Инновации в основе нашей методологии
Мы переосмысливаем подходы к анализу финансовых данных через призму машинного обучения и создаем новые стандарты для тестирования торговых стратегий
Наша методология: синтез традиций и прорывов
В 2023 году мы начали разработку принципиально нового подхода к тестированию торговых алгоритмов. Вместо стандартного бэктестинга наша команда создала многоуровневую систему валидации, которая учитывает микроструктурные особенности рынка.
Основа нашего метода — это комбинация статистических моделей временных рядов с нейросетевыми архитектурами. Мы анализируем не только ценовые движения, но и паттерны ликвидности, волатильности и корреляционные структуры между различными активами.
Что делает наш подход уникальным? Мы используем адаптивные алгоритмы, которые могут корректировать параметры модели в реальном времени, основываясь на изменениях рыночного режима. Это позволяет получать более реалистичные результаты тестирования стратегий.
Три столпа нашего инновационного подхода
Адаптивное моделирование
Наши алгоритмы автоматически подстраиваются под изменения рыночных условий, используя техники онлайн-обучения и детекции структурных сдвигов в данных.
Многомасштабный анализ
Мы анализируем торговые сигналы на различных временных горизонтах одновременно — от миллисекундных тиков до долгосрочных трендов.
Робастная валидация
Система проверки стратегий включает стресс-тестирование в экстремальных рыночных условиях и анализ чувствительности к параметрам модели.
История наших исследований
Путь к созданию уникальной методологии тестирования торговых стратегий начался с фундаментальных исследований в области финансовой эконометрики
Основы исследований
Начали с изучения классических подходов к оценке риска торговых стратегий. Команда из трех исследователей сосредоточилась на анализе drawdown-периодов и их предсказуемости.
Прорыв в методологии
Разработали первую версию алгоритма адаптивного бэктестинга. Использование методов машинного обучения позволило учесть нелинейные зависимости в рыночных данных, которые игнорируют традиционные подходы.
Масштабирование решений
Создали программную платформу, которая может обрабатывать терабайты исторических данных за считанные часы. Внедрили технологии параллельных вычислений и оптимизации памяти.
Новые горизонты
Сейчас работаем над интеграцией альтернативных источников данных — от новостной аналитики до спутниковых изображений — для создания более комплексных торговых моделей.
Команда экспертов
Дмитрий Волков
Ведущий специалист по алгоритмам
15 лет опыта в разработке высокочастотных торговых систем. Специализируется на оптимизации латентности и обработке потоковых данных.
Елена Краснова
Руководитель исследований
Кандидат экономических наук, эксперт по эконометрическому моделированию. Автор 23 научных публикаций в области финансовой математики.