В прошлой статье Расчет мультипликаторов – часть 2: подготовка данных мы рассмотрели главную стратегию фундаментального анализа, а также перечислили основные мультипликаторы. 

Теперь давайте на конкретных примерах рассчитаем мультипликаторы нескольких компаний. Первое что стоит сделать, это подготовить данные. Как уже говорилось, мультипликаторы фактически позволяют сопоставить рыночную стоимость компании с ее бухгалтерской отчетностью. Таким образом исходными данными у нас будут:

Рыночные данные: кол-во обыкновенных акций, кол-во привилегированных акций, рыночная стоимость акций (котировка).

Данные бухгалтерской отчетности.

Давайте подготовим данные для следующих компаний:

1. 1.Сбербанк
2. 2.Qiwi
3. 3.РКК Энергия

Я специально взял три совершенно разные компании, чтобы примеры получились более полезными.

( Читать дальше )

Тут меня недавно упрекали в том, что я только критикую перебор 50тысяч индикаторных систем а сам ничего не пишу. 
Хотели — получите

Любая система начинается с идеи, а не наоборот — соберем всего побольше а потом что нибудь да найдется.
Идея всегда содержит в себе какой нибудь явление или физический смысл или хотя бы математическую модель. 

Рассмотрим явление, которое имеет место каждый день, на любой бирже, на любом инструменте. 
Определенное число участников рынка торгует по индикаторам или пробоям уровней. По каким именно индикаторам нам знать не нужно. 
Но «каждый школьник знает» что в точках, где входит большинство участников — рынок получает ускорение в какую нибудь сторону. 
Как найти эти точки?
Для начала определим тайм фрейм. В свое время на смарт-лабе болтались опросы — какой фрейм используете? Очень много голосов отдано 1ч фрейму.  Зная фрейм начинаем исследования. 
Строим в экселе распределение обьемов внутри часа. Усредненно это будет гистограмма вида W, где видно, что максимальные обьемы проходят в начале и конце часа. Чуть меньше — на отметке 30 мин. Есть так же всплески на 15 и 45 минутах. Вывод — все входят в конце часа и начале следуюшего. После того как сработали их сигналы на 1ч таймфрейме. Мувинги скрестились, за уровнем закрылись — это нам не важно. 

( Читать дальше )

Эта обучающая заметка призвана раскрыть некоторые элементы технологии производства торговых систем. Существует два основных подхода к созданию биржевых алгоритмов. Первый стартует с некой идеи, например--25-го числа уплачивается НДПИ, что может влиять на курс рубля. Далее эта идея проверяется и находит/не находит подтверждения. Это неплохой подход, но у него есть недостаток--число идей, приходящих в голову, ограничено. Кроме того, опыт построения систем показывает, что зачастую логика происходящего такова, что чистой силой ума допереть до нее тяжело. Поэтому более плодотворным (хотя и не приносящим такого удовольствия, как сила ума) является второй подход, связанный на начальном этапе с чистым майнингом. То есть никаких особых идей вначале нет--просто берется некий алгоритм, в принципе, почти любой. Но надо, чтоб он не был перегружен правилами--иначе на следующих этапах будет сложно. И смотрится, что получается. В результате таких действий рано или поздно получится хорошая кривулька эквити (эта стадия может занимать значительное время). И тут вопрос--это просто такая реализация броуновского движения, или там что-то есть? И вот здесь надо хорошенько поработать. Изучать сделки, менять параметры, менять правила--и смотреть, что получается, анализировать. Этот процесс во многом напоминает эволюцию в живой природе, фактически это генетическая оптимизация, понимаемая в широком смысле. И иногда оказывается, что в рынке действительно есть отклонения от СБ, а что еще нужно для счастья? :)

( Читать дальше )

Окей, 100 плюсов есть. Обещанный способ угадывания гэпа.

Идем к сайлентбобу: smart-lab.ru/blog/206454.php
Что видим:
1) только лонг
2) работает с 2011 года, до этого времени нет
3) сделок с весны 2011 до сентября 2014 мало — 123 штуки — событие с одной стороны редкое, а с другой вполне себе равномерно распределено по году (смотрим эквити). Процент выигрыша 65, профит фактор 2,77.
4) паттерн достаточно очевидный чтобы его было не жалко отдать сматрлабовцам.

Какое у нас редкое равномерно распределенное очевидное событие? День недели. Строим простейший скрипт и смотрим есть ли закономерности в Си по дням недели.

Чего видим? в пятницу у нас гэп скорее вверх, причем профит фактор сразу 2,56. Смотрим на эквити:

 

Все красиво, похоже предположение верное. На следующем шаге добавляем фильтр в стиле «на момент входа снизились не более чем на определенную величину от закрытия предыдущего дня». Часть сделок отсеиваем, улучшаем ПФ на 0,39. Радуемся, исследуем дальше, встраиваем в свои системы.


А заодно начинаем думать почему так может происходить, и почему до 2011 было по-другому. До мая 2010 пятничный гэп в целом повторял движение самого Си, а с мая 2010 до начала 2011

( Читать дальше )

На смартлабе очень мало чего можно почитать начинающему алготрейдеру. Если кто и пишет — все больше эквити выкладывают, а на идеи стратегий даже не намекают. Один из товарищей которых я читаю — silentbob  ( http://smart-lab.ru/profile/silentbob/ ). Он периодически выкладывает что-то из своих наблюдений, на основе которых вполне пишутся рабочие стратегии.

В своё время он предлагал выложить выложить устойчивый метод угадывания гэпа вверх в Си за 350 плюсиков
smart-lab.ru/blog/206454.php
За плюсики смартлабовцы метод не выкупили и для многих он остался загадкой)) Эквити у метода была вот такая:


Идея простая: покупаем в 23-45 при выполнении определенных условий и продаем в 10-15. Я потратил какое-то время и постарался найти стратегию с похожими параметрами. Совсем такой же у меня не получилось, но что то все таки нашел:

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

Хочу проверить влияние спреда IV-HV на результат торговли, если куплен стредл на центральном страйке и выравнивать дельту фьючем каждый день.
Сдесь и далее в следующих статьях:
IV — подразумеваемая волатильность центрального страйка
HV — историческая волатильность приведенная к годовой
Спред — разница между IV и HV
Все дальнейшие расчеты и скриншёты приведены для инструмента RI.

Формула по рассчету HV:
Сначала рассчитывается средний дневной ход цены (HV_EMA) в процентах
HV_EMA=HV_EMA(t-1) + Alfa * (100 * (Abs(PRICE_F — Prev_PRICE_F) / Prev_PRICE_F) — HV_EMA(t-1))
где:
HV_EMA(t-1) — средний дневной ход цены на предыдущем шаге (дне)
Alfa — коэффициент сглаживания (0...1)
PRICE_F — цена фьючерса на текущем шаге (дне)
Prev_PRICE_F — цена фьючерса на предыдущем шаге (дне)
Если проще сказать то HV_EMA это экспоненциальная средняя дневных изменений цены фьючерса взятых по модулю.
У нас получается дневная волатильность. Далее приводим дневную волатильность к годовой:
HV=HV_EMA * КОРЕНЬ(252)
Почему я взял 252? Потому что в году примерно 252 рабочих дня, хотя этот вопрос спорный какой коэффициент брать 252 или 365.
Все, теперь у нас есть историческая волатильность приведенная к годовой и её можно теперь сравнивать с подразумеваемой.
Методом тупого перебора я перебрал все коэффициенты Alfa и определил, что у коэффициента Alfa=0,06 наименьшее среднеквадратичное отклонение между IV и HV, его то и возьмем для дальнейших исследований.
Посчитаем разность между IV и HV и построим график этого спреда

( Читать дальше )

С ростом волатильности на рынке, для многих трейдеров, актуальным становится быстрое хеджирование своих текущих позиций. При хеджировании или корректировке позиции, вы смотрите на цену, премию и сравниваете со страховкой, которую получаете взамен. Это, как покупать страховку на машину — вы хотите купить самую дешевую, но с высоким покрытием риска.

Защита от «шипов» волатильности

Если цена идет против вас, волатильность, как правило, увеличивается, также увеличиваются и маржинальные требования и премия кредитного спреда.
Именно от волатильности или от Веги мы и хотим застраховать себя. Если вы составляете кредитный спред, то ожидаете, что опционы истекут ничего не стоящими. Или, другими словами, вы занимаете короткую позицию по волатильности. Снижение волатильности будет выгодно, увеличение волатильности — вредно для вашей позиции.

Начнем с базового риск профиля

Рассмотрим профиль P/L типичного кредитного пут спреда, на котором видно предполагаемый убыток и прибыль по позиции, а также их соотношение, на экспирацию. Например, вы продали 1 опцион пут со страйком $45 и купили 1 опцион пут со страйком $40 и получили кредит $200.

( Читать дальше )

Смотрел в Квик и понял, что чего-то не хватает, а точнее, не показывает кол-во денег зарезервированных по гарантийное обеспечение по опционам. и в связи с этим, для удобства написал скрипт. Скрипт показывает баланс по деньгам на Срочном рынке, сумму гарантийного обеспечения, зарезервированного под опционы.Выводит процентное соотношение купленных активов к количеству денег, чтобы было видно наглядно и не попасть на margin call, по умолчанию стоит 65%.

Скачать можно тут «Balance_option»
Всем профита!

Небольшая статья с ресурса http://www.talaikis.com/ о построении простой стратегии, использующую наивный байесовский классификатор при создании процесса возврата к среднему. Весь код в статье приведен на языке Python.

Это достаточно большая область исследований, но расскажем все очень кратко. Мы попытаемся найти взаимоотношение между  временными сериями  (в данном случае возьмем в качестве сигнала взаимный фонд XLF из финансового сектора, сдвинутый по времени на 1 день назад), а нашей целью будет фьючерс S&P500 в форме CFD. Будем входить в длинную позицию по этой бумаге при нулевой вероятности приращения. Логически нулевая вероятность ни о чем не говорит, другими словами, будем покупать возврат к среднему.

1. Получение данных

Y = read_mongo(dbase, "S&P5001440")
X = read_mongo(dbase, syms[s]).shift()

#готовим набор данных
res = pd.concat([X.CLOSE, Y.CLOSE], axis=1, join_axes=[X.index]).pct_change().dropna()
res.columns = ['X', 'Y']

( Читать дальше )

                                                               
Не нравятся нейронные сети? Вы просто не умеете их готовить. Рецепт. 
                                                                                                                                                                Silentium est aurum

                                                                Молчи, пока ты не в состоянии сказать нечто такое, что полезнее твоего молчания.                                                                                                                                                                                         (кто-то умный сказал)

( Читать дальше )