#quantitative_trading — Public Fediverse posts

Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3 Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills. В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++

https://habr.com/ru/articles/985076/

#алготрейдинг #бэктестинг #Python #C++ #MOEX #pandas #lookahead_bias #eventdriven #трейдинг #quantitative_trading

Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3 Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills. В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++

https://habr.com/ru/articles/985076/

#алготрейдинг #бэктестинг #Python #C++ #MOEX #pandas #lookahead_bias #eventdriven #трейдинг #quantitative_trading

Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3 Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills. В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++

https://habr.com/ru/articles/985076/

#алготрейдинг #бэктестинг #Python #C++ #MOEX #pandas #lookahead_bias #eventdriven #трейдинг #quantitative_trading

Почему ваш бектест врёт на 50%, и при чём тут выбор между Python и C++

Sharpe 2.1 в pandas-бектесте, через три месяца реальной торговли упал до 0.3 Pandas-бектесты систематически завышают доходность на 30-70%. Одна строчка с shift(-1) и вы уже используете завтрашние данные для сегодняшних решений. Плюс survivor bias, плюс нереалистичные fills. В статье разбираю источники look-ahead bias, сравниваю vectorized и event-driven подходы на данных MOEX (SBER, GAZP, LKOH за 2020-2024), мои замеры latency для Tinkoff API, и рассуждения о том, когда Python уже не вывозит и пора думать про C++

https://habr.com/ru/articles/985076/

#алготрейдинг #бэктестинг #Python #C++ #MOEX #pandas #lookahead_bias #eventdriven #трейдинг #quantitative_trading

Ultra-Low-Latency Trading System
https://submicro.krishnabajpai.me/
#ycombinator #low_latency_trading #algorithmic_trading #high_frequency_trading #HFT #quantitative_trading #C_trading_system #Rust_trading #sub_microsecond_latency #nanosecond_trading #lock_free_trading_system #deterministic_execution #FPGA_trading #SIMD_optimization #market_making #execution_engine