Избранное трейдера Андрей Васильевич
Сегодня хочу поговорить об опционных аналитиках – программах и сервисах для анализа опционных позиций. На сегодняшний день для Российского рынка разработано не так и много софта. Что-то устарело, что-то достаточно свежее, есть за деньги и есть бесплатное. Перечислю, которые знаю сам:
1. www.option.ru/ (бесплатный) 2. options.red-circule.com/ (бесплатный)
3. Plazer Кирилла Браулова (бесплатный) 4. optionworkshop.net/ (50 $ базовый)
5. OptionFVV (бесплатный)
6. TSLAB (около 4000р)
7. option-lab (не знаю)
8. Модуль в Квик (бесплатно)
Если знаете еще – пишите в комментах.
Недавно я дописал графический интерфейс к своему роботу Delta PRO.
Чарт полностью дублирует открытые позиции из робота и строит график PnL.
И здесь уже можно поиграть с волатильностью, дней до экспирации, ценой БА, а также с количеством тех или иных инструментов в позиции.
Спорщики, как обычно, это «физики и лирики». В нашем случае – математики и нормальные люди))). Я себя отношу и к тем и другим, как в анекдоте: умные налево, красивые направо, а мне что, разорваться?)))
Квантовая физика, лежащая в основе моей первой специальности (физика твердого тела), и являющаяся идеалом случайных процессов, должна бы, по идее, поместить меня в лагерь сторонников случайных блужданий, если брать их строгое математическое определение: Если невозможно предсказать точно знак следующего приращения цены, значит этот процесс случайный, а сумма случайных приращений есть, разумеется, величина случайная, а значит и весь процесс ценообразования можно определить как случайное блуждание. Вроде, все логично и спорить тут не с чем… Но «что-то меня терзают смутные сомнения» © )))
Вначале о грустном. Не понимая теорию нейросетей (НС) у вас вряд ли получится построить на ней ТС. Поэтому лучше для начала почитать теорию, например, Хайкин Саймон. «Нейронные сети. Полный курс». Книга уже достаточно старая и в ней нет новомодных веяний, но она дает базовые представления о НС.
И второе, мы будем далее для построения систем использовать пакет scikit-learn для Python. рекомендую ознакомиться. Есть и более продвинутые пакеты, скажем, TensorFlow и др., но их использовать мы не будем, и ограничимся более простым scikit-learn.
Теперь о том, чего здесь не будет. Здесь не будет теории НС, разве эпизодически и оч кратко. Здесь не будет описания пакетов Python, работы с графикой и пр. Обо всем этом вы можете прочесть в интернете, книгах, и документации Python.
В топике мы будем обсуждать только применение НС к ТС и их построению.
Так как тема достаточно велика, в один топик не влезет, сегодня мы займемся самыми общими вопросами. Следующая часть будет недели через две, раньше не получается.