В предыдущем посте я писал про вычисление косинуса угла с помощью нейронной сети на R. В этом посте я расскажу о том, как с помощью нейронных сетей можно предсказывать цены и насколько эти предсказания реализуются. 

Итак, я взял историю с 2014 года, обучил нейронную сеть на дневных данных акций Газпрома и попробовал предсказать поведение цены на апрель. 


Синяя линия — это предсказание динамики. Нейронная сеть думала, что будет двойное дно, после чего цена пойдет примерно на 137. 

А вот что было на самом деле. В следующем графике уже предсказание на май и видно, что было в апреле.



( Читать дальше )

Разобрался в том, как обучить нейронную сеть чему-то и решил поделиться этим. В первой части расскажу о том, как я научил нейронную сеть вычислять косинус угла. Во второй части — как использовать нейронные сети в трейдинге. Первая часть позволит лучше разобраться в минусах и плюсах нейронных сетей, что улучшит понимание их применения в трейдинге.

Я взял 100 равномерно распределенных случайных чисел в промежутке от -4 до 4 Pi и научил по этим данным нейронную сеть, состоящую из 10 скрытых нейронов вычислять косинус угла. Вот что в итоге получилось, когда я вычислил 600 значений между -4 и 4 Pi. 

Не плохо, правда? Нейронная сеть не знает ничего о том, что такое косинус, она не знает, зачем он нужен, в чем его геометрический смысл, какое у него разложение Тейлора и тд. И тем не менее, она научилась его вычислять.

Выглядит сеть примерно так:


( Читать дальше )

Берем два индикатора: SMA(40) и MACD со стандартными параметрами на дневном графике. Когда сигналы двух индикаторов совпадают, покупаем или продаем. Если не совпадают — ничего не делаем.

Протестируем эту стратегию на акциях Газпрома с 2015 по 2017 год с использованием R.



 

Результат: эквити, дневные доходности и просадка. Как видно, в результате такой торговли мы бы потеряли 35% счета.



( Читать дальше )

Хочу поделится некоторой инфой по этой теме. Если у вас был подобный опыт с удовольствием бы прочел!

Тема довольна интересная, тем более что крупнейшие букмекерские конторы предоставляют API для ставок. У меня была пару подходов к этому. Сначала я наверно как и все решил что буду арбитражить на разных площадках ставки, подобные ставки называются «вилки», написал бота и попробовал. Однако Букмекеры подобных деятелей сильно не любят, и довольно легко вычисляют, после пары сделок мне на «Марафоне» порезали лимиты до 20 рублей на ставку.

После мне пришла идея попытаться использовать машинное обучение для направленной стратегии угадывания победителя в матче. Погулил и пришел сюда https://habrahabr.ru/post/306944/. Решил что с приемлемыми трудозатратами сделать это быстро не получится, решил воспользоваться готовым сервисом, который дает прогнозы на предстоящие матчи. Остановился на этом 

( Читать дальше )

Здравствуйте дорогие друзья!

Теперь тест опционных стратегий на истории возможен ;)

Хочу поделиться с вами давнишней моей прогой, но чрезвычайно важной и без преувеличения уникальной. Я не видел еще таких плееров у нас в России, может они конечно и существуют, но както не попадались на глаза.

Тестирование опционных стратегий очень сложная задача. Может кто помнит, я выкладывал тесты простых конструкций, посмотреть можно тут.
Каждый тест, это по сути, отдельно написанная программа. Когда я протестировал основные комбинации, встал вопрос тестирования методов роллирования. Методов роллирования просто не счесть и я понял, что для этих целей старый подход тестирования никуда не годится, иначе я бы рисковал погрязнуть в бесконечном круге программирования этих методов. В итоге решил сделать плеер. С помощью плеера можно протестировать любую идею роллирования опционной конструкции и ничего не надо программировать заново.

Для чего плеер нужен (для чего применяю его я):

( Читать дальше )

Навеяно динамикой доллара последних дней. 
На страйке покупаем стрэддл марта. Например, 100 колов + 100 путов. Ждем, когда сишка завалится копеек на 40-50 (как раз отобьется дневная тета) и ровняем дельту покупкой колов на новом центральном страйке. На развороте ловим рубля три, все хозяйство кроем и наслаждаемся

Прежде всего хочу вас поздравить с наступлением НОВОГО ДИВИДЕНДНОГО ГОДА! СД Северстали первым в дал рекомендации по размеру дивидендов по итогам 2016 года. Цитирую:
МОСКВА, 1 фев — ПРАЙМ. Совет директоров "Северстали" рекомендовал акционерам утвердить дивиденды по итогам четвертого квартала 2016 года в размере 27,73 рубля на одну обыкновенную акцию, говорится в сообщении компании.
Вопрос о дивидендах будет вынесен на рассмотрение годового собрания акционеров, которое запланировано на 9 июня 2017 года. Дата закрытия реестра – 15 мая. В случае одобрения дивидендов реестр на их получение закрывается 20 июня 2017года
Всего на выплату дивидендов может быть направлено около 23,23 миллиарда рублей, из которых на долю основного акционера (79,2% акций) «Северстали» Алексея Мордашова приходится, соответственно, порядка 18,4 миллиарда рублей.
«Магнит» направит на выплату дивидендов в 2017 г. не меньше 30 млрд руб., сообщил гендиректор компании Сергей Галицкий в ходе телефонной конференции.

( Читать дальше )

Мы остановились на подгонке дельты БА и нормального распределения.  Почему БШ взял его? Да другого и не было. Во всем виновата «Центральная предельная теорема» Ее смысл, коротко: «сколько веревочке не виться, а депо сольется» То есть, любое распределение, похожее на нормальное, рано или поздно таким станет. Приращения цены, как бы должны заполнить купол или колокол распределения.  Соответственно, если мы накроем опционом определенный сектор цены, будет нам профит. Но, что то пошло не так.

Я специально хочу вас протащить по истории вопроса, что бы вы смогли разобраться во всех проблемах опционов. Файл: https://cloud.mail.ru/public/db9v/9Mzo1jdL3

Мы дошли до конца, когда необходимо писать формулу БШ. Что бы подключить время и цены. Она не такая и страшная. Первое что надо понять это d1 и d2. Исходники: Сколько дней в году, свечи в году. Сколько дней (свечей дневных) до эксперы. Волатильность центрального страйка, про которую думают что она правильная. В БШ оперируют относительными величинами. Поэтому, я часто перевожу их в проценты, что бы было нагляднее. Что бы получить долю 30 дней времени в году  30/246. Или 12% от года или 0,12. Итак смотрим d1=ln(БА/страйк)(это отношение между БА и Страйком, если хотите в процентах)+0,5(для кола и 0,5 для пута. Потом, вместе это станет 1 дельтой)*волатильность в квадрате(квадрат это второй момент, волатильность в годовом выражении)*долю времени до эксперы(в процентах)/волатильность*корень из доли времени(корень, потому что так надоJ)). Все.  Можно знаки поменять, отнимать 0,5… и получить d2 мне удобнее от d1-волатильность*корень из времени.

( Читать дальше )

Самый большой и известный в мире биржевой фонд REITов.

Краткий обзор VNQ

Фонд инвестирует в акции REITов и компаний, которые покупают офисные здания, отели и другую недвижимость. Цель фонда - близко следовать за результатами индекса MSCI US REIT Index.

Доходность фонда

На момент написания поста среднегодовой рост цены за 10 лет составляет 4,56%. Дивиденды за 2016 к цене пая — 4,7%. Если сложить эти цифры, то получится впечатляющая годовая доходность — 9,26% в долларах. При этом дивиденды растут из года в год.

Любители сдавать в наем московские квартиры только позавидуют такой доходности.

Комиссии

0,12% в год. Очень низкая плата. Нельзя даже сравнивать с уровнем комиссий российских ЗПИФов недвижимости (от 2-5% ежегодно + 1,5% надбавка при покупке пая).

Финансовые показатели

( Читать дальше )