Продолжим изучение принципов МаниМенеджмента. Рассмотрим еще одно заблуждение. Некоторые трейдеры думают, что высокая скорость роста капитала достижима лишь при больших размерах финансового рычага/плеча, т.е. торговая система, у которой оптимальный размер рычага 1:1 никогда не может быть более доходной, чем торговая система, у которой оптимальный рычаг 1:2. На самом деле это совсем не так.

Оптимальный размер рычага сильнее всего зависит от типичного масштаба колебаний актива – его волатильности. При очень высокой волатильности возможны ситуации, когда максимальный рост достигается при единичном рычаге, или даже при 50% доле рискового актива (остальные деньги вкладываются в высоконадежные облигации). В общем случае имеет значение коэффициент Шарпа – доходность/волатильность. Оптимальный рычаг можно выразить через этот коэффициент следующим образом: ℓ=Q/σ. Отсюда видно, что когда отношение Шарпа – Q мало, а волатильность – σ велика, оптимальный рычаг также принимает низкие значения. Напр., при Q=0.5 и σ=1 он равен 0.5.


( Читать дальше )

Предлагаю Вашему вниманию очередную видео-презентацию, которая посвящена достаточно «закрытой» для частников теме — управление ликвидностью (управление денежными потоками) в банке.  

В презентации я разбираю основные инструменты для управления ликвидностью:
РЕПО с ЦБР, междилерское РЕПО, РЕПО с ЦК, МБК, валютный своп
Также, представлены «скрины» программ, где видны сделки РЕПО; программа МБК — Дельта.
Для более серьезного и детального изучения сделок РЕПО — предлагаю изучить сайт НФА — repo-rus.ru

Зима – самое лучшее время для реализации своего хобби.
Уже две недели программирую, тестирирую…
 
Возникла идея: а что если продавать опционы по какому-нибудь трендовому алгоритму? Ведь проданный опцион может давать прибыль в двух случаях:
— если рынок идёт в нужную сторону
— если рынок стоит на месте
Берём график опциона центрального страйка, навешиваем, к примеру, ценовой канал и работаем на пробой канала. Как на рисунке:



Для этих целей написал робота, который автоматически выбирает центральный страйк ближайшего месячного опциона CALL и PUT, и торгует по алгоритму «Канал цены».
 
Сегодня запустил с одним опционом. Выставлены две продажи условными стоп-заявками
160CALL по 2470
160 PUT по 3060
Спустя пару часов произошёл вход 160CALL по 2470 и выставлен стоп по 3710.
Получилась такая картина:

( Читать дальше )

Помню несколько лет назад, когда я еще только начал интересоваться МаниМенеджментом  (на волне чуть более раннего интереса к трейдингу вообще), все казалось очень сложным. Куча формул… Пришлось несколько раз перечитывать Винса. Новые идеи давались с трудом. Тогда мне казалось, что самое главное – создать прибылью торговую систему. Об управлении размером позиции я как-то даже и не задумывался. Знакомство с книгами Винса и других, более серьезных, авторов перевернуло мое мировоззрение. С удивлением я осознал, что финансовый результат торговли в значительной мере зависит от величины открываемой позиции, причем в определенных случаях эта зависимость имеет нелинейный характер – слишком агрессивная в плане размеров торговля может сделать убыточной даже изначально прибыльную торговую систему – не всякое увеличение риска приводит к вознаграждению – увеличению доходности.

Когда я ознакомился с этим математическим аппаратом, мне, естественно, захотелось применять полученные знания на более практичных примерах – хотя бы для начала на исторических котировках, интересующих меня инструментов. Я – в значительной мере визуальный человек. Мне нравится изучать графики, диаграммы и т.п. объекты. Как и многим другим, мне легче усваивать информацию, представленную в графической форме. И здесь я столкнулся с проблемой. Хотелось, например, уметь строить графики динамики капитала при таком-то размере используемого рычага (или, если угодно, f Винса, о которого я впоследствии отказался в пользу более удачной, на мой взгляд, модели leverage’a). На полпути я останавливаться не привык – начал осваивать математические пакеты, в итоге остановившись на Matlab’е. В конце концов, я научился строить интересующие меня графики.


( Читать дальше )

Часть 3
 

Часть 4
 

 Часть 1,2 можете найти тут smart-lab.ru/blog/video/97028.php
Смотрите, Учитесь, Комментируйте!!! Приятного просмотра ;)

Часть 1

Часть 2

Каждый трейдер, какой бы рынок он не торговал, всегда задает одни и те же вопросы:

1. Какую позицию занимать на рынке длинную или короткую?
2. Какие цели движения?
3. Какая точка входа является оптимальной?
4. Где ставить стоп?

Обычно для этих целей используют классический тех анализ, где при помощи тех или иных моделей окончания и продолжения тренда идет попытка спрогнозировать дальнейшее поведение торгового инструмента. 

Но торгуя по графику, трейдер сталкивается с известным явлением – субъективизмом восприятия информации.  Это означает, что на графике каждый трейдер находит, что то свое, которое понимает только он сам.

Чтобы сделать торги наиболее эффективными,  нужен новый подход,  когда прогнозирования рынка делается при помощи статистических методов на основе собранной информации – такой подход называется прогнозированием при помощи нейронной сети.  Она на основе, заложенной в нее информации, может рассчитать в какую сторону, вероятнее всего, пойдет торговый инструмент, а так же указать цели движения.

( Читать дальше )

habrahabr.ru/post/163371/
Данная статья рассказывает о разработке узкоспециализированного аппаратного устройства для целей HFT. Его специализация направлена на достижение минимально возможных временных задержек для обработки рыночных данных и, следовательно, на уменьшение времени раунд-трипа при осуществлении сделок. Реализация, описанная в этой работе, осуществляет разбор пакетов Ethernet, IP и UDP, а также FAST протокола, который является наиболее распространенным при передаче рыночной информации. Для подобных целей был разработан собственный движок микрокода, с поддержкой набора команд и компилятором, благодаря чему достигается поддержка широкого круга применяемых в трейдинге протоколов. Конечная система была реализована в RTL коде и исполняется на FPGA. Данный подход показывает преимущество в 4 раза, по сравнению с полностью программными решениями.

Введение

Высокочастотному трейдингу (HFT) уделяется большое внимание в последнее время, и он становится важнейшим игроком на финансовых рынках. Под термином HFT понимается набор техник при торговле акциями и деривативами, когда большой поток заявок отправляется на рынок с раунд-трипом меньше миллисекунды[1]. Цель высокочастотников, это подойди к концу дня без каких-либо позиций ценных бумаг в наличии, а получать прибыль от своих стратегий покупая и продавая акции на очень высокой скорости. Исследования показывают, что HFT трейдеры держат акцию в среднем всего 22 секунды[2]. Aite Group утверждает, что HFT оказывает существенное влияние на рынок, более чем 50% сделок по акциям в США было совершенно HFT в 2010 году, при этом рост только за 2009 год составил 70%[3].

( Читать дальше )

В этом посте детально описано как с 2009 по 2010 г. я заработал примерно 500 тыс. долларов используя высокочастотную торговлю. Поскольку я торговал совершенно независимо и больше не использую свою программу, то счастлив рассказать вам обо всем. Я торговал в основном на Russel 2000 и фьючерсных контрактах DAX. 

Я считаю, что ключ к моему успеху заключался не в сложных финансовых уравнениях, а скорее в полной разработке алгоритма, который связал много простых компонентов и использовал машинное обучение для оптимизации и получения максимального дохода. Вам не нужно знать сложную терминологию, потому что после того как я установил свою программу, все остальное было основано на интуиции (удивительный курс машинного обучения Эндрю Нг (Andrew Ng) тогда еще не был доступен, но если Вы пройдете по ссылке, то попадете на мой текущий проект: CourseTalk – обзорный сайт для Массового открытого онлайн-курса (Massive open online course, MOOC)). 

( Читать дальше )