Мои основные принципы разработки альфы:

1) Скорость итераций
2) Доступность

Что это значит?

Первый пункт достаточно очевиден. Если вы тестируете 10 альф в день, а все остальные по 2, то вы добьётесь гораздо лучших результатов, чем остальные.

Как этого добиться?

Во-первых, забудьте о ручном сборе данных и их предварительной обработке. Если у вас нет скриптов для автоматизации этих процессов, вы уже NGMI. Это базовый уровень.

Далее, используйте библиотеку для загрузки данных. Вам не нужно постоянно переписывать код вроде glob.glob(folder_path) и так далее. Вы должны использовать:

load_data(
start_date=start_date,
end_date=end_date,
symbol=symbol,
и так далее
)

Далее — исследовательские данные. Что это такое?

Вы можете начать с универсума. Не стоит тратить время на ручное определение универсума (и, в идеале, он должен быть стандартизирован). Поэтому загрузите файл с топ X тикерами по 30-дневному объёму, по рыночной капитализации, по ликвидности за 30 дней или по любому другому критерию. Здесь можно экспериментировать.

Далее анализируем доходности: у вас должны быть факторные доходности, идиосинкратические доходности, обрезанные доходности и, конечно, сырые доходности. ВСЁ ДОЛЖНО БЫТЬ ПРЕДВАРИТЕЛЬНО СГЕНЕРИРОВАНО!

И наконец, нужно убедиться, что вы можете тестировать все свои альфы, и код для этого должен работать максимально быстро. Вы можете думать, что это занимает всего X минут, но всё, что больше нескольких минут — это огромный контекстный переключатель и напрямую снижает продуктивность.

Мы разобрали скорость итераций, теперь перейдём к доступности.

Доступность — это насколько легко выполнить тот или иной анализ. Это качественная составляющая задачи оптимизации «качество против количества». Например, вы хотите сделать анализ сезонности, но решаете пропустить его ради теста другой альфы — это недостаток доступности. Или вы не делаете анализ корреляции и резидуализации, чтобы проверить другую альфу — опять недостаток доступности.

Ваши инструменты должны позволять выполнять эти типовые анализы очень быстро. Это относится к оптимизации, анализу выхода из позиции, TCA, оптимальному TWAP и так далее. Всё это должно требовать минимум усилий на запуск, потому что чем больше работы нужно для запуска, тем МЕНЬШЕ ВЫ БУДЕТЕ ЭТО ДЕЛАТЬ, и качество ваших исследований снизится.

В заключение: вам нужно фокусироваться на ускорении базового анализа и максимально ускорять дополнительный анализ, который существенно повышает качество ваших исследований. Оптимизируя оба этих аспекта, вы сможете делать исследования намного быстрее и качественнее остальных.

Это и есть ваше преимущество. Если вы делаете в 5 раз больше, чем остальные за то же время, вы сможете зарабатывать значительно больше PnL.