Избранное трейдера MrD

по

Лирическое отступление #1 (Грааль #2)

Доброй ночи, коллеги!

Как же достало за последние 3 года читать многочисленные посты на тему «у кого толще?». Это про бакс и рубль, если что. Лично я считаю, что на долгосроке толще у золота, что не помешает ему упасть в 2 раза с текущих отметок.

Исключительно с целью уменьшить количество говносрача продуктивных дискуссий по данному вопросу хочу поделиться простой идеей.
Ранее я уже писал, что следует анализировать график логарифма цены актива, дабы приращение цены на графике максимально соответствовало полученной за период прибыли.
Теперь предлагаю тюнинг второго уровня — корректировать график курса валюты на уровень суточного свопа.

Т.е. (на примере долгосранногожданного рубля) умножаем текущий курс на (1+ставка ЦБ/365) и делим на (1+ставка ФРС/365). И так для каждого последующего дня.
Тех, кто потрудится изготовить такой график с 1995 ждет успех.
Волновиков ждет отдельный успех.

Я картинки и таблички выкладывать не умею — мои извинения всему community...

С уважением

Ищу профессионального математика с подходящей специальностью

Здравствуйте, друзья. Тут часто пишут — есть идея, нужен программист, готов платить. У меня обратная ситуация — есть программист, нужна идея, платить не готов. Все самое лучшее в этой жизни бесплатно, а мне как раз нужно самое лучшее. В данном случае под лучшим я понимаю математические методы для решения численных задач. В чем собственно проблема? Есть индикатор рынка, который является опережающим на крайне малом таймфрейме, для наглядности пусть это будет TWAP по фьючу, а рынком будет спот. Он же является «отстающим» на большем таймфрейме. На еще большем таймфрейме устойчивое поведение не наблюдается. Специально взял за единицу масштаба время для упрощения, поскольку с другими метриками формулировка задачи будет перегружена на столько, что я сам запутаюсь. В общем, в чем вопрос. Большинство «финансовых аналитиков» вообще не понимают, что корреляция на каждом фрейме своя, например на малом она может быть устойчиво положительной, а при увеличении фрейма корреляция может становится устойчиво отрицательной. В основном все рассуждают о «скоррелированных инструментах» не залезая в дебри. Что касается поисков лага, там еще сложнее. На майлом таймфрейме лагает один ряд, на большем — другой, на еще большем уверенность неизбежно рассеивается. В общем, кто-то сталкивался с такими проблемами? Прошу писать в личку. Нужны готовы прикладные рецепты как исследовать такие связи. Рекомендации пройти курс по мат статистике понимаю, но не принимаю. Годы уже не те, мне нужны готовые разжеваны схемы, а не база. И заранее спасибо что досюда дочитали.

Попутно поздравляю всех с наступившим Новым годом! Пусть этот год кабана окажется для вас таким же роскошным как этот кабанчик.
Ищу профессионального математика с подходящей специальностью

Расчет финансового результата в конце года: сальдирование убытка, оплата налога, возврат НДФЛ

Друзья, доброго времени суток.

Очень много сейчас поступает вопросов, которые касаются расчета НДФЛ, сальдирования убытков, возврата налога.

Я хочу для вас сделать онлайн трансляцию. Возможно, что присутствовать на прямом эфире смогут не все. Но вы сможете посмотреть эфир в записи. И по окончании моего эфира вы в комментариях сможете добавить свои вопросы. Я обязательно опубликую его здесь.

Заранее принимаю все вопросы, которые касаются фондового рынка (иностранный и наш российский). Пишите свои вопросы любой сложности, я подготовлю ответы и расскажу вам.

 


Математическая задачка № 4 (Грааль №1)

Да, жаль, что не удалось заинтересовать уважаемое community простыми рыночными задачками.
Придется палить граали. Начинаем.

В массе источников озвучивается мнение, что рынок фрактален. Приводятся примеры с картинками (в т.ч. в книгах неуважаемого лично мной Бенуа Мандельброта) графиков рыночных активов на разных таймфреймах с комментарием, что визуально их различить невозможно.
Попробуем разобраться, так это или нет.

С этой целью обратимся к классике фрактальности — H (показатель Херста, описан много где). Активы с 0.5 < H <= 1 считаются персистентными (трендовыми), при 0<= H < 0.5 антиперсистентными (контртрендовыми), при H=0.5  практически неотличимыми от случайного блуждания.

Понимая, как выглядит персистентность и антиперсистентность, попробуем подобрать другое определение. Итак.
Сначала на любом выбранном периоде истории актива рассматриваем линейные МТС (механическая торговая система). Т.е. она зависит линейно от цены актива.
Далее методом curve fitting (чистый подбор) выбираем МТС, дающую максимальную прибыль.

( Читать дальше )

Визуализируя нестационарную нормальность

А. Г. подкинул хорошие мысли, я их немного помонтекарлил. Действительно, модели типа n(a;s) для приращений, где n() — нормальное распределение, а a и s — СВ вполне достаточно, чтобы сгенерирть распределение с тяжелыми хвостами. Чтобы получить восстановленный ряд, похожий по ключевым феноменам на ценовые графики, достаточно простейших модификаций. Например, такая модель:
Визуализируя нестационарную нормальность





















О воспроизведении каких феноменов идет речь? Это гэпы и шпили. 4 случайные реализации подряд:
Визуализируя нестационарную нормальность

( Читать дальше )

Торговая система BWS

    • 04 декабря 2018, 07:40
    • |
    • AlexChi
  • Еще

Торговая система BWS

Введение

          В основе человеческой психологии лежит желание купить то, что подешевело, то, что стоило раньше 100, а сейчас, к примеру, 90. Подобные сделки кажутся очень выгодными, тем более, что в обычной повседневной жизни они, как правило, действительно являются выгодными. Например, выгодно покупать продукты по акциям в магазине со скидкой, выгодно отовариваться на распродажах, покупать товары при ликвидации магазинов и т.д. Именно поэтому многие и на фондовом рынке придерживаются такой же стратегии, покупая акции компаний аутсайдеров, которые падают и, зачастую, падают сильно. Не скрою, что когда-то и я так торговал, но анализ собственных сделок, а также анализ движения цен на акции лидеров рынка и аутсайдеров, заставили меня пересмотреть этот подход.

         Если вы уже давно торгуете на фондовом рынке, то наверняка заметили, что одни и те же бумаги растут сильнее рынка, а другие все время стоят на месте или даже падают. Примеров можно привести много: это и ВТБ, который разместился на IPO в 2007 году по 13.6 копеек, а сейчас стоит менее 4 копеек, это и Газпром, который когда-то в 2008 году стоил более 300 рублей, а сейчас, спустя 10 лет, стоит в два раза меньше. Да и каждый из вас без труда может привести множество подобных примеров. В то же время есть бумаги, которые выросли за это время в несколько раз, оставаясь лучшими много лет подряд.



( Читать дальше )

Алготрейдинг в опционной торговле на Qlua. (МНОГО КОДА!)

    • 24 октября 2018, 17:35
    • |
    • Mrak
  • Еще
Добрый день, уважаемые алготрейдеры!
Написал на днях некий алгоритм самостоятельного расчета греков опционов на Qlua срочном рынке ММВБ-РТС, которые 
показываются в виде таблицы значений в Quik.

Подскажите, каким образом добавить в этот алгоритм выставление заявок после сравнения расчетных величин с теми, что транслирует биржа?

( Читать дальше )

Старый гном в одном посте

Поступила информация, что население смартлаба за последние годы несколько обновилось, и кому-то может оказаться полезным узнать как можно просрать миллиарды на опционах, как можно на салфетках объяснить опционы гуманитарию или как написать робота, который с капиталом 3 млн р держал 15% объемов торгов в опционах RI. В общем иногда полезно перечитывать хорошо забытое старое (сейчас даже сам удивляюсь, как это меня хватило на все это буквосложение)



Гном. Или как трейдер обанкротил банк.

Глава первая и вторая

Глава третья и четвертая

Глава пятая и шестая


Гном 2. Возвращение.

Глава первая

Глава вторая и третья

Глава четвертая и пятая

( Читать дальше )

Вы хотите знать, будет ли крэш S&P? Их есть у меня!

Продолжение. Предыдущие посты (в которых я оказался прав =):
февраль 2017 — номер раз
январь 2018 — номер два

Вы хотите знать, будет ли крэш S&P? Их есть у меня!
В очередной раз рынки слегка штормит (и за вчера, например, на омэриге слита месячная зарплата, сегодня — чуть меньше), поэтому я решил прогнать свой старый одномерный a-la pattern recognition анализ и посмотреть ситуации на истории, напоминающие недавнюю (с начала 2018-го года) и посмотреть, а что же происходило с рынком после этого.
Использую методологию (и даже код) одного из старых постов, вкратце напомню что там делается: на истории отбираются все участки, максимально похожие на анализируемый, и смотрится, а что же было с рынком после них. Участки отбираются по максимальному сходству (в терминах MSE) профиля среднемесячных ретурнов анализируемого участка и соответствующих участков истории (ретурны среднемесячные, а не дневные, для того, чтобы исключить всякий мелкий незначительный шум и аутлаеров). Для анализа в этот раз использовался индекс полной доходности S&P 500 (yf: ^GSPC) как индекс с максимально длинной историей (с 1951-01-31).

( Читать дальше )

Математическая задачка № 3

Добрый день, коллеги!

Очень приятно, что математическая задачка № 2 была принята благосклонно. За это отдельное спасибо всему community.
Теперь, с вашего разрешения, немного усложняем правила игры.

Вводная

Один мой знакомы (недавно) построил работающий прототип машины времени. И даже слетал на нем в Японию 2019. И рассказал мне, что лично видел по Блумбергу, что 18.09.19 курс USDJPY составит ровно 131.69. К сожалению, после такого годичного путешествия машина перенапряглась и была отправлена на профилактику. Так что новый рейс в будущее ждет нас примерно через год.

Вопрос

Нынешний курс USDJPY составляет 111.69. У вас есть $1,000,000 на торговом депо. На сколько можно увеличить это депо, обладая (гарантированной) информацией  о будущем? В отсутствии информации о промежуточном движении курса йены в течение года?

Условие

Мы договариваемся рассматривать только простую сделку — покупаем по 111.69, ставим stop loss и take profit, выходим по исполнению take profit или по времени по курсу 131.69. С любым плечом. Своп = 0. Комиссии = 0.

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн