Глава фонда Quantum Brains Сapital наконец ответит, для чего получать высочайшее техническое образование, чем оно может быть полезно на рынке. И самое главное, как разрабатываются стратегии в фонде QBC.

Лично мне, выступление Антона было самым интересным!!!
Думаю вам тоже понравится. Антон раскрыл реально работающую стратегию, с помощью которой зарабатывал больше года. Интересен сам его подход к постановке целей и решению проблем.

Презентация Антона — LINK 194 в консоли смартлаба

Похоже, я не совсем внятно излагаю свои мысли. Предлагаю подойти к теории с другого конца. По ссылке можно скачать пример — файл с кодом на VBA, который поможет понять смысл модели. Управляя клавишами, можно менять параметры расчетных формул (4,5). В том же файле срез рынка опционов (Bid/Ask for Calls, Puts) EPZ3 (mini-SP Sep13). Попробуйте самостоятельно подобрать свободные параметры (m,bc,bp) для наилучшей аппроксимации. F(Underline)=165600, nD(Days to Expiration)=24. Надеюсь, все станет понятно.

files.mail.ru/2F949323DA774DBEA39CEE16AA81EC7B

Продолжая популярную сейчас тему с моделями улыбки волатильности, хочу поделиться результатами своего исследования на эту тему. Немного стремно делать это после поста Виталия Курбаковского. Но может кому-то и мое исследование будет интересно. Сам я не математик и не трейдер, просто программист. Поэтому не судите строго.
 
Наблюдая за поведением улыбки волатильности, уже давно мучали вопросы: Почему улыбка поднимается то вверх, то вниз? Почему она изогнута именно так, а не иначе? Почему перекатывается за текущей ценой БА, причем дно улыбки справа от БА и только к экспирации подтягивается к БА и улыбка становится симметричной? Почему ветви у нее то поднимаются, то опускаются? И главный вопрос: Что является причиной возникновения улыбки волатильности? В некоторых источниках утверждают, что улыбка возникает из-за толстых хвостов распределения приращений. Решил проверить это и провести небольшое исследование.
 
Насколько понял теорию вопроса, чтобы посчитать свою улыбку волатильности, нужно иметь распределение вероятностей, какой будет цена БА на экспирацию (в дальнейшем — распределение цен). Если знать это распределение, то можно однозначно вычислить цены опционов на каждом страйке, и потом, используя формулу Блека-Шоулза, можно вычислить IV на каждом страйке, и получить улыбку волатильности. Как можно получить распределение цен? Решил построить его, генерируя тысячи случайных траекторий цены, начиная с текущего значения БА. Конечные точки траекторий (цена БА на экспирацию) сохраняю, и в конце смотрю, как часто цена попадала в тот или иной диапазон. Так получаю распределение цен на экспирацию. Для построения случайной траектории решил использовать распределение приращений, которое реально было на рынке (в дальнейшем — эмпирическое распределение). Вот, например, распределение приращений (на минутках) для фьючерса RTS-9.11:


( Читать дальше )

Я давно обещал выложить в сеть свою статью из журнала FO с обобщенной моделью стоимости опционов, что сейчас и делаю
Сначала некоторые замечания к статье, ниже она сама
 
 
 
Обобщенная модель (ОМ) создавалась как упрощенная версия классической модели Блэка-Шолеса (БШ) для автоматической торговли опционами. Впоследствии оказалось, что главное достоинство ОМ состоит в том, что она позволяет обойтись без введения в рассмотрение понятия кривой волатильности (IV) и от всех последующих неприятностей, связанных с необходимостью ее анализа и прогнозирования.
 
Основная идея ОМ продемонстрирована на рисунке (Рис.1). Ожидаемая подвижность m ATM опционов, связанная с ценой формулой (6), есть линейная функция цены Fбазового актива (БА).


( Читать дальше )

Для решения одной практической задачи мне нужно было разработать метод идентификации локальных максимумов и минимумов в динамике цен. Тайм-фрейм был коротким — 1 мин. Я сделал небольшое исследование на эту тему, и его результаты публикую в этом посте. Возможно, это будет интересно кому-либо еще, а может быть кто-нибудь даже поделится своими соображениями по данному вопросу.

 

В ходе своего небольшого исследования я выделил два подхода, используемых для идентификации локальных максимумов и минимумов цен — это сглаживание и сжатие.

Для сглаживания как правило выбирают следующие методы: Kernel regression, orthogonal series expansion, projection pursuit, nearest-neighbor estimators, average derivative estimators, сплайны и нейронные сети.

Со сжатием я не стал подробно разбираться в виду нехватки времени.

Я реализовал метод Kernel regression

Параметр сглаживания в данном методе называется bandwidth и имеет обозначение — h. Я выполнил расчеты для 1-минутных цен фьючерса на индекс РТС с различными значениями параметра h (от 7 до 68), и получил следующие результаты:


( Читать дальше )

Финансовые временные ряды помимо толстых хвостов в распределении доходностей часто демонстрирует так называемый эффект левериджа: когда волатильность возрастает со снижением рынка и, наоборот, снижается, когда рынок растет.
Влияет ли данный эффект на стоимость опционов? Попробуем разобраться.
Для этого, для начала, посчитаем коэффициент корреляции Пирсона для рядов однодневных доходностей и волатильности «на центральном страйке». Будем использовать рыночные данные для фьючерса на индекс РТС и его опционов (3/2010 — 5/2013). Причем будем рассматривать только опционы, до экспирации которых осталось от 45 до 5 календарных дней. Доходности будем получать по формуле: ret[t] = log(S[t]/S[t-1]). Волатильность «на центральном страйке» будем определять как IV0[t] = f(par[t], x=0),  где par[t] — вектор параметров функции f, описывающей рыночную улыбку на конец торгового дня t; x = log(K/S) — «денежность» опциона со страйком K при цене базового актива S.
Т.о. перед нами два ряда ежедневных логарифмических доходностей: ret[t] = log(S[t]/S[t-1]) и rvol[t] = log(IV0[t]/IV0[t-1]).


( Читать дальше )

 Записали интервью у Георгия Вербицкого. Сценария небыло, поэтому получился практически разговор.Интервью наполненно ностальжи, но и по делу есть тоже. Моя вольготная поза связанна с расположением камеры и аудитории, приходилось вертеться. Это мой первый разговор на камеру, так что нуу и ээ принимайте как должное.

В связи с тем, что комон самоубился и оживляться, похоже не собирается, да еще грозится похоронить под собой многочисленный контент начну постепенно перетаскивать сюда свои блоги, которые могут оказаться полезными.
 
Начну с индикатора силы рынка, на котором, собственно построен сейчас фрактальный барометр.
 
Фрактальный индикатор силы рынка
 
Для принятия решений об операциях на реальном счете я использую фрактальный индикатор силы рынка. Конечную формулу в этой публикации я выписывать не буду, поскольку она «трехэтажная», да и методика еще не закончена в том виде, в котором мне мы бы хотелось. Здесь будут описаны основные ход мысли, использованный при построении, принципы построения и свойства индикатора. При некотором достаточно небольшом усилии получить аналогичные результаты может любой желающий, знакомый с фракталами не по книгам Вильямса.
1. Основой индикатора является фрактальная размерность графика цены. Что она показывает? Математические ответы типа «изрезанности графика» оказываются неудовлетворительными. Необходимо было найти некую «физическую» интерпретацию, объяснявшую свойства фрактальной размерности, связанные с динамикой цены. Эти свойства я многократно описывал в различных блогах, поэтому здесь не буду подробно на них останавливаться.


( Читать дальше )

Честно, ходил на встречу смартлаба, исключительно чтобы послушать выступление А.Г. (не Герчика) и немного пообщаться с нужными людьми. В целом все понравлось, кроме зверского холода, не люблю я его. Вполне себе серьзная аудитория собралась, 500 рублей за вход творят чудеса. Герчику отдельное спасибо за фуршет :) Еще очень понравился покер.

Теперь к сути. Вот в презентации Александр Борисович говорит о подходе к контртрендовой торговле и способах ее улучшить. В качестве way-to-go предлагаюся следующие мероприятия — уменьшение таймфрейма, усреднение убыточной позиции и тейкпрофит <= стоп-лосса. Ну так для всего этого идеально подходят опционы, надо только допились напильником :)

На слайде контртрендовой системы шорт — продали колл на страйк наверх, выросло до него — усреднились, если система показывает тренд (не-опционная-дельта поменяла знак), закрыли фьючом (синтетический стрэддл на деньгах), растет дальше, добавили еще фьюча (проданный синтетический пут на деньгах) + лонг фьючерса уже в трендовом варианте. Получается, что если какая-то времянка осталась, мы ее тоже потихонечку подстрижем. На откате сдаем фьючерсы обратно. По сути, размыкается синтетический фьюч (которым мы реплицируем обычный по теореме о паритете), убираем путовую ногу и пользуемся наличием страйков повыше. Правда получаем экспозицию по веге, но для проданных коллов это не так страшно — катимся по ухмылке вниз.

( Читать дальше )