Когда читаешь про крахи хедж-фондов, первым делом думаешь: «ну, это не про меня, у меня-то масштабы другие». И это опасная мысль. Масштабы другие, а ошибки те же самые. Плечо, которое казалось разумным. Код, который никто не проверил. Концентрация, которую приняли за уверенность.
Я собрал три истории, которые стоит держать в голове, если вы пишете торговых роботов. Не для запугивания. Для калибровки.
В 1993 году Джон Мериуэзер, бывший вице-председатель Salomon Brothers, начал собирать команду мечты. В феврале 1994-го фонд Long-Term Capital Management начал торговать. В совете — два будущих Нобелевских лауреата по экономике: Майрон Шоулз и Роберт Мертон, авторы модели Блэка-Шоулза. Ещё Дэвид Маллинз, бывший зампред ФРС. Попробуй найди состав сильнее.
Стратегия была красивой: арбитраж на конвергенции облигаций. Покупаешь недооценённые бумаги, продаёшь переоценённые, ждёшь, пока спред схлопнется. Математика безупречная.
Последние несколько лет я занимаюсь тем, что большинство людей считает невозможным: строю платформу, которая самостоятельно находит торговые стратегии, проверяет их на прочность и исполняет сделки — без моего участия, круглые сутки.
Не торгового бота. Не скрипта с парой индикаторов. Полноценный конвейер, который делает всё сам — от анализа сырых рыночных данных до размещения ордеров на бирже.
Расскажу, как это устроено — в общих чертах.
Недавно я прошёл курсы по дата-инжинирингу и почти полностью переписал своё решение для алгоритмической торговли. Ключевое изменение — полный переезд в облако.
Домашние компьютеры больше не участвуют в процессе. Теперь они либо на продажу, либо на выброс.
Я арендую облачные ресурсы примерно на 25 000 ₽ в месяц. Выбрал VK Cloud — провайдеров сейчас много, но по цене они плюс-минус одинаковые.
Хранилище данных
Свечные данные
Параметры инструментов
Результаты расчётов
Всё хранится в S3-совместимом объектном хранилище:
всегда доступно;
масштабируется бесконечно;
стоимость — около 0.20 ₽ за 10 ГБ.
Вычисления
Все расчёты выполняются в Kubernetes-кластере:
10 серверов;
на каждом — по 10 контейнеров, внутри каждого в один момент времени выполняется один расчёт или исследование;
итого ~100 параллельных потоков.
Главный плюс — эластичность. Нужно срочно посчитать больше — добавил ещё 50 серверов в пару кликов. Не нужно — отключил.

