Сегодня я не пожалел время и посмотрел, что можно сделать с HAR моделью. 

HAR — это Heterogeneous Autoregressive Model for Realized Volatility  (простите, перевести не могу, а если и переведу, то толку мне от этого не будет)

Суть модели в том, что она оценивает три периода, заданых параметрами и строит линейную модель зависимости волатильности на следующий день, подгоняя коэффициенты модели.

Подробное описание модели с формулами и прочим можно найти в описании библиотеки Highfrequency.

Приведу два графика: 

Первый — работа модели на SPY с 2007, второй — 2014 год. 



( Читать дальше )

Провел кластерный анализ индекса РТС, курса рубля и индекса волатильности среди глобальных активов за 2006-2013 год. Превосходный первоисточник идей  и примеров с разъяснениями и исходным кодом здесь . Как установить ПО и что ещё можно исследовать, можно найти по  вышеприведенной ссылке.
 
Кластерный анализ на основе набора различных алгоритмов классификации, позволяет организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры, что бы далее по полученной структуре лучше понять, обработать, и более эффективно использовать данные в требуемой области деятельности.

 
Мне было интересно насколько точно алгоритмы кластерного анализа (кластеризации), реализованные на языке программирования R (далее кибермозг), смогут сгруппировать активы и выявятся ли какие-то не известные взаимосвязи.


( Читать дальше )

Подскажите есть ли пробойные роботы  и  где можно преобрести.  И примерная комбинация по роботу 

При торговле опционами весьма неплохо знать и понимать теорию Блэка и Шоулса. Можно, конечно, смотреть профили позиций и прочее на многочисленных специальных сервисах типа www.option.ru, но, как известно, хочешь сделать хорошо--сделай все сам. В применении к опционам это вполне правильная вещь--не стоит доверять сторонним сервисам. Не потому, что они плохи (они обычно вполне корректно все рассчитывают), а потому, что опционы надо чувствовать.

Краткая и лаконичная суть теории Блэка и Шоулса изложена здесь: http://anatoly-utkin.livejournal.com/2835.html . Ничего сложного в ней нет, это просто теория эффективного рынка в применении к опционам, не более. В настоящей заметке я хотел бы привести некоторые быстрые расчетные методы для работы с формулой Блэка-Шоулса, позволяющие быстро находить цены опционов и IV.


Итак, формула Блэка-Шоулса имеет вид: C=KN(d1)-SN(d2)  ( Wikipedia ). Первое, что тут есть из нетривиального--это функция N(x)--функция нормального распределения. В трейдерской тусовке модно аппроксимировать N(x) полиномом, однако мне это режет глаз, поскольку при этом не выполнено экспоненциальное стремление N(x) к единице на плюс бесконечности и к нулю на минус бесконечности. Поэтому такая метода мне абсолютно не нравится.


( Читать дальше )

В предыдущих постах приведена ежемесячная
статистика блуждания фьючерса РТС. Как мы
выяснили в среднем это движение равно около
10 000п.

Нам конечно интересно, как мы можем это
использовать для наших земных потребностей.

А использовать можем мы это вот так.

Вот есть стандартная картина, где фьючерс РТС
за апрель сходил на приблизительно свою среднюю
величину, которую он проходит ежемесячно.



И мы берем несколько более менее ликвидных опционов из
этого диапазона и смотрим происходящее на графиках
этих опционов.
Я для примера выбрал страйки 110 call\put и 115 call\put/
Опционы с жизнью = месяц. Можно выбрать опционы и с
более долгой жизнью, но там драйва в два раза меньше.

( Читать дальше )

Итак.

Для чего нужны были все эти вопросы про вероятности движения величиной в пять или десять тысяч пунктов?

Решил заново пройти весь путь «с нуля» — как будто я ничего не знаю в опционной теме — и заново «придумать» всё то, что придумал до сего момента!
Говорят, помогает))))
Простые моменты буду выкладывать для новичков...

Итак, самое первое преимущество опционов перед фьючом:
  — необязательно выбирать направление движения!

Пруф:

 Раз считается, что поход на 5 тысяч пунктов вверх или вниз — дело заведомо свершённое (вероятность >99%. См. http://smart-lab.ru/blog/179725.php), то покупаем на затянувшейся консолидации (как последние неск. дней) стрэддл, если мы вблизи некоторого страйка, или стрэнгл, если мы на равном удалении от двух ближайших… Вчера вечером, например, это были 112 500 и 115 000. Так что купим пут 112500 и купим колл 115000. Вот таким образом:

( Читать дальше )

Конференция смартлаба в Санкт-Петербурге 05.04.2014.

Марсель Тазетдинов. Датамайнинг



Предыдущие видео с конференции в Санкт-Петербурге
Видео №1: Вадим Писчиков: о глобальной экономике 
Видео №2: Александр Шадрин. Про инвестирование
Видео №3: Андрей Беритц. Разговор о жизни, о трейдинге, о бизнесе 

Необходимый элемент опционного грааля.

Прочитал посты уважаемых НеГрустин и AlexeyT  о вероятности движения фьючерса более 10000
, вспомнил что я делал нечто похожее только более
углубленно и для большей выборки. Думаю будет полезно всем продавцам (покупателям) опционов.
Ниже Вы увидите диаграммы диапазонов межэкспирационных
(месячных) значений фьючерса РТС за период с 2005.08.15 по 2014.01.15. 
Обратите внимание я брал значения от экспирации до экспирации то есть месяц в
данном случае это не с 01 по 31 а с 16 по 15 (ориентировочно, зависит от
рабочего календаря). Диапазоны представлены для High-Open (кол-во пунктов от
месячного максимума до открытия), Low-Open (кол-во пунктов от месячного
минимума до открытия), High-Low (кол-во пунктов от месячного максимума до
месячного минимума), Close-Open (кол-во пунктов от открытия до закрытия)
отдельно для снижения и для роста, Close-Open ABS — (тоже в абсолютных
величинах). В каждой таблице на соответствующем страйке (каждые 5000)
приведена вероятность выхода выше (или ниже для падения). Пользуйтесь. Кстати
НеГрустин был  обсолютно прав, и на большой выборке вероятность закрыться на экспирацию в
пределах 10000 составляет 51,50%. Однако, нужно понимать, что для случаев
падения и роста — эти вероятности будут сильно различатся, каким образом —
смотрите в диаграммы. Если что не понятно спрашивайте, отвечу. Ваши замечания и предложения как максимально эффективно ипользовать данную стаистику, с удовольствием  принимаются :). Самый простой пример как это можно использовать — 16 числа хотим купить путы с экспирацией через месяц со страйком -3 от текущего (тоесть -15000), как мы можем оценить наши шансы быть в деньгах на экпирацию — очень просто, глянем в диаграмку close-open, по статистике наши шансы 15,8%, а может мы не хотим терпеть до экспирации а хотим закрыться как только выйдем в деньги в течение периода. Каковы наши шансы? Глянем в   Low-open — ого аж 26,73 —  покупаем на фсеее (шучу :)))   ). Вот как-то так.
P/S Обратите внимание! Выборка до 2014.01, далее у нас как известно кое-что призошло, соответственно сейчас средний диапазон сместился в сторону увеличения. 
P/SS По следам комментариев к посту, для тех кто будет анализировать диаграммы. Друзья, будьте аккуратны в интерпретации результатов с диаграммы High- Low. Например из нее следует пороыв диапазона 5000 с вероятностью 100%. Но, обратите внимание — это лишь максимальный месячный размах движения. Мы не знаем где внутри него было открытие, у нас нет точки отсчета нашей теоретически открытой позиции. Это скажем так справочная информация. Все что касается реальной торговли нужно брать из остальных таблиц, где есть open. 

( Читать дальше )

Сегодня я посмотрел модель внутридневной волатильности, которая считается функцией  spotVol пакета highfrequency. 
Эта модель показывает отношение волатильности в каждый заданный момент времени к среднедневной волатильности.


Возьмем пятиминутные данные по акции CAT. Здесь представлены два графика, отражающие данные за два периода. По оси X показан индекс свечи внутри дня, по оси Y — отношение волатильности данной свечи к среднедневной волатильности. 




( Читать дальше )

В продолжение поста http://smart-lab.ru/blog/179519.php публикую свой графический ответ по всей истории индекса.

В нем два графика — синий — это вероятность выхода за 10k в течение месяца за выборку начиная с конкретного числа по вчерашний день, это то что и хотел ТС, а красный график это вероятность того что закроемся через месяц за 10k от текущего значения. (ну а ось X — это начало выборки)
Например, нас интересует последняя 5 летка, берем значение за 23.05.2009 (апрель + 1 месяц) получаем
76% вероятность того что в средний месяц индекс уходил! за 10к от текущего значения 
и 44% вероятность того, что и средний месяц он закрывал! за 10k от текущего значения. (ну или 56% того что останется в диапазоне 10k)

P.S. Расчеты примерные, так как при число торговых дней в разные интервалы разное, праздники опять же, считал индекс, а не фьюч, но в целом погрешность наверно пара процентов, и сильно не должна влиять, главное общей тренд виден, и каждый может делать какие-то выводы для себя.