При торговле по стратегии «Парного трейдинга» часто встречаются пары, где цены каждого актива сильно отличаются друг от друга. Для получения лучшей доходности и сокращения риска необходимо правильно определить размер сделки по каждому активу.

Сегодня мы рассмотрим расчет дельты позиций используя метод наименьших квадратов (МНК).

Тестировать будем в Quantopian, а код пишем на Python.

* Во 2 части мы подробно разберём кейсы, на которых можно заработать с помощью ОФЗ и фьючерса на ОФЗ.

Ценообразование и доходность

Вы хотите вложиться в облигации, но зарубежный рынок Вам неинтересен, а ценообразование корпоративных бондов кажется Вам дремучим лесом? Тогда добро пожаловать на рынок ОФЗ и фьючерсов на ОФЗ, где Вы можете не бояться кредитного риска, низкой ликвидности и прочих опасностей.

Многим инвесторам до сих пор торговля облигациями кажется непонятной. Друзья, на самом деле, это даже проще, чем торговля акциями! Покупая облигацию, весь Ваш доход формируется из купонных платежей, их реинвестирования и изменения цены бонда (будем разбирать облигации с постоянным купоном, а они одни из самых ликвидных). Цена облигации имеет обратную зависимость от рыночной доходности, а чувствительность цены к изменению доходности называется дюрацией. Таким образом, Ваш финансовый результат от покупки бонда (в % от вложенного капитала):

ФР = -Дюрация * Изменение доходности + Доходность облигации * Срок инвестирования в годах

Друзья!

На днях собираюсь написать статью о различии торговли ОФЗ и фьючерсами на ОФЗ, а также о возможностях, которые открывают эти инструменты перед инвестором. Хочу сделать пост как можно более информативным и полезным для читателей-инвесторов.

Поэтому, если Вы собираетесь торговать этими инструментами, уже торгуете ими или Вам просто интересно разобраться, пишите свои вопросы в комментариях к этому посту, а я отвечу на них в своей статье!

Всем хорошего дня и прибыльных торгов:)

В прошлый раз мы проверили трендовую природу индикатора RSI. Нами были получены интересные результаты, особенно при торговле основными секторами. В этот раз мы продолжим двигаться в направлении изменения индикатора RSI, но будем использовать сигнал разворота тенденции.

Рассмотрим пересечение индикаторов RSI разных периодов. Алгоритмы пишем в Quantopian на Python.

В этот раз:

• Попробуем быть на шаг впереди, используя 13-дневный и 65-дневный периоды RSI.
• Попробуем использовать стандартные 14-дневный и 70-дневный периоды RSI.
• Посмотрим на лучший период прошлого теста и используем 20-дневный и 100-дневный RSI.
• Попробуем отфильтровать тренды с помощью скользящих средних.

В прошлый раз мы рассмотрели алгоритм торговли разворотов по сигналам RSI. В этой статье посмотрим, можно ли следовать в направлении движения RSI. Ведь индикатор показывает именно направление изменения цены. Алгоритмы пишем в Quantopian на Python.

В этот раз:

• Следуем в направлении RSI на одном таймфрейме (день).
• Следуем в направлении RSI на разных таймфреймах (час, день).
• Отфильтруем тренд актива средними.

Западные эксперты утверждают, что (пассивный) инвестор всегда должен быть в рынке, быть вне рынка — самый главный инвесторский риск. Есть даже на первый взгляд бредовая теория, что за десятилетия роста индекса основной результат дают всего 10-20 дней. Можно даже найти исследование.

Если лень читать, суть исследования такова. За 20 лет (1995-2014) индекс S&P 500 вырос в 6,5 раз, принося 9,85% годовых. Если из него убрать всего 10 лучших дней, то сумма вложений вырастет всего в 3,2 раза (6,1%). Далее ещё хуже, если интересно, пройдите по ссылке и посмотрите картинку. На минутку, 10 дней из 20 лет (~5000 рабочих дней) — это всего 0,2% времени.


Но тема не была бы интересна, если бы я её не переложил на российские реалии. У меня сразу две таблички — на индексе полной доходности и на обычном. Из-за того, что ИПД у нас считается всего 8 лет.

Поехали.

ММВБ полной доходности (01.2009 — 07.2017)

Данные были взяты с сайта Мосбиржи, на каждый день был высчитан прирост в пунктах/рублях и процентах. Потом строки были отсортированы по этому приросту по убыванию.

В этот раз мы протестируем стратегию торговли уровней перекупленности и перепроданности. Разворачивать нас будет индикатор RSI (Индекс относительной силы). Тестировать будем в Quantopian, а код писать на Python.

На повестке дня:

• Результаты разворотов на уровнях перекупленности/перепроданности.
• Влияние срока удержания позиции.
• Сравнение разных периодов индикаторов.