Добрый день!

Подскажите, хочу запрограммировать формулу Блэка-Шоулза в Excel для более быстрого расчета теоретической цены. На сайте биржи нашел файл расчета. Там есть формула, в которой есть параметр волатильность базового актива. Вопрос: где брать в квике волатильность базового актива на RIH8 и т.д.?

Кто как считает формулу. Поделитесь плиз.

Решил начать писать небольшие заметки по алгоритмической торговле и всему что с ней связано. Возможно, когда-нибудь расширю, склею и опубликую в виде книжки. Пока же это просто наброски заметок, сделанные на скорую руку.

Можно часто слышать от тех, кто торгует алгоритмически, да и просто систематически, такие понятия как «оверфиттинг», «курвафиттинг», «зафит» и прочие ругательства с корнем «фит». Что все это значит?
На самом деле, все эти слова, как правило, используются для описания одного и того же явления, являющегося врагом всех трейдеров, торгующих систематически и пытающихся оценить исторический перформанс своих торговых логик — а именно, что «живой» аут-оф-сампл перформанс на реальном счете, как правило, хуже ожиданий, полученных ими при проверке своих идей на истории. Например, при тестировании торговой логики на истории трейдер с помощью своей модели «зарабатывал» 30% годовых, а в реале может в среднем иметь 10% годовых. Разница 20% годовых — может объясняться именно оверфиттингом (если нет других факторов — например, некорректный учет комиссионных и проскальзываний, или ошибка в торговом коде; но прочие факторы легко устранить, в отличие от оверфиттинга). На картинке в начале статьи — пример перформанса некоторого фонда в бэктесте и в реальности, наглядно иллюстрирующий написанное выше.

Оверфиттинг является следствием комбинации одного или нескольких из следующих факторов, положительно влияющих на бэктест (результаты прогонки модели на истории), что и создает у трейдера завышенные ожидания от своей модели. В этой части мы рассмотрим основные источники оверфиттинга, в следующей — поговорим о способах избежания или минимизации оверфиттинга при историческом тестировании моделей.

Коллеги, всем добрый день! Представляю вашему вниманию свою небольшую разработку в области автоматизации торговли. Будет правильно, если упомяну автора концепции данной программы — это всем небезызвестный Артём Крамин (пост). Я думаю, многие старожилы данного форума  помнят его автоматический исполнитель приказов. К сожалению, Артём перестал поддерживать своё детище, более того, мне не удалось найти  ни одной работающий ссылки на дистрибутив его программы, поэтому ничего не оставалось, как
написать данную программу самому. У Артёма программа была реализована на языке С#,  у меня — на Java. Писал данную программу, в первую очередь, для себя, но выкладываю её для всеобщего использования, может кто-нибудь найдёт данное ПО полезным для себя.

Лично я в свое время очень активно использовал TSLab, но цена на него значительно выросла. Платить 4500 р. в месяц, откровенно говоря,  жалко + если еще добавить стоимость виртуального сервера (это ещё порядка от 500 до 2500 р. в месяц), получается довольно
приличная сумма. Если у кого-то есть стойкое желание сократить свои затраты на торговлю и хоть как-то автоматизировать процесс своей торговли (без знания языка программирования), то решение, предлагаемое мной, может оказаться  крайне полезным. Напомню основную
концепцию данной программы.

В этом посте описал 3 основные причины, почему подавляющее большинство инвесторов (трейдеров) теряет деньги на рынке. Те проблемы, поработав над которыми, у нас есть шанс серьезно улучшить свой результат.


1. Неправильный момент входа в рынок. Для людей свойственно инвестировать в модные идеи. Идеи, в которых сверхприбыль уже собрана профессионалами.

Помните 2000-е? Когда был максимальный приток денег на РФР? Начиная с 2005. И, по моему, до 2007. Непрофессионалы пришли на рынок. Сам, кстати, был в их числе. В 2008 пришла расплата. Большинство пришедших с 2005 потеряло существенную часть своего капитала.

Помните начало 2015-го? Зашел сразу после нового года в отделение ВТБ на юге Москвы. Полный зал народу. Что-то все покупали. А сейчас больно, потому что в убытках. И боль будет нарастать по мере продолжения боковика на валюте.

Помните 2013? Боковик на РФР продолжается несколько лет. Волы нет. Многие стали торговать контртренд (канал, «от бортов» — назовите как угодно). Расплатились в 2014.

В определенный момент у любого алготрейдера количество торговых систем переваливает за ту цифру, которую можно держать в голове вместе со всеми параметрами и результатами тестов. Конечно, в тс лабе можно сохранять результаты тестов, но из массы кубиков или переменных в коде быстро вычленить идею практически невозможно, особенно, если ТС строилась больше недели назад. Лично мне в такой ситуации помогает Development Worksheet (Паспорт робота), обычный эксель файл с общей информацией о стратегии.

Данный лайфхак, если мне не изменяет память, был найден в книжке Кевина Дэйви «Building Winning Algorithmic Trading Systems». В самой книге автор рассказывает о том, как он тестирует стратегии. Автор делает очень сложное многоступенчатое тестирование, которое начинается предварительными тестами входов и выходов: фиксированный стоп/профит, поза по фиксированному числу баров, monkey тест и прочее (если есть интерес, то могу описать все его изощрения подробно в следующей заметке). После этого он проводит форвардное тестирование и тест монте карло. Перед запуском стратегии на больших деньгах он дает системе поторговать маленьким капиталом (по-моему порядка полугода) и сверяет результаты торговли с тестовыми, вносит поправки. Таким образом на создание системы уходит как минимум 7-8 месяцев.

В свое время у меня была задумка — посмотреть какой в реальности (включая комиссии) спред между спотом и фьючерсом и стОит ли его торговать. Так как, ни С#, ни Lua я, пока, не изучил, то пришлось писАть на Qpile…

Торговый функционал в скрипте не прописывал, поэтому его можно использовать только, как анализатор.

Кому надо – забирайте, так как я решил для себя дальше эту тему не развивать (по крайней мере пока)…

Выглядит интерфейс вот так:



Особенности:

— текущий фьючерс определяется автоматически, в день экспирации автоматически переключается на новый;

— перед использованием надо указать папку в настройках пользователя для расчетов;

— в скобках отражается средний процент за последние 500 замеров для объективности расчетов (цифру можно менять в настройках пользователя);