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.

Вступление

Технические аспекты протокола

• <Заголовок сообщения>
• <Сообщение>
• <Концовка сообщения>

• <Начало сообщения, версия протокола>
• <Длина (размер) сообщения>
• <Тип сообщения>
• <Идентификатор отправителя>
• <Идентификатор получателя>
• <Номер сообщения>
• <Время отправки>

• <Контрольная сумма сообщения>

• 8=FIX.4.4 _____ начало сообщения, протокол версии 4.4
• 9=78 _____ размер сообщения 78 байт
• 35=A _____ тип сообщения А, что означает попытка на соединение с сервером
• 49=<ваш идентификатор выдается биржей>
• 56=FG _____ идентификатор получателя, раздел Forts на бирже
• 34=1 _____ первое сообщение
• 52=20160212-11:42:51.812 _____ время отправки сообщения

Организационные вопросы

1. Наша биржа дает тестовый контур для отработки своих алгоритмов по данному протоколу. Надо всего лишь написать запрос на доступ. Надо признать, тех служба работает отменно. Очень все быстро было организовано. Подробности http://moex.com/s442
2. Обязательно понадобится описание протокола для нашей биржи ftp://ftp.moex.com/pub/FIX/Spectra/test/docs/spectra_fixgate_ru.pdf
3. Чтобы вникнуть в тонкости передачи, мне очень помогла эта программа от биржи (позже я покажу как помогла) ftp://ftp.moex.com/pub/FIX/Spectra/Utils/fix_client.zip
4. Описание самого протокола от создателей (на английском). Мне помог сильно wiki. http://fixwiki.org/fixwiki/FIXwiki
5. Чтобы найти свои ошибки, мне приходилось перехватывать сообщения рабочего клиента биржи и сверять со своими. Для этого мне понадобился tcp/ip сниффер — программа перехвата сетевого трафика.
6. Разработку я веду на c#.

К бою. Немного теоретической практики

• как именно считать длину сообщения
• как разделять между собой данные
• как считать контрольную сумму

     Если говорить образно. То, чтобы отправить сообщение на сервер, нам просто нужно сформировать нужную строку со всеми данными и отправить ее на биржу. Ну например:

8=FIX.4.4;9=78;35=A;49=FG;56=tgFhcfx901U05;34=1;52=20160212-11:42:51.812;98=0;108=3000;141=Y;10=047;

     Если быть внимательным, то мы увидим, что кол-во символов в строке у нас 100, а в заголовке сообщения мы передаем, что 78 (9 = 78). По правилам протокола FIX, длину сообщения нужно считать без учета концовки и первых двух полей заголовка. А именно:

К бою. Начало программирования

• класс для работы с заголовками
• класс для работы с сообщением подключения к серверу (onLogon)
• класс для работы с концовкой

//Получаем ip сервера
IPAddress ipAddr = IPAddress.Parse(server);
IPEndPoint ipEndPoint = new IPEndPoint(ipAddr, port);
//Создаем заголовк
HeaderMessage msHeader = new HeaderMessage
{
BeginString = «FIX.4.4»,
MsgType = «A», //Тип сообщения на установку сессии
SenderCompID = "",
TargetCompID = «FG»,
MsgSeqNum = 1
};
//Создаем сообщение на подключение onLogon
LogonMessage msLogon = new LogonMessage
{
EncryptMethod = 0,
HeartBtInt = 3000,
ResetSeqNumFlag = true
};

//Вычисляем длину сообщения
msHeader.BodyLength = msHeader.GetHeaderSize() + msLogon.GetMessageSize();
//Создаем концовку сообщения
TrailerMessage msTrailer = new TrailerMessage(msHeader.ToString() + msLogon.ToString());

//Формируем полное готовое сообщение
string fullMessage = msHeader.ToString() + msLogon.ToString() + msTrailer.ToString();
Console.WriteLine(«Сообщение для отправки {0}»,fullMessage);

//Создаем сокет для подключения
sSender = new Socket(ipAddr.AddressFamily, SocketType.Stream, ProtocolType.Tcp);
//Подключаемся
sSender.Connect(ipEndPoint);
Console.WriteLine(«Сокет соединился с {0} », sSender.RemoteEndPoint.ToString());

byte[] msg = Encoding.UTF8.GetBytes(fullMessage);
//Отправляем сообщение
int bytesSent = sSender.Send(msg);
Console.WriteLine(«Отправил {0} байт», bytesSent.ToString());

//Получаем ответ от сервера
byte[] bytes = new byte[1024];
int bytesRec = 0;
bytesRec = sSender.Receive(bytes);
Console.WriteLine(«Ответ от сервера: {0}», Encoding.UTF8.GetString(bytes, 0, bytesRec));

Продолжение. Начало здесь.

После того, как стратегия протестирована и, насколько это возможно, избавлена от недооценки/подгонки, с хорошим коэффициентом Шарпа и минимизированными просадками, настало время выстроить систему исполнения.

Система исполнения ордеров

Система исполнения отвечает за то, каким образом список сделок, сгенерированных стратегией, отправляется и исполняется на стороне биржи. Несмотря на тот факт, что генерация сделок может быть полу- или полностью автоматической, механизм исполнения может быть ручным, полуавтоматическим или полностью автоматическим. Для LFT стратегий ручное или полуавтоматическое исполнение применяется наиболее часто. Для HFT алгоритмов необходимо создать полностью автоматический механизм исполнения, который скорее всего будет тесно интегрирован с генератором сделок (из-за сильной зависимости стратегии и технологии).

Основные этапы создания автоматических торговых систем сформулировал Michael Halls-Moore на своем сайте www.quantstart.com. Я присоединяюсь к его советам и рекомендациям — по текстам на сайте видно, что автор действительно занимается практической работой по алготрейдингу.

Автоматическая торговля это чрезвычайно сложная область биржевых финансов. Значительное время может занять получение необходимых знаний для создания вашей собственной стратегии. Также потребуется неплохие навыки в программировании, как минимум на таких языках, как MATLAB, R или Python. В связи с постоянным ростом частоты сделок технологические аспекты торговли тоже становятся очень важны. Это требует изучения языков программирования C/C++.

Автоматическая торговая система состоит из следующих основных компонентов:

• Идентификация стратегии — нахождение стратегии, имеющей положительный потенциал прибыльности и решение о том, насколько она будет высокочастотной
• Бэктестирование стратегии — получение данных, анализ производительности и устранение недооценки/подгонки
• Система исполнения — связь с биржей, автоматизация торговли и минимизация транзакционных комиссий
• Риск-менеджмент — оптимальное размещение капитала, размер ставки/критерий Келли, и психология трейдинга

Призрачно все в этом рынке бушующем,
Нефть по 500 и обвал трежерей.
Есть только миг между прошлым и будущим,
Именно он называется трейд.

Нам «боковик» сердце вряд ли обрадует,
Да и «пила» — она как в горле кость.
А для всех поз, что сорвались и падают,
Есть только лось, офигительный лось.

Пусть этот тренд вдаль летит сквозь столетия,
Хоть не всегда по дороге мне с ним,
Чем дорожу, чем рискую на свете я?
Депозитом одним, депозитом одним. 

Профит дано повстречать иль лося еще,
Нам не дано угадать свой рубеж.
Есть только миг между прошлым и будущим,
Имя ему: «я успел выйти в кэш».


P.S. Для молодежи, которая не в курсе — песня исполняется на мотив песни из к/ф «Земля Санникова».

www.youtube.com/watch?v=4rpgU3_rycE

Прошлая часть — см. в моем блоге.

В этой части разберем технику улучшения производительности стратегии, использующую множество моделей.

Одним из наиболее мощных методов улучшения прибыльности вашей модели является объединение нескольких алгоритмов в так называемое «множество». Теория состоит в том, что комбинируя разные модели и их предсказания, мы получаем более робастные результаты. Тесты показывают, что даже объединение простых моделей может быть производительнее более сложной, но единственной стратегии.

Существует три основных техники объединения:

Смешивание:

Смешивание основано на создании моделей, прогоняемых на немного различных тренировочных наборах и усреднения их результатов для получения одного предсказания. Тренировочный набор переделывается путем повторения или удаления вхождений данных, в результате чего получается несколько разных наборов. Этот процесс работает хорошо для нестабильных алгоритмов (например, деревья решений) или, если присутствует определенная степень случайности в процессе создания моделей ( как, например, начальные веса в нейронных сетях). Получив усредненное предсказание для коллекции моделей с высоким значением подгонки, мы можем уменьшить результирующую подгонку без увеличения недооценки, что приведет к лучшим результатам.