Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 1486 сообщений
Cообщения с меткой

биржи - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
rss_rss_hh_new

Как на самом деле выглядит работа финансового аналитика хедж-фонда с Уолл-стрит

Вторник, 28 Июня 2016 г. 10:32 (ссылка)





Существует мнение, что в сфере финансов люди работают только ради денег, и таких действительно много, но без любви к своему делу быть аналитиком инвестиционного фонда долго не получится. Равнодушные ищут любые пути к высоким зарплатам и уходят из офиса настолько рано, насколько это возможно.



По сравнению с инвестиционными банками работа в хедж-фонде связана с меньшим стрессом, работать приходиться меньше, выходные дни почти всегда остаются выходными. По отзывам аналитиков, опубликованным на ресурсе Quora, несмотря на ожидаемые жертвы, работа в хедж-фонде чаще всего интереснее и меньше подвержена влиянию корпоративной бюрократии, сотрудники получают больше свободы.



Мы уже изучали условия, в которых трудятся финансисты, а теперь посмотрим, как в действительности проходит рабочий день аналитиков с Уолл-стрит



В обязанности аналитика инвестиционного фонда всегда входит:




  • Работа в команде, отвечающей за разработку стратегий системного трейдинга.

  • Разработка стратегии для больших команд со смешанным методом системного и дискреционного трейдинга.

  • Помощь трейдерам в тестировании торговых идей, которые в дальнейшем будут использованы в стратегиях с их пониманием рынка.

  • Помощь трейдерам в построении стратегий.



Бывший руководитель хедж-фонда Владимир Новаковски поделился своим опытом по поводу работы аналитиков на Quora.



Для каждого случая характерны разные уровни стресса и соответственно зарплаты. Много времени уходит на программирование. Надеяться только на инженеров из команды разработки не стоит. В небольших командах всегда не хватает времени. По сравнению с большими банками или институтами складывается ощущение, что провести анализ всех возможных направлений вовремя не получится.



В хедж-фондах аналитиков или квантов уважают. Компании генерируют большие доходы на основе их идей, или, по крайней мере, понимают, что могут с их помощью заработать, поэтому к работе этих сотрудников относятся серьёзно.







Очень интересно видеть, как твои идеи работают на рынках. В большей степени время уходит на данные и проведение эмпирических исследований, реже на теоретические модели.



Иногда приходится делать не особо интересные вещи, например, составлять таблицы в Excel. Но, по сравнению с инвестиционными банками, в фондах меньше бюрократии и короче рабочие часы.


На основе опросов на Quora и описаний от опытных профессионалов можно составить примерный вариант рабочего дня аналитика фонда.



Рабочий день



Утро


Проснуться и сразу читать в интернете последние новости на New York Times, Wall Street Journal, Financial Times и CNBC, посмотреть информацию от аналитиков. Пролистать сотню писем в почте, обратить внимание на сообщения от инвест-банков. На всё времени никогда не хватает — остальное дочитать уже на работе. В зависимости от расположения офиса кто-то делает утреннюю пробежку, а кому-то приходится сразу отправляться на работу, чтобы успеть через пробки.



В офисе день начинается с включения терминалов Bloomberg и быстрого завтрака. Для начала аналитик быстро проверяет всё, что привлекло его внимание во время проверки новостей дома. Дальше нужно прочитать несколько аналитических отчётов и ещё много статей из новостной ленты, Google News, Bloomberg и Facebook.



Иногда полезно обсудить новости со своими коллегами, а следом обратить пристальное внимание на движение цен, когда открываются торги на рынке, особенно резкие скачки происходят в самом начале торгов. После открытия дня на рынках появляется время, чтобы дочитать оставшуюся почту, позавтракать, просмотреть несколько отчётов и поискать полезную информацию в сети.







Далее аналитик чаще всего проводит качественный анализ различных показателей, прогнозов по IPO, квартальных отчётов, смотрит презентации, интервью с директорами компаний, пресс-релизы, отчёты, JP Morgan или Bank of America. В задачи аналитика входит оценка происходящего на рынке, поиск странностей и нелогичных сценариев, которые могут привести к хорошей возможности заработать.



Когда качественный анализ закончен, специалист приступает к количественной оценке — построению или обновлению моделей. На этом этапе нужно определить основные показатели роста и добавить свои собственные предположения, подкреплённые фактами. Нужно проверить всё очень внимательно, чтобы обеспечить безопасность с запасом для потенциальных сделок. В распоряжении аналитика множество инструментов, например, для дисконтирования или симуляции распределения активов.



После проведённого анализа нужно уточнить получившиеся цифры и инвестиционные расчёты, позвонить коллегам из инвестиционного банка, эксперту или знакомому в индустрии. Здесь нет места для ошибок, всё должно либо точно сходиться, либо нет.



До середины дня сотруднику хедж-фонда остаётся выполнять намеченный план. Если важные акции начинают заметно меняться в цене, то нужно обязательно пристально следить за ними. Также стоит обратиться к менеджеру и узнать, над ещё нужно поработать, спросить мнения по поводу анализа, который был только что проведён. В оставшееся время приходиться много читать и продолжать анализировать: открытые данные и запросы, расшифровки записей, презентации, анализ данных, прогнозы.



Хорошие идеи могут прийти именно в процессе чтения, а не постоянного наблюдения за котировками. В зависимости от нагрузки и обязанностей аналитик может строить много математических моделей или отдавать их кому-то рангом ниже и фокусироваться на более широких вещах. Очень полезно каждый час делать небольшие перерывы, чтобы оставаться сфокусированным на протяжении всего дня и не ошибаться в расчётах.



Полдень


В полдень снова мониторинг акций, с перерывом на обед. После еды аналитика ожидает новая волна новостей о рынке, иногда совещания, и ещё много текстов — отчётов и документов по индустрии. Важно проверять, как обстоят дела у конкурентов, читать их сайты и отчёты.



Наконец, ближе к вечеру появляется возможность сходить в спортзал, получить физическую нагрузку на полтора часа и отдохнуть от финансов. После спортзала работа не заканчивается — новые данные, сбор информации, отчёты, оценка проектов с другими аналитиками, совещания и прочие подобные вещи. Случаются встречи с коллегами из других организаций и банков, во время общения можно получить ценную информацию, главное — не раскрыть какой-нибудь секрет своей компании, но в остальном обмен слухами полезен.







Вечер


Рабочий день аналитика заканчивается примерно в 19:00-20:00, кто-то продолжает работать дома, но если у человека есть семья, и он хочет поддерживать своё эмоциональное состояние в норме, то старается сохранять баланс между жизнью и работой, расставлять приоритеты правильно.

Оставшееся время уходит на ужин, общение с семьёй и друзьями, иногда на чтение или развлечения. В редких случаях вместо просмотра сериала и чтения хорошей книги приходится анализировать новые отчёты и смотреть интервью с руководителями компаний, чтобы быть готовым к тому, что может произойти на следующий день. Кому-то даже удаётся найти время для своего хобби и развиваться не только в выходные.



Ложиться приходится довольно рано — утро работника хедж-фонда начинается примерно в 5:00. Читать перед сном вредно, но не все могут удержаться. На следующий день всё повторяется.



В некоторых фирмах к поведению сотрудников относятся довольно лояльно, чаще это большие организации, где ценятся долгосрочные отношения и работа на результат, чем недобросовестные работники могут пользоваться. Есть и другие компании, где вас превращают в «рабов» ради общего дела, такие организации подходят не всем, но есть люди, которым нравится подобная атмосфера.



Другие материалы по теме от ITinvest:




Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/304248/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Margana

Как «на пустом месте» получить выгоду 79800 рублей за 1,5 минуты?

Суббота, 18 Июня 2016 г. 18:26 (ссылка)


 



4687843_logo (700x700, 637Kb)



Как «на пустом месте» получить выгоду 79800 рублей за 1,5 минуты?



Успешный инвестор и управляющий трейдер Дмитрий Фёдоров 2 июля 2016 года проведёт масштабную веб-конференцию на тему быстрого заработка на бирже! 



Он раскроет три своих стратегии, позволяющие даже новичкам за 2-5 дней зарабатывать 50-100% и более на вложенный капитал. 



 



http://info-dvd.ru/a/21263464



 

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

[Перевод] Алгоритмы сжатия данных без потерь: что они говорят о рынках

Вторник, 10 Мая 2016 г. 17:19 (ссылка)





В нашем блоге на Хабре мы не только рассматриваем различные технологии финансового рынка, но и описываем различные инструменты, использующиеся аналитиками в ходе его анализа. В частности, не так давно мы писали о том, как гипотезу случайного блуждания можно использовать для прогнозирования состояния финансового рынка. Количественный аналитик хедж-фонда NMRQL Стюарт Рид опубликовал на сайте Turing Finance результаты своего исследования, где применил эту гипотезу для тестирования случайности поведения рынков.



Идея заключалась в следующем: генераторы случайных чисел «прогоняются» через группу тестов NIST, чтобы понять, где возникает уязвимость, позволяющая использовать неэффективность рынка для извлечения прибыли. В ходе эксперимента автор пришел к выводу, что поведение рынка нельзя описать в терминах простого подбрасывания монетки, как считают отдельные авторитетные ученые. Некоторым тестам удалось зафиксировать определенный уровень «шума» в поведении рынка. Один из них – тест на линейную сложность – привлек внимание автора, поскольку напоминает об идее отношения случайности и степени сжатия.



В новой статье Рид попытался выяснить, какую пользу могут принести алгоритмы сжатия данных для поставленной ранее задачи. Мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод этой работы.



Эффективность рынка и гипотеза случайного блуждания



В своем крайнем выражении гипотеза эффективности рынка утверждает, что вся информация, будь то публичная или доступная частным лицам, мгновенно и точно учитывается в значении цены. Поэтому любой прогноз цен назавтра должен основываться на сегодняшнем состоянии рынка, так как текущие котировки верно и достаточно полно отражают текущее положение дел.



Согласно этой теории, никакой подробный экономический или фундаментальный анализ прошлого не даст более точный прогноз на будущее. На эффективном с точки зрения полноты и достаточности информации рынке будущее не определено, потому что зависит от неизвестных данных, которые появятся «завтра». Исходя из позиции сегодняшнего наблюдателя, будущие изменения случайны. «Взломать» рынок способны лишь аналитики, умеющие путешествовать во времени.



Эта гипотеза имеет свои достоинства, даже если мы будем выступать за более сложное понимание ситуации, за влияние эволюционных и поведенческих факторов. Заслуги этой теории неоспоримы. Во-первых, предсказывать поведение рынков действительно сложно. Во-вторых, действительно не существует последовательности действий, по которой среднестатистический игрок способен взломать рынок. В-третьих, гипотеза эффективности вполне логично объясняет появление таких финансовых инноваций, как, например, производные инструменты.



Самая серьезная критика гипотезы эффективности идет со стороны поведенческого финансового анализа, который подвергает сомнению ее фундаментальные постулаты. В рамках этого подхода утверждается, что инвесторы не ведут себя рационально и не способны давать «справедливую» цену акциям. У игроков на практике нет единых ожиданий по поводу цены.



Эволюционная теория развития рынков добавляет к этому еще пару аргументов. Она считает, что система состоит из разрозненных агентов, которые взаимодействуют между собой, подчиняясь эволюционным законам. В этом взаимодействии на первый план выходят случайность, моментум, стоимость и оборот активов (реверсия). Ни один из этих критериев оценки не преобладает над остальными. Их влияние на состояние рынка меняется по мере того, как игроки приспосабливаются к их воздействию. Гипотеза эффективности называет такие вещи аномалиями рынка, что не совсем соответствует действительности. Их появление вполне предсказуемо, а влияние на рынок может быть оценено количественно.



В ответ на критику приверженцы эффективности рынка разработали две новых гипотезы. Одна утверждает, что только публичная информация отражается в котировках. Другая доходит до того, что признает влияние исторических данных на текущие цены акций. Но главная позиция остается прежней: движение цен следует распределению цепи Маркова, случайному блужданию.



Получается, что мы дублируем гипотезу случайного блуждания, лежащую в основе почти всех современных моделей цен. Академики и практики рынка тратят десятилетия на изучение относительной эффективности и случайности рынков. В прошлой статье Стюарт Рид представил один из тестов для проверки случайности – тест неоднородного дисперсионного отношения Ло и МакКинли. В этот раз среди прочего речь пойдет об алгоритме сжатия Лемпеля-Зива.



Алгоритмическая теория информации и случайность



Для количественного анализа изучение случайности не в новинку. Этим давно занимаются криптография, квантовая механика, генетика. Неудивительно, что некоторые идеи и подходы были заимствованы из этих наук. Например, из алгоритмической теории информации экономисты взяли идею о том, что случайная последовательность несжимаема. Давайте попытаемся для начала установить контекст этой интересной мысли.



В 1930-х Алан Тьюринг представил абстрактную модель вычислений, которую назвал автоматической машиной. Сегодня она известна как машина Тьюринга. В этом отношении нам интересно лишь следующее утверждение: «Неважно, какие алгоритмы вычисления закладываются, машина должна имитировать саму логику алгоритма».







Модель машины Тьюринга



В своей упрощенной форме алгоритм есть детерминистическая последовательность шагов для трансформации набора входных данных в набор выходных. Для последовательности чисел Фибоначчи такой алгоритм построить легко: следующее число есть сумма двух предыдущих. Согласно другому великому математику Андрею Колмогорову, сложность последовательности может быть измерена через длину самой короткой вычислительной программы, которая генерирует эту последовательность как выходную. Если эта программа короче первоначальной последовательности, значит, мы сжали последовательность, то есть закодировали ее.



Что происходит, когда мы закладываем в машину Тьюринга случайную последовательность S? Если нет логики в распределении данных, машине нечего симулировать. Единственный вариант получить на выходе случайную последовательность – print S. Но эта программа длиннее, чем случайная последовательность S. Поэтому ее сложность, по определению, выше. Вот что имеют в виду, когда говорят, что случайная последовательность несжимаема. Другой вопрос, чем мы можем подкрепить факт, что найденная нами программа самая короткая из возможных? Для того чтобы прийти к такому выводу нам следовало бы перебрать бесконечное число комбинаций.



Проще говоря, сложность Колмогорова не вычислима. Следовательно, случайность не вычислима. Мы не можем доказать, что последовательность случайна. Но это не значит, что мы не способны протестировать возможность того, что последовательность может быть случайна. Здесь в игру вступают статистические тесты случайности, некоторые из которых используют алгоритмы сжатия.



Компрессия и случайность рынка: постановка проблемы



Всего лишь несколько ученых пытались приспособить алгоритмы сжатия для проверки эффективности рынков. Сама по себе идея проста, но за этой простотой скрываются специфические вызовы.



Вызов 1: конечная последовательность и бесконечность


Наше определение случайности в информационной теории означает, что нам приходится иметь дело с бесконечной протяженностью. Любая конечная последовательность может быть слегка сжата уже на основе одной только вероятности. Когда мы используем компрессию для проверки относительно коротких последовательностей на рынке, нам нет дела, способен ли алгоритм сжать их. Нам интересно, будет ли уровень сжатия статистически значим.



Вызов 2: дрейф рынка


Есть несколько типов случайности. Первый тип называется мартингейлом или действительной случайностью Колмогорова. Его чаще всего ассоциируют с компьютерными науками и информационной теорией. Второй тип – случайность Маркова, используемая в финансовом анализе и гипотезе случайного блуждания.



Это значит, что мы должны быть предельно осторожны, когда выбираем статистический тест для рыночной случайности. Статистический тест, разработанный под первый тип случайности, будет иметь интервал доверия, отличный от того, который есть у теста под случайность Маркова.



Сейчас должно немного проясниться. Допустим, у нас есть две модели: броуновское движение и геометрическое броуновское движение с ненулевым отклонением. В нашем примере первая модель подходит для обоих типов случайности. Вторая лишь для случайности Маркова. Результат теста второй модели будет искажен.







Модель 1 (Броуновское движение) — в среднем, все пути ведут в никуда, при нулевом отклонении. При бинаризации эта модель превращается в последовательность подбрасывания монеты







Модель 2 (Геометрическое Броуновское движение) — пути ведут вверх, а отклонение является ненулевым. При бинаризации в результаты будет вноситься искажение



Это серьезная проблема для тех, кто хочет опровергнуть гипотезу случайного блуждания через компрессию. Поскольку теория имеет дело лишь с избыточной предсказуемостью дрейфа рынка, то есть способности кого-то рынок взломать.



Вызов 3: стохастическая волатильность и разрывы


Следующая проблема заключается в том, что нестационарность волатильности может привести к тому, что определенные движения рынка будут выглядеть как регулярные и частые явления вопреки теоретическим выкладкам. Эту проблему еще называют «толстые хвосты». Если мы предположим, что шум рыночных изменений стремится к нулю, независимо от разрывов и стохастической волатильности, мы можем представить изменения в двоичном коде и снять проблему.



Тест сжатия для рыночной случайности



В академической науке алгоритмы сжатия данных без потерь в отношении оценки эффективности рынка уже применялись. Суть большинства исследований сводится к следующему: развитые рынки демонстрируют высокий уровень эффективности, развивающиеся рынки демонстрируют избыточную сжимаемость и определенный уровень неэффективности. Эти неэффектиновсти можно объяснить лишь через специфические паттерны, которые показывают уровень вероятности выше ожидаемого на определенных временных интервалах.



Методология проверки


Методология основана на трех известных алгоритмах сжатия: {gzip, bzip2 и xz}.




  • Нужно загрузить рыночные индексы с Quandl.com.

  • Затем рассчитывать логарифмические возвраты индексов и обозначить их как r.

  • Подсчитать их среднее (компонент отклонения) –

https://habrahabr.ru/post/283252/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

«Роботы» атакуют финансовые рынки: Как софт заменит биржевых аналитиков на Уолл-стрит

Суббота, 07 Мая 2016 г. 09:45 (ссылка)





В конце 2013 года академики из Оксфорда опубликовали исследование, в котором утверждалось, что 47% всех рабочих позиций в США находятся «в зоне высокого риска» автоматизации в течение ближайших 20 лет. Такие выводы спровоцировали целый шквал публикаций в прессе на тему того, как бездушные роботы отнимают рабочие места у людей.



Однако исследователи говорили не только о том, что работу могут потерять неквалифицированные работники, выполняющие несложные действия, к примеру, на фабриках или производстве. Теперь софт, использующий новые подходы вроде машинного обучения, может делать работу, которая всегда считалась прерогативой высокообразованных и высокооплачиваемых людей, которые не занимаются физическим трудом.



Согласно данным исследования, степень угрозы автоматизации для конкретных отраслей сильно различается — заменить живого доктора, общающегося с пациентом, еще очень долго будет нельзя (и не факт, что это вообще возможно). А вот клерков в юридических конторах, которые анализируют бумаги — вполне можно будет заменить.



Но больше всего, по мнению исследователей, стоит беспокоиться работникам сферы финансов. Ее высочайшая степень автоматизации и проникновения технологий уже сейчас ставит под угрозу до 54% рабочих позиций.



Софт, который знает все



В феврале этого года издание New York Times рассказывало историю разработчика аналитической системы Kensho Даниэль Надлер. Его система собирает и анализирует информацию, которая может повлиять на изменение положения дел на фондовом рынке — а затем генерирует рекомендации о совершении транзакций.



Раньше, когда крупный клиент инвестиционной компании звонил своему брокеру и спрашивал, к примеру, как на цену купленных им акций энергетических компаний может повлиять очередное обострение ситуации в нефтедобывающих районах, скажем Сирии, он мог получить ответ, основанный на личных впечатлениях брокера или тот мог позвать на помощь аналитика. Такие советы могли быть точными, но всегда существовал риск человеческой ошибки — сотрудник мог не учесть какой-то важны фактор.



Чтобы снизить вероятность ошибки в каждом конкретном случае нужно было проводить глубокое исследование похожих событий и того, как они влияли на рынок. Однако минус такого подхода заключался в том, что к тому моменту, как аналитики могли сформулировать инвестиционный совет, возможность для его применения уже могла давно быть упущена.



Теперь же компании вроде Goldman Sachs начинают использовать аналитические системы вроде Kensho. С их помощью можно вбить интересующий поисковый запрос (например — «Сирия»), и сразу увидеть выдачу событий, связанных с этой темой. Похоже на Google, который показывает контент в сети на основе поискового запроса.



Kensho все активнее используется в Goldman Sachs и создатель программы Надлер убежден, что аналитикам этой и многих других финансовых компаний стоит беспокоиться за свою будущее. Он прогнозирует, что в течение десяти лет от трети до половины сотрудников финансовых компаний на Уолл-стрит потеряют работу из-за Kensho и других подобных систем.



Сфера финансов уже проходила подобные трансформации — сначала работу потеряли клерки и брокеры, которые занимались продажей и покупкой акций по телефону. По данным источника NY Times в том же Goldman Sachs таких людей осталось всего четыре, а было около 600. Кроме того, многие трейдеры, которые сами совершали операции на рынке, ушли с него, уступив торговым роботам.



Теперь пришла очередь финансовых аналитиков — новый софт в состоянии изучить и проанализировать в разы больший объём данных за гораздо меньшее время. И надежность этого анализа также выше, считает Надлер. Он также убежден, что увольнений не избежать и сотрудникам финансовых компаний, которые работают с инвесторами — если те смогут общаться с умной аналитической системой, которая почти не ошибается, мало кто захочет тратить свое время на людей.



Несколько месяцев назад Энтони Дженкинс, который ранее был уволен с должности гендиректора крупнейшего британского банка Barclays выступал на конференции. Его выступление было посвящено «уберизации» финансовой индустрии, то есть влиянию на нее новых технологий.



«По моему прогнозу, число подразделений и работающих в финансовых компаний сотрудников в ближайшие годы может сократиться на 50%, — говорил он со сцены. И даже при более оптимистичном сценарии, как минимум 20% работников потеряют свои места из-за развития технологий».



Стремление к экономии



Одним из стимулов к внедрению инновационных аналитических инструментов может послужить желание сэкономить. В течение нескольких десятилетий распоряжение чужими финансами, на котором специализируются многие инвестиционные компании, было более чем прибыльным бизнесом. По данным консалтинговой компании BCG, рентабельность отрасли доверительного управления активами достигла 39% в 2014 году (для сравнения, рентабельность сферы продаж потребительских товаров в то же время не превышала 8%, а фармацевтики — 20%). Совокупная прибыль отрасли в 2014 году, по различным оценкам, составила $102 млрд. Кроме того, индустрия управления чужими финансами растет быстрыми темпами: сейчас компании «присматривают» за $ 78 трлн по всему миру, а к 2020-ому эта цифра может дорасти и до $ 100 трлн.



Все это привело, в частности, к тому, что финансовые компани и управляющие активами запрашивали все более высокие комиссионные со своих клиентов. Пока рынки растут, клиенты могут не замечать влияния комиссионных сборов на итоговую прибыль, и доходам управляющих активами ничто не угрожает. Но в минувшем году большинство рынков существенно снижало темпы роста или падало.



Консалтинговая компания McKinsey сообщила, что в 2015 году снизились темпы роста и уровень прибыли многих американских фирм, предоставляющих услуги управления активами. Morningstar сообщает, что в 2015 году активные менеджеры столкнулись с «оттоком» более чем $ 100 млрд управляемого капитала. Еще $400 млрд были переведены под «пассивное» управление, которое предполагает отслеживание фондовых индексов и вложение средств в них. Впрочем, это не помогло тем, кто вложился в ценные бумаги суверенных фондов стран, экспортирующих природные ресурсы. Компенсировать потерянный доход после обвала общемировых цен на сырье практически невозможно. Тяжело пришлось и фирмам, специализирующимся на рынке акций: Aberdeen Asset Management, один из крупнейших инвестиционных фондов Европы, потерял 14% управляемых средств, Ashmore Group — 19%.



Внедрение новых технологий позволяет воспроизвести стратегии управления финансами при гораздо меньших затратах. В настоящий момент программы способны заменить к примеру, тех управляющих, которые пытаются «обыграть» рынок, покупая дешевые акции с высокой предполагаемой доходностью. Компьютерная программа куда быстрее анализирует рынок акций, которые выглядят дешевыми по отношению к прибыли выпустивешй их компании компании, стоимости ее активов или выплачиваемых ею дивидендов. Кроме того, система может использовать в торговле не только акции, но и к примеру, так называемые структурированные продукты. У инвесторов больше не будет необходимости беспокоиться о том, что управляющий или аналитики инвесткомпании могут просмотреть что-то или действовать не согласно утвержденной стратегии.



В случае выбора между рынками активов, робо-консультант, опираясь на компьютерные вычислительные модели, также сможет помочь инвесторам управлять своим капиталом, и за очень низкую плату.



Перспективы



Инвестиции в технологические разработки в сфере финансов («финтех») утроились в период с 2013 по 2014 год, составив $12,2 млрд. Новые стартапы работают над оптимизацией каждого звена всей финансовой системы. С помощью специального софта банки принимают решение о том, выдавать ли потенциальному заемщику кредит, страховые компании предлагают тарифы на основе данных о стиле вождения, собранных специальными средствами, а так называемые робо-советники помогают инвесторам формировать портфолио ценных бумаг — каждый такон инновационный рывок оставляет без работы какое-то количество квалифицированных сотрудников.



И тот факт, что пользователем технологий, вроде Kensho, стал Goldman Sachs, говорит о многом, считает создатель Kensho. Если такая консервативная и в чем-то неповоротливая компания, как Goldman, готова довериться софту и отказатсья от многих сотрудников, то работники не столь крупных финансовых компаний могут потерять свои места еще быстрее.



Другие материалы по теме от ITinvest:







Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/283100/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Хакеры и биржи: К каким последствиям могут приводить атаки на финансовые компании

Вторник, 26 Апреля 2016 г. 13:23 (ссылка)





В нашем блоге на Хабре мы пишем о различных аспектах, связанных с работой на бирже. И вопросы информационной безопасности являются наиболее актуальными из них. Недобросовестные трейдеры и работники финансовых компаний часто не могут устоять перед соблазном использования инсайдерской информации себе во благо — иногда для ее передачи применяются оригинальные инструменты вроде игровых чатов.



Однако большие деньги, которые «живут» на финансовых рынках привлекают не только неподготовленных злоумышленников, но и целые хакерские преступные группировки, использующие высокотехнологичные средства нападения. Сегодня мы поговорим о том, к каким последствиям могут приводить их действия, и как защититься простым участникам биржевых торгов.



Троян Corkow: скачок курса рубля и 244 млн убытка



В конце февраля прошлого года хакеры устроили панику на Московской бирже. В течение пятнадцати минут курс доллара «скакал» в очень большом для обычного хода торгов диапазоне. Неизвестный трейдер сначала продавал доллары по 55 рублей, а затем покупал, но уже по 65. Внезапно возникшая волатильность позволила, к примеру, совершить сделку на покупку долларов по курсу 59,0560 и через 51 секунду продать их по курсу 62,3490.



Виновником произошедшего был изначально назван казанский «Энергобанк», от чьего имени и выставлялись нерыночные заявки — всего на сумму более $500 млн. Всего за 15 минут ущерб для банка составил 244 млн рублей. Изначально участники торгов и представители регуляторов выдвигали различные версии, никак не связанные с действиями хакеров. К примеру, первый зампред Центробанка Сергей Швецов обвинил казанский банк в сознательном манипулировании валютой. Некоторые финансисты решили, что так представители «Энергобанка» выводят деньги.



Когда в банке потребовали отменить все сделки и вернуть средства, участники этих транзакций признали сделки легальными — в результате банк подал в суд на брокеров, чьи клиенты стали контрагентами совершенных хакеров разорительны нерыночных сделок.



В дальнейшем МВД обратилось в компанию Group-IB, которая занимается киберраследованиями. Именно ее специалисты опубликовали отчет, в котором рассказали, что произошедшими финансовыми манипуляциями стоит группа хакеров.



Фактически, они использовали известный с начала 2010-х годов «троян» Corkow, которым заразили терминал удалённого управления сделками банка. Что интересно, по данным СМИ, в конце марта 2015 года комитет по валютному рынку Московской биржи рекомендовал правлению биржи исключить финансовое учреждение из состава участников торгов валютного рынка из-за недостаточной защищенности системы информационной безопасности.



Троян, использовавшийся для атаки, может открывать на зараженном компьютере канал удаленного управления через легитимно выглядящие сайты или файлы. В результате хакеры получают возможность удаленного управления. Corkow постоянно обновляется для обхода антивирусных программ. По словам ИБ-экспертов, троян заразил уже 250 тысяч компьютеров во всем мире, а также проник в системы более ста финансовых компаний. Во всех банках, где была зафиксирована эта вредоносная программа, был установлен и корректно работал антивирус, что не помешало Corkow в некоторых случаях оставаться незамеченным более шести месяцев.



На данный момент неизвестно, удалось ли хакерам действительно украсть деньги в ходе несанкционированных сделок. Кто точно сумел заработать — так это обычные биржевые трейдеры, которые вовремя сориентировались и смогли купить или продать валюту по крайне выгодному для себя и невыгодному для банка курсу. Единственный способ вернуть эти деньги обратно — взыскать их с тех, кто внедрил вредоносное ПО в систему банка. Есть версия, что способствовать хакерам мог бывший сотрудник банка, решивший отомстить за свое увольнение.



Тем не менее, до сих пор нет никаких окончательных выводов, расследование продолжается, конечный получатель 250 миллионов по-прежнему не найден.



От русских хакеров страдают и иностранные финансисты



В докладе Комиссии по ценным бумагам США, опубликованном в феврале прошлого года, сообщалось, что 88% брокеров, так или иначе, сталкиваются в своей работе с хакерскими атаками. По статистике, попытки проникновения в сеть крупнейших банков Америки происходят каждые 34 секунды. Часто за этими кибератаками стоят иностранные хакеры — часто русские.



Так группа предположительно российских хакеров в октябре прошлого года успешно атаковала серверы компании-поставщика финансовых данных и издателя профильных СМИ Dow Jones, похитив информацию, которую можно было продать участникам биржевых торгов. Ещё за неделю до этого случая из компании похитили контакты около 3500 клиентов. ФБР так и не удалось выяснить, связаны ли между собой эти атаки на Dow Jones.



В октябре 2010 года хакеры (вновь русские) совершили дерзкую кибератаку на биржу Nasdaq. ФБР получили сигнал тревоги с биржи о том, что в системе вирус. Притом после его изучения в бюро пришли к выводу, что вредоносное ПО внедрили не простые хакеры, а вражеские спецслужбы. Журналисты множества западных изданий пытались выяснить, какие последствия имела эта атака, но ни один из экспертов так и не ответил на вопрос. Но именно этот случай показал американским спецслужбам, да и всему миру, насколько уязвимы для кибератак биржи, банки, а также объекты инфраструктуры.



Атаки на Dow Jones и Nasdaq — далеко не единственный попыток русскоговорящих хакеров завладеть финансовой информацией. В августе 2015 года власти США провели аресты русскоязычных хакеров, которые взломали системы новостных терминалов PRNewswire, Marketwired и Businesswire с целью получения инсайдерских сведений для торгов на бирже. Как утверждается, преступная группа за несколько лет своего существования смогла заработать таким образом более $100 млн долларов.



image



Арест одного из обвиняемых Виталия Корчевского



Однако финансовые компании и биржи атакуют далеко не только хакеры из нашей страны. Так в июле прошлого года было совершено нападение на Нью-Йоркскую биржу, в результате которого ее работа остановилась на несколько часов. Несмотря на то, что представители биржи заявили о «технических неполадках», многие комментаторы не поверили в эту версию — причиной тому стал подозрительный твит в Twitter-аккаунте группировки Anonymous, опубликованный за 12 часов до сбоя.



image



Интересно, случится ли завтра что-то плохое для Уолл-стрит…можно только на это надеяться.



Кроме того, создатель антивируса McAfee Джон Макафи в своей колонке для британского издания IBTimes заявил о том, что причиной сбоя биржи могли стать действия хакеров «вроде Anonymous». Якобы, Макафи изучил диалоги хакеров в теневой части интернета (dark web), в которых они поздравляли друг-друга с «успешной работой на Уолл-стрит». Журналисты предположили, что причиной возможной атаки могло стать широкое освещение в прессе фондового кризиса в Китае.



Как защититься



На современных биржах действуют правила, которые позволяют свести к минимуму последствия внезапных и сильных движений цены. Обычно, перед началом торгов устанавливается коридор, в рамках которого цена может меняться в ходе торговой сессии. При выходе за его пределы торги останавливаются — это позволяет предотвратить ситуации, когда при возникновении паники на рынке цена каких-либо финансовых инструментов может упасть на десятки процентов за день.



Кроме того, сбои могут происходить и по причинам, не связанным с деятельностью киберпреступников. В любом случае, остановка торгов — это далеко не единственная возможная проблема. Ошибки в работе биржевых системы могут приводить в том числе и к некорректному отображению торговых данных или неверному расчету гарантийного обеспечения для удержания позиции (ошибка может привести даже к преждевременному закрытию сделки)



Для того, чтобы минимизировать возможный ущерб брокерские компании разрабатывают различные системы защиты клиентов. О том, как реализована подобная защита в торговой системе ITinvest MatriX можно прочитать по ссылке.



Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/282489/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Можно ли создать алгоритм для торговли на бирже с помощью анализа тональности сообщений в интернете

Понедельник, 25 Апреля 2016 г. 14:12 (ссылка)





В нашем блоге на Хабре мы много пишем об алгоритмической торговле и создании алгоритмов для работы на финансовых рынках. Одним из наиболее преспективных и популряных направлений деятельности исследований является прогнозирование ситуации на фондовом рынке на основе различной информации. Для этого, в том числе, применяются и данные о тональности сообщений, опубликованных в интернете (sentiment analysis).



Сегодня мы поговорим о том, реально ли с помощью этого метода создать сколько-нибудь эффективную торговую стратегию.



Сообщения в сети и фондовый рынок



Сообщения в социальных сетях могут оказывать серьезное влияние на ситуацию на фондовом рынке. Широко обсуждаются случаи, когда некоторые трейдеры зарабатывают значительные суммы буквально с помощью одного твита. Иногда этим даже пользуются злоумышленники, которые, к примеру, создают поддельные аккаунты аналитических компаний, публикуя в них сообщения, которые могут повысить или обвалить цену акций конкретной компании.



В свою очередь, разработчики торговых систем старются создать алгоритмы, которые могли бы генерировать рекомендации о совершении покупки или продажи на основе доступных в сети данных. Существует множество разновидностей подобных алгоритмов. Некоторые из их подразумевают измерение интереса к теме финансов, который может свидетельствовать о скорых движения рынка — для этого могут использовать, к примеру, сервис Google Trends.



Кроме того, разрабатываются и системы, которые анализируют тональность публикующихся новостей или обзоров финансовых экспертов. Ранее в нашем блоге мы писали о подходе к прогнозированию движения фондового рынка на основе анализа публикаций в финансовых СМИ. Его разработчики создали алгоритм, который оценивал авторитетность конкретного эксперта, чье мнение было представлено в материале и точность его прошлых прогнозов, и на основе этих данных генерировал предположения о том, насколько точным окажется новый прогноз аналитика.



image



Кроме того, многие финансовые компании и хедж-фонды используют специальные системы для оценки тональности сообщений в социальных сетях и сообществах для прогнозирования возможных изменений на фондовом рынке. К примеру, еще в 2010 году издание The New York Times рассказывало о технологии определения тональности Lexalytics, которую используют Thomson Reuters и Dow Jones.



Но каких результатов можно добиваться с помощью подобного анализа?



Эксперимент: создание торговой стратегии, использующей оценку тональности



Профессор Венского университета экономики и бизнеса Рональд Хохрайтер (Ronald Hochreiter) опубликовал описание эксперимента по созданию торговой стратегии, которая использует для создания прогнозов оценку тональности сообщений в социальных сетях и сообществах.



По словам Хохрайтера, данные обсуждений в интернете могут быть полезны с точки зрения «народной мудрости» — в дискуссиях принимают участие разные люди из разных городов и даже стран, которые отстаивают различные независимые точки зрения. Агрегация таких данных, в теории, может позволять создвать модели поведения участников торгов. Эта идея лежит в основе проектов по отслеживанию настроений инвесторов вроде StockTwits.



Хохрайтер решил на основе данных StockTwits и PsychSygnal присваивать акциям коэффициент потенциального роста (bullishness) или падения (bearishness). Эта оценка использовалась его системой в качестве замены технических индикаторов для принятия решений о покупке или продаже.



В ходе эксперимента Хохрайтер использовал исторические данные о ценах акций, входящих в индекс Доу-Джонса в период с 2010 до конца 2013 года. При этом для сравнения результатов работы стратегии, основанной на анализе тональности сообщений в сети, использовался классический подход к формированию портфолио финансовых иснтрументов на основе анализа стандартного отклонения финансовых результатов тех или иных акций на исторических данных.



Стратегия, основанная на анализе тональности сообщений, показала лучшие характеристики рискованности операций, также при ее использовании была зафиксирована меньшая максимальная просадка портфеля. Однако Хохрайтер в ходе своего эксперимента не учитывал транзакционные издержки, которые возникают в ходе реальной торговли — их наличие может сделать из успешной в ходе тестов стратегии убыточную при реальных торгах.



Медиа или соцсети



В свою очередь представители ИТ-департамента из нью-йоркского Университета Stony Brook Венбин Жанг (Wenbin Zhang) и Стивен Скиена (Steven Skiena) в своей работе проанализировали связь между тональностью сообщений в соцсетях и публикаций в медиа и реальными результатами конкретных акций. Для этого они загрузили исторические данные о 3238 акций в период с 2005 по 2009 год. Вот, что им удалось выяснить:



Исследователи обнаружили связь между числом публикаций и количеством обсуждений и объёмом торгов — чем более популярной оказывалась компания, тем больше сделок совершалось с ее акциями (хотя сила этой связи зависит от сектора бизнеса — авиакомпании крайне чувствительны к тональности медиа, ИТ-компании — в меньшей степени).



Влияние соцсетей (например, Twitter) носит более отложенный эффект, по сравнению с сообщениями в медиа — иногда результат обширных обсуждений в Twitter отражался на ценах акций только на следующий торговый день или еще днем спустя, в то время как публикации в крупных СМИ немедленного способствовали росту или падению котировок.



Стратегии, основанные на анализе данных СМИ, блогов или соцсетей показывают лучшие результаты на коротких интервалах — рынок обычно реагирует на новости довольно быстро, поэтому более длинный период удержания позиции ничего не дает трейдеру.







Кроме того, нет смысла и выбирать на основе анализа тональности большое количество акций — чем больше выбранных таким образом инструментов в портфолио, тем ниже его общие результаты:







Заключение



Исследования показывают, что между тональностью сообщений в социальных сетях, блогах и публикациях в медиа и положением дел на финансовых рынках действительно существует определенная связь. Ученым удается разрабатывать стратегии, которые показывают неплохие результаты на исторических данных.



Элементы подобных стратегий уже сейчас используют в своей практике некоторые финансовые компании и хедж-фонды. Однако почти никто из них не полагается на подобную тактику целиком и полностью.



Издание Fortune рассказывало историю одного лондонского хедж-фонда, который пару лет назад запустил новый проект под называнием «фонд Twitter». Специальная компьютерная система читала 100 млн твитов в неделю и определяла на их основе ситуацию с текущими экономическими трендами. Затея оказалось ужасной — фонд прогрел за два года.



Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/282403/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
vsemmoney

OpenLedger - Децентрализованная Крипто-биржа (Инвестиции в Obits, BTSR) - Инвестирование в криптовалюту - Форум о заработке в интернете и инвестициях

Понедельник, 18 Апреля 2016 г. 10:56 (ссылка)
vsemmoney.ru/topic/3041-ope...nvestitci/


OpenLedger - Децентрализованная Крипто-биржа (Инвестиции в Obits, BTSR) - отправлено в Инвестирование в криптовалюту: 25 Февраля 2014 года представители биржи по обмену монет Биткойн, MT Gox, заявили, что со счетов компании похищено Биткойнов на сумму в 

Позволять кому бы...

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
vsemmoney

В первом квартале биржевые цены на бензин выросли почти на четверть - Новости в мире финансов и инвестиций - Форум о заработке в интернете и инвестициях

Вторник, 05 Апреля 2016 г. 11:16 (ссылка)
vsemmoney.ru/topic/2886-v-p...zin-vyros/


В первом квартале биржевые цены на бензин выросли почти на четверть - отправлено в Новости в мире финансов и инвестиций:

..

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
Говорим_пишем_спорим (Автор -Vinchentcio)

Многострадальный Белград.(разделяй и властвуй)

Пятница, 25 Марта 2016 г. 19:05 (ссылка)

продолжение. начало тут http://www.liveinternet.ru/community/5643488/post387410344/page1.html#BlCom680543199

Это верх наглости. Попахивало свержением верхушки мафиозной пирамиды по управлению миропорядком. Белград оказался как нельзя кстати!

Но мешали некие международные законы. Не беда - законы пишутся "сильными Мира сего"!
anonymous_nsa (600x300, 321Kb)

Читать далее...
Метки:   Комментарии (1)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<биржи - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda