21 апреля 2021 smart-lab.ru
Биржевые данные:
Биржевые:
https://www.quandl.com Quandl. Простой и адекватный API для Python, много бесплатных данных по отдельным биржам. Например, по Гонконгской и Варшавской бирже. Есть данные по сырьевым фьючерсам и другому сырью. Экономическая статистика и альтернативные данные тоже есть в бесплатном варианте. В отличие от других сайтов с котировками и графиками – здесь промышленная выгрузка для исследований;
https://stooq.com Stooq. Неожиданно богатый бесплатным контентом локальный сайт (Польша). Большая часть не представляет интереса и можно сразу перейти к большим (для бесплатных) выборкам биржевых данных по США, некоторым европейским и азиатским странам https://stooq.com/db/h/. Например, количество бумаг в подборке NASDAQ превышает 4000 инструментов. Можно выборочно выгружать данные по сырью или акциям. Пример с брент: https://stooq.com/q/d/?s=cb.f
Альтернативные:
В большинстве источников данной подборки, альтернативными называются данные по доходности портфелей, сформированных по некоторой биржевой аномалии. Например, доходность 25% бумаг с наименьшей капитализацией на американском рынке. Эти данные можно использовать как одно из торговых правил собственной стратегии. Например, если доходность мусорных акций развивающихся стран в прошлом периоде отрицательная, то переношу большую часть портфеля в бонды развитых стран. Либо их можно использовать для проверки результатов собственных стратегий через линейную регрессию. Например, доходность моей стратегии по Германии не объясняется покупкой трендовых бумаг по этому же рынку.
Данные от крупных фондов:
https://www.aqr.com/Insights/Datasets AQR. Данные по доходностям портфелей на американском рынке. Есть совсем базовые вещи, вроде Time-series Momentum. Есть необычные комбинации, например, Quality minus Junk;
https://opensource.twosigma.com Two Sigma. Раздел с opensource программами для анализа временных рядов и других вещей. Полная подборка на github https://github.com/twosigma Вчера обнаружил заманчивый Data Portal https://data.alphastudio.com, но доступ пока не дали.
Данные от ученых и университетов:
https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html Fama French. Данные по доходности из классической 3х факторной модели в различных интерпретациях;
https://www.bryankellyacademic.org Bryan Kelly. Данные по 153 аномалиям из 93 стран. Пока это самая большая подборка, которую видел в открытом доступе;
https://www.lhpedersen.com/data Lasse Heje Pedersen. Данные по факторам и код для репликации https://github.com/bkelly-lab/GlobalFactor;
http://adamzaremba.pl/downloadable-data Adam Zaremba. Market (MKT), size (SMB), value (HML), momentum (WML), profitability (RMW), investment (CMA) для польских акций;
http://people.stern.nyu.edu/afrazzin/data_library.htm Andrea Frazzini. В чем-то дублируется с предыдущими, но активнее обновляется;
https://www.professors.wi.tum.de/fm/team/researcher/dr-matthias-hanauer-cfa/ Matthias X. Hanauer. Доходность аномалий по Германии;
http://kentdaniel.net/data.php Kent Daniel. Carry и поведенческие финансы;
https://ipei.ranepa.ru/ru/capm-ru/materialy-dlya-zagruzki Популярные факторы для России + фактор государственной собственности от РАНХиГС;
https://people.duke.edu/~charvey/index.html Campbell Harvey. Программы курсов, глоссарий и примеры реализации на Java;
http://people.stern.nyu.edu/jwurgler/ Jeffrey Wurgler. Индекс сантимента по США.
Это далеко не все профессора, которые публикуют данные в открытом доступе. А лишь те, которых отобрал по своим темам. Рекомендую собрать собственным пул доверенных ученых и мониторить их странички. Начать искать можно с профильных журналов, об этом далее.
Идеи для стратегий и наводки на нужных авторов
Журналы с исследованиями для практиков. Большинство статей в журналах доступны по подписке, но есть легальный способ прочитать их бесплатно. Например, нам нужна статья «Factor Modeling: The Benefits of Disentangling Cross-Sectionally for Explaining Stock Returns» из последнего выпуска Journal of Portfolio Management.
Статья закрыта для гостей, поэтому переходим на https://www.ssrn.com и вводим название статьи в поиск.
Проваливаемся в статью -> Download this paper. На SSRN требуется регистрация, ограничений по выгружаемым статьям нет. Да, это будет один из первых драфтов без профессиональной редакторской обработки. Но содержание будет почти идентично финальной версии в журнале. Список журналов:
https://jpm.pm-research.com Journal of Portfolio Management. Один из моих любимых журналов общего профиля. Основные темы: управление портфелем, биржевые аномалии, тайминг и тесты для стратегий;
https://jai.pm-research.com Journal of Alternative Investments. Почти тоже самое, но для крипты, предметов искусства, недвижимости etc.;
https://jfds.pm-research.com Journal of Financial Data Science. Сантимент, анализ текстов и другие применения ML в трейдинге. Главный редактор Marcos Lopez de Prado – один из пионеров ML в трейдинге и уважаемый отраслевой эксперт;
https://jfi.pm-research.com Journal of Fixed Income. JPM по бондам;
https://jod.pm-research.com Journal of Derivatives. Фьючерсы, структурки и опционы. Эти темы затрагиваются и в JPM/JFDS, но тут совсем точечно;
https://jii.pm-research.com Journal of Index Investing. Индексы, хеджирование и смартбета.
https://www.joim.com Journal of Investment Management. Менее известный аналог JPM. За качеством публикаций присматривают владельцы крупных фондов и нобелевские лауреаты.
Другие источники идей:
https://quantocracy.com Quantocracy. Отличный агрегатор, тема понятна из названия. Ссылки на тематические блоги и форумы по количественным исследованиям. При первом посещении рекомендую сделать собственную подборку по интересующим темам – опционы, hft, смартбета, арбитраж etc.;
https://quantpedia.com Quantpedia. Словацкий стартап по тестированию стратегий из академических исследований. В бесплатной версии можно посмотреть часть стратегий, метрик, график эквити и оригинал на SSRN. Платной версией не пользовался, но пока не вижу в ней необходимости.
Примеры репликации стратегий на R и Python
https://quantdare.com QuantDare. Примеры финансовой математики и риск-менеджмента на Python и R. В последнее время увлеклись нейросетями и анализом текстов;
https://opensourcequant.wordpress.com OpenSourceQuant. Бэктесты и репликации статей преимущественно на R. К сожалению, в последние годы автор редко обновляет материалы;
https://quantstrattrader.com QuantStrat TradeR. Прикладной R с проверкой стратегий и предобработкой реальных данных. По активности аналогично предыдущему;
https://quantoisseur.com Quantoisseur. Активный сайт с упором на производные инструменты, обработку данных и симуляции на Python;
https://pythonforfinance.net Python for Finance. Оптимизации, индикаторы и предобработка данных на Python.
Блоги квантов и свободное общение
https://factorresearch.com Factor Research. Один из лучших обновляемых сайтов по факторным инвестициям. Opensource моделей нет, но зато можно быстро понять, что сейчас работает на рынке. В последнее время пытаются монетизироваться, но исследования остаются бесплатными;
https://www.optimalmomentum.com Optimal momentum. Исследования по трендовым стратегиям. Gary Antonacci хорошо доносит мысли и логику стратегий без лишней воды, но рекламы своей книги могло быть и поменьше;
https://www.nuclearphynance.com Nuclear Finance. Старый форум квантов по исследованиям, прогерским вопросам и карьерным консультациям. К сожалению, пик активности прошел много лет назад. Сейчас это скорее архив полезных обсуждений с возможностью запросить pdf профильных книг.
Биржевые:
https://www.quandl.com Quandl. Простой и адекватный API для Python, много бесплатных данных по отдельным биржам. Например, по Гонконгской и Варшавской бирже. Есть данные по сырьевым фьючерсам и другому сырью. Экономическая статистика и альтернативные данные тоже есть в бесплатном варианте. В отличие от других сайтов с котировками и графиками – здесь промышленная выгрузка для исследований;
https://stooq.com Stooq. Неожиданно богатый бесплатным контентом локальный сайт (Польша). Большая часть не представляет интереса и можно сразу перейти к большим (для бесплатных) выборкам биржевых данных по США, некоторым европейским и азиатским странам https://stooq.com/db/h/. Например, количество бумаг в подборке NASDAQ превышает 4000 инструментов. Можно выборочно выгружать данные по сырью или акциям. Пример с брент: https://stooq.com/q/d/?s=cb.f
Альтернативные:
В большинстве источников данной подборки, альтернативными называются данные по доходности портфелей, сформированных по некоторой биржевой аномалии. Например, доходность 25% бумаг с наименьшей капитализацией на американском рынке. Эти данные можно использовать как одно из торговых правил собственной стратегии. Например, если доходность мусорных акций развивающихся стран в прошлом периоде отрицательная, то переношу большую часть портфеля в бонды развитых стран. Либо их можно использовать для проверки результатов собственных стратегий через линейную регрессию. Например, доходность моей стратегии по Германии не объясняется покупкой трендовых бумаг по этому же рынку.
Данные от крупных фондов:
https://www.aqr.com/Insights/Datasets AQR. Данные по доходностям портфелей на американском рынке. Есть совсем базовые вещи, вроде Time-series Momentum. Есть необычные комбинации, например, Quality minus Junk;
https://opensource.twosigma.com Two Sigma. Раздел с opensource программами для анализа временных рядов и других вещей. Полная подборка на github https://github.com/twosigma Вчера обнаружил заманчивый Data Portal https://data.alphastudio.com, но доступ пока не дали.
Данные от ученых и университетов:
https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html Fama French. Данные по доходности из классической 3х факторной модели в различных интерпретациях;
https://www.bryankellyacademic.org Bryan Kelly. Данные по 153 аномалиям из 93 стран. Пока это самая большая подборка, которую видел в открытом доступе;
https://www.lhpedersen.com/data Lasse Heje Pedersen. Данные по факторам и код для репликации https://github.com/bkelly-lab/GlobalFactor;
http://adamzaremba.pl/downloadable-data Adam Zaremba. Market (MKT), size (SMB), value (HML), momentum (WML), profitability (RMW), investment (CMA) для польских акций;
http://people.stern.nyu.edu/afrazzin/data_library.htm Andrea Frazzini. В чем-то дублируется с предыдущими, но активнее обновляется;
https://www.professors.wi.tum.de/fm/team/researcher/dr-matthias-hanauer-cfa/ Matthias X. Hanauer. Доходность аномалий по Германии;
http://kentdaniel.net/data.php Kent Daniel. Carry и поведенческие финансы;
https://ipei.ranepa.ru/ru/capm-ru/materialy-dlya-zagruzki Популярные факторы для России + фактор государственной собственности от РАНХиГС;
https://people.duke.edu/~charvey/index.html Campbell Harvey. Программы курсов, глоссарий и примеры реализации на Java;
http://people.stern.nyu.edu/jwurgler/ Jeffrey Wurgler. Индекс сантимента по США.
Это далеко не все профессора, которые публикуют данные в открытом доступе. А лишь те, которых отобрал по своим темам. Рекомендую собрать собственным пул доверенных ученых и мониторить их странички. Начать искать можно с профильных журналов, об этом далее.
Идеи для стратегий и наводки на нужных авторов
Журналы с исследованиями для практиков. Большинство статей в журналах доступны по подписке, но есть легальный способ прочитать их бесплатно. Например, нам нужна статья «Factor Modeling: The Benefits of Disentangling Cross-Sectionally for Explaining Stock Returns» из последнего выпуска Journal of Portfolio Management.
Статья закрыта для гостей, поэтому переходим на https://www.ssrn.com и вводим название статьи в поиск.
Проваливаемся в статью -> Download this paper. На SSRN требуется регистрация, ограничений по выгружаемым статьям нет. Да, это будет один из первых драфтов без профессиональной редакторской обработки. Но содержание будет почти идентично финальной версии в журнале. Список журналов:
https://jpm.pm-research.com Journal of Portfolio Management. Один из моих любимых журналов общего профиля. Основные темы: управление портфелем, биржевые аномалии, тайминг и тесты для стратегий;
https://jai.pm-research.com Journal of Alternative Investments. Почти тоже самое, но для крипты, предметов искусства, недвижимости etc.;
https://jfds.pm-research.com Journal of Financial Data Science. Сантимент, анализ текстов и другие применения ML в трейдинге. Главный редактор Marcos Lopez de Prado – один из пионеров ML в трейдинге и уважаемый отраслевой эксперт;
https://jfi.pm-research.com Journal of Fixed Income. JPM по бондам;
https://jod.pm-research.com Journal of Derivatives. Фьючерсы, структурки и опционы. Эти темы затрагиваются и в JPM/JFDS, но тут совсем точечно;
https://jii.pm-research.com Journal of Index Investing. Индексы, хеджирование и смартбета.
https://www.joim.com Journal of Investment Management. Менее известный аналог JPM. За качеством публикаций присматривают владельцы крупных фондов и нобелевские лауреаты.
Другие источники идей:
https://quantocracy.com Quantocracy. Отличный агрегатор, тема понятна из названия. Ссылки на тематические блоги и форумы по количественным исследованиям. При первом посещении рекомендую сделать собственную подборку по интересующим темам – опционы, hft, смартбета, арбитраж etc.;
https://quantpedia.com Quantpedia. Словацкий стартап по тестированию стратегий из академических исследований. В бесплатной версии можно посмотреть часть стратегий, метрик, график эквити и оригинал на SSRN. Платной версией не пользовался, но пока не вижу в ней необходимости.
Примеры репликации стратегий на R и Python
https://quantdare.com QuantDare. Примеры финансовой математики и риск-менеджмента на Python и R. В последнее время увлеклись нейросетями и анализом текстов;
https://opensourcequant.wordpress.com OpenSourceQuant. Бэктесты и репликации статей преимущественно на R. К сожалению, в последние годы автор редко обновляет материалы;
https://quantstrattrader.com QuantStrat TradeR. Прикладной R с проверкой стратегий и предобработкой реальных данных. По активности аналогично предыдущему;
https://quantoisseur.com Quantoisseur. Активный сайт с упором на производные инструменты, обработку данных и симуляции на Python;
https://pythonforfinance.net Python for Finance. Оптимизации, индикаторы и предобработка данных на Python.
Блоги квантов и свободное общение
https://factorresearch.com Factor Research. Один из лучших обновляемых сайтов по факторным инвестициям. Opensource моделей нет, но зато можно быстро понять, что сейчас работает на рынке. В последнее время пытаются монетизироваться, но исследования остаются бесплатными;
https://www.optimalmomentum.com Optimal momentum. Исследования по трендовым стратегиям. Gary Antonacci хорошо доносит мысли и логику стратегий без лишней воды, но рекламы своей книги могло быть и поменьше;
https://www.nuclearphynance.com Nuclear Finance. Старый форум квантов по исследованиям, прогерским вопросам и карьерным консультациям. К сожалению, пик активности прошел много лет назад. Сейчас это скорее архив полезных обсуждений с возможностью запросить pdf профильных книг.
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба