Аннотация:В данной работе мы подробно рассмотрим создание и структуру алгоритмических торговых стратегий на основе факторных моделей. Актуальность данной работы связана с повышением уровня ликвидности финансовых рынков и глобализацией мировой финансовой системы, что приводит к снижению доходности торговых стратегий, основанных исключительно на хронологических ценовых данных. Начиная с нулевых годов 21го века, информационно-аналитические компании начали систематизировать информацию и обрабатывать данные, выявляя закономерности, влияющие на динамику котировок финансовых инструментов. В данной работе мы погрузимся в разные аспекты разработки факторных моделей и дадим рекомендации на основе полученного опыта.
Не смотря на активное использование алгоритмических стратегий на финансовых рынках, включая стратегии на основе факторных моделей, проработанность темы с научной точки зрения остается крайне низкой. Достаточно сложно найти комплексный труд по поэтапной разработке модели и увидеть реальные результаты построенных моделей. Во многом это объясняется сложностью данной темы, а также тем, что большинство специалистов, интересующихся данными проблемами работают в фондах и инвестиционных банках, и не имеют права разглашать результаты исследований по данным вопросам, что в общем логично.
Среди ученых и исследователей, занимающихся классическим алготрейдингом можно выделить Чарльза Лебо, Дэвида Лукаса, Джеффри Оуэна, Донна Мак-Кормика. Работы и монографии вышеуказанных ученых мы будем рассматривать при анализе классических алгоритмов. К исследователям, которые касались использования факторных моделей можно отнести: Франка Фабоцци и Роберта Рардо. Например Фабоцци, в своей работе «Количественное инвестирование в акции» достаточно подробно раскрыл существующие подходы к созданию торговых стратегий на основе факторных моделей.