Стратегическое - объявление

[ny_quant]

По совету ticklish_frog, я решил (пока?) не делать страниц ни на ФБ ни на Твиттере. Если кто-то думает, что мне всё же надо это сделать, то скажите а я подумаю. Вместо этого я сделал себе бложек вот здесь:

http://volatrading.blogspot.com/

Заходите в гости, расскажите друзьям и знакомым, если это кому-то интересно.

Это вместо New Year resolutions.

Comments

[ormuz.livejournal.com]

> Однако, величина ошибки незначительна, да и знак неизвестен.

собственно это легко проверить, и убедится, что это не так по обоим пунктам.

>Если мы об этом договорились, то ответ на ваше замечание становится тривиальным: если волатильность уменьшилась, то я заработал на шорте.

я не понимаю, вам привести гипотетическую последовательность дневных returns VXX, когда недельный return VXX и XIV одного знака?
собственно - VXX понедельник +50% , вторник -50%; очевидно, на двухдневном "шорте с помощью XIV" вы теряете 25%, при том что "волатильность, измеренная VXX" уменьшилась на те же 25%.

мне кажется, вы считаете, что я на вас нападаю - и оттуда диагностика моего непонимания. вовсе нет, в волатильности я не очень разбираюсь и насколько VXX хороший прокси не знаю (слышал, что плохой). в инвертированных ETF разбираюсь чуть больше - они ОЧЕНЬ плохие прокси для чего-бы то ни было.

[ny-quant.livejournal.com]

Я тут посчитал исторические корреляции returns VXX и XIV за 1,2...5 дней: -99.7%, -98.4%, -98.9%, -98.7%, -98.4%.

Конкретно на недельном диапазоне вероятность, что у них будут returns одного знака 2.8%. В половине из этих случаев, в returns меньше 1% по абсолютной величине, только 4 раза оба больше 2% и лишь однажды оба превышают 5%. Т.е. теоретически вы правы - неприятности возможны, но практически этого (почти) не происходит.

Я никогда не слышал чтобы VXX был плохим прокси для volatility short term futures index. Может и так, но по моим наблюдениям, всё работает как надо.

[ormuz.livejournal.com]

собственно если грубо то так

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

syms = symbols(['XIV', 'VXX'])
[xiv,vxx] = syms
df = get_pricing(syms,start_date='2007-01-01',)['price']
df = df.pct_change(periods=30).dropna()
df['diff']=df[xiv]-df[vxx]
df2 = df[(df['diff']<0.5) & (df['diff']>-0.5)]
sns.distplot(df2['diff'])
sns.kdeplot(df2['diff'],cumulative=True)

и получаем такую картинку для 30 дней

и для 5


видим - явно нессиметричное распределение ошибок.

[ny-quant.livejournal.com]

Черт, хоть начинай учить питон. Вопросы:

Откуда данные с учётом того, что XIV существует с конца 2010 года? Это вы сами где-то за кадром приготовили или питон сам куда-то за ними ходит чудесным образом догадавшись, что речь идет о рынке акций?

// df['diff']=df[xiv]-df[vxx]

Почему минус? В идеале эти два числа равны по модулю и противположного знака. Если вы хотите измерить ошибку, то надо бы их сложить, нет?

На мой глаз распределение для 5 дней довольно таки симметричное. Для 30 - да, несимметричное. Какой из этого вывод? Что если я 30 дней продержу позицию в XIV, то мой return будет сильнее отличаться от -VXX, чем наоборот?

[ormuz.livejournal.com]

это с quantopian ноутбука - оно автоматически импортирует всё что касается zipline api (get_pricing)
можно поставить библиотеку zipline и дома - оно скачивает данные само, или из quantopian или из quandl. Кроме этого там великолепно удобный торговый симулятор.

2007-01-01 - у меня там стоит, чтоб не разбираться когда и что появилось, скачать всё что есть.

> Почему минус? В идеале эти два числа равны по модулю и противположного знака. Если вы хотите измерить ошибку, то надо бы их сложить, нет?

Точно! вот это я мега-аналитик, такой ляп пропустить, исправленная картинка для 5 дней.


> Что если я 30 дней продержу позицию в XIV, то мой return будет сильнее отличаться от -VXX, чем наоборот?

XIV это (инвертированый VXX + ошибка), у ошибки несимметричное распределение она накапливается, если держать XIV больше одного дня, и ошибка не маленькая

[ny-quant.livejournal.com]

ОК, разошлись во мнениях насчет того маленькая она или нет.

Спасибо, что навели меня на этот quantopian, а что такое quandl я пока не понял. С работы меня туда не пускают, поэтому интересно было бы научиться как поставить такой же симулятор самому себе. Есть ли где-то связный текст, который помог бы это объяснил?

Я посмотрел код на quantopian. Читать его не сложно даже не зная языка. Я так понял, что можно склонировать и модифицировать код. Не очень понятно насколько это трудно, скорее всего не очень, но какой-нибудь tutorial был бы полезен.

[nefedor.livejournal.com]

Как питонист со стажем свидетельствую: самый ужасный код на Питоне написан квантами, которые пишут джава-код на Питоне ;)

Питон - безумно удобная штука. Не очень быстрая, high frequency trading движок не потянет, но для прототипов незаменима. В финансовом мире питона все больше и больше становится со временем, от Кварца и Афины до мелких торговых систем. Очень много удобных библиотек, много наработок. Квантопейн - одна из, есть и другие.

Очень полезный язычок-с.

[ormuz.livejournal.com]

вот ещё "гистограмма курильщика",
инвертированный SPY (SH) и сам SPY, если их держать 30 дней:



(важно, что здесь знак противоположен, поэтому SH тянет вниз, а не вверх, как XIV).