Избранное трейдера jackan
Разбил много ☕кружек в поисках решения для ️быстрого получения длинных историй цен для большого количества активов в Python. Ещё имел смелость желать работать с ценами в numpy-массивах, а лучше сразу в pandas.
Стандартные подходы в лоб работали разочаровывающе, что приводило к выполнению запроса к БД в течение 30 секунд и более. Не желая мириться, я нашёл несколько решений, которые полностью меня удовлетворили.
Тут многоуважаемый коллега выразился термином "… купил отрицательную тетту...", а сам смотрит на право.
Я хотел бы дополнить синонимы соответствующего действия...(поизвращаться на эту тему))):
Самое наверно простое:
— Купил гамму(это зеркало...);
— Купил вегу;
Посложнее:
— справа загнул улыбку воллы вверх;
— купил рост дельты если цена б/а пойдет вверх и снижение дельты если цена пойдет вниз;
— потратился на увеличение скорости изменения дельты при одном и том же изменении цены базового актива вверх));
— оплатил увеличение цены опциона при увеличении волатильности;
— отдал деньги в размере максимального убытка при снижении цены базового актива);
— потратил часть депозита и готов на убыток при снижении волатильности;
— если времения мало осталось до экспирации — играет в гамму, если много — то в вегу;
— тупо купил часть фьюча);
Еще сложнее:
— заплатил за то, что при изменении цены базового актива вверх, финансовый результат будет увеличиваться по параболе;
— сделал ставку в размере премии на то, что при переходе цены выше страйка при экспирации будет неограниченная прибыль;
— оплатил расходы на жизнь продавцам, если до экспирации цена будет стоять в узком диапазоне;
— готов каждый день раздавать деньги в надежде на «дикий» рост б/а;
— купил страховку на то что даже если Российский рынок обвалится он все равно будет в плюсе;
— потратился на хэдж по обязательствам которые могут возникнуть на следующем страйке;