В нашем блоге на Хабре мы уже рассказывали о том, какие дата-центры используются для размещения «железа» с торговыми движками бирж и софта для высокочастотного трейдинга. Сегодня мы пойдем дальше и поговорим о том, каким может быть весь стек технологий, необходимых для HFT-торговли.

Forbes приводит рассказ об этом сооснователя сервиса Robinhood (мы писали про этот проект здесь), болгарина Влада Тенева.

Группа исследователей из Университета Торонто опубликовало работу, посвященную использованию FPGA для повышения эффективности обработки событий при алгоритмической торговле на бирже. Мы представляем вашему вниманию основные моменты этого документа.

Группа бразильских ученых опубликовала исследование, посвященное созданию инструмента для предсказания поведения активов, торгующихся на фондовом рынке. В работе представлено подробное описание метода и способа расчетов для подобных прогнозов. Мы представляем вашему вниманию наиболее интересные моменты этого документа.

Ранее в нашем блоге мы публиковали первую часть исследования социологии финансовых алгоритмов, выполненного профессором Высшей школы социальных наук Эдинбурга Дональда МакКензи. Сегодня мы представляем вашему вниманию продолжение этой интересной работы — во второй части речь идет о разных типах HFT-заявок, дарк-пулах и связанных экологиях финансовых рынков.

В наше время на ситуацию, складывающуюся на фондовых рынках, все большее влияние оказывают технологии и специальные торговые алгоритмы. С ростом автоматизации меняются и социальные отношение между участниками торгов.

Анализу темы социологии финансовых алгоритмов посвящено исследование профессора Высшей школы социальных наук Эдинбурга Дональда МакКензи. Мы представляем вам самые интересные мысли этой работы — в первой части речь идет о предпосылках возникновения HFT-трейдинга и классификации схем его применения.

Примечание: Представленный ниже материал относится к категории «масштабного предпраздничного чтения» — это необходимо учитывать, выделяя время на его изучение.

Фондовый рынок — высокотехнологичная отрасль. В нашем блоге мы уже писали о протоколах передачи финансовых данных, алгоритмах обнаружения инсайдерской торговли, разработке финансового софта и способах ускорения транзакций. Все это разнообразие технологий и инструментов выстраивается вокруг серверного ядра самих бирж — многие HFT-трейдеры пользуются услугами колокации и размещают серверы со своими торговыми приложениями как можно ближе к биржевому торговому движку.

Сегодня мы поговорим о дата-центрах различных площадок и покажем, как они выглядят.

Фондовый рынок — масштабная и сложная область знаний. В последние пару десятилетий активно развиваются различные технологии биржевой торговли. Разобраться в устройстве фондового рынка, работающих на нем законов и принципов, а также используемых различными игроками технологиями — совсем непросто.

В нашем сегодняшнем материале — подборка из 40 книг и образовательных, которые помогут лучше подготовиться к началу работы на фондовом рынке и написанию механических торговых систем.

Как конкретно ведут себя инсайдеры на бирже? Зависят ли их сделки от занимаемой должности в компании (генеральный или финансовый директор), меняется ли поведение инсайдеров с течением времени (повлиял ли на него, к примеру, кризис 2008 года)?

Группа исследователей из технологического института Джорджии провели исследование на основе данных о 12 млн транзакций, совершенных 370 тысячами инсайдеров в период с 1986 по 2012 год. Целью этой работы было выявление паттернов поведения игроков на фондовом рынке, с помощью которых регулирующие органы могли бы обнаруживать и пресекать незаконную инсайдерскую торговлю. Мы представляем вашему вниманию основные моменты этого документа.

В нашем блоге мы часто пишем о технологиях трейдинга, высокочастотной торговле и создании роботов для совершения операций на бирже. Однако многие трейдеры все еще используют для работы специальные торговые терминалы, с помощью которых можно следить за котировками акций и совершать покупку или продажу ценных бумаг и других финансовых инструментов, кроме того создавать торговых роботов можно и не с нуля, а с помощью специализированных платформ.

Сегодня мы поговорим о существующих тенденциях в сфере разработки интерфейсов таких приложений — как мобильных, так и десктопных.

В последние несколько лет большое распространение на биржевых площадках по всему миру получила высокочастотная торговля. Трейдеры, использующие этот подход, применяют стратегии и алгоритмы, для успешной работы которых требуется высокая скорость получения, обработки и отправки данных в торговую систему биржи.

Часто лишняя миллисекунда может привести к тому, что вместо прибыли трейдер получает убыток, поскольку его торгового робота опередил кто-то другой. Погоня за скоростью и финансовые результаты, стоящие на кону, привели к активному развитию различных технологий для снижения задержек в торговле. Сегодня мы рассмотрим некоторые из них.

Многие торговые платформы для высокочастотного трейдинга часто работают на оборудовании с высокопроизводительными сетевыми адаптерами. Однако минусом таких систем является относительно высокая и непредсказуемая задержка — в итоге многие трейдеры обратили свой взгляд на гибридные архитектуры с аппаратным ускорением.

Эксперты компании Algo-Logic Systems Inc. Джон Локвуд (Jowhn W. Lockwood), Адвайт Гупте (Adwait Gupte) и Нишит Мехта (Nishit Mehta) опубликовали работу, в которой рассказали о том, как FPGA используются в онлайн-трейдинге для уменьшения задержек передачи данных. Мы представляем вашему вниманию основные моменты этой публикации.

В этой статье мы рассмотрим способы применения машинного обучения в сфере высокочастотного трейдинга (HFT) и анализа микроструктурных данных. Машинное обучение – это замечательный раздел информатики, использующий модели и методы из статистики, теории алгоритмов, теории вычислительной сложности, искусственного интеллекта, теории управления и огромного числа других дисциплин. Основным объектом исследования машинного обучения являются эффективные алгоритмы, позволяющие создать хорошие предсказательные модели на основании больших наборов данных – именно поэтому оно так хорошо подходит для решения задач высокочастотного трейдинга: заключения сделок и расчета показателя «альфа».

Биржевая торговля — это высокотехнологичная отрасль. В нашем блоге на Хабре мы рассказывали о том, какие протоколы используются для передачи финансовой информации (раз, два, три, четыре), демонстрировали инфраструктуру узла финансового трейдинга и описывали процесс оптимизации производительности торгового терминала.

Сегодня речь пойдет о том, какие языки программирования используются в сфере финансов, для решения каких задач они применяются, и на каком из них остановить выбор в каждом конкретном случае.

Профессор математики Нью-Йоркского Университета и эксперт по финансовым рынкам Марко Авелланеда (Marco Avellaneda) составил презентацию, в которой рассказал о том, как с помощью алгоритмов крупные инвесторы «скрывают» свои масштабные сделки, а другие трейдеры занимаются предсказанием изменений цен акций.

В нашем сегодняшнем материале — основные моменты этой работы.

Помимо международных стандартов и протоколов передачи финансовой информации вроде FIX и FAST, о которых мы рассказывали ранее, на фондовом рынке функционируют и так называемые «нативные» протоколы передачи финансовых данных. Их используют для получения нужной информации как частные трейдеры, так и брокерские компании — такие нативные протоколы более функциональны, чем общепринятые стандарты (вроде того же FIX), что привлекает брокеров.

Ранее в России существовали две крупные биржи — ММВБ и РТС. Впоследствии они объединились в единую «Московскую биржу», но каждая из двух торговых площадок за годы независимости успела разработать собственный нативный протокол. О протоколе Plaza II, который был создан специалистами РТС, мы рассказывали в одном из прошлых материалов, а сегодня речь пойдет о проекте ASTS Bridge, который начали развивать их коллеги из ММВБ.

Высокочастотный трейдинг [англ. High-frequency trading, HFT-trading] сегодня оказывает большое влияние на современные финансовые рынки. Еще 20 лет назад большая часть торгов проходила на биржах, к примеру, на Нью-Йоркской фондовой бирже, где люди, одетые в яркие костюмы, активно жестикулировали и выкрикивали свои предложения о покупке или продаже ценных бумаг. Сегодня торговля, как правило, осуществляется с помощью электронных серверов в дата-центрах, где компьютеры обмениваются предложениями о покупке и продаже путем передачи сообщений по сети. Этот переход от торговли в операционном здании биржи к электронным платформам был особенно выгоден HFT-компаниям, которые инвестировали много средств в необходимую для торговли инфраструктуру.

Несмотря на то, что место и участники торговли внешне сильно изменились, цель трейдеров – как электронных, так и обычных – осталась неизменной – приобрести актив у одного предприятия/трейдера и продать его другому предприятию/трейдеру по более высокой цене. Основное отличие традиционного трейдера от HFT-трейдера состоит в том, что последний может торговать быстрее и чаще, и время удержания портфеля у такого трейдера очень низкое. Одна операция стандартного HFT-алгоритма занимает долю миллисекунды, с чем не могут сравниться традиционные трейдеры, так как человек моргает примерно раз в 300 миллисекунд. По мере того, как HFT-алгоритмы конкурируют между собой, они сталкиваются с двумя проблемами:

• Каждую микросекунду они обрабатывают большой объем данных;
• Им нужно уметь очень быстро реагировать на основе этих данных, потому что прибыль, которую они могут извлечь из принимаемых ими сигналов, снижается очень быстро.

Онлайн-алгоритмы представляют собой обычный класс алгоритмов, которые можно применять в HFT-трейдинге. В таких алгоритмах новые входные переменные поступают последовательно. После обработки каждой новой входной переменной алгоритм должен принять конкретное решение, например, выставлять ли заявку на покупку/продажу. В этом и состоит главное отличие онлайн-алгоритмов от офлайн-алгоритмов, в которых считается, что все входные данные доступны в момент принятия решения. Большинство задач практической оптимизации в таких областях, как информатика и методы исследования операций – это именно онлайн-задачи [1].

В нашем блоге на Хабре мы уже рассказывали о производных финансовых инструментах и, в частности, фьючерсах. Сегодня поговорим о том, как работают эти инструменты в применении к валютам.

Назад в будущее: форвардный контракт

Не самая очевидная мысль, но валютный курс на дату в будущем не является неизвестной величиной — он известен прямо сейчас. Конечно, речь не идет о предсказании того, каким курс определенной валюты будет в реальности — такие предсказания могут делать только экстрасенсы или аналитики (причем, при прогнозировании курса на конкретную дату между ними не такая большая разница).

Известна цена, по которой можно совершить сделку с валютой с расчетами в конкретную дату в будущем. Причем такая возможность предоставляется как банками, так и Московской биржей — это фьючерсный/форвардный контракт, фиксирующий цену (валютный курс) на дату в будущем.

Такие контракты по покупке и продаже валюты на любые даты уже много лет заключаются банками и их клиентами. Для бизнеса это удобно — заключил контракт на поставку оборудования, купил форвард, и не надо беспокоиться о возможных движениях курса «не в ту сторону».

Ранее в нашем блоге мы писали о влиянии, которые различные новости могут оказывать на фондовый рынок и цену акций. Иногда злоумышленники пользуются этим и с целью заработка публикуют поддельные новости, которые оказывают влияние на цену акций.

На прошедшей неделе в поле зрения медиа и общественности попал очередной такой случай — шотландскому трейдеру предъявили обвинения в том, что он для собственной выгоды вызвал колебания акций компаний при помощи фейковых сообщений в Twitter.

Сегодня мы разаберемся в том, как работают подобные махинации, и как участники рынка могут отличить поддельные новости от настоящих.

Примечание переводчика: В нашем блоге на хабре мы публиковали адаптацию бестселлера Майкла Льюиса, которая рассказывает о влиянии высокочастотного трейдинга на финансовую систему. Теперь герои этой книги хотят создать «биржу, какой она должна быть».



16 сентября 2015 года Комиссия по ценным бумагам и биржам США (SEC) объявила о том, что компания IEX собирается стать публичной фондовой биржей, которая будет носить название Investors Exchange (Биржа инвесторов) [1]. IEX и ее исполнительный директор Брэд Кацуяма известны как герои книги Майкла Льюиса «Быстрые мальчики» (Flash Boys): упрямые идеалисты, которые обнаружили мошенничество на рынке ценных бумаг США и решили исправить ситуацию. Так они основали свой дарк-пул. Теперь они хотят сделать из него настоящую биржу.


Почему IEX хочет стать биржей? Одной из причин является то, что основатели видят в IEX не просто бизнес, но и свою миссию. Кацуяма, судя по всему, пытается улучшить функционирование рынков, и его команда может сделать это только как биржа, а не как дарк-пул. Тем более, словосочетание «дарк-пул» немного настораживает. Если хочешь изменить то, как люди ведут торги, делай это при свете дня.

В предыдущих статьях мы говорили о том, что такое событийно-ориентированная система бэктестинга, разобрали иерархию классов, необходимую для ее функционирования, обсудили то, как подобные системы используют рыночные данные, а также осуществляют отслеживание позиций и генерацию приказов на покупку. Кроме того, мы описали процесс оценки производительности тестируемых стратегий.

В сегодняшнем материале будет рассмотрен процесс создания обработчика API брокерской системы для перехода к реальной торговле.

Примечание: В качестве примера автор использует API зарубежной компании Interactive Brokers, отсюда названия обсуждаемых модулей (IBExecutionHandler и т.п.). У ITinvest есть собственный API-интерфейс SmartCOM, который может быть использован при создания систем, подобных описываемой.