Роботы

Навеяно постом 

Можно ли написать робота который будет отслеживать акции Московской биржи, где происходят какие-то аномальные колебания, импульсы, не свойственные им в обычное время? Готов заплатить разумную цену.

2017 РАЗВЛЕКСЯ ХОРОШО

 

            11ый год активной торговли...
            Сразу скажу денег чистыми поднял никуя. При этом расходы на торговлю составили 4мио. В начале декабря слил за 7 дней весь свой небольшой профит в 2,5мио. И можно дальше не читать. 

            

 

            На начало года у меня было 30мио. Из них торговалось 15мио. Расходы на торговлю комиссы и проскальзывания составляли в районе 600к в месяц на уровне 7мио в год. Т.е. просто взять и увеличить торговлю в 2-3 раза мне бы очень дорого встало по деньгам, на уровне -30% годовых от счета. Да и нереально было бы из-за проблем с ликвидностью. Поэтому надо было придумать что то новенькое. Причем я не мог торговать новенькое и старенькое одновременно, т.к. у меня тслаб1.2 был уже на пределе технических возможностей и еле ползал.

           

( Читать дальше )

В определенный момент у любого алготрейдера количество торговых систем переваливает за ту цифру, которую можно держать в голове вместе со всеми параметрами и результатами тестов. Конечно, в тс лабе можно сохранять результаты тестов, но из массы кубиков или переменных в коде быстро вычленить идею практически невозможно, особенно, если ТС строилась больше недели назад. Лично мне в такой ситуации помогает Development Worksheet (Паспорт робота), обычный эксель файл с общей информацией о стратегии.

Данный лайфхак, если мне не изменяет память, был найден в книжке Кевина Дэйви «Building Winning Algorithmic Trading Systems». В самой книге автор рассказывает о том, как он тестирует стратегии. Автор делает очень сложное многоступенчатое тестирование, которое начинается предварительными тестами входов и выходов: фиксированный стоп/профит, поза по фиксированному числу баров, monkey тест и прочее (если есть интерес, то могу описать все его изощрения подробно в следующей заметке). После этого он проводит форвардное тестирование и тест монте карло. Перед запуском стратегии на больших деньгах он дает системе поторговать маленьким капиталом (по-моему порядка полугода) и сверяет результаты торговли с тестовыми, вносит поправки. Таким образом на создание системы уходит как минимум 7-8 месяцев.

( Читать дальше )

Короткая статья на Блумберге.
New Hedge Funds Next Year Will Embrace High Tech
Новые хедж-фонды бросятся в объятия высоких технологий.
Индустрия хедж-фондов ещё на шаг приблизилась к роботизированному будущему. 
70% хедж-фондов, которые начнут работу в 2018 году, будут использовать компьютерные модели при принятии торговых решений. Это искусственный интеллект и технологии машинного обучения. Это рост на 47% по сравнению с 2015 годом. Такие данные содержатся в свежем отчёте Deloitte.
На картинке виден чистый приток-отток денег в алгоритмические хедж-фонды (чёрный) и не алгоритмические (розовый).
Алго-фонды год за годом привлекают новые деньги, чего нельзя сказать про обычные фонды, управляемые людьми вручную.

---

Пересказ своими словами статьи
Что случилось с квантами в августе 2007?
web.mit.edu/Alo/www/Papers/august07.pdf

---
В августе 2007 года многие алгоритмические хедж-фонды, в прошлом весьма успешные, терпели беспрецедентные убытки. Похоже, что это было результатом массового закрытия позиций, в том числе по маржин-коллам. Это происходило резко и неожиданно (firesale — огненная распродажа). Позиции закрывали одни фонды, но это нарушало законы рынка, и убытки терпели другие фонды. Закрывались одновременно как лонги, так и шорты. Происходил делеверидж: выход из плечей. 
Введение.
Всё началось с рынка ипотеки в США. Было выпущено множество облигаций с высоким кредитным рейтингом, обеспеченных мусорной ипотекой. 
В начале августа 2007 года начали терпеть убытки фонды, торгующие по стратегии «статистический арбитраж». У них были одновременно лонги и шорты. Это позволяло им быть нейтральными к рынку. Если есть лонг и на такую же сумму шорт по родственным активам, то нечего волноваться куда в целом пойдёт Dow Jones или S&P500. Но в те дни августа подобная манера торговли приносила колоссальные убытки. Особенно быстро они теряли деньги 7 и 8 августа, хотя с индексом SP500 ничего особенного не происходило. 
За первые две недели августа некоторые алго-фонды (в прошлом успешные) потеряли от 5% до 30%. 
David Viniar из Goldman Sachs: несколько дней подряд происходили события, которые выходят за 25 стандартных отклонений. (Кто не понял смысл: график цены редко выходит за пределы 3 стандартных отклонений (сигм), а тут целых 25!)
---
Вот факторы, которые привели к этим драматическим событиям.
1. Перед этим рынок несколько лет рос. Все потеряли чувство страха.
2. У квантов начали падать прибыли из-за возросшей конкуренции. Все стали шпилить на бирже через сверх-мощные компьютеры. Из-за этого сузились спреды, уменьшился профит в каждой отдельно взятой сделке.
3. Чтобы поддерживать прежний уровень доходов, алгоритмическим фондам пришлось набирать плечи.
4. Проблемы на ипотечном рынке США.
---
Термины

( Читать дальше )

Выдержки из книги "Кванты. Как волшебники от математики заработали миллиарды долларов", посвящённые трейдеру Михаилу Малышеву. 
Он не является главным персонажем книги, упоминается редко, но всё равно очень интересно.
---
Гриффин потихоньку строил высокочастотную трейдинговую машину, которая в один прекрасный день станет жемчужиной в короне Citadel и главным соперником PDT и фонда Medallion компании Renaissance. В 2003 году он нанял русского математического гения по имени Михаил Малышев, чтобы тот поработал над засекреченным проектом в области статистического арбитража. Поначалу дело шло туго и получить прибыль было нелегко. Но 25 июля 2004 года трейдинговая машина, получившая название Tactical Trading (тактический трейдинг), рванула с места в карьер и с каждым днем только улучшала результаты.
С этого момента подъем почти никогда не прекращался. Прибыли были огромны, волатильность низка. Малышев ставил скорость во главу угла, используя запредельную компьютерную мощь Citadel, чтобы опередить конкурентов в гонке за ускользающими арбитражными возможностями на фондовом рынке.

( Читать дальше )

В 2007 году перед тем как начался мировой финансовый кризис, произошли странные события в мире алгоритмической торговли. Торговые стратегии всех крупнейших квантов начали торговать в жуткий минус. Это происходило на фоне: 1) первые признаки ипотечного кризиса в США. Куча ценных бумаг, обеспеченных гнилыми ипотечными кредитами начала дешеветь 2) крупные фонды начали делеверидж, то есть выход из плечей, началось сокращение объёма позиций. 
Происходила странная вещь: плохие акции росли, потому что по ним массово выкупались шорты. Хорошие акции падали, потому что по ним закрывались лонги, открытые на заёмные деньги.
Попутно начал буксовать керри-трейд, основанный на японской иене. Крупные банки и хедж-фонды набрали в Японии кучу дешёвых кредитов, номинированных в иене. Продали иену за доллары. На вырученные доллары начали покупать разнообразные активы, включая ипотечные облигации. Когда стало ясно, что ипотечные облигации — это мусор, за которым стоят неплатёжеспособные банкроты, эти облигации начали резко падать в цене. Кредиты, взятые в Японии надо отдавать. Это потянуло за собой массовый делеверидж: фонды начали закрывать позиции в акциях, чтобы получить доллары, поменять их на иену и расплатиться с японцами. Иена начала дико дорожать. На графике это выглядело так:

( Читать дальше )