В прошлый раз, рассматривая подбор наилучшей позы на примере продажи волатильности, сделал неверный вывод о том, что оптимальная позиция должна походить на форму распределения P. Cделал его под влиянием книги: Опционы: Системный подход к инвестициям. С. Израйлевич, В. Цудикман (см. скриншот 103 стр. из книги). Но Михаил, спасибо, поправил и подсказал, что лучшая комбинация зависит не столько от собственного прогноза P, а скорее от разности своего прогноза и рыночного. Проверим это предположение и рассмотрим несколько стратегий, для каждой найдем оптимальную позицию и сравним ее с разностью (P-Q). Стратегии предлагаю такие: продажа и покупка волатильности, направленная торговля БА и сценарный подход.

Начнем с продажи волатильности. Берем рыночное распределение Q и сжимаем его (поскольку считаем, что рынок ошибается, и волатильность на самом деле меньше):

 

Сплошная серая заливка у распределения P (наш прогноз), тонкая сплошная линия — распределение Q (прогноз рынка), пунктирная линия — разница между нашим прогнозом и рынком.

Посмотрим, какую оптимальную позицию для такого случая находит геналгоритм:
 

Видно, что профиль на экспирацию у найденной позы имеет положительный PnL как раз там, где P-Q > 0.

( Читать дальше )

     У многих возникают ситуации, когда нужно оценить визуально какие-либо зависимости. В большинстве случаев для этих целей используется Excel с построением временных рядов, не заслуженно обделяя многие другие гораздо более показательные диаграммы. Существует альтернативное средство более быстрого и удобного анализа описательных статистик с разнообразными диаграммами (средствами Excel многие из них не построить) и возможностью создания web-приложения для общего доступа. Касаться настоящей статистики с различными методами анализа данных не буду, только базовая описательная  статистика (без проверки тестов  и даже p-значения не будет) и разные диаграммы. В этой статье я опишу один из вариантов того, как можно проанализировать такую информацию, представить её в виде интерактивных диаграмм, и немного опишу про web-приложения. А чтобы было веселее смотреть на диаграммы, приведу их на примере финальной статистики ЛЧИ-2015. Как следует из названия статьи – делать это буду на R. Сразу обращаю внимание, учитывая результаты некоторых «уникумов» (со сверх большими стартовыми или доходами), многие графики не очень показательные (да и с разрешением здесь не очень получилось). В таком случае надо преобразовывать оси (хотя на первой диаграмме стартовая уже логарифмическая), или исключать эти «выбросы» или же разносить результаты на разные панели, или делать бегунок по осям, но в первом приближении и для ознакомления с разными диаграммами и так пойдет. Но если кому интересно, могу данные диаграммы в отличном качестве (большего размера) сделать в web-приложении Shiny и предоставить общий доступ (в публичном облаке Shinyapps).

( Читать дальше )

Так все-таки, есть ли преимущество если стоишь по тренду или его нет?

Есть, и оно колеблется  в пределах между 1,48 и 2,3 к 1, то бишь, если выставить некую заявку по тренду с равным стопом и тейком,  на тренде убыток будет меньше чем прибыль, потому что до тейка цена доберется быстрее,  чем до стопа примерно в 2 случаях из трех.

Я докажу только первую цифру, неча поваживать…;)

( Читать дальше )

Сегодня был интересный день на Si, и не менее интересная реакция bull на него.
Это график торгового дня 27.11 (с 19.00 26.11) с нанесенными сделками и сальдо открытой позиции (правая шкала)


и на сладкое, его фазовый портрет


( Читать дальше )

Учитывая ошеломляющий интерес к предыдущему посту,
решил немного переделать график, теперь красным цветом отмечены продажи, зеленым покупки,
также отразил текущее сальдо его открытой позиции (правая шкала), увеличил маркеры, надеюсь теперь лучше видно,
кому хочется рисунок в оригинальном разрешении, по-прежнему пишите в личку, вышлю этот (если нужен первый, то вышлю уже завтра)

Как-то однажды от корки до корки прочел суперкнигу Мандельбро(т)’а где он собственно и ввел это понятие, и уже тогда некоторые из его кривых мне показались странно знакомыми. После этого талмуда Билл Вильямс кажется немного смешным. Но это все присказка, а я обещал начать от большого к малому:

Ну так вот, пусть не было ничего и вдруг — большой взрыв, ака Большое Ценовое Колебание (вообще даже не суть что это будет, неожиданно охренительные дивиденды, или ужасающая новость)
Фишка в том, что вероятность второго подряд большого движения, но в обратном направлении крайне мала (хотя, конечно и не нулевая). Вероятность движений среднего диапазона – несколько выше, но самая большая вероятность у маленьких движений.

( Читать дальше )

А вы когда-нибудь видели эллиотчика размечающего таймфрейм 1-15мин, я лично нет! ;)

Теория неплохо описывает что было до того как я влез в сделку, тут сложно спорить. Но беда в том, что мне хочется знать (с высокой долей уверенности) что будет после…. В  общем ИМХО прогностическая ценность теории Эллиота для трейдера, примерно как для меня –москвича- метеосводка над Западной Сибирью – то ли будет, то ли нет, то ли дождик, то ли снег.  Однако есть в ней что-то такое-эдакое…, манит она меня красными труселями,  вот решил разобраться, что же тут не так.

Я то уверен, что Кукла нет, хотя все видят его руку. Рынок – набор случайных приращений цены – вернее стремящихся к случайному, при увеличении ликвидности. Но если все видят Кукла – значит в этом что-то есть (массовая галлюцинация??).

( Читать дальше )

     Добрый день.
     У меня давно ходили мысли обобщить и систематизировать гипотезы, теории, правила своей опционной торговли в каком-то удобном виде. И наконец-то, собрался, сделал, и вот результатом стала данная схема – «мозговой штурм».
     Конкретных решений в ней нет, указаны базовые, основные направления моих рассуждений (некоторые детали не указывал, чтобы не загромождать схему, а что-то и не вспомнил сходу) которые я использовал или продолжаю использовать: что-то из них не пошло, что-то использую и сейчас, а что-то (может быть) буду использовать в будущем.
    В целом, каждый раздел это отдельная, большая, дискуссионная тема для разговоров, постов, обсуждений. Делюсь схемой, надеюсь это поможет сократить вам время в поисках опционной истины;) и структурировать направления своей деятельности.
    Готов ответить на возникающие вопросы.
 

В продолжение поста http://smart-lab.ru/blog/179519.php публикую свой графический ответ по всей истории индекса.

В нем два графика — синий — это вероятность выхода за 10k в течение месяца за выборку начиная с конкретного числа по вчерашний день, это то что и хотел ТС, а красный график это вероятность того что закроемся через месяц за 10k от текущего значения. (ну а ось X — это начало выборки)
Например, нас интересует последняя 5 летка, берем значение за 23.05.2009 (апрель + 1 месяц) получаем
76% вероятность того что в средний месяц индекс уходил! за 10к от текущего значения 
и 44% вероятность того, что и средний месяц он закрывал! за 10k от текущего значения. (ну или 56% того что останется в диапазоне 10k)

P.S. Расчеты примерные, так как при число торговых дней в разные интервалы разное, праздники опять же, считал индекс, а не фьюч, но в целом погрешность наверно пара процентов, и сильно не должна влиять, главное общей тренд виден, и каждый может делать какие-то выводы для себя.

       Добрый день!
     Прошел почти год с момента моего предыдущего поста, хочу поделиться изменениями своего «приложения», произошедшими за этот период.
Несмотря на то, что предыдущая версия работала, несколько смущала производительность при приближении к дате экспирации, но, в тоже время, не хотелось все менять, т.к. был риск, что тождественность данных нарушится (в итоге статистика будет нерелевантна). Но все-таки собрался и пару месяцев назад переписал весь код с нуля (путем многократных тестовых запусков старой версии и новой, убедился в их преемственности и на серию (июнь) полностью перешел на обновленную версию). Основные изменения следующие:
     1. Переписан алгоритм определения волатильностей ТЦ, спроса, предложения
     2. Переход на явное определение всех переменных и упор на работу с массивами
     3. Изменен алгоритм протоколирования данных
     4. Ввод и вывод значений диапазоном
     5. Изменен алгоритм определения исходных данных для статистики

     В итоге производительность выросла в разы, если ранее средний расчет (за 1 квант времени) происходил за 0.5-1 секунды, пиковые (при протоколировании) от 3 сек до 10 (в последние недели перед экспирацией) секунд, то теперь средний расчет осуществляется менее чем за 0.1 секунды, пиковый до 0.3 секунд. Моделирование графиков PnL и грек занимает менее 0.2 сек, ранее это было около 3-4 секунд. И это далеко не предел, если минимизировать кол-во формул на листах, а их много (около 550) (закатать их в VBA) и минимизировать кол-во графиков (строить по требованию), то возможно добиться быстрых расчетов, но в целом этого и не надо. Загрузка процессора средняя, подвисаний (песочных часов), подтормаживаний экспорта нет, на этом же ноутбуке параллельно занимаюсь другими делами, ничего друг другу не мешает.
     Ниже привожу обновленную блок-схему моего приложения, и скриншоты основных листов (масштаб уменьшил, чтобы на 1 экран помещалось), чтобы было примерно понятно, что и как реализовано, и как все это выглядит. Общее кол-во строк кода на VBA 400 (немного, так как часть функциональности сделана функциями на самих листах).

( Читать дальше )