Здравствуйте, _dsv, Вы писали:
_>С переменным успехом занимаюсь разработкой софта для тестирования стратеги и автоматический торговли уже порядка 3 лет. _>Может кому это тоже интересно?
Мне был бы интересен список литературы по теме, моделирование брокера например. Есть чего почитать?
Здравствуйте, rlabs, Вы писали:
R>Здравствуйте, _dsv, Вы писали:
_>>С переменным успехом занимаюсь разработкой софта для тестирования стратеги и автоматический торговли уже порядка 3 лет. _>>Может кому это тоже интересно?
R>Мне был бы интересен список литературы по теме, моделирование брокера например. Есть чего почитать?
Здравствуйте, Sni4ok, Вы писали:
S>Здравствуйте, _dsv, Вы писали:
_>>Есть ли такие компании которым требуются разработчики торгового софта?
S>тройка в перманентном поиске и альфабанк сейчас команду фриков собирает.
В чём фричество, по сравнению с написанием интернет-магазинов на ПХП, к примеру?
Здравствуйте, blackhearted, Вы писали:
S>>тройка в перманентном поиске и альфабанк сейчас команду фриков собирает.
B>В чём фричество, по сравнению с написанием интернет-магазинов на ПХП, к примеру?
Здравствуйте, kosmik, Вы писали:
R>>Мне был бы интересен список литературы по теме, моделирование брокера например. Есть чего почитать? K>Что такое "моделирование брокера"?
Неправильный термин, очевидно.
Ну, стратегию же надо протестировать. Не на реальном рынке. Значит должна быть какая-то модель того, через что алгоритм с рынком работает. С учетом проскальзываний и прочих факторов. Правильно?
Здравствуйте, rlabs, Вы писали:
R>Ну, стратегию же надо протестировать. Не на реальном рынке. Значит должна быть какая-то модель того, через что алгоритм с рынком работает. С учетом проскальзываний и прочих факторов. Правильно?
Правильно. Берем исторические данные и на них прогоняем стратегию по сделкам высчитываем профит/просадку,
и так далее пока параметры подставленные в стратегию не будут устраивать(это если через ГА) или пока не переберем весь диапазон параметров.
R>>Ну, стратегию же надо протестировать. Не на реальном рынке. Значит должна быть какая-то модель того, через что алгоритм с рынком работает. С учетом проскальзываний и прочих факторов. Правильно?
Проскальзывание — это реакция на уже устаревшие данные из-за тормозни системы?
Обычно люди так или иначе прогоняют на данных, очень близких к реальным, например:
* записывают исторические данные (best bid/offer, orderbook, иногда — public trades), потом прогоняют стратегию на них. Вопрос — в том насколько близко пытаться реплицировать реальную ситуацию. Например public trades нужны чтобы лучше апроксимировать ситуацию, когда сделки происходят, но объемы не меняются (потому что народ тут же пополняет заказы)
* то же самое но с без записи, а просто real-time репликация цен с реального рынка на тестовый в виде заказов
* модуль тестирования встроен в саму стратегию, которую запускают на реальном рынке, только вместо посылки заказов она пишет в log а сделки моделируются при помощи public trades (она продолжает слушать за market data)
Для ситуационного тестирования запускают на тестовом рынке и напротив запускают стратегию, создающую тестовую ситуацию. Например, для арбитражной стратегии — можно попробовать быстро убрать объем в hedge инструменте, тут же купить bait, подождать когда он промажет с хэджем, начнет улучшать цену и продать ему hedge обратно.
Здравствуйте, kosmik, Вы писали:
R>>>Ну, стратегию же надо протестировать. Не на реальном рынке. Значит должна быть какая-то модель того, через что алгоритм с рынком работает. С учетом проскальзываний и прочих факторов. Правильно?
K>Проскальзывание — это реакция на уже устаревшие данные из-за тормозни системы?
Нет. Это веселее — когда кто-то (не будем тыкать пальцами ) — успел встать в очередь раньше тебя и купил все пирожки.
Сам я на русской фонде не торгую, но знаю что при тестировании народ первую минуту дня вообще из данных выкидывает.
Здравствуйте, kosmik, Вы писали:
K>Проскальзывание — это реакция на уже устаревшие данные из-за тормозни системы?
Да, может тормозить сеть, торговые серваки, прога исполняющая сигналы стратегии и сама стратегия)))
Ну и проскальзывание может быть вызвано низкой ликвидностью инструмента.
Оптимизация это подбор параметров при которых устраивает соотношение профит/просадка, он возможен только на исторических данных.
Если оптимизатор сделан правильно, то сделки полученные на исторически данных и в реале коррелируют процентов на 85-90.
10-15% сделок не может не совпадать например из за не стабильного инета ну и т.д.
K>Обычно люди так или иначе прогоняют на данных, очень близких к реальным, например: K>* записывают исторические данные (best bid/offer, orderbook, иногда — public trades), потом прогоняют стратегию на них. Вопрос — в том насколько близко пытаться реплицировать реальную ситуацию. Например public trades нужны чтобы лучше апроксимировать ситуацию, когда сделки происходят, но объемы не меняются (потому что народ тут же пополняет заказы) K>* то же самое но с без записи, а просто real-time репликация цен с реального рынка на тестовый в виде заказов K>* модуль тестирования встроен в саму стратегию, которую запускают на реальном рынке, только вместо посылки заказов она пишет в log а сделки моделируются при помощи public trades (она продолжает слушать за market data)
Это больше походит на тестирование исполняемости сигналов.
Здравствуйте, _dsv, Вы писали:
_>Здравствуйте, rlabs, Вы писали:
R>>Ну, стратегию же надо протестировать. Не на реальном рынке. Значит должна быть какая-то модель того, через что алгоритм с рынком работает. С учетом проскальзываний и прочих факторов. Правильно?
_>Правильно. Берем исторические данные и на них прогоняем стратегию по сделкам высчитываем профит/просадку, _>и так далее пока параметры подставленные в стратегию не будут устраивать(это если через ГА) или пока не переберем весь диапазон параметров.
Про данные это понятно, непонятно про поведение (скорость реакции на приказ, дневные колебания). Или такая специфика важна только для внутридневной торговли?
Здравствуйте, rlabs, Вы писали:
_>>Правильно. Берем исторические данные и на них прогоняем стратегию по сделкам высчитываем профит/просадку, _>>и так далее пока параметры подставленные в стратегию не будут устраивать(это если через ГА) или пока не переберем весь диапазон параметров.
R>Про данные это понятно, непонятно про поведение (скорость реакции на приказ, дневные колебания). Или такая специфика важна только для внутридневной торговли?
Проскальзывание и комиссия брокера очень критичная для высокочастотной торговли(HFT).
Лично для меня HFT темный лес, пробовал как то, пришел к выводу что мне она не по силам.
Использую стратегии которые генерят в среднем до 14 сделок в день, не более.
Ну и инструментов по больше, рынок РТС.
_>Да, может тормозить сеть, торговые серваки, прога исполняющая сигналы стратегии и сама стратегия)))
Компании, занимающиеся торговлей профессионально обычно используют co-location и оптимизируют latency системы. Ну и делают фишки типа оценки выполнения собственного заказа по изменению цены или по public trade (это иногда приходить чуть раньше).
_>Ну и проскальзывание может быть вызвано низкой ликвидностью инструмента.
Если инструмент недостаточно ликвиден для тех объемов, которые хочет отжирать стратегия, то используют более пассивный execution, например vwap, twap, peg, target close.
_>Это больше походит на тестирование исполняемости сигналов.
Возможно это технология теханализа — я с ней, честно говоря, не очень знаком. Лично я почти что за 10 лет видел только одну контору, которая торговала в частности исходя из теханализа, но они были не очень успешны.
) — успел встать в очередь раньше тебя и купил все пирожки. 