Рис.1. Паника
 
THIS IS SPARTA M@THERFUCKERS OLD SCHOOL ALGO.
 
Что нужно знать, для того чтобы быть успешным трейдером и алготрейдером?
 
А ТЫ!? Хочешь на пьедестал ЛЧИ!?
 
Мат. часть inside.
 
 АТТЕНШН! Эта статья более чем на половину о дисциплинах входящих в Old School Algo, и более чем полностью является логичным продолжением моего предыдущего поста. Поэтому внимательно ознакомьтесь с классификацией ( smart-lab.ru/blog/155908.php )  алготрейдеров и комментариями к ней, прежде чем писать сюда!
 
 OLD SCHOOL ALGO SKILL TREE
 


( Читать дальше )

                Сегодня подвел итог работ портфеля стратегий всего 2013г.
 

                В общем 2013 год по сравнению с предыдущими годами был хуже по количеству прибыльных месяцев, но итоговая доходность на достойном уровне.

В этом году работали 9 систем, каждая из которых содержит от 1 до 4 алгоритмов (подсистемы объединены по схожим идеям). Некоторые имеют интервал чистой рыночной торговли с 2012 года, некоторые с начала 2013, в 2014 году ввели 3 стратегии (были найдены несколько рыночных неэффективностей).

В начале 2014 года планируем провести тщательный анализ каждой стратегии на возможное повышение эффективности. Так же осваиваем американскую площадку СME. Цель – разработать портфель алгоритмических стратегий с низкой корреляцией, диверсифицироватья по инструментам. Т.к на нашем рынке список инструментов для системной торговли очень ограничен.

Мне часто пишут трейдера с просьбой оценить тот или иной алгоритм, дать свой комментарий по его работе в будущем. Сразу скажу несколько правил, которые нужно соблюдать по моему мнению и опыту:

1. Основа системы – идея. Она должна быть фундаментально обоснована, т.е должно быть четкое понимание за счет чего зарабатывает алгоритм. Например – статистически рынок наиболее часто растет с 18.00 до конца сессии, т.е если он вырастает в текущую торговую сессию, то именно в это время. Если строится система на этой основе, то должно быть понимание почему это происходит.
2. Система должна содержать минимум параметров на вход и выход.
3. При изменении одного из параметров на +-30%, при фиксации других, эквити так же стабильно должна расти вверх. Так проверяется отсутствие переоптимизиции и курфитинга.
4. Если система создавалась и тестировалась  на 13г, период IN SAMPLE (наиболее достоверный интервал) необходимо при неизменных параметрах накладывать
   на 12, 11, 10г. Это период Out of Sample, эквити так же должна стабильно расти и не уходить в просадку больше ожидаемой.
   В реальной торговле раз в квартал необходимо сверять насколько реальные результаты укладываются в тестовые, это период чистой рыночной торговли без изменения параметров.

( Читать дальше )

Волатильность возрастает при снижении базового актива? Вы уверены в этом? В мае этого года Олег Мубаракшин опубликовал статью Returns vs Volatility на эту тему, где изучал данный вопрос. На тот момент, у меня уже были аналогичные расчеты. С подходом и идеями  Олега я не был согласен. Тем не менее, за отсутствием времени отложил свои возражения на потом. Сейчас я представлю свою точку зрения на этот вопрос.
 
Когда мы анализируем зависимость волатильности от БА, возникает соблазн сделать это в виде регрессии. В качестве зависимой переменной кажется логичным взять индекс волатильности или волатильность центрального страйка (IV(0)) в виде ряда чисел. Таким способом можно получить неточную зависимость и сделать неверные выводы. Я сейчас говорю не о расчетах Олега – возможно, он все сделал правильно – я говорю о своих ошибках в начале изучения этой темы.
 
Пусть, например, БА пошел вниз на один страйк, а улыбка не изменилась. Центральный страйк теперь другой, его волатильность выше. Разность текущей IV(0) и предыдущей положительна. Индекс волатильности в данной ситуации также вырастет. Можно сделать неправильный вывод, что волатильность растет при снижении БА. Но волатильность ни одного страйка не изменилась! Я решил проблему, фиксируя центральный и другие страйки на каждом шаге времени. При таком подходе можно четко увидеть рост или снижение волатильности конкретного страйка.
 


( Читать дальше )

Продолжаю заумные, бесполезные и оторванные от жизни теоретические изыскания)) В этой статье я еще сильнее запутаю вопрос о улыбке опционов, наведу тень на плетень, запудрю мозги и напущу тумана))) Я покажу, что вопрос о форме улыбки еще сложнее, чем кажется тем, кто думает, что он сложный. В общем, я честно предупредил. Те, кто не хотят себя мучить, могут сразу перейти к выводам. Дисклеймер закончен, задержите дыхание — ныряем!

В последней статье «Улыбка недельных опционов» я вывел теоретическую улыбку на основании эмпирического распределения приращений индекса РТС. Является ли выведенная улыбка «справедливой»? Чтобы это проверить, нарисуем улыбку альтернативным способом —  с помощью дельта-хеджа.

Также используем эмпирическое распределение пятидневных скачков базового актива. В качестве базового актива возьмем склеенный фьючерс на индекс РТС. Напомню, в прошлой статье базовым активом служил сам индекс. Здесь я использую дельта-хедж, хеджировать индекс нельзя, приходится использовать фьючерс. На результате, как будет видно далее, эта замена скажется не сильно. 

( Читать дальше )

Какая должна быть правильная форма улыбки? Продолжаю разбираться с этим вопросом, используя эмпирическое распределение. Как было показано в моих июньских постах, построенное по дням эмпирическое распределение не дает улыбку привычной рыночной формы. Вероятно, это связано с тем, что распределение не учитывает кластеризацию волатильности и коррелированность последовательных ежедневных приращений.
 
Чтобы исключить искажение из-за коррелированности приращений, рассмотрим распределение на основе недельных приращений цены. Распределение строится на основе пятидневных скачков индекса РТС, созданных с помощью скользящего окна с января 2010г. по февраль 2013г. Время до экспирации принимается равным одной неделе. В связи с возможным введением недельных опционов выбор недели в качестве временного интервала наиболее интересен.

В качестве базового актива выбран индекс, а не фьючерс, поскольку дельтахеджирование не производится, а излишняя волатильность фьючерса несколько искажает результат. Ставка доходности принимается равной нулю. Полагаю, это справедливо для долларового индекса. Для удобства работы каждое значение индекса увеличим на 100.

( Читать дальше )

Всем привет!
 Долго ничего не писал на Смарт-лабе, и не отвечал на письма и личные сообщения, т.к. переделывал у своего робота модуль выставления, перемещения и снятия заявок, и модуль хеджирования. По этой же причине позабросил счет на ЛЧИ, но там и без меня не сливается :). Надеюсь, в следующем квартале мой робот заработает мне, на одном из счетов, по новой стратегии гораздо больше тех 14% что есть в этом квартале.
 
Напомню предысторию для тех, кто читал мои предыдущие посты, а кто не читал, сможет лучше понять, о чем речь сегодня.
 
1.Описание программы и метода тестирования опционных стратегий в Excel http://smart-lab.ru/blog/114221.php (естественно не полная версия, но понять как происходит тестирование можно)
2.Продолжение темы тестирования http://smart-lab.ru/blog/114286.php
3.Построение арбитражной стратегии http://smart-lab.ru/blog/124999.php
4.Оптимизация арбитражной стратегии http://smart-lab.ru/blog/126805.php


( Читать дальше )

Показатель Херста  широко применяется для исследования свойств  рынков. Мы попробуем выяснить насколько рынки контртрендовые  или трендовые. А возможно рынки похожи на случайное блуждание? Есть ли статистическое преимущество у трендовых алгоритмов на развитых финансовых рынках? В чем основной  недостаток  исследования рынков с помощью коэффициента Херста? На эти вопросы мы найдем ответы в ходе нашего исследования.

Мысли навеяны обсуждениями в блогах:
 
http://smart-lab.ru/blog/150179.php про липкую дельту, сдвиг улыбки, и про то, что волатильности не существует.
 
http://smart-lab.ru/blog/150083.php упоминание Гнома про RV
 
http://smart-lab.ru/blog/149269.php мой последний блог «Цена опциона и Как правильно посчитать дельту?»
 
Мои рассуждения по теме.
 
Чтобы рассуждать про волатильность опциона, дельту, сдвиги улыбки нужно для начала дать этому всему определения. Сразу скажу, что книги по опционам на русском я читал по горизонтали, не вникал во все, что там написано, искал только интересующие меня вещи. Основную информацию я получал с сайтов университетов Европы и Америки, с сайтов забугровых квантов на нерусских языках. Я, конечно, не все понял, и не все из того, что понял, смогу доступно объяснить на русском, но я попробую.
 
Начинать нужно с цены опциона.
 
Цена — это денежное выражение стоимости товара.


( Читать дальше )

На  сайте  Quantstart есть хорошая статья про реверсные стратегии. Там есть  скрипт на Питоне, который вычисляет коэффициент Херста.
Так вот  коэф. Херста   меняется от 0  до 1.  Если коэф. близок к 0,  то  процесс контратрендовый, если близок к 1 то трендовый, а  если близок к 0,5 то это случайное блуждание. 

Так вот я проверял на ликвидных американских  акциях (AAPL,MSFT) индексах DIA,SPY  и золото и серебро.  Болшинство показателей недалеко от 0,5 — это случайное блуждание. Есть немного смещение например 0,47 или 0,53. Но сути это не меняет. Эффективные рынки  случайны. Валюты на Форекс очень близки  к 0,5. Особенно горячо любимая пара EURUSD.

Но есть и хорошая новость — нефть и РТС показали  смещение в сторону тренда — Херст около 0,6.

У нас тут тепло и уютно оказывается ...

PS коэффициент вычислялся за 13 лет.

                При данном исследовании было потрачено немало труда, поэтому ссылка на автора при перепечатке обязательна. © Simix.
                Сразу скажу что расчёт ГО тема скользкая, т.к. представляет собой величину умозрительную — риск. Есть люди, которые прыгают с парашютом для развлечения, а я считаю что этот риск слишком велик чтобы прыгать без необходимости. То есть риск зависит от того, кто смотрит.  Если бы мы все знали реальные риски той или иной ситуации, то была бы не жизнь, а красота. Поэтому ровно такое же ГО как в QUIKе вы не получите никаким оффлайновым алгоритмом. Биржа имеет насчёт ГО свои взгляды, собственные поправочные коэффициенты и собственный модуль, который работает только с подключением к бирже.
Но посчитать ГО в оффлайне всё-таки можно.
Чтобы как-то ограничить и описать риск  количественно, биржа вводит ряд предположений и условий, а также приводит открытую методику которыми мы и воспользуемся:


( Читать дальше )