Избранное трейдера Nikolay

по

Любителям опционов

Последние несколько дней активно обсуждались различные темы по опционам. Накину и я немного.

Было бы интересно узнать а какие собственно результаты можем давать опционная торговля. Не правда ли? Нашлись добрые люди и протестировали результаты применения различных опционных стратегий на истории. Результаты за 30 лет (1986 — 2016) на картинках ниже

Любителям опционов

Лучше всех (по доходности) себя показала стратегия под кодовым названием BXMD. Это покупка индекса S&P и продажа call-опциона на него с дельтой 30.
Второе место стратегия PUT — это просто продажа пут-опциона на центральном страйке.
В цифрах это выглядит следующим образом



( Читать дальше )

Блеск и нищета нейросети. Part 5.

Продолжу изучение нейросетей. Для тех кто случайно наткнулся на этот пост, но не хочет ковырять предшествующие поясняю.
  Был сгенерирована табличка в 50 тысяч строк и 103 столбцов. Один столбец это даты, еще один — таргет, который мы пытаемся предсказать (событие 1 и событие 0). 101 столбец изображают фичи, из которых 100 случайные величины от 1 до 10, а одна осмысленная (Week) принимает значение от 1 до 5. Для week от 1 до 4 равновероятно событие 1 и 2, для Week = 5 вероятность события 1 = 60%, 2 = 40%.
 «Шо за фигня аффтор?!». Фигня не фигня, а я моделирую свое виденье рынка и своего подхода к поиску рабочих стратегий. Виденье рынка предполагает что рынок рандомно блуждает значительную часть времени (в моему случаи 80% времени), а оставшееся его можно описать несколькими хорошими фичами. Ну как описать? Не на 100%, ну а где то процентов на 60. Сравните с детерминированным подходом ученых столетней давности — «если нам дать все фичи и много много вычислительных мощностей мы вам все посчитаем, с точностью в 100% и для любого мгновения времени!». Понятно что после этого появилось много других идей, нелинейная динамика к примеру, которая именно предполагает принципиальную невозможность прогнозирования, а не потому что нам чего то в данных недодали. Ну и наконец постановка задачи: у нас есть 101 фича, и нам с помощью инструментов ML надо получить такой прогноз события 1, который бы бился с заложенной нами неэффектиностью. И тут не помогут завывания нейросетей-что мы «фичи кривые заложили, на которых совершенно невозможно работать!», что «просто рынок изменился!, не имезнился мы бы огого!». Нам совершенно плевать на accuracy на трейне и даже на тесте. Мы как тот глупый учитель, который может не очень то и соображает зато у которого на клочке  бумажки записан правильный ответ, а напротив него ученик, в очечках, но у которого почему то при всех сплетнях что он в уме может перемножить трехзначные цифры, при сложения 1+1, получается то 5, то 6 то -32. Не, конечно вариант что мальчик в очечках не так уж и не прав возможен, может он считал в невклидовых метриках к примеру, или перемножать он умеет а вот что такое складывание ему просто не сказали.

( Читать дальше )

Нейросети. Part 4.

Напомню был сгенерирован DateFrame со 100 бессмысленными фичами и одной осмысленной, для проверки могет ML или не могет. Как оказалось GradientalBoosting могет и еще как, RF могет, но хуже. Что покажут нейросети? Нейросетей много, архитектур много, настраивать их не просто, я предложил решить задачу нейросети со следующей архитектурой:

model = Sequential()
model.add(Convolution1D(input_shape = (101, 1),
nb_filter=16,
filter_length=4,
border_mode='same'))

model.add(BatchNormalization())
model.add(LeakyReLU())
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Convolution1D(nb_filter=8,
filter_length=4,
border_mode='same'))

model.add(BatchNormalization())
model.add(LeakyReLU())
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LeakyReLU())
model.add(Dense(2))
model.add(Activation('softmax'))

  Тут все как положено — сверточная нейросеть, модная функция активации ReLU, широкой рукой накиданные Dropoutы и BatchNormalization, несколько слоев чтобы похвастаться не просто об обучении, а о глубоком обучении. Обучал на 100, 500 и 1500 эпохах. При увеличении числа эпох росла accuracy на train и на test, далеко превосходя заложенную accuracy ряда. При попытках использовать обученную нейросетку для прогноз получался один большой пфук.
По табличке:



( Читать дальше )

★Признаки лудомании трейдера

    • 17 ноября 2019, 14:12
    • |
    • FullCup
  • Еще
  • трейдер-лудоман постоянно мысленно в торговле, он либо торгует, либо вспоминает прошлый опыт, либо обдумывает предвкушение трейдинга;
  • из-за притупления остроты восприятия риски постоянно увеличиваются;
  • трейдер неоднократно пытается взять под контроль пристрастие к лудоманской торговле, но результата не достигает;
  • при перерыве в трейдинге появляется раздражительность и беспокойство;
  • трейдер-лудоман играет на бирже, чтобы отвлечься от проблем;
  • после проигрыша трейдер-лудоман постоянно думает, как отыграться;
  • скрывая пристрастие к лудоманскому трейдингу, трейдер лжёт близкому окружению;
  • трейдер-лудоман готов на всё, чтобы найти средства на трейдинг;
  • ради торговли трейдер-лудоман готов на разрыв отношений или увольнение;
  • проиграв все деньги, не чувствует себя виноватым, решение проблемы перекладывает на близких.

Если что-то из вышеперечисленного пересекается с нарушением поведения, с проявления эмоциональной неустойчивости, с импульсивными поступками и асоциальным поведением., то дело «швах»...
.
★Признаки лудомании трейдера


Как сделать приблизительный расчет стоимости опциона? Блэк-Шоулз vs Кокс-Росс-Рубинштейн.

    • 16 ноября 2019, 18:32
    • |
    • KarL$oH
  • Еще
На смарлабе появился отличный автор - Eugene Logunov .

Если новичок, который только-только пришел на биржу и пробует на вкус различные инструменты, откроет почитать, например, вот этот его топик про опционы, то через несколько минут прочтения плюнет, закроет и больше к теме опционов не вернется НИКОГДА!

А такого не должно быть. Не нужно ничего усложнять. Чтобы прибыльно торговать опционами совершенно нет никакой необходимости строить поверхностные улыбки волатильности.

Опционами торговали еще в древности, инструмент очень полезный и незаменимый в хозяйстве (особенно покрытые продажи опционов).
В XII в. в Амстердаме использовали опционы на селедку, а в XVII в. — на тюльпаны.

Напомню, формула Б-Ш для опционов появилась в 1973-ом.

Так как определяли цены на опционы в «доформульные» времена?

Попробую привести метод, позволявший приблизительно подсчитать премию, основываясь на персональном прогнозе трейдера. Самое главное, что необходимо знать про опционы, так это то, что опционы в первую очередь это вероятность.

( Читать дальше )

Ценовая война между брокерами

Статья из инвестблога https://investorbox.blogspot.com/

Прошло не так много времени с момента, когда Interactive Brokers объявил о нулевых комиссиях при торговле акциями и ETF на американских биржах, началась ценовая война между брокерами.
На днях о таком же шаге объявил Charles Schwab (у которого и до этого комиссия за трейд была небольшой, с учетом его размеров — всего $4,95). Причем, они еще и за торговлю опционами комиссии обнулили, а не только за акции и ETF.

Инвесторам это не понравилось. Если на своей новости IBKR вырос в противовес остальному рынку (тогда инвесторы вполне логично предположили, что единственный бесплатный из крупных онлайн-брокер быстро нарастит свою долю рынка), то реакция на вчерашнюю новость стала кошмаром для сектора. Автор новости, Schwab (SCHW) и IB потеряли почти по 10%, а конкуренты Ameritrade (AMTD) и E-Trade (ETFC) и вовсе по 16-25% (см. график ниже). Причем эти двое вообще еще ни о чем таком не заявляли, и новость от Шваба, видимо, застала их врасплох.

( Читать дальше )

Осторожно! Это не пассивный доход

Последнее время время термин пассивный доход стал довольно заезженным. Особенно преуспели в этом так называемые инфоцыгане. Осторожно! Это не пассивный доход Сейчас пассивным доходом почему-то называется все, что приносит положительный денежный поток.Но это чушь! Давайте разбираться.

( Читать дальше )

ML - to be or not to be. Part 3.

Оценки для RF получили, под капот заглянули, хотелось бы теперь и ручками все проверить-посмотреть. Тем более что косяк у RF есть, он единственную смысловую фичу ставил не в вершине дерева, а только второй а порой и третьей после случайно сгенерированной. То есть примерно половина событий сразу криво отсекалось.
  Выгрузил в excell  сгруппировал и получил примерно такое:

Названия строк

 Коли



( Читать дальше )

ML - to be or not to be. Part 2.

Ну вот значит мы получили, что если переусложнить модель, то можем найти черную кошку в черной комнате, даже если ее там нет. Но RF позволяет еще и оценить значимость той или иной фичи, и даже получить пороговые значения, по которым RF и принимает решения. Напомню что в качестве смысловой фичи у нас выступает Week. Когда Week от 1 до 4 (что символизирует дни от понедельника до четверга), то вероятность события 1 и 2 50/50. То есть белый шум. А вот когда 5 (пятница), то с вероятностью 60% наступит событие 1, то есть вот та самая неэффективность которую мы и ищем на рынке.  
 С помощью команды feat_importances = round(feat_importances.nlargest(10), 3) выводим самые важные по мнению RF фичи. Сначала выводим по итогам трейни на первых 10 тысяч данных и… о ужас:
46    0.134
67    0.095
4     0.090
60    0.071
15    0.069
week  0.068
26    0.067
2     0.065
53    0.065
84    0.058
  Week у нас всего лишь на 6 месте с ничем не примечательными коеффами важности, а во главе фича «46», которая между нами говоря никакого смысла и не имеет, ибо случайно сгенерированный ряд. Обьяснить это можно только одним-фича week детерминирует наш таргет на 52%, что совсем не густо, а фича 46, была сгенерированна так что ее ценность случайно оказалась выше. Ну то есть мы все понимаем что если посадить макаку торговать, то будет она торговать в ноль, но если посадить 1 млн макак и каждой дать по терминалу, то наверняка среди 1 млн окажется парочку «макак-гуру», которые в силу случайности покажут длинную серию успешных трейдов (я кстати думаю что также обьясняется появление гуру среди людей), а если посадить за комп 1 млрд макак, то наверняка парочка вообще не совершит неправильных кликов, и это будет «макака-Баффет», все будут смотреть ей в рот, удивляться ее гениальности, а «макака Баффет» откроет блог и начнет давать советы как торговать правильно. Ну вот и в нашем пример, так получилось, что макака под номером «46» случайно понажимала кнопки правильней и RF назвал ее особо ценной.

( Читать дальше )

Мир на грани коллапса. Что вангует Рэй Далио?

Рэй Далио отличается от обычных армагедонщиков тем, что у него миллиардная контора по управлению баблом в которой работают тысячи исследователей. И он достаточно опытен, чтобы не давать конкретных прогнозов. Тем не менее, его исследования могут показать ключевые проблемы, куда надо смотреть и на что обращать внимание.
Мир на грани коллапса. Что вангует Рэй Далио?
Так вот в его последнем посте в LinkedIn (заблокировано Роскомнадзором), он написал пост на пару страничек. О чем он там?

  1. основное жопито — это исполнение обязательств пенсионных фондов и здравоохранения. Бэбибумеры счас начнут массово болеть и получать пенсии, и фонды просто не смогут выполнить своих обязательств.
  2. Почему? Потому чтобы платить нормально, фонды эти должны зарабатывать 7% годовых, а с текущими низкими доходностями они этого делать не смогут.
  3. Государства продолжают очень много занимать
  4. нельзя переварить столько госдолга, сколько выпускается сейчас не подняв ставки
  5. именно поэтому центробанки печатают деньги и выкупают долги
  6. политика центробанков привела к тому, что много денег у тех, кто хочет инвестировать а не у тех, кто хочет тратить больше.
  7. самое большое число компаний с дот-ком-баббла не получают прибыли или даже не имеют плана ее получения.
  8. огромное количество денег у инвесторов позволяет впаривать им мечту.
  9. бабки бесплатны для тех, у кого они есть и кто кредитоспособен, и недоступны для тех, кто в них нуждается
  10. это создает разрыв между бедными и богатыми
Из проблемы пенсионных и страховых фондов есть три выхода:
  1. снижать пенсии и страховые выплаты
  2. повышать налоги
  3. печатать бабки
3 путь самый простой. Только вот риск в том, что резервные валюты будут терять свою функцию сбережения денег.
Если повысить налоги на богатых, то богатые побегут от налогов туда, где классовый разрыв между богатыми и бедными не так велик.

В общем, набор обстоятельство создает неустойчивость и больше нельзя делать то же самое, что делали с 2008 года.
Мир приближается к смене парадигмы.

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн