Друзья, представляю вашему вниманию базу коинтегрированных пар:
iqsignal.net/coint

На сайте выложена база данных, состоящая из 1 296 208 коинтегрированных пар (из 14 163 423 предварительно проанализированных пар) с 7 бирж (MOEX, NYSE, NASDAQ, AMEX, Poloniex, Binance, Kraken). Для того, чтобы этот проект появился, были написаны:

1. 7 парсеров
2. приложение для статистического анализа, которое использует матлаб для проверки коинтеграции и получения коэффициента авторегрессии коинтеграционного спреда
3. бектестер, корректность которого была проверена сравнением сделок с бектестером метатрейдера

Ранее у меня была идея сделать сервис торговых сигналов по парному арбитражу. Однако после тщательных исследований стало понятно, что эта идея не подходит в качестве успешной бизнес-модели. Анализ рынка показал, что веб-приложение, связанное только с темой коинтеграции, способно захватить лишь очень узкий сегмент.

Сейчас мы сделали пивот. Однако база данных с коинтегрированными парами может быть полезна, если вы занимаетесь парным арбитражом.

В серии из трех постов постараюсь разобраться в рынке российских неликвидов. На растущем рынке они были не сильно интересны: непредсказуемая цена исполнения, высокие косвенные издержки и отсутствие регулярной фундаментальной/академической поддержки исследованиями. Если смотреть историю, то это практически единственная группа акций с не полной корреляцией к индексу во время падений. Если чуть короче:

В первой части выделим неликвиды как группу, посмотрим их свойства и связь с остальными бумагами. Затем проверим простенькие стратегии отбора отдельных бумаг без учета всех сложностей учета издержек. В заключительной части постараемся учесть издержки, неидеальное исполнение сделки и недоступные для покупок акции.

Предпосылки для исследования наших неликвидных акций: опасение долгосрочного боковика по индексу и нежелание отслеживать новости по открытию технической возможности выхода нерезов.

( Читать дальше )

Всех приветствую!

Подвожу итоги за 2021 год, хоть и с опозданием. Решил не нарушать традицию. Пишу для себя, для анализа, рефлексии, разложить и сформулировать мысли — очень полезно. Итог -18,4%, счет проседал внутри года на 50,2%. От февральского максимума в +16,5% к минимуму октября -33,7%.
Торговля ведется трендовыми алгоритмами на валютном фьючерсе USD/RUB (Si).

1 квартал +7,9%
2 квартал -17,9%
3 квартал -14,3%
4 квартал +5,9%

Общий доход с учетом реинвестирования за 4 года составил 384%. Статистика по счету в Финаме теперь доступна только из личного кабинета. Ссылки на публичные счета отключили, неудобно.

( Читать дальше )

По плану нам осталось рассмотреть биномиальную модель  Jarrow-Rudd (Джарроу-Рудда). Данная модель, в отличие от CRR (Cox-Ross-Rubinstein) основывается на предпосылке о том, что в каждом узле биномиального дерева вероятности для цены вырасти и упать равны (50/50).

Необходимую для расчета подготовку мы уже выполнили, когда реализовывали модель CRR, поэтому начнем с того, что скопируем лист и назовем новый лист JR. На листе JR, руководствуясь вышеописанным, внесем изменения в ячейки, отвечающие за вероятности движения цены вверх и вниз (B17 и B18) — проставим там снова по 50%, как это было у нас на первом листе. Для реализации модели нам предстоит рассчитать по ней размер приращения вверх и вниз.

Формула для расчета приращения вверх выглядит так:


где r — interest rate (у нас 0), q — dividend yield (для фьючерсов тоже 0), сигма — волатильность, а дельта t — это наш временной шаг в долях года (ячейка B20). Соответственно в Spreadsheets/Excel это у нас будет:

( Читать дальше )

Этот пост будет посвящен реализации модели Кокса-Росса-Рубинштейна (Cox-Ross-Rubinstein, CRR для краткости), самой известной и довольно простой. Модель основана на предпосылке о том, что приращение вверх и вниз (в нашей таблице это ячейки B15 и B16) предполагаются симметричными. Это значит, что при умножении приращения вверх на приращение вниз получится 1. Иными словами, если актив за первый временной шаг двинулся вверх, а за второй — вниз, то по итогам второго временного шага актив будет на стартовой точке (где он был до первого шага).

Напомню, что сейчас у нас в ячейках находятся произвольные фиксированные значения, и теперь нам предстоит заменить их формулами. Скопируем наш лист из первой части на новый лист и назовём новый лист CRR (по имени модели).

Для реализации расчета нам потребуется ввести еще два предварительных расчетных параметра — время до экспирации в долях года и время одного шага в долях года. Время до экспирации в долях года = Время до экспирации / 365 (дней в году, если считаете правильным учитывать только рабочие дни — то сюда подставляем 252, но я везде использую календарные). Время одного шага в долях года = Время до экспирации в долях года / Количество шагов (в нашем случае 5, совпадает с количеством дней до экспирации, мы все моделируем в днях).

( Читать дальше )

Модель Блэка-Шоулза, став де-факто индустриальным стандартом оценки опционов, успела навязнуть в зубах. Поэтому в этот славный выходной день мы побалуем себя альтернативным вариантом оценки — на основе моделей на базе биномиальных деревьев. То, что мы в итоге создадим, будет работать для наших маржируемых опционов американского типа с базовым активом-фьючерсом.

Суть биномиальной модели оценки в том, что при тех же вводных, что и у Блэка-Шоулза, она строится на разбиении времени до экспирации на равные временные интервалы (отрезки) (а в МБШ время непрерывно), и движение цены от начала одного отрезка к началу другого может быть либо вверх, либо вниз. Модель упрощает реальность ещё и тем, что в процентах шаг движения цены вверх и шаг движения цены вниз на всех отрезках одинаков, при этом шаг вверх может быть не равен шагу вниз. Размер шага вверх и шага вниз рассчитывается моделью из входных данных. Вероятности на следующем отрезке двигаться вверх или вниз также рассчитываются моделью из входных параметров и так же неизменны. Необязательно это будут вероятности 50/50, может получиться любое соотношение в сумме, дающее 100%.

( Читать дальше )

Продолжаю серию публикаций о своем приключении в C2.
Все публикации на эту тему: https://smart-lab.ru/my/Danri/tree/#category_2090

Благодаря открытости данных С2, есть возможность проводить подробный анализ как отдельно взятой стратегии, так и всей выборки в целом.
В этой статье я подготовил для вас сравнительный анализ стратегий Collective2 из этой таблицы https://collective2.com/grid.
Данные получены путем парсинга данной таблицы на 16 июля 2021 года.

Прежде всего я хотел ответить на интересующие меня вопросы:
— Какие суммы находятся под управлением трейдеров в Collective2;
— Сколько трейдеров и стратегий на С2;
— Распределение трейдеров по странам и рынкам;
— Доходы трейдеров;
— Шкура в игре, как ценят это инвесторы;
— Время жизни(возраст) стратегий и отношение к этому инвесторов.

И по итогу этих данных получить ответ на главный вопрос: Какая нужна стратегия С2 инвесторам?

( Читать дальше )

Открыла в телеге экспериментальный канал, ориентирующий по внутридневной волатильности и дающий «пульс рынка» таким, каким видит его моя считалка реализуемой волатильности. Присоединяйтесь. Монетизироваться не будет. Рекламы не будет. Услуга предоставляется как есть. Все принимаемые Вами торговые решения — как и любые решения по жизни — как всегда на Вашей ответственности. Дискуссий не будет и флуда не будет — голые цифры в разрезе справедливая IV + справедливая цена связки на ЦС.
Данные обновляются три раза в день: в районе 9-00, в районе 15-00 и в районе 21-00. Стараюсь делать это регулярно и как можно ближе к означенным часам, но не всегда получается точно попасть во время.

Дисклеймер важный: приводимые данные тиковые и рассчитываются суточным окном. Трактовать можно так: если БА будет двигаться так, как он двигался предыдущие сутки — справедливая цена стрэддла при указанной дате экспирации будет вот такая, как написано. От управления это дело не освобождает ни разу. Прогноз, где что экспирируется — никакой не дается. Я придерживаюсь мнения, что цена опциона — это стоимость его хеджа. У кого другие воззрения на этот счет — имейте в виду.

( Читать дальше )

Для начала посмотрим на картинку:





























Здесь собраны цены разных стрэнглов в минувшую пятницу на текущую неделю в РИ и сделаны простейшие подсчеты
с точностью до спрэдов в стаканах. Какие выводы примерно можно сделать? Если в первом приближении, то нет разницы что продать на этот короткий срок. В среднем и ширина так называемой шапки прибыли и средняя выплата примерно одинаковы. Привет, улыбка:)

То есть, продав стрэддл или самый широкий стрэнгл на эту неделю, финрез будет примерно один и тот же. Речь идет о неких пассивных опционных позициях без ДХ.

Какие у нас есть проблемы в трендовой торговле? Просадки двух типов:
1. Накопленная за период из серии убыточных сделок. Как правило, это некий затянувшийся боковик на невысокой волатильности.
2. Разовая за счет одной убыточной сделки. Как правило, это утренний гэп.

( Читать дальше )

Когда трейдеры «крупняка» (Тройка, Реник, Ринако, Никойл и т. д.) созванивались с утра, выясняли нет ли у кого заказов от нерезов, и если не было, то договаривались об «игре» внутри дня  на РАО ЕЭС либо «вверх-вниз-вверх-вниз», либо «вниз-вверх-вниз-вверх».

Самое плохое, что по утренней динамике не было понятно — это «игра» или вниз, потому что пришел заказ на покупку (тогда днем было «вниз-вверх-вверх»), а вверх, потому что пришел заказ на продажу (тогда было «вверх-вниз-вниз»).

Мы тогда еще устраивали «проверку»: звонили в Тройку или Реник и если они соглашались на расчеты в рублях, то чаще всего это был заказ, а если отказывали на основании заявки «только доллары» (обычно они такие ставили в «стакан» классической РТС),  то, вероятней всего, это «игра».