клуб алготрейдеров. StockSharp

Окончание конкурса StockSharp и ITinvest

2015-09-07T21:19:34Z

Уважаемые участники проекта StockSharp

С окончанием летнего сезона, теплых дней, завершился и наш конкурс по программированию.

Вкратце, основные детали конкурса. Необходимо было предлагать изменения в нашем репозитарии на GitHub, получая за это 9 т.р. Лучшему "изменщику" бонус ввиде 50 т.р.

На утверждение попало только одна модернизация кода - это получение истории с сервиса BarChart. Первый блин комом, но все же за период было предложено в сумме 7 модернизаций.

По окончанию конкурса должно было состояться голосование, но так как в финам вышел всего один участник, то денежный приз в 50 т.р. был уже отправлен.

Выражаю благодарность финалисту за проделанную работу. А так же анонсирую, что конкурс будет не последним. Поэтому следите за новостями в Твиттере или Контакте.

Исходный код S# на GitHub

2015-02-10T14:20:01Z

Мы делаем вторую попытку создания Open Source комьюнити, и сегодня выложили на GitHub наш код S#.

На данный момент опубликованы следующие компоненты (Инструкция использования GitHub):

Ядро (общие библиотеки). Такие как Messages и BusinessEntities.
Графическая библиотека Xaml с различными компонентами (стакан, таблицы сделок, заявок, инструментов и т.д.).
Библиотека с базовыми алгоритмами (Strategy, статистика, опционы, проскальзование, PnL, хранилище истории, бэктестер).
Коннекторы к торговыми системам (SmartCOM, AlfaDirect, Transaq и т.д., за исключением платных Plaza и Micex, и несколько зарубежных коннекторов). Мы учли предыдущие ошибки, и теперь в паблике все необходимые компоненты, которые потребуются при разработке торговых роботов.

Но одна лишь публикация исходников не переводит проект в Open Source "режим". Мы меняем и процесс разработки.

Для закрытых компонентов (корпоративные или те, которые невозможно выложить в паблик из-за ограничения лицензии) мы продолжаем исправление ошибок и модернизацию силами StockSharp независимо от типа пользователей.

По открым компонентам на GitHub мы исправляем ошибки ТОЛЬКО для корпоративных пользователей и пользователей с активной техподдержкой. Для всех остальных (а это большинство) мы предлагаем попробовать себя в самостоятельном поиске ошибок с последующей публикацией решения на форуме. Пожалуйста, не прячьте свои решения. Множество глаз лучше увидит проблему в вашем решении, чем одна пара (codereview). Тем более, что не будет проблем с обновлением новых версий (merge).

Регистрируйтесь на GitHub, качайте наши исходники, помогайте проекту. Не забудьте поставить лайк нашему проекту (кнопка Star)!

Обсуждение участников ведется в чате Алготрейдеров.

Лекции Твардовского по опционам

2013-08-28T19:06:33Z

Систематизирую их, чтобы можно было найти ссылки в одном месте. У самого айти такой страницы не нашел, поэтому искал самостоятельно через Ютюб.

Лекция номер 1. Основные понятия.

Понятие срочного контракта. Базисный или подлежащий актив (БА)
Понятие опциона (Option)
Понятие опциона колл (CALL)
Понятие опциона пут(PUT)
Покупатель и продавец. Держатель и подписчик
Американский и европейский стили опционов
Исполнение опционов.
Основные понятия опционов (БА, Тип, Экспирация, Страйк = цена исполнения)
Премия опциона= Цена опциона.
Примеры

Лекция номер 2. Внутренняя стоимость опциона. Факторы, влияющие на ценообразование.

График выплат и внутренняя стоимость опциона.
Понятия «на деньгах» (atthemoney, ATM), «вне денег» (outofthemoney, OTM), «в деньгах» (inthemoney, ITM), глубоко в деньгах, глубоко вне денег.
Страховка -- дело добровольное. Страхователь или страховщик? Сколько стоит страховка?
Основные факторы, влияющие на ценообразование опциона.
Волатильность -- что это за зверь? Три вида волатильности: HV, IV, FV
Формула Блэка -- Шоулза. Формула Блэка

Лекция номер 3. Греки и волатильность.

Графическое представление цены опциона от текущей цены БА
Временная стоимость опциона.
Зависимость премии от цены БА. Дельта.
Зависимость премии опционов от времени до экспирации. Тэта
Зависимость премий от волатильности. Vega
Зависимость от процентных ставок. Ро.

Лекция номер 4. Учимся читать рынок.

Как читать доску опционов?
Распределение ликвидности по страйкам
Работа с графическим опционным стаканом
Текущая картина рынка и функция выплат, как предсказание будущего
Put-Call ratio и распределение длинных и коротких позиций по рынку.

Еще есть лекция номер 5 - Мифы опционной торговли, но она доступна только клиентам брокера.

Curve fitter-ы из Сан-Франциского федерального резервного банка

2012-04-01T20:26:25Z

В чем суть — два товарища из Сан-Франциского ФЕДа (Zheng Liu — a research advisor in the Economic Research Department of the Federal Reserve Bank of San Francisco и Mark M. Spiegel — a vice president in the Economic Research Department of the Federal Reserve Bank of San Francisco), решили провести исследование на тему того, как влияет отношение стареющего населения на P/E. Конкретно в качестве коэффициента старения они взяли логарифм отношения группы 40–49 лет к 60–69 далее M/O.

Оригинальная статья авторов Zheng Liu и Mark M. Spiegel размещена здесь.

Перевод статьи от slon.ru размещен здесь.

Ниже представлена оригинальная картинка из их расчета. Красным — PE, синим — этот коэффициент; слева — исторические данные, справа — предсказание модели.

Теперь они нам утверждают:

«Statistical analysis confirms this correlation. In our model, we obtain a statistically and economically significant estimate of the relationship between the P/E and M/O ratios. We estimate that the M/O ratio explains about 61% of the movements in the P/E ratio during the sample period. In other words, the M/O ratio predicts long-run trends in the P/E ratio well. »

«Статистический анализ подтвердил эти корреляции. В нашей модели мы получили статистические и экономически значимые оценки взаимосвязи между P/E и M/O(коэффициент старения). Мы оценили, что M/O отношения ОБЪЯСНЯЕТ БОЛЕЕ 61% ДВИЖЕНИЯ В P/E за заданныq период. Другими словами, M/O соотношение предсказывает долгосрочные тренды в P/E.» Собственно, первая мысль, которая возникла и в дальнейшем нашла подтверждение — они опять прогуляли в институте курсы по эконометрике и посчитали корреляцию двух процессов. Чтобы подтвердить гипотезу, пришлось скачать их данные и воспроизвести коэффициенты (та же самая картинка что у них, с кружочками — P/E, без M/O):

Теперь, добравшись до данных, считаем статистически корректно ранковую корреляцию приращений между двумя процессами. Получаем 0.15 (15%) при уровне статистической значимости 90% (то есть вероятность, что данная взаимосвязь получилась чисто случайно составляет ~10%, но это нормально, учитывая малый размер выборки). Прямой тест на коинтеграцию неприменим, так как процессы не unit root (то есть не интегралы белого шума), хотя и близки к нему. Но можно построить линейной регрессией спред, а дальше проверить, насколько статистически значима ECM (error-correction model) репрезентация. Результат получается схожий: значимость вклада спреда в приращения P/E выходит за границы статистической значимости (70%-ая вероятность того, что результат получен чисто случайно).

На рисунке ниже по горизонтали изображены приращения P/E, по вертикали — приращения M/O.

В общем, не верьте глазам своим. Несмотря на то, что кажется будто взаимосвязь между ними значительная, если посчитать ее статистически корректно она будет в районе 15% при не высоком уровне статистической значимости. А товарищам из FRBSF должно быть стыдно за то, что они внесли очередной вклад в поток псевдо-экономического шлака, от которого и так уже некуда деваться.

Данные и скрипты Вы можете скачать здесь.