Доброе утро, коллеги!

Тема, ессно, провокационная. Это реально битва за holy grail ну или лютый говносрач по русски.

Навеяно топиками уважаемых Toddler и Иван Портной.

Начнем по порядку.

1. (Toddler) Насколько корректно применять инструментарий стохастического исчисления (в широком смысле, по Ширяеву/Жакод) к рыночным процессам?

1.1. Стохастические дифуры предполагают модель мира с всегда направленной в будущее «стрелой времени» и постоянно возрастающей энтропией. Простые численные эксперименты с ценами показывают, что это (скорее всего) не так.
1.2. Мартингальная модель (внезапно) пересеклась несколько десятков лет назад с взглядами сторонников модели «эффективного» рынка и все сразу решили, что это близкие и похожие вещи. И понеслась...

МОЕ ЛИЧНОЕ МНЕНИЕ: Я так вообще не думаю. Более того, масса феноменов микроструктуры цен, которые мне удалось обнаружить, не описывается корректно ни обычными дифурами, ни стохастическими. Пора придумать что-то новое и креативное)

( Читать дальше )

Прошла 27 неделя конкурса портфельных инвесторов.
Цены для расчета на 06 августа

Таблица с текущими результатами:
«волатильность» — рассчитанная по итогам прошедшего периода от начала конкурса.
«доход» — доход за весь период
«итог» — показатель по которому будет определяться победитель.
Доходность «среднего портфеля» показывает среднюю доходность всех участников


( Читать дальше )

Прошла 23 неделя конкурса портфельных инвесторов.
Цены для расчета на 09  июля

Таблица с текущими результатами:
«волатильность» — рассчитанная по итогам прошедшего периода от начала конкурса.
«доход» — доход за весь период
«итог» — показатель по которому будет определяться победитель.
Доходность «среднего портфеля» показывает среднюю доходность всех участников


( Читать дальше )

В этом посте я хочу рассмотреть вариант арбитражной стратегии, и протестировать его на чувствительность к проскальзыванию, чтобы понять возможность применения.

Далее будут приведены мои субъективные умозаключения.

Для начала перечислю виды арбитража, которые я знаю:

1. Арбитраж одинаковым активом между разными биржами. Сложность работы по этой технологии заключается в том, чтобы разместить торговый сервер между двумя биржами так, чтобы задержки пакетов между биржами были одинаковыми.
2. Арбитраж между активом и его деривативом.
3. Статистический арбитраж между коррелируемыми активами.
4. Календарный арбитраж.

Момент, который объединяет эти стратегии, состоит в том, что торговая позиция выставляется всегда одновременно по двум инструментам в противоположные стороны (если активы прямо скоррелированы, и в одинаковые стороны в ином случае).

Все эти арбитражные стратегии в основном относятся к классу рыночно-нейтральных «mean reversing» стратегий, потому что не следуют за трендом, а пытаются вернуться к некой справедливой цене актива (та же трендовая составляющая), выставляя позиции против отклонения от тренда, хотя, конечно, можно придумать и трендовые стратегии, использующие актив-«поводырь» для прогнозирования тренда.

( Читать дальше )

  ПРОЛОГ

Вряд ли кого-то сильно потрепало вчера на РТС. Не 10000 пунктов за день, как в старые «добрые» времена. Но если потрепало – контролируй риски, уменьшив их.
А я напомню конец прошлого поста:

Цитата:

… Кстати, в сумме эти 10 акций дают 71,25% веса индекса. РТС500, ха-ха :)))

К чему я клоню?

К тому, что у КУКЛа всё больше возможностей и гоняя неликвид типа Новатэка, Полиметалла, Яндекса и Тинькоффа – можно зафигачить MOEX на 3000, 4000, 5000 и т.д., не тратя много денег на тягание бегемотов из болотов (типа Сбера и Газпрома).

Ну ты понял:

LET VOLATILITY BEGIN ARISE!!! (смайлик дьявола)

Сегодня аналитики точно расскажут почему вырос доллар (падала нефть) и падал рынок (ещё и металлурги подвели). Пока из-за опционов до вечера четверга РТС видится над 160000. S&P500 подрастет, нефть так и будет скорее всего колбасится у 75$ до заседания ОПЕК.
«Но это не точно», т.к. иногда у «России свой (долбанутый?) путь» и при негативе пробой 160000 может вызвать падение до 155000-151000. Почему? Да тупо по картинке:

( Читать дальше )

 

Хватит постить эскизы! Пора светить реальные сделки На секретных счётах!
Все случайности случайны!

( Читать дальше )

Прошла 18 неделя конкурса портфельных инвесторов.
Цены для расчета на 04 июня


Таблица с текущими результатами:
«волатильность» — рассчитанная по итогам прошедшего периода от начала конкурса.
«доход» — доход за весь период
«итог» — показатель по которому будет определяться победитель.
Доходность «среднего портфеля» показывает среднюю доходность всех участников.


( Читать дальше )

Прошла 17 неделя конкурса портфельных инвесторов.
Цены для расчета на 28 мая

Таблица с текущими результатами:
«волатильность» — рассчитанная по итогам прошедшего периода от начала конкурса.
«доход» — доход за весь период
«итог» — показатель по которому будет определяться победитель.
Доходность «среднего портфеля» показывает среднюю доходность всех участников.
За три месяца 2,886 %


( Читать дальше )

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».

( Читать дальше )

Проведем небольшой тест — возьмем один случайный фьючерс, приращения которого представлены временным рядом случайных чисел, и набор случайных стратегий, представленный множеством N временных рядов случайных чисел (он же матрица признаков, фичей, пространство предикторов и т.д.) и попытаемся найти из этого большого набора тот признак, который будет лучше всего говорить нам когда покупать фьючерс, а когда продавать. Что это будет, мультипликатор P/E, фаза луны или MACD — не важно, главное чтобы на выходе получилась «идея» или, как ещё говорят, «грааль».


Хорошо известно, что случайная стратегия примененная к случайному инструменту даст случайное эквити, которое будет иметь гауссову плотность распределения коэффициента шарпа  с математическим ожиданием  0 и среднеквадратичным отклонением 


  

где L — число известных значений случайного фьючерса. 


Это означает, что достаточно большое множество случайных стратегий (или случайных признаков), примененных к случайному фьючерсу абсолютно случайным образом окажутся способными достаточно хорошо описать любое поведение случайного фьючерса (отклика) в бек-, форвард-, голкипер-, кросс-, спринт-  и всех прочих тестах… но только на истории.

( Читать дальше )