На Хабре и в аналитическом разделе нашего сайта мы много пишем о тенденциях финансового рынка и продолаем публикацию серии материалов, посвященных вопросам создания стратегий для торговли на бирже, основанную на статьях автора блога Financial Hacker. В предыдущих топиках мы поговорили об использовании неэффективностей рынка на примере истории с ценовыми ограничением для швейцарского франка, рассмотрели важные факторы, влияющие на эффективность стратегии и обсудили общие принципы разработки модель-ориентированных торговых систем.

Сегодня же речь пойдет об использовании для этих целей технологий дата майнинга и машинного обучения.

На протяжение многих лет участники фондового рынка пытаются разрабатывать способы прогнозирования будущего движения цен. Для этого используются специальные алгоритмы и софт, машинное обучение или даже внешние сервисы вроде Google Trends. К настоящему моменту не существует техники создания прогнозов, которая была бы эффективна на 100%.

Исследователи из университета Макао несколько лет назад опубликовали работу, посвященную анализу эффективности алгоритмов следования тренду, которые не пытаются предсказать изменения цены, а точно реагируют на ее изменения в реальном времени. Мы представляем вашему внимани главные мысли этого исследования.

На Хабре и в аналитическом разделе нашего сайта мы много пишем о тенденциях финансового рынка и продолжаем публикацию серии материалов, посвященных вопросам создания стратегий для торговли на бирже, основанную на статьях автора блога Financial Hacker. В предыдущих материалах, раскрывающих главные тезисы цикла статей автора блога Financial Hacker, мы поговорили об использовании неэффективностей рынка на примере истории с ценовым ограничением для швейцарского франка и рассмотрели важные факторы, которые нужно учитывать при создании стратегий для торговли на бирже.

В этот раз речь пойдет об общих принципах разработки модель-ориентированных трейдинговых систем.

В блоге на Хабре и аналитическом разделе нашего сайта мы много пишем об алгоритмах и инструментах прогнозирования движения на финансовы рынках. При этом многие наблюдатели считают, что подобные занятия сродни игре в казино — на бирже все случайно, а значит ничего нельзя спрогнозировать. Количественный аналитик хедж-фонда NMRQL Стюарт Рид опубликовал на сайте Turing Finance результаты исследования, в ходе которого использовал гипотезу случайного блуждания, пытаясь подтвердить или опровергнуть тезис о случайности финансовых рынков. Мы представляем вашему вниманию основные мысли этого материала.

На Хабре и в аналитическом разделе нашего сайта мы много пишем о тенденциях фондового рынка и отслеживаем интересные новости финансовой отрасли. И сегодня речь пойдет о сотрудничестве скандального ИБ-стартапа Palantir с Credit Suisse.

Руководитель инвестиционного банка Credit Suisse Тиджай Тиам в интервью Bloomberg TV заявил о том, что некоторые трейдеры компании совершали рискованные операции на финансовых рынках без согласования с руководством. Эти действия привели к серьезным убыткам.

Для предотвращения подобных ситуаций в будущем швейцарский банк разработает новую стратегию управления и усилит контроль за трейдерами — для этого будут использоваться технологии стартапа Palantir, связанного с Агентством нацбезопасности США.

На Хабре и в аналитическом разделе нашего сайта мы много пишем о тенденциях финансового рынка и продолжаем публикацию серии материалов, посвященных вопросам создания стратегий для торговли на бирже, основанную на статьях автора блога Financial Hacker. В прошлом материале мы поговорили об использовании неэффективностей рынка на примере истории с ценовым ограничением для швейцарского франка. В этот раз автор блога Financial Hacker решил разобраться в том, как выглядят стратегии, ориентированные на определенную модель. Мы представляем вашему вниманию главные тезисы второй статьи из цикла.

В нашем блоге мы неоднократно писали о софте для торговли на бирже различных инструментах, использующихся для анализа ситуации на фондовом рынке и создания прогнозов возможных обвалов и изменений цен (в этом материале собраны все рассмотренные алгоритмы и инструменты). Одним из самых популярных средств анализа являются различные технологии работы с Большими Данными — например, Hadoop, NoSQL.

Сегодня мы рассмотрим два эксперимента, в ходе которых исследователи применяли Big Data для создания прогнозов движений на фондовом рынке.

Вопросам оптимизации тестирования торговых стратегий посвящено множество публикаций в блогах, статей и книг. При этом, почти никто не пишет о том, как построить такую систему с нуля. Автор блога Financial Hacker решил исправить эту ситуацию и создать цикл статей по теме разработки торговых стратегий — мы представляем вашему вниманию главные тезисы первого материала.

В нашем блоге на Хабре мы уже рассказывали о различных исследованиях, направленных на создание алгоритмов прогнозирования цен акций, к примеру, с помощью машинного обучения. Еще в 2013 году исследователи из бизнес-школы Уорика (Warwick Business School) опубликовали результаты эксперимента, в ходе которого в качестве инструмента для прогнозирования трендов фондового рынка использовался поисковик Google.

В эпоху интернета огромное количество генерируемой людьми информации доступно онлайн. И из этого шума вполне можно вычленить и нечто полезное. Исследователи убеждены, что в анализе тенденций фондового рынка можно использовать информацию о поисковых запросах.

В нашем блоге на Хабре мы много пишем об использующихся в сфере финансов технологиях. На фондовых биржах сегодня используется самое передовое программное и аппаратное обеспечение — как для построения самой торговой инфраструктуры, так и для создания систем онлайн-трейдинга.

Сегодня здесь востребованы математики, физики и программисты. Люди способные создавать алгоритмы торговли и делать на их базе качественный софт. Многие программисты, в свою очередь, хотели бы попробовать свои силы в финансовой отрасли — она может предложить привлекательное сочетание интересных задач и высоких зарплат.

Сегодня мы поговорим о том, какими навыками нужно обладать, чтобы получить работу в HFT-фирме, инвестиционном банке, хедж-фонде или брокерской компании. При подготовке топика использовались материалы сайтов experience.com и quantstart.com.

В нашем блоге мы уже рассказывали об использующихся на мировых биржах протоколах передачи финансовой информации. Речь шла о таких протоколах, как FIX и FAST, которые широко применяются фондовыми площадками по всему миру, а также о проприетарных протоколах Plaza II и ASTS Bridge, которые были созданы специалистами российских бирж РТС и ММВБ, позднее объединившихся в «Московскую биржу».

Сегодня мы продолжим цикл материалов и поговорим о проприетарных протоколах биржи Nasdaq ITCH и OUCH.

В блоге на Хабре мы много пишем об использующемся для работы на фондовом рынке железе и софте. Не так давно мы рассматривали стек технологий для высокочастотной торговли, а сегодня речь пойдет о том, какие инструменты можно использовать для торговли опционами на Московской бирже. Материал на эту тему написал эксперт ITinvest Олег Мубаракшин.

В нашем блоге на Хабре мы много пишем о разработке торговых роботов и построении инфраструктуры для онлайн-трейдинга. В прошлых материалах мы рассмотрели тему использования FPGA и GPU, а сегодня, речь пойдет о создании торговых приложений с помощью сопроцессоров Xeon Phi.

Современные фондовые биржи транслируют информацию о ситуации на рынке с помощью специальных обработчиков потоков (feed handlers), которые содержат информацию о котировках акций и приказах на покупку и продажу. С ростом числа заявок и количества торгуемых финансовых инструментов, производительность торговых систем также должна драматическим образом увеличиваться — иначе неизбежны задержки в торговле, что часто неприемлемо.

Кроме того многие биржи транслируют данные в различных форматах, включая мультикаст-трансляцию и point-to-point передачу по TCP/IP. Сложность работы с проприетарными финансовыми протоколами приводит к тому, что в некоторых случаях финансовые компании и частные HFT-трейдеры предпочитают не разрабатывать собственные программные обработчики потоков финансовых данных, а использовать коммерческие «железные» решения для повышения производительности своих приложений.

Разработчик и трейдер Йоан Кристиан Лоттер, создатель блога Financial Hacker, написал интересный материал, в котором рассказал о своем эксперименте, призванном выяснить, имеет ли смысл торговля с использованием коротких и сверхкоротких интервалов для совершения сделок. Мы представляем вашему вниманию главные мысли этой заметки.

В «Европейском физическом журнале» опубликована интересная и очень обширная статья немецкого исследователя об использовании вычислений GPU в эконофизике и статистической физике, в том числе для осуществления анализа информации на фондовом рынке. Мы представляем вашему вниманию основные тезисы этого материала.

Исследователи из немецкого Гейдельбергского университета опубликовали рассказ об использовании предметно-ориентированного языка DSL и FPGA для создания скоростной торговой системы. Мы представляем вашему вниманию главные мысли этой работы.

В конце января 2016 года на круглом столе, посвященном работе хедж-фондов, выступил спецагент ФБР Дэвид Чейвз. Как пишет издание Business Insider, представитель спецслужб рассказал о том, что популярные игры вроде Call of Duty используются трейдерами фондов для разглашения инсайдерской информации.

Известный британский трейдер и разработчик Майк Халлс-Мур написал в своем блоге статью о том, как создать объектно-ориентированную систему бэктестинга финансовых стратегий торговли на бирже. Мы представляем вашему вниманию главные мысли этого материала.

В нашем блоге на Geektimes мы уже рассказывали историю возникновения крупнейшей мировой биржи CME Group. Когда-то на ней торговали яйцами, маслом и зерном, а трейдеры сидели в специальной «яме». Сегодня эта биржевая площадка является одной из самых популярной в мире, а число транзакций на ней исчисляется миллионами в день. Сегодня мы поговорим о том, как выглядит инфраструктура этой биржи, и по каким принципам она построена.

В нашем блоге мы уже затрагивали тему предсказания цен акций с помощью алгоритма адаптивной фильтрации. Финансист из Нью-Йорка Ватсал Шах (Vatsal Shah) в своей работе рассмотрел возможность использования для этих целей алгоритмов машинного обучения. Мы представляем вашему вниманию главные мысли этого документа.