Активируйте JavaScript для полноценного использования elitetrader.ru Проверьте настройки браузера.
Количественный трейдинг: какие бывают должности » Элитный трейдер
Элитный трейдер
Искать автора
Мой опыт в качестве количественного разработчика в хедж-фонде

Я много писал о том, как стать финансовым инженером или квантовым аналитиком, но никогда не углублялся в то, какую роль я на самом деле играл в хедж-фонде, а это была работа количественного разработчика (pricing quantitative developer) и то, в чем он принимает участие. Поскольку многие из вас, вероятно, заинтересованы в программировании больше, чем в математике и финансах, имеет смысл обсудить то, какая в действительности у меня была роль, и над чем я работал «изо дня в день», если вдруг вы решите, что этот тип работы подходит вам больше, чем роль «чистого» кванта.

Многие систематические/количественные хедж-фонды являются независимыми «интрапренерными» (intrapreneurial) единицами, которые состоят из небольших групп количественных исследователей, количественных трейдеров и количественных разработчиков. Все эти должности содержат слово «количественный» (quant), потому что все они в значительной степени связаны с математикой. Все аспекты систематической торговли сильно переплетены, и таким образом каждый человек связан с математикой и алгоритмами.

В систематических фондах существует три ключевые области, которые должны быть реализованы до запуска «торгового конвейера». В широком смысле, это:
• Котировки ценных бумаг/первоначальная информация. Количественные исследователи и трейдеры должны разрабатывать свои алгоритмы на основе временных рядов курсов ценных бумаг. Поэтому важной частью количественных исследований является получение информации о курсах ценных бумаг очень хорошего качества. Виды первоначальной информации весьма обширны. Данные должны быть получены, сохранены, обработаны и доступны для квантов в единообразной форме. В этом заключается работа количественного разработчика. И это занимало около 80% моей работы.
• Сигналы/алгоритмы. Этот аспект включает в себя проведение статистического исследования по полученным данным о котировках с целью выявления торговых возможностей. Стратегии, используемые хедж-фондами чрезвычайно разнообразны. У систематических фондов они часто будут попадать в группы отслеживания тренда, возврата к среднему, статистического арбитража или высокочастотного трейдинга/маркетмейкинга. Фонды стараются не раскрывать своих карт, так что хорошие стратегии редко становятся общеизвестными. Это сфера деятельности количественного исследователя (quantitative researcher) или трейдера (quantitative trader).
• Выполнение/заявки. После того, как торговая стратегия прошла все необходимое бэктестирование и получила достаточные теоретические результаты, приходит время поработать квантам, реализующим исполнение (execution quants), которые строят модели эффективного проведения сделок на бирже, без слишком больших издержек проскальзывания и транзакционных издержек. Как и в случае котировок, над созданием эффективных алгоритмов исполнения часто работают команды кандидатов наук – на самом деле исполнение и сигналы сильно перекрывают друг друга. После того, как алгоритм исполнения разработан, в дело вступает количественный разработчик системы исполнения (execution quantitative developer), который создает интерфейс совершения сделок для прайм-брокера (prime broker). Кроме того, управление портфелем и инструменты синхронизации должны быть полностью автоматизированы и должны иметь возможность генерирования моментальных отчетов по требованию. Это занимало около 20% моей работы.

К сожалению, я не расскажу вам о точном алгоритме, который мы использовали, потому что не могу в статье разглашать торговые стратегии. Тем не менее, в качестве количественного разработчика я затрону аспекты, касающиеся котировок.

Количественная разработка системы котировок ценных бумаг

Система котировок ценных бумаг состоит из четырех основных пунктов: подключение к источникам данных и получение данных, хранение этих данных в единообразной форме, обработка данных для удаления ошибок и представление этих данных количественным исследователям простым и легким в использовании способом.

Наш фонд в основном использует модель шорт/лонг акций в качестве торгового механизма. Мы, прежде всего, имели дело со следующими классами активов: мировые акции, макро-данные, данные по фиксированному доходу и деривативам, форекс-спот данные (и фьючерсы), товары (фьючерсы и опционы) и индексы, такие как SnP 500, FTSE100, VIX и т.д. Частотность была преимущественно от дневок OHLC (open, high, low, close) вплоть до десятиминуток.

Первый шаг к созданию базы данных по ценным бумагам такого типа заключается в создании так называемого основного списка ценных бумаг. Он перечисляет все ценные бумаги/ активы, которые могут представлять интерес. Одной из ключевых проблем с такими списками является то, что разные источники ссылаются на одну ценную бумагу посредством разных кодов. Необходимо составить преобразованный лист ценных бумаг, предоставляющий уникальные данные о котировках каждой ценной бумаги.

Наши данные о котировках были получены комбинацией данных из собственных и бесплатных источников, как правило, через интерфейсы API, так что получение данных может повторно выполняться в автоматическом режиме. Мы сконструировали систему, чтобы проверить на наличие ошибок, и предусмотрели оповещение, если данные не получены или не соответствуют другим источникам тех же ценных бумаг. Наши данные хранятся в реляционной базе данных, которая была оптимальной для результатов и наших способов использования.

После того, как данные были скачаны, мы запускали три основных типа анализа данных и скрипты модификации. Сначала проверялось, что по одной и той же ценной бумаге из различных источников достигнуты идентичные значения. Далее проверялось, чтобы в данных не было неожиданных «пиков» (т.е. значительного отклонения от нормального диапазона колебаний цен), что, как правило, свидетельствует об ошибке. При третьем анализе в цены вводились поправки на корпоративные действия (выплата дивидендов, дробление акций, выпуск акций и т.д.), так что наш исходящий поток результатов становился рядом изменения цен в процентах, а не в абсолютных значениях.

Эти данные затем обрабатывались другими программными пакетами через комплекс внутренних API, и методы репликации базы данных.

Весь этот процесс, в конечном счете, был полностью автоматизирован. Единственные задачи, которые необходимо было проводить вручную – это проверка журналов ошибок и починка источников данных, добавление новых источников данных и корректировка API, чтобы иметь возможность вызывать дополнительные функции.

Также в мои обязанности в качестве количественного разработчика входили подготовка веб-инструментов отчетности, инструментов выверки портфеля и других различных «домашних» скриптов для конкретных задач. Все это программное обеспечение было написано на комбинировании Python (80%) и C++ (20%). Я использовал C++ там, где было необходимо быстрое выполнение некоторых алгоритмов (в частности, в выверке портфеля), и Python во время большей части сбора и хранения данных. Мы также интенсивно использования MatLab и Excel для разработки и анализа стратегий.

Перевод long-short.ru

Количественный трейдинг: какие бывают должности

Должности сотрудников, связанных с количественной (quantitative, "quant") торговлей, в финансовых кругах могут быть поделены на четыре основных типа: количественный трейдер, количественный исследователь, финансовый инженер и количественный разработчик. Все они являются основными позициями в финансовом сообществе, но имеют свои особенности касательно осознаваемой важности, уровней оплаты и продвижения по службе.
28 марта 2014 long-short.ru
Количественный трейдер, quant-трейдер

Количественный трейдер, как правило, является «верхушкой пищевой цепи» в количественном финансовом сообществе. Все потому, что он генерирует торговый доход для своей фирмы – для банка (на торговом проп-деске) или количественного/систематического хедж-фонда.

Количественный трейдер тратит время на проектирование алгоритмов, которые ищут альфу, неуловимые изменения выше стандартных колебаний фондового рынка. В этих алгоритмах часто много эконометрики, статистики или машинного обучения, и таким образом у количественных трейдеров часто есть степень в области искусственного интеллекта или прикладной математики.

Карьера в качестве количественного трейдера может оказаться очень прибыльной, если фирма (и торговая группа!) имеет сотрудника с хорошим торговым стажем. Нередко лучшие количественные трейдеры удаляются от дел после 25 лет!

Количественный исследователь, quant-исследователь

Обычно количественный исследователь – чистый математик или доктор наук в области стохастического исчисления, который решил взять на себя прикладную роль, а не заниматься научно-педагогической работой. Они часто могут работать в альтернативных исследовательских фирмах или некоторых больших хедж-фондах, занимаясь более абстрактными подходами к исследованию изменений рынка. Однако количественных исследователей также нанимают инвестиционные банки – но обычно в организационно-контрольный отдел, поскольку эти исследователи не тратят большую часть своего времени на реализацию моделей, обычно они передают свою работу финансовому инженеру или количественному разработчику.

Финансовый инженер

Финансовые инженеры – это обычно люди, которых имеют в виду, когда используют термин «количественный аналитик». Им дают задание взять продукт, часто продаваемый группой сбыта клиентам в крупных банках, и выяснить, как правильно его оценить. Для этого необходимо знание инструментов стохастического исчисления и риск-нейтральных оценок, а так же способность внедрить модель в уже существующую библиотеку, написанную на таком языке программирования, как C ++, C# или Java.

Финансовых инженеров можно обнаружить в секторах фиксированного дохода и FOREX, где распространены производные продукты. Финансовый инженер часто обладает знаниями в физике или технике и использует эти навыки моделирования для реализации новых финансовых продуктов.

Количественный разработчик, quant-разработчик

Как правило, в финансовых кругах существует два типа количественных разработчиков. Люди первого типа работают в тесном сотрудничестве с другими количественными аналитиками для реализации и оптимизации финансовых моделей. Практически это означает взять первоначальный код из MATLAB, R или Python и переписать его на другом языке, например, на C ++ или Java. Эти количественные разработчики часто находятся близко к деньгам и сидят в главном отделе (Front Office) инвестиционного банка.

Люди второго типа имеют дело с финансовыми данными о ценах и архитектурой торговых систем. Они кодируют сырую инфраструктуру, давая возможность количественным аналитикам/трейдерам управлять их моделями и делать деньги. Практически это означает подключение баз данных к «бизнес-логике» и брокерским API (Application Programming Interface, интерфейсам прикладного программирования). В инвестиционных банках это может означать работу над обслуживанием крупномасштабных унаследованных (legacy) систем или, если разработчик работает в фонде, работу над проектами «с нуля», связанными с новым торговым алгоритмом. В банках это, как правило, будет работа в организационно-контрольном отделе (Middle Office).

Самой высокооплачиваемой ролью, которая есть на арене количественной разработки, является звездная роль разработчика C/C ++, который разбирается в сетевом программировании Unix, систем с малой задержкой (low-latency), и знает ядро Linux вдоль и поперек. Эти люди часто работают в скрытном мире сверх-высокочастотной торговли (Ultra-high frequency trading, UHFT), где выполнение торговых заявок сейчас измеряется в микросекундах. Если человек обладает этим набором навыков, то может иметь компенсационный пакета в $250 тыс. и выше!

Перевод long-short.ru

http://www.long-short.ru/ (C)
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Отправить жалобу