Алгоритмическая торговля будущего

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.