Из истории FORTS и ЛЧИ, или как можно заработать на опционах

robot_Panda — алгоритм, созданный тремя выпускниками физфака МГУ: Никитой Масюковым, Антоном Бабушкиным и идейным вдохновителем Натальей Бабушкиной. На конкурсе «Лучший частный инвестор 2010» они превратили 50 000 рублей в 4 млн за три месяца — прирост 8000%, победа в общем зачёте и в номинации «Лучший опционный трейдер». 

Ребята пошли путём провайдера ликвидности (маркетмейкера), а не классического направленного трейдера. Ключевые элементы:

1. Опционный маркетмейкинг с лучшей ценой. Спреды в опционах на FORTS были широкими, и существующий маркетмейкер этим был доволен. robot_Panda давал лучшую цену и делал это быстрее системы маркетмейкера — за счёт собственного высокоскоростного алгоритма. Каждая миллисекунда была на счету. 

2. Дельта-нейтральность. Все опционные позиции хеджировались базовым активом (фьючерсом), чтобы портфель оставался рыночно-нейтральным в широком диапазоне цен. Это значит, что направленное движение рынка не создавало существенного риска — заработок шёл на спредах, а не на угадывании направления. 

3. Собственная модель улыбки волатильности. Антон Бабушкин называет это основной задачей: построить модель «улыбки», которая хорошо совпадает с рынком при любом движении. Все опционные параметры (греки) рассчитывались самостоятельно, по лучшим формулам и быстрее, чем биржевая система. Это критически важно — если модель адекватна, то даже при потере ликвидности убытки минимальны. 

4. Эксплуатация тиковых неэффективностей. Робот обрабатывал весь опционный и фьючерсный рынок одновременно и ловил микронеэффективности на уровне тиков. Маркетмейкеру было «лень» таким заниматься — он набирал направленную позицию, а Панда всегда работала «в боковике». 

5. Не только опционы. Вопреки распространённому мнению, robot_Panda торговал и фьючерсами на товары, отдельные акции, валюту, индексом волатильности. Робот один — стратегии разные, и за время конкурса стратегия менялась около пяти раз. 

• Ликвидность — главный риск на российском рынке. Большие позиции легко набрать, когда активный крупный игрок создаёт ликвидность, но быстро закрыть их уже не получается. Если модель улыбки волатильности плохо обоснована, можно получить убытки, сидя в ожидании ликвидности. 
• Гарантийное обеспечение — биржевой риск-менеджмент учитывает риск выхода опциона в деньги, что может существенно увеличивать ГО даже для дельта-нейтральных позиций. 
• Стратегия не масштабируется бесконечно — капитал вырастает до предела, определяемого ликвидностью рынка.
• С 50 000 рублей это предельное значение достигается за несколько месяцев, дальше избыточный капитал нужно направлять в другие стратегии. 

Расходы на инфраструктуру — около 100 000 руб./мес (серверы в датацентре, канал до биржи ~25 000 руб.). Ребята работали полный торговый день, постоянно дорабатывая алгоритмы. Принципиальные изменения — раз-два в месяц, технические — чаще. 

Если коротко: robot_Panda — это высокочастотный дельта-нейтральный опционный маркетмейкер с собственной моделью волатильности, зарабатывающий на спредах и микронеэффективностях, а не на направлении рынка.
Доступная для повторения вещь?
Вряд ли — для этого нужна и физика, и программная инфраструктура, и скорость.
Но логика красивая 🙂

После победы на ЛЧИ 2010 команда robot_Panda не стала останавливаться на российском рынке.
Они основали международную проприетарную алготрейдинговую компанию Alber Blanc, которая работает по сей день.

Alber Blanc — это HFT-компания (high-frequency trading), специализирующаяся на высокочастотном алгоритмическом трейдинге и маркетмейкинге.


Комментарий

Очень жаль, что сегодня у нас нет таких ММ (((
Но, как говорят, история повторяется.
Значит, надежда остается.