trading.blogspot.co.uk/
Количественный трейдинг (Эрнест Чен) - http://epchan.blogspot.com
Количественность - http://quantivity.wordpress.com
Квантопиан - http://blog .quantopian.com
Quantpedia - http://quantpedia.com
Агрегаторы
В последние несколько лет стало модным объединять тематические ссылки, а затем обсуждать их. Я прочитал следующие агрегаторы:
Квантократия - http://www.quantocracy.com
Количественные новости - http://www.quantnews.com
Подраздел Algo Trading-Reddit - http://www.reddit.com/r/algotrading
Форумы
Следующее место для поиска дополнительных стратегических идей - торговые форумы. Не поддавайтесь более ориентированным на "технический анализ" стратегиям. Эти стратегии часто дают хорошие идеи, которые можно статистически проверить:
Форумы элитных трейдеров - http://www.elitetrader.com
Ядерный финанс - http://www.nuclearphynance.com
Квантовая сеть - http://www.quantnet.com Лаборатория богатства - http://www.wealth-lab.com/Forum Форумы Уилмотта - http://www.wilmott.com
5.2.3 Журнальная литература
Как только у вас появится некоторый опыт в оценке более простых стратегий, пришло время взглянуть на более сложные академические предложения. Доступ к некоторым академическим журналам будет затруднен без высокой подписки или единовременных затрат. Если вы являетесь членом или выпускником университета, вы должны иметь возможность получить доступ к некоторым из этих финансовых журналов. В противном случае вы можете обратиться к серверам предварительной печати, которые представляют собой интернет-хранилища поздних черновиков научных работ, проходящих экспертную оценку.
Основным недостатком академических стратегий является то, что они часто либо устарели, требуют неясных и дорогостоящих исторических данных, торгуют неликвидными классами активов, либо не учитывают комиссионные, проскальзывание или спред. Также может быть неясно, должна ли торговая стратегия выполняться рыночными ордерами, лимитными ордерами или содержать стоп-лоссы и т.д.
Вот список наиболее популярных серверов допечатной подготовки и финансовых журналов, из которых вы можете черпать идеи:
arXiv - http://arxiv.org/archive/q - н
ССРН - http://www.ssrn.com
Журнал инвестиционных стратегий - http://www.risk.net/type/journal/source/journalof-investment-strategies
Журнал вычислительных финансов - http://www.risk.net/type/journal/source/journalof-computational - финансы
Математические финансы - http://onlinelibrary .wiley.com/journal/10.1111/%28ISSN%2914679965
5.2.4 Независимые исследования
Как насчет формирования собственных количественных стратегий? Обычно для этого требуется (но не ограничивается этим) опыт в одной или нескольких из следующих категорий:
Микроструктура рынка - в частности, для стратегий с более высокой частотой можно использовать микроструктуру рынка, то есть понимание динамики портфеля заказов, чтобы генерировать прибыль. Различные рынки будут иметь различные технологические ограничения, правила, участников рынка и ограничения, которые все открыты для использования с помощью конкретных стратегий.
Структура фондов - Объединенные инвестиционные фонды, такие как пенсионные фонды, частные инвестиционные партнерства (хедж-фонды), консультанты по торговле сырьевыми товарами и взаимные фонды, ограничены как жестким регулированием, так и их большими резервами капитала. Таким образом, некоторые последовательные модели поведения могут быть использованы с теми, кто более проворен. Например, крупные фонды подвержены ограничениям в пропускной способности из-за их размера.
Машинное обучение / искусственный интеллект - Алгоритмы машинного обучения в последние годы становятся все более распространенными на финансовых рынках. Классификаторы (такие как Naive-Bayes и др.), средства сопоставления нелинейных функций (нейронные сети) и процедуры оптимизации (генетические алгоритмы) использовались для прогнозирования траекторий движения активов или оптимизации торговых стратегий. Если у вас есть опыт в этой области, вы можете иметь некоторое представление о том, как конкретные алгоритмы могут быть применены к определенным рынкам.
Продолжая еженедельно или даже ежедневно отслеживать вышеупомянутые источники, вы настраиваете себя на получение последовательного списка стратегий из самых разных источников. Следующий шаг - определить, как отклонить большое подмножество этих стратегий, чтобы свести к минимуму трату вашего времени и ресурсов на тестирование стратегий, которые, вероятно, окажутся ненадежными.
5.3 Оценка торговых стратегий
Первое и, возможно, наиболее очевидное соображение заключается в том, действительно ли вы понимаете стратегию. Сможете ли вы кратко объяснить стратегию или она требует ряда оговорок и бесконечных списков параметров? Кроме того, имеет ли стратегия хорошую, прочную основу в реальности? Например, не могли бы вы указать на какое-либо поведенческое обоснование или ограничение структуры фонда, которые могут вызывать шаблоны, которые вы пытаетесь использовать? Выдержит ли это ограничение смену режима, например, резкое нарушение нормативно-правовой базы?
Как только вы определили, что понимаете основные принципы стратегии, вам нужно решить, соответствует ли она вашему вышеупомянутому личностному профилю. Это не такое расплывчатое соображение, как кажется! Стратегии будут существенно отличаться по своим характеристикам производительности. Есть определенные типы личности, которые могут справиться с более значительными периодами спада или готовы пойти на больший риск ради большей прибыли.
Методология - основана ли стратегия на импульсе, на возврате к среднему значению, нейтральна к рынку, направлена? Основана ли стратегия на сложных (или сложных!) статистических методах или методах машинного обучения, которые трудно понять и для понимания которых требуется кандидат наук в области статистики? Вводят ли эти методы значительное количество параметров, которые могут привести к смещению оптимизации? Выдержит ли стратегия смену режима (т.е. возможное новое регулирование финансовых рынков)?
Коэффициент Шарпа - коэффициент Шарпа эвристически характеризует соотношение прибыли и риска стратегии. Он определяет, какой доходности вы можете достичь при уровне волатильности, которому подвержена кривая акционерного капитала. Естественно, нам нужно определить период и частоту, с которой измеряются эти доходности и волатильность (т.е. Стандартное отклонение). Стратегия с более высокой частотой потребует большей частоты дискретизации стандартного отклонения, но, например, более короткого общего периода времени измерения.
Кредитное плечо - Требует ли стратегия значительного кредитного плеча для того, чтобы быть прибыльной? Требует ли стратегия использования производных контрактов с привлечением заемных средств (фьючерсы, опционы, свопы) для получения прибыли? Эти контракты с кредитным плечом могут характеризоваться высокой волатильностью и, следовательно, могут легко привести к маржин-коллам. Есть ли у вас торговый капитал и темперамент для такой волатильности?
Частота - частота стратегии тесно связана с вашим технологическим стеком (и, следовательно, с технологическим опытом), коэффициентом Шарпа и общим уровнем транзакционных издержек. Учитывая все остальные проблемы, стратегии с более высокой частотой требуют большего капитала, являются более сложными и более сложными в реализации. Однако, если предположить, что ваш механизм тестирования является сложным и не содержит ошибок, они часто будут иметь гораздо более высокие коэффициенты Шарпа.
Волатильность - волатильность тесно связана с "риском" стратегии. Коэффициент Шарпа характеризует это. Более высокая волатильность базовых классов активов, если они не хеджируются, часто приводит к более высокой волатильности кривой акционерного капитала и, следовательно, к меньшим коэффициентам Шарпа. Я, конечно, предполагаю, что положительная волатильность примерно равна отрицательной волатильности. Некоторые стратегии могут иметь большую понижательную волатильность. Вы должны быть осведомлены об этих атрибутах.
Выигрыш/проигрыш, средняя прибыль/убыток - Стратегии будут отличаться по своим характеристикам выигрыша/проигрыша и средней прибыли/убытка. Можно иметь очень профессиональную стратегию за столом, даже если количество проигрышных сделок превышает количество выигрышных сделок. Стратегии импульса, как правило, имеют эту модель, поскольку они полагаются на небольшое количество "больших попаданий", чтобы быть профи-таблицей.
Максимальная просадка - Максимальная просадка - это наибольшее общее процентное падение от пика до минимума на кривой эквити стратегии. Стратегии импульса хорошо известны тем, кто страдает от периодов длительных просадок (из-за череды множества убыточных сделок). Многие трейдеры сдаются в периоды длительной просадки, даже если историческое тестирование показало, что это "обычный бизнес" для стратегии. Вам нужно будет определить, какой процент просадки (и за какой период времени) вы можете принять, прежде чем прекратить торговать по своей стратегии.
Емкость / ликвидность - На розничном уровне, если вы не торгуете крайне неликвидным инструментом (например, акциями с малой капитализацией), вам не придется сильно беспокоиться о емкости стратегии. Емкость определяет масштабируемость стратегии для увеличения капитала. Многие крупные хедж-фонды страдают от значительных проблем с пропускной способностью, поскольку их стратегии увеличивают распределение капитала.
Параметры - Определенные стратегии (особенно те, которые встречаются в сообществе машинного обучения) требуют большого количества параметров. Каждый дополнительный параметр, который требуется стратегии, делает ее более уязвимой для смещения оптимизации (также известной как "подгонка кривой"). Вы должны попытаться настроить стратегии с использованием как можно меньшего количества параметров или убедиться, что у вас достаточно данных для тестирования ваших стратегий.
Контрольный показатель - почти все стратегии (если они не характеризуются как "абсолютная доходность") сравниваются с некоторым эталоном производительности. Эталонным показателем обычно является индекс, характеризующий большую выборку базового класса активов, по которым торгуется стратегия. Если стратегия торгует акциями США с большой капитализацией, то S & P500 будет естественным ориентиром для сравнения вашей стратегии. Вы услышите термины "альфа" и "бета", применяемые к стратегиям такого типа.
Обратите внимание, что мы не обсуждали фактическую отдачу от стратегии. Почему это так? В отдельности доходность фактически предоставляет нам ограниченную информацию об эффективности стратегии. Они не дают вам представления о кредитном плече, волатильности, контрольных показателях или требованиях к капиталу. Таким образом, о стратегиях редко судят только по их доходности. Всегда учитывайте атрибуты риска стратегии, прежде чем смотреть на доходность.
На этом этапе многие стратегии, найденные в вашем конвейере, будут сразу отвергнуты, поскольку они не будут соответствовать вашим требованиям к капиталу, ограничениям кредитного плеча, максимальной допустимой просадке или предпочтениям по волатильности. Те стратегии, которые остались, теперь можно рассмотреть для тестирования. Однако, прежде чем это станет возможным, необходимо рассмотреть один окончательный критерий отклонения - наличие исторических данных, на которых можно протестировать эти стратегии.
5.4 Получение исторических данных
В настоящее время технические требования к различным классам активов для хранения исторических данных являются существенными. Чтобы оставаться конкурентоспособными, как покупатели (фонды, отделы поддержки), так и продавцы (брокеры / дилеры) вкладывают значительные средства в свою техническую инфраструктуру. Необходимо учитывать его важность. В частности, нас интересуют своевременность, точность и требования к хранению. Мы будем обсуждать хранение данных в последующих главах книги.
В предыдущем разделе мы создали конвейер стратегий, который позволил нам отклонять определенные стратегии на основе наших личных критериев отклонения. В этом разделе мы отфильтруем больше стратегий, основанных на наших собственных предпочтениях для получения исторических данных. Основными соображениями (особенно на уровне розничного специалиста) являются стоимость данных, требования к хранилищу и ваш уровень технических знаний. Нам также необходимо обсудить различные типы доступных данных и различные соображения, которые каждый тип данных будет предъявлять к нам.
Давайте начнем с обсуждения типов доступных данных и ключевых вопросов, над которыми нам нужно будет подумать, при том понимании, что мы рассмотрим эти вопросы значительно глубже в оставшейся части книги:
Фундаментальные данные - это включает данные о макроэкономических тенденциях, таких как процентные ставки, инфляционные показатели, корпоративные действия (дивиденды, разделение акций), ценные бумаги, корпоративные счета, показатели прибыли, отчеты об урожае, метеорологические данные и т.д. Эти данные часто используются для оценки компаний или других активов на фундаментальной основе, то есть с помощью некоторых способов ожидаемых будущих денежных потоков. Он не включает в себя ряд цен на акции. Некоторые фундаментальные данные находятся в свободном доступе на правительственных веб-сайтах.
Новостные данные - Новостные данные часто носят качественный характер. Он состоит из статей, сообщений в блогах, сообщений в микроблогах ("твитов") и редакционных статей. Для интерпретации настроений часто используются методы машинного обучения, такие как классификаторы. Эти данные также часто находятся в свободном доступе или по дешевке, благодаря подписке на средства массовой информации. Новые базы данных для хранения документов "NoSQL" предназначены для хранения такого типа неструктурированных качественных данных.
Данные о ценах на активы - это традиционная область данных quant. Он состоит из временных рядов цен на активы. Акции (акции), продукты с фиксированным доходом (облигации), сырьевые товары и цены на иностранную валюту относятся к этому классу. Ежедневные исторические данные часто легко получить для более простых классов активов, таких как акции. Однако после учета точности и чистоты и устранения статистических погрешностей данные могут стать дорогостоящими.
Финансовые инструменты - акции, облигации, фьючерсы и более экзотические производные опционы имеют очень разные характеристики и параметры. Таким образом, не существует структуры базы данных "одного размера для всех", которая могла бы их разместить. Большое внимание должно быть уделено разработке и внедрению структур баз данных для различных финансовых инструментов.
Частота - Чем выше частота передачи данных, тем выше затраты и требования к хранению. Для низкочастотных стратегий часто бывает достаточно ежедневных данных. Для высокочастотных стратегий может потребоваться получение данных на уровне тиков и даже исторических копий конкретных данных книги торговых биржевых ордеров. Внедрение механизма хранения данных такого типа требует больших технологических затрат и подходит только для тех, у кого есть опыт программирования / технические знания.
Контрольные показатели - Стратегии, описанные выше, часто сравниваются с эталонными показателями. Обычно это проявляется в виде дополнительных финансовых временных рядов. Для акций это часто национальный фондовый ориентир, такой как индекс S & P500 (США) или FTSE100 (Великобритания). Для фонда с фиксированным доходом полезно сравнить с корзиной облигаций или продуктов с фиксированным доходом. "Безрисковая ставка" (т.е. Соответствующая процентная ставка) также является еще одним общепринятым ориентиром.
Технология - Технологические пакеты, стоящие за центром хранения финансовых данных, сложны. Однако, как правило, он сосредоточен вокруг механизма кластера баз данных, такого как система управления реляционными базами данных (СУБД), такая как MySQL, SQL Server, Oracle или механизм хранения документов (т. Е. "NoSQL").). Доступ к нему осуществляется через код приложения "бизнес-логики", который запрашивает базу данных и предоставляет доступ к внешним инструментам, таким как MATLAB, R или Excel. Часто эта бизнес-логика написана на C++, Java или Python.
Как можно видеть, после того, как стратегия будет определена в процессе разработки, необходимо будет оценить доступность, стоимость, сложность и детали реализации конкретного набора исторических данных. Вы можете обнаружить, что необходимо отказаться от стратегии, основанной исключительно на исторических данных. Это большая область, и команды докторов наук работают за большие средства, следя за тем, чтобы ценообразование было точным и своевременным. Не стоит недооценивать трудности создания надежного центра обработки данных для ваших целей тестирования!
Однако я хочу сказать, что многие платформы для тестирования могут предоставить вам эти данные автоматически - за определенную плату. Таким образом, это избавит вас от большей части хлопот по внедрению, и вы сможете сосредоточиться исключительно на реализации и оптимизации стратегии. Такие инструменты, как TradeStation, обладают этой возможностью. Тем не менее, мое личное мнение заключается в том, чтобы реализовать как можно больше внутри компании и избегать передачи части стека поставщикам программного обеспечения.
#algofoxtelegram