Избранное трейдера AIF

по

Общие закономерности (3 Грааля рынка)

Топики про отъём денег и про неэффективности побудили написать данный текст. Не судите строго за «спасибо, Кэп!», ибо «Ничто не ново под луною» © Карамзин, а ранее Шекспир, а ранее древние греки, а ранее шумеры...
 

Кто зарабатывает и чьи деньги отнимает?

Тут на днях один Джедай запечатлел нормальный такой колокол. Мол, случайно всё у гоблинов (читай: гемблеров типа меня), что закономерно приводит к сливу по-любому.
А вот на рынке приращения цен почему-то совсем не так выглядят =/.
Для разнообразия возьмём не гоблинский тайм-фрейм (собственно, на днёвках будет похожая картина) и посмотрим колокол нормального распределения в сравнении с реальными приращениями рынка:
Общие закономерности (3 Грааля рынка)

Джедайская сила в кружочках. Так проявляют себя некоторые базовые неэффективности, за которыми гоняются участники рынка. Рассмотрим по порядку все три выделенные закономерности.


( Читать дальше )

1-й год

1-й годСразу замечу, на рынок выделил % ~ 10 от всего, что имею, но не могу похвастаться, что заработал сам всё что имею, а всё что заработал как раз и профрал. =(
Примерно год назад открыл свой 1-й приличный брокерский счёт.
 
До этого пару лет гонял по 500 баксов через форекс-ДЦ. Перед тем как открыл большой счёт, показалось, что появилась стабильность (полгода профит равномерный). Ну и ещё были внебиржевые спекуляции (с недвигой и валютой без плеча), которые оказались самыми удачными.

Как я слил

Итак, открыл счёт. В начале лета 2012 года я сделал 65% за 2 месяца. Это был пик. Дальше тихо и ужасно начались потери (с момента регистрации на смартлабе). Ближе к осени я познакомился с новым для себя инструментом – фьючерсы на VIX на площадке CBOE. Втянулся. Начал торговать на реале и сразу засадил кучу денег (взял слишком большой риск, не увидел рынок). К зиме я слил почти 100%. Довносил многократно. Зимой было плохо. К весне слил почти 200% от стартовой суммы. Основные потери — фьюч ES, золото и конечно VX.
Причина: безрассудное поведение. Сливал быстро, каждый раз это происходило лавинообразно. Небольшая потеря > досада > попытка срочно отыграться и уже полная потеря контроля (тильт). Затем: самобичевание > тоска > страх удержания позиции… Зимой было реально плохо (даже вспоминать не хочу).


( Читать дальше )

Толстые хвосты и эмпирические распределения

Финансовые рынки обладают известным свойством – толстые хвосты в распределении приращений актива. Обычно, для демонстрации эффекта сравнивают два графика дневной доходности – для исторического распределения цен и нормального. На рисунке ниже четко заметны выбросы в распределении доходности индекса вдалеке от центра. 
 
Толстые хвосты и эмпирические распределения

Часто можно услышать, как толстые хвосты назначают главной причиной возникновения улыбки волатильности. На недавно прошедшей НОК одним из наиболее интересных выступлений была презентация Виталия Курбаковского о причинах появления улыбки волатильности. Уважаемый мэтр строил улыбку на основе эмпирического распределения.
Проверим сами, как влияют толстые хвосты на форму улыбки. Построим модель движения фьючерса РТС на основе данных о ежедневной доходности close to close основной сессии. Возьмем ряд ежедневных приращений склеенного фьючерса с января 2010г. по февраль 2013г. Конечное значение цены близко к начальному, но, чтобы совсем исключить тренд, последнее значение цены фьючерса примем равным первому, а именно 157090 п. Период модели – 100 дней. Каждый день актив прыгает на величину, случайно выбранную из ряда прошлых значений. В конце траектории посчитаем стоимость опционов. Повторим опыт миллион раз. Усредним результаты каждого опыта и получим ожидаемую стоимость опционов в финальной точке. Она совпадает со справедливой стоимостью опционов в  начальной точке,  ведь ставка равна нулю. Результат моделирования в терминах волатильности представлен ниже
Толстые хвосты и эмпирические распределения


( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW