Избранное трейдера Stanis
Мы познакомились с Артемом в Твиттере на почве общих интересов к финансам и инвестициям. Сейчас много кто говорит про FIRE (финансовую независимость и раннюю пенсию), но не так часто можно встретить людей, кто, собственно, уже практикует эту самую раннюю пенсию. Поэтому мне было очень интересно взять интервью у Артема про то, как он дошел до жизни такой, и о чем он думал в процессе.
Хотел бы сразу предупредить: не стоит воспринимать текст ниже как мотивирующую статью в стиле успешного успеха о том, что «любой может заработать миллион долларов, если последует моим советам». Нет, это всего лишь рассказ о личном опыте одного конкретного человека, а уж какие выводы из него делать — это решать вам. Но, как минимум, обещаю, что этот рассказ будет интересным. =) Всё, передаю слово самому Артему.
Рынок: Срочный на ММВБ.
Инструменты: фьючерсы на медь (Co), алюминий(ALMN), никель(NL), цинк(Zn).
На ком зарабатываем: Фьючерсы на металлы достаточно трендовые инструменты, основные игроки тут производители, покупатели метала, горнорудные компании. И когда они входят(выходят)в рынок то создают достаточно мощные движения, это и используем.
Это исследование я сделал под влиянием бурной дискуссии на форуме о распределении «хвостов» приращений логарифмов цен, возникшей, казалось, на «пустом месте»: насколько корректны доверительные интервалы для оценок параметров линейной регрессии в альфа-бета модели?
Кроме указанной ссылки, дискуссия продолжилась в еще двух ветках: тут и тут.
Действительно, эти оценки в классическом случае строятся на основе центральной предельной теоремы для статистик оценок параметров линейной регрессии. Однако, как я уже писал на смартлабе, необходимым условием которой является скорость роста дисперсии суммы слагаемых как О(N), N – число слагаемых, а для быстрой сходимости в центральной области еще и требуется конечность абсолютного третьего момента любого слагаемого (если говорить о сходимости на всей прямой, включая «большие уклонения», то еще требуется и конечность всех моментов отдельных слагаемых). Однако эти условия не выполняются для части распределений Парето и Стьюдента с полиномиальной скоростью убывания «хвостов» и поэтому для «хорошего» приближения суммы таких слагаемых нормальным законом требуется очень большое число испытаний, которых, как правило, в альфа-бета модели, построенной на дневных данных, нет. А значит традиционные методы построения доверительных интервалов для оценок параметров этой модели «не работают».
Всем добрейшего субботнего!!!
Продолжаем публиковать статьи о стандартных стратегиях спредов по волатильности. В прошлой статье говорили о колл и пут спредах. Сегодня о стренглах и стреддлах.
ДЛИННЫЕ СТРЕДДЛЫ и СТРЕНГЛЫ
Длинный стреддл состоит из покупки пута и колла с одинаковыми страйками и датой экспирации: