Избранное трейдера java
Введение во фрактальность рынка и Теорию Хаоса.
“Дьявол кроется в деталях”
Все слышали, что рынок фрактален (часть подобна целому), что на всех таймфреймах он выглядит одинаково, что он постоянно воссоздает подобные элементы на разных уровнях своей структуры. Обнако с руки Б.Вильямса произошла подмена и резкое сужение непростого понятия “Фрактал” до банальной свечной комбинации.
Процитирую Мандельброта. Он то и ввел в обиход этот термин лет 40 тому назад..
“Фрактал — геометрическая форма, которая может быть разделена на части, каждая из которых — уменьшенная версия целого. В финансах эта концепция — не беспочвенная абстракция, а теоретическая переформулировка практичной рыночной поговорки – а именно, что движения акции или валюты внешне похожи, независимо от масштаба времени и цены. Наблюдатель не может сказать по внешнему виду графика, относятся ли данные к недельным, дневным или же часовым изменениям. Это качество определяет диаграммы как фрактальные кривые и делает доступными многие мощные инструменты из математического и компьютерного анализа”.
Введение во фрактальность рынка и Теорию Хаоса. Предыстория.
Предисловие
1. “Неподготовленный разум может не справиться с непосильной нагрузкой”.
(из к/ф “Рукопись, найденная в Сарагосе”).
2. Sapienti sat.
3.”Сдадим наши посредственные знания на “хорошо” и “отлично””
Новичкам читать обязательно. Им еще нечего терять. Возможно, мозги сразу начнут работать не по стереотипам.
То, что я собираюсь рассказать об исследовании устройства рынка (по состоянию на два года назад), представляется мне несколько необычным, но простым и естественным, и должно быть понятно многим. Все же определенное преимущество в понимании излагаемого будут иметь трейдеры с математическим и физическим уклоном. Буду придерживаться уровня изложения, ниже которого опускаться не могу, ибо рискую быть непонятым. Постараюсь быть кратким, насколько это возможно без ущерба для понимания сути, хотя мог бы изложить более строго и убедительно, но тогда объем излагаемого вырос бы многократно. Буду прибегать к использованию аналогий для облегчения восприятия, хотя аналогия – это не доказательство.
Продолжение. Начало здесь.
Модель, устойчивая к смене режимов волатильности
Некоторые проблемы торговли спредом
Ранее мы определили три сосотавляющих рыночно-нейтральных стратегий. Здесь мы обновим эту классификацию и рассмотрим некоторые трудности, связвнные с торговлей спредом.
Долговременные расхождения в ценах трудно найти с помощью алгоритмов, основанных только на ценах. Обычно, фундаментальный анализ, совместно с опытом трейдера может помочь в понимании существования расхождения. Время возврата к среднему может быть установлено с помощью непрерывных моделей, в этом случае период удержания позиции зависит от модели спреда и, следовательно, от частоты пересчета коэффициента хэджирования.
Много факторов могут приводить к скачкам волатильности спреда, но сами по себе скачки не могут быть приняты в качестве сигналов прекращения торговли парой.
Формула Фрактала
Справка для тех, кто занимается исследованием базовых свойств и устройства рынка.
Установлена формула типового элемента структуры рынка – Фрактала.
Существенно использовались основные концепции Фрактальной геометрии и математической Теории Хаоса (теории нелинейных динамических систем, с непостоянным и непериодическим изменением траектории ).
Движения скучны и невыразительны. Рубль колеблется в районе 68/долл., брент в районе 48-49 долл./барр. S&P 500 +0.5%, STOXX Europe 600 +0.9%. В заметной мере компенсирован провал предыдущего дня, нет признаков направленного движения. Мы не видим текущих новостей, достойных обсуждения. Поэтому будем писать о чем придется.
Следующая серия графиков получена благодаря твиттеру Г.Блоджета. Оригинал картинки и описание доступно на блоге philosophicaleconomics.com (ресурс весьма неплох на первый взгляд).
Сравнивается серия показателей оцененности, маржи, отдачи капитала, сравнительной оцененности для индекса S&P500. Пост на этом блоге датирован концом 2014 г., но текущее значение этого индекса примерно равно уровням тогда и вполне актуально. Среднее на графиках рассчитано для периода 1996-2014 гг., и сравнивается со значением “ttm” — скользящие 12 месяцев. Также по ссылке доступен подобный анализ для отдельных секторов фондового рынка.