В задачах оценки бизнес проектов, прогнозирования спроса, определения справедливой цены опциона или портфельного инвестирования, так или иначе, возникает проблема адекватной оценки рисков.  Обычно за риск принимается простое, выборочное среднеквадратичное отклонение, для которого хорошо разработан аппарат математической статистики, позволяющий прогнозировать критические показатели, например просадки,  и проводить стресс-тесты в предположении центральной предельной теоремы, то есть в предположении узкой стационарности  наблюдаемых процессов.

     Однако, мы зачастую имеем дело с абсолютно  другими, нестационарными процессами. Не стационарность процесса может быть вызвана  как нелинейным синергетическим эффектом  (реклама и «сарафанное радио»,  мода, политические выборы, революции и пр. самоорганизации),  как множественностью состояний системы (тренд/флэт), так и просто  некоторой инерцией системы, связанной, например, с задержкой принятия решений основными игроками.

Книга содержит 11 глав.
Первые 9 глав являются историческим повествованием различных событий в мире политики и финансов и отражение этих событий в ценах тех или иных активов.
Интерес представляют последние 2 главы: 10-ая в большей степени и 11-ая на закуску.
Основной вывод автора — контролировать на рынке можно только риски и построить рабочую торговую систему можно лишь обуздав риск. С этим сложно спорить.
Понятие риска Юрий связывает с просадкой капитала. Формула просадки на стр.203. С этим также сложно спорить, поскольку...
Здесь следует сделать упоминание первоисточника, который лег в основу 10-й главы — это диссертация на соискание ученой степени к.э.н. Киселева Дмитрия Ивановича «Моделирование, оценка и снижение рисков финансовых инвестиций в условиях развивающегося фондового рынка» от 2004 года.
Поэтому тем, кто бы хотел узнать детали, лучше обратиться к этой диссертации. Хотя в ней и присутствуют определенные косяки, но их не увидел не торгующий на бирже научный руководитель.
Следующие важные выводы 10-й главы: это диверсификация портфеля торговой системы по эмитентам и тайм-фреймам. Тут также не поспоришь.

Автор — известный в трейдерской среде mehanizator. Создатель сайта для алгоритмических трейдеров long-short.pro
Книга является квинтэссенцией многолетнего опыта автора в области исследований свойств рынка и разработки механических торговых систем.
Являясь практическим руководством к действию, книга глава за главой проводит читателя в мир систематизированной торговли, правил, алгоритма принятия решений и проверки тех или иных гипотез.
Состоит из 4 последовательно связанных глав. Внимание следует уделить всем главам, даже несмотря на то, что кажется что в начале книги автор льет воду. На самом деле воды в книги нет, описательные разделы поведения рыночных участников и свойств рынка необходимы в начале книги, чтобы в последующем читатель смог формировать рабочие гипотезы и, проверив их затем на тестах, выйти на устойчивую алгоримическую (системную) торговлю.
Рекомендую к прочтению всем, кто хочет отойти от импровизации и перейти на системный трейдинг — позволит сэкономить кучу времени и избежать иллюзий простоты этого вида деятельности.

Когда имеешь график функции, такой как опционные цены, то можно подобрать функцию которая ляжет на этот график. У меня есть целая коллекция таких функций. Но я вам хочу представить функцию, которой можно дать объяснения и потом долго доказывать, что она правильная.

В природе много различных процессов, которые математически описываются одними и теми же математическими формулами.  Возьмем за основу процесс, график которого очень схож с прайсингом опционов.

В первой части мы рассмотрели «теорему о средней волатильности» где,  обозначили такое свойство:волатильности могут на разных таймфреймах значительно отличаться друг от друга. Но они всегда будут со временем сходится к одному  значению.

Вот, на этом свойстве и будет построен индикатор. Для индикатора нам нужны волатильности на различных таймфреймах. В качестве индикатора волатильности берутся два стандартных индикатора, но которые по сущности показывают одно и тоже.

Price Channel (PC) или ценовой канал. Индикатор представляет из себя две линии, которые ограничивают канал колебаний цены. Верхняя граница канала обозначает уровень локального максимума за прошедшие N периодов, а нижняя граница – уровень локального минимума за тот же промежуток времени. Таким образом, цена ограничивается максимальными точками колебаний – экстремумами за N периодов.

Хочу представить вам индикатор для Квика, который дает сигнал о возможном боковом движении базового актива. Индикатор построен на анализе структуры волатильности базового актива.

Для того, чтобы понять как, где и с какими параметрами применять этот индикатор, нужно понять на чем он основан и в каких ситуациях может иметь прогнозную ценность. Поэтому начнем с теории.

Кто пытался самостоятельно посчитать волатильность базового актива в годовом выражении, то знает, что надо взять данные по какому-нибудь таймфрейму  за статистически значимый период и посчитать по нему волатильность. Потом, чтобы привести значение волатильности к годовому значению, нужно полученное значение умножить на корень из  годового количества свечей  таймфрейма взятого для расчета. В этом расчете могут применяться всякие коэффициенты, чтобы учесть выходные и праздники, либо брать для расчета только количество рабочих дней, но суть не в этом.

Если мы хотим посчитать волатильность на длительном периоде исходя из данных более мелких периодов, то волатильность посчитанная на мелких периодах нужно умножить на корень из числа мелких периодов входящих в большой период.