Избранное трейдера ignat
Напоследок спалю одну хфт-стратегию. Я по ней никогда не торговал, поэтому мои познания в ней теоретические. Пишу просто ради поболтать.
Назовём её «Истерика богатого медведя».
1. Крупный игрок — «богатый медведь» — бьёт по стакану и в один момент продаёт большой пакет. Например 2 000 контрактов по РТС или больше.
2. Это легко отслеживается роботом. У сделок, инициированных богатеньким медведем будет одинаковое время в миллисекундах. По ленте всех сделок сразу можно понять, что это продажа одного человека.
3. Из-за этой продажи рынок мгновенно проваливается на 200-300 пунктов. У простых смертных физиков срабатывают стопы.
4. Но стопы физиков летят в торговую систему медленно - от 70 до 500 миллисекунд. Целая вечность.
5. Увидев «истерику богатого медведя», хфт-робот знает, что вот вот в эту же сторону прилетят стопы физиков и ещё больше продавят рынок.
Спрос на доходность стимулировал кредитные рынки большую часть 2016 года, что приводило к более узким кредитным спредам, более низким доходностям и щедрым прибылям в большинстве облигационных секторов. Американские облигации инвестиционного класса и высокодоходные облигации дали прибыль 9,4% и 14,7% соотвественно с начала года (по состоянию на 28 сентября). Это значит, что этот рынок стал третьим по уровню доходов за последние 20 лет. Существует две основные причины таких сильных результатов. Во-первых, США вышли из промышленного спада в феврале, что стимулировало рост прибылей в более рискованных секторах фиксированной доходности. Во-вторых, низкие процентные ставки позволили компаниям рефинансировать свои долги по более низким ценам, таким образом улучшив свои балансы и ликвидность. И самое главное, падение ставок составило примерно 67% от ставок по облигациям инвестиционного уровня и 25% от ставок высокодоходных облигаций в этом году. Так что случится, если ставки пойдут вверх?
• текущие эффективные значения тарифов «выравниваются» по группам контрактов и фиксируются в рублях таким образом, чтобы соответствовать значениям тарифов в базисных пунктах (BaseFutFee);
• значения тарифов в рублях за контракт корректируются ежеквартально таким образом, чтобы значения тарифов в рублях соответствовали значениям тарифов в базисных пунктах (BaseFutFee);
• значения тарифов по группам контрактов рассчитываются на основании значений тарифов в базисных пунктах (BaseFutFee), фиксируются по каждому фьючерсу на текущий квартал и взимаются в рублях за контракт. В качестве значения цены фьючерса, используемого для расчета сбора, принимается значение расчетной цены фьючерса (с ближним сроком исполнения), определенное в вечернюю клиринговую сессию 15-го числа месяца, предшествующего соответствующему календарному кварталу, в отношении которого осуществляется расчет. Информация о применимых значениях расчетных цен, а также об абсолютных величинах биржевых сборов в рублях, будет публиковаться на сайте Биржи не позднее дня, следующего за датой определения данных значений.
По окончании переходного этапа значения тарифов по группам контрактов будут рассчитываться на основании значений тарифов в базисных пунктах (BaseFutFee) и взиматься в рублях за контракт. В качестве значения цены фьючерса, используемого для расчета сбора, будет применяться значение цены, по которой заключается такой фьючерс.
Последние несколько лет рубль с переменным успехом лидирует в числе наиболее нестабильных валют стран мира. К примеру, по наиболее ликвидной валютной паре доллар/рубль разница между наибольшим и наименьшим значением в 2015 году составила 47%, а за неполный 2016 год наибольший разброс значений к текущему моменту составляет уже 37%.
Между тем, нельзя не обратить внимание на заметную стабилизацию котировок национальной валюты за последние 6 месяцев, когда валютная пара доллар/рубль почти не выходила из границ «боковика», зажатого между отметками в 63 и 67 рублей. На этом фоне российский ЦБ даже некоторое время назад поспешил заявить, что «Волатильность курса рубля во 2 квартале 2016 года продолжила снижаться, чему в основном способствовало уменьшение волатильности цен на нефть». Регулятор так же прогнозирует, что «Волатильность курса рубля в 3 квартале 2016 г. может сохраниться на сложившемся уровне».
Статья из блога "Trading with Python" об элементарной стратегии, которая демонстрирует последовательный подход к разработке алгоритмов.
Недавно я прочел пост на сайте turingfinance.com "Как стать квантом". Вкратце, он описывает научный подход к созданию торговых стратегий. Для меня, наблюдение за данными, обдумывание модели и формирование гипотезы является второй натурой, как это и должно быть для любого хорошего инженера.
В данной статье я собираюсь показать такой подход по шагам, которые нужны для разработки стратегии.
Давайте возьмем наиболее популярный инструмент — S&P 500 ETF «SPY». Начнем с наблюдений.
Обзор данных
Мне кажется, что большую часть времени в СМИ говорят об обрушении рынков (больших потерь в течение нескольких дней), умалчивая о значительном росте, который следует за ними.