Избранное трейдера DvF
# Выделяю скорректированную цену закрытия adj_close_px = sber['Adj Close'] # Вычисляю скользящую среднию moving_avg = adj_close_px.rolling(window=40).mean() # Вывожу результат print(moving_avg[-10:])
# Вычисление короткой скользящей средней sber['40'] = adj_close_px.rolling(window=40).mean() # Вычисление длинной скользящей средней sber['252'] = adj_close_px.rolling(window=252).mean() # Построение полученных значений sber[['Adj Close', '40', '252']].plot(figsize=(20,20)) plt.show()
В прошлой статье рассмотрено как можно получить информацию по финансовым инструментам. Дальше будет опубликовано несколько статей о том, что первоначально можно делать с полученными данными, как проводить анализ и составлять стратегию. Материалы составлены на основании публикаций в иностранных источниках и курсах на одной из онлайн платформ.
В этой статье будет рассмотрено, как рассчитывать доходность, волатильность и построить один из основных индикаторов.
import pandas as pd import yfinance as yf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt sber = yf.download('SBER.ME','2016-01-01')
Данная величина представляет собой процентное изменение стоимости акции за один торговый день. Оно не учитывает дивиденды и комиссии. Его легко рассчитать используя функцию pct_change () из пакета Pandas.
Как правило используют лог доходность, так как она позволяет лучше понять и исследовать изменения с течением времени.
# Скорректированая цена закрытия` daily_close = sber[['Adj Close']] # Дневная доходность daily_pct_change = daily_close.pct_change() # Заменить NA значения на 0 daily_pct_change.fillna(0, inplace=True) print(daily_pct_change.head()) # Дневная лог доходность daily_log_returns = np.log(daily_close.pct_change()+1) print(daily_log_returns.head())
Некоторые любители линейного рынка иногда позволяют себе негативно отзываться о торговле опционами. Со стороны это выглядит не очень умно, когда человек высказывает свое упёртое мнение по вопросу, в котором совершенно не разбирается.
Для наблюдателей со стороны попробую объяснить некоторые особенности этой ситуации.
На линейном рынке (акции, фьючерсы), даже самые продвинутые трейдеры могут оперировать только двумя измерениями ( ценой и волатильностью). При этом до понятия волатильности многие еще не дошли. То есть, мы имеем среду обитания из двух координат. Это как если бы мир был не трехмерным, а двухмерным на плоскости. И в этом двухмерном мире живут и действуют (отнимают друг у друга деньги) двумерные существа. Если вдруг появиться существо из трехмерного мира, и начнет играться с двумерным миром, используя доступное ему третье измерение, то оно не только будет иметь преимущество, но и его действия будут непонятны и не предсказуемы для двухмерных существ. По сути, трехмерное существо для двухмерных является богом (Куклом).
Приветствую вас, уважаемые трейдеры.
Сегодня мы продолжим разбираться в тонкостях опционов.
Узнаем что такое Страйк, что значат выражения опционы «вне денег», «на деньгах» и «в деньгах». Мы немного коснулись этих терминов в первом занятии – теперь разберем более подробно.
Что же такое страйк? Проводя аналогию с страховкой – это точка события, где начинается страховой случай. Т.е. это та цена, после пересечения которой, страховка начинает платить. Продавцы опционов начинают терпеть убытки, а покупатели зарабатывать. Разберем пример:
Мы имеем опцион Колл со страйком 150000 и экспирацией 19 декабря 2019г. Что это значит? Продавец такого опциона считает, что цена базового актива (БА) не дойдет до 150000пп вплоть до 19 декабря 2019г. Если эти условия выполняются – то он зарабатывает свою премию. В данном примере 620пп.
Покупатель такого опциона наоборот рассчитывает на рост БА. Для него главное условие, что бы рост случился до 19 декабря 2019г. Для этого он готов рискнуть 620пп из своего депозита.
Пока мы рассматриваем простые ситуации на дату экспирации. На графике это синяя линия. Красная линия – это профиль опциона на дату построения конструкции. Как она будет изменяться дальше – предмет изучения в последующих занятиях.