Какие данные мы используем для исследований и принятия решений
В основе любой торговой системы лежат данные. Именно от их качества, структуры и интерпретации зависит итоговое решение — входить в сделку или нет. Ниже — как именно мы работаем с данными: от источников до критериев принятия решений.
Основные источники данных для анализа
Мы используем несколько источников данных:
- Исторические котировки — это основа анализа.
- Агрегаторы статистики — они дают уже готовую статистику по инструментам.
- Свой модуль данных — мы сами собираем и агрегируем данные для более глубокой аналитики.
- Рыночные скринеры — используем Investing.com, Finviz, TradingView, Macrotrends.
Частота обновления данных
Для реальной торговли мы собираем данные в режиме реального времени.
Для бэктестинга обновляем данные раз в месяц.
Критически важные данные для принятия решений
Для принятия решений мы используем:
- технические данные
- объемно-статистический анализ
- кластерный анализ
- анализ изменения дельты в объемах
Это помогает нам вовремя увидеть изменения на рынке и спрогнозировать дальнейшее движение.
Дополнительные, но не обязательные данные
Дополнительно мы смотрим на капитализацию актива, а также на его дневную и недельную волатильность. Это помогает понять ликвидность инструмента и выбрать подходящий таймфрейм для торговли. Например, фьючерс на евро 6E мы торгуем внутри дня, а фьючерс на австралийский доллар 6A — внутри недели, потому что у него ниже волатильность.
Как мы проверяем качество и достоверность данных
Сейчас мы разрабатываем модуль качества данных — он проверяет данные на полноту, ищет пропуски и анализирует возможные ошибки. Также отдельно проверяем агрегацию данных, чтобы убедиться, что индикаторы, объемы и дельты рассчитаны правильно.
Как мы понимаем, что данных достаточно для принятия решения
Перед входом в сделку мы анализируем от 72 до 216 признаков, все признаки собираются и ранжируются по важности. Если суммарный бал по сделке выше 65% — входим в сделку.
Если данных недостаточно, мы просто не входим в сделку.
С какими ошибками мы чаще всего сталкиваемся при работе с данными
Иногда мы случайно накладывали одни данные на другие, из-за этого появлялись ошибки в бэктестинге. Также бывают ошибки в расчетах и обработке данных. Это человеческий фактор, который может возникать даже в алгоритмической торговле. Чтобы снизить такие ошибки, у нас есть система тестирования и программа испытаний.
