Избранное трейдера java
Как сделать онлайн трансляцию рабочего стола 24 часа в сутки без остановки? Уговорил двоих своих учеников на показ всей торговли каждый день. Сегодня проводил эксперимент, трансляцию через ютуб, качество вроде норм, но в хорошем качестве может смотреть тот, у кого хороший скоростной инет. Почему то через 8 часов трансляция автоматически прекращается. Почему так? Может нужно где-то в настройках что-то исправить? Каждые 8 часов создавать новую трансляцию и новую ссылку это не выход. Помимо ютуба есть ли ещё какие либо сервисы для подобной трансляции? Вот пример сегодняшней экспериментальной трансляции уже знакомой вам девушки www.itinvest.ru/trader-liga2/users/wwww/
Вот уже 27 лет Стив Гриффитс занимается трейдингом, так что опыта ему не занимать. Мария Гончарова (EXANTE) расспросила его о том, какие стратегии он использует, для того чтобы минимизировать убытки и получить максимальную прибыль.
– Итак, Стив, наш традиционный первый вопрос. Вы начали заниматься трейдингом в 1987-ом – как вы пришли в эту профессию?
– До этого я был конструктором. Проектировал ракеты. Соответственно, я дружил с математикой и решил применить свои знания в сфере биржевой торговли. В середине 1987-го я бросил работу и занялся трейдингом – вскоре после этого как раз случился крупный обвал на финансовом рынке…
– Можете рассказать о самых больших взлетах и падениях за время вашей трейдерской карьеры?
– Некоторые говорят, что нужно трижды потерять все свои деньги, до того как поймешь, какие стратегии реально работают, а какие нет. Со мной такое случалось два раза – и это действительно помогло мне улучшить свои навыки.
В продолжение топика Продажа волатильности, оптимальная позиция. Попробуем теперь смоделировать управление позицией при продаже волатильности и понять что лучше: дельтахедж фьючом, роллирование или что-то другое. За основу возьмем проданный стрэддл. Хотя предыдущий анализ показывает, что это не самая оптимальная поза при продаже волы — для простоты исследования возьмем именно ее.
Зададим для автоматического поиска NStrike = 1 и получаем такую позу:
Возьмем ее за основу и фиксируем цены открытия. Теперь смоделируем перемещение БА на страйк влево. Сделаем это переносом распределения Q (которое используется для получения текущих цен с рынка). Распределение P получим из нового Q сжатием (т.е. по прежнему считаем что дисперсия у рыночного распределения завышена и поэтому остаемся в продаже волы). Оценка зафиксированной позы сильно упала (с 2.37 на 0.84), но пока еще осталась положительной:
При продаже волатильности возникает вопрос — какую позицию лучше всего открыть? Можно продать просто стрэддл на центральном страйке. Но есть ведь много других вариантов. Предлагаю анализ-сравнение различных позиций и поиск лучшей. Анализ сделан на основе распределения вероятностей, где будет БА на экспирацию.
Рассмотрим сначала четыре стандартных варианта: шорт стрэддл, шорт стрэнгл, лонг бабочка и лонг кондор.
Для анализа будем использовать два распределения:
После рассмотрения основ машинного обучения в первой части, мы перейдем к примеру использования наивного байесовского классификатора для предсказания направления движения цены акций Apple. Сначала разберем основные принципы работы наивного байесовского классификатора, затем создадим простой пример использования дня недели для предсказания направления цены закрытия — выше или ниже текущей, а в окончании построим более сложную модель, включающую технические индикаторы.
Что представляет собой наивный байесовский классификатор (НБК)?
НБК старается найти вероятность события А при условии, что событие В уже произошло, обзначаемую как Р(А|B) (вероятность А при условии В).
В нашем случае, мы должны спросить: какова вероятность того, что цена возрастет, при условии, что сегодня — среда? НБК берет во внимание обе вероятности — общую вероятность роста цены, то есть число дней, когда цена закрытия была выше цены открытия относительно всех рассматриваемых дней, и вероятность роста цены при условии, что сегодня среда, то есть сколько прошедших сред имело цену закрытия выше цены открытия?