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++

Pandas-бектесты завышают доходность на 30-70%. Это не баг, это by design. Попробовал разобрать на данных MOEX, сравеил с event-driven подходом и показал замеры latency для Tinkoff API. Плюс немного...

Хабр
SubMicro Trading System | 890ns Ultra-Low Latency Execution Engine

Open-source sub-microsecond algorithmic trading system achieving 890ns median latency. Lock-free, deterministic, production-ready.