Введение во фрактальность рынка и Теорию Хаоса. Изотропность.

— О чем вы думаете, глядя на эти графики?

— О женщинах.

— Но, почему?

— А, я о них все время думаю.

     Как и предыдущие мои посты, этот в первую очередь адресован новичкам и тем, кто исследует рынок с помощью математики или физики и сам программирует, или может точно поставить задачу программистам и проконтролировать исполнение. Как и предыдущие посты, этот тоже является фильтром, его поймут и примут далеко не все, и только некоторые сумеют им воспользоваться. Не хочу детализировать свои выводы из постулатов рынка, ограничивая вашу фантазию. Частные примеры могут ее невольно сузить, попробуйте понять постулаты максимально широко, не сводя их к частностям – это вы всегда успеете. Понимание того, о чем я говорю, по моим наблюдениям, как и раньше, не зависит от наличия высшего образования, но форму изложения, в целях доступности, я выбрал популярную.  

 

Риск-менеджмент это слишком широкое понимание, чтобы пытаться раскрывать его в данной статье. Будет рассмотрена тема контроля риска с целью увеличение эффективности торгового алгоритма (т.е. уменьшении меры рыночного риска и увеличении доходности).

Всем привет! :)

Выкладываю небольшой обзорный курс по языку программирования R. Это язык очень популярен за рубежом для анализа биг даты и поиска рыночных закономерностей. Его используют: физики, математики и как Вы уже поняли кванты.

Господа трейдеры — не бойтесь программирования. Это просто. Главное системно тратить на это немного времени. И я попытаюсь показать Вам это.

В этой части два видео. Знакомство с R-Studio и обзор простейших функций языка. Прошу:

Окончание. Начало здесь.

В соответствии со смоделированным спредом, мы предполагаем покупать (продавать) пять контрактов по одному активу, одновременно продавая (покупая) количество, равное [β×5], где [x] — целая часть х, по другому активу, так как число контрактов должно быть целым.

Мы моделируем торговлю с 500 000$ и наше гарантийное обеспечение будет примерно равным 20%. Мы не используем какую-либо технику манименеджмента, ГО 20% будет только в начале периода бэктестинга и будет снижаться по мере получения прибыли.

Итоговые результаты анализируются с помощью распространенных индикаторов, применяемых на практике: годовой коэффициент Шарпа, годовая доходность, максимальная просадка, доли дней с положительной и отрицательной доходностью, доля дней без сделок, коэффициент отношения среднего значения (в долларах) дней с положительной доходностью к дням с отрицательной доходностью, корреляция портфеля с индексом S&P500. Во всех случаях мы указываем чистый результат, принимая во внимание 3$ комиссии и один тик проскальзывания на сделку.

Продолжение. Начало здесь.

Модель, устойчивая к смене режимов волатильности

Некоторые проблемы торговли спредом

Ранее мы определили три сосотавляющих рыночно-нейтральных стратегий. Здесь мы обновим эту классификацию и рассмотрим некоторые трудности, связвнные с торговлей спредом.

Долговременные расхождения в ценах трудно найти с помощью алгоритмов, основанных только на ценах. Обычно, фундаментальный анализ, совместно с опытом трейдера может помочь в понимании существования  расхождения. Время возврата к среднему может быть установлено с помощью непрерывных моделей, в этом случае период удержания позиции зависит от модели спреда и, следовательно, от частоты пересчета коэффициента хэджирования.

Много факторов могут приводить к скачкам волатильности спреда, но сами по себе скачки не могут быть приняты в качестве сигналов прекращения торговли парой.

По итогам последнего голосования на моем сайте победила статья Marco Bee  University of Trento — Department of Economics and Management,Giulio Gatti ,Università degli Studi di Trento — Department of Economics and Management — An Improved Pairs Trading Strategy Based on Switching Regime Volatility (Улучшенная стратегия парного трейдинга, основанная на переключении режимов волатильности). Ниже привожу перевод ее основных глав.

Введение

Стратегия, основанная на рыночно-нейтральном подходе, подразумевает, что трейдер должен принять три основные решения:

1. Выбрать активы для торговли из набора множества торгуемых инструментов
2. При существующем спреде ( т.е. динамически взвешенной разнице между двумя активами) определить его смысл в соответствующих эконометрических терминах
3. Выбрать торговый алгоритм

Бытует мнение что торговать парным трейдингом можно практически любые бумаги, но так ли то на самом деле давайте проверим.

Многие из вас знают что при парном трейдинге во время открытие позиции одна бумага берется в лон, а вторая в шорт. Соответственно вы должны понимать что при открытие короткой позиции в акциях вам придётся платить брокеру ежедневно около 0.044% в день. Соответственно данная комиссия будет ежедневно приносить нам дополнительные расходы. 

Соответственно что бы не нести данные расходы, трейдеры которые торгуют парные стратегии используют фьючерсы.

Теперь давайте взглянем, а какая у нас ликвидность в России на срочном рынке. Возьмем данные за последный месяц.



Проанализировав оборот, мы можем прийти к выводу что торговать в России на срочном рынке можно всего лишь несколько инструментов:

Si; RTS; SBRF; Eu; MIX; GAZR; LKOH; VTB; GMKR; ROSN; SBPR

 

Использование корелляции широко распространено в финансовой теории и практике, от создания портфелей до стратегий статистического арбитража.

Основная сложность в применении корелляции это ее изменчивость: активы, которые в один момент времени кажутся практически некоррелироваными для целей хеджирования, могут стать высококореллироваными в другие моменты времени, например, при высокой активности рынка. Напротив, акции, кажущиеся подходящими для парной торговли, в связи с высокой корелляцией их приращений цены, могут позднее показать разнонаправленную динамику, приводящую к значительным потерям.

Нестабильность уровня еще усугубляется эмпирическими выводами о том, что волатильность корреляции сама по себе зависит от времени: в одно время корреляция между активами может плавно меняться в узком диапазоне, в другое время мы можем наблюдать  изменения знака коэффициента корелляции в течении нескольких дней.

Сделаем ряд, на мой взгляд, естественных предположений о множестве всех трейдеров:

  • Факторы, на которых основаны действия любого трейдера, случайны, т. е. их конкретные значения не могут быть предсказаны точно ДО их появления;

• Каждый тик является действием двух или нескольких трейдеров: трейдера, решившего купить по оферам или продать по бидам и трейдера (-ов), поставивших эти биды (офера);

• Два трейдера, пользующиеся полностью одинаковыми методами принятия решения – редкость;

• Группы трейдеров, использующих «близкие» методы принятия решения, представляют собой о-малое (как по количеству, так и по объему средств) от корня из общего числа трейдеров и их объемов средств;