Вчера был 6-й день роста подряд.
 


Такие длинные серии — довольно редкая ситуация и есть большая вероятность, что серия роста прервётся, то есть говоря по простому, есть неплохой сигнал на шорт.

За последние 4 года (1000 торговых дней) серий роста длинее 6-ти дней было только 6 штук. Вот картинка с диаграммой количества серий в зависимости от длины (серии роста положительные, падения — отрицательные):



( Читать дальше )

Дисклаймер:  Это большой занудный пост с очень простым и довольно очевидным выводом. Поставил тег «опционы»  - не очень в тему, но всё же.


Простейшая задача (которую кстати, нужно решать чуть-ли не ежедневно) — оценить где и с какой вероятностью будет цена актива через заданное время при сохранении на рынке текущей динамики. Задачка посложнее — какова справедливая цена опциона для текущей динамики?



Решать эти задачи, да и другие, связанные с динамикой рынка очень удобно если известно распределение приращений цен. Но точное распределение приращений разумеется неизвестно — надо использовать какую-то модель.

Какие у нас вообще есть варианты:
* Эмпирическое распределение — для конкретного актива мы вычисляем что было на истории и используем это как модель для будущего.
* Нормальное (Гаусса) распределение (или лог-нормальное).
* Другие непрерывные распределения: Коши, Лапласса, Гамма (на картинке — это оно), Вейбула (в нём аж 3 параметра) и т.д.


( Читать дальше )

Хотим узнать, в каком диапазоне и с какой вероятностью будет цена актива через N дней.
Прогноз строим по модели лог-нормального движения, предыдущая запись по этой теме здесь swantrade.livejournal.com/36487.html





Что у нас есть для прогнозирования:
1) текущая цена, берём из терминала
2) текущая волатильность, берётся с опционной доски или, например, из
калькулятора на option.ru
3) Горизонт прогноза, количество дней
4) Вероятность диапазона — эту величину задаём, но обычно можно установить 99% и больше не менять.


На картинке приведён пример для fRTS:
начальная цена 136000, волатильность 15%, горизонт прогноза 20 рабочих дней (1 календарный месяц), вероятность диапазона 99%.

Получаем, что в заданой вероятностью (99%) по истечению 20 дней цена будет находится в диапазоне от 121921 до 151705.

Проверим это по калькулятору из предыдущей задачи swantrade.livejournal.com/36487.html


( Читать дальше )

Сперва немного теории. Обычно степень трендовости процесса характеризуется показателем Херста. Однако, можно использовать и другие индикаторы, например, автокорреляция линейно связана с показателем Херста.
 
А я использую показатель, который и связан с показателем Херста, и отнормирован так, чтобы быть более наглядным (условно называется IndH2), считается на скользящем периоде заданной длины. Если этот индикатор больше нуля, то рынок скорее трендовый, если меньше, то контртрендовый.
На рисунке вверху показан график fRTS и индикатор трендовости посчитанный по скользящему периоду 250 рабочих дней (1 календарный год).


( Читать дальше )

Существует такое мнение, что на рынке главное — это тренды.
Посмотрим, сколько на рынке есть тех трендов.

Не залезая в дебри умничанья, с Хёрстом и фрактальной размерностью посчитаем банальную автокорреляцию (с лагом 1) приращений клоузов. Да и к тому же автокорреляция напрямую связана с показателем Хёрста, так что это вполне хороший индикатор.

Вот график, фРТС, автокорреляция серий в 20 дней (1 месяц), график по дням с 2006 года по начало 2013:



Ну что, ничего не видно! Автокорреляция болтается туда-сюда. 

Посмотрим на длине 3 месяца, 60 дней:



( Читать дальше )