арбитраж

В сегодняшней статье мы рассмотрим насколько выгоден парный трейдинг и как часто необходимо менять коэффициенты при торговли разного рода парами. 

Для разбора первой стратегии возьмем популярную связку для торговцев парных стратегий: Сбербанк ао VS Сбербанк ап. Это акции одного и того же эмитента, одни обыкновенные, вторые привилегированные

Для начала предлагаю рассмотреть динамику акций с 2007 года



( Читать дальше )

02.06.16 в программе «Вести в 20.00» на телеканале Россия 1 вышел специальный репортаж (55 минута) о том, как граждане теряют деньги на бирже. Российский фондовый рынок и так в стагнации, а теперь ему еще такая реклама! Мы предлагаем обсудить эту проблему на площадке Smart-Lab.

Корреспонденты как всегда любят «жареные факты» и, к сожалению, не всегда достаточно профессиональны. Одно дело, когда на рынке Форекс дилер сам исполняет заявки клиентов и перераспределяет деньги от одних клиентов к другим. И другое дело, фондовый рынок, который законодательно регулируется и где покупаются, и продаются реальные активы (доли в капитале эмитентов). Но в такие тонкости корреспондент не вникал и формируется представление, что на фондовом рынке работают одни «жулики».

Однако, справедливости ради, следует сказать, что «нет дыма без огня».

Ниже на рисунке представлены опубликованные на сайте одной из ведущих российских брокерских компаний доходности по стратегиям автоследования.

( Читать дальше )

Рассмотрю предложения от трейдеров и управляющих по управлению капиталом. Предпочтение алготорговле. Форекс не рассматриваю. Обязательно подтверждение доходности. Почта trade7393@gmail.com

Последнее время всё чаще начали появляться посты о том, что неким предпринимателям или физ.лицам требуются деньги в качестве оборотных средств либо кто-то хочет закупиться долларами или на другие нужды. И в основном речь идет о том, что кредитные условия банков их не устраивают — речь идео о 20, 30%. Банковское предложение в 17 процентов уже некоторым кажется привлекательным o_O.

В общем для таких страждущих существует 100% рабочая и надежная биржевая схема в случае наличия в портфеле ликвидных акций. Итак, берется соответствующий нужным срокам фьючерс на имеющиеся акции и покупается на общую сумму имеющихся акций, сами акции одновременно продаются. Фьючерс торгуется с зашитой безрисковой премией, дивидендами и т.д., это потребует корректных расчетов, но в целом деньги, нужные прямо сейчас, получаются с доходностью, приблизительно соответствующей ОФЗ на данный срок экспирации фьючерса, т.е. на текущий момент ориентироваться можно на цифры от 10 до 8 процентов годовых.

В принципе эту схему можно использовать для получения дополнительного одного двух процентов годовых по акциям в случае депозита и надежного банка.

К минусам схемы можно отнести необходимость отслеживания ГО по фьючерсу, пополнения баланса в случае необходимости, потенциальное возникновение налоговой базы, а также не всегда есть ликвидность в стакане по дальним фьючерсам, что в принципе решается звонком к брокеру.

Почему в общем доступе, или даже за платное обучение, нет хороших стратежек по арбитражу? Или я не там искал? Почему мой друг суперматематик и суперпрограммист не додумался закодить арбитраж? Почему я, гуманитарий, до него додумался? Почему он вообще мало популярен? Потому что доходный?

Я не про межбиржевой арбитраж или еще какой-то сложный. Нет. Тот же простой ES vs NQ, измыленный во всех англокнижках. Российский рынок не смотрел, но думаю и там возможностей много. Там один гвоздь правильно забить, и вокруг него крутится вся прибыль. Тупо Один Гвозь.

ПОЧЕМУ?

потому что примерно 14 — 25 сделок это 1% от депозита при покупке акций.

или у кого уже тариф безлим? КРАСНОДАР в личку, договоримся

Посчитал на R спред между акциями Google и Apple с учётом соотношения (hedge ratio). И нанёс среднюю линию с двумя среднеквадратичными отклонениями сверху и снизу. Красота. 



Делается на R это очень просто, код ниже. 

require(quantmod)
> startT <- «2015-01-01»
> endT <- «2016-01-01»
> rangeT <- paste(startT, "::", endT, sep="")
> symbols <- c(«AAPL», «GOOG»)
> getSymbols(symbols)
[1] «AAPL» «GOOG»
> tGOOG <- GOOG[,6][rangeT]
> pdtGOOG <- diff(tGOOG)[-1]
> tAAPL <- AAPL[,6][rangeT]
> pdtAAPL <- diff(tAAPL)[-1]
> model <- lm(pdtAAPL ~ pdtGOOG)
> hr <- as.numeric(model$coefficients[1])
> spreadT <- tAAPL — hr * tGOOG
> meanT <- as.numeric(mean(spreadT, na.rm=TRUE))
> sdT <- as.numeric(sd(spreadT, na.rm=TRUE))
> par(mfrow = c(2,1))
> hist(spreadT, col=«blue», breaks = 100, main = «Spread Histogram (AAPL vs GOOG)»)
> plot(spreadT, main=«AAPL vs GOOG spread (in-sample period)»)
> abline(h = meanT, col = «red», lwd = 2)
> abline(h = meanT + 1 * sdT, col = «blue», lwd = 2)
> abline(h = meanT — 1 * sdT, col = «blue», lwd = 2)

Здесь: 

meanT — среднее
sdT — среднекв. отклонение
spreadT — спред
par — график с двумя секциями
plot — график
hist — гистограмма
abline — линия поверх графика
model — линейная зависимость модель, МНК
quantmod — библиотека для получения исторических данных
rangeT — временной диапазон

Хотите попросить сделать количественный анализ чего-нибудь? Пишите в личку или в комментариях.