Поиск
Сегодня будем разбираться, зачем в терминалах для алго нужна такая абстракция, как «Позиция» или Position. У нас была техническая статья по этой теме, но вопросы продолжают поступать… И надо концептуально ещё раз объяснить.
И пока они были на плаву, было СИЛЬНО проще объяснить, как устроен наш слой создания роботов и зачем там позиции… (UPD. Да что там! У нас просто не было инструкций, люди приходили из велза и начинали молча делать роботов правильно!)
Механика управления позициями, способы их открытия и способы их закрытия пришли в OsEngine из Wealth Lab. Не целиком, но почти, и на данный момент слой увеличен раз в пять. И Wealth lab – прекрасный терминал для Алго! Когда-то этот терминал был очень популярен в России и имел приятный на тот момент интерфейс.
Если посмотреть на скрипт в Wealth-Lab, то можно обнаружить много общего с тем, что в скриптах OsEngine:
Юаневые облигации российских компаний с середины июня текущего года выросли по доходности почти в два раза. Посмотрим на дальнейшие перспективы юаневых ставок и подберем оптимальные бонды для портфеля.
Мои собственные взгляды более тонкие и сдержанные, но, как всегда, в криптовалюте ожидаются неожиданности:
Во-первых, мы должны помнить, что на криптовалютном рынке уже есть известная и чрезвычайно ликвидная (по стандартам криптовалют) площадка для торговли опционами под названием Deribit. На ней ежемесячно торгуется опционов BTC на сумму около 40 млрд долларов США. Для сравнения, на CME этот показатель составляет около 3 млрд долларов США.
1. Virtu Financial
Компания Virtu Financial обрабатывает более 40 миллионов сделок в день, что составляет более 25% всех акций, торгуемых на американских фондовых рынках. Внедрение алгоритмической торговли и высокочастотных операций позволило снизить средний спред на 30%, что соответствует экономии в $1,2 миллиарда для инвесторов. В 2021 году прибыль Virtu составила около $1,5 миллиарда, а общий объем торгов достиг $3,0 триллиона.
2. Two Sigma
Two Sigma управляет активами на сумму около $60 миллиардов, использует алгоритмические модели и машинное обучение для анализа рыночных данных. В результате внедрения технологий эффективность торговых операций возросла на 20%, а средняя годовая доходность фонда составила 15%. Только в 2020 году фонд заработал около $2,7 миллиарда, благодаря улучшению своих алгоритмических стратегий.
3. Renaissance Technologies
Фонд Renaissance Technologies, управляющий активами более $100 миллиардов, достигает ежегодной доходности около 39%. Использование ИИ для анализа данных увеличило эффективность торговых операций на 25%. Это привело к дополнительной прибыли около $2,5 миллиарда в год, а в 2021 году фонд прибыл на $13 миллиардов, что стало результатом успешной оптимизации стратегий и применения алгоритмических моделей.