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:

( Читать дальше )

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:

1. Распределение P  — отражает наше мнение о том, где будет БА на экспу.
2. Распределение Q  — отражает текущее суммарное мнение рынка о том, где будет БА на экспирацию (если посчитать справедливые цены опционов по Q, то все они будут находиться примерно между текущими бид-асками в стаканах на всех страйках выбранной серии).

( Читать дальше )

По состоянию на 1 мая задолженность россиян перед банками составила 10,8 трлн руб. Такие цифры в интервью «Россия 24» озвучил заместитель председателя Центрального банка России Василий Поздышев.

Он уточнил, что 3,6 трлн из указанной суммы – задолженность по ипотеке, 6 трлн – необеспеченные потребительские кредиты. Уровень просроченной задолженности потребительских кредитов, по его словам, составил 14,2%, ипотеки – 1,4%.


динамика кредитов физлицам за два с половиной года Куап.ру©
 

Соотношение кредитов населения к ВВП на начало года составило 16,7%. «Если сравнивать с другими странами, то мы находимся в менее рисковой зоне — между Казахстаном, где аналогичный показать составил 12% и Бразилией, где это соотношение составляет 21-22%. Для сравнения, в Польше — 35%, в Германии — 54%, в США — 80%. С этой точки зрения, россияне закредитованы не сильно», – прокомментировал Поздышев.

( Читать дальше )

ЦБ не ввел процедуру финансового оздоровления в отношении банка «Транспортный», так как специалисты регулятора не видели в ней экономической целесообразности. Об этом на заседании рабочей группы в Госдуме сообщил зампред ЦБ Михаил Сухов.

«Трудно найти экономически эффективную схему финансового оздоровления в банке, который заключал договоры, по которым можно приносить сколь угодно много денег в течение года по ставкам более 20%. Как оценить сумму, которую надо предоставить инвестору, если через месяц после финансового оздоровления вкладчики принесут еще 20 миллиардов рублей под 22%? Что нам делать? Продолжать финансировать подобного рода вклады? Компенсировать инвестору убытки от таких операций?» — задается вопросами Сухов.

«Масштабность этой истории не дала нам возможность найти соответствующее решение», — подчеркнул зампред ЦБ.

Он отметил, что, согласно предварительной оценке, размер «дыры» в капитале «Транспортного» составляет не менее 25 млрд рублей.

( Читать дальше )

 

Видимо,  настало время обновить мысли по российскому рынку, которые я уже излагал http://smart-lab.ru/blog/89325.php. Существует точка зрения, которую отражает Александр Шадрин, утверждая, что российский рынок – это strong buy или, переводя с английского – бери на всё. В качестве неких аргументов приводится  вот такая ссылка на Mikhail Siragetdinov

Для роста фр нужно:
1) падение ставок по депозитам
2) крах недвижки (цен на саму недвигу и на рентный доход от нее)
3) внедрение в сознание населения мысли что личная пенсионная программа каждого это солидный пакет акций, формируемый с раннего возраста на протяжении всей жизни
4) упорядочение дивидендной политики крупных компаний.

И далее комментарий Александра «Согласен на все 100%!!! Кто-то смотрит в зеркало заднего вида и кладет деньги на депозит, покупает доллары или золото, а кто-то смотрит вперед — и покупает российские акции или ПИФы Арсагеры». Или подходы, которые сводятся к сильному упрощению окружающей нас действительности, когда Александр Горчаков утверждает, что Россия отличается от Дании, только размером долга, а все остальное от лукавого  smart-lab.ru/blog/256715.php#comments

( Читать дальше )

НОВИЧКАМ! Опционы, как альт-ива фьюча, и защита  от слива.  ВНИМАНИЕ!!! Никакие хитроумные стратегии я вам не предлагаю изучать и более того — ЗАБУДТЕ про них. Они вам для начала не нужны!!! 
Ну когда уже с год другой по тусуетесь в опционах и поймете как двигаются фьючи, то тогда можно и риски повысить.
Конкретика.
Я сам сижу на фьючах. Но перехожу на опционы. Рассматриваю опционы,  как стабильный заработок не приносящий больших убытков как на фьючах. Оставшийся депо конечно буду использовать в интрадее на фьючах, чтобы прожить время до экспирации (я же не работаю уже).
… Действия.

1- Самое первое — это выбор брокера. Выбор брокера это самая большая «прибыль» для новичков. Условия выбора брокера->
Т.к. опционы долгоиграющие, то нужен брокер который не берет денег каждый день. Купили/продали опцион и ждите 3-и месяца.
И за это время у вас со счета не должен брокер ничего списывать… правда есть одно НО. Все брокеры ежемесячно

( Читать дальше )

Статью специально не готовил, просто набросал мысли…

Каждый следующий коллапс как правило никогда не похож на предыдущий. Всегда происходит что-то новое. 
Есть ряд косвенных признаков, которые давно тревожат мой ум и совсем недавно, посмотрев интервью Рон Пола, который уже ушел из конгресса и пытается донести до американцев об опасности надвигающейся беды, о коррупции в федеральной резервной системе, о спасении банков бейлаутами (bailout) во время 2008-9, о накачке денежной массыпосредством количественных послаблений, о удержании учетной ставки на минимальном уровне долгое время и т.д. Он уже стар и ему нечего терять. И старые американские политики, к слову, очень обеспокоены тем как молодые ведут дело.



Мы вот, с вами в сообществе пытаемся найти стратегию чтобы нажиться на очередном кризисе или хотя бы коррекции, но меня давно беспокоила мысль: а что будет если рухнет или пошатнется сама основа мировой экономики — Доллар? Что будет если начнется гиперинфляция? Встает вопрос не о том как заработать, а уже о том как хотя бы сохранить свои сбережения.

( Читать дальше )

Окончание цикла статей. Начало и другие алгоритмы биржевой торговли смотрите в моем блоге и на сайте.

В прошлой части мы продемонстрировали обучение модели Маркова на данных, полученных с помощью симуляции. В данной статье рассмотрим производительность модели на реальных данных. Будем тестировать трендследящую стратегию на индексе S&P500.

В большинстве задач с использованием машинного обучения требуются обучающие данные с разметкой классов (состояний). В нашем случае такой разметки нет, поэтому сначала сгенерируем классы для обучающей выборки.

Мы хотим создать трендследящую стратегию, поэтому должны выбрать участки на выборке цен S&P500, которые соответствуют восходящему и нисходящему трендам ( также можно отметить участки, где тренды отсутствуют). Можно это сделать вручную, а можно применить программу, которая автоматически расставит метки в соответствии с вашими определениями тренда.

( Читать дальше )

В этой части рассмотрим обучение модели скрытых состояний Маркова на языке R. В прошлых статьях мы изучили математическую основу модели, которая воплощена в библиотеке RHmm. Есть два способа распознавания режимов с помощью модели Маркова, первый — использование одной модели, каждое состояние которой отражает режим, в каком находится рынок. Второй способ подразумевает построение нескольких моделей, каждая из которых создана для одного режима, задача состоит в том, чтобы выбрать ту модель, которая генерирует данные, наиболее соответствующие текущему состоянию рынка. Рассмотрим оба эти способа.

 

Метод первый — одна модель с несколькими состояниями.

Для обучения модели будем использовать исходные данные, полученные симуляцией из нормального статистического распределения N(mu,sigma), где mu — медиана, sigma — среднеквадратичное отклонение. Распознавание будем производить для двух режимов — бычьего (bull) рынка, на котором наблюдается восходящий тренд и медвежьего (bear) рынка, на котором тренд нисходящий. Соответственно, сгенерируем приращение значений из двух нормальных распределений - N (mu.Bull,sigma.Bull) и N(mu.Bear,sigma.Bear). На рисунке показан результат такой генерации на 300 наблюдений, 100 первых из которых получены из бычьего распределения, 100 вторых — из медвежьего и 100 последних — из бычьего с другими параметрами mu и sigma (каждое приращение будем считать дневным):

( Читать дальше )

Расхождение между M2/ЗВР и USD/RUB ставит новые рекорды. Сейчас оно составляет 38.8 пунктов — такое расхождение впервые за всю историю наблюдений. Среднее значение 11. Предыдущий максимум был 31.2 в июне 2014.