Как я заметил, очень мало трейдеров задумываются о вероятностях процессов на рынке и еще меньше понимают саму суть случайности. Хотя, казалось бы, каждый трейдер имеет дело исключительно со случайными величинами.

Поэтому коротко и по сути)

Заблуждение 1: тренды не могут быть случайными. Почему-то если сказать большинству трейдеров о случайности рынка, он возмутиться: «Нет, какой же рынок случайный! Там же есть тренды!». В этом и состоит первое непонимание.
Многие считают, что если бы рынок был случайным, то выглядел бы примерно так:


На самом деле так выглядел бы, скорее, график доходности за равные промежутки времени. А вовсе не график движения цены...
 
Посмотрите на следующие 2 графика.

В предыдущей статье мы говорили об эффективных алгоритмах, необходимых для вычисления вероятностей и стат. распределений модели Маркова, которыми являются форвардный алгоритм и алгоритм Витерби. Форвардный алгоритм вычисляет вероятность соответствия данных наблюдения полученным моделью всем возможным последовательностям состояний. Алгоритм Витерби вычисляет вероятность соответствия данных полученной моделью одной, наиболее вероятной, последовательности.

В этом посте будет много формул, но без этого не обойтись, чтобы создать хорошую стратегию, надо разбираться в математической модели, лежащей в ее основе. Следующие части будут более приближенными к практике.

Форвардный алгоритм.

Форвардный алгоритм позволяет эффективно рассчитать функцию вероятности p(O|λ). Форвардной переменной называется вероятность генерации моделью наблюдений до времени t, и состояние j в момент времени t определяется как:

Сегодня я решил рассказать вам о том, а точнее поделиться своей точкой зрения «как кто-то немало заработал на этом диком росте курса доллара». И так как, то одним днем блуждая по просторам интернета, я наткнулся на один финансовый обзор. В этом обзоре не было ничего интересного, кроме как ведущий обзора упомянул, что во фьючерсном контракте на пару доллар рубль с экспирацией в марте 2015 года (SiH5) прошел не малый объем, причем прошел еще в апреле 2014 года. Я решил открыть график (SiH5) и все внимательно разобрать.
 

Как я писал ранее - http://smart-lab.ru/blog/247115.php

Пресс релиз исходник - http://cbr.ru/press/pr.aspx?file=06052015_170007ik2015-05-06T16_51_02.htm

 6 мая 2015 года

Банк России в ходе осуществления надзорных функций за деятельностью КБ «Транснациональный банк» (ООО) установил, что представляемая банком в Банк России отчетность являлась существенно недостоверной, так как не отражала его реального финансового положения по причине неадекватной оценки принятых кредитных рисков.

Банк России предъявил требования КБ «Транснациональный банк» (ООО) о досоздании резервов по ссудной задолженности и представлении достоверной отчетности, которые банком исполнены не были.

Представление КБ «Транснациональный банк» (ООО) достоверной отчетности повлекло бы за собой возникновение в деятельности банка оснований для отзыва лицензии, предусмотренных пунктом 1 части 2 статьи 20 Федерального закона «О банках и банковской деятельности».

Продолжение. Начало в моем блоге и на сайте.

В прошлой статье про модель Хестона мы отметили, что она обладет недостатком, который проявляется в неточности определения цен опционов на малых сроках экспирации. Здесь мы рассмотрим модель Бейтса, в которой этот недостаток устранен, и она является одной из лучших аппроксимаций, описывающих поведение цен опционов для разных страйков и периодов до экспирации.

Модель Бейтса относится к моделям стохастической волатильности и определятся следующими уравнениями: