Воодушевлённый статьёй с рекламой структурных продуктов на Хабре, адаптировал python-скрипт для их самостоятельного тестирования. Основная идея в том, что подобные продукты предлагают 100% защиту капитала.  А учитывая 10 лет бычьего рынка, исторические показатели подобных продуктов одурманивают безрисковым раем.

Скрипт подойдёт для быстрого и понятного тестирования своих портфелей с ребалансировкой в разные периоды. Ну а кому-то данный инструмент может пригодиться для самостоятельного построения подобных стратегий. Их наипростейшей формы. Однако брокеры пишут, что это не каждому под силу.

Код выложен в GitHub в виде Jupyter-блокнота. Поехали!

( Читать дальше )

EXANTE открывает веб-версию своей платформы для всех пользователей, без необходимости регистрации или подписки по электронной почте. Теперь трейдеры могут беспрепятственно анализировать реальные данные и торговать в демо-режиме на платформе EXANTE.

Перейдите по короткой ссылке https://exante.eu/trade/ и начните демо-сессию прямо сейчас!

Веб-платформа EXANTE полностью бесплатна и не имеет ограничений по сроку действия. Инвесторы могут пользоваться ей для тестирования новых стратегий и применять различные индикаторы и модули для анализа рыночных данных. Система позволяет менять структуру и расположение модулей на экране по усмотрению пользователя и фильтровать инструменты по целому ряду параметров.

EXANTE предоставляет прямой доступ к 50 рынкам и 50 тыс. инструментов в рамках единого мультивалютного счета. Разработанная для удобства профессиональных трейдеров, платформа EXANTE доступна в десктопной, мобильной и браузерной версиях.

( Читать дальше )

Это форум спекулянтов валютой и акциями, но на нем есть люди, которые топят за Советскую власть, которая отправляла спекулянтов на зоны. Так мог бы начинаться какой-нибудь из монологов Жванецкого, но на самом деле такова реальность. ;)

У меня такое в голове не помещается. Недавно читал какую-то книжку, там автор взял на себя труд перечислить первые декреты Советской власти по поводу имущества. Я сохранил цитату, немного ее подсократил и скомпилировал и хочу показать вам. Давайте посмотрим, как начиналась Советская власть:

Вы — семья среднего класса в 1917-м году.

— ваш кусок земли конфискуется безвозмездно. Частная собственность на землю отменяется (декрет Всероссийского съезда Советов от 26.10.1917);

— ваш дом в городе — его больше нет. Отменяется право на земельные участки и строения в пределах городов в рамках лимитов (декрет СНК от 23.11.1917);

— вскрывают ваши депозитные ячейки в банках и конфискуют всё золото (монеты и слитки), которые там есть (декрет ЦИК от 14.12.1917). Если вы не явитесь сами с ключами, конфискации подлежит всё, что внутри;

( Читать дальше )

Сделал квази-онлайн вывод цен в скрит на языке R, без использования dll.  R позволяет проводить разнообразный анализ ценовых рядов, проверять доходность стратегий, строить необходимые графики. На 1мин графике фьючерса на Сбербанк, первые 30 значений.  Кроме цены клоз на картинке показаны линии 5-ти кластеров, параллельных оси времени и коричневая линия тренда и наклонными линиями канала, отстоящими на 1 и 2 стандартных отклонения. Ширина этих каналов изменяется с учетом волатильности. Наклонными синими линиями,  отмечен канал 0,5 SD без учета волы.

( Читать дальше )

На последней тусовке трейдеров организованной одним пропом, отвечал на вопросы Виктор Советов, который рассказал много полезного про само HFT и состояние этой индустрии на сегодняшний день. В ходе его комментариев раскрыто много важных нюансов, которые пригодятся в особенности интрадей трейдерам и алготрейдерам на всех рынках (хотя и инвесторы могут найти для себя новые интересные направления). Как минимум, если кто-то в построении своих стратегий и подходов к анализу рынка учитывает влияние HFT, то сможет избавится от многих заблуждений, которые витают на просторах русскоязычного интернета. 

Собственно само видео ниже — наслаждайтесь! :)

P.S. плюсуйте на благо других, ведь чем выше будет компетенция коллег, тем лучше для индустрии и качества информации которую плодят люди… ) 

Решил рискнуть и поднять довольно холиварную тему, и разобраться, какие виды волатильностей бывают и чем они отличаются. Всё ниже-сказанное прежде всего рассчитано на новичков, которые уже имеют представление о волатильности, но теряются в догадках, какую же всё-таки использовать (как и я). Чтобы понять о чем пойдет речь далее, необходимо иметь базовые представления о модели Блэка-Шоулза (БШ).

Что такое Implied Volatility (IV)?

Для вычисления цены опциона, обычно используют формулу БШ, которая принимает следующие параметры:

OptionPrice = Vbs(S, t, sigma, r, K, T)

Но на рынке, опционы уже торгуются по неким ценам. Одни продают, другие покупают. Если взять цену опциона с рынка и вычислить волатильность, которую подставив в формулу БШ, мы сможем получить рыночную цену опциона — это и будет подразумеваемая волатильность или Implied Volatility.

Вычисляем IV

Решить уравнение БШ и вывести из него sigma — не простая задача. Скорее всего, даже не возможная, по-этому решается оно методом перебора Ньютона-Рафсона.

( Читать дальше )

Допустим у нас есть несколько моделей, описывающих движение цены актива. Нам нужно выбрать модель, которая лучше предсказывает будущую цену. Т.е. нам нужна метрика, по которой мы будем сравнивать модели.

Хороший обзор коэффициентов для оценки качества моделей есть на сайте Ивана Светунькова forecasting.svetunkov.ru/forecasting_toolbox/models_quality/

Проблема в том, что все коэффициенты оценки качества прогноза основываются на сравнении ошибок (разница между мат.ожиданием модели и реальным значением прогнозируемой переменной). Если нас интересует только мат.ожидание, например, мы торгуем линейно активом, то проблем никаких. Но если для нас важна плотность вероятности, например, при оценке стоимости опционов, то имеющиеся метрики сравнения моделей не подходят.

Приведу пример. Есть три модели, прогнозное мат.ожидание которых совпадает, а плотность вероятности различается:

( Читать дальше )

   Много лет мы занимаемся автоматизацией торговли наших клиентов в терминале Quik, но до сих пор не представились на просторах SmartLab. Исправляемся:)
   Приглашаем Вас, особенно тех, кто с нами еще не знаком, посетить наш основной ресурс quikluacsharp.ru  и дополнительную страницу для приема заказов bot.quikluacsharp.ru для того, чтобы мы смогли узнать друг друга лучше.
   Вы всегда можете обратиться к нам за любой помощью. Те, кто нас давно знают, подтвердят, что мы всегда отвечаем на любые вопросы, которые Вы задаете в комментариях на нашем основном сайте, помогаем Вам как самостоятельно написать своего робота, так и берем выполнение этой задачи полностью на себя, делая это на должном уровне.


( Читать дальше )

Продолжение серии постов «Прикладная широта рынка», концепция макро-run-to-quality рассмотрена в предыдущем посте.

• Обнаружение микро-run-to-quality с помощью суммарной капитализации
  • Изменение суммарной капитализации перед вершиной октября 2018
  • Изменение суммарной капитализации перед вершиной мая 2019
• Концепция дня micro-RTQ
  • Графики с микро-RTQ 2017-2019
  • Анализ микро-RTQ 2017-2019

---

В предыдущем посте рассмотрена концепция макро-RTQ (RTQ = «run-to-quality» здесь и далее по тексту) — как происходит существенная смена композиции и баланса категорий аптренда и даунтренда широкого рынка и индекса. Но это происходит не в одночасье, как и цирроз печени при алкоголизме: вначале один бокал вина способствует пищеварению, в процессе дальнейшего злоупотребления алкоголем происходит переход количества в качество, и систематическое пьянство приводит к качественному изменению организма.

Этот пост будет посвящён «бокалам вина» — недельному микро-RTQ.

Обнаружение микро-run-to-quality с помощью суммарной капитализации

Логично предположить, что если деньги переходят из широких масс акций в акции индекса, капитализация масс должна уменьшаться, а капитализация индекса повышаться, и это действительно так.

( Читать дальше )

Многие читатели Смартлаба не верят в силу прогнозов и думают, что рынок нельзя предсказать. Однако все же наверное, такое неверие кроется в сложности материала и не понимании механизмов цены. Сразу скажу, что модель показанная ниже, является сложной и завязана на большом количестве формул. Для ее понимания требуется обладание знаниями, как минимум на уровне кандидат физико-математических наук.
Давайте, рассмотрим, пример прогнозов у знаменитой модели  Log Periodic Power Law (LPLL) или модель предсказания крахов. В 2001 году вышла книга:«Как предсказывать крахи на финансовых рынках», где Дидье Сорнетте описал как действует эта модель.Сейчас они пользуются улучшенной версией Log-Periodic Power Law Singularity (LPPLS).
Но гораздно интереснее насколько она прогнозирует реально рынок и где можно найти эти прогнозы!?
Давайте для начала посмотрим примеры из прошлого по модели LPLL:






( Читать дальше )