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.

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».

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.

Небольшое исследование стратегии «Гэп на открытии рынка» в блоге Pawel Lachowicz. Автор  случайным образом выбрал 10 акций из состава индекса Доу-Джонса, и провел бэктестирование вышеуказанной стратегии. Основные параметры алгоритма:

вход в позицию: если цена открытия актива в день t выше цены закрытия актива в день t-1, и если минимальная цена актива в день t выше максимальной цены актива в день t-1, акция покупается на следующий день, причем цена покупки устанавливается равной цене закрытия дня t;

выход из  позиции происходит просто по временному критерию — акция удерживается после входа от 1 до 21 дня, количество дней — это параметр оптимизации для бэктеста.

Сначала бэктест прогоняется на каждом активе отдельно на выборке длительностью 1 год. Пример для акции AXP — сколько в течение этого времени обнаружено условий для входа в позицию (обозначены кружками):