С одной стороны, обсуждать конкретного человека — не лучший способ использования свободного времени.
С другой стороны, кейс интересный, полезный и близкий.

У меня таки накопился годовой опыт этих самых продаж. Вообще, достаточно протестировать стратегию проданных опционов, чтобы понять, что, хоть в ней и есть формально положительное матожидание и есть тому некие логические обоснования, но торговать такое в реале как самостоятельную стратегию точно не стоит. Намного лучше просто покупать ОФЗ с дюрацией типа 100-200-300 дней. Доходность не хуже, а самочувствие лучше. Поэтому я изначально рассматривал проданные опционы как способ не захэджировать, а переструктурировать просадку трендовых систем. Изначально я продавал голые стрэддлы на ЦС, потом стал добавлять к ним выкупленные края. Проданная часть у меня была по номиналу равна в максимуме второму плечу того счета, где я этот эксперимент вёл. То, как развивались события в начале этого года и 9 апреля, для позиции с профилем W на экспирацию — сказка. Брокер шлет маржинколлы, но это приятные маржинколлы.

( Читать дальше )

Просто, коротко, минималистично.




( Читать дальше )

Друзья, привет.

Я торгую и разбираюсь в срочном рынке, и валютный рынок   оказался для меня новой, неизведанной областью. Стало интересно  каким образом и на каких инструментах заработана доходность участника №2, FOMIN в 2014 году? Интересен сам механизм ?

Если есть специалисты в данной области, то интересно ваше подробное мнение

. Спасибо.

Интервью с победителем:

( Читать дальше )

Возвращаясь к теме повышения рейтинга агентство S&P. В пресс-релизе были представлены факторы, из которых складывается любой суверенный рейтинг, и оценка этих факторов для России https://t.me/russianmacro/1184. У нас часто любят и эксперты, и правительство заявлять, что рейтинговые агентства нас недооценивают, при нашем небольшом долге и больших резервах мы должны быть существенно выше в рейтинговой шкале https://t.me/russianmacro/1183. Так S&P этот факт и не отрицает – по двум из шести основных факторов нас оценивают максимально высоко. Это «долговая нагрузка» и «внешняя ликвидность и международная инвестиционная позиция». Но по таким показателям как «эффективность институциональной системы и механизмов управления» и «структура экономики и перспективы экономического роста» нас оценивают близко к минимуму – 5 баллов (минимальная оценка – 6). Про эффективность системы и механизмов управления S&P особо не распространяется, но есть вот такой пассаж: «…в долгосрочной перспективе отсутствие прецедентов и неопределенность относительно механизма передачи власти могут ослабить предсказуемость приоритетов социально-экономической политики». Ну а что касается структуры и перспектив роста, то тут особо спорить не с чем. Сырьевая структура экономики всем нам известна, за годы кризиса крен в эту сторону только усилился  

( Читать дальше )

Чтобы окончательно поставить точку в вопросе о том, почему дельта опциона не равна вероятности выхода опциона в деньги, давайте просто посчитаем эту вероятность.

Для экономии места и времени я буду использовать кое-какие обозначения и преобразования, которыми я пользовался в посте "Функция нормального распределения в формулах стоимости опционов".

Рассмотрим логнормальное случайное блуждание:



где dX — Винеровский процесс.

Определим вероятность того, что цена из начальной точки S во время t окажется в диапазоне от a до b во время t':



( Читать дальше )

Оптимальные стратегии

Обозначения:

C_t – цена актива;

d_t=(C_t-C_t-1)/C_t-1;

d_t – случайна и имеет безусловное распределение P(d_t), т. е. точного прогноза этой величины одновременно во все (!) моменты времени не существует (отметим, что существование точного прогноза в отдельные моменты времени не означает детерминированности- антипода случайности, которая подразумевает наличие точного прогноза в любой(!) момент времени) ;

L_t – вся информация, известная к моменту времени t;

Р(d_t/L_t-1) – условное распределение d_t по L_t-1;

P(d_t,,d_t-1)  - безусловное распределение пары (d_t,,d_t-1);  

E_t g(d_t) – среднее функции g(x) по распределению Р(d_t/L_t-1);

E g(d_t,d_t-1)  среднее функции g(x₁,x₂) по распределению Р(d_t,d_t-1);

M_t – оценка самофинансируемого (без вводов-выводов) портфеля в момент времени t;

( Читать дальше )

В инете я встретил бравурные вопли, касающиеся построенной Маском аккумуляторной станции в Австралии.
Звучали эти вопли примерно так:

За два дня батарея Tesla принесла владельцам миллион долларов

Нехило, да? Я. честно говоря, был удивлен. Ряд ящиков с батарейками ценой 50 лямов, приносит лям за два дня.
Да это же грааль!
Сначала я подумал, что тут какая-то ошибка. Утверждается, что станция, продавая энергию в пиковые часы, отгрузила часть из своей емкости по рыночным ценам — и заработала примерно миллион австралийских долларов. Смотрим емкость — да. могла. Смотрим мощность и проверяем время работы — да, могла. Цена на электричествно… так, по данным отчета — делим лям на стоимость — получаем эти киловатт-часы… все сходится.

И тут я ох… ел.
Господа, втыкайте в этот график.


Это не шутки. 14 ТЫСЯЧ долларов за Мегаватт-час. Это на пике. 

( Читать дальше )

Графическое описание статистики ЦБ, Минфин (ОФЗ), обновление 02.02.2018

 

В более удобном варианте представлена информация, файл Excel - http://constantcapital.ru/?p=9315

 

Совокупные данные по размещению ОФЗ 11.01.2017 – 02.02.2018 г.

График размещений ОФЗ (по параметрам — дата погашения; спрос при размещение) в соотношение с графиком USDRUB

( Читать дальше )

Что ж, пришло время всерьез взяться за астрологию. Есть ли у нас возможность доказать ее эффективность строго математически? Это сводится к тому, чтобы доказать, что определенный набор событий (аспектов), даты которых известны, достоверно влияет на поведение цены.

Первое, что пришло мне в голову — дисперсионный анализ. Он позволяет определить, влияет ли наличие или отсутствие некоторого фактора на исследуемую переменную. Для этого разница между средними значениями этой переменной при разных градациях фактора (факторная, или межгрупповая вариация) должна в достаточной мере превысить разницу внутри отдельных выборок при каждой градации (случайная, или внутригрупповая вариация). Отношение соответствующих дисперсий называется критерием Фишера, который, если он превосходит табличное значение, свидетельствует о значимости изучаемого фактора.

Фактором будем считать наличие точного (в пределах орба 2 градуса) аспекта между некоторой парой планет.

( Читать дальше )

В продолжение вчерашней дискуссии на Сматрлабе о том- деньги биткойн или нет, приведу графики, которые мне попались в блоге одного из
датасайнтистов, изучающих биткойн, который провел расчет методом моделирования Монте-Карло цены биткойна в долларах для наиболее вероятного расчета курса биткойна к концу 2018 года.
Для расчета он брал приращения из случайной выборки ежедневных приращений цены биткойна с 2010 года по январь 2018, добавляя по одному приращению для каждого будущего дня и умножая их на полученные значения случайного блуждания приращений цены биткойна, чтобы получить расчет цены биткойна до 31 декабря 2018 года. и Вот что у него  получилось:

 

( Читать дальше )