Ну, теперь-то я знаю, как писать заголовки :)

А теперь сам ответ: никак! После такого расстройства, если все еще есть желание, то можно читать дальше...

В 2009 году я решил, что мне нужен сертификат CFA (дипломированный финансовый аналитик); особых предпосылок к этому не было, просто нужны были знания по финансам, и кто-то порекомендовал именно его. Все просто. И даже случайно.
 
Если честнее, получить я его хотел в 2008, но жалкие попытки не защитываю… Значит, ближе к концу 2009 появилось время, благодаря кризису (нет, не уволили), подготовиться к первому уровню. Всего в CFA их три, первый можно сдавать или в июне, или декабре, а остальные два — только в июне. Начал в конце августа (т.е. до экзамена оставалось примерно 3 месяца), делал это интенсивно каждый день часов по 8−10. Сначала читал книгу и выделял маркером, потом конспектировал в тетрадь. Вот так.
 


( Читать дальше )

Через g_*(x) обозначим функцию

Е_*max(x-d,0), где Е_* –среднее по распределению P_* случайной величины d.

Предположим, что безрисковая ставка равна нулю и мы имеем опционы европейского типа с их рыночными ценами C_call(St) и С_put(St), базовый актив с ценой C₀ и отсутствие возможности арбитража. Тогда из известной теоремы о безарбитражном рынке следует, что существует такое распределение (Р_рын) относительного приращения будущей цены базового актива d_T=C_T/C₀-1, C_T  — цена на экспирацию, что Е_рынd_T=0 и для любого страйка имеют место равенства

C_call(St)=C₀·(g_рын(s)- s) и C_put(St)=C₀·g_рын(s),
где s=St/C₀-1.


Распределение P_рын еще называют «риск-нейтральным», потому что если реальное распределение d_T-M

( Читать дальше )

                При данном исследовании было потрачено немало труда, поэтому ссылка на автора при перепечатке обязательна. © Simix.
                Сразу скажу что расчёт ГО тема скользкая, т.к. представляет собой величину умозрительную — риск. Есть люди, которые прыгают с парашютом для развлечения, а я считаю что этот риск слишком велик чтобы прыгать без необходимости. То есть риск зависит от того, кто смотрит.  Если бы мы все знали реальные риски той или иной ситуации, то была бы не жизнь, а красота. Поэтому ровно такое же ГО как в QUIKе вы не получите никаким оффлайновым алгоритмом. Биржа имеет насчёт ГО свои взгляды, собственные поправочные коэффициенты и собственный модуль, который работает только с подключением к бирже.
Но посчитать ГО в оффлайне всё-таки можно.
Чтобы как-то ограничить и описать риск  количественно, биржа вводит ряд предположений и условий, а также приводит открытую методику которыми мы и воспользуемся:


( Читать дальше )

Открытый вебинар по TSLab и R.

 Данная стратегия не использует индикаторов и паттернов. В ней используются только элементы мат статистики. Для того чтобы реализовать подобный статистический расчет я использую специальную программу R.


Рисунок 1. Безиндикаторная стратегия с применением VaR.


Но сама по себе эта программа не так удобна для тестирования торговых стратегий, поэтому я применил связку R и TSLab. Все исходыне данные передаются в R, там обсчитываются и результат я обратно получаю в TSLab. На основе результатов, принимаю решения о входе/выходе.
Стратегия совершенно голая, в ней нет манименеджмента, риск менеджмента и других дополнительных элементов.


( Читать дальше )

Похоже, я не совсем внятно излагаю свои мысли. Предлагаю подойти к теории с другого конца. По ссылке можно скачать пример — файл с кодом на VBA, который поможет понять смысл модели. Управляя клавишами, можно менять параметры расчетных формул (4,5). В том же файле срез рынка опционов (Bid/Ask for Calls, Puts) EPZ3 (mini-SP Sep13). Попробуйте самостоятельно подобрать свободные параметры (m,bc,bp) для наилучшей аппроксимации. F(Underline)=165600, nD(Days to Expiration)=24. Надеюсь, все станет понятно.

files.mail.ru/2F949323DA774DBEA39CEE16AA81EC7B

Часть №1 -тут http://smart-lab.ru/blog/135633.php
 
 Торговля временем.
Часть 2.
В которой я покажу, что любая, успешно  работающая на рынке стратегия – работает на принципах ТОРГОВЛИ ВРЕМЕНЕМ!
В первой части статьи я показал лишь основные, базовые приемы работы на факторе Торговли Временем. Эти приемы в первую очередь для применения на споте, на рынке акций и для трейдеров с начальным опытом ( до 5-и лет на рынке). На самом деле, Торговля Временем может выглядеть и более сложно, для более продвинутых управляющих и для других рынков. Более того – я уверен в том, что ВСЕ стабильно работающие стратегии на ВСЕХ финансовых рынках ( от облигаций до деривативов) в своей основе имеют мои принципы Торговли Временем, когда прибыль является впрямую следствием ОЖИДАНИЯ нужного исхода, а не следствием верного ПРОГНОЗА будущего изменения цены. Причем это происходит даже тогда, когда автор или пользователь той или иной биржевой стратегии не формулирует для себя эти принципы и более того – доже тогда, когда он УВЕРЕН, что зарабатывает на точности своих прогнозов. Ниже я готов показать ряд подобных примеров))


( Читать дальше )

В данном топе, http://smart-lab.ru/company/smartlabru/blog/135265.php Тимофей сказал буквально следующее:
«Долгосрочные диверсифицированные инвестиции без плечей — это то, что в долгосрочном плане совершенно точно не даст вам потерять деньги.»

Если позволите, я бы хотел  дополнить эту мысль статьей, которая расширяет принцип инвестиций до понимания того, что не только долгосрочные инвестиции, но буквально ВСЕ успешные стратегии на ВСЕХ рынках в своей основе имеют базовые принципы, которые я назвал принципы «Торговля Временем».
Советую внимательно прочитать этот текст, поскольку опыт публикации на других ресурсах показал, что многим поначалу кажется написанное в статье тем, что они уже давно знали (например, многие путают эту стратегию с байэндхолд).Но спустя какое то время, многие люди перечитывая текст по 2-3 раза, с удивлением обнаруживали, что этот подход КАРДИНАЛЬНО меняет их представление о рынке и принципах работы на нем.
Могу сказать, что в этой статье содержится выжимка выводов, к которым я пришел за 20 лет работы на очень разных рынках в очень разных качествах по обе стороны прилавка ( от руководителя брокерской компании и создателя клиенского форекса на базе своего банка до скальпера на ММВБ, от ваучеров и ГКО до опционщика на Фортсе).

( Читать дальше )

Я давно обещал выложить в сеть свою статью из журнала FO с обобщенной моделью стоимости опционов, что сейчас и делаю
Сначала некоторые замечания к статье, ниже она сама
 
 
 
Обобщенная модель (ОМ) создавалась как упрощенная версия классической модели Блэка-Шолеса (БШ) для автоматической торговли опционами. Впоследствии оказалось, что главное достоинство ОМ состоит в том, что она позволяет обойтись без введения в рассмотрение понятия кривой волатильности (IV) и от всех последующих неприятностей, связанных с необходимостью ее анализа и прогнозирования.
 
Основная идея ОМ продемонстрирована на рисунке (Рис.1). Ожидаемая подвижность m ATM опционов, связанная с ценой формулой (6), есть линейная функция цены Fбазового актива (БА).


( Читать дальше )

Финансовые рынки обладают известным свойством – толстые хвосты в распределении приращений актива. Обычно, для демонстрации эффекта сравнивают два графика дневной доходности – для исторического распределения цен и нормального. На рисунке ниже четко заметны выбросы в распределении доходности индекса вдалеке от центра. 
 


Часто можно услышать, как толстые хвосты назначают главной причиной возникновения улыбки волатильности. На недавно прошедшей НОК одним из наиболее интересных выступлений была презентация Виталия Курбаковского о причинах появления улыбки волатильности. Уважаемый мэтр строил улыбку на основе эмпирического распределения.
Проверим сами, как влияют толстые хвосты на форму улыбки. Построим модель движения фьючерса РТС на основе данных о ежедневной доходности close to close основной сессии. Возьмем ряд ежедневных приращений склеенного фьючерса с января 2010г. по февраль 2013г. Конечное значение цены близко к начальному, но, чтобы совсем исключить тренд, последнее значение цены фьючерса примем равным первому, а именно 157090 п. Период модели – 100 дней. Каждый день актив прыгает на величину, случайно выбранную из ряда прошлых значений. В конце траектории посчитаем стоимость опционов. Повторим опыт миллион раз. Усредним результаты каждого опыта и получим ожидаемую стоимость опционов в финальной точке. Она совпадает со справедливой стоимостью опционов в  начальной точке,  ведь ставка равна нулю. Результат моделирования в терминах волатильности представлен ниже



( Читать дальше )