Вопрос к тем трейдерам, у которых сервер на колокейшене. Наблюдаю скачки раундтрипа ( а если точнее, времени с момента прихода коллбэка до времени прихода собственных ордеров в ордерлог) в миллисекундах:



Вопрос, собственно, такой: это нормальная ситуация, то есть, биржа так лагает, или мне нужно искать у себя проблемы в аппаратной или программной части? Подозреваю, что узкое место у меня, поэтому буду благодарен за совет от коллег, кто добился стабильно малых задержек.

                                                               
Не нравятся нейронные сети? Вы просто не умеете их готовить. Рецепт. 
                                                                                                                                                                Silentium est aurum

                                                                Молчи, пока ты не в состоянии сказать нечто такое, что полезнее твоего молчания.                                                                                                                                                                                         (кто-то умный сказал)

( Читать дальше )

Рынок Форекс считается медленным по сравнению с биржами капитала. Особенно с точки зрения розничных Форекс трейдеров, для которых реальная конкуренция за время исполнения часто сильно ограничена. Тем не менее, если мы проанализируем вершину стакана цен («top of the book», TOB) по модели исполнения «no last look» на одном крупном брокере, расположенном в Лондоне, то получим интересную картину.

Компания Moneywheel Research измеряла время жизни цен EURUSD на вершине стакана цен на протяжении 7 дней (с 8 утра до 5 вечера по Гринвичу). За этот период цены изменились около 12 миллионов раз. На картинке ниже вертикальная ось показывает количество новых цен, а горизонтальная ось показывает время жизни цен в миллисекундах. Время жизни цен (PLT) определяется отменой котировки или приходом новой цены на вершину стакана (TOB).

Пояснение к таблице:

• 10% из 12 миллионов котировок TOB существуют меньше 2 миллисекунд,
• 20% из 12 миллионов котировок TOB существуют меньше 3 миллисекунд,
• и так далее.

( Читать дальше )

Начало здесь. 

Это третья часть интервью со старшим менеджером алгоритмических стратегий большого хедж-фонда. В первой части мы обсуждали теоретическую стадию создания алгоритмической стратегии. Во второй части говорили о передаче стратегии «в производство». Это интервью вызвало много вопросов у наших читателей, ответы на которые были выделены в отдельный пост. 

1.Как вы отслеживаете и управляете вашими моделями в боевых условиях? Какие дополнительные проверки и процедуры используются?

Я верю в ручное отслеживание прибыли/убытков в качестве инструмента диагностики. Мне нужно знать, каждый  день, точный источник моих прибылей/убытков. Что подорожало, что подешевело, насколько и почему. Это дает мне уверенность, что модель работает, как должна, и это действует как система предупреждения плохих новостей.

( Читать дальше )

Первую часть интервью смотрите здесь.

Что нужно учесть при запуске стратегии в производство?

Новичкам нужно обратить внимание на соответствие «реальному миру» — на нюансы типа дней экспирации и праздников. Когда вы калибруете систему на исторических данных, можно допускать аппроксимацию без таких дней. Но когда вы переходите к реальной торговле, то не можете быть небрежным, все должно быть максимально точно.

Другой аспект заключается в том, что скорость критична. Я не могу рассчитывать модель в реальном времени (градиентный поиск очень медленный), поэтому нужно все сократить до линейных аппроксимаций изменений. Все это влечет за собой много матричных манипуляций.

Обычно создается исполнительный прототип, который делает все правильно, но не очень эффективно. Затем я поручаю моим сотрудникам-инженерам сделать производительную версию стратегии на языке Python или даже С, используя библиотеки для реального рынка, которые они создавали и совершенствовали годами. И эта версия подключается к  моей торговой системе, для запуска данной стратегии «в бой».

( Читать дальше )

Статья с аггрегатора Quandl Resource Hub.

Quandl взял интервью у старшего менеджера по алгоритмическим стратегиям одного из больших хеджевых фондов. Мы говорили о создании торговых стратегий — от абстрактного представления рынка до конкретного воплощения в стратегию с оригинальной предсказательной способностью.

Можете вы рассказать, как создаются новые торговые стратегии?

Все начинается с гипотезы.Я предполагаю, что может существовать взаимоотношение между двумя инструментами, или появился новый инструмент на рынке, набирающий популярность, или возник необычный макроэкономический фактор, который влияет на микроструктурное поведение цены. Затем я записываю уравнение — или создаю модель, если вам угодно — с целью описания этого взаимоотношения. Обычно это некое уравнение процесса, показывающее изменение переменных во времени, со случайным (статистическим) компонентом.

( Читать дальше )

Фронтраннинг — когда HFT роботы видят поток ордеров и исполняют сделки чуть раньше чем ты. Они могут стоять даже у брокера. По идее это обычное воровство, за которое следовало бы сажать в тюрьму.

Начало здесь.

Зависит ли корреляция сигналов от оборачиваемости?

Если мы проведем параллель между сигналами и акциями, то оборачиваемость по каждому альфа-сигналу является аналогом ликвидности акций, которая обычно измеряется через средний дневной объем торгов (ADDV). Логарифм ADDV обычно используется  как фактор риска в многофакторных моделях для аппроксимации ковариации матричной структуры портфеля ценных бумаг, чье назначение заключается в моделировании вне-диагональных элементов ковариационной матрицы, то есть структуры парных корреляций. Следуя этой аналогии, мы можем задать вопрос, может ли оборачиваемость – или точнее ее логарифм – объяснить  корреляции альфа-сигналов? Очевидно, что примененение оборачиваемости напрямую (в отличие от логарифма) ничего не даст из-за чрезвычайно искаженного (грубо логарифмически нормального) распределения оборота (см. рисунок в заглавии).

( Читать дальше )

Начало здесь.

Формулы 101 альфа сигнала

В этом разделе мы опишем некоторые общие особенности наших 101 сигналов. Эти сигналыявляются собственностью WorldQuant LLC и используются с его разрешения. Мы даем столько информации, насколько возможно в рамках ограничений, накладываемых правом собственности.Формулы выражений, которые также представляют собой компьютерный код – приведены в приложении А (в следующей части).

Очень приближенно можно сказать, что альфа-сигналы основаны либо на возврате к среднему, либо импульсе. Сигналы возврата к среднему имеют знак, противоположный приращению цены за период, лежащий в основе расчета. Пример простого сигнала возврата к среднему:

−ln(today`s open / yesterday`s close) (2)

Здесь в значении вчерашнего закрытия учтены любые сплиты и дивиденды, до момента текущей даты. Идея  состоит в том, что значение цены актива  вернется к среднему значению, чтобы вернуть часть прибыли (если сегодняшнее открытие выше вчерашнего закрытия) или возместить часть убытков (если сегодняшнее открытие ниже вчерашнего закрытия). Это так называемый сигнал с «задержкой-0». “Задержка-0” означает, что время определенных данных (например, цены), используемых в сигнале, совпадает со временем, в течение которого сигнал применяется для торговли. То есть, по сигналу (2) в идеале должны выставляться ордера в момент, или, более реалистично, максимально приближено к, сегодняшней цене открытия. В более широком смысле, это может быть какое-то другое время, например, закрытия дня.

( Читать дальше )

Представляю интересную, но, возможно спорную, статью, написанную авторами Zura Kakushadze, Geoffrey Lauprete  and Igor Tulchinsky — "101 Formulaic Alphas". Подходы к торговле, описанные в этой статье, применяются многими трейдерами на практике, а насколько прибыльны представленные сигналы, вы можете проверить сами.

Введение

Мы приводим явные формулы,  также являющиеся и компьютерным кодом, по 101 сигналу для реальной торговли — так называемых альфа-сигналов. Среднее время удержания позиции по ним варьируется от 0.6 до 6.4 дней. Средняя величина парных корреляций этих сигналов довольно низкая, 15.9%. Прибыльность сильно коррелирует с волатильностью, но не имеет значительной зависимости от оборота, что напрямую подтверждает  раннее полученный нами результат на основе косвенного эмпирического анализа. Также мы эмпирически установили, что оборачиваемость мало влияет на корреляцию альфа-сигналов.

( Читать дальше )