Возможно, материал будет ультра банальный, но мне это было не понятно первое время, поэтому считаю нужным написать.

Ноги — это графики доходности опционов, которые часто можно увидеть. Они нужны, чтобы понимать, что именно вы купили или продали и что с этим будет в разные моменты времени и цене фьючерса. Как их читать?

Берем колл 112500 купленный за 2000 и фьючерс для сравнения. На рисунке изображен график доходности фьючерса (зеленая пунктирная линия, для примера) и голого опциона колл (красно-синяя ломанная линия).

Далее рассуждения следующие: у нас купленный колл, значит мы получаем прибыль при росте цены фьючерса (синяя линия совпадает с линией доходности фьючерса). Колл — опцион с ограниченным риском снизу, т.е. как бы не упал фьючерс, мы потеряем только стоимость опциона, а значит красная линия как раз наш стоп. Отмечаем -2000 по шкале «стоимость опциона» и проводим линию до пересечения с доходностью (синяя).

Дивиденды не учитываются изза того, что ещё не закончена разработка раздела Смартлаба «Портфель»

Всем привет
я тут новенький, хотя инвестициями интересуюсь много лет.
если не будет возражений, буду здесь периодически писать мои мысли о различных инвестиционных инструментах и просто интересных вещах.
Хочется немного поднять уровень дискуссии на этом сайте от обсуждения конспирологических теорий порабощения мира Америкой и многозначительной разметки графиков волнами элиотта.
Для начала хочу разразиться постом о биткойне, который здесь несколько хаотично и неумело пытается продвигать уважаемый matbi
Я, в отличии от matbi, не имею никакого коммерческого интереса, и даже биткойнами не владею, но пытался разобраться в теме, даже посетил эпичную выставку в Торонто прошлым летом, которая называлась Bitcoin Expo
В своих изысканиях я пытался для себя ответить на ряд вопросов, поэтому пост будет в формате вопрос — ответ
Вопрос 1. Что такое биткойн

--
-- Выполнение действий с массивами.
--

local pairs = pairs
local type = type

module(...)

--- Создать копию массива (таблицы)
-- @return копию массива (таблицы)
function copy(array)
    local copy_array = {}
    if type(array) ~= "table" then
        return array
    end
    for k, v in pairs(array) do
        if type(v) == "table" then
            copy_array[k] = copy(v)
        else
            copy_array[k] = v
        end
    end
    return copy_array
end

--- Узнать, начинается ли индексация в массиве с нуля или с единицы.
-- @return 0 или 1
function base(array)
    if array[0] ~= nil then
        return 0
    else
        return 1
    end
end

--- Вычислить число элементов в массиве.
-- @return число элементов в массиве
function size(array)
    local n = 0
    for _, _ in pairs(array) do
        n = n + 1
    end
    return n
end

--- Проверить пустой или нет массив.
-- @return true/false
function isEmpty(array)
    for _, _ in pairs(array) do
        return false
    end
    return true
end

--- Получить первый индекс массива, где ничего не записано. Поиск начинается с 1.
-- @return первый индекс массива, где ничего не записано
function firstEmptyIndex(array)
    local i = 1
    while array[i] ~= nil do
        i = i + 1
    end
    return i
end

Вчера 13 мая 2020 года Московская Биржа дала возможность торговать недельные опционы на фьючерсы Сбербанка и Газпрома. Но пригласить маркет-мейкеров забыла. Придется, как всегда, участникам рынка самым заниматься котированием за свой счет?

Технически это не сложно. Кроме большой нагрузки на инфраструктуру, затрат ГО и гигантского размера ежемесячного брокерского отчета никаких проблем нет. В общем, добро пожаловать. "Налетай-навались!" и "кто попросит меньше?".

ПС Специально для уважаемого 3Qu прошу обратить внимание на форму улыбки:
в мире Блека-Шолза она должна быть строго горизонтальной прямой линией.

An additional problem with this is that they use A3C here for trading. A3C is known to not be suitable for adversarial environments (e.g. board games, like Chess). I wrote a paper that demonstrated that A3C is as exploitable as a uniform random strategy in board games (specifically, some poker variants): arxiv.org/abs/2004.09677

It’s mostly an issue that A2C isn’t designed for adversarial environments. It also doesn’t have any notion of hidden information, while other algorithms (eg CFR) explicitly handle this. There’s a well-known phenomena of cycling, where agent A will beat agent B which beats agent C which beats agent A; A2C can exhibit this. Think of rock/paper/scissors- AlwaysRock beats AlwaysScissors which beats AlwaysPaper. To avoid this, you typically need to do some sort of averaging.
link