Как говорится, делай добро и бросай его в воду.
Выношу на свет плоды своих трудов. Трудов не одного дня. На текущий момент это же решение уже работает у меня в составе робота.
Проверено.

Что это такое: с помощью скрипта QApi.lua на стороне Quik организуется сервер, который умеет принимать команды с клиента и отдавать ему результаты выполнения этих команд.

какие команды и данные может выдавать скрипт
— получение стакана по заданной бумаге (class, security)
— получение последних N свечей по заданной бумаге   (class, security, interval, count)
— получение времени сервера
— получение торговой даты
— получение статуса квика — подключен он к серверу или нет

Зачем это надо: работает достаточно быстро — десятые доли секунды, стакан отдаётся с разной скоростью, т.к. скрипт для начала ждёт чтобы стакан изменился (гарантированно последние данные), не требует на стороне квика никаких настроек и открытых графиков. всё что надо — запустить скрипт.

( Читать дальше )

Обнаружил несколько ошибок в своем прошлом исследовании Откуда возникает улыбка волатильности. В этом посте хотел бы их исправить (чтоб не стирать старый, там все-таки много интересного в комментариях). А также предложить на критику новую версию — откуда возникает улыбка и от каких факторов зависит.

Одна из ошибок того исследования была в предположении, что существует некая инерция в движениях цены БА: чем больше очередное приращение цены, тем больше вероятность что следующее приращение продолжится в том же направлении. Именно добавление этого эффекта в модель давало толстые хвосты и изгиб улыбки параболой. Но более внимательный анализ истории показал, что этого эффекта не наблюдается. Каким бы большим не было приращение — матожидание следующего будет ровно 0.

Но главной ошибкой было использование эмпирического распределения приращений для построения распределения цен на экспу. Понять что это ошибка, помогла всего одна фраза от

( Читать дальше )

Сразу оговорюсь — к сожалению все, что описано в посте проделано на данных с рынка CME, конкретно — для фьючерса пшеницы с декабрьским месяцем поставки. Но в целом ничего не мешает работать и с данными с любой биржи. Инструмент для анализа, обработки данных и построения торговой системы — MatLab. Не сильно распространенный среди русских алготрейдеров, но с огромным количеством функционала и возможностей. Расшифровывется на русский язык MatLab как матричная лаборатория: изначальная цель языка и среды программирования это работа с большими массивами данных разных типов. Касаемо трейдинга — также присутствует много ништяков, писать про все не очень хочется если интересно можно например посмотреть тут (не реклама, сайт не мой)) — нашел в сети). Но хочется отдельно отметить возможность подключаться напрямую из MatLab к примеру к терминалу Reuters, Bloomberg, к известным софтам для трейдинга типа XTrader, CQG, софт от Interactive brokers и др. Подключения можно использовать для различных целей — как для обработки данных, так и непосредственно торговли. Для HFT роботов слышал, что MatLab занимает заслуженное место, правда вся логика написанная в нем нуждается все равно в конвертации кода в Си если периодичность отсыла операций роботом ниже 1 секунды. Почему не писать сразу на Си? — В матлабе с их библиотеками и функциями все исследования и построения роботов разы делается проще и быстрее, да и присутствует авто конвертация кода из матлаб в си.

( Читать дальше )

Привет смарт-лаб!!! Наверно многие будут смеяться, а кто то вообще не поймёт про что я, но после просмотра этой видеозаписи я стал очень прибылно торговать очень много пересмотрел в своей торговле!!! Советую раз десять прослушать этй видеозапись.Каждый в ней для себя найдёт что то полезное!!!https://www.youtube.com/watch?v=lPL2FpfZ0fg

Поступила информация, что население смартлаба за год несколько обновилось, поэтому в преддверьи следующей главы про робота имеет смысл освежить персонажей или познакомиться с ними тем, кто еще не читал первые части истории.



Гном. Или как трейдер обанкротил банк.

Глава первая и вторая

Глава третья и четвертая

Глава пятая и шестая


Гном 2. Возвращение.

Глава первая

Глава вторая и третья

Глава четвертая и пятая

Глава шестая и седьмая

Глава восьмая и девятая 

Глава десятая, одиннадцатая и двенадцатая.



Просто про опционы.

Вместо предисловия

Глава первая

Глава вторая

Глава третья

Глава 3 1/2

Глава четвертая

Глава пятая

Глава 5 1/2

Глава шестая

Глава седьмая


Не окончена...
 


История одного робота


Глава первая

Глава вторая

Глава третья

Глава четвертая

Глава  4 1/2 и пятая

Глава шестая  

Добрый день, друзья!

Решил я тут препарировать индекс РТС на тему статистических данных.
Взял данные с 11 января 2010 года по 07 июля 2014 года.
Исследовал дневной период.
Цель исследования: выяснить мат. вероятность «зеленой» и «красной» свечек по дням.
В статистике не учитывалась волотильность.
Вот что получилось:

*вверх — минимум и максимум свечи выше минимума и максимума предыдущей.
*вниз — то же, но наоборот.
* внутр — это внутрення свеча, т.е. максимум ниже предыдущего максимума, минимум выше предыдущего.
* внеш — внешняя свеча, т.е. максмум выше предыдущего, минимум ниже предыдущего.

 



( Читать дальше )

Вычисление подразумеваемой (implied) волатильности – задача хоть и не тривиальная (требуется знание численных методов), но весьма простая. К тому же  мы всегда имеем уникальное единственное решение – значение волатильности для заданного опциона. С исторической (historical) волатильноcтью дела обстоят несколько сложнее. Количество наблюдений, участвующих в расчетах, и метод ee оценки оказывают сильное влияние на конечный результат.

За основу данного поста взят материал из моей статьи в Financial One.

Рассмотрим основные методы оценки исторической волатильности и разберем их особенности.

В срочной секции Московской Биржи активно торгуются фьючерсы на обменный курс доллара США к рублю и опционы на этот контракт. В последнее время волатильность данного фьючерсного контракта возросла. Оценим его историческую волатильность.

Так как срочный контракт имеет ограниченный срок обращения, заменим его спотовым активом – валютной парой USD/RUB. Корреляция этих активов крайне высока. Для учета разницы во времени торгов будем использовать внутридневные цены только из временного интервала, соответствующего дневной торговой сессии на срочном рынке Московской биржи – с 10:00 до 18:45. Для этих данных вычислим дневные цены: open (O), high (H), low (L), close (C ) – и будем использовать полученные данные для расчета исторической волатильности.

( Читать дальше )

Сейчас улыбки RTS-6.14 на апрель и июнь выглядят так:
 
Если отнормировать эти улыбки (ln(K/S)/sqrt(T)) и пересчитать их с учетом оставшегося торгового времени, а не календарного, то у меня получается такая картинка:
 


( 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 )