Синтетические облигации в алго №1: Введение и оглавление
Всем привет!
Открываем новый цикл статей — «Синтетические облигации в алго». Собираем из акций и фьючерсов почти безрисковую* доходность.
В этом цикле разберём три робота из OsEngine, которые торгуют арбитраж между акцией и фьючерсом на неё. Два торгуют автоматически, третий — монитор с сигналами для ручной работы. Все три уже встроены в OsEngine, исходный код открыт и лежит на ГитХабе — берите, изучайте, улучшайте.
Но прежде чем открывать код, давайте разберёмся с базой. В этой статье разобраны основные понятия, без которых дальше будет сложно. А в конце — оглавление всего сборника.
Поехали!
1) Что такое синтетическая облигация
Синтетическая облигация — это арбитражная конструкция из двух ног (на MOEX такое обычно собирают на акции):
1) лонг в акции (базовый актив);
2) шорт во фьючерсе на эту же акцию.
Почему «облигация»? Потому что результат похож на облигацию: вы заранее знаете свою доходность и дату её получения, а рыночный риск по акции почти полностью закрыт шортом фьючерса. Купили акцию и тут же продали её же «в будущем» — как бы рынок ни прыгал, движение цены вас почти не касается.
А почему «синтетическая»? Потому что никакой настоящей облигации в портфеле нет. Доходность синтезируется из разницы цен двух инструментов.
2) Контанго и бэквордация
Фьючерс почти никогда не стоит ровно столько же, сколько акция. Разница между ними и есть источник доходности.
Контанго — фьючерс дороже акции. Это нормальное состояние рынка: в цене фьючерса сидит стоимость денег до экспирации, грубо говоря, безрисковая ставка.
Бэквордация — фьючерс дешевле акции. Бывает, например, перед дивидендной отсечкой: дивиденд заранее вычитается из цены фьючерса.
Пример. Акция стоит 300 рублей, фьючерс на неё с экспирацией через 3 месяца — 304,5 рубля. Контанго — 1,5 %. Вы покупаете акцию за 300 и продаёте фьючерс за 304,5. К экспирации цены сойдутся — так устроен механизм поставки. Куда бы ни ушла акция за эти три месяца, ваши 4,5 рубля с пары уже зафиксированы.
Именно эту раздвижку и забирают роботы сборника.
3) Доходность в процентах годовых
Вторая метрика, которая нам нужна. Контанго 2% на серии с месяцем до экспирации и 2% на серии с полугодом до экспирации — это совершенно разные доходности. Поэтому роботы дополнительно считают доходность в процентах годовых:
доходность % годовых = контанго % × 365 / дней до экспирации
Те же 1,5 % за 3 месяца — это примерно 6% годовых. Теперь серии разных сроков можно честно сравнивать между собой и с альтернативами вроде фонда денежного рынка.
4) Лоты, мультипликаторы и дельта-нейтральность
Чтобы конструкция была действительно нейтральной к цене, ноги должны быть одинакового размера в штуках акций. Здесь есть тонкость: один фьючерсный контракт — это не одна акция.
У каждого фьючерса есть мультипликатор: например, один контракт на Сбербанк — это 100 акций, а на Лукойл — 1 акция. Поэтому объёмы роботы считают в лотах:
объём базы (лоты) = контракты фьючерса × mult / лот акции
Продали 10 контрактов фьючерса на Сбербанк — купили 1000 акций. Дельта закрыта штука в штуку, и никакой скрытой ставки на рост или падение в позиции не остаётся.
5) Куда паркуются свободные деньги? — в фонд денежного рынка
Роботы сборника используют фонд ликвидности. Это такой инструмент, который всегда растёт, давая прибыль в условную ставку ЦБ. На западных площадках самый популярный такой инструмент называется LQDT, «Ликвидность». У нас в РФ множество других инструментов с похожей механикой и похожими названиями. У брокера Т-Инвестиции такой инструмент называется TMON@, а в тестере это LQDTMOEX. И то, и другое — одно и то же.
Зачем это здесь? ВАЖНО! Нет смысла городить хитрые арбитражные конструкции, брать на себя технологические риски, следить за роботами на сервере, если «арбитраж синтетических облигаций» не даёт прибыль больше, чем фонд денежного рынка. Мы должны делать Альфу к схожему по рискам активу (то есть в данном случае к LQDT). Поэтому…
Во-первых. LQDT здесь как эталон сравнения: робот входит в синтетическую облигацию только если её доходность выше того, что даёт простая парковка в денежном рынке. Подробности — в статьях про роботов.
Во-вторых. Если синтетических облигаций, способных давать прибыль больше, чем ставка ЦБ, сейчас нет, то роботы сидят в засаде, инвестируя все деньги в фонд ликвидности.
6) Честные риски конструкции
«Почти безрисковая» доходность не значит «безрисковая». Держите список, он пригодится:
1) ГО и маржин-коллы. Шорт фьючерса требует гарантийного обеспечения. Если акция резко выросла, по шорту начисляется вариационная маржа— её надо финансировать. Убыточна при этом вся конструкция? Нет: акция в плюсе ровно на столько же. Но деньги под ГО должны быть на счёте. Запас свободных средств — обязателен. Поэтому маржиналка на счёте должна быть подключена.
2) Leg risk. Ноги открываются двумя рыночными ордерами. Пока исполняется вторая нога, позиция не захеджирована. Миллисекунды, но риск есть. В роботах есть аварийный выход на случай, если открылась только одна нога.
3) Издержки перекладывания. Перенос позиции в другую серию — это четыре сделки: закрыть две ноги, открыть две новые. Комиссии и спреды должны покрываться выгодой от переноса, иначе перекладывание съест доходность.
4)Риск исполнения в тестере. Свечной тестер не моделирует стакан: bid/ask берутся из свечей. То есть, будет реально чуть хуже, чем в тестере.
7) О прибыльности из коробки. ВАЖНО!
Друзья, тут такое дело, что это «сборник» в основном на подумать. Я прекрасно понимаю, что рядовому инвестору и трейдеру это всё не упало
Основная прибыль по роботам, рассматриваемым в сборниках, была в 2022 году. Не только, но там прям +30 / +40% Альфы к LQDT. И если вычесть этот год, Альфа к LQDT по остальным 7-ми годам из теста в среднем +2–2,5 %. То есть, в «чистом» виде хорошо будет торговать во время армагеддона.
ОДНАКО! Не делать этот сборник я тоже не могу, ибо на механике «синтетических облигаций» можно строить и трендовушки, и одноногие арбитражи. Которые сильно лучше обычных направленных стратегий «по стадиям волатильности и моментуму». При условии, что мы готовы брать направленные риски, прибыльность резко возрастает. Правда и Альфу уже надо смотреть ни к LQDT, а к индексу полной доходности, и в таком случае внезапно появляются просадки! И это в других лекциях.
Кому история с «Альфой к LQDT в 2%» не интересна и ожидать Армагеддона не охота, как и самому думать, что с этим делать, ругаться не торопитесь. На основе раздвижек есть отличный стартовый набор роботов, с направленным риском. С гораздо более впечатляющим результатом, но и просадками.
Вот тут: https://rutube.ru/plst/1617930/
А это его результат с февраля:
8) Оглавление сборника
Итого, что нас ждёт в цикле:
1) Синтетические облигации в алго #1. Мы здесь.
2) Синтетические облигации в алго #2: SyntheticBondsArbitrage — классический контанго-арбитраж на ближайшей серии. Лонг акция плюс шорт ближайшего фьючерса по десяти бумагам MOEX. Выбор лучшей пары по доходности, перенос позиции в более выгодную серию, парковка свободных денег в LQDT.
3) Синтетические облигации в алго #3: SyntheticBondsCurveArbitrage — арбитраж по кривой. Та же идея, но робот выбирает из двух серий фьючерсов на каждую бумагу и работает только по годовой доходности. То есть, одновременно смотрим не только серию которая прямо сейчас ближайшая, но и которая будет закрыта в следующем квартале.
4) Синтетические облигации в алго #4: SyntheticBondsCurveMonitor — монитор кривой с сигналами и ручным открытием позиций. Это привод для того чтобы просто видеть, что происходит с фьючерсами. Автоматической торговли нет — это инструмент для тех, кто хочет нажимать кнопки сам.
Порядок не случаен: идём от простого к сложному.
Следующая статья — SyntheticBondsArbitrage. Подписывайтесь, чтобы не пропустить!
Удачных алгоритмов!
Комментарии открыты для друзей!
https://smart-lab.ru/company/os_engine/blog/1024149.php
Скачать OsEngine: https://github.com/AlexWan/OsEngine
Официальная поддержка OsEngine в MAX: https://max
Канал Научный трейдинг в MAX: https://max.ru/
Поддержка OsEngine в Телеграм: https://t.me/osengine_official_support
Канал Научный трейдинг (Bad Quant) в Телеграм: https://t.me/bad_quant
