Джеймс Льюис, старший научный сотрудник по вопросам кибербезопасности Центра стратегических и международных исследований США, рассказал The Washington Post о том, насколько реальна «киберугроза» безопасности фондовых бирж. Мы представляем вам адаптированную версию этой заметки.

Существует мнение, что в сфере финансов люди работают только ради денег, и таких действительно много, но без любви к своему делу быть аналитиком инвестиционного фонда долго не получится. Равнодушные ищут любые пути к высоким зарплатам и уходят из офиса настолько рано, насколько это возможно.

По сравнению с инвестиционными банками работа в хедж-фонде связана с меньшим стрессом, работать приходиться меньше, выходные дни почти всегда остаются выходными. По отзывам аналитиков, опубликованным на ресурсе Quora, несмотря на ожидаемые жертвы, работа в хедж-фонде чаще всего интереснее и меньше подвержена влиянию корпоративной бюрократии, сотрудники получают больше свободы.

Мы уже изучали условия, в которых трудятся финансисты, а теперь посмотрим, как в действительности проходит рабочий день аналитиков с Уолл-стрит

В наших блогах на Хабре и Geektimes мы много пишем об устройстве фондового рынка, используемых на нем технологиях, а также рассказываем истории людей, которые с разной степенью успешности занимаются инвестициями на бирже.

В комментариям к этим материалам нас иногда обвиняют в том, что мы приукрашиваем ситуацию и рассказываем только «истории успеха». Поэтому сегодня мы решили рассказать о реальных сложностях, которые ждут любого ИТ-специалиста, который решил попытать счастья на бирже.

Для этого мы подготовили адаптацию поста из блога Джейсона Роберства — американского разработчика, который несколько лет занимался алгоритмической торговлей, но бросил ее ради собственного стартапа, подробно обосновав свой выбор.

Для большинства россиян привычным способом сохранения денежных средств является банковский вклад, в банк идут и в случае необходимости покупки валюты. Однако жизнь не стоит на месте, и сегодня интересные возможности по сохранению и приумножению капитала без высоких рисков есть и на бирже.

Ранее мы подробно отвечали на популярные вопросы о фондовом рынке, а сегодня сравним биржи и банки.

В нашем блоге ранее мы уже рассказывали о том, какие психологические тесты проходят сотрудники в финансовых компаниях, в каких условиях трудятся финансисты, и чего стоит ждать в этой сфере разработчикам (список других актуальных вакансий ITinvest доступен по ссылке).

Сегодня же речь пойдет о том, насколько вообще сложно получить работу в области финансов — на примере процесса прохождения собеседования в инвестбанке Goldman Sachs, который поможет составить мнение о том, чего ждать при трудоустройстве в компании финансового сектора.

Не так давно в нашем блоге мы рассказывали о том, как можно открыть брокерский счет для торговли на бирже удаленно с помощью портала Госуслуг. Материал вызвал большой отклик, стало понятно, что у аудитории ГТ есть большое количество вопросов, связанных с торговлей на бирже, и далеко не все пользователи корректно понимают, что под этим действительно подразумевается.

Поэтому мы решили собрать ответы на наиболее часто встречающиеся вопросы новичков в один топик.

В наших блогах на Хабрахабре и Гиктаймс мы много пишем о фондовом рынке и используемых на биржах технологиях. Не так давно мы публиковали подборку инструментов, помогающих разобраться с базовыми экономическими понятиями и сформировать представление о биржах, а сегодня представляем вашему вниманию список полезных материалов по теме алгоритмической торговли и разработки финансового софта (как из нашего блога, так и из сторонних источников).

Большинство трейдинговых систем создано по типу «срубить денег по-быстрому». Они обращаются к временным неэффективностям рынков, для того чтобы получить ежегодную прибыль в районе 100%. За такими системами нужен постоянный контроль. Их нужно адаптировать к условиям рынка. Но срок их жизни остается относительно небольшим. И, когда это время приходит, смерть системы сопряжена, как правило, с большими финансовыми потерями. Что если оставаться в выигрыше, но сделать работу с трейдинговой системой более комфортной и безопасной?

Предлагаем вам адаптированный перевод статьи в The Financial Hacker, в которой автор реабилитирует идею Марковица и его подход оптимизации среднего отклонения (Mean-Variance Optimization).

«Старый-добрый» подход к осуществлению инвестиций гласит: покупай активы с низкими рисками и жди. Каждый инвестиционный портфель имеет некий средний гарантированный доход и определенный уровень ценовых колебаний. Обычно мы стремимся минимизировать последний и увеличить первый показатель. Оптимальное распределение капиталов, как раз, и призвано решить эту проблему. Оно подразумевает неравноценное распределение вложенных средств по количеству N активов. Самый простой способ решить задачу увеличения средней доходности при минимизации рисков предложил 60 лет назад Гарри Марковиц. Это решение принесло ему Нобелевскую премию.

Мы много пишем о создании торговых систем и создаем инструменты для их разработки (от API брокерской системы до конструктора роботов внутри торгового терминала). Сегодня речь пойдет о проектировании архитектуры алагоритмической торговой системы — именно этой теме посвящен материал из блога Turing Finance, написанный количественным аналитиком хедж-фонда NMRQL Стюартом Ридом.

В своей статье автор описывает принципы создания архитектуры для трейдинговой системы, которая бы отвечала требованиям ISO/IEC/IEEE 42010 и стандартам описания софта инжиниринговых архитектурных систем. Согласно этим стандартам описание архитектуры должно содержать различные стандартизированные архитектурные подходы и поддерживать связи между конструкторскими решениями и требованиями системы. Мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод этой статьи.

Межбанковская система SWIFT испытывает не лучшие времена. В феврале 2016 года, из-за несовершенства SWIFT, хакерам удалось вывести из Центробанка Бангладеш $81 млн — мы писали об этой истории. Впоследствии выяснилось, что это не единственный случай взлома SWIFT. Жертвой злоумышленников еще в январе 2015 года стал также эквадорский банк Banco del Austro в Эквадоре. Кроме того, обнародован факт о неудачной атаке на вьетнамский Tien Phong Bank из Вьетнама, о которой ранее не сообщалось.

Эксперты антивирусной компании Symantec расследовали участившиеся случаи взлома, чтобы понять, кто мог стоять за этими преступлениями и похищениями миллионов долларов у финансовых организаций со всего мира.

Вслед за компаниями Theranos, uBeam и Lending Club в скандальную историю попал еще один член клуба «единорогов» (стартапов с оценкой за $1 млрд) – платформа для фрилансеров Upwork, пишет сайт zerohedge.com. Последний квартальный отчет обрушил стоимость компании. Сейчас Upwork находится в свободном падении: первоначальные инвестиции в $15,8 млн, сделанные в 2012-2014 гг., теперь оцениваются примерно в $7,3 млн.

В то же время третий за последние два года генеральный директор увеличил комиссию для пользователей сервиса более, чем в два раза. По факту, они отменили фиксированную ставку в 10% и привязали ее к заработку. Теперь исполнитель, получающий менее 500 долларов за разовый заказ, отдаст сервису 20% его стоимости (плюс комиссия за транзакцию).

Нейронные сети – один из самых популярных классов алгоритмов для машинного обучения. В финансовом анализе они чаще всего применяются для прогнозирования, создания собственных индикаторов, алгоритмического трейдинга и моделирования рисков. Несмотря на все это, репутация у нейронных сетей подпорчена, поскольку результаты их применения можно назвать нестабильными.

Количественный аналитик хедж-фонда NMRQL Стюарт Рид в статье на сайте TuringFinance попытался объяснить, что это означает, и доказать, что все проблемы кроются в неадекватном понимании того, как такие системы работают. Мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод его статьи.

Фото: Скриншот видео Telegraph.co.uk

В наше время любой человек с банковской картой и выходом в интернет может попытаться заработать на бирже. Таких людей иногда называют «дневными трейдерами» или DIY (do it yourself) трейдерами. Как обычные люди, которые никогда не работали в хедж-фондах или HFT-компаниях попадают на биржу, и каких успехов им удается добиваться (и удается ли вообще)? Именно об этом пойдет речь в нашем сегодняшнем материале.

Yahoo уже не раз выставляли на продажу. Но все чего-то не складывалось. В 2008 году владелец компании Джерри Янг отказал в сделке на $44 млрд Microsoft. В этот раз, кажется, наметился, определенный прогресс, несмотря на заявления скептиков, которые не верят в успешную продажу компании с отрицательной стоимостью.

На компанию претендует взрывной дуэт из инвестора Уоррена Баффета и основателя Quicken Loans, владельца команды НБА Cleveland Cavaliers Дэна Гилберта, сообщает издание The New-York Times.

Систему SWIFT ежедневно используют для осуществления переводов и расчетов на миллиарды долларов тысячи финансовых организаций по всему миру. В конце апреля 2016 года организация предупредила клиентов о растущем числе хакерских атак, в ходе которых злоумышленникам удавалось отправлять через систему зловредные сообщения.

Информационное агентство Reuters обсудило с экспертами возможные последствия подобных киберугроз, а мы представляем вашему вниманию основные моменты этой заметки.

В нашем блоге на Хабре мы не только рассматриваем различные технологии финансового рынка, но и описываем различные инструменты, использующиеся аналитиками в ходе его анализа. В частности, не так давно мы писали о том, как гипотезу случайного блуждания можно использовать для прогнозирования состояния финансового рынка. Количественный аналитик хедж-фонда NMRQL Стюарт Рид опубликовал на сайте Turing Finance результаты своего исследования, где применил эту гипотезу для тестирования случайности поведения рынков.

Идея заключалась в следующем: генераторы случайных чисел «прогоняются» через группу тестов NIST, чтобы понять, где возникает уязвимость, позволяющая использовать неэффективность рынка для извлечения прибыли. В ходе эксперимента автор пришел к выводу, что поведение рынка нельзя описать в терминах простого подбрасывания монетки, как считают отдельные авторитетные ученые. Некоторым тестам удалось зафиксировать определенный уровень «шума» в поведении рынка. Один из них – тест на линейную сложность – привлек внимание автора, поскольку напоминает об идее отношения случайности и степени сжатия.

В новой статье Рид попытался выяснить, какую пользу могут принести алгоритмы сжатия данных для поставленной ранее задачи. Мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод этой работы.

В конце 2013 года академики из Оксфорда опубликовали исследование, в котором утверждалось, что 47% всех рабочих позиций в США находятся «в зоне высокого риска» автоматизации в течение ближайших 20 лет. Такие выводы спровоцировали целый шквал публикаций в прессе на тему того, как бездушные роботы отнимают рабочие места у людей.

Однако исследователи говорили не только о том, что работу могут потерять неквалифицированные работники, выполняющие несложные действия, к примеру, на фабриках или производстве. Теперь софт, использующий новые подходы вроде машинного обучения, может делать работу, которая всегда считалась прерогативой высокообразованных и высокооплачиваемых людей, которые не занимаются физическим трудом.

Согласно данным исследования, степень угрозы автоматизации для конкретных отраслей сильно различается — заменить живого доктора, общающегося с пациентом, еще очень долго будет нельзя (и не факт, что это вообще возможно). А вот клерков в юридических конторах, которые анализируют бумаги — вполне можно будет заменить.

Но больше всего, по мнению исследователей, стоит беспокоиться работникам сферы финансов. Ее высочайшая степень автоматизации и проникновения технологий уже сейчас ставит под угрозу до 54% рабочих позиций.

В нашем блоге на Хабре мы пишем о различных аспектах, связанных с работой на бирже. И вопросы информационной безопасности являются наиболее актуальными из них. Недобросовестные трейдеры и работники финансовых компаний часто не могут устоять перед соблазном использования инсайдерской информации себе во благо — иногда для ее передачи применяются оригинальные инструменты вроде игровых чатов.

Однако большие деньги, которые «живут» на финансовых рынках привлекают не только неподготовленных злоумышленников, но и целые хакерские преступные группировки, использующие высокотехнологичные средства нападения. Сегодня мы поговорим о том, к каким последствиям могут приводить их действия, и как защититься простым участникам биржевых торгов.

В нашем блоге на Хабре мы много пишем об алгоритмической торговле и создании алгоритмов для работы на финансовых рынках. Одним из наиболее преспективных и популряных направлений деятельности исследований является прогнозирование ситуации на фондовом рынке на основе различной информации. Для этого, в том числе, применяются и данные о тональности сообщений, опубликованных в интернете (sentiment analysis).

Сегодня мы поговорим о том, реально ли с помощью этого метода создать сколько-нибудь эффективную торговую стратегию.

На Хабре и в аналитическом разделе нашего сайта мы много пишем о тенденциях финансового рынка и стратегиях поведения на нем. Очень часто финансовые модели, так или иначе, построены на умозрительных заключениях. И то, насколько сильно модель полагается на такие данные, зависит ее пригодность для использования. Этот показатель можно рассчитать при помощи риска модели.

Создатель сайта Turing Finance и аналитик хедж-фонда NMRQL Стюарт Рид опубликовал интересный материал на тему анализа возможных рисков использования финансовых моделей. В материале рассматриваются несколько факторов, влияющих на возникновения рисков — то есть вероятности финансовых потерь при использовании модели. Мы представляем вашему вниманию главные моменты этой работы.