арбитраж

Мы решили организовать эфир по арбитражу, который проведут наши топовые трейдеры с огромным опытом Сергей Алексеев и Илья Ковалев. Именно они как раз ежедневно зарабатывают в рынке, используя методику квадрохеджа и арбитража в своей торговле.

Поговорим о том, какие инструменты и техники арбитража Сергей и Илья используют в своих сделках, как быстро находить арбитражные ситуации и стабильно забирать прибыль, пока другие пытаются угадать направление рынка.

21 октября (вторник) в 19:00 по мск

Участие бесплатное, нужна только регистрация:

Занять место: https://clck.ru/3PqDUT

Разберем самое вкусное, всем до встречи! 🤓🔥

Представьте, что вы можете заработать на трейдинге, не гадая, куда пойдёт рынок. Звучит странно? Но именно так работает арбитраж.

Арбитраж – это когда вы замечаете, что один и тот же актив (например, акции, криптовалюта или валюта) стоит по-разному на двух биржах. Вы покупаете актив там, где дешевле, и тут же продаёте его там, где дороже, зарабатывая на разнице цен.

Простой пример:

Допустим, биткоин на Binance стоит 40 000 $, а на Bybit – 40 100 $. Вы покупаете его на Binance и сразу продаёте на Bybit, получая чистую прибыль 100 $ за сделку без риска изменения курса.

В чем плюс?
– Минимальный риск, неважно, куда движется рынок, важно лишь поймать разницу цен.
– Быстрая прибыль, сделки проходят за секунды или минуты.
– Не нужно гадать, вам не приходится прогнозировать направление рынка, только внимательно следить за ценами.

А вы используете арбитраж в своей торговле? Или сложно для понимания?

11 октября криптовалютный рынок пережил крупнейший каскад ликвидаций за всю историю, и хотя для рядовых инвесторов это выглядело как чистый хаос, на самом деле события развивались по крайне специфическому сценарию, которому мог бы позавидовать любой сценарист Уолл-Стрит.

📌Воспламенение: инсайт и окно возможностей

Перед самым обвалом Binance позволяла использовать USDe, wBETH и BNSOL в качестве маржинального обеспечения. Ключевой недостаток заключался в механизме оценки: залог рассчитывался по внутреннему ордербуку, а не по объективному рынку или оракулам.
6 октября биржа сообщила о планах по переходу на оракульную систему, но момент внедрения был отложен на неделю. Эта техническая брешь — восьмидневное окно между анонсом и реализацией — оказалась критической.

📌Манипуляция и каскад

Организованные трейдеры начали стремительно продавать USDe, wBETH и BNSOL через Binance, прогибая курсы до совершенно нехарактерных уровней — USDe падал к 0.65, wBETH до 0.20, BNSOL к 0.13. Оставшаяся часть рынка не реагировала столь бурно, фиксируя паритет через внешние оракулы.

Аннотация: В статье рассматривается практическая реализация стратегии парного трейдинга на акциях ММВБ. Предлагается методика выбора активов, алгоритм торговли и система управления рисками, позволяющая получать стабильную доходность при минимальной рыночной экспозиции.

1. Введение в парный трейдинг

Парный трейдинг (pairs trading) — рычно-нейтральная стратегия, основанная на торговле двумя статистически связанными активами. Суть стратегии:

• Открытие длинной позиции в недооцененной бумаге

• Одновременное открытие короткой позиции в переоцененной бумаге

• Извлечение прибыли из реверсии к среднему значению спреда

Преимущества для ММВБ:

• Снижение волатильности портфеля

• Независимость от общего направления рынка

• Возможность использования кредитного плеча

2. Методика отбора пар

2.1. Критерии корреляции:

• Минимальный коэффициент корреляции Пирсона: 0.7 за 200 торговых дней

• Отраслевая принадлежность: предпочтительны пары из одного сектора

     Рубрика «Вопрос — ответ»

     «Александр, почему вы так не любите парный трейдинг и в целом арбитражные стратегии?»

     Против арбитражей ничего не имею, просто мне туда лень. Человек не может успевать все. Все равно что спросить бегуна, почему он не любит прыгунов с шестом… Я их уважаю, но не могу заниматься всем. Насколько понимаю еще, в арбитражах все же есть свои риски, связанные либо с техникой исполнения (если роботом собирать по чуть-чуть), либо не рыночного характера, как их еще называют (например, когда одной ногой на Мосбирже, другой на Западе, и одну ногу могут запросто оторвать). И вот эти риски мне как раз сильно не нравятся. Но это скорее вопрос личных тараканов, по соотношению риск-доходность там в целом супер, просто я не великий спец.

     А вот парный трейдинг в моем представлении все же несколько другое. Арбитраж это почти гарантированная прибыль, если не случатся ранее означенные риски, а они скорее всего не случатся.

Всем читателям нашего блога хорошего дня и попутного тренда!

На финансовых рынках многое не всегда видно с первого взгляда. Даже если вы следите за стаканом и новостями, реальное движение цен часто скрыто за сложными механизмами крупных игроков. Понимание того, как работают скрытые алгоритмы ликвидности, помогает инвестору не попадать в ловушки краткосрочных колебаний и принимать более взвешенные решения.

Как и говорили выше — на современных рынках далеко не все заявки видны в стакане. Крупные участники (фонды, банки, HFT) используют механизмы, позволяющие исполнять ордера незаметно, чтобы не раскрывать свои намерения и не двигать цену против себя. Для этого ордера дробятся, маскируются или уходят в «невидимую» зону.

🔹 Почему цена не всегда отражает реальный спрос и предложение?

1. Открытый стакан (LOB или Limit Order Book — «книга лимитных ордеров») показывает лишь часть ордеров: многие заявки скрыты (iceberg-ордера) или исполняются через тёмные пулы. 

Арбитраж на цифровых рынках
Платформа Polymarket стала источником крупных заработков. Трейдеры получили около $40 млн на неверном ценообразовании связанных активов. Об этом говорится в исследовании Unravelling the Probabilistic Forest: Arbitrage in Prediction Markets.

Авторы Measuring DEX Efficiency and The Effect of an Enhanced Routing Method создали метрику STAP. Она помогает измерить эффективность децентрализованных бирж и показывает, как новые алгоритмы увеличивают прибыль трейдеров.

В работе Performative Market Making описана модель, где участники рынка создают условия для собственных прогнозов и зарабатывают на этом.

Управление портфелем
Нормализация данных снижает эффективность портфельной оптимизации через обучение с подкреплением. К такому выводу пришли авторы Comparing Normalization Methods for Portfolio Optimization with Reinforcement Learning.