Про греки.
Сразу предупреждаю. Следующие три ссылки — ссылки на мой сайт (никаких регистраций не нужно). 
Все, что я хотел сказать в открытом доступе, я сказал здесь. Даже сделал чек-лист по грекам (здесь). И еще написал алгоритм действий при создании опционной позиции (здесь).

По-моему, уже здесь выкладывал, но выложу еще раз: 

Идея создания опционов – это попытка оценить будущий диапазон движения БА. Отсюда и идет то, что профессионалы при торговле опционами смотрят на историческую волатильность (HV), подразумеваемую волатильность (IV) и пытаются спрогнозировать будущую реализованную волатильность. Затем, участники рынка пытаются спрогнозировать, какой будет волатильность БА, если его цена вырастет/упадет на 1,2,3 и т.д. процента. Так появляется кривая волатильности. Затем начинают прогнозировать движение БА за различный временной интервал, что приводит нас к временной структуре.

( Читать дальше )

Возможно, не все знают про нелинейные эффекты грека Веги и волшебные свойства грека Воммы. По нынешним волатильным временам, когда вола ходит туда-сюда на десятки процентов — эти эффекты могут значительно повлиять на финрез при торговле волатильностью. Хочу поделиться своим видением — может кому будет интересно. А может кого убережет от опасной позиции с неоправданным риском.

Итак, рассмотрим проданный стрэдл:



Это обычный профиль PnL, который рисуют все опционные программы. Фактически, это зависимость PnL позиции от первого момента (M1) распределения вероятностей, где окажется цена БА на экспирацию (вон оно на заднем фоне профиля). M1 = текущей цене БА. Т.е. мысленно двигаем все распределение влево-вправо (меняем M1) и считаем, как изменится PnL позиции при этом. Но, когда торгуем волатильностью, влияние первого момента ведь стараемся исключать используя дельтахедж (ДХ). И в большей степени нас должен интересовать профиль PnL от второго момента распределения (M2). Именно от него зависит финрез торговли волатильностью. Фактически, M2 почти тоже самое, что IV на центре улыбки (IVC). Смотрел на истории, специальным образом нормированный M2 (на цену БА и время до экспы) коррелирует с IVC почти 100%.

Если у нас есть опционная модель, в которой можно точечно менять второй момент, то легко посмотреть профиль PnL от изменений M2. Я использую замечательную модель Курбаковского, в которой главный параметр mI — как раз и отвечает за второй момент. Поэтому добавил в своей программе отрисовку такого профиля. И вот что рисует для проданного стрэдла:

( Читать дальше )

Как торговать опционами не зная греков?
И при этом не направленно? Вот хочу чтоб было пофиг куда рынок пойдёт и все равно зарабатывать! А еще хочу не смотреть безотрывно в терминал, а спать спокойно. Есть одна старая стратегия. Проста, легка, но правда нужен простенький робот.
Решил я ее затестировать на истории — и был приятно удивлён!
Ну в общем, палю грааль!
Берём простого робота по скользящей средней. Ставим его на часовике. Период 14. Типа 14 часов в торговом дне — вот и вся логика.
Если цена закрывается выше машки — покупаем, если закрылась ниже — продаём. Ничего особенного и прибыльного.
Но! Сначала мы продаём месячные опционы пут и колл на расстоянии два страйка от текущей цены. Как только опционы проданы, включаем нашего робота на машке. Что у нас происходит? Мы продали стренгл и ждём с него тетту, т.е. временную стоимость. А фьючерсный робот нас хеджирует. Если цена вдруг соберется вверх, он купит фьючерс и прикроет нам колл. Если цена развернётся вниз, робот закроет бай и продаст в селл. Тем самым прикроет нам пут.
Проданный стренгл:


Купили к стренглу фьючерс:

( Читать дальше )

В прошлой статье рассмотрено как можно получить информацию по финансовым инструментам. Дальше будет опубликовано несколько статей о том, что первоначально можно делать с полученными данными, как проводить анализ и составлять стратегию. Материалы составлены на основании публикаций в иностранных источниках и курсах на одной из онлайн платформ.

В этой статье будет рассмотрено, как рассчитывать доходность, волатильность и построить один из основных индикаторов.

import pandas as pd
import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

sber = yf.download('SBER.ME','2016-01-01')

Доходность

Данная величина представляет собой процентное изменение стоимости акции за один торговый день. Оно не учитывает дивиденды и комиссии. Его легко рассчитать используя функцию pct_change () из пакета Pandas.

Как правило используют лог доходность, так как она позволяет лучше понять и исследовать изменения с течением времени.

# Скорректированая цена закрытия`
daily_close = sber[['Adj Close']]

# Дневная доходность
daily_pct_change = daily_close.pct_change()

# Заменить NA значения на 0
daily_pct_change.fillna(0, inplace=True)

print(daily_pct_change.head())

# Дневная лог доходность
daily_log_returns = np.log(daily_close.pct_change()+1)

print(daily_log_returns.head())

( Читать дальше )

Без практики теория, как бы, дохлая кошка. Но прежде чем практиковаться, надо подумать. Сделать, как вы это называете ТС. Я постараюсь выбрать время и запустить такую ТС вместе с вами. А пока вспомним немного теории, или узнаем, и по ходу будем ее юзать. Конечно, я бы хотел, что бы вы мне помогли советами. Может мы, как то, вместе это улучшим. Пока для немногих, кто случайно не в курсе про опционы, изложу методы вычисления. Как обычно прикреплю файлик в экселе. https://cloud.mail.ru/public/2etF/2upCiHKgs

Я возьму SPY вернее не весь, а только его финансовый сектор XLF. Оно и дешевле и ликвидность хорошая. Вы можете взять РТС или SI. Мы будем продавать опционы и как то из этого выкручиваться. Продавать мы будем коллы, а покупать БА. У кого нет денег, тот может либо их взять, либо продавать путы. Деньги брать можно прямо на бирже, потому что биржа это такая организация, которая торгует деньгами.

Итак, методика. На листе XLF я выписал цены закрытия XLF с 13.01.2020 по 12.02.2020, 31 день. Затем я нашел дисперсию ln(сегодня/вчера) из дисперсии я вывел Стандартное отклонение. Взял корень из 365 ( 19.1), а умножив 19.1 на стандартное отклонение одного дня получил волатильность годовую, которой мы и будем торговать и о которой вы должны были слышать. (желтый столбец). Так как я использую 365 дней в году, то в расчеты я должен включить и выходные дни без изменения цены.

( Читать дальше )

После вчерашней стати, для новичков "Как рассчитать эффективный период МА" нам поступило много вопросов. По этому, сегодня рассмотрим, как протестировать Акции Сбербанка по 31-му индикатору на 2-х таймфреймах, всего за 5 минут.

1. После того как скачали jBot , откройте его и выберете интересующий вас инструмент, в нашем случае это Акции Сбербанка c 15 минутным таймфреймом


2. Далее заполняете параметр Стр. в переб (это обозначает сколько стратегий будет перебирать программа) и нажимаете кнопку Перебор стратегий



( Читать дальше )

Для того, чтобы продать волатильность, нам необходимо продать стрэддл — этим, мы полностью избавляемся от чувствительности к направлению движения цены, оставляя при этом чувствительность к «волатильности»… Чтобы не запутаться, обозначим первую волатильность за IV (Implied Volatility) и будем считать  её заранее известной и эффективной. 


Если бы рынок был монеткой и выходил бы на экспирацию двумя возможными вариантами {+IV, -IV }, то результатом продажи нашей опционной конструкции был бы ровно 0, в силу равенства IV=RV. Но рынок выходит на экспирацию через «тренды» и «пилы», которые выводят Базовый Актив в том числе далеко за ± IV, и в том числе и в ноль.  В результате, конечное отклонение от ± IV  и, соответственно, риски, которые мы принимаем при продаже стрэддла, составляют приблизительно :



где S — СКО, RV ( «реализованная волатильность»)   - отклонение цены на экспирацию, t — время до экспирации, а сигма0 — величина шага движения цены. Это уравнение можно получить численно, а можно, взяв интеграл по соответствующему распределению Гаусса (аналитический вариант).  

( Читать дальше )

Привет всем!

Выложил в свободный доступ курс по созданию торговых систем на Easy Language (Омега, Мультичартс).

Есть видео и по азам программирования и парочка «бородатых» граалей (гэпы, пробои).
Полезно будет начинающим алготрейдерам, но и профи найдут  полезные фишки.
Онйлан кодинг и тестирование систем. 

Видео по созданию пробойных и возвратных систем.

( Читать дальше )

Это пример подхода, описанного здесь: https://smart-lab.ru/blog/580181.php  Дальше просто выдержки из книги учета сделок.

27.10.2019 Русский рынок находится в ситуации Crysmas Rally. Рост с начала 2019 года серьезный. Значит, надо входить в лонг ру до конца декабря. Реализация:… лотов фРТС декабрьской экспирации. При этом для контроля рисков хедж через путы (Все, что в скобках--это написано сейчас, а не скопировано из книги учета. Разумеется, пут на все время позиции, поскольку в случае похода позиции вниз можно угореть на покупке дорогущего хеджа. Поэтому хедж покупается только на все время позы).
28.10.2019 RTS-12.19 Buy… lot 142150 (цены здесь и далее примерные, плюс минус десятка другая третья пунктов) >> Exe 19.12.2019 18:50 Sell 152249
28.10.2019 RTS-12.19 19.12.2019 130000 Put Buy… lot 860 >> 0  
06.12.2019 RTS-12.19 19.12.2019 140000 Put Buy… lot 570 >> 12.12.19 Sell… lot 100
(Сделка выше--это trailing stop для позиции, ушедшей в сторону изначального предположения. Вероятно, следовало это сделать раньше, когда РТС ходил на 1470, но я забыл про эту позицию: ) Поэтому изначальный стоп бездарно сгорел, хотя должен был быть продан. Хороший пример того, как на бирже за мелочь типа лень-забыл-не подумал ты платишь деньги).

( Читать дальше )

Коллеги, всем добра!

Завершается наш полугодовой конкурсный марафон, рубрика вопросов участникам тоже подошла к своему логическому завершению. Думаю, будет справедливо закончить рубрику вопросами к участнику, который внес наибольший вклад в техническое и интеллектуальное сопровождение данного конкурса, разработал систему сбора, анализа и графического представления результатов участников, на добровольной основе вел еженедельные отчетные блоги по конкурсу, и это — Старый бес.

Участник заявлен в номинации БОТ, на момент публикации имеет следующие результаты, являясь лидером нашего конкурса:

Рис. 1. График изменения суммы счета.

Рис. 2. График с учетом ввода-вывода.

 

( Читать дальше )