Как зарабатывают на высокочастотных торговых операциях?

Как зарабатывают на высокочастотной торговле?

На первой странице написано: 30 июля 2016 года главный герой торгового портала, высокочастотный трейдер Ли О, по приглашению Гонконгского университета транспорта, провёл семинарию на тему "Квантизация финансов и высокочастотные торговые каналы".

• Я говорю о том, что я немного отклоняюсь от IT, потому что я всегда делал IT. Я не изучал математику и статистику, поэтому это может показаться не таким формальным, есть некоторые подсказки и опыт после того, как я сделал сделку. Я расскажу о четырех типах стратегий торговли, а затем, скорее всего, о математике и ИТ. Количественная торговля, как и ее название, может быть разделена на две части: одна - количественная, другая - торговая. Quantitative, в отличие от традиционной ручной торговли, многое количественно измеряется с помощью моделей, а не интуиции. Количественный трейдинг делится на несколько категорий, можно говорить о неделе и месяце. Фундаментальный раздел имеет некоторые длинные / короткие акции, некоторые альфа-стратегии. Есть также класс ценообразования Quant, например, опционный ценообразование, как оценивать цены. Есть также тип, который является чистым рынком данных Quant.

Рисунок 1- Высокочастотные сделки в основном с использованием чистых рыночных данных, поскольку они сами требуют немного больше данных. Что такое высокочастотный трейдинг? Во-первых, это автоматизация. Высокочастотный трейдинг невозможен вручную, не на одном уровне времени, требует большого количества вычислительной мощности, мощных компьютеров, а затем большого количества заказов, не похожих на человеческие руки, возможно, каждую секунду, миллисекунду. Конечно, этот список также включает в себя много отзывов, большое количество отзывов. Некоторые стратегии отзывов много, может быть, более миллиона заявок, только сделаны более десяти тысяч заявок. Другой - очень высокая скорость. Прежде чем продолжить, я расскажу о понятиях времени. В нашем обычном времени мы используем секунды или даже минуты. Под секундой есть миллисекунды: тысячи секунд. Взгляните, это примерно 300 миллисекунд. В переводе данных из Шанхая в Шэньчжун один пинг составляет около 30 миллисекунд.

Рисунок 2- Сравните: Закройте глаза, 350 миллисекунд; высокочастотные сделки делают 1000 торговых решений всего за 15 миллисекунд. Мы часто говорим, что в мгновение ока, в мгновение ока высокочастотные сделки могут принять более 10 000 торговых решений.

• #### Ниже приведены основные типы стратегий, используемых для торговли высокой частотой.

Рисунок 3

• Создание стратегии

  Основная цель стратегии торговцев - обеспечить ликвидность на рынке, подключить Bid/Ask, сократить Bid/Ask и получить промежуточную разницу. Это означает, что некоторые дома здесь работают намного лучше. Есть много вещей, о которых можно поговорить, например, как контролировать свои запасы, свой риск. Также есть много предсказаний. Как предсказать волатильность и цену. Здесь очень важные вопросы ИТ, потому что конкуренция очень сильна. ИТ стоит дорого, потому что все конкурируют, все хотят быстрее, от Co-Location до FPGA, теперь все на микроволновке. Для обычных инвесторов наличие рынка, позволяющего им меньше продавать и покупать, является выгодой. Рисунок 4Это показатель одной из моих стратегий на фьючерсе по индексу 50 акций, зарегистрированном 12 августа прошлого года. В тот день объем торгов на рынке составил 225 000 рублей, моя стратегия составила 4,1% (9,180 рублей), P&L также работал, а Drawdown был относительно небольшим. Требования к капиталу также были низкими, всего 500 000 рублей было необходимо за весь день, и я заработал более 210 000 рублей, прибыль составила 43,5%. В июле прошлого года, из-за кризиса акций, ЦРК начал ограничивать некоторых инвесторов в фьючерсах на акции. Как видно, в июле эти дни Bid/Ask Spread имеют признаки тяги, к 7 сентября ЦРК начал ограничивать спекулянтов, повысив сумму залога на хранение до 40%, платное расходование увеличилось до 23 тысяч, объем однодневных открытых сделок не превышает 10 человек. Рисунок 5Рисунок 6Таким образом, рыночная стратегия может увеличить рыночную ликвидность, чтобы сократить Bid/Ask Spread, и при большом количестве покупок продажи не будет иметь много скользких точек. Придумывать рыночную стратегию, вероятно, требует оценки, что является более разумной ценой. Фьючерсы на акции - это рынок, где кто-то использует корзину акций для прогнозирования разумной цены на акции.

• Статистическая прибыль Каждый из них - большая тема. Я просто обсуждаю. Статистический набор включает в себя вероятность, добычу данных, моделирование, выполнение сделок, как очистить данные. Данные очень важны, и их плохо обработать иногда бывает очень больно. Есть классическая поговорка: "Garbage in, Garbage out". Самая простая модель дифференциации - это колебания исторических цен, с добавлением некоторых диапазонов исполнения с обеих сторон. Например, молочный порошок покупается в Гонконге за 100 долларов, а продается на материке за 120 долларов. Например, золото, на внутреннем и внешнем рынках есть стандартные контракты, теоретически стоимость одинаковая, выводятся два золотых куска. Но цена будет колебаться, если мы будем рассчитывать на эту разницу, если мы обнаружим, что она отклоняется от исторических статистических диапазонов, например, когда Brexit, то мы обнаружим, что золото в Китае дешевле, а золото в США дороже. Тогда мы можем покупать по низкой цене, продавать по высокой цене.

• Прогноз Прогнозировать будущее движение цен путем сравнения прошлых рыночных данных с текущей рыночной обстановкой: Price=a+b+c. Это будущее движение может быть следующей секундой, следующей минутой, следующим торговым днем, следующей неделей, следующим месяцем. Если ваша модель предсказывает точно, то она превосходит NB, будь то следующая секунда, следующая минута или следующая неделя. Рисунок 7Основной процесс заключается в том, чтобы собрать данные и понять, какие факторы влияют на рынок. Вы можете начать быстро, сделать что-то равномерное, и результаты могут быть быстрыми, но насколько долго стабильность вашей модели будет стабильной, это требует постоянного настройки, постоянного цикла. Вы идете на тренировку, оцениваете модель, а затем оптимизируете свой фактор. Конечно, сейчас есть много факторов, некоторые люди просто бросают в 500 факторов. Его модель может сказать ему, какие факторы полезны, а какие нет, и может удалить факторы с высокой корреляцией. Сверхпростая модель прогнозирования - это самая простая модель прогнозирования: цена вернется к средней линии. Какая средняя линия циклична, прочитайте сами. Среди сложности, в основном, Data. Data и Factor требуют постоянной очистки.

  • Микроструктура Это слишком высокая частота, и обычные кванты могут не использоваться. Например, в биржевых операциях часто слышат о поддержке, давлении или простой микроструктуре. Посмотрите на исследование, проведенное в прошлом году Центробанком США. Споофер, некоторые игроки блюфуют на рынке. Рынок был нормальным, оплата составляла 10, 20, и вдруг появился игрок, который сказал, что я хочу купить 1000. Все думали, что есть большая оплата, и пошли покупать. В этом видео есть два интересных ссылка: How to Catch a Spoofer (Как поймать шпиона)http://www.bloomberg.com/graphics/2015-spoofing/Заказы Айсбергаhttp://www.marketdelta.com/blog/2011/10/footprint-chart/iceberg-orders/Математика, по моему опыту, может быть использована как в начальных классах математики, так и в докторах математики. Не пренебрегай начальными математиками, они тоже могут привести к многочисленным дырам. Есть также Predictive Modeling, которая очень широка, и можно говорить о ней долго, многие компании используют её. Одним из кратчайших выводов высокой частоты является то, что емкость очень мала. Это как если бы вы дали ему 500 тысяч, а он заработал 200 тысяч.

• #### IT. Все знают о событиях в Цзюньчжэне. Кроме того, "Райтерс Капитал" потерял 440 миллионов долларов за полчаса. В обоих случаях, это означает, что ИТ имеет значение и может привести к потере больших денег ("Ян-Кон Улу-Джа-Пин" заработал деньги, но был оштрафован на большие деньги). Рисунок 8ИТ-системы в основном разделены на четыре части. Price Data относительно прост, а другие, как Fundamental Data, Unstructured Data, немного сложнее, требуют большого количества программистского кода, как собирать, форматировать, унифицировать, Access. Как Quant, я хотел бы, чтобы я смог нарисовать график с данными на один день. Мы сейчас в основном в таком состоянии, что легко сделать кучу вещей из кучи данных, а Quant на другом конце пишет очень мало кода. Конечно, вы не можете ошибаться, ваша терпимость к ошибкам и ваша способность проверять ошибки также очень высоки. Мы уже встречались с такими ситуациями раньше, рецензирование было очень хорошим, каждый день зарабатывали деньги, и результаты оказались неправильными. Очень глупые ошибки. Это исполнение - это разные API, разные доступы к рынкам, разные ветровые системы. В области высоких частот скорость очень важна, потому что большая часть данных открыта и доступна для многих людей. Когда многие люди видят возможность, только самый быстрый человек может ее получить. В каждом рынке есть разные API, есть единые протоколы, такие как протокол Fix, но не обязательно поддерживаемые всеми биржами, но сам протокол Fix также медленный. Back Testing, иногда Quant придумывает что-то, что может быть не поддерживается вашей системой обратного тестирования, и вам нужно изменить рамки обратного тестирования. Визуализация очень важна. Нельзя сказать, что вы не можете создать мне кучу чисел. Видеть график становится проще. Мы потратили много сил, чтобы нарисовать графики в Scala, рисовать графики в R. Потому что куча графиков и куча данных - это не то же самое. Скорость повторного тестирования также важна. Например, повторный тест стратегии, год данных, вам нужно неделю. Кто ждет неделю, чтобы увидеть ваши результаты? Здесь мы также сделали много оптимизаций, например, как взять данные, как их кэшировать, чтобы улучшить их производительность в промежутке между ними. Ранее я делал некоторые попытки облачных вычислений в моей предыдущей компании, чтобы распределить все исследованные движки на множество серверов. Таким образом, один запрос проходит, многие машины работают одновременно. Еще одна проблема - это мониторинг. Здесь много автоматизации. Есть много стратегий. Это также очень важный элемент. Как и сейчас, наши стратегии автоматизированы, все стратегии контролируются, уровень риска каждой стратегии не может превышать, и это может вызвать тревогу. Особенно мы торгуем в ночное время, и если программисты часто ночуют, это не очень реалистично. Когда вы торгуете большим количеством сортов, практически невозможно, чтобы все люди были там, поэтому необходимо много наблюдения.

• #### Рекомендую читать:

Flash Boys
Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business
The Quants: How a New Breed of Math Whizzes Conquered Wall Street and Nearly Destroyed It
The Problem of HFT - Collected Writings on High Frequency Trading & Stock Market Structure Reform
Inside the Black Box: A Simple Guide to Quantitative and High Frequency Trading
Algorithmic Trading: Winning Strategies and Their Rationale
Quantitative Trading with R: Understanding Mathematical and Computational Tools from a Quant's Perspective

http://numericalmethod.com/courses/introduction-to-algorithmic-tradingstrategies-2011-2013/ https://www.quantstart.com/articles/beginners-guide-to-quantitative-trading https://www.zhihu.com/publications/nacl/19550372

Ссылки