Однажды мне нужно было отрисовать пару графиков в консольной программе, написанной на С++. Можно было решить эту проблему двумя способами:

1. Сохранить график в файле и нарисовать его в экселе или другой софтине, м.б. даже в онлайн рисовалке
2. Рисовать график прямиком из программы

Первый способ мне не подходил, так как я проводил тестирование алгоритмов, и лишней возней с копированием данных заниматься не хотелось. Второй способ имеет множество решений, но увы я не нашел быстрого решения, чтобы библиотека для рисования не требовала целую кучу зависимостей. Обычно библиотеки для рисования из С++ программы хотят OpenCV или питон с матлабом. Еще как вариант я знаю SFML и ImGUI. Вопрос — нафига столько всего нужно для обычного графика, если по сути нужен OpenGL и все. Решил исправить эту проблему и набросал header-only С++ библиотеку, которая работает в отдельном потоке и способна рисовать графики зависимостей X от Y и тепловые карты. Из зависимостей библиотека требует FreeGLUT.

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

Решил тут позаниматься улыбкой. Дмитрий Новиков своими статьями поднял интерес, спасибо ему за это ;)
В этой статье рассмотрим какие были параметры наклона и загиба на истории с 15.12.2010 по 20.10.2016 (больше данных нет, уж извините) у опционов на RTS.

В вкратце как считал.
Взял данные параметров улыбки за вышеуказанный период. С помощью скрипта нашел точки с ценами и волатильностями с дельтами -0,1 -0,25 0,5 0,25 и 0,1 на каждый день. Рассчитывал я это по такой формуле:

Далее нужно найти параметры улыбки, которую я применяю в своем анализаторе и про которую говорит Дмитрий Новиков (почему то он её называет Китайской). Делал это скрипт методом тупого перебора параметров «Наклона» и «Загиба» улыбки. И брал те параметры у которых будет наименьший СКО в вышеуказанных 5 точках.

Модельную улыбку которая применяется в моем анализаторе (Китайская) считаю по следующей формуле (приведенная на сайте ItInvest)

( Читать дальше )

Всем привет.

Решил выложить в открытый доступ базу данных тиков с CME, которая накапливалась за последние годы, и обновляется по итогу дня.

FTP доступ: 

85.25.211.62
login: smartlab
pass: smartlabpass

Ссылки на торрент: http://ge.tt/1Ql8j3Y2

№2: app.box.com/s/h0dhmkif0fhnvlpzdp8ma89c1ysv876t

Формат данных:

seconds (int32) — кол-во секунд с начала суток по Чикаго.
milliseconds (int32)
price (int32)
volume (int32)
bestBidPrice (sbyte) — расстояние в тиках между price и реальной ценой BidPrice
bestAskPrice (sbyte) - расстояние в тиках между price и реальной ценой AskPrice
bestBidSize (int32) — доступно с июня 2015
bestAskSize (int32) - доступно с июня 2015

Ниже код для чтения бинарных файлов (На C#).

Создаем класс Tick:

1. public class Tick
2. {
3. public DateTime Time { get; set; }
4. public int Price { get; set; }
5. public int Volume { get; set; }
6. public int BidPrice { get; set; }
7. public int AskPrice { get; set; }

( Читать дальше )

Какая модель движения цены позволяет построить улыбку, наиболее близкую к рыночной?
Рассмотрим простой подход к выбору наилучшего метода.
 
Определение моделей
 
Для начала определим модели рынка.
 
a) Heston, Lognormal и Lewis.
В общем виде модель выглядит так.
 
При λ = 0.5 получаем метод Хестона,
λ = 1 соответствует методу Lognormal,
λ = 1.5 соответствует методу Lewis’s 3/2.
Принимаем тренд равным нулю: μ = 0.
 
Неизвестные параметры:
θ — средняя долгосрочная волатильность;
η — vol of vol;
k > 0 -  скорость сходимости текущей волатильности к средней;
ρ — коэффициент корреляции волатильности и БА;
 
б) Модель SABR
 
 


( Читать дальше )