Избранное трейдера Yesman
Самый главный геморрой в одноногом индексном арбитраже – правильно собрать сам индекс.
В этой статье поговорим об одном из самых стандартных и рабочих способах – выбирать бумаги взвешивая их по объёму торгов.
А чтобы читалось лучше, напомню, что у меня около 90 % прибыли по арбитражной торговле за четыре месяца. И эквити выглядит вот так:
Рис. 1. Скрин с он-лайн мониторинга моего арбитражного счёта
Так как собрать индекс чтобы зарабатывать?
Шаг 1. Выбираем самые расторгованные бумаги на площадке
Для этого складываем объёмы за каждую свечу за предыдущие X дней. И составляем таблицу.
Сортируем таблицу по объёму и берём N верхних.
Это – бумаги, отражающие движение рынка.
Шаг 2. Раздаём веса для бумаг.
Тут много всяких вариантов, включая раздачу весов по тому же объёму. Но самым прибыльным вариантом который нашла моя команда – является равномерное распределение весов один раз в N часов.
Берём самую дорогую бумагу которая есть в списке бумаг входящих в индекс и подгоняем остальные бумаги к ней, при помощи мультипликаторов:
Эту таблицу я впервые приводил в своем выступлении на конференции Смартлаба весной 2016-го и повторил на конференции 2018-го, акцентировав внимание на том, что хочу оформить письменно ниже
Что в таблице? В таблице доли участков RI (фьючерс на индекс РТС — прим. мое) из 10 приращений, как по отдельным периодам, так и в целом, которые я отнес к «трендам». Что я считал «трендом»? «Трендом» я считал участки, на которых среднее приращений цен (или приращений логарифмов цен, что эквивалентно) отлично от нуля и если оно больше нуля, то относим отрезок к «трендам вверх», а если меньше нуля – к «трендам вниз».
Какой использовался критерий? Обычный модифицированный критерий Стьюдента на отличие приращений логарифма(!) цены от приращений гауссовского процесса со средним нуль и дисперсией «почти равной» для 9 испытаний из 10 (нулевая гипотеза). Так как мы имеем критерий на различие сложной гипотезы против простой, то распределение статистики критерия точно известно нам только при простой гипотезе. И потому при априори выбранных границах критерия мы можем знать только вероятности попадания последовательности из 10 значений в наши «классы» при верности нулевой гипотезы.
1. Рассчитываем процентное изменение цены за каждую дату с предыдущим днем.
2. Создаем гистограмму распределения процентных изменений.
Представь, что осень была граалем для скальпера, а зима — полная противоположность.
Когда ты оптишь зиму, у тебя получается подгонка, что якобы зима хорошая. Затем смотришь осень по посчитанным сетам, а там — супер. В итоге делаешь вывод, что имеешь рабочие сеты. Но ведь ты просто подогнал.
Несколько недель назад Владимир Яровой, который сейчас занимается развитием Срочного рынка МБ, анонсировал переход к новому учёту комиссий на Срочном рынке, а именно разделение комиссий для мейкеров(то есть тех, в чью заявку ударяют) и тейкеров(тот, чья заявка ударяет в стакан). Для мейкеров комиссия будет 0, что звучало очень здорово, больше ликвидности, меньше спред и т.д. Для тейкеров комиссия увеличится, весь вопрос был на сколько. И как всегда жадная биржа выступила в своем репертуаре и самые печальные слухи о том, на сколько увеличится комисс для тейкера подтверждаются.
Сегодня биржа прислала в рассылке для разработчиков уточнение информации.
В новом релизе SPECTRA 7.0 реализована техническая возможность применения ассиметричной тарифной модели на срочном рынке. В ближайшем будущем тарификация на срочном рынке перейдет на иной принцип, согласно которому участник, предоставляющий ликвидность (мейкер), не будет платить за совершение сделки. Комиссия будет взиматься с той стороны сделки, которая забирает ликвидность с рынка (тейкер).
Эффективность математики только в поиске закономерности рыночного движения — паттернов которые способны реально материализовать вашу прибыль.