Команда ФЭН приняла участие в престижных соревнованиях Rotman European Trading Competition
В августе студенты бакалавриата факультета экономических наук Артем Похмельных, Анна Севостьянова, Эдуард Хамидуллин и Екатерина Скобельцына представляли НИУ ВШЭ на 3-rd Rotman European Trading Competition (RETC) в Риме. Несмотря на то что ребята никогда не принимали участия в подобных соревнованиях, они усиленно готовились, и подошли ответственно к этому мероприятию.
RETC — чемпионат Европы по Trading&Sales среди студентов. Студенты со всех школ Европы соревнуются в игре на бирже, а точнее на симулируемом в реальном времени рынке. У чемпионата есть собственное программное обеспечение— Rotman Interactive Client. Это специальная программа, которая копирует основные функции биржевых терминалов и позволяет действительно почувствовать, что такое трейдинг в реальной жизни и как важна каждая секунда для принятия решений.
Нам было предложено 5 кейсов от крупных европейских компаний: ENEL, Intessa Sanpaolo, EIB и других. Каждый кейс представлял из себя особый сценарий, для которого нужно было заранее разработать определенную стратегию поведения на рынке. Кейсы были предложены за месяц до проведения самого чемпионата, и за этот месяц мы успешно освоили специальное программное обеспечение от Rotman, разобрались в самих кейсах и построили модели, предсказывающие поведение того или иного актива на рынке.
Первым кейсом была имитация торгов на бирже вживую, без моделирования и использования компьютеров – Social Outcry Case. В нем было необходимо следить за котировками одного актива и, перемещаясь по комнате с другими участниками, пытаться купить или продать этот актив, заключая сделки с самими участниками чемпионата. Также два человека из команды должны были составлять аналитические прогнозы на поведение этого актива и два раза за время торгов предсказывать цену акции. В этом кейсе нам удалось достичь неплохих результатов, благодаря активному процессу заключения сделок.
Следующим этапом был кейс от компании ENEL, который моделировал торги спотов на электричество. В ходе кейса команда делилась на двух трейдеров, одного производителя и одного дистрибьютора. Задачей производителя был точный прогноз солнечных дней в году, от которых зависел объем производства солнечных батарей, и регулирование производства. Для дистрибьютора было важным точно предсказывать спрос на рынке и вовремя закупать фьючерсы на электроэнергию. Трейдерам же было необходимо удовлетворять спрос и предложение на споты и приводить весь рынок в равновесие. Этот кейс требовал подробную и сложную модель, предсказывающую поведение всех игроков на рынке, однако кроме модели необходимой была и большая скорость принятия решений. Наша модель точно предсказывала поведение спотов на тренировках, однако непосредственно на турнире возникли проблемы с Экселем, так как он был на английском и некоторые формулы не работали. Тем не менее мы смогли перестроить нашу модель к середине кейса и в итоге оказались в первой половине турнирной таблицы.
Третьим этапом был Liquidity Risk Case. В нем было необходимо обеспечивать ликвидность активов, торгуемых на бирже, а также удовлетворять спрос больших инвесторов на эти активы. Сложность кейса была в том, что с каждым новым этапом увеличивалось количество бумаг, торгуемых на бирже, что требовало все большей и большей скорости принятия решений. Возможности нашей модели не были готовы к такому изменяющемуся количеству бумаг, однако опыт, который мы получили, выступая на этом кейсе, поможет нам улучшить нашу модель в дальнейшем.
Другим кейсом был Credit Risk Case, в котором с помощью модели Альтмана и модели кредитных агентств было необходимо предсказывать изменения в кредитном рейтинге активов и на основе этого предсказывать движение их цен. В описании кейса была описана модель, однако ее результаты слабо коррелировали с реальным движением котировок, и нам на ходу пришлось придумывать альтернативные способы предсказывания поведения бумаг, например, используя плавающее среднее. Опыт решения этого кейса поможет нам внедрить в модель новые методы и усовершенствовать ее.
Последним и самым успешным для нас этапом стал кейс от Европейского инвестиционного банка (EIB), в котором нужно было предсказывать поведение котировок Евробондов разного срока погашения на основе анализа новостей со всего мира. Особенностью этого кейса было необходимое знание макроэкономики, что являлось одним из наших любимых курсов. Благодаря этому, мы смогли наиболее точно предсказывать поведение котировок и заняли 6-ое место в зачете этого кейса.
Залогом успешного выступления являлось не только качество построенной модели, но и опыт работы в программном обеспечении. Организаторы чемпионата позаботились об этом и сделали несколько тренировочных сессий со всеми участниками чемпионата. К сожалению, количества этих сессий не хватает для команд, пользующихся программным обеспечением впервые, что сказалось и на нас: несмотря на качество наших моделей, применить их у нашей команды получалось не всегда. Иногда подводило программное обеспечение, и некоторые строчки кода просто не поддерживались, а иногда оказывалось, что рынок почему-то оценивает бумаги не так, как мы предсказываем. Поэтому во время чемпионата, нам приходилось не только заранее придумать решение, а потом презентовать, как это обычно бывает на стандартных кейс-чемпионатах, но и по ходу дела дорабатывать недочеты, потому что время торговой сессии упускать нельзя. Более того, во время проведения самого чемпионата мы окончательно разобрались во всех тонкостях терминала Rotman и поняли все наши ошибки при составлении моделей.
Сам чемпионат был организован на высоком уровне: нам обеспечили проживание и питание, а также организовали в конце чемпионата торжественное награждение с гала-ужином на одной из местных вилл.