как мы создали платформу для Stat Edge Investments
Компания Stat Edge Investments поставила перед нами задачу создать многопользовательскую платформу для исследования, разработки, управления и тестирования алгоритмических стратегий. Ключевые требования:
Возможность масштабирования и работы с различными классами активов
Гибкость при тестировании стратегий на исторических данных
Интуитивный интерфейс для работы аналитиков и квант-исследователей
Управление уровнями доступа и ресурсами отдельных исследователей
Чтобы продемонстрировать возможности системы, нам также предстояло создать реальный алгоритм среднесрочной торговли на фьючерсах NASDAQ.
До 80%
времени аналитиков уходило на отладку стратегий
до 20 дней
Требовала адаптация алгоритма под новый класс активов из-за отсутствия стандартизированных инструментов
3
Сторонние системы с несовместимыми форматами данных требовали ручной обработки
Фокус и вызовы проекта
Как мы это сделали?
Мы сосредоточились на гибкости и удобстве платформы, чтобы аналитики могли быстро адаптировать свои модели к разным рынкам. Главными вызовами стали:
Различные биржевые инфраструктуры (биржи работают по-разному)
Оптимизация вычислений (большие объемы данных требуют эффективных алгоритмов)
Стабильность и надежность (система должна обрабатывать сложные сценарии без сбоев)
Главными вызовами проекта стал сырой опенсорс в виде юпитерхаба, подвязка на несколько сторонних систем со своими форматами данных (провайдер данных, биржа, сама модель)
Как мы решили эти задачи?
Разработали интерактивный конструктор стратегий с поддержкой Python и встроенной системой бэктестинга
Использовали распределенные вычисления, чтобы ускорить тестирование моделей
Внедрили автоматическое логирование и анализ результатов, упрощая отладку стратегий
Оптимизировали работу с данными за счет гибкой системы кеширования
Итоги и перспективы
34%
доходность стратегий разработанных AI
на 70%
Сократилось время тестирования стратегий
Более 500
параллельных тестовых симуляций могут выполняться еженедельно, ускоряя вывод стратегий на рынок
Мы не только выполнили запрос клиента, но и создали фундамент для дальнейшего масштабирования. Разработанная платформа может:
Расширяться на другие рынки и новые классы активов
Интегрироваться с ML-моделями для адаптивных стратегий
Автоматизировать не только торговлю, но и анализ рисков
Подобные решения становятся будущим финансовой индустрии, помогая компаниям работать быстрее, точнее и эффективнее.