Сегодня хочу поговорить об опционных аналитиках – программах и сервисах для анализа опционных позиций. На сегодняшний день для Российского рынка разработано не так и много софта. Что-то устарело, что-то достаточно свежее, есть за деньги и есть бесплатное. Перечислю, которые знаю сам:

1. www.option.ru/ (бесплатный) 2. options.red-circule.com/ (бесплатный)

3. Plazer Кирилла Браулова (бесплатный) 4. optionworkshop.net/ (50 $ базовый)

5. OptionFVV (бесплатный)

6. TSLAB (около 4000р)

7. option-lab (не знаю)

8. Модуль в Квик (бесплатно)

 
Если знаете еще – пишите в комментах.

Недавно я дописал графический интерфейс к своему роботу Delta PRO.

Получилось вот так:

Чарт полностью дублирует открытые позиции из робота и строит график PnL.

И здесь уже можно поиграть с волатильностью, дней до экспирации, ценой БА, а также с количеством тех или иных инструментов в позиции.

Вернее так: что я увидел, обучая модели. Всякие подобные темы любят поднимать трейдеры, они отлично располагают для пространных рассуждений о рынке и жизни, а я это, можно сказать, увидел наглядно. В общем, наблюдения не что-то гениальное, мной открытое, не грааль, но я это наблюдаю.

Что я делаю:

Играюсь с моделями ML, играюсь гипер-параметрами – параметрами самих моделей непосредственно и моими какими-то входящими параметрами. Смотрю как меняются результаты в зависимости от этих параметров.

Что я увидел:

1. Где-то закономерностей объективно больше, где-то объективно меньше. Если прочесываешь график моделями (с разными параметрами) по мат. ожиданию OOS результатов совокупности моделей и по их распределению видно, что из каких-то графиков закономерности извлекаются на ура, а из каких-то со скрипом. В данном случае график это пересечение по тикер-TF-временной отрезок. Да даже если брать только тикер, некоторые, что называется, палку воткни, она зацветёт, а в некоторых надо очень постараться, чтобы нащупать нормальные закономерности.
2. Похоже, действительно легче прогнозировать на короткие интервалы. Но эта закономерность выглядит не так, как её обычно преподносят. Обычно в ходу какая-то такая версия: чем ближе, тем легче, типа на минуты легче, чем на часы и т.д. Я бы сказал, что подтверждение находит скорее следующее: чем больше отношение горизонта прогноза к длине промежутка времени, данные из которого непосредственно участвуют в прогнозе. Ну т.е. если ты принимаешь решение по 50 свечам, то на 2*50 можно прогнозировать с большей точностью (winrate), чем на 10*50 и т.д. При этом в другом контексте, например, если ты ушел на TF выше, ты эти 10*50 сможешь спрогнозировать уже с хорошей точностью.
3. Объективно раньше было зарабатывать легче. По ошибке из большого промежутка времени сначала какое-то время брал для обучения данные не самые свежие, а самые древние и удивлялся очень приличным результатам моделей, на свежих данных моделям можно сказать драматически сложнее извлекать закономерности.

Информация к размышлению. Берем график NDX, он же NASDAQ 100 (100 крупнейших по капитализации компаний, акции которых торгуются на бирже NASDAQ; по сути, это все техно-монстры типа Амазона) и делим на RUT, Russell 2000 (индекс наименьших 2000 акций в индексе Russell 3000 — т.е. небольшие американские компании):



Что получаем? Ситуацию, похожую на начало 2000-х, когда лопнул пузырь технологических компаний и рынок безжалостно уронили. Согласно полученному графику, мы немного не дотягиваем до вершины марта 2000 года, но достигнем ее (если все так пойдет и дальше) через несколько месяцев — т.е. весной-зимой этого года.

Также обратите внимание на RSI (отметил стрелками). Он уже выше, чем в 2000 году. Дивергенцию видно даже моим нубским взглядом. И это еще один указатель в сторону скорой коррекции: