Избранное трейдера krit345
Как я заметил, очень мало трейдеров задумываются о вероятностях процессов на рынке и еще меньше понимают саму суть случайности. Хотя, казалось бы, каждый трейдер имеет дело исключительно со случайными величинами.
Поэтому коротко и по сути)
Заблуждение 1: тренды не могут быть случайными. Почему-то если сказать большинству трейдеров о случайности рынка, он возмутиться: «Нет, какой же рынок случайный! Там же есть тренды!». В этом и состоит первое непонимание.
Многие считают, что если бы рынок был случайным, то выглядел бы примерно так:
На самом деле так выглядел бы, скорее, график доходности за равные промежутки времени. А вовсе не график движения цены...
Посмотрите на следующие 2 графика.
В предыдущей статье мы говорили об эффективных алгоритмах, необходимых для вычисления вероятностей и стат. распределений модели Маркова, которыми являются форвардный алгоритм и алгоритм Витерби. Форвардный алгоритм вычисляет вероятность соответствия данных наблюдения полученным моделью всем возможным последовательностям состояний. Алгоритм Витерби вычисляет вероятность соответствия данных полученной моделью одной, наиболее вероятной, последовательности.
В этом посте будет много формул, но без этого не обойтись, чтобы создать хорошую стратегию, надо разбираться в математической модели, лежащей в ее основе. Следующие части будут более приближенными к практике.
Форвардный алгоритм.
Форвардный алгоритм позволяет эффективно рассчитать функцию вероятности p(O|λ). Форвардной переменной называется вероятность генерации моделью наблюдений до времени t, и состояние j в момент времени t определяется как:
В данном цикле статей начинаем рассматривать модель Маркова, которая находит применение в задачах классификации состояния рынка и используется во многих биржевых роботах. Статьи основаны на постах, опубликованных в блоге Gekko Quant. Также будет рассмотрены практические алгоритмы на финансовых рынках. Код в цикле приведен на языке R. Вначале будет много теории, ее надо хотя бы попробовать понять, затем разберем практические примеры.
Рабочая среда распознавания основных паттернов.
Рассмотрим набор признаков O, полученный из набора данных d и класс w, обозначающий наиболее подходящий класс для O:
Продолжение. Начало в моем блоге и на сайте.
В прошлой статье про модель Хестона мы отметили, что она обладет недостатком, который проявляется в неточности определения цен опционов на малых сроках экспирации. Здесь мы рассмотрим модель Бейтса, в которой этот недостаток устранен, и она является одной из лучших аппроксимаций, описывающих поведение цен опционов для разных страйков и периодов до экспирации.
Модель Бейтса относится к моделям стохастической волатильности и определятся следующими уравнениями:
На прошедшей неделе на ожиданиях презентации компанией Tesla Motors новых бытовых аккумуляторных батарей акции TSLA выросли, достигнув максимума в $235.5, а на самой новости, как часто водится, их цена снизилась, достигнув в пятницу минимума почти 220 при общем «бычьем» рыночном настроении.
Как я уже писала smart-lab.ru/blog/251937.php
покупка стрэддла/стрэнгла на новостях может быть вполне оправдана: купив стрэддл за 9.8 во вторник 28 апреля, я смогла его продать за 11.9 в пятницу 1 мая, получив чистую прибыль в 20%.
В данном случае мой повышенный риск оправдал себя и принес хорошую прибыль. Риск на опционах второй недели был больше по вовлечению капитала — вместо 10 долларов за стрэддл, он потребовал бы в два раза больше, но этот риск был бы сглажен временем и был совсем уж небольшим по фундаментальным причинам. И я не устаю повторять, что опционному трейдеру приходится всегда сравнивать, взвешивать, анализировать и выбирать, с какими опционами работать.
По факту можно это иллюстрировать тем, что стрэддл на страйке 232.5 на опционах второй недели мая можно было продать в пятницу на снижении цены к 220.41 с прибылью около 1.5 долларов, что составило бы ~+7.5%. Чем выше риск, тем выше возможная прибыль. На одном и том же изменении цены на одном и том же отрезке времени при выборе разных опционов можно было получить +20% и +7.5%.
Разумеется, что трейдер, стремящийся вовлечь в сделку больший капитал, будет стремиться снизить общий риск и купит стрэддлы дороже — за 20 долларов, снизив эффективность работы денег, но стремясь получить прибыль на меньшем риске.
Короче, каждому — свое. И все определяют умение, знание, мышление и толерантность к риску.
Теперь предстоит повторить покупку на опционах второй недели мая навстречу отчету, который выйдет после рынка в среду, 6 мая.
По факту сравнение результата показывает, что расчет был верным и покупать стрэддл на опционах второй недели не имело смысла: опционы первой недели отреагировали на движение цены от 235 до 220 и принесли прибыль, потому что в премиях на опционы первой недели мая не было заложено ожидание отчета.
Турция одобрила проект транспортировки газа из Туркмении в ЕСАШХАБАД, 2 мая. Турция поддерживает транспортировку туркменского газа через Каспий. Об этом министр энергетики и природных ресурсов Турции Йылдыз заявил на четырехсторонней встрече в Туркменистане с представителями Турции, Азербайджана и ЕС, передает TRT.
Наряду с Йылдызом в переговорах участвовали зампредседателя Совета министров Туркменистана Баймурад Ходжамухаммедов, министр промышленности и энергетики Азербайджана Натик Алиев и заместитель председателя Европейской комиссии по вопросам энергетики Марош Шефчович.
Танер Йылдыз в ходе встречи отметил, что Турция с 1990-ых годов выступает с поддержкой транспортировки туркменского газа в Евросоюз и в политическом и техническом плане поддерживает транспортировку туркменского газа через Каспийское море. Министр промышленности и энергетики Азербайджана Натик Алиев привлек внимание к тому, что Турция известна своими энергетическими мегапроектами. «Наряду со странами-поставщиками и рынками, на которые поставляется газ, такие транзитные страны, как Турция, также имеют большое значение», — заявил он.