Избранное трейдера _sg_
Эта оценочная функция может быть эффективно вычислена и она нечувствительна к выбросам. Она может быть существенно более точна, чем неробастный метод наименьших квадратов для несимметричных и гетероскедастичных данных и хорошо конкурирует с неробастным методом наименьших квадратов даже для нормально распределенных данных в терминах статистической мощности.
Метод признан «наиболее популярной непараметрической техникой оценки линейного тренда»

Все, кого я знаю, торгуют опционами, только этого не знают. Поэтому мы о них, об опционах, не будем. Просто я давно хотел это сделать, но что то мешало. Не было подходящего случая, какой ни будь конференции, где я, нате вам всем и все в аутеJ)). Но, начали выплывать фрагменты, по которым можно было построить догадки. Первым в этом деле был Фома Фомич http://smart-lab.ru/blog/372475.php Но то ли ты не дочитал, то ли там этого не было, то ли английский не твой родной. Короче направление было правильное. Но тут прямо из города Лондона приехал Кирилл Ильинский и в каком то Питерском подвале собрал всех всех трейдеров и все им выложил https://www.lektorium.tv/lecture/29577 Стало понятно, что я опоздал и что бы как то забить место на поляне выкладываю.
Это самая тупая стратегия, которую я знаю. Вернее, эта стратегия для самых тупых, которых я знал. Если в инвесткомпанию приходил молодой трейдер с дипломом пединститута по специальности физрук, но с рекомендацией папы, который являлся одновременно инвестором, то его сажали работать именно по этой стратегии. Думаю, ни чего не изменилось. Самый продвинутый брокер IB в USR;)), вмонтировал эту стратегию в свой терминал TWS. И в каждом приличном колледже ее преподают на уроках информатики. Возможно поэтому ее, стратегию, ни кто и не знает. Но к делу.
Возвращаюсь к вопросу о лучшем способе расчета HV, поднятом в давнем посте «Об оценке будущей волатильности».
Проверим выводы статьи на новых данных и добавим другие способы расчета волатильности.
Как и раньше, в этом забеге не участвует IV, в следующий раз напишу о ней.
Период расчетов расширен до интервала 2010-2016.
Добавлены другие подходы к подсчету волатильности, учитывающие high/low, а также построенные на часовом таймфрейме.
Все методы:
RV0 — HV без дрифта,
Exp — экспоненциальная волатильность,
HV — простая HV,
Park — Parkinson,
Arch — HV без дрифта с линейно снижающимися весами,
RS - Rogers-Satchell,
GK - Garman-Klass,
GK-YZ - Garman-Klass с расширением Yang-Zhang,
YZ — Yang-Zhang, высоко ценимый некоторыми известными трейдерами,
AV — простое среднее RV0, Exp и YZ,
RV0H — HV без дрифта на часах,
ExpH — экспоненциальная волатильность на часах.
Последние показатели рассчитываются в часах за то же количество рабочих дней, но проверяются, как и все, на днях.
Расчеты произведены для основной торговой сессии.



Мы рады приветствовать трейдеров СНГ!
В этом посте мы хотим рассказать о нашем проекте и пригласить всех желающих к сотрудничеству!
IDOL — проект, созданный трейдерами-энтузиастами. Мы стремимся создать команду профессиональных трейдеров, которые будут работать совместно и зарабатывать на различных биржах (NYSE, NASDAQ, CME, MOEX)! Наша цель — предоставить знания каждому желающему, поддержать его на любом этапе развития и помочь в дальнейшей работе! Мы на своём опыте знаем, как тяжело бывает начинающим трейдерам найти нужную информацию или финансирование — наш проект создан для такой помощи!
Мы готовы предоставить эффективную систему обучения за максимально доступную цену! Над этой программой трудилась команда трейдеров, совершенствуя и дополняя своими разработками и знаниями в сфере торговли. Этот курс обучения поможет как новичку, так и трейдеру с опытом более точно понимать рынок, движение цен, определять идеальные точки входа и выхода из позиций с высокой вероятностью прибыли.
Недавно, были дебаты Опционного математика и Опционного не математика по поводу:
«Нужна ли математика в опционной торговле» каждый наверное сделал свой вывод.
Я приведу пример, как использовать элементарную математику в прогнозировании стоимости РТС, не глядя даже на его график.
Нам нужен график доллар/рубль и график ММВБ
Давайте назовем функцией Y(t) — график USD/RUB, а график ММВБ — X(t)
Таким образом, всегда будет выполнятся равенство Y(t) = A*X(t) + B
Наша задача найти B — это и есть ошибка(отклонение) двух функций.
Для начала находим А:
Возьмем ограниченный период 5-ти ближайших торговых дней.
Имеем y(t)1 и y(t)5, x(t)1 и x(t)5
Используя знания о геометрическом свойстве Интеграла:
Проинтегрируем функцию Y(t) от y(t)1 до y(t)5
Проинтегрируем функцию X(t) от x(t)1 до x(t)5
A = Интеграл Y(t) от y(t)1 до y(t)5 / Интеграл X(t) от
«Одно из самых впечатляющих озарений в моей карьере случилось, когда я преподавал инструкторам израильских ВВС психологию эффективного обучения. Я объяснил им важный принцип отработки навыков: поощрение за улучшение результатов работает эффективнее, чем наказание за ошибки. Это предположение много раз подтверждено исследованиями на голубях, крысах, других животных и людях.Выслушав мои воодушевленные объяснения, один из самых опытных инструкторов в группе поднял руку и произнес в ответ собственную речь. Сначала он согласился, что, возможно, птицам поощрения и помогают, но отказался признавать, что похвала действует на курсантов. Он сказал так: „Я неоднократно хвалил курсантов за чистое исполнение фигуры высшего пилотажа. Во время следующей попытки исполнения той же фигуры они справляются хуже. А когда я ругаю их за плохое исполнение, то обычно в следующий раз у них выходит лучше. Так что, пожалуйста, не рассказывайте нам, что поощрение работает, а наказание — нет, потому что все как раз наоборот.“ Внезапно, в радостный момент озарения, я по-новому увидел статистический принцип, который многие годы преподавал. Инструктор был прав — и в то же время совершенно неправ! Он проницательно заметил, что за случаями, когда он хвалил исполнение маневра, с большой вероятностью следовали разочарования, а за наказаниями — улучшения. Однако сделанный им вывод об эффективности поощрения и наказания оказался совершенно неверным. Инструктор наблюдал эффект