HFTОпубликовано Автор Small Cap

Бэктестинг с Горшковым и Курбаковским в AllDerivatives Café

25 февраля на Четверге в AllDerivatives Cafe квант и разработчик торговых систем Андрей Горшков поделился опытом обработки исторических биржевых данных при создании и тестировании торговых алгоритмов. По просьбе участников выкладываю заметки Андрея к презентации на русском языке.

Опционный трейдер и управляющий Виталий Курбаковский ответил на вопросы о подводных камнях бэктестирования данных опционной торговли и заинтриговал опционных трейдеров, напомнив, что в своей торговле использует не формулу Блэка-Шоулза, а собственную модель (выложу на следующей неделе).

Тезисы к докладу Андрея Горшкова
1. Основные проблемы бэктестинга

1.1. Есть результат в исследовании, нет результата в продакшн:

не учтены frictions: спред, комиссии, проскальзывание
неверные данные на входе
не учтены метаданные (расписания сессий, праздники)
ошибки в алгоритме: заглядывание в будущее, невоспроизводимые статистики (high, low, close)

1.2. Сложность переноса в продакшн:

код в другом стиле (Matlab, многопроходность vs событийность)
архитектура в другом стиле (отдельный execution, отдельные сервисы-калькуляторы)
данные в другом формате (SQL vs nonSQL, текст vs бинарный, равномерная сетка, разбиение на дни)
использование сторонних библиотек (а нужно ли вообще?)
другая платформа (Windows vs Linux)

1.3. Интеграция с системой поиска и production pipeline:

возможность запускать бэктест в цикле с параметрами
возможность экспортировать результаты в production (confgen)
прозрачность и воспроизводимость: увидеть на тестах то, что наблюдалось в production и в исследовании

Вопросы В.Курбаковскому

На что важно обращать внимание в тестировании?
В чем основная сложность бэктестирования опционов, по сравнению с акциями?
Как избежать переобучения при оптимизации параметров?
Какое проскальзывание закладывать в тест?
Как считаете время: линейно или с весами?
Если берете записанные данные стакана, а не улыбку биржи, как считаете терцину опциона?
Какие биды/аски игнорируете при расчете?
Как в реальной торговле получить кэффициент Шарпа, как в тестах?
Какие метрики стоит смотреть, кроме коэффициента Шарпа?
Вопрос комплексный, как по шагам происходит бэктест той или иной опционной стратегии?
В какой форме происходит визуализация результатов бэктеста и параметров модели (кривая\поверхность волатильности)
Используется модель Блэка-Шоулза для оценки опционов или используются только авторские, например модель реализованной подвижности базового актива?
Каков инструментарий для research, Python\R например?
Встают ли классические проблемы бэктестинга при тесте опционных стратегий, такие как peak-ahead или curve-fitting?
Возникают ли сильные расхождения в реальной торговле относительно теста опционных стратегий, и почему? В чем могут быть тут подводные камни?

Приятного просмотра!

Добавить комментарий

Войти через: