Здравствуйте, negres, Вы писали:
N>Не знаю, везде где я бывал, везде его использовали (разве что в совсем страшной HFT фирме где даже база своя).
Легаси, как у тебя с R. 20 лет назад альтернативы действительно не было.
N>Я сам не фанат, но вроде пока другой нормальной базы данных для временных рядов еще не придумали. Т.е. были всякие попытки типа Арктик-а который в Man-AHL используют, но я пока не вижу что бы его особенно кто-то любил.
Есть куча других вендоров — OneTick, Vertica и т.д. Много народа вообще не заморачивается и просто использует файлы.
N>С точки зрения portfolio manager-а (т.е. меня), нанимать студента стоит только если есть уверенность в том что это надолго. Иначе получается гигантская асиметрия — позитив только в том что студент дешевле (т.е. разница в 100к/год, допустим, по сравнению с девелопером с опытом), а негатив гораздо больше так как у него остается очень много знаний о моем процессе и стратегиях если он решит уйти.
Ну дак зарплату надо увеличивать с приходом опыта. Если же твои стратегии столь результативны мне не совсем понятно почему "нестудент" их не стащит.
Здравствуйте, negres, Вы писали:
N>То есть улучшение в микро-секунду реально меняет результат, а улучшение в наносекунды это "хорошо, но не фонтан".
Таких улучшений в наносекунды может быть много и они суммируются. Уменьшили размер пакета на байт ускорили сериализацию на x ns, заапгрейдили FPGA ещё y ns.
N>Ну и главное что даже в HFT скорость это необходимое но не достаточное условие для успеха. В среднем все будут старатся быть настолько скоростными насколько это возможно без гигитских затрат.
Если это простой арбитраж, то либо ты зарабатываешь либо твой конкурент. А совместные проекты типа GoWest очищают поле от мелких HFT фирмочек максимизируя прибыли "крупняков" типа Jumpа и подобных.
Здравствуйте, novitk, Вы писали:
N>>Я сам не фанат, но вроде пока другой нормальной базы данных для временных рядов еще не придумали. Т.е. были всякие попытки типа Арктик-а который в Man-AHL используют, но я пока не вижу что бы его особенно кто-то любил. N>Есть куча других вендоров — OneTick, Vertica и т.д. Много народа вообще не заморачивается и просто использует файлы.
Мы как раз это и делаем, у нас все хранится в HDF5. Выбор технологии не мой, но пока что проблем не наблюдается и с питоном оно работает отлично.
N>Ну дак зарплату надо увеличивать с приходом опыта. Если же твои стратегии столь результативны мне не совсем понятно почему "нестудент" их не стащит.
Вероятность что студент (или даже девелопер с опытом, если честно) сможет сам что-то такое воспроизвести низка, скорее ожидается что он пойдет к кому-то еще потому что его правильно пощекочут. А у "нестудента" стимулы другие — в определенном возрасте понимание мат-ожидания начинает превосходить эго. Я и мой ко-ПМ получаем процент от заработанного, а те кто с нами работают получают договоренную часть от этой формулы. Не поровну, но во первых альфа в основном моя и партнера и весь clawback на нас т.е. деньги у ребят забирать не будут если мы денег потеряем. Цитируя классиков:
Поделим золото, как братья,
Поскольку денежки чужие
Не достаются без труда.
Пока желающих уйти не наблюдалось. Мы с партнером работаем вместе с 2001ого года, из "команды" двое с нами уже по 15 лет, один "новенький" 6 лет.
Здравствуйте, ned, Вы писали:
ned>Если это простой арбитраж, то либо ты зарабатываешь либо твой конкурент. А совместные проекты типа GoWest очищают поле от мелких HFT фирмочек максимизируя прибыли "крупняков" типа Jumpа и подобных.
В стратегиях где важна исключительно скорость (любые формы арбитража, OBD стратегии и тому подобное) без миллионных вложений делать нечего. Но при этом есть достаточно много статистически стабильных стратегий которые меньше зависят от скорости и бОльшая часть игроков в HFT занимается именно этим. То что называется higher frequency stat arb — даже у меня есть несколько таких стратегий хотя моя инфраструктура не особо заточена под скорость.
Здравствуйте, ned, Вы писали:
ned>Таких улучшений в наносекунды может быть много и они суммируются. Уменьшили размер пакета на байт ускорили сериализацию на x ns, заапгрейдили FPGA ещё y ns.
На этом уровне вступает закон уменьшения отдачи. Стоимость таких телодвижений часто выше чем результат, практически для всех игроков за исключением совсем маленькой группы. К тому-же, на определенном уровне структура фирмы (например, как проверяют твои риск лимиты) больше влияет на задержки чем твое собственные софт и железо. В общем, пусть этим уровнем оптимизации занимаются Virtu и Jump
Здравствуйте, negres, Вы писали:
N>Мы как раз это и делаем, у нас все хранится в HDF5. Выбор технологии не мой, но пока что проблем не наблюдается и с питоном оно работает отлично.
Все правильно делаете.
N>Вероятность что студент (или даже девелопер с опытом, если честно) сможет сам что-то такое воспроизвести низка, скорее ожидается что он пойдет к кому-то еще потому что его правильно пощекочут.
Большинство подобного щекотания связано с тупизной HR-директив по увеличению зарплаты, довольно типичной для селлсайда. Нанять замену в виде "кота в мешке" за +50К и потратив кучу времени можно, а поднять зарплату проверенно-толковому студенту в теме на 50% нет. У тебя такого думаю нет.
Здравствуйте, e.thrash, Вы писали:
ET>Дотнет формоклепание сейчас. ET>Есть сильное желание попробовать финансы.
А зачем это нужно? Эти самые финансисты и кванты пишут очень узкоспециализированный софт, ковыряясь в нутре виртуальных машин и их настройках, выжимая наносекунды скорости из своего говно-кода. Все эти усилия не обязательно будут означать интересную работу, большие доходы и здоровый баланс жизни-работы.
Формо-клепание остаётся клепанием, если заказчик не понял зачем ему нужен софт (*) и/или свою работу делать плохо и писать код низкого качества. Если стараться писать код высокого качества, то формо-клепание перестаёт им быть — если заказчик знает зачем ему софт, хорошо написанный софт выводит его бизнес на новый уровень; или ты просто сделал хорошую работу.
*) заказчик уже понял, что надо копить операционные данные, но ещё не знает что с ними потом делать — в этом случае они хотят бд и набор форм, чтобы бесконечно копить данные, а потом когда это не даёт никакого выхлопа, разочаровываются.
Здравствуйте, negres, Вы писали:
N>Здравствуйте, e.thrash, Вы писали: N>>>[а, б] подточить С++ ибо много именно на нем пишут N>>>[а, б] найти работу квант-девелопером (т.е. переходная фаза) в той под-области что интересна ET>>в Мск я так понял только Дойче? N>Честно говоря не знаю. Вроде в Мск есть Ворлдквант, но там работать я врагу не пожелаю.
Топик стартер, кстати не уточнил, а каким именно квантом он хочет стать. Если тем, который сам торгует и придумывает стратегии, то тогда точно не в Дойче, там таких вакансий нет.
Попробую ответить
ET>Дотнет формоклепание сейчас. ET>Есть сильное желание попробовать финансы. ET>База математическая была хорошая.
Чтобы так говорить нужно иметь пхд по математике или теор физике в топе 10. И список работ соотвественно в дополнение. Ваше образование астраханского рыбного колледжа не котируется
ET>то есть интересуют советы типа: ET>прочитать численные методы автора Иванова + выучить яву, применяя тестовый апи на наздаке поиграть на торгах и анализируя то-то. ET>я сейчас вообще не понимаю с чего начать.
Вам никакие ява и апи не помогут. Квант не использует апи на яве. Он строит и проверяет модели. Процесс построения модели происходит в несколько этапов и на каждом этапе используется определенный toolchain.
Обычно первый шаг начинается с данных. Квантовый аналитик смотрит на данные и пытается выявить закономерности. Очень часто для этого используется Excel/VBA (а вы думали джава?). Потом если модель выявляется используется более тонкий тул для калибрации параметров — это Matlab или Python. Одновременно выявляется модель формируется в виде symbolic code (как правило в Wolfram mathematica), так подводится теоретический базис (дада именно теоремы и и леммы, формулы и их последовательности). Если модель завязана на ML (что на данный момент около 80% моделей) то предыдущий вариант может слегка измениться. Потом квант имплементирует модель на R или Python.
Дальше идет проверка, подчистка, калибрация. Очень важно чтобы модель была устойчива по данным и к пикам поэтому ее прогоняют на разных данных (с quandl напр).
Лишь потом квант передает модель девам. И тут уже джава и апи и цирк с конями (и фортран с бласом если вычисления очень серьезные).
ET>спасибо.
Ваше шансы не высоки. Никакие клоунские конторы в России не помогут вам стать квантом в принципе. Это бесполезная трата вашей жизни
Если вы действительно тот человек который квант вы должны доказать это себе в первую очередь (в чем я сильно сомневаюсь потому что дотНет, это просто черная метка) — попробуйте взять competition
Здравствуйте, Vladek, Вы писали:
V>А зачем это нужно? Эти самые финансисты и кванты пишут очень узкоспециализированный софт, ковыряясь в нутре виртуальных машин и их настройках, выжимая наносекунды скорости из своего говно-кода.
Финансисты и кванты софт не пишут. Там где выжимают микросекунды С/C++ и никаких виртуальных машин (за редким исключением известным мне), где наносекунды только железо без вариантов.
V>Все эти усилия не обязательно будут означать интересную работу, большие доходы и здоровый баланс жизни-работы.
Здравствуйте, a_g_99, Вы писали:
__>Ваше шансы не высоки. Никакие клоунские конторы в России не помогут вам стать квантом в принципе. Это бесполезная трата вашей жизни __>Если вы действительно тот человек который квант вы должны доказать это себе в первую очередь (в чем я сильно сомневаюсь потому что дотНет, это просто черная метка) — попробуйте взять competition
__>https://www.quantiacs.com/
__>Если заскочите в тройку — сами поймете что делать дальше
Здравствуйте, a_g_99, Вы писали:
__>Вам никакие ява и апи не помогут. Квант не использует апи на яве. Он строит и проверяет модели. Процесс построения модели происходит в несколько этапов и на каждом этапе используется определенный toolchain. __>Обычно первый шаг начинается с данных. Квантовый аналитик смотрит на данные и пытается выявить закономерности. Очень часто для этого используется Excel/VBA (а вы думали джава?). Потом если модель выявляется используется более тонкий тул для калибрации параметров — это Matlab или Python. Одновременно выявляется модель формируется в виде symbolic code (как правило в Wolfram mathematica), так подводится теоретический базис (дада именно теоремы и и леммы, формулы и их последовательности). Если модель завязана на ML (что на данный момент около 80% моделей) то предыдущий вариант может слегка измениться. Потом квант имплементирует модель на R или Python. __>Дальше идет проверка, подчистка, калибрация. Очень важно чтобы модель была устойчива по данным и к пикам поэтому ее прогоняют на разных данных (с quandl напр). __>Лишь потом квант передает модель девам. И тут уже джава и апи и цирк с конями (и фортран с бласом если вычисления очень серьезные).
Ты сам-то когда-нибудь квантом работал? А то мне хочется процитировать Булгакова "- Так что же говорит этот человек?" и так далее
