Я не буду рассказывать, что такое опцион (ну, типа, «это контракт, дающий покупателю право, но не обязанность бла-бла-бла»), надеюсь все интересующиеся знают, или слышали, или могут в Вики посмотреть. Сразу покажу, как определяется его цена. Да, еще 2 замечания. Я говорил, что нам не понадобится математика уровня выше 9-го класса школы — извините, соврал. :) Но 11-классник уже справится. И второе: вы не научитесь торговать опционами по этим заметкам, придется читать книжки.

Представим очень простую (скажем прямо — примитивную) модель изменения цены акции. Каждый день цена акции может измениться только на 1 рубль, вверх или вниз. Вот так:

И мы хотим купить опцион колл с ценой исполнения (страйком) 100. Как понять, сколько нам платить продавцу, чтобы цена была «справедливой»?

1. Максимальная прибыль в этой модели (которая на картинке) — 6 рублей. Дороже 5.99 рублей покупать смысла точно нет.
2. За 0 рублей нам его тоже не продадут.

( Читать дальше )

Небольшая статья с ресурса http://www.talaikis.com/ о построении простой стратегии, использующую наивный байесовский классификатор при создании процесса возврата к среднему. Весь код в статье приведен на языке Python.

Это достаточно большая область исследований, но расскажем все очень кратко. Мы попытаемся найти взаимоотношение между  временными сериями  (в данном случае возьмем в качестве сигнала взаимный фонд XLF из финансового сектора, сдвинутый по времени на 1 день назад), а нашей целью будет фьючерс S&P500 в форме CFD. Будем входить в длинную позицию по этой бумаге при нулевой вероятности приращения. Логически нулевая вероятность ни о чем не говорит, другими словами, будем покупать возврат к среднему.

1. Получение данных

Y = read_mongo(dbase, "S&P5001440")
X = read_mongo(dbase, syms[s]).shift()

#готовим набор данных
res = pd.concat([X.CLOSE, Y.CLOSE], axis=1, join_axes=[X.index]).pct_change().dropna()
res.columns = ['X', 'Y']

( Читать дальше )

Если кому-то интересно, мои статьи на тему R, машинное обучение, количественный анализ:

1. Мои шаги в сторону машинного обучения на R и немного про Si, Brent
2. Расчет ожидаемого количества убыточных сделок подряд на R
3. Применение логарифмов для расчетов со сложным процентом
4. Построение модели для парной торговли акциями Google и Apple на R
5. Анализ Brent с использованием языка R
6. Количественный анализ графика нефти с применением R (продолжение)
7. Гистограммы доходностей разных активов
8. Применение наивного байесовского классификатора на R для поиска закономерностей и прогнозирования

В следующей статье расскажу про наивный байесовский классификатор и нейронные сети в трейдинге. 

Этот пост про демонстрацию некоторых возможности пакета PortfolioAnalytics. Этот пакет представляет из себя фрейморк для анализа и оптимизации портфеля, подробности тут  некоторое введение во фреймворк тут. Статья с кодом на R тут http://moderndata.plot.ly/portfolio-optimization-using-r-and-plotly/

И так задача: Есть следующий набор инструментов «GAZP», «ROSN», «LKOH», «TATN», «NVTK», «SNGS», «BANE», построить на их основе оптимальный с точки зрения риск/доходность портфель. Задачу не станем усложнять такими введениями как использование плечей, ограничение по капиталу на бумагу итд. как это все делается можно подробно прочесть в описании фреймворка. Решим лишь что минимальная допустимая доля инструмента в портфеле 5% максимальная 80%

Эффективная граница портфеля



( Читать дальше )

Всем привет.

Решил выложить в открытый доступ базу данных тиков с CME, которая накапливалась за последние годы, и обновляется по итогу дня.

FTP доступ: 

85.25.211.62
login: smartlab
pass: smartlabpass

Ссылки на торрент: http://ge.tt/1Ql8j3Y2

№2: app.box.com/s/h0dhmkif0fhnvlpzdp8ma89c1ysv876t

Формат данных:

seconds (int32) — кол-во секунд с начала суток по Чикаго.
milliseconds (int32)
price (int32)
volume (int32)
bestBidPrice (sbyte) — расстояние в тиках между price и реальной ценой BidPrice
bestAskPrice (sbyte) - расстояние в тиках между price и реальной ценой AskPrice
bestBidSize (int32) — доступно с июня 2015
bestAskSize (int32) - доступно с июня 2015

Ниже код для чтения бинарных файлов (На C#).

Создаем класс Tick:

1. public class Tick
2. {
3. public DateTime Time { get; set; }
4. public int Price { get; set; }
5. public int Volume { get; set; }
6. public int BidPrice { get; set; }
7. public int AskPrice { get; set; }

( Читать дальше )

В силу исторически сложившихся  причин,  каждый  рынок биржи имеет собственную реализацию вариантов прямого доступа.

На колокации в зоне  биржи доступны:

1.Валютный рынок и Рынок Акции/Облигации
   FAST — протокол мультикаст раздачи  рыночных данных.
   FIX  -  протокол для  постановки заявок.
   ASTS Bridge  он же  Teap  -  забудьте  о его существовании.
   Волшебные  буквы ASTS подразумевают подключение любым  из вариантов  -)))

2. Рынок  FORTS
   CGate — уникальная утилитка в  виде черного окошка.(Здесь следует добавить заклинание  Plaza II ).  Позволяет получать два  вида биржевых данных.  
   Без ордер лога — урезаный режим в  котором поступают данные по стаканам.
   Полный ордер лог  -  режим  в  котором  приходит лог всех заявок (поставленных снятых исполненных и  т.д.)

( Читать дальше )

Так как под философией (особая форма познания мира) трейдинга можно понимать, что хочешь, и видимо не обязательно текстом, то моя философия трейдинга выглядит так:

Продолжение. Начало в моем блоге и на сайте.

В прошлой статье про модель Хестона мы отметили, что она обладет недостатком, который проявляется в неточности определения цен опционов на малых сроках экспирации. Здесь мы рассмотрим модель Бейтса, в которой этот недостаток устранен, и она является одной из лучших аппроксимаций, описывающих поведение цен опционов для разных страйков и периодов до экспирации.

Модель Бейтса относится к моделям стохастической волатильности и определятся следующими уравнениями:

( Читать дальше )

  Все наверное знакомы с таким понятием как парный трейдинг, как правило данный способ торговли используют на линейных, более или менее коррелированных инструментых, например; акция/фьючерс на нее, или фьючерс на индекс/акции входящие в индекс и т.д.

Метод торговли прекрасно работает до резкой раздвижки спреда, которая рано или поздно происходит, если бы не раздвижка — был бы грааль 100%.

Как же избавиться от недостатков данного метода, сохранив все его достоинства, при  этом главный недостаток (раздвижка спреда) сделать самой большой возможностью заработать?

Все просто, нужно применить навыки парного трейдинга на опционах! 

Берем разные страйки одного б/а и, создаем график спреда между страйками, создаем 2 позиции как на картинках ниже, и спокойно торгуем спред откусывая понемногу профита и с нетерпением ждем резкой раздвижки спреда которая нам позволит как минимум заработать десятки процентов к депозиту!

То есть что мы имеем в итоге:  при флете б/а мы зарабатываем по немногу на спреде (главное не теряем), при резком движении б/а мы очень хорошо зарабатываем, позицию лучше делать максимально дельта и тетта нетральной.

( Читать дальше )

Поступила информация, что население смартлаба за год несколько обновилось, поэтому в преддверьи следующей главы про робота имеет смысл освежить персонажей или познакомиться с ними тем, кто еще не читал первые части истории.



Гном. Или как трейдер обанкротил банк.

Глава первая и вторая

Глава третья и четвертая

Глава пятая и шестая


Гном 2. Возвращение.

Глава первая

Глава вторая и третья

Глава четвертая и пятая

Глава шестая и седьмая

Глава восьмая и девятая 

Глава десятая, одиннадцатая и двенадцатая.



Просто про опционы.

Вместо предисловия

Глава первая

Глава вторая

Глава третья

Глава 3 1/2

Глава четвертая

Глава пятая

Глава 5 1/2

Глава шестая

Глава седьмая


Не окончена...
 


История одного робота


Глава первая

Глава вторая

Глава третья

Глава четвертая

Глава  4 1/2 и пятая

Глава шестая