Хочу поделится некоторой инфой по этой теме. Если у вас был подобный опыт с удовольствием бы прочел!

Тема довольна интересная, тем более что крупнейшие букмекерские конторы предоставляют API для ставок. У меня была пару подходов к этому. Сначала я наверно как и все решил что буду арбитражить на разных площадках ставки, подобные ставки называются «вилки», написал бота и попробовал. Однако Букмекеры подобных деятелей сильно не любят, и довольно легко вычисляют, после пары сделок мне на «Марафоне» порезали лимиты до 20 рублей на ставку.

После мне пришла идея попытаться использовать машинное обучение для направленной стратегии угадывания победителя в матче. Погулил и пришел сюда https://habrahabr.ru/post/306944/. Решил что с приемлемыми трудозатратами сделать это быстро не получится, решил воспользоваться готовым сервисом, который дает прогнозы на предстоящие матчи. Остановился на этом 

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

Теперь тест опционных стратегий на истории возможен ;)

Хочу поделиться с вами давнишней моей прогой, но чрезвычайно важной и без преувеличения уникальной. Я не видел еще таких плееров у нас в России, может они конечно и существуют, но както не попадались на глаза.

Тестирование опционных стратегий очень сложная задача. Может кто помнит, я выкладывал тесты простых конструкций, посмотреть можно тут.
Каждый тест, это по сути, отдельно написанная программа. Когда я протестировал основные комбинации, встал вопрос тестирования методов роллирования. Методов роллирования просто не счесть и я понял, что для этих целей старый подход тестирования никуда не годится, иначе я бы рисковал погрязнуть в бесконечном круге программирования этих методов. В итоге решил сделать плеер. С помощью плеера можно протестировать любую идею роллирования опционной конструкции и ничего не надо программировать заново.

Для чего плеер нужен (для чего применяю его я):

( Читать дальше )

Навеяно динамикой доллара последних дней. 
На страйке покупаем стрэддл марта. Например, 100 колов + 100 путов. Ждем, когда сишка завалится копеек на 40-50 (как раз отобьется дневная тета) и ровняем дельту покупкой колов на новом центральном страйке. На развороте ловим рубля три, все хозяйство кроем и наслаждаемся

Прежде всего хочу вас поздравить с наступлением НОВОГО ДИВИДЕНДНОГО ГОДА! СД Северстали первым в дал рекомендации по размеру дивидендов по итогам 2016 года. Цитирую:
МОСКВА, 1 фев — ПРАЙМ. Совет директоров "Северстали" рекомендовал акционерам утвердить дивиденды по итогам четвертого квартала 2016 года в размере 27,73 рубля на одну обыкновенную акцию, говорится в сообщении компании.
Вопрос о дивидендах будет вынесен на рассмотрение годового собрания акционеров, которое запланировано на 9 июня 2017 года. Дата закрытия реестра – 15 мая. В случае одобрения дивидендов реестр на их получение закрывается 20 июня 2017года
Всего на выплату дивидендов может быть направлено около 23,23 миллиарда рублей, из которых на долю основного акционера (79,2% акций) «Северстали» Алексея Мордашова приходится, соответственно, порядка 18,4 миллиарда рублей.
«Магнит» направит на выплату дивидендов в 2017 г. не меньше 30 млрд руб., сообщил гендиректор компании Сергей Галицкий в ходе телефонной конференции.

( Читать дальше )

Мы остановились на подгонке дельты БА и нормального распределения.  Почему БШ взял его? Да другого и не было. Во всем виновата «Центральная предельная теорема» Ее смысл, коротко: «сколько веревочке не виться, а депо сольется» То есть, любое распределение, похожее на нормальное, рано или поздно таким станет. Приращения цены, как бы должны заполнить купол или колокол распределения.  Соответственно, если мы накроем опционом определенный сектор цены, будет нам профит. Но, что то пошло не так.

Я специально хочу вас протащить по истории вопроса, что бы вы смогли разобраться во всех проблемах опционов. Файл: https://cloud.mail.ru/public/db9v/9Mzo1jdL3

Мы дошли до конца, когда необходимо писать формулу БШ. Что бы подключить время и цены. Она не такая и страшная. Первое что надо понять это d1 и d2. Исходники: Сколько дней в году, свечи в году. Сколько дней (свечей дневных) до эксперы. Волатильность центрального страйка, про которую думают что она правильная. В БШ оперируют относительными величинами. Поэтому, я часто перевожу их в проценты, что бы было нагляднее. Что бы получить долю 30 дней времени в году  30/246. Или 12% от года или 0,12. Итак смотрим d1=ln(БА/страйк)(это отношение между БА и Страйком, если хотите в процентах)+0,5(для кола и 0,5 для пута. Потом, вместе это станет 1 дельтой)*волатильность в квадрате(квадрат это второй момент, волатильность в годовом выражении)*долю времени до эксперы(в процентах)/волатильность*корень из доли времени(корень, потому что так надоJ)). Все.  Можно знаки поменять, отнимать 0,5… и получить d2 мне удобнее от d1-волатильность*корень из времени.

( Читать дальше )

Самый большой и известный в мире биржевой фонд REITов.

Краткий обзор VNQ

Фонд инвестирует в акции REITов и компаний, которые покупают офисные здания, отели и другую недвижимость. Цель фонда - близко следовать за результатами индекса MSCI US REIT Index.

Доходность фонда

На момент написания поста среднегодовой рост цены за 10 лет составляет 4,56%. Дивиденды за 2016 к цене пая — 4,7%. Если сложить эти цифры, то получится впечатляющая годовая доходность — 9,26% в долларах. При этом дивиденды растут из года в год.

Любители сдавать в наем московские квартиры только позавидуют такой доходности.

Комиссии

0,12% в год. Очень низкая плата. Нельзя даже сравнивать с уровнем комиссий российских ЗПИФов недвижимости (от 2-5% ежегодно + 1,5% надбавка при покупке пая).

Финансовые показатели

( Читать дальше )

Статья из блога Robot Wealth.

Продолжая мои исследования в области моделирования временных серий, я решил изучить авторегрессивные и условные гетероскедатичные модели. В частности, я взял авторегрессивную модель ARIMA и общую авторегрессивную гетероскедатичную модель GARCH, так как на них часто сылаются в финансовой литературе. Далее следует описание того, что я узнал об этих моделях и основной процесс нахождения их параметров, а также простая торговая стратегия, основанная на предсказаниях полученной модели.

Сначала дадим несколько необходимых определений. Я не хочу воспроизводить всю теорию целиком, ниже дан краткий обзор моделирования временных серий, в частности ARIMA и GARCH моделей:

В первую очередь, вычисление ARIMA и GARCH моделей это способ узнать, при каких прошлых наблюдениях, шуме и дисперсии временной серии возможно предсказать следующее значения этой серии. Такие модели, параметры которых правильно установлены, имеют некоторую предсказательную способность, предполагая, конечно, что эти параметры остаются постоянными на некоторое время для данного процесса.

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

В моем анализаторе большие изменения, поэтому версия сразу 2.0. Основная тема данной версии, это DDE сервер и скорость.
DDE сервер мне писал профессиональный программист Дмитрий, я ему безумно благодарен, потому что он мне его писал абсолютно бесплатно, без всякой корысти и жажды наживы. Всегда восхищался такими людьми, так что Дмитрий «партия» тебя не забудет.
Я бы конечно написал когда нибудь DDE сервер, но у меня руки до него дошли бы только через 2 года, наверное.

Итак изменения (очередность такая как я программировал):

1. История улыбки теперь не сохраняется если сделаны сделки только фьючерсом. История сохраняется, если были сделки только над опционами.

2. При удалении стратегии, файл истории этой стратегии теперь тоже удаляется, раньше не удалялся в итоге эти файлы росли.

3. Сделал возможность скрытия портфеля нажатием одной кнопки, при нажатии её еще раз, портфель примет предыдущее состояние.

4. Сделал отображение греков и профита в подвале главной формы. Это необходимо для того чтобы контролировать их при свернутой форме «Портфель».

( Читать дальше )

Статья из блога "Trading with Python" об элементарной стратегии, которая демонстрирует последовательный подход к разработке алгоритмов.

Недавно я прочел пост на сайте turingfinance.com "Как стать квантом".  Вкратце, он описывает научный подход к созданию торговых стратегий. Для меня, наблюдение за данными, обдумывание модели и формирование гипотезы является второй натурой, как это и должно быть для любого хорошего инженера.

В данной статье я собираюсь показать такой подход по шагам, которые нужны для разработки стратегии.

Давайте возьмем наиболее популярный инструмент — S&P 500 ETF «SPY». Начнем с наблюдений.

Обзор данных

Мне кажется, что большую часть времени в СМИ говорят об обрушении рынков (больших потерь в течение нескольких дней), умалчивая о значительном росте, который следует за ними.

( Читать дальше )