Изображение: Wikimedia.org
Вот уже почти три десятка лет на экранах в торговых десках Уолл-стрит и в офисах финансовых компаний по всему миру работает знаменитый терминал Bloomberg. Это программно-аппаратный комплекс, что означает наличие собственного железа. Клавиатура Bloomberg за свою историю стала по-настоящему культовым гаджетом. Сегодня мы посмотрим, как она менялась с начала восьмидесятых до наших дней.Читать полностью »
Пользователи форума для инвесторов и трейдеров Bear Bull Traders нередко обсуждают вопросы гаджетов для торговли на бирже. В одном из тредов участник по имени Райан поделился своим опытом превращения цифровой панели на клавиатуре в специализированный гаджет с горячими клавишами для сверхбыстрой торговли. Мы подготовили подробную адаптацию его истории.Читать полностью »
В 2003 году был опубликован бестселлер Майкла Льюиса под названием «Человек, который изменил все» (“Moneyball”) — это биографическая спортивная драма, рассказывающая историю генерального менеджера бейсбольной команды «Окленд Атлетикс» Билли Бина. Ему удалось добиться впечатляющих успехов с помощью анализа данных при формировании состава.
Бин смог эксплуатировать неэффективности, существовавшие на рынке игроков в бейсбол — он подбирал членов команды не на основе «шестого чувства», на которое опирались большинство скаутов команд, а с помощью статистического подхода. Это позволило ему при относительно небольшом бюджете показать лучший результат, чем большинство более богатых команд.
Этот же подход может быть применен к инвестированию и торговле на бирже — данные помогают обнаруживать и использовать существующие на финансовом рынке неэффективности, пишут финансисты Джон Гилчрист и Грант Уотсон на страницах издания Business Live.Читать полностью »
Искусственный интеллект может превратиться в преобладающий инструмент разработки финансовых стратегий, которые до этого считались трудно прогнозируемыми, потому что трейдеры и менеджеры хедж-фондов не могут конкурировать с роботами, которые способны обрабатывать огромные массивы данных и постоянно совершенствуют свои прогнозы, принимая решения об инвестировании.
В ближайшем будущем большую часть рабочих мест на финансовых рынках займут роботы, и это – хорошая новость, потому что лучшие выпускники университетов теперь смогут уйти в отрасли с более ощутимой для населения и планеты пользой – технологические стартапы, энергетику и медицину. Читать полностью »
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.Читать полностью »
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.Читать полностью »
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.Читать полностью »
Работа на бирже, скупка-продажа акций, валют и прочие связанные с этим действия обывателю знакомы по кадрам из фильмов с истерично кричащими людьми в белых воротничках, которые размахивают бумажками, смотрят на табло и иногда хватаются за сердце. В XXI веке этот процесс, как правило, протекает в гораздо более спокойной, даже камерной обстановке. Благодаря развитию технологий трейдеры уже давно ушли в онлайн.
Теперь торговлю на бирже не представить без сложного софта, использующего изощренные алгоритмы, а также сверхбыстрого железа. Однако, несмотря на впечатляющий рост алгоритмической и автоматизированной торговли на мировых финансовых рынках, все еще достаточное количество трейдеров предпочитает совершать операции на биржах собственноручно. Но это не значит, что такой трейдинг не изменился под влиянием технологий — сегодня мы поговорим о том, какие гаджеты применяются для его оптимизации.Читать полностью »
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.Читать полностью »
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.Читать полностью »
