Избранное трейдера usertrader
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:
Не так давно я обещала вам рассказать о том, как и зачем я использую опционы. Обещала — рассказываю. Но прежде чем перейти к опционным стратегиям, проясню пару моментов, которых я не коснулась в вводной части. А именно: что собой представляет опцион «в деньгах» (In the money, ITM) и опцион «вне денег» (Out of the money, OTM). Понять, какой опцион перед вами — «в деньгах» или «вне денег», очень легко. Для этого нужно сравнить рыночную стоимость базового актива (в нашем случае это — акция) с ценой исполнения контракта, то есть ценой страйк.
На графике выше результаты моей торговли роботами за апрель. Прибыль показана в процентах от начального капитала с начала торговли 10 марта 2015 года (апрель отделен красной линией). В прошлом посте были приведены основные характеристики рабочих алгоритмов.
Как видно на графике имела место значительная просадка 16 апреля, причем до этого три дня были хоть с небольшим, но минусом. Это вызывает уже вопросы о робастности применяемых алгоритмов, таких просадок я не наблюдал на используемых мной исторических данных, что может свидетельствовать о подгонке на бэктестировании. Хотя день 16.04 был очень интересным, ниже приведен график прибыли за день:
В продолжение темы о платных статьях, поднятой в http://smart-lab.ru/blog/252926.php, ниже познавательные критерии того, что считается качественным контентом для западного финансового итнернет издания (на примере seekingalpha.com).
Итак, что требуется от статьи, чтобы она была оплачена ($35 плюс $10 за каждые 1000 просмотров):