исследования

System Development Framework 2.0: Исследования практика

В предыдущем посте мы коснулись теоретических аспектов исследований в рамках System Development Framework 2.0, теперь пришло время поговорить о практике. Как я писал раньше, основной задачей моего фреймворка – является минимизация человеческого присутствия в принятии решений, а также отладка всех механизмов при создании торговых систем. По своему опыту я осознал, что достаточно трудно делать первый шаг в исследованиях, потому-что часто приходится идти на ощупь или искать черную кошку в темной комнате, особенно если ее там нет :)
Стандартизация бизнес процессов – это то что нужно любому бизнесу, без нее у вас может получиться в лучшем случае элитное производство штучного продукта, но никогда не получится массового производства, потому что на каждой технологической операции вы будете терять какое-то время. А время для трейдера – самый ценный ресурс, я это осознал давно, более того – переключение между задачами просто выжигает мне мозг, по-этому я предпочитаю перекладывать рутинные операции на ПО и формализованные процедуры, чтобы их выполнение не занимало много интеллектуальных ресурсов.

Шаг 1: Research Ticket™

Записывайте все, что придет вам в голову! Мозг трейдера каждый день бомбардируется тяжелыми нейтронами в виде новостей, чатов, твиттеров, социальных сетей и прочих отвлекающих факторов, а идея – она приходит быстро и также быстро уходит, если вы не запишите ее на будущее то скорее всего через несколько месяцев придется все выдумывать снова, или вообще все забудется навсегда.
Раньше у меня был список идей в OneNote, потом я писал в блокнот, сейчас я пришел к формату Research Ticket™, тикет содержит в себе 3 раздела: данные, цель исследования и методика исследования.

  • Данные – это не только котировки базового актива, но вообще любые данные, которые будут использованы в исследовании. Это могут быть фундаментальные данные по компании, или календарь экономических новостей, или данные по смежным рынкам. Все это пишется в соответствующую графу.
  • Цель исследования – в этой графе можно описать к каким ожидаемым результатам мы планируем придти, также описываются разные интересные моменты, которые нужно исследовать поподробнее.
  • Методика исследования – примерный алгоритм действий как будет проистекать исследование, этот раздел очень важен, потому что нужно ставить перед собой много маленьких, и выполнимых задач-шагов, в противном случае ваш мозг может отказаться решать слишком расплывчатую задачу, и просто впадет в ступор :)
  • Итоги исследования – результаты исследования, после завершения работы, должны быть написаны с обратной стороны листа, в зависимости от результатов исследование идет дальше по фреймворку или отправляется в архив до лучших дней.

Research Ticket я предпочитаю писать от руки, а не печатать, так как во время работы на компьютере возникает много соблазнов и отвлекающих факторов, лучше налить хорошего чайку и в спокойной обстановке, чтобы никто не отвлекал, занести мысли в тикет. Потом новый тикет вешается на “прикол” на доску рядом с рабочим местом, и он всегда перед глазами, так и просит, чтобы его порисечили :)

Шаг 2: Exploration

Читать далее…

System Development Framework 2.0: Исследования теория

Сегодня мы поговорим об этапе System Development Framework 2.0 – исследованиях, я специально пропустил этап идей, потому что моя задача на сегодня разложить и систематизировать исследования в рамках моего фреймворка, к идеям мы вернемся позже. Сейчас самое время поговорить о том, что делать с идеями, потому что я встречал много трейдеров у которых было много идей, но мало сил и компетенции их развить и превратить в продукт. На самом деле путь от идеи до продукта, в нашем случае торговой системы, занимает очень много времени: идей много, на все времени не хватает, постоянно что-то отвлекает, в итоге все нарастает как снежный ком. Когда садишься на компьютер с желание что-нибудь сделать, возникает минимум 10 направлений приложения своего труда, не только исследования, но и технические проблемы. Да и вообще пока почитаешь новости, блоги, социальные сети – желание что-нибудь сделать, куда-то уходит.

Именно исследования являются центральной частью моего фреймворка, не идеи, хотя они тоже важны, а вектор приложения интеллектуальных сил, который в конечном итоге из тонн руды сможет извлечь алмаз, который в дальнейшем пройдет огранку на других этапах фреймворка и станет бриллиантом.

Микрофреймворк в рамках System Development Framework 2.0

Нужно понимать, что процесс между этапами “Идея” и “Исследование” проходит не линейно, а часто какая-то идея циркулирует и наполняется новыми смыслами и деталями, до тех пор пока эта идея не станет максимально конкретной и формализуемой. Для примера можно взять несколько разных по уровню конкретики идей: “торговля опционами в Америке”, “как выход Non-Farm Payrolls влияет волатильность” или более конкретную “как действия ЦБ РФ влияют на Рубль, если за предыдущий день были максимальные валютные интервенции за месяц”. Как вы видите все три идеи отличаются разным уровнем проработки, отличаются разным уровнем глубины знаний о предмете. Читать далее…

Оценка ликвидности американских опционов CBOE

Давно не писал, чего-нибудь хардкорного, все ликбезы да ликбезы, но тут под руку подвернулась необходимость быстренько происследовать американский рынок опционов. Это исследование достаточно общее, и как мне кажется будет полезным для всех, кто интересуется американскими опционами, которые торгуются на опционной бирже CBOE. Попутно в этом посте я покажу несколько приемов работы с Python Pandas, который незаменим в случае когда нужно набросать какое-нибудь исследование на коленке, для трейдера Python Pandas является незаменимой вещью, более того я считаю, что Pandas в связке с IPython Notebook по гибкости и скорости разработки может дать фору любому языку программирования.

Почему американские опционы?

Бинарные опционы и опционы на РТС – это конечно хорошо, но если вы хотите стать профи в опционах, или вы оперируете суммой больше 100к долларов, вам потребуется ликвидность. И ни один рынок в мире не предоставляет такого набора базовых активов и ликвидности как американский, опционы там на любой вкус и цвет: хочешь недельные сроки – пожалуйста, хочешь на 3 года – пожалуйста. Более того, при наличии ETF перед инвестором и трейдером открывается весь мир, так как ETF есть практически на все мировые активы: индексы, золото, нефть, облигации и даже форекс! Для любителей российского рынка есть ETF RSX – Market Vectors Russia ETF, конечно ETF никогда не заменит базовый актив, и всегда будет присутствовать tracking error, зато вся торговля с одного брокерского счета у американского брокера. С другой стороны американский рынок – не сахар, это пожалуй, один из самых эффективных рынков в мире, не просто так многочисленные хедж-фонды зарабатывают себе на хлеб. Но я считаю, что до тех пор пока на вашем счете не будет десятка миллионов долларов, волноваться не стоит, и неэффективность всегда можно будет найти.
Читать далее…

timing

Инвестирование в акции и облигации на основе макростатистики

Листая архивы ÜberFeed наткнулся на совершенно гениальный по содержанию пост – Forecasting Stock Market Strength Using Federal Reserve Data. Он нашел отклик в моей душе, еще и потому что я тоже делал что-то похожее на этот метод в далеком 2006 году!

Стратегия инвестирования на основе силы и слабости рынка

Автор статьи предлагает сделать долгосрочную торговую стратегию, которая бы принимала решение на основе макроэкономических показателей (таких как безработица, рост ВВП, инфляция и др.). Так как эта стратегия долгосрочное, речь скорее идет об инвестировании, чем о спекуляциях.
Автор проанализировал разные виды макроэкономических показателей, он выделил около 10 наиболее полезных в прогнозировании силы или слабости рынка, список этих показателей включал такие макро-показатели как:
Читать далее…

А сколько зарабатывают HFT на ES?

В предыдущем посте мы рассмотрели деятельность хищников на ES.
65 фирм пылесосят, один из самых ликвидных рынков в мире, с завидным постоянством и высоким шарпом.

Динамика среднедневной прибыли по всем фирмам ХФТ на ES:

24

Время от времени ХФТ зарабатывают до $4 млн. в день, по графику умозрительно можно прикинуть, что в среднем ХФТ индустрия имеет $1-1.5 млн в день, это 250-375 млн. долл в год.

Я взял данные по ES за небольшой период, и посчитал, какой пирог каждый день делится на ES. Посчитал статистики: объем PL для новых открытых позиций экстрадей, и объем PL относительно всего OI по контракту.

25

New Day PL – считается как ABS( OIChange * PriceChange * 50 )
All OI PL – считается как ABS(OI * PriceChange * 50)

На 50 умножаем, т.к. цена 1 пункта ES равна $50, изменения цен и OI берем в абсолютных величинах.

Мои расчеты показали, что за период 26.11.2012 – 04.12.2012, средний пирог за день (New Day PL) составил $2 380 000, а общий (All OI PL) PL всех открытых позиций колебался в среднем на $812 300 000. Получается, ХФТ отжирает около 50% интрадейного пирога, но на фоне общего колебания портфеля рынка (All OI PL) деятельность ХФТ это доли %.

p.s. Что-то не логично получается: ХФТ изо дня в день отнимают по 50% профита у рынка, но в объем объеме их доля < 0.5%. Давайте обсудим?

HFT пылесосит рынок?

Интересную статью опубликовал VovaM в своем ЖЖ

Исследование проводилось на ES e-mini futures, по моему мнению – это один из самых сложных и эффективных рынков в мире, это хвост который виляет всеми мировыми рынками.

Очень интересно препарировать этот рынок с т.з. микроструктуры, буду выкладывать картинки из paper, ссылку на который можно найти в ЖЖ VovaM.

Автора статьи классифицируют участников на несколько групп:

  • HFT – объем торговли от 5000 контр в день, закрывают все позиции в конце дня, минимальная вариация открытых позиций относительно объема (много объема, но позиция менее 10% от генерированного объема).
    ХФТ – разделяются по агрессивности, в зависимости от способа входа: Агрессивные – >60% входят по рынку, пассивные – <20% трейдов по рынку, и смешанные в диапазоне (20; 60).
  • Non-HFT Market Maker – 80% времени входят с лимита, средняя позиция не более 15% дневного оборота, торгуют минимум 20 контрактов в день
  • Fundamental – объем от 1000 контр в день, позиция занимает более 30% дневного объема. Фундаменталы занимают большие направленные позы и переносят их на следующие дни.
  • Small Traders – средний объем в день не более 20 контрактов
  • Opportunistic – это средние игроки, которые больше категории Small, но меньше категории Fundamental

Посмотрим на расклады долей каждой группы игроков в объеме:

19

50+% объема ES делают HFT, и еще 30% средние игроки (Opportunistic).

Следующая таблица показывает как ХФТ пылесосит рынок:

20

Правда есть один нюанс, авторы играются цифрами, можно сказать манипулируют.
Читаем аннотацию к рисунку:

The table analyzes the decomposition of average daily short-term profits among different traders. The table is constructed by considering the
trades between each pair-wise group and calculating the profit flows that result from those trades. We calculate each type’s implied short-term
profits: we first calculate the marked-to-market profits of each trader on a 10-second frequency and reset the inventory position of each trader to
zero after each of these 10-second intervals. Then we sum up all the 10-second intervals to get a measure of daily profits.

Грубо говоря если я открыл позицию на неделю, и ХФТ поимел против моей позы 10 секундный свинг, авторы считают, что ХФТ меня поимел. :) Но я так не считаю, мне вообще пофиг на ХФТ. Тем не менее это не умаляет тот факт, что ХФТ имеют устойчивый краткосрочный edge над всем рынком, и весь рынок скидывается им по паре долларов 😉

Средний профит на 1 контракт в день для разных классов ХФТ:

21

Для агрессивных ХФТ реализованный профит на 1 контракт $1.91 на ES, это 0.03 в пунктах цены. Хотя как справедливо заметил Sten распределение прибыли имеет высокое станд. отклонение.

Дальше еще веселее, авторы приводят количество ХФТ фирм на ES:

There are 14 Aggressive, 30 Mixed, and 21 Passive HFTs
in August 2010 and similar numbers in the other months.

65 фирм имеют весь мир! Учитывая то, что большинство индексов завязаны на ES, через различные коррело-момо стратегии.

Но самое интересное, что больше всего зарабатывают агрессивные ХФТ, которые входят в 84% случаев маркет ордерами, платят спрэд (не кислый для ES!), и умудряются зарабатывать! Они настоящие хищники.
Рисунок: Доля маркет ордеров для разных групп участников

22

Еще несколько интересных фактов о ES. Например, толстые фундаментальные игроки на ES набирают свои позы буквально по 5 капель!

23

Сказка о рыночной микроструктуре

Небольшая сказка из чата трейдерского клуба.

тема “Рыночная микроструктура и взаимодействие разных типов игроков”

По мотивам книги: Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners

18:58 ‹ubertrader› Пробежимся по типам трейдеров
18:58 ‹ubertrader› все смотрим на картинку для медитаций

15

18:58 ‹ubertrader› Utilitarian traders – это те кто использует рынок для удовлетворения запросов в реальной экономики
18:59 ‹ubertrader› хеджеры, заемщики, физич поставки коммодов и прочие
18:59 ‹clawfinger› только не пойму, зачем к ним отнесли гемблеров?
18:59 ‹ubertrader› Дальше есть класс Profit-Motivated – это те кто использует рынки для извлечения профита… т.е. ПРО игроки
19:00 ‹ubertrader› Futile Traders – это ритейл, и прочее безмозглое мясо
19:01 ‹ubertrader› Как правило ProfitMotiv игроки кормятся за счет Utility и мяса….
19:01 ‹ubertrader› если взять абстрактный рынок на котором нет мяса и utility – считается что в среднем это zero-sum game, и ПРО игроки в среднем не будут зарабатывать
19:02 ‹ubertrader› От рынка к рынку этот бульон из трейдеров разный

19:02 ‹clawfinger› ubertrader, но зато группа агенты, всегда будет зарабатывать
19:02 ‹ubertrader› Главный edge белковглазинга – это определить структуру супа, и понять у кого отнимать деньги
19:03 ‹ubertrader› clawfinger, иностранных агентов опустим
19:03 ‹clawfinger› ubertrader, ок
19:03 ‹aspirin› ubertrader, это реально, ведь структура мб непостоянна
19:03 ‹aspirin› ?
19:04 ‹clawfinger› aspirin_, верно структура не постоянна
19:04 ‹ubertrader› aspirin_, структура постоянно находится в движении. Новые технологии, фин. инженеринг, и обучение других трейдеров меняет структуру игроков. Это постоянный процесс
19:04 ‹ubertrader› Правильно говорит Pupkinus – надо постоянно следить за изменениями в индустрии
19:05 ‹vesper› ubertrader, а на что для этого следует обращать внимание в первую очередь
19:05 ‹ubertrader› Пока не буду касаться деталей и субгрупп… давайте вопросы
19:06 ‹clawfinger› ubertrader, оки
19:06 ‹vesper› ubertrader, 19:05:35 это к 19:05:05
19:06 ‹aspirin› ubertrader, какая группа тут sell side,
19:07 ‹clawfinger› ubertrader, значить белкоглазеру следует определить кто из этих групп сливает больше всех и так бы сказать, присоединится к тем кто обдирает липку, для заработка, так?
19:07 ‹ubertrader› aspirin_, Agents имхо… я путаюсь buy-side / sell-side…. почитай в книге там есть 100%
19:08 ‹aspirin› clawfinger, +1 к вопр
19:08 ‹ubertrader› 19:05:35 ‹vesper› новые технологии, новые способы заработка (как напр скальпинг в 2007 году в РФ), о чем думает ритейл
19:09 ‹ubertrader› 19:07:23 ‹clawfinger› имхо надо быть мульти стратегом, т.к. ниодна группа не может 100% времени делать деньги
19:09 ‹aspirin› ubertrader, как звучит постановка задачи у белкоглазера?
19:10 ‹ubertrader› 19:07:23 ‹clawfinger› понимание того как действуют группы, дают понимание где искать рыбу, и где у каждой группы слабые места
19:10 ‹clawfinger› ubertrader, ну тогда как вариант искать моменты, когда какая нибудь группа является наиболее слабой, таким образом появляется момент, когда ее можно отодрать
19:11 ‹clawfinger› ведь нас спекулей ничто и никто не ограничивает, следовательно у нас полная свобода действий, а это с одной стороны и преимущество
19:11 ‹benik› ubertrader, как отделить одни группы от других?
19:11 ‹ubertrader› aspirin_, я пока еще учусь белко-кунфу… но я бы сделал так: определил структуру рынка, определелил какие методы рулят, а какие группы отдают деньги. подумал как формализовать
19:11 ‹aspirin› clawfinger, да, юзать специфику
19:12 ‹clawfinger› если мы знаем, что какая то группа в определенный момент наиболее слабая, то нужно использовать этот момент для гоп стопа
19:12 ‹ubertrader› 19:11:56 ‹benik› имхо никак, можно делать оценки. но обычно на рынке нет чистых групп
19:13 ‹benik› получается мы приходим к отделению методов с помощью которых работают группы…
19:13 ‹aspirin› ubertrader, понятно, структура рынка нам необходима для определения методов
19:13 ‹ubertrader› benik, да, отвечаем на вопросы что? где? когда? каждая группа делает
19:14 ‹clawfinger› benik, не к отделению, а к определению методов группы
19:15 ‹ubertrader› но есть нюанс, чем больше игроков на рынке, тем труднее выделить группы – особенно на таких сверхликвидных рынках как форекс и ES
19:15 ‹clawfinger› ubertrader, +1
19:16 ‹ubertrader› с другой стороны на неликвидах рулят ММы(ака Dealers) они с удовольствием поимеют случайно зашедших в рынок не smart-money
19:16 ‹ubertrader› выход, имхо, искать рынки со средней ликвидностью
19:17 ‹ubertrader› Едем дальше?
19:17 ‹aspirin› ubertrader, да
19:17 ‹clawfinger› поехали
19:17 ‹benik› ubertrader, да
19:17 ‹aspirin› ubertrader, пример рынка со сред ликвидой?
19:17 ‹ubertrader› Остановимся на Profit-Motivated
19:17 ‹ubertrader› Спекулятны и дилеры
19:18 ‹ubertrader› Спекули – потребляют ликвидность
19:18 ‹ubertrader› Дилеры – поставщики ликвидности
19:18 ‹vesper› aspirin_, +1 к вопросу
19:19 ‹ubertrader› Я пока не готов говорить о прикладных вещах, как заработать денег, у меня пока есть общая рыночная теория
19:19 ‹ubertrader› О том как рынки работают
19:19 ‹aspirin› ubertrader, а спекули одновременно не являются и поставщиками ликвидности?
19:19 ‹ubertrader› aspirin_, в отдельные моменты они являются, но в основном потребители
19:19 ‹clawfinger› aspirin_, смотря какой рынок
19:19 ‹clawfinger› а в основном да, потребители
19:20 ‹ubertrader› aspirin_, задай вопрос позже
19:20 ‹aspirin› ubertrader, понял
19:20 ‹ubertrader› Теперь стоит остановитсья на таком понятии как справедливая стоимость актива
19:20 ‹ubertrader› а.к.а. fair value
19:22 ‹ubertrader› Любой спекулянт оперирует этим понятием, он покупает дешевле и продает дороже fair value
19:22 ‹ubertrader› если его прогноз удачный то он в +, иначе лосс
19:23 ‹ubertrader› fair value – это вещь в себе. В идеале – это такая цена рынка которая справедливо оценивает ВСЮ прошлую и будущую рыночную информацию
19:23 ‹ubertrader› Понятно что на каждом врем горизонте fv своя
19:24 ‹ubertrader› неделя, месяц, год – разные fv
19:24 ‹ubertrader› Теперь оценим рыночный процесс с т.з. fv.
19:25 ‹ubertrader› У каждого трейдера когда он входит в рынок и ставит деньги (а не пишет на смарт-лабе!) есть прогноз своей fv
19:25 ‹ubertrader› Дальше математика
19:25 ‹ubertrader› f(i) = V + e(i)
19:25 ‹vesper› ubertrader,
19:26 ‹ubertrader› где f(i) – это прогноз i-го трейдера
19:26 ‹ubertrader› V – это настоящая справедливая fair value
19:26 ‹ubertrader› e(i) – это ошибка прогноза i-го трейдера
19:27 ‹kyiv.maxim› e(i)››V … имхо
19:27 ‹kyiv.maxim› или ‹‹
19:27 ‹ubertrader› рыночная цена – есть проекция среднего прогноза о fair value всех трейдеров
19:28 ‹ubertrader› формула Market Price = sum(f(i) ) / N(Traders)
19:29 ‹ubertrader› если преобразовать формулу то получим MP = sum ( V + e(i) ) / N = V+(e1+e2+…en)/N=V+e(avg)
19:29 ‹kyiv.maxim› при n-›Inf Sum(e(i))-›0 и как результат sum(f(i))-›V
19:29 ‹ubertrader› kyiv.maxim, да ты прав.
19:30 ‹ubertrader› Т.е. если у нас бесконечное число трейдеров и их прогнозов, рыночная цена всегда = fair value
19:31 ‹ubertrader› Отсюда вывод: чем меньше участников на рынке, тем больше средняя ошибка прогноза (e(i) ), и тем менее эффективен рынок
19:31 ‹ubertrader› понятна – логика?
19:31 ‹aspirin› ubertrader, да
19:31 ‹benik› да
19:31 ‹vesper› ubertrader, угу
19:31 ‹ubertrader› vesper, ?
19:31 ‹ubertrader› гут
19:32 ‹ubertrader› Дальше….
19:32 ‹vesper› ubertrader, единственное с формулами потом попыхтеть мне над сразу не въехал а так рассуждение ясно
19:32 ‹ubertrader› исходя из формулы f(i) у нас есть V и e(i)…. e(i) – это ни что иное как рыночный шум
19:33 ‹ubertrader› Итак всех игроков можно поделить на 2 вида:
19:33 ‹ubertrader› 1. Толкают цену к ее fair value – т.к. умеют ее считать и прогнозировать
19:33 ‹ubertrader› 2. Привнясят в рынок много шума
19:34 ‹ubertrader› 2. Привносят в рынок много шума
19:34 ‹vesper› ubertrader, 1 – smart money а 2 мясо?
19:34 ‹ubertrader› те игроки которые считают fair value – называются Informed Traders
19:35 ‹ubertrader› те которые не считают – Parasitic Traders
19:36 ‹ubertrader› Считается чем больше на рынке Informed Traders – тем четче рыночная цена отражает fair value
19:37 ‹ubertrader› Т.к. “добрая” функция рынка – отражения реальной стоимости актива
19:38 ‹ubertrader› Теперь пока я на 5 мин отойду, подумайте, о доле informed traders и parasites на современных рынках.
19:39 ‹kyiv.maxim› имхо, в эпоху вики+гугл каждый трейдер считает себя “информед” и (спасибо R&matlab) может посчитать fut.value$dis.value….
19:40 ‹aspirin› думаю доли у них примерно равны
19:42 ‹clawfinger› aspirin_, да но их доля, по сравнению с другими участниками наиболее велика, да и прав kyiv.maxim, по поводу эпохи
19:42 ‹vesper› aspirin_, +1 тк щас много рекламы и народ прёт на биржу
19:42 ‹kyiv.maxim› помню когда был студиозом и сдавал CIIA был даже стандарт на тип калькулятора, а чичас при любом смартфоне …
19:42 ‹clawfinger› kyiv.maxim,
19:42 ‹clawfinger› прогресс блин
19:43 ‹vesper› kyiv.maxim, щас на CFA тож на калькуль стандарт)
19:43 ‹aspirin› стоп
19:43 ‹sten› kyiv.maxim, то, что ты называешь fut.value – это еще не есть fair value в чистом виде. Скорее тут речь о таких тонких сущностях как справедливая цена базового актива. Исходящая из оценких всякого фундаментала.
19:43 ‹aspirin› если они пожиратели ликвидности
19:43 ‹clawfinger› kyiv.maxim, а сейчас в смартфоне даже эксель есть, правда урезаный но есть
19:43 ‹apprentice› kyiv.maxim, раз так много informed traders, то с какого перепуга они покупали FB По 45?
19:43 ‹aspirin› то как минимум их доля меньше поставщиков ликвидности, так?
19:43 ‹benik› kyiv.maxim, но они не считают fv
19:44 ‹clawfinger› aspirin_, не всегда меньше, их может быть больше чем поставщиков
19:44 ‹aspirin› clawfinger, но не намного наверное
19:45 ‹ubertrader› 19:43:30 ‹sten›
19:45 ‹aspirin› т.е. в тех случаях когда они сами выступают как поставщики друг для друга
19:45 ‹kyiv.maxim› apprentice2, у меня был небольшой опыт, но негативный опыт asset managment … очень тяжело упираться “инвесторам” из Макеевки и мариуполя когда они хотят купить! поэтому ушел
19:45 ‹clawfinger› aspirin_, ну это видно будет когда на рынке происходить крэш и они не могут выйти, вот тогда видно чего больше и чего меньше
19:46 ‹benik› доля informed в несколько раз меньше чем parasitic.
19:46 ‹ubertrader› fair value – в идеале учитывает тот факт что у менеджера компании был понос и но пропустил важную встречу, и компания просрала в буквальном смысле контракт
19:47 ‹apprentice› ubertrader, и эта инфа стала известна уже в момент времени, когда он мыл руки в туалете
19:47 ‹sten›
19:48 ‹ubertrader› apprentice2, да, как-то так, потому что у того фонда камеры по всему офису
19:48 ‹clawfinger› apprentice2,
19:48 ‹sten› apprentice2, причем инсайдер уже сидя на унитазе звонил своим “продать все”.
19:48 ‹apprentice› на самом деле liquidity makers & takers могут быть одной и той же группой в разные моменты времени.
19:48 ‹apprentice› sten, инсайдер сидел в соседней кабинке
19:49 ‹ubertrader› ну или помните пример Пупкинуса, что smart-money на электроэнергии имеют буйки на всех реках, которые отслеживают уровень воды
19:49 ‹clawfinger› ubertrader, ага помню
19:49 ‹aspirin› ubertrader, да
19:49 ‹ubertrader› * где ГЭС
19:49 ‹aspirin› ubertrader, какой правильный ответ?
19:49 ‹ubertrader› про фундаментальную инфу типо P/BV, P/E, Earnings вообще молчу
19:50 ‹ubertrader› aspirin_, по поводу 19:38:14 ‹ubertrader› ?
19:50 ‹aspirin› ubertrader, да
19:51 ‹aspirin› ubertrader, и разве для ру фонда P/BV, P/E, имеет значение?
19:51 ‹ubertrader› aspirin_, мне кажется год от году доля value traders снижается
19:51 ‹ubertrader› 19:51:12 ‹aspirin_› это общая теория. Для ру фонды наверно имеет значение какое настроение у Пупина
19:52 ‹vesper› ubertrader, знач я был в чём то прав, нет ? 19:42:26
19:52 ‹aspirin› ubertrader, из-за доступности интернет трейдига?
19:52 ‹aspirin› 19:51:19 ‹ubertrader
19:53 ‹ubertrader› 19:52:15 ‹aspirin_› нет мясо мы не рассматриваем в данный момент. Говорим о smart-money value vs parasitic
19:53 ‹clawfinger› ubertrader, а помнишь обсуждали, что госбанки Сбер, ВТБ поддерживают РИ, давая ликвидность
19:53 ‹aspirin› ubertrader, ок
19:54 ‹ubertrader› так вот всякие ХФТ – это parasitic. Ликвидности они много не дают, а вот шума от них
19:54 ‹clawfinger› ubertrader, это понятно
19:55 ‹ubertrader› Дальше… теперь хочу рассмотреть разные типы рыночного противостояния. И как они влияют на характер и структуру рынка
19:55 ‹kyiv.maxim› имхо, кто входит market order == пожиратель, limit order == поставщик ликвидности
19:55 ‹clawfinger› kyiv.maxim, хорошо сформулировано
19:56 ‹ubertrader› 19:55:25 ‹kyiv.maxim› именно так. Вопрос в том насколько агрессивно трейдер хочет получить ликвидность. Т.е. он может отрабатывать вход в позу и лимитами, но двигать их агрессивно в направлении цены
19:57 ‹ubertrader› кстати вопрос aspirin_, может ли value трейдер быть поставщиком ликвидности, точнее когда
19:58 ‹ubertrader› Представим себе случай: рынок продавили вниз, никто не хочет покупать. Кто будет покупать?
19:58 ‹aspirin› тот кто знает fair
19:58 ‹ubertrader› Покупать будут самые прожженые value traders
19:59 ‹ubertrader› в такие моменты они последняя инстанция ликвидности
19:59 ‹ubertrader› на сток маркете – дно всегда образуется об биды жирных value traders
19:59 ‹ubertrader› Баффет в 2008, или ВЭБ на РуФонде – только он покупал в ноябре/декабре 2008!
20:00 ‹ubertrader› ВЭБ конечно не по своей воле, но тем неменее
20:01 ‹ubertrader› 19:55:21 ‹ubertrader› Дальше… теперь хочу рассмотреть разные типы рыночного противостояния. И как они влияют на характер и структуру рынка
20:01 ‹aspirin› опять же дно или нет узнаем тока после
20:02 ‹ubertrader› Когда-то 100 лет назад, было лишь одно противостояние быки и медведи, тогда еще не было проф ММов и арбитражеров…. за 100 лет рынки изменились
20:02 ‹ubertrader› Вопрос: какие типы рыночного противостояние существуют сейчас и как они влияют на характер движения рынков?
20:03 ‹ubertrader› я для себя выписал еще +3. В книге этого нет, чисто мои мысли
20:04 ‹sten› момосы vs мин. рев-ы
20:04 ‹ubertrader› sten, +1
20:06 ‹aspirin› арбитражеры с кем нибудь
20:07 ‹benik› каждая из этих групп есть точка противостояния. хфт vs. кто тф меньше.
20:10 ‹ubertrader› benik, ХФТ кем питаются? другими ХФТ?
20:10 ‹aspirin› ubertrader, спекулями выше фрейма
20:11 ‹vesper› ubertrader, а разве они не почти все группы рынка кушают?
20:11 ‹benik› 20:11:07 ‹aspirin_›, да
20:13 ‹dxit› ubertrader, трендовики vs свинг трейдеры
20:15 ‹ubertrader› dxit, нет, слишком узко берешь
20:15 ‹benik› в инфовек борьба в основном идет инфоопережающих с инфоопоздавшими.
20:17 ‹ubertrader› Вот что я себе выписал:
20:17 ‹ubertrader› 1. Buy / Sell
20:17 ‹ubertrader› 2. Liquidity потребители и поставщики
20:17 ‹ubertrader› 3. Fair Value vs Noise traders
20:18 ‹ubertrader› 4й п обсудим позже
20:18 ‹ubertrader› Что происходит с рынком когда поставщики ликвидности преобладают?
20:19 ‹aspirin› ликвидности много – цена не должна сильно “ходить”
20:20 ‹ubertrader› aspirin_, “ходить” – это что?
20:20 ‹aspirin› т.е. рынок движут маркет по рынку и ликвидность
20:20 ‹aspirin› вола
20:21 ‹ubertrader› aspirin_, гут
20:21 ‹benik› руфонда ликвидна, но ходит капец как.
20:21 ‹aspirin› т.е. любой маркет пожирает ликвидность
20:21 ‹ubertrader› Как рынок ведет себя когда наоборот потребителей ликвидности много?
20:21 ‹aspirin› наоборот
20:22 ‹aspirin› ликвидности мало – всем нада – идет война)))
20:22 ‹ubertrader› 20:21:21 ‹benik› давай смотреть в относительных категориях…. вола на РИ от 23 до 150%
20:22 ‹ubertrader› aspirin_, подробнее
20:22 ‹vesper› ubertrader, 20:21:40 превращается в нелеквид…
20:22 ‹ubertrader› vesper, как влияет такая структура на price action?
20:23 ‹clawfinger› ubertrader, вола на РИ до 150% фига себе…
20:23 ‹clawfinger› даже 23, это тоже до хрена, на форексе столько нету
20:23 ‹ubertrader› clawfinger, ну в кризис была так обычно поменьше от 23 до 50
20:23 ‹clawfinger›
20:23 ‹clawfinger› все равно много
20:23 ‹ubertrader› clawfinger, на форексе плечи 500
20:23 ‹aspirin› ну например если ликвидности на продажу нет, то маркета сильно двигают цену
20:24 ‹aspirin› вниз
20:24 ‹sten› тут надо разделить, ликвидности мало по обе стороны стакана?
20:24 ‹ubertrader› aspirin_, т.е. это Momo
20:24 ‹clawfinger› ubertrader, я правильно понимаю, что от 23 до 50% это разница дневного изменения?
20:24 ‹ubertrader› clawfinger, это аннуализированная IV
20:24 ‹clawfinger› ubertrader, на нормальных рынках нету, макс 1:100
20:24 ‹clawfinger› ubertrader, ясно
20:25 ‹aspirin› ubertrader, ну не обязательно, например ситуация когда всем нужно выйти
20:25 ‹ubertrader› ну трейдера, давайте соображайте, что происходит на рынках когда мало MR ?
20:25 ‹sten› Если ликвидности нету в одном направлении – возникает трендовое движение до тех пор пока не найдется достаточно желающих торговать по новой цене (как частный случай Trend Day).
20:25 ‹ubertrader› MR – отношу к поставщикам ликвы
20:25 ‹dxit› ubertrader, spikes
20:26 ‹ubertrader› sten, ну правильно же, тренды тренды
20:26 ‹clawfinger› sten, верно
20:26 ‹dxit› которые кроют арбитражеры и корреломомомсы
20:26 ‹clawfinger› ubertrader, происходит движение актива до ближайшей заявки
20:26 ‹ubertrader› dxit, до них еще дойдем
20:26 ‹ubertrader› когда мало поставщиков ликвы, value traders делают большие тренды
20:26 ‹clawfinger› ubertrader, достаточно посмотреть на ПФТС в 2008 и понятно что происходит
20:28 ‹ubertrader› а так как в человеческой природе – продолжение процесса имеет больший приоритет, чем разворот. То возникают тренды, до тех пор когда на другой стороне не возникнет достаточная ликвидность которая этот тренд остановит
20:28 ‹ubertrader› Хорошо, молодцы
20:29 ‹ubertrader› Дальше как влияет на price action противостояние value traders vs noise traders?
20:29 ‹ubertrader› Что происходит когда value traders больше?
20:29 ‹aspirin› ubertrader, движения более направленные
20:30 ‹aspirin› без шума?
20:30 ‹ubertrader› считаем для простоты что все value traders адекватно оценивают fair value
20:30 ‹ubertrader› aspirin_, верно, еще…
20:30 ‹benik› цена наиболее сильно стремится к fv.
20:31 ‹aspirin› value traders имеют noise traders
20:31 ‹ubertrader› aspirin_, noise traders это а.к.а. parasitic traders
20:32 ‹ubertrader› parasitic трейдеры зарабатывают на ордер флоу utility, value и retail(мяса)
20:32 ‹sten› возникает много mean. rev т.к. цена возвращается к своему fair value. Резкие плавные движения когда value объективно меняется.
20:34 ‹aspirin› sten, точно
20:34 ‹ubertrader› sten, верно! fair value – с поступлением тоже меняется. Изменение fair value – это хлеб news traders (не мяса), они как раз зарабатывают на изменении fv, и они не делают прогноза об абсолютной цене fv
20:35 ‹ubertrader› ок, вопрос на засыпку: что делают value traders когда на активе вообще нет ритейла и utility, и много parasitic ?
20:37 ‹aspirin› ubertrader, теряют деньги?
20:39 ‹benik› зависит от того они сильнее или слабее parasitic. Будут выкупать проливы и сливать на трендах.
20:40 ‹ubertrader› исшо варианты есть?
20:41 ‹aspirin› ubertrader, сматывают удочки с актива?
20:41 ‹benik› ничего не делают.
20:41 ‹ubertrader› варианта 2: либо валить либо приспосабливаться
20:42 ‹ubertrader› это же smart-money – они тоже учатся
20:42 ‹ubertrader› именно поэтому стратегии которые имеют смартов долго не живут… смарты на то и смарты что быстро учатся!
20:42 ‹kyiv.maxim› ‹ubertrader› ок, вопрос на засыпку: что делают value traders когда на активе вообще нет ритейла и utility, и много parasitic ? входят по любой цене
20:43 ‹ubertrader› value traders – как правило большие фонды, у них много аналитиков и рисерчеров, а денег еще больше
20:43 ‹ubertrader› как они могут приспособиться чтобы их не имели parasitic?
20:43 ‹ubertrader› 20:42:55 ‹kyiv.maxim› нет, на этом их имеют
20:44 ‹clawfinger› ubertrader, но у них еще и регламент есть, обязующий их иметь не меньше такой то доли в рынке, так?
20:44 ‹benik› покупать только в дни ярко выраженного движения.
20:44 ‹clawfinger› даже Атаман об этом писал
20:45 ‹ubertrader› Кто выведет формулу успеха для больших (реально больших) денег – value traders?
20:45 ‹aspirin› ubertrader, наверно никак
20:45 ‹ubertrader› 20:44:47 ‹clawfinger› не у всех, считаем что наши smart-money ничем не ограничены
20:46 ‹benik› Баффет умудряется покупать Очень большие проливы, которые происходят за небольшое время..
20:46 ‹ubertrader› Value Trader Profit = Market Price – Fair Value // так?
20:46 ‹clawfinger› ubertrader, ясно, ну да типа Баффета
20:47 ‹benik› ubertrader, да
20:47 ‹kyiv.maxim› имхо, для реально больших денег – цена входа должна быть чуть лучше чем средневзвенная цена
20:47 ‹kyiv.maxim› если рыно растет – ниже, растет – ниже
20:47 ‹ubertrader› у формулы еще 1 фактор, какой?
20:47 ‹kyiv.maxim› *растет – ниже, падает – выше
20:48 ‹ubertrader› * подсказка…. деньги реально большие
20:48 ‹sten› исходя из магов – value traders как приспосабливаются, начинают больше смотреть на спреды и зависимости инструментов друг от друга. Стараются выбрать такой способ исполнения сделки, чтобы ограничить убыток (грубо говоря, торгуют не базовый актив, а опции)
20:49 ‹ubertrader› sten, немного из другой оперы, пока не будем рассматривать межрыночные стратегии
20:49 ‹benik› им нужна высокая ликвидность.
20:49 ‹sten› ubertrader, реально большим деньгам нужна еще реально большая ликвидность.
20:49 ‹aspirin› ubertrader, устроить резкий движняк и вытрести всех?
20:50 ‹ubertrader› 20:49:31 ‹sten› нужна, но если на рынке одни front runners, что им делать?
20:50 ‹sten› ложные движняки создавать?
20:50 ‹ubertrader› ну студенты, мысли логически… нужна ликва, ликвы нет, кругом фронтраннеры
20:51 ‹aspirin› ubertrader,
20:51 ‹ubertrader› зайти надо сайзом в 3-5 дневных объемов по стоке
20:52 ‹kyiv.maxim› имхо, реальное больши деньги не могут входить лимтками, т.е. если выбирают оффера – драйвят цену вверх
20:52 ‹ubertrader› kyiv.maxim, это называется algo execution, stelth execution….
20:52 ‹sten› ну прокалывают ближайший локальный экстремум, и тарятся на фронтраннерах и момо. + новостной фон рисуются соответствующий, если совсем уж большие дядьки. )
20:53 ‹ubertrader› т.е. крупные value traders минимизируют свои слиппажи
20:53 ‹ubertrader› Value Trader Profit = (Market Price – Fair Value) – Transaction Cost
20:53 ‹ubertrader› чем лучше они скроют свои намерения тем больше профита поднимут
20:53 ‹ubertrader› всем неуд
20:54 ‹sten›
20:55 ‹aspirin› ubertrader, а не проще уйти в другой актив
20:55 ‹ubertrader› 4й тип противостояния Fair Value vs Cross Market (Relative) Value
20:56 ‹ubertrader› 20:55:15 ‹aspirin_› привел христоматийный пример, на другом активе тоже полно хищников которые будут их фронт-ранить
20:56 ‹ubertrader› 4-тип – изменил рынки раз и навсегда
20:57 ‹ubertrader› все больше value traders превращаются в relative value traders.
20:57 ‹ubertrader› см. активы хедж-фондов
20:57 ‹apprentice› ubertrader, smart vaklue traders будут упорно ждать, пока цена не прольётся ниже fair value
20:58 ‹apprentice› если же их регламент обязыватеи покупать,а ликвиности маловато, то они сначла купят фьюч ES а потом будут покупать стоки
20:58 ‹apprentice› продавая по путиES, это и будет программная торговля
20:58 ‹ubertrader› 20:57:46 ‹apprentice2› это так, но отфронтраннить их могут по самое нехочу

Python+Pandas для исследований рынка

Решил запостить небольшую сказку из чата, где я показал простую задачу: скачать котировки 2х рядов, объединить их и подготовить данные для последующей работы.

[16:59] Тема: скачка и формирование данных с помощью python+pandas
[17:00] Задача: скачать с сайта ММВБ данные по индексам РЕПО + ММВБ, объединить их, и подготовить для анализа
[17:00] Все лезим и качаем URL http://www.micex.ru/issrpc/marketdata/stock/index/history/by_ticker/index_history_MICEXEQRRON.csv?secid=MICEXEQRRON&lang=ru
[17:01] pandas это тоже может сделать, более того, он автоматом распарсит эту csv, и распознает дату/время, и сделает ее индексом.
[17:02] индекс может быть любым, в нашем случае это дата время
[17:03] шаг 1: качаем данные по РЕПО, и конвертим их в объект DataFrame

Selection_628

[17:04] DataFrame – это как таблица в БД, в нашем случае это временные ряды OHLC которые отдала нам биржа
[17:05] дальше, нам нужно переименовать наш DF, чтобы не было конфликта колонок CLOSE когда мы будем объединять их с индексом ММВБ

Selection_627

[17:07] шаг 2: качаем данные индекса ММВБ
[17:08] на сайте биржи эти данные с 1997 года, а индексы репо с 2006. Поэтому целесообразно часть данных до 2006 года убрать.

Selection_622

[17:09] Хотя при объединении 2х ДФ, Pandas мягко обойдет грабли, пропущенные данные будут заменены NaN.
[17:09] Мы просто сделали это для удобства
[17:09] дальше нам надо смержить 2 набора данных, и синхронизировать их по времени
[17:10] Синхронизация в pandas делается на лету, по значению df.index, т.к. у нас это дата-время, то все будет корректно выровнено по времени
[17:11] Шаг 3: приводим все в комфортный для понимания вид, и удаляем ненужные поля из ДФ

Selection_629

[17:12] дальше можно что-то начать анализировать
[17:13] вот наш готовый ДФ

Selection_625

[17:19] вот пример как посчитать MA, и построить отношение

Selection_626

Более подробно исходный код и результаты его работы можно посмотреть по ссылке:
http://nbviewer.ipython.org/4153430/

Рисерч выполнен с помощью IPython Notebook

Tactical Asset Allocation

Tactical Asset Allocation – способ инвестирования, который предполагает динамическую перекладку между разными классами активов (акции, облигации, коммоды, денежный рынок). Вместо того, чтобы отбирать отдельные активы, инвестор оперирует отдельными рынками или секторами, и его анализ направлен на глобальную оценку разных рынков.

Особенности TAA
1. Оперирует классами активов
2. Более долгосрочный, инвестиционный подход
3. Упор на диверсификацию, а не на тайминг сделки

Прилагаю небольшой рисерч:
Mebane T. Faber “A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation”
February 17, 2009

Abstract:
The purpose of this paper is to present a simple quantitative method that improves the risk-adjusted returns across various asset classes. A simple moving average timing model is tested since 1900 on the United States equity market before testing since 1973 on other diverse and publicly traded asset class indices, including the Morgan Stanley Capital International EAFE Index (MSCI EAFE), Goldman Sachs Commodity Index (GSCI), National Association of Real Estate Investment Trusts Index (NAREIT), and United States government 10-year Treasury bonds. The approach is then examined in a tactical asset allocation framework where the empirical results are equity-like returns with bond-like volatility and drawdown.

Человек применил МАшку в качестве тайминга, и получил относительно неплохие рузельтаты.

17

Подход конечно не грояль, но сам принцип интересный.