Начало здесь: smart-lab.ru/blog/474365.php

Читающие меня друзья, благодарю вас за комментарии к первой части. Они помогли найти мне некоторые небольшие недочеты и наметить дальнейший путь развития.

Эта часть в большей степени является презентацией результатов использования методики. Поскольку, изложение дальнейшей описательной составляющей у некоторых читателей может вызвать мысль о том, что все изложенное является красочной фантазией автора, не применимой к реальности.

Основное отличие от стандартного метода оценки стоимости опционов является утверждение:

Цену опциона можно рассчитывать исходя из показателей волатильности, не привязанной в процентном отношении к цене базового актива. В моем случае волатильность измеряется пунктах индикатора ATR(Н1).

За исходные данные берется цена опциона на центральном страйке (стредл на центральном страйке). Получить ее можно опираясь на историческую волатильность (описано в 1 части), или просто взяв текущие значения из таблицы опционов, опираясь на ожидаемую волатильность.

( Читать дальше )

Вашему вниманию предлагается альтернативный взгляд на оценку стоимости опционов.  Забудьте, всё чему вас учили, и начнем мыслить с чистого листа.

Чтобы иметь меньше параметров, «избавимся» от дельты и от всяких рассуждений «что куда пойдет и на сколько процентов». Рассмотрим самую простую дельтанейтральную позицию  -стредл.

 Проданный стредл или купленный  это не важно. Будем пытаться его дельтанейтралить. Если не вдаваться в подробности формул, а выделить основное свойство такого действия, то результат будет зависеть от того расстояния, которое «набегает» нам цена базового актива. Тут появляется один важный момент: Расстояние пробегаемое базовым активом можно выразить через волатильность базового актива в процентах, но можно этого не делать. Можно использовать непосредственно «длину пробега» для оценки стоимости опциона.

 

( Читать дальше )

Список составлен исходя из понимания системной торговли, т.е. с опорой на статистику (исследования+проверка) и правильную реализацию (дисциплина+контроль). Помимо этого списка есть много толковых авторов, но, либо концентрация толковых постов у них низкая, либо я о них не узнал, либо они ничего не пишут.

MadQuant 
КРЫС 
Amigotrader 
А. Г. 
rockybeat 
Frend 
Антон Кротов 
ves2010 
Евгения Случак 
Oleg Mubarakshin ~ Quant-lab 
Pratrader 
XXM 
Стас Бржозовский 
Светлана Орловская 
silentbob 
ELab 
wrmngr 

( Читать дальше )

как человек, который влетал в 2008, 2011 и 2014 — рассказываю чо да как  И как заработать. 


Во первых, смотрите на волу. 80-100 — это реально паника. Правая сторона улыбки должна подняться. Колы ОТМ из-за маржинколов будут дорогие. Их надо продавать. Особенно deep otm. Как только рынок отскакивает — вола сдувается и они ничего не стоят. Параллельно можно продавать глубокие путы. Там вола будет 200 и стоить они будут немеряно. Проблема в этой истории — что я почти всегда приходил к ней когда нет бабла и ты понимаешь что денег рынок раздает, а взять Не можешь. Исключение — осень 2011, когда мы сделали ок 10 млн за день на депозит тогда примерно 3-4. Не сказать что я офигенно был готов к обвалу, но так сложилось что бабки были и дорогой брокер еще давал сверху плечо по дружбе. 

Во вторых — сейчас льют рынок. А значит акции отдельные, которые вроде от санкций страдать особо не должны- становятся привлекательными. Если эмитент особо без долларовых долгов, работает на рынок рф или азии и имеет норм мульт (скажем дешевле 5 ev/ebitda) — то можно начинать подкупать. 

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

Решил тут позаниматься улыбкой. Дмитрий Новиков своими статьями поднял интерес, спасибо ему за это ;)
В этой статье рассмотрим какие были параметры наклона и загиба на истории с 15.12.2010 по 20.10.2016 (больше данных нет, уж извините) у опционов на RTS.

В вкратце как считал.
Взял данные параметров улыбки за вышеуказанный период. С помощью скрипта нашел точки с ценами и волатильностями с дельтами -0,1 -0,25 0,5 0,25 и 0,1 на каждый день. Рассчитывал я это по такой формуле:

Далее нужно найти параметры улыбки, которую я применяю в своем анализаторе и про которую говорит Дмитрий Новиков (почему то он её называет Китайской). Делал это скрипт методом тупого перебора параметров «Наклона» и «Загиба» улыбки. И брал те параметры у которых будет наименьший СКО в вышеуказанных 5 точках.

Модельную улыбку которая применяется в моем анализаторе (Китайская) считаю по следующей формуле (приведенная на сайте ItInvest)

( Читать дальше )

«Продавать Родину и Опционы одно и тоже». Добро пожаловать на курсы молодых предателей.

Итак. Мы начинаем торговать. Давайте научимся торговать только одним опционом, ну и можно еще фьючерс добавлять. Задание такое.

Продаем дальний хвост и следим за волатильностью НД из прошлого топика. Как только эта волатильность заканчивается, закрываемся и открываемся по новой. Для этого я расскажу вам про файл который приложен к этому топику. На реальный рынок, конечно, я вас не пущу, пока.

Это файл для Эксел. https://cloud.mail.ru/public/7cp8/jFnAjzcH2  Его создатель FateevVV, за что ему огромная благодарность. Так что вам не только за пивосик ему перечислять, а сразу ресторан придется покупать. Я только сделал некоторые модификации для конкретной, нашей задачи. Все это уже выкладывалось, но повторение мать учения. Давайте рассмотрим интерфейс и как тут что работает. Это симулятор торговли опционами. В его базе заложен 14 год. Со всеми улыбками, ценами, комиссиями и спредами. Так что там есть и спокойные места и крэшы и разные волы. Более подробно все описано здесь

( Читать дальше )

Шел 2015-й год, лето.
С нашей командой сотрудничал один математик.
Он пришел с комплексом контртрендовых систем.
Основа — теорвер, всё в рамках случайных событий, байесовский подход и максимизация апостериорной вероятности через подгонку на прошлых данных. Всё на часовых данных.
Был представлен тест системы за несколько предыдущих лет:
















Всё было красиво, но сильно смущали два момента:
1. Контртренд.
2. Контртренд на часовиках.
3. Способ максимизации вероятности успеха по прошлым данным выглядел ну прям как очень перепереподгонка.
4. Отсутствие у математика (автора данной стратегии) хотя бы одной сделки на реальном счете по системе.
Заглядывания в будущее не было, сделок в гэпах и прочей неторгуемой мути не было — это я сам проверил.

Эту систему мы начали программировать и вести виртуальный учет сделок. Прошло два месяца, система была запрограммирована, мы посмотрели на эквити и она «сломалась» прямо сразу на новых данных:

( Читать дальше )

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

( Читать дальше )

Принято считать, что на большом периоде шаг\периодичность рехеджа купленного\проданного стрэддла не оказывает влияния на общий финансовый результат. Причины этого убеждения понятны, и, казалось бы, можно расслабиться и «выравнивать» свои позиции как Бог на душу положит. Однако, уже достаточно давно, на базовых активах самых ликвидных наших опционных контрактов я замечаю достаточно устойчивую особенность: реализуемая волатильность при малых (по цене) шагах рехеджа оказывается существенно ниже реализуемой волатильности при большом шаге. 

Два свежих примера.
Допустим, мы купили (продали) стрэддл Ri на центральном страйке 3 месяца назад, затем рехеджили его с разными шагами (по БА). Тогда зависимость реализованной в результате волатильности от шага рехеджа выглядит так:


Мелкий шаг рехеджа «отбил» бы нам покупку стрэддла примерно по 19% IV, но шаг в 13000 пунктов реализовал бы уже IV около 40%.

Точно такой же пример, но со стрэддлом полуторамесячной давности дает следующую картинку:

( Читать дальше )

Добавлю еще 5 копеек по теме дисциплины в количественной торговле, о важности которой я уже писал ранее (https://smart-lab.ru/blog/389973.php, smart-lab.ru/blog/401453.php).

Собственно, «на америке» я торгую LQI (https://smart-lab.ru/blog/384110.php), в ней простое правило ребалансировки — раз в месяц (я делаю это в начале месяца). Ребалансировавшись в начале (1-го) февраля, уже к 5-му я испытал всю глубину ощущений от падения рынка на 4+% и падения счета на 3+%. Мужественно продержался до конца недели, но в пятницу 9-го, после очередного слива СнП (к середине сессии), испугавшись, что может быть с такой динамикой рынка в понедельник, я таки-сделал (по факту — на самом дне просадки СнП) ребалансировку портфеля к новым таргетовым позициям, в результате которой снизил аллокацию на 20%. Вроде бы немного, но скинул самые волатильные и лосевые позиции, которые в ходе последующего восстановления рынка сильнее всего выросли. Итого — андерперформанс счета по сравнению с тем, если бы ничего не делал, на 2%.

Разумеется, меня заинтересовало — это получилось чисто случайно и в этот раз, или «рыпаться» с портфелем после сильных сливов — это фундаментально плохо. Отмечу, что это неочевидно, поскольку вполне возможно, что после существенного роста волатильности на рынках ребалансировка портфеля под новые условия — это правильная вещь. Я решил формально это протестировать.

( Читать дальше )