Как обогнать индекс (пример выигрышной торговой стратегии)

          В кругу экономистов бытует мнение, что обогнать фондовый индекс на длительной перспективе невозможно, и если вам удалось в какой-то определенный год вырваться вперед, получив прибыль гораздо выше той, которую продемонстрировал индекс акций, то в будущем неизбежно ваши результаты не превзойдут индекс, а могут оказаться только хуже него. Подобная точка зрения следует из гипотезы эффективного рынка. К сожалению, экономика отличается от математики тем, что строгое доказательство практически любого утверждения представляется невозможной задачей. Тем не менее, в данной статье мне бы хотелось привести пример одной из стратегий, которая способна обогнать индекс акций в длительной перспективе. Разумеется, я отдаю себе отчет в том, что не могу доказать это математически. Впрочем, в экономике практически везде используются различные гипотезы, которые невозможно доказать, например, почему-то принято  считать, что движение цен подчиняется нормальному распределению, и я что-то нигде не встречал какого-либо доказательства подобного утверждения. Тем не менее, именно на основе гипотезы о нормальном распределении была придумана знаменитая формула Блэка-Шоулза для оценки стоимости опционов, за которую ее авторы даже получили нобелевскую премию.

( Читать дальше )

Такие заявления о ее «страшности» делаются исходя из цифры, что для ее «отбития» надо сделать аж 67% доходности. Но это чисто формальный подход и подобные заявления делаются от непонимания от какой суммы считать просадку и для каких случаев она допустима. 

Допустим Вы построили систему торговли одним фьючерсным контрактом и грамотно рассчитали ее максимальную просадку MDD в деньгах (не ту, что на эквити, а именно грамотно). Если речь о системе с 1 контрактом, то и доходность и MDD могут быть только в рублях, а проценты — это уже более «хитрый» расчет. Сколько Вам нужно «живых» денег, чтобы всегда торговать одним контрактом? А очень просто: в любой точке максимума (!) эквити у Вас должна быть сумма равная 2*ГО+MDD (коэффициент 2 потому что просадка может попасть на кризис, во время которого, как правило, ГО повышают, судя по опыту 2008-го, в 2 раза). Тогда, пока Вы не превзошли MDD (а если превзошли, то систему надо «выбрасывать на помойку»), Вы всегда сможете войти на 1 контракт. А теперь давайте  рассмотрим типичную ситуацию: ГО=20000, MDD=30000. Какая сумма у Вас должна быть в максимуме? Правильно 70000. Допустим Вы попали в просадку 20000, что вполне нормально и штатно для системы  (иначе откуда Вы получили MDD=30000?). Какова Ваша просадка к 70000? Чуть меньше 29% и это вполне штатно, так как Вы спокойно можете продолжать торговать одним контрактом и выйти из просадки в 20000, как это бывало на системе и раньше.  Возникает и обратная задача: если в точке максимума Ваш счет достиг 140000, то надо переходить на торговлю 2 контрактами, иначе Вы недополучите кучу прибыли к капиталу при дальнейшем росте эквити системы (при торговле k контрактами увеличение на 1 контракт надо производить при каждом росте счета на 70000 от предыдущего максимума).

( Читать дальше )

а волатильность-то растёт из дня в день.  Сегодня  в ришке уже 20-ая, а iv как обычно отстаёт, но конечно здесь еще влияние выходного праздничного грядущего.

Для спецов в опционах сегодня я могу поделиться опытом использования обратного пропорционального спреда. За последнее время это наиболее популярная конструкция в моей торговле (направленная торговля опционами), и расскажу почему.

 

Обратный пропорциональный спред активно применяется мной по следующим причинам: по наблюдениям даёт хороший прирост цены (обычно выше, чем участвующие в нём опционы на его страйки по отдельности), а также хорош для управления позицией.

Не буду рассказывать теорию, а поделюсь практикой.

Вообще я читал в западных источниках, что такая конструкция подходит, когда вы ожидаете например резкий рост на БА, но его вероятность  — невысокая. Тогда типа покупай такую конструкцию за практически 0 – в случае роста цены на БА вы получаете хорошую прибыль, а если его не происходит – то цена опциона не меняется да и вы ничем не рисковали, в смысле не было ваших расходов. Например, это подходит для биотеха, если ждете прорыва у какой-то компании, выдачи разрешения FDA и т.п.

( Читать дальше )

Привет, коллеги.
Думаю пройти обучение в этой организации, если кто-то хочет поделиться мнением — буду рад услышать.
Заранее спасибо.

Спасибо всем моим читателям, поддерживающим и критикующим!
Надеюсь что я принес пользу сообществу трейдеров, рассказав про практику работы с опционами.

Мой вклад можно посмотреть здесь: №1, №2, №3, №4, и пример.

 

Подведу итог: всего 1 пост с попыткой конструктивной критики.

Много несогласных, но всё несогласие сводится к заявлениям типа «ты сольешься потому что я считаю что это ерунда, потому что я думаю что все до тебя тоже сливались».

За исключением того единственного поста, ни одного факта, расчетов, хотя бы логически обоснованных доводов об убыточности описанной методики торговли. 

А примеры, факты и расчеты это вот, например, посторонний публичный трейдер:

 

( Читать дальше )

Всем привет!

Решил поделиться сигналами своей количественной модели ротации секторов американского рынка, золота и трежерей. А почему бы и нет — сигналы, которые я здесь выкладываю — для самых ликвидных ETF'ов, с емкостью миллиарды долларов, самому мне столько точно не надо. Торгует модель раз в месяц — я делаю это в начале каждого нового месяца.

Модель может использоваться как неплохая альтернатива долгосрочному (3-5 лет) банковскому вкладу в валюте. При условии, если вы умеете соблюдать дисциплину и не лезть в модель грязными лапами, чтобы улучшить ее «своим видением рынка» =) Если надоело сливать депозиты и хочется уже куда-то вложить валюту под неплохой процент и с умеренными рисками — велкам!

Модель торгует ETF'ы на секторы американского рынка (XLY, XLP, XLE, XLF, XLV, XLI, XLB, XLK, XLU, IYZ, VNQ), долгосрочные трежеря (TLT), золото (GLD), в качестве безрискового актива, в который модель иногда выходит, используется SHY. На первом шаге производится фильтрация торгуемых тикеров по моментум-логике, на втором — их смешивание с учетом статистических взаимосвязей между ними. Более подробно логику описывать не стану, поскольку, в отличие от других квантов на этом ресурсе, я не считаю, что количественные модели работают вечно. Они умирают — более того, в последнее время они умирают косяками.

( Читать дальше )

Эта обучающая заметка призвана раскрыть некоторые элементы технологии производства торговых систем. Существует два основных подхода к созданию биржевых алгоритмов. Первый стартует с некой идеи, например--25-го числа уплачивается НДПИ, что может влиять на курс рубля. Далее эта идея проверяется и находит/не находит подтверждения. Это неплохой подход, но у него есть недостаток--число идей, приходящих в голову, ограничено. Кроме того, опыт построения систем показывает, что зачастую логика происходящего такова, что чистой силой ума допереть до нее тяжело. Поэтому более плодотворным (хотя и не приносящим такого удовольствия, как сила ума) является второй подход, связанный на начальном этапе с чистым майнингом. То есть никаких особых идей вначале нет--просто берется некий алгоритм, в принципе, почти любой. Но надо, чтоб он не был перегружен правилами--иначе на следующих этапах будет сложно. И смотрится, что получается. В результате таких действий рано или поздно получится хорошая кривулька эквити (эта стадия может занимать значительное время). И тут вопрос--это просто такая реализация броуновского движения, или там что-то есть? И вот здесь надо хорошенько поработать. Изучать сделки, менять параметры, менять правила--и смотреть, что получается, анализировать. Этот процесс во многом напоминает эволюцию в живой природе, фактически это генетическая оптимизация, понимаемая в широком смысле. И иногда оказывается, что в рынке действительно есть отклонения от СБ, а что еще нужно для счастья? :)

( Читать дальше )

Окончание цикла статей. Начало и другие алгоритмы биржевой торговли смотрите в моем блоге и на сайте.

В прошлой части мы продемонстрировали обучение модели Маркова на данных, полученных с помощью симуляции. В данной статье рассмотрим производительность модели на реальных данных. Будем тестировать трендследящую стратегию на индексе S&P500.

В большинстве задач с использованием машинного обучения требуются обучающие данные с разметкой классов (состояний). В нашем случае такой разметки нет, поэтому сначала сгенерируем классы для обучающей выборки.

Мы хотим создать трендследящую стратегию, поэтому должны выбрать участки на выборке цен S&P500, которые соответствуют восходящему и нисходящему трендам ( также можно отметить участки, где тренды отсутствуют). Можно это сделать вручную, а можно применить программу, которая автоматически расставит метки в соответствии с вашими определениями тренда.

( Читать дальше )

В последнее время всё чаще слышу от многих трейдеров заявления, что очень здорово знать язык программирования и самому писать роботов. Многие усиленно пытаются изучать модный в последнее время язык C#. Однако новичку с нуля написать какое-либо стоящее приложение будет довольно сложно. В этой статье я попытаюсь дать минимальные знания языка программирования, показать логику построения приложения, спроектировать и запустить торгового робота для терминала QUIK.


( Читать дальше )