[Big Data, Квантовые технологии] Что такое квантовые фонды и почему в них уходят лучшие разработчики?
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 8 месяцев
Сообщений: 27286
Финтех остается одним из самых популярных и востребованных индустрий для разработчиков. И это не только блокчейн, платежные системы, личные финансы, кредитование, это и фондовые рынки. Что такое квантовые хедж-фонды, чем там занимаются программисты и почему они на вес золота, рассказывает Артем Сосульников, директор по разработке ПО в Luxoft.
Что такое квантовые хедж-фонды?Квантовые хедж-фонды отличаются от обычных хедж-фондов с точки зрения финансового анализа. Такие компании используют количественный (или квантовый — от англ. quantitative) инвестиционный подход с помощью Data Science, статистических методов и ML. В классических хедж-фондах трейдер анализирует факты, оценивает показатели, общается с представителями компаний, изучает публичную информацию — он может управлять портфелем из десятков бумаг. Почти то же самое делают и алгоритмы, они ищут неэффективности рынков путем обработки больших массивов данных за короткое время, мониторят любые упоминания компаний в СМИ, соцсетях, даже в публичных выступлениях. Еще один из плюсов количественного подхода: автоматизированные системы не азартны в торговле — они выполняют то, что заложено алгоритмом, у них отсутствует поведенческий фактор, что снижает риски. В квантовых фондах основная работа лежит на плечах ученых, математиков и разработчиков, а не управленцев и трейдеров.Количественные фонды за последнее десятилетие двигались вверх, удерживая наивысшую долю объема торговли на фондовых биржах США.
По данным Barclay's на 2017 год, поток капитала в количественные фонды составлял 29%, или 114 миллиардов долларов от общей суммы средств, переданных в хедж-фонды. Финансовые компании продолжают вкладываться в количественные способы инвестиций, некоторые создают отдельные квантовые подразделения. Как работают квантовые фонды?Компании создают так называемые «сигналы» на основе разных источников для принятия решений о покупке или продаже акций. Кроме классических рыночных данных: цен и объемов торгов, такими источниками могут быть:
- Данные геолокации телефонов — на основе которых осуществляется мониторинг посещаемости сетевых кофеен и кафе быстрого питания для прогнозирования увеличения или уменьшения доходов и впоследствии прогнозирования цены на акции этих компаний.
- Спутниковые изображения — наблюдение за количеством автомобилей, припаркованных возле сетевых универмагов или кафе позволяет прогнозировать объем продаж, соответственно и цены на акции.
Еще одни пример: поиск всех танкеров с нефтью на снимках, где с помощью длины тени на воде и времени снимка можно определить усадку корабля и соответственно объем нефти внутри танкера, что позволяет получить данные о перевозке нефти морским путем во всем мире. Сейчас эта история закрыта, так как пустые танкеры стали заливать рандомным количеством воды, но определенный промежуток времени данный сигнал активно работал.
- Календарь национальных праздников во всех странах, где в конкретные дни традиционно дарят определенные драгоценные металлы — с учётом этого можно спекулировать на их стоимости.
- Транзакции карт-провайдеров (VISA, MasterCard, etc.) — это триллионы операций (если не больше), которые парсятся с помощью machine learning для суммирования транзакций по всем компаниям, представленным на биржах. Благодаря этому фонд получает доступ к примерной аккумулированной выручке и может раньше публикации квартальных отчетов понимать ситуацию в каждой конкретной компании.
Таких сигналов для аналитики в фонде может быть более 10 миллионов и это терабайты входных данных ежедневно. Чаще всего такие сигналы разрабатывают ресечеры — специальные люди, квант-инженеры, которые экспертно разбираются в вопросе финансов и алгоритмов. А что же программисты?IT-специалисты нужны как для создания инфраструктуры для обработки, преобразования и загрузки этих данных, так и для разработки и тестирования приложений для непосредственно торговли. Поэтому в хедж-фонды нужны специалисты со знанием языков Python, Java, C++, React и обладающие опытом в data analysis, big data, data quality, data science, ETL, machine learning и др. Звездный программист в квантовом фонде занимает место звездного трейдера: фонд может получить преимущество на рынке благодаря превосходно написанному алгоритму. По данным Wall Street Journal, за лучших из лучших математиков и программистов идет борьба с Кремниевой долиной. Хедж-фонды ищут различные варианты привлечения кандидатов, предлагают льготы лучше, чем в технологических компаниях: дают столько отпусков, сколько нужно, предлагают мгновенные выплаты тем, чья работа отразилась на прибыли, устраивают хакатоны, открывают лаборатории количественных исследований для студентов Оксфорда.Что делает Luxoft для хедж-фондов?Мы работаем с одним из крупных американских квантовых хедж-фондов. Непосредственно наши команды участвуют в 90% проектов заказчика, таких как:
- построение систем Data Lakes и Big Data Storages с использованием HDFS, Spark и Java;
- написание Data Managers на С++, которые объединяют данные в один формат, а также разработка плагинов для преобразования данных из разных форматов в единый;
- написание системы симуляции поведения рынков на исторических данных — специального программного комплекса, который симулирует весь рынок. В него можно загрузить любую стратегию. К примеру, мы же знаем, как закончился прошлый год, а для стратегии это неизвестно. Она как бы будет в ускоренном темпе проходить рынок, а сотрудники фонда будут анализировать результаты — верно ли стратегия советует что-то приобрести или продать.
- настройка инфраструктуры с использованием виртуализации и кластеризации AWS, K8S и Docker;
- создание распределенных систем на основе Kafka и Cassandra;
- решение задач DataScience c использованием NLP (natural language processing), numPy, Pandas, NLTK и Pyhton;
- разработка на Atlassian стеке;
- инфраструктурные проекты, связанные с подсчетом выручки, с репортингом в регулирующие органы, внутренним репортингом на Django, Tornado и Flask/
Чуть-чуть про условия работыГлобальностьМы работаем с коллегами по всему миру, у хедж-фонда 18 локаций, где находятся сотрудники — от США до Сингапура. Сотрудники Luxoft располагаются в Санкт-Петербурге и в Гвадалахаре (Мексика). Глобальность компании позволяет создавать общие решения нон-стоп. К примеру, в Азии открывается тикет, его подхватывают европейские города, далее США и Мексика и опять эстафетная палочка передается азиатским коллегам. Разница во времени не ощущается, т.к. американские коллеги митинги ставят уже в 7 утра.Flexible sharedeskИз-за особенностей с информационной и финансовой безопасностью, удаленщиков в проектах квантовых фондов долгое время практически не было. Сейчас ситуация изменилась: мы перешли к комбинированному формату flexible sharedesk (часть дней сотрудник будет работать из дома, часть — из офиса), но всё-таки предпочитаем видеть коллег и нанимать специалистов в Петербургский офис.Оклады и бонусыSenior-инженер в квантовом фонде может заработать большие суммы, сопоставимые с европейскими зарплатами. Так что в финтех-проектах с компенсацией не обижают. Есть дополнительные бонусы от самого хедж-фонда — они ввели призовой фонд для наших сотрудников и полностью его оплачивают. Это около 100 тыс. долларов в год для шести чемпионов и шести топ-перформеров, которые получат по 10 и по 5 тыс. долларов соответственно. Каждый квартал компания выделяет чемпионов, они набирают баллы. Но тут важно постоянство — если просел в одном квартале, то в рейтинг чемпионов уже навряд ли попадешь. Кого обычно ищут в хедж-фонды?Нанимают суперпрофи, экспертов, уникумов. В хедж-фонде в команду попадает около 1% от поступивших CV, эта индустрия очень популярна, соответственно, тут большая конкуренция за место.Ищут сеньоров в Java, C++ и Python, также DevOps-инженеров. Стек технологий: Kafka, Cassandra, Spark, Django, Tornado и др.Как уже говорил в начале, здесь работает очень много ученых и математиков, поэтому нужно быть подкованным в алгоритмах, теории вероятности, теории чисел, для некоторых специалистов желателен опыт в data science, machine learning, cloud, data lakes, big data.При собеседовании на позиции Python и Java мы даём тестовые задания. Для других позиций есть внутреннее интервью и обязательное интервью с заказчиком, иногда даже два. Фонд очень тщательно отбирает кандидатов и готов работать только с лучшими из лучших. Если хотите отправить резюме, детально распишите опыт, что и когда делали, какие технологии использовали — это важно, как и знание английского языка не ниже уровня upper intermediate. Все еще сомневаетесь? Вот 5 причин, почему работать в квантовом фонде интересно:
- Современные технологии и атмосфера стартапа. Фонд сразу же применяет новые стандарты языков, никакого легаси; использует виртуализацию и кластеризацию, запускает проекты Grid computing на базе Slurm и HTC Kondor;
- Уникальная fintech-область. Квантовые алгоритмы и использование data science и machine learning в реальной продакшн торговле, настоящая BigData — до 10 петабайт новых данных в день;
- Лучшие специалисты senior уровня во всех командах. Нет джунов, очень мало регуляров. В самом фонде работают сотни ученых мирового уровня, более 50 бывших сотрудников Google, Microsoft и Apple топового уровня. В Luxoft-команде собраны сливки IT-сообщества Санкт-Петербурга;
- Высокие зарплаты, на 20-25% превышающие средние по рынку;
- Перспективы роста внутри проектов. Трое ребят стали тим лидами, один стал деливери менеджером, многие перешли с уровня senior на expert за полтора-два года.
Узнайте еще больше о работе в квантовом фонде в Luxoft и присоединяйтеськ нашей команде!
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Data Mining, Big Data, Бизнес-модели] Бизнес-аналитика в управлении рисками: Некоторые последние достижения (2014 год) (перевод)
- [Big Data, Машинное обучение, Искусственный интеллект, IT-компании] Контролируемое и неконтролируемое обучение: в чем разница? (перевод)
- [Виртуализация, Машинное обучение, DevOps, Data Engineering] Apache Spark 3.1: Spark on Kubernetes теперь общедоступен (перевод)
- [Информационная безопасность, Open source, Администрирование баз данных, Big Data] Ещё один шаг в сторону open source: как и почему мы внедрили Arenadata DB
- [Big Data, Хранение данных, Hadoop, Data Engineering] Cloudera митап про интерактивные SQL запросы к потоковым данным пройдет 27.04 в 16:00 МСК
- [Python, IT-инфраструктура, Big Data] You are standing at a red light at an empty intersection. How to make traffic lights smarter?
- [Python, Алгоритмы, Big Data, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Data Science Digest — 21.04.21
- [C++, C, C#] Алгоритмы аллокации памяти, автономное зрение и специфика работы в модели Software House
- [IT-инфраструктура, Apache, Big Data, DevOps] Итоговый проект для видеокурса и подкаст «Проблемная Kafka»
- [Big Data, Интернет-маркетинг] Машинное обучение, big data и персонализация сайта: как eCommerce поднимает продажи при помощи технологий
Теги для поиска: #_big_data, #_kvantovye_tehnologii (Квантовые технологии), #_datascience, #_machinelearning, #_quantitative_finance, #_bigdata, #_trading, #_blog_kompanii_luxoft (
Блог компании Luxoft
), #_big_data, #_kvantovye_tehnologii (
Квантовые технологии
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 01-Ноя 04:05
Часовой пояс: UTC + 5
Автор | Сообщение |
---|---|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 8 месяцев |
|
Финтех остается одним из самых популярных и востребованных индустрий для разработчиков. И это не только блокчейн, платежные системы, личные финансы, кредитование, это и фондовые рынки. Что такое квантовые хедж-фонды, чем там занимаются программисты и почему они на вес золота, рассказывает Артем Сосульников, директор по разработке ПО в Luxoft. Что такое квантовые хедж-фонды?Квантовые хедж-фонды отличаются от обычных хедж-фондов с точки зрения финансового анализа. Такие компании используют количественный (или квантовый — от англ. quantitative) инвестиционный подход с помощью Data Science, статистических методов и ML. В классических хедж-фондах трейдер анализирует факты, оценивает показатели, общается с представителями компаний, изучает публичную информацию — он может управлять портфелем из десятков бумаг. Почти то же самое делают и алгоритмы, они ищут неэффективности рынков путем обработки больших массивов данных за короткое время, мониторят любые упоминания компаний в СМИ, соцсетях, даже в публичных выступлениях. Еще один из плюсов количественного подхода: автоматизированные системы не азартны в торговле — они выполняют то, что заложено алгоритмом, у них отсутствует поведенческий фактор, что снижает риски. В квантовых фондах основная работа лежит на плечах ученых, математиков и разработчиков, а не управленцев и трейдеров.Количественные фонды за последнее десятилетие двигались вверх, удерживая наивысшую долю объема торговли на фондовых биржах США. По данным Barclay's на 2017 год, поток капитала в количественные фонды составлял 29%, или 114 миллиардов долларов от общей суммы средств, переданных в хедж-фонды. Финансовые компании продолжают вкладываться в количественные способы инвестиций, некоторые создают отдельные квантовые подразделения. Как работают квантовые фонды?Компании создают так называемые «сигналы» на основе разных источников для принятия решений о покупке или продаже акций. Кроме классических рыночных данных: цен и объемов торгов, такими источниками могут быть:
=========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании Luxoft ), #_big_data, #_kvantovye_tehnologii ( Квантовые технологии ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 01-Ноя 04:05
Часовой пояс: UTC + 5