#про_учёбу
#научпоп
Мои проекты: 2048 и Wordle
Совсем недавно мне пришла в голову мысль, что мне нужно развивать свою страницу на GitHub, ведь это один из лучших способов делиться своими проектами. Это особенно полезно при подаче на стажировки или работу, ведь GitHub — это отличный способ продемонстрировать свои навыки: любой человек может оценить твой код.

И вот за последнюю неделю я оформил шесть репозиториев (проектов). Некоторые я создал с нуля, другие были вдохновлены заданиями из курсов, которые я проходил.

Расскажу о нескольких из них:

Wordle Solver
С помощью этой программы можно решать игру Wordle. Игра вышла в 2021 году и сразу завирусилась. Каждый день выбирается слово из пяти букв, которое игроки должны угадать за шесть попыток. После каждого предположения буквы отмечаются зелёным, жёлтым или серым цветом: зелёный — буква правильная и находится на своём месте, жёлтый — буква есть в слове, но на другой позиции, серый — буквы в слове нет.

Моя программа угадывает слово в среднем за 3-4 попытки, используя теорию информации. Это решение было вдохновлено видео от 3Blue1Brown. Если интересно, обязательно посмотрите! Автор, кстати, выпускник Стэнфорда.

2048 AI
Также я написал программу, которая сама играет в игру 2048 (думаю, она не нуждается в представлении). Механику игры я написал с нуля. Каждый ход алгоритм делает 100 симуляций Монте-Карло и выбирает лучший шаг. На практике алгоритм достигает 2048 в среднем каждый второй раз, что весьма неплохо. В ближайшее время я планирую реализовать алгоритм expectimax, который должен работать ещё лучше.

Если вам интересно, можете ознакомиться с другими моими проектами:

1. Committor-swarm — алгоритм для нахождения коммиттора, разработанный моим ментором в лаборатории. Использует глубокое обучение и importance sampling.
2. 2D-GaussianField-MLE — предсказания на основе гауссовых случайных полей с методом максимального правдоподобия.
3. OptionPricingFFT — оценка стоимости портфеля опционов с помощью быстрого преобразования Фурье.
4. Covariance Robustness in Regression — сравнение эффективности различных методов нахождения доверительных интервалов (фишер, сэндвич, бутстрап).

Угадайте, куда

Ну ладно, в этот раз прям совсем очевидно

Фермерская релокация + конкурс.
Итак, четыре года в Стенфорде позади. Сейчас я лечу в Нью-Йорк, где буду стажироваться трейдером процентных деривативов в штаб квартире самого большого банка Америки - J.P. Morgan.

После этого, я отправляюсь в Оксфорд на study abroad, где я планирую углублённо заниматься стохастическим анализом.

В Стенфорд я вернусь только в январе. Учитывая, что предыдущие три лета я провел на кампусе, это будет мой самый большой перерыв от моего университета. С учётом наших абьюзивных love/hate отношений со Стенфордом, не удивлюсь если у меня в какой-то момент будет синдром отмены.

А пока конкурс. Предлагаю на время моей стажировки (а потом Оксфорда) переименовать мой канал. Поэтому прошу вас придумать новое временное название для канала в соответствии с новой обстановкой.

Победитель получит: мерч банка J.P. Morgan!

Жду ваши версии в комментариях👇

#научпоп
Как работают банки
В целом фраза «я работаю в банке» даёт крайне мало информации, потому что банк — это огромная организация с множеством различных функций. Сейчас попробую объяснить вкратце.

Начнём с front office — это обычно самые желанные позиции, ведь именно здесь происходит взаимодействие с клиентами и/или генерируется прибыль для банка (increasing shareholder value). Обычно в front office входят следующие подразделения:

Asset/Wealth Management — работают с активами ультрабогатых клиентов, управляют их инвестициями.
Investment Banking — занимаются крупными сделками между компаниями. Самый распространённый пример — mergers and acquisitions (слияния и поглощения), когда две компании объединяются или одна приобретает другую. Инвестбанкиры организуют весь процесс, чтобы, так сказать, все остались довольны результатом. В этом отделе, кстати, работает Олег.
Sales & Trading — эти люди сидят на специальных этажах с множеством мониторов (у меня, например, четыре) и занимаются куплей-продажей различных финансовых инструментов.

Sales общаются с клиентами и договариваются о сделках,
Trading — определяют цены и следят за тем, чтобы банк зарабатывал на этих сделках.

Большая часть трейдеров — это voice traders: они ведут сделки по телефону. Но также есть и алгоритмические трейдеры (я один из них!). Нам не нужно общаться с клиентами — мы получаем большое количество заказов в огромных объёмах через различные платформы (публичные биржи или напрямую через банк). Мы используем алгоритмы, чтобы определить, с кем, в каком объёме и по каким ценам торговать. Нас гораздо меньше — у нас порядка сотни алгоритмических трейдеров, тогда как всего в Sales & Trading работают несколько тысяч человек.

Но front office — это только вершина айсберга. Ещё есть middle office и back office.

Back office — это все, кто обеспечивает корректную работу процессов «за кулисами»: чтобы при нажатии трейдером кнопки «купить», всё произошло именно так, как задумано. Это айтишники, операционные команды и другие специалисты.

Middle office — связующее звено между front и back office. Например, они занимаются управлением рисками, контролем за исполнением сделок и соответствием внутренним и внешним требованиям.

Уровень моей автономии на стажировке:
Менеджер: "У нас есть некоторые дни, в которые мы теряем деньги, можешь, пожалуйста, сделать так, что бы мы их зарабатывали. У тебя есть месяц на это"

Что я узнал за 3 недели в штаб-квартире главного банка Америки + мой проект

Дисклеймер: передо мной стоит не самая простая задача — рассказать о своих буднях без каких-либо фотографий, просто словами. Честно говоря, мне немного неловко что-либо снимать, поэтому прошу вас включить воображение на полную.

Я работаю на 7-м этаже, где сосредоточена основная торговля макроэкономическими продуктами. Чаще всего, когда мы говорим о трейдинге, представляем себе акции, но на самом деле это лишь малая часть торговых инструментов. Здесь в основном торгуют валютами и производными от процентных ставок. "Макро" в данном случае означает, что инструменты сильно зависят от внешнеэкономических факторов.

Этаж представляет собой ряды столов (десков), на каждом по 4 и более мониторов. У многих — специальные телефоны для общения с клиентами. Из колонок раздаются звуки, оповещающие о сделках или изменениях цен. Постоянный гул разговоров со временем превращается в белый шум. На стенах висят телевизоры с новостями — чтобы не пропустить ничего важного. Например, сегодня в США публиковали NFP — ключевую метрику занятости. Данные оказались лучше прогнозов, и это мгновенно повлияло на цены: шум в комнате удвоился, а за соседними столами раздались радостные возгласы — кто-то только что неплохо заработал. Такое случается часто — когда публикуются данные об инфляции, процентных ставках и т.д. Несовпадение ожиданий с реальностью всегда вызывает хаос.

Большая часть торговли в банках — это маркет-мейкинг. Трейдер выставляет цену на покупку и продажу и зарабатывает на разнице (спреде), ориентируясь на "реальную" рыночную стоимость инструмента. Цитируя современного философа Scally Milano: "Продал 2000 рублей за 5000 рублей".

Интересно, что банки торгуют не через централизованные биржи, а на собственных платформах — и могут выставлять разные цены разным клиентам. Существует даже специальный рейтинг, который помогает решать, какую наценку давать конкретному клиенту. Например, хэдж-фонды часто считаются "токсичными", потому что у них может быть инсайд или высокая вероятность предсказать изменение цены. Если банк купит у них инструмент, который сразу обесценится, он потеряет деньги — поэтому для таких клиентов цены хуже. А вот корпоративные клиенты, которым действительно нужны валюты (например, чтобы платить зарплаты за рубежом), получают лучшие условия.

Я работаю в команде ATS (automated trading strategy), которая занимается автоматизацией торговли. Сейчас множество инструментов всё ещё торгуются вручную, так называемыми voice traders — они вручную обновляют цены. Но для высоколиквидных продуктов (которые торгуются очень часто) это неэффективно: скорость человека ограничена. Алгоритм быстрее, не устает, не делает ошибок. Если алгоритм работает хорошо — можно обойтись без десятков трейдеров: просто следи, чтобы всё шло "по красоте", и улучшай систему, чтобы она зарабатывала ещё больше. В результате, среди нескольких тысяч трейдеров в JPMorgan по всему миру, в команде ATS — всего около 50 человек и двое стажёров.

Моя конкретная команда внутри ATS называется STIRT (short-term interest rate trading). Мы торгуем инструментами, чьи цены зависят от краткосрочных процентных ставок. В первую очередь — это валютные свопы. Своп — это два противоположных обмена валютой в разное время: например, сегодня ты меняешь рубли на доллары, а через неделю возвращаешь доллары обратно — но по другому курсу.

Мой проект связан с днями, которые в трейдинге называют "turns" — это последние дни месяца, когда курс может колебаться особенно сильно. Это связано с тем, что банки обязаны поддерживать валютный баланс из-за регуляторных требований. Например, французский банк, являющийся клиентом JPM, может срочно нуждаться в евро, чтобы соблюсти норматив. Спрос резко растёт — и вместе с ним курс. Предсказывать такие всплески — сложно. И если честно, пока у JPM с этим не очень. Пару дней назад мне пришло письмо со списком всех убыточных сделок с фондами. Что ж, теперь у них есть я — фермер спешит на помощь.

В сухом остатке
Постараюсь разобраться, в чём магия этих "turns", и как всё-таки не терять, а зарабатывать на этом.

Каждый день я выхожу из офиса с невероятной тяжестью в голове и дикой усталостью от потока информации. Доброю половину моих макронутриентов обеспечивают энергетики. Вставать бодро в 6:30 я пока так и не научился.

"Рэп-игра — Гера Пхат, я опять сошёл с ума"