Для старта проекта необходимо со стороны парнера:

1. Нужна фирма в оффшоре (если нет желания платить налоги кнчно — у меня лично нет). Вероятно, самое лучшее место Гонконг.
2. Капитал в $250 000. Отмечу, что эти деньги партнера к которым я доступа прямого иметь не буду — я по факту трейдер, который только торгует. Разумеется и торговля в рабочем режиме будет начата только после серии тестовых трейдов.
3. Нужно затем открыть счет в клиринговой компании (брокер для торговли в режиме DMA не нужен).
4. Одновременно покупается в лизинг членство на бирже СМЕ. Это в районе $3500 за рассмотрение и 3 месяца затрат на поддержание проекта ($2000 + $375*3 (оплата лизинга статуса члена биржи)) + расходы на пересылку документов.

Затраты партнера это открытие компании, забрасывание туда денег, оплата членства на бирже. Моя оценка в районе $7500 ($3000 на орг. вопросы связанные с открытием компании и подготовкой документов необходимых). Я изначально затрачу ~$15000-20000 (сервер на площадке биржи и оплата биржевых данных). В дальнейшем, оплата сервера и данных из прибыли.

Далее после открытия счета в брокерской компании и получения DMA доступа в течении 2х месяцев разработка и тестирование. Потом месяц живой работы на живом рынке с действующим членством (там время рассмотрения заявки 30 дней поэтому и лаг такой). В течении 3го месяца получаем первые деньги. Схема простая довольно. Никаких инвестиций в воздух. Готовая модель и просчитанный риск.

Модель уже есть, опыты есть (правда, со временем реакции, которую обеспечил Rithmic ее не хватает для прибыли). Поэтому и необходим режим прямого подключения (DMA) (для чего капитал нужен в $250 000) и сервер на бирже, работающий с биржей напрямую в режиме DMA — Direct Market Access.

( Читать дальше )

Продолжая тему, затронутую в  предыдущей публикации хочу поделиться некоторыми наблюдениями.

И так, возьмем 1000 дней AAPL, 20 внутридневных метрик и попробуем обучить алгоритмы случайного леса и ближайших соседей и прогнать его на последних 120 днях. 

Результат для числовых значений результата:
 

( Читать дальше )

 
Пару месяцев назад завершил одну интересную программу, которая самостоятельно ищёт прибыльные свечные паттерны. Решил было спрятать под подушкой, но недавно передумал. Пока доделывал, появилось несколько HFT идей. Буду заниматься ими, а эту подарю миру.

Программу не выложу, но про идею расскажу подробно. Берите, реализуйте, кто может. Буду только рад. Удалось обнаружить такое огромное количество паттернов, что на всех программистов хватит.
 
Plan:

1. Что такое свечной паттерн;
2. Алгоритм поиска паттернов;
3. Подводные камни;
4. Оптимизация, многопоточность;
5. Альтернативы.

( Читать дальше )

В статье сравниваются различные методы предсказания будущей волатильности, приводится сравнительная табличка ошибки каждого метода, и делаются выводы о наиболее эффективных способах прогноза.
 
Считается, что прибыль опционной позиции зависит от будущей реализованной волатильности (RV). При этом реализованную волатильность каждый понимает по своему. В частности, иногда подразумевают волатильность, относящуюся к сделкам конкретного лица. Думаю, что это вещь не представляющая широкого общественного интереса. Интерес участников рынка фокусируется на стандартных показателях будущей волатильности.
 
Иногда под RV имеют в виду HV, которая будет реализована в будущем со сделками в конце дня по ценам закрытия. Данный подход понятен и формализуем. Действительно, часто трейдеры хеджируют позицию один раз в день. Однако и такой подход, на мой взгляд, не лишен недостатков. Например, если рынок каждый день будет расти ровно на 2%, то HV окажется равной нулю. Но фактически мы будем неплохо зарабатывать на гамме при купленной волатильности. Ведь дельта для нейтрализации позиции будет рассчитана в будущем из расчета, что тренд равен нулю или небольшой безрисковой ставке.


( 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 )

Глава пятая, в которой Гном начинает раскрывать Вике секреты робота Седого
 
…
 
— Звонил Седой. Сказал, что раз за неделю робот на ресторан не заработал, то идти в него незачем.
 
Вика, казалось, расстроилась. Выходить по воскресениям в люди начинало входить в привычку и было видно, она готовилась к воскресению.
 
— Ну давай их сегодня к нам пригласим? Я ужин приготовлю. Алиса ведь приехала?
 
— Приехала и уехала. На самом деле Седой с ней удрал в Израиль до вторника. Поэтому и прикрылся результатом робота как поводом отменить встречу.
 
— Ммм… жаль.
 
— Ну ты не куксись. Сегодня все равно пойдем перекусим. Вдвоем. Покажу немного внутренностей лехиного киборга. — подмигнул ей я.


( Читать дальше )

Для большинства трейдеров свечные графики различного таймфрейма это и есть рынок, там скрывается все — и тренд и боковик и хитрый маркет мэйкер с глобальным кукловодом. Начнем с простых фактов, за одну сессию 2012.11.07 на фьючерсе Ri ядро биржи обработало 10 449 043 транзакций или примерно 12 000 транзакций в минуту, одна свечка самого «высоко частотного» минутного таймфрема скрывает за собой огромное количество более элементарных действий. Поэтому мы спустимся на самый низкий уровень того, что происходит на бирже и начнем оттуда.

    Можно долго рассказывать про то как устроена биржа, про промежуточные сервера и другие части «транспортной» инфракстуры, какие задержки они вносят при путешествии заявки, но в конце пути любая заявка попадает в ядро биржие, где непосредственно происходит то ради чего все собственно и затевалось — сведение(matching). И на этом уровне, в смысле формата данных и производимых элементарных действий, FORTS мало чем отличается от той же CME или любой другой современной биржи. Входной поток состоит из заявко двух типов, на вставку(insert) и отмену(cancel). Бьете вы по рынку или выставляете заявку в глубь стакана — для ядра нет разницы, все это в конечном итоге преобразуется в заявку на вставку, которой присваивается свой уникальный идентификатор. Другой тип заявок — на отмену, позволяет убрать часть(или всю) предшествующей заявки на вставку. Ядро принимая на входе поток состоящий из заявок на вставку и отмену, создает поток сведенных сделок, каждая сведенная сделка связана с двумя заявками участвующих в сделке. Исходя из полученного потока, затем строятся стаканы, и тиковые данные(сведенные сделки), которые рассылаются пользователям(к примеру на RTS срезы стаканов строятся с периодичностью 30 миллисекунд), и лишь затем тики преобразуются в красивые свечки, отображаемые на экране. Поток данных содержащий заявки на вставку, отмену и сведенные сделки, на FORTS называется Full Order Log.

( Читать дальше )