Арбитраж MOEX vs внешний рынок: 9 уровней инфраструктуры — от телефона до FPGA
📊 Арбитраж MOEX vs внешний рынок · Часть 3 из 4
В предыдущих частях разбирали, почему вообще возникают расхождения между российским и внешним рынками и в каких инструментах их искать.
Сегодня — самая практическая часть.
Через что всё это торговать?
Расхождение на графике могут увидеть многие. Но само по себе наблюдение за спредом денег не приносит.
Чтобы превратить неэффективность в сделку, нужна инфраструктура.
И здесь существует целая лестница: от мобильного приложения до FPGA непосредственно рядом с биржевым шлюзом.
Я условно делю её на 9 уровней.
Главная мысль всей конструкции очень простая:
расхождение видят все. Деньги получают те, у кого готова инфраструктура под конкретный тип расхождения.
Исторически многие начинают именно отсюда.
Телефон позволяет купить или продать инструмент, посмотреть график, увидеть стакан — и для знакомства с рынком этого вполне достаточно.
Для серьёзного арбитража — практически нет.
Причины очевидны:
- медленное ручное исполнение;
- ограниченный набор данных;
- отсутствие нормальной автоматизации;
- неудобная работа сразу с несколькими площадками;
- человеческая задержка между сигналом и сделкой.
📱 Хороший способ потрогать рынок. Плохой способ системно торговать неэффективности.
Следующий этап — полноценный терминал и работа со стаканом.
На российском рынке классические примеры — MetaScalp и CScalp.
На этом уровне начинается нормальное понимание микроструктуры:
- где стоит ликвидность;
- как двигаются заявки;
- что происходит при съедании уровня;
- как крупный объём меняет стакан;
- почему цена иногда двигается ещё до того, как это заметно на обычном графике.
Для тех, кто занимается опционами, отдельно рекомендую хотя бы познакомиться с thinkorswim. С точки зрения визуализации опционных стратегий это до сих пор один из самых удобных терминалов, хотя доступ к инфраструктуре из РФ сейчас значительно сложнее.
Есть ещё одна механика, которую я почти всегда советую пройти начинающим активным трейдерам: «ёршики» и «лесенки» на низколиквидных инструментах.
Она очень быстро заставляет понять, что такое стакан и как на самом деле взаимодействуют заявки.
Когда ко мне приходят состоятельные знакомые с вопросом:
«Как вообще устроен рынок и с чего начать?»
я иногда начинаю именно с этого.
Реакция обычно одинаковая:
«Никита, ты не понял. У нас реальные деньги, а не вот это всё».
Но я всё равно настаиваю 🙂
Потому что после нескольких таких упражнений человек гораздо быстрее начинает понимать механику цены.
Без понимания стакана переходить к серьёзной автоматизации, на мой взгляд, слишком рано.
В какой-то момент листать десятки стаканов глазами становится бессмысленно.
Тогда появляется скринер.
Он постоянно проверяет рынок и сообщает:
здесь возникло расхождение.
Дальше трейдер самостоятельно открывает терминал, проверяет ситуацию и исполняет сделку руками.
Это уже большой шаг вперёд.
Вместо:
человек ищет → человек анализирует → человек торгует
получается:
машина ищет → человек принимает решение → человек торгует.
Именно здесь торговля впервые становится по-настоящему системной.
Уровень 4. ПолуавтоматизацияСледующий логичный этап:
скринер находит → человек подтверждает → робот исполняет.
Или наоборот — алгоритм готовит конструкцию, а последнее решение остаётся за трейдером.
Это очень удобный промежуточный формат.
Большая часть механической работы уже снята с человека, но контроль ещё сохраняется.
Именно по такой логике можно строить продукты вроде нашего SDF Bonds, который отдельно разберу в рубрике «Стройка».
Полуавтоматизация особенно хороша там, где возможностей относительно немного и человеческая проверка ещё не становится главным bottleneck.
Уровень 5. Роботы внутри терминалаСледующий уровень — автоматизация прямо внутри торгового терминала.
Классический пример на российском рынке — Lua-скрипты в QUIK.
С ними можно делать довольно много:
- получать данные;
- анализировать стакан;
- выставлять заявки;
- отслеживать позиции;
- реализовывать простые алгоритмы.
Но здесь довольно быстро появляется потолок.
Если задача — изучить программную торговлю, Lua вполне подходит.
Если цель — строить серьёзную latency-sensitive инфраструктуру, я бы не советовал тратить на этот уровень слишком много лет жизни 🛠
Уровень 6. Python-роботыА вот здесь начинается уже полноценная алгоритмическая работа.
Python хорош практически всем:
- очень быстрым циклом разработки;
- огромным количеством библиотек;
- удобной аналитикой;
- простым подключением моделей;
- хорошей инфраструктурой для исследований и тестирования.
Для огромного количества торговых задач Python более чем достаточен.
Но есть важная граница.
Когда стратегия начинает зависеть от миллисекунд и скорости реакции на изменение стакана, интерпретируемый язык и окружающий его стек могут становиться ограничением.
Поэтому Python прекрасен для исследований, скринеров, среднечастотных роботов и оркестрации.
А дальше начинается следующий уровень.
Уровень 7. C++ и Rust + серверная инфраструктураДля latency-sensitive стратегий начинается мир C++ и Rust.
Здесь уже можно гораздо жёстче контролировать:
- работу с памятью;
- сетевые задержки;
- многопоточность;
- обработку market data;
- маршрутизацию заявок;
- собственную логику исполнения.
Современная разработка при этом стала значительно проще.
Инструменты вроде Claude Code и других AI-ассистентов позволяют гораздо быстрее писать, проверять и разворачивать достаточно серьёзный код.
То, на что раньше небольшой команде требовались месяцы, сегодня иногда можно собрать за недели.
И всё это можно держать на серверной или облачной инфраструктуре.
⚡ Для быстрых арбитражей скорость уже начинает иметь прямую денежную стоимость.
Пока вы увидели расхождение, открыли терминал и нажали кнопку, его может просто больше не существовать.
Уровень 8. Прямая коллокация на биржеСледующий шаг — перестать отправлять заявки на биржу через интернет из условного офиса.
Сервер размещается максимально близко к торговой инфраструктуре биржи.
Это и есть коллокация.
Цель простая: максимально сократить путь:
биржевая информация → стратегия → торговое решение → заявка → биржа.
На этом уровне уже начинают иметь значение вещи, которые обычный частный трейдер вообще никогда не измеряет.
Сетевой стек.
Маршрутизация.
Формат market data.
Очередь обработки сообщений.
Конкретное подключение к торговому шлюзу.
Разница в десятки и сотни микросекунд.
За это приходится платить.
Биржевые подключения, серверы, каналы, сопровождение и разработка могут стоить уже совершенно других денег.
Это территория профессиональных команд.
Уровень 9. FPGA на коллокацииА дальше начинается отдельная лига.
FPGA — программируемая логическая матрица, на которой часть торговой логики можно реализовать непосредственно в железе.
В классической программной архитектуре происходит примерно следующее:
пакет → операционная система → приложение → процессор → решение → заявка.
С FPGA часть этой цепочки можно радикально сократить.
Обработка отдельных операций внутри самой FPGA может происходить на наносекундных масштабах, а практическая end-to-end торговая задержка измеряется уже микросекундами.
Это критично в стратегиях, где конкуренты пытаются забрать одну и ту же микроскопическую неэффективность.
Но стоимость входа здесь соответствующая.
Нужны:
- специалисты по FPGA;
- собственная низкоуровневая инфраструктура;
- коллокация;
- прямые рыночные данные;
- очень серьёзное тестирование;
- постоянное сопровождение.
🚀 Сюда заходят уже единицы команд.
А сколько всё это стоит?
Именно здесь становится понятно, почему утверждение:
«Я нашёл арбитраж на графике»
и утверждение:
«Я могу стабильно зарабатывать на этом арбитраже»
— две совершенно разные вещи.
По мере подъёма по этой лестнице растут одновременно:
скорость → сложность → стоимость → технологический порог входа.
Условный скринер можно собрать одному.
Полуавтоматическую систему — небольшой командой.
Для полноценного low-latency стека уже нужны разработчики, серверная инфраструктура и работа с биржевыми интерфейсами.
А FPGA и собственная коллокация — это уже отдельный технологический бизнес.
Очень рекомендую интервью Владислава Каминского из ФК «Викинг», где подробно обсуждается экономика серьёзной арбитражной инфраструктуры и называются реальные цифры.
Но главный вывод здесь даже не про бюджет.
Он про соответствие инструмента задаче.
Не каждому арбитражу нужна FPGA.
Более того, большинству она совершенно не нужна.
Есть расхождения, которые живут дни.
Есть — часы.
Есть — минуты.
Есть — секунды.
А есть ситуации, где конкурентное преимущество действительно измеряется микросекундами.
Поэтому нормальный вопрос звучит не:
«Какая инфраструктура самая быстрая?»
А:
«Какая минимальная инфраструктура позволяет стабильно забирать именно мою неэффективность?»
Вот это уже экономически правильная постановка задачи.
➡️ Расхождение видят все. Деньги получают те, у кого инфраструктура соответствует времени жизни этого расхождения.
В следующей, заключительной части 4 поговорим о том, куда вообще движется этот рынок: становятся ли такие расхождения меньше, кто их будет забирать и останется ли место для небольших команд.
P.S. В рубрике «Стройка» после серии про SDF Bonds отдельно покажу разработку скринеров, а затем — историю собственного терминала команды SDF Solutions: архитектура, выбор стека, ошибки, переделки и то, что в итоге действительно работает.
P.P.S. Прикрепил несколько живых примеров интерфейсов и арбитражных связок для самых стремящихся 💕
Акын Кисельбаев01 октября 2026, 18:43всё на зеро!+1
zhorzhВчера в 00:48С++ и Rust без коллокации смысла не имеют, задержки через интернет могут быть больше секунды, тут и питон потянет+1
