QuantAlgos

Окончание.Начало здесь.

Проверка эффективности индикаторов на реальных данных

В качестве проверки верности результатов на симуляционных данных мы использовали два реальных набора данных для исследования производительности индикаторов. Эти тесты требовали уровня 6 данных, для того, чтобы мы смогли точно воссоздать книгу заявок, отслеживая каждый лимитный ордер в моменты его поступления, изменения и удаления из очереди заявок, так же как и исполнение различных ордеров для точной реконструкции событий. В дополнение, мы присвоили каждому ордеру идентификатор, который классифицировал этот ордер как автоматический или ручной. Последней задачей был поиск событий, происходящих на отдельных рынках для изучения их влияния на происхождение мини обвалов цены.
(далее…)

Начало здесь.

Индикаторы стабильности книги лимитных ордеров

Традиционно стабильность, или эластичность рынка, представляется термином ликвидность, которая является возможностью трансформации одного вида актива в другой за короткий временной период без потерь. Легкость такой трансформации, в смысле требующегося времени и воздействия на цену, видится как мера здорового состояния рынка. К сожалению, ликвидность - это многомерное явление, делающее трудным сведение его к единому значению. Можно определить ликвидность в 4-х измерениях:
(далее…)

Начало здесь.

Агентская модель очереди лимитных заявок

Переход к электронной книге заявок и автоматической торговле стал толчком к более тщательному изучению микроструктуры рынка. Симуляция рыночных заявок является экспериментальной средой для исследования особенностей и характеристик рынка учеными и регуляторами путем контролируемого создания репрезентативной маркет даты, используемой для анализа. Из-за малой доступности уровней 4,5 и 6 очереди заявок исследователям, симуляция служит необходимым инструментом.
(далее…)

На текущем этапе голосования довольно сложно было определить лидера. Публикации, появившиеся раньше, набрали чуть больше голосов, что, в общем, понятно. Поэтому я решил добавить еще и свой голос за статью Mark Paddrik, Roy Hayes, William Scherer, Peter Beling - Effects of Limit Order Book Information Level on Market Stability Metrics, в которой есть много полезных сведений об очереди ордеров, и представляю ее перевод.
(далее…)

Окончание. Начало здесь.

В соответствии со смоделированным спредом, мы предполагаем покупать (продавать) пять контрактов по одному активу, одновременно продавая (покупая) количество, равное $[\beta \times 5]$, где [x] - целая часть х, по другому активу, так как число контрактов должно быть целым.
(далее…)

Продолжение. Начало здесь.

Модель, устойчивая к смене режимов волатильности

Некоторые проблемы торговли спредом

Ранее мы определили три сосотавляющих рыночно-нейтральных стратегий. Здесь мы обновим эту классификацию и рассмотрим некоторые трудности, связвнные с торговлей спредом.
(далее…)

По итогам последнего голосования победила статья Marco Bee  University of Trento - Department of Economics and Management, Giulio Gatti ,Università degli Studi di Trento - Department of Economics and Management - An Improved Pairs Trading Strategy Based on Switching Regime Volatility (Улучшенная стратегия парного трейдинга, основанная на переключении режимов волатильности). Ниже привожу перевод ее основных глав.
(далее…)

Интересные соображения по поводу вычисления правильной корреляции изложил в своем блоге Eran Raviv. По моему мнению данный подход можно попробовать использовать в статистическом арбитраже и парном трейдинге. Ниже даю полный перевод статьи с кодом на языке R.
(далее…)

Начало здесь.

Задача оптимизации инвестиций

Целью трейдера при открытии позиций в активах является максимизация ожидания имеющихся ресурсов при постоянной ревизии этих позиций в течение времени, для того, чтобы обеспечить  динамическую оптимальность стратегии. Обозначим $\pi=(\pi_t^0,\pi_t^1,...,\pi_t^n)_{0\leq t\leq T}$ величину в денежном исчислении, инвестированную в безрисковый $\pi_t^0$ и рисковые активы $(\pi_t^1,...,\pi_t^n)$. Тогда количество открытых трейдером контрактов будет равно $m_t^k=\frac{\pi_t^k}{Y_t^k}$. Опустим сложный вывод конечной формулы и представим окончательное решение в закрытой форме для доли инвестиций в активы:
(далее…)

Итак, по результатам голосования в лидерах оказалась публикация Alvaro Cartea и Sebastian Jaimungal "Algorithmic Trading of Co-integrated Assets". Я тоже считаю эту работу очень интересной, так как она фактически расширяет понятие парного трейдинга до торговли произвольным количеством активов, с учетом их коинтеграционного взаимоотношения. Это сильно повышает устойчивость результирующего портфеля, в отличие от парного трейдинга, в связи с его диверсификацией.
(далее…)