моделирование

 
Smart-Lab 16.03.13: Адреналин от выступления, новая информация, знакомство с интересными людьми – получены!..=) Печаль, что была необходимость уехать раньше.
Хочется сказать спасибо Тимофею за поддержку и организацию, выступающим за доклады, аудитории за вопросы!..


Тяжело было осветить за полчаса поднятую мной тему. Для тех, кому интересно, периодически буду выкладывать информацию, относящуюся к эконометрическому моделированию.
 
…начну с простого:
 
В самом общем смысле временной ряд – это последовательность количественных характеристик какого-либо процесса, измеренных через одинаковые промежутки времени. Временными рядами в трейдинге являются, к примеру, цены закрытия часа либо дня,  годовые доходности актива (тиковые данные не являются временным рядом). Принципиально важными свойствами временных рядов является строгая упорядоченность и стационарность.
 

1. Упорядоченность – информацию несут не только сами значения количественного показателя, но и их расположение относительно друг друга.

( Читать дальше )

С практикующими трейдерами на опционном рынке хотелось бы пообщаться на тему сложных математических моделей. Сейчас известно несколько моделей, которые могут найти применение на практике. Например, модель Бруно Дюпире(http://www.globalriskguard.com/resources/deriv/pric_hedg_with_smile.pdf), stochastic vol model, local vol, модель хестона итд. Какие из них видите наиболее эффективными к примеру для использования на фортсе? Использует ли кто-нибудь методы эконометрики(Garch-и) в построении улыбок? Насколько это эффективно? Если у вас имеется модельный трейдинг, то насколько модель устойчива, есть ли проблемы с подгонкой параметров и производите ли переоптимизации модели в сложные периоды(рост волы, падение волы)? Какие программные средства используете для своих вычислений? Если не секрет программными продуктами какой компании пользуетесь или сами разрабатываете софт? 

Немного про свою торговлю. В модельном трейдинге я для себя нашёл пока одну единственную модель stochastic vol, которую согласуя с некоторыми расчётами, использую для построения смайла. Описание модели здесь 

( Читать дальше )

Пару месяцев назад, когда по моим расчетам (с помощью теории Сорнетте) приблизилось критическое время сингулярности для пузыря на NZDUSD, я об этом написал ( http://smart-lab.ru/blog/43303.php ) пост, где предложил аналогичную модель пузыря и последующего биржевого краха. В те дни NZDUSD был на уровне 0,8400.
ЧТО ИЗМЕНИЛОСЬ ЗА ЭТО ВРЕМЯ?




( Читать дальше )

Привет всем!
Данный блог(посты) — не попытки кого-то в чем-то убедить или показать гениальность автора. Рассматривайте его как альтернативу Вашим собственным идеям, не более того.
Автор — не очередной инет-продавец курсов-сигналов-анализов и рекрутер средств, а трейдер, занимающийся цено-временным моделированием и работающийтолько на американском рынке.
Пользуясь случаем, замечу, что данный форум никаких обязательств в дальнейших публикациях автора не предусматривает и заранее извиняюсь за отсутствие ответов на коменты и вопросы, показавшиеся мне малоинтересными.
Спасибо за понимание и… возможный интерес:).
Вот, собственно, и некоторые идеи:
Моделирование:
www.screencast.com/t/eghgynRSih
Трейдинг(примеры):
www.youtube.com/watch?v=iqJp1CLyuHw
www.youtube.com/watch?v=jnkyJsfe5rg
 

Октябрь 1987 – коллапс фондового рынка
 
Крах октября 1987 года и черный понедельник 19 октября остается одним из самых поразительных обвалов благодаря своей огромной амплитуде и полному охвату почти всех мировых рынков. Этому событию, как и во многих других случаях, предшествовал сильных бычий тренд. Поэтому дальнейший рост рынка воспринимался как должное.  Крах на фондовом рынке ошеломил инвесторов, уничтожил около триллиона долларов стоимости рынка и обнажив признаки еще одной Великой депрессии.  На рисунке  представлена эволюция индекса SnP за 2 года до краха.
 

Как видно, за 2 года до краха в цене появились систематические отклонения колебательного типа.  (Логопериодическая функция, переходящая в чистый степенной закон с приближением критической точки). Как мы говорили в предыдущих публикациях, в критической точке начало обвала наиболее вероятно (все математические формулы см. в книге Д. Сорнетте Как предсказывать крахи финансовых рынков»). Рассмотрим более подробно динамику индекса непосредственно накануне краха, и сразу после него.

( Читать дальше )