Только ленивый сейчас не говорит о том, как плохо живётся малому бизнесу, чиновники его зажимают, проверяющие органы доят как хотят, на предпринимателей заводят липовые дела, чтобы отжать активы. Кругом вопиющая несправедливость. Особенно обидно за высокотехнологичный сектор. Мы привыкли, что там работают умные, талантливые и честные молодые технари. Примерно тоже я думал и про StockSharp. Однажды мне представилась возможность поддержать их проект. Парни вкалывают на благо трейдерского сообщества чуть ли ни на голом энтузиазме. Опционально они предлагают пройти обучающие курсы. Не дешёвые, что-то в районе 30 т. р., и ценник доходит до 90. Но, чтоб не жалко было, пусть этот вклад будет как donatation для их open-source разработок. Оплачены они были мной от имени организации, в которой тогда работал, в соответствии со внутренними договорённостями.
И вот на днях Mikhail Sukhov заявил, что кто-то ему позвонил или написал, представившись как плательщик, и попросил отменить оформленную подписку на видеоканал. Детали об этом, вероятнее всего, придуманном им сотруднике мне не известны, предоставлять документальное подтверждение обоснования прекращения оплаченной подписки он отказался. Какой смысл так тупо и прямолинейно кидать клиента? Тут же в переписке хитрожопый михаил не забыл сделать мне выгодное предложение — повторно купить те же курсы за 10 т. р. Из СМИ, видимо, он узнал, что у плательщика отозвали лицензию и расчёт был на то, что в обстоятельствах некой сомнительной просьбы и договорных отношений уже никто не разберётся.
«В недобросовестной алгоритмической торговле возникают ситуации нескольких типов, наибольший интерес представляют спуфинг (выставление заявки без цели её исполнения для искусственного увеличения спроса или предложения) и фронтраннинг (в текущем контексте: перехват сделок невысокочастотных трейдеров высокочастотными роботами и последующая реализация позиции по менее выгодной для контрагента цене)», — объясняет руководитель управления интернет-трейдинга «Открытие Брокер» Александр Дубров.
О некоторых особенностях, свойственных высокочастотным стратегиям, рассказывает Dr Jonathan Kinlay в своем блоге. Представляю здесь перевод его статьи.
Большинство инвесторов, вероятно, никогда не видели эквити высокочастотной стратегии. Есть объективные причины этого: в связи с типичной производительностью таких стратегий, фирмы, использующие их, мало нуждаются в привлечении стороннего капитала. Кроме того, HFT алгоритмы имеют ограничения по емкости, которая очень важна для институциональных инвесторов. Поэтому интересно наблюдать реакцию инвестора на прибыльность HFT стратегии, которую он видит впервые. Привыкший к коэффициенту Шарпа в диапазоне 0,5-1,5 или до 1,8, при удачном стечении обстоятельств, он бывает поражен тем, что такие стратегии показывают значения коэффициента, выражаемые двузначными числами.
Начало в моем блоге.
Условные вероятности
Для получения условных вероятностей, упомянутых нами в конце части 3, нужно вычислить совместное распределение VPIN и абсолютных приращений. Для этого сгруппируем VPINы c 5% шагом и абсолютные приращения в отрезки по 0,25%, чтобы отобразить дискретные распределения. Затем получим совместное распределение (). Из этого совместного распределения выведем два распредения условной вероятности.
Начало в моем блоге.
Для проверки робастности нашего вычисления VPIN мы продемонтрируем применение этой метрики для двух наиболее активно торгуемых фьючерсных контрактов: E-mini S&P500 (торгуемый на СМЕ) и фьючерс на сырую нефть WTI (торгуемый на NYMEX). Выборка взята на интервале с 1 января 2008 года по 6 июня 2011 года, сшитая по точкам наибольшего объема в дни экспираций. Размер пакета возьмем равным 1/50 от среднего дневного объема нашей выборки (V). Параметры вычисляются в скользящем окне размером n=50 ( что эквивалентно одному среднему дню по объему).
S&P500
На графике в заглавии поста показан ценовой график фьючерса E-mini S&P500 и его метрики VPIN. Метрика токсичности в основном стабильна, хотя и демонстрирует значительную волатильность. Отметим, что VPIN достигает наивысшего уровня в выборке 6 мая 2010 года, когда на бирже произошел большой обвал котировок. Такой высокий уровень VPIN согласован с потоком ордеров, который был большей частью односторонним в это время. Такая исключительная токсичность приводит к тому, что некоторые маркет мейкеры вынуждены потреблять ликвидность, вместо того, чтобы предоставлять ее и в итоге прекращают свои операции на рынке.
Прошлая часть — в моем блоге.
Стандартный подход к вычислению PIN состоит в нахождении методом максимального правдоподобия ненаблюдаемых параметров (α,δ,μ,ϵ) описывающих стохастический процесс трейдов, и последующем вычислением PIN из этих параметров. Мы представим аналитическую оценку токсичности, не требующую промежуточного вычисления ненаблюдаемых величин. Мы обновляем нашу метрику в привязке к объемам для учета скорости прибытия новой информации на рынок. Эта метрика, которая называется VPIN, предоставляет простую оценку токсичности потока ордеров в высокочастотном окружении.
Природа информации и времени
Информация в модели последовательной торговли в общем виде представляет из себя данные, которые несут сообщение о будущем уровне цены актива. На эффективном рынке, значение цены актива отражает его полную информационную величину, в связи с тем, что информированный трейдер стремится получить прибыль от владения этой информацией. Так как маркет-мейкер может занимать как длинную, так и короткую позиции, будущие движения актива влияют на его прибыльность, и он пытается извлечь информацию из паттернов торговли. Эти его попытки отражаются в устанавливаемых уровнях бида и аска.