Я бы хотел рассказать о внутреннем устройстве торговых платформ разных типов.
Платформы типа Dealing Desk рассматривать не буду – думаю, публика на смарте достаточно подкована, и объяснять как работают такие конторы было бы слишком.
 
Я рассмотрю торговые платформы типа ECN и MTF.
 
Определения ECN (electronic communication network) и MTF (multilateral trading facility), представленные в википедии и инвестопедии, очень схожи и практически идентичны. Обе системы сводят покупателей и продавцов, совершая все сделки автоматически, без человеческого вмешательства. Обе системы не торгуют против клиентов, выводя каждую сделку на контрагента. ECNы являются американским продуктом, и подотчётны SEC, в то время как MTF – европейское изобретение, регулируемое в Европе – MiFID, FSA и пр.
 
Предлагаю копнуть глубже и рассмотреть работу этих платформ более детально.
 
ECN обычно имеют нескольких поставщиков ликвидности. Это могут быть как банки, инвестиционные компании, занимающиеся маркет-мейкингом, так и другие торговые платформы – например, Currenex, Lava, Hotspot и прочие. ECN получает ликвидность ввиде цен и объёмов в обоих направлениях, и аггрегирует её, формируя свой стакан. Клиентские ордера будут брать (маркет) или добавлять (лимит) ликвидность в стакан. При совпадении цен бид и аск, совершается сделка. В случае если на обоих сторонах сделки находятся частные клиенты, сделка совершается моментально, выдавая подтверждение обеим сторонам. В случае, если на другой стороне – поставщик ликвидности, подтверждение сделки отправляется после открытия позиции у поставщика.
 


( Читать дальше )

Попросили объяснить что такое персистентность без специальных терминов и как она связана с трендовостью рынка. Совсем, без терминов вряд ли получится, но если их минимизировать, достаточно понятия — плотности вероятности. 

Что такое плотность вероятности? Это функция интеграл интервала которой, дает нам вероятность попадания в этот интервал. Или в простейшем случаи, если мы рассматриваем ее эмпирическую оценку в виде гистограммы распределения это будет просто частота попадания в набор фиксированных интервалов. 
Для примера рассмотрим гистограмму нормального распределения.

 

Собственно что мы видим — разбиение на набор фиксированных интервалов, затем подсчет попадания каждого значения в тот или иной интервал, который дает частоту. Если мы хотим посчитать частоту попадания в бОльший интервал например от 0 до 2, то нам необходимо сложить(проинтегрировать) частоту попадания во все маленькие интервалы внутри этого отрезка [0, 2]. Таким образом плотность вероятности дает возможность, зная интервал, получить вероятность попадания в него. Или если рассматривать на более «интуитивном» уровне — показывает какие значения выпадают более часто, а какие менее. В приведенном примере, наиболее часто выпадают значения вокруг нуля распределения и затем оно постепенно спадает. 

( Читать дальше )

http://smart-lab.ru/blog/39085.php часть 2



 

Имитационное моделирование торгов: новая технология биржевых тренажеров

 
Журнал «Индикатор», №2 (42). М. 2002 год
К.В. Воронцов (ВЦ РАН), 
e-mail: [email protected]
С.Б. Пшеничников (ММВБ), 
e-mail: [email protected]
 
В  статье  представляется  биржевой  тренажер Имитрейд, разработанный в Вычислительном Центре РАН и  проходящий  опытную  эксплуатацию  на  факультете ВМиК МГУ. Проектируется совместная разработка РАН и ММВБ  учебной  торговой  системы,  позволяющей  освоить навыки  биржевых  операций  в  условиях,  максимально приближенных к реальным торгам. 
В настоящее время известно множество реализаций биржевых  симуляторов.  Их  назначение —  обучение  и привлечение  новых  участников  к  торгам  на соответствующей  биржевой  площадке,  к  брокерской компании  или  вообще  к  финансовому  рынку  как  новой сфере деятельности.


( Читать дальше )

http://smart-lab.ru/blog/39084.php  часть 1

Имитационное моделирование реальных биржевых торгов

 
Всероссийская научно-практическая конференция 
по вопросам применения имитационного моделирования 
в промышленности ИММОД-2003, 
23-24 октября, Санкт-Петербург
К. В. Воронцов, к.ф.-м.н., н.с. ВЦ РАН,
зам. директора Forecsys, e-mail: [email protected]
 
В результате сотрудничества Московской Межбанковской Валютной Биржи (ММВБ), Вычислительного Центра РАН и компании Forecsys создана имитационная модель биржевых торгов. Уникальной особенностью данной модели является возможность точного воспроизведения реальных торговых сессий ММВБ. Для настройки модели используются методы распознавания образов. В докладе описываются основные свойства и строение модели, рассматривается биржевой тренажер Имитрейд и другие потенцальные приложения данной модели.


( Читать дальше )

Блуждая по интерету в поисках всемирного заговора  на рынках, жидомассонов и кукла наткнулся на интересную статью. Поскольку кукл всемогуч и всеобъемлющ все тексты привожу полностью дабы не исчезли.







( Читать дальше )

Гипотеза автомодальности («подобие» процессов на всех тайм-фреймах) противоречит данным рынков. 

Почему? Очень просто. Если выбросить междневные гэпы и сравнить скользящие выборочные стандартные отклонения приращений логарифмов цен минуток S₁ и 15-ти минуток S₁₅, то, несмотря на нестационарность этих показателей, с вероятностью больше 0.9, первая величина, умноженная на корень из 15 больше второй (проверены SPY, DJI, IBM, индекс ММВБ, EESR, GAZP, SBER). Из этих данных следует, что в минутных приращениях преобладает (по времени) антиперсистентность (привет маркет-мейкерам — это ваш рынок ). Отсюда в рамках гипотезы автомодальности сразу получаем, что если убрать междневные гэпы, то в приращениях логарифмов новых «цен» дней должна преобладать антиперсистентность, которой в реальности нет, так как выборочная АКФ такого ряда близка к нулевой. 

Вывод. Рыночные процессы на разных таймфреймах имеют принципиально разные «структуры».

Перейдя по ссылке можно найти график, соpданный Nanex, который отражает количество котировок HFT-роботов по дням и по времени дня. Особенно интересно проследить рост участия машин в рынке с 2007 года, их реакцию на новости (периодические всплески объема внутри дня) и лавину ордеров flash crash (06.05,2010), downgrade США (05.08.2011).
Год проходит примерно за полторы минуты, так что весь просмотр может занять минут 8.

http://www.zerohedge.com/news/presenting-rise-hft-machine-visual-confirmation-how-skynet-broke-stock-market-us-downgrade-day

Степан Демура и Владимир Левченко.Семинар 13.10.2011.Видео 3 часа 43 минуты. Берите пиво, чипсы… Есть на что посмотреть, ну и С. Демура конечно в своем репертуаре + графики ессно. Меня хватило лишь на 15 мин. отрывок)))

Законодательство многих офшорных юрисдикций предусматривает возможность создания структур (инвестиционных фондов), предназначенных для привлечения и инвестирования средств более или менее широкого круга вкладчиков.

Деятельность инвестиционного фонда подлежит регулированию (в той или иной мере)со стороны государства его регистрации. Во многих офшорных зонах это регулирование довольно мягкое и обычно сводится к тому, что фонд должен получить разрешение властей на свою деятельность (для чего необходимо подтвердить документально добропорядочность его учредителей и профессионализм менеджмента) и затем подавать отчетность по установленной законом форме. При этом сама инвестиционная деятельность фонда практически не регулируется, что дает возможность вкладывать средства в самые разнообразные инструменты, в том числе фьючерсы и опционы, в чем инвестиционные фонды на «большой земле» обычно весьма ограничены.

При этом интенсивность государственного контроля может зависеть от типа фонда. По общему правилу, фонды, привлекающие средства широкой публики, контролируются более тщательно, чем те, которые предназначены для привлечения средств узкого круга профессиональных инвесторов. 


( Читать дальше )

Научные публикации

Carol Alexander et al - The Hazards of Volatility Diversification, February 4, 2011
Robert Whaley (creator of VIX) - Understanding VIX, November 6, 2008
Alessandro Cipollini et al - Can the VIX Signal Market's Direction, April 2007
Peter Carr et al - A Tale of Two Indices, 2005

 dijap(с)