В нашем блоге мы рассказывали историю разработки собственного торгового терминала SmartX, а сегодня речь пойдет о культовом терминале, которым пользуются трейдеры во всем мире — Bloomberg. И несмотря на всю его легендарность, им довольны далеко не все. Но угрожает ли что-нибудь лидерству этого инструмента?

В нашем блоге мы большое внимание уделяем вопросам алгоритмической торговли и предлагаем целый ряд технологических решений для ее осуществления (например, прямой доступ на биржу).

Несколько месяцев назад была опубликована презентация основателя финансового сервиса IKnowFirst Липы Ройтмана (Lipa Roitman) и руководителя проекта Ярона Голгера (Yaron Golgher) о трендах и тенденциях алгоритмической торговли. Мы представляем вашему вниманию главные мысли из этого документа.

От переводчика: блоге ITinvest на Гиктаймс мы много пишем о технологиях, связанными с трейдингом на современных биржах. Материал, который мы предлагаем вашему вниманию сегодня, был опубликован на площадке Zero Hedge – ее авторы подчеркивают свою независимость от «ангажированных финансовых журналистов» и стремятся рассказывать о том, что, по их мнению, на самом деле происходит на финансовых рынках. В статье они решили рассказать о «темной стороне HFT» – по их мнению, именно алгоритмы высокочастотной торговли стоят за обвалом рынка казначейских облигаций США в прошлом году.

Мы сильно удивились, когда узнали, как некоторые пытаются интерпретировать сегодняшний [от 13 июля 2015 года – прим. перев.] долгожданный отчет, подготовленный совместно Министерством финансов, Федеральной резервной системой (ФРС), Комиссией по ценным бумагам (SEC) и Комиссией по торговле фьючерсами США (CFTC). Целью отчета была попытка «объяснить» мгновенное снижение доходности казначейских облигаций 15 октября 2014 года, когда, если помните, примерно в 9:34 утра наблюдался резкий скачок цен на казначейские облигации и снижение их доходности с 2,20% до 1,95%…





… а составители отчета постарались сделать все, чтобы отвлечь внимание читателей от высокочастотного (HFT) трейдинга.

Похожий случай: чуть ранее Wall Street Journal заявил о том, что «Власти США пришли к выводу, что небывалая волатильность цен на рынке казначейских облигаций США 15 октября 2014 года была вызвана «рядом факторов». При этом они указали на масштабные изменения в структуре рынков казначейских ценных бумаг, включая растущую роль высокочастотной торговли».

В нашем блоге мы много пишем о создании торговых роботов и технологиях алгоритмической торговли. Сегодня речь пойдет о том, можно ли создать успешную торговую стратегию, используя лишь исторические данные о торгах и алгоритмы машинного обучения.

Давид Монтаг (David Montaque), выпускник Стэнфордского университета и сотрудник компании Palantir Technologies, написал статью, в которой описал создание алгоритмических стратегий для торговли фьючерсами на основе исторических данных. Для предсказания будущей цены и волатильности Монтаг использовал техники машинного обучения. Мы представляем вашему вниманию описание эксперимента и выводы, к которым пришел исследователь.

По сообщению издания Bloomberg, группа хакеров (предположительно, российских) осуществила успешную атаку на серверы компании Dow Jones & Co. В итоге злоумышленникам удалось похитить чувствительную финансовую информацию, которая может представлять интерес для участников биржевых торгов, до ее публикации.

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.

Сегодня речь пойдет об исполнении ордеров с помощью создания иерархии классов, которая будет представлять симулированный механизм обработки приказов, связанный с брокерской системой или другим интерфейсом доступа на рынок. Также мы рассмотрим метрики для оценки производительности тестируемой стратегии.

В нашем блоге мы много внимания уделяем вопросам алгоритмической и автоматизированной торговли на бирже, рассматривая, как теоретические аспекты, вроде выбора языка программирования, так и практические — например, реализацию системы событийно-ориентированного бэктестинга на Python.

Сегодня мы представляем вашему вниманию подборку сред программирования и инструментов для создания торговых роботов.

В последние несколько лет никого не удивить игровыми механиками, которые используют, в том числе и финансовые организации. Активно занимаются внедрением геймификация некоторые банки — они создают игры, которые могут стимулировать пользователей к совершению покупок, заказу новых банковских услуг, предоставлении рекомендаций друзьям или просто повышают уровень финансовой грамотности.

По этому пути идут и организации, связанные с торговлей на бирже — игровые механики внедряют сами биржи, брокеры и даже сторонние разработчики приложений. Это позволяет одним компаниям повысить активность трейдеров, увеличить объём торгов и получить прибыль с комиссий, а другим заработать на обучении. Более того, иногда разработчики игр и даже организаторы конференций занимаются внедрением элементов биржевой торговли для повышения вовлеченности игроков и посетителей мероприятия.

В нашем сегодняшнем материале — несколько таких игровых примеров из зарубежной и отечественной практики.

Ранее в нашем блоге мы рассказывали о причинах «падений» мировых бирж. Однако ошибки в работе случаются далеко не только на Nasdaq или NYSE, но и на Московской бирже. За последний год на российском фондовом рынке было зафиксировано несколько серьезных сбоев. Журналисты издания РБК поговорили с техническими руководителями Биржи и выделили несколько причин участившихся ошибок.

Фондовый рынок — высокотехнологичная отрасль. Для того, чтобы инвестор мог не вставая с дивана купить акции той или иной компании, задействуются различные протоколы передачи финансовых данных (например, FIX, FAST, Plaza II), терминалы, брокерские и биржевые торговые системы, а для обеспечения работы всей этой экосистемы используется передовое «железо».

При этом, для того, чтобы поучаствовать в интересных проектах инженеру вовсе не обязательно ехать за границу — новые технологии активно внедряются и на российском фондовом рынке. Мы решили подробнее рассказать о двух таких проектах — торговом терминале SmartX и брокерской системе Matrix, и пригласить заинтересованных хабраюзеров принять участие в их разработке.

Для современных биржевых площадок скорость работы является важнейшим фактором в привлечении инвесторов. Торговцы хотят покупать и продавать финансовые инструменты быстро, чтобы избежать возможности изменения цены в процессе исполнения транзакции. Важно также качество рыночных данных, на основе которых принимается решение о покупке или продаже, а также общая надежность инфраструктуры.

За несколько сотен лет биржи прошли путь от публикации цены дважды в неделю на небольших клочках бумаги — как это было, например, в Лондоне, где брокеры собирались в кофейне «У Джонатана», до настоящего технологического большого взрыва в 80-е годы прошлого века.

Примечание переводчика: Ранее в нашем блоге на Хабре мы рассматривали различные этапы разработки торговых систем (есть и онлайн-курсы по теме), и даже описывали разработку событийно-ориентированного бэктест-модуля на Python. Сегодня мы представляем вашему вниманию краткое руководство по высокочастотному трейдингу от Брэда Кацуямы (Brad Katsuyama) — знаменитого кванта и героя бестселлера Майкла Льюса "Flash Boys: A Wall Street Revolt" (мы публиковали в блоге адаптацию этого произведения).

В выпуске передачи Wall Street Week Брэд Кацуяма рассказал о высокочастотном трейдинге (HFT) и структуре рынка, а мы составили обзор на тему HFT-трейдинга и финансового регулирования с точки зрения процесса исполнения ордеров на бирже. Видео доступно по ссылке.

Ранее в нашем блоге мы рассказывали об эволюции интерфейсов мобильных терминалов на примере приложений ITinvest — по сравнению с выпущенным в 2003 году приложением для телефонов с Windows Mobile 2003, интерфейс программ для iOS и Android в 2015 году стал значительно проще (меню и кнопки стали больше, число настроек сократилось).

Интерфейсы торговых программ (десктоп- и мобильных терминалов), традиционно являлись довольно сложными из-за необходимости размещения большого объёма данных на одном экране. Тем не менее даже разработчики торговых приложений стараются следовать тенденции упрощения интерфейсов.

Одним из вариантов подобного упрощения, помимо уменьшения количества элементов на экране, является адаптация приложения к работе в «эпоху touch». Именно по этому пути пошли разработчики торгового приложения Robinhood.

В предыдущих статьях мы говорили о том, что такое событийно-ориентированная система бэктестинга, разобрали иерархию классов, которую необходимо для нее разработать, и обсудили то, как подобные системы используют рыночные данные в контексте исторического тестирования и для «живой» работы на бирже.

Сегодня мы опишем объект NaivePortfolio, который отвечает за отслеживание позиций в портфолио и на основе поступающих сигналов генерирует приказы с ограниченным количеством акций.

Примечание переводчика: Ранее в нашем блоге на Хабре мы рассматривали различные этапы разработки торговых систем (есть и онлайн-курсы по теме), и даже описывали разработку событийно-ориентированного бэктест-модуля на Python. Сегодня мы представляем вашему вниманию продолжение рассказа о том, как HFT-трейдеры в процессе разработки моделируют поведение людей, которые будут противостоять их торговым роботам на бирже.



На примере предыдущего материала мы видели, как одно из свойств HFT-ордеров, их высокий уровень отказов, можно использовать для оценки различных типов ордеров при формировании основы торговой стратегии. В этом посте мы рассмотрим еще одну их особенность и простую, основанную на ней стратегию. Характерной чертой этого и предыдущего материала является то, что в них описываются очевидные особенности высокочастотных ордеров.

Если говорить о стереотипах об HFT-трейдинге, то первое, что приходит на ум (после частых отказов) – это небольшая средняя величина сделки [1]. Считается, что трейдеры любого типа, использующие в своей работе алгоритмы, размещают небольшие «выжидающие» ордера. HFT маркет-мейкеры поступают так, потому что хотят выборочно торговать с некрупными агрессивными игроками во избежание потери ликвидности на всем ценовом уровне. Алгоритмы, повышающие ликвидность, размещают малые ордера, так как им нужно скрыть свое намерение торговать более крупными объемами, чтобы максимально долго удерживать цену на нужном уровне.

Недавно мы публиковали материал нашего читателя о терминологической путанице, которая окружает алгоритмическую и автоматизированную торговлю. В продолжение темы сегодня речь пойдет о том, как эта путаница влияет на профессиональную литературу (а вот еще один материал о книгах и образовательных ресурсах по теме).

Сам термин «Алгоритмическая торговля» сейчас настолько на слуху, что некоторые нерадивые авторы пользуются этим и втискивают его в название своих книг, чтобы привлечь читательское внимание.

Читатель видит такие книги и убеждается в том, что читает про алгоритмическую торговлю, когда на самом деле ему рассказывают об автоматизированной.

Примечание переводчика: Ранее в нашем блоге на Хабре мы рассматривали различные этапы разработки торговых систем (есть и онлайн-курсы по теме), и даже описывали разработку событийно-ориентированного бэктест-модуля на Python. Сегодня речь пойдет о том, как HFT-трейдеры в процессе разработки моделируют поведение людей, которые будут противостоять их торговым роботам на бирже.



Большинство трейдеров считает, что лучшие сделки должны совершаться при участии людей, выступающих в роли контрагентов, не при помощи компьютеров. Под компьютерами я имею в виду компьютерное исполнение ордера: не только алгоритмы высокочастотной торговли (HFT), но и некоторые другие виды алгоритмов исполнения ордеров. Высокочастотные трейдеры выходят на рынок, только когда уверены, что ордер принесет прибыль, их алгоритмы исполнения в основном работают в случае движения большого объема акций, поэтому даже если алгоритм недостаточно эффективен, он все равно может составить [человеку] опасную конкуренцию. Люди же, в свою очередь, действуют недостаточно точно при установлении цены (установление мгновенной цены с точностью до нескольких знаков после запятой – не самая лучшая трата времени для трейдера), еще более неточно – при назначении времени исполнения своих ордеров и их отмене (человеку присущи медлительность и невнимательность).

В нашем блоге мы много пишем о технологиях, связанных с фондовым рынком (например, соответствующих протоколах передачи данных — раз, два, три). Существует огромное количество биржевого софта, процесс создания которого довольно интересен. Ранее мы рассказывали о разработке торгового терминала SmartX, а сегодня представляем вам историю разработчиков проекта по созданию торговых роботов StockSharp.



В этой статье мы расскажем о нашем продукте StockSharp, который создаем уже долгие годы. Зачем мы это делаем, кому он нужен, какие преимущества и какие перспективы. Статья разбита на отдельные разделы, но читать лучше по порядку.

В нашем блоге на хабре мы неоднократно поднимали вопросы, связанные с созданием торговых роботов и алгоритмических торговых систем. Сегодня мы представляем вашему вниманию пост, написанный нашим читателем — цель этой публикации заключается в том, чтобы внести ясность в терминологическую путаницу, которая окружает алгоритмическую торговлю.

---

Цзы Лу спросил: «Вэйский правитель намеревается привлечь Вас к управлению государством. Что Вы сделаете прежде всего»?
Учитель ответил: «Необходимо начать с исправления имен».

Для начала давайте представим главных участников процесса биржевых торгов:

• Клиент – инвестор, принимает инвестиционные решения и отдает приказы (ордера) брокеру-посреднику
• Брокер – посредник, является членом биржи и принимает приказы от клиента и передает их для исполнения на биржу, получает от биржи результаты и передает их клиенту (пример такого брокера — это как раз ITinvest — прим. ред.)
• Биржа – получает приказы от членов-брокеров, осуществляет торги, отправляет брокерам отчеты по торгам

Мы рассматриваем случай, когда брокер является чистым агентом, т.е. средством передачи ордеров клиента на биржу и отчетов – обратно. Брокеры-агенты (agency brokers) зарабатывают исключительно на комиссии, которую платит клиент брокеру за исполнение ордеров.

Примечание переводчика: Не так давно широко обсуждался сбой на Нью-Йоркской фондовой бирже, который некоторые наблюдатели назвали результатом атаки Anonymous или китайских хакеров. Этот случай далеко не единственный, когда фондовые биржи оказываются под ударом. Сегодня мы представляем вам адаптированный перевод рассказа о том, как объектом атаки стала другая американская биржа Nasdaq.

В октябре 2010 года система мониторинга интернет-трафика Федерального Бюро Расследований зафиксировала сигнал тревоги. Источником сигнала была биржа Nasdaq. Все выглядело так, будто вредоносная программа смогла незаметно проникнуть в центральные серверы биржи. Злоумышленником, судя по всему, был не какой-то мальчишка, а спецслужба другой страны. Более того, вызывает беспокойство тот факт, что после тщательного изучения хакерской программы американские специалисты сделали вывод о том, что она должна была атаковать систему с целью ее повреждения.