Счет в IB вырос на 11.76% ( S&P500 +17%)
Максимальная просадка была -2.43% (S&P500 -21%)

...
Всего было 4 позиции
SPY — S&P500
QQQ — Nasdaq
HYG — High Yield Corporate Bonds
GLD — золото
...

Я экспериментировал с другими стратегиями, например, с хеджированием через VXX. Это срезало доходность. 
За этот год я горжусь не сколько доходностью, а контролируемой просадкой! Я смог обеспечить качественную доходность и супер низкую просадку! Тогда как другие потеряли от -20% в моменте в апреле на торговой войне.

Мой Calmar Ratio = 4.83 (у S&P500 0.8)
Calmar Ratio это (Доходность / Макс просадка)

Введение

Ребята, всем привет!

Для начала представлюсь. Меня зовут Эдуард. Я Data Scientist и AI инженер. Я занимаюсь этим с 2017 года.

Жизнь до Data Science

До 2017 года я уже тогда интересовался рынками и был квантом в Ренессанс Капитал. Я занимался маркетмейкингом валютных опционов на USD/RUB на московской бирже, строил альтернативные Блэку-Шоулзу модели ценообразования. Также помогал оценивать справедливую стоимость внебиржевых опционов, которые покупались у других инвестиционных банков. Research в количественных финансов помог мне изучить хорошо R, Python, C и стартануть карьеру в Data Science.

Ранний этап: вход в Data Science

Начинал как джун в 2017 году. Учил R и Python. Работал в компании Neolab. Строил различные алгоритмы кластеризации, классификации. В параллель строил UI-сервисы на Shiny. Интересовался рынками. Мои посты о рынке можно встретить на старом сайте long-short.

X5 Retail Group: эффект важнее моделей

С 2019 года начал делать Data Science в ритейле в X5 Retail Group. Строил алгоритмы анализа конкурентов, модели рисков, занимался A/B-тестированием, построил алгоритмы страхования для огромного автопарка X5.