Тут меня недавно упрекали в том, что я только критикую перебор 50тысяч индикаторных систем а сам ничего не пишу. 
Хотели — получите

Любая система начинается с идеи, а не наоборот — соберем всего побольше а потом что нибудь да найдется.
Идея всегда содержит в себе какой нибудь явление или физический смысл или хотя бы математическую модель. 

Рассмотрим явление, которое имеет место каждый день, на любой бирже, на любом инструменте. 
Определенное число участников рынка торгует по индикаторам или пробоям уровней. По каким именно индикаторам нам знать не нужно. 
Но «каждый школьник знает» что в точках, где входит большинство участников — рынок получает ускорение в какую нибудь сторону. 
Как найти эти точки?
Для начала определим тайм фрейм. В свое время на смарт-лабе болтались опросы — какой фрейм используете? Очень много голосов отдано 1ч фрейму.  Зная фрейм начинаем исследования. 
Строим в экселе распределение обьемов внутри часа. Усредненно это будет гистограмма вида W, где видно, что максимальные обьемы проходят в начале и конце часа. Чуть меньше — на отметке 30 мин. Есть так же всплески на 15 и 45 минутах. Вывод — все входят в конце часа и начале следуюшего. После того как сработали их сигналы на 1ч таймфрейме. Мувинги скрестились, за уровнем закрылись — это нам не важно. 

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

Хочу проверить влияние спреда IV-HV на результат торговли, если куплен стредл на центральном страйке и выравнивать дельту фьючем каждый день.
Сдесь и далее в следующих статьях:
IV — подразумеваемая волатильность центрального страйка
HV — историческая волатильность приведенная к годовой
Спред — разница между IV и HV
Все дальнейшие расчеты и скриншёты приведены для инструмента RI.

Формула по рассчету HV:
Сначала рассчитывается средний дневной ход цены (HV_EMA) в процентах
HV_EMA=HV_EMA(t-1) + Alfa * (100 * (Abs(PRICE_F — Prev_PRICE_F) / Prev_PRICE_F) — HV_EMA(t-1))
где:
HV_EMA(t-1) — средний дневной ход цены на предыдущем шаге (дне)
Alfa — коэффициент сглаживания (0...1)
PRICE_F — цена фьючерса на текущем шаге (дне)
Prev_PRICE_F — цена фьючерса на предыдущем шаге (дне)
Если проще сказать то HV_EMA это экспоненциальная средняя дневных изменений цены фьючерса взятых по модулю.
У нас получается дневная волатильность. Далее приводим дневную волатильность к годовой:
HV=HV_EMA * КОРЕНЬ(252)
Почему я взял 252? Потому что в году примерно 252 рабочих дня, хотя этот вопрос спорный какой коэффициент брать 252 или 365.
Все, теперь у нас есть историческая волатильность приведенная к годовой и её можно теперь сравнивать с подразумеваемой.
Методом тупого перебора я перебрал все коэффициенты Alfa и определил, что у коэффициента Alfa=0,06 наименьшее среднеквадратичное отклонение между IV и HV, его то и возьмем для дальнейших исследований.
Посчитаем разность между IV и HV и построим график этого спреда

( Читать дальше )

С ростом волатильности на рынке, для многих трейдеров, актуальным становится быстрое хеджирование своих текущих позиций. При хеджировании или корректировке позиции, вы смотрите на цену, премию и сравниваете со страховкой, которую получаете взамен. Это, как покупать страховку на машину — вы хотите купить самую дешевую, но с высоким покрытием риска.

Защита от «шипов» волатильности

Если цена идет против вас, волатильность, как правило, увеличивается, также увеличиваются и маржинальные требования и премия кредитного спреда.
Именно от волатильности или от Веги мы и хотим застраховать себя. Если вы составляете кредитный спред, то ожидаете, что опционы истекут ничего не стоящими. Или, другими словами, вы занимаете короткую позицию по волатильности. Снижение волатильности будет выгодно, увеличение волатильности — вредно для вашей позиции.

Начнем с базового риск профиля

Рассмотрим профиль P/L типичного кредитного пут спреда, на котором видно предполагаемый убыток и прибыль по позиции, а также их соотношение, на экспирацию. Например, вы продали 1 опцион пут со страйком $45 и купили 1 опцион пут со страйком $40 и получили кредит $200.

( Читать дальше )

     Пост писал почти час, появились дела. Прошу прощения за ошибки, ибо пока нет времени их проверять.

     В последние 2-3недели на смартлабике явно поменялась тенденция – это кстати плюс, но есть и минус, о нём чуть ниже.  

     Помню, как Тимофей спрашивал – чтобы такое сделать, чтобы на ресурсе появилось больше желающих, которым интересны именно акции, а не спекуляции. На что я ему ответил: нужно просто создать больше интересного контента, а здешним обитателям пофиг что мусолить и обсуждать.  Просто напросто, нужно убрать всю политику, срачь и разоблачения и устроить говноголод и все от безысходности начнут обсуждать то, что им дают и то, что останется. Так и получилось, точнее получается. По крайней мере, топиков на тему инвестиций и дивидендов выросло в разы, аж глазам не верится. Молодец, так держать.

     Теперь о грустном.

     Пиар инвестиций и дивидендов – это конечно хорошо, но давайте пиарить их честно и говорить не только положительные моменты, но и про отрицательные, и тем более, про подводные камни и альтернативы.

( Читать дальше )

Всем привет! В прошлом посте мне задавали много вопросов типа «а почему ты не сделал стренгл или кондора? якобы они лучше».
Я решил на наглядном примере показать, в чем преимущество моей конструкции перед «стренглом» и «кондором».
На картинке мы видим позиции, собранные 21.05 и их же, но спустя 7 дней:



( Читать дальше )

Майская конференция получилась замечательная.

Интересные, высокого уровня доклады, личные знакомства и общение с людьми, с которыми общалась много лет на трейдерских форумах, споры и обсуждения инвестиционных идей и эмитентов.

 К сожалению, весь этот праздник уже остался позади.

Снова наступили трудовые дивидендные будни. Сейчас как раз такой период, когда, как говорили в старину, день год кормит.

Не расслабляемся.

Совет директоров Qiwi одобрил выплату дивидендов в размере 0,22 доллара на акцию, сообщает компания в среду.
Дата закрытия реестра — 26 мая 2016 года. Компания намерена выплатить дивиденды 27 мая 2016 года.

Совет директоров «Русагро» в августе рассмотр

( Читать дальше )

Часто вижу как люди изобретают велосипеды в Excel, хотя все уже давно написано. Сам по себе Excel для анализа данных на мой взгляд не удобен.

Хочу поделится с вами базой с огромной коллекцией примеров анализа рыночной информации в Excel.
Корреляции, хеджирование, шорт интерес, моделирование портфеля, Монте Карло, бонды, опционы и еще много много всего.


www.gummy-stuff.org/Excel/

Эта история начинается с того, что я решил купить квартиру в Москве. У меня был оборотный капитал, с которого я неплохо зарабатывал. В какой-то момент была серия неудачных сделок, и я тупо зассал. Зассал, что потеряю все. Решил, что лучше купить квартиру. В ней можно жить, а можно ее сдавать, типа так надежнее, квартира никуда не денется.
И вот я купил квартиру, с капитала осталось только 600 тысяч, на тот момент 20 тысяч долларов. Поскольку привык к совсем другим оборотам, то решил, что это вообще не деньги, смысла их оставлять в рынке нет, и купил машину «чисто на сдачу».

Я быстро понял, что с одной зарплаты много не накопишь, стал квартиру сдавать и перебрался к родственникам. И тут рухнул рынок аренды, выросла коммуналка.

Что я имею в итоге: машину через 2 года я продал за ненадобностью за копейки. Самое смешное, что заказывал из Германии и платил в евро, потерял 10 тысяч евро за 10 тысяч км пробега — как вам такая альтернатива такси? Казалось бы, это была бы самая идиотская покупка в моей жизни. Но нет. Самая идиотская — это покупка квартиры. Сейчас я продаю ее с убытком в рублях. Почему? Да потому что в рублях за минусом коммуналки ее срок окупаемости от аренды — 20 лет, а баксах — я сдохну от старости быстрее. Я оказался тем последним лохом в долгосрочной цепочке лохов, которые покупали недвижимость. Эта покупка никогда не отобьется. Мне казалось, что раз квартиры подешевели в 1,5 раза к 2008 году в баксах, то это достаточно дешево — как подешевели, так и отрастут.

( Читать дальше )