алгоритм

Клиенты «ВТБ Мои Инвестиции» получили инструмент на основе искусственного интеллекта для отслеживания влияния новостей на движение котировок тех или иных ценных бумаг — прямо в мобильном приложении. Таким образом, искусственный интеллект помогает инвесторам интерпретировать новостной фон и оценивать потенциальное влияние событий на рынок.

«Искусственный интеллект играет все более важную роль в развитии платформы «ВТБ Мои Инвестиции». Алгоритмы уже давно используются для формирования индивидуальных стратегий и адаптации портфеля к рыночной ситуации. Сейчас они помогают клиентам интерпретировать новостной фон и оценивать потенциальное влияние событий на рынок. Новый функционал на базе искусственного интеллекта позволяет принимать более взвешенные инвестиционные решения, а также экономить время на самостоятельное изучение рыночных новостей», — отмечает руководитель департамента брокерского обслуживания, старший вице-президент ВТБ Андрей Яцков.

( Читать дальше )

     Тишина ночи. За окном город замер, только редкие огни напоминают, что где-то там продолжается движение. А здесь, в этой комнате, я снова перед своими экранами. Не шумят вентиляторы, нет. Просто тишина и эти линии на графиках, словно узоры на дне океана. Иногда кажется, что это не цифры вовсе, а ингредиенты для какого-то особенного блюда. И ты думаешь: как бы соединить их так, чтобы получилось что-то по-настоящему… живое? Нечто, что могло бы двигаться само, без моей дрожащей руки, без этих вечных сомнений, которые приходят перед самым важным шагом. Так рождается мысль о роботе. О существе, которое стало бы идеальным поваром в этой странной кухне рынка. Но создать его – это не просто смешать пару ингредиентов из книги рецептов для начинающих. Это долгий процесс, похожий на приготовление высокой кухни. Нужно выбрать правильные компоненты, освоить тонкую технику. Бывают дни, когда всё пригорает, или соус не сходится, и ты просто сидишь, глядя на эти линии, и чувствуешь себя полным… ну, вы понимаете. А бывают моменты, редкие, когда всё вдруг встает на свои места, и ты видишь, как блюдо начинает приобретать нужный цвет, нужный аромат.

( Читать дальше )

( Читать дальше )

  Опять этот вечерний свет, проникающий сквозь жалюзи. На мониторе всё те же бегущие цифры, словно бесконечный парад маленьких, серых жуков, которые никогда не останавливаются. Иногда мне кажется, что они что-то говорят на языке, который я почти понимаю, но улавливаю лишь отдельные, обрывочные фразы. Сидеть так, часами. Вслушиваться в этот тихий гул данных. И думать о том, как бы сделать всё проще. Как бы создать нечто, что могло бы слушать этот гул за меня, двадцать четыре часа в сутки, не уставая, не отвлекаясь на глупые человеческие мысли вроде «а что, если...». Создать робота.
   Это не просто написать код, нет. Это словно пытаться построить маленький, очень точный часовой механизм в голове, а потом перенести его куда-то наружу. Каждая шестеренка должна быть на своем месте, каждое движение выверено. Бывают дни, когда всё рассыпается в руках, и ты сидишь перед экраном, чувствуя себя нелепым ребенком, который сломал любимую игрушку. Бывают и другие дни, когда всё вдруг сходится, и ты видишь, как твоё цифровое создание начинает дышать, очень тихо, почти незаметно.

( Читать дальше )

 Снова сижу в своей алго-лаборатории, где единственный постоянный шум – это гул серверов и тихий свист чайника, готового в любой момент выдать очередную порцию топлива для мозга. Глаза слипаются от мелькания графиков и блоков TSLab, а пальцы сами ищут клавиатуру даже во сне. Это наша жизнь, коллеги-алготрейдеры. Вечный поиск той самой тонкой нити в рыночном хаосе, того самого уголка неэффективности, где можно выточить свою маленькую (или большую!) прибыль. Мы не просто трейдеры, мы – инженеры невидимых конструкций, архитекторы вероятностей, укротители цифровых стихий.
 И в этой нашей бесконечной охоте, листая ленты, натыкаясь на чужие успехи, порой проскакивает искра – идея. Не просто готовая стратегия из книжки, а нечто такое, что цепляет, заставляет мозг начать просчитывать варианты, представлять, как это могло бы работать в реальном рынке. Что, если попробовать подойти вот так? А если добавить вот этот фильтр? Недавно мне попалась на глаза одна такая мысль. Не какая-то революционная сенсация, а скорее элегантное решение определенной рыночной задачи, которое заставило меня задуматься: «А ведь это же можно, черт возьми, собрать в TSLab!» 

( Читать дальше )

Ну что, коллеги-алготрейдеры, снова полночь, глаза красные, как стоп-сигналы перед разворотом тренда, а на мониторе очередной бэктест рисует либо вертикальный взлет к Луне, либо столь же стремительное погружение в финансовую бездну? Да уж, наша с вами работа – это вечный поиск того самого, неуловимого паттерна, той самой неэффективности, за которую рынок готов платить. И вот, знаете, листаю я тут на досуге биржевые топы, куда обычно заглядываешь больше из спортивного интереса,  и тут… натурально челюсть отвисла.

Висит себе скромненько табличка лидеров на KuCoin. Имена, как водится, зашифрованы, цифры пляшут. И среди них один персонаж, какой-то «n0b0dy», наторговал, вы только вслушайтесь, свыше ПЯТИ МИЛЛИОНОВ СЕМИСОТ ТЫСЯЧ долларов! Пять.Миллионов. Вечнозеленых. Американских. Я чуть кофе на клавиатуру не пролил. $5,720,666.86, если быть точным, как швейцарские часы (ну, или как TSLab, когда ему не мешают кривые руки). И это, заметьте, не какой-то разовый памп-энд-дамп, а результат работы алго стратегии. Мало того, этот же финансовый гений (или просто везунчик, кто их разберет?) за последнюю неделю прибавил к своему счету почти ДЕВЯТЬСОТ ВОСЕМЬДЕСЯТ СЕМЬ ТЫСЯЧ этих самых USDT. Почти миллион за семь дней! Ну как тут не заинтересоваться?

( Читать дальше )

( Читать дальше )

Наконец у меня дошли руки до апробации моделей предсказания значений временных рядов: MA, AR, ARMA, ARIMA и SARIMA. 5 мая я опубликовал расчёты по автокорреляции для логарифмической доходности индекса MCFTR, из которой следовало, что взаимосвязь между значениями прошлых периодов с текущими есть с лагом в 1 месяц — прямая и 6 месяцев — обратная (смотри график ACF к данному посту).


Теперь я написал простенький код на Python, который пока просчитывает значения по моделям MA, AR, ARMA и ARIMA для заданного диапазона. На графиках зеленым показано предсказание логарифмической доходности MCFTR, сделанное по моделям с лагом в 1 месяцев на три месяца вперед. Полученные результаты сравниваются с историческими данными, которые на графиках изображены синим. Видно что, расхождение между предсказанными данными по итогам февраля 2025 и фактическими данными совсем небольшое. Но уже в марте и апреле 2025 расхождения существенные, что подтверждает выводы сделанные по автокорреляции.


( Читать дальше )

Коллеги, приветствую. Снова возвращаюсь мыслями к извечной проблеме — как поддерживать консистентность риска, когда сам рынок по своей природе непостоянен? Думаю, многим знакома ситуация: стратегия, отточенная на истории, в реале начинает генерировать либо неоправданно большие просадки на всплесках волатильности, либо упускает существенную часть движения на затишье. Фиксированный сайзинг или даже простые процентные стопы тут часто дают осечку. Особенно остро это чувствуется на волатильных инструментах.  
  Некоторое время назад снова плотно погрузился в подходы Роберта Карвера к систематической торговле, в частности в его методологию таргетирования волатильности. Идея, безусловно, не нова, но дьявол, как всегда, в деталях реализации. Ключ в попытке нормализовать ожидаемое денежное колебание позиции за операционный период, приведя его к заранее заданному целевому значению, производному от общего риск-лимита портфеля. Звучит логично, но требует аккуратного выстраивания всей цепочки расчетов.

( Читать дальше )

( Читать дальше )